4 Dasar Berpikir Komputasional

Oleh Ranugunar Savahasta 9A-24

Dalam materi Berpikir Komputasional, ada 4 tema utama yang berlaku dalam setiap permasalahan/skenario agar dapat dipecahkan dengan mudah.

Tema-tema ini diantaranya:

1. Abstraksi

Abstraksi adalah tindakan menyaring data-data dan permasalahan yang penting, selagi mengabaikan yang tidak penting. Hasilnya adalah permasalahan yang sama, namun tanpa detail yang tidak penting (yang telah disingkirkan). Hal ini berfungsi untuk meringankan beban kerja kita dan mempercepat penyelesaian masalah.

Contoh Abstraksi

Ketika memanggang kue, cukup kita mengabstraksi masalah dengan mengikuti resep yang diberikan dari buku masak dan membeli bahan setengah jadi, daripada harus mengerti bagaimana kerja oven, timer, termometer dan membuat semua bahannya dari awal. Ini karena semua langkah-langkah kerja yang harusnya perlu dikerjakan bisa diabstraksi (terlaksana otomatis/bisa dilewati/disingkat).


2. Algoritma

Algoritma adalah tindakan mencari jalan penyelesaian yang urut terhadap suatu masalah yang nanti bisa dikerjakan dengan lebih mudah. Hal ini juga dilakukan untuk meringkaskan dan mempermudah penyelesaian masalah.

Contoh Algoritma

Segala tindakan sehari-hari yang memerlukan langkah urut bisa disebut sebagai algoritma, walaupun umumnya lebih dikaitkan dengan angka-angka. Contohnya adalah mengikat sepatu, mandi, dan menyalakan TV.

3. Dekomposisi

Dekomposisi adalah tindakan mendapatkan rumus/formulasi sehingga dapat menyelesaikan dengan cepat, bisa dengan bantuan komputer untuk penghitungan atau dengan mengisi rumus manual.

Contoh Dekomposisi

 Untuk mengetahui harga rerata belanjaan selama seminggu, kita harus menggunakan langkah urut: 1. Hitung total harga barang yang dibeli, 2. maka akan didapat pengeluaran sekali belanja. 3. Ulangi untuk belanja di hari lain, minggu yang sama. 4. Jumlahkan pengeluaran belanja/minggu dibagi dengan jumlah aktivitas belanja/minggu. Ini merupakan dekomposisi formulasi persoalan.

4. Pengenalan pola

Pengenalan pola adalah metode mendapatkan pola tertentu dari data-data / masalah yang ada. Pengenalan pola dilakukan untuk mempermudah menyelesaikan permasalahan yang serupa.

Contoh Pengenalan Pola

Gambar diatas adalah contoh sederhana pengenalan pola, dalam bentuk siklus data seperti urutan bilangan. ada banyak lagi contoh pengenalan pola seperti kesamaan perlakuan dan penjadwalan.