Data Science & Database
Dalam pengolahan data, konsep himpunan sangat penting karena data biasanya terbagi dalam kelompok-kelompok. Misalnya, sebuah perusahaan memiliki dua tabel, pelanggan tahun lalu dan pelanggan tahun ini. Untuk menganalisis data, kita butuh:
Gabungan (∪) → mengetahui daftar semua pelanggan yang pernah terdaftar.
Irisan (∩) → mencari pelanggan yang tetap aktif di dua periode.
Selisih (−) → menemukan pelanggan lama yang tidak lagi berlangganan.
Delta (Δ) → mengetahui siapa saja pelanggan baru dan siapa yang hilang.
Tanpa konsep himpunan, kita sulit melakukan perbandingan atau pencarian pola pada data yang besar. Itulah mengapa operasi himpunan menjadi dasar dari query di database, seperti SQL (Structured Query Language), yang sering menggunakan operasi mirip gabungan, irisan, dan selisih.
Ilmu Komputer
Dalam pemrograman, array, list, atau set adalah struktur data yang cara kerjanya mengikuti prinsip himpunan.
Dalam kecerdasan buatan (AI), konsep himpunan dipakai untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu. Contohnya, sistem rekomendasi film bisa membandingkan irisan (∩) antara film yang kamu suka dengan film yang disukai pengguna lain untuk memberikan saran yang relevan.
Dalam pencarian informasi, mesin pencari menggunakan gabungan dan irisan kata kunci untuk menampilkan hasil yang sesuai.
