Computational Thinking

 Computational thinking atau pemikiran komputasional adalah cara berpikir untuk menyelesaikan suatu masalah. Caranya adalah dengan menguraikan setiap masalah menjadi beberapa bagian atau tahapan yang efektif dan efisien. Ia juga dapat diartikan menjadi sebuah metode untuk menyelesaikan suatu masalah yang dirancang untuk bisa diselesaikan oleh manusia atau sistem atau keduanya.

Berdasarkan konsepnya, pemikiran komputasional memiliki empat tahap utama, antara lain:

•Decomposition (Dekomposisi)

Tahap pertama, dekomposisi, yaitu memecah masalah kompleks menjadi beberapa bagian kecil dan sederhana. Sehingga, kita bisa menemukan masalah yang terjadi dengan menyelesaikannya satu persatu.

•Pattern recognition (Pengenalan pola)

Pengenalan pola akan membantu kamu dalam memecahkan masalah. Nah, pada tahap ini, kita mencari pola atau persamaan tertentu dalam sebuah masalah.

•Abstraction (Abstraksi)

Beberapa hal yang dilakukan pada tahap abstraksi antara lain, melihat permasalahan, melakukan generalisasi, dan melakukan identifikasi informasi. Dengan cara ini, kita dapat melihat informasi penting dan mengabaikan informasi yang kurang relevan.

•Algorithm (Algoritma)

Ini adalah tahapan saat kita mengembangkan sistem, membuat daftar petunjuk dan langkah-langkah pemecahan masalah secara efektif dan efisien.

Karakteristik berpikir komputasional

Seseorang dengan keterampilan computational thinking memiliki beberapa karakteristik, antara lain:

-Mampu merumuskan dan menyelesaikan masalah menggunakan perangkat komputer atau perangkat digital.

-Mampu mengelompokkan dan menganalisis data.

Dapat merepresentasikan data secara abstrak menggunakan model atau simulasi.

-Mampu melakukan analisis solusi dengan cara dan tahapan yang efisien dan efektif.

Dapat menggeneralisasi penyelesaian untuk berbagai masalah berbeda.

Kelebihan computational thinking

Metode ini memiliki beberapa kelebihan. Berikut ini adalah kelebihan ketika kita menerapkan metode computational thinking. 

~Dapat memecahkan masalah yang rumit atau kompleks dengan cara yang sederhana dan efektif.

~Dapat melatih mindset kita untuk berpikir secara logis, kreatif, dan terstruktur.

~Mampu merumuskan masalah dengan menguraikannya menjadi bagian-bagian kecil yang lebih mudah untuk diselesaikan.

Penerapan 

computational thinking

Seperti yang sudah dibahas, computational thinking dapat diterapkan dalam berbagai bidang untuk menyelesaikan masalah. Beberapa langkah yang harus dilakukan antara lain:

Perincian masalah

Langkah pertama ketika menghadapi masalah adalah 

> analisis terhadap masalah tersebut. Kemudian, >lakukan penjabaran masalah dengan benar dan tepat. Terakhir >tetapkan kriteria solusi dari masalah tersebut.

Analisis dan penjabaran dapat dilakukan dengan cara membagi masalah yang kompleks menjadi masalah-masalah kecil agar lebih mudah untuk dikelola dan dianalisis. Setelah itu kamu dapat membuat beberapa hipotesis mengenai penjabaran kemungkinan solusi untuk masalah tersebut.

Memikirkan algoritma yang sistematis

Setelah langkah pertama selesai dilakukan, kamu perlu mencari algoritma yang tepat. Algoritma di sini dapat diartikan sebagai langkah-langkah yang sesuai untuk memecahkan masalah berdasarkan data.

Implementasi, solusi, dan evaluasi

Langkah terakhir, buatlah solusi yang aktual dan lakukan evaluasi secara sistematis untuk menguji kebenaran hipotesismu. Lalu, lakukan evaluasi dan modifikasi terhadap hipotesis, sampai ia tidak lagi memerlukan modifikasi. Dalam langkah ini, kamu juga dapat melihat apakah solusimu dapat digeneralisasikan dengan proses otomatisasi

Kesimpulan

Jadi, itulah pembahasan tentang computational thinking. Ia merupakan suatu metode untuk menyelesaikan masalah yang kompleks. Ia juga merupakan salah satu keahlian yang dibutuhkan dalam industri 4.0 ini. Computational thinking ini baik diterapkan sedini mungkin untuk mengasah keahlian dalam menyelesaikan masalah yang rumit.

Falih Najib Arganto 

Kls 8.1/8A

(13)

Mapel: Informatika