Insertion sort adalah salah satu algoritma pengurutan yang sederhana namun sering digunakan dalam praktik, terutama untuk dataset kecil atau hampir terurut. Meskipun algoritma ini memiliki beberapa kelebihan, terutama dalam hal kemudahan implementasi dan kecepatan pada data yang sebagian besar telah terurut, tidak jarang muncul pertanyaan mengenai kekurangan dari strategi pengurutan ini. Dalam artikel ini, kita akan membahas berbagai kekurangan dari insertion sort secara mendetail.
1. Kompleksitas Waktu yang Tinggi
Salah satu kelemahan utama dari insertion sort adalah kompleksitas waktu yang lebih tinggi dibandingkan algoritma pengurutan lainnya seperti quicksort atau mergesort. Kompleksitas waktu insertion sort dalam kasus terburuk adalah O(n²), di mana n adalah jumlah elemen dalam array. Hal ini terjadi ketika elemen-elemen dalam array disusun dalam urutan terbalik.
Dalam situasi praktis, jika jumlah elemen yang perlu diurutkan besar, waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pengurutan menggunakan insertion sort akan meningkat secara eksponensial. Sebagai perbandingan, algoritma seperti quicksort memiliki kompleksitas waktu rata-rata O(n log n), yang membuatnya jauh lebih efisien untuk dataset besar.
2. Kinerja yang Buruk pada Data Besar
Berkaitan dengan kompleksitas waktu, insertion sort tidak ideal untuk pengurutan dataset yang besar. Meskipun algoritma ini efisien untuk sejumlah kecil data, ketika digunakan untuk mengurutkan data dalam jumlah besar—misalnya, jutaan elemen—kinerja insertion sort akan sangat buruk. Dengan meningkatnya ukuran data, kemungkinan untuk memiliki elemen yang tidak dalam urutan yang benar juga semakin besar, sehingga setiap elemen harus dibandingkan dan dipindahkan berulang kali.
Sebagai alternatif, algoritma yang lebih canggih seperti mergesort dan quicksort tidak hanya menawarkan kompleksitas waktu yang lebih baik, tetapi juga lebih baik dalam memanfaatkan struktur data yang ada.
3. Keterbatasan dalam Paralelisasi
Dalam dunia pemrograman modern, paralelisasi merupakan salah satu teknik yang banyak digunakan untuk meningkatkan kinerja algoritma dengan memanfaatkan banyak inti dari CPU. Namun, insertion sort tidak mudah di-paralelkan. Alasannya karena algoritma ini bersifat sekuensial; proses pengurutan bergantung pada hasil dari elemen sebelumnya.
Setiap elemen harus dimasukkan ke dalam sub-array terurut dengan membandingkan terlebih dahulu dengan elemen-elemen yang ada, yang membuatnya sulit atau hampir tidak mungkin untuk dibagi menjadi bagian-bagian yang dapat dieksekusi secara bersamaan. Hal ini menjadi masalah signifikan ketika kita mempertimbangkan aplikasi yang melibatkan pengurutan yang membutuhkan kecepatan tinggi, seperti dalam bidang data besar dan pemrosesan paralel.
4. Penyimpanan Tambahan yang Diperlukan
Insertion sort biasanya diimplementasikan dalam bentuk in-place sorting. Meskipun hal ini berarti bahwa tidak ada banyak ruang tambahan yang dibutuhkan untuk menyimpan elemen lain, ada beberapa kasus di mana ruang penyimpanan lebih besar menjadi penting. Misalnya, ketika bekerja dengan dataset yang memiliki batasan memori yang ketat, para pengembang mungkin perlu mempertimbangkan penggunaan algoritma lain yang dapat lebih efisien dalam hal penggunaan memori.
Sementara insertion sort menggunakan O(1) ruang tambahan, pada beberapa implementasi dapat diperlukan ruang tambahan untuk menyimpan variabel sementara yang digunakan dalam proses swapping. Dalam konteks pemrograman yang lebih besar dan kompleks, ini bisa menjadi suatu pertimbangan.
5. Kurang Efisien untuk Elemen yang Tidak Terurut
Meskipun insertion sort efektif untuk data yang hampir terurut, metode ini menunjukkan kekurangan ketika berhadapan dengan data yang sepenuhnya tidak terurut. Ketika array tidak memiliki pola yang teratur, setiap elemen membutuhkan banyak perbandingan dan pemindahan untuk memasukkan kembali ke dalam posisi yang benar. Hal ini semakin menambah waktu eksekusi yang membuat insertion sort menjadi tidak efisien.
Sebagai contoh, untuk dataset di mana elemen-elemen memiliki urutan acak, insertion sort harus melakukan O(n²) perbandingan, yang secara langsung mempengaruhi performa total algoritma secara negatif.
6. Ketidakmampuan untuk Mengatur Dataset dengan Struktur yang Rumit
Insertion sort paling cocok digunakan untuk dataset yang sederhana seperti array atau list. Namun, ketika berhadapan dengan struktur data yang lebih kompleks, seperti linked list atau struktur data bertingkat, penerapannya menjadi tidak efisien dan sulit. Proses penyisipan elemen ke dalam linked list, yang diharapkan cepat dan efisien, bisa menjadi lebih rumit ketimbang metode lain seperti mergesort yang lebih sesuai untuk tipe data kompleks.
Beberapa studi menunjukkan bahwa ketika bekerja dengan struktur data yang lebih rumit, algoritma pengurutan lain dengan rekursi atau metode berbasiskan bagian yang lebih canggih dapat memberikan hasil yang lebih menguntungkan.
Penutup
Insertion sort, meskipun sederhana dan mudah diimplementasikan, tidak dapat diabaikan dalam hal kekurangan-kekurangan yang dimilikinya. Dari kompleksitas waktu yang tinggi, kinerja yang buruk pada dataset besar, hingga ketidakmampuan untuk di-paralelisasi dan diimplementasikan pada struktur data rumit, tantangan-tantangan ini harus dipertimbangkan oleh para pengembang dalam memilih algoritma pengurutan yang paling sesuai untuk kebutuhan mereka. Meskipun tetap berguna dalam konteks tertentu, pemahaman mendalam tentang kekurangan dan batasan algoritma ini sangat penting untuk mencapai efektivitas dan efisiensi dalam pengolahan data.
