Sabtu, 10 Mei 2025

Memanajemen Waktu Menggunakan Array dan Doubly

 

Memanajemen Waktu Menggunakan 

Array dan Doubly






Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering dihadapkan dengan banyak kegiatan atau aktivitas. Salah satu tantangan yang sering dihadapi mahasiswa adalah bagaimana mengatur waktu dengan baik. Oleh karena itu, pada proyek ini saya membuat simulasi sederhana menggunakan struktur data Array dan Doubly Linked List untuk membantu memanajemen waktu secara lebih terstruktur.

🧠 Konsep

  • Array digunakan untuk menyimpan daftar aktivitas harian yang telah direncanakan.

  • Doubly Linked List digunakan untuk menyimpan histori aktivitas yang telah dilakukan, sehingga bisa melihat aktivitas sebelumnya maupun sesudahnya.

šŸ’» Contoh Kasus: Manajemen Waktu & Aktivitas Harian

Bayangkan kita punya aplikasi sederhana untuk mencatat dan menelusuri aktivitas harian seperti ini wkwk;

Schedule today: 1. Bangun at 06.30 2. Mandi at 06.35 3. Kuliah at 07.30 4. Makan at 10.00 5. Tidur at 10.30 6. Mandi at 15.00 7. Kerja at 15.55 8. Tidur lagi 02.00


CONTOH PROGRAM

# Rencana schedule everyday disimpan dalam array
Schedule_today = [
    "Bangun at 06.30",
    "Mandi at 06.35",
    "Kuliah at 07.30",
    "Makan at 10.00",
    "Tidur at 10.30",
    "Mandi at 15.00",
    "Kerja at 15.55 ",
    "Tidur lagi 02.00"
]

print("Schedule today:")
for i, kegiatan in enumerate(Schedule_today, 1):
    print(f"{i}. {kegiatan}")

Output

Schedule today: 1. Bangun at 06.30 2. Mandi at 06.35 3. Kuliah at 07.30 4. Makan at 10.00 5. Tidur at 10.30 6. Mandi at 15.00 7. Kerja at 15.55 8. Tidur lagi 02.00

Sel 1

# Inisialisasi linked list
linked_list = []
head = None
tail = None

def tambah_kegiatan(nama):
    global head, tail
    node = {"kegiatan": nama, "prev": None, "next": None}
    index = len(linked_list)

    if head is None:
        head = tail = index
    else:
        node["prev"] = tail
        linked_list[tail]["next"] = index
        tail = index

    linked_list.append(node)
    print(f"✅ Menyelesaikan: {nama}")

def tampil_riwayat():
    print("\nšŸ“œ Riwayat aktivitas:")
    idx = head
    while idx is not None:
        print("-", linked_list[idx]["kegiatan"])
        idx = linked_list[idx]["next"]

def mundur_riwayat():
    print("\n⏪ Menelusuri Mundur:")
    idx = tail
    while idx is not None:
        print("-", linked_list[idx]["kegiatan"])
        idx = linked_list[idx]["prev"]

Sel 2

# Bayu menyelesaikan beberapa kegiatan
tambah_kegiatan("Bangun")
tambah_kegiatan("Tidur")
tambah_kegiatan("Tidur lagi")

# Menampilkan kegiatan dari awal
tampil_riwayat()

# Menelusuri kembali dari akhir
mundur_riwayat()

Output

✅ Menyelesaikan: Bangun ✅ Menyelesaikan: Tidur ✅ Menyelesaikan: Tidur lagi šŸ“œ Riwayat Kegiatan: - Bangun tidur - Tidur - Tidur lagi ⏪ Menelusuri Mundur: - Tidur lagi - Tidur - Bangun

Sekian terima kasih

Kamis, 23 Januari 2025

aw

F = 35 #Farenhit > celsius

print((5*(F-32)/9)) 

1.6666666666666667

import math #phytagoras
AB = 45
AC = 24
CB = 0
CB = (AB**2)+(AC**2)
CB = math.sqrt(CB)
print(CB)

51.0

jam = 1
menit = jam * 60
detik = menit * 60

print(jam)
print(menit)
print(detik)

1 60 3600

jam = int(input("Masukan Jumlah Jam:"))
print(jam,"jam =",(jam*60,),"menit\n",(jam*60),"menit = ",((jam*60)*60),"detik")
# Array
b = [
        [
            [0,1,2,3,4,5]
        ],
        [
            [6,7,8,9,10]
        ]
]

npm = [2,4,5,5,2,0,8,0,5,2]

def print_npm(npm, b):
    result = []
    for digit in npm:
        for sublist in b:
            if digit in sublist[0]:
                result.append(digit)
    print("NPM", "".join(map(str,result)))

print_npm(npm, b)


#Menambah array
a = [12,13,14,15]
a.extend([16,17,18,19])
print(a)


a = [12,13,14,15]
a.insert(16,17,18,19);
print(a)


# Modular
def luas_lingkaran():
  pi = 3.14
  r = 9
  l = pi*r**2
  return l

luas_lingkaran()
254.34 #output

def luas_lingkaran(radius,pi):
    l = pi*radius**2
    return l

luas_lingkaran(10,3.14)

314.0 #output

 

def faktorial(): #Bisa juga dalam kurung dimasukin n
    n = 6 # ini bisa juga di hapus
    hasil = n
    while n-1 >=1:
      n = n-1
      hasil = hasil * n
    return hasil

faktorial() #dalam kurungnya bisa dimasukin angka


720
720


jj

Selasa, 07 Januari 2025

Program Arsip Beruntun Menggunakan Google Drive

Program Arsip Beruntun Menggunakan

Google Drive pada Syntax Phyton


Hi!
Welcome back to my bloggg.

Apa itu arsip beruntun?

Arsip beruntun (Sequential File) ialah mengacu pada berkas di mana data disimpan secara berutan, satu setelah yang lain, dan dapat diakses secara berurutan. Berkas beruntun ini digunakan untuk menyimpan dan membaca data yang tersusun secara sekuensial atau berkelanjutan.

itu yo pengertiannya, ga usah lama-lama dan basa-basi, langsung aja kita ke contoh implementasi pada program phyton menggunakan google drive.

Input

# Proses memasang Google Drive
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Output

Mounted at /content/drive

Input

# Menentukan jalur file
file_path_drive = '/content/drive/MyDrive/Aktivitas_Sehari-hari.xlsx'

# Membuat file beruntun di Google Drive
with open(file_path_drive, 'w') as file:
  file.write("Kuliah\n")
  file.write("Memasak\n")
  file.write("Eksplore")

  with open(file_path_drive, 'r') as file:
    content_drive = file.read()
    print("Isi File di Google Drive:")
    print(content_drive)

Output

Isi File di Google Drive:

Input

with open(file_path_drive, 'r') as file:
  content_drive = file.read()
  print("Isi File di Google Drive:")
  print(content_drive)# Membaca isi file di Google Drive

Output

Isi File di Google Drive: Kuliah Memasak Eksplore

Input

with open(file_path_drive, 'a') as file:
  file.write("\nFun\n") # Menambahkan aktivitas akhir di Google Drive

# Membaca lagi isi file setelah penambahan data (aktivitas) di Google Drive
with open(file_path_drive, 'r') as file:
  content_after_append = file.read()
  print("Isi File Setelah Append:")
  print(content_after_append)

Output

Isi File Setelah Append: Kuliah Memasak Eksplore Fun

Thank you

Sabtu, 04 Januari 2025

Sort


Program Menu untuk Proses Sort 






Tau ga apa itu Sort?

Jadi "Sort" adalah istilah yang sering digunakan dalam konteks pengurutan data atau elemen-elemen dalam urutan tertentu, baik itu urutan menaik (ascending) atau menurun (descending). Dalam berbagai konteks seperti komputer dan matematika, "sort" berarti mengatur elemen-elemen dalam struktur data seperti array, daftar, atau tabel menurut kriteria tertentu.

Sort terdiri dari beberapa jenis, yuk gaes simak terus biar tau apa-apa aja jenis sort beserta pengertian dan contoh implementasi pada program phyton.

1. Bubble Sort

Bubble sort dalah algoritma pengurutan yang sederhana, yang bekerja dengan cara membandingkan elemen-elemen yang berdekatan dalam suatu daftar (list) dan menukarnya jika mereka berada dalam urutan yang salah. Proses ini diulang terus-menerus sampai daftar terurut dengan benar.

Contoh Implementasi proses Bubble Sort pada Program Phyton;

Input

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)  
    for i in range(n):  
        swapped = False  
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
                swapped = True
        if not swapped:
            break
arr = [13, 22, 1, 10, 20, 31, 17]
print("Array sebelum diurutkan:")
print(arr)

bubble_sort(arr)

print("Array setelah diurutkan:")
print(arr)

Output

Array sebelum diurutkan: [13, 22, 1, 10, 20, 31, 17] Array setelah diurutkan: [1, 10, 13, 17, 20, 22, 31]

2. Selection Sort

Selection Sort adalah algoritma pengurutan yang juga termasuk dalam kategori algoritma sederhana. Prinsip kerjanya adalah memilih elemen terkecil (atau terbesar, tergantung urutan yang diinginkan) dari daftar yang belum terurut dan menukarnya dengan elemen pertama yang belum terurut. Proses ini diulang untuk setiap elemen hingga seluruh daftar terurut.


Contoh Implementasi proses Selection Sort pada Program Phyton;

Input

def selection_sort(arr):
    n = len(arr)
   
    # Iterasi untuk setiap posisi dalam daftar
    for i in range(n):
        # Temukan indeks elemen terkecil dari i sampai akhir
        min_index = i
        for j in range(i+1, n):
            if arr[j] < arr[min_index]:
                min_index = j
       
        # Tukar elemen i dengan elemen terkecil yang ditemukan
        arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]
   
    return arr

# Contoh penggunaan
arr = [64, 25, 12, 22, 11]
print("Sebelum pengurutan:", arr)
sorted_arr = selection_sort(arr)
print("Setelah pengurutan:", sorted_arr)

Output

Sebelum pengurutan: [64, 25, 12, 22, 11] Setelah pengurutan: [11, 12, 22, 25, 64]

3. Insertion Sort

Insertion Sort adalah algoritma pengurutan yang bekerja dengan cara menyisipkan elemen ke dalam posisi yang tepat dalam urutan yang sudah terurut. Konsep utamanya adalah membangun daftar yang terurut satu per satu dengan cara memindahkan elemen-elemen yang belum terurut ke posisi yang benar di dalam daftar yang sudah terurut.

Contoh program;

Input

def insertion_sort(arr):
    n = len(arr)
   
    # Mulai dari elemen kedua
    for i in range(1, n):
        key = arr[i]  # Elemen yang akan disisipkan
        j = i - 1
       
        # Geser elemen yang lebih besar dari key ke kanan
        while j >= 0 and arr[j] > key:
            arr[j + 1] = arr[j]
            j -= 1
       
        # Letakkan key di posisi yang benar
        arr[j + 1] = key
   
    return arr

# Contoh penggunaan
arr = [12, 11, 13, 5, 6]
print("Sebelum pengurutan:", arr)
sorted_arr = insertion_sort(arr)
print("Setelah pengurutan:", sorted_arr)

Output

Sebelum pengurutan: [12, 11, 13, 5, 6] Setelah pengurutan: [5, 6, 11, 12, 13]

4. Merge Sort

Merge Sort adalah algoritma pengurutan yang menggunakan prinsip Divide and Conquer (Bagi dan Taklukkan). Algoritma ini membagi daftar (array atau list) menjadi dua bagian, mengurutkan masing-masing bagian secara rekursif, dan kemudian menggabungkan (merge) kedua bagian yang sudah terurut tersebut untuk mendapatkan hasil yang terurut secara keseluruhan.

Contoh Implementasi proses Merge Sort pada Program Phyton;

Input

def merge_sort(arr):
    # Basis rekursif: jika panjang array <= 1, sudah terurut
    if len(arr) <= 1:
        return arr
   
    # Pembagian array menjadi dua bagian
    mid = len(arr) // 2
    left_half = merge_sort(arr[:mid])  # Bagian kiri
    right_half = merge_sort(arr[mid:])  # Bagian kanan
   
    # Penggabungan kedua bagian
    return merge(left_half, right_half)

def merge(left, right):
    sorted_arr = []
    i = j = 0
   
    # Gabungkan dua array terurut
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] < right[j]:
            sorted_arr.append(left[i])
            i += 1
        else:
            sorted_arr.append(right[j])
            j += 1
   
    # Jika ada elemen yang tersisa di salah satu array, tambahkan ke hasil
    sorted_arr.extend(left[i:])
    sorted_arr.extend(right[j:])
   
    return sorted_arr

# Contoh penggunaan
arr = [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]
print("Sebelum pengurutan:", arr)
sorted_arr = merge_sort(arr)
print("Setelah pengurutan:", sorted_arr)

Output

Sebelum pengurutan: [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10] Setelah pengurutan: [3, 9, 10, 27, 38, 43, 82]

5. Quick Sort

Quick Sort adalah algoritma pengurutan yang sangat efisien dan juga termasuk dalam kategori algoritma Divide and Conquer (Bagi dan Taklukkan). Prinsip kerja algoritma ini adalah dengan memilih satu elemen sebagai pivot, kemudian mengatur elemen-elemen lainnya sehingga elemen yang lebih kecil dari pivot berada di sebelah kiri dan elemen yang lebih besar berada di sebelah kanan pivot. Kemudian, proses ini dilakukan secara rekursif pada subarray kiri dan kanan pivot hingga seluruh daftar terurut.

Contoh Implementasi proses Quick Sort pada Program Phyton;

Input

def quick_sort(arr):
    # Basis rekursif: jika panjang array <= 1, sudah terurut
    if len(arr) <= 1:
        return arr
   
    # Pilih pivot, misalnya elemen terakhir
    pivot = arr[-1]
   
    # Pisahkan elemen-elemen ke kiri dan kanan pivot
    left = [x for x in arr[:-1] if x <= pivot]  # Elemen yang lebih kecil atau sama dengan pivot
    right = [x for x in arr[:-1] if x > pivot]  # Elemen yang lebih besar dari pivot
   
    # Rekursi untuk subarray kiri dan kanan, dan gabungkan hasilnya
    return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

# Contoh penggunaan
arr = [10, 80, 30, 90, 40, 50, 70]
print("Sebelum pengurutan:", arr)
sorted_arr = quick_sort(arr)
print("Setelah pengurutan:", sorted_arr)


Output

Sebelum pengurutan: [10, 80, 30, 90, 40, 50, 70] Setelah pengurutan: [10, 30, 40, 50, 70, 80, 90]

Udah taukan ygy? itu aja

Thank You

Jumat, 20 Desember 2024

Linear Search and Binary Search Version UWGM Student

 Program Linear Search and Binary Search











Di dalam Phyton ada yang namanya Linear Search dan Binary Search, jadi apa itu? simak sampe akhir. wk.

ini pengertian linear search

Linear search atau pencarian linier adalah algoritma pencarian data sederhana yang digunakan untuk menemukan elemen tertentu dalam sebuah daftar atau array. Algoritma ini bekerja dengan memeriksa setiap elemen secara berurutan dari awal hingga akhir daftar.

Cara kerja Linear Search;

1. Mulai dari indeks pertama daftar.

2. Bandingkan elemen saat ini dengan target yang dicari.

3. Jika cocok, kembalikan indeks elemen tersebut.

4. Jika tidak cocok, lanjutkan ke elemen berikutnya.

5. Ulangi langkah 2-4 hingga menemukan target atau mencapai akhir daftar.

6. Jika target tidak ditemukan, kembalikan nilai "tidak ditemukan".


Berikut implementasi program sederhana yang mudah dapat dimengerti dengan sekali lihat;

#soal
#datanya
data = [3, 9, 11, 15, 17, 23, 31, 35]

#nilai yang dicari angka 31
target_linear = 31

Input

#linear search, mencari angka satu per satu
def linear_search(arr, target):
    for i in range(len(arr)):  #periksa semua elemen satu per satu
        if arr[i] == target:  #jika ditemukan
            return i  #kembalikan posisi elemen
    return -1  #jika tidak ditemukan

#panggil fungsi Linear Search
result_linear = linear_search(data, target_linear)

#tampilkan hasilnya
print("Hasil Linear Search:")
if result_linear != -1:
    print(f"Angka {target_linear} ditemukan di indeks {result_linear}")
else:
    print(f"Angka {target_linear} tidak ditemukan")

Output

Hasil Linear Search: Angka 31 ditemukan di indeks 6


ini pengertian Binary Search

Binary Search (Pencarian Biner) adalah algoritma pencarian data efisien yang digunakan untuk menemukan elemen tertentu dalam daftar atau array yang telah diurutkan. Algoritma ini bekerja dengan membagi daftar menjadi dua bagian dan membandingkan target dengan elemen tengah.

Cara Kerja Binary Search;

1. Pastikan daftar sudah diurutkan.

2. Tentukan batas awal (low) dan akhir (high) daftar.

3. Hitung indeks tengah (mid).

4. Bandingkan target dengan elemen tengah.

5. Jika target cocok, kembalikan indeks tengah.

6. Jika target lebih kecil, ulangi langkah 2-5 untuk bagian kiri.

7. Jika target lebih besar, ulangi langkah 2-5 untuk bagian kanan.

8. Ulangi hingga menemukan target atau mencapai batas.


Berikut implementasi program sederhana dari Binary Search;

#Soal
#data nya
data = [3, 9, 11, 15, 17, 23, 31, 35]

#nilai yang dicari angka 11
target_binary = 11

Input

#binary search, cari angka dengan membagi dua data
def binary_search(arr, target):
    low = 0  #indeks awal
    high = len(arr) - 1  #indeks akhir

    while low <= high:  #selama masih ada data yang diperiksa
        mid = (low + high) // 2  #cari nilai tengah
        if arr[mid] == target:  #jika ditemukan
            return mid  #kembalikan posisi elemen
        elif arr[mid] < target:  #jika nilai tengah lebih kecil
            low = mid + 1  #periksa bagian kanan
        else:  #jika nilai tengah lebih besar
            high = mid - 1  #periksa bagian kiri
    return -1  #jika tidak ditemukan

#panggil fungsi binary search
result_binary = binary_search(data, target_binary)

#tampilkan hasilnya
print("Hasil Binary Search:")
if result_binary != -1:
    print(f"Angka {target_binary} ditemukan di indeks {result_binary}")
else:
    print(f"Angka {target_binary} tidak ditemukan")

Output

Hasil Binary Search: Angka 11 ditemukan di indeks 2

Kesimpulan; Dua duanya memiliki plus and minus, jadi terserah anda mau pakai yang mana.

Thank youu

Senin, 16 Desember 2024

Matriks dengan Nested List dan Pustaka NumPY

 

Program Sederhana Matriks dengan Nested List
dan Pustaka NumPy



Apa itu Matriks?

Matriks ialah sekumpulan bilangan yang disusun secara sistematis dalam bentuk persegi panjang atau persegi, dengan struktur baris dan kolom.

Pengertian Nested List

Nested list adalah struktur data dalam pemrograman yang terdiri dari beberapa list (daftar) yang terkandung di dalam list lainnya. Ini memungkinkan penyimpanan dan manipulasi data yang kompleks dengan cara yang terorganisir.

Contoh program Phyton dengan Nested List;

#soal
#matriks aktivitas sehari-hari menggunakan nested list
#baris: hari dalam seminggu (Senin - Minggu)
#kolom: aktivitas (Bernyanyi, Memasak, Belajar, Olahraga)

Input

aktivitas = [
    [1, 2, 2, 1],  # Senin (1 jam bernyanyi, 2 jam memasak, 2 jam belajar, 1 jam olahraga)
    [0, 1, 2, 0],  # Selasa
    [1, 1, 2, 1],  # Rabu
    [1, 1, 1, 0],  # Kamis
    [0, 1, 1, 1],  # Jumat
    [1, 2, 1, 3],  # Sabtu
    [1, 1, 2, 1]   # Minggu
]

aktivitas_nama = ["Bernyanyi", "Memasak", "Belajar", "Olahraga"]
hari_nama = ["Senin", "Selasa", "Rabu", "Kamis", "Jumat", "Sabtu", "Minggu"]

#menampilkan aktivitas setiap hari
print("Jadwal Aktivitas Sehari-hari:")
for i in range(7):  # 7 hari dalam seminggu
    print(f"\n{hari_nama[i]}:")
    for j in range(4):  # 4 aktivitas
        print(f"  {aktivitas_nama[j]}: {aktivitas[i][j]} jam")

#menghitung total waktu yang dihabiskan untuk setiap aktivitas
print("\nTotal Waktu untuk Setiap Aktivitas:")
for j in range(4):  # 4 aktivitas
    total = 0
    for i in range(7):  # 7 hari
        total += aktivitas[i][j]
    print(f"{aktivitas_nama[j]}: {total} jam")

Output

Jadwal Aktivitas Sehari-hari: Senin: Bernyanyi: 1 jam Memasak: 2 jam Belajar: 2 jam Olahraga: 1 jam Selasa: Bernyanyi: 0 jam Memasak: 1 jam Belajar: 2 jam Olahraga: 0 jam Rabu: Bernyanyi: 1 jam Memasak: 1 jam Belajar: 2 jam Olahraga: 1 jam Kamis: Bernyanyi: 1 jam Memasak: 1 jam Belajar: 1 jam Olahraga: 0 jam Jumat: Bernyanyi: 0 jam Memasak: 1 jam Belajar: 1 jam Olahraga: 1 jam Sabtu: Bernyanyi: 1 jam Memasak: 2 jam Belajar: 1 jam Olahraga: 3 jam Minggu: Bernyanyi: 1 jam Memasak: 1 jam Belajar: 2 jam Olahraga: 1 jam Total Waktu untuk Setiap Aktivitas: Bernyanyi: 5 jam Memasak: 9 jam Belajar: 11 jam Olahraga: 7 jam

Ini cuma contoh ya gaes, belajar sampe 2 jam itu cuma ngarang. hhe, kita lanjut ke numpy.


Pengertian NumPy

NumPy, singkatan dari Numerical Python, adalah pustaka Python yang dirancang untuk komputasi ilmiah dan manipulasi data numerik. Pustaka ini menyediakan struktur data array multidimensi yang efisien, serta berbagai fungsi matematika untuk operasi seperti aljabar linear, statistik, dan transformasi Fourier123. NumPy memungkinkan operasi vektorisasi, sehingga pengguna dapat melakukan perhitungan pada seluruh array secara bersamaan dengan cepat57. Ini menjadikannya fondasi penting dalam ekosistem Python untuk analisis data dan pengembangan aplikasi ilmiah.

Contoh program matriks menggunakan Pustaka NumPy;

Soal

#membuat program matriks menggunakan pustaka numpy
#matriks aktivitas sehari-hari menggunakan NumPy array
#baris: hari dalam seminggu (Senin - Minggu)
#kolom: aktivitas (Bernyanyi, Memasak, Belajar, Olahraga)

Input

aktivitas = np.array([
    [1, 2, 3, 1],  # Senin
    [0, 3, 4, 0],  # Selasa
    [2, 1, 2, 2],  # Rabu
    [1, 2, 2, 1],  # Kamis
    [0, 3, 1, 1],  # Jumat
    [3, 1, 1, 2],  # Sabtu
    [1, 2, 3, 1]   # Minggu
])

aktivitas_nama = ["Bernyanyi", "Memasak", "Belajar", "Olahraga"]
hari_nama = ["Senin", "Selasa", "Rabu", "Kamis", "Jumat", "Sabtu", "Minggu"]

#menampilkan jadwal aktivitas setiap hari
print("Jadwal Aktivitas Sehari-hari:")
for i in range(7):  # 7 hari dalam seminggu
    print(f"\n{hari_nama[i]}:")
    for j in range(4):  # 4 aktivitas
        print(f"  {aktivitas_nama[j]}: {aktivitas[i, j]} menit")

#menghitung total waktu yang dihabiskan untuk setiap aktivitas
print("\nTotal Waktu untuk Setiap Aktivitas:")
for j in range(4):  # 4 aktivitas
    total = np.sum(aktivitas[:, j])  #menjumlahkan waktu untuk aktivitas j
    print(f"{aktivitas_nama[j]}: {total} menit")

Output

Jadwal Aktivitas Sehari-hari: Senin: Bernyanyi: 1 menit Memasak: 2 menit Belajar: 3 menit Olahraga: 1 menit Selasa: Bernyanyi: 0 menit Memasak: 3 menit Belajar: 4 menit Olahraga: 0 menit Rabu: Bernyanyi: 2 menit Memasak: 1 menit Belajar: 2 menit Olahraga: 2 menit Kamis: Bernyanyi: 1 menit Memasak: 2 menit Belajar: 2 menit Olahraga: 1 menit Jumat: Bernyanyi: 0 menit Memasak: 3 menit Belajar: 1 menit Olahraga: 1 menit Sabtu: Bernyanyi: 3 menit Memasak: 1 menit Belajar: 1 menit Olahraga: 2 menit Minggu: Bernyanyi: 1 menit Memasak: 2 menit Belajar: 3 menit Olahraga: 1 menit Total Waktu untuk Setiap Aktivitas: Bernyanyi: 8 menit Memasak: 14 menit Belajar: 16 menit Olahraga: 8 menit

Mager banget ya keliatannya, seminggu beraktivitas cuma beberapa menit, sisanya tidur wkwk. itu cuma contoh ya.

Sekian dan Terima kasih

Senin, 09 Desember 2024

Program Array/list dalam Phyton

 Input

# Program Sederhana dengan List

# Aktivitas Sehari-hari


# List aktivitas sehari-hari

aktivitas_everyday = [

    "Bangun pagi, mandi lalu skincare, go campus",

    "Belajar bahasa Inggris",

    "Push rank ML sebelum tidur"

]


# Menampilkan aktivitas awal

print("Aktivitas sehari-hari:")

for i, aktivitas in enumerate(aktivitas_everyday, start=1):

    print(f"{i}. {aktivitas}")


# Menambahkan aktivitas baru

aktivitas_baru = input("\nMasukkan aktivitas baru: ")

aktivitas_everyday.append(aktivitas_baru)

print("\nAktivitas baru telah ditambahkan!")


# Menampilkan aktivitas terbaru

print("\nDaftar Aktivitas Terbaru:")

for i, aktivitas in enumerate(aktivitas_everyday, start=1):

    print(f"{i}. {aktivitas}")


# Menghapus aktivitas tertentu

hapus = int(input("\nMasukkan nomor aktivitas yang ingin dihapus: "))

if 0 < hapus <= len(aktivitas_everyday):

    aktivitas_everyday.pop(hapus - 1)

    print("\nAktivitas telah dihapus!")

else:

    print("\nNomor aktivitas tidak valid!")


# Menampilkan daftar aktivitas akhir

print("\nDaftar Aktivitas Setelah Diperbarui:")

for i, aktivitas in enumerate(aktivitas_everyday, start=1):

    print(f"{i}. {aktivitas}")


Output

Aktivitas sehari-hari:

1. Bangun pagi, mandi lalu skincare, go campus

2. Belajar bahasa Inggris

3. Push rank ML sebelum tidur


Masukkan aktivitas baru: Bernyanyi


Aktivitas baru telah ditambahkan!


Daftar Aktivitas Terbaru:

1. Bangun pagi, mandi lalu skincare, go campus

2. Belajar bahasa Inggris

3. Push rank ML sebelum tidur

4. Bernyanyi


Masukkan nomor aktivitas yang ingin dihapus: 3


Aktivitas telah dihapus!


Daftar Aktivitas Setelah Diperbarui:

1. Bangun pagi, mandi lalu skincare, go campus

2. Belajar bahasa Inggris

3. Bernyanyi


Thank you

Memanajemen Waktu Menggunakan Array dan Doubly

  Memanajemen Waktu Menggunakan  Array dan Doubly Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering dihadapkan dengan banyak kegiatan atau aktivitas....