1.A. Jelaskan Tujuan dari analisis Algoritma ! Analisis algoritma bertujuan untuk melakukan pengukuran tingkat performa dan efi siensi suatu algoritma ketika algoritma tersebut di berikan suatu input, sehingg a kita bisa menentukan resource yang di butuhkan oleh suatu algoritma. Selain itu dengan analisis algoritma kita dapat mengukur tingkat pertumbuhan dar i sebuah algoritma ketika nilai input dari algoritma di perbesar hingga mendekat i tak terhingga, Apakah performa algoritma tersebut memburuk , atau tetap. 1.B. Jelaskan Alat Ukur effisiensi algoritma ! Ada dua jenis alat ukur effisiensi algoritma yaitu a.Time complexity /T(n) Adalah jumlah tahapan komputasi yang perlu dilakukan oleh suatu algoritma untuk menyelasaikan fungsinya saat di berikan input sebanyak n. b.Space Complexity / S(n) Adalah ukuran ruang (Memory Space) yang di butuhkan oleh algoritma ketika di eks ekusi . 2. For i 1 to n-1 do For j 1 to n do For k 2 to n do If(k>j) then If(k>i) then X k+I Else X k+j Endif Else X k+1 Endif Endfor Endfor Endfor Big O dari Algoritma di atas adalah : For i 1 to n-1 do ------------------------------n-1 Perulangan ke 1 For j 1 to n do------------------------n Perulangan ke 2 For k 2 to n do -----------------n-1 - Perulangan ke 3 If(k>j) then -------------------- O(1) If(k>i) then ---------------- O(1) X k+I ---------------- O(1)+O(1)+O(1) = O( 1) Else X k+j ----------------- O(1)+O(1)+O(1) = O(1) Endif Else X k+1 ----------------------- O(1)+O(1)+O(1) = O(1) Endif Endfor Endfor Endfor Perulangan For ke 3 Big O = n-1(O(1)+Max(O(1)+Max(O(1),O(1)),O(1)) = n-1(O(1)+Max(O(1)+O(1)),O(1)) = n-1(O(1)+Max(O(1),O(1)) = n-1(O(1)+O(1)) = n-1(O(1)) = O(1.n) - (O(1.1))= O(n) Perulangan For ke 2 Big O = n.(O(n)) = O(n.n) = O(n2) Perulangan for ke 1 Big O = n-1.O(n2) = O(n2.n)-O(n2) = O(n2)-O(n2) = O(n3) Jadi BIG O dari algoritma di atas adalah O(n3)