Apa itu Computational Thinking?

HermanAnis.com – Apa itu komputational thinking atau berpikir komputasi? teman-teman pasti pernah mendengat istilah ini! Nah, dalam tulisan ini kami akan membahasnya mulai dari, pengertian, karakteristik, pilar utama dalam CT, contoh penerapan CT, dan bagaimana langkah-langkah dalam berpikir komputasi atau Computational Thinking (CT).

A. Sejarah Computational Thinking

Computational thinking merupakan salah satu skill yang perlu kamu kuasai. Kemampuan ini berkaitan erat dengan problem solving dan menjadi salah satu skill kunci di dunia kerja modern. Olehnya itu, Computational Thinking (CT) telah menjadi elemen terpenting yang harus dikembangkan oleh setiap warga negara dan harus di lakukan sejak dini. Melihat hasil pada tiga edisi terakhir PISA secara mengejutkan bahwa 3 negara teratas selalu dari benua Asia (Cina, Singapura, Jepang).

Setelah di analisis, salah satu perbedaan utama antara sistem pendidikan mereka (3 negara ini  asia) dan negara lain adalah mereka mengajar CT sejak taman kanak-kanak.

Jadi sepertinya pengajaran Computational Thinking bisa menjadi salah satu petunjuk untuk mencapai kesuksesan dalam dunia pendidikan. Hasil penelitian terkait juga menunjukkan temuan bahwa CT dapat meningkatkan keterampilan logis-matematis, penalaran, pemecahan masalah, serta kinerja akademik (Psycharis, 2017).

Selain itu, Scherer (2018) menambahkan bahwa Computational Thinking cocok untuk pemikiran kreatif dan Wong (2020) menunjukkan ada bidang pengetahuan lain yang akan di tingkatkan dengan CT.

Jeanette Wing adalah memperkenalkan istilah Computational thinking pada Maret 2006. Yang mana, computational thinking termasuk penyelesaian masalah, merancang system dan memahami perilaku manusia dengan mengambarkan konsep dasar kedalam computer science.

Pada tahun 2011, Jeannette memperkenalkan definisi baru, yang mana: Computational Thinking adalah proses berpikir yang di perlukan dalam memformulasikan masalah dan solusinya, sehingga solusi tersebut dapat menjadi agen pemroses informasi yang efektif dalam menyelesaikan masalah.

Namun, jika kita melihat kedua tabel 1, orang bisa menemukan cukup menarik bahwa satu negara Eropa, Estonia, telah beringsut dan saat ini mereka berada dalam 5 negara teratas. Yang menimbulkan pertanyaan, bagaimana mereka bisa sampai di sana?

Estonia telah memasukkan dalam sistem pendidikan mereka sebuah program yang di sebut ProgeTiger sejak tahun 2012. Melalui program ini mereka secara transversal memasukkan CT ke dalam kurikulum mereka (HITSA, 2020).

B. Pengertian computational thinking?

Coorp Academy bahkan menyebut, computational thinking akan menjadi salah satu skill vital di proses rekrutmen masa depan. Lalu, apa sebenarnya computational thinking?

Berikut Penjelasannya!

Awal mula CT dalam pendidikan dapat di temukan dengan Wing (2006) yang mendefinisikannya sebagai proses yang “melibatkan pemecahan masalah, merancang sistem, dan memahami perilaku manusia, dengan menggambar pada konsep dasar ilmu komputer”.

Meskipun di kaitkan dengan pemikiran abstrak-matematis dan dengan bidang teknik komputer, hal itu membutuhkan pemikiran pada tingkat abstraksi yang berbeda yang tidak berjalan seiring dengan perangkat elektronik (Wing, 2006; Roig-Vila y Moreno-Isac, 2020).

Wing (2011) menambahkan bahwa CT adalah proses berpikir yang tidak bergantung pada teknologi yang tidak berarti mengetahui cara menggunakan Word atau mengetahui cara memprogram di Java atau Linux. Ini adalah cara berpikir lain yang menggunakan kapasitas berbeda untuk merancang solusi yang dapat di lakukan oleh komputer dan manusia.

Riesco dkk. (2014) menyoroti ide yang sama untuk membedakan antara mengetahui bagaimana menggunakan teknologi dan mengembangkan cara berpikir lain berdasarkan abstraksi.

Namun demikian, 60% peneliti tentang CT menganggap bahwa itu terkait erat dengan pemrograman dan robotika, sedemikian rupa sehingga CT di reduksi menjadi perolehan keterampilan khusus untuk dua bidang pengetahuan ini (Jiménez y Albo, 2021).

Perlu di kemukakan bahwa ide ini sangat berbahaya karena jika kita memperkenalkan CT di sekolah hanya melalui pemrograman atau robotika kita tidak mengajarkan proses kognitif CT kita hanya mengembangkan menghafal karena siswa hanya akan dapat membuat program sederhana sambil mengandalkan bagian dari kode berbeda yang sebelumnya terlihat (Ortega-Ruipérez, 2018).

Oleh karena itu, untuk memasukkan CT dengan benar ke dalam sistem pendidikan, sangat penting untuk memahami bahwa CT tidak sama dengan pemrograman. CT adalah cara berpikir lain, teknologi independen, berdasarkan abstraksi dan pemikiran kritis.

Dengan proses ini Anda memahami bagaimana segala sesuatu bekerja mencari pola umum di semuanya.

Selain itu, ini adalah keterampilan penting untuk hidup di abad XXI tanpa didominasi oleh teknologi. Setiap warga negara harus memiliki kompetensi ini untuk menjadi penghuni masyarakat digital saat ini.

Seandainya kementerian pendidikan masing-masing negara memasukkan CT sebagai kompetensi sebelum semua penduduk tidak akan berjuang dengan teknologi dan akan mendapatkan yang terbaik darinya.

Terlebih lagi, setiap negara dapat meningkatkan yang sudah ada dengan menjadi bagian dari produsen, tidak hanya menjadi konsumen. Untuk memasukkan CT dalam pendidikan, perlu di ketahui bagaimana CT terbentuk, yaitu apa saja komponen-komponennya.

Gouws dkk. (2013) menjelaskan bahwa CT di bentuk oleh: pemikiran algoritmik; penguraian; abstraksi data dan fungsionalitas; generalisasi dan evaluasi.

Kemudian, Zapata-Ros (2015) mengatakan bahwa meningkatkannya CT berimplikasi pada: analisis bottom-up dan topdown; heuristik; berbeda pikiran; kreativitas; penyelesaian masalah; berpikir abstrak; pengulangan; pengulangan; metode dengan pendekatan berurutan: trial-error; metode kolaboratif; pola; sinektik; metakognisi.

Di sisi lain ISTE (International Society for Technology in Education) menganggap bahwa dekomposisi, abstraksi, pengenalan pola dan desain algoritma adalah komponen utama dari CT (Valenzuela, 2020).

Oleh karena itu, dengan mengajarkan 4 komponen ini kami memperkenalkan CT dalam pelajaran kami. Namun, saya percaya bahwa metakognisi harus sama pentingnya dengan yang lain.

Melihat sistem pendidikan Singapura, Estonia dan penelitian lain tentang CT dalam pendidikan (Perez-Martín et al , 2020; Nouri et al, 2020) saya menemukan bahwa tren penerapan CT dalam sistem pendidikan adalah mulai dengan aktivitas tidak terhubung ke aktivitas terpasang hingga mengajar siswa memprogram dalam sistem operasi seperti Python.

Aktivitas unplugged adalah aktivitas yang tidak menggunakan perangkat yang terhubung ke internet. Program CS Di cabut memiliki banyak kegiatan semacam ini.

Contoh lain dari kegiatan unplugged adalah proyek-proyek Singapura: PlayMaker dan Tarian dari Seluruh Dunia (Zapata-Ros, 2018; Ber, 2018). Aktivitas terpasang di sebut sebagai aktivitas yang sangat di perlukan untuk menggunakan perangkat terhubung ke internet seperti komputer atau tablet.

Untuk kegiatan ini di gunakan Scratch, Scratchjr dan App Inventor (Kong, 2019). Selain itu, Hong Kong mulai hari ini mengadakan Computer Science Challenge untuk siswa SD, SMP, dan SMA (Tan, Yu y Lin, 2019)

C. Karakteristik Computational thinking

Karakteristik Computational thinking meliputi hal-hal berikut, tetapi tidak hanya terbatas pada hal-hal berikut ini :

1. Memformulasikan permasalah dengan cara yang mana membuat kita dapat menggunakan computer atau alat lain untuk membantu menyelesaikan.
2. Logika dalam mengelompokkan dan menganalisa data
3. Merepresentasikan data melalui abstraksi seperti model dan simulasi
4. Solusi yang di automatisasi melalui proses berpikir secara algorithmic (sederet langkah-langkah)
5. Identifikasi, Analisa dan mengimplementasikan kemungkinan solusi dengan tujuan memanfaatkan kombinasi langkah-langkah ataupun sumber daya yang paling hemat dan efektif
6. Generalisasi dan pemindahan cara penyelesaian masalah ini dalam masalah yang lebih umum.

D. Pilar dalam Computational Thinking

Berdasarkan penjelasan sebelumnya, Computational Thinking atau CT adalah keterampilan dalam aspek dekomposisi, abstraksi, pengenalan pola, desain algoritme, dan metakognisi yang membantu mencapai keberhasilan suatu sekolah dan peserta didik dapat hidup tanpa kesulitan saat di kelilingi oleh teknologi.

Olehnya itu, secara konsep, terdapat lima pilar dalam computational thinking. Lima pilar tersebut adalah:

1. Dekomposisi dalam CT merupakan cara memecahkan masalah atau sistem kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah di atur.
2. Pengenalan pola dengan mencari persamaan di antara dan di dalam masalah.
3. Abstraksi yang berfokus pada informasi penting saja, mengabaikan detail yang tidak relevan.
4. Desain Algoritma, yaitu mengembangkan solusi langkah demi langkah untuk masalah tersebut, atau aturan yang harus di ikuti untuk menyelesaikan masalah
5. Metakognisi, dapat memantau tahap berfikir individu agar dapat merefleksikan hasil berfikirnya dalam pemecahan masalah sehingga dapat membantunya mengembangkan kemampuan memecahkan masalah.

Perbandingan konsep dan skills dalam berbagai literatur yang di susun oleh team komisi Eropa dapat di lihat dalam gambar di bawah ini.

Kata kunci utama dalam CT adalah abstraksi, algoritma, automatisasi, dekomposisi dan generalisasi. Definisi lengkapnya dapat di lihat dalam gambar di bawah ini.

Metode computational thinking adalah metode yang mana memerlukan Kerjasama tim dalam prosesnya. Sebuah kasus di berikan, di diskusikan bersama-sama dalam kelompok kecil atau besar terkait sudut pandang melihat masalah, kemungkinan – kemungkinan solusi yang dapat di gunakan dan bagaimana proses pembelajaran yang di dapat dalam masalah tersebut.

E. Contoh Penerapan Computational Thinking dalam Kehidupan Sehari-hari

Teman-teman di dunia Pendidikan tentu tidak asing lagi dengan penggunaan sistem pembelajaran berbasis computer, sistem tersebut contoh dari penerapan sistem berpikir komputasional.

Computational Thinking ini dengan mudah di temukan mulai dari penyediaan sistem, pengoperasian, umpan balik dan evaluasinya. Nah, apakah hanya pada aktivitas yang berhubungan dengan computer, yang menggunakan system berpikir komputasional. Jawabnya tidak!

Sesuai dengan definisi dan metodenya, di mana metode Computational Thinking  memerlukan kerjasama tim dalam prosesnya. Sebuah kasus di berikan, di diskusikan bersama-sama dalam kelompok kecil atau besar terkait sudut pandang melihat masalah, kemungkinan – kemungkinan solusi yang dapat di gunakan dan bagaimana proses pembelajaran yang di dapat dalam masalah tersebut.

Maka, sebenarnya selama ini berpikir komputasional telah banyak diterpkan dalam pemecahan masalah sehari hari. Contohnya:

1. Pada bidang teknis misalnya, ketika di sana ada syarat dan ketentuan, SOP (standar operasional) dalam melaksanakan suatu pekerjaan, maka hal tersebut merupakan bentuk nyata dari pemikiran komputasi.
2. Dalam bidang kedokteran misalnya proses operasi yang akan di lakukan oleh dokter kepada pasiennya. Tentu melakukannya di dasarkan atas prosedur standar yang ketat dan terukur. Semua hal yang dapat terjadi pada saat operasi pasti telah di buatkan prosedur yang tindakan yang standar.
3. Dalam bidang transportasi. Terkadang pemerintah melakukan rekayasa lalulintas berdasarkan data yang di miliki.

Baca juga: Penerapan Computational Thinking (CT) dalam Pembelajaran

F. Pemecahan Masalah dalam Computational Thinking

Computational thinking dapat di terapkan dalam banyak pemecahan masalah. Tahapnya yang efisien dan efektif dapat melatih siswa untuk bekerja secara sistematis dan menyeluruh. Problem solving bukanlah hal baru yang selalu di gaungkan dalam dunia pendidikan.

Biasanya, guru akan memberikan masalah dan meminta siswa untuk memecahkannya dengan cara masing-masing. Namun tidak semua siswa mampu memulainya sendiri. Computational thinking dapat menjadi acuan dasar umum yang dapat di gunakan dalam mata pelajaran, bidang, atau permasalahan apa pun.

Sebagai catatan akhir, mengapa problem solving menjadi salah satu kemampuan wajib di abad 21 ini? Kata kuncinya adalah kecepatan. Hari ini semua bidang menuntut suatu hal untuk di lakukan atau di produksi dengan lebih cepat. Jika tidak, kita tidak akan mampu bersaing dengan perkembangan zaman yang memang menjadi jauh lebih cepat pula karena revolusi industri 4.0.

Namun, kecepatan tersebut memberikan dampak negatif pula. Apa? Yakni munculnya banyak masalah. Kulkas yang di produksi zaman dulu jauh lebih awet dan tidak memberikan terlalu banyak masalah bukan? Berbeda dengan kulkas baru yang bisa jadi tiba-tiba rusak dalam 1-2 tahun saja.

Hal tersebut terjadi karena pengerjaannya tidak menggunakan timeline waterfall yang akan secara perlahan meriset, merancang, dan mengetesnya secara menyeluruh terlebih dahulu sebelum di produksi massal.

Hari ini kebanyakan produsen kulkas melakukan timeline SCRUM yang melakukan segalanya dengan lebih cepat karena semua proses di lakukan secara bersamaan. Hasilnya? Produksi jauh lebih cepat, namun permasalahan yang datang juga semakin banyak.

Fenomena tersebut tidak hanya terjadi dalam industri kulkas saja. Bahkan industri militer yang memproduksi pesawat tempur saja mengalami hal yang sama. Inilah mengapa problem solving menjadi kemampuan yang sangat penting untuk melakukan negasi terhadap dampak negatif dari percepatan industri.

G. Langkah-langkah mengembangkan computational thinking

Menurut Towards Data Science, langkah-langkah untuk mengembangkan kemampuan computational thinking, adalah.

1. Spesifikasikan masalahnya

Ketika anda menghadapi masalah, maka mulailah dengan menganalisisnya, menjabarkan dengan tepat, dan kemudian menetapkan kriteria solusinya.

Computational thinking untuk suatu solusi sering kali di mulai dengan memecah masalah kompleks menjadi sub-masalah yang lebih mudah di kelola.

Kamu juga bisa menggunakan pendekatan abstraksi dan pengenalan pola. Biasanya, teknik ini di gunakan dalam membuat model dan simulasi.

2. Gunakan pemikiran yang sistematis

Setelah mengelompokkan masalah sesuai spesifikasi, selanjutnya yang perlu anda lakukan dalam computational thinking adalah menemukan “algoritme”.

Apa itu Algoritme, algoristme adalah urutan Langkah-langkah yang cocok dalam memecahkan masalah menggunakan representasi data yang sesuai.

Proses ini menggunakan pemikiran induktif dan di perlukan untuk mentransfer masalah tertentu ke kelas yang lebih besar dari masalah serupa.

Langkah ini terkadang juga di sebut pemikiran algoritmis. Kamu selanjutnya dapat memecahnya menjadi pendekatan imperatif, seperti prosedural atau modular, dan deklaratif, seperti fungsional, untuk solusi algoritmis.

3. Menerapkan solusi dan melakukan evaluasi

Langkah terakhir adalah, buatlah solusi actual, kemudian lakukan evaluasi dengan sistematis untuk melakukan refleksi.

Pada tahap ini anda dapat melihat apakah solusi dapat di generalisasikan melalui otomatisasi atau kita dapat perluas kepada masalah yang lain.

Dengan demikian sederhananya, Langkah-langkah yang dapat gunakan dalam  menerapkan computational thinking adalah:

1. Mengamati/mengobservasi/mengidentifikasi semua aspek dari masalah yang di hadapi.
2. Menggunakan hasil pengamatan/obeservasi/identifikasi untuk merumusakan sejumlah hipotesis solusi permasalahan.
3. Membuat sejumlah prediksi langkah-langkah berdasarkan hipotesis tersebut.
4. Menguji prediksi melalui ujicoba/eksperimen atau bisa juga melakukan modifikasi terhadap hipotesis agar sesuai.
5. Ulangi langkah 3 dan 4 hingga hipotesis tidak lagi memerlukan modifikasi

Dengan demikian maka dengan computational thinking anda dapat lebih mudah untuk menyelesaikan masalah yang kompleks. Namun, kemampuan ini bukanlah satu-satunya skills yang di butuhkan di dunia kerja.

Ada berbagai skills yang bermanfaat dan di butuhkan untuk menunjang kariermu. Kamu bisa mempelajarinya dengan mengikuti berbagai workshop atau webinar.

Dari semua uraian di atas, sangat jelas bahwa computational thinking  perlu  untuk di masukkan dalam sistem pendidikan sebagai kompetensi baru.

Oleh karena CT adalah kompetensi baru, teknologi-independen yang harus diperoleh setiap warga negara untuk hidup bebas perjuangan dalam masyarakat digital saat ini.

Namun, masih banyak hal tentang CT yang belum di selidiki seperti, bagaimana cara terbaik untuk memperkenalkannya dalam sistem pendidikan?

H. Sumber Rujukan

• HITSA: Information Technology Foundation for Education (2020). ProgeTiger Programme. Recuperado el 5 de noviembre de 2020 de https://www.hitsa.ee/it-education/educational programmes/progetiger
• Jiménez, C. S., y Albo, M. (2021). Pensamiento computacional como una habilidad genérica: una revisión sistemática. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 5(1), 1055-1078. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v5i1.311
• Martínez-García, E. (2021). Computational thinking: the road to success in education. Academia Letters, Article 3973. https://doi.org/10.20935/AL3973
• Lee, C. S., & Chan, P. Y. (2019). Mathematics Learning: Perceptions Toward the Design of a Website Based on a Fun Computational Thinking-Based Knowledge Management Framework. Computational Thinking Education, 183-200. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-13-6528-7
• Nouri, J., Zhang, L., Mannila, L., & Norén, E. (2020). Development of computational thinking, digital competence and 21st century skills when learning programming in K-9. Null,11(1), 1-17. https://doi.org/10.1080/20004508.2019.1627844
• Parameshwaran, D., Sathishkumar, S. & Thiagarajan, T.C. (2021) The impact of socioeconomic and stimulus inequality on human brain physiology. Sci Rep 11, 7439 https://doi.org/10.1038/s41598-021-85236-z
• Pérez-Marín, D., Hijón-Neira, R., Bacelo, A., & Pizarro, C. (2020). Can computational thinking be improved by using a methodology based on metaphors and scratch to teach computer programming to children?. Computers in Human Behavior, 105, 105849. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.12.027
• Roig-Vila, R., & Moreno-Isac, V. (2020). El pensamiento computacional en Educación. Análisis bibliométrico y temático. Revista De Educación a Distancia (RED), 20(63). https://doi.org/10.6018/red.402621
• Tan, C. W., Yu, P. D., & Lin, L. (2019). Teaching Computational Thinking Using Mathematics Gamification in Computer Science Game Tournaments. In Computational Thinking Education 167-181. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-13-6528-7
• Valenzuela, J. (2020) How to develop computational thinkers. ISTE. Recuperado el 26 de febrero del 2021. https://www.iste.org/explore/how-develop-computational-thinkers
• Wong, G., & Cheung, H. (2020). Exploring children’s perceptions of developing twenty-first century skills through computational thinking and programming. Interactive Learning Environments, 28(4), 438-450. https://doi.org/10.1080/10494820.2018.1534245
• Zapata-Ros, M. (2018) Pensamiento computacional en los primeros ciclos educativos, un pensamiento computacional desenchufado (I1). Blog RED de Hypotheses. El aprendizaje en la Sociedad del Conocimiento. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.12945.48481

Demikian semoga bermanfaat
salam sehat