PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
1 Hari 22 Jam 0 Menit 51 Detik

5 Penggunaan Remove() vs Pop() Hapus Elemen Python

Belajar Data Science di Rumah 24-Agustus-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-01-2024-08-23-204455_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Operasi hapus elemen pada Python kerap digunakan sebagai bagian dari manipulasi data dalam struktur data daftar (list). Misalnya, kamu mungkin perlu menghapus elemen yang tidak lagi diperlukan, memperbarui daftar berdasarkan kondisi tertentu, atau mengelola daftar dinamis yang sering mengalami perubahan. Penghapusan elemen Python juga sering digunakan dalam algoritma dan struktur data yang lebih kompleks, seperti dalam implementasi antrian, tumpukan, atau saat memproses data dalam aplikasi yang memerlukan penghapusan selektif untuk menjaga kinerja dan efisiensi.


Python menyediakan berbagai metode untuk menghapus elemen dari daftar (list), dua di antaranya adalah remove() dan pop(). Meskipun kedua metode ini digunakan untuk menghapus elemen dari list, mereka memiliki perbedaan dalam cara penggunaannya dan efek yang dihasilkannya.


Berikut adalah lima perbedaan utama antara remove() dan pop() yang digunakan dalam menghapus elemen Python. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!


1. Cara Penghapusan

Metode remove() menghapus elemen berdasarkan nilai. Kamu harus memberikan nilai elemen yang ingin dihapus sebagai argumen. Jika ada beberapa elemen dengan nilai yang sama, hanya elemen pertama yang ditemukan akan dihapus. Berikut adalah contohnya:

Python


Sedangkan Metode pop() menghapus elemen berdasarkan indeks. Kamu harus memberikan indeks elemen yang ingin dihapus sebagai argumen. Jika tidak ada argumen yang diberikan, pop() akan menghapus dan mengembalikan elemen terakhir dalam daftar.

Python


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Pengembalian Nilai 

Dari segi pengembalian nilai, Metode remove() tidak mengembalikan nilai apapun setelah menghapus elemen. Hanya mengubah daftar. Sedangkan metode pop() justru mengembalikan nilai elemen yang dihapus. Ini bisa berguna jika kamu ingin menggunakan atau menyimpan nilai elemen yang dihapus. 

Python


3. Penanganan Elemen yang Tidak Ada

Perbedaan selanjutnya bisa ditinjau dari penanganan elemen yang tidak ada. Jika nilai yang diberikan tidak ditemukan pada list, remove() akan menghasilkan “ValueError”.  Sedangkan pop() akan menghasilkan “IndexError”.

Python


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


4. Waktu Eksekusi

Waktu eksekusi remove() adalah O(n), karena harus mencari elemen dalam daftar untuk menghapusnya. Sementara, waktu eksekusi pop() adalah O(1) jika digunakan untuk menghapus elemen terakhir, tetapi bisa menjadi O(n) jika digunakan untuk menghapus elemen pada indeks tertentu karena memerlukan pergeseran elemen setelahnya. Berikut adalah contohnya:

Python


5. Penggunaan secara umum

Perbedaan terakhir juga dilihat dari penggunaan secara umum. Perintah remove() diigunakan ketika kamu sudah mengetahui nilai elemen yang ingin dihapus, dan kamu ingin menghapus elemen tersebut tanpa memperhatikan posisinya dalam suatu list. Sementara, pop() diigunakan ketika kamu mengetahui posisi (indeks) elemen yang ingin dihapus, atau ketika kamu ingin menghapus elemen terakhir dari daftar.


Memahami perbedaan antara remove() dan pop() sangat penting untuk penggunaan yang efektif dan efisien dalam pemrograman Python. remove() digunakan untuk menghapus elemen berdasarkan nilai, sementara pop() digunakan untuk menghapus elemen berdasarkan indeks dan juga mengembalikan elemen yang dihapus. Memilih metode yang tepat tergantung pada kebutuhan spesifik dari tugas yang sedang kamu kerjakan. Jadi, kamu sendiri lebih suka yang mana?


Yuk pelajari cara pengaplikasian python bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Belajar
Python Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Python

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login