## Aktivitas Siswa dalam Memecahkan Masalah Matematika dengan Berpikir Komputasi
Berbantuan Chat-GPT

## Mustafa
Universitas Pembangunan Panca Budi justmustafa17@gmail.com

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menganalisis  bagaimana  aktivitas  siswa  dalam  kegiatan pembelajaran  dengan  konsep  berpikir  komputasi  berbantuan  program  Chat-GPT  dapat mempegaruhi  kemampuan  pemecahan  masalah  matematis  siswa.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan menerapkan  desain  penelitian  eksploratif.  Sejumlah  60  siswa  dari  kelas X I  di  SMA  Islam  Plus Adzkia  Medan  menjadi  subjek  dalam  penelitian.  Analisis  data  penelitian  diawali  dengan pengorganisasian,  mendeskripsikan  data,  dan  pengujian  secara  statistik.  Hasil  dari  penelitian mengungkapkan  bahwa  61,67%  siswa  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  melakukan dekomposisi,  mengenali  pola,  melakukan  abstraksi,  dan  berpikir  algoritmik  saat  menghadapi masalah  matematika.  Terdapat  perbedaan  dalam  kemampuan  siswa  dalam  memecahkan  masalah sebelum dan setelah dilakukan proses pembelajaran. Keaktifan siswa dalam pembelajaran dengan menggunakan  konsep  berpikir  komputasi  berbantuan  Chat-GPT  secara  signifikan  mempengaruhi 57,4% kemampuan pemecahan masalah matematika.
Kata Kunci  : Aktivitas Siswa, Pemecahan Masalah Matematika, Berpikir Komputasi, Chat-GPT

## Abstract
The purpose of this study is to analyze how student activities in learning activities with the concept of  computational  thinking  assisted  by  the  Chat-GPT  program  can  affect  students'  mathematical problem  solving  skills.  This  study  was  conducted  by  applying  an  exploratory  research  design.  A total of 60 students from class XI at SMA Islam Plus Adzkia Medan became subjects in the study. The analysis of research data began with organizing, describing data, and statistical testing. The results of the study revealed that 61.67% of students had good abilities in decomposition, pattern recognition, abstraction, and algorithmic thinking when facing mathematical problems. There is a difference in pupils' problem-solving abilities before and after learning implementation. Students' activeness  in  learning  by  using  the  concept  of  computational  thinking  assisted  by  Chat-GPT significantly affects 57.4% of mathematical problem solving ability.
Keywords : Students Activity, Problem Solving, Computational Thinking, Chat-GPT

## Pendahuluan
Pada  era  globalisasi  pada  abad  ke-21  ini,  peranan  teknologi  digital  menjadi  sangat signifikan  dalam  aktivitas  sehari-hari  (Maharani,  dkk.,  2021).   Seiring  dengan  kemajuan teknologi  dan  skema  informasi  yang  bergerak  cepat,  kreasi  digital  semakin  berkembang pesat dalam semua bidang masyarakat, termasuk bidang pendidikan (Li dan Wang, 2023). Dalam  pendidikan  abad  21,  penekanan  diberikan  pada  pengembangan  keterampilan  abad 21, seperti kemampuan berpikir kritis, kolaborasi, komunikasi, kreativitas, dan pemecahan masalah.
Menurut hasil dari tes PISA tahun 2019, Indonesia menempati posisi 74 dari 79 negara yang  dinilai.  Dalam  aspek  kemampuan  matematika,  Indonesia  menduduki  peringkat  73 dari  79  negara,  dengan  skor  rata-rata  hanya  mencapai  379.  Salah  satu  faktor  rendahnya kemampuan matematika tersebut siswa mengalami kesulitan dalam memecahkan masalah pada  tes  PISA,  termasuk  kesulitan  dalam  memahami  makna  dari  pertanyaan, menghubungkan  aspek  kehidupan  nyata  dengan  masalah  matematika  (model),  dan melakukan  operasi  matematika  (Haji,  2018).  Siswa  juga  memiliki  kesulitan  menentukan informasi  penting  yang  dibutuhkan  dan  mengidentifikasi  ide  atau  menetapkan  metode untuk memecahkan masalah matematika (Nurwita, dkk., 2022).
Orientasi  penilaian  PISA  2022  yang  sudah  berlangsung  adalah  kemampuan  berpikir komputasi  siswa  dalam  memecahkan  masalah  (Zahid,  2020).  Berpikir  matematis  dan berpikir  komputasi  harus  sinergis  satu  sama  lain  (Kallia,  dkk.,  2021).  Istilah  berpikir komputasi  didefinisikan  sebagai  pendekatan  pemecahan  masalah  yang  membutuhkan pemikiran  abstraksi,  dekomposisi  algoritmik,  dan  pengenalan  pola  (Bouck,  2021). Kemampuan berpikir komputasi penting untuk dimiliki para siswa di Indonesia. Faktanya, dalam konteks pembelajaran di Indonesia, guru sering kali menuntut agar siswa menghafal langkah-langkah  yang  digunakan  dalam  memecahkan  masalah  matematika,  sehingga mengakibatkan  rendahnya  kemampuan  berpikir  komputasi  pada  siswa  (Supiarmo,  2021). Salah satu langkah dalam menangani rendahnya kemampuan siswa tersebut adalah dengan memasukkan  fokus  melatih  kemampuan  berpikir  komputasi  ke  dalam  kurikulum (Weintrop,  dkk.,  2016;  Bower,  dkk.,  2017).  Namun,  hal  tersebut  ini  belum  diterapkan  di Indonesia.
Namun, dalam penelitian ini, kami menganalisis aktivitas siswa dengan menggunakan komponen  abstraksi,  dekomposisi,  algoritma,  dan  evaluasi  berpikir  komputasi  (Aminah, dkk.,  2022).  Dalam  hal  ini,  perlu  untuk  mengajarkan  siswa  bagaimana  memecahkan masalah  selama  proses  pendidikan.  Kegiatan  pengajaran  dilakukan  untuk  meningkatkan tidak hanya kemampuan pemecahan masalah mereka, tetapi juga mengeksplorasi berpikir komputasi.  Pembelajaran  yang  melibatkan  siswa  secara  langsung  dalam  praktek  sangat didambakan oleh siswa, untuk itu pengelolaan kelas sangat diperlukan dalam memberikan pengajaran yang efektif (Aminah, dkk., 2023). Menggabungkan pengetahuan dan teknologi merupakan  solusi  untuk  masalah  yang  sedang  dihadapi  (Voskoglou  dan  Buckley,  2012). Inovasi  berbasis  penggunaan  teknologi  di  sektor  pendidikan  dapat  meningkatkan  kualitas pendidikan tersebut (Hasibuan dan Chairad, 2023).
Teknologi  mutakhir  yang  telah  memasuki  ranah  pendidikan  adalah  Artificial Intelligence  (AI).  Kecerdasan  buatan  (AI)  merupakan  sebuah  proses  yang  menghasilkan kemampuan  berpikir  layaknya  manusia  melalui  perantara  mesin,  khususnya  sistem komputer. Dalam ruang aplikasinya, AI menawarkan berbagai hal, termasuk sistem pakar, pemahaman bahasa alami, identifikasi suara, dan bahkan visi mesin (Zulhilmi, dkk., 2022). Berdasarkan perkembangan teknologi  komputer, AI terus berkembang dan berinovasi.  AI memungkinkan  siswa  untuk  mengembangkan  dan  meningkatkan  lebih  banyak keterampilan matematika dan keterampilan kognitif dalam belajar (Gao, 2020).
Sebuah  bidang  AI  yang  patut  dicontoh  yang  telah  mengubah  banyak  bidang  di masyarakat  adalah Natural  Language  Processing (NLP)  atau  pemrosesan  bahasa  alami. Khususnya  dengan  ketersediaan  kumpulan  data  yang  besar,  para  peneliti  telah mengembangkan Chatbots dan sistem AI, seperti ChatGPT  yang menawarkan pendekatan baru  untuk  memberikan  respons  percakapan  terhadap  permintaan  manusia  (Lock,  2022). ChatGPT  dapat  menjawab  untuk  pertanyaan  berbagai  pertanyaan  essay,  menyelesaikan tugas-tugas hingga PR, membuat draf eesai akademis, yang dilakukan secara otomatis. Hal ini diakui dengan baik bahwa menyelesaikan tugas-tugas kompleks ini membutuhkan tidak hanya  pengetahuan  tetapi  juga  "kecerdasan  kreatif".  Kecerdasan  buatan  (AI)  seperti ChatGPT memberikan kontribusi penting untuk otomatisasi dan kreativitas (Zhai, 2023).
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  pemilihan  media  yang  tepat  dapat meningkatkan  kemampuan  kognitif  siswa  (Marcelino  dkk.,  2018).  Beberapa  media pembelajaran  yang  cocok  untuk  belajar  matematika  antara  lain  penggunaan  GeoGebra, WolframAlpha,  Chat-GPT,  Microsoft  Mathematics,  dsb.  Siswa  sangat  membutuhkan kegiatan  dalam  bentuk  praktik  yang  membuat  mereka  aktif.  Menyelesaikan  soal matematika  non-rutin  merupakan  masalah  besar  yang  dihadapi  siswa  saat  ini,  hal  ini menjadi kendala dalam pembelajaran. Karena itu, diperlukan ide pembelajaran yang dapat mendorong  keterlibatan  siswa  melalui  pengalaman  praktis.  Namun,  untuk  menghadapi abad  ke-21,  lebih  baik  menggunakan  media  teknologi  untuk  mengajak  siswa  aktif  dan mampu berpikir komputasi. Konsep dan praktik yang digunakan dalam berpikir komputasi melibatkan  ilmu  komputer  dan  disiplin  ilmu  lain  seperti  sains,  matematika,  ilmu  sosial, biologi, seni, bahasa, dan teknik (Gadanidis, 2017).
Keterampilan  penggunaan  dan  teknologi  siswa  meningkat  selama  pandemi,  namun belum dapat dipastikan apakah dapat meningkatkan pengetahuan mereka dalam mendalami materi.  Chat-GPT  memberikan  peluang  unik  bagi  para  pendidik  untuk  merancang  tugas
pembelajaran  yang  melibatkan  AI  untuk  melibatkan  siswa  dalam  pembelajaran  (Zhai, 2023).  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  memanfaatkan  program  Chat-GPT  dengan  tujuan untuk  meningkatkan  kemampuan  berpikir  komputasional  serta  keterampilan  pemecahan masalah  siswa  ketika  menghadapi  tantangan  soal  tidak  rutin.  Kinerja  ChatGPT  yang bervariasi  di  berbagai  domain  mata  pelajaran  dan  potensi  manfaatnya  saat  berfungsi sebagai  asisten  untuk  instruktur  dan  sebagai  tutor  virtual  untuk  siswa  (KwanLo,  2023). Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  memberikan  warna  tersendiri  dalam  pembelajaran khususnya  matematika  dengan  mengintegrasikan  teknologi,  yang  menggunakan  konsep berpikir berpikir komputasi guna peningkatan kemampuan pemecahan masalah.

## Metode
Penelitian  ini  menggunakan  metode  campuran,  dengan  menggunakan  desain secuensial  exploratory yaitu  pengumpulan  data  dimulai  dengan  data  kualitatif  dan kemudian dilanjutkan dengan data kuantitatif (Sukestiyarno, 2020). Pendekatan penelitian eksploratori menghasilkan generalisasi yang diturunkan secara induktif tentang kelompok, proses,  aktivitas,  atau  situasi  yang  diteliti.  Selanjutnya,  generalisasi-generalisasi  tersebut dirangkai menjadi sebuah teori dasar yang menjelaskan objek penelitian (Stebbins, 2001). Studi  ini  melibatkan  60  siswa  yang  berada  di  kelas  sebelas  SMA  Islam  Plus  Adzkia, Medan,  dalam  rangka  mengumpulkan  data.  Data  yang  diambil  dalam  penelitian  ini berbentuk  tanggapan  tertulis  atas  tes  kemampuan  pemecahan  masalah  siswa,  yang dianalisis  melalui  pedoman  penilaian  yang  berdasarkan  konsep  inti  dari  berpikir komputasi.  Instrumen  penelitian  berupa  soal  tes  kemampuan  berpikir  komputasi,  lembar observasi, dan pedoman wawancara digunakan untuk menggali proses yang membutuhkan kejelasan dari lembar jawaban tes dan observasi yang terlihat.
Pengumpulan  data  penelitian  menggunakan  lembar  jawaban  tes  kemampuan pemecahan  masalah  siswa  dalam  bentuk  tertulis,  yang  dianalisis  dengan  menggunakan panduan  penilaian  dengan  konsep  dasar  berpikir  komputasi.  Instrumen  penelitian  berupa soal  essay  tes  kemampuan  pemecahan  masalah,  lembar  observasi,  serta  pedoman  untuk wawancara.  Wawancara  digunakan  untuk  menggali  proses  yang  membutuhkan  kejelasan dari lembar jawaban tes dan observasi yang terlihat.
Untuk  menganalisis  data,  dilakukan  bebrapa  tahap,  yaitu  :  (1)  Mengamati  aktivitas siswa  selama  pembelajaran  dengan  bantuan  pengamat  lapangan.  Catatan  aktivitas  dibuat, dan  portofolio  siswa  dikumpulkan.  (2)  Sesi  tanya  jawab  dilakukan,  dan  tes  kemampuan
pemecahan  masalah  matematika  secara  individu  juga  diberikan  sebelum  dan  sesudah kegiatan.  Keterlibatan  siswa  diukur  dengan  menggunakan  skala  data  nominal  yang dikonversi  menjadi  data  interval  dengan  menggunakan  perhitungan Method  of  Success (MSI).  (3)  Analisis  data  kualitatif  dimulai  dengan  mengorganisasikan,  membuat  anotasi, dan mendeskripsikan. (4) Untuk analisis kuantitatif menggunakan program SPSS 22, data dikumpulkan  dari  hasil  observasi  siswa  selama  pembelajaran  dengan  menggunakan program Chat-GPT, dan juga dari tes kemampuan pemecahan masalah siswa.
Proses  penelitian  dilakukan  dalam  tiga  tahap.  Tahap  pertama  adalah  tes  kemampuan awal.  Kemudian  dilakukan  kegiatan  pembelajaran  dilaksanakan  untuk  melihat  aktivitas siswa ketika belajar menggunakan program Chat-GPT dan menyelesaikan masalah dengan pendekatan  berpikir  komputasi.  Selanjutnya  dilakukan  analisis  mendalam  terhadap aktivitas yang dilakukan siswa. Tahap triangulasi dilakukan melalui wawancara mendalam untuk  memberikan  informasi  dari  dokumen  tes  dan  observasi  yang  terlihat.  Uji  statistik dilakukan  untuk  melihat  keberhasilan  kegiatan  dan  kemampuan  sebelum  dan  sesudah kegiatan pembelajaran dilaksanakan.

## Hasil dan Pembahasan
Proses  penelitian diawali dengan menguji kemampuan pemecahan masalah awal  dari sampel yang akan diteliti. Kegiatan ini dilakukan untuk mengukur bagaimana kemampuan sebelum  melakukan  kegiatan  berpikir  komputasi.  Dari  pelaksanaan  tes  awal,  tercatat bahwa  skor  terendah  siswa  mencapai  37,  sementara  nilai  tertingginya  adalah  65.  Setelah melakukan  tes  awal,  kegiatan  pembelajaran  dilakukan  dengan  pendekatan  berpikir komputasi  Dalam  pembelajaran,  guru  memberikan  pengetahuan  tentang  penggunaan program  Chat-GPT  dan  pemberian  soal-soal  non-rutin:  Guru  berharap  dengan  terus berlatih  membuat  program  perhitungan  sederhana,  berpikir  komputasi  akan  terbangun Siswa  dibiasakan  untuk  berpikir  secara  abstrak,  algoritma,  dekomposisi,  atau  memeriksa kembali.  Pada  pertemuan  awal,  siswa  diberikan  latihan  untuk  mengenali  dan  menginput instruksi  pada  program  Chat-GPT.  Siswa  diperkenalkan  untuk  berpikir  abstrak  dari permasalahan  yang  diberikan  guru.  Pada  penelitian  ini,  siswa  diberikan  permasalahan tentang  turunan  fungsi.  Tampilan  layar  laptop  ditunjukkan  oleh  Gambar  1.  Guru mengamati  upaya  siswa  dalam  merancang  program  sederhana  sebagai  sarana  untuk menggali  proses  berpikir  komputasional  mereka  dalam  mencari  solusi  pada  konteks matematika. Gambaran kegiatan belajar siswa dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Aktivitas Siswa Saat Tahap Awal Mengoperasikan Chat-GPT
Pertemuan  pertama  tidak  banyak  mengeksplorasi  berpikir  komputasi,  dan  siswa dijelaskan  bagaimana  memahami  cara  mengetik  instruksi  yang  tepat  pada  program  Chat- GPT.  Fokus  utama  juga  pada  pengetikan  konsep-konsep  matematis.  Dari  pertemuan pertama.  para  siswa  terlihat  antusias  untuk  mencoba  apa  yang  baru  saja  mereka  ketahui. Namun, di akhir kegiatan, siswa diberi tugas untuk menyelesaikan soal turunan sederhana, yaitu mencari beberapa turunan dari suatu fungsi.
Pertemuan  kedua  dimulai  dengan  mengeksplorasi  masalah  yang  sudah  ditugaskan pada pertemuan sebelumnya. Siswa diberi pertanyaan, "Sebuah bola dilemparkan ke udara. Apabila ketinggian bola setelah melewati waktu t detik diwakili oleh fungsi  h( t ) = 120 t – 5 t 2 dengan ketinggian dalam satuan cm, maka  ketinggian puncak  yang dapat dicapai oleh bola  tersebut  adalah...  cm”.  Terjadinya  abstraksi  berawal  dari  abstraksi  yang  tidak terstruktur  menjadi  abstraksi  yang  berkembang  (Rich,  dkk.,  2019).  Peningkatan  aktivitas yang  dilakukan  oleh  siswa  semakin  terlihat  pemikiran  abstraksi  mulai  berjalan.  Siswa memulai  proses  berpikir  untuk  memahami  penyelesaian  masalah  dengan  menggunakan bantuan  Chat-GPT.  Setelah  instruksi  dimasukkan  dan  hasilnya  muncul,  siswa  diminta secara  individu  memahami  setiap  tahapan  proses  yang  ada.  Proses  yang  diawali  dengan membaca,  memahami,  menyampaikan  ke  otak,  kemudian  dilanjutkan  dengan mengembangkan  pemikiran  yang  dituangkan  ke  dalam  tulisan  yang  mereka  buat  melalu coretan-coretan di  kertas. Kegiatan berpikir  yang dilakukan oleh siswa merupakan proses abstraksi,  sedangkan  hasil  dari  proses  tersebut  adalah  sebuah  gambar  yang  dianggap sebagai  sebuah  konsep.  Proses  abstraksi  merupakan  suatu  aktivitas,  sedangkan  hasil  dari abstraksi  tersebut  adalah  suatu  konsep  (Cetin  dan  Dubinsky,  2017).  Gambar  2
menunjukkan  contoh  aktivitas  siswa  ketika  mereka  diarahkan  untuk  mulai  berlatih menerapkan berpikir komputasional.
Gambar 2. Aktivitas Siswa Melatih Berpikir Komputasional Berbantuan Chat-GPT dalam

## Memecahkan Masalah
Pada tahap selanjutnya, siswa membuat rencana untuk menyelesaikan masalah yang lebih  rumit  dengan  proses  berpikir  langkah  demi  langkah.  Proses  ini  dalam  berpikir komputasi  disebut  pemikiran  algoritmik.  Pandangan  algoritmik  dalam  kehidupan  sangat berharga  karena  melibatkan  banyak  kegiatan  penting  dengan  mengikuti  langkah-langkah yang  sederhana  dan  terpisah  (Pala  danTürker,  2021;  Cinthia,  2020;  Looi,  dkk,  2018). Algoritma  adalah  keterampilan  untuk  merancang  serangkaian  operasi  yang  melibatkan urutan  langkah  yang  teratur  dalam  menyelesaikan  masalah  atau  menyelesaikan  tugas dengan  menggunakan  operasi  komputasi.  Namun,  beberapa  siswa  juga  mengalami kesalahan  saat  melakukan  perhitungan  sederhana.  Pada  pertemuan  ketiga,  guru  masih memberikan  masalah  tentang  turunan  fungsi,  yaitu  “Sebuah  perusahaan  menghasilkan sejumlah x unit produk dengan biaya produksi sebesar 4 x 2 – 8 x + 24 ribu rupiah per unit. Apabila  produk  tersebut  berhasil  terjual  seluruhnya  dengan  harga  Rp.40.000,00  per  unit, maka profit paling besar yang dapat dicapai oleh perusahaan tersebut adalah...”. Pada tahap pertama, siswa diberikan kegiatan untuk mencari keuntungan maksimum. Pada pertemuan ketiga ini, para siswa dibiasakan untuk mulai mengerjakan masalah menggunakan program Chat-GPT,  lalu  siswa  dilatih  untuk  berpikir  secara  komputasi  untuk  memperhatikan penyelesaian  tersebut.  Siswa  diarahkan  untuk  memperhatikan  dan  menganalisis penyelesaian  masalah  yang  ada,  memperhatikan  kesalahan  yang  mungkin  muncul  dan memperbaikinya  melalui  proses  berpikir  komputasi,  hingga  memeproleh  hasil
penyelesaian  yang  tepat.  Melalui  hasil  jawaban  siswa  pada  tes  tersebut,  pola  pikir  siswa dapat  diidentifikasi.  Kemudian,  untuk  mengecek  kebenaran  proses  penyelesaian  masalah yang mereka lakukan. Berikut ini terdapat gambaran dari respons siswa saat menyelesaikan persoalan matematika dengan berusaha menerapkan berpikir komputasi.
Saat  siswa  menyelesaikan  masalah,  mereka  menerapkan  langkah-langkah penyelesaian sebagaimana yang diuraikan oleh Polya,  yang melibatkan proses memahami masalah,  perencanaan,  pelaksanaan,  dan  evaluasi.  Sejalan  dengan  tahapan  penyelesaian masalah  tersebut,  Krulik  dan  Rudnick  mengajukan  beberapa  tahapan  yang  terdiri  dari langkah  membaca  masalah,  eksplorasi,  pemilihan  strategi,  penyelesaian,  dan  memeriksa kembali  (Aminah,  dkk.,  2023).  mendefinisikan  masalah,  mencari  solusi,  menduga konsekuensi,  dan terakhir menguji konsekuensi.  Pada tahap pertama pemecahan masalah, siswa dilatih secara terus menerus untuk melakukan proses berpikir abstraksi, dimana hasil dari proses tersebut adalah sebuah gambar yang dianggap sebagai sebuah konsep.
Gambar 3. Komparasi Hasil Chat-GPT dan Hasil Pemecahan Masalah Siswa
Proses  abstraksi  merupakan  suatu  aktivitas,  sedangkan  hasil  dari  abstraksi  tersebut adalah suatu konsep, Gambar 3 menunjukkan proses abstraksi siswa ketika menuliskan f( x ) = x (4 x 2 –  8 x +  24),  g( x )  =  40 x dan  h( x )  =  g( x )  –  f( x ).  Pada  tahap  penyelesaian  masalah terlihat  siswa  mampu  mengkoreksi  kesalahan  penyelesaian  masalah  yang  muncul  dari Chat-GPT,  yaitu  pada  bagian  total  biaya  /  total  produksi x barang.  Siswa  mampu menyelesaikan  dengan  lebih  baik  dan  tepat.  Namun,  ada  sedikit  kesalahan  saat memfaktorkan,  yang seharusnyahasil faktor adalah (3 x + 2)( x – 2). Dari sini diambil data berupa  wawancara,  salah  satu  siswa  menyatakan  bahwa  "Saya  melambangkan  total
produksi x barang  dengan  f( x ),  harga  jual x barang  dengan  g( x )  kemudian  menghasilkan untung  yang  merupakan  selisih  g( x )  dan  f( x )".  Presentasi  tersebut  memberikan  informasi bahwa  siswa  telah  melakukan  proses  berpikir  abstraksi.  Hasil  dari  proses  tersebut  adalah gambaran dari apa yang mereka pikirkan dengan hasil sebuah simbol yang mendefinisikan masalah yang diberikan.
Tahap  kedua  dalam  pemecahan  masalah  adalah  membuat  rencana,  mengeksplorasi masalah, dan mendefinisikan masalah. Meskipun sedikit  berbeda, tujuannya  adalah untuk mengeksplorasi  siswa  untuk  menyusun  masalah,  dan  secara  tidak  sengaja  siswa  telah melakukan proses  dekomposisi. Proses berpikir  tersebut  membagi masalah besar menjadi masalah-masalah kecil untuk memudahkan proses berpikir. Konsep berpikir komputasi ini disebut  dengan  dekomposisi.  Dekomposisi  dapat  menyelesaikan  masalah  yang  kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang lebih rinci (Wing, 2017). Tidak hanya terlihat pada proses input bahasa instruksi pada program, namun juga hasil jawaban tes.
Pada  tahap  ketiga  dalam  pemecahan  masalah,  siswa  harus  menyelesaikan  masalah. Pada  tahap  ini,  siswa  sudah  bergerak  dalam  proses  menyediakan  tahapan  untuk memecahkan  masalah.  Hal  ini  sesuai  dengan  konsep  berpikir  komputasi.  Siswa  mulai berpikir  langkah  demi  langkah.  Proses  ini  biasa  disebut  dengan  berpikir  algoritmik Algoritma dalam kehidupan dianggap sangat penting karena proses ini melibatkan banyak kegiatan  dengan  mengikuti  langkah-langkah  yang  sederhana  dan  terpisah-pisah  (Sysło, 2015).  Algoritma  adalah  suatu  keterampilan  untuk  merancang  serangkaian  operasi  yang melibatkan  penggunaan  urutan  langkah-langkah  secara  teratur  dalam  menyelesaikan masalah atau menyelesaikan tugas, dengan menggunakan operasi-operasi perhitungan jika dilihat  dari  Gambar  3,  proses  ini  adalah  pada  saat  menyusun  perhitungan  dari  persamaan h( x ) = g( x ) – f( x ) = 40 x – (4 x 3 – 8 x 2 + 24)   = …, hingga diperoleh keuntungan ma x imum Rp.  32.000,00”.  Tahap  terakhir  adalah  meninjau  ulang.  Guru  meninjau  kembali  kegiatan siswa mencoba menghitung dengan bantuan Chat-GPT  yang mereka buat. Kegiatan  yang dilakukan  setelah  proses  abstraksi  dengan  menggunakan  simbol  dan  nilai  yang  diketahui disubstitusikan ke dalam program.
Aktivitas  siswa  ketika  menjawab  soal  matematika  termasuk  dalam  jawaban.  Siswa melakukan  proses  berpikir  komputasional  melalui  analisis.  Seperti  berpikir  abstrak, melakukan  algoritma  ketika  membuat  langkah-langkah,  melakukan  berpikir  dekomposisi, dan sampai pada tahap memeriksa kembali program Chat-GPT yang mereka buat sebagai alat  bantu  hitung  dalam  memverifikasi  jawaban  yang  mereka  temukan.  Temuan
menunjukkan bahwa rata-rata skor aktivitas belajar bervariasi untuk keempat sub-indikator tersebut,  mulai  dari  1,00  hingga  5,00.  Standar  deviasi  sebesar  3,62  menunjukkan variabilitas yang memadai di semua sub-indikator. Nilai ini menunjukkan bahwa aktivitas siswa  dalam  melaksanakan  tugas-tugas  tersebut  bervariasi  Siswa  sangat  antusias  dalam mengikuti kegiatan. Data yang sebelumnya berskala nominal diubah dengan menggunakan rumus MSI menjadi data interval Secara umum, siswa dapat menyelesaikan permasalahan yang  diberikan  dengan  menggunakan  konsep  berpikir  komputasi.  Rata-rata  persentase pemecahan  masalah  sebelum  dilaksanakan  pembelajaran  adalah  52,73  pada  pertemuan pertama,  kegiatan  yang  dilakukan  masih  bersifat  mudah,  dan  pengenalan  program  Chat- GPT. Pada pertemuan kedua, rata-rata mengalami peningkatan menjadi 61,34, tidak terlalu tinggi    karena  tingkat  kesulitan  meningkat.  Namun,  pertemuan  ketiga  meningkat  lagi menjadi  78,21  karena  sebagian  besar  siswa  sudah  bisa  menerapkan  berpikir  komputasi dalam  memecahkan  masalah.  Sebanyak  37  dari  60  siswa  (61,67%)  mampu  melakukan dekomposisi, pengenalan pola, abstraksi, berpikir algoritmik dalam memecahkan masalah matematika dengan baik.
Siswa  mengikuti  tes  awal  dan  tes  akhir  kemampuan  pemecahan  masalah.  Kedua  tes tersebut  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  pemecahan  masalah  dengan  berpikir komputasi.  Selanjutnya,  untuk  mengetahui  pengaruh  kegiatan  pembelajaran  dilaksanakan yang  diberikan  melalui  aktivitas  selama  kegiatan  pembelajaran  dengan  menggunakan program  Chat-GPT  terhadap kemampuan pemecahan masalah, dilakukan  analisis statistik terhadap skor siswa sebelum dan sesudah kegiatan pembelajaran dilaksanakan. Data yang sebelumnya  berskala  nominal  diubah  dengan  menggunakan  rumus  MSI  menjadi  data interval.  Uji  komparatif  menggunakan  SPSS  22  menunjukkan  bahwa  kelompok  data berdistribusi normal. Uji komparatif menunjukkan bahwa satu kelompok data berdistribusi normal. Uji normalitas Kolmogorov Smimov menunjukkan bahwa skor siswa terdistribusi normal p > 0.05, Uji homogenitas p > 0.05 adalah data homogen.
Analisis  dilanjutkan  dengan  menggunakan  ANOVA  satu  arah  dengan  hasil  bahwa terdapat  perbedaan  yang  signifikan  pada  setiap  pertemuan  dengan  nilai  sig-0.005  dengan nilai  F hitung (15.32)  >  F tabel (4.001).  Uji post  hoc menunjukkan  tidak  ada  perbedaan  yang signifikan dari kegiatan pertama hingga ketiga. Dari hasil pengamatan, pertemuan pertama masih  mengenalkan  penggunaan  awal,  kegiatan  pertemuan  kedua  terlihat  sedikit  rumit untuk  siswa  berusia  16-17  tahun,  dilanjutkan  pada  pertemuan  ketiga,  siswa  sudah  mulai terbiasa  dengan  memasukkan  instruksi  dalam  bentuk  teks  untuk  terus  berpikir  secara
komputasi. Untuk keakuratan data, peneliti mendapatkan pernyataan dari hasil wawancara salah  satu  subjek,  "pada  pertemuan  pertama  kami  mudah  mengikuti  pembelajaran, pertemuan  kedua  kami  harus  berfikir  keras  untuk  memahami  secara  mandiri  proses  hasil yang  muncul  dari  bantuan  penggunaan  Chat-GPT,  pertemuan  ketiga  kami  sudah  terbiasa menggunakan  program  ini”.  Guna  menilai  efektivitas  kegiatan  pembelajaran,  peneliti melanjutkan  dengan  mengadakan  tes  untuk  mengukur  ketrampilan  siswa  dalam memecahkan  masalah  sebelum  dan  sesudah  pelaksanaan  pembelajaran.  Terlihat  bahwa setelah  pelaksanaan  pembelajaran,  rata-rata  keterampilan  pemecahan  masalah  siswa meningkat  menjadi  78.21,  yang  secara  signifikan  lebih  tinggi  daripada  rata-rata kemampuan  sebelum  pembelajaran  yaitu  45.53.  Standar  deviasi  4,361  dan  4.213 menunjukkan variabilitas yang memadai untuk semua variabel.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  data  menggunakan  uji-t  sampel berpasangan. Hasil dari uji-t tersebut mengindikasikan adanya perbedaan yang nyata (p < 0,05)  pada  kemampuan  siswa  dalam  memecahkan  masalah  sebelum  dan  setelah pelaksanaan  kegiatan  pembelajaran.  Selain  itu,  aktivitas  siswa  juga  terbukti  memiliki dampak  pada  keterampilan  siswa  dalam  memecahkan  masalah  matematika  ketika memanfaatkan Chat-GPT dalam pembelajaran.
Selanjutnya,  dilakukan  analisis  uji  pengaruh  aktivitas  berpikir  komputasi  siswa dengan  kemampuan  pemecahan  masalah.  Temuan  dari  analisis  regresi  mengindikasikan adanya hubungan positif yang signifikan (p < 0,05) antara partisipasi siswa dalam aktivitas ( x )  dengan  keterampilan  mereka  dalam  memecahkan  masalah  matematika  dengan menerapkan  berpikir  komputasi  ( y ).  Aktivitas  siswa  memberikan  kontribusi  sebesar 58.42%.  Dari  sini  terlihat  bahwa  pengajaran  yang  mengintegrasikan  berpikir  komputasi berbantuan  program  Chat-GPT  telah  berhasil  memiliki  dampak  pada  perkembangan kemampuan siswa dalam memecahkan masalah matematika.
Kemampuan berpikir komputasional sangat penting diperkenalkan kepada siswa untuk melatih kemampuan siswa agar lebih terstruktur dan terarah dalam menyelesaikan masalah matematika  (Susanti  dan  Taufik,  2021).  Subjek  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  telah melakukan kegiatan pembelajaran dengan menggunakan bantuan program Chat-GPT untuk berpikir  komputasi  dalam  memecahkan  masalah.  Dalam  penelitian  ini  siswa  akan  coba memecahkan  masalah  dengan  menggunakan  bantuan  awal  Chat-GPT.  Tahap  awal  yang dilakukan siswa yaitu dengan menginput masalah ke program chatbot, lalu memulai masuk ke tahap dekomposisi. Selanjutkan, dari penjabaran jawaban yang panjang hasil Chat-GPT,
siswa  memulai  untuk  menganalisis  pola  penyelesaian,  dan  dilanjutkan  dengan  proses abstraksi yaitu membuat model penyelesaian. Dilanjutkan dengan tahap akhir memecahkan masalah  hingga  menemukan  solusi  yang  tepat.  Aktivitas  yang  ditunjukkan  oleh  peserta didik  terlihat  pada  saat  melakukan  proses  abstraksi,  cara  berpikirnya  dituangkan  dengan membuat model matematika.
Pada  kegiatan  yang  dilakukan  pada  saat  pembuatan  perhitungan  sederhana  dan kegiatan  berpikir  yang  tercermin  dalam  menjawab  pertanyaan,  siswa  menciptakan  dan memproyeksikan  kemampuannya  pada  suatu  konsep  baru,  yaitu  mengubah  soal  yang dibacanya  ke  model  matematika.  Piaget  mengusulkan  konsep  abstraksi  reflektif  yang berasal  dari  koordinasi  hubungan  dan  operasi  objek.  Pandangan  abstraksi  reflektif  yang dikemukakannya  menitikberatkan  pada  ide  tentang  tindakan  dan  operasi,  sesungguhnya merujuk pada bentuk abstraksi yang tidak bergantung pada indra-gerak atau benda material (Piaget,  2013).  Abstraksi  reflektif  menggambarkan  kemampuan  individu  untuk mentransformasi  dan  merangkum  struktur  yang  muncul  dari  aktivitas  dan  penafsiran individu ke taraf yang lebih tinggi.
Pada  tahap  pertama  dalam  merencanakan  pemecahan  masalah,  semua  partisipan melakukan  kegiatan  prosedural  mulai  dari  membaca,  memahami  masalah,  dan  kemudian menuangkannya  ke  dalam  model  matematika.  Pada  tingkat  sekolah  menengah,  hal  ini termasuk  dalam  kategori  abstraksi  yang  merupakan  abstraksi  struktural  reflektif  sebagai pemikiran  yang  berkembang  melalui  kesadaran  dari  sudut  pandang  yang  berbeda  dari masalah yang dihadapi (Gray dan Tall, 2007). Pada abstraksi ini, siswa dapat menunjukkan kemampuan untuk mengantisipasi hasil pemecahan masalah dan memberikan argumen atas keputusannya.  Siswa  mampu  merefleksikan  keputusan  yang  diperoleh  untuk  kegiatan selanjutnya.  Tahap  kedua  adalah  menyusun  masalah  yang  mereka  hadapi.  Peserta melakukan  kegiatan  langkah  demi  langkah  untuk  alur  pemikiran  dalam  memecahkan masalah.  Kegiatan  ini  disebut  dengan  berpikir  algoritmik.  Algoritma  adalah  keterampilan untuk  merangkai  serangkaian  operasi  atau  tindakan  langkah  demi  langkah  untuk menyelesaikan  masalah.  Peserta  juga  berpikir  untuk  mengubah  masalah  besar  menjadi masalah kecil. Inilah yang mereka lakukan ketika memecahkan masalah, dan pemikiran ini disebut  dekomposisi  (Selby,  2015).  Pada  tahapan  kegiatan  memeriksa  kembali,  dari  hasil observasi  terlihat  bahwa  siswa  mencoba  perhitungan  sederhana  yang  dilakukan  untuk memastikan sesuai atau tidak dari jawaban kemampuan pemecahan masalah yang mereka lakukan dengan memanfaatkan teknologi. Semua yang dilakukan peserta pada tahap akhir
ini berarti mereka telah melakukan metode konfirmasi, pengecekan ulang. dan konfirmasi. Melakukan proses evaluasi dari pengalaman tahap-tahap sebelumnya.
ChatGPT  dapat  menjadi  alat  yang  berharga  bagi  para  guru  untuk  membantu pelaksanaan  proses  kegiatan  belajar.  Namun,  kekhawatiran  mengenai  keakuratan  konten yang  dihasilkannya  harus  diatasi.  Salah  satu  solusi  yang  mungkin  adalah  dengan menggunakan  ChatGPT  untuk  menghasilkan  bahan  mentah,  untuk  menstimulus  siswa  di awal guna melatih kemampuan berpikir tertentu, termasuk kemampuan berpikir komputasi siswa  (KwanLo,  2023).  Model  utama  berpikir  komputasi  mendefinisikan  masalah, memecahkan masalah, dan menganalisis solusi (Supiarmo dkk, 2022; Nurwita dkk, 2022). Penelitian  sebelumnya  mengemukakan  bahwa  siswa  yang  terbiasa  menggunakan  berpikir komputasi  dalam  memecahkan  masalah  matematika  akan  mudah  untuk  memecahkan masalah matematika lainnya (Maharani, dkk., 2019).  Karena itu, penting untuk mengasah serta mengintegrasikan keterampilan berpikir komputasi matematika siswa dalam kerangka pembelajaran  matematika.  Selain  itu,  perlu  diperhatikan  penggunaan  media  pembelajaran yang sesuai untuk mendukung perkembangan kemampuan berpikir siswa.

## Simpulan dan Saran
Penelitian  ini  memperoleh  bahwa  aktivitas  siswa  dengan  berpikir  komputasi berbantuan  Chat-GPT  mempengaruhi  kemampuan  pemecahan  masalah  matematis  siswa. Menerapkan  berpikir  komputasi  dengan  bantuan  program  Chat-GPT  dalam  pembelajaran dapat membantu menggali potensi siswa dalam mengatasi tantangan pemecahan masalah. Dari  temuan  tersebut,  konsep  berpikir  komputasi  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  dalam  kegiatan  pembelajaran  matematika,  dan  terlihat  bahwa  siswa  secara  aktif belajar dan mengekspresikan ide-ide matematikanya melalui proses berpikir  yang mereka lalui  ketika  membuat  instruksi  sederhana  dan  tepat  dengan  menggunakan  program  Chat- GPT.
Penelitian  ini  memberikan  rekomendasi  untuk  memecahkan  masalah  matematika menggunakan  konsep  berpikir  abstrak  algoritma  dan  dekomposisi  dan  evaluasi.  Temuan penelitian  lainnya  adalah  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  terkait  keterampilan  siswa dalam  memecahkan  masalah  sebelum  dan  setelah  pelaksanaan  proses  pembelajaran. Aktivitas  siswa  melalui  pembuatan  instruksi  sederhana  dalam  program  Chat-GPT memberikan kontribusi sebesar 57,4% dalam memecahkan masalah matematika.
Hasil dari penelitian ini, konsep-konsep yang ditemukan bisa digunakan sebagai dasar acuan bagi guru dalam merancang kegiatan pembelajaran untuk berpikir komputasi dalam menyelesaikan masalah  matematika. Kemudian untuk  penelitian selanjutnya, ingat  bahwa hasil  pemecahan  masalah  yang  muncul  dari  program  Chat-GPT  harus  dipertimbangkan sebatas  untuk  membantu  siswa  dalam  tahap  penyelesaian,  bukan  untuk  mencontoh  hasil penyelesaian secara mutlak. Karena masih terdapat banyak kesalahan dalam penyelesaian masalah yang dilakukan oleh program Chat-GPT.

## Referensi
Aminah , N., Sukestiyarno, Y. L.,  Cahyono, A. N., Maat, S. M. (2023). Student Activities In  Solving  Mathematics  Problems  With  A  Computational  Thinking  Using  Scratch. International Journal of Evaluation and Research in Education , 12(2), 613-621. doi: http://doi.org/10.11591/ijere.v12i2.23308
Aminah, N., Sukestiyamo, Y., Wardono, dan Cahyono, A. N. (2022). A Teaching Practice Design  Based  on  a  Computational  Thinking  Approach  for  Prospective  Math Teachers  Using  Ed-Tech  Apps. International  Journal  of  Interactive  Mobile Technologies , 16(14), 43–62. doi: https://d x .doi.org/10.3991/ijim.v16i14.30463 Bouck, E. C.,  Sands, P.,  Long, H.,  dan Yadav, A. (2021). Preparing Special Education Preservice  Teachers  to  Teach  Computational  Thinking  and  Computer  Science  in Mathematics. Teacher Education and Special Education: The Journal of the Teacher Education  Division  of  the  Council  for  Exceptional  Children ,  44(3),  221–238.  doi: https://d x .doi.org/10.1177/0888406421992376
Bower,  M.,  Leigh,  N.,  Jennifer,  W.  M.,  Lister,  R.  (2017).  Improving  the  Computational Thinking  Pedagogical  Capabilities  of  School  Teachers. Australian  Journal  of Teacher Education , 42(3): 53-72. doi: http://d x .doi.org/10.14221/ajte.2017v42n3.4 Cynthia,  S.,  dan  Woollard,  J.  (2013).Computational  Thinking:  The  Developing Definition. ITiCSE  Conference ,  (Online).Diakses  pada  03  Agustus  2023.Tersedia di: http://eprints.soton.ac.uk/id/eprint/356481
Gadanidis, G., Cendros, R., Floyd, L., dan Namukasa, I. (2017).Computational thinking in mathematics  teacher  education. Contemporary  Issues  in  Technology  &  Teacher Education ,  17(4),  458–477.   (Online).Diakses  pada  03  Agustus  2023.  Tersedia di:  https://www.learntechlib.org/primary/p/173103/
Gao,  S.  (2020).  Innovative  teaching  of  integration  of  artificial  intelligence  and  university mathematics in big data environment. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 750(1).http://d x .doi.org/10.1088/1757-899 X /750/1/012137
Gray,  E.,  dan  Tall,  D.  (2007).Abstraction  as  a  natural  process  of  mental compression. Mathematics  Education  Research  Journal ,  19(2),  23–40.  doi: https://d x .doi.org/10.1007/BF03217454
Haji, S. (2018).Analisis Kesulitan Siswa dalam Menyesaikan Soal-Soal PISA (Programme for  International  Student  Assessment)  di  SMP  Kota  Bengkulu. Jurnal  Pendidikan Matematika Raflesia , 03(02) : 177–183. doi: https://doi.org/10.33369/jpmr.v3i2.7522 Hasibuan,  S.,  dan  Chairad,  M.  (2023).  The  Development  Of  Augmented  Reality  (AR)  In Anatomy  Course. International  Journal  of  Education  in  Mathematics,  Science,  and Technology (IJEMST), 11(3): 744-754. doi: https://doi.org/10.46328/ijemst.3282
Kallia,  M.,  Van  Borkulo,  S.  P.,  Drijvers,  P.,  Barendsen,  E.,  &  Tolboom,  J.
(2021).Characterising computational thinking in mathematics education: A literature- informed  Delphi  study. Research  in  Mathematics  Education ,  23(2):  159–187.  Doi: https://doi.org/10.1080/14794802.2020.1852104
Kwan  Lo,  C.  (2023).  What  is  the  impact  of  chatgpt  on  education?  a  rapid  review  of  the literature.
Education Sciences , 13(4), 4-10. doi:
https://doi.org/10.3390/educsci13040410
Li,  F.,  dan  Wang,  C.  Artifcial  intelligence  and edge  computing  for teaching  quality evaluation  based  on 5G-enabled  wireless  communication  technolog. Journal  of Cloud Computing , 12(1): 1–17. doi: https://doi.org/10.1186/s13677-023-00418-6 Lock, S. (2022). What is AI Chatbot Phenomenon Chat-GPT and Could It Replace Humans?. (Online). Diakses pada 03 Agustus 2023. Tersedia di: https://www.theguardian.com/technology/2022/dec/05/what-is-ai-chatbot- phenomenon-chatgpt-and-could-it-replace-humans
Looi,  C.  K.,    How,  M.L.,  Longkai,  W.,  Seow,  P.,  dan  Liu.  (2018).  Analysis  of  linkages between  an  unplugged  activity  and  the  development  of  computational thinking. Computer Science Education , 28, (3), 255–279. doi:
https://d x .doi.org/10.1080/08993408.2018.1533297
Maharani, S., Kholid, M.N., Pradana, L.N., Nusantara, T. (2019). Problem Solving In The Conte x t Of Computational Thinking. Journal of Mathematics Education , 8(2): 109– 116. doi : https://doi.org/10.22460/infinity.v8i2.p109-116
Marcelino, M. J., Pessoa, T., Vieira, C., Salvador, T., dan  Mendes, A. J. (2018). Learning Computational Thinking and scratch at distance. Computers in Human Behavior , 80, 470–477. doi: http://d x .doi.org/10.1016/j.chb.2017.09.025
Nurwita,  F.,  Kusumah,  Y.  S.,  dan  Priatna,  N.  (2022).  E x ploring  students’  mathematical computational  thinking  ability  in  solving  pythagorean  theorem  problems.  Al-Jabar:
Jurnal Pendidikan Matematika , 13(2): 273-287.
doi:
https://doi.org/10.24042/ajpm.v13i2.12496
Nurwita,  F.,  Kusumah,Y.  S.,  Priatna,  N.  (2022).  E x ploring  students’  mathematical computational  thinking  ability  in  solving  pythagorean  theorem  problems. Al-Jabar:
Jurnal Pendidikan
Matematika , 13(2), 273-287. doi: https://doi.org/10.24042/ajpm.v13i2.12496
Pala,  F.  K.,  dan  Türker,  P.  M.  (2021).  The  effects  of  different  programming  trainings  on the  computational  thinking  skills. Interactive  Learning  Environments ,  29(7),  1090– 1100, doi: https://d x .doi.org/10.1080/10494820.2019.1635495
Piaget,  J.  (2013). The  Construction  of  Reality  in  The  Child ( First  Edition ).  London: Routledge.
Priyanda,  R.,  dkk.  (2023). Difusi  Inovasi  Pendidikan .Sukoharjo:  Pradina  Pustaka.Diakses di: https://www.google.co.id/books/edition/Difusi_Inovasi_Pendidikan/ld60EAAAQ BAJ?hl=en&gbpv=1&dq=difusi+inovasi+pendidikan&pg=PA8&printsec=frontcover Rich,  P.  J.,    Egan,  G.,  dan  Ellsworth,  J.  (2019).  A  Framework  for  Decomposition  in Computational  Thinking. Proceedings  of  the  2019  Conference  on  Innovation  and Technology in Computer
Science
Education , 416–421, doi: https://d x .doi.org/10.1145/3304221.3319793
Selby,  C.  C.  (2015).  Relationships:  computational  thinking,  pedagogy  of  programming, and  Bloom’s  Ta x onomy. Proceedings  of  the  Workshop  in  Primary  and  Secondary Computing Education , 80–87. doi: https://d x .doi.org/10.1145/2818314.2818315 Stebbins, R. (2001). Exploratory Research in the Social Sciences . SAGE Publications. Sukestiyarno, Y. (2020). Research Educational Method . Semarang: UNNES Press.
Supiarmo,  M.  G.,  Hadi,  H.S.,  dan  Tarmuzi.  (2022).  Student’s  Computational  Thinking Process  In  Solving  Pisa  Questions  In  Terms  Of  Problem  Solving  Abilities. Journal Of Innovative Mathematics Learning , 5(1), 1-11. doi: https://d x .doi.org/10.22460/jiml.v5i1
Susanti,  R.  D.,  dan  Taufik,  M.  Analysis  of  Student  Computational  Thinking  in  Solving Social  Statistics  Problems. Supremum  Journal  of  Mathematics  Education, 5(1),  22- 31. doi :http://d x .doi.org/10.35706/sjme.v5i1.4376
Sysło,  M.  M.  (2015).  From  Algorithmic  to  Computational  Thinking. Proceedings  of  the ACM  Conference  on  Innovation  and  Technology  in  Computer  Science  Education , doi: http://d x .doi.org/10.1145/2729094.2742582.
Voskoglou, M. G., & Buckley, S. (2012). Problem solving and computational thinking in a learning  environment. Egyptian  Computer  Science  Journal ,  36(4):  28-46.  doi: https://doi.org/10.48550/ar X iv.1212.0750
Weintrop, D., dkk. (2016). Defining Computational Thinking for Mathematics and Science Classrooms. Journal  of  Science  Education  and  Technology ,  25(1):  127-147.  doi: https://doi.org/10.1007/S10956-015-9581-5
Wing,J.  M.  (2017).Computational  thinking’s  influence  on  research  and  education  for all. Italian Journal of Educational Technology , 25(2), 7–14. doi: https://d x .doi.org/10.17471/2499-4324/922
Zahid,  M.  Z.  (2020).  Telaah  kerangka  kerja  PISA  2021:  Era  integrasi  computational thinking dalam bidang matematika [Review of the PISA 2021 framework: The era of integrating  computational  thinking  in  the  field  of  mathematics]. Prosiding  Seminar Nasional Matematika , 3(2): 706–713.
Zhai, X .  (2023).ChatGPT  User  E x perience:  Implications  for  Education. SSRN :  1- 18.(Online).Diakses Pada 02 Agustus 2023.Tersedia di
: http://d x .doi.org/10.2139/ssrn.4312418
Zulhilmi, M., Hidayat, R., Nabilah, N., Norhafiza, Hakim, M.K., Nurshafikah, S. (2022). Artificial intelligence in mathematics education: A systematic literature review.
International Electronic Journal of Mathematics Education , 17(3), em0694. https://doi.org/10.29333/iejme/12132