-->

√ Pendekatan Computational Thinking


Pendekatan Computational Thinking
Karya: Rizki Siddiq Nugraha

atau berpikir komputasi merupakan cara berpikir yang memungkinkan untuk menguraikan suatu  √  Pendekatan Computational Thinking

Computational thinking atau berpikir komputasi merupakan cara berpikir yang memungkinkan untuk menguraikan suatu masalah menjadi beberapa bagian yang lebih kecil dan sederhana, menemukan pola dari masalah tersebut, serta menyusun langkah-langkah solusi mengatasi masalah tersebut. Computational thinking secara luas diperkenalkan oleh Jeannette Wing pada tahun 2006. Menurut Wing (2006, hlm. 33) “computational thinking involves solving problems, designing systems, in addition to agreement human behavior, past times drawing on the concepts key to reckoner science”. Artinya, berpikir komputasi melibatkan penyelesaian masalah, merancang sistem, dan memahami perilaku manusia, dengan menggambar konsep-konsep dasar untuk ilmu komputer.
Karakteristik computational thinking, ditunjukkan sebagai berikut:
1. Mampu memberikan pemecahan masalah menggunakan cara kerja komputer atau perangkat lain.
2. Mampu mengorganisasi atau menganalisis data.
3. Mampu melakukan representasi information melalui abstraksi dengan suatu model atau simulasi.
4. Mampu melakukan otomatisasi solus melalui cara berpikir algoritma dan sumber daya yang efektif dan efisien.
5. Mampu melakukan generalisasi solusi untuk berbagai masalah yang berbeda.
Adapun menurut McNicholl (2018, hlm. 37) strategi dasar untuk computational thinking, digambarkan sebagai berikut:

atau berpikir komputasi merupakan cara berpikir yang memungkinkan untuk menguraikan suatu  √  Pendekatan Computational Thinking

Lebih lanjut, dijelaskan lebih rinci sebagai berikut:

1. Decomposition (dekomposisi)
Dekomposisi adalah memecah suatu masalah menjadi beberapa submasalah yang lebih kecil. Memecah data, proses, atau masalah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil atau menjadi bagian-bagian yang mudah dikelola.

2. Pattern recognition (pengenalan pola)
Pengenalan pola merupakan kemampuan untuk melihat persamaan atau perbedaan pola, tren, dan keteraturan dalam data, yang nantinya akan digunakan dalam membuat prediksi dan penyajian data.

3. Abstraction (abstraksi)
Abstraksi adalah kemampuan memilah informasi yang kompleks menjadi lebih sederhana atau membuat informasi lebih bersifat full general sehingga memudahkan untuk menjelaskan suatu ide.

4. Alogarithms (perancangan alogaritma)
Perancangan alogaritma adalah kemampuan untuk menyusun langkah-langkah penyelesaian masalah. Mengembangkan petunjuk pemecahan masalah yang sama secara bertahap, langkah demi langkah, tahapan demi tahapan, sehingga orang lain dapat menggunakan langkah/informasi tersebut untuk menyelesaikan permasalahan yang sama atau sejenis.

Agar lebih mudah dipahami, berikut merupakan contoh penerapan computational thinking dalam kehidupan sehari-hari, yakni dalam proses pembuatan kue brownies:
1. Decomposition (dekomposisi)
Memecah struktur komponen dasar pembentuk kue brownies menjadi tepung, telur, gula, mentega, coklat, susu, keju, backing powder, dan air. Memecah proses dasar pembuatan kue brownies menjadi penyiapan bahan, pencampuran adonan, pengembangan adonan (emulsi), memasak/memanggang, pembuatan toping/rias, dan packing/pengepakan.
2. Pattern recognition (pengenalan pola)
Mengenali pola dan proses pembuatan satu box kue brownies yang dimulai dari tahap persiapan hingga packing memerlukan waktu sekitar sixty menit dengan menggunakan satu unit of measurement oven (60 menit = 1 box, atau 1 jam = 1 box).
3. Abstraction (abstraksi)
Melihat dan mengidentifikasi pola pembuatan kue brownies secara umum. Jika dalam 1 jam dengan 1 unit of measurement oven diperoleh 1 box kue brownies, maka perlu l jam untuk menghasilkan l box kue brownies. Tentu tidak efektif dan efisien.
Karena proses pembuatan kue brownies ini merupakan proses yang berulang, maka kita dapat melakukan generalisasi bahwa proses ini tidak harus menunggu semua proses selesai baru dilakukan dari awal. Dengan kalimat lain, saat kue brownies sudah masuk oven, kita dapat melakukan proses pembuatan adonan kembali, tanpa harus menunggu hingga semua proses dilaksanakan. Dengan demikian, sixty menit = three box atau 1 jam = three box.
Sehingga untuk menghasilkan l box kue brownies dengan 1 unit of measurement oven diperlukan waktu 16,66 jam. Jika disediakan two unit of measurement oven, maka hanya memerlukan waktu 8,33 jam untuk menghasilkan l box kue brownies.
4. Alogarithms (perancangan alogaritma)
Langkah dan tahapan membuat kue brownies yang telah diuji coba sebelumnya, yang paling efektif dan efisien sesuai dengan pola dan abstraksi sebelumnya, diurutkan secara lengkap, terukur, dan kreatif.

Referensi
McNicholl, R. (2018). Computational Thingking Using code.org. Hello World. 4(1), hlm. 37.
Wing, J. M. (2006). Computational Thinking. Communications of the ACM. 49(3), hlm. 33-35.

Sumber https://www.tintapendidikanindonesia.com/

Related Posts

Post a Comment

Subscribe Our Newsletter