Definisi dan Tujuan Sintaks Built-in Python

 komprehensif tentang berbagai sintaks built-in dalam Python 

1. Definisi dan Tujuan Sintaks Built-in Python

Sintaks built-in Python adalah fungsi, tipe data, dan metode yang sudah tersedia secara default dalam bahasa pemrograman Python tanpa perlu mengimpor modul tambahan. Tujuan utama dari sintaks built-in ini adalah:

- Menyediakan fungsionalitas umum yang sering digunakan dalam pemrograman

- Meningkatkan produktivitas pengembang dengan menyediakan tools yang siap pakai

- Menjaga konsistensi dan standarisasi dalam pengembangan aplikasi Python

- Mengoptimalkan kinerja dengan implementasi yang efisien


2. Daftar dan Penjelasan Rinci 60 Sintaks Built-in Python


1. print()

   Fungsi untuk menampilkan output ke konsol.

   Contoh:

python
print("Hello, World!")

2. input()

   Fungsi untuk menerima input dari pengguna.

   Contoh:

python
name = input("Masukkan nama Anda: ")

3. len()

   Menghitung panjang objek seperti string, list, atau dictionary.

   Contoh:

python
text = "Python" print(len(text)) # Output: 6

4. range()

   Menghasilkan urutan angka.

   Contoh:

python
for i in range(5): print(i) # Output: 0, 1, 2, 3, 4


5. type()

   Mengembalikan tipe objek.

   Contoh:

python
x = 5 print(type(x)) # Output: <class 'int'>


6. int()

   Mengkonversi objek menjadi integer.

   Contoh:

python
x = int("10") print(x) # Output: 10


7. float()

   Mengkonversi objek menjadi float.

python
y = float("3.14") print(y) # Output: 3.14


8. str()

   Mengkonversi objek menjadi string.

   Contoh:

python
z = str(42) print(z) # Output: "42"


9. bool()

   Mengkonversi objek menjadi boolean.

   Contoh:

python
print(bool(1)) # Output: True print(bool(0)) # Output: False


10. list()

    Membuat list baru atau mengkonversi objek menjadi list.

    Contoh:

python
x = list("Python") print(x) # Output: ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']

11. tuple()

    Membuat tuple baru atau mengkonversi objek menjadi tuple.

    Contoh:

 python

y = tuple([1, 2, 3]) print(y) # Output: (1, 2, 3)


12. set()

    Membuat set baru atau mengkonversi objek menjadi set.

    Contoh:

python
z = set([1, 2, 2, 3, 3, 3]) print(z) # Output: {1, 2, 3}


13. dict()

    Membuat dictionary baru atau mengkonversi objek menjadi dictionary.

    Contoh:

python
d = dict(name="John", age=30) print(d) # Output: {'name': 'John', 'age': 30}


14. sum()

    Menjumlahkan semua item dalam iterable.

    Contoh:

python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] print(sum(numbers)) # Output: 15


15. max()

    Mengembalikan item terbesar dalam iterable atau argumen terbesar.

    Contoh:

python
print(max(5, 10, 15)) # Output: 15


16. min()

    Mengembalikan item terkecil dalam iterable atau argumen terkecil.

    Contoh:

python
print(min([5, 10, 15])) # Output: 5


17. sorted()

    Mengurutkan iterable dan mengembalikan list baru yang terurut.

    Contoh:

python
print(sorted([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2])) # Output: [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]


18. reversed()

    Membalik urutan iterable.

    Contoh:

python
for i in reversed([1, 2, 3]): print(i) # Output: 3, 2, 1


19. enumerate()

    Mengembalikan objek enumerate, yang berisi indeks dan nilai dari iterable.

    Contoh:

python
for index, value in enumerate(['a', 'b', 'c']): print(f"{index}: {value}") # Output: # 0: a # 1: b # 2: c


20. zip()

    Menggabungkan dua atau lebih iterable menjadi satu iterable baru.

    Contoh:

python
names = ['Alice', 'Bob'] ages = [25, 30] for name, age in zip(names, ages): print(f"{name} is {age} years old") # Output: # Alice is 25 years old # Bob is 30 years old


21. abs()

    Mengembalikan nilai absolut dari sebuah angka.

    Contoh:

python
print(abs(-5)) # Output: 5


22. round()

    Membulatkan angka ke desimal tertentu.

    Contoh:

python
print(round(3.14159, 2)) # Output: 3.14


23. pow()

    Menghitung pangkat dari sebuah angka.

    Contoh:

python
print(pow(2, 3)) # Output: 8


24. divmod()

    Mengembalikan tuple yang berisi hasil pembagian dan sisa pembagian.

    Contoh:

  python

print(divmod(10, 3)) # Output: (3, 1)

25. all()

    Mengembalikan True jika semua elemen dalam iterable bernilai True.

    Contoh:

python
print(all([True, True, True])) # Output: True print(all([True, False, True])) # Output: False


26. any()

    Mengembalikan True jika ada setidaknya satu elemen dalam iterable bernilai True.

    Contoh:

python
print(any([False, False, True])) # Output: True print(any([False, False, False])) # Output: False


27. chr()

    Mengembalikan karakter dari kode Unicode.

    Contoh:

python
print(chr(65)) # Output: A


28. ord()

    Mengembalikan kode Unicode dari sebuah karakter.

    Contoh:

python
print(ord('A')) # Output: 65


29. bin()

    Mengkonversi integer menjadi string biner.

    Contoh:

python
print(bin(10)) # Output: 0b1010


30. hex()

    Mengkonversi integer menjadi string heksadesimal.

    Contoh:

python
print(hex(255)) # Output: 0xff


31. oct()

    Mengkonversi integer menjadi string oktal.

    Contoh:

python
print(oct(8)) # Output: 0o10


32. format()

    Memformat string sesuai dengan spesifikasi yang diberikan.

    Contoh:

python
print("{:.2f}".format(3.14159)) # Output: 3.14


33. id()

    Mengembalikan identitas unik dari sebuah objek.

    Contoh:

python
x = [1, 2, 3] print(id(x)) # Output: contoh - 140723568775432


34. isinstance()

    Memeriksa apakah sebuah objek adalah instance dari sebuah kelas.

    Contoh:

python
print(isinstance(5, int)) # Output: True


35. issubclass()

    Memeriksa apakah sebuah kelas adalah subkelas dari kelas lain.

    Contoh:

python
class Animal: pass class Dog(Animal): pass print(issubclass(Dog, Animal)) # Output: True


36. hasattr()

    Memeriksa apakah sebuah objek memiliki atribut tertentu.

    Contoh:

python
class Person: name = "John" p = Person() print(hasattr(p, 'name')) # Output: True


37. getattr()

    Mendapatkan nilai dari atribut sebuah objek.

    Contoh:

python
class Person: name = "John" p = Person() print(getattr(p, 'name')) # Output: John


38. setattr()

    Mengatur nilai atribut sebuah objek.

    Contoh:

python
class Person: pass p = Person() setattr(p, 'name', 'John') print(p.name) # Output: John


39. delattr()

    Menghapus atribut dari sebuah objek.

    Contoh:

python
class Person: name = "John" p = Person() delattr(p, 'name') print(hasattr(p, 'name')) # Output: False


40. vars()

    Mengembalikan dictionary yang berisi atribut dan nilai dari sebuah objek.

    Contoh:

python
class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age p = Person("John", 30) print(vars(p)) # Output: {'name': 'John', 'age': 30}


41. globals()

    Mengembalikan dictionary yang berisi variabel global saat ini.

    Contoh:

python
x = 10 print(globals()['x']) # Output: 10


42. locals()

    Mengembalikan dictionary yang berisi variabel lokal saat ini.

    Contoh:

python
def func(): y = 20 print(locals()['y']) func() # Output: 20


43. eval()

    Mengevaluasi ekspresi string Python.

    Contoh:

python
x = 1 print(eval('x + 1')) # Output: 2


44. exec()

    Mengeksekusi kode Python yang diberikan sebagai string.

    Contoh:

python
exec('print("Hello, World!")') # Output: Hello, World!


45. compile()

    Mengkompilasi kode sumber Python menjadi kode byte.

    Contoh:

python
code = compile('print("Hello")', '<string>', 'exec') exec(code) # Output: Hello


46. open()

    Membuka file dan mengembalikan objek file.

    Contoh:

python
with open('example.txt', 'w') as f: f.write('Hello, World!')


47. iter()

    Mengembalikan iterator dari sebuah objek.

    Contoh:

python
x = iter([1, 2, 3]) print(next(x)) # Output: 1


48. next()

    Mengembalikan item berikutnya dari sebuah iterator.

    Contoh:

python
x = iter([1, 2, 3]) print(next(x)) # Output: 1 print(next(x)) # Output: 2


49. filter()

    Membuat iterator dari elemen-elemen yang memenuhi kondisi tertentu.

    Contoh:

python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)) print(even) # Output: [2, 4]


50. map()

    Menerapkan fungsi ke setiap item dalam iterable.

    Contoh:

python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared = list(map(lambda x: x**2, numbers)) print(squared) # Output: [1, 4, 9, 16, 25]


51. __import__()

    Mengimpor modul secara dinamis.

    Contoh:

python
math = __import__('math') print(math.pi) # Output: 3.141592653589793


52. slice()

    Membuat objek slice untuk digunakan dalam pengindeksan.

    Contoh:

python
numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5] s = slice(1, 4) print(numbers[s]) # Output: [1, 2, 3]


53. super()

    Mengembalikan objek proxy yang mendelegasikan metode ke kelas induk.

    Contoh:

python
class Parent: def greet(self): print("Hello from Parent") class Child(Parent): def greet(self): super().greet() print("Hello from Child") Child().greet() # Output: # Hello from Parent # Hello from Child


54. property()

    Mengembalikan properti atribut.

    Contoh:

    python

class Circle: def __init__(self, radius): self._radius = radius def get_radius(self): return self._radius def set_radius(self, value): if value >= 0: self._radius = value else: raise ValueError("Radius cannot be negative") radius = property(get_radius, set_radius) c = Circle(5) print(c.radius) # Output: 5 c.radius = 10 print(c.radius) # Output: 10


55. callable()

    Memeriksa apakah sebuah objek dapat dipanggil (callable).

    Contoh:

python
def func(): pass print(callable(func)) # Output: True print(callable(5)) # Output: False


  1. classmethod() Mengubah metode menjadi class method. Contoh: 
    python
    class Person:
    count = 0

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        Person.count += 1

    @classmethod
    def get_count(cls):
        return cls.count

p1 = Person("Alice")
p2 = Person("Bob")
print(Person.get_count())  # Output: 2
  2. staticmethod() Mengubah metode menjadi static method. Contoh: 
    python
    class MathOperations:
    @staticmethod
    def add(x, y):
        return x + y

print(MathOperations.add(5, 3))  # Output: 8
  3. dir() Mengembalikan list atribut dan metode dari sebuah objek. Contoh: 
    python
    print(dir(str))  # Output: ['__add__', '__class__', '__contains__', ...]
  4. help() Menampilkan dokumentasi bantuan untuk objek yang diberikan. Contoh: 
    python
    help(str.upper)
# Output: Help on method_descriptor:
# upper(...)
#     S.upper() -> str
#     Return a copy of S converted to uppercase.
  5. ascii() Mengembalikan representasi string yang dapat dibaca dari sebuah objek. Contoh: 
    python
    print(ascii("Python"))  # Output: 'Python'
print(ascii("Pythön"))  # Output: 'Pyth\xf6n'
  6. Peningkatan Efisiensi, Produktivitas, dan Kualitas Kode

Penggunaan sintaks built-in Python dapat meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan kualitas kode dalam beberapa cara:

a. Efisiensi:

  • Fungsi built-in biasanya dioptimalkan untuk kinerja.
  • Mengurangi kebutuhan untuk menulis fungsi kustom yang mungkin kurang efisien.

Contoh:

python
# Kurang efisien
def sum_manual(numbers):
    total = 0
    for num in numbers:
        total += num
    return total

# Lebih efisien
result = sum(numbers)

b. Produktivitas:

  • Menyediakan solusi siap pakai untuk tugas-tugas umum.
  • Mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menulis dan menguji kode.

Contoh:

python
# Tanpa built-in function
def find_max_manual(numbers):
    if not numbers:
        return None
    max_num = numbers[0]
    for num in numbers[1:]:
        if num > max_num:
            max_num = num
    return max_num

# Dengan built-in function
max_num = max(numbers)

c. Kualitas Kode:

  • Meningkatkan keterbacaan dengan menggunakan fungsi yang sudah dikenal luas.
  • Mengurangi kemungkinan bug dengan menggunakan fungsi yang sudah teruji.

Contoh:

python
# Kurang jelas dan berpotensi bug
def is_even(num):
    return num / 2 == int(num / 2)

# Lebih jelas dan aman
def is_even(num):
    return num % 2 == 0
  1. Tips dan Best Practices

a. Pilih sintaks yang tepat:

  • Gunakan len() untuk menghitung panjang, bukan loop manual.
  • Pilih list.append() daripada list += [item] untuk menambahkan item ke list.

b. Pahami batasan dan kelebihan:

  • sorted() mengembalikan list baru, sementara list.sort() mengubah list yang ada.
  • map() dan filter() mengembalikan iterator, yang efisien untuk data besar.

c. Integrasikan dengan konsep lain:

  • Kombinasikan lambda dengan map() atau filter() untuk operasi data yang ringkas.
  • Gunakan list comprehension sebagai alternatif untuk map() dan filter() yang lebih mudah dibaca.

Contoh integrasi:

python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# Menggunakan map() dengan lambda
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))

# Menggunakan list comprehension
squared = [x**2 for x in numbers]

# Menggunakan filter() dengan lambda
even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

# Menggunakan list comprehension dengan kondisi
even = [x for x in numbers if x % 2 == 0]

Dengan memahami dan menggunakan sintaks built-in Python secara efektif, Anda dapat menulis kode yang lebih efisien, mudah dibaca, dan mudah dipelihara. Selalu pertimbangkan konteks dan kebutuhan spesifik proyek Anda saat memilih antara sintaks built-in dan implementasi kustom.

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

CRUD SPRING REACTIVE WEBFLUX +Mongo DB

 database mongodb :  Langkah 1: Membuat database testdb MongoDB tidak memerlukan perintah eksplisit untuk membuat database. Database akan dibuat secara otomatis saat kamu pertama kali menyimpan data ke dalamnya. Namun, untuk memastikan bahwa kamu bekerja dengan database testdb , gunakan perintah: ---------------- use testdb ---------------- nama database : testdb nama tabel : movie entity :     int id ;     String plot ;     List < String > genres ;     String title ; example data : {   "_id": 1,   "plot": "A great movie plot",   "genres": [     "Action",     "Drama"   ],   "title": "My Movie",   "_class": "com.joko.springwebflux.model.Movie" } ------- {   "_id": 2,   "plot": "Junior Youth-hen Episode 8",   "genres": [     "Sport",     "Anime"   ],   "title": "Captain Tsubasa Season 2",   "_clas...
Read more

Top 7 Digital Transformation Companies

Image
              Digital Transformation Companies Comparison Table Digital Transformation Companies Pros Cons Pricing Accenture Holistic evaluations Processing oriented systems Limited data flexibility Limited dynamic frameworks Contact sales Manage myPrice Deloitte Excels at integrating technology Experts in DevOps and automation Limited technology capabilities Heavy research needed Contact sales Submit RFP form Boston Consulting Group Highly regarded consultants Wide range of capabilities Not for small companies A fast-paced approach Contact sales Cognizant Strong cloud technology Diverse technical services Limited location access Weak strategy capabilities Contact sales Capgemini Deep digital expertise Flexible approach to digital transformation Limited global expertise Limited strategy capabilities Contact sales Microsoft Corporation Wide range of services Strong documentation Limited navigation help Complicated networking Contact sales Pricing Calcul...
Read more

Regression Testing dalam UAT Environment?

       Regression testing dalam lingkungan UAT (User Acceptance Testing) mengacu pada jenis pengujian yang dilakukan untuk memastikan bahwa perubahan atau pembaruan yang telah diterapkan pada suatu aplikasi atau sistem tidak mengakibatkan kerusakan atau dampak negatif pada fitur-fitur yang telah ada sebelumnya. Tujuan utama dari regression testing adalah memverifikasi bahwa perubahan yang baru tidak mempengaruhi fungsionalitas yang telah diuji dan diizinkan oleh pengguna. Berikut adalah beberapa poin penting terkait dengan regression testing dalam konteks UAT: 1. ** Perlindungan terhadap Pengembangan Baru: **    - Saat pengembang membuat perubahan pada aplikasi, ada kemungkinan bahwa perubahan tersebut dapat "merusak" atau mengubah perilaku fungsionalitas yang telah diuji sebelumnya.    - Regression testing memberikan perlindungan untuk memastikan bahwa perubahan atau pengembangan baru tidak menyebabkan kerusakan pada bagian-bagian yang telah be...
Read more

TOP 8 Framework Populer menggunakan bahasa .NET

       Framework .NET dikembangkan oleh Microsoft dan mencakup berbagai teknologi untuk pengembangan aplikasi web, desktop, mobile, dan cloud. Berikut adalah beberapa framework .NET yang populer beserta penjelasannya: 1. ASP.NET Core:    - Deskripsi: ASP.NET Core adalah framework open-source dan cross-platform untuk membangun aplikasi web modern, cloud-based, dan Internet of Things (IoT).    - Fitur:      - Kinerja tinggi dan modular.      - Dukungan untuk MVC (Model-View-Controller) dan Razor Pages.      - Dependency injection built-in.      - Middleware pipeline untuk pengelolaan request/response.    - Kelebihan: Cross-platform (Windows, macOS, Linux), performa tinggi, dan fleksibilitas tinggi untuk berbagai jenis aplikasi web. 2. Blazor:    - Deskripsi: Blazor adalah framework untuk membangun aplikasi web interaktif menggunakan C# dan .NET, dengan kemampuan untu...
Read more

Daftar Kata Kunci (Keyword) dalam Bahasa Pemrograman Python

  Daftar Kata Kunci (Keyword) dalam Bahasa Pemrograman Python Berikut adalah daftar lengkap kata kunci (keyword) yang tersedia dalam bahasa pemrograman Python: Kata Kunci Penjelasan Singkat False Mewakili nilai kebenaran palsu (boolean). Digunakan dalam operasi logika. None Mewakili nilai nol atau tidak ada. Sering digunakan untuk inisialisasi variabel atau sebagai nilai kembalian default dari sebuah fungsi. True Mewakili nilai kebenaran benar (boolean). Digunakan dalam operasi logika. and Operator logika "dan" yang mengembalikan nilai True jika kedua kondisi bernilai True. as Digunakan dalam pernyataan "import" untuk memberikan alias pada modul atau paket yang diimpor. assert Digunakan untuk memeriksa kebenaran suatu kondisi dan memunculkan error jika kondisi tidak terpenuhi. async Mendefinisikan sebuah fungsi sebaga...
Read more

Python Date and Time Manipulation

 berbagai fungsi dan metode dalam Python untuk memanipulasi data tanggal dan waktu, beserta contoh implementasi praktisnya. Mari kita bahas satu per satu: Mengekstrak dan memanipulasi komponen tanggal, bulan, tahun, jam, menit, detik dari objek datetime (Extracting and Manipulating Date and Time Components): Python menyediakan modul datetime yang sangat berguna untuk manipulasi tanggal dan waktu. python from datetime import datetime # Membuat objek datetime now = datetime . now ( ) # Mengekstrak komponen print ( f"Tahun: { now . year } " ) print ( f"Bulan: { now . month } " ) print ( f"Tanggal: { now . day } " ) print ( f"Jam: { now . hour } " ) print ( f"Menit: { now . minute } " ) print ( f"Detik: { now . second } " ) # Memanipulasi komponen from dateutil . relativedelta import relativedelta # Menambah 1 bulan satu_bulan_kemudian = now + relativedelta ( months = 1 ) print ( f"Satu bulan kemu...
Read more

100 perusahaan perangkat lunak (software) populer dari Eropa dan Amerika yang memiliki kehadiran atau operasional di Indonesia.

 Berikut adalah daftar 100 perusahaan perangkat lunak (software) populer dari Eropa dan Amerika yang memiliki kehadiran atau operasional di Indonesia. Daftar ini mencakup perusahaan yang terlibat dalam berbagai bidang seperti pengembangan perangkat lunak, manajemen data, analitik, dan solusi TI.  Perusahaan Perangkat Lunak dari Amerika 1. Microsoft - Software sistem operasi dan aplikasi produktivitas. 2. Oracle - Basis data, aplikasi perusahaan, dan solusi cloud. 3. IBM - Software analitik, AI, dan cloud computing. 4. Salesforce - CRM dan solusi manajemen hubungan pelanggan berbasis cloud. 5. Adobe - Perangkat lunak kreatif dan digital marketing. 6. VMware- Virtualisasi dan solusi cloud. 7. Red Hat- Solusi open-source dan manajemen sistem. 8. ServiceNow - Platform manajemen layanan TI dan bisnis. 9. SAP - Software ERP dan solusi bisnis. 10. Intel - Perangkat lunak dan perangkat keras terkait teknologi chip. 11. Palantir Technologies - Analitik data besar. 12. Tableau - Visuali...
Read more

TOP 5 Trends Programming 2024

Image
 Dunia pemrograman terus berkembang, dan tetap di depan kurva bisa menjadi tantangan. Tetapi jika Anda ingin maju di tahun 2024, berikut adalah beberapa tren teratas yang harus Anda ketahui: 1. Perkembangan Python dan JavaScript: Kedua bahasa ini telah mendominasi lanskap pemrograman untuk sementara waktu, dan popularitas mereka tidak menunjukkan tanda-tanda melambat. Python banyak digunakan dalam ilmu data, pengembangan web, dan pembelajaran mesin, sementara JavaScript adalah bahasa go-to untuk pengembangan Web dan semakin menemukan aplikasi dalam pengembangan mobile dan server-side. 2. Demokratisasi pengembangan dengan platform low-code dan no-code: Platform ini memungkinkan orang-orang dengan sedikit atau tidak ada pengalaman pengkodean untuk membangun aplikasi perangkat lunak. Ini membuatnya lebih mudah bagi bisnis untuk berinovasi dan melakukan hal-hal tanpa harus mempekerjakan pengembang mahal. Meskipun tidak menggantikan pemrograman tradisional, low-code dan no-code adalah...
Read more

20 Data Center Terbesar di Dunia

Data Center: Pusat Kendali Infrastruktur Digital Pengertian Data Center Data center adalah fasilitas fisik yang digunakan untuk menempatkan sistem komputer dan komponen terkait, seperti perangkat penyimpanan data dan jaringan. Fungsi utamanya adalah menyediakan lingkungan yang aman, stabil, dan terkontrol untuk menjalankan dan menyimpan data yang penting bagi bisnis, pemerintahan, atau layanan publik. Data center sering disebut sebagai jantung dari teknologi informasi modern karena mendukung berbagai layanan digital, seperti email, aplikasi berbasis cloud, transaksi finansial, media streaming, hingga operasi perangkat Internet of Things (IoT). Kegunaan dan Fungsi Data Center Penyimpanan Data Data center berfungsi sebagai tempat penyimpanan data berskala besar yang dapat diakses kapan saja. Proses Data Memproses data yang dikirim dari pengguna atau perangkat di seluruh dunia, baik untuk aplikasi cloud, analitik data, maupun kecerdasan buatan. Keamanan Data Melindungi data dengan teknolo...
Read more

Tahukah Kamu bagaimana algoritma social media facebook dan instagram bekerja ?

 Algoritma media sosial seperti Facebook dan Instagram dirancang untuk menampilkan konten yang paling relevan dan menarik bagi pengguna, berdasarkan beberapa faktor dan sinyal yang dikumpulkan oleh platform. Berikut adalah penjelasan singkat tentang algoritma kedua platform tersebut: 1. Algoritma Facebook Algoritma Facebook bekerja dengan beberapa faktor utama yang mempengaruhi konten yang muncul di News Feed pengguna. Faktor-faktor ini meliputi: a. Interaksi Pengguna (User Engagement) Likes, comments, shares : Postingan yang lebih banyak mendapat interaksi dari pengguna cenderung memiliki kemungkinan lebih besar untuk muncul di feed. Reactions : Facebook membedakan antara reaksi (misalnya "Like", "Love", "Haha", dll.), dengan reaksi yang lebih emosional seperti "Love" cenderung dianggap lebih bermakna daripada hanya "Like". Komentar panjang : Komentar yang lebih panjang dianggap lebih berharga karena menunjukkan keterlibatan yang le...
Read more