Hal 1599−1606 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Estimasi Kemampuan Computational Thingking Pemain Game Dota Dua Menggunakan Teknik Machine Learning
Arif Rinaldi Dikananda 1,* , Odi Nurdiawan 2 , Ahmad Faqih 3 , Agus Surip 4 , Dias Bayu Saputra 4
1 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia.
2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia.
3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia.
4 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia. Email: 1,* rinaldi21crb@gmail.com, 2 odinurdiawan2020@gmail.com, 3 faqihahmad@gmail.com, 4 agussurip00@gmail.com,
5 diasayu@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rinaldi21crb@gmail.com Submitted 24-10-2022; Accepted 31-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Computational  thingking  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. Dengan adanya game online pada masa seperti sekarang ini memiliki kecenderungan banyak siswa-siswa bermain game online dikarenakan memiliki tantantangan tersendiri bahkan banyak juga  dari  mereka  yang  mengeluarkan  banyak  dana  bahkan  melupakan  waktu  untuk  bermain  game  online.  timbul  sebuah  urgensi terhadap tingkat computational thingking terhadap pemain dota dua sehingga diperlukan estimasi dengan menggunakan teknik machine learning untuk mengetahui tingkat computational thingking pemain game dota dua. Hasil penelitian ini memberikan informasi bahwa dalam  Estimasi  Kemampuan  Computational  Thingking  Pemain  Game  Dota  Dua  Menggunakan  Teknik  Machine  Learning menggunakan atribut 6 dan tools rapidminer versi 10 dengan operator operator yang akan digunakan yaitu di antarannya retrive dataset, set role, correlation matrix, selected by weighted, split data, liner regresion, apply model dan performance. Menghasilkan ti nggkat akurasi error pada penelitian ini Yaitu, root mean squered error 0.383 +/- 0.000 Squared eror 0.146 +/- 0.016  Squared Correlation 1.000, maka nilai tersebut adalah nilai terbaik dari beberapa hasil uji coba. Sehingga dapat di estimasikan sebagai berikut bahwa hasil Kemampuan Computational Thingking baik sebanyak 36 sedangkan Kemampuan Computational Thingking cukup sebanyak 47.
Kata Kunci : Computational Thingking; Game Online; Dota Dua

## Abstract
Computational thinking is a way of analytic thinking, a general mathematical thinking approach that may be used in solving a problem, a general engineering thinking approach that allows designing and evaluating large and complex systems that exist in the real world, as well as a general scientific thinking approach in understanding computing ability, intelligence, human mind and behavior. With the existence of online games at a time like today, there is a tendency for many students to play online games because it has its own challenges, many of them even spend a lot of money and even forget the time to play online games. there is an urgency to the level of computational thinking of dota two players, so it is necessary to estimate using machine learning techniques to determine the level of computational thinking of dota two game players. The results of this study provide information that in Estimating the Computational Thinking Ability of Dota Dua Game Players Using Machine Learning Techniques using attribute  6 and rapidminer tools version 10 with operators to be used, including retrieval dataset, role set, correlation matrix, selected by weighted, split data, linear regression, apply model and performance. Produces an error accuracy rate in this study, namely, root mean squered error 0.383 +/- 0.000 Squared error 0.146 +/- 0.016 Squared Correlation 1.000, then this value is the best value from several test results. So it can be estimated as follows that the results of the Computational Thinking Ability are good as much as 36 while the Computational Thinking Ability is sufficient as much as 47.
Keywords: Computational Thinking; Online Game; Dota Dua

## 1. PENDAHULUAN
Pada era digital manusia hidup erat berdampingan dengan informasi dan teknologi. Penggunaan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di mana-mana. Video game merupakan teknologi yang banyak digunakan dalam kegiatan rekreasi dan menguntungkan.  Video  game  memiliki  16  genre game  diantaranya  adventure,  role-playing,  shooter,  platform,  puzzle, strategy, hack and slash/beat 'em up, real time strategy, turn-based strategy, point-and-click, indie, racing, sport, fighting, arcade dan simulator[1]. Dari berbagai genre game tersebut game dengan fitur mutiplayer online banyak diminati oleh masyrakat. Multiplayer online battle arena (MOBA) adalah salah  satu bagian dari game strategi real-time di mana dua tim, masing-masing terdiri dari lima pemain, bersaing satu sama lain dengan masing-masing pemain mengendalikan satu karakter Ada beberapa pemain identik yang memainkan semua game tersebut, jadi sangat sulit untuk menentukan game mana yang paling populer. Dari  berbagai  macam game dengan genre MOBA terdapat  game yang populer yaitu game Dota2 keluaran dari valve telah diunduh lebih dari 98 juta kali. Dengan adanya game online pada masa seperti sekarang ini  memiliki  kecenderungan  banyak  siswa-siswa  bermain  game  online  dikarenakan  memiliki  tantantangan  tersendiri bahkan banyak juga dari mereka yang mengeluarkan banyak dana bahkan melupakan waktu untuk bermain game online, oleh  karena  itu  pula  banyak  pelajar  yang  lupa  atas  tugas  dan  kewajibannya  sehingga  banyak  dari  mereka  yang  tidak mendapat nilai memuaskan[2].
Hal 1599−1606 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Menurut Rembulan Permata Octalia dkk menjelaskan pembelajaran Comthink dari ahli media diperoleh rata-rata 37,4 dengan kriteria sangat valid, dari ahli materi diperoleh rata-rata 34 dengan kriteria valid, dan dari praktisi diperoleh skor rata-rata sebesar 31 dengan kriteria valid. Persentase respon siswa terhadap media pembelajaran Comthink sebesar 83,5% sehingga respon siswa terhadap media pembelajaran Comthink adalah positif dan memenuhi kriteria kepraktisan. Maka media pembelajaran Comthink layak digunakan sebagai media pembelajaran untuk meningkatkan computational thinking siswa dalam pembelajaran mandiri[3]
Menurut  jihan  menjelaskan  pengembangan  game  “Script  Labyrinth”  adalah  untuk  meningkatkan  kemampuan computational  thinking  siswa  pada  pelajaran  Pemrograman  Web  dan  Perangkat  Bergerak  yang  dibuktikan  dengan kompetensi  siswa  game  “Script  Labyrinth”  mendapat  perolehan  persentase  sebesar  84,4%  yang  dikategorikan  sangat layak  digunakan  dalam  pemanfaatan  proses  pembelajaran.  Berdasarkan  hasil  penelitian  kepada  siswa  bahwa  analisis computational thinking mendapat respon positif yang mana dapat dibuktikan dengan adanya peningkatan rata-rata nilai kompetensi pretest dan posttest setelah memanfaatkan proses pembelajaran dengan game “Script Labyrinth”[4]
Menurut  Shafanda  Setya  Wardani  mengimplementasikan  pendekatan  computational  thinking  terhadap kemampuan problem solving melalui game jungle adventure Hal ini menyatakan bahwa pedoman wawancara, kuisioner dan media pembelajaran dapat dikatakan valid. Hasil kuisioner siswa menyatakan bahwa 90% siswa menyatakan bahwa game  ini  sesuai  dengan  indikator  dan  layak  digunakan.  Hasil  lembar  jawaban  game  menyatakan  bahwa  75  %  dari siswa  sudah  dapat  dikatakan  baik  dan  mampu  menguasai  seluruh  indikator  computational  thinking.  Game  Jungle Adventure dapat membantu proses problem solving dengan pendekatan computational thinking pada siswa SMA.[5]
Menurut  Ade Nurhopipah pembelajaran melalui proyek untuk mengembangkan code literacy anak Scratch dari MIT  Media  Lab.  Setelah  kegiatan  ini,  terdapat  kemajuan  peserta  dalam  aspek  pengetahuan  dan  minat  mereka  dalam pemrograman. Peningkatan aspek pengetahuan peserta mencapai 22,83% dan peningkatan aspek minat peserta sebesar 8%.  Setelah  mengikuti  kegiatan  ini,  penguasaan  Scratch  peserta  adalah  71%.  Dengan  pencapaian  tersebut,  fasilitator menilai kegiatan ini cukup dapat mengenalkan penggunaan Scratch kepada peserta. Penilaian terhadap antusiasme peserta sebesar  88%  menandakan  bahwa  peserta  menyukai  dan  menikmati  proses  pembelajaran  serta  menunjukkan  bahwa kegiatan telah berjalan dengan baik dan memuaskan[6]
Menurut  I  Gede  Awangga  Surya  Putra  Winata  menjelaskan  pembelajaran  Computational  Thinking  untuk menciptakan sebuah aplikasi permainan (game) sederhana berbasis Computational Thingking dengan memanfaatkan web Scratch Hasil dari perancangan ini adalah berupa : peserta didik kelas VIII di SMPN 8 Denpasar mampu membuat aplikasi permainan (game) sederhana bertema tendangan pinalti pada olahraga sepak bola[7]
Perbedaan  dalam  penelitian  ini  yang  sebelumya  terletak  pada  objek  penelitian  yang  membahas  tentang pengembangan  game  Script  Labyrinth  untuk  meningkatkan  kemampuan  computational,  sedangankan  game  dota  dua belum dilakukan analisa dengan baik, maka  timbul sebuah urgensi  terhadap tingkat  computational  thingking  terhadap pemain dota dua sehingga diperlukan estimasi dengan menggunakan teknik machine learning untuk mengetahui tingkat computational thingking pemain game dota dua.
Teknik  machine  learning  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  menggunakan  algoritma  regresi  linier.  Algoritma regresi  liner  yaitu  termasuk  jenis  aturan  classification  and  regression  dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk menentukan  hubungan  antara  variable  yang  ingin  diramalkan  dengan  variable  lainnya (Yanto,  2018).  Analisis  regresi merupakan  suatu  jenis  statistik  yang  mengamati  hubungan  antara  variabel  terikat  Y  dan  serangkaian  variabel  bebas X1,…,Xp. Tujuan dari metode ini adalah untuk memprediksi nilai Y untuk nilai X yang diberikan. Model regresi linier sederhana  adalah  model  regresi  yang  paling  sederhana  yang  hanya  memiliki  satu  variabel  bebas  X.  Analisis  regresi memiliki beberapa kegunaan, salah satunya untuk melakukan prediksi terhadap variabel terikat Y

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Computational  thingking  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 [8]
Computational thinking terdiri dari 4 key techniques yaitu (1) Decomposition : memecahkan permasalahan yang rumit menjadi bagian-bagian yang lebih sederhana dan mudah dikerjakan, (2) Pattern Recognition : mencari kemiripan antar berbagai  permasalahan, (3)  Abstraction :  berfokus pada informasi  yang penting saja dan mengabaikan informasi yang  dianggap  tidak  relevan,  (4)  Algorithms  :  merancang  langkah-langkah  untuk  menyelesaikan  permasalahan. Berdasarkan penjelasan tersebut dapat disimpulkan bahwa CT bertujuan untuk menyelesaikan masalah dalam berbagai bidang (Kuswanto et al., 2020).Berpikir Komputasi didefinisikan seperangkat proses pemikiran pemecahan masalah yang berasal  dari  ilmu  komputer  tetapi  dapat  diterapkan  dalam  domain  apa  pun,  dalam  disiplin  ilmu  lain  melalui  proses pemecahan masalah[9]
Machine Learning merupakan bagian dari kecerdasan buatan yang berarti machine learning itu adalah studi ilmiah tentang  algoritma  dan  model  statistik  yang  digunakan  sistem  komputer  untuk  melakukan  tugas  tertentu  tanpa menggunakan  instruksi  eksplisit,  dengan  mengandalkan  pola  dan  inferensi  sebagai  gantinya.  Algoritma  pembelajaran mesin digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti penyaringan email dan visi komputer, di mana sulit atau tidak mungkin untuk mengembangkan algoritma konvensional untuk melakukan tugas secara efektif [10]
Hal 1599−1606 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Machine  learning  terbagi  menjadi  tiga  kategori:  Supervised  Learning,  Unsupervised  Learning,  Reinforcement Learning.  Machine  learning  dapat  didefinisikan  sebagai  aplikasi  komputer  dan  algoritma  matematika  yang  diadopsi dengan cara pembelajaran yang berasal dari data dan menghasilkan prediksi di masa yang akan datang.
Regresi Linear Algoritma regresi linear adalah jenis aturan classification and regression pada data mining selain Linear Regression yang termasuk pada golongan ini adalah Support Vector Machine, Logistic Regression dan lain-lain. Analisis regresi linear adalah teknik data mining untuk menentukan bahwa terdapat hubungan antara variable yang ingin diramalkan dengan variabel lain. Model Persamaan Regresi Linear adalah seperti berikut ini : Y = a + bX Dimana : Y = Variabel Response (Dependent) X = Variabel Predictor (Independent) a = Konstanta b = Koefisien regresi, besaran Response yang ditimbulkan oleh Predictor.

## 2.1 Indikator Penelitian
Dalam  menerapkan  Computational  thingking  terhadap  pemain  dota  dua  maka  indikator  pada  penelitian  ini  sebagai berikut:
Table 1. Indikator Penelitian. Indikator Sub Indikator Kode Decomposition (Menguraikan masalah) Menganalisis konsep permasalahan A1 Mengubah informasi menjadi lebih sederhana A2 Pattern Recognition (Mencari persamaan atau pola) Menganalisis pola masalah yang ada A3 Abstraction (Abstrak) Fokus informasi penting A4 Menyusun rencana penyelesaian masalah A5 Algorithms (Berpikir algoritma) Menyelesaikan masalah sesuai dengan langkah yang telah dibuat/disusun pada tahap abstraction A6

## 2.3 Tahapan Penelitian
Tahapan pada penelitian untuk dapat memudahkan dalam melakukan penyeseaian penelitian ini, diagram penelitian ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Hal 1599−1606 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berdasarkan gambar 2. Tentang alur penelitian ini menggambarkan desain penelitian dengan tahap pertama data set yang bersumber dari hasil penyebaran kuisoner terhadap anak remaja yang main game dota dua, kedua preprocesing dilakukan untuk  membersihkan  noise,  ketiga  corelasi  matrik  yang  bertujuan  untuk  memilih  atribut  yang  baik,  keempat  weight memberikan bobot pada setiap atribut, kelima Split data untuk menetukan nilai traing sebesar 0.7 dan nilai uji sebesar 0.3, keenam Model regresi linier, Ketujuh Evaluation.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Set
Tahap pengumpulan data akan menyediakan data hasil kuisoner yang di sebarkan pada remaja yang memainkan game dota dua, dalam volume yang cukup besar, namun analisis data tidak dapat langsung dilakukan terhadap kumpulan data tersebut, karena harus dilakukan transformasi terhadap data sehingga analisis siap dilakukan, adapun data yang terkumpul sebagaimana dalam tabel 1.
Tabel 1. Data Set No Responden Menganalisis konsep permasalahan Mengubah informasi menjadi lebih sederhana Menganalisis pola masalah yang ada Fokus informasi penting Menyusun rencana penyelesaian masalah Menyelesaikan masalah sesuai dengan langkah yang telah dibuat/disusun pada tahap abstraction 1 70 80 90 82 87 88 2 82 87 89 88 86 94 3 88 86 87 83 86 86 4 83 86 86 94 86 94 5 94 86 86 83 86 88 6 76 94 86 94 86 94 7 86 94 86 86 87 86 8 86 83 86 86 86 94 9 86 94 86 86 86 87 10 88 86 87 83 86 86 11 88 94 86 94 83 86 12 83 86 94 86 94 86 13 70 80 90 82 87 88 14 82 87 89 88 86 94 15 88 86 87 83 86 86 16 83 86 86 94 86 94 17 94 86 86 83 86 88 18 76 94 86 94 86 94 19 86 94 86 86 87 86 20 86 83 86 86 86 94 21 86 94 86 86 86 87 22 88 86 87 83 86 86 23 88 94 86 94 83 86 24 83 86 94 86 94 86 25 83 86 86 94 86 94 26 94 86 86 83 86 88 … … … … … … … 278 76 94 86 94 86 94

## 3.2 Preprocessing
Preprocesing  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk membersihkan  Informasi  yang  baru  dikumpulkan  mungkin  memiliki banyak bagian kecil dan beberapa di antaranya hilang. Untuk itulah diperlukan proses pembersihan data atau yang biasa disebut dengan data cleansing. Hal-hal yang dapat diatasi oleh pembersihan data adalah nilai dan noise yang hilang. Nilai yang hilang adalah suatu kondisi di mana ada data yang hilang atau tidak lengkap dalam database.
Penelitian ini membersihkan data dengan cara manual pada set up data set yang terkumpul melalui google form, kemudian  melakukan  pembersihan  terhadap  data  yang  tidak  lengkap  akan  pembersihan  sehingga  data  yang  disimpan dalam repsitory rapid miner sudah siap digunakan.

## 3.3 Correlasi Matrix
Hal 1599−1606 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Matriks korelasi adalah tabel yang menunjukkan koefisien korelasi antar variabel. Setiap sel dalam tabel menunjukkan korelasi antara dua variabel. Matriks korelasi digunakan untuk meringkas data, sebagai masukan untuk analisis yang lebih lanjut, dan sebagai diagnostik untuk analisis lanjutan. Tabel korelasi pada penelitian ini tertuang dalam gambar 2.
Gambar 2. Korelasi Matrik
Berdasarkan gambar 2. Tentang korelasi matrik terlihat bahwa kriteri dengan  kategori A4 atau Fokus informasi penting memiliki kriteria yang sangat penting.

## 3.4 Select Weight
Select  weight  bertujuan  untuk  memilih  atribut-atribut  dari  data  set  input  yang  bobotnya  memenuhi  kriteria  yang ditentukan sehubungan dengan bobot input. Sedangkan atribut atau kriteria yang memenuhi bobot yaitu kriteria A2 atau kriteria Menganalisis konsep permasalahan yang tertuang dalam gambar 3 dibawah ini.

## Gambar 3. Select Weight
Berdasarkan hasil gambar 3 Select Weight pada penelitian ini menghasilkan select weight pada kriteria A1 atau kriteria yaitu Menganalisis konsep permasalahan.

## 3.5 Split Data
Dalam  mengatur  data  training  dan  data  testing  dalam  penelitian  ini  menggunakan  operator  split  data,  adapun  bentuk gambar tertuang dibawah ini.
Hal 1599−1606 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 4. Split Data
Berdasarkan Gambar 4. Split Data diatas untuk menetukan data training sebesar 0.7 atau 70 Persen sedangkan data testing menggunakan 0.3 atau 30 persen.

## 3.6 Model Linier regresi
Penerapan model Algoritma Linier Regresi menggunakan tool software rapidminer versi 10 dengan desain model seperti gambar dibawah ini :

## Gambar 5. Model Linier Regresi
Berdasarkan  gambar  5  tentang  model  linier regresi  menjalaskan  bahwa  operator  yang  akan  digunakan  yaitu  di antarannya retrive dataset, set role, correlation matrix, selected by weighted, split data, liner regresion, apply model dan performance.

## 3.7 Evaluation
Hasil root error pada penelitian ini sebagai berikut :
Hal 1599−1606 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 6. root mean squered error
Gambar 7. Squared eror
Hal 1599−1606 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berdasarkan gambar 6, gambar 7 dan gambar 8 menjalaskan bahwa hasil tinggkat akurasi error pada penelitian ini, Yaitu, root mean squered error 0.383 +/- 0.000 Squared eror 0.146 +/- 0.016  Squared Correlation 1.000, maka nilai tersebut adalah nilai terbaik dari beberapa hasil uji coba.

## Gambar 9. Hasil
Berdasarkan  gambar  9  diatas  menejelaskan  bahwa  hasil  Kemampuan  Computational  Thingking  baik  sebanyak  36 sedangkan Kemampuan Computational Thingking cukup sebanyak 47.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini memberikan informasi bahwa dalam Estimasi Kemampuan Computational Thingking Pemain Game Dota Dua Menggunakan Teknik Machine Learning menggunakan atribut 6 dan tools rapidminer versi 10 dengan operator operator yang akan digunakan yaitu di antarannya retrive dataset, set role, correlation matrix, selected by weighted, split data, liner regresion, apply model dan performance. Menghasilkan tinggkat akurasi error pada penelitian ini Yaitu, root mean squered error 0.383 +/- 0.000 Squared eror 0.146 +/- 0.016  Squared Correlation 1.000, maka nilai tersebut adalah nilai  terbaik  dari  beberapa  hasil  uji  coba.  Sehingga  dapat  di  estimasikan  sebagai  berikut  bahwa  hasil  Kemampuan Computational Thingking baik sebanyak 36 sedangkan Kemampuan Computational Thingking cukup sebanyak 47.

## REFERENCES
[1] A.  Nurhopipah,  I.  A.  Nugroho,  and  J.  Suhaman,  “Pembelajaran  Pemrograman  Berbasis  Proyek  Untuk  Mengembangkan Kemampuan  Computational  Thinking  Anak,” J.  Pengabdi.  Kpd.  Masy. ,  vol.  27,  no.  1,  p.  6,  2021,  doi: 10.24114/jpkm.v27i1.21291.
[2] L. Rahma, H. Syaputra, A. H. Mirza, and S. D. Purnamasari, “Objek Deteksi Makanan Khas Palembang Menggunakan Algoritma YOLO (You Only Look Once),” J. Nas. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 213–232, 2021, doi: 10.47747/jurnalnik.v2i3.534.
[3] J. Silvana and Y. Anistyasari, “Pengembangan Game ‘Script Labyrint’ untuk Meningkatkan Computational Thinking Siswa dalam Mata Pelajaran Pemrograman Web dan Perangkat Bergerak di SMKN 2 Surabaya,” J. IT-EDU , vol. 5, pp. 667–676, 2021, [Online]. Available: www.pngdownload.id
[4] R. P. Octalia, N. Rizal, H. Siswandari, and A. A. Satrio, “Pengembangan Media Pembelajaran Digital Berbasis Game Challenges untuk  Meningkatkan  Computational  Thinking  dalam  Pembelajaran  Mandiri  sebagai  Upaya  Mewujudkan  Merdeka  Belajar,” Kumpul. Karya Tulis Ilm. Tingkat Nas. , vol. 2, no. Inovasi ICT untuk pengembangan pendidikan baru di era new normal untuk menyukseskan program merdeka belajar, pp. 149–166, 2021.
[5] Ence  Surahman,  Saida  Ulfa,  Sulthoni,  and  Sumaji,  “Pelatihan  Perancangan  Pembelajaran  Berbasis  Computational  Thinking untuk  Guru  Sekolah  Dasar,” JURPIKAT  (Jurnal  Pengabdi.  Kpd.  Masyarakat) ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  60–74,  2020,  doi: 10.37339/jurpikat.v1i2.277.
[6] I. Winata, I. N. Artayasa, and ..., “Penciptaan Aplikasi Permainan (Game) Sederhana Berbasis Computational Thinking dengan Memanfaatkan  Web  Scratch  di  SMPN  8  Denpasar,” Amarasi  J.  … ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  152–158,  2022,  [Online].  Available: https://jurnal2.isi-dps.ac.id/index.php/amarasi/article/view/1690%0Ahttps://jurnal2.isi- dps.ac.id/index.php/amarasi/article/download/1690/530
[7] S.  S.  Wardani,  R.  D.  Susanti,  and  M.  Taufik,  “Implementasi  Pendekatan  Computational  Thinking  Melalui  Game  Jungle Adventure  Terhadap  Kemampuan  Problem  Solving,” SJME  (Supremum  J.  Math.  Educ. ,  vol.  6,  no.  `1,  pp.  1–13,  2022,  doi: 10.35706/sjme.v6i1.5430.
[8] H. Jayadianti, T. A. Cahyadi, N. A. Amri, and M. F. Pitayandanu, “Metode Komparasi Artificial Neural Network Pada Prediksi Curah Hujan - Literature Review,” J. Tekno Insentif , vol. 14, no. 2, pp. 48–53, 2020, doi: 10.36787/jti.v14i2.150.
[9] E. Johnson, R. Morwane, S. Dada, G. Pretorius, and M. Lotriet, “Adult Learners’ Perspectives on Their Engagement in a Hybrid Learning  Postgraduate  Programme,” J.  Contin.  High.  Educ. ,  vol.  66,  no.  2,  pp.  88–105,  2018,  doi: 10.1080/07377363.2018.1469071.
[10]  W. Saputra, A. I. Purnamasari, R. D. Dana, F. Ade, and R. Rinaldi, “Game Edukasi Mengenal Negara Asean Untuk Meningkatkan Minat Belajar Ilmu Pengetahuan Berbasis Android,” vol. 04, no. 03, pp. 103–107, 2022.