## Analyzing the Integration of Computational Thinking in Science and Physics Education within the Indonesian Curriculum
Asep Irvan Irvani 1,2 , Diana Rochintaniawati 1* , Riandi 1 , Parlindungan Sinaga 1
1 Program Studi Pendidikan IPA, FPMIPA, Universitas Pendidikan Indonesia
2 Program Studi Pendidikan Fisika, FPIK, Universitas Garut *Corresponding author: diana_rochintaniawati@upi.edu
Abstract: This field study was carried out to reveal the implementation of computational thinking in learning Natural Sciences and Physics in the Independent Curriculum. The study was conducted in Garut Regency targeting science, physics and ICT teachers in schools that have implemented the Independent Curriculum. The number of respondents involved was 112 teachers who were selected using the cluster sampling method. Respondents consisted of 57.1% elementary school teachers, 31.3% middle school teachers, and 11.6% high school/equivalent teachers. The instruments used include questionnaires, observation sheets, and document analysis  sheets.  Data  analysis  was  carried  out  using  triangulation  techniques  from  research  data.  The research results show that conceptually teachers still do not understand computational thinking. Even though some  teachers  are  aware  of  the  emphasis  on  implementing  computational  thinking  in  the  independent curriculum, the documents for planning and implementing learning in the classroom still do not show this implementation. These results can be used as a basis for conducting training and assistance to science and physics teachers in implementing computational thinking in learning.
Keywords: computational thinking, Indonesian curriculum, physics, science

## Kajian Implementasi Computational Thinking dalam Pembelajaran IPA dan Fisika pada Kurikulum Merdeka
Abstrak: Studi lapangan ini dilakukan untuk mengungkapkan implementasi computational thinking dalam pembelajaran Ilmu Pengetahuan Alam dan Fisika pada Kurikulum Merdeka. Studi dilakukan di Kabupaten Garut  dengan  sasaran  guru-guru  IPA,  Fisika,  dan  TIK    di  sekolah  yang  sudah  mengimplementasikan Kurikulum Merdeka. Jumlah responden yang terlibat sebanyak 112 guru yang dipilih dengan metode cluster sampling .  Responden  terdiri  dari  57.1%  guru  SD,  31.3%    guru  SMP,  dan  11.6%  guru  SMA/sederajat. Instrumen yang digunakan meliputi kuesioner, lembar observasi, dan lembar analisis dokumen. Analisis data dilakukan dengan teknik triangulasi dari data hasil penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara konseptual guru masih belum mengenal computational thinking . Meskipun sebagian guru telah mengetahui adanya  penekanan  implementasi computational  thinking dalam  kurikulum  merdeka,  di  dalam  dokumen perencanaan  dan  pelaksanaan  pembelajaran  di  kelas  masih  belum  menunjukkan  adanya  implementasi tersebut. Hasil ini dapat  dijadikan dasar untuk  melakukan pelatihan dan pendampingan kepada guru-guru IPA dan Fisika dalam mengimplementasikan computational thinking dalam pembelajaran.
Kata kunci: computational thinking , fisika, IPA, kurikulum merdeka

## PENDAHULUAN
Computational  thinking  skill atau  keterampilan  berpikir  komputasional  di  era  digital saat ini menjadi sangat penting untuk dimiliki (Juldial & Haryadi, 2024). Kemampuan ini tidak hanya relevan dalam dunia teknologi informasi, tetapi juga memiliki dampak yang

## Kasuari: Physics Education Journal (KPEJ)

## Universitas Papua
Web: http://jurnal.unipa.ac.id/index.php/kpej
luas  di  berbagai  aspek  kehidupan.  Hal  ini  yang  mendorong  pendekatan computational thinking dalam pembelajaran di sekolah termasuk dalam kurikulum sekolah. Di  dalam  konteks  pendidikan, computational  thinking tidak  hanya  mengacu  pada kemampuan  menggunakan  teknologi  komputer,  tetapi  juga  pada  kemampuan  untuk memecahkan masalah, berpikir kritis, dan bekerja secara sistematis (Angeli & Giannakos, 2020).  Ini  melibatkan  pengembangan  keterampilan  seperti  pemecahan  masalah, pemodelan, algoritma, dan penalaran logis yang dapat diterapkan dalam berbagai bidang dan situasi kehidupan sehari-hari. Berpikir komputasional dalam pembelajaran mengacu pada  integrasi  konsep-konsep  dan  keterampilan  berpikir  komputasional  ke  dalam kurikulum dan pengalaman belajar siswa (Raymond et al., 2021). Pendekatan ini bertujuan untuk mengembangkan kemampuan dan keterampilan siswa dalam memecahkan masalah, berpikir analitis, dan bekerja secara sistematis, mirip dengan cara komputer memproses informasi.
Computational  thinking didefinisikan  sebagai  kemampuan  seseorang  dalam memecahkan  masalah  dan  merancang  sistem  dengan  menggunakan  konsep  dan  metode yang  biasa  digunakan  dalam  ilmu  komputer  (Li  et  al.,  2020).  Ini  melibatkan  pemikiran sistematis,  pemecahan  masalah,  pemodelan  data,  dan  pemecahan  masalah  dengan menggunakan  algoritma. Computational  thinking membantu  seseorang  untuk menguraikan masalah menjadi langkah-langkah yang dapat dijalankan oleh komputer atau manusia  (Angeli  &  Giannakos,  2020).  Kemampuan  ini  penting  dalam  berbagai  disiplin ilmu, tidak hanya dalam bidang komputer dan matematika, tetapi juga dalam ilmu STEM secara luas.
Dalam era di mana teknologi semakin merasuki setiap aspek kehidupan, keterampilan berpikir  komputasional  menjadi  landasan  yang  penting  bagi  kemajuan  individu  dan masyarakat secara keseluruhan (Putri et al., 2024). Berpikir komputasional bukan hanya sekadar  tentang coding atau  pemrograman,  tetapi  lebih  pada  kemampuan  memecahkan masalah secara sistematis, logis, dan kritis (Maulidiyah & Susarno, 2024). Keterampilan ini memungkinkan seseorang untuk merancang solusi efektif terhadap masalah kompleks dengan  pendekatan  yang  terstruktur.  Dengan  berpikir  komputasional,  seseorang  mampu mengidentifikasi  pola, merumuskan  masalah,  dan  merancang  algoritma  untuk mencapai solusi  yang  optimal  (Martínez  et  al.,  2022).  Kemampuan-kemampuan  ini  mendukung keterampilan pemecahan masalah yang efektif dan efisien.
Dalam  dunia  pendidikan,  integrasi  keterampilan  berpikir  komputasional  dalam kurikulum memberikan peluang bagi siswa untuk mengembangkan kemampuan analitis, kreatif, dan kolaboratif (Nouri et al., 2020). Siswa tidak hanya belajar tentang teknologi, tetapi  juga  mengasah  kemampuan  berpikir  logis  dan  sistematis  yang  berguna  dalam berbagai disiplin ilmu. Di dunia kerja, keterampilan berpikir komputasional menjadi nilai tambah  yang  dicari  oleh  banyak  perusahaan  (Bee  &  Lianto,  2023).  Kemampuan  untuk memecahkan  masalah  dengan  pendekatan  komputasional  tidak  hanya  meningkatkan efisiensi kerja, tetapi juga memungkinkan inovasi yang lebih baik dan respons yang cepat terhadap perubahan.
Secara sosial, keterampilan berpikir komputasional membantu individu untuk menjadi lebih  adaptif  terhadap  perubahan  teknologi  dan  lingkungan  (Hooshyar  et  al.,  2021). Dengan kemampuan ini, seseorang dapat terlibat secara aktif dalam mengatasi tantangan kompleks  yang  dihadapi  oleh  masyarakat,  mulai  dari  masalah  lingkungan  hingga kesehatan global.
Pemerintah telah semakin menyadari pentingnya keterampilan berpikir komputasional bagi siswa, terutama di tingkat sekolah dasar, sebagai fondasi utama dalam pengembangan kemampuan  pemecahan  masalah.  Pendidikan  berbasis  komputasi  tidak  lagi  hanya
merupakan domain bagi para ahli teknologi, melainkan dianggap sebagai keterampilan inti yang harus dimiliki oleh setiap individu di era digital ini.
Dalam  kurikulum  merdeka,  pemerintah  secara  eksplisit  menyebutkan  bahwa  pada jenjang  SD  perlu  ada  penekanan  pada  fondasi  berpikir  komputasional  ( computational thinking )  yang  diintegrasikan  dalam  mata  pelajaran  terutama  bahasa,  matematika,  dan sains.  Dengan  memasukkan  keterampilan  berpikir  komputasional  dalam  kurikulum sekolah  dasar  dan  menengah,  pemerintah  memberikan  landasan  yang  kuat  bagi pengembangan  kemampuan  pemecahan  masalah  siswa  sejak  usia  dini  (Herman  et  al., 2024). Hal ini tidak hanya akan meningkatkan daya saing siswa di era digital, tetapi juga membantu  menciptakan  generasi  yang  mampu  beradaptasi  dengan  cepat  terhadap perubahan teknologi dan lingkungan.
Di  dalam  konteks  pembelajaran  sains  dan  fisika,  kemampuan  pemecahan  masalah merupakan  kemampuan  generik  yang  harus  dimiliki  oleh  siswa.  Pemecahan  masalah adalah  proses  kognitif  di  mana  seseorang  mengidentifikasi,  merumuskan,  dan menyelesaikan  masalah  atau  tantangan  yang  dihadapi  (Cromwell,  2024;  Irvani  et  al., 2020).  Ini  melibatkan  langkah-langkah  seperti  pemahaman  masalah,  pengembangan strategi, implementasi solusi, dan evaluasi hasil (Syahidi et al., 2020). Pemecahan masalah tidak hanya melibatkan aspek teknis, tetapi juga melibatkan keterampilan berpikir kritis, kreativitas, kolaborasi, dan kemampuan untuk beradaptasi dengan perubahan (Calavia et al., 2021). Keterampilan ini menjadi krusial dalam kehidupan sehari-hari, di tempat kerja, dan dalam menghadapi tantangan kompleks dalam berbagai bidang.
Kemampuan  pemecahan  masalah  juga  erat  kaitannya  dengan  keterampilan  berpikir komputasional,  di  mana  pendekatan  sistematis  dan  logis  digunakan  untuk  merancang solusi  menggunakan  konsep-konsep  komputasi  (Chevalier  et  al.,  2020).  Dengan mengembangkan kemampuan pemecahan masalah, seseorang dapat menjadi lebih efektif dalam menghadapi tantangan, menemukan  solusi  inovatif,  dan  mencapai tujuan mereka dengan lebih efisien.
Secara kebijakan, computational thinking sudah ada dalam Kurikulum Merdeka yang sebentar  lagi  akan  dijadikan  kurikulum  nasional  di  Indonesia  (Allo  &  Sihotang,  2023). Kurikulum Merdeka sendiri saat ini sudah diimplementasikan di beberapa sekolah, baik implementasi  mandiri  maupun  implementasi  di  Sekolah  Penggerak  yang  saat  ini  sudah memilih  tiga  angkatan  (Hidayati  et  al.,  2023).  Permasalahannya  adalah  bagaimana implementasi computational  thinking di  lapangan  khususnya  pada  pembelajaran  Ilmu Pengetahuan  Alam  dan  Fisika.  Analisis  implementasi  ini  penting  untuk  memberikan gambaran mengenai kondisi real yang dihadapi oleh guru di lapangan.
Kondisi yang dihadapi guru-guru IPA dan Fisika, seperti pemahaman terbatas tentang computational  thinking ,  keterbatasan  sumber  daya  teknologi,  dan  kesulitan  dalam mengintegrasikan konsep baru ke dalam kurikulum yang sudah ada, menjadi dasar penting dalam  penelitian  dan  pengabdian  untuk  mengembangkan  strategi  pembelajaran  sesuai dengan  Kurikulum  Merdeka.  Dengan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  hambatan- hambatan  yang  dihadapi  oleh  guru,  upaya  penelitian  dan  pengabdian  dapat  difokuskan pada pengembangan pelatihan, sumber daya, dan panduan praktis yang membantu guru mengimplementasikan computational  thinking dengan  efektif  dalam  pembelajaran  IPA dan Fisika sesuai dengan semangat dan tujuan Kurikulum Merdeka.
Berdasarkan masalah tersebut, peneliti ingin melakukan observasi dan studi lapangan untuk  mengungkap  bagaimana  implementasi computational  thinking pada  kurikulum merdeka  dalam  pembelajaran  ilmu  pengetahuan  alam  dan  fisika  di  sekolah  dasar  dan menengah. Hasil observasi dan studi lapangan ini akan memberikan gambaran mengenai
bagaimana  implementasi  kurikulum  merdeka  yang  berkaitan  dengan computational thinking.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  menggunakan  metode  kualitatif  melalui  studi lapangan di sekolah dasar dan menengah di Kabupaten Garut. Studi lapangan dilakukan untuk  mengungkapkan  fakta-fakta  terkait  subjek  yang  diteliti  di  lapangan  (Irvani et  al., 2024).  Penelitian  difokuskan  pada  sekolah-sekolah  yang  sedang  mengimplementasikan Kurikulum  Merdeka  baik  yang  terlibat  dalam  Program  Sekolah  Penggerak  maupun sekolah  yang  mengimplementasikannya  secara  mandiri.  Partisipan  yang  terlibat  dalam penelitian ini sebanyak 112 orang guru yang terdiri dari guru sekolah dasar, guru IPA, guru Fisika, dan guru TIK.
Sampel  ini  dipilih  dengan  teknik  cluster  sampling.  Cluster  sampling  adalah  metode pengambilan sampel di mana populasi dibagi menjadi kelompok-kelompok yang disebut cluster,  dan  beberapa  cluster  dipilih  secara  acak  untuk  dijadikan  sampel  (Creswell  & Guetterman, 2019). Teknik ini digunakan ketika sulit atau mahal untuk mengakses seluruh populasi, sehingga cluster menjadi unit yang lebih mudah diakses. Populasi guru IPA dan fisika dikelompokkan menjadi guru SD, guru SMP, dan guru SMA dengan proporsi 57,1% guru SD, 31,3%  guru SMP, 11,6% guru SMA/sederajat.
Instrumen  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  kuesioner,  lembar  analisis dokumen, dan lembar observasi. Instrumen kuesioner terdiri dari tiga bagian meliputi data demografi,  pengetahuan  umum  tentang  computational  thinking,  dan  implementasi computional  thinking untuk  setiap  aspeknya.    Aspek computational  thinking yang digunakan  mengacu  pada compotational  thinking  framework  let’s  talk  science ,  yang meliputi: (1) dekomposisi, (2) pengenalan pola, (3) abstraksi, (4) berpikir algoritmik, (5) berpikir  logis,  (6)  pengujian  dan  evaluasi,  (7)  pengawakutuan,  (8)  pengumpulan  dan analisis data (Berthelsen & Nielsen, 2021). Aspek ini juga digunakan untuk menganalisis dokumen perencanaan pembelajaran dan pengamatan proses pembelajaran.
Lembar  analisis  dokumen  digunakan  untuk  melihat  kesesuaian  isi  dokumen perencanaan  pembelajaran  (RPP/Modul  Ajar)  berdasarkan  prinsip  pembelajaran  dalam kurikulum  merdeka  serta  aspek computational  thinking .  Prinsip  pembelajaran  yang dimaksud  meliputi:  (1)  mempertimbangkan  karakteristik  peserta  didik,  (2)  membangun pembelajar sepanjang hayat, (3) mendukung kompetensi dan karakter secara holistik, (4) pembelajaran yang relevan, dan (5) berorientasi pada masa depan. Aspek computational thinking dan prinsip pembelajaran kurikulum merdeka ini juga digunakan dalam lembar observasi pembelajaran.
Pengambilan  data  observasi  pembelajaran  dan  analisis  dokumen  perangkat pembelajaran  dilakukan  di  tiga  sekolah  yang  terdiri  dari  jenjang  SD,  SMP,  dan  SMA. Pengambilan  sekolah  ini  dilakukan  dengan  teknik purposive dari  partisipan  yang mengikuti Program Sekolah Penggerak. Observasi pembelajaran dilakukan pada semester genap tahun pelajaran 2023/2024.
Analisis data menggunakan teknik triangulasi data yang diperoleh dari hasil kuesioner, analisis dokumen, dan observasi pembelajaran. Teknik triangulasi memungkinkan peneliti untuk  melihat  suatu  masalah  dari  berbagai  sudut  pandang,  mengurangi  bias,  dan memperkuat validitas temuan (Susanto & Jailani, 2023). Dengan menggabungkan data dari sumber  yang  berbeda  seperti  wawancara,  observasi,  dan  dokumen,  analisis  triangulasi memungkinkan  peneliti  untuk  memverifikasi  dan  mengonfirmasi  temuan  secara menyeluruh (Farquhar et al., 2020). Teknik analisis ini akan memberikan hasil yang lebih valid dan kredibel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  penyebaran  kuesioner  ke  112  guru  di  Kabupaten  Garut  diperoleh informasi bahwa kuesioner diisi oleh 64 orang guru SD, 35 orang guru SMP, dan 13 orang guru  SMA/sederajat.  Guru  SD  yang  mengisi  adalah  guru  kelas  yang mengajarkan  mata pelajaran Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) atau Ilmu Pengetahuan Alam dan Sosial (IPAS). Guru  SMP  yang  mengisi  adalah  guru  IPA,  sedangkan  guru  SMA/sederajat  adalah  guru fisika. Adapun karakteristik responden secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Demografi data responden pengisian kuesioner Karakteristik Kelompok Persentase (%) Jenjang Sekolah SD 57,1 SMP 31,3 SMA/Sederajat 11,6 Mata Pelajaran yang Diampu IPAS/ Guru Kelas 57,1 IPA 26,8 Fisika 10,7 TIK 5,4 Usia < 25 tahun 8 25 – 35 tahun 33 > 35 tahun 58,9 Pengalaman Mengajar < 5 tahun 16,1 5 – 10 tahun 20,5 > 10 tahun 63,4 Kurikulum Sekolah K13 dan Kurikulum Merdeka 45,5 Kurikulum Mereka 54,5
Berdasarkan data responden tersebut sebagian besar responden didominasi oleh guru senior  dengan  pengalaman  kerja  lebih  dari  10  tahun.  Pada  kuesioner  bagian  pertama, terkait  pengetahuan  umum computational  thinking di  kurikulum  merdeka,  ada  lima pertanyaan  yang  diberikan.  Pertanyaan  tersebut  meliputi:  (Q1)  apakah  responden mengetahui  istilah computational  thinking ,  (Q2)  apakah  responden  mengetahui  adanya penekanan computational  thinking di  dalam  kurikulum  merdeka  terutama  dalam pembelajaran bahasa, matematika, dan sains, (Q3) apakah responden pernah melatihkan keterampilan  berpikir  komputasional  ( computational  thinking  skill ),  (Q4)  bagaimana pemahaman responden terkait definisi computational thinking , dan (Q5) media seperti apa yang  digunakan  responden  untuk  melatihkan computational  thinking. Pertanyaan- pertanyaan di bagian ini digunakan untuk mengungkapkan pengetahuan umum responden terhadap computational thinking dan kebijakannya dalam kurikulum merdeka. Hasil dari Q1, Q2, dan Q3 dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Diagram respons guru terhadap pengetahuan umum computational thinking dalam kurikulum merdeka
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  pada  Gambar  1,  dapat  dilihat  bahwa  dari  seluruh responden  hanya  58,9%  yang  yakin  mengetahui  istilah computational  thinking .  Hal  ini menunjukkan  bahwa  masih  banyak  guru  di  lapangan  yang  belum  mengetahui  istilah computational  thinking .  Bahkan  9,8%  dari  responden  menyatakan  dengan  yakin  tidak pernah mendengar istilah ini. Berdasarkan temuan ini, perlu ada sosialisasi kepada guru- guru  terkait  computational  thinking  dalam  pembelajaran  dan  penekanannya  dalam kurikulum  merdeka.  Di  dalam  lampiran  keputusan  BSKAP  Nomor  033  Tahun  2022 mengenai  Capaian  Pembelajaran  pada  Pendidikan  Anak  Usia  Dini,  Jenjang  Pendidikan Dasar,  dan  Jenjang  Pendidikan  Menengah  pada  Kurikulum  Merdeka  halaman  220 disebutkan bahwa dalam pembelajaran informatika pada jenjang  SD menekankan fondasi berpikir  komputasional  yang  diintegrasikan  pada  mata  pelajaran  sains  atau  dalam kurikulum merdeka ada di mata pelajaran IPAS.  Penerapan computational thinking pada pembelajaran  sains  di  SD  juga  dapat  diintegrasikan  dengan  STEM  (Kristiandari  et  al., 2023).  Penerapan computational  thinking dalam  STEM  dapat  mendukung  proses penemuan  solusi  dari  masalah  real  yang  akan  diselesaikan  menggunakan  pendekatan STEM.
Pertanyaan  Q4  dan  Q5  dapat  mengungkapkan  pengetahuan  responden  terhadap computational thinking . Dua pertanyaan ini dapat mengonfirmasi jawaban dari pertanyaan Q1 – Q3. Jawaban dari Q4 yang diperoleh begitu beragam sehingga untuk mempermudah analisis, jawaban tersebut dikategorikan ke dalam tiga kategori tinggi, sedang, dan rendah. Kategori  tinggi  menunjukkan  bahwa  responden  memahami  definisi computational thinking dengan tepat disertai dengan kata-kata kunci pada aspek computational thinking . Kategori sedang menunjukkan bahwa responden hanya memahami comptational thinking berkaitan dengan komputer dan/atau pemecahan masalah. Kategori rendah menunjukkan bahwa responden sama sekali tidak memahami computational thinking . Hasil jawaban Q4 ini ditunjukkan pada Gambar 2.
0 10 20 30 40 50 60 70 Q1 Q2 Q3 58,9 67,9 53,6 9,8 20,5 13,4 31,3 11,6 33 P er sen tas e % Pertanyaan Ya Tidak Ragu-ragu
Gambar 2. Diagram pemahaman guru terhadap computational thinking berdasarkan pertanyaan Q4
Jawaban dari responden mengenai computational thinking setelah dikelompokkan ke dalam tiga kategori, ditemukan bahwa hanya 4,5% yang memiliki pemahaman yang baik mengenai keterampilan berpikir komputasional. Dalam capaian pembelajaran Kurikulum Merdeka sendiri disebutkan bahwa berpikir komputasional merupakan suatu cara berpikir yang  memungkinkan  untuk  menguraikan  suatu  masalah  menjadi  beberapa  bagian  yang lebih  kecil  dan  sederhana,  menemukan  pola  masalah,  serta  menyusun  langkah-langkah solusi mengatasi masalah. Melatih keterampilan berpikir komputasional tidak harus selalu menggunakan komputer (Li, 2021). Pada dasarnya, keterampilan berpikir komputasional lebih fokus pada cara menyusun masalah dan mencari solusi secara sistematis, daripada hanya tentang penggunaan komputer itu sendiri (Fagerlund et al., 2021). Salah satu cara untuk melatih keterampilan ini adalah dengan menggunakan permainan-permainan teka- teki  atau  matematika,  dimana  siswa  diharuskan  untuk  menyelesaikan  masalah  dengan langkah-langkah logis. Dengan melatih keterampilan berpikir komputasional, siswa akan dapat  mengembangkan  kemampuan  mereka  dalam  memecahkan  masalah,  membuat keputusan,  dan  menyelesaikan  tugas-tugas  kompleks  (Polat  et  al.,  2021).  Siswa  akan dihadapkan pada permasalahan yang semakin kompleks baik di jenjang pendidikan yang lebih tinggi maupun di kehidupan pada masa yang akan datang. Ketrampilan ini yang akan menjadi bekal siswa di masa depan.
Pertanyaan Q5 mengungkapkan pemahaman guru mengenai media apa saja yang dapat digunakan  untuk  melatihkan computational  thinking .  Jawaban  responden  akan dikategorikan  menjadi  empat  tingkat,  yaitu  sangat  rendah,  rendah,  sedang,  dan  tinggi. Kategori sangat rendah mendeskripsikan bahwa responden tidak mengenal computational thinking sama  sekali.  Jawaban  yang  diberikan  di  kategori  ini  tidak  ada  kaitannya  sama sekali  dengan  keterampilan  berpikir  komputasional.  Kategori  rendah  mendeskripsikan bahwa responden hanya beranggapan bahwa keterampilan berpikir komputasional hanya dapat dilatihkan dengan media komputer atau smartphone . Kategori sedang menunjukkan bahwa  responden  memiliki  pengetahuan  mengenai  media-media  digital  yang  dapat digunakan  untuk  melatihkan  keterampilan  berpikir  komputasional.  Kategori  tinggi menunjukkan  bahwa  responden  memahami  media-media  yang  dapat  digunakan  untuk melatihkan  keterampilan  berpikir  komputasional  baik  dengan  komputer  maupun  tanpa komputer  ( unplugged  computational  thinking ).  Hasil  dari  jawaban  Q5  ini  dapat  dilihat pada Gambar 3.
44,6 50,9 4,5 Rendah Sedang Tinggi
Gambar 3. Diagram pemahaman guru terhadap computational thinking berdasarkan pertanyaan Q5
Berdasarkan  Gambar  3,  terlihat  bahwa  pemahaman  guru  terhadap  implementasi computational  thinking masih  rendah.  Ketika  guru  ditanya  mengenai  media  yang digunakan  untuk  melatihkan  computational  thinking,  sebanyak  40,2%  memberikan jawaban  yang  sangat  tidak  relevan.  Bahkan  beberapa  jawaban  menyatakan ketidakpahaman  terhadap  istilah computational  thinking .  Hanya  0,9%  yang  dapat menjawab dengan tepat berkaitan dengan sumber daya yang diperlukan dalam melatihkan keterampilan berpikir komputasional. Guru yang bisa menyebutkan sumber daya berbasis komputer yang relevan dengan implementasi computational thinking hanya 8,9%. Data- data  ini  menunjukkan  bahwa  guru  masih  perlu  mempelajari  lebih  jauh  mengenai computational  thinking .  Pemahaman  yang  baik  terkait computational  thinking akan memberikan landasan yang kuat dalam membangun kemampuan pemecahan masalah yang efektif dan efisien (Rey et al., 2021). Pemahaman ini harus dimiliki oleh guru, terutama dalam menghadapi tantangan dan masalah di masa yang akan datang.
Pada  kuesioner  bagian  kedua,  responden  diminta  untuk  mengisi  pernyataan  terkait implementasi  aspek computational  thinking dalam  pembelajaran.  Aspek-aspek  tersebut meliputi:  (Q6)  dekomposisi,  (Q7)  pengenalan  pola,  (Q8)  abstraksi,  (Q9)  berpikir algoritmik,  (Q10)  berpikir  logis,  (Q11)  pengujian  dan  evaluasi,  (Q12)  pengawakutuan, (Q13)  pengumpulan  dan  analisis  data.  Hasil  kuesioner  terkait  implementasi  aspek computational thinking ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil kuesioner terkait implementasi aspek computational thinking dalam pembelajaran IPA dan Fisika No.  Kode Kuesioner Aspek Computational Thinking Persentase (%) 1 Q6 Dekomposisi 83 2 Q7 Pengenalan pola 83,1 3 Q8 Abstraksi 76,8 4 Q9 Berpikir algoritmik 84,8 5 Q10 Berpikir logis 87,5 6 Q11 Pengujian dan evaluasi 84,8 7 Q12 Pengawakutuan 88,4 8 Q13 Pengumpulan dan analisis data 82,6
40,2 50,0 8,9 0,9 Sangat Rendah Rendah Sedang Tinggi
Di dalam kuesioner tidak disebutkan secara eksplisit bahwa pertanyaan yang diberikan mengacu  pada  aspek-aspek computational  thinking .  Namun  berdasarkan  data  yang diperoleh, dalam Tabel 2, sebagian besar responden menyatakan telah mengimplementasikan  aspek-aspek computational  thinking di  dalam  pembelajarannya. Aspek  yang  paling  tinggi  diperoleh  pada  aspek  pengawakutuan  atau  dalam  istilah  ilmu komputer  disebut  dengan debuging .  Aspek  ini  menunjukkan  bahwa  guru  dalam pembelajaran  melatih  siswa  untuk  dapat  mengidentifikasi  dan  memperbaiki  kesalahan dalam  proses  pemecahan  masalah.  Keterampilan  pengawakutuan  merujuk  pada kemampuan  untuk  menemukan,  menganalisis,  dan  memperbaiki  kesalahan  atau  " bug " dalam  kode  komputer  atau  program  (Whalley  et  al.,  2021).  Adapun  aspek  yang  paling rendah  adalah  abstraksi.  Abstraksi  ini  berkaitan  dengan  melatihakan  siswa  untuk  dapat fokus  pada  detail  penting  dan  mengabaikan  informasi  yang  tidak  relevan  dalam menyelesaikan suatu masalah.
Data hasil kuesioner menunjukkan bahwa sebagian besar guru-guru IPA dan Fisika di jenjang  sekolah  dasar  dan  menengah  telah  mengetahui  akan  adanya  penekanan computational  thinking dalam  pembelajaran  sains  di  kurikulum  merdeka,  namun  tidak memahami betul computational thinking itu sendiri. Hal ini berlawan dengan respons pada pernyataan  aspek-aspek computational  thinking yang  sebagian  besar  telah  diterapkan dalam  pembelajaran.  Untuk  menguatkan  temuan  ini,  digunakan  data  lain  yaitu  hasil analisis  dokumen  perencanaan  pembelajaran  dan  hasil  observasi  pelaksanaan pembelajaran.
Dokumen  perencanaan  dianalisis  berdasarkan  aspek  prinsip  pembelajaran  kurikulum merdeka  yang  meliputi:  (P1)  mempertimbangkan  karakteristik  peserta  didik,  (P2) membangun pembelajar sepanjang hayat, (P3) mendukung kompetensi dan karakter secara holistik, (P4) pembelajaran yang relevan, dan (P5) berorientasi pada masa depan. Analisis juga ditambah dengan aspek computational thinking dari Q6-Q13. Hasil analisis dokumen perencanaan pembelajaran dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil analisis dokumen perencanaan pembelajaran ipa dan fisika berdasarkan prinsip pembelajaran kurikulum merdeka dan aspek computational thinking
Mata Pelajaran (jenjang) Prinsip/Aspek Sudah Sesuai Belum Sesuai IPAS (SD) P1, P2, P3, Q6 P4, P5, Q7, Q8, Q9, Q10, Q11, Q12, Q13 IPA (SMP P2, P3, P4, P5, Q6, Q7, Q13 P1, Q8, Q9, Q10, Q11, Q12 Fisika (SMA) P2, P3, P4, P5, Q6, Q13 P1, Q7, Q8,Q9, Q10, Q11, Q12
Berdasarkan hasil analisis dokumen perencanaan pembelajaran berupa modul ajar pada mata pelajaran sains dan fisika dari jenjang SD sampai SMA menunjukkan masih banyak aspek computational  thinking yang  tidak  ditemukan.  Aspek  yang  muncul  hanyalah pemecahan masalah, pengenalan pola, dan analisis data. Hal ini berlawanan dengan hasil kuesioner  yang  menyatakan  bahwa  sebagian  besar  guru  sudah  menerapkan  aspek computational thinking dalam pembelajarannya. Aspek Computational Thinking memiliki peran  integral  dalam  pembelajaran  memperkuat  kemampuan  siswa  dalam  pemecahan masalah  sistematis,  pemahaman  konsep  yang  kompleks,  kreativitas  dalam  merancang solusi  inovatif,  kolaborasi  yang  efektif,  penguasaan  keterampilan  teknologi, pengembangan  keterampilan  hidup  untuk  era  digital,  pemikiran  logis  yang  mendalam, evaluasi  solusi  secara  kritis,  dan  iterasi  untuk  perbaikan  berkelanjutan,  menciptakan landasan  yang  kokoh  bagi  siswa  dalam  menghadapi  tantangan  kompleks  dan  dinamika
perkembangan teknologi di masa depan (Dagienė et al., 2022; Dohn et al., 2022; Tedre & Denning,  2021).  Kemampuan  dan  keterampilan  penting  dimiliki  oleh  siswa  untuk menghadapi tantangan di masa depan.
Berdasarkan  prinsip  pembelajaran  kurikulum  merdeka  pun  belum  semua  prinsip  ada dalam  dokumen  modul  saja.  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  dari  awal  sudah  ada beberapa prinsip yang memang tidak direncanakan oleh guru diterapkan di dalam kelas. Pada jenjang SD, prinsip pembelajaran relevan dan berorientasi pada masa depan masih belum  sesuai  bahkan  dapat  dikatakan  tidak  muncul.  Menerapkan  prinsip  pembelajaran dalam  dokumen  perencanaan  pembelajaran  penting  untuk  memastikan  tujuan pembelajaran  tercapai  secara  efektif  sesuai  dengan  kebutuhan  siswa  dan  konteks pendidikan  yang  relevan  (Helda  &  Syahrani,  2022;  Nurtanto  et  al.,  2021).  Melalui perencanaan  yang  berorientasi  pada  kebutuhan  siswa  dan  konteks  yang  relevan  akan menciptakan pembelajaran yang bermakna bagi siswa.
Analisis data berikutnya dilihat dari hasil observasi pembelajaran di tiga sekolah (SD, SMP,  dan  SMA)  yang  dokumen  modul  ajarnya  dianalisis.  Aspek  yang  diamati  sama dengan aspek yang dianalisis pada dokumen perencanaan. Hasil observasi pembelajaran dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Observasi Pembelajaran IPA dan Fisika berdasarkan Prinsip Pembelajaran
Kurikulum Merdeka dan Aspek Computational Thinking
Mata Pelajaran (Jenjang) Prinsip/Aspek Terlihat Tidak Terlihat IPAS (SD) P1, P3, Q6 P2, P4, P5, Q7, Q8, Q9, Q10, Q11, Q12, Q13 IPA (SMP P3, P4, P5, Q13 P2, P1, Q6, Q7, Q8, Q9, Q10, Q11, Q12 Fisika (SMA) P3, P4, P5, Q6, Q13 P1, P2, Q7, Q8,Q9, Q10, Q11, Q12
Berdasarkan  hasil  observasi  pembelajaran  dari  jenjang  SD,  SMP,  dan  SMA  ternyata banyak aspek computational thinking yang tidak terlihat dalam pembelajaran. Hal ini tidak sejalan dengan hasil kuesioner dan juga dokumen perencanaan. Perbandingan dengan hasil analisis  dokumen  perencanaan  tidak  begitu  banyak  perbedaan,  namun  dengan  hasil kuesioner  sangat  berbeda  jauh.  Temuan  ini  dapat  menunjukkan  bahwa  guru  tidak memahami makna setiap aspek computational thinking dalam kuesioner atau pembelajaran yang di amati memang bukan pembelajaran yang dimaksud dalam pengisian kuesioner.
Dilihat  dari  tiga  data  yang  diperoleh,  pengetahuan  mengenai computational  thinking masih  asing  di  guru  IPA  dan  Fisika.  Agar  guru  mampu  mengimplementasikan computational  thinking dalam  proses  pembelajaran  baik  dalam  perencanaan  maupun pelaksanaan,  guru  perlu memahami  betul computational  thinking secara  konseptual  dan memiliki kemampuan untuk mengaitkan konsep computational thinking dengan kurikulum yang relevan serta mampu merancang aktivitas pembelajaran yang memungkinkan siswa untuk mengembangkan keterampilan berpikir komputasional secara langsung.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dalam  dokumen  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa meskipun  sebagian  besar  guru  telah  menyatakan  menerapkan  aspek computational thinking dalam pembelajaran, namun temuan observasi dan analisis dokumen perencanaan menunjukkan  bahwa  masih  terdapat  kesenjangan  dalam  pemahaman  dan  implementasi konsep  ini.  Guru-guru,  terutama  pada  mata  pelajaran  IPA  dan  Fisika,  masih  perlu sosialisasi  yang  lebih  intensif  terkait computational  thinking dalam  pembelajaran.
Dokumen  perencanaan  pembelajaran  juga  perlu  diperbarui  agar  lebih  mencerminkan aspek-aspek computational thinking yang penting dalam memperkuat kemampuan siswa dalam  pemecahan  masalah,  kreativitas,  kolaborasi,  dan  penguasaan  teknologi.  Dengan pemahaman yang lebih mendalam dan implementasi yang tepat, guru dapat menciptakan landasan  yang  kokoh  bagi  siswa  dalam  menghadapi  tantangan  kompleks  dan  dinamika perkembangan teknologi di masa depan.
Diisarankan  pada  penelitian  berikutnya  untuk  melakukan  pendekatan  yang  lebih komprehensif dalam mengukur pemahaman dan implementasi computational thinking di kalangan  guru.  Selain  menggunakan  kuesioner,  peneliti  dapat  melibatkan  observasi langsung dalam pembelajaran untuk mendapatkan gambaran yang lebih akurat. Selain itu, penting  untuk  melibatkan  pelatihan  dan  lokakarya  yang  intensif  bagi  guru  mengenai konsep computational thinking dan cara mengintegrasikannya dalam pembelajaran sehari- hari.  Penelitian  juga  dapat  memperluas  cakupan  untuk  melibatkan  lebih  banyak  mata pelajaran  dan  jenjang  pendidikan  guna  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  holistik. Selain itu, penelitian selanjutnya dapat fokus pada pengembangan sumber daya dan modul pembelajaran  yang  mendukung  penerapan computational  thinking di  kelas.  Dengan pendekatan yang lebih menyeluruh dan dukungan yang memadai, diharapkan penelitian selanjutnya  dapat  memberikan  sumbangsih  yang  lebih  besar  dalam  meningkatkan pemahaman dan implementasi computational thinking di lingkungan pendidikan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kepada dosen pengampu mata kuliah Pengembangan Kurikulum Dasar dan Menengah serta mata kuliah Kajian Mandiri Pedagogi IPA di Program Studi S3 Pendidikan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas  Pendidikan  Indonesia  yang  telah membimbing dan memberikan saran kepada penulis dalam menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Allo,  L.  S.,  &  Sihotang,  H.  (2023).  Pentingnya  Implementasi  Pendidikan  Literasi Keuangan  di  Sekolah. Seminar  Pengembangan  Pembelajaran (pp.  1-9).  Jakarta: Program Pascasarjan Universitas Kristen Indonesia. Retrieved Januari, 2023
Angeli,  C.,  &  Giannakos,  M.  (2020).  Computational  Thinking  Education:  Issues  and Challenges. In  Computers  in  human  behavior , 105 (1),  1-3.  Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.106185
Bee,  V.,  &  Lianto,  J.  (2023).  Berpikir  Komputasional  Siswa  Menengah  Atas  pada Pemecahan  Masalah  Matematika  Ditinjau  dari  Level  Metakognisi. Doctoral Dissertation . Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim. Berthelsen,  U.  D.,  &  Nielsen,  C.  F.  (2021).  Democracy  and  computation:  A  normative perspective  on  the  magic  of  the  new  millennium.  In  Computational  Thinking  in Education (pp. 57–72). Routledge.
Calavia, M. B., Blanco, T., & Casas, R. (2021). Fostering Creativity as a Problem-solving Competence  Through  Design:  Think-Create-Learn,  a  Tool  for  Teachers. Thinking Skills and Creativity , 39(1) , 100761. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2020.100761 Chevalier,  M.,  Giang,  C.,  Piatti,  A.,  &  Mondada,  F.  (2020).  Fostering  Computational Thinking  through  Educational  Robotics:  A  Model  for  Creative  Computational Problem Solving. International Journal of STEM Education , 7(1) , 1–18. Creswell,  J.  W.,  &  Guetterman,  T.  C.  (2019). Educational  Research :  Planning, Conducting,  and  Evaluating  Quantitative  and  Qualitative  Research .  Pearson Education.
Cromwell,  J.  R.  (2024).  How  Combinations  of  Constraint  Affect  Creativity:  A  New
Typology of Creative Problem Solving in Organizations. Organizational Psychology Review , 14 (1), 3–24.
Dagienė,  V.,  Jevsikova,  T.,  Stupurienė,  G.,  &  Juškevičienė,  A.  (2022).  Teaching Computational  Thinking  in  Primary  Schools:  Worldwide  Trends  and  Teachers’ Attitudes. Computer Science and Information Systems , 19 (1), 1–24.
Dohn, N. B., Kafai, Y., Mørch, A., & Ragni, M. (2022). Survey: Artificial Intelligence, Computational Thinking and Learning. KI-Künstliche Intelligenz , 36 (1), 5–16. Fagerlund, J., Häkkinen, P., Vesisenaho, M., & Viiri, J. (2021). Computational Thinking in Programming with Scratch in Primary Schools: A Systematic Review. Computer Applications in Engineering Education , 29 (1), 12–28.
Farquhar, J., Michels, N., & Robson, J. (2020). Triangulation in industrial qualitative case study research: Widening the scope. Industrial Marketing Management , 87 , 160–170. Helda, H., & Syahrani, S. (2022). National Standards of Education in Contents Standards and  Education  Process  Standards  in  Indonesia. Indonesian  Journal  of  Education (INJOE) , 2 (3), 257–269.
Herman, T., Akbar, A., Farokhah, L., Febriandi, R., Zahrah, R. F., Febriani, W. D., Kurino, Y.  D.,  &  Abidin,  Z.  (2024). Kecakapan  Abad  21:  Literasi  Matematis,  Berpikir Matematis, dan Berpikir Komputasi . Indonesia Emas Group. Hidayati,  N.,  Hidayati,  D.,  Saputro,  Z.  H.,  &  Lestari,  T.  (2023).  Implementasi Pembelajaran Projek pada Sekolah Penggerak di Era Digital. Journal of Education and Teaching (JET) , 4 (1), 69–82.
Hooshyar,  D.,  Malva,  L.,  Yang,  Y.,  Pedaste,  M.,  Wang,  M.,  &  Lim,  H.  (2021).  An Adaptive  Educational  Computer  Game:  Effects  on  Students’  Knowledge  and Learning  Attitude  in  Computational  Thinking. Computers  in  Human  Behavior , 114(1) , 106575.
Irvani, A. I., Rochintaniawati, D., Riandi, R., Sinaga, P., & Henukh, A. (2024). Analysis of Quantum Physics Lectures from the Perspective of the MBKM and OBE Based Higher Education Curriculum. Jurnal Pendidikan Fisika Dan Teknologi , 10 (1), 44– 54. https://doi.org/10.29303/jpft.v10i%601.6390
Irvani,  A.  I.,  Warliani,  R.,  &  Fauziyyah,  S.  A.  (2020).  Analysis  of  Students  Problem Solving  Skill  from  Online  Worksheets  with  Integration  of  Video  Demonstration. International  Conference  on  Learning  and  Advanced  Education  (ICOLAE), Surakarta: UMS, Retrieved Desmber, 2020
Juldial, T. U. H., & Haryadi, R. (2024). Analisis Keterampilan Berpikir Komputasional dalam Proses Pembelajaran. Jurnal Basicedu , 8 (1), 136–144.
Kristiandari,  C.  S.  D.,  Akbar,  M.  A.,  &  Limiansih,  K.  (2023).  Integrasi  Computational Thinking  dan  STEM  dalam  Pembelajaran  IPA  pada  Siswa  Kelas  VB  SD  Kanisius Kadirojo. Innovative: Journal Of Social Science Research , 3 (2), 4794–4806. Li,  Q.  (2021).  Computational  Thinking  and  Teacher  Education:  An  Expert  Interview Study. Human  Behavior  and  Emerging  Technologies , 3 (2),  324–338. https://doi.org/10.1002/hbe2.224
Li, Y., Schoenfeld, A. H., diSessa, A. A., Graesser, A. C., Benson, L. C., English, L. D., &  Duschl,  R.  A.  (2020).  Computational  Thinking  is  More  About  Thinking  than Computing. In Journal for STEM Education Research , 3(1), 1–18. Springer. Martínez,  M.  L.,  Lévêque,  O.,  Benítez,  I.,  Hardebolle,  C.,  &  Zufferey,  J.  D.  (2022). Assessing  computational  thinking:  Development  and  validation  of  the  Algorithmic Thinking Test for adults. Journal of Educational Computing Research , 60 (6), 1436– 1463.
Maulidiyah,  H.,  &  Susarno,  L.  H.  (2024).  E-Modul  dalam  Mata  Pelajaran  Informatika
untuk  Upaya  Meningkatkan  Kemampuan  Computational  Thinking  dan  Literasi Digital. EduInovasi: Journal of Basic Educational Studies , 4 (1), 586–597. Nouri,  J.,  Zhang,  L.,  Mannila,  L.,  &  Norén,  E.  (2020).  Development  of  Computational Thinking, Digital Competence and 21st Century Skills when Learning Programming in K-9. Education Inquiry , 11 (1), 1–17.
Nurtanto,  M.,  Kholifah,  N.,  Masek,  A.,  Sudira,  P.,  &  Samsudin,  A.  (2021).  Crucial Problems in Arranged the Lesson Plan of Vocational Teacher. International Journal of Evaluation and Research in Education , 10 (1), 345–354.
Polat, E., Hopcan, S., Kucuk, S., & Sisman, B. (2021). A Comprehensive Assessment of Secondary  School  Students’  Computational  Thinking  Skills. British  Journal  of Educational Technology , 52 (5), 1965–1980.
Putri,  I.  A.,  Tanjung,  M.  S.,  &  Siregar,  R.  (2024).  Studi  Literatur:  Pentingnya  Berpikir Komputasional  dalam  Meningkatkan  Kemampuan  Pemecahan  Masalah  Matematis Peserta Didik. Bilangan: Jurnal Ilmiah Matematika, Kebumian Dan Angkasa , 2 (2), 23–33.
Raymond,  E.  T.,  Cassidy,  M.,  &  Puttick,  G.  (2021).  Science  Teachers  can  Teach Computational  Thinking  through  Distributed  Expertise. Computers  &  Education , 173(1) , 104284. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104284 Rey, Y. A. R. del, Cawanga Cambinda, I. N., Deco, C., Bender, C., Avello‐Martínez, R., &  Villalba‐Condori,  K.  O.  (2021).  Developing  Computational  Thinking  with  a Module  of  Solved  Problems. Computer  Applications  in  Engineering  Education , 29 (3), 506–516.
Susanto,  D.,  &  Jailani,  M.  S.  (2023).  Teknik  Pemeriksaan  Keabsahan  Data  dalam Penelitian Ilmiah. QOSIM: Jurnal Pendidikan, Sosial & Humaniora , 1 (1), 53–61. Syahidi, K., Hizbi, T., Hidayanti, A., & Fartina, F. (2020). The Effect of PBL Model Based Local Wisdom Towards Studentâ€ TM s Learning Achievements on Critical Thinking Skills. Kasuari: Physics Education Journal (KPEJ) , 3 (1), 61–68. Tedre, M., & Denning, P. J. (2021). Computational Thinking: a Professional and Historical Perspective. In Computational Thinking in Education, 1(1), 1–17. Routledge. Whalley,  J.,  Settle,  A.,  &  Luxton-Reilly,  A.  (2021).  Novice  reflections  on  debugging. Proceedings of the 52nd ACM Technical Symposium on Computer Science Education (pp. 73–79). United States: Association for Computing Machinery. Retrieved March, 2021