Perbedaan Antara Tipe Data Float dan Decimal
Table of Contents
Menggunakan Operasi Matematika Pada Python - This article is part of a series.
Perbedaan utama antara tipe data float dan decimal terletak pada cara mereka merepresentasikan angka desimal dan penanganan presisi. Berikut adalah beberapa perbedaan utama:
A. Presisi #
float: Tipe data float menggunakan representasi floating-point pada sistem biner. Meskipun memiliki rentang nilai yang luas, float terbatas pada presisi tertentu, dan ini dapat menyebabkan kehilangan presisi pada operasi matematika yang rumit atau ketika bekerja dengan angka desimal yang sangat besar atau kecil.
decimal: Tipe data Decimal dari modul decimal dirancang untuk memberikan presisi desimal yang tinggi. Ini memungkinkan pengendalian yang lebih baik atas jumlah digit desimal dan mengurangi risiko kehilangan presisi yang sering terjadi pada tipe data float.
B. Representasi #
float: Representasi floating-point dalam bentuk biner dapat menyebabkan beberapa angka desimal tidak dapat direpresentasikan secara akurat, yang dapat mengakibatkan kesalahan pembulatan.
decimal: Decimal menyimpan angka desimal secara langsung tanpa perlu mengonversi ke atau dari bentuk biner. Ini memastikan bahwa angka desimal diperlakukan dengan tepat dan tidak ada kesalahan pembulatan dalam representasinya.
C. Penggunaan #
float: Umumnya digunakan dalam situasi di mana presisi yang sangat tinggi tidak diperlukan dan representasi yang lebih efisien dalam hal penggunaan memori lebih diutamakan. Cocok untuk pengolahan numerik umum.
decimal: Digunakan ketika presisi desimal yang tinggi dan keakuratan yang sangat baik diperlukan, terutama dalam domain keuangan, perhitungan pajak, atau di mana pengendalian presisi desimal kritis.
D. Pengaruh Overflow dan Underflow #
float: Dapat mengalami overflow (nilai terlalu besar) atau underflow (nilai terlalu kecil), yang dapat menyebabkan kehilangan presisi signifikan.
decimal: Kurang rentan terhadap overflow dan underflow karena dapat menangani angka dengan jumlah digit yang besar atau kecil tanpa kehilangan presisi yang signifikan.
Dalam banyak kasus, penggunaan float cukup memadai untuk perhitungan umum. Namun, jika presisi desimal yang tinggi dan akurasi kritis diperlukan, terutama dalam konteks keuangan, tipe data Decimal menjadi pilihan yang lebih aman.