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.
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.