Ichlasul Affan, M.Kom.

Video ini membahas tentang randomness dalam Python, termasuk konsep random number generation seperti pure random dan pseudo random. Terdapat penjelasan mengenai perbedaan antara keduanya, di mana pure random bersumber dari atmosferic noise sedangkan pseudo random bersifat matematis. Dalam Python, randomness diimplementasikan melalui fungsi-fungsi seperti ran in, ran range, uniform distribution, run bytes, choice, sample, dan shuffle. Konsep-konsep ini penting dalam berbagai aplikasi seperti game dan survei. Jadi, randomness memiliki peran yang signifikan dalam pemrograman dengan Python.

Oke, nah kita masuk ke materi randomness ya, ini materi agak singkat aja sebenernya gitu ya.

Mengenalkan teman-teman ke bagaimana caranya komputer mengenerate random gitu ya.

Apakah dia random beneran, pure random atau ya nggak random-random amat sebenernya.

Dia matematis seakan-akan kalau kita lihat dari sudut pandang kita anggapannya kayak random.

Karena kok angkanya beda-beda terus tapi mungkin, tapi itu sebenernya ada kalkulasinya dan bisa kita prediksi gitu.

Oke, ini ada sebutannya adalah random number generation gitu ya.

Ada yang pure random? Ada, ada sebenernya bisa kalau pure random itu dia beneran pick at one time.

Dia lihat dari atmosferic noise gitu ya, atmosferic noise ini apa nih?

Jadi kayak misalkan, ya pokoknya apa yang ada di dunia inilah?

Dia ambil satu elemen gitu, dia ambil satu elemen, dia jadikan referensi untuk ya itu tadi mengeluarkan objek randomnya gitu.

Misalkan kita mau ngambil angka 1 sampai 100 gitu, terus misalkan kita ambil tangkap data nih,

set, kira-kira, oh pas kita baca 0,5 gitu, 0,51, jadi kan 0,51 kali 100 misalkan, 51 gitu.

Nah ini kita tangkap aja gitu, apa yang layang di kita lah misalkan debu atau apa gitu, analoginya kayak gitu.

Itu kalau pure random, itu analoginya kayak gitu.

Nah kalau pseudo random itu sifatnya matematis, kayak Python random library di sini, random library bawaannya Python,

tampaknya random, dia memang mengambil dari satu elemen yang deterministik misalkan waktu gitu ya, misalkan waktu,

oh jam sekarang berapa nih? Misalkan jam sekarang adalah 16.02 gitu, 16.02 detik 59 misalkan gitu, dan 59 milisekund berapa?

Nah dari situ dikalkulasi secara matematis, mungkin ditambahin sesuatu gitu ya, ada hitung-hitungannya,

Itu bisa diprediksi nggak? Sebenarnya bisa, kalau kita tahu persis kapan kita, waktunya kita mencet dan sampai level,

ya sampai ya akurasi tangan kita seberapa sih, coba kalau kalian main rhythm game pun gitu ya,

sejago-jagonya orang main rhythm game gitu kan ya ada yang akurasinya sampai 1 milisekund gitu,

ya 20 milisekund lah, itu bahkan bordernya biasanya kalau 100 milisekund aja udah dibilang perfect biasanya kan kalau di game rhythm gitu contohnya.

Ya sesusah itu gitu, untuk mereplikasi gitu ya, mereplikasi value yang sama untuk sebuah pseudo random, gitu.

Ya karena memang begitu, tapi sebenarnya bisa diprediksi, kalau misalkan kita bisa seakurat itu dalam misalkan mencet randomizer-nya,

bisa aja hasil yang sama akan keluar, sesuai dengan prediksi gitu.

Jadi ya, nah salah satu konsepnya yang dipakai itu adalah, ini mesen twister pseudo random algorithm ya,

nah ini teman-teman nggak akan belajar di sini gitu ya, teman-teman kalau misalkan nanti di luar sana ada materi-materi terkait kriptografi misalkan gitu ya,

kriptografi, information security, biasanya ada berapa yang bahas terkait bagaimana membuat random number generator yang secure gitu ya,

yang sulit diprediksi lah bisa dibilang kayak gitu.

Apa sih yang kita baca nih? Oh what are those things I've read gitu.

Ya sebenarnya pada dasarnya kita pakai random for everything gitu ya, mulai dari nge-pick gitu atau mungkin teman-teman

kalau yang main, kalau yang biasa pakai budaya Jepang gitu ya, main game-game gacha misalkan gitu ya, itu RNG semua tuh gitu.

Nah ya, jadi kayak gitu ya, fungsinya ada apa aja nih di Python gitu ya.

In the meantime ya teman-teman bisa enjoy di random library dan ya jangan mikirin matematisnya dulu, ntar aja gitu.

Kalau kalian tertarik ya kalian bisa dalami itu di setelah perkuliahan ini gitu.

Ya tapi ini fungsi-fungsi, method-methodnya kalau bisa dibilang di dalam satu, mungkin bisa bukan dibilang method ya,

dibilangnya fungsi ya, fungsi yang terikat pada random ini gitu.

Jadi misalkan fungsi ran in gitu ya, fungsi ran in, fungsi ran range, nah ini ada fungsinya nih.

Jadi fungsi ran in kita mau random secara inklusif kayak print, kita import random dulu biasanya, kita import random,

nah ini random ran in 1-100, maka dia akan memilih angka dari 100-100 secara random dan dia sifatnya inklusif gitu.

Nah kalau ran range itu integer dari range ya, konsepnya sama dengan range, exactly like range, dia nggak inklusif.

N-nya nggak termasuk N-nya, misalkan 1,100,2 berarti angka 100 itu nggak termasuk.

Uniform? Nah uniform ini pakai uniform distribution, ya kalau di UI gitu ya, kalau di UI, di ilmu komputer UI ya,

ini materinya ada di mata kuliah statistika dan probabilitas gitu ya, apa itu uniform distribution.

Tapi kalau di kampus lain mungkin kurang tahu ya, tapi mata kuliahnya serupa gitu, mata kuliah statistik dan probabilitas gitu.

Nanti ada bahasan terkait distribusi uniform, distribusi apa gitu ya, poison dan sebagainya gitu ya, macam-macam banyak lah gitu.

Nah kemudian run bytes, kalau run bytes ini mengembalikan random bytes, sebanyak sekian, sebanyak misalkan,

oh saya mau mengembalikan 16 bytes gitu ya, 16 bytes yang random, kembaliannya adalah ini.

Ini sebenarnya kalau kita jadiin integer, ini bisa kita jadiin integer harusnya, oh nggak bisa ya,

oke nggak bisa dijadiin integer, tapi dia bisa dijadiin, harusnya bisa dijadiin list of integers seharusnya.

Nah jadi kayak gini, dia mengembalikan 16 bytes, 16 random bytes, dari 0 sampai 255.

Kemudian get run bytes, nah ini misalkan byte random, misalkan oh saya mau random get run bytes,

saya mau ngasihkan bilangan random dari 0 sampai 2 pangkat 20 minus 1, keluarannya ini gitu ya.

Oke 378720, choice, choice ini nanti bisa random pick element, kemudian choices kita bisa milih beberapa,

ini misalkan kalau buat undian nih, misalkan kayak gitu ya.

Nah sample juga sama, sample ini biasanya buat survei nanti, unique randomly pick element.

Jadi kalau choices dia bisa not unique bisa ngembalikan A, B, terus A lagi,

tapi kalau misalkan sample dia pasti unique, biasanya buat giveaway mungkin.

Shuffle, nah kalau shuffle kita mengacak-acak isi list.

Kita coba ya, A sama dengan 1, 2, 3, 4, kita acak-acak, A random shuffle A.

Kita coba, oke, konon, nah ini random shuffle ini sebenarnya dia melakukan apa?

Dia mengubah langsung isi dari objeknya yang bersangkutan.

Kalau misalkan dia list dia langsung mengubah langsung isi objeknya, isi listnya, gitu.

Kayak gitu ya, nah ini, it doesn't return new object just like methods in a list.

Nah the argument must given must be a list, kalau misalkan tuple dia gak support, set juga gak support,

Tapi agak lama ya, nah ini, 4, 3, 1, 2 diacak sama dia, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 1, 2 diacak.