Algoritma Greedy adalah salah satu pendekatan pemecahan masalah dalam ilmu komputer yang bekerja dengan prinsip “ambil pilihan terbaik saat ini” (choose the best at the moment) dengan harapan bahwa pilihan tersebut akan menghasilkan solusi optimal secara keseluruhan.
Pendekatan ini bersifat lokal optimal, yang berarti pada setiap langkah, algoritma memilih opsi yang terlihat terbaik tanpa mempertimbangkan konsekuensi jangka panjang secara mendalam.
Konsep Dasar
Ide utama dari algoritma greedy adalah membuat serangkaian pilihan yang masing-masing tampak paling menguntungkan saat itu. Setelah sebuah keputusan dibuat, keputusan tersebut tidak akan diubah lagi di langkah berikutnya. Berbeda dengan algoritma dynamic programming yang mempertimbangkan semua kemungkinan dan menyimpan hasil submasalah, algoritma greedy cenderung lebih cepat karena langsung memilih jalur yang dianggap terbaik.
Namun, penting untuk dicatat bahwa algoritma greedy tidak selalu memberikan solusi optimal untuk semua jenis masalah. Metode ini hanya memberikan hasil optimal jika masalah yang dihadapi memiliki greedy choice property dan optimal substructure.
- Greedy choice property: Solusi optimal dapat diperoleh dengan membuat pilihan optimal di setiap langkah.
- Optimal substructure: Solusi optimal dari masalah dapat dibentuk dari solusi optimal submasalahnya.
Cara Kerja Algoritma Greedy
Secara umum, langkah-langkah algoritma greedy adalah sebagai berikut:
- Inisialisasi: Tentukan kondisi awal dan daftar pilihan yang tersedia.
- Pilih opsi terbaik saat ini: Berdasarkan kriteria tertentu, pilih langkah yang memberikan keuntungan terbesar atau biaya terkecil.
- Perbarui kondisi: Setelah pilihan dibuat, perbarui data atau kondisi sesuai langkah yang diambil.
- Ulangi: Lanjutkan proses hingga semua langkah selesai atau tujuan tercapai.
Contoh Penerapan
Beberapa masalah yang cocok diselesaikan dengan algoritma greedy antara lain:
- Coin Change Problem (varian tertentu)
Jika kita ingin memberikan kembalian uang dengan jumlah koin paling sedikit, dan denominasi koin mengikuti sistem tertentu (misalnya 1000, 500, 200, 100), maka kita bisa selalu mengambil koin dengan nilai terbesar yang tidak melebihi sisa jumlah yang harus diberikan. - Activity Selection Problem
Diberikan daftar kegiatan dengan waktu mulai dan selesai, tujuan kita adalah memilih sebanyak mungkin kegiatan tanpa saling bertabrakan waktunya. Strategi greedy adalah selalu memilih kegiatan yang selesai paling awal. - Kruskal’s Algorithm
Digunakan dalam graph theory untuk mencari minimum spanning tree. Algoritma ini memilih sisi (edge) dengan bobot terkecil yang tidak membentuk siklus, hingga semua simpul (vertex) terhubung. - Huffman Coding
Digunakan dalam kompresi data, algoritma ini membuat pohon kode biner optimal dengan memilih dua simpul dengan frekuensi terendah secara berulang.
Kelebihan dan Kekurangan
Kelebihan:
- Sederhana dan mudah diimplementasikan.
- Waktu eksekusi cepat karena tidak memeriksa semua kemungkinan.
Kekurangan:
- Tidak selalu memberikan solusi optimal untuk semua masalah.
- Perlu analisis terlebih dahulu untuk memastikan masalah memenuhi sifat greedy.
Kesimpulan
Algoritma greedy adalah pendekatan yang efektif untuk masalah tertentu yang memiliki struktur optimal dan sifat greedy choice. Meskipun sederhana, algoritma ini bisa menjadi solusi yang sangat efisien jika diterapkan pada permasalahan yang tepat, seperti activity selection, Huffman coding, atau minimum spanning tree.