Di zaman sekarang ini kita sering menggunakan teknologi komputer yang dapat menjalankan tugas dan proses komputasi yang memudahkan hidup kita. Tapi sebenarnya bagaimana komputer itu bisa bekerja dan seakan-akan berpikir untuk menyelesaikan masalah kita ?. Maka dari itu disini saya akan membahas soal Computational Thinking atau berpikir komputasi yang nantinya dapat kita terapkan dalam kehidupan kita untuk memecahkan suatu tugas atau masalah dengan cara yang lebih efisien dan efektif. Kita akan memahami Computational Thinking itu apa, bagaimana tahapannya, perannya dalam kehidupan, Kelebihannya, Karakteristiknya, dan seberapa penting Computational thinking.
A. Definisi Computational Thinking
Computational thinking atau berpikir komputasi adalah suatu cara berpikir untuk memecahkan suatu masalah yang meniru proses yang dilakukan oleh programmer komputer saat menulis program dan algoritma komputer. Dengan computational thinking, masalah akan dipecahkan menjadi bagian-bagian kecil dan sesederhana mungkin agar mudah dipahami komputer dan manusia. Setelah itu solusi akan dikembangkan sehingga dapat menyelesaikan setiap masalah dalam istilah yang dapat dipahami oleh setiap orang.
B. Berpikir Secara Komputasi
Berpikir secara komputasi bukanlah pemrograman. Itu bahkan tidak berpikir seperti komputer, karena komputer tidak, dan tidak bisa berpikir. Sederhananya, pemrograman memberi tahu komputer apa yang harus dilakukan dan bagaimana melakukannya. Pemikiran komputasi memungkinkan Anda mengetahui dengan tepat apa yang harus dilakukan komputer. Jadi dengan cara sistematis kita dapat menetukan langkah terbaik yang dapat kita lakukan demi mencapai tujuan dengan efektif dan efisien. Contohnya seperti memilih transportasi terbaik untuk pulang, tranportasi mana yang akan anda gunakan berdasarkan keadaan anda saat itu, apakah anda mencari yang cepat atau mencari yang termurah. Dalam prosesnya tentu ada langkah-langkah yang dilakukan seperti membandingkan harga dan kecepatan mode transportasi yang satu dengan yang lainnya. Maka dari itu anda dapat menggunakan konsep computational thinking untuk menentukan hasil akhirnya.
C. Perbedaan Computational Thinking dan Computer Science
Ilmu komputer adalah bidang studi dan praktik yang luas, dan mencakup serangkaian disiplin ilmu terkait komputer yang berbeda, seperti komputasi, otomasi, dan teknologi informasi. Sedangkan pemikiran komputasi adalah metode pemecahan masalah yang dibuat dan digunakan oleh ilmuwan komputer – tetapi juga dapat diaplikasikan di luar bidang ilmu komputer.
D. Alasan Computational Thinking itu Penting
Computational thinking sangat penting dan dapat diterapkan secara luas dalam berbagai bidang, tidak hanya sebatas menyelasaikan masalah yang berkaitan dengan komputer dan programming saja. Karena pada dasar nya computational thinking adalah teknik atau metode pemecahan masalah dengan identifikasi dan langkah yang sistematis. Computational thinking dapat diterapkan dalam pemecahan masalah dalam kehidupan sehari-hari bahkan sampai ke pekerjaan dan industri. Misalnya, dari barang konsumen, pasar bisnis dan keuangan, energi, pariwisata, dan suatu pelayanan publik seperti Pendidikan, kesehatan, ketertiban, hukum.
Penggunaan dari Computional Thinking ini menjadi sebuah skill yang sangat bermanfaat untuk dapat diterapkan dalam berbagai lini seperti pelayanan publik dan komersial bisnis. Karena tidak semua masalah dapat diselesaikan oleh sistem atau komputer, tapi jika kita menggunakan Computational Thinking dalam tiap masalah, pasti kita dapat menemukan solusi untuk masalah tersebut.
E. Kelebihan Computational Thinking
Teknik berpikir ini tentu memiliki beberapa kelebihan ketika kita menerapkan nya dengan baik, antara lain :
- Kita dapat memecahkan masalah sekompleks apapun dengan sesederhana mungkin dan efisien.
- Cara berpikir kita bisa terlatih untk berpikir secara lebih terstruktur, kreatif, dan logis.
- Kita dapat memecah atau membagi masalah menjadi bagian-bagian yang lebih sederhana agar lebih mudah untuk mencari solusinya.
F. 4 Tahapan Penting Dalam Computational Thinking
Computational thinking memiliki empat karakteristik atau teknik dasar, antara lain :
- Decomposition (Dekomposisi)
Tahap pertama adalah decompotition, pada tahap ini masalah akan dipecah atau dibai menjadi banyak bagian yang lebih kecil dan sederhana sehingga mudah dikelola. Jika masalah terlalu rumit, maka komponen nya dapat dipecah lagi sampai ke titik yang paling sederhana. Bagian-bagian dari masalah tadi dapat kita cari solusinya satu per satu, dan solusi tersebut dapat dikembangkan nantinya.
- Pattern recognition (Pengenalan pola)
Tahap selanjutnya adalah pattern recognition, pada tahap ini kita mengindentifikasi kesamaan pada tiap bagian masalah dan mengetahui pola tertentu yang ada dalam masalah yang sedang diselesaikan.
- Abstraction (Abstraksi)
Tahap selanjutnya adalah abstraction atau dikenal juga sebagai generalisasi, pada tahap ini kita menggeneralisasi dan mengidentifikasi informasi. Kita hanya fokus pada informasi dan elemen paling penting dari masalah, dan mengabaikan hal lain terutama detail yang tidak relevan atau tidak perlu.
- Algorithm (Algoritma)
Tahap terakhir adalah pembuatan algoritma, pada tahap ini dengan informasi yang sudah didapatkan pada tahap-tahap sebelumnya, kita akan mengembangkan solusi langkah demi langkah. Akan dibuat daftar intruksi beserta aturan-aturan nya agar masalah dapat diselesaikan secara efektif dan efisien.
G. Penerapan Computational Thinking
Computational thinking memiliki beberapa kegunaan dan penerapan dalam banyak bidang untuk memecahkan masalah. Terdapat sejumlah langkah yang harus dilakukan diantaranya :
- Perincian masalah
Langkah pertama yang harus dilakukan adalah menganalisis masalah, lalu jabarkan masalah dengan tepat, benar, dan sesuaikan kriteria solusi dari masalah. Langkah ini dapat dilakukan dengan cara membagi masalah menjadi sub masalah yang lebih sederhana. Lalu dari titik itu kita bisa mendapat penyelesaian sementara untuk masalah kita.
- Memikirkan algoritma yang sistematis
Langkah yang dilakukan setelah nya adalah kita perlu menentukan algoritma yang sesuai dengan masalah kita. Algortima yang dimaksudkan pada langkah ini adalah langkah demi langkah yang dilakukan untuk memecahkan masalah sesuai dengan data yang sudah didapat sebelumnya.
- Implementasi, solusi, dan evaluasi
Pada langkah terakhir ini kita akan membuat solusi dari masalah kita, dan kita pun perlu mengevalusi solusi kita secara sistematis untuk menguji kebenaran dan juga efisiensi dari solusi kita. Lakukan terus evaluasi dan modifikasi terhadap solusi sampai ke titik optimum dimana solusi sudah efektif dan hasilnya tepat sesuai dengan keinginan kita.
H. Karakteristik Computational Thinking
Keahlian computational thinking pada seseorang yang dicirikan dan memiliki beberapa karateristik yaitu :
- Mampu menggeneralisasi solusi untuk masalah yang berbeda-beda.
- Dapat melakukan pengelompokkan dan analisis pada suatu data.
- Mampu memanfaatkan perangkat digital atau komputer untuk merumuskan dan memecahakn suatu masalah.
- Mmapi menggunakan simulasi atau model untuk mempresentasikan data yang abstrak.
- Melalui cara dan tahap yang efisien, mampu menganalisis solusi.
I. Contoh Computational Thinking
Computational thinking tidak hanya digunakan untuk masalah yang berkaitan dengan komputer atau teknologi saja, tapi bisa diimplementasikan dalam kehidupan sehari-sehari. Contohnya sebagai berikut :
- Menggunakan algoritma untuk menemukan rute terbaik antara dua tempat berdasarkan lalu lintas dan faktor lain seperti konstruksi atau pentupan jalan.
- Siswa menggunakan keterampilan berpikir komputasional saat memutuskan apakah akan merencanakan aktivitas berdasarkan prediksi cuaca di aplikasi.
- Mengikuti resep untuk membuat kue adalah contoh algoritma.
- Merencanakan pengeluaran berdasarkan apa yang kamu butuhkan dan kamu inginkan pada setiap hal.
J. Kesimpulan
Jadi, demikianlah pembahasan terkait computational thinking. Computational thinking tidak terbatas pada bidang ilmu komputer saja melainkan adalah sebuah metode atau teknik berpikir yang efisien untuk menyelesaikan masalah yang kompleks. Computational thinking merupakan skill yang sangat dibutuhkan pada era modern ini, apalagi kita ada dalam era revolusi industry 4.0. Computational thinking perlu diajarkan sedini mungkin agar skill tersebut dapat terasah sedikit demi sedikit, karena untuk berpikir secara komputasi tidak lah instan. Butuh pengulangan, pengalaman, dan melewati banyak kegagalan serta evaluasi untuk mencapai skill computational thinking yang optimum.