## 39
Volume 9, Nomor 1, Maret 2022; p-ISSN: 2442-3661; e-ISSN: 2477-667X, 39-53

## PENGEMBANGAN INSTRUMEN TES KETERAMPILAN BERPIKIR KOMPUTASI PADA PELAJARAN MATEMATIKA SEKOLAH DASAR (SD) / MADRASAH IBTIDA’IYAH (MI)
Khanif Maksum Universitas Alma Ata Yogyakarta e-mail: khanif@almaata.ac.id
Ni’mah Afifah Universitas Alma Ata Yogyakarta e-mail: nikmah_afifah@almaata.ac.id
Martalia Ardiyaningrum Universitas Alma Ata Yogyakarta e-mail: martalia.ardiyaningrum@almaata.ac.id
Sukati Universitas Alma Ata Yogyakarta e-mail: sukati@almaata.ac.id

## Abstrak
Kemampuan  komputasi  merupakan  suatu  kemampuan  yang  diperlukan khususnya pada abad 21 ini. Kemampuan ini perlu dikuasai oleh seluruh siswa baik  tingkat  pendidikan  dasar  sampai  pendidikan  tinggi.  Akan  tetapi  siswa sekolah  dasar  belum  banyak  memiliki  kesempatan  untuk  mengembangkan kemampuan ini. Penilaian kemampuan berpikir komputasi yang dilakukan secara konsisten  akan  membantu  siswa  untuk  terbiasa  mengembangkan  kemampuan tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah menjelaskan tentang pengembangan instrumen  untuk  mengukur  keterampilan  berpikir  komputasi  pada  mata pelajaran matematika kelas IV. Penelitian yang digunakan adalah jenis penelitian dan  pengembangan  (Research  and  Development)  dengan  model  Borg  &  Gall. Instrumen keterampilan berpikir komputasi yang dikembangkan memuat 4 aspek keterampilan  berpikir  komputasi  yaitu  1)  dekomposisi  masalah,  2)  berpikir algoritma, 3) pengenalan pola, dan 4) abstraksi dan generalisasi. Instrumen ini telah memenuhi: 1) uji validitas Aiken yaitu dengan indeks masing-masing butir dalam kategori tinggi, dan 2) uji reliabilitas Cronbach’s Alpha dengan koefisien reliabilitas 0,933 (sangat reliabel). Hasil main field testing menunjukkan bahwa aspek yang masih rendah adalah aspek generalisasi pola dan abstraksi.
Kata Kunci: ketrampilan komputasi, matematika, sekolah dasar
40 | MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022

## Abstract
Computational skills are a necessary ability, especially in the 21st century. This ability  needs  to  be  mastered  by  all  students,  from  elementary  education  to higher  education.  However,  elementary  school  students  have  not  had  many opportunities  to  develop  this  ability.  Assessment  of  computational  thinking skills that are carried out consistently will help students get used to developing these abilities. The purpose of this study is to explain the development of an instrument  to  measure  computational  thinking  skills  in  fourth-grade mathematics subjects. The type of research used is research and development (Research and Development) with the Borg & Gall model. The computational thinking  skills  instrument  developed  contains  four  aspects  of  computational thinking skills, namely 1) problem decomposition, 2) algorithmic thinking, 3) pattern recognition, and 4) abstraction and generalization. This instrument has met: 1) Aiken's validity test with the index of each item in the high category, and 2) Cronbach's Alpha reliability test with a reliability coefficient of 0.933 (very reliable). The results of the main field testing show that the aspects that are still low are aspects of pattern generalization and abstraction.
Keywords: computational skills, mathematics, elementary education.

## PENDAHULUAN
Sebuah studi menunjukkan bahwa lulusan sekolah menengah, diploma, maupun Pendidikan tinggi di Amerika masih kurang kompeten dalam hal: (1) komunikasi oral maupun tertulis, (2) memecahkan masalah dan berpikir kritis, (3) profesionalisme dan etika kerja, (4) bekerja secara tim, (5) berkolaborasi, (6) pemanfaatan teknologi, dan (7)  manajemen  projek  dan  kepemimpinan 1 .  Studi  lain  adalah  hasil Asean  Business Outlook  Survey tahun  2018  yang  menunjukkan  bahwa  Indonesia  dianggap  sebagai negara tujuan utama investasi asing, akan tetapi keahlian tenaga kerja Indonesia masih rendah dan murah 2 . Jika dibandingkan dengan negara-negara lain di ASIA, tenaga kerja Indonesia  masih  belum  bisa  bersaing  secara  ketat.  Dengan  fakta  ini,  perlu  adanya upaya yang sungguh-sungguh dalam membangun keterampilan yang dibutuhkan abad 21, sehingga setiap tenaga kerja Indonesia dapat bersaing dalam tingkat internasional.
Salah  satu  ketrampilan  yang  dapat  mendukung  keterampilan  berpikir kompleks  adalah  kemampuan  berpikir  komputasi.  Berpikir  komputasi  merupakan proses berpikir menggunakan logika, melaksanakan segala sesuatu secara  bertahap, dan  mampu  mengambil  keputusan  bila  menghadapi  beberapa  kemungkinan
1 Trilling and Fadel, Century Skills .
2 Optimism and Hit, “Business Outlook Survey.”
MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022 | 41
penyelesaian. 3 Berdasarkan  pengertian  berpikir  komputasi  ini,  terlihat  betapa pentingnya  kemampuan  ini  untuk  menghadapi  kehidupan  abad  21  yang menitikberatkan  pada  peran  digital.  Oleh  karena  itu,  kemampuan  ini  hendaknya dibangun oleh siswa sedini mungkin melalui Pendidikan formal.
Matematika  merupakan  salah  satu  mata  pelajaran  yang  potensial  untuk mengembangkan kemampuan berpikir komputasi ini. Bell (1978) menyatakan bahwa salah satu obyek matematika adalah keterampilan yang merupakan perpaduan antara operasi dan prosedur yang dapat digunakan menyelesaikan masalah secara cepat dan tepat. Melalui karakteristik ini, matematika merupakan salah satu mata pelajaran yang cocok digunakan untuk mengembangkan kemampuan komputasi siswa.
Keterampilan berpikir komputasi didefinisikan sebagai aktifitas mental untuk mengabstraksi masalah dan merumuskan penyelesaian masalah tersebut yang dapat diotomasisasi. 4 Penyusunan  penilaian  kemampuan  berpikir  komputasi,  khususnya kemampuan  penyelesaian  masalah  matematika,  bukan  hal  yang  mudah.  Hal  ini ditunjukkan  oleh  survey  terhadap  10  guru  di  kabupaten  Temanggung.  Hasil  survey menunjukkan bahwa 90% guru SD/MI mengambil soal dari buku paket minimal 50%, hal  ini  memberikan  makna  bahwa  pada  tes  formatif  guru  memiliki  kecenderungan mengulang  soal-soal  yang  telah  diberikan  pada  proses  pembelajaran  berlangsung. Siswa  memiliki  kesempatan  kecil  untuk  dapat  menyelesaikan  masalah-masalah matematika  baru.  Tabel  1  juga  menunjukkan  bahwa  hanya  terdapat  30%  guru menyusun butir soal dikaitkan dengan konteks kehidupan sehari-hari. Dalam sebuah penilaian  kemampuan  pemecahan  masalah,  guru  hendaknya  menggunakan  konteks yang  berbeda-beda  untuk  dapat  memfasilitasi  pengembangan  kemampuan menyelesaikan masalah.
Fakta yang diperoleh dari ujian nasional berstandar nasional (USBN) Sekolah Dasar menunjukkan bahwa rata-rata jumlah butir soal yang mengandung pengujian kemampuan  komputasi  berlatarbelakang  pemecahan  masalah  adalah  20%.  Hal  ini berarti  bahwa  pemerintah  telah  berupaya  untuk  menguji  kemampuan  komputasi matematika. Akan tetapi hasil yang diperoleh belum menunjukkan hasil optimal, yang ditunjukkan  oleh  hasil  USBN  tahun  2018/2019  di  Kecamatan  Kaloran  (Kabupaten Temanggung, Jawa tengah) sebagai berikut:
3 Lee et al., “Computational Thinking for Youth in Practice”; Wing, “Computational Thinking: What and Why?”
4 Yadav et al., “Computational Thinking in Elementary and Secondary Teacher Education”; Rubinstein and Chor, “Computational Thinking in Life Science Education.”
42 | MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022
Tabel 1. Persentase jawaban Benar pada Butir Soal Pemecahan Masalah USBN tahun 2018/2019
No. Nomor Butir Mengandung Pemecahan Masalah Persentase jawaban benar 1 11 21% 2 14 41% 3 17 33%
Tabel di atas menunjukkan bahwa respon jawaban benar dari siswa SD/MI di Kecamatan  Kaloran  terhadap  butir  yang  mengandung  kemampuan  pemecahan masalah  masih  cukup  rendah.  Butir  11  memperoleh  respon  jawaban  benar  siswa hanya sebesar 21%, yang berarti hanya 40 siswa yang menjawab benar dari 192 siswa yang mengikuti USBN Matematika. Begitu pula dengan butir 14, 17, 18, 20, 22, 23, 29, dan 30 yang menunjukkan respon jawaban benar masih di bawah 70%. Rendahnya tingkat  jawaban  benar  pada  butir-butir  yang  mengandung  kemampuan  pemecahan masalah ini diduga dari belum terbiasanya siswa dalam mengerjakan soal-soal yang membutuhkan keterampilan komputasi matematika.
Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  SD/MI  perlu  memperhatikan  perkembangan kemampuan komputasi siswa untuk meningkat ke tahap yang lebih matang. Penilaian kemampuan  berpikir  komputasi  yang  dilakukan  secara  konsisten  akan  membantu siswa untuk terbiasa mengembangkan kemampuan tersebut. Oleh karena itu, kajian ini akan menguraikan tentang pengembangan instrumen untuk mengukur keterampilan berpikir komputasi pada mata pelajaran matematika kelas IV.
Keterampilan berpikir komputasi didefinisikan sebagai aktifitas mental untuk mengabstraksi masalah dan merumuskan penyelesaian masalah tersebut yang dapat diotomasisasi. 5 Kehidupan  masyarakat  saat  ini  telah  berbasis  informasi  digital,  oleh karena  itu  keterampilan  berpikir  komputasi  merupakan  kemampuan  yang  penting bagi semua orang. Untuk memastikan bahwa siswa mampu menguasai keterampilan ini, maka penting bagi guru untuk memasukkannya ke dalam proses pembelajaran di sekolah.
Teknik  berpikir  komputasi  menurut  Ioannidou  (2011:  4)  dapat  diuraikan sebagai  berikut  dekomposisi,  pengenalan  pola,  generalisasi  pola  dan  abstrak,  dan perancangan algoritma. Dekomposisi merupakan kemampuan guna menguraikan tugas (masalah)  kompleks  menjadi  tugas-tugas  (masalah-masalah)  kecil  yang  lebih  rinci. Pengenalan pola merupakan kemampuan untuk mengenal persamaan atau perbedaan umum untuk membuat prediksi, misalnya mengenal pola bilangan. Generalisasi pola
5 Yadav et al., “Computational Thinking in Elementary and Secondary Teacher Education.”
MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022 | 43
dan  abstraksi merupakan  kemampuan  untuk  menyaring  informasi  yang  tidak diperlukan dan  menarik generalisasi  berdasarkan  informasi  yang  diterima  sehingga hasil  tersebut  dapat  digunakan  menyelesaikan  masalah  yang  serupa. Perancangan algoritma merupakan  kemampuan  untuk  menyusun  tahap-tahap  penyelesaian masalah.
Kemampuan  berpikir  komputasi  menurut  Ioannidou  di  atas  menunjukkan keterkaitan erat dengan mata pelajaran matematika.  Keempat  kemampuan tersebut tidak  dapat  terlepas  dalam  pelajaran  matematika,  baik di  tingkat  pendidikan  dasar, menengah, maupun pendidikan tinggi.
Pendapat  lain  yang  hampir  sama  tentang  indikator  berpikir  komputasi dikemukakan  oleh  Computer  Science  Teachers  Association  (CSTA,  2011)  sebagai berikut: 1) mampu memecahan masalah menggunakan komputer atau perangkat lain, 2)  mampu  melakukan  organisasi  dan  analisis  data  yang  tersedia,  3)  mampu merepresentasikan  data  melalui  abstraksi  dengan  suatu  model  atau  simulasi,  4) mampu  melakukan  otomatisasi  solusi  melalui  cara  berpikir  algoritma,  5)  mampu melakukan  identifikasi,  analisis  dan  implementasi  solusi  dengan  berbagai  cara  dan sumber  daya  yang  efisien  dan  efektif,  dan  6)  mampu  melakukan  generalisasi  solusi untuk berbagai masalah yang berbeda.
Berdasarkan beberapa definisi kemampuan berpikir komputasi, penelitian ini menetapkan  indicator  berpikir  komputasi  yang  akan  digunakan  terdiri  dari:  a) dekomposisi,  b)  pengenalan  pola,  c)  generalisasi  pola  dan  abstraksi,  dan  d) perancangan  algoritma.  Keempat  indicator  ini  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan dalam  menyusun  instrumen  kemampuan  berpikir  komputasi  pada  mata  pelajaran matematika kelas IV SD/MI.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  digunakan  adalah  jenis  penelitian  dan  pengembangan ( Research and Development ). Borg dan Gall (1983: 772) memberikan makna penelitian dan  pengembangan  pendidikan  sebagai  proses  mengembangkan  dan  memvalidasi produk pendidikan. Model pengembangan yang akan digunakan dalam penelitian ini digambarkan dalam grafik sebagai berikut:
44 | MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022

## Gambar 1. Model Pengembangan Borg & Gall
Prosedur pengembangan dalam penelitian ini dapat diuraikan sebagai berikut: 1) Research and information collective, 2) Planning, 3) Develop preliminary form of product, 4) Preliminary field testing, 5) Operational field testing, 6) Operational product revision, 7) Main field testing, 8) Final Product revision, dan 9) Disemination and implementation

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengembangan instrumen untuk mengukur keterampilan berpikir komputasi ini dimulai dengan Research and information collective . Langkah ini dilakukan untuk memastikan  bahwa  pengembangan  instrumen  yang  dilakukan  sesuai  dengan kebutuhan  dan  mampu  membantu  penyelesaian  masalah  dalam  penilaian pembelajaran. Berdasarkan analisis pra-penelitian, diperoleh hasil bahwa diperlukan pengembangan  instrumen  penilaian  kemampuan  berpikir  komputasi  untuk memfasilitasi pengembangan kemampuan abad 21.
Langkah berikutnya adalah Planning (perencanaan). Perencanaan ini dilakukan dengan  menentukan  tujuan  penyusunan  instrumen.  Hal  ini  dilakukan  untuk memberikan  arah  yang  lebih  jelas  pada  pengembangan  instrumen.  Pengembangan instrumen  ini  bertujuan  untuk  mengukur  keterampilan  berpikir  komputasi. Selanjutnya, menentukan teori yang relevan dengan sebagai dasar untuk menentukan isi dari instrumen. Teori ini meliputi teori tentang keterampilan berpikir komputasi, kompetensi dasar, dan materi matematika yang ada di mata pelajaran matematika.
Konstruk  keterampilan  berpikir  komputasi  yang  digunakan  dalam  penelitian ini terdiri dari 4 aspek: 1) dekomposisi masalah, 2) berpikir algoritma, 3) pengenalan pola,  dan  4)  abstraksi  dan  generalisasi. 6 Setelah  ditentukan  kontruk  teorinya, selanjutnya  masuk  langkah  adalah Develop  preliminary  form  of  product .  Langkah  ini
6 Lee et al., “CTArcade: Computational Thinking with Games in School Age Children.”
Research and information collecting Planning
Develop preliminary form of product Preliminary field testing Operational field testing Operational product revision Main field testing Main product revision Final Product revision Dissemination and implementation
MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022 | 45
dilakukan dengan mengikuti teori penyusunan instrumen yang terdiri dari Prof. Heri Retnawati. 7 Indikator tentang keterampilan berpikir komputasi telah diuraikan dalam tabel  2,  dengan  mengacu  pada  4  aspek  keterampilan  berpikir  komputasi  yaitu  1) dekomposisi masalah, 2) berpikir algoritma, 3) pengenalan pola, dan 4) abstraksi dan generalisasi. 8 Selanjutnya  dari  empat  aspek  ini,  diuraikan  ke  dalam  indicator ketrampilan berpikir komputasi dengan rincian sebagai berikut:
Tabel 2. Aspek dan Indikator Ketrampilan Berpikir Komputasi No Aspek Indikator 1 Dekomposisi a. Mampu mengidentifikasi informasi yang terkandung dalam masalah. b. Mampu menyusun pertanyaan-pertanyaan yang harus dijawab untuk menyelesaikan masalah kompleks. 2 Perancangan algoritma Mampu Menyusun tahap-tahap penyelesaian masalah 3 Pengenalan Pola Mampu mengenal pola bilangan 4 Generalisasi pola dan abstraksi Mampu menggunakan cara cepat dengan memilih dan menghubungkan beberapa informasi yang benar
Aspek  dan  Indikator  pada  tabel  di  atas  selanjutnya  digunakan  sebagai  acuan dalam penyusunan instrumen ketrampilan berpikir komputasi.
Selanjutnya  dari  indicator  yang  ditentukan,  perlu  disusun  butir  instrumen. Butir instrumen keterampilan berpikir komputasi ini terdiri dari 5 butir, yang masing- masing butir mengukur indicator keterampilan berpikir komputasi. Tes keterampilan berpikir komputasi ini diberikan kepada siswa Sekolah Dasar/Madrasah Ibtida’iyah, sehingga petunjuk dari keterampilan berpikir komputasi ini diberikan di setiap lembar jawaban.  Adapun  petunjuk  di  setiap  lembar  jawaban  terdiri  dari:  1)  diketahui,  2) ditanya,  3)  cara/langkah-langkah  apa  yang  akan  digunakan,  4)  perhitungan penyelesaian  soal,  dan  5)  kesimpulan.  Dengan  adanya  petunjuk  ini,  siswa  dapat menunjukkan keterampilan berpikir komputasi yang sesungguhnya.
Validasi isi dalam pengembangan instrumen ini dilakukan dengan validasi isi, yang  melibatkan  3  orang  pakar,  yang  terdiri  dari  1  Dosen  bidang  Pendidikan Matematika, 1 Dosen bidang Bahasa Indonesia, dan 1 Pengawas Sekolah Dasar dengan bidang  Pendidikan  Dasar.  Hasil  dari  validasi  isi  menunjukkan  bahwa  ke-5  butir instrumen  telah  valid  dengan  tingkat  validitas  tinggi. Hasil  validasi  isi  tersaji  dalam tabel di bawah ini.
7 Retnawati, Analisis Kuantitatif Instrumen Penelitian .
8 Lee et al., “CTArcade: Computational Thinking with Games in School Age Children.”
46 | MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022
Tabel 3. Hasil Indeks Kesepakatan Ahli mengenai Validitas Isi (Indeks Aiken)
No. Butir V Validitas 1 0,83  Tinggi 2 1,00  Tinggi 3 0,92  Tinggi 4 0,83  Tinggi 5 0,92  Tinggi Interpretasi Hasil 9 : Jika indeks kesepakatan < 0,4 maka validitas rendah Jika indkes kesepakatan 0,4 – 0,8 maka validitas sedang Jika indeks kesepakatan >0,8 maka validitas tinggi
Hasil reliabilitas dari instrumen kemampuan berpikir komputasi menunjukkan nilai  koefisien  reliabilitas  alpha  cronbach’s  0,933.  Nilai  ini  memberikan  arti  bahwa instrumen  keterampilan  berpikir  komputasi  telah  reliabel,  dengan  batas  minimal reliabel adalah 0,85. 10 Hasil ini mengindikasikan, bahwa instrumen dapat dilanjutkan pada tahap merakit instrumen. Hasil dari analisis reliabilitas adalah sebagai berikut: Tabel 4. Hasil Estimasi Reliabilitas Menggunakan SPSS 20
Tahap  pengembangan  berikutnya  adalah Preliminary  field  testing .  Tahap  ini dilakukan dengan mengujicobakan instrumen pertama kali di SD Negeri 3 Tuksongo. Pada ujicoba ini responden (guru dan mahasiswa) tidak memberikan masukan. Secara kualitatif, instrumen ini bisa dilanjutkan untuk tahap berikutnya. Sedangkan hasil uji coba tersaji pada diagram di bawah ini.
9 Retnawati, Analisis Kuantitatif Instrumen Penelitian .
10 Retnawati;  Bujang,  Omar,  and  Baharum,  “A  Review  on  Sample  Size  Determination  for  Cronbach’s Alpha Test: A Simple Guide for Researchers”; Rosaroso, “Using Reliability Measures in Test Validation.”
MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022 | 47
Gambar 2. Rata-Rata Skor Ujicoba  Awal Keterampilan Berpikir Komputasi Per- Aspek
Berdasarkan  hasil  diagram  batang  rata-rata  skor  keterampilan  berpikir komputasi di atas diperoleh fakta bahwa kemampuan siswa dalam dekomposisi lebih tinggi  dibanding  dengan  aspek  yang  lainnya.  Dekomposisi  ini  merupakan  aspek pertama dalam keterampilan berpikir komputasi. Hal ini berarti, siswa telah memiliki kemampuan dalam menguraikan masalah tetapi masih perlu penguatan dalam aspek lainnya.
Langkah  berikutnya  adalah Operational  field  testing .  Uji  coba  lapangan operasional ini dilakukan di SD N 1 Rejosari Pringsurat dengan jumlah siswa 30. Dari ujicoba ini diperoleh hasil sebagai berikut:
Gambar 3. Rata-Rata Skor Ujicoba Operasional Keterampilan Berpikir Komputasi Per-Aspek
8.6 5.6 5.4 3.4 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 Dekomposisi Perancanngan Algoritma Pengenalan Pola Generasisasi pola dan abstraksi
Rata-Rata Skor Keterampilan Berpikir Komputasi Pada Ujicoba Awal 9.5 5.7 7.6 6.8 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 Dekomposisi Perancanngan Algoritma Pengenalan Pola Generasisasi pola dan
abstraksi Rata-Rata Skor Keterampilan Berpikir Komputasi pada Ujicoba Operasional
48 | MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022
Hasil  dari  ujicoba  operasional  ini  menunjukkan  bahwa  skor  tertinggi  pada aspek dekomposisi yaitu 9,5, sedangkan skor yang masih rendah adalah perancangan algoritma.  Dari  hasil  ujicoba  diperoleh  masukan  perbaikan  terhadap  instrumen diantaranya  lembar  jawaban  perlu  ditambah  baris  jawaban.  Tahap  pengembangan berikutnya  adalah operational  product  revision. Langkah  ini  dilakukan  melalui  FGD. Hasil  FGD  ini  memutuskan  bahwa  instrumen  dapat  dilanjutkan  pada  tahap pengembangan berikutnya yaitu Main field testing . Main field testing ini dilakukan di SD N 2 Kupen dan SD N 1 Pringsurat. Hasil dari ujicoba ini disajikan pada tabel di bawah ini:

## Gambar 4. Rata-Rata Skor Ujicoba Utama Keterampilan Berpikir Komputasi
Per-Aspek
8.3 7.0 7.2 4.8 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 Dekomposisi Perancanngan Algoritma Pengenalan Pola Generasisasi pola dan
abstraksi Rata-Rata Skor Keterampilan Berpikir Komputasi Pada Ujicoba Utama
MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022 | 49

## Gambar 5. Grafik Rata-rata Persentase Frekuensi tiap Skor berdasarkan Indikator Ketrampilan Berpikir Komputasi
Hasil ujicoba lapangan utama menunjukkan sudah tidak ada lagi masukan dari guru  maupun  siswa.  Selanjutnya  untuk  memastikan  diperoleh  produk  yang  siap digunakan untuk diseminasi dan diimplementasikan, dilakukan FGD terlebih dahulu dengan  meninjau  hasil  ujicoba  utama.  Hasil  FGD  ini  dilakukan  sebagai  langkah perbaikan terakhir pada instrumen keterampilan berpikir komputasi.
Hasil dari revisi produk final ini selanjutnya disediminasikan dan diterapkan di seluruh sampel penelitian, yaitu SD N 3 Tuksongo, SD N 1 Rejosari Pringsurat, SD N 2 Kupen,  dan  SD  N  1  Pringsurat.  Diseminasi  ini  dilakukan  dengan  mengirimkan instrumen tes ketrampilan berpikir komputasi melalui email masing-masing sekolah.
Hasil pengukuran ketrampilan berpikir komputasi mata pelajaran matematika yang  diperoleh  melalui  tahap  penelitian Main  field  testing ,  telah  dipaparkan  pada gambar  4.  Berdasarkan  gambar  4  tampak  bahwa  pada  tahap  dekomposisi  memiliki skor rata-rata tertinggi, yaitu 8,3. Hasil ini berlaku untuk indicator mengidentifikasi informasi yang terkandung dalam masalah, maupun indicator menyusun pertanyaan- pertanyaan  yang  harus  dijawab  untuk  menyelesaikan  masalah  kompleks.  Hasil  ini menunjukkan bahwa siswa telah mampu menguraikan masalah ke dalam informasi-
74% 22% 4% 76% 9% 15% 51% 37% 12% 49% 45% 6% 24% 48% 28% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 2 1 0 2 1 0 2 1 0 2 1 0 2 1 0 Dekomposisi (a) Dekomposisi (b)
Perencanaan Pengenalan Pola
Generasisasi pola dan abstraksi Rata-rata Persentase Frekuensi tiap Skor berdasarkan Indikator Ketrampilan
Berpikir Komputasi
50 | MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022
informasi tertentu dan menguraikan masalah ke dalam pertanyaan-pertanyaan yang akan membantu dalam penyelesaian masalah.
Ketrampilan  komputasi  ini  mengajarkan  siswa  untuk  berpikir  secara  logis, runtut, kritis, berpola, efektif, serta efisien dalam menyelesaikan masalah 11 . Dengan pemahaman ini tampak bahwa kemampuan awal siswa dalam menguraikan masalah kompleks  menjadi  masalah-masalah  kecil,  yang  menjadi  bagian  awal  ketrampilan komputasi,  sudah  bagus  karena  sebagian  besar  siswa  memperoleh  skor  maksimal. Kemampuan menguraikan masalah menjadi informasi-informasi dan pertanyaan yang lebih rinci merupakan kemampuan pertama yang perlu dibangun oleh siswa. Guru bisa melatih siswa dengan pembiasan menuliskan hal yang diketahui dan ditanyakan dalam soal. Dengan demikian siswa akan terbiasa dalam menguraikan masalah yang dihadapi 12 .
Setelah  siswa  menguraikan  informasi  yang  terkandung  dalam  masalah  dan menyusun pertanyaan yang harus dijawab untuk menyelesaikan masalah, siswa akan menyusun  tahap-tahap  penyelesaian  masalah.  Berdasarkan  hasil  analisis  diperoleh fakta bahwa skor. Artinya ada 75% siswa yang mampu melakukan dekomposisi secara lengkap  akan  tetapi  hanya  51%  siswa  yang  dapat  secara  lengkap  menyusun  tahap- tahap  penyelesaian  masalah.  Terdapat  sebanyak  24%  siswa  yang  sudah  berhasil menyelesaikan  tahap  1  (dekomposisi)  secara  lengkap  akan  tetapi  belum  berhasil menyelesaikan tahap 2 (menyusun tahap-tahap penyelesaian masalah) secara lengkap.
Aspek  ketiga  dari  ketrampilan  berpikir  komputasi  adalah  pengenalan  pola. Indikator dari aspek ini adalah siswa mampu mengenal pola bilangan untuk membuat prediksi penyelesaian. Pada tahap ini, rata-rata persentse siswa yang memperoleh skor 2 sebanyak 49%, sedangkan siswa yang memperoleh skor 1 sebanyak 45%, dan siswa yang memperoleh skor 0 sebanyak 6%. Hasil ini jika dibandingkan pencapaian tahap sebelumnya  menunjukkan  bahwa  terdapat  2%  siswa  pada  aspek  kedua  menjawab tepat,  tetapi  di  aspek  ketiga  menjawab  kurang  tepat.  Lebih  lanjut  lagi  pada  aspek keempat  yaitu  Generalisasi  pola  dan  abstraksi,  hanya  terdapat  24%  siswa  yang menjawab  dengan  tepat  (memperoleh  skor  maksimal  yaitu  2).  Hasil  ini  jika dibandingkan dengan aspek pengenalan pola, terdapat penurunan sebesar 25% siswa yang tidak lagi memperoleh skor maksimal.
Aspek  Generalisasi  pola  dan  abstraksi  ini  menunjukkan  persentase  terkecil dalam  mencapai  skor  2,  dan  memiliki  persentase  tertinggi  untuk  skor  0.  Hal  ini menunjukkan bahwa dari 4 aspek ketrampilan berpikir komputasi, aspek inilah yang
11 Zapata-Ros,  “Pensamiento  Computacional:  Una  Nueva  Alfabetización  Digital”;  Cahdriyana  and Richardo, “Berpikir Komputasi Dalam Pembelajaran Matematika.”
12 Atsnan  and  Gazali,  “Pendekatan  Problem  Solving  Pada  Pembelajaran  Matematika”;  Yayuk  and Husamah, “Peningkatan Problem-Solving Skills Dan Hasil Belajar Mahasiswa Pada Mata Kuliah Ekologi Melalui Blended-PjBL.”
MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022 | 51
perlu  perhatian  khusus.  Akan  tetapi  untuk  meningkatkan  kemampuan  generalisasi pola dan abstraksi diperlukan penguatan kemampuan dekomposisi, perancangan, dan pengenalan pola.
Hasil dari pengujian instrumen penilaian ini secara keseluruhan menunjukkan bahwa  persentase  siswa  yang  memperoleh  skor  0  tertinggi pada  aspek  generalisasi pola dan abstraksi. Kemampuan ini merupakan kemampuan untuk memilah informasi yang  tidak  diperlukan  dan  menarik  generalisasi  berdasarkan  informasi  yang diterima. 13 Berdasarkan fakta dan teori yang ada, aspek genelasisasi pola dan abstraksi siswa SD/MI ini masih perlu ditingkatkan lagi. Siswa perlu kesempatan lebih intensif untuk  melatih  kemampuan  dalam  memilah  informasi  dan  menarik  generalisasi informasi tersebut. Dengan adanya kesempatan ini, akan memberikan peluang kepada siswa untuk meningkatkan kemampuan yang masih lemah ini.

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  sudah  diuraikan  pada  bagian sebelumnya,  menghasilkan  kesimpulan  sebagai  berikut  ini.  Penelitian  ini  dilakukan dengan tahap pengembangan dan penelitian dari Borg & Gall dengan langkah sebagai berikut: 1) Research and information collective, 2) Planning, 3) Develop preliminary form of  product,  4)  Preliminary  field  testing,  5)  Operational  field  testing,  6)  Operational product revision, 7) Main field testing, 8) Final Product revision, dan 9) Disemination and implementation .  Sedangkan penyusunan instrumen keterampilan berpikir komputasi menggunakan 8 (delapan) langkah berikut, yaitu 1) menentukan tujuan penyusunan instrumen, 2) mencari teori yang relevan atau cakupan materi, 3) menyusun indicator butir  instrumen/soal,  4)  menyusun  butir  instrumen,  5)  validasi  isi,  6)  revisi berdasarkan masukan validator, 7) melakukan ujicoba dan analisis reliabilitas, dan 8) merakit instrumen. Seluruh rangkaian langkah penyusunan instrumen telah terpenuhi dan memenuhi standar ilmiah yang telah ditetapkan.
Validitas instrumen tes ketrampilan berpikir menggunakan validitas isi indeks Aiken. Hasil Indeks Aiken dari masing-masing butir telah menunjukkan kriteria tinggi yaitu  memenuhi  indeks  minimal  0,80.  Seluruh  butir  telah  memenuhi  kriteria  valid. Sedangkan, uji reliabilitas yang digunakan terhadap instrumen tes kerampilan berpikir komputasi  adalah  dengan  rumus  Cronbach’s  Alpha.  Hasil  perhitungan  ini menunjukkan  nilai  koefisien  reliabilitas  sebesar  0,933.  Jika  hasil  ini  dibandingkan dengan  kriteria  keputusan  reliabilitas  maka  instrumen  pengukuran  ketrampilan berpkir komputasi dapat dinyatakan reliabel.
13 Cauffman et al., “Age Differences in Affective Decision Making as Indexed by Performance on the Iowa Gambling Task.”
52 | MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022
Interpretasi  Hasil  Pengukuran  Keterampilan  Berpikir  Komputasi  pada  Mata Pelajaran Matematika Kelas IV SD/MI di Kabupaten Temanggung, dilakukan terhadap hasil Main field testing . Hasil ini menunjukkan bahwa dari keempat aspek keterampilan berpikir komputasi ini (dekomposisi, perancangan, pengenalan pola, dan generalisasi pola  dan  abstraksi),  aspek  yang  masih  rendah  adalah  aspek  generalisasi  pola  dan abstraksi.  Aspek  ini  menunjukkan  persentase  terkecil  dalam  mencapai  skor  2,  dan memiliki  persentase  tertinggi  untuk  skor  0.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  aspek generalisasi  pola  dan  abstraksi  inilah  yang  perlu  perhatian  khusus.  Untuk meningkatkan  kemampuan  generalisasi  pola  dan  abstraksi  diperlukan  penguatan kemampuan dekomposisi, perancangan, dan pengenalan pola.

## DAFTAR PUSTAKA
Atsnan,  Muh.  Fajaruddin,  and  Rahmita Yuliana  Gazali. “Pendekatan  Problem  Solving Pada  Pembelajaran  Matematika.” Jurnal  Mercumatika :  Jurnal  Penelitian Matematika Dan Pendidikan Matematika 3, no. 1 (2018).
Bujang,  Mohamad  Adam,  Evi  Diana  Omar,  and  Nur  Akmal  Baharum.  “A  Review  on Sample  Size  Determination  for  Cronbach’s  Alpha  Test:  A  Simple  Guide  for Researchers.” Malaysian  Journal  of  Medical  Sciences 25,  no.  6  (2018):  85–99. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.6.9.
Cahdriyana, Rima Aksen, and Rino Richardo. “Berpikir Komputasi Dalam Pembelajaran Matematika.” LITERASI  (Jurnal  Ilmu  Pendidikan) 11,  no.  1  (2020). https://doi.org/10.21927/literasi.2020.11(1).50-56.
Cauffman,  Elizabeth,  Elizabeth  P.  Shulman,  Laurence  Steinberg,  Eric  Claus,  Marie  T. Banich,  Sandra  Graham,  and  Jennifer  Woolard.  “Age  Differences  in  Affective Decision  Making  as  Indexed  by  Performance  on  the  Iowa  Gambling  Task.”
Developmental Psychology , 2010. https://doi.org/10.1037/a0016128. Lee,  Irene,  Fred  Martin,  Jill  Denner,  Bob  Coulter,  Walter  Allan,  Jeri  Erickson,  Joyce Malyn-Smith,  and  Linda  Werner.  “Computational  Thinking  for  Youth  in Practice.” ACM Inroads , 2011. https://doi.org/10.1145/1929887.1929902.
Lee,  Tak  Yeon,  Matthew  Louis  Mauriello,  June  Ahn,  and  Benjamin  B.  Bederson. “CTArcade:  Computational  Thinking  with  Games  in  School  Age  Children.” International  Journal  of  Child-Computer  Interaction 2,  no.  1  (2014). https://doi.org/10.1016/j.ijcci.2014.06.003.
Optimism, C F O, and Takes A Hit. “Business Outlook Survey.” Europe , 2011, 45–47. Retnawati,  Heri. Analisis  Kuantitatif  Instrumen  Penelitian . Yogyakarta:  Parama Publishing , 2016.
Rosaroso, Rufina C. “Using Reliability Measures in Test Validation.” European Scientific Journal, ESJ 11, no. 18 (2015): 369–77. https://eujournal.org/index.php/esj/article/view/5847.
MODELING, Volume 9, Nomor 1, Maret 2022 | 53
Rubinstein, Amir, and Benny Chor. “Computational Thinking in Life Science Education.” PLoS Computational Biology , 2014.
https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003897.
Trilling, Bernie, and Charles Fadel. Century Skills . 21St Century Skill , 2009. Wing, Jeannette M. “Computational Thinking: What and Why?” Thelink - The Magaizne of the Varnegie Mellon University School of Computer Science , 2010.
Yadav,  Aman,  Chris  Mayfield,  Ninger  Zhou,  Susanne  Hambrusch,  and  John  T.  Korb.
“Computational  Thinking  in  Elementary  and  Secondary  Teacher  Education.” ACM Transactions on Computing Education , 2014.
https://doi.org/10.1145/2576872.
Yayuk, Erna, and Husamah Husamah. “Peningkatan Problem-Solving Skills Dan Hasil Belajar  Mahasiswa  Pada  Mata  Kuliah  Ekologi  Melalui  Blended-PjBL.” JIPVA (Jurnal  Pendidikan  IPA  Veteran) 3,  no.  2  (October  11,  2019):  100. https://doi.org/10.31331/jipva.v3i2.914.
Zapata-Ros, Miguel. “Pensamiento Computacional: Una Nueva Alfabetización Digital.”
Revista de Educación a Distancia (RED) , no. 46 (2015). https://doi.org/10.6018/red/46/4.