MATERI INFORMATIKA

Oleh :

ADE HALAWI, SE

BAB II

BERPIKIR KOMPUTATIONAL

1. Siswa mampu menerapkan berpikir komputasional untuk menyelesaikan secara efisien persoalan komputasi yang mengandung menerapkan berpikir komputasional untuk menyelesaikan secara efisien

Tujuan Pembelajaran :

2. Siswa mampu merelasikan penerapan konsep Informatika yang terdapat pada setiap soal dalam kehidupan sehari­hari.

PENGERTIAN BERPIKIR KOMPUTASI

Istilah berpikir komputasi dalam bahasa inggris disebut juga dengan kata Computational thinking.

Secara umum Computational thinking adalah sebuah kemampuan berpikir untuk menyelesaikan suatu permasalahan secara menyeluruh, logis dan teratur.

Dengan kata lain, berpikir komputasi bukan berarti kita dituntut untuk berpikir layaknya komputer. Namun diharapkan kita mampu berpikir layaknya ilmuwan-ilmuwan hebat penemu komputer.

Selain itu berpikir komputasi merupakaan sebuah pendekatan dalam proses pembelajaran dalam pengembangan aplikasi komputer.

Berpikir komputasi adalah proses berpikir untuk memformulasikan persoalan dan solusinya, sehingga solusi tersebut secara efektif dilaksanakan oleh sebuah agen pemroses informasi, yaitu bisa berupa “komputer”, robot, atau manusia.

Dengan demikian, kita akan belajar bagaimana menyelesaikan berbagai persoalan dengan cara yang efektif dan eisien.

Sejarah Berpikir Komputasi sendiri pertama kali diperkenalkan oleh Seymour Papert pada tahun 1980 sampai tahun 1996.

Kemudian pada tahun 2014, pemerintah Inggris memasukkan materi pemrograman ke dalam kurikulum sekolah dasar dan menengah.

Hal ini bertujuan bukan untuk mencetak pekerja software (programmer) secara massif, tetapi untuk mengenalkan Computational Thinking (berpikir Komputasi) sejak dini pada siswa.

Ada 4 metaode dan proses berpikir untuk penyelesaian persoalan dengan menerapkan, yakni Dekomposisi dan formulasi, Abstraksi, Algoritma dan Pengenalan pola persoalan.

1. Dekomposisi (Decomposing)

memecah suatu masalah menjadi beberapa masalah. Hal ini bertujuan agar masalah yang lebih kecil akan lebih mudah dikelola dan dipecahkan.

2. Abstraksi (Absstraction)

menyarikan bagian penting dari suatu permasalahan dan mengabaikan yang tidak penting, sehingga memudahkan fokus kepada solusi.

Dengan kata lain abstraksi merupakan kemampuan memilah informasi yang kompleks menjadi lebih sederhana atau membuat informasi lebih bersifat general sehingga memudahkan untuk menjelaskan suatu ide atau gagasan.

3. Algoritma (Algorithms)

menuliskan otomasi solusi melalui berpikir algoritmik (langkah­langkah yang terurut).

4. Pengenalan pola (Pattern Recognition)

kemampuan untuk melihat persamaan atau perbedaan pola, tren, dan keteraturan dalam data yang nantinya akan digunakan dalam membuat prediksi dan penyajian data.

Secara operasional, keempat fondasi berpikir tersebut dijabarkan lagi menjadi definisi operasional yang didefinisikan oleh CSTA, seperti berikut :

a. Memformulasikan persoalan sehingga dapat menentukan solusinya, baik yang akan diselesaikan dengan bantuan komputer, atau perkakas lainnya.

b. Mengorganisasikan dan menganalisis data secara logis.

c. Merepresentasikan data melalui abstraksi dalam bentuk model, dan melakukan simulasi.

d. Melakukan otomasi solusi dengan menyusun algoritma.

e. Mengidentifikasi, menganalisis, dan mengimplementasi solusi yang mungkin diperoleh, dengan tujuan agar langkah dan sumberdayanya efisien dan efektif.

f. Melakukan generalisasi dan mentransfer proses penyelesaian persoalan untuk dapat menyelesaikan persoalan­persoalan yang sejenis.

TERIMA KASIH

SAMPAI JUMPA