## Hubungan antara Kemampuan Matematika dengan Keterampilan Pemrograman
Zulkipli 1
1 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia Tanjungpinang Jalan Pompa Air No. 28 km 2,5 Tanjungpinang, Indonesia
1 zulkipli@sttindonesia.ac.id
Abstrak—  Perkembangan  komputer  berlangsung  hingga  lima  generasi,  mulai  tahun  1940  hingga  sekarang.  Seiring  dengan perkembangan  teknologi  yang  pesat,  maka  inovasi  perangkat  lunak  pada  bidang  tertentu  harus  dilakukan  untuk  memudahkan pemrosesan data. Ada suatu fenomena dimana beberapa Mahasiswa Informatika mempertanyakan “Mengapa mereka sebagai calon programmer masih harus mempelajari Mata Kuliah Matematika”. Padahal, tanpa mereka sadari salah satu yang mereka butuhkan untuk  menjadi  programmer  yang  baik  adalah  mampu  berfikir  logis,  dengan  mempelajari  bagaimana  cara  berfikir  matematika. Permasalahan  yang  telah  dijelaskan  tersebut  memunculkan  gagasan  bagi  peneiliti  untuk  melihat  bagaimana  hubungan  (korelasi) antara  Kemampuan  Matematika  dengan  Keterampilan  Pemrograman.  Penelitian  ini  adalah  jenis  penelitian  kuantitatif  dengan pendekatan  deskriptif  untuk  mengetahui  seberapa  erat  hubungan  antara  Kemampuan  Matematika  dengan  Keterampilan Pemgrograman. Sampel yang diambil berjumlah 60 mahasiswa Program Studi Teknik informatika dan Sistem Informasi dari salah satu  perguruan  tinggi  di  Kepulauan  Riau  yang  dipilih  menggunakan  teknik  Random  Sampling.  Data  dikumpulkan  dengan menggunakan  Angket  berskala  likert,  berisi  19  Pernyataan  mengenai  Kemampuan  Matematika  dan  10  Pernyataan  mengenai Keterampilan  Pemrograman.  Data  yang  diperoleh  selanjutnya  dianalisis  menggunakan  model  analisis  correlate  pearson  product moment  Berdasarkan  hasil  penelitian,  dinyatakan  bahwa  ada  hubungan  yang  erat  antara  Kemampuan  Matematika  dengan Keterampilan Pemrograman.
Kata kunci — Perkembangan teknologi, kemampuan berfikir logis, kemampun matematika, keterampilan pemrograman, korelasi.
Abstract— The development of computers lasted for five generations, starting from 1940 until now. Along with rapid technological developments, software innovations in certain fields must be carried out to  facilitate data processing. There is a phenomenon where some  Informatics  Students  question  "Why  do  they as  prospective  programmers  still  have  to  study  Mathematics  Subjects".  In  fact, without them realizing, one of the things they need to become a good programmer is being able to think logically, by learning how to think mathematically. The problems that have been explained give rise to the idea for researchers to see the relationship (correlation) between Mathematics Ability and Programming Skills. This research is a type of quantitative research with a descriptive approach to find out how close the relationship is between Mathematics Ability and Programming Skills. The sample taken was 60 students from the  Informatics  Engineering  and  Information  Systems  Study  Program  from  one  of  the  universities  in  the  Riau  Islands  who  were selected  using  the  Random  Sampling  technique.  Data  was  collected  using  a  Likert  scale  questionnaire,  containing  19  statements regarding  mathematical  abilities  and  10 statements regarding  programming  skills.  The  data  obtained was  then  analyzed  using  the Pearson  product  moment  correlation  analysis  model.  Based  on  the  research  results,  it  was  stated  that  there  is  a  close  relationship between Mathematics Ability and Programming Skills.
Keywords — Technological developments, logical thinking abilities, mathematical abilities, programming skills, correlation.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan komputer berlangsung hingga lima generasi, mulai  tahun  1940  hingga  sekarang.  Awalnya  negara-negara yang  terlibat  dalam  Perang  Dunia  II  mengembangkan komputer  untuk  mengeksplorasi  potensi  strategis  yang  ada pada  komputer.  Hal  ini  lah  yang  menjadi  pelopor meningkatnya  pendanaan  untuk  mengembangkan  komputer serta  mengakselerasi  kemajuan  teknik  komputer.    Kemudian, komputer  generasi  berikutnya  menggantikan  bahasa  mesin dengan bahasa rakitan yang diimplementasikan menggunakan singkatan-singkatan menggantikan binary code . Masuk dalam generasi ketiga, para ilmuan berhasil menemukan chip tunggal semikonduktor  yang  memungkinkan  komputer  menggunakan operating system . Komputer generasi IV mulai didistribusikan secara  komersil  bersama  paket software yang  mudah
diimplementasikan  oleh  orang  awam.  Hingga  sampai  saat  ini komputer generasi V masih terus dikembangkan.
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  yang  pesat,  maka inovasi perangkat  lunak  pada  bidang tertentu harus dilakukan untuk  memudahkan  pemrosesan  data  [1][2].  Menyadari  akan hal  ini,  bahasa  pemrograman  tentu  menjadi  hal  yang  harus dikuasai  bagi  para  pengembang  perangkat  lunak  [3][4][5]. Bahasa  pemrograman  yang  mempunyai  kosa  kata  terbatas digunakan  untuk  membangun  komponen  perangkat  lunak, suatu  tata  bahasa  yang  terbatas  secara  eksplisit.  Bahasa tersebut  adalah  mewakili  secara  simbolis  berdasarkan rangkaian  instruksi  CPU.  Hal  yang  perlu  diingat bahwa  pada saat  pengembang software membangun  suatu  program  yang diproduksi  secara  baik  dan  terstruktur  maka  kecepatan eksekusi  program  tersebut akan berjalan secara efisien [6][7].
Software pada saat ini sangat dibutuhkan untuk mengakomodasi  kebutuhan  manusia  dalam  beberapa  hal [8][9][10], contohnya aplikasi pemesanan makanan, transportasi,  hotel,  tempat  wisata,  dan  masih  banyak  lagi. Melihat  perkembangan  komputer  dan  perangkat  lunak  sejauh ini,  dapat  dikatakan  bahwa  pengembangan  perangkat  lunak akan  berbanding  lurus  dengan  aspek  kebutuhan  serta perkembangan jaman [11][12][13].
Pembuatan  suatu  perangkat  lunak  dibutuhkan  analisis sistem  yang  baik,  mampu  membaca  struktur  data,  serta user requirement [14][15].  Di  sisi  lain,  ada  beberapa  yang berpendapat  bahwa  salah  satu soft  skill yang  harus  dimiliki programmer  adalah logical  thinking yang  baik  [16][17][18]. Hal  ini  berbeda  dengan hard  skill yang  menuntut  seseorang secara  teknis  harus  mampu  menulis  kode  secara  prosedural, logical thinking dikaitkan dengan kemampuan memvisualisasikan bahasa realita ke dalam bahasa pemrograman.  Kemampuan  tersebut  juga  dapat  membantu programmer  untuk  memanipulasi  serta  mengontrol  output yang  diinginkan.  Kemampuan  berfikir  logis  dapat  diasah dengan mempelajari Matematika  [19],  yang memang menjadi salah  satu  tolok  ukur  apakah  seseorang  mampu  berfikir  logis atau tidak.
Pemahaman  konsep  ilmiah  memegang  peranan  penting, salah  satunya  adalah  menghubungkan  suatu  konsep  dengan hal  lain  yang  telah  dipelajari.  Oleh  karena  itu,  kemampuan memahami  konsep  merupakan  tujuan  penting.  Beberapa peneliti mengungkapkan bahwa kemampuan berfikir matematis dapat membantu seseorang mengaktualisasikan apa yang  difikirkannya  menjadi  lebih  sederhana  menggunakan simbol-simbol,  variabel,  dsb  [20][21].  Selain  itu,  Memahami salah satu materi matematika (logika dasar) dan penerapannya dalam  menyusun  algoritma  akan  menjadi  modal  awal  yang cukup  untuk  mempelajari  pemrograman  [22][23].  Dengan mempelajari  logika  pemrograman  yang  disusun  dalam algoritma  terstruktur,  sesorang  dapat  memecahkan  masalah dalam pemrograman dengan lebih cepat dan efisien.
Proses  berpikir  matematis  banyak  memberikan  kontribusi terhadap perkembangan berpikir seseorang secara keseluruhan, mengoptimalkan  kemampuan  seseorang  [24].  Terkait  dengan itu,  seseorang dihadapkan pada berbagai  hal  yang menunjang kemampuan  berpikir  tingkat  tinggi.  Kemampuan  berfikir matematis juga dianggap merepresentasikan bahwa seseorang memiliki  kemampuan  pemecahan  masalah  yang  baik  [25]. Kemampuan  pemecahan  masalah  sangat  penting  bagi seseorang  dalam  mengembangkan  perangkat  lunak.  Dasar yang  harus  dimiliki  seorang  programmer  diantaranya keterampilan  logika,  algoritma,  dan  kemampuan  pemrosesan secara  sistematis.  Programmer  tanpa  dibekali  kemampuan logika dan algoritma yang baik tentu dapat dinyatakan sebagai
seseorang  yang  pemahaman  pemrogramannya  semu  ( pseudo understanding ) [26][27].
Berkaitan  dengan  hal  tersebut,  Ada  suatu  fenomena dimana  beberapa  Mahasiswa  Informatika  mempertanyakan “Mengapa  mereka  sebagai  calon  programmer  masih  harus mempelajari  Mata  Kuliah  Matematika”.  Padahal,  tanpa mereka sadari salah satu yang mereka butuhkan untuk menjadi programmer  yang baik  adalah mampu berfikir logis  [28][29], dengan  mempelajari  bagaimana  cara  berfikir  matematika. Permasalahan  yang  telah  dijelaskan  tersebut  memunculkan gagasan  bagi  peneiliti  untuk  melihat  bagaimana  hubungan (korelasi) antara Kemampuan Matematika dengan Keterampilan Pemrograman.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  adalah  jenis  penelitian  kuantitatif  dengan pendekatan  deskriptif  untuk  mengetahui  seberapa  erat hubungan antara Kemampuan Matematika dengan Keterampilan Pemgrograman. Sampel yang diambil berjumlah 60  mahasiswa  Program  Studi  Teknik  informatika  dan  Sistem Informasi  dari salah satu  perguruan tinggi di Kepulauan Riau yang  dipilih  menggunakan  teknik Random  Sampling .  Data dikumpulkan  dengan  menggunakan  Angket  berskala  likert, berisi  19  Pernyataan  mengenai  Kemampuan  Matematika  dan 10  Pernyataan  mengenai  Keterampilan  Pemrograman.  Data yang  diperoleh  selanjutnya  dianalisis  menggunakan  model analisis correlate pearson  product  moment ,  sebelumnya  data harus  teruji  memenuhi  dua  syarat  untuk  dianalisis,  yaitu  data harus  berdistribusi  normal  dan  ada  linearitas  antara  kedua variabel tersebut.
Dalam  penelitian  ini  terdapat  dua  variabel  yang  dianalisis, yaitu  Kemampuan  Matematika  sebagai  variabel  bebas ( Independent )  dan  Keterampilan  Pemrograman  sebagai variabel  terikat ( dependent ).  Hubungan  antara  kedua  variabel tersebut divisualisasikan sebagai berikut:

## Gambar 1. Konstelasi Masalah Penelitian
Keterangan: X = Kemampuan Matematika Y = Keterampilan Pemrograman
Telah  dijelaskan  sebelumnya  bahwa  sampel  dipilih menggunakan  teknik random  sampling ,  artinya  pengambilan sampel  dari  suatu  populasi  (mahasiswa  salah  satu  perguruan tinggi)  dilakukan  secara  acak.  Teknik  tersebut  digunakan untuk  memudahkan  peneliti  untuk  melakukan  penelitian terhadap  sebagian  elemen  objek  penelitian.  Teknik  analisis
X Y
data yang digunakan yaitu analisis korelasi  sederhana dengan taraf signifikansi α = 0,05.

## III. H ASIL P ENELITIAN

## A. Uji Normalitas Kolmorogrov-Smirnov
Kenormalan  suatu  data  merupakan  salah  satu  syarat  untuk melakukan  analisis  korelasi.  Uji  Normalitas  Kolmorogrov- Smirnov  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  data penelitian berdistribusi normal. Dasar pengambilan keputusan dalam uji ini adalah jika nilai  signifikansi  (Sig.) > 0,05 maka data  penelitian  berdistribusi  normal,  apabila  nilai  Sig.  <  0,05 maka  data  penelitian  tidak  berdistribusi  normal.  Hasil  Uji Normalitas ditunjukkan pada tabel berikut:
TABEL 1 H ASIL U JI N ORMALITAS O NE K-S T EST Unstandardized Residual N 60 Normal Parameters a,b Mean 0E-7 Std. Deviation 3.01266027 Most Extreme Differences Absolute .104 Positive .104 Negative -.073 Kolmogorov-Smirnov Z .805 Asymp. Sig. (2-tailed) .536
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Berdasarkan  tabel  output  tersebut,  diketahui  bahwa  nilai signifikansi  Asiymp.  Sig  (2-tailed)  sebesar  0,536  lebih  besar dari  0,05.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  data  berdistribusi normal.

## B. Uji Linearitas
Ada  beberapa  dasar  pengambilan  keputusan  dalam  uji linearitas.  Pertama,  dengan  membandingkan  nilai  signifikasi. Jika  nilai  Signifikansi  Linearity  Sig.  <  0,05,  maka  ada hubungan  yang  linear  secara  signifikan  antara  variabel Kemampuan  Matematika  dengan  variabel  Keterampilan Pemrograman.  Jika  nilai  Signifikansi  Linearity  Sig.  >  0,05, maka tidak ada hubungan yang linear secara signifikan antara variabel Kemampuan Matematika dengan variabel Keterampilan  Pemrograman.  Dasar  pengambilan  keputusan kedua  yaitu  dengan  membandingkan  nilai  Deviasion  from Linearity  untuk  menunjukkan  simpangan  dari  kelinierannya. Jika  nilai  Deviation  from  Linearity  Sig.  >  0,05,  maka Simpangannya tidak signifikan (linear). Jika nilai Deviation of Linearity Sig. < 0,05, maka Simpangannya signifikan.
Kombinasi  dari  kedua  dasar  tersebut  digunakan  untuk menjustifikasi  apakah antara data tersebut  linear. Signifikansi Linearity  nya  signifikan  dan  Deviation  from  Linearity  nya tidak signifikan, maka dapat  dikatakan bahwa tersebut  benar- benar Linear (Linear Kuat). Kemudian, Signifikansi Linearity nya  signifikan  dan  Deviation  from  Linearity  nya  signifikan, maka  dapat  dikatakan  data  tersebut  Linear  Kuat  tetapi kemungkinan  data  tersebut  mengembung.  Jika  Signifikansi Linearity  nya  tidak  signifikan  (lemah)  dan  Deviation  from Linearity  nya  signifikan,  maka  dapat  dikatakan  Data  tersebut tidak  Linear.  Linearitas  data  ditunjukkan  berdasarkan  tabel berikut:
TABEL II H ASIL U JI L INEARITAS Sum  of
Squares df  Mean Square F Sig. Keterampilan Pemrograman * Kemampuan Matematika Between Groups (Combined) 366.650  22  16.666  2.282  .013 Linearity  101.359  1  101.359  13.880  .001 Deviation from Linearity 265.291  21  12.633  1.730  .071 Within Groups 270.200  37  7.303 Total 636.850  59
Berdasarkan olah data,  Signifikansi  Linearity 0,001 < 0,05 (Linear)  dan  Deviation  from  Linearity  0,071  >  0,05 (simpangan  tidak  signifikan).  Maka,  data  tersebut  dapat dijustifikasi  Linear  Kuat.  Sifat  kelinearan  data  tersebut diperkuat dengan melihat grafik berikut:
Gambar 2. Grafik plot yang menunjukkan kedua variabel terdapat hubungan yang linear

## C. Hasil Uji Korelasi Pearson
Dua  syarat  untuk  melakukan  uji  korelasi  pearson  product moment  telah  terpenuhi,  dimana  data  tersebut  dinyatakan berdistribusi normal dan data tersebut terdapat hubungan yang linear. Pengambilan keputusan apakah Kemampuan
Matematika dan Keterampilan Pemrograman terdapat korelasi didasarkan  pada  perbandingan  antara  nilai  r  hitung  dengan  r tabel.  Jika  r  hitung  lebih  besar  dibandingkan  r  tabel,  maka kedua variabel memiliki hubungan yang erat. Di sisi lain, jika menunjukkan  hasil  sebaliknya,  maka  kedua  variabel  tidak memiliki  hubungan.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  data, informasi yang dapat dilihat adalah sebagai berikut:
TABEL III H ASIL U JI K ORELASI P EARSON P RODUCT M OMENT Kemampuan Matematika Keterampilan Pemrograman Kemampuan Matematika Pearson Correlation 1 .399 ** Sig. (2-tailed) .002 N 60 60 Keterampilan Pemrograman Pearson Correlation .399 ** 1 Sig. (2-tailed) .002 N 60 60
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Diketahui nilai r hitung untuk korelasi  antara Kemampuan Matematika  (X)  dengan  Keterampilan  Pemrograman  (Y) adalah  0,399  > r tabel  0,254,  maka  dapat  dijustifikasi  bahwa ada  hubungan  yang  erat  antara  Kemampuan  Matematika dengan  Keterampilan  Pemrograman.  Kemudian,  karena  nilai Pearson  Correlatioons  bernilai  positif  maka  hubungan  antara kedua variabel tersebut bersifat positif.

## IV. P EMBAHASAN
Hasil  analisis  data  yang  telah  dilakukan,  menyatakan bahwa  nilai  signifikansi  Asiymp.  Sig (2-tailed)  sebesar  0,536 lebih  besar  dari  0,05.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  data berdistribusi  normal.  Kemudian,  Signifikansi  Linearity  0,001 <  0,05  (Linear)  dan  Deviation  from  Linearity  0,071  >  0,05 (simpangan  tidak  signifikan).  Maka,  data  tersebut  dapat dijustifikasi  Linear  Kuat.  Hasil  akhir  penelitian  menyatakan bahwa  nilai r hitung  untuk  korelasi  antara  Kemampuan Matematika  (X)  dengan  Keterampilan  Pemrograman  (Y) adalah  0,399  > r tabel  0,254,  maka  dapat  dijustifikasi  bahwa ada  hubungan  yang  erat  antara  Kemampuan  Matematika dengan Keterampilan Pemrograman.
Variabel  bebas  dalam  penelitian  ini  adalah  Kemampuan Matematika, sedangkan variabel terikatnya adalah Keterampilan  Pemrograman  dari  mahasiswa.  Hasil  penelitian menunjukkan  kemampuan  Matematika  mahasiswa  memiliki hubungan  yang  erat  dengan  kemampuan  pemgrogrmannya. Secara keseluruhan dari temuan di atas dapat diinterpretasikan bahwa  pemahaman  konsep  matematika  adalah  kemampuan pemahaman  seseorang  dalam  memecahkan  masalah.  Dengan cara  ini  seseorang  dapat  mengatasi  aspek-aspek  matematika dan  menemukan  kegunaannya  dalam  bidang  matematika  itu
sendiri,  khususnya  yang  berkaitan  erat  dengan  bidang teknologi  informasi.  Dengan  memahami  konsep  matematika secara utuh, mahasiswa dapat memahami kegunaan matematika  dalam  bidang  Sistem  Informasi  maupun  Teknik Informatika.  Oleh  karena  itu  dapat  dikatakan  bahwa pemahaman  konsep  matematika  memberikan  dampak  positif terhadap bidang teknik informatika.
Pernyataan tersebut bukan tanpa alasan, hal itu dapat dapat terjadi  dikarenakan  beberapa  hal.  Sebagai  contoh,  kalkulus merupakan  salah  satu  ilmu  matematika  yang  diyakini berkaitan  dengan  informatika.  Kalkulus  bermanfaat  untuk melatih logika dalam berpikir, dikarenakan setiap permasalahan  yang  ditemui  di  kehidupan  sehari-hari khususnya  dalam  bidang  informatika  sebenarnya  bisa diselesaikan dengan mengimplementasikan logika penyederhanaan. Melihat perkembangan Atificial Intelligence, konsep  limit  dalam  kalkulus  diimplementasikan  untuk mengembangkan Atificial  Intelligence (kecerdasan  buatan). Pemanfaatan  Konsep Limit  dalam bidang Teknik Informatika untuk  menciptakan Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) adalah suatu  kecerdasan buatan dimana Artificial Intelligence merupakan  salah  satu  cabang  teknik  informatika  yang  dalam menyajikan  pengetahuannya  menggunakan  simbol-simbol dalam mengolah informasi berdasarkan metode heuristik.
Ada  beberapa  yang  menyebutkan  bahwa  beberapa  bidang matemtika  yang  memiliki  hubungan  erat  dengan  informatika diantaranya:  1.  Matematika  Diskrtit,  Ini  adalah  bidang matematika  di  mana  elemen-elemen  yang  tidak  berhubungan satu  sama  lain  dibahas.  Elemen-elemen  tersebut  dikatakan diskrit  apabila  terdiri  dari  beberapa  unsur  yang  berbeda  dan tidak berhubungan. Antonim dari diskrit adalah kontinu, yaitu kontinu  satu  sama  lain;  2.  Logika  dasar,  Dalam  aplikasi informatika,  logika  sangat  penting  untuk  menciptakan  suatu sistem  yang  dapat  berjalan  dengan  baik.  Saat  Anda mempelajari  informatika,  salah  satu  hal  pertama  yang  Anda lakukan  adalah  mempelajari  logika  dasar;  3.  Kalkulus, Kalkulus  adalah  studi  tentang  perubahan.  Hal  ini  tentunya sangat  berguna  untuk  komputasi  yang  penuh  variasi  dan fleksibilitas.  Misalnya  ketika  kalkulus  diterapkan  pada pemrosesan citra digital, seperti deteksi tepi dan segmentasi; 4. Algoritma,  adalah  serangkaian  instruksi  untuk  memecahkan suatu  masalah.  Selain  itu,  algoritma  digunakan  untuk pemrosesan  data.  Sejauh  ini  lebih  umum  diartikan  sebagai pola yang dihasilkan dari tampilan beberapa data; 5. Statistika, Seperti yang telah disebutkan  sebelumnya bahwa informatika erat  kaitannya  dengan  data,  sehingga  statistika  tentu  saja merupakan  ilmu  yang  penting  untuk  dipelajari.  Statistika adalah  ilmu  tentang  segala  sesuatu  tentang  data,  mulai  dari pengumpulan, pengolahan, deskripsi, dan penyajiannya.
Informatika  berkorelasi  terhadap  data,  mulai  dari  proses hingga  penyimpanan  data.  Hal  tersebut  merupakan  alasan
matematika  yang  berhubungan  erat  dengan  komputasi dibutuhkan  dalam  dunia  informatika.  Jika  disebutkan,  ada beberapa bidang matematika yang konsepnya
diimplementasikan dalam informatika, diantaranya Matematika Diskrit, yang membahas set dan relasi, teori graf, logika, hingga peluang. Kemudian, Logika Dasar, yang sangat penting  mengembangkan  maupun  menciptakan  suatu  sistem agar  berjalan  dengan  baik  dan  benar.  Kalkulus  yang sebelumnya  telah  disebutkan  salah  satu  manfaatnya.  Serta algoritma,  yang  konsep  nya  digunakan  sebagai  serangkaian instruksi  untuk  memecahkan  suatu  masalah.  Lebih  dari  itu, algoritma  diimplementasikan  pada  pengolahan  data.  Sebagai contoh, rekomendasi konten yang muncul pada aplikasi media sosial  merupakan  algoritma  berdasarkan  riwayat  atau  jenis konten yang paling sering dilihat oleh penggunanya.
Matematika  peranannya  dalam  dunia  informatika  adalah mendorong  seseorang  untuk  memiliki  keterampilan  berpikir kritis,  logis,  analitis  dan  sistematis  [30][31].  Dalam perkembangan teknologi informasi, matematika telah memberikan  kontribusi  tersendiri.  Perkembangan  yang  pesat di  bidang  teknologi  informasi  dan  komunikasi  saat  ini didasarkan  pada  perkembangan  matematika  di  bidang  teori bilangan,  aljabar,  analisis,  teori  probabilitas  dan  matematika diskrit.  Menguasai  dan  menciptakan  teknologi  masa  depan memerlukan  pemahaman  matematika  yang  kuat  sejak  dini [32],  karena  matematika  pada  dasarnya  dirancang  untuk menumbuhkan kemampuan berpikir logis, analitis, sistematis, kritis,  dan  kreatif,  serta  keterampilan  kerjasama  dan kemampuan  menggunakan  matematika  untuk  pemecahan masalah.
Berbicara perihal apakah kemampuan matematika memang begitu penting untuk merepresentasikan keterampilan pemrograman  atau  menguasai  bahasa  pemrograman.  Ada yang  berpendapat  bahwa  menguasai  ilmu  pemrograman memerlukan  kemampuan  matematika  [33][34].  Di  sisi  lain, ada  yang  berpendapat  bahwa  pemrograman  identik  dengan penggunaan  angka,  tipe  data,  variabel,  operasi,  dsb.  Mereka menyatakan  bahwa  untuk  mengolah  data,  kemampuan minimal  yang  harus  dimiliki  adalah  memahami  konsep himpunan.  Ada  juga  yang  menambahkan  bahwa  kemampuan matematika  akan  memudahkan  aktualiasi  pemikirannya  ke dalam pengembangan perangkat lunak [35].

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  dinyatakan  bahwa kemampuan matematika berhubungan erat dengan keterampilan  pemrograman.  Tentu  saja  pernyataan  ini  akan memunculkan  pro  dan  kontra.  Ada  yang  berpendapat keterampilan  pemrograman  tidak  terlalu  membutuhkan kemampuan  matematika,  dikarenakan  penguasaan  dalam pemgrograman hanya sebatas pengusaan bahasa program serta
prosedur  yang  disesuaikan  dengan  fokus  peruntukannya. Pendapat  lain  menyatakan  bahwa  kemampuan  matematika penting  dikarenakan  konsep-konsep  dalam  matematika  dapat membantu  pengguna  memahami  pemrograman  secara  utuh, tidak  hanya  prosedural,  melainkan  pemahaman  tentang pemrograman yang luas.

## R EFERENSI
[1] Y. K. Dwivedi et al. , “Opinion Paper: ‘So what if ChatGPT wrote  it?’  Multidisciplinary  perspectives  on  opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research,  practice and policy,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 71, p. 102642, Aug. 2023, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642.
[2] S.  Kraus,  P.  Jones,  N.  Kailer,  A.  Weinmann,  N.  Chaparro- Banegas,  and  N.  Roig-Tierno,  “Digital  Transformation:  An Overview  of  the  Current  State  of  the  Art  of  Research,” SAGE Open , vol. 11, no. 3, p. 215824402110475, Jul. 2021, doi: 10.1177/21582440211047576.
[3] A.  Hindle,  E.  T.  Barr,  M.  Gabel,  Z.  Su,  and  P.  Devanbu, “On the naturalness of  software,” Commun.  ACM ,  vol.  59, no. 5, pp. 122–131, Apr. 2016, doi: 10.1145/2902362.
[4] R. Duke, E. Salzman, J. Burmeister, J. Poon, and L. Murray, “Teaching  programming  to  beginners  -  choosing  the language  is  just  the  first  step,”  in Proceedings  of  the Australasian  conference  on  Computing  education ,  Dec. 2000, pp. 79–86. doi: 10.1145/359369.359381.
[5] J.  Erickson,  K.  Lyytinen,  and  K.  Siau,  “Agile  Modeling, Agile  Software  Development,  and  Extreme  Programming,” J. Database Manag. , vol. 16, no. 4, pp. 88–100, Oct. 2005, doi: 10.4018/jdm.2005100105.
[6] D.  E.  Knuth,  “Structured  Programming  with  go  to Statements,” ACM Comput. Surv. , vol. 6, no. 4, pp. 261–301, Dec. 1974, doi: 10.1145/356635.356640.
[7] Boehm,  “Improving  Software  Productivity,” Computer (Long. Beach. Calif). , vol. 20, no. 9, pp. 43–57, Sep. 1987, doi: 10.1109/MC.1987.1663694.
[8] A. Nurseptaji, “IMPLEMENTASI METODE WATERFALL PADA PERANCANGAN SISTEM
INFORMASI PERPUSTAKAAN,” J. Dialekt. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 49–57, May 2021, doi:
10.24176/detika.v1i2.6101.
[9] F.  D.  Macías-Escrivá,  R.  Haber,  R.  del  Toro,  and  V. Hernandez,  “Self-adaptive  systems:  A  survey  of  current approaches,  research  challenges  and  applications,” Expert Syst. Appl. , vol. 40, no. 18, pp. 7267–7279, Dec. 2013, doi: 10.1016/j.eswa.2013.07.033.
[10] Braa,  Hanseth,  Heywood,  Mohammed,  and  Shaw, “Developing  Health  Information  Systems  in  Developing Countries:  The  Flexible  Standards  Strategy,” MIS  Q. ,  vol. 31, no. 2, p. 381, 2007, doi: 10.2307/25148796.
[11] H.  Unphon  and  Y.  Dittrich,  “Software  architecture awareness in long-term software product evolution,” J. Syst. Softw. ,  vol.  83,  no.  11,  pp.  2211–2226,  Nov.  2010,  doi: 10.1016/j.jss.2010.06.043.
[12] J.  Bolliger  and  T.  Gross,  “A  framework  based  approach  to the  development  of  network  aware  applications,” IEEE Trans. Softw. Eng. , vol. 24, no. 5, pp. 376–390, May 1998, doi: 10.1109/32.685260.
[13] C.  Lüthje,  “Characteristics  of  innovating  users  in  a consumer  goods  field,” Technovation ,  vol.  24,  no.  9,  pp. 683–695, Sep. 2004, doi: 10.1016/S0166-4972(02)00150-5.
[14] A.  Voutama  and  E.  Novalia,  “Perancangan  Aplikasi  M- Magazine  Berbasis  Android  Sebagai  Sarana  Mading
Sekolah Menengah Atas,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 104, Feb. 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.920.
[15] R.  D.  Irawan,  M.  Adha,  M.  P.  Sadana,  Z.  D.  Kusnaa Washilatul Arba’ah, and E. Utami, “PEMODELAN HASIL REKAYASA  KEBUTUHAN  PERANGKAT  LUNAK SISTEM  JURNAL ELEKTRONIK TERINTEGRASI ‘IDEOGRAM,’” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 13, Feb. 2023, doi: 10.26798/jiko.v7i1.653.
[16] L.  F.  Capretz  and  F.  Ahmed,  “Making  Sense  of  Software Development and Personality Types,” IT Prof. , vol. 12, no. 1, pp. 6–13, Jan. 2010, doi: 10.1109/MITP.2010.33.
[17] I. Garcia, C. Pacheco, F. Méndez, and J. A. Calvo‐Manzano, “The  effects  of  game‐based  learning  in  the  acquisition  of ‘soft skills’ on undergraduate software engineering courses: A systematic literature review,” Comput. Appl. Eng. Educ. , vol.  28,  no.  5,  pp.  1327–1354,  Sep.  2020,  doi: 10.1002/cae.22304.
[18] E. Aivaloglou and F. Hermans,  “How Kids Code and How We Know,” in Proceedings of the 2016 ACM Conference on International  Computing  Education  Research ,  Aug.  2016, pp. 53–61. doi: 10.1145/2960310.2960325.
[19] J.  S.  Ab,  G.  Margono,  and  W.  Rahayu,  “The  Logical Thinking  Ability:  Mathematical  Disposition  and  Self- Regulated  Learning,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1155,  p. 012092, Feb. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1155/1/012092.
[20] T.  Dreyfus,  “Advanced  Mathematical Thinking  Processes,” in Advanced  Mathematical  Thinking ,  Dordrecht:  Springer Netherlands,  2002,  pp.  25–41.  doi:  10.1007/0-306-47203- 1_2.
[21] D.  Tall et  al. ,  “Symbols  and  the  bifurcation  between procedural  and  conceptual  thinking,” Can.  J.  Sci.  Math. Technol.  Educ. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  81–104,  Jan.  2001,  doi: 10.1080/14926150109556452.
[22] A. Chasannudin, L. Nuraini, and N. A. Luthfiya, “Pelatihan Aplikasi  Scratch  Untuk  Meningkatkan  Kemampuan Computational  Thinking  Pada  Guru,” Kifah  J.  Pengabdi. Masy. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  153–168,  Dec.  2022,  doi: 10.35878/kifah.v1i2.502.
[23] J. Estevez, G. Garate, and M. Grana, “Gentle Introduction to Artificial  Intelligence  for  High-School  Students  Using Scratch,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  179027–179036,  2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2956136.
[24] K.  E.  Stanovich,  “The  Comprehensive  Assessment  of Rational Thinking,” Educ. Psychol. , vol. 51, no. 1, pp. 23–
34, Jan. 2016, doi: 10.1080/00461520.2015.1125787.
[25] R.  S.  Nickerson,  “The  Teaching  of  Thinking  and  Problem Solving,” in Thinking and Problem Solving , Elsevier, 1994, pp. 409–449. doi: 10.1016/B978-0-08-057299-4.50019-0.
[26] A.  Robins,  J.  Rountree,  and  N.  Rountree,  “Learning  and Teaching  Programming:  A  Review  and  Discussion,” Comput. Sci. Educ. , vol. 13, no. 2, pp. 137–172, Jun. 2003, doi: 10.1076/csed.13.2.137.14200.
[27] J. Duraes, H. Madeira, J. Castelhano, C. Duarte, and M.  C. Branco,  “WAP:  Understanding  the  Brain  at  Software Debugging,”  in 2016  IEEE  27th  International  Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE) , Oct. 2016, pp. 87–92. doi: 10.1109/ISSRE.2016.53.
[28] P.  Martin-Löf,  “Constructive  Mathematics  and  Computer Programming,”  1982,  pp.  153–175.  doi:  10.1016/S0049- 237X(09)70189-2.
[29] H. J. Levesque, R. Reiter, Y. Lespérance, F. Lin, and R. B. Scherl,  “GOLOG:  A  logic  programming  language  for dynamic domains ,” J.  Log.  Program. ,  vol.  31,  no.  1–3,  pp. 59–83, Apr. 1997, doi: 10.1016/S0743-1066(96)00121-5.
[30] A.  P.  Wierzbicki,  “Modelling  as  a  way  of  organising knowledge,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 176, no. 1, pp. 610–635, Jan. 2007, doi: 10.1016/j.ejor.2005.08.018.
[31] M. Kordaki and P. Kakavas,  “DIGITAL STORYTELLING AS AN EFFECTIVE FRAMEWORK FOR THE DEVELOPMENT  OF  COMPUTATIONAL  THINKING SKILLS,” Mar. 2017, pp. 6325–6335. doi:
10.21125/edulearn.2017.2435.
[32] E. R. Mcclure et al. , “STEM starts early: Grounding science, technology,  engineering,  and  math  education  in  early childhood,”
2017, [Online]. Available: http://joanganzcooneycenter.org/publication/stem-starts- early/
[33] C.  S.  Cheah,  “Factors  Contributing  to  the  Difficulties  in Teaching  and  Learning  of  Computer  Programming:  A Literature Review,” Contemp. Educ. Technol. , vol. 12, no. 2, p. ep272, May 2020, doi: 10.30935/cedtech/8247.
[34] I.  Harel  and  S.  Papert,  “Software  Design  as  a  Learning Environment,” Interact.  Learn.  Environ. ,  vol.  1,  no.  1,  pp. 1–32, Mar. 1990, doi: 10.1080/1049482900010102.
[35] D.  Batory,  J.  N.  Sarvela,  and  A.  Rauschmayer,  “Scaling step-wise refinement,” IEEE Trans. Softw. Eng. , vol. 30, no. 6, pp. 355–371, Jun. 2004, doi: 10.1109/TSE.2004.23.