Halo teman-teman semua Selamat datang kembali di channel WPU bersama saya Sandika Gali. Dan di video kali ini kita akan memulai sebuah seri baru. Seri yang menurut saya cukup penting untuk kita pelajari. Khususnya bagi kalian yang baru akan belajar programming. Kalian itu siswa atau mahasiswa IT.
Atau barangkali mau mengajarkan temennya, adiknya, anaknya untuk belajar programming. Serinya dinamakan dengan Computational Thinking. Atau cara berpikir komputasional.
Atau pola pikir komputasional. Dan di video pertama untuk serinya, Seperti biasa, kita akan mulai dulu membahas mengenai apa itu computational thinking. Tapi sebelum membahas mengenai definisinya, kita akan lihat dulu latar belakang kenapa sih kita harus punya kemampuan berpikir secara computational. Kenapa sih computational thinking itu penting untuk kita pelajari? Alasannya apa?
Supaya nanti kita sama-sama lihat betapa pentingnya kemampuan ini. Bahkan computational thinking itu diharapkan menjadi skill dasar bagi seluruh masyarakat, mulai dari anak kecil sampai dengan orang. Ya ada beberapa alasan yang menjadi latar belakang pentingnya computational thinking ini. Kita mulai dengan alasan yang pertama yaitu skor PISA teman-teman ya.
Apa itu skor PISA? Jadi skor PISA ini kalau teman-teman lihat dia singkatan dari Program for International Student Assessment. Sebuah studi yang diselenggarakan oleh OECD atau Organization for Economic Cooperation and Development. Jadi ceritanya, ada survei yang dilakukan secara internasional untuk mengetahui tingkat literasi dasar dari siswa usia 15 tahun.
Jadi sebuah tes yang dilakukan terhadap seluruh siswa yang ada di dunia di umur 15 tahun yang soal-soalnya terkait dengan reading atau membaca matematika dan juga sains. Dan PISA ini dilaksanakan setiap 3 tahun sekali dan Indonesia udah ikut. Ikut dari mulai tahun 2000. Terakhir dilakukan itu tahun 2018 kemarin. Diikuti oleh 12 ribu lebih peserta atau siswa ya.
Yang para peserta ini sudah mewakili 3,7 siswa dari kelas 7 sampai dengan kelas 12. Dan harusnya ini sudah dilakukan lagi pada tahun 2021. Tapi karena pandemi, tesnya baru dilaksanakan lagi di tahun 2022 kemarin. Dan hasilnya baru akan muncul di tahun 2023 sekarang. Jadi belum ada nih hasil yang terbarunya. Nah kalau kita lihat hasilnya dari yang terbaru, yang tahun 2018 ini teman-teman kita bisa lihat bahwa kemampuan rata-rata anak-anak Indonesia itu ada di bawah rata-rata dari negara-negara lain di ASEAN untuk rata-rata nilai di ASEAN itu ada di 413 sedangkan kita ada di 371 jadi cukup sedih juga ya skornya itu masih di bawah rata-rata Nah, apa akibatnya nih kalau misalnya skor PISA kita itu rendah? Nah, kalau kita lihat di sini, jadi akibatnya adalah keahlian dasar dari tenaga kerja di Indonesia itu sangat rendah.
Keahlian dasar loh ini ya. Terus juga, kalau misalkan kita bandingkan, keahlian tenaga kerja lulusan pendidikan tinggi, universitas dan setara ya, di Indonesia itu setara dengan keahlian tenaga kerja lulusan SMA ke bawah di negara lain. Ini contohnya di Denmark. Jadi lulusan kuliah kita itu itu kemampuan dasarnya disamakan dengan lulusan SMA di Denmark.
Jadi cukup ketinggalan karena nilai pisah kita rendah. Nah, jadi targetnya ke depannya tentu saja kita pengen agar nilai pisah kita tinggi, sehingga keahlian dasar kita juga nantinya meningkat. Nah, itu bisa kita capai kalau misalnya siswa-siswa kita punya kemampuan berpikir yang lebih baik.
Ya, itu yang pertama. Yang kedua, banyak riset atau banyak penelitian yang menyebutkan bahwa kemampuan berpikir itu memang sangat penting ya. Kalau teman-teman lihat diagram dari UNESCO, ini katanya skill dasar komunikasi manusia itu dimulai dari skill berpikir, terus ada komunikasi secara oral atau secara lisan, lalu literasi, ini semakin ke atas semakin naik gitu ya skillnya, kemampuan berpikir, terus berbicara dan mendengarkan, terus literasi itu membaca, menulis, menghitung, dan skill-skill dasar lain. Terus baru masuk ke ICT, Information Communication Technology Skill atau media literasi ya.
Menggunakan teknologi digital, menggunakan alat-alat komunikasi, jaringan, dan lain sebagainya. Baru naik lagi ke information literasi. Nah ini semuanya kemampuan komunikasi dasar manusia ini diawali dengan skill.
reasoning atau skill berpikir. Dan ini juga berpengaruh ke kemampuan computational thinking. Semakin bagus computational thinking kita, maka kemampuan berpikir kita akan semakin baik.
Ya, ini juga sejalan dengan higher order thinking skills atau HOTS ya. Kalau kita lihat diagram dari Bloom's Taxonomy atau Taxonomy Bloom. Ini adalah tingkatan dari skill berpikir manusia. Dimulai dari skill yang paling dasar itu remembering.
Bagaimana kita mengingat. Yang kedua itu understanding. Bagaimana kita memahami.
Terus ada applying. Menerap. Dan seterusnya ya ada creating, evaluating, dan analyzing.
Ini juga yang mempengaruhi tingkatan dari cara berpikir manusia. Ya, jadi itu yang kedua bahwa kemampuan berpikir itu penting. Sebuah alasan lain di mana kita harus mempelajari computational thinking.
Alasan yang ketiga adalah sekarang kita lagi ada... Ada di industri 4.0. Ya, kalau teman-teman lihat di sini, kita sekarang sudah melewati masa komputer dan otomasi ya.
Sekarang kita sudah masuk di cyber physical system. Bahkan sekarang kita sudah masuk ke AI. Di mana-mana sekarang AI. Jadi kalau misalnya kita tidak punya kemampuan berpikir komputasi yang baik, kita pasti ketinggalan. Alasan berikutnya adalah, kita juga sudah punya yang namanya kurikulum merdeka.
Jadi pemerintah kita juga sudah memasukkan. Computational Thinking ini masuk ke dalam kurikulum. Bahkan, kalau teman-teman lihat di diagram ini ya, ini adalah karakteristik kurikulum di setiap jenjang pendidikan di Indonesia. Mulai dari Pak Ut sampai dengan SMK dan SLB. Nah, kalau teman-teman baca, Computational Thinking ini sudah masuk dari sejak SD.
Dan SMP itu mata pelajaran informatika itu menjadi mata pelajaran wajib. Jadi punya pola pikir komputasional. Itu harus dari sejak dini kita pelajari atau terapkan Lalu juga pemahaman mengenai informatika juga sudah mulai dipelajari sejak dini ya, sejak SMP Nah jadi kalau misalnya teman-teman baru mengetahui apa itu computational thinking Terus bagaimana cara mempelajari computational thinking sedangkan kita udah ada di jenjang yang lebih tinggi Sebetulnya itu agak sedikit terlambat Karena yang namanya computational thinking itu harusnya sudah kita pelajari sedini mungkin Ya tapi nggak apa-apa ya, nggak ada salahnya kalau kita pelajari kembali meskipun kita sudah lewat dari jenjang pendidikan dasar ini.
Ya teman-teman, jadi sekali lagi itu adalah alasan-alasan kenapa sih kita harus punya kemampuan computational thinking yang baik, kenapa sih kita harus belajar mengenai computational thinking. Alasannya banyak dan penting semuanya. Sehingga sekarang kita akan masuk ke topik berikutnya adalah apa sebetulnya computational thinking itu?
Definisinya apa? Kita lihat. Menurut definisi, kita baca sama-sama ya. Computational thinking itu adalah proses berpikir yang terjadi Jadi saat kita memformulasikan sebuah persoalan dan berstrategi untuk menentukan atau memilih solusi yang efektif, efisien, dan optimal.
Nah ini penting banget nih. Ya jadi sekali lagi dia adalah proses berpikir saat kita memformulasikan persoalan. Mencari akar permasalahan, mencari solusi, dan berstrategi terhadap solusi tadi. Sehingga solusinya tidak cuma efektif, naik jadi efisien, naik lagi jadi optimal.
Ya karena efektif aja itu kan hanya ngefek aja ya. Do the right things Kalau efektif. Kalau efisien, do the right things right.
Ditambah lagi dengan optimal. Nah, definisi lain menyebutkan bahwa computational thinking adalah kemampuan untuk berpikir dengan memanfaatkan teknologi atau komputer sebagai alat bantunya. Jadi kalau kita menemukan sebuah masalah, setelah kita mencari akar permasalahannya apa, pada saat kita merumuskan solusi, kita udah pikir nih, kira-kira kita butuh tools atau teknologi nggak nih untuk menyelesaikannya. Saya punya sebuah contoh Sederhana Terhana lah ya, yang mungkin kita bisa terapkan di kehidupan sehari-hari.
Misalnya gini, ceritanya kalian tuh pinter bikin sambal, misalnya gitu. Sambalnya enak, keluarga kalian suka, terus tiba-tiba kalian ngadain acara keluarga. Dan saat dicicipin, wah semuanya suka.
Terus tiba-tiba mereka, keluarga kita itu pengen juga dibikinin sambal. Nah kan harusnya disitu kita udah berpikir bahwa yang tadinya kita bikinnya dalam jumlah yang sedikit, menggunakan tools yang ada di rumah kita, kita harus berpikir gimana caranya supaya kita bisa membuat sambalnya dengan lebih banyak, terus juga waktunya mungkin lebih singkat ya. Jadi kita harus pikir ini, gimana cara berikutnya? Oh mungkin daripada kita nguleknya manual, berikutnya kita butuh blender. supaya bisa lebih cepat karena kita butuh lebih banyak jumlahnya.
Nah setelah dibagikan ke keluarga kita, terus keluarganya suka, terus keluarganya cerita ke teman-temannya bahwa mereka mencicipi sambal yang enak buatan kalian. Terus teman-teman dari keluarga kalian pengen juga. Nah setelah itu kan kalian harus mikir nih, lebih besar lagi, lebih banyak lagi yang harus dibuat, mungkin dengan waktu yang lebih cepat lagi. Dimana caranya agar bisa dibikin lebih banyak, tahan lama, kemasan yang menarik, dan lain sebagainya.
Berikutnya kalau mau lebih besar lagi, kalian harus pikirin otomasinya, mesinnya, cara jualannya, dan lain sebagainya. Nah, kasus sederhana tersebut bisa menjadi peluang untuk menggunakan computational thinking sebagai alat bantu memecahkan masalahnya sehingga solusinya itu tadi efektif, efisien, dan optimal. Atau contoh lain lah, misalkan kalian digigit nyamuk nih di rumah.
Nah, terus kan berikutnya gimana caranya kita akan menghilangkan nyamuk ini? Kan solusinya macam-macam, kalau nyamuknya cuma satu, ditepuk aja lah. Kalau nyamuknya banyak gimana?
Mungkin solusinya bisa pakai raket nyamuk Tapi kalau misalkan kalian pengen tidur dan nyanyakan Nggak mungkin terjaga semaleman megangin raket nyamuk Mungkin pakai ubat nyamuk Jadi solusinya harus tepat sesuai dengan masalahnya apa Ya nggak mungkin kalian melakukan ini ya Kalian nggak mungkin bakar rumahnya Mungkin nyamuknya hilang Tapi kan akan timbul masalah baru gitu ya. Jadi pasti solusinya nggak seperti ini. Atau contoh lain misalnya kalian memilih jalur ketika mau berangkat dari rumah ke kantor misalkan.
Atau ke sekolah. Saat disuguhkan oleh Google Maps sebuah jalur yang berbeda. Nah ini kan pasti kalian berpikir.
Kira-kira mau saya ikuti begitu saja nggak saran dari Google Maps-nya. Mungkin durasi waktunya singkat. Tapi kalian tahu kalau jalan lewat situ tuh tidak menyerangkan. Jalannya rusak, banyak polisi tidur. Ayo.
Jadi kalian bisa aja memilih jalur yang waktunya sedikit lebih lama, tapi kalian merasa nyaman. Dan itu kalian harus lakukan dalam waktu yang cepat ya. Kalian lagi jalan, terus Google Maps-nya menyarankan rute yang berbeda, kalian harus dengan cepat memutuskan.
Nah, dengan kemampuan computational thinking, itu akan membantu memberikan solusi yang tepat. Contoh lain adalah kalau misalnya kita bikin resep masakan atau minuman, computational thinking akan membantu membuat itu menjadi lebih runut, menjadi lebih detail. Atau misalkan saat kalian pengen membuat mind map pada sebuah topik, Atau kalau misalkan udah masuk ke...
aplikasi atau pengelolaan data. Computational thinking juga dipakai untuk memecahkan masalahnya menggunakan tools yang ada. Kira-kira gimana nih cara kita pakai software spreadsheet seperti Excel misalnya, ketika kita punya data yang banyak. Sampai dengan kalian masuk ke programming gitu ya. Computational thinking akan membantu ketika kalian memecahkan masalah menggunakan programming.
Itu aja di beberapa contoh tadi. Kalian bisa lihat bahwa ketika kita memasukkan computational thinking, itu kita bisa mencari solusi yang lebih tepat, lebih efisien, dan lebih optimal. Walaupun mungkin kalian sudah melakukan semua hal ini dan tidak merasa gitu kalau kalian sudah melakukan computational thinking.
Tapi dengan kita tahu, kita jadi akan lebih bisa mengasah lagi computational thinkingnya agar solusinya bisa lebih efisien dan optimal tadi. Ya jadi dengan computational thinking, itu nantinya, itu akan mendorong kita untuk mempertanyakan pertanyaan-pertanyaan berikut, teman-teman. Jadi kalau kita udah ngerti computational thinking, kita tuh bakalan nanya kayak gini, contohnya. Bisakah sebuah persoalan itu diselesaikan dengan lebih mudah oleh manusia atau komputer?
Bisa nggak kita melibatkan komputer dalam permasalahan kita? Terus pertanyaan berikutnya, apakah ada pola antara persoalan yang dihadapi, yang lagi kita mau hadapi, dengan persoalan yang mirip atau serupa yang udah pernah kita atasi sebelumnya? Kita tuh jadi mikirnya kayak gitu. Oh ini kayaknya udah pernah kita selesai ini sebelumnya.
walaupun nggak sama, tapi kita bisa dapat polanya. Jadi computational thinking merangsang kita untuk mengenali pola. Terus pertanyaan berikutnya, kalau misalnya kita lagi ketemu data yang banyak gitu ya, gimana nih data ini bisa kita susun sedemikian rupa untuk menyelesaikan persoalannya? Jadi kita kelatih untuk nanya kayak gitu.
Terus juga, bagaimana kita bisa membuat solusi yang umum dari sebuah persoalan dengan input yang beragam? Ini kira-kira kalau misalkan kita masukin input yang berbeda, outputnya gimana? Atau misalnya pertanyaan berikutnya, apa aja sih langkah-langkah yang runut yang bisa kita gunakan untuk menyelesaikan persoalan yang dihadapi. Jadi saat kita menghadapi persoalan itu, yang kepikir langsung langkah yang runutnya seperti apa.
Terus, ada strategi komputasi nggak nih yang bisa kita gunakan? ke persoalan yang lagi kita hadapi. Dan pertanyaan berikutnya adalah, kira-kira apa aja keterbatasan, kompromi, dan kendala yang dihadapi ketika kita lagi nyelesain persoalan.
Ya jadi computational thinking akan selalu melatih kita mempertanyakan pertanyaan-pertanyaan ini. Kenapa? Karena di dalam computational thinking terdapat elemen-elemen yang bikin kita nanyain pertanyaan tadi.
Ya ada yang disebut dengan decomposing atau dekomposisi, ada abstraksi atau abstraction, ada pattern recognition atau pengenalan pola, dan Algoritms Tiantara ini di computational thinking dikenal dengan AADP ya yang nanti kita akan bahas lebih detail di video berikutnya lah. Pokoknya tadi, kenapa kita bisa mempertanyakan pertanyaan itu? Karena kita sudah biasa dilatih oleh komponen-komponen atau elemen-elemen computational thinking ini.
Nah, mungkin sekarang pertanyaannya, melatihnya gimana? Gimana sih kita bisa latihan? Karena yang namanya computational thinking itu nggak bisa cuma dipelajari dan dipahami aja.
Diasahnya itu harus dengan latihan, latihan, dan latihan. Nah, cara ngelatihnya bisa dengan beberapa cara. Yang pertama, ini yang paling mudah dilakukan.
dan bahkan harusnya dilakukan sedini mungkin, itu adalah latihan problem solving. Kita bisa menggunakan soal-soal yang ada, yang sudah pernah dibuat, terus juga kita bisa melatih menggunakan analisis data, menggunakan modeling dan simulasi, dan juga programming. Untuk yang problem solving, teman-teman bisa ikuti latihan yang ada di Bebras. Jadi Bebras ini adalah sebuah organisasi internasional untuk melatih computational thinking. Kalian bisa kunjungi bebras.org, atau di Indonesia juga ada bebras.org.
or.id, kalau pengen lihat soal-soalnya seperti apa, teman-teman bisa lihat disini