Pengantar Berpikir Komputasional; Empat Pilar Utama BK; Dekomposisi dan Manfaatnya; Pengenalan Pola dan Abstraksi; Algoritma dan Aplikasinya

Berpikir Komputasional

Berpikir Komputasional

Pendekatan sistematis memecahkan masalah dengan empat pilar utama.

Agenda

• Pengantar Berpikir Komputasional

• Empat Pilar Utama BK

• Dekomposisi dan Manfaatnya

• Pengenalan Pola dan Abstraksi

• Algoritma dan Aplikasinya

Pengantar Berpikir Komputasional

Berpikir Komputasional (BK) adalah pendekatan sistematis untuk memecahkan masalah. Ini terinspirasi dari konsep dan teknik ilmu komputer. Tujuannya adalah menemukan solusi yang efisien dan optimal.

Visualisasi analisis kombinatorial: BK memecahkan masalah secara sistematis.

Empat Pilar Utama Berpikir Komputasional

• Dekomposisi: Memecah masalah kompleks menjadi bagian kecil.

• Pengenalan Pola: Mengidentifikasi kesamaan atau tren dalam data.

• Abstraksi: Fokus pada esensi, mengabaikan detail tidak relevan.

• Algoritma: Merancang urutan langkah-langkah logis untuk solusi.

Memahami Dekomposisi

Dekomposisi adalah proses memecah masalah kompleks atau sistem besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, mandiri, dan mudah dikelola. Tujuannya adalah mempermudah analisis dan penyelesaian masalah secara sistematis. Contohnya, proyek pembangunan rumah dipecah menjadi desain, fondasi, struktur, dan interior.

Faktorisasi: Memecah polinomial kompleks menjadi blok penyusun sederhana.

Contoh Dekomposisi

Dekomposisi adalah memecah masalah besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan mudah dikelola. Misalnya, merencanakan acara sekolah dapat dipecah menjadi tugas seperti menentukan tanggal, memilih lokasi, dan mengundang peserta. Pendekatan ini memudahkan penyelesaian masalah kompleks secara sistematis.

Dekomposisi: memecah masalah besar menjadi bagian kecil yang mudah dikelola.

Manfaat Dekomposisi

• Mempermudah Pemahaman: Memecah masalah besar menjadi bagian kecil.

• Mengurangi Kompleksitas: Mengelola kerumitan dengan fokus pada satu elemen.

• Fokus Lebih Baik: Memungkinkan konsentrasi pada satu sub-masalah.

• Solusi Lebih Efisien: Menyelesaikan bagian kecil lebih cepat dan akurat.

Konsep Pengenalan Pola

Pengenalan pola adalah kemampuan untuk mengidentifikasi kesamaan, tren, atau karakteristik berulang dalam data atau masalah yang berbeda. Ini merupakan langkah penting dalam berpikir komputasional untuk menyederhanakan dan memecahkan masalah kompleks. Contohnya, mengenali pola dalam data penjualan untuk memprediksi tren pasar di masa depan.

Pola data divisualisasikan dengan warna-warni cerah.

Aplikasi Pengenalan Pola

Pengenalan pola memungkinkan kita membuat prediksi akurat dan generalisasi. Dengan mengidentifikasi tren dalam data, seperti pola pembelian pelanggan, kita dapat meramalkan perilaku masa depan atau mengoptimalkan strategi bisnis. Ini juga membantu mengembangkan solusi yang dapat diterapkan pada masalah serupa, misalnya dalam strategi permainan catur untuk mengantisipasi gerakan lawan.

Analisis data penjualan komputer untuk prediksi dan strategi bisnis.

Pola catur: prediksi gerakan lawan untuk strategi bisnis.

Mengenal Abstraksi

Abstraksi adalah proses menyaring detail yang tidak relevan dari suatu masalah atau sistem, lalu berfokus pada informasi esensial. Ini memungkinkan kita memahami kompleksitas tanpa terjebak pada rincian yang tidak penting. Contohnya, peta jalan mengabstraksi detail bangunan untuk menyoroti rute dan persimpangan utama.

Peta mengabstraksi detail kota untuk navigasi taksi yang efisien.

Berpikir Komputasional

Pengantar Berpikir Komputasional; Empat Pilar Utama BK; Dekomposisi dan Manfaatnya; Pengenalan Pola dan Abstraksi; Algoritma dan Aplikasinya

Pengguna yang melihat slide ini juga menyukai...