Pengenalan pola adalah kemampuan untuk menemukan kesamaan, perbedaan, tren, atau keteraturan dalam data. Dalam konteks komputasional thinking, pengenalan pola digunakan untuk membuat prediksi, mengklasifikasikan data, dan mengambil keputusan berdasarkan pola yang ditemukan.

Contoh Sederhana:

• Menemukan angka genap: Kita mencari angka yang habis dibagi 2.

• Mengidentifikasi spam: Kita mencari kata-kata kunci tertentu yang sering muncul dalam email spam.

• Mengenali wajah: Sistem keamanan menggunakan algoritma untuk membandingkan wajah dengan database yang ada.

Contoh 1: Menampilkan Bilangan Ganjil 

#include <iostream>

using namespace std;

int main()

{

  int i;

  for (i = 1; i < 10; i++) {

   if(i%2!=0)

    cout <<i << endl;

  }

  return 0;

}

Pola: Bilangan ganjil dari 1 sampai dengan 10.

Implementasi: memeriksa apakah bilangan tersebut jika di bagi 2 nilainya tidak samadengan 0.

Contoh 2: Mencari Angka Terbesar dalam Array 

#include <iostream>

using namespace std;

int findMax(int arr[], int n) {

    int max = arr[0];

    for (int i = 1; i < n; i++) {

        if (arr[i] > max) {

            max = arr[i];

        }

    }

    return max;

}

int main() {

    int arr[] = {3, 7, 2, 9, 5};

    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

    cout << "Angka terbesar adalah: " << findMax(arr, n) << endl;

    return 0;

}

Pola: Angka terbesar adalah angka yang nilainya lebih besar dari semua angka lainnya.

Implementasi: Fungsi findMax membandingkan setiap elemen dalam array dengan nilai maksimum saat ini.

Aplikasi Pengenalan Pola dalam Kehidupan Nyata

• Kecerdasan Buatan: Pengenalan wajah, speech recognition, machine learning.

• Data Mining: Menemukan pola dalam data besar untuk membuat keputusan bisnis.

• Analisis Citra: Mengidentifikasi objek dalam gambar.

• Analisis Teks: Klasifikasi sentimen, topik modeling.

Kesimpulan

Pengenalan pola adalah keterampilan yang sangat penting dalam komputasional thinking. Dengan memahami pola dalam data, kita dapat membuat program yang lebih cerdas dan mengambil keputusan yang lebih baik.

Latihan:

• Coba tuliskan program untuk mencari angka terkecil dalam array.

• Buatlah program untuk memeriksa apakah sebuah kata adalah palindrome (bacaan sama dari depan dan belakang).

• Implementasikan algoritma pencarian sederhana seperti linear search atau binary search.

Topik yang mungkin ingin Anda pelajari lebih lanjut:

• Algoritma Pencarian: Linear search, binary search

• Algoritma Pengurutan: Bubble sort, insertion sort, selection sort

• Machine Learning: Neural networks, decision trees

• Data Mining: Clustering, classification