P-ISSN: 2614-3038 Volume 07, Nomor 03, Agustus-November 2023, pp. 3067-3082
Analisis Kemampuan Berpikir Komputasi Ditinjau dari Kemandirian Belajar Siswa Kelas X SMK
Firni Nuraini 1  , Nur Agustiani 2 , Yanti Mulyanti 3
1, 2, 3 Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Muhammadiyah Sukabumi Jl. R. Syamsudin, S.H. No. 50, Sukabumi, Indonesia firninuraini114@ummi.ac.id

## Abstract
Computational  thinking  skills  are  a  series  of  patterns  of  a  person's  thinking  in  solving  problems  by  using  a systematic  process  and  based  on  the  data  that  has  been  found  to  achieve  the  goal  of  getting  the  maximum solution. The research conducted aims to describe students' abilities, namely computational thinking assessed from high, medium, and low learning independence. In this study, the method used was a case study with a qualitative descriptive type at SMK Pembangunan Cibadak Class X OTKP. The research subjects included 6 people from class X OTKP where every two subjects represented each category. The instruments used were questionnaires,  tests,  interviews  and  documentation  while  the  techniques  in  data  collection  were questionnaires,  tests,  interviews  and  documentation.  The  triangulation  used  is  technical  triangulation.  The results that have been obtained in this study are subjects with low learning independence categories that only fulfill  one  indicator,  namely  decomposition.  Then  the  subject  with  the  moderate  learning  independence category only  two  indicators were  met,  namely  decomposition  and pattern recognition. Meanwhile,  subjects with high learning independence categories can fulfill all existing indicators Keywords: Computational thinking ability, learning independence

## Abstrak
Keterampilan  berpikir  komputasi  adalah  rangkaian  pola  seseorang  dalam  berpikir  dalam  memecahkan permasalahan  dengan  penggunaan  proses  yang  sistematis  serta  didasari  data  yang  telah  didapati  untuk mencapai  tujuan  dalam  mendapatkan  pemecahan  maksimal.  Penelitian  yang  dilakukan  bertujuan mendeskripsikan kemampuan siswa yaitu berpikir komputasi yang ditintaju dari tinggi, sedang, dan rendahnya kemandirian  belajar.  Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  yaitu  studi  kasus  dengan  jenis  deskriptif kualitatif  di  SMK  Pembangunan  Cibadak  Kelas  X  OTKP.  Subyek  penelitian  meliputi  6  orang  dari  kelas  X OTKP  dimana  setiap  dua  subjek  mewakili  setiap  kategori.  Instrument  yang  digunakan  yaitu  angket,  tes, wawancara,  dan  dokumentasi  sedangkan  teknik  dalam  pengumpulan  data  yaitu  angket,  tes,  wawancara,  dan dokumentasi.  Triangulasi  yang  digunakan  meripakan  triangulasi  teknik.  Hasil  yang  telah  didapatkan  dalam penelitian yaitu subjek dengan kategori kemandirian belajar yang rendah hanya memenuhi satu indicator yaitu dekomposisi.  Kemudian  subjek  dengan  kategori  kemandirian  belajar  sedang  hanya  dua  indicator  yang terpenuhi  yaitu  dekomposisi  dan  pengenalan  pola.  Sedangkan  subjek  dengan  kategori  kemandirian  belajar tinggi dapat memenuhi semua indicator yang ada.
Kata Kunci : Kemampuan berpikir komputasi, kemandirian belajar
Copyright (c) 2023 Firni Nuraini, Nur Agustiani, Yanti Mulyanti  Corresponding author: Firni Nuraini Email Address: firninuraini114@ummi.ac.id (Kp. Cicareuh, Cikidang-Sukabumi) Received 03 July 2023, Accepted 31 August 2023, Published 29 October 2023 DoI : https://doi.org/10.31004/cendekia.v7i3.2672

## PENDAHULUAN
Abad ke-21 ini, hampir semua orang menggunakan perangkat yang dapat berintegrasi dengan komputer dan internet. Pesatnya perkembangan teknologi membuat seluruh negara berlomba-lomba dalam perkembangan teknologi. Perkembangan ini didukung oleh teknologi canggih yang terus menerus  terutama  dalam  ilmu  komunikasi  dengan  menghasilkan  macam-macam  inovasi (Nuraisa,dkk,  2019).  Pada  abad  21  ini kemampuan  Berpikir  komputasi  menjadi  salah  satu kemampuan yang dibutuhkan (J. Wing, 2014). Kemampuan berpikir komputasi adalah keterampilan
dasar  yang  dibutuhkan  setiap  orang  untuk  membaca,  menulis,  dan  perhitungan.  Amerika  Serikat, Inggris,  Belanda,  Australia  dan  Meksiko  adalah  negara-negara  itu  memasukkan  pengajaran  CT dalam kurikulum (Yadav et al., 2014)
Menurut  Mufidah  (2018)  berpikir  komputasi  adalah  cara  merumuskan  permasalahan  dengan membagi menjadi beberapa bagian yang lebih kecil agar jumlahnya dapat dengan mudah diatur dan dibereskan.  Hal  ini  dipelajari  dan  disempurnakan  dengan  latihan  memecahkan  masalah  komputasi dalam kehidupan yang real (TOKI, 2018). Kemampuan dasar yang harus siswa miliki yaitu berpikir komputasi  dengan  menguasai  computer  agar  dapat  berkompetensi  dengan  siswa  lainnya  sehingga nantinya  dapat  berkarir  dalam  berbagai  bidang  seperti  kesehatan,  politik,  dan  yang  lainnya. (Mufidah,  2018) . Namun,  cara  belajar  sekarang  daapt  membatasi  siswa  dalam  mengembangkan berpikir  komputasinya  (Marcelino,  et  al,  2018).  Dalam  memecahan  masalah  disekolah,  seorang pendidik  sudah  terbiasa  dengan  hanya  menggunakan  rumus  kemudian  disalin  lagi  rumusnya  oleh siswa. Metode tersebut dapat membuat siswa bosan dan tidak melibatkan pemikiran komputasional. Akibatnya,  keterampilan  berpikir  komputasi  seseorang  menjadi  rendah  (Tedre,  M.,  &  Denning, 2016).
Selanjutnya berdasarkan wawancara dengan guru matematika dari salah satu sekolah SMK Di wilayah  Sukabumi,  menurutnya  berdasarkan  pengalaman  mengajarnya,  siswa  di  sekolah  tidak terbiasa  memecahkan  masalah  matematika  secara  berurutan.  Selain  itu,  siswa  terkadang  kurang perhatian saat menganalisis informasi familiar dalam sebuah soal, sehingga nantinya seseoang akan mengalami kesusahan ketika menghadapi soal pemecahan masalahh matematika. Dalam memahami masalah  serta  menghitung,  siswa  mengalami  kesulitan.  Selain  itu,  dalam  pembelajaran  matematika salah  satu  aspek  yang  penting  yaitu  kemampuan  untuk  memecahkan  masalah,  dengan  kegiatan pemecahan  masalah.  Selanjutnya  menemukan  pola  serta  generalisasi  merupakan  aspek  lain  dari matematika.  Berpikir  komputasi  merupakan  salah  satu  Teknik  berpikir  dalam  pemecahan  masalah. Berikut jawaban tes awal yang dilakukan oleh subjek.
Gambar 1. Soal Latihan (Cahdriyana & Richardo, 2020)
Tidak memenuhi
indicator berpikir algoritma Tidak
memenuhi indikator Abstraksi dan Generalisasi
Berdasarkan Gambar jawaban subjek diatas, pada Indikator Berpikir Komputasi yaitu berpikir algoritma  belum mampu terselesaikan.  Hal  ini  karena  belum merujuk  pada tahap-tahap  yang logis, padahal  hal  tersebut  dapat  dipergunakan  dalam  menyusun  solusi  dari  suatu  masalah  yang  telah diberikan.  Selain  itu  siswa  juga  belum  mampu  menyelesaikan  indikator  berpikir  komputasi  yaitu (abstraksi  &  generalisasi),  dimana  siswa  mengabstraksi  dan  menggeneralisasikan  dapat  Mengacu pada persamaan dan perbedaan dengan pola umum kemudian pola yang ada pada soal akan ditarik kesimpulan.
Banyak faktor  yang  dapat mempengaruhhi  rendahnya  kemampuan  berpikir  komputasi.  Salah satunya  adalah faktor dari diri  sendiri  seperti persepsi  siswa  terhadap matematika  dan  kemandirian belajar  siswa  dengan  kemampuan matematika,  dimana  kemandirian  yang  positif  dan sikap  dimiliki siswa. capaian berpikir komputasi akan cenderung tinggi apabila kemampuan matematikanya tinggi. Maka  dari  itu,  kemampuan  dalam  berpikir  komputasi  dapat  dipengaruhi  oleh  kemandirian  belajar seorang siswa. (Supiarmo, 2021)
Pada  saat  proses  belajar,  ketika  seseorang  tidak  bergantung  dengan  orang  lain  serta bertanggung  jawab  dalam  tugasnya  disebut  dengan  kemandirian  belajar  (Simatupang,  2019). Kemandirian  Belajar  yaitu  metode  atau  sarana  untuk  belajar  dalam  mencapai  tujuan  belajar, kemudian  dengan  mengendalikan  dirinya  sendiri  sebagai  rasa  tanggung  jawabnya  atas  pengelolaan disiplin  serta  keterampilan  yang  dimilikinya  untuk  mampu  belajar  sesuatu  secara  mandiri  tanpa adanya dukungan dari orang lain (Eri Saputra, Samsul Bahri, 2019).
Oleh  karena  itu,  siswa  yang  memiliki  kemandirian  belajar  tinggi  akan  cenderung  lebih  baik belajarnya,  memiliki  kemampuan  mengevaluasi,  belajar  yang  efektif,  lebih  efisien  dalam penggunaan  waktu,  serta  mempunyai  keunggulan  pada  pemecahan  masalahh  (Anwar  et  al.,  2019). Hal  tersebut  sejalan  dengan  pendapat  (Nurfadilah  &  Hakim,  2019)  bahwa  belajar  mandiri  dapat membantu siswa terlibat pada saat proses belajar, khususnya matematika, dalam meraih tujuan utama pembelajarannya.  Kemudian  kurangnya  kemandirian  belajar  juga  dapat  menyebabkan  rendahnya ketidakmampuan mengambil keputusan dan motivasi belajar bagi siswa. Hal tersebut sejalan dengan penelitian (Elfira, 2013) bahwa ketidakmandirian belajar dapat menyebabkan beberapa masalah bagi siswa  seperti:  rendahnya  nilai  dan  motivasi  belajar  siswa;  siswa  tidak  mampu  dalam  mengambil keputusan; dan juga ketidakberfungsian siswa tersebut dalam lingkungan masyarakat.  Kemandirian dalam  belajar  tercermin  dari  pengendalian  diri  serta  kedisiplinan  dari  diri  siswa  pada  saat  belajar, karena hal ini akan berakibat pada peningkatan pengetahuan yang didapat oleh siswa itu berkualitas (Suhartina  et  al.,  2019).  Maka  dari  itu,  untuk  mengembangkan  kemampuan  pemecahan  masalah yaitu kemampuan berpikir komputasional dapat dengan kemandirian belajar.
Berdasarkan  hal  tersebut,  dapat  diketahui  bahwa  kemandirian  belajar  siswa  dapat mempengaruhi  kemampuan  berpikir  komputasi.  Sehingga,  kemandirian  belajar  sangat  diperlukan dan  setiap  siswa  harus  memilikinya  karena  untuk  membentuk  rasa  tanggung  jawab,  mampu memecahkan permasalahan, dan menjadikan pribadi yang lebih percaya diri (Anzora, 2017).
Berdasarkan  uraian  pada  pembahasan  sebelumnya,  maka  dibutuhkan  adanya  penelitian  yang lebih  lanjut  lagi  terkait  kemampuan  berpikir  komputasi  dan  kemandirian  belajar.  Hal  tersebut dikarenakan  kemampuan  berpikir  komputasi  perlu  dimiliki  oleh  setiap  siswa.  Namun  kemampuan tersebut tidak hanya dapat diperoleh melalui sekolah saja tetapi perlu adanya dorongan dan kemauan dari  diri  siswa  sendiri  atau  dinamakan  kemandirian  belajar.  Dengan  adanya  hasil  penelitian  maka diharapkan  bisa  dijadikan  acuan  oleh  pendidik  atau  sekolah  dalam  mengetahui  kemampuan  siswa yaitu  berpikir  komputasi  dalam  kemandirian  belajar.  Selain  itu,  saat  ini  hasil  tersebut  juga diharapkan dapat membantu guru atau sekolah untuk meningkatkan kemampuan berpikir komputasi yang  berdasarkan  kemandirian  belajar.  Sehingga  dari  uraian  tersebut,  penulis  tertarik  untuk melakukan  suatu  penelitian  dengan  judul  “Analisis  Kemampuan  Berpikir  Komputasi  ditinjau  dari Kemandirian Belajar Siswa Kelas X SMK”.

## METODE
Pada  penelitian  ini  jenis  penelitian  yang  digunakan  yaitu  deskriptif  (kualitatif).  Kemudian metode  penelitiannya  yaitu  studi  kasus.  Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Kelas  X  OTKP  SMK Pembangunan  Cibadak  dengan  jumlahnya  sebanyak  30  orang.  Teknik  pengumpulan  data  yang digunakan dalam penelitian ini meliputi angket, tes, wawancara, dokumentasi, dan triangulasi.
Angket  ini  menggunakan  indikator  kemandirian  belajar  yang  diadaptasi  dari  beberapa  ahli yaitu  inisiatif  belajar  tanpa  bantuan  orang  lain;  melakukan  kontrol  diri;  mendiagnosis  kebutuhan belajar  dirinya;  dapat  bekerja  sama  dengan  orang  lainn;  membangun  makna;  evaluasi  hasil  belajar dan  memilih  strategi  belajar;  menggunakan  dan  memilah  sumber  yang  relevan;  serta  menetapkan target dan tujuan belajar (Al Aslamiyah et al., 2019). Angket yang akan diebrikan kepad siswa sudah melalui validasi oleh tiga orang ahli. Setelah itu, hasil dari angket siswa akan di klasifikasikan sesuai dengan  masing-masing  kategori  kemandirian  belajar  dari  mulai  tinggi,  sedang  dan  rendah.  Pada penelitian  ini  angket  yang  diberikan  berjumlah  32  pernyataan  yaitu  16  pernyataan  positif  dan  16 pertanyaan  negatif  yang  sudah  disesuaikan  dengan  indikator  kemandirian  belajar.  Dalam  angket, skala  likert  digunakan  untuk  menilai  hasil  angket.  Skala  ini  dengan  4  pilihan  yaitu  sangat  sesuai (SS), sesuai (S), tidak sesuai (TS) dan sangat tidak sesuai (STS).
Berdasarkan dari hasil angket yang didapat, dipilih sebanyak 6 subjek yaitu 2 subjek kategori kemandirian  rendah,  dua  subjek  kemandirian  sedang,  serta  dua  subjek  kemandirian  tinggi.  Dalam pemilihan  subjek  ini  Teknik  yang  digunakan purposive  sampling . Purposive  Sampling digunakan karena  subjek  yang  dipilih  itu  berdasarkan  pertimbangan  tertentu.  Selanjutnya  subjek  diberikan  tes dengan  materi  Sistem  Persamaan  Linear  Dua  Variabel  (SPLDV).  Tes  tersebut  merupakan  tes kemampuan  berpikir  komputasi  dalam  bentuk  soal  uraian.  Hasil  tes  terhadap  6  subjek  penelitian kemudian dianalisis dengan indikator kemampuan berpikir komputasi, yaitu sebagai berikut .
Tabel 1. Indikator Berpikir Komputasi (J. M. Wing, 2011) No Indikator Sub Indikator 1  Dekomposisi Siswa  mampu  mengidentifikasi  informasi  yang dibutuhkan/apa  yang diketahui dari permasalahan yang diberikan Siswa  mampu  mengidentifikasi  apa  yang  ditanyakan  berdasarkan informasi dari permasalahan yang diberikan
2  Pengenalan pola Siswa  mampu  mengenali  pola  atau  karakteristik yang  sama/berbeda dalam permasalahan yang diberikan untuk membangun penyelesaian
3  Berpikir algoritma  Siswa  mampu  menyebutkan  langkah-langkah  logis  yang  digunakan
untuk menyusun penyelesaian dari permasalahan yang diberikan 4  Generalisasi  dan abstraksi pola Siswa mampu menyebutkan persamaan maupun perbedaan terhadap pola umum yang ditemukan pada permasalahan yang diberikan serta menarik kesimpulan  dari  pola  yang  ditemukan  dalam  permasalahan  yang diberikan
Indikator-indikator diatas digunakan untuk Menyusun tes agar dapat mengetahui kemampuan berpikir  komputasi  siswa  berdasarkan  kemandirian  belajarnya.  Setelah  itu  dilakukan  wawancara tentang hasil jawabannya terhadap tes. Keabsahan data digunakan pada penelitian ini yaitu dengan triangulasi  teknik.  Analisis  data  dilakukan  dalam  dua  tahap  termasuk  analisis  data  sebelum  dan sesudah  lapangan.  Analisis  data  sebelum  lapangan  mencakup  analiisis  pendahuluan.  Sedangkan analisis  data  setelah  berada  dilapangan  meliputi  reduksi  data,  penyajian  data  dan  penarikan kesimpulan.

## HASIL DAN DISKUSI
Penelitian  dilaksanakan  di  kelas  X  OTKP  SMK  Pembangunan  Cibadak  tahun  ajaran 2022/2023,  dan  hasil  respon  siswa  melalui  angket  tentang  kemandirian  belajar  adalah  sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil Jawaban Siswa Terhadap Angket Kemandirian Belajar
No Kategori Kemandirian Belajar Banyak Siswa Kriteria Persentase 1 Rendah 7 𝑋 < 66 23% 2 Sedang 18 66 ≤ 𝑋 ≤ 91 60% 3 Tinggi 5 𝑋 > 91 17% Jumlah 30 100% Berikut pemilihan subjek penelitian. Tabel 2. Subjek Penelitian No Kode Siswa/ Sebutan Kategori Kemandirian Belajar 1. SKR1 Rendah 2. SKR2 Rendah 3. SKS1 Sdang 4. SKS15 Sedang 5. SKT3 Tinggi 6. SKT4 Tinggi
Berikut disajikan data hasil analisis kemampuan berpikir komputasi berdasarkan kemandirian belajar.

## Analisis subjek SKR1
Subjek  kategori  rendah  (SKR1)  belum  memenuhi  semua  indikator  kemampuan  berpikir komputasi.  Subjek  hanya  menyebutkan  indikator  yang  berada  pada  tahap  dekomposisi  namun  hal tersebut  tidak  sepenuhnya  benar,  subjek  hanya  menyebutkan  sebagian  informasi.  Berikut  hasil jawaban SKR1.
Gambar 3. Jawaban subjek SKR1
Berdasarkan jawaban diatas, subjek hanya mampu menguraikan informasi pada soal yang diberikan. Berikut wawancaranya.
P : “informasi apa yang kamu ketahui dari permasalahan yang diberikan?”.
SKR1  :  “informasinya  tentang  diadakan  sebuah  rapat  dimana  orangtua  siswa  yang  diundang sebanyak 544 siswa yang terdiri dari 16 rombel bu”.
P : bisa diuraikan lebih jelas lagi terkait informasinya?
SKR1  : “bisa bu, jadi gini, terdapat 34 kursi dan 17 meja dalam 1 kelas, terus 5 meja dan 10 kursi waktunya 20 menit sedangkan 8 meja dan 15 kursi waktunya 31 menit ”.
P :  oke,  selanjutnya  apa  yang  kamu  pahami  dari  pertanyaan  yang  diberikan  dalam  soal tersebut?”.
SKR1  : “emmmm, apa ya bu bingung”.
P : “kenapa bingung?”
SKR1  : “karenya soalnya berbentuk cerita bu, terus berbelit-belit juga, jadi kurang paham deh apa yang ditanyakan dari soalnya”.
Berdasarkan  wawancara  diatas  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  SKR1  telah  menuliskan beberapa informasi dari permasalahan pada soal, akan tetapi tidak dapat menuliskan petanyaan dari permasalahan yang diberikan. Sehingga tidak paham maksud dari soal.

## Analisis subjek SKR2
Subjek  kategori  rendah  (SKR2)  tidak  memenuhi  semua  indikator  kemampuan  berpikir komputasi.  Subjek  dapat  menyebutkan  satu  indikator  dekomposisi  dimana  subjek  dapat mengidentifikasi informasi yang terdapat pada soal. Hasi jawaban SKR2 pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Jawaban subjek SKR2
Berdasarkan  jawaban  di  atas,  subjek  hanya  mampu  menguraikan  informasi  pada  soal  yang diberikan. Berikut wawancaranya.
P : “informasi apa yang kamu ketahui dari permasalahan yang diberikan?”.
SKR2  : “informasinya tentang rapat orangtua siswa bu”.
P : bisa diuraikan lebih jelas lagi terkait informasinya?
SKR2  :  “bisa  bu,  jadi  gini,  terdapat  34  kursi  dan  17  meja  dalam  1  kelas,  terus  waktu  yang dibutuhkan  untuk  membereskan  meja  adalah  20  menit  sedangkan  untuk  memindahkan  meja dan kursi membutuhkan waktu selama 31 menit”.
P :  oke,  selanjutnya  apa  yang  anda  pahami  dari  pertanyaan  yang  diberikan  dalam  soal tersebut?”.
SKR2  : “gak ngerti ibu, itu saya lihat dari teman, gak paham cuman bisa memaprkan informasi yang diketahui disoal aja”.
Berdasarkan  wawancara  diatas  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  SKR2  hanya  bisa menguraikan  informasi  yang  diketahui,  tanpa  menuliskan  pertanyaan  yang  ada  pada  soal,  dan terdapat  kekelituan  pada  jawaban  yg  didapatkan.  Saat  menjawab  pertanyaan,  subjek mempertimbangkan jawaban temannya karena tidak mengerti maksud dari pertanyaan tersebut.

## Analisis subjek SKS1
Subjek dengan kategori SKS1 pada tiga soal yang diberikan, hanya soal nomor satu saja yang semua  indikator  terpenuhi.  Namun  pada  soal  lainnya  tidak  semua  indikator  terpenui.  Hal  tersebut dilihat  pada  soal  nomor  2  pada  saat  subjek  hanya  beberapa  indikator  yang  diisi.  Berikut  jawaban dari SKS1
Gambar 5. Jawaban subjek SKS1
Pada  gambar  diatas  subjek  terlihat  hanya  mampu  memenuhi  indikator  dekomposisi  hal  ini karena subjek dapat menguriaikan atau menuliskan informasi dan pertanyaan dari soal yang didapat.
Sedangkan  indikator  pengenalan  pola,  berpikir  algoritma, abstraksi  &  Generalisasi tidak  terpenuhi secara tepat. Berikut kutipan wawancaranya pada salah satu indikator yang tidak terpenuhi.
P : “pola apa yang kamu temukan?”.
SKS1  : “aduh bu saya lupa tidak menuliskannya.”.
P : “kenapa begitu?”.
SKS1: “saya takut tidak bisa menyelesaikannya dengan selesai bu”.
Pada  saat  wawancara  subjek  pada  indikator  pengenalan  pola  tidak  terpenuhi  karena  subjek tidak  menuliskan  pola  umum  kesamaan  atau  perbedaan  yang  ditemukan  dalam  permaslahan  yang diberikan.

## Analisis subjek SKS15
Pada  subjek  SKS15  belum  mampu  memenuhi  semua  indikator,  dilihat  dari  3  soal  yang diberikan hanya No. 1 dan No. 3 yang memenuhi dua indikator saja. Berikut jawaban salah satu soal yang dilakukan oleh subjek SKS15 soal nomor 3.
Gambar 6. Jawaban subjek SKS15
Pada  jawaban  di  atas  terdapat  indikator  dekomposisi  dan  indikator  pengenalan  pola  yang terpenuhi  karena  subjek  menuliskan  informasi  dari  permasalahan  yang  diberikan  diantaranya  yaitu ibu  Rati  mempunyai  uang  sebesar  Rp100.000,00,  ibu  Ijah  mempunyai  uang  Rp90.000,00  dan Rp22.000,00  untuk  gula,  kemudian  membeli  4kg  gula  dan  6kg  terigu  seharga  Rp190.000,00  dan berapa  harga  masing-masing  terigu  dan  gula.  Selain  itu  subjek  juga  menuliskan  pola  diantaranya yaitu  persamaan  I  4kg  +6kg  terigu  =  Rp190.000,00,  persamaan  II  Rp22.000,00  +  4terigu  = Rp90.000,00.
Hal ini diperjelas juga dari hasil wawancara berikut.
P :  “oke,  selanjutnya  berdasarkan  informasi  yanag  diberikan  dalam  soal  tersebut  pola  apa yang anda temukan?”.
SKS15  : “Dari informasi tersebut didapat pola dimana untuk persamaan 1 diperoleh 1 coklat = 10 permen,  persamaan  kedua  diperoleh  1  es  krim  =  2  coklat  +  4  permen,  persamaan  ketiga diperoleh 1 roti = 1 es krim + 6 permen, dan untuk persamaan ke empat diperoleh 1 puding = 1 roti + 1 coklat + 1 es krim”.
P : “bagaimana persamaan itu kamu peroleh?”

## SKS15  : “dengan menggunakan metode substitusi bu”.
Dari  hasil  wawancara  terlihat  bahwa  subjek  dapat  menentukan  pola  dari  permasalahan  yang diberikan. sedangkan pada indikator berpikir algoritma dan abstraksi & generalisasi belum terpenuhi karena  belum  dapat  menyusun  urutan  langkah-langkah  yang  benar  untuk  mendapatkan  solusi  dari suatu masalah.

## Analisis subjek SKT3
Subjek  dengan  kategori  kemandirian  tinggi  (SKT3)  pada  soal  tes  yang  diberikan  mampu memenuhi empat indikator, hal ini karena pada setiap indikator berpikir komputasi subjek mampu untuk memenuhi semua indikator yang ada. Berikut ini jawaban subjek SKT3.
Gambar 7. Jawaban subjek SKT3
Dari jawaban diatas, terlihat bahwa subjek SKT3 mampu memenuhi setiap indikator pada berpikir komputasi. Selanjutnya terdapat salah satu kutipan wawancara untuk memperjelas hasil dari jawaban subjek SKT3.
P : “pola apa yang kamu temukan?”.
SKT3  :  “1  kelas  terdiri  34  kursi  dan  17  meja,  16  ruangan  terdiri  dari  544  kursi.  Memisalkan  m adalah meja dan k adalah kursi. Diperoleh persamaan 1 5m + 10k =20 menit, persamaan 2 8m + 15k = 31 menit.”.
P : “Bagaimana kamu memperoleh pola tersebut?”.
SKT3: “dengan mengenali serta mengembangkan pola, hubungan, atau kesamaan untuk memahami informasi dan strategi yang digunakan bu”.
Pada kutipan wawancara diatas terlihat bahwa subjek pada indikator pengenalan pola mampu menuliskan Pola umum kesamaan atau perbedaan yang didapat dari soal. Kemudian pada indicator. lainnya  juga  subjek  mampu  terpenuhi.  Hal  ini  juga  terlihat  dari  jawaban  dan  juga  pada  saat wawancara.

## Analisis subjek SKT4
Subjek  SKT4  juga  mampu  memenuhi  semua  indikator  pada  setiap  soal.  Namun  pada  soal nomor  3 subjek memenuhi  indikator  akan  tetapi masih  kurang  sesuai.  Jawaban subjek  SKT4  dapat
dilihat  pada  gambar  5.  Pada  jawaban  subjek  terlihat  pada  indikator  pengenalan  pola,  berpikir algoritma dan abstraksi & generalisasi masih kurang sesuai, hal ini karena subjek tidak menyususn urutan  langkah-langkah  secara  tepat.  Selain  itu,  pada  saat  wawancara  subjek  juga  terlihat  tidak paham terkait permasalahan yang diberikan. Berikut kutipan wawancaranya.
P : “pola apa yang didapat?”.
SKT4  : “pola yang saya dapat yaitu 4kg gula dan terigu dan 6kg terigu = Rp190.000,00 bu”. P : “kesulitan apa yang kamu alami pada saat menentukan pola?”
SKT4  : “saya masih kurang paham sama soal yang diberikan bu”.
P : “bagaimana kamu bisa menemukan pola tersebut?”
SKT4  : “saya hanya mencoba isi aja bu walaupun saya tidak yakin dengan jawaban saya”.
Gambar 8. Jawaban subjek SKT4
Berdasarkan pemaparan diatas, subjek melakukan semua indikator akan tetapi pada indikator pengenalan pola, berpikir algoritma, abstraksi & generalisasi masih kurang sesuai. Namun pada soal lainnya subjek SKT4 memenuhi semua indikator. Berikut jawaban SKT4 pada soal nomor 1.
Gambar 9. Jawaban subjek SKT4
Untuk  memperjelas  hasil  jawaban  subjek  diatas,  maka  dilakukan  wawancara  kepada  subjek dan berikut kutipannya.
P : “informasi apa yang kamu ketahui dari permasalahan yang diberikan?”.
SKT4  : “informasinya tentang Andi dan Rara yang sedang bermain peran transaksi penjualan”. P : bisa diuraikan lebih jelas lagi terkait informasinya?
SKT4  :  “10  permen  menghasilkan  1  coklat,  2  coklat  dan  4  permen  menghasilkan  1  es  krim,  1
eskrim dan 6 permen menghasilkan 1 roti, 1 roti dan 1 coklat dan 1 es krim menghasilkan 1 puding besar, seperti itu bu informasi yang saya dapat dari permasalahan tersebut”.
P :  oke,  selanjutnya  apa  yang  kamu  pahami  dari  pertanyaan  yang  diberikan  dalam permasalahan tersebut?”.
SKT4  : “Pertanyaan nya tentang berapa permen yang harus dimiliki Rara untuk bisa ditukar dengan Puding bu”.
Pada soal nomor lainnya subjek SKT4 mampu untuk memenuhi semua indikator karena subjek mampu  menuliskan  informasi  dari  permasalahan  pada  soal  dan  dapat  menuliskan  petanyaan  dari masalah yang diberikan serta dapat terselesaikan dengan tepat.
Hasil uraian yang disajikan oleh subjek dapat dilihat bahwa siswa dengan kemandirian belajar rendah (SKR1 dan SKR2) belum mampu memenuhi semua indikator kemampuan berpikir komputasi pada soal yang telah diberikan yaitu pada tahap pengenalan pola, berpikir algoritma dan generalisasi &  abstraksi.  subjek  hanya  mampu  melaksanakan  tahap  dekomposisi  dimana  pada  tahap  ini  siswa diminta  untuk  menguraikan  informasi  menjadi  lebih  sederhana.  Akan  tetapi  yang  dituliskan  oleh subjek hanya beberapa informasi saja dari semua permasalahan. Namun trnyata menurut (Lucia, M., Estrada,  B.,  &  Zatarain,  2021)  Indikator  yang  sangat  penting  difalam  berpikir  komputasi  adalah kemampuan dalam mengenali pola untuk menyelesaikan permasalahan. Selain itu juga seperti yang dinyatakan  oleh  (Cahdriyana  &  Richardo,  2020)  Pengenaan  pola  beramanfaat  untuk  menguatkan gagasannya dalam indikator abstraction .
Berdasarkan penjelasan tersebut, Kemampuan berpikir komputasi SKR tergolong rendah. Hal ini karena subjek hanya mampu memenuhi indikator pertama saja. Hal ini sesuai dengan penelitian (Rahmadhani,  L.I.P.,  &  Mariani,  2021)  yang menunjukkan  bahwa siswa  dengan  kategori  ini  hanya mampu  memenuhi indikator tertentu  saja.  Dapat  diambi  kesimpulan  bahwa  subjek  dengan kategori kemandirian belajar yang rendah maka kemampuan berpikir komputasi nya juga kurang baik karena hanya  satu  indikator  saja  yang  terpenuhi . selnjutnya,  siswa  dengan  kemandirian  belajar  sedang (SKS1  dan  SKS15)  tidak  mampu  menjawab  semua  indikator  kemampuan  berpikir  komputasi  pada soal  yang  diajukan.  SKS  hanya  dapat  memenuhi  2  dari  4  indikator  saja  yaitu  dekomposisi  (siswa menguraikan informasi yang diketahui serta pertanyaan darri soal yang diberikan secara lugas lebih sederhana) dan pada tahap pengenalan pola (siswa menuliskan pola/karakteristik dalam pemecahan masalah),  tetapi  kemampuan  dalam melakukan tahap berpikir  algoritma  kurang baik  (menyebutkan urutann  langkah  secara  logis  yang  dapat  menyusun  solusi)  karena  tidak  memperhatikan  persoalan yang  diberikan  dalam  pertanyaan  dan  menuliskan  hanya  sebagian  dari  informasi.  Sejalan  dengan penelitian  Rahmadhani  &  Mariani  (2021)  bahwa  siswa  dengan  tingkat  kemandirian  belajar  sedang hanya  dapat  menyelesaikan  beberapa  indikator  kemampuan  berpikir  komputasi.  Dapat  diambil kesimpulan  bahwa  siswa  dengan  kategori  sedang  memiliki  kemampuan  berpikir  komputasi  yang sedang.
Selanjutnya,  siswa  dengan  tingkat  kemandirian  belajar  tinggi  (SKT3  dan  SKT4)  melakukan semua  indikator  dari  4  kemampuan  berpikir  komputasi  pada  soal  yang  diberikan,  dimana  subjek dapat  melakukan  dekomposisi,  pengenalan  pola,  berpikir  algoritma  dan  langkah  abstraksi  & generalisasi secara benar dan tepat. Dalam memecahkan soal siswa menggunakan metode eliminasi dan  substitusi  serta  menggunakan  informasi  dan  instruksi  yang  ada.  Hal  tersebut  sejalan  dengan penelitian (Litia & Sinaga, 2023) bahwa kemandirian belajar tinggi mempunyai kemampuan berpikir komputasi  yang  baik  daripada  kategori  sedang  dan  rendah.  Hal  ini  juga  sejalan  dengan  Penelitian (Setiana,  2018)  yang  menyatakan  bahwa  kemampuan pemecahan masalah  dapat meningkat apabila kemampaun berpikir komputasinya dikembangkan. Rahmadhani & mariani (2021) juga menjelaskan bahwa  siswa  dengan  kemandirian  belajar  tinggi  dapat  memenuhi  semua  indikator  kemampuan berpikir komputasi diantaranya dapat menganalisis, mengenali pola, mengabstraksi pola, dan berpikir algoritma dalam memecahkan suatu permasalahan matematika.
Rendahnya  kemampuan  berpikir  komputasi  masing-  masing  kategori  kemandirian  belajar  tersebut dapat  disebabkan  oleh  berbagai  hal.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  hal  tersebut  berdasarkan wawancara yang telah dilakukan yaitu:
1. Siswa tidak pernah menemui atau mengerjakan soal seperti tes kemampuan berpikir komputasi Pada  tahap  pengenalan  pola,  tahap  berpikir  algoritma  dan  tahap  abstraksi  &  generalisasi, siswa  tidak  melaksanakan  dengan  baik.  Berdasarkan  wawancara  dengan  subjek  penelitian  dapat diketahui  bahwa  siswa  belum  pernah  menemui  atau  mengerjakan  soal  seperti  tes  kemampuan berpikir  komputasi.  Hal  ini  membuat  siswa  kesulitan  dalam  mengerjakan  dan  menyelesaikan  soal tes  kemampuan  berpikir  komputasi.  Hal tersebut sejalan dengan  penelitian rendahnya  kemampuan berpikir  komputasi  yang  dimiliki  siswa  dapat  disebabkan  karena  jarang  atau  tidak  terbiasa  untuk mengerjakan  soal-soal  komputasi  (Supiarmo,  2021).  Ketika  dihadapkan  dengan  soal  yang bervariasi siswa mengalami kesulitan dalam memecahkan permasalahan, dikarenakan siswa hanya mengenal  dan  ampu  mengerjakan  soal-soal  yang  biasa  dicontohkan  oleh  guru.  Pembelajaran tersebut dapat mengakibatkan siswa hanya mampu menghafal metode atau rumus tanpa memahami konsep  dari  penyelesaian. Kemampuan  berpikir dan pemecahan  masalah siswa dapat turun  karena hal tersebut (Lestari, 2015). Adapun solusi dari permasalahan tersebut adalah dengan membiasakan siswa mengerjakan soal seperti tes kemampuan berpikir komputasi pada soal nomor 2 dan 3. Pada saat  proses  pembelajaran  guru  dapat  memberikan  dan  menjelaskan  terkait  contoh  soal  berupa  tes kemampuan  berpikir  komputasi.  Hal  tersebut  diharapkan  dapat  melatih  serta  meningkatkan kemampuan berpikir komputasi yang dimiliki oleh siswa. Penelitian  (Jamalludin et al., 2022) juga mengatakan bahwa  rendahnya  kemampuan berpikir komputasi  dapat  diatasi  dengan membiasakan siswa  untuk  mengerjakan  soal-soal  berpikir  komputasi  secara  rutin.  Salah  satu  peran  guru  yang dapat  meningkatkan  kemampuan  berpikir  komputasi  adalah  melakukan  inovasi  dengan  memilih serta menggunakan  metode  pembelajaran  yang  disesuaikan dengan  karakteristik siswa  dan  materi. (Supiarmo, 2021).
2. Siswa tidak memahami penggunaan konsep materi SPLDV terhadap soal dengan permasalahan yang nyata.
Berdasarkan  wawancara  dapat  diketahui  bahwa  beberapa  subjek  penelitian  mengalami kesulitan dalam menafsirkan dan menggunakan informasi pada soal kemampuan berpikir komputasi tahap  pengenalan  pola,  tahap  berpikir  algoritma,  dan  tahap  abstraksi  &  generalisasi.  Beberapa subjek penelitian tidak memahami petunjuk serta langkah yang ada pada soal dengan permasalahan yang  real.  Hal  tersebut  menyebabkan  siswa  melakukan  kesalahan  pada  saat  melakukan  proses pemecahan  masalahnya.  Sejalan  dengan  (Fatahillah  et  al.,  2017)  bahwa  mengerjakan  soal  cerita atau kontekstual siswa tidak terbiasa, yang pada akhirnya pada saat menyeelesaikan permasalahan siswa  mmelakukan  kesalahan  dan  tidak  memahami  langkah-langkah.  Solusinya  adalah menggunakan  model  pembelajaran  yang  menghubungkan  kedalam  permasalahan  nyata  pada  saat proses  pembelajaran.  Model  pembelajaran Search,  Solve,  Create,  and  Share  (SSCS) dengan pendekatan Realistic  Mathematics  Education  (RME) dapat  digunakan  untuk  meningkatkan kemampuan berpikir komputasi Fatimah dkk, 2022).
3. Rendahnya  kemandirian  belajar menyebabkan  siswa  mudah menyerah  sehingga  tidak  mencoba atau mengerjakan soal yang  dianggapnya sulit.
Subjek  penelitian  tidak  mengerjakan  atau  mengisi  soal  antara  lain  yaitu:  tidak  mengerti permasalahan  pada  soal,  tidak  mengetahui  cara  menyelesaikan  permasalahan  tersebut  dan  merasa waktu  yang  diberikan  untuk  mengerjakan  soal  tersebut  kurang.  Sejalan  dengan  penelitian (Agustiani, 2022) bahwa siswa yang tidak memenuhi keterampilan berpikir komputasi tidak paham bagaimana  menyelesaikan  permasalahan  pada  soalHal  tersebut  menunjukkan  bahwa  kemandirian belajar  siswa  rendah.  Sejalan  dengan  penelitian  (Aminah  et  al.,  2022)  bahwa  salah  satu  ciri rendahnya  kemandirian  belajar  yaitu  ketika  kesulitan  dalam  mengerjakan  soal  siswa  terbiasa menunggu  bantuan  teman,  tidak  mempelajari  materi  yang  belum  dipahami  serta  menyerah  dalam mengerjakan  soal non rutin.  Belajar  mandiri  penting  bagi  setiap  siswa.  Adapun  solusi  untuk permasalahan tersebut salah satunya yaitu sebaiknya guru menggunakan pendekatan RME pada saat proses  pembelajarannya  karena  dapat  menumbuhkan  diri siswa  menjadi  lebih  aktif  dan  dapat diterapkan dalam kehidupan nyata (Arisinta et al., 2019).

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  kemampuan  berpikir  komputasi  berdasarkan  kemandirian  belajar  dapat disimpulkan sebagai berikut.
1. Siswa  dengan  kategori  rendah  jarang  menemui  atau  mengerjakan  soal  seperti  tes  kemampuan berpikir komputasi. Akibatnya, siswa tidak mampu menyelesaikan semua indikator kemampuan berpikir  komputasi.  Selain  itu  siswa  kategori  rendah  masih  belum  tepat  dalam  memilih  dan menggunakan strategi untuk memecahkan permasalahan Serta masih kesulitan dalam menjawab atau menyelesaikan beberapa soal dari permasalahan yang diberikan.
2. Siswa dengan kategori sedang mampu memenuhi indikator kemampuan berpikir komputasi pada tahap  dekomposisi  dan  pengenalan  pola.  Akan  tetapi  siswa  dengan  kategori  sedang  pada indikator yang lain juga mampu namun kurang sesuai dengan indikator berpikir komputasi. Hal ini  disebabkan  dikarena  terdapat  kesalahan  dalam  melakukan  langkah-langkah  perhitungannya untuk  memecahkan  permasalahan  pada  soal.  Serta  masih  kesulitan  dalam  menggunakan informasi dan menyelesaikan permasalahan pada soal yang telah diberikann.
3. Siswa dengan kategori tinggi dapat memenuhi semua indikator kemampuan berpikir komputasi. Siswa  mengidentifikasi  informasi  dan  masalah  yang  ada  pada  soal,  strategi  yang  tepat  dapat membantu  siswa  dalam  menyelesaikan  masalah,  informasi  pada  soal  dibangun  berdasarkan model  matdmatika,  langkah-langkah  penyelesaian  ditulis  dan  alasan  yang  mendukung  hasil jawaban.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Dalam  penelitian  ini,  penulis  mengucapkan  banyak  terimakasih  kepada  pihak  yang  sudah membatu  terselesaikannya  penelitian  ini.  Semoga  bantuan  yang  telah  diberikan  dapat  menjadikan amal dan mendapat Ridha Allah SWT. Tak lupa penulis ucapkan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada  seluruh  dosen  program  studi  Pendidikan  Matematika  di  Universitas  Muhammadiyah Sukabumi  yang  senantiasa  selalu  memberikan  ilmu  dan  nasehat  yang  sangat  bermanfaat  dan berharga kepada penulis.

## REFERENSI
Agustiani,  N.  (2022). Identification  Of  High  School  Students’  Computational  Thinking  Skills  In Solving Binomial Probability Problems . 11 (3), 2096–2107.
Al  Aslamiyah,  T.,  Setyosari,  P.,  &  Praherdhiono,  H.  (2019).  Blended  Learning  Dan  Kemandirian Belajar  Mahasiswa  Teknologi  Pendidikan. Jurnal  Kajian  Teknologi  Pendidikan , 2 (2),  109– 114. https://doi.org/10.17977/um038v2i22019p109
Aminah, S., Sembiring, M. G., & Prastiti, T. D. (2022). Analisis Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis  Ditinjau  dari  Kemandirian  Belajar  pada  Pembelajaran  Blended  Problem-Based Learning . 06 (03), 2773–2787.
Anwar, S., Pujiastuti, H., & Mutaqin, A. (2019). Pengaruh Contextual Teaching and Learning Dan Self  Regulated  Learning  Terhadap  Kemampuan  Koneksi  Matematis. Prima:  Jurnal Pendidikan Matematika , 3 (2), 116. https://doi.org/10.31000/prima.v3i2.1169 Anzora. (2017). Analisis Kemandirian Siswa Pada Pembelajaran Matematika Dengan Menerapkan Teori Belajar Humanistik . II (2), 99–104.
Arisinta,  R.,  Rahman,  A.,  &  Sa,  C.  (2019). Realistic  Mathematics  Education  untuk  Meningkatkan Kemandirian Belajar Matematika . 1 , 738–745.
Cahdriyana,  R.  A.,  &  Richardo,  R.  (2020).  Berpikir  Komputasi  Dalam  Pembelajaran  Matematika.
LITERASI (Jurnal Ilmu Pendidikan) , 11 (1), 50.
https://doi.org/10.21927/literasi.2020.11(1).50-56
Elfira, N. (2013). Peningkatan Kemandirian Belajar Siswa Melalui Layanan Bimbingan Kelompok.
Konselor , 2 (1), 279–282. https://doi.org/10.24036/0201321728-0-00
Eri  Saputra,  Samsul  Bahri,  E.  F.  (2019).  Pemanfaatan  Software  Geogebra  Pada  Matakuliah Matematika  Untuk  Meningkatkan  Kemandirian  Belajar  Mahasiswa  Prodi  Arsitektur Universitas Malikussaleh. Jurnal Numeracy , 6 (2), 9–25.
Fatahillah, A., Fajar Wati, Y., & Susanto. (2017). Analisis Kesalahan Siswa Dalam Menyelesaikan Soal  Cerita  Matematika  Berdasarkan  Tahapan  Newman  Beserta  Bentuk  Scaffolding  Yang Diberikan 8 (1), 40–51.
Jamalludin, Muddakir, I., & Wahyuni, S. (2022). Analisis Keterampilan Berpikir Komputasi Peserta Didik  SMP  Berbasis  Pondok  Pesantren  pada  Pembelajaran  IPA . 12 (2019),  265–269. https://doi.org/https://doi.org/10.37630/jpm.v12i2.593 Analisis
Lestari, K. E. (2015). Penerapan Model Pembelajaran M-APOS untuk Meningkatkan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Peserta didik SMP. Jurnal Pendidikan Unsika , 4 , 45–52.
Litia,  N.,  &  Sinaga,  B.  (2023). Profil  Berpikir  Komputasi  Siswa  dengan  Menggunakan  Model Pembelajaran  Problem  Based  Learning  (  PBL  )  Ditinjau  dari  Gaya  Belajar  di  SMA  N  1 Langsa . 07 (March), 1508–1518.
Lucia,  M.,  Estrada,  B.,  &  Zatarain,  R.  (2021). Patrony :  A  mobile  application  for  pattern recognition
learning.
Education
and
Information
Technologies . https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s10639-021-10636-7
Marcelino,  M.  J.,  Pessoa,  T.,  Vieira,  C.,  Salvador,  T.,  &  Mendes,  A.  J.  (2018). Learning Computational Thinking and Stratch at Distance. Computers on Human Behavior . 80 , 470– 477. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.09.025
Mufidah, I. (2018). Menyelesaikan Bebras Task Ditinjau dari Kecerdasan Logis Matematis Siswa . November .
Nuraisa,  D.,  Azizah,  A.  N.,  Nopitasari,  D.,  &  Maharani,  S.  (2019).  Exploring  Students Computational Thinking based on Self-Regulated Learning in the Solution of Linear Program Problem. JIPM (Jurnal
Ilmiah
Pendidikan Matematika) , 8 (1), 30. https://doi.org/https://doi.org/10.25273/jipm.v8i1.4871
Nurfadilah,  S.,  &  Hakim,  D.  L.  (2019). Kemandirian  Belajar  Siswa  Dalam  Proses  Pembelajaran Matematika . 1214–1223.
Rahmadhani,  L.  I.  P.,  &  Mariani,  S.  (2021).  Kemampuan  Komputasional  Peserta  didik  Dalam Memecahkan Masalah Matematika SMP Melalui Digital Project Based Learning Ditinjau dari Self Efficacy. Prismatika : Jurnal Pendidikan Dan Riset Matematika , 4 , 289–297.
Setiana,  D.  S.  (2018).  Pengembangan  Instrumen  Tes  Matematika  untuk  Mengukur  Kemampuan
Berpikir Kritis. Jurnal Pendidikan Surya Edukasi (JPSE) , 4 (2), 35–48. https://doi.org/https://doi.org/10.22460/jpmi.v4i1.17-26.
Simatupang, J. E. (2019). Kemandirian belajar ditinjau dari kepercayaan diri . 5985 , 208–223.
Suhartina,  R.,  Farhan,  M.  S.,  Kushendri,  &  Nurjaman,  A.  (2019).  Analisis  kemampuan  berpikir reflektif  siswa  SMP  di  Kota  Cimahi  pada  materi operasi aljabar  ditinjau  dari self  regulated. Journal on Education , 1 (3), 203–210. http://www.jonedu.org/index.php/joe/article/view/138 Supiarmo,  M.  G.  (2021). Proses  Berpikir  Komputasional  Siswa  Dalam  Menyelesaikan  Soal  Pisa Konten Change And Relationship Berdasarkan Self-Regulated Learning . 8 (1), 58–72.
Tedre,  M.,  &  Denning,  P.  J.  (2016). The  Long  for  Computational  THinking.  Koli  Calling  ’16 Proceedings  of  the  16th  Koli  Calling  International  Conference  on  Computing  Education ResearcH. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1145/2999541.2999542
TOKI. (2018). Tantangan Bebras Indonesia 2018: Bahan Belajar Computational Thingking Tingkat SMA. NBO Bebras Indonesia.
Wing,  J.  (2014). Computational  thinking  benefits  society.  Journal  of  Computing  Sciences  in Colleges . 24 (6), 6–7. https://doi.org/https://doi.org/10.1145/1227504.1227378
Wing, J. M. (2011). Computational Thinking .
Yadav,  A.,  Mayfield,  C.,  Zhou,  N.,  &  Hambrusch,  S.  (2014). Computational  Thinking  in Elementary and Secondary Teacher Education . April 2015 . https://doi.org/10.1145/2576872