## Analisis Kemampuan Berpikir Komputasional Berdasarkan

## Mathematics Self-Concept (MSC) dengan Mengontrol Kemampuan Awal Matematis (KAM)
Tri Fauji 1* , Pinta Deniyanti Sampoerno 2 , Lukman El Hakim 3
1) 2) 3) Pendidikan Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Jakarta
1*) trifauji93@gmail.com

## ABSTRAK
Salah satu kemampuan abad 21 yang perlu dikembangkan dalam dunia pendidikan adalah berpikir komputasi. Pengembangan kemampuan berpikir komputasional perlu memperhatikan faktor yang mempengaruhi,  contohnya  adalah Mathematics  self-concept  (MSC) dan  Kemampuan  Awal Matematika  (KAM).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  kemampuan  berpikir komputasional dengan perbedaan MSC pada siswa dengan KAM tinggi. Metode dalam penelitian ini adalah kualitatif deskriptif. Kemampuan berpikir komputasional terdiri atas empat komponen, yaitu dekomposisi,  abstraksi,  pengenalan  pola,  dan  berpikir  algoritmik.  Teknik  pengumpulan  data penelitian menggunakan instrumen tes dan wawancara.  Teknik analisis data meliputi reduksi data, penyajian data dan penarikan kesimpulan. Berdasarkan penelitian diperoleh bahwa perbedaan MSC siswa sangat berpengaruh terhadap kemampuan berpikir komputasional yang dimiliki siswa. KAM juga berperan penting pada saat proses pengenalan pola dan berpikir algoritmik. MSC positif dan KAM tinggi memampukan siswa melakukan semua komponen berpikir komputasional, sedangkan MSC  negatif  menjadi  kendala  karena  siswa  kurang  antusias  dan  tidak  mau  memperbaiki  jika kesalahan  terjadi.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu  perlu  dilakukan  pengembangan kemampuan berpikir komputasional dengan sebelumnya meningkatkan KAM dan MSC siswa.
Kata Kunci: Berpikir Komputasi, Mathematics Self-Concept, Kemampuan Awal Matematika.

## ABSTRACT
One  of  the  21st-century  abilities  that  needs  to  be  developed  in  education  is  computational thinking. The development of computational thinking abilities needs to pay attention to influencing factors, for example, Mathematics Self-Concept (MSC) and Initial Mathematics Ability (IMA). This research aims to describe computational thinking abilities with differences in MSC students with high IMA. The method used in this research is descriptive-qualitative. Computational thinking skills consist  of  four  components,  namely  decomposition,  abstraction,  pattern  recognition,  and algorithmic  thinking.  Research  data  collection  techniques  use  test  instruments  and  interviews. Data  analysis  techniques  include  data  reduction,  data  presentation,  and  conclusion.  Based  on research, it was found that differences in students' MSCs greatly influence students' computational thinking  abilities.  IMA  also  plays  an  important  role  in  the  processes  of  pattern  recognition  and algorithmic thinking. Positive MSC and high IMA enable students to carry out all components of computational  thinking,  while  negative  MSC  becomes  an  obstacle  because  students  are  less enthusiastic and do not want to correct them if errors occur. Suggestions for further research are that it is necessary to develop computational thinking skills by first increasing students' IMA and MSC.
Keywords: Computational Thinking, Mathematics Self-Concept, Initial Mathematical Ability.
Open access article under the CC-BY-SA license

## A. PENDAHULUAN
ISTE ( International Society for Technology in Education )  menetapkan  salah  satu  standar kemampuan yang harus dimiliki oleh siswa saat ini  adalah Computational  Thinker atau  berpikir komputasional (ISTE, 2016). Hal ini didukung Kuo dan  Hsu  (2020)  yang  menyatakan  berpikir komputasional  sebagai  salah  satu  kemampuan abad ini. Banyak bidang pekerjaan saat ini sangat dipengaruhi  dan  bergantung  pada  berpikir komputasional  (Barr  dan  Stephenson,  2011; Cansu  dan  Cansu,  2019).  Hal  ini  menunjukkan bahwa  kemampuan  berpikir  komputasional merupakan  hal  yang  penting  dan  perlu dikembangkan.
Konsep berpikir komputasional yang diajukan oleh  Wing  (2006)  mengacu  pada  kemampuan berpikir  seolah-olah  kita  adalah  ilmuwan komputer  saat  menghadapi  masalah.  Dalam konteks  ini,  berpikir  komputasional  melibatkan kemampuan  untuk  memecahkan  masalah, merancang  sistem,  dan  menggunakan  konsep- konsep dasar dalam ilmu komputer. Wing (2008) memperluas definisi tersebut dengan menggambarkan berpikir komputasional sebagai  proses  pemikiran  yang  melibatkan identifikasi masalah  dan  penemuan  solusi yang efektif.
Secara  umum,  terdapat  empat  komponen utama  dalam  berpikir  komputasional,  yaitu: dekomposisi,  abstraksi,  pengenalan  pola,  dan berpikir  algoritmik.  Dekomposisi  melibatkan cara  berpikir  terhadap  suatu  masalah  dengan memecahkannya menjadi bagian-bagian
komponen  yang  dapat  dipahami,  dipecahkan, dikembangkan,  dan  dievaluasi  secara  terpisah (Angeli dkk., 2016; Voogt dkk., 2015). Abstraksi melibatkan kemampuan untuk mengurangi atau mengabaikan detail informasi yang tidak relevan dan  fokus  pada  detail  informasi  yang  relevan untuk  menyelesaikan  masalah  (Angeli  dkk., 2016;  Voogt  dkk.,  2015).  Pengenalan  pola melibatkan serangkaian kegiatan mengidentifikasi  pola  atau  karakteristik  yang relevan  dalam  konteks  masalah  yang  dihadapi Yadav dkk. (2016). Berpikir algoritmik melibatkan  penggunaan  proses  matematis dalam proses pemecahan masalah.
Pengembangan kemampuan berpikir komputasional  siswa  perlu  dilakukan  dengan memperhatikan berbagai faktor yang memengaruhinya  agar  proses  yang  dilakukan dapat  berjalan  secara  optimal.  Durak  dan Saritepeci  (2018)  menyatakan  dua  faktor  yang dapat  memengaruhi  proses  dan  kemampuan berpikir  komputasional  siswa  saat  pemecahan masalah adalah MSC dan KAM
Shavelson  dkk.  dalam  Goldman  dan  Penner (2016)  mengungkapkan  bahwa self-concept adalah adalah pandangan atau pengertian yang dimiliki oleh seseorang terhadap dirinya sendiri dan memengaruhi cara seseorang bertindak dan memengaruhi  cara  seseorang  memandang dirinya  sendiri.  Selanjutnya  MSC  diartikan sebagai persepsi diri siswa tentang kemampuannya dan harapannya untuk berprestasi  dalam  matematika  (Ahmed,  dkk., 2012)
Mulyono  dkk.  (2018)  menjelaskan  bahwa KAM  merupakan  hasil  belajar  yang  diperoleh sebelum  melanjutkan  ke  tingkat  pendidikan berikutnya, dan menjadi dasar bagi siswa dalam mempelajari  materi  pelajaran  baru.  Hanun (2010)  menyarankan  bahwa  pada  awal  proses pembelajaran,  guru  sebaiknya  melakukan penelitian  terhadap  kemampuan  awal  siswa. Dari pemahaman terhadap kemampuan awal ini, guru  dapat  mengatur  proses  pembelajaran dengan  lebih  efektif  untuk  mencapai  hasil belajar yang diharapkan.
Bagaimana  pengaruh  MSC  dan  KAM terhadap  kemampuan  berpikir  komputasional perlu  diketahui  agar  saat  pengembangan kemampuan  berpikir  komputasional  dapat optimal. Oleh karena itu, perlu dilakukan suatu penelitian
kualitatif yang mampu mendeskripsikan bagaimana
kemampuan berpikir  komputasional  siswa  berdasarkan perbedaan MSC dan KAM tinggi.

## B. METODE
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah  pendekatan  kualitatif.  Metode  kualitatif bertujuan untuk memperoleh pemahaman yang holistik  tentang  fenomena  yang  dialami  oleh subjek  penelitian,  seperti  perilaku,  persepsi, motivasi,  dan  tindakan  menggunakan  deskripsi berbasis  kata-kata  dan  bahasa.  Penelitian  ini dilakukan dalam konteks alamiah dan menggunakan  berbagai  metode  yang  sesuai dengan karakteristik kualitatif.
Penelitian dilaksanakan pada SMA 77 Jakarta pada  kelas  XII.  Prosedur  yang  ditempuh  dalam
penelitian  ini  terbagi  dalam  empat  tahapan, yaitu:

## 1. Persiapan Penelitian
Pada  tahap  persiapan,  hal  utama  yang dilakukan adalah menyusun instrumen penelitian.  Instrumen  penelitian  meliputi  tes kemampuan  berpikir  komputasional  siswa,  tes KAM  siswa,  dan  angket  MSC.  Instrumen  tes kemampuan  berpikir  komputasional  telah divalidasi  oleh  Dr.  M.  M.  Inggriani  dari  NBO Bebras  Indonesia  (ahli  bidang  kemampuan berpikir komputasional) dan Indah Nurlina, S.Pd. (ahli materi bidang matematika), sedangkan tes KAM  dan  MSC  telah  divalidasi  oleh  ahli  bidang pendidikan  matematika,  yaitu  Dr.  Anny  Sovia, S.Si.,  M.Pd.  dan  Dr.  Flavia  Hidajat,  S.Pd,  M.Pd dari Universitas Negeri Jakarta

## 2. Pelaksanaan Penelitian
Tahap  ini  melibatkan  penentuan  subjek penelitian  dan  pengumpulan  data.  Subjek penelitian diklasifikasikan berdasarkan MSC dan KAM  siswa.  MSC  siswa  dibagi  menjadi  dua kategori,  yaitu  MSC  positif  dan  negatif, sedangkan KAM siswa diatur yaitu dipilih siswa yang  memiliki  KAM  tinggi.  Penelitian  ini  hanya berfokus  kepada  KAM  tinggi  karena  tes kemampuan  berpikir  komputasional  yang diberikan  menggunakan  materi  matematika, yaitu  barisan  dan  deret.  Jadi,  peneliti  perlu mengontrol  KAM  siswa.  Siswa  diberikan  tes kemampuan berpikir komputasional. Selanjutnya,  wawancara  mendalam  dilakukan berdasarkan hasil tes yang dijawab oleh siswa.

## 3. Tahap analisis
Tahap ketiga dari penelitian ini adalah tahap analisis.    Teknik  analisis  data  meliputi  reduksi data, penyajian data dan penarikan kesimpulan. Pada  tahap  reduksi  data,  data  yang  banyak direduksi agar data yang relevan dengan tujuan penelitian yang dipakai. Kemudian data tersebut diperiksa  keabsahan  datanya.  Selanjutnya  data
dianalisis  berdasarkan  indikator  kemampuan berpikir  komputasional  seperti  pada  Tabel  1 untuk  melihat  gambaran  kemampuan  berpikir komputasional tiap kelompok. Fauji dkk. (2022) menyatakan  Indikator  kemampuan  berpikir komputasional, yaitu: dekomposisi, pengenalan Pola,  abstraksi,  dan  berpikir  algoritma  seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 Indikator Kemampuan Berpikir Komputasional Komponen Indikator Dekomposisi ▪ Siswa mampu memecah masalah menjadi bagian-bagian kecil berdasarkan penyusunnya agar lebih mudah untuk dikerjakan. Pengenalan pola ▪ Siswa mampu mengidentifikasi pola dan kesamaan dalam suatu persoalan. ▪ Siswa mampu mentransfer gagasan dan solusi dari satu bidang masalah ke masalah lain.
Abstraksi ▪ Siswa mampu mengurangi kompleksitas persoalan dengan mengabaikan detail yang tidak perlu dan fokus pada detail yang diperlukan. Berpikir algoritmik ▪ Siswa mampu merumuskan dan menuliskan langkah-langkah penyelesaian masalah

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil tes KAM dan angket siswa maka  dipilih  satu  orang  yang  mewakili  siswa dengan MSC positif dan KAM tinggi yang disebut PT dan satu orang yang mewakili siswa dengan MSC  negatif  dan  KAM  tinggi  yang  disebut  NT. Siswa  yang  telah  terpilih  diminta  untuk mengerjakan tes kemampuan berpikir komputasional  seperti  pada  Gambar  1  lalu dilakukan wawancara.
Gambar 1. Soal Tes Kemampuan Berpikir Komputasional
1. Kemampuan berpikir komputasional subjek PT
Ketika  dihadapkan  dengan  soal,  subjek  PT terlihat antusias untuk mengerjakannya. Subjek PT langsung menggambar ulang deretan rumah dan  membagi  deretan  rumah  yang  banyak menjadi satu rumah dijumlah dengan jarak antar rumah. Berikut kutipan wawancaranya:
Peneliti : “Oke, menurutmu gimana cara ngerjainnya?” PT : “Gini kak, jarak antar rumah kan 3
meter terus ukuran rumahnya 7 meter, jadi Jarak antar rumah ditambah rumah sama dengan 10 meter”
Subjek  PT  menggambar  ulang  objek  rumah lalu memberi nomor rumah 1 dan 6, serta jarak antar  rumah  3  (maksudnya  3  meter). Penyelesaian  yang  dilakukan  subjek  PT  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Kutipan lembar jawaban subjek PT
Diperoleh  bahwa  untuk  mencari  banyak rumah,  subjek  PT  menghitung  dahulu  panjang satu rumah ditambah jarak antar rumah. Proses dekomposisi  yang  dilakukan  subjek  PT  sebagai berikut:
Gambar 3. Proses dekomposisi subjek PT
Proses dekomposisi yang dilakukan subjek PT adalah  memecah  deretan  rumah  yang  banyak menjadi kecil yaitu menjadi bagian 1, bagian 2, bagian  3,  dan  seterusnya  seperti  terlihat  pada Gambar 3.
Berdasarkan  paparan  di  atas,  diperoleh bahwa  subjek  PT  melakukan  dekomposisi, terlihat bahwa subjek PT mampu mengidentifikasi  informasi  yang  diketahui  dan ditanyakan  dari  permasalahan  yang  diberikan, lalu  subjek  PT  mampu  memecah  masalah menjadi bagian-bagian kecil berdasarkan penyusunnya agar lebih mudah untuk dikerjakan.
Siswa  dengan  MSC  positif  dan  KAM  tinggi mempunyai pandangan yang baik tentang dirinya dan mempunyai kemampuan yang tinggi terkait materi pendukung untuk memecahkan masalah yang  diberikan.  Ketika  dihadapkan  dengan masalah  yang  kompleks,  siswa  dengan  MSC positif  memiliki  penilaian  yang  baik  terhadap kemampuan dirinya dalam memecahkan masalah  sehingga  dia  memiliki  keberanian  dan kemauan  yang  tinggi  untuk  memecahkan masalah  yang  diberikan  (Ahmed  dkk.,  2012). KAM  tinggi  membuat  siswa  mampu  melihat penyusun atau bagian-bagian dari soal sehingga dia  mampu  memecah  soal  kompleks  menjadi sederhana  berdasarkan  komponen  penyusun soal atau biasa disebut kemampuan dekomposisi.
Subjek  PT  melakukan  abstraksi  saat mengerjakan  soal,  Ia  berfokus  kepada  Jalan Sudirman.  Subjek  PT  menggambar  ulang,  lalu
berfokus  pada  jalan  Sudirman.  Berikut  kutipan jawaban pada lembar jawaban:

## Gambar 4. Kutipan jawaban subjek PT
Dari Gambar 4 terlihat bahwa nomor rumah 1,  6,  dst    yaitu  nomor  rumah  pada  jalan Sudirman. Artinya subjek PT berfokus pada Jalan Sudirman.  Hal  ini  diperkuat  data  wawancara sebagai berikut:
Peneliti : “Beda 5 maksudnya apa?”
PT
:  “Itu  kak,  misalnya  jalan  Sudirman nomor rumahnya: 1, 6, ini nanti 11 gitu kak.”
Berdasarkan  data  wawancara  dan  jawaban subjek  PT,  diperoleh  bahwa  subjek  PT  mampu fokus  pada  jalan  Sudirman  dan  mengabaikan jalan  lain  .  Proses  abstraksi  yang  dilakukan subjek PT pada soal pertama dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Proses abstraksi subjek PT
Berdasarkan  paparan  di  atas,  diperoleh bahwa  subjek  PT  mampu  melakukan  abstraksi, yaitu mampu mengurangi kompleksitas persoalan dengan mengabaikan detail yang tidak perlu dan fokus pada detail yang diperlukan.
Subjek  PT  mampu  melakukan  pengenalan pola.  Subjek  PT  mampu  mengenali  pola  nomor rumah  pada  masing-masing  jalan  membentuk pola  barisan  aritmetika.  Berikut  kutipan wawancara dengan subjek PT:
Peneliti : “Kenapa pakai rumus Un?” PT : “Karena rumah pertama nomornya 1, rumah kedua 6,
rumah ketiga 11, berarti rumah ke-12 sama saja suku ke-12 barisan aritmetika 1,6,11,... ”
Dari kutipan wawancara tersebut, subjek PT mampu  meneruskan  nomor  rumah  pada  jalan Sudirman,  yaitu  1,  6,  11,  dst.  KAM  yang  tinggi membuat  subjek  PT  mampu  mengidentifikasi pola  aritmetika  yang  terbentuk.  Subjek  PT memahami materi barisan dan deret aritmetika serta menggunakan rumus suku ke- n pada soal pertama.
Selain  mampu  mengidentifikasi  pola  dari nomor  rumah,  subjek  PT  juga  mampu  untuk membuat  pola  untuk  menghitung  jarak  antara rumah seperti pada Gambar 6. Pola yang dibuat adalah  menentukan  jarak  10  meter  yaitu panjang  rumah  dan  jarak  antar  rumah,  lalu dikalikan  dengan  5  karena  ada  5  bagian  yang sama.
Gambar 6. Lembar jawaban subjek PT pada soal bagian b
Subjek PT juga mampu menghubungkan atau mengaitkan  pola  pada  soal  bagian  a  ke  soal bagian  b.  Berikut  kutipan  wawancara  dengan subjek PT:
Peneliti : “Menurutmu soal yang b ini
gimana?” PT
: “Karena udah ngerjain yang a,
yang b ini jadi lebih gampang kak, mikirnya hampir sama cuma
dibalik aja”
Subjek  PT  menyatakan  bahwa  pengerjaan soal b didapat dengan membalik pengerjaan soal a. Hal ini berarti subjek PT mampu mentransfer gagasan dan solusi dari satu masalah ke masalah lain.
Berdasarkan  paparan  di  atas,  kita  peroleh bahwa subjek PT mampu melakukan pengenalan pola.  Subjek  PT  mampu  mengidentifikasi  pola dan  kesamaan  dalam  suatu  persoalan,  yaitu mampu  menemukan  pola  barisan  aritmetika pada nomor rumah tiap jalan. Selanjutnya subjek PT juga mampu mentransfer gagasan dan solusi dari  satu  masalah  ke  masalah  lain,  yaitu mentransfer  gagasan  pengerjaan  solusi  soal pertama bagian a ke bagian b.
Subjek  PT  mampu  melakukan  berpikir algoritmik.  Terlihat  bahwa  subjek  PT  mampu menemukan  dan  menyelesaikan  langkah- langkah penyelesaian soal. Proses penyelesaian soal bagian a subjek PT seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. L embar jawaban subjek PT
Dari  jawaban  subjek  PT  di  atas  diperoleh bahwa  proses  atau  langkah  penyelesaiannya adalah menentukan jumlah panjang satu rumah dan  jarak  antar  rumah,  menentukan  banyak rumah  yang  diapit,  lalu  menentukan  nomor rumah menggunakan rumus suku ke- n .
Selain  itu  proses  penyelesaian  pada  soal bagian  b  dilakukan  dengan  cara  membalik proses pada bagian a seperti pada Gambar 8.
Proses  penyelesaian  soal  pertama  bagian  b oleh  subjek  PT  adalah  menentukan  urutan rumah nomor 34 menggunakan rumus Un, lalu menentukan  banyak  rumah  yang  diapit, selanjutnya  menghitung  jarak  antara  rumah. Algoritmik  penyelesaian  soal  pertama  a  dan  b memiliki  kemiripan  dan  ini  mampu  ditemukan oleh subjek PT.
Gambar 8. Lembar jawaban subjek PT
Subjek  PT  memiliki  kemampuan  dalam menghasilkan  deskripsi  algoritmik  dari  situasi dunia  nyata,  sehingga  masalah  tersebut  lebih mudah  dipahami.  Subjek  PT  juga  mampu merumuskan  serta  menyusun  langkah-langkah penyelesaian  masalah  secara  terperinci.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  kemampuan  berpikir algoritmik  subjek  PT  tergolong  baik.  Siswa dengan  KAM  tinggi  memiliki  kemampuan  yang baik dalam menyusun langkah-langkah penyelesaian masalah, karena banyak persoalan pada  pelajaran  matematika  yang  biasa diselesaikan  melalui  tahapan-tahapan  (Aliyah dkk., 2019).
Berdasarkan paparan kemampuan subjek PT pada  tiap  komponen  berpikir  komputasional maka  diperoleh  bahwa  Subjek  PT  mampu melakukan semua komponen berpikir komputasional,  yaitu  dekomposisi,  abstraksi, pengenalan  pola,  dan  berpikir  algoritmik.  KAM
tinggi membuat subjek PT mampu mengidentifikasi dan memodelkan soal ke dalam bentuk  matematika.  MSC  positif  membuat subjek PT mau terus berusaha mengerjakan soal walaupun  awalnya  terlihat  rumit.  KAM  tinggi berpengaruh terhadap hasil optimal kemampuan berpikir komputasional, ini
diperkuat  dengan  penelitian  Anggriani  (2023) yang  menyatakan  bahwa  siswa  dengan kemampuan  numerik  yang  tinggi  mampu menguasai semua komponen berpikir komputasional.  Kemampuan  numerik  adalah kemampuan  berkaitan  dengan  angka  atau matematika.  kemampuan  numerik  mempunyai pengaruh  langsung  terhadap  KAM  (Ristiandini, 2022).
Berdasarkan  paparan  di  atas  diperoleh bahwa  Subjek  PT  mampu  melakukan  semua komponen berpikir komputasional, yaitu dekomposisi,  abstraksi,  pengenalan  pola,  dan berpikir  algoritmik.  KAM  tinggi  tentang  barisan aritmetika  membuat  subjek  PT  mampu mengidentifikasi dan memodelkan soal ke dalam bentuk  matematika.  MSC  positif  membuat subjek PT mau terus berusaha mengerjakan soal walaupun awalnya terlihat rumit.

## 2. Kemampuan berpikir komputasional subjek NT
Ketika  dihadapkan  dengan  soal,  subjek  NT menunjukkan  ekspresi  yang  datar  atau  biasa saja. Dekomposisi dilakukan subjek NT pada soal bagian  b,  sedangkan  pada  soal  bagian  a  tidak. Pada soal pertama bagian b, subjek NT mampu melakukan dekomposisi
dengan
mengidentifikasi jumlah panjang satu rumah dan
jarak  antar  rumah  bernilai  10.  Berikut  kutipan wawancara dengan subjek NT:
Peneliti : “Terus itu n nya apa?” NT : “Itu kak berarti nomor 34 itu rumah ke tujuh.” Peneliti : “Oke, terus lanjutannya gimana?” NT : “Itu kak tinggal dikali 10 aja.
Jadi jaraknya 70 meter kak.”
Sedangkan  pada  soal  bagian  a,  subjek  NT tidak  melakukan  dekomposisi  karena  malas untuk  memperbaiki  kesalahan  yang  telah dilakukan.  Hal  ini  terungkap  berdasarkan  data wawancara berikut:
Peneliti : “Oke, kamu yakin jawabanmu benar?” NT : “Gak terlalu yakin si kak, soalnya panjang rumah dan jarak antar rumah gak aku pake” Peneliti : “kenapa gak dipake?” NT : “Tadi sadarnya ada informasi
itu pas bagian b kak, males lagi kak untuk memperbaikinya.”
Subjek NT menyadari kesalahan proses yang Ia lakukan saat mengerjakan soal bagian b. Hal ini  menunjukkan  selain  aspek  akademik,  aspek psikologi siswa juga sangat berpengaruh.
Kemampuan  pengenalan  pola  mampu dilakukan  oleh  subjek  NT.  Ini  terlihat  dari  NT mampu  mengenali  nomor  rumah  sebagai  pola bilangan aritmetika. Berikut kutipan wawancara ketika subjek NT mengenali pola nomor rumah pada soal pertama bagian a dan b:
Peneliti
: “Kenapa a=1 dan beda=5?”
NT : “Itu kak, rumah yang pertama kan nomornya 1, terus
sebelahnya 6 berarti bedanya 5”.
Subjek  NT  kurang  mampu  melakukan abstraksi. Subjek NT mampu berfokus pada tiap jalan  yang  digunakan  pada  soal  namun mengabaikan  detail  penting  pada  soal,  yaitu panjang rumah dan jarak antar rumah. Jawaban subjek  NT  pada  soal  pertama  bagian  a  dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Lembar jawaban subjek NT
Subjek  NT  mampu  melakukan  berpikir algoritmik. Hal ini terlihat saat subjek NT mampu membuat tahapan yang benar yaitu pada bagian a  seperti  pada  Gambar  10.  Subjek  NT  mampu menyusun  dan  melaksanakan  langkah  dengan benar,  yaitu  mencari  banyaknya  rumah  dan mencari  nomor  rumah.  Namun  karena  ada kesalahan  pada  penentuan  banyak  rumah sehingga  jawaban  yang  dituliskan  belum  tepat. Sedangkan  pada  soal  bagian  b  proses penyelesaian  soal  subjek  NT  adalah  mencari banyak  rumah  dan  mencari  jarak.  Subjek  NT mampu  membuat  deskripsi  algoritmik  dari proses dunia nyata supaya mudah memahaminya  dan  mampu  merumuskan  dan
menuliskan langkah-langkah penyelesaian masalah.
Gambar 10. Lembar jawaban subjek NT
Berdasarkan paparan di atas diperoleh subjek NT  mampu  melakukan  pengenalan  pola  dan berpikir algoritmik, sedangkan subjek NT belum mampu  melakukan  dekomposisi  dan  abstraksi. KAM  tinggi  membuat  subjek  NT  mampu mengaitkan  persoalan  yang  diberikan  dengan konsep  matematika,  yaitu  konsep  barisan aritmetika. KAM tinggi juga membuat subjek NT mampu  menyelesaikan  perhitungan  sampai diperoleh  jawabannya.  Sedangkan  MSC  negatif membuat  subjek  NT  tidak  mau  memperbaiki pekerjaan yang sudah dia kerjakan dan membuat subjek  NT  merasa  tidak  yakin  dengan jawabannya.  Ini  merupakan  karakteristik  dari self-concept negatif,  yaitu:  sering  meragukan kemampuan sendiri dan menghindari tugas yang dianggap sulit (Rahman, 2012).
Diharapkan  kedepannya  akan  semakin banyak pengembangan-pengembangan kemampuan  berpikir  komputasional  khusus dalam pelajaran matematika. Sehingga
diharapkan siswa Indonesia mampu bersaing di kehidupan nyata.

## D. PENUTUP

## 1. Kesimpulan
Subjek  PT  mampu  melakukan  semua komponen berpikir komputasional, yaitu dekomposisi,  abstraksi,  pengenalan  pola,  dan berpikir  algoritmik.  Sedangkan  subjek  NT mampu  melakukan  pengenalan  pola  dan berpikir  algoritmik,  namun  belum  mampu melakukan dekomposisi dan abstraksi.
KAM  tinggi  membuat  siswa  mampu mengaitkan  persoalan  yang  diberikan  dengan konsep  matematika,  yaitu  konsep  barisan aritmetika.  KAM  tinggi  juga  membuat  siswa mampu  menyelesaikan  perhitungan  sampai diperoleh  jawabannya.  MSC  positif  membuat siswa  mau  terus  berusaha  mengerjakan  soal walaupun  awalnya  terlihat  rumit.  MSC  negatif membuat  siswa  merasa  tidak  yakin  dengan jawabannya.

## 2. Saran
Bagi  pemerintah  dan  semua  yang  terlibat dalam pendidikan di Indonesia, pengembangan kemampuan  berpikir  komputasional  perlu dilakukan  saat  ini  agar  menciptakan  generasi penerus yang siap menghadapi tantangan abad 21.  Pentingnya  penelitian  berikutnya  yang berfokus  kepada  pengembangan  kemampuan berpikir komputasional siswa. Dalam pengembangannya, KAM tinggi dan MSC positif juga  perlu  dikembangkan  agar  kemampuan
berpikir komputasional siswa dapat berkembang dengan maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmed, W., Minnaert, A., Kuyper, H., & van der Werf,  G.  (2012).  "Reciprocal  relationships between  math  self-concept  and  math anxiety". Learning and Individual
Differences , 22 (3).
Aliyah, I. M., Yuhana, Y., dan Santosa, C. A. H. F. (2019).  "Kemampuan  Koneksi  Matematis Siswa  Ditinjau  dari  Kemampuan  Awal  dan Gender." Jurnal Didaktik Matematika, 6(2), 161-178.
Angeli, C., Voogt, J., Fluck, A., Webb, M., Cox, M.,
Malyn-Smith, J., & Zagami, J. (2016). "A K-6 computational thinking curriculum framework:  Implications  for  teacher knowledge". Educational  Technology  and Society .
Barr,  V.,  &  Stephenson,  C.  (2011).  "Bringing
Computational  Thinking  to  K-12:  What  is Involved  and  What  is  The  Role  of  The Computer Science Education Community?". ACM Inroads .
Cansu, F. K., & Cansu, S. K. (2019). "An overview of  computational  thinking". International
Journal  of  Computer  Science  Education  in Schools .
Durak, H. Y., & Saritepeci, M. (2018). "Analysis of the  relation  between  computational thinking  skills  and  various  variables  with the structural equation model". Computers and Education .
Fauji, T., Sampoerno, P. D., & El Hakim, L. (2022).
"Penilaian  Berpikir  Komputasi  Sebagai Kecakapan Baru dalam Literasi Matematika". Prosiding  Seminar  Nasional
Fakultas Tarbiyah dan Keguruan 2022 .
Goldman,  A.  D.,  &  Penner,  A.  M.  (2016).
"Exploring international gender differences
in mathematics
self-concept".
International  Journal  of  Adolescence  and Youth , 21 (4). Hanun, F. (2010). "Pengaruh Metode
Pembelajaran  dan  Kemampuan  Awal terhadap  Hasil  Belajar  Matematika". Widyariset , 13 (1), 123 – 134.
ISTE. (2016). ISTE Standards For Students 2016 . ISTE.
Kuo,  W.  C.,  &  Hsu,  T.  C.  (2020).  "Learning computational thinking without a computer: How computational participation  happens  in  a  computational thinking board game". Asia-Pacific Education Researcher .
Mulyono,  D.,  Asmawi,  M.,  &  Nuriah,  T.  (2018).
"The Effect of Reciprocal Teaching, Student Facilitator  and  Explaining  and  Learning Independence  on  Mathematical  Learning Results by Controlling the Initial Ability of Students". International Electronic Journal of Mathematics Education .
Ristiandini,  O.  (2022).  "Pengaruh  Kemampuan Awal Matematika dan Kecerdasan Numerik terhadap  Prestasi  Belajar  Matematika.” ALFARISI: Jurnal Pendidikan MIPA, 3(1).
Voogt, J., Fisser, P., Good, J., Mishra, P., & Yadav, A.  (2015).  "Computational  thinking  in compulsory education: Towards an agenda for  research  and  practice". Education  and Information Technologies .
Wing, J. M. (2006). "Computational thinking". In Communications  of  the  ACM (Vol.  49, Nomor  3,  hal.  33 – 35).  Association  for Computing Machinery.
Wing, J. M. (2008). "Computational thinking and thinking  about  computing". Philosophical Transactions  of  the  Royal  Society  A: Mathematical,  Physical  and  Engineering Sciences .
Yadav,  A.,  Hong,  H.,  &  Stephenson,  C.  (2016).
"Computational thinking for all:
Pedagogical  approaches  to  embedding 21st  century  problem  solving  in  K-12 classrooms". TechTrends .