Contoh-Contoh Berpikir Komputasional Berbagai Bidang beserta Tujuan dan Manfaatnya
Untuk kemajuan lebih cepat generasi bangsa, kini berpikir komputasional sudah diajarkan di sekolah.
3. Abstraksi
Tahapan ketiga dari berpikir komputasional adalah abstraksi. Tahapan ini pada dasarnya adalah mempertahankan berbagai komponen yang berkaitan erat dengan masalah dan menghilangkan yang tidak penting.
Dengan demikian, individu bisa fokus hanya pada komponen penting yang akan membuat penyelesaian masalah lebih efektif. Komponen yang dipilih adalah yang benar-benar dibutuhkan atau solusi yang paling tepat.
Misal, sebuah perusahaan penjualan tiket pesawat ingin mulai masuk ke dunia digital marketing.
Dengan luasnya dunia digital marketing, maka fokusnya bisa dipersempit disesuaikan dengan kebutuhan, kesiapan dana yang tersedia, ketersediaan staff, dan juga infrastruktur yang mendukung.
4. Algoritma
Langkah terakhir dalam computational thinking adalah algoritma. Pada tahapan ini individu menuliskan solusi langkah demi langkah dalam menyelesaikan masalah.
Dalam praktiknya, algoritma dimulai dari menemukan definisi masalah, mengembangkan model masalah, menuliskan spesifikasi detail, menyusun algoritma, melakukan pengujian, dan terakhir analisis.
Contoh sederhana langkah algoritma adalah pembuatan program monitoring lahan parkir.
Programnya bisa dimulai dari kendaraan masuk pintu lahan parkir, mendapatkan tiket, masuk dan parkir, kendaraan keluar lahan parkir, dan terakhir membayar tiket.
Itulah empat pondasi langkah berpikir komputasional berikut contohnya di berbagai bidang yang sederhana.
Bila belum puas dengan contoh berpikir komputasional berbagai bidang tersebut, kamu bisa lanjut baca ke bagian berikutnya, ya!
Contoh Berpikir Komputasional Berbagai Bidang
Untuk lebih bisa memahami satu hal, maka contoh selalu bisa membantu. Berikut ini beberapa contoh berpikir komputasional berbagai bidang:
1. Bidang Ekonomi
Contoh berpikir komputasional berbagai bidang yang pertama adalah pada ranah ekonomi.
Misal, sebuah perusahaan telah berkembang sehingga memiliki karyawan yang banyak namun kapasitas gedung sudah terlalu pas.
Dekomposisi: Dilakukan pencarian jumlah semua karyawan, prediksi penambahan karyawan dalam beberapa bulan ke depan, divisi apa yang bisa dilakukan perampingan, cari data divisi yang sering pergantian staf, dll.
Pengenalan pola: Melihat berbagai solusi dari kasus nyata perusahaan yang berkembang, melihat apakah pindah ke kantor lebih besar adalah solusi, melihat apakah pengadaan shift bisa jadi solusi, dll.
Halaman:

