Fungsi round() Pada Python

31 views | by Admin

Dalam pemrograman, terutama ketika kita berurusan dengan data numerik, kita seringkali ingin melakukan proses pembulatan. Baik itu untuk menampilkan hasil analisis agar rapi, mengatur presisi perhitungan, atau merapikan hasil sebelum disimpan ke basis data, pembulatan angka menjadi sebuah kebutuhan yang tak terhindarkan. Di bahasa pemrograman Python, terdapat sebuah fungsi bawaan bernama round() yang memfasilitasi kebutuhan ini.

Pada artikel yang bersifat semi-santai ini, kita akan membahas secara mendalam apa itu round() di Python, bagaimana cara menggunakannya pada bermacam kasus, dan juga beberapa hal yang perlu diwaspadai terkait perilaku pembulatan angka di Python. Kenapa kita harus waspada? Karena dalam sejarah perkembangannya—dan karena sifat angka floating point—fungsi round() kadang menunjukkan perilaku yang mungkin tidak langsung sesuai ekspektasi kita, terutama kalau kita belum memahami konsep “banker’s rounding” atau kesalahan representasi floating point di komputer.

Jadi, mari kita mulai dengan mempelajari dasar penggunaan round() itu sendiri, kemudian kita akan melompat ke kasus-kasus spesifik seperti pembulatan untuk keperluan finansial, penanganan presisi desimal, hingga penggunaan modul decimal. Dan sebagai penutup, alih-alih menulis “Kesimpulan,” kita akan menutup dengan “Catatan Penting” untuk memastikan kita benar-benar paham topik ini. Yuk, kita mulai!

Apa Itu round() dan Bagaimana Cara Kerjanya?

round() adalah fungsi bawaan (built-in) dalam Python yang berfungsi untuk membulatkan angka ke nilai terdekat. Secara umum, kita bisa memanggil round() dalam dua bentuk:

  1. round(number): Membulatkan number ke bilangan bulat terdekat (tanpa digit desimal).
  2. round(number, ndigits): Membulatkan number hingga ndigits angka di belakang koma.

Misalnya, round(3.6) akan menghasilkan 4, sedangkan round(3.4) akan menghasilkan 3. Untuk versi dengan argumen ndigits, contohnya round(3.14159, 2) akan menghasilkan 3.14.

Sederhana, bukan? Namun, di balik kesederhanaan ini, ada beberapa nuansa perilaku yang perlu kita pahami:

Contoh Penggunaan Dasar round()

Supaya lebih jelas, mari kita lihat beberapa contoh simpel: 

# Contoh 1: round() tanpa ndigits
print(round(2.3))   # Hasil: 2
print(round(2.6))   # Hasil: 3
print(round(2.5))   # Hasil: 2 (banker’s rounding ke angka genap terdekat)

# Contoh 2: round() dengan ndigits
print(round(3.14159, 2))   # Hasil: 3.14
print(round(3.14159, 3))   # Hasil: 3.142
print(round(9.99999, 2))   # Hasil: 10.0 (masih float)

Perlu diingat bahwa Python 3 menerapkan “round half to even.” Itulah sebabnya round(2.5) adalah 2. Jika kita coba round(3.5), maka yang keluar adalah 4. Keduanya dibulatkan ke bilangan genap terdekat.

Kapan Kita Perlu round()?

Kenapa kita perlu membulatkan angka? Bukankah kita bisa membiarkan angka-angka tetap dalam format float? Sebenarnya, itu tergantung konteks. Berikut beberapa alasannya:

  1. Menampilkan hasil: Kadang kita hanya ingin menampilkan 2 digit di belakang koma untuk sebuah laporan. Misalnya hasil perhitungan keuangan atau hasil analisis data. Jika menampilkan hingga 10 digit di belakang koma, user bisa bingung.
  2. Persyaratan bisnis: Dalam beberapa konteks, seperti transaksi mata uang, kita hanya boleh menyimpan 2 digit desimal (misalnya untuk dollar dan cent). Meskipun seringkali, di dunia keuangan, kita lebih suka truncate atau menggunakan Decimal dengan pengaturan rounding mode khusus.
  3. Optimalisasi / penyesuaian data: Di beberapa kasus ilmiah, kita perlu menyesuaikan tingkat presisi agar perhitungan berikutnya tidak menjadi terlalu lambat atau tidak stabil secara numerik.
  4. Mengubah float ke integer: Ketika kita memerlukan logika yang spesifik, seperti memetakan posisi pixel di layar (di mana hanya tipe int yang berlaku), kita harus membulatkan koordinat float.

Meskipun round() tampaknya sepele, dalam banyak kasus, pemilihan metode pembulatan sangat berdampak pada hasil akhir, terutama di domain tertentu seperti akuntansi atau penelitian ilmiah.

Memahami Banker's Rounding (Round Half to Even)

Salah satu topik yang sering menimbulkan kebingungan terkait round() di Python 3 adalah “banker’s rounding,” yakni ketika angka berada tepat di titik setengah (misal 2.5, 4.5, 6.5, dst). Metode “banker’s rounding” akan membulatkan ke bilangan genap terdekat. Contohnya: 


print(round(2.5))  # 2 (karena 2 adalah genap)
print(round(3.5))  # 4 (karena 4 adalah genap)
print(round(4.5))  # 4 (genap)
print(round(5.5))  # 6 (genap)

Metode ini bertujuan untuk meminimalkan bias pembulatan dalam perhitungan statistik atau keuangan dalam jangka panjang. Jika kita selalu membulatkan setengah ke atas (round half up), kita cenderung lebih sering menaikkan nilai. Sedangkan pembulatan ke genap “mendistribusikan” kelebihan dan kekurangan secara lebih merata.

Namun, jika dalam konteks bisnis atau keuangan, ada peraturan tertentu (misalnya, “jika setengah, naikkan ke atas”), maka banker’s rounding mungkin bukan perilaku yang kita inginkan. Kita akan membahas caranya mengatasi hal ini di bagian Penggunaan Modul decimal dan pengaturan rounding mode.

Waspada dengan Floating Point

Python (seperti banyak bahasa lain) merepresentasikan bilangan desimal dalam format biner IEEE 754. Format ini tidak selalu bisa mewakili semua angka desimal dengan akurat. Sebuah contoh klasik: 


x = 2.675
print(x)
print(round(x, 2))

Bisa jadi kita mengharapkan 2.68 sebagai output. Namun, kadang Python menampilkan 2.675 sebagai 2.6749999999999998, lalu round()-nya menjadi 2.67. Kenapa begitu? Karena 2.675 tidak dapat diwakili secara sempurna di basis biner.

Hal ini bisa membingungkan, terutama bagi pemula yang berpikir “kan 2.675 adalah 2.675, kok bisa tiba-tiba jadi 2.6749999...?”. Jawabannya ada di representasi floating point yang tidak selalu cocok dengan “angka desimal manusia.”

Nah, kalau kita butuh akurasi mutlak dalam operasi desimal (contohnya untuk kalkulasi keuangan), maka sebaiknya kita pakai decimal.Decimal alih-alih float. Kita akan membahas lebih lanjut nanti tentang hal ini.

Pembulatan ke Atas atau ke Bawah (floor, ceil, dan trunc)

Selain round(), di Python kita juga punya math.floor() dan math.ceil() untuk membulatkan ke bawah (floor) atau ke atas (ceil). Ada juga int() atau math.trunc() untuk membuang angka desimal tanpa pembulatan.

Ini berbeda dengan round(). round() mencoba mendekati nilai terdekat, sedangkan floor() dan ceil() selalu condong ke satu arah tertentu. Untuk kasus tertentu, kita bisa memilih satu di antaranya sesuai kebutuhan logika bisnis atau analisis.

Penggunaan round() dalam Berbagai Kasus

1. Penyajian Data Analitik

Dalam analisis data, sering kita hanya ingin menampilkan 2 atau 3 digit di belakang koma agar lebih mudah dibaca oleh rekan kerja atau klien. Misalnya, kita punya kumpulan data float hasil perhitungan statistik, lalu kita ingin menampilkannya secara rapi: 


values = [3.1415926535, 2.7182818284, 1.4142135623]

for val in values:
    print(round(val, 3))

Kode di atas akan menampilkan 3.142, 2.718, dan 1.414. Ini lebih ringkas ketimbang menampilkan seluruh digit desimal yang panjang.

2. Mengelola Nilai Mata Uang

Meskipun round() berguna untuk menampilkan hasil, dalam praktek keuangan, kita biasanya tidak sepenuhnya mengandalkan float karena isu akurasi floating point. Namun, jika konteksnya sekadar display, round() dua digit desimal bisa membantu, contohnya: 


price = 12.3456
print(f"Harga: ${round(price, 2)}")

Outputnya mungkin $12.35. Namun, kalau kita benar-benar melakukan perhitungan keuangan yang akurat, sebaiknya gunakan Decimal dari modul decimal. Kita bahas di sub-bab selanjutnya.

3. Pembulatan Skor Ujian atau Penilaian

Bayangkan kita membuat program penilaian ujian online, di mana setiap soal memiliki bobot tertentu, lalu kita menjumlahkan semua poin. Terkadang, kita ingin membulatkan ke dua angka di belakang koma sebelum menampilkan skor akhir, misalnya: 


scores = [10.0, 7.8, 8.25, 9.3333]
total_score = sum(scores)

# misalkan maximum skor 40
persentase = (total_score / 40) * 100
final_score = round(persentase, 2)

print("Total skor:", total_score)
print("Skor dalam persen:", final_score, "%")

Jika kita dapat nilai 35.3833 misalnya, round() dengan ndigits=2 akan memberi 35.38 untuk skor%. Hal ini mungkin dirasa cukup bagi kebutuhan penilaian.

4. Menghasilkan Output Rata-Rata

Misal kita melakukan perhitungan rata-rata banyak data sensor, lalu menampilkannya untuk laporan harian. Kita bisa menampilkan hasil yang rapi dengan round(): 


import random

# Simulasi data sensor
data_sensor = [random.uniform(25.0, 30.0) for _ in range(100)]

avg = sum(data_sensor) / len(data_sensor)
print("Rata-rata suhu sensor:", round(avg, 2), "derajat Celcius")

Memang kita bisa menampilkan semua digit float bawaan, tapi 2 digit desimal sudah lebih dari cukup untuk data suhu kebanyakan.

Pembulatan pada Python 2 vs Python 3

Perlu diketahui bahwa di Python 2, round() secara default menerapkan round half away from zero, bukan banker's rounding. Namun, di era sekarang Python 2 sudah tidak direkomendasikan. Jika kamu masih memakai Python 2, perhatikan bahwa perilaku round()-nya bisa berbeda dengan Python 3.

Pada Python 2: 


round(2.5)  # 3

Sedangkan pada Python 3: 


round(2.5)  # 2 (banker's rounding)

Tapi sekali lagi, mayoritas developer saat ini sudah berada di Python 3. Dan Python 2 sendiri sudah mencapai EOL (End of Life) sejak Januari 2020. Jadi, kalau kamu masih kebetulan berurusan dengan kode lama, ini hal yang perlu kamu ingat.

Menangani Kasus-Kasus “Setengah” dengan Decimal

Seperti yang kita bahas, Python 3 round() menggunakan “banker’s rounding.” Jika kita membutuhkan perilaku pembulatan lain (misalnya always round half up), kita bisa memanfaatkan decimal.Decimal dengan mengatur rounding mode. Berikut contoh cara kerjanya: 


from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP, ROUND_HALF_DOWN

nilai_1 = Decimal('2.5')
# Default context rounding di decimal bisa juga banker's rounding,
# namun kita bisa paksa method quantize() dengan ROUND_HALF_UP

dibulatkan_up = nilai_1.quantize(Decimal('1'), rounding=ROUND_HALF_UP)
dibulatkan_down = nilai_1.quantize(Decimal('1'), rounding=ROUND_HALF_DOWN)

print("Hasil ROUND_HALF_UP:", dibulatkan_up)     # 3
print("Hasil ROUND_HALF_DOWN:", dibulatkan_down) # 2

Pada contoh ini, quantize() berfungsi seperti round() tapi dengan kontrol lebih terperinci. Format argumennya adalah quantize(Decimal('1')), yang artinya kita menginginkan hasil satu digit di sebelum koma desimal (alias bilangan bulat). Argumen rounding=ROUND_HALF_UP menentukan bahwa pembulatan “.5” akan selalu naik ke atas, bukan ke genap.

Jika kita benar-benar serius di domain keuangan, modul decimal lebih diandalkan daripada float, karena kita bisa menyesuaikan mode pembulatan, presisi total, dan lain-lain sesuai ketentuan yang berlaku (misalnya IFRS, GAAP, atau standar akuntansi tertentu).

Penggunaan round() pada List Comprehension

Ketika kita punya sekumpulan nilai (misalnya list), kita dapat memanfaatkan list comprehension untuk membulatkan semua elemen ke jumlah digit tertentu. Contoh: 


data = [1.1111, 2.2222, 3.3333, 4.6667]
rounded_data = [round(x, 2) for x in data]

print(rounded_data)
# Mungkin hasil: [1.11, 2.22, 3.33, 4.67]

Ini sangat berguna dalam proses “kebersihan data” (data cleansing), ketika kita ingin semua nilai di dataset kita memiliki skala yang sama. Namun tetap, ingat risiko kehilangan ketelitian yang tak terhindarkan jika kita membulatkan terlalu sering di setiap langkah pemrosesan.

Mengatasi Masalah Floating Point dengan Formatting

Terkadang, kita hanya ingin menampilkan angka dengan 2 digit di belakang koma tanpa benar-benar mengubah nilainya di memori. Dalam kasus ini, kita bisa menggunakan string formatting alih-alih round(). Contoh: 


angka = 2.675
print("Tanpa formatting:", angka)
print("Dengan formatting: {:.2f}".format(angka))

Walau round(angka, 2) bisa saja menghasilkan 2.67 kalau terjadi floating point glitch, "{:.2f}".format(angka) juga bisa menampilkan 2.68 atau 2.67 tergantung bagaimana float itu direpresentasikan. Yang perlu diingat, ini hanya memengaruhi tampilan, bukan mengubah nilai angka aslinya.

Pembulatan round() dan Performance

Apakah pemanggilan round() berulang kali bisa membuat program lambat? Pada umumnya, overhead dari round() itu kecil. Kamu bisa memanggilnya ribuan kali tanpa isu berarti. Kecuali, kalau kita punya data super besar (jutaan elemen) yang harus dibulatkan, barulah kita perlu mempertimbangkan efisiensi.

Di beberapa kasus, kita bisa menahan pembulatan hingga tahap akhir saja, ketimbang membulatkan di setiap langkah perhitungan. Pendekatan ini terkadang lebih efisien dan secara matematis lebih akurat (karena akumulasi error pembulatan tidak menumpuk).

Perbedaan round() dengan int()

Banyak pemula bingung, “apa bedanya round(x) dengan int(x)?” Jawabannya:

Jadi, int() setara dengan truncate ke nol digit. Jika kita perlu benar-benar membuang desimal tanpa memperhatikan apakah mendekati atas atau bawah, int() (atau math.trunc()) adalah pilihannya.

Studi Kasus: Menentukan Jumlah Barang dalam Stok

Terkadang, kita punya kalkulasi stok yang dihasilkan sistem, misalnya kita menambahkan potongan “setengah barang” untuk menandai barang rusak setengah, tapi akhirnya kita perlu membulatkan ke angka bulat. Contohnya: 


import math

stok = 10.6
# Pilih cara pembulatan:
stok_pembulatan_sederhana = round(stok)          # banker's rounding
stok_floor = math.floor(stok)                    # 10
stok_ceil = math.ceil(stok)                      # 11
stok_trunc = math.trunc(stok)                    # 10

print("Round:", stok_pembulatan_sederhana)
print("Floor:", stok_floor)
print("Ceil:", stok_ceil)
print("Trunc:", stok_trunc)

Mungkin dalam situasi tertentu, kita akan memilih “always round down” (pakai floor) karena kita tidak mau melaporkan stok lebih banyak dari yang sebenarnya ada. Atau kita bisa pakai round() kalau kita merasa sekian persentase barang rusak tetap bisa dijual.

Melalui studi kasus sederhana ini, terlihat bahwa round() hanyalah salah satu cara di antara beberapa metode pembulatan di Python, dan penerapannya tergantung kebijakan bisnis atau logika kita.

Studi Kasus: Menangani Hasil Pengukuran Eksperimen

Di bidang sains, misalnya fisika atau kimia, kita sering melakukan pengukuran dengan alat yang memiliki tingkat ketelitian tertentu. Misalkan alat kita hanya akurat sampai 3 digit di belakang koma. Sementara, Python mungkin menyimpan hasil pengukuran dengan format floating point bawaan (bisa saja 15 digit presisi).

Nah, kita bisa memakai round() untuk menyamakan format hasil agar sesuai keterbatasan alat. Misalnya: 


data_ukur = [2.3456789, 2.3451234, 2.3467891, 2.3445678]
# Alat kita akurat sampai 3 decimal places

data_ukur_rounded = [round(x, 3) for x in data_ukur]
print("Data setelah dibulatkan:", data_ukur_rounded)

Kalau penelitian menuntut “angka mentah” untuk analisis lanjutan, kita simpan data aslinya. Tetapi untuk pelaporan, round() 3 digit mungkin lebih sesuai, agar tidak memberikan kesan presisi yang palsu.

Apakah round() Memengaruhi Nilai Asli?

Dalam Python, round() mengembalikan value baru; ia tidak mengubah “in-place” nilai aslinya. Jadi, jika kita punya: 


x = 3.14159
y = round(x, 2)
print(x)  # 3.14159
print(y)  # 3.14

x tetap 3.14159. Hanya y yang menjadi 3.14. Di Python, float itu tipe immutable. Kalau kamu memerlukan proses assignment, lakukan secara eksplisit, misal x = round(x, 2).

Kasus Edge: Digit Desimal Negatif

Python mengizinkan kita memanggil round(number, ndigits) di mana ndigits bisa negatif. Apa artinya? Jika ndigits negatif, kita membulatkan ke puluhan, ratusan, dan seterusnya. Misalnya: 


print(round(1234, -1))  # Membulatkan ke puluhan => 1230
print(round(1234, -2))  # Membulatkan ke ratusan => 1200
print(round(1234, -3))  # Membulatkan ke ribuan => 1000

Ini berguna kalau kita ingin mengelompokkan nilai numerik kita dalam skala lebih besar. Misalnya, membuat histogram jumlah penduduk per ribuan, dsb.

Peran float dan double precision

Sekadar menambahkan catatan: di Python, float sudah dianggap double precision dalam terminologi C (umumnya 64-bit). Jadi, ketelitian yang kita dapatkan cukup tinggi, tapi bukan berarti sempurna.

Kesalahan representasi masih bisa terjadi saat kita mencoba angka seperti 0.1, 0.2, dan seterusnya. Inilah sebabnya kita perlu berhati-hati menganggap round() akan memberikan hasil “sempurna” di setiap kasus.

Tips Meminimalkan Error Pembulatan

Jika kita tidak bisa (atau tidak mau) beralih ke decimal.Decimal, ada beberapa tips untuk mengurangi kejadian error ketika kita memakai round():

  1. Hindari akumulasi rounding di setiap langkah: Usahakan menahan pembulatan sampai pada tahap akhir. Semakin sering kita membulatkan di tengah-tengah, semakin besar potensi error menumpuk.
  2. Gunakan rasio integer atau fraction jika memungkinkan: Kadang kita bisa menyimpan nilai sebagai hitungan integer tertentu (misalnya 123 mewakili “1.23”) lalu baru dibagi 100 di akhir.
  3. Pakai format string: Jika hanya perlu menampilkan hasil 2 digit desimal, kita bisa gunakan format() atau f-string alih-alih memodifikasi nilainya dengan round().

Dengan langkah-langkah ini, kita bisa meminimalisir kejadian “kok jadi meleset 0.01?” yang sering terjadi pada pemula.

Contoh: Menghitung Nilai Rata-Rata Harian dari CSV

Bayangkan kita punya file CSV berisi data penjualan harian dengan kolom “tanggal” dan “penjualan”. Kita ingin merata-ratakan penjualan per hari, lalu menampilkannya dengan 2 digit desimal: 


import csv

def average_sales(csv_file):
    total = 0.0
    count = 0
    with open(csv_file, 'r', newline='') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        for row in reader:
            sales = float(row['penjualan'])
            total += sales
            count += 1
    
    if count == 0:
        return 0
    
    avg = total / count
    return round(avg, 2)

hasil = average_sales('data_penjualan.csv')
print("Rata-rata penjualan per hari:", hasil)

Dengan memanggil round(avg, 2), kita menjamin output menjadi dua digit desimal. Namun, jika data penjualan mengandung angka sangat besar dan kita butuh presisi penuh, sebaiknya pertimbangkan Decimal.

Menangani Kasus “Salah Kaprah” Round di Python

Mari kita coba contoh “kontroversial” yang sering memicu diskusi: 


val = 2.675
print("Asli val:", val)
print("Round 2 digits:", round(val, 2))

Beberapa kali, kita mungkin melihat output: 


Asli val: 2.675
Round 2 digits: 2.67

Tapi ekspektasi banyak orang adalah “bukannya setengah di atas harusnya jadi 2.68?” Inilah masalah floating point. Nilai sebenarnya di memori mungkin 2.6749999999999998. Dari sudut pandang round(), 2.6749999999999998 memang lebih dekat ke 2.67 daripada 2.68.

Kalau kita memakai Decimal('2.675') lalu quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_UP), hasilnya akan 2.68, sesuai perhitungan desimal murni.

Pemangkasan (Trunc) vs Pembulatan Data Float

Kadang, seorang developer hanya butuh menghapus digit di belakang koma, bukan membulatkan. round() tentu bukan solusi, karena ia bisa saja naik ke atas kalau digit di belakang koma cukup besar.

Untuk memotong (memangkas) float hingga beberapa digit, kita bisa menggunakan trik seperti: 


def truncate_float(x, n):
    s = str(x)
    if '.' in s:
        part_int, part_dec = s.split('.')
        return float(part_int + '.' + part_dec[:n])
    else:
        return float(s)

Tapi ini hanya trik string, tidak 100% akurat dengan floating point. Lebih baik gunakan Decimal jika konteksnya butuh stabilitas lebih.

Ringkasan Fungsi round() vs Alternatif Lain

Seluruh diskusi di atas bisa kita rangkum dalam poin-poin berikut:

  1. round(x) - Membulatkan x ke bilangan bulat terdekat (metode banker's rounding).
  2. round(x, ndigits) - Membulatkan x hingga ndigits digit di belakang koma, hasilnya float.
  3. math.floor(x) - Membulatkan ke bawah (floor).
  4. math.ceil(x) - Membulatkan ke atas (ceil).
  5. int(x) atau math.trunc(x) - Membuang digit desimal (truncate).
  6. Decimal (modul decimal) - Memberikan kontrol penuh atas mode pembulatan, plus presisi yang lebih akurat secara desimal.

Mengerti perbedaan dan penggunaan masing-masing metode ini akan sangat membantu kita menangani berbagai keperluan pembulatan di dunia nyata.

Catatan Penting

Sebagai penutup bahasan panjang kita seputar round() dalam Python, berikut beberapa poin kunci untuk diingat:

  1. round() di Python 3 Gunakan “Banker’s Rounding”
    Yaitu round half to even. Bila kita punya angka yang tepat .5, maka hasilnya dibulatkan ke bilangan genap terdekat. Hal ini kadang bikin bingung jika kita terbiasa dengan round half up.
  2. Floating Point Bukan Desimal Murni
    Harus selalu diingat, angka float di Python dapat punya representasi biner yang mendekati saja. Misalnya, 2.675 bisa disimpan sebagai 2.674999999..., sehingga round(2.675, 2) bisa jadi 2.67 alih-alih 2.68.
  3. Gunakan Decimal Jika Butuh Kepastian Presisi
    Untuk konteks keuangan atau aplikasi yang tidak boleh kompromi soal akurasi desimal, modul decimal lebih tepat. Kita bisa atur rounding mode sesuai keinginan, termasuk ROUND_HALF_UP atau ROUND_HALF_DOWN.
  4. Banyak Pilihan Metode Lain
    Selain round(), kita punya floor(), ceil(), trunc(), dan int()—semuanya punya perilaku berbeda. Pastikan memilih yang sesuai keperluan.
  5. ndigits Bisa Positif atau Negatif
    round(x, 2) artinya 2 digit di belakang koma, sedangkan round(x, -2) artinya 2 digit di depan koma. Ini berguna kalau kamu mau membulatkan angka ke ratusan, ribuan, dsb.
  6. Pertimbangkan Dampak Akumulasi Pembulatan
    Jika kamu memanggil round() di setiap langkah perhitungan, error bisa menumpuk. Sebaiknya pertahankan presisi sejauh mungkin dan lakukan pembulatan di tahap akhir.
  7. Gunakan String Formatting Jika Cuma Buat Tampilan
    Kalau niatmu hanya menampilkan 2 digit di belakang koma tanpa benar-benar mengubah nilai di memori, pakailah "{:.2f}".format(value) atau f-string f"{value:.2f}".

Dengan memahami seluruh poin ini, kamu bisa lebih leluasa menggunakan round() dalam berbagai skenario, entah itu analitik data, keuangan, tampilan laporan, atau pemrosesan ilmiah. Ingat bahwa semua metode pembulatan ada kelebihan dan keterbatasannya masing-masing, jadi sesuaikan dengan kebutuhan proyekmu. Semoga artikel ini membantu dan selamat mengeksplorasi lebih jauh di Python!


Baca Juga :