PPT_Bahan_Ajar_Koding_AI_4Pertemuan.pptx

pengenalan pemrograman dan berpikir komputasional

1. Bahan Ajar Koding & Kecerdasan Artifisial Kelas 10 | Semester Ganjil Berpikir Komputasional dan Pemecahan Masalah Nyata Disusun Oleh : Brigita Ivana Kurniati , S.Pd .

2. Pertemuan 1: Menentukan Masalah Nyata di Bidang Keahlian Tujuan Pembelajaran : Peserta didik mampu menentukan topik permasalahan nyata di bidang keahliannya untuk diselesaikan melalui berpikir komputasional .

3. Sejarah Lengkap Pemrograman Komputer 1. Masa Awal Konsep Pemrograman (1800-an) 1801 – Joseph Marie Jacquard Menciptakan mesin tenun otomatis Jacquard Loom yang menggunakan kartu berlubang untuk mengontrol pola tenunan . 👉 Inilah awal gagasan bahwa mesin bisa dikendalikan oleh instruksi ( kode ) . 1843 – Ada Lovelace (1815–1852) Bekerja sama dengan Charles Babbage dalam konsep Analytical Engine — mesin penghitung mekanik . Lovelace menulis instruksi pertama untuk mesin tersebut , menjadikannya programmer pertama di dunia . Ia juga memperkenalkan istilah loop dan subrutin .

4. 2. Awal Komputer Elektronik dan Bahasa Mesin (1930–1950) 1936 – Alan Turing Mengembangkan konsep Mesin Turing , model matematis dasar komputer modern yang bisa mengeksekusi algoritma langkah demi langkah . 1940-an – Komputer Generasi Pertama (ENIAC, 1945) Pemrograman dilakukan dengan menghubungkan kabel dan saklar secara manual. Bahasa yang digunakan adalah kode mesin (binary code) yang sangat sulit dipahami manusia . 1949 – Assembly Language Muncul bahasa tingkat rendah pertama dengan simbol yang lebih mudah dibaca ( seperti MOV , ADD , SUB ). Dibutuhkan assembler untuk menerjemahkannya ke kode mesin .

5. 🧠 1. Pengertian Berpikir Komputasional Berpikir Komputasional (Computational Thinking) adalah cara berpikir logis , sistematis , dan terstruktur untuk memecahkan masalah , dengan meniru cara kerja komputer dalam memproses informasi . ➡️ Jadi, berpikir komputasional bukan berarti berpikir seperti mesin , tetapi menggunakan prinsip kerja komputer untuk menemukan solusi efisien bagi masalah nyata . Menurut Jeannette Wing (2006) — ilmuwan komputer dari Carnegie Mellon University, “Computational Thinking adalah proses berpikir yang melibatkan formulasi masalah dan penyelesaian dengan cara yang dapat dilakukan oleh manusia atau komputer secara efektif .”

6. 🧩 2. Sejarah Singkat Berpikir Komputasional 1950-an – 1970-an: Konsep dasar berpikir logis dan algoritma mulai digunakan dalam dunia komputasi (Alan Turing, Donald Knuth). 1980-an: Seymour Papert mengenalkan pembelajaran pemrograman menggunakan LOGO, untuk melatih anak-anak berpikir komputasional . 2006: Jeannette Wing mempopulerkan istilah Computational Thinking ke dunia pendidikan . Sekarang : Menjadi kompetensi abad ke-21 yang diajarkan di berbagai jenjang pendidikan , termasuk di Kurikulum Merdeka Indonesia.

7. Elemen Pengertian Contoh 🧩 1. Dekomposisi Memecah masalah besar menjadi bagian-bagian kecil yang lebih mudah dikelola . Dalam proyek antrian servis , siswa memecah menjadi : pendaftaran , pemeriksaan , pembayaran . 🔁 2. Pengenalan Pola Mencari kesamaan atau pola dalam bagian-bagian masalah . Semua proses melibatkan identitas pelanggan dan urutan antrean. 🎯 3. Abstraksi Menyederhanakan masalah dengan fokus pada informasi penting saja. Fokus hanya pada waktu kedatangan dan jenis servis. ⚙️ 4. Algoritma Menyusun langkah-langkah logis untuk menyelesaikan masalah. Buat urutan : daftar → tunggu → servis → bayar . 🔹 3. Elemen Utama Berpikir Komputasional Berpikir komputasional terdiri dari empat elemen utama yang saling berhubungan .

8. 🌍 4. Manfaat Berpikir Komputasional Melatih cara berpikir logis dan kritis . Membantu menyelesaikan masalah kompleks secara bertahap . Mengembangkan kolaborasi dan kreativitas dalam mencari solusi . Menjadi dasar penting dalam pembelajaran coding dan kecerdasan artifisial (AI) . Membentuk kemandirian dan efisiensi berpikir di dunia kerja .

9. 🧪 5. Contoh Penerapan Berpikir Komputasional A. Dalam Kehidupan Sehari-hari : Merencanakan perjalanan : Membagi tahapan ( dekomposisi ) → mencari pola rute tercepat → fokus pada waktu dan biaya ( abstraksi ) → membuat langkah perjalanan ( algoritma ). Memasak makanan : Tentukan bahan penting , langkah memasak , dan waktu ( algoritma ). B. Dalam Dunia Kerja : Teknik Komputer & Jaringan → Menyusun langkah troubleshooting jaringan . Administrasi Perkantoran → Membuat sistem antrian digital. Multimedia → Menyusun urutan efek visual dan transisi video.

10. 🎓 6. Hubungan Berpikir Komputasional dengan Coding dan AI Berpikir komputasional adalah pondasi utama sebelum menulis kode . Coding adalah implementasi nyata dari algoritma . Kecerdasan Artifisial (AI) menggunakan prinsip berpikir komputasional untuk mengenali pola dan membuat keputusan otomatis .

11. Masalah nyata = masalah yang terjadi di lingkungan kerja / keahlian . Contoh : antrian servis kendaraan , kesalahan jaringan , data pelanggan , dll .

12. Lembar kerja peserta didik (LKPD) Aktivitas : - Identifikasi masalah nyata dan cari ide solusi . - Diskusikan dalam kelompok .

13. 💬 7. Refleksi Sederhana untuk Siswa Apakah saya mampu memecah masalah besar menjadi bagian kecil ? Apakah saya bisa menemukan pola dari permasalahan yang sering terjadi ? Apakah solusi yang saya buat bisa diterapkan kembali di situasi lain?

14. Kesimpulan Berpikir Komputasional adalah kemampuan dasar abad 21 yang melatih siswa untuk berpikir logis , kreatif , dan efisien . Dengan berpikir komputasional , kita bukan hanya bisa membuat program komputer , tetapi juga memecahkan masalah nyata dalam kehidupan sehari-hari .

15. Pertemuan 2: Dekomposisi Masalah dan Pengenalan Pola Tujuan Pembelajaran : Murid mampu memecah permasalahan kompleks menjadi bagian kecil dan mengenali pola di dalamnya .

16. Konsep : - Dekomposisi : membagi masalah besar menjadi bagian kecil . - Pengenalan Pola: menemukan kesamaan antar submasalah . Contoh : Masalah : Antrean servis kendaraan panjang Dekomposisi : 1. Pendaftaran pelanggan 2. Penjadwalan servis 3. Pemeriksaan kendaraan 4. Pencatatan hasil Pola: Semua bagian melibatkan data dan urutan pelayanan .

17. Aktivitas : - Pecah masalah pilihan menjadi beberapa bagian . - Analisis pola yang muncul di setiap bagian . Lembar kerja peserta didik (LKPD)

18. Pertemuan 3: Abstraksi Informasi dan Penyusunan Algoritma Manual Tujuan Pembelajaran : Murid mampu melakukan abstraksi dan menyusun algoritma manual.

19. 🧠 1. Pengertian Abstraksi Informasi Abstraksi Informasi adalah proses menyederhanakan masalah dengan cara memisahkan informasi yang penting dari yang tidak penting , agar kita bisa fokus pada bagian inti yang perlu diselesaikan . Dengan kata lain, abstraksi membantu kita melihat inti masalah tanpa terganggu oleh detail yang tidak relevan . 🔹 Contoh : Misalnya kamu ingin membuat program antrian servis kendaraan . Dari banyak informasi yang tersedia , kamu hanya perlu fokus pada data penting : Nama pelanggan Nomor kendaraan Waktu kedatangan Jenis servis Sementara informasi lain seperti warna kendaraan atau merk oli bisa diabaikan karena tidak relevan dengan sistem antrian .

20. 🎯 Tujuan Abstraksi : Menyederhanakan kompleksitas masalah . Mempermudah proses berpikir logis . Membantu membuat model atau algoritma yang lebih efisien . 🧩 Dalam berpikir komputasional : Abstraksi adalah tahap ketiga setelah dekomposisi dan pengenalan pola , digunakan untuk menyusun representasi sederhana dari masalah kompleks .

21. ⚙️ 2. Pengertian Penyusunan Algoritma Manual Penyusunan Algoritma Manual adalah proses membuat urutan langkah-langkah logis dan sistematis untuk menyelesaikan suatu masalah secara non-digital ( tanpa komputer ). Artinya , siswa belajar merancang solusi dalam bentuk langkah-langkah tertulis atau diagram sebelum menerjemahkannya ke dalam bahasa pemrograman . Bentuk Penyusunan Algoritma Manual: Naratif (tulisan biasa ): Langkah 1: Masukkan nama pelanggan . Langkah 2: Catat jenis servis . Langkah 3: Tentukan nomor antrian . Pseudocode: Mulai Input nama_pelanggan Input jenis_servis Cetak nomor_antrian Selesai

22. 3. Flowchart (diagram alir ): Menggunakan simbol-simbol seperti persegi panjang (proses), jajaran genjang (input/output), dan belah ketupat ( keputusan ). 🎯 Tujuan Penyusunan Algoritma Manual: Melatih siswa berpikir logis dan terstruktur . Menyusun solusi sebelum diubah menjadi kode program. Menghindari kesalahan logika sejak awal . 🧩 Dalam berpikir komputasional : Penyusunan algoritma adalah tahap akhir setelah abstraksi — yaitu menerjemahkan pemahaman masalah menjadi langkah-langkah solusi yang bisa diikuti komputer .

23. Aspek Abstraksi Informasi Penyusunan Algoritma Manual Fokus Menyederhanakan dan memilih informasi penting Membuat langkah-langkah penyelesaian masalah Tujuan Menghilangkan detail yang tidak relevan Menyusun urutan logis yang efisien Hasil Model sederhana dari masalah Algoritma dalam bentuk narasi, pseudocode, atau flowchart Tahap dalam berpikir komputasional Tahap ke-3 Tahap ke-4 / terakhir 💡 Ringkasan Perbandingan

24. Aktivitas : - Buat flowchart atau pseudocode dari hasil dekomposisi . - Tukar hasil dengan kelompok lain untuk masukan . Lembar kerja peserta didik (LKPD)

25. Pertemuan 4: Presentasi Solusi Komputasional dan Refleksi Tujuan: Murid mampu mempresentasikan solusi komputasional dan merefleksikan proses berpikirnya. Langkah Presentasi: 1. Jelaskan masalah nyata 2. Tampilkan hasil dekomposisi dan abstraksi 3. Sajikan algoritma/flowchart 4. Jelaskan manfaat solusi Refleksi: - Apa yang telah dipelajari dari proses berpikir komputasional? - Bagaimana kerja tim membantu memperbaiki solusi? Penutup: “Berpikir komputasional bukan hanya untuk komputer, tapi untuk melatih otak berpikir sistematis dan kreatif.”