## Jurnal Pendidikan Sains Indonesia
e-ISSN: 2615-840X   p-ISSN: 2338-4379
Identifikasi Extranous Cognitive Load Siswa Dalam Mengembangkan Computational Thinking Skill Melalui Pembelajaran Jaring-Jaring Makanan Berbasis Snap!
Eni Nuraeni 1* , Tika Triwahyuni 1 , Amprasto 1 , Irvan Permana 2
1 Universitas Pendidikan Indonesia, Jalan Dr. Setiabudi no 229 Bandung, Indonesia
2 Universitas Pakuan, Bogor, Indonesia *Email: eninuraeni@upi.edu.

## Computational thinking in Snap!-based
DOI: 10.24815/jpsi.v10i1.22924 Article History: Received: October 2, 2021 Revised: November 28, 2021 Accepted: December 8, 2021 Published: December 20, 2021
Abstract. Food webs learning using the Snap! is one of the learning strategies that are expected to help improve students' computational thinking. For students, this learning strategy were something new and can cause Extraneous Cognitive Load (ECL). The purpose of this study was to identify stu- dents' ECL in food web learning using the Snap! to develop computational thinking skills. The research method used in this study was a pre-experimental design with a modified research design from an iterative action design. The sampling technique was purposive sampling. The sample in this study consisted of 30 seventh grade students at SMPN 2 Bandung. The research instrument used in this study was a student mental effort questionnaire to measure ECL, field notes, and a computational thinking test. Based on the results of the study, students' ECL was relatively low and increased at each meeting, except for the second meeting. Students experience an increase in their computational thinking  skills  after  participating  in  food  web  learning  using  the  Snap!  computational  model.  The results of the N-Gain analysis also show that the improvement of students' computational thinking is in the moderate category and is quite effective.
Keyword: Extranous Cognitive Load, computational thinking, web food, computational model, snap!

## Pendahuluan
Berkembangnya  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  menuntut  masyarakat  untuk memiliki  kecakapan  hidup  di  tengah  ketatnya  persaingan  global.  Dalam  hal  tersebut masyarakat memerlukan berbagai keterampilan untuk memenuhi tantangan abad ke-21. Perkembangan pesat dalam dunia teknologi telah membawa perubahan besar pada dunia pendidikan. Keterampilan berpikir untuk menghadapi tantangan abad 21 pun berkembang pesat. Computational  thinking (CT)  adalah  keterampilan  abad  ke-21  yang  diharapkan mampu menjawab  tantangan perkembangan tersebut.  Moon dkk (2020) mendefinisikan CT sebagai kemampuan peserta didik untuk mendekati tugas-tugas yang tidak terstruktur secara sistematis berdasarkan pada pemikiran algoritmik dalam komputasi. Moon (2020) membahas  adanya  enam  aspek  CT  yaitu  dekomposisi,  abstraksi,  algoritma, debugging , iterasi, dan generalisasi. Baik dekomposisi dan abstraksi termasuk pemolaan masalah se- bagai potongan yang dapat dikelola dan kemudian mengekstraksi fitur. Algoritma mewakili penalaran  logis  peserta  didik  untuk  mendekati  masalah  terbatas. Debugging dan iterasi
adalah langkah-langkah untuk mengevaluasi pekerjaan mereka untuk menemukan, men- goreksi, dan menyaring kesalahan saat menerapkan solusi. Terakhir, generalisasi adalah tindakan mencari peluang untuk mentransfer solusi ke konteks yang lebih luas.  Dengan memanfaatkan  konsep  komputasi,  seseorang  dapat  berpikir  secara  berurutan  dan  logis untuk memecahkan sains yang kompleks dan masalah rekayasa. Computational thinking merupakan logika yang mendasari ilmu komputer. Peel, dkk. (2021) menyatakan bahwa CT dapat diterapkan pada disiplin ilmu lain dan memiliki manfaat untuk kehidupan sehari hari.
Dalam beberapa tahun terakhir ini computational thinking banyak diintegrasikan ke dalam kurikulum pendidikan wajib di berbagai negara. Yasin (2020) menyatakan bahwa dengan  memiliki  c omputational  thinking, siswa dapat  belajar  dan  berpikir  abstrak, algoritmik dan logis, serta siap untuk memecahkan masalah kompleks dan terbuka.  Hal yang sama diungkapkan oleh Peel, dkk. (2021) yang mengungkapkan bahwa kemampuan berpikir komputasi dapat membantu untuk mendekonstruksi, mengabstraksi dan mengen- eralisasi informasi serta berpikir secara berurutan dan algoritmik untuk memecahkan ma- salah dan menjelaskan suatu fenomena.
Di Indonesia computational thinking dikenal oleh masyarakat semenjak Kemendikbud mengeluarkan  Permendikbud  Nomor  35,  36,  dan  37  pada  tahun  2018  mengenai informatika  sebagai  mata  pelajaran  pilihan  di  tingkat  SMP  dan  SMA.  Dalam  lampiran Permendikbud Nomor 37, secara resmi dimuat istilah computational thinking sebagai salah satu Kompetensi Dasar yang dipelajari dalam mata pelajaran Informatika. Terdapat dua cara  yang  dapat  dilakukan  dalam  mengajarkan computational  thinking terhadap  siswa (Cotton, 1991). Cara yang pertama yaitu dengan melakukan aktivitas belajar khusus untuk mengembangkan computational  thinking dan  cara  yang  kedua  yaitu  dengan mengintegrasikan  kemampuan computational  thinking dalam  mata  pelajaran-mata pelajaran  yang  sudah  ada  seperti  mata  pelajaran  biologi.  Berdasarkan  informasi  ini, kurikulum  di  Indonesia  menerapkan  cara  pertama  untuk  mengajarkan computational thinking. Mengingat  pentingnya  kemampuan  ini  dalam  membangun  abstraksi  dan penyelesaian berbagai masalah, maka kemampuan ini perlu dikembangkan dengan cara kedua yaitu diintegrasikan ke dalam mata pelajaran .
Sejak  pandemi  Covid-19  melanda  dunia  termasuk  Indonesia  tahun  2020,  terjadi perubahan  besar  pada  sektor  pendidikan.  Kegiatan  belajar  mengajar  yang  umumnya dilakukan  secara  langsung  atau  tatap  muka,  kini  harus  dilakukan  secara  jarak  jauh (daring). Hal ini terjadi juga di Indonesia. Semua sektor pendidikan dari pendidikan dasar hingga  perguruan  tinggi  dipaksa  melaksanakan  pembelajaran  secara  daring.  Perubahan mode  belajar  dari  luring  ke  daring  membawa  dampak  yang  kurang  baik  terhadap pengembangan berbagai kemampuan yang diperlukan oleh siswa termasuk kemampuan penguasaan konsep dan computational thinking . Rubenstein & Chor (2014) menegaskan bahwa  pendekatan  komputasi  dalam  konteks  biologi  dan  praktikumnya  bukan  hanya digunakan  sebagai  alat,  tetapi  integrasi  pemikiran  komputasi  dan  algoritma  untuk mendesain  eksperimen,  menghasilkan,  mengintegrasikan  dan  menganalisis  data  serta pemodelan.
Berbagai  penelitian  telah  mengungkapkan  pentingnya computational  thinking bagi siswa. Peel dan Friedrichsen (2018) berpendapat bahwa ruang kelas biologi adalah konteks ideal untuk pembelajaran CT karena proses biologis berfungsi sebagai suatu sistem, dan memahami  bagaimana  sistem  itu  berfungsi  membutuhkan  pemikiran  algoritmik  dan keterampilan  memecahkan  masalah.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Preston  (2018),  siswa  sekolah  menengah  masih  sering  mengalami  kesulitan  dalam memahami  jaring-jaring  makanan  dan  hubungannya  dalam  ekosistem.  Padahal, kemampuan  untuk  menafsirkan  rantai  makanan  dan  jaring  makanan  berperan  sangat penting dalam pemahaman konsep hubungan antar organisme dalam domain biologi. Oleh karena itu materi ini memiliki potensi yang besar untuk mengembangkan CT.
Pembelajaran menggunakan model komputasi dengan platform pemrograman Snap! Adalah salah satu strategi pembelajaran yang diharapkan dapat membantu meningkatkan computational  thinking siswa .  Snap!  adalah pemrograman  visual  dan drag-and-drop dimana  siswa  dapat  membangun  blok  kode  sendiri  dan  menambahkan  kode  yang  lebih kompleks (José, 2017). Saat belajar menggunakan Snap! siswa belajar membangun blok kode  secara  sederhana  untuk  menciptakan  simulasi.  Jaring  jaring  makanan  merupakan materi biologi di SMA yang dapat disimulasikan menggunakan blok-blok kode. Jaring-jaring makanan  menggambarkan  hubungan  makan  antar  spesies  dalam  suatu  komunitas, interaksi antar spesies dan struktur komunitas, serta dinamika transfer energi dalam suatu ekosistem (Hui, 2012). Berdasarkan uraian tentang pemrograman Snap! Dan karakteristik materi, strategi pembelajaran jaring-jaring menggunakan model komputasi Snap! secara daring mungkin akan mengalami berbagai hambatan. Selain kedua hal tersebut, hambatan dapat  muncul  karena  strategi  ini  merupakan  hal  yang  baru  bagi  siswa.  Pembelajaran jaring-jaring makanan umumnya dilakukan dengan strategi pembelajaran ekspositori oleh guru,  sehingga  perubahan  strategi  pembelajaran  yang  dialami  oleh  siswa  akan memberikan beban pada sistem kognitif mereka.
Beban kognitif adalah aktivitas memori kerja dalam melakukan tugas belajar tertentu yang  dapat  membebani  sistem  pengolahan  kognitif  (Scharfenberg  &  Bogner,  2010). Terdapat  tiga  komponen  beban  kognitif  yaitu Instrinsic  Cognitive  load (ICL), Extranous Cognitive load (ECL) dan Germane Cognitive load (GCL). Dalam teori beban kognitif, ECL digambarkan  oleh  besarnya  usaha  mental  siswa  ketika  memahami  suatu  materi  dan mengembangkan suatu kemampuan tertentu . Extranous Cognitive load (ECL) merupakan beban  dari  luar  yang  disebabkan  oleh  strategi  pembelajaran  yang  dapat  menghambat proses belajar siswa (Scharfenberg & Bogner, 2010).  Proses berpikir berhubungan dengan aktivitas  memori  kerja  ketika  siswa  mengalami  proses  belajar  (Rahmat,  dkk.,  2017). Seberapa keras seseorang mencoba memproses secara aktif informasi yang disajikan dise- but sebagai usaha mental (Kirschner, 2012).  Oleh karena itu, maka identifikasi ECL dapat dilakukan dengan pengukuran usaha mental yang diterima oleh siswa. Hal ini berarti bahwa strategi yang diterapkan oleh guru dapat menentukan usaha-usaha mental siswa selama proses pembelajaran.
Berbagai penelitian difokuskan pada strategi meningkatkan computational thinking selama proses pembelajaran, misalnya tentang pengembangan CT yang signifikan pada pembelajaran translasi sistensis protein dengan lightboot game oleh Peel dan Friedrichsen (2018). Akan tetapi penelitian tentang u saha  mental  yang  dialami  oleh  siswa  selama  proses integrasi  CT  ini  belum  banyak  diungkap.  Dalam  artikel  ini  dikaji  usaha  mental  yang ditempuh  siswa  untuk  mempelajari  konsep  jaring-jaring  makanan  menggunakan  model komputasi pemrograman Snap! untuk meningkatkan kemampuan computational thinking. Terdapat  dua  pertanyaan  yang  akan  dijawab  di  dalam  penelitian  yaitu bagaimana kemampuan computational  thinking siswa  sebelum  dan  setelah  pembelajaran  dan bagaimana ECL siswa selama pembelajaran  jaring-jaring makanan menggunakan model komputasi Snap! ?

## Metode
Peneliti memodifikasi desain penelitian satu kelompok perlakuan berulang ( repeated measures design ) untuk mengambil data usaha mental dan computational thinking siswa. Data  tentang  usaha  mental  diambil  pada  setiap  akhir  pembelajaran.  Partisipan  dalam penelitian  merupakan  30  siswa  kelas  VII  dari  SMP  Negeri  di  Bandung  dengan  teknik pemilihan purposive sampling. Penggunaan aplikasi Snap! memerlukan komputer/laptop pribadi, dan memiliki keterampilan dasar dalam menggunakan aplikasi seperti Whatsapp , Zoom dan web browser.
Model  komputasi  yang  digunakan  oleh  siswa  adalah  platform  pemrograman Snap! yaitu sebuah  pemrograman  visual  dan drag-and-drop. Dengan  Snap! S iswa  dapat membangun blok kode sendiri dan menambahkan blok kode yang lebih kompleks (José, 2017). Snap! dikembangkan  oleh  Jens  Mönig  dan  Brian  Harvey  dibawah  pengawasan University  of  California di  Berkeley  dengan  tujuan  membawa  kekuatan  bahasa pemrograman Scheme ,  dan  konsep  ilmu  komputernya  ke  dalam  lingkungan  seperti platform pemrograman Scratch . Kemampuan  untuk membuat blok sendiri dari blok lain adalah  salah  satu  prinsip  dasar  dari Snap!. Dengan  kata  lain, Snap! memungkinkan pengguna membuat ekspresi khusus yang terlihat dan berperilaku seperti ekspresi yang telah ada sebelumnya (Romagosa, 2019).
Gambar 1 . Tampilan dari Platform Pemrograman Snap!
Selama kegiatan pembelajaran yang dilakukan dalam empat kali pertemuan, siswa diberikan  panduan  untuk  membangun  suatu  model  simulasi  aliran  energi  dalam rantai makanan. Di awal pertemuan, kegiatan pembelajaran dilakukan secara unplugged , dimana pembelajaran  yang  dilakukan  tidak  mewajibkan  siswa  untuk  menggunakan  komputer. Namun, pada pertemuan selanjutnya, yaitu pertemuan kedua, ketiga, dan keempat, siswa mulai diminta untuk memperbaiki urutan blok kode, memodifikasi blok kode yang telah ada, dan menambahkan blok kode yang baru agar simulasi rantai makanan dapat berjalan dengan lancar.
Pembelajaran  dilaksanakan  selama  empat  pertemuan.  Pada  pertemuan  pertama siswa mempelajari konsep dasar jaring-jaring makanan, dan istilah-istilah pemrograman. Pada  pertemuan  kedua,  guru  mendemonstrasikan  dasar-dasar  pemrograman  di Snap! diikuti oleh siswa secara mandiri. Pada pertemuan ketiga, siswa memodifikasi model rantai makanan menggunakan Snap! dengan informasi berupa panduan tertulis dari guru. Pada pertemuan keempat siswa membuat pemrograman untuk sprite baru dalam model rantai makanan  di Snap! dengan  informasi  berupa  panduan  tertulis  dari  guru.  Detail  strategi pembelajaran disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Rincian Kegiatan pembelajaran Pertemuan Strategi 1 Pembelajaran tanpa komputer tentang konsep dasar ekosistem dan jar- ing-jaring makanan Pengenalan food web yang digunakan dan istilah dalam program 2 1. Pengenalan fitur-fitur pada web yang digunakan .
2. memodelkan sistem rantai makanan.
3. merancang dan membuat pemodelan antara matahari dan tumbuhan dalam perannya pada sistem rantai makanan.
3 merancang  dan  membuat  pemodelan  antara  matahari,  tumbuhan bunga matahari dan hamster dalam perannya pada sistem rantai ma- kanan
4 merancang  dan  membuat  pemodelan  antara  matahari,  tumbuhan, hamster dan serigala dalam perannya pada rantai makanan
Data computational  thinking siswa diambil  menggunakan instrument  test computational thinking (Wiebe dkk, 2019) yang diberikan di awal dan akhir pembelajaran. Intrumen tes CT terdiri dari 25 soal pilihan ganda.  Analisis data diolah dengan menghitung Normalitas Gain (N-gain). Kriteria N-gain menggunakan Hake (1999).
Soal-soal computational thinking yang dikembangkan oleh Wiebe dkk. (2019) sudah mencakup seluruh komponen dalam computational thinking, yaitu abstraksi, generalisasi, dekomposisi,  algoritmik  dan debugging. Kisi-kisi  dari  soal  instrumen  tes computational thinking dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kisi-kisi Instrumen Tes Kemampuan Computational Thinking Siswa
No. Komponen Computational Thinking Indikator Computational Thinking Jumlah Soal 1. Abstraksi Siswa mampu memutuskan informasi yang penting untuk disimpan dan informasi yang harus diabaikan. 5 2. Generalisasi Siswa  mampu  merumuskan  solusi  dalam  istilah umum  sehingga  dapat  diterapkan  pada  masalah yang berbeda. 5 3. Dekomposisi Siswa mampu memecahkan masalah yang kompleks menjadi  bagian-bagian  kecil  atau  sederhana  yang lebih mudah untuk dipahami dan diselesaikan. 5 4. Algoritmik Siswa  mampu  menyusun  langkah-langkah  solusi untuk memecahkan permasalahan yang diberikan. 5 5. Debugging Siswa  mampu  mengenali  ketika  terdapat  tindakan yang  tidak  sesuai  dengan  instruksi,  dan  dapat memperbaiki kesalahan tersebut. 5 Total 25
Data ECL diambil menggunakan Kuisioner berisi 20 soal pernyataan dengan pilihan jawaban Skala Likert 1-7 (Tabel 3) yang menggambarkan usaha mental siswa. Data usaha mental dirata-ratakan, dan dikategorisasi menurut Paas (1992) kemudian dipersentasekan
untuk  memudahkan  interpretasi  ke  dalam  ECL.  Terdapat  4    buah  instrumen  kuesioner untuk usaha mental 4 pertemuan.
Tabel 3. Kuisioner Subjective rating scale Usaha Mental Skor Keterangan Tanggapan 1 Sangat Setuju 2 Setuju 3 Cukup Setuju 4 Netral 5 Cukup Tidak Setuju 6 Tidak Setuju 7
Sangat Tidak Setuju
(Sumber: Paas, 1992)

## Hasil dan Pembahasan
Computational thinking dalam penelitian ini dikembangkan melalui penerapan pem- belajaran  berbasis  web  dengan  strategi  pada  Tabel  1.  Kemampuan  siswa  dalam  CT disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4 . Rekapitulasi N-gain Computational Thinking Siswa Komponen Rekapitulasi Hasil Analisis N-gain Rata-rata N-gain 0,56 Minimum 0,21 Maksimum 0,76 Kategori Sedang atau Cukup Efektif
Pada Tabel 4 terlihat bahwa terjadi peningkatan nilai computational thinking siswa yang cukup baik dengan kategori sedang. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa nilai rata- rata N-gain computational thinking siswa adalah 0,56 %, nilai maksimum N-gain adalah sebesar 0,76 dan nilai minimum sebesar 0,21. Moon, dkk. (2020) mengungkapkan bahwa computational thinking tidak hanya terbatas pada tindakan logis untuk pemrograman kom- puter  tetapi  secara  luas  menggambarkan  pendekatan  kinerja  sistematis  dalam penyelesaian masalah untuk menjawab berbagai tantangan.
Hasil  identifikasi  usaha  mental  siswa  selama  pembelajaran  jaring-jaring  makanan berbasis web disajikan dalam Gambar 2. Data pada Gambar 2 menunjukkan bahwa usaha mental yang dilakukan oleh siswa selama empat pertemuan mengalami fluktuatif.
Gambar 2 . Data persentase siswa berdasarkan ECL
Kegiatan  pembelajaran  pertemuan  pertama  berfokus  untuk  mengembangkan pemahaman  konsep  dasar  jaring-jaring  makanan  dan  istilah-istilah  yang  berhubungan dengan pemrograman, seperti “model ilmiah”, dan belajar membuat pseudocode . Strategi yang diterapkan sama seperti pembelajaran yang biasa siswa alami.  Berdasarkan Gambar 1, pada pertemuan pertama ini ditemukan bahwa usaha mental siswa didominasi oleh kat- egori  rendah.  Pemrosesan  informasi  yang  dilakukan  selama  pembelajaran unplugged di pertemuan pertama tidak mengalami hambatan yang berarti . Temuan ini sejalan dengan Lim & Chen (2015). Tahapan pertama dalam membangun suatu model komputasi adalah perumusan model konseptual, yaitu seperangkat ide tentang operasi dasar  sistem yang diinginkan atau katalog komponen yang terlibat dan bagaimana setiap komponen dapat berinteraksi  satu  sama  lain.  Meskipun  demikian  istilah-istilah  yang  dikemukakan  dalam pertemuan  ini  merupakan  sebuah  informasi  yang  baru  bagi  siswa,  sehingga  dapat menambah  usaha  mental  yang  mereka  butuhkan  untuk  memproses  informasi  tersebut. Adapun  dalam  kegiatan  membuat pseudocode kelinci diperlukan  pemikiran  langkah- langkah siklus makhluk hidup yang logis, sehingga dibutuhkan usaha mental yang cukup tinggi (Gambar 3).
Pada pertemuan kedua, terlihat persentase siswa dengan usaha mental rendah dan sangat rendah mengalami penurunan. Sementara siswa dengan usaha mental tinggi dan cukup tinggi mengalami kenaikan. Kondisi ini menunjukkan bahwa pembelajaran dirasakan meningkat  tingkat  kesulitannya  oleh  siswa.  Pengenalan  fitur-fitur  pada  web  yang digunakan menggunakan perangkat laptop dan berinteraksi langsung dengan  food web, memodelkan  sistem  rantai  makanan,  merancang  dan  membuat  pemodelan  antara matahari dan tumbuhan dalam perannya pada sistem rantai makanan diproses lebih berat dibandingkan materi pertemuan pertama.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Pertemuan 1 Pertemuan 2 Pertemuan 3 Pertemuan 4 Sko r ECL sis w a (% ) Sangat Rendah Rendah Cukup Rendah Sedang Cukup Tinggi Tinggi Sangat Tinggi
Gambar 3 . Langkah-langkah Membuat Pseudocode pada Pertemuan Pertama Pembelajaran Food Web Menggunakan Model Komputasi
Pertemuan ketiga, terjadi kenaikan persentase siswa dengan kategori usaha mental cukup rendah dan cukup tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa pertemuan ketiga cukup me- nyita upaya kognitif siswa dalam memproses informasi tentang merancang dan membuat pemodelan antara matahari, tumbuhan bunga matahari dan hamster dalam perannya pada sistem rantai makanan. Penambahan variabel yang dimodelkan di dalam web menambah sedikit  beban  terhadap  kognitif  siswa.  Pada  pertemuan  ini,  siswa  diminta  memodifikasi model rantai makanan dalam platform pemrograman Snap!. Guru memberikan informasi berupa  panduan  tertulis  kepada  siswa,  dan  membiarkan  siswa  mengeksplor  sendiri langkah-langkah  yang  tepat  untuk  memodifikasi  model  rantai  makanan  dalam platform pemrograman Snap!, sehingga dibutuhkan usaha mental yang cukup tinggi. Hal inilah yang menjadi beban siswa. Sedikit bimbingan guru dan mengandalkan pengetahuan awal dari pertemuan kedua.
Pada pertemuan keempat, terjadi kenaikan persentase jumlah siswa dengan kate- gori usaha mental sedang yang cukup besar. Meskipun ada penurunan pada siswa dengan kategori rendah dan sangat rendah, kontribusi siswa dengan kategori sedang dan cukup rendah perlu diperhatikan. Keadaan ini menunjukkan bahwa penambahan variabel pada pertemuan  2  diproses  lebih  berat  oleh  sebagian  siswa.  Apabila  dibandingkan  dengan pertemuan  ketiga,  pertemuan  keempat  memiliki  tahapan  pemrograman  yang  lebih kompleks.  Siswa  diminta  untuk  membuat  kode  skrip  secara  lengkap  untuk sprite baru, sedangkan di pertemuan ketiga, siswa hanya diminta untuk memodifikasi kode skrip dari sprite yang telah disediakan. Oleh karena itu, diperlukan usaha mental yang lebih besar pada pertemuan keempat.
Data  pada  Gambar  2  menunjukkan  bahwa  siswa  dengan  kategori  usaha  mental tinggi  hingga  sangat  tinggi  berada  di  persentase  sangat  rendah.  Berdasarkan  data  rata rata  persentase  usaha  mental  pada  Gambar  2  tesebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada semua  pertemuan  keadaan  usaha  mental  siswa  cukup  stabil.  Berdasarkan  hal  tersebut ditemukan  bahwa  siswa  mengalami  beban  yang  ringan  selama  pembelajaran menggunakan web untuk materi jaring-jaring makanan.
Pembelajaran dengan menggunakan pemrograman Snap! membantu siswa untuk memiliki computational thinking sehingga penambahan variabel pada pemrograman dapat diselesaikan dengan baik oleh siswa. Temuan ini menunjukkan bahwa strategi yang dit- erapkan dapat mereduksi besarnya interaktivitas konten yang harus dipelajari oleh siswa. Interaktivitas konten yang tinggi dapat lebih banyak sumber daya kognitif yang tersedia pada siswa. Penambahan variabel pada pemrograman secara bertahap kompleksitasnya memenuhi strategi untuk menurunkan beban kognitif siswa. Kapasitas memori kerja siswa untuk  memproses  informasi  tentang  jaring-jaring  makanan  melalui  pembuatan  pem- rograman Snap! menjadi lebih optimal. Rahmat dkk. (2017) menjelaskan bahwa kapasitas memori kerja siswa bergantung kepada level pengetahuan awal yang dimilikinya. Pema- haman  tentang  istilah-istilah  pemrograman  di  pertemuan  pertama  memberikan  penge- tahuan  awal  yang  cukup  untuk  melanjutkan  ke  pemrograman  secara  bertahap  di  per- temuan-pertemuan selanjutnya. Dengan pengetahuan awal yang memadai ini kapasitas memori kerja siswa menjadi optimal.
Mempelajari  koding  sederhana  melibatkan  berbagai  alat  analisis  mental  yang melekat dalam bidang ilmu komputer, termasuk pemikiran rekursif, menerapkan abstraksi saat  menghitung,  menyelesaikan  tugas-tugas  kompleks,  dan  menggunakan  penalaran heuristik  untuk  menemukan  solusi  (Bers,  2018).  Membuat  kode-kode  sederhana  yang kompleksitasnya  ditingkatkan  dapat  mendorong  siswa  mengembangkan computational thinking . Strategi yang diterapkan dalam 4 pertemuan tidak menghasilkan extranous cog- nitive load yang berat bagi siswa. Petunjuk yang jelas pada pertemuan 2-4 untuk mem- bantu siswa mengkode telah membantu mereka merumuskan koding yang sesuai untuk memodelkan  jaring  makanan.  Menurut  teori  belajar  kognitif,  petunjuk  untuk self- explanation membantu membimbing pemikiran siswa dan membantu mengidentifikasi apa yang siswa lakukan jika siswa perlu merumuskan penjelasan untuk memproses informasi yang relevan untuk pembelajaran.

## Kesimpulan
Kesimpulan hasil penelitian ini yaitu bahwa computational thinking siswa dapat dit- ingkatkan dengan menerapkan pembelajaran berbasis web menggunakan pemrograman Snap! .    Beban  kognitif  yang  dialami  siswa  selama  pembelajaran  yang  sistematis,  kom- pleksitas konten dan proses kodingnya termasuk ke dalam kategori ringan. Penambahan variabel yang dikoding membantu siswa mengoptimalkan pemrosesan informasi tentang konsep jaring-jaring makanan

## Daftar Pustaka
Bers,  M.U.  2018.  Coding  and  computational  thinking  in  early  childhood:  the  impact  of scratchjr in Europe. European Journal of STEM Education , 3(3):1-13.
Cotton,  K.  1991. Teaching  thinking  skills .  Northwest  Regional  Educational  Laboratory, School Improvement Program, Portland.
Lim,  B.L.  &  Chen,  C.J.  2021.  Computational  thinking  (algorithms)  through  unplugged programming  activities:  exploring  upper  primary  students’  learning  experiences. International  Journal  of  Academic  Research  in  Business  and  Social  Sciences , 11(14):384-403.
José, F. & Francisco, G.P . 2017. Improving computational thinking using follow and give instructions . Proceedings  of  the  5th  International  Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality, 2017 October , p.1-7.
Hake,
R.R. 1999. Analyzing change/gain score . [Online] Tersedia: https://web.physics.indiana.edu/sdi/AnalyzingChange-Gain.pdf (2 Juli 2021).
Hui,  D.  2012.  Food  web:  concept  and  applications. Nature  Education Knowledge, 3(12):612.
Kirschner, P.A. & Kirschner F. 2012. Mental effort , dalam Seel, N.M. (eds), Encyclopedia of the sciences of learning , Springer, Boston.
Moon,  J.,  Do,  J.,  Lee,  D.,  &  Choi,  G.W.  2020.  A  conceptual  framework  for  teaching computational thinking in personalized OERs. Smart Learning Environments, 7(6):1- 19.
Paas, F. 1992. Training strategies for attaining transfer of problem-solving skill in statistics:
A cognitive-load approach. Journal of Educational Psychology, 84(4):429–434.
Peel, A., Sadler, T. D., & Friedrichsen, P. 2021. Using unplagged computational thinking to scaffold natural selection learning. The American Biology Teacher , 83(2):112–117.
Peel,  A.  &  Friedrichsen,  P.  2018.  Algorithms,  abstractions,  and  iterations:  teaching computational  thinking  using  protein  synthesis  translation. The  American  Biology Teacher , 80(1):21–28.
Preston, C. 2018. Food webs: Implications for instruction. The American Biology Teacher , 80(5):331-338.
Rahmat, A., Soesilawaty, S.A., Nuraeni, E., & Hidayat, T. 2017. Controlling cognitive load of high school student in biology class. Journal of Science Education, 2(18):105-108.
Romagosa,  B.  2019.  The  Snap!  programming  system. Encyclopedia  of  Education  and Information Technologies , p.1–10.
Rubinstein,  A.  &  Chor,  B.  2014.  Computational  thinking  in  life  science  education. PLOS Computational Biology , 10(11):1-5.
Scharfenberg, F.J. & Bogner, F.X. 2010. Instructional efficiency of changing cognitive in an out-of-school laboratory. International Journal of Science Education , 32(6):829-824.
Wiebe, E., London, J., Aksit, O., Mott, B., Boyer, K., & Lester, J. 2019. Development of a lean  computational  thinking  abilities  assessment  for  middle  grades  students. Pro- ceeding of SIGCSE, 2019 February, p.456-461.
Yasin,  M.  2020. Computational  thinking  untuk  pembelajaran  dasar-dasar  pemrograman komputer. [ Online ].  Diakses  dari:  https://www.researchgate.net/publication/
340637723_computational_thinking_untuk_pembelajaran_dasar- dasar_pemrograman_komputer (10 Januari 2021).