## PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN INKUIRI TERBIMBING TERHADAP KETERAMPILAN BERPIKIR KOMPUTASIONAL PADA PEMBELAJARAN IPA SISWA SMP
Dina Dwi Septya Ningrum 1 , Supeno 2* , Rusdianto 3
Program Studi Pendidikan IPA, Universitas Jember 1,2,3
Email: supeno.fkip@unej.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  guna  mengkaji  pengaruh  penggunaan  model  pembelajaran  inkuiri terbimbing  terhadap  keterampilan  berpikir  komputasional  siswa  SMP  pada  pembelajaran  IPA. Penelitian dilakukan dengan pendekatan kuantitatif melalui desain penelitian quasi eksperimen. Subjek yang diteliti adalah siswa SMP N 7 Jember, masing-masing terdiri dari 36 siswa meliputi kelas VII B sebagai kelas kontrol (menerapkan model pembelajaran langsung) dan VII F sebagai kelas eksperimen (menerapkan model pembelajaran inkuiri terbimbing). Pengumpulan data dijalankan melalui pemberian tes keterampilan berpikir komputasional sebanyak 7 butir  soal esai.  Soal dikembangkan berdasarkan indikator  keterampilan  berpikir  komputasional  (dekomposisi,  pengenalan  pola,  abstraksi,  dan algoritma).  Hasil  uji independent  sample  t-test kelas  kontrol  serta  kelas  eksperimen  diperoleh  nilai Sig.(2-tailed) 0,000  lebih  kecil  dari  taraf  signifikansi  0,05.  Bersumber  pada  kriteria uji  Independent sample t-test bisa disimpulkan ada perbandingan signifikan antara nilai pretest serta posttest pada kelas kontrol serta kelas eksperimen. Berikutnya dilakukan uji t-pihak kanan dengan hasil nilai t hitung 22,210 lebih  besar daripada t tabel 1,996 dengan taraf  signifikansi 0,05  sehingga  mengindikasikan terdapatnya perbedaan signifikan antara rata-rata nilai keterampilan berpikir komputasional siswa pada kelas kontrol serta kelas  eksperimen . Hal  tersebut  menunjukkan bahwa pembelajaran  menggunakan model  inkuiri terbimbing  efektif  dalam  meningkatkan  keterampilan  berpikir  komputasional  siswa  SMP  pada pembelajaran IPA.
Kata Kunci : inkuiri terbimbing, keterampilan berpikir komputasional, pembelajaran IPA.

## Abstract
This study aims to examine the effect of using a guided inquiry learning model on the computational thinking skills of junior high school students in science learning. The research was conducted with a quantitative approach through quasi-experimental research design. The subjects studied were students of SMP N 7 Jember, each consisting of 36 students including class VII B as a control class (applying a direct learning model) and VII F as an experimental class (applying a guided inquiry learning model). Data collection was carried out through the provision of computational thinking skills tests as many as 7  essay  questions.  Problems  are  developed  based  on  indicators  of  computational  thinking  skills (decomposition,  pattern  recognition,  abstraction,  and  algorithms).  The  results  of  the  independent sample t-test of the control class and experimental class obtained a value of Sig. (2-tailed) 0.000 smaller than  the  significance  level  of  0.05. Based  on  the  test  criteria  Independent  sample  t-test,  it  can  be concluded that there is a significant comparison between pretest and posttest values in the control class and experimental class. Next, the right-party t-test was carried out with the results of a calculated value of 22.210 greater than ttable 1.996 with a significance level of 0.05, indicating a significant difference between  the  average  scores  of  students'  computational  thinking  skills  in  the  control  class  and  the experimental class. This shows that learning using a guided inquiry model is effective in improving the computational thinking skills of junior high school students in science learning.
Keywords : guided inquiry, computational thinking skills, science learning

## PENDAHULUAN
Tantangan  di  abad  21  menjadi  perhatian pada banyak pihak terutama  tuntutan pada manusia  untuk  sanggup  menggunakan
teknologi  dalam  kehidupan  sehari-hari. Pendidikan  merupakan  satu  dari  sekian banyak  bidang  yang  tak  terlepas  dari sasaran
pemanfaatan teknologi.
Pembelajaran  merupakan  sarana  untuk siswa  guna  meningkatkan  pengetahuan, perilaku,  serta  keahlian  melalui  proses pendidikan  supaya  sanggup  menuntaskan tantangan dalam kehidupannya.  Oleh sebab itu,  dalam  bidang  pendidikan  tidak  hanya siswa  yang  harus  mempersiapkan  diri, namun  juga  guru  agar  dapat  menciptakan kualitas pendidikan yang baik [1]. Keterampilan berpikir komputasional merupakan  keterampilan  yang  menuntut siswa mampu memecahkan masalah kompleks menjadi lebih sederhana layaknya program pada komputer/teknologi [2]. Pemikiran komputasional telah dilibatkan International Society for Technology  Education (ISTE)  di  tahun 2016 sebagai salah satu standar keterampilan  untuk  siswa  [3].  Berpikir secara komputasi diterapkan dengan tujuan agar  otak  dapat  berpikir  secara  terstuktur, kritis dan logis, sehingga mampu memecah masalah [4]. Melalui keterampilan komputasional  dapat  membentuk  siswa berpikir  secara  terstruktur,  sistematis,  dan mampu  mencapai  solusi  efektif  dalam situasi yang kompleks.
Integrasi keterampilan komputasional dalam proses pembelajaran sangat diperlukan guna mengembangkan kompetensi  siswa  di  era  saat  ini.  Sebuah penelitian mengemukakan
bahwa keterampilan berpikir komputasional diterapkan  untuk  meningkatkan  kualitas belajar siswa [5]. Siswa dengan keterampilan  komputasional  akan  mampu menyusun hasil berpikirnya secara bermakna  dan  terstruktur  [6].  Melalui peningkatan  kemampuan  tersebut  akan berdampak  pada  efektifitas  pembelajaran dan  peningkatan  kemamuan  analisis  siswa [7].  Keterampilan  berpikir  komputasional yang  dikembangkan  dapat  menjadi  peran dalam  membentuk  pribadi  siswa  melalui kemampuan pengambilan keputusan secara tepat  [8].  Oleh  sebab  itu,  penting  untuk menerapkan pendekatan berpikir
komputasional  dalam  pembelajaran  agar kemampuan berpikir siswa secara sistematis dapat terbentuk.
Berpikir  komputasional  merupakan  suatu pendekatan yang diterapkan dalam menyelesaikan berbagai masalah, perancangan  sistem,  pemahaman  perilaku manusia,  dan  penyajian  konsep-konsep dasar  dalam  ilmu  komputer  [5].  Melalui penerapan metode ini, dapat meningkatkan keterampilan  berpikir  kritis,  analitis,  dan kreatif mereka untuk menyelesaikan tantangan  sehari-hari  maupun  situasi  yang lebih  kompleks.  Namun,  penting  untuk diingat bahwa berpikir komputasional tidak selalu  meniru  cara  berpikir  komputer, melainkan melibatkan kemampuan seseorang dalam merumuskan masalah dan merancang  solusi  yang  tepat  [9].    Namun, pada
hasil penelitian terdahulu mengemukakan bahwa tingkat kemampuan berpikir komputasional siswa masih dinilai rendah  karena  kurangnya  inovasi  dalam metode  pengajaran  oleh  guru,  yang cenderung mengandalkan pendekatan pembelajaran konvensional, contohnya beberapa guru terbiasa memberikan pemahaman  keterampilan  menggunakan rumus dan menekankan hafalan [10].
Keterampilan berpikir komputasional merupakan  suatu  bentuk  berpikir  secara komputasi dengan tujuan untuk menyelesaikan  masalah  yang  kompleks. Berpikir komputasi diterapkan guna mengasah  kemampuan  otak  agar  dapat berpikir sistematis, kritis, serta logis dengan tujuan  guna  membongkar  permasalahan dengan sumber energi manusia, waktu dan ruang yang sedikit  [4]. Berpikir komputasi dapat  membentuk  kerangka  berpikir  siswa dengan  kemampuan  penyelesaian  masalah melalui  pembentukan  solusi  yang  efektif serta efisien yang didasarkan pada pengetahuan serta informasi yang diperoleh [11]. Praktik keterampilan berpikir komputasional  dapat  membantu  siswa
memahami  apa  yang  harus  dilakukan selama analisis data dengan cara mencerminkan disiplin ilmu [12].
Keterampilan berpikir
komputasional memuat 4 indikator, meliputi (a) dekomposisi
yakni, memecahkan permasalahan rumit jadi elemen yang lebih sederhana  serta  mudah  diselesaikan;  (b) pengenalan pola, yakni pencarian kesamaan diantara beragam persoalan yang disediakan guna  dipecahkan;  (c)  abstraksi, yakni  memfokuskan  pada  informasi  yang relevan  serta  membiarkan  informasi  yang diduga  tak  penting,  serta  (d)  algoritma, yakni  elemen  yang  mengonsep  beberapa langkah penyelesaian masalah [13].
Ada  dua  pendekatan  yang  bisa  digunakan untuk mengajarkan siswa tentang keterampilan berpikir komputasional. Pertama,  melalui  aktivitas  pembelajaran yang fokus pada pengembangan kemampuan komputasional siswa. Pendekatan ini bertujuan untuk meningkatkan  keterampilan  dasar  yang terkait  dengan  berpikir  komputasional, memberikan  siswa  kesempatan  untuk mendalami  dan  memahami  konsep-konsep tersebut  dengan  lebih  spesifik  dan  terarah dan  kedua,  dengan  mengintegrasikan keterampilan  komputasional  ke  dalam berbagai  mata  pelajaran  yang  ada  [14]. Dengan demikian, keterampilan komputasional  dapat  diajarkan  di  seluruh mata pelajaran, bukan hanya terbatas pada mata  pelajaran  yang  berkaitan  langsung dengan  komputer  [15].  Integrasi  mata pelajaran  seperti  IPA  merupakan  strategi yang  bisa  diterapkan  guna  meningkatkan kemampuan berpikir komputasional siswa. Dengan  menyatupadukan  konsep-konsep komputasional  dalam  pembelajaran  IPA, siswa tidak hanya memperoleh pemahaman mendalam  tentang  aspek-aspek  ilmiah, tetapi  juga  melatih  kemampuan  mereka dalam  merancang  solusi  komputasional untuk  memahami  dan  menyelesaikan
masalah-masalah ilmiah. IPA ialah disiplin ilmu  pengetahuan  yang  tidak  lepas  dari suatu  penyelidikan  yang  dilakukan  secara ilmiah serta terstruktur [16].
Sejumlah peneliti sebelumnya telah melakukan penelitian terkait pengintegrasian keterampilan
komputasional dalam proses pembelajaran.
Hasil  studi  menunjukkan  bahwa  ada peluang  besar  untuk  mengembangkan keterampilan komputasional dalam berbagai  disiplin  ilmu  dengan  tujuan memperluas pemahaman siswa [17]. Salah satunya  adalah  pembelajaran  IPA,  dimana dengan  mengintegrasikan  keterampilan berpikir komputasional dinilai dapat meningkatkan  kualitas  pembelajaran  IPA [18]. Namun, penelitian
lain menggambarkan kemampuan berpikir komputasional  siswa  masih  lemah,  karena siswa  terbatas  pada  elemen  dekomposisi dan  pengenalan  pola,  belum  mampu menggunakan  abstraksi  dan  algoritma,  di mana  hal  tersebut  menunjukkan  ketidak mampuan siswa dalam memecahkan masalah  matematika  yang  tidak  lengkap, sistematis, dan logis  [19]. Oleh karena itu, peneliti  menganjurkan  penerapan  metode yang merangsang proses berpikir komputasional siswa.
Proses  pembelajaran  diharapkan  memberi makna  ke  siswa  guna  mengembangkan kemampuan berpikir dan membuat inferensi.  Oleh  sebab  itu,  selama  proses pembelajaran,  penting  bagi  siswa  untuk memperoleh  pengalaman  akademis  guna mengoptimalkan kapasitas berpikir, berpendapat, berproses, dan bersikap secara ilmiah  [20].  Pembelajaran  inkuiri  adalah suatu  proses  di  mana  siswa  diajak  untuk berperan  seperti  ilmuwan  dan  melakukan eksperimen guna mengembangkan kemampuan  berpikir,  membuat  inferensi, dan  berperilaku  ilmiah  [21].  Melalui kemampuan tersebut, maka akan berdampak  pada  peningkatan  penilaian
hasil  belajar  siswa  [22].  Terlebih  lagi, inkuiri  juga  dapat  melatih  siswa  dalam pemikiran  komputasional  [23].  Melalui inkuiri, keterampilan
berpikir
komputasional  akan  meningkat  dan  siswa akan memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah dengan baik, dimana siswa  akan  diberikan  bimbingan  secara khusus  hingga  mampu  memperoleh  solusi dari  permasalahannya    [6].  Selain  itu, penelitian  lain  pun  mengemukakan  bahwa penerapan inkuiri dalam pembelajaran IPA memberikan hasil positif terhadap pembelajaran  siswa  yang  tercermin  pada prestasi  akademik  dan  kemampuannya dalam memecahkan masalah [24]. Meskipun banyak penelitian telah menunjukkan  manfaat  penggunaan  inkuiri dalam mengajarkan pemikiran
komputasional,  hanya  sedikit  penelitian yang  secara  khusus  fokus  pada  jenis pendekatan inkuiri berdasarkan level bimbingan  [25].  Salah  satu  hasil  dari penelitian  sains  desain  untuk  pemikian komputasi dalam pendidikan konstruksionis menunjukkan
bahwa pembelajaran  berbasis  inkuiri  ditujukan untuk  memperoleh  keterampilan  berpikir komputasional [26].
Model  pembelajaran  inkuiri  terbimbing ialah  variasi  pembelajaran  inkuiri  yang menyertakan  arahan  juga  bimbingan  dari guru  dalam  tahapan  penyelidikan  dan penyelesaian masalah siswa. Dalam konteks  model  ini,  pembelajaran  inkuiri terbimbing  menitikberatkan  pada  proses penemuan konsep, dengan guru memainkan peran  penting  dalam  memberikan  arahan yang diperlukan untuk membimbing siswa dalam  menemukan  dan  memahami  suatu konsep tertentu.
Sehingga, model
pembelajaran  inkuiri  terbimbing  dapat membangun  iklim  belajar  di  mana  siswa mampu mengembangkan keterampilan penelitian dan pemecahan masalah mereka, sambil  tetap  mendapatkan  dukungan  yang dibutuhkan  dari  guru  selama  proses
pembelajaran  [27].  Model  ini  mendesak siswa  untuk  aktif  menggali  pengetahuan sendiri, sehingga mereka bisa meningkatkan kemandirian, keaktifan, serta keahlian  dalam  melaksanakan  temuan ilmiah  yang  tepat  dengan  data  yang diperoleh  [28].
Melalui pembelajaran dengan model inkuiri terbimbing  akan  memberikan  dorongan untuk  siswa  memperoleh  pengalaman belajar  yang  nyata  dan  aktif  melalui penelitian  (percobaan)  untuk  mendapatkan penemuan [29]. Sejalan dengan pernyataan tersebut, peneliti lain turut mengemukakan bahwa  satu  dari  sekian  jalan  keluar  dari pembelajaran yang orientasinya pada siswa yang aktif ialah memakai model pembelajaran  inkuiri  terbimbing,  di  mana pelaksanannya  guru  menyediakan  arahan kepada siswa terkait materi yang dibelajarkan  secara  seperlunya  [30].  Akan tetapi saat praktiknya, pembelajaran inkuiri memerlukan durasi waktu dan proses yang sedikit  lebih  lama  guna  merumuskan masalah,  merencanakan  penelitian,  hingga pengumpulan data [31].
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  dilakukan penelitian  dengan tujuan guna menyelidiki pengaruh penggunaan model pembelajaran inkuiri  terbimbing  terhadap  keterampilan berpikir  komputasi  siswa  SMP  dalam pembelajaran IPA dalam kaitannya dengan topik suhu, kalor dan pemuaian, yang dapat menjadi referensi bagi guru dalam mengembangkan  komputasional  siswa. Suhu, kalor, dan pemuaian merupakan salah satu  topik  dalam  pembelajaran  IPA  yang erat  kaitannya dengan  fenomena  alam  dan kehidupan sehari-hari.

## METODE
Penelitian  dilakukan  dengan  mengadopsi pendekatan kuantitatif dan mempergunakan desain penelitian kuasi eksperimen. Penelitian ini didesain untuk
mengumpulkan data numerik yang
kemudian dianalisis secara statistik. Populasi  yang  dilibatkan  ialah  seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 7 Jember tahun ajaran 2023/2024. Sampel penelitian ditetapkan  menggunakan  teknik purposive sampling ,  yaitu  pemilihan  sampel  yang didasarkan  pada  kategori  khusus,  di  mana dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada kemampuan  siswa  yang  relatif  sama  antar dua  kelas  dengan  data  berupa  nilai  hasil ulangan harian pada materi sebelumnya.
Adapun  sampel  terbagi  menjadi  dua kategori kelas, yakni kelas VII B dan VII F dengan  masing-masing  jumlah  siswa  ialah 36  siswa.  Siswa  di  kelas  VII  B  dianggap sebagai kelompok kontrol, di mana mereka menjalani pembelajaran dengan menerapkan model pembelajaran langsung (metode ceramah). Sementara itu, siswa di kelas  VII  F  dianggap  sebagai  kelompok eksperimen  dengan  menerapkan  model pembelajaran  inkuiri  terbimbing,  di  mana mereka  menjalai  pembelajaran  dengan bantuan/bimbingan selama proses
penyelidikan. Proses pembelajaran di kelas VII B mencerminkan pembelajaran konvensional  yang  umumnya  dilakukan oleh guru IPA atau perlakuan khusus yang berfokus pada pengembangan keterampilan berpikir komputasional.
Dalam  penelitian  tersebut  tes  digunakan sebagai  teknik  utama    untuk  mengetahui tingkat  pemahaman  siswa,  yang  diperoleh dengan  mengumpulkan  informasi  berupa angka-angka. Instrumen penelitian  berupa soal-soal  berpikir  komputasi pretest dan posttest tertulis serta lembar jawaban yang dilengkapi petunjuk untuk membantu siswa menyelesaikan soal-soal tersebut.
Tes  terdiri  total  7  item  yang  mencakup indikator  berpikir komputasional, meliputi dekomposisi,  pengenalan  pola,  abstraksi, dan algoritma yang diadaptasi dari penelitian  oleh  Li, et  al [32].  Hasil  tes berpikir  komputasi  diberi  skor,  dievaluasi dan  dianalisis  dengan  melibatkan  teknik analisis deskriptif kuantitatif dan diklasifikasikan berdasarkan Tabel 1. Tabel 1. Kualifikasi Persentase Keterampilan Berpikir Komputasional No. Persentase Kriteria 1 81% – 100% Sangat Baik 2 61% – 80,99% Baik 3 41% – 60,99% Cukup 4 21% – 40,99% Rendah 5 0% – 20,99% Sangat Rendah

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Informasi  temuan  penelitian    diperoleh berupa jawaban soal tes tertulis keterampilan  berpikir  komputasi  yang diberikan kepada siswa prates ( prestest ) dan pascates ( posttest ). Hasil penelitian menghasilkan informasi sebagai berikut:
Hasil Tes Keterampilan Berpikir Komputasional Siswa Perolehan  data  keterampilan  berpikir komputasional siswa melalui pemberian tes pada kelas kontrol serta eksperimen. Terkait
dengan tes yang diberikan berupa pretest di pertemuan  pertama  kegiatan  pembelajaran dan posttest di pertemuan terakhir kegiatan pembelajaran.  Tes  terdiri  dari  7  butir  soal kategori  esai  dengan  masing-masing  butir memuat  4  indikator  keterampilan  berpikir komputasional.  Setiap  butir  memiliki rentang nilai sesuai pada pedoman penilaian yang telah dibuat oleh peneliti. Berikut hasil tes  keterampilan  berpikir  komputasional siswa ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Tes Keterampilan Berpikir Komputasional Siswa
No Komponen Data Kelas kontrol Kelas Eksperimen Pretest Posttest Prettest Posttest 1 Nilai terendah 0 0 0 40 2 Nilai tertinggi 37 58 56 78 3 Mean 19,11 35,36 31,61 63,83 4 Std. Dev. 11,14 14,58 15,78 9,94
Berdasarkan Tabel 2 memperlihatkan hasil pre dan posttest kelas  kontrol  dan eksperimen  yang  jumlah  siswanya  sama yaitu  36  siswa.  Total  nilai  tes  dihitung berdasarkan  penjumlahan  nilai  setiap  tes sesuai  pedoman  penilaian.  Berdasarkan hasil rata-rata tes yang diperoleh diketahui rata-rata pretest kelas  kontrol  19,11  serta rata-rata posttest 35,36. Sementara rata-rata tes  kelas  eksperimen  adalah  61,61  pada pretest dan 63,83 pada posttest .
Siswa pada kelas  kontrol mempunyai nilai pre dan posttest terendah    sebesar  0. Sedangkan  siswa  pada  kelas  eksperimen mempunyai nilai pretest terendah  sebesar 0 dan  nilai  posttest  terendah  sebesar  40. Perolehan nilai pretest tertinggi oleh siswa
di kelas kontrol sebesar 37 dan nilai posttest tertinggi  sebesar  58.  Sedangkan  perolehan nilai pretest tertinggi  oleh  siswa  kelas eksperimen  sebesar  56  dan  nilai posttest tertinggi  sebesar  78.Keterampilan  berpikir komputasional  siswa  diukur  menggunakan instrumen  tes  esai  yang  terdiri  dari  7 pertanyaan.  Setiap  pertanyaan  dirancang untuk  mengevaluasi  4  aspek  indikator keterampilan berpikir komputasional, yaitu dekomposisi,  pengenalan  pola,  abstraksi, dan  algoritma.  Untuk  menilai  tingkat pencapaian  berpikir  komputasional  siswa, skor  tes  diubah  menjadi  persentase. Informasi  mengenai  pencapaian  setiap elemen  berpikir  komputasional  dapat ditemukan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Persentase Setiap Elemen Keterampilan Berpikir Komputasional Siswa
Dengan  merujuk  pada  Tabel  3,  dapat diamati  terdapat  perbedaan  signifikan dalam  persentase  keterampilan  berpikir komputasional  antara  kelas  kontrol  dan eksperimen. Interpretasi data menunjukkan persentase pencapaian setiap elemen keterampilan  berpikir  komputasional  oleh siswa  kelas  eksperimen  secara  konsisten lebih  tinggi  dibanding  dengan  siswa  kelas kontrol.
Adapun  pada  Tabel  3  memperlihatkan capaian tertinggi yang di peroleh siswa pada kelas  kontrol  terdapat  pada  elemen dekomposisi sebesar 66,25% dengan
kategori baik. Capaian terendah pada siswa kelas  kontrol  terdapat  pada  elemen pengenalan  pola  sebesar  6,38%  dengan kategori sangat rendah. Adapun pada siswa kelas  eksperimen  memperoleh  persentase tertinggi pada elemen dekomposisi sebesar 92,91%  dengan  kategori  sangat  baik  serta persentase  terendah  ada  pada  elemen algoritma sebesar 40,34%  dengan kategori rendah.
Hasil  Analisis  Pengaruh  Penggunaan Model Pembelajaran Inkuiri Terbimbing terhadap Keterampilan Berpikir Komputasional Siswa No Elemen Keterampilan Berpikir Komputasional Kelas Kontrol Kategori Kelas Eksperimen Kategori 1 Dekomposisi 66,25% Baik 92,91% Sangat Baik 2 Pengenalan Pola 6,38% Sangat Rendah 70,27% Baik 3 Abstraksi 39,30% Rendah 75,27% Baik 4 Algoritma 32,43% Rendah 40,34% Rendah
Penelitian  ini  diselenggarakan  di  SMP Negeri  7  Jember  dan  melibatkan  analisis statistik,  termasuk  uji  normalitas  dan  uji independent  sample  t-test ,  untuk  menilai pengaruh  model  pembelajaran  inkuiri terbimbing  terhadap  keterampilan  berpikir komputasional siswa.

## Hasil Uji Normalitas
Pengujian  normalitas  pada  data  dilakukan melalui analisis statistik berbantuan perangkat lunak SPSS. Uji normalitas pada data  dilakukan  guna  mengetahui  data berdistribusi  normal  atau  tidak.  Berikut hasil uji normalitas ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Normalitas Pretest dan Posttest
Dari informasi Tabel 4,  dapat disimpulkan kedua  kelompok  (kelas  kontrol  dan eskperimen),  menunjukkan  data  memiliki distribusi normal. Hasil pengujian
Kolmogorov-Smirnov
terhadap setiap komponen  data  yang  mencakup  hasil pretest dan posttest kelas  kontrol  serta eksperimen
memperlihatkan nilai
signifikansi yang lebih dari 0,05. Hasil  ini memberikan  kepastian  bahwa  distribusi data  pada pretest dan posttest memenuhi syarat  normalitas  dengan  rincian  untuk pretest dan posttest pada kelas kontrol dan eksperimen sebesar 0,200 > 0,05.
Dengan  memastikan  data-data  tersebut memenuhi asumsi dasar normalitas, langkah selanjutnya adalah melakukan uji analisis lanjutan
menggunakan independent sample t-test .

## Hasil Uji Independent sample t-test
Uji statistik lanjutan yang diterapkan adalah uji Independent  Sample  T-test ,  yang bertujuan  guna  menyelidiki  perbedaan signifikan dalam skor posttest antara kelas kontrol  eksperimen.  Dalam  rangkaian  uji ini, tingkat signifikansi yang diambil adalah 5%, atau setara dengan 0,05.
Hipotesis yang diajukan menetapkan bahwa jika  nilai Sig.  (2-tailed) >  0,05  bermakna tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  skor sebelum dan sesudah tes pada kelas kontrol serta eksperimen. Sebaliknya, jika nilai Sig. (2-tailed) <  0,05,  bermakna  terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  skor pre dan posttest pada kedua kelas. Rincian hasil uji Independent  Sample  t-test dapat ditemukan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Independent sample t-test Kelas Kontrol dan Kelas Eksperimen
Hasil pengujian Independent Sample T-test di  Tabel  5  memperlihatkan  nilai Sig.  (2- tailed) lebih  rendah  dibanding  tingkat signifikansi  yang  ditetapkan  sebesar  5%, dengan  perolehan  0,000  <  0,05.  Nilai demikian mengindikasikan terdapat
perbedaan signifikan antara skor pretest dan posttest pada kelas kontrol serta eksperimen. Temuan tersebut menunjukkan bahwa implementasi metode atau pendekatan pembelajaran telah memberikan  dampak  yang  nyata  dalam Komponen Data Sig. (2-tailed) Kelas Kontrol 0,000 Kelas Eksperimen 0,000 Komponen Data Kolmogorov-Smirnov Sig. Shapiro-Wilk Sig. Distribusi Data Pretest Kelas Kontrol 0,200 0,128 Normal Posttest Kelas Kontrol 0,200 0,061 Pretest Kelas Eksperimen 0,200 0,061 Posttest Kelas Eksperimen 0,200 0,062
meningkatkan keterampilan berpikir komputasional siswa di kedua kelompok.

## Hasil Uji T-Pihak Kanan
Uji statistik lanjutan yang dilakukan adalah uji t-pihak kanan . Bertujuan untuk menentukan  skor  rata-rata  yang  lebih  baik diantara  kelas  kontrol  serta  eksperimen. Adapun kriteria yang ditetapkan pada uji t- pihak  kanan ,  yaitu  nilai t hitung <  t tabel maknanya H 0 diterima serta H a ditolak dan bila nilai t hitung > t tabel maknanya H 0 ditolak
serta H a diterima.  Makna H 0 ialah  tidak terdapat  perbedaan  signifikan  antara  rata- rata nilai keterampilan berpikir komputasional siswa pada kelas kontrol dan eksperimen dan H a berarti terdapat perbedaan signifikan diantara rata-rata nilai keterampilan berpikir komputasional siswa pada  kelas  kontrol  dan  eksperimen.  Hasil lengkap dari uji t-pihak kanan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji T-Pihak Kanan
Komponen Data t hitung df Sig. (2-tailed) t tabel Kelas Kontrol 22.210 71 0.000 1.996 Kelas Eksperimen
Berdasarkan data di Tabel 6 diperoleh nilai t hitung sebesar  22.210  menggunakan  taraf signifikansi  5%  atau  0,05  dan  diperoleh nilai t tabel sebesar  1.996.  Berdasarkan hipotesis  yang  diajukan  dan  kriteria  yang dimiliki uji t-pihak kanan , maka dari hasil perhitungan menunjukkan bahwa nilai t hitung lebih besar daripada t tabel di mana 22.210 > 1.996  sehingga  dinyatakan  keputusan bahwa H 0 ditolak dan H a diterima. Artinya terdapat  perbedaan  signifikan  antara  rata- rata nilai keterampilan berpikir komputasional  siswa  pada  kelas  kontrol eksperimen. Dengan  demikian, kelas dengan perlakuan pembelajaran
menerapkan  model  pembelajaran  inkuiri terbimbing lebih baik dibanding kelas yang pada  pembelajaranya  tidak  menerapkan model pembelajaran inkuiri.
Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan oleh  para observer selama  penelitian berjalan, pembelajaran yang telah dilakukan  di  kelas  eksperimen  dengan menerapkan  model  pembelajaran  inkuiri memberi siswa peluang untuk berpartisipasi aktif  dan  berperilaku  seperti  ilmuwan melalui aktivitas eksperimen. Pembelajaran inkuiri terbimbing dimulai dengan menyajikan  permasalahan  dalam  konteks nyata  yang  umum  didapati  siswa  dalam
kehidupannya  dan  dikorelasikan  dengan materi pembelajaran, yaitu. suhu, kalor, dan pemuaian.  Menurut  peneliti,  pembelajaran inkuiri terbimbing mencakup kegiatan yang bersifat  ilmiah,  misalnya  siswa  diminta menganalisis  masalah  yang  disajikan  [33]. Melalui pendekatan inkuiri, siswa memiliki kesempatan  untuk  merancang  penelitian, menghimpun dan menafsirkan data hingga menyimpulkan  [34].  Melalui  kegiatan analisis  tugas,  siswa  mampu  membagi permasalahan  menjadi  tugas-tugas  yang lebih  sederhana.  Kemampuan  pemecahan masalah  dalam  elemen  berpikir  komputasi didefinisikan berdasarkan elemen dekomposisi [35].
Selain  itu,  siswa  dapat  memecahkan masalah-masalah substantif bahan pelajaran yang  penting  bagi  kehidupannya.  Dengan demikian,  ketika  siswa  diberikan  tugas dengan  konteks  yang  berbeda  dengan permasalahan  yang  disampaikan  guru, maka  siswa  dapat  menghubungkan  tugas tersebut dengan materi ilmiah dengan baik dan  benar.  Dengan  merumuskan hipotesis, memungkinkan siswa menghubungkan permasalahan dengan materi ilmiah serupa. Unsur  keterampilan  berpikir  komputasi menyatakan bahwa ketika siswa mempunyai  kemampuan  menghubungkan
masalah dengan konsep ketika
mengkonstruksi penyelesaian masalah, maka hal tersebut tergolong pada keterampilan pengenalan pola [36].
Dalam  kegiatan  pengolahan  data,  siswa diminta  untuk  menuliskan  informasi  yang diperoleh  dari  hasil  tes  pada  lembar  kerja siswa.  Selanjutnya  siswa  diminta  menarik kesimpulan penting tentang apa yang telah dipelajarinya  dari  hasil  percobaan.  Dalam pembelajaran  inkuiri  terbimbing,  siswa secara  aktif  mengembangkan  kemampuan pemecahan  masalahnya  sendiri  dan  bila perlu  dibimbing  oleh  guru.  Pada  saat mengambil kesimpulan, siswa yang mampu menyimpulkan dengan benar menunjukkan bahwa  siswa  menerapkan  unsur  berpikir komputasi  yaitu  abstraksi,  dimana  siswa mampu  mengidentifikasi  prinsip  di  balik suatu  rumus  tanpa  mementingkan  unsur- unsur yang sudah tidak relevan lagi. [37].
Berdasarkan ulasan sebelumnya, pengolahan  data  dilakukan  setelah  siswa melakukan  eksperimen.  Siswa  melakukan tugas  eksperimen  untuk  membuktikan hipotesis serta menanggapi rumusan masalah yang dibuat. Kegiatan eksperimen yang  dilaksanakan  secara  terstruktur  dan sistematis  menyebabkan  siswa  mampu menemukan  jawaban  rumusan  masalah. Melalui  kegiatan  eksperimen,  siswa  dapat menyelesaikan  persoalan  dengan  prosedur yang  lengkap  dan  benar,  sehingga  ia mempunyai pengalaman
dalam menciptakan pengetahuan berdasarkan penemuan  yang  dilakukan  secara  mandiri. Menurut  penelitian  [38]  jika  siswa  telah mampu  menyelesaikan  persoalan  dengan benar  dan  sistematis,  maka  siswa  telah melewati  unsur  berpikir  komputasional dalam bentuk algoritma.
Hasil  analisis  hipotesis  menggunakan perangkat  lunak  SPSS  menunjukkan  nilai pada kelas eksperimen terbukti lebih tinggi dibandingkan  dengan  nilai  kelas  kontrol.
Selanjutnya,  setelah  penerapan  model pembelajaran inkuiri terbimbing pada kelas eksperimen  dilakukan posttest ,  terlihat peningkatan nilai yang signifikan. Fakta ini mengindikasikan bahwa penggunaan model pembelajaran  inkuiri  terbimbing  dapat meningkatkan keterampilan berpikir komputasional dalam konteks pembelajaran Ilmu Pengetahuan Alam
(IPA).
Peningkatan ini bisa dilihat dari perbandingan  nilai  antara pretest dan posttest pada kelas eskperimen.
Metode  pembelajaran  inkuiri  terbimbing memberikan  dampak  positif,  membantu siswa untuk mengembangkan dan menerapkan keterampilan berpikir komputasional  dengan  lebih  efektif  dalam pembelajaran  IPA.  Dengan  demikian, temuan  ini  memberikan  dasar  kuat  untuk mendukung keefektifan penggunaan model pembelajaran  inkuiri  terbimbing  sebagai suatu pendekatan pembelajaran yang dapat meningkatkan keterampilan berpikir komputasional  pada  siswa.  Pernyataan tersebut sejalan dengan pendapat hasil studi dari  peneliti  bahwa  inkuiri  juga  dapat melatih siswa dalam pemikiran komputasional  [23].  Melalui  penerapan pembelajaran  inkuiri  di  kelas  dapat memberikan hasil positif terhadap kemampuan  siswa  dalam  menyelesaian persoalah  [39].  Keterampilan  berpikir komputasional  siswa  dapat  dipengaruhi secara signifikan  melalui penerapan model pembelajaran inkuiri terbimbing siswa SMP Negeri  7  Jember  yang  ditandai  dengan adanya peningkatan nilai tes siswa.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  serta  analisis data, dapat disimpulkan bahwa penggunaan model  pembelajaran  inkuiri  terbimbing memiliki dampak positif terhadap perkembangan keterampilan berpikir komputasional  siswa  SMP  dalam  konteks pembelajaran IPA. Temuan
ini diindikasikan  oleh  hasil  uji independent
sample  t-test ,  yang  menunjukkan  nilai signifikansi sebesar 0,000 lebih rendah dari taraf  signifikansi  yang  ditetapkan  sebesar 5% (0,05).
Kesimpulan  ini  menggambarkan kelas yang menerapkan model pembelajaran  inkuiri  terbimbing  secara konsisten  mengungguli  kelas  yang  tidak menggunakan  pendekatan  tersebut  dalam pembelajaran  IPA.  Hal  ini  menegaskan bahwa  pendekatan  inkuiri  terbimbing memberikan  kontribusi  positif  terhadap peningkatan keterampilan berpikir komputasional siswa, seperti yang tercermin  dari  hasil  analisis  statistik  yang mendukung kebermaknaan perbedaan antara kedua kelompok.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Rusdianto,  D.  Wahyuni,  dan  S.
Supeno,  “Pendampingan  Desain Peraga  dan  Perangkat  Pembelejaran Inovatif Bagi Guru di Gugus Sekolah Dasar Srono, Banyuwangi,” Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  651– 657, Jan. 2023, doi: 10.46576/rjpkm.v4i1.2561.
[2] S.  Setya  Wardani,  R.  Dwi  Susanti, and M.  Taufik,  “Implementasi Pendekatan  Computational  Thinking Melalui  Game  Jungle  Adventure Terhadap Kemampuan Problem Solving,” SJME  (Supremum  Journal of  Mathematics  Education) ,  vol.  6, no. 1, pp. 1–13, 2022, doi:
10.35706/sjmev6ì1.5430.
[3] U. Kale, et al. , “Computational What? Relating  Computational  Thinking  to Teaching,” TechTrends ,  vol.  62,  no. 6,  pp.  574–584,  Nov.  2018,  doi: 10.1007/s11528-018-0290-9.
[4] A.  N.  Dewi,  E.  Juliyanto,  dan  R. Rahayu,  “Pengaruh  Pembelajaran IPA dengan Pendekatan Computational  Thinking  Berbantuan Scratch terhadap Kemampuan Pemecahan  Masalah,” Indonesian
Journal of Natural Science Education (IJNSE) ,  vol.  04,  no.  02,  pp.  492–
497, 2021.
[5] N. D. Saidin, F. Khalid, R. Martin, Y. Kuppusamy, and N. A. P. Munusamy, “Benefits and Challenges of Applying Computational
Thinking in Education,” International  Journal  of Information and Education Technology , vol. 11, no. 5, pp.  248– 254, 2021, doi: 10.18178/ijiet.2021.11.5.1519. [6] F.  Fakhriyah,  S.  Masfuah,  and  D. Mardapi,  “Developing  Scientific Literacy-Based Teaching Materials to Improve  Students’  Computational Thinking  Skills,” Jurnal  Pendidikan IPA Indonesia , vol. 8, no. 4, pp. 482– 491, Dec. 2019, doi: 10.15294/jpii.v8i4.19259.
[7] S.  Latifah,  R. Diani,  S.  Lusiana, and M.  Malik,  “Jurnal  Penelitian  dan Pengembangan  Pendidikan  Fisika,” JPPPF ,  vol.  8,  no.  2,  2022,  doi: 10.21009/1.
[8] S.  Zuhaerah  Thalhah,  A.  Dian
Angriani, F. Nur, and A. Kusumayanti, “Development of Instrument Test Computational Thinking  Skills  IJHS/JHS  Based RME Approach.” [Online]. Available: https://commons.hostos.cuny.edu/mtr j/
[9] J.  Kusnendar,  H.  W.  Prabawa,  and Rahmanda,  “Bajo’s  Adventure:  an Effort to Develop Students Computational Thinking Skills Through  Mobile  Application,”  in Journal  of  Physics:  Conference Series , Institute of Physics Publishing, Nov. 2019. doi: 10.1088/1742-6596/1280/3/032035.
[10]  M.  Gunawan  Supiarmo et  al. , “Implementasi Pembelajaran Matematika Realistik untuk
Meningkatkan  Kemampuan  Berpikir Komputasional Siswa,” Journal , vol.
9,  no.  1,  pp.  1–13,  2022,  [Online].
Available: https://ejournal.bbg.ac.id/numeracy [11]  F. Nur Sa, S. Mania, U. Islam Negeri Alauddin  Makassar,  J.  H.  M  Yasin Limpo  Nomor,  dan  S.  -Gowa Sulawesi  Selatan,  “Pengembangan Instrumen  Tes  untuk  Mengukur Kemampuan  Berpikir  Komputasi Siswa,” Jurnal Pembelajaran Matematika  Inovatif ,  vol.  4,  no.  1,
2021, doi: 10.22460/jpmi.v4i1.17-26.
[12]  “Burton” et al. , Thinking Big: Using
Computational  Thinking  for  Data Practices in High School Science. , 6th ed., vol. 87. 2020.
[13]  L.  Atika  Anggrasari, Prosiding
Seminar  Nasional  Sensaseda  Model Pembelajaran Computational Thingking sebagai Inovasi Pembelajaran Sekolah Dasar Pascapandemi COVID-19 . 2021. [14]  E.  Nuraeni,  T.  Nurwahyuni,  A. Amprasto, dan I. Permana, “Identifikasi  Extranous  Cognitive Load  Siswa  dalam  Mengembangkan Computational Thinking Skill Melalui  Pembelajaran  Jaring-Jaring Makanan  Berbasis  Snap!,” Jurnal
Pendidikan Sains Indonesia , vol. 10, no.  1,  pp.  115–124,  Jan.  2022,  doi: 10.24815/jpsi.v10i1.22924.
[15]  E. Candrawati, M. Uliyandari, N.  Y. Rustaman, and I. Kaniawati, “Profile of  Computational  Thinking  Skills  in Environmental  Chemistry  Courses for  Prospective  Science  Teacher Students,” JPPS  (Jurnal  Penelitian
Pendidikan Sains) , pp. 152–165, May 2022, doi: 10.26740/jpps.v11n2.p152-165. [16]  G.  Dian  Masruhah,  S.  Wahyuni, “Pengembangan  E-LKPD  Berbasis Inkuiri Terbimbing untuk Meningkatkan  Keterampilan  Proses Sains  Siswa  SMP,” SAP  (Susunan Artikel  Pendidikan ,  vol.  7,  no.  1, 2022.
[17]  Y.  Li, et  al. ,  “On  Computational Thinking  and  STEM  Education,” J STEM  Educ  Res ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 147–166, Jul. 2020, doi: 10.1007/s41979-020-00044-w. [18]  N.  A.  Izzah,  A.  Suwaibatulilla,  S. Khasfiyatin,  R.  T.  Jayati,  dan  S. Supeno, “Profil Computational Thinking  Skill  Siswa  SMP  dalam Pembelajaran IPA,” Jurnal Paedagogy ,  vol.  10,  no.  4,  p.  1218, Oct. 2023, doi: 10.33394/jp.v10i4.9193. [19]  M.  Gunawan  Supiarmo  dan  L. Mardhiyatirrahmah, “Pemberian
Scaffolding untuk Memperbaiki Proses Berpikir Komputasional Siswa dalam Memecahkan Masalah Matematika,” 2021. [20]  D. Ika Pratiwi, N. Wandiyah Kamilasari,  dan  D.  Nuri,  “Analisis
Keterampilan  Bertanya  Siswa  pada
Pembelajaran  IPA  Materi  Suhu  dan Kalor  dengan  Model  Problem  Based Learning  di  SMP  Negeri  2  Jember
1).” [21]  K.  Agustina,  H.  Sahidu,  dan  I.  W. Gunada, “Pengaruh Model
Pembelajaran  Inkuiri  Terbimbing Berbantuan  Media  PheT  terhadap Kemampuan Pemecahan Masalah dan Berpikir  Kritis  Fisika  Peserta  Didik SMA,” Jurnal Pendidikan Fisika dan
Teknologi ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  17–24, Mar. 2020, doi: 10.29303/jpft.v6i1.1514. [22]  A.  D.  Lesmono  dan  T.  Riani, “Penerapan Pendekatan Keterampilan Proses Sains dengan Model
Pembelajaran  Inkuiri  Terbimbing dalam Pembelajaran Fisika di SMA.”
[23]  I.  Ariesandi,  Y.  Yuhana,  A.  Fatah, dan  U.  Sultan  Ageng  Tirtayasa, “Analisis  Kebutuhan  Pengembangan
Modul  Elektronik  Berbasis  Inkuiri untuk  Meningkatkan  Kemampuan Berpikir  Komputasi  pada  Materi
Barisan  dan  Deret  Siswa  SMA,” 2021.
[24]  T.  Mensan,  K.  Osman,  and  N.  A. Abdul  Majid,  “Development  and
Validation  of  Unplugged  Activity  of Computational  Thinking  in  Science Module  to  Integrate  Computational Thinking in Primary Science Education,” Science Education
International , vol. 31, no. 2, pp. 142– 149, 2020, doi: 10.33828/sei.v31.i2.2.
[25]  C. Gardner-McCune, IEEE Computer Society.
Special Technical Community on Broadening Participation, and Institute of Electrical and Electronics  Engineers, 2020  Research  on  Equity  and Sustained Participation in Engineering, Computing, and Technology (RESPECT) : conference proceedings :  Portland,  Oregon  &
Online  Virtual  Conference,  March 11, 2020 .
[26]  V.  Dolgopolovas,  V.  Dagienė,  E.
Jasutė,  and  T.  Jevsikova,  “Design Science  Research  for  Computational Thinking in Constructionist Education: a Pragmatist Perspective,” Problemos ,  vol.  95,  pp.  144–159, Apr. 2019, doi: 10.15388/Problemos.95.12.
[27]  L. Jurnal, N. Kt Dewi Muliani, dan I. Md Citra Wibawa, “Pengaruh Model Pembelajaran  Inkuiri  Terbimbing Berbantuan  Video  terhadap  Hasil Belajar  IPA,” Jurnal  Ilmiah  Sekolah Dasar ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  107–114,
2019.
[28]  Z.  Nur  Fuadina,  N.  Ahmad,  F. Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan,  U. Jember, S. Negeri, and J. Jawa Timur,
“Pengaruh Model Pembelajaran Guided Inquiry Berbantuan Diagram Berpikir Multidimensi dalam Pembelajaran  IPA  terhadap  Literasi Sains Siswa di SMP.” [29]  M.  W.  Solihin,  Sri,  H.  B.  Prastowo, dan Supeno,  “Pengaruh  Model
Pembelajaran  Inkuiri  Terbimbing terhadap Kemampuan Berpikir Kritis
Siswa SMA 1.” [30]  Y. Selmin, Y. N. Bunga, dan Y. Bare, “Pengembangan Lembar Kerja
Peserta  Didik  (LKPD)  Berbasis Inkuiri  Terbimbing  Materi  Sistem Organisasi  Kehidupan,” Spizaetus: Jurnal Biologi dan Pendidikan Biologi ,  vol.  3,  no.  1,  p.  41,  Mar.
2022, doi: 10.55241/spibio.v3i1.52.
[31]  F.  Anjani,  “Kemampuan  Penalaran Ilmiah Siswa SMA dalam Pembelajaran  Fisika  Menggunakan Model  Inkuiri  Terbimbing  Disertai
Diagram  Berpikir  Multidimensi,” 2020.
[32]  Y. Li, S. Xu, and J. Liu, “Development  and  Validation  of Computational  Thinking  Assessment of Chinese Elementary School
Students,” Journal  of  Pacific  Rim Psychology ,  vol.  15,  2021,  doi: 10.1177/18344909211010240.
[33]  M.  W.  Solihin,  Sri,  H.  B.  Prastowo, dan Supeno,  “Pengaruh  Model Pembelajaran  Inkuiri  Terbimbing terhadap Kemampuan Berpikir Kritis Siswa SMA 1).”
[34]  N. B. Hamutoğlu et al. , “Investigation of  Secondary  School  Students’ Attitudes  Towards  Computational Thinking, Problem-Solving Skills and Research-Inquiry,” Türk  Akademik Yayınlar Dergisi (TAY Journal) , vol. 2022, no. 2, pp. 429–461, 2022, doi: 10.29329/tayjournal.2022.510.12.
[35]  N.  Ramin,  C.  Abdul  Talib,  and  H. Aliyu,  “Science  Teacher’s  Self-
Confidence on Integrating Computational Thinking into
Classroom  Pedagogies  for  Teaching and  Learning.”  [Online].  Available: http://www.recsam.edu.my/sub_lsmj ournal
[36]  A. A. Ogegbo and U. Ramnarain, “A Systematic Review of Computational Thinking  in  Science  Classrooms,”
Studies in Science Education , vol. 58, no. 2. Routledge, pp. 203–230, 2022. doi:
10.1080/03057267.2021.1963580.
[37]  T.  Mensan,  K.  Osman,  and  N.  A. Abdul  Majid,  “Development  and
Validation  of  Unplugged  Activity  of Computational  Thinking  in  Science Module  to  Integrate  Computational Thinking in Primary Science Education,” Science Education
International , vol. 31, no. 2, pp. 142– 149, 2020, doi: 10.33828/sei.v31.i2.2.
[38]  S.  Kılıç  and  Ü.  Çakıroğlu,  “Design, Implementation,  and  Evaluation  of  a
Professional  Development  Program for Teachers to Teach Computational Thinking via Robotics,” Technology, Knowledge and Learning , vol. 28, no.
4,  pp.  1539–1569,  Dec.  2023,  doi: 10.1007/s10758-022-09629-3.
[39]  Y. I. Tanjung et al. , “State of The Art Review: Building Computational Thinking  on  Science  Education,” Jurnal  Pendidikan  Fisika  Indonesia , vol. 19, no. 1, pp. 65–75, Jun. 2023, doi: 10.15294/jpfi.v19i1.41745.