Bahan Ajar Berpikir Komputasional

•... ,... -

KATA PENGANTAR

Segala puji bagi Allah yang maha kuasa lagi maha bijaksana, yang
maha pemurah lagi maha mulia, yang maha perkasa lagi maha penyayang.
Dia lah yang menciptakan manusia dalam bentuk sebaik- baiknya, yang
menciptakan langit dan bumi dengan kekuasaan-Nya, yang mengatur
segala perkara di dunia dan akhirat dengan kebijakan-Nya.

Shalawat dan salam semoga Allah Swt mencurahkan kepada seorang
insan termulia, teladan, terbaik yaitu baginda Rasulullah Saw beserta
keluarga dan sahabatnya yang telah memperjuangkan akal dan pikiran
untuk memahami Al-qur‟an dan sunnatullah sebagai sumber pengetahuan.
Syukur alhamdulillah, penulis telah dapat menyelesaikan penulisan tugas
Penyusunan bahan ajar berbasis Model Problem Based Learning dengan
judul “BERPIKIR KOMPUTASIONAL”, ditulis dalam rangka
penyelesaian tugas penyusunan bahan ajar untuk UKIN pada program
Diklat PPG Dalam Jabatan Tahun 2021 di UNIVERSITAS NEGERI
MANADO (UNIMA).

Penulisan bahan ajar ini memperoleh bantuan dan bimbingan dari
berbagai pihak terutama Dosen pembimbing dari UNIVERSITAS NEGERI
MANADO (UNIMA). Penulis menyadari bahwa penulisan bahan ajar ini
tidak selesai tanpa bantuan dari pihak lain. Maka penulis menyampaikan
terima kasih yang amat tulus kepada semua pihak yang telah memberikan
waktu dan tenaga selama proses penyusan bahan ajar ini.

Mudah-mudahan atas partisipasi dan motivasi yang sudah diberikan
menjadi amal kebaikan dan mendapat pahala yang setimpal di sisi Allah
swt. Penulis sepenuhnya menyadari bahwa masih terdapat banyak
kekurangan dalam penulisan bahan ajar ini. Oleh karena itu penulis sangat
mengharapkan kritikan dan saran yang bersifat konstruktif untuk
kesempurnaan skripsi ini di masa yang akan datang. Semoga Allah Swt

2

. -
meridhai dan senantiasa memberikan rahmat dan hidayah-Nya kepada kita
semua, amin Ya Rabbal „Alamin.
Bengkulu, 10 Juli 2021
Penulis

Dizartika, ST

3

. -

DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR........................................................................................................................................2
DAFTAR ISI ......................................................................................................................................................4
PENGANTAR .................................................................................................................................................... 1
KOMPETENSI DASAR ....................................................................................................................................3
APLIKASI DI DUNIA NYATA........................................................................................................................4
Uraian Materi .....................................................................................................................................................6
Computational Thinking ....................................................................................................................................6
Implementasi teknik dekomposisi dengan Robomind ......................................................................................18
KESIMPULAN ................................................................................................................................................29
PENUTUP........................................................................................................................................................ 30
TES FORMATIF .............................................................................................................................................31
DAFTAR PUSTAKA.......................................................................................................................................34

4

•... ,... -

PENGANTAR

Setiap pendidik, baik pendidik di sekolah formal maupun non formal harus
menyadari bahwa dirinya akan mempersiapkan generasi bangsa yang siap
menghadapi tantangan 10 hingga 20 tahun ke depan. Para pendidik di
berbagai belahan bumi bekerjasama merumuskan keahlian apa yang akan
dibutuhkan pada abad 21. Muncullah kebutuhan-kebutuhan untuk
mempersiapkan anak-anak pada abad 21 dengan berbagai keterampilan, di
antaranya kemampuan berpikir kritis, berkolaborasi, bekerja sama, dan
berpikir kreatif.

Tahun 2006, Jeanette M. Wing, seorang profesor Computer Science di Carnegie
Mellon University memperkenalkan istilah Computational Thinking (Berpikir
Komputasi) sebagai salah satu keterampilan di abad 21. Tulisannya kemudian
dikembangkan oleh banyak pendidik di dunia. Berpikir Komputasi adalah
kemampuan seseorang memecahkan masalah, merancang sistem, dengan
mengambil konsep dasar seorang ahli teknologi informasi berpikir dalam
memecahkan masalah. Kemampuan ini meliputi empat hal, yakni
1. Dekomposisi
2. Pengenalan pola
3. Abstraksi
4. Algoritma

Kemampuan berpikir komputasi bukanlah kemampuan membuat program di
komputer, atau kemampuan menggunakan software di komputer walaupun
keahlian ini tetap akan memperkaya kemampuan berpikir komputasi.

Keterampilan dalam membuat coding di komputer dapat mengasah keahlian
berpikir komputasi. Beberapa pakar pendidikan dan pendiri Microsoft,
Facebook, serta pembuat software game Minecraft bahkan membuat
kurikulum coding dasar bagi anak-anak. Semua yang mereka lakukan, tidak

1

. -

lain untuk memperkenalkan cara berpikir komputasi melalui modifikasi -
games dan pembuatan games. Namun berpikir komputasi dapat dilakukan
tanpa akses pada komputer. Kemampuan memecahkan masalah ini dapat
dikembangkan di berbagai bidang, tidak hanya di bidang studi yang berkaitan
dengan Teknologi Informasi.

Pada bidang bahasa, anak akan melihat pola-pola yang sama dalam analisis
sebuah puisi. Dalam bidang musik, anak dapat menggunakan kemampuan ini
untuk menggubah suatu lagu dengan kunci dasar yang sama. Dalam pelajaran
sosial, anak dapat merekam data statistik pengguna kendaraan bermotor dan
pola pelanggaran yang terjadi di jalan.

Bekali anak-anak dengan keterampilan hidup yang cukup dan berguna untuk
masa depan mereka. Tidak hanya menjejali mereka dengan pengetahuan yang
tidak relevan dengan kehidupan sehari-hari. Semakin baik kita
mempersiapkan anak-anak dalam menghadapi tantangan hidup di masa yang
akan datang semakin siap kita melepas mereka untuk hidup mandiri.

1

•... ,... -

KOMPETENSI DASAR

A. Kompetensi Dasar dan Target Kompetensi

Tabel 1: Kompetensi dasar dan target KD mata pelajaran Informatika

NO KOMPETENSI DASAR TARGET KD KELAS
VIII
KD PENGETAHUAN 1. Menyelesaikan
1 3.4 Computational Thinking persoalan komputasi
yang lebih kompleks
untuk persoalan dari sebelumnya
komputasi yang lebih menggunakan
kompleks dari Computational
sebelumnya. Thinking.

KD KETERAMPILAN

2 4.4 Menyelesaikan persoalan- 1. Menyelesaikan VIII
persoalan-persoalan
persoalan komputasi yang komputasi yang
mengandung jejaring,
mengandung jejaring.
pola, dan algoritmik. 2. Menyelesaikan

persoalan-persoalan
komputasi yang

mengandung pola.

3. Menyelesaikan
persoalan-persoalan
komputasi yang
mengandung

algoritmik.

1

Unit Pembelajaran
Berpikir Komputasional

APLIKASI DI DUNIA NYATA

Computational Thinking (CT) adalah sebuah kemampuan berpikir untuk
menyelesaikan suatu permasalahan secara menyeluruh, logis, dan
teratur. Berpikir komputasi adalah teknik pemecahan masalah yang sangat
luas wilayah penerapannya, bukan hanya untuk menyelesaikan masalah
seputar ilmu komputer saja, melainkan juga untuk menyelesaikan berbagai
masalah di dalam kehidupan sehari-hari.
Cara mengimplementasikan Computational Thinking adalah dengan
memahami masalah, mengumpulkan semua data, lalu mulai mencari solusi
sesuai dengan masalah. Dalam Computational Thinking, ada yang disebut
dengan dekomposisi yaitu kita memecah suatu masalah yang komplek
menjadi masalah-masalah yang kecil untuk diselesaikan. Sebagai contoh,
ketika kita ingin membuat nasi goreng, kita harus memahami cara
membuat nasi goreng, lalu kita mengumpulkan bahan-bahannya, kemudian
kita mulai membuat nasi goreng sesuai dengan langkah-langkahnya. Dalam
membuat nasi goreng, kita harus menyiapkan kompor, wajan, spatula,
minyak goreng, nasi, telur, bumbu, dan lain-lainnya yang semua itu
merupakan sebuah proses bernama dekomposisi.

Gambar 1 Membuat Nasi Goreng

Unit Pembelajaran
Berpikir Komputasional

Kemudian dalam Computational Thinking ada yang disebut dengan
pengenalan pola. Karena kita pernah membuat nasi goreng, kita juga dapat
membuat kwetiau karena proses pembuatannya hampir mirip. Kita bisa
melihat bahwa pola untuk membuat nasi goreng dan kwetiau hampir sama
walaupun bahan yang digunakan berbeda.

Lalu ketika kita membuat nasi goreng kita tidak memperhatikan bagaimana
proses sebuah kompor bisa menyala, karena hal tersebut menurut kita tidak
penting. Hal tersebut sudah terkait dengan abstraksi di dalam Computational
Thinking.

Selanjutnya dalam Computational Thinking adalah berpikir dengan algoritma
dimana kita berpikir dengan mengurutkan langkah-langkah dalam
menyelesaikan masalah agar menjadi logis, berurutan, teratur, dan mudah
dipahami oleh orang lain. Dalam hal membuat nasi goreng, kita juga harus bisa
mengurutkan langkah-langkah secara logis, berurutan, dan rinci mulai dari
proses awal pembuatan sampai dengan proses penyajiannya.

Berpikir komputasi atau Computational Thinking tidak selalu berhubungan
dengan komputer. Kita dapat menggunakan teknik berpikir komputasi dalam
permasalahan sehari-hari. Ketika kita sudah terbiasa dengan Computational
Thinking, kita akan lebih berpikir kritis sehingga dapat memecahkan suatu
permasalahan dengan baik, efektif dan efisien. Jadi secara tidak sadar kita
telah mengimplementasikan Computational Thinking dalam kehidupan
sehari-hari mulai dari hal yang mudah dan bahkan hal-hal kecil pun telah kita
lakukan dengan Computational Thinking.

Unit Pembelajaran
Berpikir Komputasional

Uraian Materi
Computational Thinking

Computational thinking

Gambar 2 Computational Thinking

Computational Thinking (CT) adalah sebuah pendekatan dalam proses
pembelajaran. CT memang memiliki peran penting dalam pengembangan
aplikasi komputer, namun CT juga dapat digunakan untuk mendukung
pemecahan masalah disemua disiplin ilmu, termasuk humaniora, matematika
dan ilmu pengetahuan. Siswa yang belajar dimana CT diterapkan dalam
kurikulum (proses pembelajaran) dapat mulai melihat hubungan antara mata
pelajaran, serta antara kehidupan di dalam dengan di luar kelas.

Berpikir komputasi adalah teknik pemecahan masalah yang sangat luas
wilayah penerapannya. Tidak mengherankan bahwa memiliki kemampuan
tersebut adalah sebuah keharusan bagi seseorang yang hidup pada abad ke
dua puluh satu ini. Seperti juga bermain musik dan belajar bahasa asing,

-

Unit Pembelajaran
Berpikir Komputasional

Computational Thinking melatih otak untuk terbiasa berfikir secara logis,
terstruktur dan kreatif.

Istilah CT pertama kali diperkenalkan oleh Seymour Papert pada tahun 1980
dan 1996. Di tahun 2014, pemerintah Inggris memasukkan materi
pemrograman kedalam kurikulum sekolah dasar dan menengah, tujuannya
bukan untuk mencetak pekerja software (programmer) secara massif tetapi
untuk mengenalkan Computational Thinking (CT) sejak dini kepada siswa.
Pemerintah Inggris percaya Computational Thinking (CT) dapat membuat
siswa lebih cerdas dan membuat mereka lebih cepat memahami teknologi
yang ada di sekitar mereka.

Tidak hanya pemerintah inggris, di tahun yang sama lembaga non-profit dari
Amerika Code.org menyelenggarakan beberapa acara untuk mempromosikan
manfaat dari berlajar pemrograman. Mulai dari Computer Science Education
Week untuk anak sekolah dan juga yang paling viral, Hour of Code. Program
ini didukung oleh Bill Gates, Mark Zuckerberg, Jack Dorsey, Will.i.am dari Black
Eyed Peas.

Bahkan Google pun terlibat untuk memfasilitasi guru untuk dapat menguasai
CT yang merupakan salah satu kecakapan abad 21 yang harus dikuasai oleh
peserta didik melalui kursus online. Dibanyak negara CT mulai diintegrasikan
kedalam semua mata pelajaran, bahkan di beberapa negara untuk membantu
dan mempercepat pengintegrasian dan penetrasi kearah Computational
Thinking, mereka memasukan Computer Science (ICT) sebagai sebuah mata
pelajaran wajib dalam kurikulum nasional mereka.

Problem Based Learning (PBL) merupakan elemen penting dari Science,
Technology, Engineering, dan Matematika (STEM) yang ada pada pendidikan
kita. Bahkan kini tidak hanya STEM tapi sudah berkembang menjadi STEAM
dimana huruf "A" mewakili "Arts / Seni". Karakteristik Berpikir Komputasi
CT) merumuskan masalah dengan menguraikan masalah tersebut ke segme

Unit Pembelajaran
Berpikir Komputasional

yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. Strategi ini memungkinkan siswa
untuk mengubah masalah yang kompleks menjadi beberapa prosedur atau
langkah yang tidak hanya lebih mudah untuk dilaksanakan, akan tetapi juga
menyediakan cara yang efisien untuk berpikir kreatif.

Dalam pendidikan STEM, Berpikir Komputasi (CT) didefinisikan sebagai
seperangkat keterampilan kognitif yang memungkinkan pendidik
mengidentifikasi pola, memecahkan masalah selain kompleks menjadi
langkah-langkah kecil, mengatur dan membuat serangkaian langkah untuk
memberikan solusi, dan membangun representasi data melalui simulasi .

Astronomi adalah merupakan sebuah disiplin ilmu (mata pelajaran) dimana
Teleskop merupakan salah satu tools / alat untuk mengetahui dan menguasai
ilmu Astronomi. TIK adalah merupakan keahlian/skill sekaligus tools/alat,
sedangkan Computer Science adalah sebuah mata pelajaran (disiplin ilmu)
ilmu tersendiri dimana programing sebagai tools/alat untuk memahaminya.

Lulusan Ilmu bahasa English, Mathematic, Biology dll mungkin karirnya
terbatas hanya pada bidang yang berhubungan dengan jurusannya tersebut,
sedangkan lulusan Computer Science dapat berkarier dibanyak bidang seperti
farmasi, hukum, wirausaha, politik, dan segala jenis ilmu pengetahuan serta
enginering, bahkan dibidang seni sekalipun.

Kini Computer Science sebagai bagian dari STEM/STEAM sudah di laksanakan
dibanyak negara sebagi sebuah mata pelajaran wajib, bagaimana dengan
Indonesia ? Kita berharap pemerintah dalam hal ini Kementerian Pendidikan
dan Kebudayaan dapat segera menerapkan Computer Science di Kurikulum
Nasional kita untuk mempersiapkan peserta didik memasuki dan bersaing
serta menjadi pemimpin di Abad 21 ini.

Unit Pembelajaran
Berpikir Komputasional

Apa itu Computational Thinking (CT)?

CT adalah metode berpikir yang dipakai programmer ketika menulis program.
Beberapa metode ini antara lain :

• Decomposition : Kemampuan memecah data, proses atau masalah
(kompleks) menjadi bagian-bagian yang lebih kecil atau menjadi tugas-
tugas yang mudah dikelola. Misalnya memecah ‘Drive/Direktory’ dalam
sebuah komputer berdasarkan komponen penyusunnya: File dan
Direktory.

• Pattern Recognition : Kemampuan untuk melihat persamaan atau bahkan
perbedaan pola, tren dan keteraturan dalam data yang nantinya akan
digunakan dalam membuat prediksi dan penyajian data. Misalnya
mengenali pola file dokumen, file sistem, file eksekusion atau struktur
data/file.

• Abstraksi : Melakukan generalisasi dan mengidentifikasi prinsip-prinsip
umum yang menghasilkan pola, tren dan keteraturan tersebut. Misalnya
dengan menempatkan semua file sistem di folder Windows, file program
di folder Program Files, file data/dokumen di Folder Mydocument dan file
pendukung di Drive/Direktory terpisah.

• Algorithm Design : Mengembangkan petunjuk pemecahan masalah yang
sama secara step-by-step, langkah demi langkah, tahapan demi tahapan
sehingga orang lain dapat menggunakan langkah/informasi tersebut
untuk menyelesaikan permasalahan yang sama. Misalnya bagaimanakah
langkah mencari file-file dokumen yang ada dalam sebuah komputer ?

. -

Karakteristik berpikir komputasi adalah:

1. Mampu memberikan pemecahan masalah menggunakan komputer
atau perangkat lain

2. Mampu mengorganisasi dan menganalisa data.
3. Mampu melakukan representasi data melalui abstraksi dengan suatu

model atau simulasi.
4. Mampu melakukan otomatisasi solusi melalui cara berpikir algoritma.
5. Mampu melakukan identifikasi, analisa dan implementasi solusi dengan

berbagai kombinasi langkah / cara dan sumber daya yang efisien dan
efektif.
6. Mampu melakukan generalisasi solusi untuk berbagai masalah yang
berbeda.

Penggunaan Flowchart

Flowchart menawarkan cara sempurna untuk merepresentasikan algoritma.

"Flowchart adalah jenis diagram yang mewakili sebuah algoritma, alur
kerja atau proses, yang menunjukkan langkah-langkah sebagai kotak berbagai
jenis, dan urutannya dengan menghubungkannya dengan panah. Representasi
diagram ini mengilustrasikan model solusi untuk masalah yang diberikan." –
Wikipedia
Flowchart adalah cara mudah untuk memetakan algoritma, terutama jika
flowchart tersebut perlu menghasilkan keluaran yang berbeda. Flowchart
menggunakan konvensi gaya standar. Flowchart mengalir dari atas ke bawah
dan kiri ke kanan.

.-

Contoh elemen Flowchart dari UX Kits
Penggunaan Pseudocode
Saat menguraikan masalah yang ada menjadi bagian-bagian yang lebih mudah
dikelola, Anda telah mengkomunikasikan temuan, ide, dan solusi yang mungkin
dalam bahasa Inggris yang sederhana (atau bahasa apa pun yang Anda gunakan
untuk berkomunikasi).
Komputer tidak memahami instruksi dalam bahasa Inggris. Mereka mengerti
kode. Kode atau algoritma yang membentuk satu set instruksi dengan sintaks
yang sangat spesifik.

. -
Tetapi sebelum Anda menggunakan temuan Anda untuk menulis kode yang
komputer akan pahami, biasanya disarankan untuk menuliskannya
dalam pseudocode.

Pseudocode membantu Anda merencanakan solusi untuk masalah Anda untuk
menghindari kesalahan saat menulis kode. Ini merupakan cara menulis
instruksi dengan cara yang disederhanakan yang terbaca seperti kode.
Pseudocode bukan kode, tetapi – pseudocode tidak memiliki sintaks spesifik
seperti yang digunakan kode.

Pseudocode paling baik ditulis menggunakan keyword dan variabel. Variabel
dalam pemrograman digunakan untuk nilai, kata, atau rangkaian kode. Dalam
pemrograman nilai variabel berubah tergantung di mana Anda berada dalam
kode.

Misalnya, pseudocode ini (diambil dari The University of Tennessee)
melakukan kalkulasi pembayaran:

1 Begin
2 INPUT hours
3 INPUT rate
4 pay = hours * rate
5 OUTPUT pay
6 End
Dan ini, contoh yang sedikit lebih kompleks melakukan kalkulasi pembayaran
dengan lembur:

1 Begin
2 INPUT hours, rate
3 IF hours ≤ 40
4 THEN
5 pay = hours * rate
6 ELSE
7 pay = 40 * rate + (hours – 40) * rate * 1.5
8 OUTPUT pay
9 END
Pseudocode menggunakan istilah-istilah mirip kode yang berguna saat
menerjemahkannya ke dalam kode.

 STOP/END Komputer itu ilmu pasti. Anda perlu memberi tahu mereka saat
pernyataan atau instruksi selesai. Lakukan ini dengan
menulis STOP atau END .

. -
 IF/ELSE/THEN Komputer paham dengan kondisi: jika A terjadi maka
lakukan B, jika tidak maka lakukan C.
 INPUT/OUT Beberapa kode membutuhkan input untuk menjalankan dan
membuat hasil output. Input adalah untuk data yang akan diberikan oleh
pengguna atau sumber lain ke komputer. Output digunakan untuk
menunjukkan hasil akhir dari serangkaian perintah.
 STORE/SAVE Istilah pseudocode yang menginstruksikan komputer untuk
menyimpan atau menyetor nilai kapan pun diperlukan.

Pengevaluasi Solusi

Sebenarnya ada bagian kelima dari seluruh proses ini. Anda telah menggunakan
pemikiran komputasional untuk sampai pada solusi. Solusinya adalah algoritma
yang dapat digunakan untuk memprogram komputer.

Anda sudah tidak sabar untuk memulai pemrograman, tetapi sebelum Anda
melanjutkan, Anda harus mengevaluasi solusinya. Mengapa?

"Tanpa evaluasi kesalahan apapun dalam algoritma tidak akan bisa diatasi, dan
program mungkin tidak dapat memecahkan masalah dengan benar, atau
mungkin tidak menyelesaikannya dengan cara terbaik." – BBC Bitesize

Contoh Computational Thinking (CT) :

Bagaimanakah(orgenazing/pengorganisasian) cara mengenali
dan mengklasifikasikan organisme secara efektif dan efesien ?

• Decomposition : Melihat dengan cara yang berbeda bagaimana
organisme dapat diklasifikasikan. Misalnya, dengan membagi organisme
tersebut berdasarkan habitatnya, organisme tersebut hidup di air atau
organisme tersebut memiliki sayap untuk dapat terbang di udara.

• Pattern Recognition : Mengembangkan metode untuk
mengklasifikasikan dengan efesien beberapa organisme berdasarkan
karakteristik bersama.

. -

• Abstraksi : Menentukan berapa lama waktu yang dibutuhkan
untuk mengklasifikasikan beberapa organisme berdasarkan metode ini
dapat membantu Anda untuk memprediksi berapa banyak pertanyaan
atau klasifikasi yang dibutuhkan untuk mengklasifikasikan semua
organisme yg diketahui.

• Algorithm Design : Pada bagian ini Anda tidak mengembangkan
algoritma, tetapi Anda mungkin berpikir cara lain yang lebih efisien
untuk mengklasifikasikan organisme di luar metode yang digunakan
dalam kegiatan ini.

Berapakah banyak pertanyaan yang harus anda ajukan kepada saya, sehingga
anda mampu menebak dengan yakin Spesis / organisme yang terfikirkan oleh
saya yang ada di bumi ini ?

(Bisa saja anda menjawab 10, 12, 20 atau 25 pertanyaan. Seperti permainan
“Siapa Dia ?”)

Hal tersebut merupakan tantangan menarik namun bisa jadi sulit. Sebenarnya

tantangan tersebut relatif mudah untuk dijawab ketika anda menerapkan

Decomposition, yakni memecah data/proses/masalah menjadi

data/proses/masalah yang lebih kecil.

Misalnya : Organisme manakah yang ada di fikiran saya, coba tebak ? [caption

caption="CT"][/caption]

1. Apakah organisme itu memiliki kaki ?
2. Apakah organisme itu memiliki sayap ?
3. Apakah organisme itu kulit/bulunya berpola garis

. -
Anda dapat menebak nama organisme yang ada di fikiran saya dengan
mengajukan hanya 3 (tiga) pertanyaan tersebut dari 8 kemungkinan jawaban.
Jawabannya adalah Harimau.

Berapakah banyak pertanyaan yang diperlukan untuk menebak organisme mana
yang saya fikirkan dari 16 organisme, jika setiap pertanyaan dapat
membuang/menyingkirkan setengah pilihan yang ada ?

Jika setiap pertanyaan dapat menyingkirkan/membuang setengah dari 16
organisme maka :

- Pertanyaan pertama membuang 8 organisme, tersisa 8 organisme
- Pertanyaan kedua membuang 4 organisme, tersisa 4 organisme

- Pertanyaan ketiga membuang 2 organisme, tersisa 2 organisme
- Pertanyaan pertama membuang 1 organisme, tersisa 1 organisme

Jadi untuk memilih 1 dari 16 organisme diperlukan 4 pertanyaan. Selanjutnya
berapakah pertanyaan yang diperlukan jika terdapat 32 organisme ?

Ya jawabannya adalah 5. Berikut Pola yang terbentuk :

• 8 kemungkinannya 2 * 2 * 2 = 8
• 16 kemungkinannya 2 * 2 * 2 * 2 = 16
• 32 kemungkinannya 2 * 2 * 2 * 2 * 2 = 32

Ketika Anda melihat data dari beberapa percobaan tersebut akan sangat
membantu untuk mengenali jika ada pola / tren untuk menentukan apa
penyebab atau prinsip yang digunakan.

Dengan asumsi ada sekitar 8 miliar spesies di Bumi. Berapa banyak pertanyaan
yang diperlukan, dengan setiap pertanyaan menghilangkan sekitar setengah
dari pilihan, dapatkah anda menebak spesies yang saya fikirkan ?

. -

Ini akan membutuhkan sekitar 33 pertanyaan., Yang tampaknya seperti jumlah
yang relatif kecil pertanyaan untuk dapat menebak dengan benar dari miliaran
kemungkinan. 20 pertanyaan permainan berpotensi bisa menebak dari lebih dari
1 juta kemungkinan, yang harus lebih dari cukup untuk sebagian besar benda.

Anda mungkin sudah tahu sekarang bahwa Anda dapat mengetahui berapa
banyak pertanyaan yang Anda butuhkan dengan menghitung log2 dari semua
kemungkinan atau dengan menghitung apa kekuatan 2 diperlukan untuk sama
dengan jumlah kemungkinan: 24 = 16, 25 = 32,. .., 233 ≈ 8,5 miliar. Kemampuan
untuk menggeneralisasi pola yang ditemukan melalui eksperimen menjadi
umum aturan, persamaan, atau hukum dikenal sebagai abstraksi

Contoh Computational Thinking (CT) :

Bagaimanakah membuat “Browniz” yang lezat sebanyak 100 box dengan
efektif dan efesien ?

• Decomposition : Kemampuan memecah data, proses atau masalah (kompleks)
menjadi bagian-bagian yang lebih kecil atau menjadi tugas-tugas yang mudah
dikelola.

Misalnya memecah struktur komponen dasar pembentuk Browniz menjadi
Tepung, Telur, Gula, Mentega, Coklat, Susu, Keju, Backing Powder, Air.

Misalnya memecah proses dasar pembuatan Browniz menjadi Penyiapan Bahan,

Pencampuran Adonan, Pengembangan Adonan (emulsi),

Memasak/Memanggang, Toping/Rias, Packing/Pengepakan

• Pattern Recognition : Kemampuan untuk melihat persamaan atau bahkan
perbedaan pola, tren dan keteraturan dalam data yang nantinya akan digunakan
dalam membuat prediksi dan penyajian data.

. -
Misalnya mengenali pola dan proses pembuatan 1 box kue Browniz yang dimulai
dari tahap Persiapan hingga Packing memerlukan waktu 60 menit dengan
menggunakan 1 unit oven.

60 menit = 1 Box atau 1 jam = 1 Box

• Abstraksi : Melakukan generalisasi dan mengidentifikasi prinsip-prinsip
umum yang menghasilkan pola, tren dan keteraturan tersebut.

Misalnya dengan melihat dan mengidentifikasi pola pembuatan browniz
secara umum. Jika dalam 1 jam dengan 1 unit oven/pemanggang diperoleh
1 box browniz maka perlu 100 jam (4,16 hari) untuk menghasilkan 100 box
browniz. Tentu tidak efektif dan efesien !

Karena proses pembuatan browniz ini merupakan proses yang berulang
maka kita dapat melakukan generalisasi bahwa proses ini tidah harus
menunggu semua proses selesai baru dilakukan dari awal. Dengan kata
lain, saat kue browniz sudah masuk oven, kita dapat melakukan proses
pembuatan adonan kembali tanpa harus menunggu hingga semua proses
dilaksanakan.

Dengan demikian 60 menit >= 3 Box atau 1 jam >= 3 Box

Sehingga untuk menghasilkan 100 box browniz dengan 1 unit oven
diperlukan waktu 33 jam atau 1,3 hari. Pertanyaan selanjutnya bagaimana
jika kita sediakan 2 buah oven, maka jawabnya kita hanya memerlukan
waktu 16,5 jam untuk menghasilkan 100 box Browniz.

Bagaimana bentuk persamaan matematikanya ? Bagaimana nilai ekonomis
dan break even pointnya ? Bagaimana suhu oven yang paling baik ? Bahan
(kimia/alami) pengembang adonan yang paling baik dan efektif ?

• Algorithm Design : Mengembangkan petunjuk pemecahan masalah
yang sama secara step-by-step, langkah demi langkah, tahapan demi

. -
tahapan sehingga orang lain dapat menggunakan langkah/informasi
tersebut untuk menyelesaikan permasalahan yang sama. Misalnya langkah
dan tahapan membuat kue browniz yang paling efektif dan efesien sesuai
dengan pola dan abstraksi sebelumnya hingga tahap packing, diurutkan
secara lengkap, terukur dan kreatif.

Implementasi teknik dekomposisi dengan Robomind

Pada teknik dekomposisi setiap permasalahan yang ada diselesaikan dengan
menggunakan kemmapuan untuk memecahkan data, proses, atau masalah
yang kompleks menjadi bagian yang lebih kecil sehingga mudah untuk
untuk diselesaikan. Implementasi dari teknik dekomposisi misalnya kamu
akan membuatn tulisan E L I menggunakan Robomind. Program yang kamu
buat adalah dengan menggetikkan perintah maju, mundur, belok ke kiri,
atau belok kekanan, smabil mengecat jalur yang dilalui sehingga robot
berhasil menuliskan kata tersebut.

Virtual robotika dengan menggunkan robomind.
RoboMind adalah lingkungan pemrograman sederhana pendidikan dengan
bahasa scripting sendiri yang memungkinkan pemula untuk mempelajari
dasar-dasar ilmu komputer dengan pemrograman robot simulasi. Selain
memperkenalkan teknik pemrograman umum, juga bertujuan untuk
menawarkan wawasan dalam robotika dan kecerdasanbuatan.

RoboMind tersedia sebagai aplikasi yang berdiri sendiri untuk Windows,
Linux dan Mac OS X. Penggunaannya adalah gratis untuk tujuan pribadi dan
pendidikan. Meskipun apa yang menyangkal di situs resmi, ini bukan sebuah
perangkat lunak bebas atau open source: lisensi RoboMind memiliki
beberapa keterbatasan, terutama mengenai penggunaan komersial dan

. -
redistribusi. Ini pertama kali dirilis pada tahun 2005 dan pada awalnya
dikembangkan oleh Arvid Halma, seorang mahasiswa dari University of
Amsterdam pada waktu itu. Sejak 2011 RoboMind diterbitkan oleh Kitchen
Penelitian.

Software ini cocok untuk yang baru belajar pemrograman, karena dalam
software ini, kita bisa mengatur sendiri langkah – per langkah kita untuk
mengatur gerakan robot, dalam hal ini melatih kemampuan kita dalam
penguasaan algoritma dan logika. Selain itu dalam RoboMind ini terdapat
pula beberapa struktur pemrograman seperti halnya bahasa pemrograman
pada umumnya, seperti bentuk IF, LOOPING, dan PROCEDURE.

Di dalam Robomind, kita bisa menggerakkan robot untuk bergerak maju,
mundur, belok kanan, kiri, mewarnai jalan yang dilalui, mencari sebuah
obyek, mengambil sebuah obyek, dan meletakkan obyek melalui perintah –
perintah berbentuk function.

Pemrograman RoboMind sangat interaktif karena menggunakan simulasi
pemrograman robot dengan kecerdasan buatan sederhana. Beberapa
keunggulan dari RoboMind antara lain adalah:

Menggunakan bahasa pemrograman ROBO yang sederhana. contoh
Mudah dipahami bahkan oleh programer pemula.
RoboMind tidak mengganggu sistem komputer.
RoboMind bersifat freeware.
Dapat dijalankan di sistem operasi Windows, Linux, dan Mac OSX.
Simulasi robot yang interaktif seperti sebuah game.
Terdapat beberapa contoh program yang dapat dipakai sebagai
acuan.

. -
Simulasi pemrograman dengan robot dilakukan pada map area yang dapat
dipilih dan bervariasi, sehingga tidak membosankan. Robot dapat
diprogram untuk mengecat, line follower, dan memindahkan benda,
tergantung kreatifitas pemrograman yang dilakukan.

Menjalankan program RoboMind

Pastikan komputer kamu sudah aktif
Klik Start pada Windows
Pilih All Programs
Pilih Robo
Lalu pilih RoboMind

maka akan terlihat lembar kerjanya seperti berikut :

'' failed to upload. Invalid response: Unexpected token U in JSON at position
0

. -

Lembar Kerja RoboMind

Lingkungan pengembangan RoboMind memungkinkan Kamu untuk menulis
program yang akan dilakukan oleh robot simulasi. Ini terdiri dari bagian
berikut:

Script panel

Di area teks ini kamu dapat menuliskan tugas kamu dalam bentuk skrip
yang robot akan tampil.

World panel

Disini kamu melihat keadaan saat ini robot dalam lingkungannya. Karena ini
adalah seluruh lingkungan di mana robot hidup, kita hanya akan
menyebutnya dunia.

. -
Run panel

Setelah memutuskan scriptnya, di sini kamu dapat membiarkan robot
memulai (atau berhenti). Ini juga mungkin untuk menyesuaikan kecepatan
di mana robot beroperasi.

Message panel

Dalam kasus script yang aneh, Kamu akan menerima kesalahan kompilasi di
sini. Ini juga merupakan tempat di mana robot dapat memberitahukan
peristiwa-peristiwa tertentu.

Menu File Robomind

New :Membuka lembar kerja baru
Open : Membuka program Robomind yang sudah pernah dibuat
Save : Menyimpan program
Save as : Menyimpan kembali program dengan nama yang lain
Translate Script : Menerjemahkan bahasa
Open Map : Memilih peta yang tersedia pada Robomind
Setting : Mengatur program Robomind

Menu Edit Robomind

Undo : Kembali ke aksi sebelumnya
Redo : Kembali ke aksi yang sudah di undo
Cut : Memotong
Copy : Menggandakan
Paste : Menyalin
Select all : Memilih semua

. -
Insert : Memasukkan perintah – perintah
Find : Mencari
Find next : Mencari selanjutnya
Replace : Mengganti

Berikut ini beberapa perintah dasar untuk mengatur gerakan si robot.

forward(n) : Memindahkan n langkah maju
backward(n): Memindahkan n langkah mundur
left() : Membelokkan ke kiri 90 derajad
right() : Membelokkan ke kanan 90 derajad
north(n) : Membelokkan ke utara, lalu bergerak maju nlangkah
south(n) : Membelokkan ke selatan, lalu bergerak maju nlangkah
west(n) : Membelokkan ke barat, lalu bergerak maju nlangkah
east(n) : Membelokkan ke timur, lalu bergerak maju nlangkah
Robot juga bisa disuruh mewarnai path yang dilalui, dengan perintah
berikut ini:

paintWhite() : Mewarnai dengan warna putih pada path
paintBlack() : Mewarnai dengan warna hitam pada path
stopPainting() : Menyuruh robot berhenti mewarnai
Selain mewarnai path yang dilalui, si robot juga bisa disuruh mengambil
obyek dan meletakkannya kembali. Berikut ini beberapa perintah untuk
melakukan hal tersebut:

pickUp() : Mengambil obyek yang ada di depannya

putDown() : Meletakkan obyek di depannya

Menu View Robomind

Zoom in : untuk mengecilkan layar peta

. -
Zoom out : untuk membesarkan layar peta
Show grid : untuk menampilkan garis – garis
Show radar : untuk menampilkan arahan letak robot dan peta
Track robot : untuk menampilkan track robot
Create screen dump
Menu Run Robomind

Execute : untuk menjalankan program
Step : untuk mengakhirkan program
Pause : untuk menghentikan sementara
Stop : untuk memberhentikan program
Remote control :

Panah ke atas : untuk mengarahkan robot ke depan / maju

Panah ke bawah : untuk mengarahkan robot ke belakang / mundur

Panah ke kanan : untuk mengarahkan robot ke kanan

Panah ke kiri : untuk mengarahkan robot ke kiri

Reset : untuk mengembalikkan ke tempat semula

. -
Menu Help RoboMind

Help Topic : Petunjuk tentang topik yang ada di RoboMind
RoboMind Online: Menuju website http://www.robomind.net/
About roboMind : Informasi tentang RoboMind (versi, pembuat, tahun
pembuatan, website RoboMind)

Disini kita akan membuat program agar robot mengikuti jalan labirin,
sambil mengecat jalanannya berwana putih dan terakhir menemukan
beacon.

Dengan ketentuan:

– Menggunakan peta maze1.map

– Warnai cat mengikuti jalan labirin dibwah ini yang benar, seperti yang
ditunjukkan digambar dibawah ini

– Pindahkan Beaconnya seperti gambar dibawah ini

Skripnya seperti berikut :

paintWhite()
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
right()
forward(1)

. -
forward(1)
forward(1)
forward(1)
right()
forward(1)
forward(1)
left()
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
left()
forward(1)
forward(1)
left()
forward(1)
forward(1)
right()
forward(1)
forward(1)
left()
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)

. -
forward(1)
right()
forward(1)
forward(1)
right()
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
left()
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
right()
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
forward(1)
right()
forward(1)
forward(1)
left()
forward(1)

. -
forward(1)
left() -
forward(1)
forward(1)
right()
forward(1)
pickUp()
forward(1)
left()
left()
putDown()

Maka akan terlihat seperti tampilan dibawah ini:

. -
KESIMPULAN

Seiring tantangan global, peserta didik perlu memiliki kemampuan berpikir
komputasional dalam menyelesaikan masalah. Untuk itu, guru juga perlu
mempersiapkan diri untuk dapat membelajarkan kemampuan tersebut. Banyak
permasalahan sehari-hari yang dapat atau bahkan perlu diselesaikan
menggunakan konsep berpikir komputasional. Untuk itu, peserta didik perlu
mempelajari konsep berpikir komputasional dengan baik. Guru perlu
menjembatani permasalahan kontekstual dengan peserta didik sehingga mereka
memiliki kemampuan dalam mengaplikasikan konsep yang dipelajari untuk
menyelesaikan permasalahan yang sedang atau dihadapinya kelak.

Kompetensi dalam menyelesaikan persoalan komputasi yang mengandung
struktur data yang lebih kompleks dan berpola melalui Computational Thinking
(KD 3.5 dan 4.5) perlu mulai dibelajarkan dengan memahami konsep
Computational Thinking dan menjelaskan persoalan-persoalan komputasi.
Selanjutnya peserta didik menyelelesaikan persoalan-persoalan komputasi
yang mengandung jejaring, pola, dan algoritmik yang pada akhirnya dapat
digunakan untuk menganalisis persoalan-persoalan komputasi tersebut. Model
pembelajaran yang digunakan dapat menggunakan discovery learning, problem
based learning maupun model lainnya yang dapat memfasilitasi peserta didik
untuk aktif mengonstruksi pengetahuan dan keterampilannya. Peserta didik juga
perlu dibiasakan dalam menghadapi soal-soal bertipe HOTS.

•... ,... Unit Pembelajaran -

PENUTUP

Demikian Unit Pembelajaran Informatika SMP yang berjudul “Berpikir
Komputasional” ini dikembangkan untuk menjadi bahan referensi bagi guru
dalam menyusun rencana dan melaksanakan pembelajaran yang
berorientasi pada Keterampilan Berpikir Tingkat Tinggi, serta dalam
mengembangkan penilaian HOTS. Semoga dapat mencerahkan dan
menambah pengetahuan
guru.

Semoga dengan kehadiran unit pembelajaran ini, dapat menginspirasi
guru dalam mengembangkan unit-unit pembelajaran yang lebih baik dan
lebih sempurna.

hal

. -

TES FORMATIF -

1. Metode yang digunakan dalam membuat nasi goreng harus bisa mengurutkan langkah-
langkah secara logis, berurutan, teratur, mudah, dan rinci mulai dari proses awal
pembuatan sampai dengan proses penyajiannya agar mudah dipahami oleh orang lain.
Hal termasuk termasuk teknik….
a. Decomposition
b. Pattern recognition
c. Abstraction
d. Algorithms
e. Semua benar
Jawaban : d

2. Ketika seseorang sudah terbiasa dengan computational thinking, dampaknya….

a. Menjadi generasi menunduk
b. Penggunaan teknologi total
c. Pola lebih berpikir kritis
d. Selalu meneria apa adanya
e. Tidak melakukan apa-apa
Jawaban : c

3. Pada intinya abtraksi digunakan untuk menganalisis sebuah data dengan menganalisis

sebuah data dengan mengidentifikasi objeknya terlebih dahulu agar informasih yang
didapatkan lebih….
a. Salah
b. Medium
c. Akurat
d. Konsepsi
e. Adaktif
Jawaban : c

. -
4. Teknik kunci yang digunakan untuk memecah masalah yang lebih besar/kompleks
menjadi bagian-bagian yang lebih sederhana disebut….
a. Decomposition
b. Pattern recognition
c. Abstraction
d. Algorithms
e. Worksheet
Jawaban : a
5. Bentuk computational thinking paling awal yaitu….
a. Decomposition
b. Pattern Recognition
c. Abstraction
d. Algorithms
e. Reusable
Jawaban : a
6. Pattern Recognition disebut juga dengan….
a. Dekomposisi
b. Pengenalan pola
c. Abstraction
d. Algorithms
e. Kompleks
Jawaban : b
7. Berpikir komputasional yaitu cara berpikir untuk….
a. Menguraikan masalah
b. Mempersulit masalah
c. Menggunakan berbagai macam akar
d. Mengetahui akar masalah
e. Menggunakan masalah
Jawaban : a
8. Beberapa teknik kunci dalam CT, kecuali…..
a. Flickr
b. Pattern Recognition

. -
c. Abstraction
d. Algorithms
e. Reusable
Jawaban : a
9. Kemampuan pemikiran komputasi yang harus dimiliki seorang siswa, kecuali….
a. Decomposition
b. Pattern Recognition
c. Abstraksi
d. Algorithm Design
e. Confusion
Jawaban : e
10.Keterampilan inti dari sebuah aplikasi dan komputasi yaitu….
a. Komputerisasi
b. Pemikiran komputasi
c. Internet sharing
d. Option internet
e. Penggunaan internet
Jawaban : b

. -

DAFTAR PUSTAKA

1. Akmaluddin Fadhilah. 2019. Computational Thinking di Kehidupan Sehari-
hari di https://medium.com/@akmaluddinfadhilah/computational- thinking-
di-kehidupan-sehari-hari-e3729268f2c1 (di akses 13 Maret
2019).

2. Fathur Rachim. 2015. Computational Thinking = Computer Science++ di
https://www.kompasiana.com/fathur_rachim/55e06cc71593736c0a109
023/computational-thinking-computer-science?page=3 (diakses 12 Maret
2019).

3. Bernas.id. 2017. Bekali Anak dengan Keahlian Abad 21, Berpikir Komputasi di
https://www.bernas.id/50602-bekali-anak-dengan-keahlian-abad-21-
berpikir-komputasi.html (di akses 12 Maret 2019).

4. Lorca Lokassa Sa. 2018. Dasar-dasar Pemikiran Komputasional di
https://webdesign.tutsplus.com/id/articles/the-basics-of-computational-
thinking--cms-30172 (di akses 12 Maret 2019).

5. NBO Bebras Indonesia. 2017. Tantangan Bebras Indonesia 2017 Bahan
belajar Computational Thinking di http://bebras.or.id (diakses 13 Maret
2019

6. TOTOK_YC2TDP. 2019. http://yc2tdp.blogspot.com/2021/04/implementasi-
berfikir-komputasional.html (diakses 11 Juli 2021)