Portal Informatika Kelas 11 - Kurikulum Merdeka

💻 Pemrograman Lanjut

Object-Oriented Programming (OOP)

OOP adalah paradigma pemrograman yang mengorganisir kode dalam bentuk objek-objek yang memiliki atribut (data) dan method (fungsi). Konsep ini membuat kode lebih terstruktur, reusable, dan mudah di-maintain.

🎯 4 Pilar OOP:

1. Encapsulation: Menyembunyikan detail implementasi dan hanya menampilkan yang perlu

2. Inheritance: Class anak mewarisi properties dan methods dari class parent

3. Polymorphism: Satu interface dengan banyak implementasi berbeda

4. Abstraction: Menyederhanakan kompleksitas dengan menyembunyikan detail

# Contoh Class Python

class Mobil:

def __init__(self, merk, warna):

self.merk = merk

self.warna = warna

self.kecepatan = 0

def gas(self):

self.kecepatan += 10

print(f"Kecepatan: {self.kecepatan}")

# Membuat objek

mobil1 = Mobil("Toyota", "Merah")

mobil1.gas() # Output: Kecepatan: 10

Constructor & Destructor

Constructor (init)

Method khusus yang dipanggil otomatis saat objek dibuat. Digunakan untuk inisialisasi nilai awal.

Destructor (del)

Method yang dipanggil saat objek dihapus dari memory. Jarang digunakan karena Python punya garbage collector.

Inheritance (Pewarisan)

# Contoh Inheritance

class Kendaraan: # Parent Class

def __init__(self, merk):

self.merk = merk

def info(self):

print(f"Kendaraan merk: {self.merk}")

class Motor(Kendaraan): # Child Class

def __init__(self, merk, cc):

super().__init__(merk) # Panggil constructor parent

self.cc = cc

def specs(self):

print(f"Motor {self.merk} {self.cc}cc")

💡 Kenapa OOP Penting?

✓ Reusability: Kode dapat digunakan ulang tanpa menulis dari awal
✓ Maintainability: Mudah di-maintain dan di-update
✓ Scalability: Mudah dikembangkan untuk proyek besar
✓ Real-world modeling: Merepresentasikan objek dunia nyata dalam kode

🗄️ Struktur Data

Struktur data adalah cara mengorganisir dan menyimpan data agar dapat diakses dan dimodifikasi secara efisien. Pemilihan struktur data yang tepat sangat penting untuk performa program.

📊

Array / List

Kumpulan elemen dengan tipe sama yang disimpan secara berurutan dengan index.

• Access: O(1) - sangat cepat

• Insert/Delete: O(n) - lambat di tengah

• Use case: Data statis, akses random

🔗

Linked List

Kumpulan node yang saling terhubung melalui pointer. Setiap node punya data dan pointer ke node berikutnya.

• Access: O(n) - harus traverse

• Insert/Delete: O(1) - cepat jika punya pointer

• Use case: Data dinamis, sering insert/delete

📚

Stack (LIFO)

Last In First Out - data yang terakhir masuk akan keluar pertama. Seperti tumpukan piring.

• Operations: push(), pop(), peek()

• Complexity: O(1) untuk semua operasi

• Use case: Undo/redo, browser history, recursion

🎫

Queue (FIFO)

First In First Out - data yang pertama masuk akan keluar pertama. Seperti antrian.

• Operations: enqueue(), dequeue(), front()

• Complexity: O(1) untuk semua operasi

• Use case: Print queue, CPU scheduling, BFS

🌳

Tree (Binary Tree)

Struktur hierarki dengan root, parent, dan child nodes. Binary tree: setiap node max 2 children.

• Traversal: Inorder, Preorder, Postorder

• Search (BST): O(log n) average

• Use case: File system, DOM, decision tree

🕸️

Graph

Kumpulan nodes (vertices) yang terhubung dengan edges. Bisa directed atau undirected.

• Representation: Adjacency matrix/list

• Algorithms: DFS, BFS, Dijkstra, A*

• Use case: Social network, maps, networks

🎯 Tips Memilih Struktur Data:

Gunakan Array jika:

• Ukuran data fixed/statis
• Butuh akses random cepat
• Jarang insert/delete

Gunakan Linked List jika:

• Ukuran data dinamis
• Sering insert/delete
• Tidak butuh akses random

🔍 Searching & Sorting

Algoritma Searching (Pencarian)

Linear Search

Mencari data dengan mengecek satu per satu dari awal hingga akhir. Sederhana tapi lambat untuk data besar.

• Time Complexity: O(n)

• Best Case: Data di index pertama

• Worst Case: Data di index terakhir atau tidak ada

• Cocok untuk: Data kecil atau tidak terurut

Binary Search

Mencari dengan membagi data menjadi 2 bagian. Sangat cepat tapi data harus terurut terlebih dahulu.

• Time Complexity: O(log n)

• Requirement: Data sudah sorted

• Cara kerja: Divide and conquer

• Cocok untuk: Data besar yang sudah terurut

Algoritma Sorting (Pengurutan)

🫧

Bubble Sort

Membandingkan dua elemen bersebelahan dan menukar jika tidak terurut. Diulang sampai semua terurut.

Time: O(n²) | Space: O(1) | Cocok untuk data kecil dan belajar konsep dasar

📥

Selection Sort

Mencari elemen terkecil dan menempatkannya di posisi awal, lalu ulangi untuk sisanya.

Time: O(n²) | Space: O(1) | Lebih efisien dari bubble sort dalam jumlah swap

🎯

Insertion Sort

Mengambil satu elemen dan menempatkannya di posisi yang benar pada bagian yang sudah terurut.

Time: O(n²) | Space: O(1) | Efisien untuk data yang hampir terurut

⚡

Quick Sort

Memilih pivot, membagi data menjadi 2 grup (lebih kecil dan lebih besar dari pivot), lalu rekursif.

Time: O(n log n) average | Space: O(log n) | Salah satu algoritma tercepat

🔀

Merge Sort

Membagi array menjadi 2 bagian, mengurutkan masing-masing, lalu menggabungkan (merge) kembali.

Time: O(n log n) | Space: O(n) | Stabil dan konsisten, cocok untuk linked list

📊 Perbandingan Kompleksitas:

Algoritma	Best Case	Average	Worst Case
Bubble Sort	O(n)	O(n²)	O(n²)
Quick Sort	O(n log n)	O(n log n)	O(n²)
Merge Sort	O(n log n)	O(n log n)	O(n log n)

🗄️ Database & SQL

Database adalah sistem untuk menyimpan, mengorganisir, dan mengelola data secara terstruktur. SQL (Structured Query Language) adalah bahasa untuk berkomunikasi dengan database relational.

Konsep Database Relational

📊

Table

Kumpulan data dalam bentuk baris dan kolom. Seperti spreadsheet.

🔑

Primary Key

Kolom unik untuk mengidentifikasi setiap baris data.

🔗

Foreign Key

Kolom yang merujuk ke primary key di table lain untuk membuat relasi.

Perintah SQL Dasar

📝 CREATE - Membuat Table

CREATE TABLE

siswa (

id INT PRIMARY KEY,

nama VARCHAR(100),

kelas VARCHAR(10),

nilai DECIMAL(5,2)

);

➕ INSERT - Menambah Data

INSERT INTO siswa (id, nama, kelas, nilai)

VALUES (1, 'Budi Santoso', '11A', 85.5);

🔍 SELECT - Mengambil Data

SELECT * FROM siswa; -- Ambil semua data

SELECT nama, nilai FROM siswa WHERE kelas = '11A';

SELECT * FROM siswa ORDER BY nilai DESC;

✏️ UPDATE - Mengubah Data

UPDATE siswa

SET nilai = 90

WHERE id = 1;

🗑️ DELETE - Menghapus Data

DELETE FROM siswa

WHERE id = 1;

JOIN - Menggabungkan Table

JOIN digunakan untuk menggabungkan data dari dua atau lebih table berdasarkan relasi.

SELECT siswa.nama, kelas.nama_kelas

FROM siswa

INNER JOIN kelas ON siswa.kelas_id = kelas.id;

💡 Tips Database:

✓ Gunakan naming convention yang konsisten untuk table dan kolom
✓ Selalu gunakan WHERE saat UPDATE/DELETE untuk menghindari kesalahan
✓ Buat backup database secara berkala
✓ Gunakan index untuk kolom yang sering di-query
✓ Normalisasi database untuk mengurangi redundansi data

📥 Download Materi PowerPoint

Akses semua materi Informatika Kelas 11 dalam format PPT. Klik link untuk download dari Google Drive.

💻

Pemrograman Lanjut

OOP, Class, Inheritance, Polymorphism

Download PPT

🗄️

Struktur Data

Array, Linked List, Stack, Queue, Tree, Graph

Download PPT

🔍

Searching & Sorting

Linear, Binary, Bubble, Quick, Merge Sort

Download PPT

🗄️

Database & SQL

MySQL, Query, JOIN, Normalisasi

Download PPT

🌐

Web Development

HTML5, CSS3, JavaScript, Framework

Download PPT

📱

Mobile App Development

Flutter, Dart, UI/UX, Publishing

Download PPT

🤖

AI & Machine Learning

Neural Networks, ML Models, Applications

Download PPT

⚡

IoT & Embedded Systems

Arduino, ESP32, Sensors, Smart Devices

Download PPT

💡

Panduan Download:

• Klik link di atas untuk membuka Google Drive
• Klik tombol Download atau ikon download
• Simpan file PPT ke folder komputer Anda
• Buka dengan PowerPoint, Google Slides, atau aplikasi presentasi lainnya
• Penting: Ganti "CONTOH_ID_FILE_K11" dengan ID file Google Drive Anda yang sebenarnya

INFORMATIKA
KELAS 11

📥 Materi PowerPoint Lengkap

Roadmap Pembelajaran

Pemrograman Lanjut

Struktur Data

Searching & Sorting

Database & SQL

Web Development

Mobile App Dev

AI & ML Basics

IoT & Embedded

Roadmap Pembelajaran

Pemrograman Lanjut

Struktur Data

Searching & Sorting

Database & SQL

Web Development

Mobile App Dev

AI & ML Basics

IoT & Embedded

💻 Pemrograman Lanjut

Object-Oriented Programming (OOP)

🎯 4 Pilar OOP:

Constructor & Destructor

Constructor (__init__)

Destructor (__del__)

Inheritance (Pewarisan)

🗄️ Struktur Data

Array / List

Linked List

Stack (LIFO)

Queue (FIFO)

Tree (Binary Tree)

Graph

🔍 Searching & Sorting

Algoritma Searching (Pencarian)

Linear Search

Binary Search

Algoritma Sorting (Pengurutan)

Bubble Sort

Selection Sort

Insertion Sort

Quick Sort

Merge Sort

🗄️ Database & SQL

Konsep Database Relational

Table

Primary Key

Foreign Key

Perintah SQL Dasar

📝 CREATE - Membuat Table

➕ INSERT - Menambah Data

🔍 SELECT - Mengambil Data

✏️ UPDATE - Mengubah Data

🗑️ DELETE - Menghapus Data

JOIN - Menggabungkan Table

🌐 Web Development

HTML5

CSS3

JavaScript

📱 Mobile App Development

🤖 AI & Machine Learning Basics

⚡ IoT & Embedded Systems

📥 Download Materi PowerPoint

Pemrograman Lanjut

Struktur Data

Searching & Sorting

Database & SQL

Web Development

Mobile App Development

AI & Machine Learning

IoT & Embedded Systems

Constructor (init)

Destructor (del)