Berpikir Komputasional: Pengertian, Tujuan, dan Manfaatnya

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

19 April 2024

1172

Image Banner

Di era perkembangan teknologi, berpikir komputasional adalah keterampilan yang sangat dibutuhkan. Pasalnya, konsep ini sangat berguna dalam memecahkan masalah kompleks dengan efisiensi tinggi.


Secara umum, berpikir komputasional adalah pendekatan sistematis dalam memecahkan masalah dengan memanfaatkan prinsip ilmu komputer. Untuk tahu lengkapnya, simak penjelasannya di bawah ini!



Apa yang Dimaksud dengan Berpikir Komputasional?



Secara garis besar, berpikir komputasional adalah pendekatan dalam pemecahan masalah berbasis konsep dan prinsip ilmu komputer. Pola pikir ini mencakup penggunaan metode dan teknik seperti dekomposisi, pengenalan pola, abstraksi, dan algoritma.


Tujuan utama dari berpikir komputasional adalah untuk memecah masalah kompleks menjadi bagian yang lebih kecil dan mudah dikelola.


Seseorang yang menerapkan ini mampu untuk merancang solusi efisien dan efektif untuk berbagai jenis masalah. Masalah yang dipecahkan bisa berupa pengembangan perangkat lunak, analisis data, dan konteks lainnya.



Makna Berpikir Komputasional dalam Data Science





Dalam konteks data science, berpikir komputasional adalah dasar dalam pengelolahan dan analisis big data. Hal ini terjadi karena data science umumnya melibatkan pengumpulan, pengelolahan, analisis, dan interpretasi big data.


Dengan menggunakan prinsip berpikir komputasional, seorang data scientist bisa mendekomposisi masalah analitis yang kompleks secara efektif. Selain itu, mereka juga bisa mengidentifikasi pola dalam data dan menyederhanakan masalah dengan abstraksi.


Pada intinya, berpikir komputasional dalam data science adalah kunci keberhasilan analisis data dan pemecahan masalah berbasis teknologi.


Tujuan Berpikir Komputasional



Tujuan utama dari berpikir komputasional adalah untuk memudahkan pemecahan masalah kompleks. Pemecahan tersebut dilaksanakan untuk mengambil keputusan dengan memanfaatkan teknik dari ilmu komputer. 


Berikut adalah tujuan dari berpikir komputasional:


1. Dekomposisi Masalah



Tujuan pertamanya adalah untuk dekomposisi masalah. Hal ini dicapai dengan memecahkan masalah kompleks menjadi bagian kecil dan mudah dikelola.


Tujuannya adalah untuk menyederhanakan masalah yang awalnya tampak rumit atau luar biasa menjadi serangkaian tugas kecil dan konkret.


Proses ini memudahkan identifikasi dan analisis aspek-aspek spesifik dari masalah. Hal ini pada akhirnya memungkinkan pendekatan yang lebih terfokus dalam mencari solusi.


Baca Juga: Contoh Penerapan Big Data - Ada di Berbagai Sektor!


2. Mengidentifikasi Pola dan Tren



Berikutnya, tujuan berpikir komputasional adalah untuk identifikasi pola dan tren. Dalam konteks data dan masalah yang berulang, kemampuan untuk mengenali pola bisa memprediksi hasil masa depan.


Hasilnya bisa berguna dalam memformulasikan solusi yang efektif. Hal ini sangat bermanfaat bagi berbagai bidang, mulai dari analisis data hingga pengembangan algoritma.


3. Abstraksi



Tujuan berikutnya adalah untuk melakukan abstraksi. Ini merupakan proses menyaring informasi tidak penting untuk fokus pada detail relevan.


Dalam berpikir komputasional, abstraksi membantu dalam menghilangkan kekacauan informasi yang tak perlu dan memusatkan perhatian pada inti masalah.


Secara keseluruhan, abstraksi adalah kunci untuk mengembangkan solusi terfokus tanpa gangguan detail yang tidak relevan.


4. Membangun Pemikiran Algoritmik



Terakhir, tujuannya adalah untuk membangun pemikiran algoritmik. Hal ini merupakan konsep berpikir untuk merancang langkah demi langkah dalam penyelesaian masalah atau mencapai tujuan.


Prosesnya melibatkan pengembangan algoritma yang logis dan efisien untuk diterapkan dalam berbagai situasi. 


Pemikiran algoritmik memungkinkan pendekatan lebih terstruktur dan metode yang dapat diulang untuk menangani masalah. Hal ini sangat berguna pemrograman, matematika, dan banyak bidang lainnya.





Manfaat Berpikir Komputasional




Manfaat berpikir komputasional sangatlah luas. Manfaatnya bisa ditemukan di berbagai bidang, baik profesional maupun pribadi. Berikut adalah beberapa manfaatnya:


1. Memecahkan Masalah dengan Efektif



Pertama, manfaat berpikir komputasional adalah masalah dapat dipecahkan secara efektif. Berpikir komputasional bisa membuat seseorang untuk menyelesaikan masalah dengan cara yang terstruktur.


Mereka bisa menguraikan masalah menjadi bagian kecil dan lebih mudah dikelola. Hal ini tentu secara signifikan mempermudah proses pemecahan masalah.


Baca Juga: Optimalkan Bisnis, Ini 5 Alat Analisis Data untuk Bisnis Kecil


2. Membuat Keputusan Berbasis Data



Berikutnya, manfaat berpikir komputasional adalah untuk membuat keputusan berbasis data. Dengan menerapkan teknik analisis dan pemrosesan data, pola pikir ini membantu pembuatan keputusan tepat berbasis bukti.


Hal tersebut bisa bermanfaat dalam bisnis, penelitian, dan banyak bidang lainnya.


3. Meningkatkan Keterampilan Kritis dan Logis



Selanjutnya, manfaatnya adalah untuk meningkatkan keterampilan kritis dan logis. Berpikir komputasional mengasah kemampuan berpikir kritis dan logika. Hal tersebut memungkinkan seseorang untuk menghadapi situasi dengan pemikiran tajam dan analisis.


4. Efisiensi dalam Otomatisasi



Terakhir, manfaat berpikir komputasional adalah efisiensi dalam otomatisasi. Pasalnya, pola pikir ini bisa memfasilitasi pembuatan algoritma yang berguna dalam mengotomatisasi proses dan meningkatkan efisiensi.


Itu dia penjelasan mengenai berpikir komputasional yang meliputi pengertian, tujuan, dan manfaatnya. Seperti yang dijelaskan di atas, berpikir komputasional adalah keterampilan dalam penyelesaian masalah secara efisien dan terstruktur.


Selain itu, berpikir komputasional adalah salah satu keahlian yang harus dimiliki oleh data scientits. Sebab, keahlian ini akan mempermudah proses pengelolahan data. 


Meski keahlian berpikir komputasional penting, ada kemampuan lainnya yang harus dimiliki oleh data scientist. Beberapa keahlian tersebut antara lain penguasaan statistik, keterampilan pemrograman, analisis big data, dan masih banyak lagi.



Tahapan Berpikir Komputasional, Step by Stepnya! 



Berpikir komputasional adalah proses yang melibatkan langkah metodis untuk menyelesaikan masalah dengan cara yang dapat digunakan oleh komputer, meskipun prinsip-prinsipnya juga dapat diterapkan secara luas di luar konteks pemrograman. 


Berikut adalah tahapan berpikir komputasional yang dijelaskan secara langkah demi langkah:



1. Mengidentifikasi Masalah


Tahapan awal berpikir komputasional adalah mengidentifikasi masalah yang kompleks dan memecahnya menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. 


Mengenali masalah memudahkan pemahaman masalah secara keseluruhan dan memfasilitasi penanganan masing-masing komponen secara terpisah.



2. Pengenalan Pola

Setelah masalah dipecah, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi pola atau kesamaan di antara bagian-bagian tersebut. 


Dengan mengenali pola, kita dapat membuat asumsi atau prediksi, dan menerapkan solusi yang sama ke situasi serupa lainnya.



3. Menyaring Informasi


Menyaring informasi bisa disebut dengan abstraksi, tahap ini  melibatkan penyaringan detail yang tidak perlu dan fokus pada informasi yang penting untuk memecahkan masalah. 


Abstraksi dalam berpikir komputasional membantu dalam mengabaikan kebisingan dan mengkonsolidasikan data atau proses yang relevan untuk membuat model atau solusi yang lebih sederhana.


4. Merancang Algoritma


Tahap terakhir berpikir komputasional adalah merancang algoritma, yang melibatkan Penyelesaian masalah berdasarkan dekomposisi, pola yang diidentifikasi, dan informasi yang diabstraksikan. 


Algoritma harus jelas, logis, dan efisien, sehingga dapat menjadi solusi yang dapat diprediksi dan dapat diulang.


5. Implementasi dan Iterasi



Setelah algoritma dikembangkan, langkah berikutnya adalah implementasi. Ini bisa dalam bentuk kode komputer, atau melalui metode lain seperti prosedur manual atau mekanik.


Evaluasi efektivitas algoritma dan solusi secara keseluruhan. Ini melibatkan pengujian, mendapatkan feedback, dan melakukan iterasi. Perbaikan dan penyesuaian dilakukan berdasarkan hasil dan feedback untuk mengoptimalkan proses dan hasil.


Dengan melatih setiap tahap berpikir komputasional secara konsisten, seseorang dapat meningkatkan kemampuan mereka untuk memecahkan masalah secara efektif dan efisien dalam berbagai bidang.



Cara Melatih Berpikir Komputasional


Cara melatih berpikir komputasional melibatkan beberapa aspek penting seperti dekomposisi, pengenalan pola, abstraksi, dan algoritma. 


Berikut adalah cara melatih berpikir komputasional yang dapat dipahami dan dipraktikkan.


Cara melatih berpikir komputasional dapat diawali dengan dekomposisi, yaitu memecah masalah besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. 

1. Pemecahan Masalah



Langkah ini bisa dilakukan melalui diskusi kelompok atau brainstorming individu, di mana masalah diurai menjadi elemen-elemen dasarnya. Misalnya, dalam membuat website, masalah bisa dipecah menjadi desain, konten, dan pengembangan backend.



2. Mengenali Pola



Latih kemampuan untuk mengenali pola dan tren dari data atau masalah. Hal ini melibatkan penggunaan aktivitas seperti permainan mencocokkan atau mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan. 


Dalam konteks akademis atau profesional, ini bisa berarti menganalisis kumpulan data untuk menemukan pola umum atau anomali.

3. Praktikkan Abstraksi


Praktikkan abstraksi dengan fokus pada informasi yang penting dan mengabaikan detail yang tidak relevan. 


Dalam kegiatan ini, Sobat MinDi bisa menggunakan studi kasus untuk merancang solusi untuk masalah tanpa terjebak pada aspek-aspek teknis yang tidak penting. 


Misalnya, dalam mengembangkan aplikasi, fokus pada fitur utama yang dibutuhkan pengguna daripada semua kemungkinan teknologi yang bisa digunakan. 4. Desain Algoritma



Terakhir, praktikkan desain algoritma, yang melibatkan pembuatan langkah demi langkah solusi untuk masalah. 


Cara ini bisa diajarkan melalui aktivitas yang melibatkan coding atau melalui permainan logika yang memerlukan pemikiran sekuensial dan pemecahan masalah. 


Peserta dapat menggunakan alat seperti Scratch atau Python untuk membuat program sederhana yang menyelesaikan tugas tertentu atau mengatur aktivitas sehari-hari menggunakan algoritma.


Melalui cara ini, kemampuan berpikir komputasional akan meningkat secara bertahap, yang sangat penting di berbagai bidang profesional dan akademis.


Terakhir, praktikkan desain algoritma, yang melibatkan pembuatan langkah demi langkah solusi untuk masalah. 


Cara ini bisa diajarkan melalui aktivitas yang melibatkan coding atau melalui permainan logika yang memerlukan pemikiran sekuensial dan pemecahan masalah. 


Peserta dapat menggunakan alat seperti Scratch atau Python untuk membuat program sederhana yang menyelesaikan tugas tertentu atau mengatur aktivitas sehari-hari menggunakan algoritma.


Melalui cara ini, kemampuan berpikir komputasional akan meningkat secara bertahap, yang sangat penting di berbagai bidang profesional dan akademis.


Contoh Penerapan Berpikir Computasional

Untuk meningkatkan pemahaman Sobat MinDi tentang berpikir komputasional, yuk simak contoh penerapan berpikir komputasional di berbagai bidang pekerjaan dan lingkungan profesional.



  • Pendidikan: Menggunakan berpikir komputasional untuk mengembangkan kurikulum yang menyesuaikan materi pembelajaran berdasarkan gaya belajar siswa yang berbeda.

  • Kesehatan: Mengoptimalkan jadwal staf dan distribusi sumber daya di rumah sakit melalui algoritma untuk meningkatkan efisiensi dan waktu respons.

  • Keuangan: Menerapkan algoritma untuk analisis data besar guna mendeteksi tren pasar dan kegiatan mencurigakan untuk mencegah penipuan.

  • Pertanian: Menggunakan sensor dan data cuaca untuk menginformasikan model pertumbuhan tanaman dan optimasi penggunaan air serta pestisida.

  • Perdagangan Ritel: Mengembangkan sistem rekomendasi personalisasi yang menggunakan pengenalan pola untuk menyarankan produk berdasarkan preferensi belanja pelanggan sebelumnya.

  • Manufaktur: Implementasi sistem kontrol kualitas otomatis yang menggunakan dekomposisi dan algoritma untuk mendeteksi cacat produksi secara real-time.

  • Transportasi: Menerapkan sistem navigasi yang menggunakan berpikir komputasional untuk mengatur ulang rute secara dinamis berdasarkan kondisi lalu lintas saat ini.

  • Pariwisata: Mengembangkan alat perencanaan perjalanan yang menyesuaikan itinerary berdasarkan preferensi pengguna, kondisi cuaca, dan acara lokal menggunakan teknik pengenalan pola dan abstraksi.

  • Lingkungan: Menerapkan model prediksi untuk memantau kualitas udara dan memprediksi polusi berdasarkan pola historis dan kondisi cuaca saat ini.

  • Teknologi Informasi: Pengembangan firewall yang cerdas yang dapat mengadaptasi aturannya berdasarkan pola serangan yang dianalisis dari data lalu lintas jaringan.


Terapkan Berpikir Komputasional dalam Berbagai Bidang Kehidupan

Itu dia penjelasan mengenai berpikir komputasional yang meliputi pengertian, tujuan, hingga manfaatnya. Seperti yang dijelaskan di atas, berpikir komputasional adalah keterampilan dalam penyelesaian masalah secara efisien dan terstruktur.



Dengan memiliki kemampuan berpikir komputasional yang baik, kita dapat menyelesaikan masalah dan menemukan solusi yang efektif di berbagai bidang kehidupan dan profesional.


Selain itu, berpikir komputasional adalah salah satu keahlian yang harus dimiliki oleh data scientits. Sebab, keahlian ini akan mempermudah proses pengelolahan data. 



FAQ tentang Berpikir Komputasional

Apakah berpikir komputasional berbeda dari pemrograman? 

Meskipun berpikir komputasional sering kali terkait dengan pemrograman,dalam aplikasinya berpikir komputasional dan pemrograman berbeda. 


Pemrograman adalah realisasi praktis dari berpikir komputasional, tetapi prinsip-prinsip berpikir komputasional dapat diterapkan dalam konteks yang tidak melibatkan kode komputer, seperti logika pemecahan masalah dan pengambilan keputusan.



Dapatkah berpikir komputasional diajarkan pada anak-anak?


Ya, anak-anak dapat diajarkan untuk mengembangkan berpikir komputasional melalui kegiatan yang dirancang untuk meningkatkan kemampuan pemecahan masalah, seperti permainan logika, teka-teki, dan proyek-proyek praktis yang membutuhkan pemikiran sistematis dan kreatif.


Apakah berpikir komputasional hanya untuk Ilmuan? 


Tidak, berpikir komputasional adalah keterampilan universal yang berguna di hampir semua bidang. Dari manajemen bisnis hingga pendidikan, dan dari seni hingga ilmu pengetahuan, kemampuan untuk berpikir secara terstruktur dan logis adalah aset yang berharga.


Dengan memahami dan menerapkan berpikir komputasional, individu dari semua usia dan profesi dapat memperbaiki cara mereka mendekati dan menyelesaikan masalah dalam kehidupan sehari-hari dan profesional mereka.


Meski keahlian berpikir komputasional penting, ada kemampuan lainnya yang harus dimiliki oleh data scientist. Beberapa keahlian tersebut antara lain penguasaan statistik, keterampilan pemrograman, analisis big data, dan masih banyak lagi. 


Tapi, Sobat MinDi nggak perlu khawatir. Untuk mengembangkan keahlianmu di data science, kamu bisa ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id


Dari program tersebut, Sobat MinDi bisa belajar A-Z data science langsung dari mentor ahli dan materi terupdate di industri. Kamu juga bisa kembangkan portofolio lewat real-case project yang diberikan semasa program.


Terlebih lagi, Sobat MinDi juga bisa dapatkan pekerjaan lewat job-connection yang terhubung ke 500+ companies. So, nggak usah tunggu lama dan segera daftarkan dirimu!



Reference:


Share

Author Image

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

Khadijah adalah SEO Content Writer di Dibimbing dengan pengalaman menulis konten selama kurang lebih setahun. Sebagai lulusan Bahasa dan Sastra Inggris yang berminat tinggi di digital marketing, Khadijah aktif berbagi pandangan tentang industri ini. Berbagai topik yang dieksplorasinya mencakup digital marketing, project management, data science, web development, dan career preparation.

Hi!👋

Kalau kamu butuh bantuan,

hubungi kami via WhatsApp ya!