Jelaskan alasan mengapa kita harus mempelajari algoritma sebelum membuat sebuah program

Mengapa Penggunaan Algoritma sangat penting dalam penyelesaian masalah dengan cara computational thinking?

Jelaskan alasan mengapa kita harus mempelajari algoritma sebelum membuat sebuah program

Algoritma merupakan tahapan terakhir dalam penyelesaian masalah dengan computational thinking, Saking pentingnya jika seseorang tak mampu menyusun algoritma dengan baik tidak akan menyelesaikan masalah yang dihadapinya, Lantas mengapa ?

Pengenalan

Pertama tama kita harus tahu terlebih dahulu apa itu algoritma. Menurut Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein Algortima adalah Langkah Komputasi yang telah terdefinisi dengan baik yang mempunyai nilai di input, langkah , hingga outputnya. Mempunyai algoritma yang baik sangatlah penting dalam penyelesaian masalah computational thinking. Algoritma yang baik ialah algoritma yang menyelesaikan masalah secara efektif dan efesien. Lalu kenapa pembuatan algoritma sangatlah vital kedudukannya dalam komputasional thinking ?

Pentingnya Algoritma

Ketika kamu ingin berangkat ke sekolah kamu secara tidak langsung menyusun sebuah algoritma. Dalam software terdapat sebuah algoritma agar software tersebut bisa menyelesaikan sebuah permasalahan. Begitu juga dalam komputasional thinking,

Algoritma termasuk langkah komputasional thinking tahap terakhir setelah Dekomposisi , Pattern Recognition dan Abstraksi. Penyusunan Algoritma yang efektif dan efisien dapat mempercepat sebuah aplikasi tersebut bekerja. Hal tersebut tentu berdampak dalam penyelesaian masalah oleh aplikasi tersebut. Sebagai Contoh ketika kita akan berangkat kuliah, Akan lebih efektif bagi kita jika makan terlebih dahulu lalu mandi, karena kita tidak perlu ke kamar mandi dua kali. Sama halnya ketika kita melakukan penyelesaian computational thinking, ketika algoritma kita tak bertele tele dan runtun maka sebuah masalah akan lebih mudah untuk diselesaikan.

Penyelesaian masalah dengan menggunakan metode algoritma masuk ke dalam Computational Thinking (CT). Computational Thinking adalah berpikir secara komputasi atau dapat diartikan sebagai penyelesaian masalah dengan melibatkan teknik yang digunakan oleh software dalam penulisan program. Berpikir komputasi tidak berarti berpikir seperti komputer, melainkan berpikir tentang komputasi di mana sesorang dituntut untuk memformulasikan masalah dalam bentuk masalah komputasi dan menyusun solusi komputasi yang baik (dalam bentuk algoritma) atau menjelaskan mengapa tidak ditemukan solusi yang sesuai. Computational Thinking memiliki 4 unsur yaitu, menyelesaikan masalah dengan cara dekomposis, dengan cara abstraksi, dengan cara pola, dan yang terakhir dengan cara menerapkan algoritma.

Algoritma merupakan salah satu metode yang penting dalam Computational Thinking. Hal itu dapat terjadi karena algoritma memiliki pengertian, urutan, langkah-langkah, tahapan-tahapan yang dapat dilakukan untuk menyelesaikan suatu masalah secara berurutan. Hampir semua masalah dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma, dari masalah pemrograman komputer sampai masalah-masalah yang kita hadapi setiap harinya. Penyajian algoritma dapat dibedakan menjadi dua secara garis besar yaitu dengan pseudocode dan flowchart. Pseudocode adalah penyelesaian dengan menggunakan kode-kode perograman, sedangkan flowchart dengan cara gambar atau bagan.

Sebelum melakukan metode algoritma untuk menyelesaikan masalah, kita harus mengerti dan memahami apa masalah yang ingin kita pecahkan. Sedetail mungkin kita harus mengetahui masalah tersebut, agar memudahkan saat melakukan metode algoritma. Dengan menyelesaikan masalah menggunakan algoritma, sebesar apapun masalah yang dihadapi akan lebih mudah untuk diselesaikan. Karena dengan menggunakan metode ini, masalah akan dipecahkan secara terurut, tertahap dan lengkap satu-persatu tidak ada langkah yang tertinggal. Karena itulah algoritma sangat penting untuk menjadi bagian atau unsur yang ada pada Computational Thinking.

SUMBER:
http://www.bbc.co.uk/education/guides/zpp49j6/revision 2

Algoritma itu adalah alur atau langkah-langkah yang disusun secara tertulis, sistematis juga berurutan yang digunakan untuk menyelesaikan masalah. Bisa juga algoritma tersusun secara tidak sengaja. Setiap jam bahkan setiap menit pun manusia bisa membuat satu algoritma tanpa disusun terlebih dahulu.

Kenapa algoritma sangat penting? Karena, jika kita memecahkan masalah dengan asal-asalan tanpa langkah-langkah (algoritma) yang tepat, maka sudah dipastikan masalah tersebut akan berantakan karena tidak tersusun dengan rapi. Misalnya kita ingin membuat kue, maka cara yang paling efektif dan efesien sesuai dengan pola dan abstraksi sebelumnya hingga tahap packing, diurutkan secara lengkap, terukur dan kreatif. Dan masih banyak permasalahan dalam kehidupan sehari-hari yang dapat di pecahkan dengann algoritma. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah algoritma sangatlah penting, jika tidak ada algoritma mungkin masalah bisa diselesaikan tapi bisa juga cara menyelesaikannyalah yang akan rumit.

SUMBER :

Berpikir komputasi (Computational Thinking) adalah sebuah metoda pemecahan masalah dengan mengaplikasikan/melibatkan teknik yang digunakan oleh software engineer dalam menulis program.

Berpikir komputasi tidak berarti berpikir seperti komputer, melainkan berpikir tentang komputasi di mana sesorang dituntut untuk memformulasikan masalah dalam bentuk masalah komputasi dan menyusun solusi komputasi yang baik (dalam bentuk algoritma) atau menjelaskan mengapa tidak ditemukan solusi yang sesuai.

Apa yang dimaksud dengan 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, 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 9 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 segmen 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 kompleks menjadi langkah-langkah kecil, mengatur dan membuat serangkaian langkah untuk memberikan solusi, dan membangun representasi data melalui simulasi .

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.
    Mampu melakukan generalisasi solusi untuk berbagai masalah yang berbeda.

source:

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

Apa Computational Thinking (CT) itu sendiri?

Awalnya banyak yang bertanya apakah computational thinking itu sama dengan learn a programming, dengan begitu kita jelaskan terlebih dahulu apa computational thinking yang diperlukan banyak orang dalam memecahkan berbagai masalah. Computational thinking seharusnya dijadikan sebagai sebuah pembelajaran dalam Pendidikan karena sangat diperlukan kedepannya.

CT adalah metode berpikir yang dipakai programmer ketika menulis program atau dapat kita sebut dengan berpikir secara komputer, yaitu kita ibaratkan pikiran kita, kita jalankan layaknya komputer dengan banyak hal untuk mendapatkan hasil/keputusan maupun perkiraan yang tepat,efisien maupun efektif nantinya. Tapi lebih jelasnya dalam CT kita dituntut memahami sebuah masalah, persoalan dan lakukan sebuah solusi.

Computational Thinking for Educators

Ada Beberapa metode computational thinking dalam memecahkan masalah, antara lain :

  1. Decomposition : Memecah-mecah masalah menjadi lebih kecil dan sampai ke pokok sebuah masalah hingga kita menyelesaikan suatu masalah tersebut dapat menyelesaikannya satu persatu dan mengidentifikasi perbagian darimana masalah itu datang.
  2. Pattern Recognition : Mencari pola, biasanya didalam sebuah masalah terdapat pola pola tertentu untuk memecahkannya disitu kita dituntut mengetahui sendiri bagaimana pola tersebut.
  3. Abstraksi : Melakukan generalisasi dan mengidentifikasi prinsip-prinsip umum yang menghasilkan pola, tren dan keteraturan tersebut. Biasanya dengan melihat karakteristik umum dan juga membuat model suatu penyelesaian.
  4. Algorithm : 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.

Seseorang dikatakan sudah berpikir secara Computational Thinking jika pada penerapan kehidupan sehari hari sudah bisa menerapkan metode computational thinking dalam memecahkan masalah. Contohnya : dalam hal prakiraan cuaca, jika orang sekarang tinggal dijaman dahulu maka orang itu dikatakan hebat atau dewa karena bisa memprediksi kondisi cuaca, tetapi bukanlah memprediksi dengan asal tetapi orang tersebut telah menggunakan pola dalam memikirkan dan menghitung prakiraan tersebut sehingga kurang lebih hasil akhir dalam masalah tersebut bisa terselesaikan dengan mendekati benar. Begitu juga dengan banyak hal didunia ini, mengandung pola tersendiri tanpa kita sadari. Karena yang tidak tampak itu sebenarnya tampak tergantung kita melihat dari sudut pandan mana.

Ada juga beberapa Karakteristik orang yang sudah berpikir secara CT, antara lain:

  • Mampu memberikan pemecahan masalah.
  • Mampu mengorganisasi dan menganalisa data.
  • Mampu melakukan representasi data melalui abstraksi dengan suatu model atau simulasi.
  • Mampu melakukan otomatisasi solusi melalui cara berpikir
  • Mampu melakukan identifikasi, analisa dan implementasi solusi dengan berbagai kombinasi langkah / cara dan sumber dayayang efisien dan efektif.
  • Mampu melakukan generalisasi solusi untuk berbagai masalah yang berbeda.

Referensi :

Sebelum mengetahi apakah seseorang telah berpikiran secara computational thinking, kita harus mengetahui terlebih dahulu tentang pengertian computational thinking itu sendiri. Computational thinking adalah metode berpikir yang dipakai programmer ketika menulis program. Seperti yang kita ketahui, saat programmer menulis program, tentu dengan menggunakan langkah-langkah dan pengerjaannya pun step by step. Prosesnya runtut dan mengutamakan logika.

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

Ada beberapa methode dalam computational thinking, diantaranya adalah: Decompotition, Pattern Recognition, Abstraksi dan Algorithm Design

Jadi seseorang dapat dikatakan telah berpikir secara computational thinking jika:

  1. Yang pertama dia memiliki 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.
  2. Yang kedua yaitu memiliki 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.
  3. Yang ketiga yaitu dapat 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.
  4. Yang keempat yaitu dapat 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.

What is Computational Thinking

Computational thinking bukanlah kita berpikir sama seperti komputer. Tetapi berpikir tentang bagaimana kita menyelesaikan suatu masalah dengan cara seperti komputer menyelesaikan masalahnya. Cara menyelesaikan masalah tersebut yaitu secara sistematis. Terdapat langkah-langkah tertentu.

Sekarang setelah kita mengetahui makna computational thingking, lantas apakah selama ini kita telah berpikir secara demikian? Untuk menegetahuinya kita dapat melihatnya melalui cara/proses computational thinking menyelesaikan suatu masalah, yaitu:

  1. Dekomposisi
    Dekomposisi sendiri adalah suatu proses dalam computational thingking yang berfungsi untuk membagi masalah-masalah dalam lingkup yang lebih kecil/spesifik. Dekomposisi dilakukan untuk membantu kita untuk memecahkan suatu masalah yang kompleks karena dengan membagi-bagi maslah sesuai ruang lingkupnya kita dapat menegtahui asal sumber maslah sehingga dapat lebih mudah untuk menganalisa suatu alternatif dari masalah tersebut.
  2. Pengenalan pola
    Maksud dari pengenalan pola yaitu proses untuk mengenali pola/kesamaan umum dari masalah-masalah lain yang serupa dengan maslah telah ditemukan dari proses dekomposisi, pengenalan pola ini akan membantu kita dalam menentukan alternatif-alternatif penyelesaian dari masalah yang dihadapi tersebut karena ada contoh masalah yang telah diselesaikan. Cotoh jika masalahnya adalah harga saham di suatu perusahaan maka kita dapat melihat polanya dengan mengenal pola-pola penjualan saham. Karena dengan begitu kita dapat mengetahui bagiamana naik turunnya harga saham serta perkembangan harga saham dalam dunia bisnis.
  3. Generalisasi pola dan abstraksi
    Setelah kita menemukan pola dari masalah tersebut selanjutnya adalah mmembuat kesimpulan dari pola-pola masalah yang telah dikenali. Sehingga kita dapat menyaring informasi yang dibutuhkan dan menarik generalisasi dari informasi tersebut. Informasi tersebut dapat digunakan sebagai pedoman untuk menyelesaikan masalah yang ada.
  4. Perancangan algoritma
    Perancangan algoritma adalah penyusunan langkah-langkah penyelesaian untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi tersebut. Contohnya sederhana dari perancangan algoritma membuat kopi susu, dimulai dari mempersiapkan alat dan bahan yang diperlukan seperti air panas, cangkir, sendok, kopi . langkah selanjutnya adalah mencampur kopi, gula dan susu, dengan air panas kemudian mengaduk hingga tercampur rata dan yang terkhir adalah menghidangkannya.

Setelah mengetahui bagaimana proses suatu komputer dalam meyelesaikan masalahnya, sekarang bandingkanlah dengan cara Anda dalam menyelesaikan suatu masalah. Apakah cara/ langkah-langkah Anda sama? Bila iya maka Anda telah berpikir secara komputasional.

sumber:

  • https://community.computingatschool.org.uk/files/8221/original.pdf 14
  • Computational Thinkingmerupakan cara berpikir dengan memecah-mecah masalah menjadi bagian yang lebih kecil hingga menemukan akar dari pemikiran tersebut. Lalu, akar dari apa yang kita pikirkan tersebut kita proses untuk menemukan bagaimana pola-pola dari pemikiran tersebut. Selanjutnya, berupa abstraksi dari pemikirannya dan menemukan algoritma atau langkah apa saja untuk menyelesaikan atau menghasilkan kesimpulan dari masalah tersebut.
  • Dalam kasus mengerjakan tugas dari dosen yang begitu banyak, kita dapat menggunakan metode berpikir komputasi. Lalu bagaimana caranya?

  • Pertama,kita masuk pada tahap Decomposition (dekomposisi), yaitu kemampuan untuk memecah tugas (masalah) kompleks menjadi tugas-tugas kecil yang lebih rinci. Misalnya dengan membagi tugas-tugas tersebut berdasarkan tingkat kesulitannya. Setiap orang memiliki ukuran tingkat kesulitan berbeda-beda dalam menentukan mana tugas yang susah dan mana yang dianggap mudah. Ada yang jago dalam matematika, disisi lain lemah dalam sejarah. Setiap orang memiliki kriteria masing masing.
  • Kedua,Pattern Recognition (Pengenalan pola), yaitu kemampuan untuk mengenal kesamaan atau perbedaan umum yang nantinya akan membantu dalam membuat prediksi. Bisa diibaratkan seperti membuat outline dari tugas yang ingin dikerjakan terlebih dahulu. Setelah membagi bagi tugas berdasarkan tingkat kesulitannya, kita dapat menentukan pola pengerjaan tugas yang menumpuk tersebut. Seperti mengerjakan terlebih dahulu tugas yang dianggap mudah. Dan, ketika tugas yang mudah selesai, baru menginjak ke tugas dengan tingkat kesulitan yang lebih tinggi.
  • Ketiga,abstraksi yaitu kemampuan menyaring informasi yang tidak dibutuhkan dan menarik generalisasi dari informasi yang dibutuhkan. Dalam pengerjaan tugas, mencari informasi tentang jawaban membutuhkan perhatian yang lebih. Karena jawaban dari tugas tugas tersebut harus dapat dipertanggung jawabkan dan memiliki sumber yang terpercaya. Jangan asal plagiat, salah mencantumkan referensi, dan kesalahan kesalahan umum yang biasanya terjadi.
  • Yang keempat,perancangan algoritma adalah kemampuan untuk menyusun langkah-langkah penyelesaian masalah. Setiap tugas pastinya memiliki deadline, ada yang harus dikumpulkan dalam waktu dekat, ada yang masih memiliki banyak waktu untuk dikerjakan. Langkah yang paling efektif dalam pengerjaan tugas adalah mengerjakan terlebih dahulu tugas yang mendekati deadline. Kita tidak mungkin mengerjakan tugas yang masih memiliki deadline satu bulan lagi ketika kita memiliki tugas yang harus dukumpulkan minggu depan. Sebisa mungkin secepatnya mengerjakan tugas dan selesai sebelum hari pengumpulan. Dan juga agar tugas lain dapat segera dikerjakan.

  • Salah satu hal menarik tentang belajar Ilmu komputer adalah Anda belajar cara berpikirdan pemecahan masalah yang baru dan mendasar; cara berpikir yang penting di abad 21. Ini disebut “Computational Thinking” dan gagasan bahwa ini adalah salah satu keuntungan besar dalam mempelajari ilmu komputer, apa pun karir utama Anda, yang menyebabkan kegemparan besar. Beberapa bahkan mengklaim itu harus ditambahkan ke membaca, menulis dan aritmatika sebagai kemampuan inti yang setiap orang harus belajar.
  • Jadi apa itu Computational Thinking? Computational Thinking itu adalah kumpulan beragam keterampilan yang harus dilakukan dengan pemecahan masalah yang dihasilkan dari mempelajari sifat perhitungan. Ini mencakup beberapa keterampilan yang sangat penting yang kebanyakan mata pelajaran membantu berkembang, seperti kreativitas, kemampuan untuk menjelaskan dan kerja tim. Ini juga terdiri dari beberapa keterampilan pemecahan masalah yang sangat spesifik seperti kemampuan berpikirlogis, algoritmik dan rekursif. Ini juga tentang pemahaman orang.
  • Computational thinkingbisa kita terapkan dalam kehidupan sehari-hari, seperti contohnya bagi para mahasiswa bisa menerapkan computational thinking untuk mengerjakan tugas-tugas dari para dosen agar mengerjakan tugasnya lebih efisien dan efektif. Tahap-tahapnya adalah sebagai berikut :
  • Decomposition
    Pertama-tama adalah kemampuan memecah data, proses atau masalah (kompleks) menjadi bagian-bagian yang lebih kecil atau menjadi tugas-tugas yang mudah dikelola. Misalnya memecah tugas-tugas tersebut berdasarkan dengan deadline ataupun tenggat waktu yang telah diberikan oleh para dosen. Agar pekerjaan tidak menumpuk dan tidak lewat deadline ataupun tenggat waktu pengumpulan, maka kita kerjakan terlebih dahulu tugas yang sudah dekat dengan waktu pengumpulannya tersebut, setelah itu baru mengerjakan tugas lainnya.
  • Pattern Recognition
    Kedua adalah kemampuan untuk melihat persamaan atau bahkan perbedaan pola, tren dan keteraturan dalam data yang nantinya akan digunakan dalam membuat prediksi dan penyajian data. Misalnya jika diamati dengan cermat dan teliti dalam soal-soal latihan ataupun tugas yang telah diberikan sebelumnya kalau diperhatikan soal-soal tersebut memiliki pola tersendiri. Dari hal tersebut kita akan bisa memprediksi sekiranya outline untuk tugas ataupun soal latihan yang akan datang.
  • Pattern Generalitation dan Abstraction
    Ketiga adalah melakukan generalisasi dan mengidentifikasi prinsip-prinsip umum yang menghasilkan pola, tren dan keteraturan tersebut. Misalnya jika kita ingin ingin mencari jawaban untuk tugas dari internet, maka kita sebagai mahasiswa harus pintar-pintar memilih informasi yang benar.
  • Algorithm Design
    Yang terakhir adalah algorithm design, yaitu kemampuan untuk mengembangkan langkah-langkah strategiuntuk menyelesaikan sebuah masalah. Algorithm Design biasanya berkaitan dengan dekomposisi dari masalah dan identifikasi pola yang membantu untuk memecahkan masalah. Seperti contohnya karena setiap tugas memiliki deadline ataupun tenggat waktu pengumpulan yang berbeda-beda maka sebisa mungkin kerjakan yang tenggat waktunya lebih dekat, dan karena sebelumnya kita telah mencermati pola latihan-latihan sebelumnya maka seharusnya pengerjaan tugas pun akan lebih lancar.