Volume 3, Number 1, Februari 2020 p-ISSN: 2615-0212 | e-ISSN: 2621-2838 https://ejournal.iaifa.ac.id/index.php/dirasah

## Accepted:
Desember 2019 Revised: Januari 2020 Published : Februari 2020
Pemikiran Komputasi (Computational Thinking) dalam Pemecahan Masalah
Miksan Ansori
Institut Agama Islam Faqih Asy’ari Kediri, Indonesia e-mail: ikhsan.aira@gmail.com

## Abstract
Computational  thinking is  a  very  necessary  capability in  the face  of  the  rapid development of ICT and complex. Besides, the 4.0 industrial era also requires computerization  in  all  areas.  Nevertheless,  there  are  still  not  many  learning practices aimed at enhancing computational thinking skills for students. Even in Indonesia,  the  study  of  Computitatioan  thinking  is  still  very  minimal.  Using  a library  review,  this  article  will  discuss  the  computational  thinking  skills  in problem-solving and examples of implementation in school learning.
Keywords: Computational thinking, problem-solving

## Abstaksi
Computational thinking merupakan sebuah kemampuan yang sangat dibutuhkan dalam menghadapi perkembangan ICT yang sangat cepat dan kompleks. Selain itu, era industri 4.0 juga mensyaratkan komputerisasi di segala bidang. Namun demikian,  masih  belum  banyak  praktik  pembelajaran  yang  bertujuan meningkatkan  kemampuan computational  thinking bagi  siswa.  Bahkan  di Indonesia, kajian tentang computitatioan thinking masih sangat minim. Dengan menggunakan kajian pustaka, artikel ini akan membahas mengenai kemampuan computational thinking dalam pemecahan masalah serta contoh penerapannya di dalam pembelajaran di sekolah.
Kata kunci: computational thinking, problem-solving

## Pendahuluan
Di tengah kemajuan pesat teknologi dan perkembangan zaman. Indonesia sebagai  negara  yang  cukup  terbuka  untuk  menerima  perkembangan  tersebut merasa  siap  bersaing  dengan  negara-negara  besar  di  dunia.  Namun  demikian beberapa  catatan  penting  dapat  dijadikan  pertimbangan  untuk  memberikan gambaran kesiapan masyarakat Indonesia saat ini. Jika nantinya tidak dipahami secara  jelas,  maka  persaingan  justru  akan  menjadikan  Indonesia  sebagai komoditas yang dimangsa oleh bangsa lain.

## Gambar 1. Empat Dimensi Pendidikan Abad 21
Kemampuan yang dibutuhkan seseorang untuk menghadapi era digital mau tidak  mau  harus  segera  disiapkan  sekarang.  Bukan  pekerjaan  mudah,  namun harus dimulai sekarang atau siswa yang akan menjadi korban era modern karena tidak  mampu  menghadapi  cepatnya  perkembangan  teknologi  komunikasi ditambah semakin sulit dan kompleksnya permasalahan yang akan dihadapinya kelak. Untuk mengantisipasinya, OECD menyebut bahwa dalam menyongsong abad  21,  seseorang  harus  memiliki  kemampuan  menciptakan  nilai-nilai  baru melalui berpikir kreatif, pengembangan inovasi produk dan pelayanan, jenis dan metode bekerja yang baru, cara berpikir baru, merubah mental individual menjadi
kolaboratif  dan  komunikatif,  serta  berpikiran  terbuka. 1 Lebih  lanjut  Center  for Curriculum Redesign (CCR) menawarkan sebuah kerangka kerja lengkap untuk menyongsong  pendidikan  abad  21  melalui  empat  dimensi  pendidikan,  yaitu pengetahuan,  kemampuan/keterampilan,  karakter,  dan  metakognitif 2 (lihat gambar 1).
Computational  Thingking sebagai  sebuah  cara  memahami  dan menyelesaikan  masalah  kompleks  menggunakan  teknik  dan  konsep  ilmu komputer  seperti  dekomposisi,  pengenalan  pola,  abstraksi  dan  algoritma dipandang  banyak  ahli  merupakan  salah  satu  kemampuan  yang  banyak menopang dimensi pendidikan abad 21 tersebut. Dalam computational thinking siswa diarahkan untuk memiliki keterampilan berpikir kritis, kreatif, komunikatif serta  keterampilan  untuk  berkolaborasi  dalam  menyelesaikan  masalah.  Tidak hanya itu, computational thinking juga mengasah pengetahuan logis, matematis, mekanis yang dikombinasikan dengan pengetahuan modern mengenai teknologi, digitalisasi, maupun komputerisasi dan bahkan membentuk karakter percaya diri, berpikiran terbuka, toleran serta peka terhadap lingkungan. 3
Seperti  yang  diketahui  saat  ini,  penggunaan  teknologi  telah  merambah hampir  di  setiap  lini  kehidupan.  Kemampuan  individu  dalam  menggunakan teknologi  juga  mengalami  kemajuan  pesat  disemua  usia. 4 Dengan  adanya computational  thingking tentu  saja  akan  lebih  menjadikan  seseorang  dapat dengan  mudah  meraih  kesuksesan  dalam  kehidupannya. The  World  Economic Forum menggambarkan  bahwa  pada  tahun  2020,  lebih  dari  7,1  juta  pekerjaan akan  hilang  karena  digantikan  oleh  robot  dan  automasi  pada  bidang  industri termasuk pada wilayah-wilayah geografis. Namun demikian, timbul pula jenis- jenis  pekerjaan  baru  pada  bidang  yang  berbeda,  yaitu  komputasi,  matematika, arsitektur  dan  mekanik/teknisi.  Pekerjaan  baru  tersebut,  menurut World Economic Forum jumlahnya mencapai 2,1  juta jenis pekerjaan yang tentu saja
1 OECD, The Future of Education and Skills Education 2030 (New York: OECD, 2018), 5.
2 Maya  Bialik  and  Charles  Fadel, Skills  for  the  21st  Century:  What  Should  Students  Learn? (Boston: Center for Curriculum Redesign, 2015).
3 Filiz Kalelioğlu, “Characteristics of Studies Conducted on Computational Thinking: A Content Analysis,”  in Computational  Thinking  in  the  STEM  Disciplines  Foundations  and  Research Highlights , ed. Myint Swe Khine (Switzerland: Springer International Publishing, 2018), 11–
29.
4 Miksan  Ansori,  “Terminologi  Dan  Aspek-Aspek  Collaborative  Problem  Solving  Skill’s,”
Jurnal Dirasah Volume 1, no. 2 (August 2018): 25–34.
akan  diperebutkan  oleh  populasi  dunia  yang  terus  bertambah. 5 Persiapan  yang matang  terhadap  generasi  muda  juga  harus  menyesuaikan  dengan trend perkembangan  zaman.  Jangan  sampai  kurikulum  pendidikan  tidak  melihat perubahan besar ini sehingga membuat individu kebingungan dan tidak memiliki persiapan  dalam  menjalani  kehidupan  dan  tantangan  perkembangan  zaman  di kemudian hari.
Cepatnya  perubahan  persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk  masuk  pada pekerjaan  saat  ini  dan  khususnya  jenis  pekerjaan  baru  yang  sangat  berkaitan dengan  komputerisasi menjadikan  dasar urgensi  pengembangan computational thingking dan  literasi  digital  bagi  pembelajar  sebagai  langkah  mempersiapkan diri mereka memasuki dunia yang sangat cepat kemajuannya dalam kompleksitas teknologi komputasi seperti kecerdasan buatan ( artificial intelligence ), robotic, dan Internet  of  things. 6 Akan  tetapi,  banyak  yang  mempercayai  bahwa  sistem pendidikan  yang  ada  di  Indonesia  belum  bersesuaian  dengan  kebutuhan  dunia kerja  saat  ini  apalagi  kebutuhan  dunia  kerja  pada  masa  yang  akan  datang. Anggapan itu bukanlah asumsi yang lemah jika melihat bagaimana rilis Badan Pusat  Statistik  (BPS)  pada  tahun  2019  yang  menyebutkan  bahwa  angka pengangguran meningkat justru pada lulusan Diploma I/II/III dan Universitas. 7
Dalam  rilisnya  BPS  juga  menyebutkan  bahwa  salah  satu  penyebab  naiknya tingkat  pengangguran  disebabkan  oleh  keterampilan  yang  dimiliki  seseorang tidak sesuai dengan kebutuhan dunia kerja. 8
Tamparan  keras  datang  dari  Elizabeth  Pisani  dalam  artikelnya  yang berjudul Indonesian Kid’s don’t know how stupid they are 9 dan Apparently, 42%
5 Ugur  Kale  et  al.,  “Computational  What?  Relating  Computational  Thinking  to  Teaching,”
TechTrends Volume 62 (2018): 574–84.
6 Kale et al.
7 Angka pengangguran lulusan Diploma naik 8,5% dari sebelumnya 6,4 juta orang menjadi 6,9 juta orang. Sedangkan angka pengangguran universitas naik 25% dari sebelumnya 5 juta orang menjadi 6,2 juta orang.
8 Badan  Pusat  Statistik,  “Keadaan  Ketenagakerjaan  Indonesia  Agustus  2019:  Berita  Resmi Statistik  No.91/11Th.XXII,  5  November  2019,”  2019,  dapat  diakses  di  laman https://www.bps.go.id/website/images/Keadaan-Ketenagakerjaan-Indonesia-Agustus-2019- ind.jpg.
9 Elizabeth  Pisani,  “Indonesian  Kids  Don’t  Know  How  Stupid  They  Are,”  Indonesia  ETC: Exploring  the  Improbable  Nation,  2013,  http://indonesiaetc.com/indonesian-kids-dont-know- how-stupid-they-are/.
of  young  indonesians  are  good  for  nothing 10 yang  menyebutkan  bahwa kemampuan  matematika  dan science orang  Indonesia  sangat  lemah.  Pisani memberikan  gambaran  tersebut  berdasarkan  data  dari  studi Programme  for International  Student  Assessment (PISA).  Jika  melihat  studi  PISA  pada  tahun 2018  dapat  diketahui  bahwa  dari  79  negara  yang  dijadikan  objek  kajian, kemampuan siswa Indonesia dalam kategori membaca berada pada peringkat 74. Tidak berbeda jauh, kemampuan siswa dalam kategori matematika berada pada peringkat  73,  sedangkan  dalam  kategori  kinerja  sains  Indonesia  berada  pada peringkat 71. 11
Berdasarkan  fakta-fakta  tersebut,  sudah  selayaknya  ada  terobosan  dalam memecahkan  persoalan  pendidikan  yang  selama  ini  ada  di  Indonesia.  Salah satunya  adalah  dengan  memperkenalkan  kepada  siswa  bagaimana  memiliki kemampuan  berpikir  komputasi  ( computational  thinking )  seperti  yang  sudah diterapkan pada negara-negara maju saat ini. Computational thinking sangat erat kaitannya  dengan  logika  komputasi,  matematika,  algoritma,  dan  rasionalitas yang menjadi kelemahan utama kemampuan siswa seperti yang telah dipaparkan sebelumnya. Dalam artikel ini akan dibahas hakikat dari Computational Thinking beserta  karakteristik  yang  ada  di  dalamnya.  Kajian  dan  penelitian  yang  lebih mendalam  maupun  praktis  tetap  dibutuhkan  untuk  melengkapi  tulisan  ini, terutama efektivitas penerapannya bagi siswa khususnya di Indonesia.

## Metode Penelitian
Metode  kajian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan digital library research dengan memanfaatkan mesin pencarian ProQuest 12 dan Science Direct 13 dan Library  Genensis 14 dengan  kata  kunci  ‘ computational  thinking’.
Banyak  hasil  pustaka  yang  diperoleh  dari  telaah  yang  dilakukan,  namun kesemuanya  tidak  dianalisis  karena  memiliki  tema  yang  terlalu  melebar. Beberapa buku dan artikel jurnal diperoleh untuk dijadikan bahan pembahasan mengenai  tema computational  thinking dengan  membatasi  pada  tahun  terbitan
10 Elizabeth Pisani, “Apparently, 42% of Young Indonesians Are Good for Nothing,” Indonesia ETC:  Exploring  the  Improbable  Nation,  2016,  http://indonesiaetc.com/apparently-42-of- young-indonesians-are-good-for-nothing/.
11 Andreas Schleicher, “PISA 2018 Insights and Interpretations,” 2019.
12 Perpusnas, “Proquest,” 2018, https://e-resources.perpusnas.go.id:2076/?accountid=25704.
13 “Science Direct,” Elsevier, 2018, https://www.sciencedirect.com/.
14 “Library Genensis,” n.d., http://gen.lib.rus.ec/search.php.
yang relatif tidak terlalu lama kecuali pada buku-buku induk tema computational thinking.

## Hasil Kajian dan Pembahasan

## Computational Thinking
Mendefinisikan computational thinking bukanlah hal yang mudah. Banyak ahli berbeda pendapat dalam mengartikannya. Perbedaan tersebut bahkan ada yang sangat  signifikan  terkait  unsur-unsur  yang  ada  dalam computational  thinking. Karl Beecher memandang konsep computational thinking mempunyai akar ide yang  banyak  memiliki  kesamaan  dengan  konsep procedural  thinking yang pernah  dicetuskan  oleh  Seymour  Papert. Prosedural  thinking sendiri dimaksudkan  untuk  memberikan  siswa  sebuah  metode  dalam  pemecahan masalah menggunakan komputer. Ide dari procedural thinking adalah bagaimana menciptakan  solusi  algoritmik  dalam  penyelesaian  masalah  dimana  sistem komputer  dapat  memecahkannya  dengan  mudah.  Papert  menyebut  model pemecahan  masalah  dalam  sistem  komputer  ini  sebagai  bahasa  pemrograman (programming language) . 15
Namun  demikian,  kajian  dan  penelitian  masif  mengenai computational thinking terjadi  semenjak  dipublikasikannya  artikel  Wing  pada  tahun  2006. Sebagai sebuah kemampuan, Wing mengartikan computational thinking sebagai sebuah  pendekatan  dalam  penyelesaian  masalah,  merancang  sistem,  dan memahami  perilaku  manusia  dengan  menggambarkan    konsep  dasar  dalam komputasi. 16 Dalam definisi tersebut diperoleh gambaran bahwa computational thinking merupakan sebuah cara berpikir analitik, pendekatan berpikir matematis secara  umum  yang  mungkin  digunakan  dalam  memecahkan  sebuah  masalah, pendekatan pemikiran teknik secara umum yang memungkinkan merancang dan mengevaluasi  sistem  yang  kompleks  dan  besar  yang  ada  di  dunia  nyata,  serta pendekatan  berpikir  saintifik  secara  umum  dalam  memahami  kemampuan komputasi, kecerdasan, pikiran dan perilaku manusia. 17
15 Karl  Beecher, Computational  Thinking:  A  Beginner’s  Guide  to  Problem-Solving  and Programming (London: BCS Learning & Development, 2017).
16 Jeannette Wing, Computational Thinking (Commun: ACM 49, 2006).
17 Jeannette  Wing,  “Computational  Thinking  and  Thinking  about  Computing,” Philosophical Transactions. Series A,  Mathematical, Physical, and Engineering  Sciences 36,  no. 6  (2008): 3717–3725.
Selama  lebih  dari  satu  dekade  pembahasan  dan  kajian computational thinking terus  berkembang  hingga  saat  ini . Beberapa  definisi  tersebut  dapat dilihat pada tabel 1 sebagaimana dirangkum oleh Beecher (Wing juga termasuk yang  merevisi  definisi  dari computational  thinking yang  sebelumnya dikemukakan pada tahun 2006). 18

## Tabel 1 a List of Definitions of Computational Thinking
Definition Source
Computational thinking is the thought processes involved in formulating a problem and expressing its solution(s) in such
a way that a computer—human or machine—can effectively carry out. 19
(Wing, 2014)
The mental activity for abstracting problems and formulating solutions that can be automated. 20 (Yadav et al., 2014)
‘The process of recognising aspects of computation in the world that surrounds us, and applying tools and techniques from Computer Science to understand and reason about both natural and artificial systems and processes.’ 21
(Furber, 2012)
‘Computational thinking is the thought processes involved in formulating problems so that their solutions are represented as computational steps and algorithms that can be effectively carried out by an information-processing agent 22
(Denning, 2017)
.
18 Beecher, Computational Thinking: A Beginner’s Guide to Problem-Solving and Programming . 19 Jeannette Wing, “Computational Thinking Benefits Society,” 40th Anniversary Blog of Social Issues in Computing , 2014.
20 A Yadav et al., “Computational Thinking in Elementary and Secondary Teacher Education,”
ACM Transactions on Computing Education (TOCE) Volume 14, no. 1 (2014): 1–16.
21 Steve Furber, Shut Down or Restart? The Way Forward for Computing in UK Schools (London: The Royal Society, 2012).
22 Peter J. Denning, “Remaining Trouble Spots with Computational Thinking,” Communicatins of The ACM Volume 60, no. 6 (2017): 33–39.
Dari  sekian  definisi,  Selby  termasuk  yang  memberikan  kejelasan perbedaan  mendasar  dari  definisi-definisi  tersebut.  Menurutnya,  terdapat  dua kategori yang dapat diambil dari definisi tersebut, yaitu konsep dasar dan konsep periferal dari computational thinkin. 23 Konsep dasar computational thinking yang dimaksud adalah:
a. logical thinking;
b. algorithmic thinking;
c. decomposition;
d. generalisation and pattern recognition;
e. modelling;
f. abstraction;
g. evaluation.
Sedangkan konsep tambahan dalam computational thinking yang dimaksud adalah:
a. data representation;
b. critical thinking;
c. computer science;
d. automation;
e. simulation/visualisation . 24
Hodges juga memberikan karakteristik dasar  yang sebenarnya tidak jauh berbeda.  Hodges  menyebutkan  bahwa  dalam computational  thinking terdapat karakteristik yang dapat digunakan sebagai pijakan pemahaman, yaitu:
a. Memformulasikan permasalahan dengan menggunakan program komputer atau aplikasinya untuk menyelesaikan permasalahan;
b. Menganalisa dan mengorganisasikan data secara logis;
c. Memutuskan apakah sebuah hal yang mendetail dalam sebuah masalah perlu untuk ditampilkan (dipertimbangkan) atau justru harus diabaikan atau lebih dikenal dengan istilah abstraksi;
d. Menyajikan data dengan sebuah pola/model dan simulasi;
23 Selby, C. C. (2013) Computational thinking: the developing definition . Eprints. Available from: https://eprints.soton.ac.uk/356481/ [19 June 2017].
24 Beecher: 6-7
e. Solusi  otomasi  melalui  serangkaian  langkah  atau  dikenal  dengan  istilah berpikir algoritma;
f. Mengidentifikasi,  menganalisis  dan  mengimplementasikan  kemungkinan solusi  dari  sebuah  masalah  dengan  menggunakan  kombinasi  yang  paling efisien dan efektif berdasarkan langkah-langkah yang tepat dan sumber daya yang dimiliki.
g. Menggeneralisasi dan mengirimkan proses solusi pemecahan masalah yang telah ditemukan ke dalam berbagai masalah serupa di tempat lain. 25 (Rich Hodges: 5, 26 )
Karakteristik computational  thinking tersebut  sangat  didukung  oleh  sikap- sikap sebagai berikut:
a. Percaya diri dalam menghadapi permasalahan kompleks
b. Kegigihan bekerja dalam menghadapi permasalahan sulit dan rumit
c. Toleransi terhadap perbedaan
d. Kemampuan untuk menyelesaikan masalah secara terbuka
e. Kemampuan  untuk  berkomunikasi  dengan  orang  lain  dalam  mencapai tujuan atau mendapatkan solusi permasalahan. 27
Baik  Rich,  Hodges  dan  Selby  memiliki  konsep  dasar  yang  hampir  sama dalam menjabarkan computational thinking. Hal itu tampaknya dipengaruhi oleh penjabaran  dari  Wing  sebagai  pencetus  awal  yang  menjelaskan  bahwa karakteristik computational thinking yaitu:
a. Conceptualising: berpikir  seperti  layaknya  ilmuan  komputer membutuhkan kemampuan berpikir pada banyak level abstraksi dan cara- cara berpikir lebih dari sekedar kemampuan untuk memprogram sebuah komputer.
b. Fundamental skill for everyone: computational thinking adalah hal yang harus diketahui setiap orang dalam rangka menghadapi era digital
25 Wing, “Computational Thinking and Thinking about Computing”; Adriana D’Alba and Kim C.  Huett,  “Learning  Computational  Skills  in  UCode@  UWG:  Challenges  and Recommendations,” in Emerging Research, Practice, and Policy on Computational Thinking , ed. P.J. Rich and C.B. Hodges (Springer International Publishing AG, 2017), 3–21.
26 ISTE & CSTA. (2011). Operational definition of computational thinking for K–12 Education. Retrieved  from  http://www.iste.org/docs/ct-documents/computational-thinking-operational- definition-flyer.pdf.
27 ISTE & CSTA. (2011). Operational definition of computational thinking for K–12 Education. Retrieved  from  http://www.iste.org/docs/ct-documents/computational-thinking-operational- definition-flyer.pdf.
c. A  way  that  humans  think :  yaitu  cara  seseorang  dalam  menyelesaikan masalah  (khususnya  masalah  yang  besar  dan  kompleks),  namun  tidak berarti berpikir seperti komputer (hitam-putih).
d. Melengkapi  dan  mengkombinasikan  berpikir  logis,  matematis  dan mekanis.
e. Ideas :  memberikan  konsep  komputasi  dalam  memecahkan  masalah, mengelola  kehidupan  sehari-hari  dan  menguatkan  komunikasi  dan interaksi dengan orang lain.
Di  kemudian  hari,  integrasi  antara  teknologi  dan  pembelajaran  yang dipandang sangat berhasil, khususnya dalam hal efektivitas dan efisiensi tak lepas dari  adanya  pemahaman  yang  jelas  tidak  hanya  mengenai  teknologi,  namun bagaimana cara mengajar yang tepat ( pedagogy ) serta materi apa yang diajarkan (konten pembelajaran). 28 Oleh karenanya, mengajarkan computational thinking mensyaratkan  pemahaman  mengenai  penggunaan  alat-alat  yang  digunakan dalam computational  thinking ,  strategi  dan  materi  pembelajaran  yang  sesuai dalam  penggunaan computational  thinking ,  serta  pemahaman  mengenai computational thinking itu sendiri.
Computational  thinking sebagai  sebuah  kemampuan  mental  untuk menerapkan  pemikiran  dan  konsep  mendasar  yang  berasal  dari  keilmuan komputer digital modern dalam kehidupan sehari-hari, memuat kemampuan yang menyerupai  bagaimana  cara  komputer  bekerja.  Sehingga  seseorang  dapat mengembangkan pikirannya, membantu menyelesaikan permasalahan, meningkatkan  efisiensi,  menghindari  kesalahan-kesalahan,  berinteraksi  lebih baik  dengan  orang  lain  atau  dengan  banyaknya  data  yang  tersedia. 29 Untuk memperoleh  kemampuan computational  thinking tidak  perlu  menjadi  seorang ahli  ilmu  komputer  atau  teknisi  komputer.  Seseorang  hanya  perlu  mengetahui konsep  dasar  kerja  komputer  untuk  menyelesaikan  sebuah  permasalahan  yang dihadapinya  berdasarkan  data  yang  ada  serta  lebih  objektif  dalam  memandang persoalan.
Keuntungan  praktis  yang  diperoleh  dalam  penerapan computational thinking bagi siswa diantaranya adalah membantu seseorang untuk meningkatkan
28 Kale et al., “Computational What? Relating Computational Thinking to Teaching.”
29 Paul  S.  Wang, From  Computing  to  Computational  Thinking (New  York:  Taylor  &  Francis Group, LLC, 2015).
kemampuan  pemecahan  masalah,  meningkatkan  pemikiran  logis  dan kemampuan  analitis  yang  kesemuanya  merupakan  kunci  sukses  dalam menghadapi  abad  21. 30 Sebab  dalam  perkembangan  teknologi  dan  komunikasi yang sangat cepat, telah mengubah kondisi ekonomi dan eskalasi kompetisi yang ada.  Mau  tidak  mau,  pendidik  harus  mempersiapkan  individu  yang  siap menghadapi tantangan zaman  serta memiliki kemampuan yang  siap digunakan pada persaingan nyata globalisasi dan industrialisasi.

## Bagaimana Penggunaan Computational Thinking
Computational  thinking dapat  dilakukan  oleh  setiap  orang  dalam  rangka pemecahan  masalah.  Seperti  yang  telah  disampaikan  sebelumnya,  penggunaan pemikiran  komputasi  tidak  hanya  dapat  dilakukan  dalam  ilmu  komputer  saja, namun bisa juga dilakukan dalam berbagai ranah keilmuan.
Misalnya saja adalah pemikiran algoritma yang berbeda pada setiap bidang. Pada  bidang  ilmu  komputer,  memiliki  arti  studi  mengenai  algoritma  dan aplikasinya  dalam  masalah-masalah  yang  berbeda.  Dalam  ilmu  matematika algoritma  berarti  serangkaian  pemfaktoran  atau  langkah-langkah  perhitungan. Dengan kata lain algoritma ialah suatu metode yang efektif diekspresikan sebagai rangkaian yang terbatas dari beberapa instruksi yang telah dijelaskan dengan baik guna menghitung sebuah fungsi. Sedangkan bagi seorang ilmuan, algoritma bisa bermakna langkah-langkah yang dilakukan dalam melaksanakan eksperimentasi. Tidak  terlalu  jauh  berbeda,  dalam  bidang  pendidikan  bisa  dimaknai  langkah prosedural pencapaian tujuan pembelajaran. 31
Begitu  juga  dengan  abstraksi  yang  merupakan  salah  satu  karakteristik, pemikiran  komputasi.  Dalam  ilmu  matematika,  makna  abstaksi  mendekati perumusan model perhitungan atau penentuan rumus aljabar, sedangkan dalam dunia  penelitian  dimaknai  sebagai  ringkasan  seluruh  pembahasan  mulai  dari tujuan  penelitian,  metode  yang  digunakan  serta  hasil  yang  diperoleh  dalam penelitian tersebut. 32 Model kerangka sistematis yang menggambarkan dengan jelas konsep dasar pemikiran komputasi pada berbagai disiplin ilmu dapat dilihat pada tabel 2.
30 D. D Riley and K. A Hunt, Computational Thinking for the Modern Problem Solver (London: CRC Press, 2014).
31 Beecher, Computational Thinking: A Beginner’s Guide to Problem-Solving and Programming . 32 Beecher.
Computational  thinking yang  merupakan  sebuah  pendekatan  yang digunakan  dalam  pemecahan  masalah  dapat  diimplementasikan  juga  dengan bantuan  sebuah  komputer.  Dengan  berpikir  komputasi,  siswa  tidak  hanya diharapkan  sebagai  pengguna  perangkat,  namun  juga  perancang  perangkat  itu sendiri. Siswa menggunakan serangkaian konsep seperti  abstraksi,  rekursi serta  iterasi,  dan  lain  sebagainya  untuk  memproses  dan  menganalisis  data  dan menciptkan  desain  nyata  maupun  virtual.  Dalam  hal  ini  Barr  dan  Stephenson, dalam penelitian yang telah dilakukannya, menyebut bahwa siswa yang diberikan sebuah  treatment  pembelajaran  yang  diarahkan  untuk  peningkatan  pemikiran komputasi bagi para siswa, terlihat memanfaatkan dengan maksimal penggunaan komputer dalam memecahkan masalah, nyaman dalam beruji coba, serta mampu menciptakan  suasana  yang  menggambarkan  kebersamaan  dalam  bekerja bersama-sama. 33
Dalam  penelitiannya,  Barr  dan  Stephenson  juga  mengungkapkan  bahwa, praktik  pembelajaran  computational  thinking  menumbuhkan  kemampuan sebagai berikut:
a. Merancang solusi permasalahan (menggunakan abstraksi, otomasi, menciptakan algoritma, pengumpulan data dan analisis data)
b. Implementasi perancangan (pemrograman yang tepat)
c. Penilaian
d. Analisis model, simulasi dan sistem
e. Merefleksi praktik dan komukasi
f. Penggunaan kosakata
g. Pengenalan abstraksi dan kemajuan antar level dari abstraksi
h. Inovasi, eksplorasi dan kreativitas lintas disiplin
i. Pemecahan masalah secara berkelompok
j. Penerapan beraneka ragam strategi belajar 34
Selain kemampuan, penerapan pembelajaran computational thinking juga memberikan  pengalaman  belajar  yang  menumbuhkan  sikap-sikap  sebagai berikut:  (1)  Kepercayaan  diri  dalam  menghadapi  situasi,  (2)  Ketekunan  dalam bekerja dalam masalah yang sulit; (3) Kemampuan menghadapi ambiguitas; (4)
33 Valerie Barr and Chris Stephenson, “Bringing Computational Thinking to K-12: What Is Involved and What Is the Role of the Computer Science Education Community?,” ACM Transactions on Computational Logic x, no. x (2011): 110–22.
34 Barr and Stephenson.
Kemampuan  untuk  menangani  masalah  terbuka;  (5)  Mengesampingkan perbedaan  untuk  bekerja  dengan  orang  lain  dalam  rangka  mencapai  tujuan bersama  atau  memecahkan  masalah  solusi;  dan  (6)  Mengetahui  kekuatan  dan kelemahan seseorang saat bekerja dengan orang lain 35
Tabel 2: konsep dasar pemikiran komputasi di berbagai disiplin ilmu
35 Barr and Stephenson.
CT Concept,
Capability Math Science Social Studies data collection source for a problemarea doing probability exercises, for example, flipping coins or throwing dice collect data from an experiment study battle statistics, or population data data analysis count # occurrences of flips, dice throws and analyzing results analyze data from an experiment identify trends in the data from the statistics Data representation and analysis use a histogram, pie chart, bar chart, etc. To represent data; use sets, lists, graphs, etc. to contain data summarize data from an experiment summarize and represent the trends abstraction use variables in Algebra; identifying essential facts in a word problemx build a model of a physical entity summarize facts; deuced conclusions from facts analysis and model validation curve fitting validate that the model is correct triangulation automation use tools such as: Geometer Sketch Pad; Star Logo; Python code snippets, SPSS, use  Prove  ware, nVIVO Use Excell algorithms & procedures do long division, factoring; do carries in addition/subtraction do an experimental procedure - problem decomposition apply order of operations in an expression do a species classification - control structures study functions in algebra compared to functions in programming; use iteration to solve word problems - write a story with branches parallelization solve linear systems; do matrix multiplication run experiments simultaneously with different parameters - simulation graph a function in a Cartesian plane and modify values of the variables simulate movement of the solar system play Age of Empires; Oregon Trail

## Penutup
Pada abad 21 ini, sudah selayaknya pendidikan juga menyesuaikan diri dengan perkembangan  zaman.  Pemberian  pengalaman  belajar  juga  hendaknya mempertimbangkan  kemampuan-kemampuan  yang  bersesuaian  dengan kebutuhan  di  masa  yang  akan  datang.  Dengan  mengabaikan  pemberian kemampuan  yang  sesuai,  siswa  akan  menjadi  kebingunagan  karena  ketidak- siapan  mereka  menghadapi  dunia  yang  jauh  berbeda  dari  beberapa  dekade sebelumnya.  Cara  mempersiapkan  hal  itu  adalah  dengan  memberikan  bekal kemampuan  pemikiran  komputasi  yang  diyakini  banyak  menumbuhkan keterampilan  dan  sikap  yang  sangat  mendukung  kesiapan  siswa  dalam menghadapi era digital dengan permasalahan yang juga semakin kompleks.

## Daftar Pustaka
Ansori, Miksan. “Terminologi Dan Aspek-Aspek Collaborative Problem Solving
Skill’s.” Jurnal Dirasah Volume 1, no. 2 (August 2018): 25–34.
Badan  Pusat  Statistik.  “Keadaan  Ketenagakerjaan  Indonesia  Agustus  2019:
Berita  Resmi  Statistik  No.91/11Th.XXII,  5  November  2019,”  2019. https://www.bps.go.id/website/images/Keadaan-Ketenagakerjaan-
Indonesia-Agustus-2019-ind.jpg.
Barr, Valerie, and Chris Stephenson. “Bringing Computational Thinking to K- 12:  What  Is  Involved  and  What  Is  the  Role  of  the  Computer  Science Education Community?” ACM Transactions on Computational Logic x, no. x (2011): 110–22.
Beecher, Karl. Computational Thinking: A Beginner’s Guide to Problem-Solving and Programming . London: BCS Learning & Development, 2017.
Bialik,  Maya,  and  Charles  Fadel. Skills  for  the  21st  Century:  What  Should
Students Learn? Boston: Center for Curriculum Redesign, 2015.
D’Alba, Adriana, and Kim C. Huett. “Learning Computational Skills in UCode@ UWG:  Challenges  and  Recommendations.”  In Emerging  Research,
Practice, and Policy on Computational Thinking , edited by P.J. Rich and
C.B. Hodges, 3–21. Springer International Publishing AG, 2017.
Denning,  Peter  J.  “Remaining  Trouble  Spots  with  Computational  Thinking.”
Communicatins of The ACM Volume 60, no. 6 (2017): 33–39.
Furber, Steve. Shut Down or Restart? The Way Forward for Computing in UK Schools . London: The Royal Society, 2012.
Kale, Ugur, Mete Akcaoglu, Theresa Cullen, Debbie Goh, Leah Devine, Nathan Calvert,  and  Kara  Grise.  “Computational  What?  Relating  Computational Thinking to Teaching.” TechTrends Volume 62 (2018): 574–84.
Kalelioğlu,  Filiz.  “Characteristics  of  Studies  Conducted  on  Computational Thinking:  A Content  Analysis.”  In Computational  Thinking  in  the  STEM Disciplines  Foundations  and  Research  Highlights ,  edited  by  Myint  Swe Khine, 11–29. Switzerland: Springer International Publishing, 2018.
“Library Genensis,” n.d. http://gen.lib.rus.ec/search.php.
OECD. The Future of Education and Skills Education 2030 . New York: OECD,
2018.
Perpusnas. “Proquest,” 2018. https://e- resources.perpusnas.go.id:2076/?accountid=25704.
Pisani,  Elizabeth.  “Apparently,  42%  of  Young  Indonesians  Are  Good  for
Nothing.”  Indonesia  ETC:  Exploring  the  Improbable  Nation,  2016. http://indonesiaetc.com/apparently-42-of-young-indonesians-are-good-for- nothing/.
———. “Indonesian Kids Don’t Know How Stupid They Are.” Indonesia ETC:
Exploring the Improbable Nation, 2013. http://indonesiaetc.com/indonesian-kids-dont-know-how-stupid-they-are/.
Riley, D. D, and K. A Hunt. Computational Thinking for the Modern Problem Solver . London: CRC Press, 2014.
Schleicher, Andreas. “PISA 2018 Insights and Interpretations,” 2019.
“Science Direct.” Elsevier, 2018. https://www.sciencedirect.com/.
Wang, Paul S. From Computing to Computational Thinking . New York: Taylor
& Francis Group, LLC, 2015.
Wing, Jeannette. Computational Thinking . Commun: ACM 49, 2006.
———.  “Computational  Thinking  and  Thinking  about  Computing.” Philosophical  Transactions.  Series  A,  Mathematical,  Physical,  and Engineering Sciences 36, no. 6 (2008): 3717–3725.
———. “Computational Thinking Benefits Society.” 40th Anniversary Blog of Social Issues in Computing , 2014.
Yadav, A, C Mayfield, N. Zhou, S Hambrusch, and J. T. Korb. “Computational Thinking  in  Elementary  and  Secondary  Teacher  Education.” ACM Transactions on Computing Education (TOCE) Volume 14, no. 1 (2014):
1–16.
Copyright © 2020 Journal Dirasah : Vol. 3, No. 1, Februari 2020, p-ISSN: 2615-0212, e-ISSN; 2621-2838 Copyright rests with the authors
Copyright of Jurnal Dirasah is the property of Jurnal Dirasah and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use.
https://ejournal.iaifa.ac.id/index.php/dirasah