## Journal of Medives : Journal of Mathematics Education IKIP Veteran Semarang
https://doi.org/10.31331/medivesveteran.v5i1.1563

## Anticipation of Student Ideas in Designing Sierpinsky Square Batik Using Maple

## Erfan Yudianto
Universitas Jember *erfanyudi@unej.ac.id
Received: December 2020; Accepted: December 2020; Published: January 2021

## ABSTRACT
This  research  is  motivated  by  the  importance  that  students  have  the  ability  to  anticipate.  The anticipation skill is needed by students to complete fractal batik designs (Sierpinsky) by using maple so that the resulting ideas matches the original expected ideas. The purpose of this research is to enable students to use maple to design Sierpinsky square batik. Data in this research were collected by tests, interviews and observations. This type of research is qualitative. The results showed that students frequently used analytical and exponential anticipation skills.
Keywords: analytic anticipation, exploratory anticipation, sierpinsky, sierpinsky batik .
How to Cite: Yudianto, E. (2021). Anticipation of Student Ideas in Designing Sierpinsky  Square Batik Using Maple. Journal of Medives: Journal of Mathematics Education IKIP Veteran Semarang , 5 (1), 189- 200.

## PENDAHULUAN
Fraktal merupakan cabang geome- tri  yang  pembahasannya  terkait  dengan geometri Euclid dan non-Euclid. Fraktal bisa  menggambarkan  bentuk-bentuk  di sekitar  kita  dan  mampu  juga  mem- prediksi  kejadian-kejadian  alam  seperti gempa  bumi,  sunami,  curah  hujan, penyakit,  keindahan  matematika  dan unsur  pola,  bentuk  dan  rumusnya, bahkan  keindahan  alam  semesta  ini. Fraktal  berasal  dari  bahasa  latin  yaitu fractus  yang  artinya  “patah”,  “rusak” atau  “tidak  teratur”  dan  bisa  juga diartikan sebagai memecah-mecah membuat  bagian-bagian  yang  tidak beraturan  (Yudianto,  2019).  Salah  satu tokoh  Fraktal  adalah  Sierpinsky,  teori yang terkenal adalah segitiga Sierpinsky dan  Karpet  Sierpinsky  seperti  terlihat pada Gambar 1.
(a) (b) Gambar 1. (a) Segitiga Sierpinsky dan (b)

## Karpet Sierpinsky
Dalam  penelitian  ini,  penerapan fraktal digunakan untuk mendesain batik bujur  sangkar  Sierpinsky  menggunakan software Maple.  Mendesain  batik  pada saat  ini  telah  mengalami  kemajuan dengan adanya campur tangan teknologi. Berdasarkan Observasi di daerah
Jember, pembatik masih belum mengenal  cara  mudah  dalam  membuat desain menggunakan rumus-rumus matematika.  Meskipun  terkadang  input rumus-rumus  matematika  ke  dalam
software maple  cukup  sulit  bagi  orang yang  belum  pernah  praktik  langsung. Mahasiswa  sebagai  calon  pembawa perubahan  nantinya  kepada  masyarakat luas,  memiliki  kewajiban  untuk  menye- barluaskan  ilmu  yang  telah  didapat selama  kuliah  termasuk  kemandirian dalam belajar dan menyelesaikan masalah (Bramantha, 2019). Oleh karena itu  diperlukan  antisipasi  dalam  menye- lesaikan masalah yang ada.
Mengantisipasi melibatkan predik- si  atau  peramalan.  Prediksi  ( predicting ) berasal  dari  kata pre yaitu  sebelum  dan dict ( dictate )  yaitu  mendikte.  Memiliki pengertian  mendikte  atau  memastikan atau sudah bisa membayangkan kejadian yang  belum  terjadi  atau  memprediksi sesuatu yang akan dilakukan. Sedangkan pengertian peramalan ( foreseeing ) berasal  dari  kata fore ( before )  yaitu sebelum dan see yaitu melihat. Biasanya digunakan untuk menebak suatu kejadian yang akan datang, tetapi sudah dilakukan sebagian. Jadi dapat disimpulkan  perbedaan  dari  peramalan
( foreseeing )  dan  prediksi  ( predicting ) adalah  sama-sama  bisa  membayangkan kejadian  yang  akan  datang  sedangkan perbedaannya kalau peramalan ( foreseeing ) yaitu kejadian yang dibayangkan  sudah  pernah  terjadi/ dilakukan sebelumnya sedangkan prediksi  ( predicting )  belum  pernah dialami sebelumnya (Lim, 2007; Rosen, 2010;  Yudianto,  2017).  Ini  berarti prediksi  adalah  aktivitas  mental  mem- bayangkan  hasil  yang  akan  diperoleh dari  suatu  kejadian  tanpa  melakukan serangkaian kegiatan sedangkan peramalan  adalah  aktivitas  baik  mental maupun  fisik  tentang  langkah-langkah
yang akan dilakukan dari suatu kejadian yang  akan  datang  tanpa  melakukan serangkaian kegiatan secara detail.
Antisipasi  dibagi  menjadi  lima antara  lain  (1)  antisipasi  impulsif ( impulsive  anticipation )  yaitu  cara berpikir  secara  spontan  dilanjutkan dengan  suatu  tindakan  yang  datang dalam pikiran tanpa menganalisis situasi masalah  dan  tanpa  mempertimbangkan relevansi  tindakan  antisipasi  suatu masalah  (meramalkan  secara  tergesa- gesa);  (2)  antisipasi  kaku  ( tenacious anticipation ) yaitu cara berpikir seseorang  dengan  mempertahankan  dan tidak mengevaluasi kembali cara pemahamannya  (prediksi,  pendekatan pemecahan masalah, klaim, atau kesimpulan)  dari  suatu  masalah  dalam mengingat  informasi  baru  (peramalan secara kaku). Antisipasi ini disimpulkan ketika seseorang bertemu dengan
informasi baru  tetapi tetap  pada
pemahamannya sendiri yaitu dari informasi yang diberikan tanpa mempertimbangkan pendekatan alterna- tif  dan  tanpa  mempertimbangkan  klaim yang dipahaminya; (3) antisipasi eksploratif  ( explorative  anticipation ) yaitu  cara  berpikir  seseorang  dalam menggali ide untuk mendapatkan pemahaman  yang  lebih  baik  dari  suatu masalah  (mengantisipasi  secara  eks- ploratif/mau coba-coba/tidak kaku). Antisipasi ini disimpulkan ketika seseorang  melakukan  tindakan  untuk mendapatkan  penyelesaian  dari  suatu masalah  matematika;  (4)  antisipasi analitik ( analytic anticipation ) yaitu cara berpikir  seseorang  dalam  menganalisis masalah  dan  menetapkan  tujuan  atau kriteria  untuk  tindakan  (mengantisipasi
secara  analitik/mengantisipasi  berdasar- kan  logika/  berdasarkan  analisis  mate- matis/analisis logis). Hal ini disimpulkan ketika  seseorang  berusaha  memahami pernyataan  masalah  yang  diberikan, mempelajari  kendala,  mengidentifikasi tujuan,  membayangkan  masalah  dan kemudian mempertimbangkan alternatif; dan (5) antisipasi terinternalisasi
( interiorized  anticipation )  yaitu  cara berpikir seseorang secara spontan dilanjutkan  dengan  menetapkan  tujuan atau  kriteria  suatu  masalah,  karena  ia telah  mempertimbangkan  dugaan  yang relevan dari tindakan antisipasi ke situasi yang  dihadapi  (antisipasi  yang  diinter- nalisasi dalam pikiran). Kelima antisipa- si  di  atas  membutuhkan  pema-haman yang  tepat  dalam  pelaksanaan-nya.  Hal ini dikarenakan bahwa pemahaman yang tepat akan memper-oleh hasil yang tepat (Asnawati  &  Dewi,  2019;  Hanifah  & Abadi,  2018;  Murnaka  &  Dewi,  2018; Rafianti,  Iskandar,  &  Haniyah,  2020; Santoso & Sunendar, 2019).
Berdasarkan  pemaparan  di  atas, maka  masalah  dalam  penelitian  ini adalah  bagaimana  antisipasi  ide  maha- siswa dalam mendesain batik bujur sang- kar  Sierpinsky  menggunakan  maple. Tujuannya adalah agar mahasiswa tidak mencoba-coba  dalam  membuat action script di maple dan memiliki kebaharuan terkait  ide  yang  dikembangkan.  Keber- manfaatan penelitian ini untuk masyara- kat luas sebagai pilihan alternatif dalam mengembangkan desain batik dan untuk mahasiswa  sendiri  mampu  mengontrol antisipasinya dalam mengerjakan desain batik yang dibutuhkan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  kepada mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan Matematika  FKIP  Universitas  Jember yang  menempuh  matakuliah  Fraktal pada tahun akademik 2020/2021
semester  ganjil.  Mahasiswa  dipilih  dari kelompok riset (KeRis) geometri. KeRis geometri bisa ditempuh pada semester 6, dimana  semua  matakuliah  yang  dipilih adalah matakuliah dari cabang geometri (pemodelan  geometri,  geometri  nalaria, geometri insidensi, geometri non euclid, english  for  writing  and  teaching geometri , dan geometri fraktal.
Langkah-langkah  yang  dilakukan dalam  penentuan  subjek  yaitu  (1) menentukan mahasiswa yang menempuh matakuliah  Geometri  Fraktal,  hal  ini diperoleh  dari  daftar  mahasiswa  yang memprogram matakuliah geometri
fraktal; (2) memberikan tes kemampuan geometri,  tes  dikembangkan  secara mandiri  yang  diambil  dari  matakuliah (geometri transformasi, geometri, geometri  analitik)  ditambah  matakuliah
Algoritma dan Pemrograman; (3)
memilih  mahasiswa  yang  memiliki kemampuan tinggi, dari hasil langkah (3) dari  30  mahasiswa  diperoleh  13  maha- siswa  berkemampuan  geometri  tinggi
(skor 80)  ,  15  mahasiswa  berkemam-
puan geometri sedang, (70 skor 80)
  ,
dan  2  mahasiswa  berkemampuan  geo- metri  rendah (skor 70)  ;  dan  (4) memilih  mahasiswa  yang  memiliki komunikasi lancar, kriteria lancar di sini yaitu saat diberi pertanyaan calon subjek bisa  langsung  merespon  (tidak  melihat cepet atau lambatnya dalam menyampai- kan  jawaban).  Berdasarkan  empat langkah  di  atas  diperoleh  1  mahasiswa
yang  ditetapkan  sebagai  subjek  yang dikodekan sebagai subjek 1 (S1).
Teknik  pengumpulan  data  berupa tes, wawancara dan observasi. Instrumen yang  digunakan  adalah  tes  kemampuan geometri.  Tes  terdiri  dari  4  soal  esay seperti  dijelaskan  pada  langkah  2. Sebelum  diberikan  kepada  mahasiswa, tes  ini  divalidasi  kepada  2  orang  ahli pembelajaran  geometri  dan  denyatakan valid dengan skor 4,8 skala 5.
Permasalahan yang diberikan kepada  dua  subjek  adalah  berupa masalah  mendesain  batik  bujur  sangkar Sierpinsky  dengan  bantuan software maple versi 17 dengan iterasi minimal 3.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pekerjaan  subjek  dalam mendesain  batik  bujursangkar  Sierpins- ky  menggunakan software maple  dapat dilihat pada algoritma berikut.

## Background Batik
>  𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡;  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑔𝑒𝑜𝑚3𝑑);  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑝𝑙𝑜𝑡𝑠);  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑝𝑙𝑜𝑡𝑡𝑜𝑜𝑙𝑠); > 𝑧 ∶
=  𝑝𝑜𝑙𝑦𝑔𝑜𝑛([[−100, 0], [100, 0], [100, 100], [−100, 100]], 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟 =  "𝐵𝑙𝑎𝑐𝑘", 𝑠𝑡𝑦𝑙𝑒  =  𝑝𝑜𝑙𝑦𝑔𝑜𝑛);
> 𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑧, 𝑎𝑥𝑒𝑠  =  𝑛𝑜𝑛𝑒);

## Gambar 2. Background Batik
Pada  saat  membuat  background, subjek  terlihat  lancar  dan  tidak  terken- dala  apa-apa.  Dia  juga  mengetikkan action  script secara  manual  (tidak copy paste ).  Hal  ini  sesuai  dengan  cuplikan wawancara berikut.
P03 :  Cepat sekali buatnya mas?
S1-03
:  Iya pak … karena buat ini sangat mudah dan sering buat selama ini (tersenyum lalu menunduk) Berdasarkan hasil pekerjaan subjek dan cuplikan wawancara
diperolah  data  yang  kredibel,  sehingga dapat  dikatakan  bahwa  apa  yang dikerjakan  oleh  subjek  merupakan  hal yang  mudah  dan  bisa  diterima  secara nalar  tanpa  melakukan  langkah  coba- coba.  Berarti  antisipasi  yang  berperan dalam  masalah  ini  adalah  antisipasi analitik.

## Bujur Sangkar Sierpinsky
S1  membuat  Persegi  Sierpinski, kemudian  persegi  Sierpinski  tersebut dirotasi  sebesar 45° agar  menjadi  bujur sangkar Sierpinski.
>  𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡;  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑔𝑒𝑜𝑚3𝑑);  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑝𝑙𝑜𝑡𝑠);  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑝𝑙𝑜𝑡𝑡𝑜𝑜𝑙𝑠); >  𝑎 ∶=  𝑝𝑜𝑙𝑦𝑔𝑜𝑛([[0, 0], [.5, 0], [.5, .5], [0, .5]], 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟 =  𝑔𝑜𝑙𝑑);  𝑎1 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑎, .5, 0);  𝑎2 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑎, 1, 0);  𝑎3 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑎, 0, .5);  𝑎4 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑎, 1, .5);  𝑎5 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑒(𝑎, 0, 1);  𝑎6 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑎, .5, 1);  𝑎7 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑎, 1, 1); >  𝑏 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑎, 𝑎1, 𝑎2, 𝑎3, 𝑎4, 𝑎5, 𝑎6, 𝑎7);  𝑏1 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑏, 1.5, 0);  𝑏2 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑏, 3, 0);  𝑏3 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑏, 0, 1.5);  𝑏4 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑏, 3, 1.5);  𝑏5 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑏, 0, 3);  𝑏6 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑏, 1.5, 3);  𝑏7 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑏, 3, 3);
>  𝑐 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑏, 𝑏1, 𝑏2, 𝑏3, 𝑏4, 𝑏5, 𝑏6, 𝑏7);  𝑐1 =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑐, 4.5, 0);  𝑐2 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑐, 9, 0);  𝑐3 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑐, 0, 4.5);  𝑐4 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑐, 9, 4.5);  𝑐5 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑐, 0, 9);  𝑐6 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑐, 4.5, 9);  𝑐7 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑐, 9, 9); >  𝑑 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑐, 𝑐1, 𝑐2, 𝑐3, 𝑐4, 𝑐5, 𝑐6, 𝑐7); >  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑑, 𝑎𝑥𝑒𝑠 = 𝑛𝑜𝑛𝑒);

## Gambar 2. Bujur Sangkar Sierpinsky
> 𝑑1 ∶=  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑑, (1/4) ∗ 𝑃𝑖);
>  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑑1, 𝑎𝑥𝑒𝑠 =  𝑛𝑜𝑛𝑒);
Gambar 3. Bujur Sangkar Sierpinsky (Rotasi 45 o )
Pada saat membuat bujur sangkar Sierpinsky,  subjek  terlihat  berpikir  dan berupaya  menuliskan  beberapa  rumus rotasi  meskipun  kemudian  menghapus- nya  dan  pada  percobaan  ketiga  sukses. Hal ini sesuai dengan cuplikan wawancara berikut.
P11 :  Pada saat membuat bujur sangkar Sierpinsky ini (peneliti menunjuk gambar 3) apakah ada kesulitan? S1-11 :  Betul pak … saya … hemmm lupa rumus rotasi (yang dimaksud adalah action script- nya) P12 :  Ragu maksudnya? S1-12 :  Ini lo … ini pak (sambil menunjuk layar laptop 𝑑1 ∶= 𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑑, (1/4) ∗ 𝑃𝑖); ) P13 :  Terus S1-13 :  Lupa kalau phi itu 180 o
(sambil tersenyum)
Berdasarkan hasil pekerjaan subjek  dan  cuplikan  wawancara  diper- oleh data  yang kredibel, sehingga dapat dikatakan  bahwa  apa  yang  dikerjakan oleh  subjek  merupakan  hal  yang  cukup sulit  karena  dia  lupa  bahwa  Phi  adalah
180 o . Ini berarti subjek dalam
menggambar  bujur  sangkar  Sierpinsky dengan cara mencoba-coba pada bagian rotasi.  Jadi  antisipasi  eksploratif  yang digunakan pada masalah ini.

## Hiasan Bunga
S1  membuat  hiasan  1  bunga,  kemudian di  ekspand  sampai  K=3,  dengan  rumus ekspand diperkecil kedalam dan di rotasi sebesar 45° .
>  𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡;  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑔𝑒𝑜𝑚3𝑑);  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑝𝑙𝑜𝑡𝑠);  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑝𝑙𝑜𝑡𝑡𝑜𝑜𝑙𝑠); >  𝑎 ∶=  𝑝𝑙𝑜𝑡(6 ∗ 𝑡, 𝑡  =   −(1/2) ∗ 𝑃𝑖 . . (1/2) ∗ 𝑃𝑖, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑 =  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟  =  "𝑂𝑟𝑐ℎ𝑖𝑑", 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑠 =  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟);  𝑎1 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑎, (1/2) ∗ 𝑃𝑖);  𝑎2 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑎, 𝑃𝑖);  𝑎3 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑎, 3 ∗ 𝑃𝑖 ∗ (1/2));  𝑎𝑎 ∶ =  𝑝𝑙𝑜𝑡(5 ∗ 𝑡, 𝑡 =   −(1/2) ∗ 𝑃𝑖 . . (1/2) ∗ 𝑃𝑖, 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑠 =  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑  =  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟 =  "𝑃𝑢𝑟𝑝𝑙𝑒");  𝑎𝑎1 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑎𝑎, (1/2) ∗ 𝑃𝑖);  𝑎𝑎2 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑎𝑎, 𝑃𝑖);  𝑎𝑎3 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑎𝑎, 3 ∗ 𝑃𝑖 ∗ (1/2)); >  𝑝1 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑎𝑎, 𝑎𝑎1, 𝑎𝑎2, 𝑎𝑎3, 𝑎, 𝑎1, 𝑎2, 𝑎3); >  𝑏 ∶=  𝑝𝑙𝑜𝑡(3 ∗ 𝑡^2, 𝑡 =   −(1/2) ∗ 𝑃𝑖 . . (1/2) ∗ 𝑃𝑖, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑 =  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟 =  "𝐷𝑎𝑟𝑘𝐺𝑟𝑎𝑦", 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑠 =  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟);  𝑏1 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑏, (1/2) ∗ 𝑃𝑖);  𝑏2 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑏, 𝑃𝑖);  𝑏3 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑏, (3/2) ∗ 𝑃𝑖); >  𝑐 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑏, 𝑏1, 𝑏2, 𝑏3);  𝑝2 ∶
=  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑐, (1/4) ∗ 𝑃𝑖);
>  𝑝3 ∶=  𝑝𝑙𝑜𝑡(4.8, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑  =  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟 =  "𝐷𝑎𝑟𝑘𝑂𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒", 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑠 =  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟);
>  𝑒𝑥1 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑝3, 𝑝2, 𝑝1, 𝑎𝑥𝑒𝑠  =  𝑛𝑜𝑛𝑒);
>  𝑑 ∶=  𝑝𝑙𝑜𝑡(3 ∗ 𝑡, 𝑡  =   −(1/2) ∗ 𝑃𝑖 . . (1/2) ∗ 𝑃𝑖, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑
=  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟  =  "𝑂𝑟𝑐ℎ𝑖𝑑", 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑠 =  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟);  𝑑1 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑑, (1/2) ∗ 𝑃𝑖);  𝑑2 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑑, 𝑃𝑖);  𝑑3 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑑, 3 ∗ 𝑃𝑖 ∗ (1/2));  𝑑𝑑 ∶ =  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟𝑝𝑙𝑜𝑡(2.5 ∗ 𝑡, 𝑡 =   −(1/2) ∗ 𝑃𝑖 . . (1/2) ∗ 𝑃𝑖, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑 =  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟  =  "𝑃𝑢𝑟𝑝𝑙𝑒");  𝑑𝑑1 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑑𝑑, (1/2) ∗ 𝑃𝑖);  𝑑𝑑2 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑑𝑑, 𝑃𝑖);  𝑑𝑑3 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑑𝑑, 3 ∗ 𝑃𝑖 ∗ (1/2)); >  𝑞1 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑑𝑑, 𝑑𝑑1, 𝑑𝑑2, 𝑑𝑑3, 𝑑, 𝑑1, 𝑑2, 𝑑3);
>  𝑒 ∶=  𝑝𝑙𝑜𝑡(1.5 ∗ 𝑡^2, 𝑡 − (1/2) ∗ 𝑃𝑖 . . (1/2)
∗ 𝑃𝑖, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑  =  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟
=  "𝐷𝑎𝑟𝑘𝐺𝑟𝑎𝑦", 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑠
=  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟);  𝑒1 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑒, (1/2) ∗ 𝑃𝑖);  𝑒2 ∶
=  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑒, 𝑃𝑖);  𝑒3 ∶
=  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑒, (3/2) ∗ 𝑃𝑖);
>  𝑓 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑒, 𝑒1, 𝑒2, 𝑒3);  𝑞2 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑓, (1/4) ∗ 𝑃𝑖);
>  𝑞3 ∶=  𝑝𝑙𝑜𝑡(2.4, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑  =  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟
=  "𝐷𝑎𝑟𝑘𝑂𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒", 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑠
=  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟);
>  𝑔 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑞3, 𝑞2, 𝑞1);  𝑔1 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑔, (1/4) ∗ 𝑃𝑖);
>  𝑒𝑥2 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑔1, 𝑒𝑥1, 𝑎𝑥𝑒𝑠  =  𝑛𝑜𝑛𝑒);
>  ℎ ∶=  𝑝𝑙𝑜𝑡(1.5 ∗ 𝑡, 𝑡  − (1/2) ∗ 𝑃𝑖 . . (1/2) ∗ 𝑃𝑖, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑
=  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟  =  "𝑂𝑟𝑐ℎ𝑖𝑑", 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑠 =  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟);  ℎ1 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(ℎ, (1/2) ∗ 𝑃𝑖);  ℎ2 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(ℎ, 𝑃𝑖);  ℎ3 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(ℎ, 3 ∗ 𝑃𝑖 ∗ (1/2));  ℎℎ ∶ =  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟𝑝𝑙𝑜𝑡(1.2 ∗ 𝑡, 𝑡 =   −(1/2) ∗ 𝑃𝑖 . . (1/2) ∗ 𝑃𝑖, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑 =  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟  =  "𝑃𝑢𝑟𝑝𝑙𝑒");  ℎℎ1 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(ℎℎ, (1/2) ∗ 𝑃𝑖);  ℎℎ2 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(ℎℎ, 𝑃𝑖);  ℎℎ3 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(ℎℎ, 3 ∗ 𝑃𝑖 ∗ (1/2)); >  𝑟1 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(ℎℎ, ℎℎ1, ℎℎ2, ℎℎ3, ℎ, ℎ1, ℎ2, ℎ3); >  𝑖 ∶=  𝑝𝑙𝑜𝑡(.75 ∗ 𝑡^2, 𝑡  − (1/2) ∗ 𝑃𝑖 . . (1/2)
∗ 𝑃𝑖, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑  =  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟 =  "𝐷𝑎𝑟𝑘𝐺𝑟𝑎𝑦", 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑠 =  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟);  𝑖1 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑖, (1/2) ∗ 𝑃𝑖);  𝑖2 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑖, 𝑃𝑖);  𝑖3 ∶ =  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑖, (3/2) ∗ 𝑃𝑖); >  𝑗 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑖, 𝑖1, 𝑖2, 𝑖3);  𝑟2 ∶=  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑗, (1/4) ∗ 𝑃𝑖); >  𝑟3 ∶=  𝑝𝑙𝑜𝑡(1.2, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑  =  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟
=  "𝐷𝑎𝑟𝑘𝑂𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒", 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑠
=  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟);
>  𝑘3 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑟3, 𝑟2, 𝑟1);
>  𝑒𝑥3 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑘3, 𝑒𝑥2, 𝑒𝑥1, 𝑎𝑥𝑒𝑠  =  𝑛𝑜𝑛𝑒); >  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑒𝑥1);

## Gambar 4. Desain Bunga Saat Display 1
>  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑒𝑥2);
Gambar 5. Desain Bunga Saat Display 2
>  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑒𝑥3);
Gambar 6. Desain Bunga Saat Display 3
Pada  saat  membuat  bunga  subjek terlihat  berpikir  sebentar  tetapi  tidak mengetikkan apa-apa di layar, kemudian sambil menganggukkan kepala (pertanda sudah  menemukan  apa  yang  akan ditulis), subjek mulai menuliskan action script panjang  sekali.  Hal  ini  sesuai dengan cuplikan wawancara berikut.
P22 :  Paham banget ya mas pada saat ini (menunjuk action script) sampai mengangguk- nganggukkan kepala tadi? S1-22 :  Hehehe (tertawa kecil sambil menunjuk-nunjuk layar)
P23 :  Nah kok hanya senyum?
S1-23 :  Iya pak, tadi kan bingung rotasi … jadi sekarang lancar pak gara-gara tadi Berdasarkan hasil pekerjaan subjek dan cuplikan wawancara diperoleh  data  yang  kredibel,  sehingga dapat  dikatakan  bahwa  subjek  tidak mengalami  kendala  dalam  mengerjakan ini. Tetapi yang menjadi penting di sini, antisipasi  sebelumnya  (saat  membuang bunga)  masuk  pada  kategori  antisipasi eksploratif. Ini berarti antisipasi sebelumnya  mendukung  atau  memper- baiki  antisipasi  setelahnya  dengan catatan  apa  yang  dipahami  subjek termasuk pada antisipasi analitik.
Sangkar/Wadah  dari  Hiasan  Bunga dan Bujur Sangkar
>  𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡;  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑔𝑒𝑜𝑚3𝑑);  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑝𝑙𝑜𝑡𝑠);  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑝𝑙𝑜𝑡𝑡𝑜𝑜𝑙𝑠); >  𝑎 ∶=  𝑝𝑙𝑜𝑡(1.5 ∗ (𝑡 − 𝑠𝑖𝑛(14 ∗ 𝑡)), 𝑡
= −𝑃𝑖 . . 𝑃𝑖, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑  =  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑠
=  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟  =  𝑔𝑜𝑙𝑑, 𝑣𝑖𝑒𝑤 =   [−8 . . 8, 0 . . 16]);  𝑎1 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑎, 0, 6); >  𝑏 ∶=  𝑝𝑙𝑜𝑡(1.25 ∗ (𝑡 − 𝑠𝑖𝑛(14 ∗ 𝑡)), 𝑡 =   −𝑃𝑖 . . 𝑃𝑖, 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑  =  𝑡𝑟𝑢𝑒, 𝑐𝑜𝑜𝑟𝑑𝑠 =  𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟  =  𝑤ℎ𝑖𝑡𝑒, 𝑣𝑖𝑒𝑤 =   [−6 . . 6, 0 . . 16]);  𝑏1 ∶
=  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑏, 0, 6);
>  𝑐 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑏1, 𝑎1);  𝑐1 ∶=  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑐, 𝑃𝑖);
>  𝑑 ∶=  𝑖𝑚𝑝𝑙𝑖𝑐𝑖𝑡𝑝𝑙𝑜𝑡(𝑥  =   −5.45, 𝑥  =   −6 . . 6, 𝑦
=   −6.5 . . 6, 𝑡ℎ𝑖𝑐𝑘𝑛𝑒𝑠𝑠  =  12, 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟
=  𝑔𝑜𝑙𝑑);  𝑑1 ∶
=  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑑, 11, 0);
>  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑑, 𝑑1, 𝑐, 𝑐1, 𝑎𝑥𝑒𝑠  =  𝑛𝑜𝑛𝑒);
Gambar 7. Desain Sangkar
Pada saat membuat sangkar subjek terlihat berpikir sebentar dan menunjuk- nunjuk  gambar  yang  dilingkari  pada Gambar 7. Kemudian menuliskan action script dan  menghapus,  lalu  menuliskan lagi kemudian dihapus lagi (sebanyak 4 kali).  Hal  ini  sesuai  dengan  cuplikan wawancara berikut.
P27 :  Mengapa mas kok dihapus terus (sambil menunjuk Gambar 7) S1-27 :  Agak rumit ini pak … (sambil mengerutkan dahi) ini … ini kan buat ini (menunjuk gambar 7 yang dilingkari). Tapi rumit
ini pak lalu saya buat sedikit- sedikit tetapi tetap tidak jadi dan akhirnya jadi.
P28 :  Ragu kah mas? Atau tidak ditemukan? (memastikan apakah subjek sebenarnya paham atau tidak cara
menggambarnya)
S1-28 :  Paham sih pak … Cuma tadi
belum pas Berdasarkan  hasil  pekerjaan  sub-
jek  dan  cuplikan  wawancara  diperolah data  yang  kredibel,  sehingga  dapat dikatakan bahwa subjek
tidak
mengalami kendala berarti dalam
mengerjakan ini. Subjek paham apa yang harus  dikerjakan  tetapi  dimungkinkan banyak ide di dalam pikirannya sehingga dia mencoba-coba berulang kali (sebanyak  4  kali)  kemudian  baru menemukan yang diinginkan. Ini berarti antisipasi  yang  berperan  di  bagian  ini adalah antisipasi eksploratif.

## Heksagon
Subjek  membuat  Segitiga  Sier- pinski,  kemudian  Segitiga  Sierpinski tersebut  dirotasi  sebesar 180° dan
ditranslasi sebesar satuan tertentu sedemikian hingga agar Segitiga Sierpinski tersebut membentuk heksagon atau segi enam. >  𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡;  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑔𝑒𝑜𝑚3𝑑);  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑝𝑙𝑜𝑡𝑠);  𝑤𝑖𝑡ℎ(𝑝𝑙𝑜𝑡𝑡𝑜𝑜𝑙𝑠); >  𝑎 ∶=  𝑝𝑜𝑙𝑦𝑔𝑜𝑛([[0, 0], [1, 0], [.5, .5 ∗ 𝑠𝑞𝑟𝑡(3)]], 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟 =  𝑔𝑜𝑙𝑑, 𝑠𝑡𝑦𝑙𝑒  =  𝑝𝑜𝑙𝑦𝑔𝑜𝑛);  𝑎1 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑎, 1, 0);  𝑎2 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑎, .5, .5 ∗ 𝑠𝑞𝑟𝑡(3));
>  𝑏 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑎, 𝑎1, 𝑎2);  𝑏1 ∶=  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑏, 2, 0);  𝑏2 ∶=  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑏, 1, 𝑠𝑞𝑟𝑡(3));
>  𝑐 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑏, 𝑏1, 𝑏2);  𝑐1 ∶=  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑐, 4, 0);  𝑐2 ∶=  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑐, 2, 2 ∗ 𝑠𝑞𝑟𝑡(3)); >  𝑑 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑐, 𝑐1, 𝑐2);  𝑑1 ∶=  𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑑, 𝑃𝑖);  𝑑2 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑑1, 8, 0);  𝑑3 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑑2, 4, 4 ∗ 𝑠𝑞𝑟𝑡(3));  𝑑4 ∶=  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑑, 8, 0);  𝑑5 ∶ =  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑑, 4, −4
∗ 𝑠𝑞𝑟𝑡(3));  𝑑6 ∶
=  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑙𝑎𝑡𝑒(𝑑2, 8, 0);
> 𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑑, 𝑎𝑥𝑒𝑠  =  𝑛𝑜𝑛𝑒) ;
Gambar 8. Segitiga Sierpinsky
>  𝑒 ∶=  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑑, 𝑑2, 𝑑3, 𝑑4, 𝑑5, 𝑑6); >  𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦(𝑒, 𝑎𝑥𝑒𝑠  =  𝑛𝑜𝑛𝑒);
Gambar 9. Hexagon Sierpinsky
Pada  saat  membuat  hexagon, subjek  terlihat  berpikir  sebentar  dan mengetikkan action script yang dianggap  tepat.  Awalnya  dia  membuat segitiga  Sierpinsky  kemudian  berhenti sejenak  lalu  melanjutkan  membuat
Hexagon. Hal ini sesuai dengan cuplikan wawancara berikut.
P235 :  Wah bagus sekali mas. Terlihat lancar S1-35 :  Betul pak … ini paham sekali saya (terlihat senang) P36 :  Kenapa kok berpikiran membuat bentuk ini? S1-36 :  Agar sierpinskynya terlihat
elegan pak. Hemmm … kalau hanya segitiga itu biasa … ini saya coba buat hexagon. Ini kan … kan lebih elegan pak. Berdasarkan hasil pekerjaan subjek dan cuplikan wawancara diperolah  data  yang  kredibel,  sehingga dapat  dikatakan  bahwa  subjek  tidak mengalami kendala berarti dalam mengerjakan ini. Subjek paham apa yang harus  dikerjakan  dan  ternyata  subjek berinovasi  dari  bentuk  asli  Sierpinsky dari segitiga menjadi hexagon. Ini berarti antisipasi  yang  berperan  di  bagian  ini adalah antisipasi analitik.
Langkah selanjutnya yang dikerjakan oleh subjek
adalah menggabungkan  fungsi-fungsi  di  atas dan disusun sedemikian hingga menjadi batik seperti terlihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Batik Bujur Sangkar Sierpinsky
Dari kelima bagian di atas kemudi- an subjek mengaplikasikan desain akhir
dalam bentuk model baju wanita dan pria seperti terlihat pada Gambar 11.
(a) (b) Gambar 11. (a) Desain Kemeja Wanita dan (b) Laki-laki Menggunakan Hasil Desain Kain Batik Bujur Sangkar Sierpinksy Berdasarkan hasil pekerjaan
subjek,  meskipun  terbiasa  dalam  meng- gunakan software maple  tetapi  ada beberapa kendala meskipun terlihat tidak berarti  pada  kegiatan  menyelesaikan desain  tersebut.  Pemamfaatan software maple sangat membantu dalam
menyelesaikan  masalah-masalah  terkait batik  dan  beberapa  lainnya,  khususnya masalah visualisasi atau tampilan. Hasil rekapitulasi  berdasarkan  analisis  di  atas diperoleh data sebagai berikut.
Tabel 1. Rekapitulasi Objek dan Antisipasi No. Objek Antisipasi 1. Background Batik Analitik 2. Bujur Sangkar Sierpinsky Eksploratif 3. Hiasan Bunga Analitik 4. Sangkar Eksploratif 5. Hexagon Analitik Berdasarkan analisis hasil penelitian  ini,  diperoleh  bahwa  dalam menyelesaikan  kelima  objek  tersebut,
subjek  lebih  dominan  menggunakan antisipasi analitik. Hal ini berarti subjek meyakini  apa  yang  dikerjakan  adalah sesuatu yang benar dan tepat. Menandakan  bahwa  subjek  benar-benar
memahami  apa  yang  dipikirkan  dan dikerjakan.  Hal  ini sejalan dengan hasil penelitian  (Lim,  2007;  Sunardi  & Yudianto,  2016;  Yudianto,  2015,  2017) yang mengatakan bahwa seseorang yang mengantisipasi  secara  analitik  berarti orang tersebut menganalisis masalah dan menetapkan kriteria untuk tindakan yang artinya  mengantisipasi  secara  analitik adalah mengantisipasi berdasarkan logika  yang  logis.  Hal  ini  disimpulkan ketika  seseorang  berusaha  memahami pernyataan  masalah  yang  diberikan, mempelajari  kendala,  mengidentifikasi suatu tujuan yang akan dicapai,
membayangkan  masalah  dan  kemudian mempertimbangkan alternatif (Lim, 2006; Riegler, 2001; Yudianto,
Suwarsono,  &  Juniati,  2017;  Yudianto,
2017).
Dalam  mengerjakan  dua  objek lainnya  (objek  nomor  2  dan  4),  subjek mengantisipasi  secara  eksploratif.  Hal ini  berarti  subjek  tidak  terlalu  yakin menuliskan apa yang dia kerjakan tetapi pada  akhirnya  memperoleh  hasil  yang tepat. Menurut Ulmer (2017) mengatakan bahwa antisipasi eksploratif membutuhkan perenungan kembali.
Antisipasi eksploratif cenderung spontan tetapi  segera  menyadari  kesalahannya dan memperbaikinya kembali (Tavory & Eliasoph, 2013).

## PENUTUP
Dalam menyelesaikan desain batik bujur  sangkar  Sierpinsky,  subjek  lebih cenderung menggunakan antisipasi analitik dan antisipasi eksploratif dibandingkan ketiga antisipasi yang lain.
Rincian  antisipasi  yang  digunakan adalah pada objek  1 terkait background
batik,  subjek  mengantisipasi  secara analitik, objek 2. bujur sangkar Sierpinsky subjek mengantisipasi secara eksploratid,  objek  3.  hiasan  bunga, subjek  mengantisipasi  secara  analitik, objek 4. sangkar, subjek mengantisipasi secara eksploratif, dan subjek 5. hexagon subjek mengantisipasi secara analitik. Ini menyimpulkan  bahwa  subjek  dengan kemampuan  tinggi  cenderung  lebih menggunakan  dua  antisipasi yaitu antisipasi  secara  analitik  dan  antisipasi eksploratif.

## DAFTAR PUSTAKA
Asnawati,  S.,  &  Dewi,  I.  L.  K.  (2019). Pemahaman Konsep Geometri dan Self Confidence Mahasiswa Calon Guru  Matematika  pada  Mata Kuliah Pembelajaran Mikro untuk Persiapan  Pelaksanaan  PPL  Di Sekolah. Journal  of  Medives : Journal of Mathematics Education IKIP Veteran Semarang , 3 (1), 75. https://doi.org/10.31331/medivesv eteran.v3i1.706
Bramantha, H. (2019). Pengaruh Kemandirian  Belajar  Terhadap Hasil  Belajar  Siswa. Journal  of Madives , 2 (1), 21–28. https://doi.org/10.47971/mjpgmi.v 2i1.63 Hanifah, & Abadi, A. P. (2018). Analisis Pemahaman  Konsep  Matematika Mahasiswa  dalam  Menyelesaikan Soal Teori Grup kemampuan yang mengharapkan  siswa  mahasiswa pada program sarjana dan mahasiswa yang akan melanjutkan studi teori-teori dasar dan pembuktian menyebabkan mahasiswa  senantiasa. Journal  of Medives : Journal of Mathematics Education IKIP Veteran Semarang , 2 (2), 235–244.
Lim,  K.  H.  (2006).  Characterizing students’  thinking:  Algebraic, inequalities  and  equations.  In  S.
Alatorres, J. . Cortina, M. Saiz, &
A. Mendez (Eds.), Proceedings of the  28th  annual  meeting  of  the North  American  Chapter  of  the International Group for the Psychology of Mathematics Education (Vol.  2,  pp.  102–109). Merida, Mexico: Universidad
Pedagógica Nacional. Lim, K. H. (2007). Students’ mental acts of anticipating in solving problems involving  algebraic  inequalities and equations. Dissertation Abstracts International Section A:
Humanities  and  Social  Sciences ,
67 (7-A),  2501.  Retrieved  from http://ovidsp.ovid.com/ovidweb.c gi?T=JS&PAGE=reference&D=p syc5&NEWS=N&AN=2007-
99001-146 Murnaka,  N.  P.,  &  Dewi,  S.  R.  (2018). Penerapan  Metode  Pembelajaran Guided Inquiry untuk Meningkatkan Kemampuan Pemahaman  Konsep  Matematis. Journal  of  Medives :  Journal  of Mathematics Education IKIP Veteran  Semarang , 2 (2),  163. https://doi.org/10.31331/medives. v2i2.637
Rafianti, I., Iskandar, K., & Haniyah, L.
(2020). Pembelajaran Search, Solve,  Create  and  Share  (SSCS) untuk  Meningkatkan  Pemahaman Konsep  dan  Disposisi  Matematis Siswa. Journal  of  Medives : Journal of Mathematics Education
IKIP Veteran Semarang , 4 (1), 97. https://doi.org/10.31331/medivesv eteran.v4i1.980
Riegler,  A.  (2001).  The  role  of anticipation  in  cognition.  In  D.  .
Dubois (Ed.), Computing
Anticipatory  Systems (Vol.  573, pp. 534–541). https://doi.org/10.1063/1.1388719 Rosen. (2010). Robert Rosen’s anticipatory  systems. Foresight ,
12 (3), 18–29. https://doi.org/
10.1108/14636681011049848
Santoso,  E.,  &  Sunendar,  A.  (2019).
Performance  Assesment  dalam
Pembelajaran  Berbasis  Masalah untuk  Meningkatkan  Kemampuan Pemahaman  Matematik  Siswa SMP. Journal of Medives : Journal of  Mathematics  Education  IKIP Veteran  Semarang , 3 (1),  21. https://doi.org/10.31331/medivesv eteran.v3i1.689
Sunardi,  S.,  &  Yudianto,  E.  (2016). Antisipasi  Siswa  Level  Analisis Dalam  Menyelesaikan  Masalah Geometri. AdMathEdu :  Jurnal
Ilmiah  Pendidikan  Matematika,
Ilmu Matematika Dan Matematika Terapan , 5 (2). https://doi.org/
10.12928/admathedu.v5i2.4776
Tavory,  I.,  &  Eliasoph,  N.  (2013).
Coordinating  futures:  Toward  a theory  of  anticipation. American Journal of Sociology . https://doi.org/10.1086/668646 Ulmer,  M.  W.  (2017).  Anticipation.  In Operations  Research/  Computer Science Interfaces Series . https://doi.org/10.1007/978-3-
319-55511-9_5
Yudianto,  E., Suwarsono, S., & Juniati, D. (2017). The Anticipation: How to  Solve  Problem  in  Integral?
Journal  of  Physics:  Conference Series , 824 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/824/1/012055
Yudianto,  E.  (2015).  Profil  antisipasi siswa  SMA  dalam  memecahkan masalah  integral. Kreano , 6 (1),
21–25. https://doi.org/http://dx.doi.org/10 .15294/kreano.v6i1.4472
Yudianto,  E.  (2017).  Antisipasi  Ide Kreatif  Mahasiswa  Level  Rigor dalam Menentukan Algoritma Benda Ruang Menggunakan Maple. Jurnal Didaktik Matematika , 4 (2), 98–106. Retrieved from http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/D M/article/view/8369
Yudianto,  E.  (2019). Pengantar  Teori Fraktal  dan  Aplikasinya .  Jember: CV. Pustaka Abadi.