Mengenal Computational Thinking Serta Perbedaan Dekomposisi, Abstraksi, dan Algoritma

 

Apa itu Komputasional Thinking?

Computational Thinking  atau berpikir komputasi adalah suatu metode untuk memecahkan masalah, merancang sistem, dan memahami perilaku manusia, dengan cara-cara yang dapat diterapkan pada komputer. Intinya, ini bukan tentang berpikir seperti komputer, tetapi menggunakan konsep-konsep dasar ilmu komputer untuk memecahkan masalah di berbagai bidang

Empat Pilar Berpikir Komputasi

Komputasional thinking memiliki empat pilar utama:

1. Dekomposisi Dekomposisi adalah proses memecah masalah yang kompleks menjadi beberapa bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dipecahkan. Ketika kita memiliki masalah yang sangat besar, terkadang sulit untuk tahu di mana harus memulainya. Dengan memecah masalah menjadi beberapa bagian, kita dapat fokus untuk memecahkan satu masalah kecil pada satu waktu.

2. Pengenalan Pola Pengenalan pola adalah proses menemukan kesamaan dalam masalah yang berbeda dan menggunakan solusi yang telah berhasil diterapkan pada masalah sebelumnya. Ketika kita dapat mengenali pola, kita tidak perlu menemukan solusi baru setiap kali kita menemukan masalah.

3. Abstraksi Abstraksi adalah proses menyembunyikan detail yang tidak relevan dan hanya berfokus pada informasi yang penting. Dengan kata lain, kita menyederhanakan masalah dengan hanya berfokus pada informasi yang relevan dan mengabaikan detail yang tidak relevan.

4. Algoritma Algoritma adalah serangkaian langkah-langkah yang jelas dan terstruktur untuk memecahkan masalah. Ketika kita memiliki masalah yang kompleks, kita perlu membuat algoritma untuk memecahkannya.

Perbedaan Dekomposisi, Abstraksi dan Algoritma

1. Dekomposisi (Decomposition) Dekomposisi adalah proses memecah masalah atau sistem yang kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. Setiap bagian dapat dipecahkan secara terpisah, yang pada akhirnya akan memudahkan penyelesaian masalah secara keseluruhan.

• Analogi: Ketika Anda ingin membuat kue, Anda tidak langsung mencampur semua bahan. Sebaliknya, Anda memisahkan prosesnya: menyiapkan bahan-bahan kering, mengocok telur dan gula, dan sebagainya. Ini adalah dekomposisi.

2. Abstraksi (Abstraction) Abstraksi adalah proses menyembunyikan detail yang tidak relevan dan hanya menyoroti informasi yang penting. Tujuannya adalah untuk fokus pada inti masalah tanpa terganggu oleh hal-hal sepele. Ini membantu kita melihat pola umum dan membuat model sederhana dari masalah yang rumit.

• Analogi: Saat menggunakan peta, Anda tidak memerlukan informasi tentang setiap pohon atau batu. Peta hanya menunjukkan jalan, sungai, dan landmark utama. Detail yang tidak relevan (pohon, batu) telah dihilangkan atau diabstraksi.

3. Algoritma (Algorithms) Algoritma adalah serangkaian instruksi atau langkah-langkah yang terperinci dan berurutan untuk menyelesaikan suatu masalah atau mencapai tujuan tertentu. Algoritma harus jelas, spesifik, dan dapat dijalankan. Ini adalah implementasi dari ide-ide yang dihasilkan dari dekomposisi dan abstraksi.

• Analogi: Resep kue adalah sebuah algoritma. Resep tersebut memberikan langkah-langkah yang spesifik (misalnya, "campur tepung dan baking powder," "panggang pada suhu 180°C selama 30 menit") yang harus diikuti secara berurutan untuk mendapatkan hasil akhir (kue).

Contoh Pemecahan Masalah Berpikir Komputasi

Berikut adalah contoh komputasional thinking dalam kehidupan sehari-hari:

Memasak nasi Memasak nasi adalah contoh yang bagus dari komputasional thinking. Ketika kita memasak nasi, kita tidak berpikir tentang setiap butir beras, kita hanya memikirkan prosesnya.

• Dekomposisi: Kita memecah proses memasak nasi menjadi beberapa bagian: mencuci beras, menambahkan air, memasak nasi di rice cooker, dan menyajikan nasi.
• Pengenalan Pola: Ketika kita memasak nasi, kita tahu bahwa prosesnya sama setiap kali kita memasak nasi. Kita dapat menggunakan resep yang sama untuk setiap kali kita memasak nasi.
• Abstraksi: Kita tidak perlu berpikir tentang setiap butir beras saat memasak nasi, kita hanya perlu berpikir tentang prosesnya. Kita juga tidak perlu tahu bagaimana cara kerja rice cooker, kita hanya perlu tahu cara menggunakannya.
• Algoritma: Kita memiliki serangkaian langkah-langkah yang jelas dan terstruktur untuk memasak nasi. Kita mencuci beras, menambahkan air, dan menyalakan rice cooker.

Mencari arah Mencari arah adalah contoh lain dari komputasional thinking. Ketika kita mencari arah, kita tidak memikirkan setiap jalan, kita hanya memikirkan rute.

• Dekomposisi: Kita memecah perjalanan menjadi beberapa bagian: dari rumah ke jalan utama, dari jalan utama ke persimpangan, dan dari persimpangan ke tujuan.
• Pengenalan Pola: Ketika kita mencari arah, kita tahu bahwa prosesnya sama setiap kali kita mencari arah. Kita dapat menggunakan peta yang sama untuk setiap kali kita mencari arah.
• Abstraksi: Kita tidak perlu berpikir tentang setiap bangunan saat mencari arah, kita hanya perlu berpikir tentang rute. Kita juga tidak perlu tahu bagaimana cara kerja GPS, kita hanya perlu tahu cara menggunakannya.
• Algoritma: Kita memiliki serangkaian langkah-langkah yang jelas dan terstruktur untuk mencari arah. Kita memeriksa peta, mengikuti petunjuk, dan mencapai tujuan.

Dalam ilmu komputer, komputasional thinking digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks. Komputasional thinking membantu para ilmuwan komputer untuk membuat algoritma yang efektif, menyederhanakan masalah, dan menemukan solusi yang optimal.