Mengembangkan dan menggunakan abtraksi
Memecahkan Permasalahan dengan Teknik Computational Thinking
Administrator | TIK/Informatika
A. Berpikir komputasional (Computational Thinking)
1. Komputasi
komputasi adalah algoritma yang digunakan untuk menemukan suatu cara dalam memecahkan masalah dari sebuah data input.data input disini adalah sebuah masukan yang berasal dari luar lingkungan sistem. Komputasi ini merupakan bagian dari ilmu. Komputer terpadu dengan ilmu matematika.
ACM computing curricula 2005 membagi bidang computing menjadi 5 domain;
- komputer Science (CS);
- Software Engineering (SE);
- Information System (IS);
- Computer Engineering (CE);
- Information Technology (IT).
2.Teori Komputasi
Teori komputasi adalah cabang ilmu komputer dan matematika yang membahas apa dan bagaimana suatu masalah dapat dipecahkan pada model komputasi menggunakan algoritma. bidang ini dibagi menjadi dua cabang yaitu teori teori komputer bilitas dan teori kompleksitas namun kedua cabang berurusan dengan model formal komputasi.
Teori komputasi dibagi menjadi 3 ranting sebagai berikut;
• Teori otomata (Automata Theory)
teori otomata adalah teori mengenai mesin-mesin abstrak dan berkaitan erat dengan teori bahasa formal.
• Teori komputabilitas (Computability Theory)
teori komputabilitas bertujuan untuk memeriksa apakah persoalan komputasi dapat dipecahkan pada suatu model komputasi teoretis.
• Teori kompleksitas (Computational Complexity Theory)
teori kompleksitas mengklasifikasikan persoalan sebagai persoalan mudah (easy) atau persoalan sulit (hard)
3. Pengertian Berpikir Komputasional (Computational Thinking)
Berpikir merupakan suatu kegiatan yang dilakukan untuk tujuan memecahkan suatu masalah yang dihadapi istilah umumnya teh inka problem solving yaitu berpikir untuk memecahkan masalah yang dihadapi kemampuan berpikir untuk menghasilkan ide-ide kreatif saat ini sangat dibutuhkan oleh siswa. Pemikiran computational adalah sebuah proses berulang yang terbagi menjadi tiga tahapan antara lain;
Formulasi masalah (abstraksi)
Mengekspresikan solusi (otomatisasi)
Mengeksekusi solusi dan mengevaluasi (analisis).
4.Karakteristik berpikir komputasional (Computational Thinking).
mampu memberikan pemecahan masalah menggunakan komputer atau perangkat lain.
Logika dalam mengelompokkan dan menganalisa data. Mmampu melakukan representasi data melalui abstraksi dengan suatu model atau simulasi. Mampu melakukan otomatisasi solusi melalui cara berpikir algoritma. Mampu melakukan identifikasi gema analisis dan implementasi solusi dengan berbagai kombinasi langkah atau cara dan sumber daya yang efisien dan efektif. Mampu melakukan generalisasi solusi untuk berbagai masalah yang berbeda.
Ada beberapa karakteristik berpikir komputasi salah satunya adalah mampu melakukan identifikasi analisis dan implementasi solusi dengan berbagai kombinasi langkah atau cara dan sumber daya yang efisien dan efektif.
A. Identifikasi
Identifikasi berasal dari kata identify yang artinya meneliti atau menela'ah. identifikasilah kegiatan mencari dan menemukan Komang mengumpulkan, meneliti mendaftarkan, serta mencatat data dan informasi.
Adapun cara pengidentifikasikan masalah sebagai berikut ;
1.pendefinisian masalah dengan jelas.
2.pendefinisian secara objektif.
3.Kumpulkan informasi secara sistematik.
B. Analisis
Analisis merupakan sekumpulan kegiatan, aktivitas, dan proses yang saling berkaitan dengan untuk memecahkan masalah atau memecahkan komponen menjadi lebih detail dan digabungkan kembali lalu ditarik kesimpulan.
Cara menganalis masalah sebagai berikut;
1.Analisis informasi
2.Generalisasi kemungkinan solusi
3.Evaluasi solusi dan pilih
C. Implementasi solusiI
Implementasiadalah suatu tindakan atau pelaksanaan dari sebuah rencana yang sudah disusun secara matang dan terperinci. Cara mengimplementasikan solusi yang telah kita rencanakan sebagai berikut;
1.Implementasi dari solusi
2.review dan evaluasi hasil keluaran
3.atur ulang jika dibutuhkan
5. Metode berpikir komputasional (computational thinking)
A. Dekomposisi (Decomposition)
Dekomposisi sendiri adalah suatu proses dalam komputer sional thinking yang berfungsi untuk membagi masalah-masalah dalam lingkup yang lebih kecil atau spesifik. Dekomposisi dilakukan untuk membantu kita dalam memecahkan suatu masalah yang kompleks.
Langkah-langkah dalam dekomposisi yaitu;
1.Identifikasi masalah utama
2.Buat serta susunan daftar komponen-komponen penyusun (utama)
3.Buat serta susunan daftar bagian-bagian kecilnya
4.Buat rencana dalam menyelesaikan masalah tersebut sesuai urutan (algoritma)
5.Selesaikan setiap bagian-bagian kecil hingga ke detail.
B. Pengenalan pola (pattern recognition)
Maksud dari pengenalan pola yaitu proses untuk mengenali pola atau kesamaan umum dari masalah-masalah lain yang serupa dengan masalah yang telah ditemukan dari proses dekomposisi.
pengenalan pola adalah kemampuan untuk melihat persamaan atau bahkan perbedaan pola keren dan keteraturan dalam data yang nantinya akan digunakan dalam membuat prediksi dan penyajian data titik misalnya mengenali pola file dokumen file system file eksekusi, atau struktur data/file.
Pengenalan pola bertujuan agar seseorang dapat memprediksi hal yang akan terjadi setelahnya, membuat sebuah aturan khusus , dan memudahkan memecahkan masalah dengan pola yang hampir sama. Pengenalan pola dibagi menjadi dua yaitu sintaks, statistik dan jaringan syaraf tiruan.
Pendekatan secara sintaks adalah pendekatan dengan menggunakan aturan-aturan tertentu. pendekatan jaringan syaraf tiruan adalah pendekatan dengan menggabungkan pendekatan sintaks dan statistik. pendekatan statistik adalah pendekatan dengan menggunakan data-data yang berasal dari statisik. Adapun cara mengenali pola sebagai;
1.Melihat secara langsung.
2.Memikirkan dengan matang pola tersebut.
3.Merasakan pola.
C. Abstraksi
Abstraksi adalah melakukan generalisasi dan mengidentifikasi prinsip-prinsip umum yang menghasilkan pola dan keteraturan tersebut. Misalnya dengan menempatkan semua file system di folder Windows file program di folder program files file data atau dokumen di folder dokumen dan file pendukung di drive atau direktori terpisah.
Adapun langkah-langkah dari proses abstraksi sebagai berikut;
1.Mengumpulkan sub masalah dari hasil dekomposisi;
2.menentukan skala kebutuhan dari sub masalah tersebut terhadap beberapa besar dampak dari masalah tersebut terhadap masalah kompleks;
3.menghilangkan sub masalah yang memiliki skala kebutuhan tidak terlalu penting hingga tidak penting;
D. Algorithm Design.
Algoritma bisa diartikan sebagai prosedur yang berupa langkah demi langkah. Algoritma sering digunakan untuk perhitungan, penalaran secara otomatis kemarin juga pemrosesan data. sehingga algoritma merupakan pilihan dari beberapa metode computational thinking yang ada dan sangat mudah diterapkan terhadap peserta didik lama karena algoritma mudah untuk didesain dan dipahami.
Algorithm Design adalah kemampuan mengembangkan petunjuk pemecahan masalah yang sama secara langkah-demi-langkah, tahapan-tahapan titik tahapan-tahapan tersebut membuat orang lain dapat menggunakan langkah atau informasi tersebut untuk menyelesaikan permasalahan yang sama.
Langkah-langkah dalam pemikiran algoritma, yaitu;
1.Definisi masalah
2.Pengembangan model
3.Spesifikasi algoritma
4.merancang sebuah algoritma
5.Memeriksa kebenaran algoritma
6.analisis algoritma
7.implementasi algoritma
8.Pengujian program
9.Persiapan Dekomentasi.
B. Contoh Penerapan Computational Thinking
Contoh penerapan computational thinking dapat diambil ialah mencuci pakaian titik dengan computational thinking kita mampu melakukan identifikasi analisis dan implementasi solusi dengan berbagai kombinasi langkah atau cara dan sumber daya yang efisien dan efektif. Dengan langkah efektif kita dapat menyelesaikan masalah dengan mudah, tepat dan cepat maka dari itu computational thinking dapat membuat kita menjadi lebih bersyukur dalam melihat memecahkan sebuah masalah titik mari kita kembali dalam masalah mencuci pakaian kita dapat menyelesaikan masalah ini dengan cara berpikir secara computational.
Dimulai dari dekomposisi, kita dapat menentukan dan baru mengelompokkan Apa saja proses yang akan dihadapi seperti memastikan hanger memisahkan pakaian dengan jenis sendiri, menyiapkan ember dan alat cuci melalui proses penyajiannya dan menjemurnya kemudian dari pengenalan pola. Dengan melihat pakaian yang akan dicuci pada saat memilih pakaian sebelumnya, kita akan menemukan banyak jenis pakaian yang menunjukkan bahwa D layak untuk dicuci Dan yang tidak.
Sama halnya dengan mengembangkan suatu perangkat lunak, jika kamu mempunyai masalah dengan suatu baris kode, kamu harus melihat gambar sebenarnya mengapa kode itu bisa salah titik pelajari kesalahan itu sehingga di masa depan tidak mengalami kesalahan itu lagi.
Komentar
Posting Komentar