## PERBANDINGAN ALGORITMA SORTING DENGAN MENGGUNAKAN BAHASA PEMOGRAMAN JAVASCRIPT DALAM PENGGUNAAN WAKTU KOMPUTASI DAN PENGGUNAAN MEMORI
Surya Wijaya 1 , Fauziah 2* , Trinugi Wira Harjanti 3
Prodi S2 MTI, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional 1, 2 Prodi Informatika, Sekolah Tinggi Informatika, NIIT 3 fauziah@civitas.unas.ac.id 2
Submitted June 14, 2023; Revised March 27, 2024; Accepted March 28, 2024

## Abstrak
Data  yang  berurut  atau  tersusun  secara  rapih  sangat  diperlukan  karena  data  yang  telah  diurutkan memudahkan  untuk  dibaca,  diperiksa,  dan  diperbaiki jika  terdapat  data  yang  salah.  Dalam teknologi informasi ada banyak algoritma untuk pengurutan data antara lain merge-sort, insertion-sort, heap-sort, quick-sort, selection-sort, shell-sort dan sebagainya. Pada pengujian ini menggunakan tujuh algoritma pengurutan ( Algoritma Merge-Sort, Insertion-Sort, Bubble-Sort, Heap-Sort, Quick-Sort, Selection-Sort dan  Shell-Sort )  dengan  pengujian  data  acak  dengan  skenario  pengujian  100,  150,  200  data  dan menggunakan  bahasa  pemograman  javascript.  Hasilnya  penelitian,  bahwa insertion  sort adalah algoritma paling efisien dalam waktu karena waktu rata-rata yang dibutuhkan 0,613 detik. Quick sort adalah algoritma paling efisien dalam memori karena memori rata-rata yang dibutuhkan 31072 Kb. Kata Kunci : algoritma, sorting, waktu, memori.

## Abstract
Data that is sequential or neatly arranged data is highly necessary because sorted data makes it easier to read, inspect, and correct any erroneous data. In information technology, there are many algorithms for data sorting, including merge sort, insertion sort, heap sort, quick sort, selection sort, shell sort, and so on. In this test, seven sorting algorithms (Merge Sort, Insertion Sort, Bubble Sort, Heap Sort, Quick Sort, Selection Sort, and Shell Sort) were used with random data testing scenarios of 100, 150, and 200 data points, using the JavaScript programming language. The research findings indicate that insertion sort is the most efficient algorithm in terms of time, with an average time of 0.613 seconds. Quick sort is the most efficient algorithm in terms of memory, with an average memory usage of 31072 Kb.
Keywords : algorithm, sorting, timing, memory.

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  Teknologi  Informasi  memiliki dampak  bagi  perubahan  dalam  kehidupan [1],  seperti  perubahan  penyimpanan  data, awalnya  data  dokumen  disimpan  dalam lemari  arsip,  saat  ini  data  disimpan  dalam komputer  bahkan cloud  computing [2] dalam  bentuk  data  digital.  Seiring  waktu data yang disimpan dalam komputer makin banyak,  data  yang  tidak  tersusun  secara rapih  akan  sulit  untuk  dicari  dan  sulit diperiksa  jika  terjadi  kesalahan.  Proses pengurutan  data  baik  secara  menaik ( ascending ) maupun menurun ( descending )
[3] dapat menggunakan algoritma pengurutan data antara lain algoritma shell- sort,  selection-sort,  merge-sort,  heap-sort, bubble-sort,  insertion-sort,  quick-sort ,  dan sebagainya.
Banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan untuk  pengujian  setiap  algoritma  yaitu Peneliti  [4]  mengoptimasi  algoritma shell sort dalam  mengurutkan  data  angka  dan huruf. Peneliti [5] menganalisa kompleksitas ruang dan waktu terhadap laju algoritma merge-sort, insertion-sort, heap- sort dengan menggunakan bahasa pemograman java. Peneliti [6] menganalisa
perbandingan  algoritma quick-sort,  shell- sort, dan bubble-sort dalam  mengurutkan deret angka acak menggunakan bahasa java. Peneliti  [7]  menganalisa  algoritma merge- sort,  quick-sort, dan bubble-sort dalam mengurutkan  kombinasi  huruf  dan  angka. Peneliti  [8]  menganalisa  perbandingan algoritma merge-sort dan quick-sort dalam mengurutkan  data  terhadap  waktu  dan jumlah  langkah.  Peneliti  [9]  menganalisa algoritma merge-sort dan insertion-sort menggunakan  Bahasa  C++.  Peneliti  [10] mengetahui  waktu  komputasi  algoritma insertion-sort
dan bubble-sort menggunakan Bahasa pemograman .Net C# dan  Golang.  Peneliti  [11]  menganalisa perbandingan shell-sort , bubble-sort, dan quick-sort menggunakan  Bahasa  java. Peneliti  [12]  membandingkan  algoritma
selection-sort
dan insertion-sort menggunakan  pemograman  java.  Peneliti
[13] membandingkan bubble-sort , selection-sort, dan insertion-sort Bahasa java  menggunakan  python.    Peneliti  [14] selection-sort pada  Bahasa  pemograman php. Peneliti [15] membandingkan bubble- sort dan quick-sort pada Bahasa pemograman flutter . Peneliti [16] menganalisa kompleksitas ruang dan waktu terhadap  algoritma sorting menggunakan pyhton.
Pada penelitian saat ini dilakukan pengujian terhadap  algoritma merge-sort,  heap-sort, quick-sort, shell-sort,
bubble-sort,
selection-sort, dan insertion-sort menggunakan bahasa pemograman
javascript. Setiap algoritma diukur
berdasarkan  waktu  dan  memori  yang diperlukan  dalam  proses  pengurutan  data, kemudian  dianalisa  untuk  mengetahui waktu dan memori yang lebih sedikit dalam proses komputasi algoritma tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  atau  tahapan  pada  penelitian  ini dengan  membuat  dataset  sebanyak  100, 150,  200  baris  bilangan  acak  dengan
memakai website calculatorsoup.com. Selanjutnya  setiap  algoritma  pengurutan diaplikasikan  kedalam  program  javascript terhadap  dataset  secara  bertahap  100,  150, 200. Dari pengaplikasian program dihasilkan  output  berupa  waktu  dan memory dalam proses komputasi.
Selanjutnya  langkah  terakhir  hasil  output dibuat  kedalam  tabel  agar  mudah  untuk dianalisa.  Gambar 1 merupakan gambaran dari  tahapan  yang  digunakan  dalam penelitian.

## Gambar 1. Flowchart Tahapan Proses Algoritma Sorting

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pengujian  ini  menggunakan  bahasa pemograman  javascript  compiler  online yang digunakan
https://www.jdoodle.com/execute-nodejs- online. Adapun spesifikasi perangkat laptop yang digunakan yaitu:
1. Windows 11 Pro 64Bit
2. Processor:  AMD  Ryzen  5  4500U 2.38 GHz,
3. Memory RAM 8 GB
4. SSD 256 GB
Algoritma yang digunakan pada pengujian ini  adalah  Algoritma Merge-Sort,  Bubble- Sort,  Insertion-Sort,  Selection-Sort,  Shell- Sort,  Heap-Sort, dan Quick-Sort .  Setiap Algoritma  diuji  dengan  jumlah  bilangan acak yang berbeda yaitu 100, 150, 200 baris bilangan  kedalam  bahasa  pemograman javascript. Setiap Algoritma diukur
berdasarkan  waktu  dan  memori  saat komputasi.  Dihasilkan  tabel  pengujian untuk dianalisa.

## Dataset Bilangan Acak 100 Data
[91, 15, 22, 12, 94, 21, 38, 48, 56, 67, 54, 29, 88, 92, 59, 63, 98, 97, 9, 79, 11, 51, 40, 99, 85, 62, 10, 4, 30, 65, 25, 6, 53, 78, 26, 20, 47, 70, 90, 7, 77, 31, 84, 39, 23, 86, 64, 14, 28, 87, 93, 50, 1, 42, 100, 34, 74, 18, 27, 16, 46, 41, 71, 37, 60, 75, 19, 17, 96, 89, 8, 57, 58, 82, 66, 55, 44, 13, 83, 68, 36, 32, 69, 43, 5, 76, 2, 33, 45, 72, 49, 61, 24, 95, 35,
81, 3, 73, 52, 80]
Data diatas merupakan bilangan acak yang terdiri dari 100  data. Dataset  tersebut  diuji sebagai test ke-1 ke program javascript pada setiap algoritma.

## Dataset Bilangan Acak 150 Data
[142, 84, 101, 1, 149, 57, 83, 12, 88, 16, 54,
78,  93,  130,  67,  109,  11,  117,  33,  41,  39, 103, 27, 85, 87, 7, 120, 5, 80, 131, 138, 113, 35, 135, 6, 66, 56, 148, 146, 98, 17, 69, 18, 92, 64, 74, 61, 140, 104, 50, 42, 91, 76, 89, 21, 79, 13, 111, 95, 37, 71, 119, 30, 141, 8, 24, 36, 46, 129, 4, 51, 133, 59, 126, 143, 75, 102, 68, 99, 63, 55, 62, 14, 15, 136, 115, 23, 22, 107, 45, 127, 110, 70, 97, 29, 32, 125, 81,  121,  19,  65,  96,  112,  86,  10,  26,  144, 100, 44, 58, 147, 43, 25, 94, 31, 52, 2, 106, 20, 137, 116, 38, 72, 124, 132, 145, 108, 9, 48, 90, 73, 150, 82, 114, 3, 105, 49, 60, 28, 139, 34, 123, 118, 53, 128, 134, 40, 77, 122, 47].
Data diatas merupakan bilangan acak yang terdiri dari 150  data. Dataset  tersebut  diuji sebagai test ke-2 ke program javascript pada setiap algoritma.

## Dataset Bilangan Acak 200 Data
[95, 165, 70, 37, 192, 155, 117, 80, 121, 86, 102, 175, 187, 4, 194, 41, 83, 30, 25, 45, 29,
74, 193, 136, 64, 130, 24, 144, 114, 100, 34, 173, 107, 3, 134, 43, 33, 20, 181, 48, 159, 197, 32, 103, 1, 36, 31, 85, 79, 112, 26, 63, 168, 35, 101, 189, 139, 69, 78, 38, 178, 6, 124, 198, 153, 98, 131, 2, 39, 93, 132, 60,
75, 81, 150, 188, 128, 52, 12, 13, 176, 171,
164, 10, 82, 55, 118, 8, 104, 27, 77, 129, 67, 11, 84, 123, 66, 108, 161, 191, 180, 46, 170,
72,  154,  149,  199,  53,  151,  196,  51,  135, 115, 94, 119, 126, 200, 87, 22, 5, 49, 146, 157, 59, 17, 116, 50, 15, 113, 65, 18, 88, 71, 44, 89, 109, 110, 57, 14, 160, 148, 190, 92, 185,  127,  152,  138,  120,  7,  40,  162,  179, 147, 90, 125, 76, 183, 145, 156, 122, 195, 186, 21, 28, 167, 163, 174, 137, 16, 99, 106, 56,  19,  73,  42,  177,  143,  182,  105,  97,  9, 111, 169, 54, 184, 61, 172, 58, 96, 23, 133, 91, 166, 140, 158, 68, 47, 62, 142, 141]
Data diatas merupakan bilangan acak yang terdiri dari  200 data. Dataset  tersebut  diuji sebagai test ke-3 ke program javascript pada setiap algoritma.

## Kode Program dan Hasil Pengujian
Merge Sort
Gambar 2. Kode Program Algoritma Merge

## Sort
Gambar  2  merupakan  kode  program algoritma Merge  Sort .  Dataset  dimasukan kedalam  program  dan  dijalankan  sesuai skenario  pengujian  yaitu  test  ke-1  (100 data),  test  ke-2  (150  data),  dan  test  ke-3 (200 data) dan dibuat tabel hasil pengujian Merge  Sort (Tabel  1).  Hasil  dari  kode program  akan  tercatat  waktu  dan  memori yang  diperlukan  untuk  komputasi  seperti Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Program Test-1 (100 data) Algoritma Merge Sort
Tabel 1. Hasil Pengujian Merge Sort Test Ke Jumlah Data Waktu s Memori  kilobyte (s) 1 100 0,973 31696 2 150 0,579 31884 3 200 1,105 31212 Minimum 0,579 31212 Maksimum 1,105 31884 Rata-rata 0,886 31597,33
Dari  tabel  1  dilihat  berdasarkan  waktu bahwa  kasus  terbaik  ( best-case )  0,579 detik,  kasus  terburuk  ( worst-case )  1,105 detik,  kasus  rerata  ( average-case )  0,886 detik.  Berdasarkan  memori  bahwa  kasus terbaik  ( best-case )  31212  Kb,  kasus terburuk  ( worst-case )  31884  Kb,  kasus rerata ( average-case ) 31597,33 Kb.
Bubble Sort Gambar 4. Kode Program Algoritma

## Bubble Sort
Gambar  4  merupakan  kode  program algoritma bubble  sort .  Dataset  dimasukan kedalam  program  dan  dijalankan  sesuai skenario  pengujian  yaitu  test  ke-1  (100 data),  test  ke-2  (150  data),  dan  test  ke-3 (200 data) dan dibuat tabel hasil pengujian Bubble  Sort (Tabel  2).  Hasil  dari  kode program  akan  terlihat  waktu  dan  memori yang  diperlukan  untuk  komputasi  seperti Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Program Test-1 (100 data)

## Algoritma Bubble Sort
Tabel 2. Hasil Pengujian Bubble Sort Test ke Jumlah Data Waktu s Memori kilobyte (s) 1 100 0,728 31072 2 150 0,635 34152 3 200 0,620 34460 Minimum 0,62 31072 Maksimum 0,728 34460 Rata-rata 0,661 33228
Dari  tabel  2  dilihat  berdasarkan  waktu bahwa  kasus  terbaik  ( best-case )  0,620 detik,  kasus  terburuk  ( worst-case )  0,728 detik,  kasus  rerata  ( average-case )  0,661 detik.  Berdasarkan  memori  bahwa  kasus terbaik  ( best-case )  31072  Kb,  kasus terburuk  ( worst-case )  34460  Kb,  kasus rerata ( average-case ) 33228 Kb.
Insertion Sort

## Gambar 6. Kode Program Algoritma Insertion Sort
Gambar  6  merupakan  kode  program algoritma insertion sort . Dataset dimasukan kedalam  program  dan  dijalankan  sesuai skenario  pengujian  yaitu  test  ke-1  (100 data),  test  ke-2  (150  data),  dan  test  ke-3 (200 data) dan dibuat tabel hasil pengujian Insertion  Sort (Table  3).  Hasil  dari  kode program  akan  tercatat  waktu  dan  memori yang  diperlukan  untuk  komputasi  seperti Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Program Test ke-1 (100
Data) Algoritma Insertion Sort Tabel 3. Hasil Pengujian Insertion Sort Test Ke Jumlah Data Waktu s Memori kilobyte (s) 1 100 0,550 31204 2 150 0,600 30992 3 200 0,688 31196 Minimum 0,55 30992 Maksimum 0,688 31204 Rata-rata 0,613 31130,67
Dari  tabel  3  dilihat  berdasarkan  waktu bahwa  kasus  terbaik  ( best-case )  0,550 detik,  kasus  terburuk  ( worst-case )  0,688 detik,  kasus  rerata  ( average-case )  0,613 detik.  Berdasarkan  memori  bahwa  kasus terbaik  ( best-case )  30992  Kb,  kasus terburuk  ( worst-case )  31204  Kb,  kasus rerata ( average-case ) 31130,67 Kb.
Selection Sort
Gambar 8. Kode Program Algoritma

## Selection Sort
Gambar  8  merupakan  kode  program algoritma
Selection Sort . Dataset dimasukan kedalam program dan dijalankan  sesuai  skenario  pengujian  yaitu test  ke-1  (100  data),  test  ke-2  (150  data), dan  test  ke-3  (200  data)  dan  dibuat  tabel hasil  pengujian Selection  Sort (Tabel  4). Hasil dari kode program akan tercatat waktu dan  memori  yang  diperlukan  untuk komputasi seperti Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Program Test ke-1 (100 Data) Algoritma Selection Sort
Tabel 4. Hasil Pengujian Insertion Sort
Test Ke Jumlah Data Waktu s Memori kilobyte (s) 1 100 0,798 30596 2 150 0,895 31040 3 200 0,645 34356 Minimum 0,645 30596 Maksimum 0,895 34356 Rata-rata 0,779 31997,33
Dari  tabel  4  dilihat  berdasarkan  waktu bahwa  kasus  terbaik  ( best-case )  0,645 detik,  kasus  terburuk  ( worst-case )  0,895 detik,  kasus  rerata  ( average-case )  0,779 detik.  Berdasarkan  memori  bahwa  kasus terbaik  ( best-case )  30596  Kb,  kasus terburuk  ( worst-case )  34356  Kb,  kasus rerata ( average-case ) 31997,33 Kb.
Shell Sort

## Gambar 10. Kode Program Algoritma Shell Sort
Gambar  10  merupakan  kode  program algoritma Shell  Sort .  Dataset  dimasukan kedalam  program  dan  dijalankan  sesuai skenario  pengujian  yaitu  test  ke-1  (100 data),  test  ke-2  (150  data),  dan  test  ke-3 (200 data) dan dibuat tabel hasil pengujian Shell  Sort (Tabel  5).  Hasil  dari  kode program  akan  tercatat  waktu  dan  memori yang  diperlukan  untuk  komputasi  seperti Gambar 11.
Gambar 11. Hasil Program Test ke-1 (100
Data) Algoritma Shell Sort Tabel 5. Hasil Pengujian Shell Sort Test Ke Jumlah Data Waktu s Memori kilobyte (s) 1 100 0,589 31148 2 150 0,692 31376 3 200 0,648 31320 Minimum 0,589 31148 Maksimum 0,692 31376 Rata-rata 0,643 31281,33
Dari  tabel  5  dilihat  berdasarkan  waktu bahwa  kasus  terbaik  ( best-case )  0,589 detik,  kasus  terburuk  ( worst-case )  0,692 detik,  kasus  rerata  ( average-case )  0,643 detik.  Berdasarkan  memori  bahwa  kasus terbaik  ( best-case )  31148  Kb,  kasus terburuk  ( worst-case )  31376  Kb,  kasus rerata ( average-case ) 31281,33 Kb.
Quick Sort

## Gambar 12. Kode Program Algoritma Quick Sort
Gambar  12  merupakan  kode  program algoritma Quick  Sort .  Dataset  dimasukan kedalam  program  dan  dijalankan  sesuai skenario  pengujian  yaitu  test  ke-1  (100 data),  test  ke-2  (150  data),  dan  test  ke-3 (200 data) dan dibuat tabel hasil pengujian Quick  Sort (Tabel  6).  Hasil  dari  kode program  akan  tercatat  waktu  dan  memori yang  diperlukan  untuk  komputasi  seperti Gambar 13.
Gambar 13. Hasil Program Test ke-1 (100
Data) Algoritma Quick Sort
Tabel 6. Hasil Pengujian Shell Sort
Test Ke Jumlah Data Waktu s Memori kilobyte (s) 1 100 1,096 31160 2 150 0,900 31056 3 200 0,594 31000 Minimum 0,594 31000 Maksimum 1,096 31160 Rata-rata 0,863 31072
Dari  tabel  6  dilihat  berdasarkan  waktu bahwa  kasus  terbaik  ( best-case )  0,594 detik,  kasus  terburuk  ( worst-case )  1,096 detik,  kasus  rerata  ( average-case )  0,863 detik.  Berdasarkan  memori  bahwa  kasus terbaik  ( best-case )  31000  Kb,  kasus terburuk  ( worst-case )  31160  Kb,  kasus rerata ( average-case ) 31072 Kb.
Heap Sort
Gambar 14. Kode Program Algoritma Heap Sort
Gambar  14  merupakan  kode  program algoritma Heap  Sort .  Dataset  dimasukan kedalam  program  dan  dijalankan  sesuai skenario  pengujian  yaitu  test  ke-1  (100 data),  test  ke-2  (150  data),  dan  test  ke-3 (200 data) dan dibuat tabel hasil pengujian Heap  Sort (Tabel  7).  Hasil  dari  kode program  akan  tercatat  waktu  dan  memori yang  diperlukan  untuk  komputasi  seperti Gambar 15.
Gambar 15. Hasil Program Test ke-1 (100 data) Algoritma Heap Sort
Tabel 6. Hasil Pengujian Heap Sort Test Ke Jumlah Data Waktu s Memori kilobyte (s) 1 100 0,770 31472 2 150 0,776 31304 3 200 0,776 31732 Minimum 0,77 31304 Maksimum 0,776 31732 Rata-rata 0,774 31502,67
Dari  tabel  7  dilihat  berdasarkan  waktu bahwa  kasus  terbaik  ( best-case )  0,770 detik,  kasus  terburuk  ( worst-case )  0,776 detik,  kasus  rerata  ( average-case )  0,774 detik.  Berdasarkan  memori  bahwa  kasus terbaik  ( best-case )  31304  Kb,  kasus terburuk  ( worst-case )  31732  Kb,  kasus rerata ( average-case ) 31502,67 Kb.
Algoritma Waktu Rata-rata Memori Rata-rata Merge Sort 0,886 31597,33 Bubble Sort 0,661 33228 Insertion Sort 0,613 31130,67 Selection Sort 0,779 31997,33 Shell Sort 0,643 31281,33 Quick Sort 0,863 31072 Heap Sort 0,774 31502,67 Minimum 0,613 31072 Maksimum 0,886 33228 Dari  tabel  8  dilihat  berdasarkan  waktu rerata  paling  sedikit  adalah  algoritma Insertion Sort yaitu 0,613 detik. Berdasarkan  memori  rerata  paling  sedikit adalah  algoritma Quick  Sort yaitu  31072 Kb.

## Gambar 16. Waktu Rerata Setiap Algoritma
Gambar 16 merupakan grafik perbandingan hasil  pengujian  berdasarkan  waktu  rerata komputasi  dari  setiap  algoritma.  Dari
gambar  16  dapat  dilihat  bahwa  algoritma insertion sort yang paling efesien waktu.

## Gambar 17. Memori Rerata Setiap Algoritma
Gambar 17 merupakan grafik perbandingan hasil pengujian berdasarkan memori  rerata komputasi  dari  setiap  algoritma.  Dari gambar  17  dapat  dilihat  bahwa  algoritma quick sort yang paling efesien memori.

## 4. SIMPULAN
Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan meggunakan tujuh algoritma sorting menggunakan Bahasa pemograman javascript menghasilkan waktu dan penggunaan  memori.  Rekomendasi  dari penelitian ini menggunakan tujuh algoritma yaitu  Algoritma Merge-Sort,  Bubble-Sort,
Insertion-Sort,  Selection-Sort,  Shell-Sort, Heap-Sort, dan Quick-Sort dengan menggunakan bilangan acak dari calculatorsoup.com  (skenario  pengujian 100,  150,  200  baris  bilangan  acak) menghasilkan  penelitian,  bahwa  algoritma insertion  sort membutuhkan  waktu  yang lebih  efisien  dengan  waktu  rata-rata  0,613 detik, quick  sort membutuhkan  memori yang lebih efisien dengan memori rata-rata yang 31072 Kb.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Setiawan, “Dampak Perkembangan  Teknologi  Informasi dan  Komunikasi  Terhadap  Budaya Impact  of  Information  Technology Development  and  Communication on Culture,” Simbolika , vol. 4, no. 1,
pp. 62–72, 2018.
[2] S.  Kurniawan,  W.  Wiranata,    N. Ma’muriyah, and V. Vannesse Ting,
“Pemanfaatan  Komputasi  Awan (Cloud  Computing)  Pada  Bidang Pendidikan,” Journal of Information System and  Technology , vol. 04, no.
02,  pp.  403–405,  2023,  [Online]. Available:
https://doi.org/10.24123/saintek.v1i 2.28 [3] E. Retnoningsih, “Algoritma Pengurutan  Data  (Sorting)  Dengan
Metode Insertion Sort dan Selection Sort,” Information  Management  for Educators and Professionals , vol. 3, no. 1, 2018.
[4] H.  S.  Tambunan,  Sumarno,  I.
Gunawan, and E. Irawan, “Optimasi Algoritma Shell Sort Dalam Pengurutan Data Huruf Dan Angka,” Junal Sistem Informasi Ilmu Komputer Prima , vol. 2, no. 1, 2018.
[5] R.  R  Basir,  “Analisis  Kompleksitas
Ruang  Dan  Waktu  Terhadap  Laju Pertumbuhan  Algoritma  Heap  Sort, Insertion  Sort  Dan  Merge  Dengan Pemrograman Java,” STRING (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi
Teknologi, Vol. 5 No. 2 2020.
[6] N. Sari, W. A. Gunawan, P. K. Sari,
I. Zikri, and A. Syahputra, “Analisis Algoritma  Bubble  Sort  Secara Ascending  Dan  Descending  Serta Implementasinya Dengan Menggunakan Bahasa Pemrograman Java,” ADI Bisnis Digital Interdisiplin Jurnal , vol. 3, no. 1, pp. 16–23, 2022, doi: 10.34306/abdi.v3i1.625. [7] S. Anisya and N.  Febrian, “Analisis Perbandingan  Algoritma  Bubble Sort,  Merge  Sort,  Dan  Quick  Sort Dalam Proses Pengurutan Kombinasi  Angka  Dan  Huruf,” Jurnal  Pseucode ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 75–80, 2015.
[8] Y.  Y.  P.  Rumapea,  “Analisis
Perbandingan  Metode  Algoritma Quick  Sort  Dan  Merge  Sort  Dalam Pengurutan  Data  Terhadap  Jumlah Langkah  Dan  Waktu,” Jurnal
Methodika , vol. 3, no. 2, 2017.
[9] R.  W.  Arifin  and  D.  Setiyadi, “Algoritma  Metode  Pengurutan Bubble  Sort  dan  Quick  Dalam Bahasa Pemrograman C++,” Information  System  for  Educators and Professionals , vol. 4, no. 2, pp.
178–187, 2020.
[10]  M.  A.  Jauhari,  D.  Hamidin,  and  M. Rahmatuloh,  “Komparasi  Stabilitas
Eksekusi Kode Bahasa Pemrogrman .Net  C#  Versi  4.0.3019  Dengan Google Golang Versi 1.4.2 Menggunakan  Algoritma  Bubble Sort  dan  Insertion  Sort,” Jurnal Teknik  Informatika ,  vol.  9,  no.  1,
2017.
[11]  M. Luthfi Zulfa, B. Nurina Sari, and U. Singaperbangsa Karawang
Abstract,  “Analisis  Perbandingan Algoritma  Bubble  Sort,  Shell  Sort, dan Quick Sort dalam  Mengurutkan Baris  Angka  Acak  menggunakan Bahasa  Java,” J.  Ilm.  Wahana Pendidik. ,  vol.  8,  no.  13,  pp.  237– 246, 2022, doi: 10.5281/zenodo.6962346. [12]  Endang  Retnoningsih,  “Algoritma Pengurutan  Data  (Sorting)  Dengan Metode Insertion Sort dan Selection Sort,” Inf.  Manag.  Educ.  Prof. ,  vol. 3, no. 1, pp. 95–106, 2018.
[13]  J.  Iskandar,  H.  Suhendar,  and  B.  D.
Pamungkas, “Analisis Strategi
Algoritma  Sorting  Menggunakan Metode  Komparatif  pada  Bahasa Pemrograman Java dengan Python,”
G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 8, no.
1, pp. 104–113, 2023, doi:
10.33379/gtech.v8i1.3556.
[14]  Y. A. Sandria, M. R. A. Nurhayoto, L. Ramadhani, R. S. Harefa, and A. Syahputra,  “Penerapan  Algoritma Selection  Sort  untuk  Melakukan
Pengurutan  Data  dalam  Bahasa
Pemrograman PHP,” Hello World J. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 4, pp. 190– 194, 2022, doi: 10.56211/helloworld.v1i4.187. [15]  D.  R.  Poetra,  “Performa  Algoritma Bubble  Sort  dan  Quick  Sort  pada Framework Flutter dan Dart SDK(Studi Kasus Aplikasi E- Commerce),” JATISI  (Jurnal  Tek.
Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  9, no.  2,  pp.  806–816,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1886.
[16]  Y.  Heryanto  and  T.  Wira  Harjanti, “Analisis  Perbandingan  Ruang  dan Waktu  pada  Algoritma  Sorting Menggunakan Bahasa Pemrograman Python,” J.  Penerapan  Sist.  Inf. (Komputer  Manajemen) ,  vol.  4,  no.
2, pp. 342–347, 2023.