BAB 1 BERPIKIR KOMPUTASIONAL

  A. POLA  BERPIKIR

1.Konsep dan Gagasan   

 Suatu ketika, mouse yang tersambung pada laptop anda tidak bisa digerakkan sehingga pekerjaan anda terhenti sementara. Keadaan tersebut akhirnya memicu pemikiran tentang yang sebenarnya terjadi pada mouse tersebut, apakah baterai telah habis, sambungan bluetooth kurang baik, mouse memang sudah rusak, atau mungkin karena sistem operasi atau perangkat atau komputer sedang bermasalah? Otak akan secara otomatis merespons dengan memberikan solusi cepat untuk menghadapi permasalahan tersebut. Kemampuan melahirkan ide-ide tidak dimiliki oleh setiap orang, karena tingkat kecerdasan, intuisi, dan daya analisis permasalahan juga berbeda-beda.

 Ide atau gagasan yang dihasilkan dari proses berpikir secara panjang dan matang bisa disebut dengan penalaran. penalaran dapat memberikan solusi alternatif yang lebih matang. sebaiknya ide atau gagasan dapat memberikan manfaat, anatara lain;

 - Dapat menjadi solusi alternatif pemecahan masalah.                                

 - Memberikan peran aktif dan positif bagi pengembangan diri sendiri dan orang lain.

 - Melahirkan konsep dan dinamika baru dalam hal teknologi, pengetaahuan, dan keterampilan.

 - Membuat terobosan baru yang dapat membantu masyarakat.

 - Mendorong lahirnya inovasi-inovasi baru. 

 - Memberikan contoh dan teladan bagi orang lain.

 - Tidak bertentangan dengan peraturan perundangan, agama, dan norma-norma sosial           kemasyarakatan.

  Terkadang ide tidak langsung dituangkan dalam sebuah tindakan nyata, tetapi masih sebatas bayangan yang disimulasikan secara mendalam, berbekal pengetahuan dab keterampilan yang dimiliki. Otak akan menyimulasikan perbandingan teknik looping  yang akan efektif dan mudah diterapkan, serta struktur penyeleksian yang akan digunakan untuk memfilter dan mencetak bilangan ganjil selama looping tersebut.

  Simulasi dalam otak tersebut bisa dikategorikan sebagai berpikir logis dan sistematis sehingga memunculkan ide atau gagasan tentang pemecahan masalah, yang kemudian dituangkan dalam bentuk penulisan kode progam yang dapat dikomplikasi. keberhasilan ide atau gagasan akan diuji setelah dilakukan implementasi.

2. Teknik Memetakan Ide

 Kompleksitas permasalahan yang ditemui harus diimbangi dengan visualisasi penjabaean ide atau gagasan secara detail, jelas, dan mudah dibaca. Tahapan untuk mengategorikan, menjabarkan dan menggambarkan ide dalam sebuah sistem pemetaan dapat mangacu pada beberapa tahapan berikut.

  A. Menentukan pokok permasalahan yang akan dijadikan tema dan ide utama. tema yang akan dijadikan sebagai ide atau gagasan dapat dibagi menjadi beberapa tipe, yaitu sebagai berikut.

1]   Tema yang bersifat memaparkan sebuah kondisi.

2]   Tema yang memaparkan beberapa alternatif pemecahan masalah.

3]   Tema yang menjalaskan komponen pembentuk dari ide yang dijelaskan.

 B. Setelah menentukan pokok tema atau ide utamanya, anda harus menjelaskan komponen pendukungnya.

 C. Dari subtema tersebut, kembangkan lagi sub-sub item yang mungkin muncul sehingga lebih lengkap dan detail.

 D. Rangkaian ide utama dan subtema harus saling terhubung secara logika dan mewakili proses berpikir yang divisualisasikan.

Langkah-langkah yang harus dilakukan ketika memetakan ide/membuat kerangka penjelasan, yaitu sebagai berikut.

 A. Menentukan tema utama yang dijadikan subjek/judul pengembangan peta.

 B. Identifikasi setiap cabang cabang-cabang yang mungkin ada dalam tema tersebut.

 C. Dari subtema tersebut, kembangkan lagidengan sub-sub item yang mungkin muncul sehingga lebih lengkap dan detail.

3. Konsep Algoritme

Algoritme sebenarnya berasal dari kata "algorism" yang mengandung pengertian cara membuat metode penyelesaian masalah secara logis, runtut, dan sistematis dalam waktu secepat mungkin. Hal ini yang disebut dengan algoritme, ada nilai masukan [masalah] kemudian proses seleksi dan analisis, serta diakhiri dengan pengambilan keputusan untuk menapilkan keluaran.

  ALGORITME merupakan serangkaian proses atau aturan yang disusun dan diurutkan secara sistematis dan logis untuk menyelesaikan permasalahan. Keberhasilan logika yang dibangun dalam algoritme sangat dipengaruhi oleh cara kerja otak kanan dan kiri saat melakukan proses penalaran. Jenis penalaran dapat dimulai dari hal yang umum kemudian ditarik pada simpulan/sebaliknya. Detail penjelasan tentang konsep penalaran dapat dibaca pada subbab berokutnya.

B. PERNYATAAN DAN LOGIKA PROPOSISI

  1. Definisi Proporsi 

 Dalam pembelajarab logika, Anda akan dituntun untuk berpikir secara rasional dan logis. Untuk menyimulasikan penalaran awal yang baik, akan dijekaskan dengan cara penyampaian kalimat dalam bentuk pernyataan. Salah satu jenis pernyataan yang dapat dijadikan acuan dalam komputasi adalah proporsi, yang mengandung pengertian metode untuk menyatakan sesuatu secara utuh sehingga dapat dinilai apakah penyataan tersebut benar, salah, disetujui, ditolak, diterima, atau disangkal validitasnya. Dalam pernyataan, logika proporsi dapat diidentifikasikan berdasarkan empat elemen penting, yaitu sebagai berikut.

 A. subjek merupakan konsep yang terjadi aktor utama dalam pernyataan, meliputi benda, objek tempat, kejadian, orang, peralatan, dan lainya.

B. predikat adalah istilah perlakuan atau tindakan yang dilakukan atau dikenakan pada subjek.

C. kopula merupakan kata kerja [verba] yang menjadi penghubung antara subjek dan predikat dalam sebuah pernyataan. 

D. kuantor merupakan bagian dari pernyataan yang penulisannya disesuaikan dengan kebutuhan, dengan tujuan untuk mengubah frasa pernyataan umum menjadi tertutup dalam rangka mempertegas makna yang disampaikan. kuantor dalam penerapanbya dapat diklasifikasikan menjadi dua tipe, yaitu: 1] Kuantor universal/umum dan 2] Kuantor khusus

2. Aspek Penggunaan dalam Proporsi

 Pernyetaan logika proporsi berdasarkan aspek penggunaanya dapat dibedakan menjadi empat macam, yaitu sebagai berikut.

 A. Aspek bentuk

 1] Proporsi tunggal adalah jenis pernyataan logika yang hanya terdiri atas satu subjek dan satu predikat atau dikenal dengan kalimat tunggal.  Contoh: hewan mamalia pasti akan mati.

 2] Proporsi majemuk merupakanjenis pernyataan yang memiliki dua predikat dalam penulisannya atau gabungan dari dua pernyataan tunggal proporsi.  Contoh: Linux dapat dioperasikan dengan terminal dan GUI.

 B. Aspek sifat 

Jika dilihat dari sisi kebenaran dan penolakannya, model sifat proporsi dapat dikategorikan menjadi dua jenis, yaitu sebagai beikut.

1] Kategorial

Kategorial merupakan jenis sifat dalam pernyataan proporsi yang memiliki nilai pembenaran atau penolakam [ingkar] secara mutlak tanpa syarat apapun.  Contoh: semua makhluk hidup yayang makan dan minum pasti akan mati. 

2] Kondisional 

Kondisional merupakan pernyataan proporsi yang nilai kebenarannya memiliki syarat tertentu. Jenis ini dibedakan menjadi dua macam, yaitu sebagai berikut.  A] Hipotetis dan B] Disjungtif

 C. Aspek luas 

Berdasarkan keluasn penyampainnya, proporsi dapat dibagi menjadi tiga macam, yaitu sebagai berikut.

A] Universal merupakan pernyataan yang menjelaskan kondisi secara menyeluruh atau bagian tertentu.

B] Partikular merupakan teknik dalam menyapaikan sebagian pernyataan dalam seluruh aspek kebenaran, biasanya ditandai dengan kata sebagian, tidak semua, beberapa, dan kebanyakan.

C] Singular merupakan teknik penyampaian logika dalam sebuah pernytaan dengan satu aspek saja.

D. Aspek Kualitas dan Kuantitas

Berdasarkan sisi kualitas, proporsi dapat dibedakan menjadi dua macam, yaitu sebagai berikut.

1] Proporsi positif dan afirmatif

Proporsi positif adalah jenis pernyataan proporsi dengan nilai predikatnya akan menjadi pembenaran subjek yang dinyatakan.

2] Proporsi negatif

 Proporsi negatif adalah jenis proporsi dengan predikatnya mengandung nilai yang tidak mendukung atau menyalahkan subjek.

 Berdasarkan aspek kuantitas, pernyataan proporsi dapat dibedakan menjadi dua jenis, anatara lain sebagai berikut.

1] Proporsi universal atau umum merupakan pernyataan logika dengan predikat menjadi pendukung atau penolak kebenaran semua subjek yang dinyatakan.

2] Proporsi khusus atau partikuler  merupakan pernyataan logika yang membenarkan sebagian subjek.

Secara umum, pernyataan logika proporsi yang dilihat berdasarkan aspek kualitas dan kuantitas dapat diklasifikasikan menjadi empat macam, yaitu s4ebagai berikut.

1] Proporsi A

2] Proporsi E

3] Proporsi I

4] Proporsi O

  C. LOGIKA MATEMATIKA

Dalam ilmu matematika juga dikenal teknik logika. Hal ini menunjukan bahwa ilmu matematika tidak sebatas pada penghitungan abtara dua atau lebih bilangan saja. Dalam logika matematika, terdapat lima istilah yang sering digunakan, yaitu negasi, konjungsi, disjungsi, implikasi, dan biimplikasi.

1. Negasi merupakan metode membalikkan nilai sebelumnya, yang semula benar menjadi salah dan salah menjadi benar.

2. Konjungsi merupakan teknik penghubung beberapa pernyataan yang kemudia dikenal dengan istilah pernyataan majemuk.

3. Disjungsi merupakan teknik perbandingan abatara dua pernyataan [pernyataan majemuk] yang dihubungkan dengan kata "atau".

4. Implikasi merupakan salah satu penerapan pernyataan majemuk yang menggunakan kata penghubung  "jika...,maka...".

5. Biimplikasi merupakan salah satu jenis pernyataan majemuk yang dibentuk dengan menggunakan kata penghubung "...jika dan hanya jika...".

    

D. METODE PENALARAN

 Jika ide merupakan imajinasi spontan yang muncul ketika menemukan permasalahan dalam pikiran manusia, penalaran adalah proses menyimulasikan ide tersebut dalam otak untuk dianalisis, ditimbang, dan diuji secara mendalam. Penalaran juga dapat diterjemahkan sebagai metode berpikir dalam menghadapi persoalan berdasarkan referensi atau rujukan, guna menghasikan simpulan atau pernyataan baru yang dapat diuji kebenarannya. Metode pemalaran manusia dapat dikategorikan menjadi tiga jenis, yaitu sebagai berikut.

 1. Deduktif adalah metode penalaran yang difukuskan untuk menggali informasi-informasi secara umum, kemudian dirangkum menjadi simpulan secara khusus. Dengan kata lain, penalaran dekduktif akan dimulai dengan menganalisis pernyataan atau kalimay-kalimat umum kemudian disaring dan ditarik menjadi secara khusus. Penalaran deduktif dapat digolongkan menjadi dua macam, yaitu sebagai berikut.

 A. Metode silogisme adalah teknik pengambilan simpulan yang dilakukan berdasarkan dua pernyataan sebelumnya. ada dua metode silogisme yang dapat dipilih, yaitu sebagai berikut. 1] Silogisme negatif   dan   2] Silogisme eror

B. Metode entimen merupakan pola pikir deduktif secara langsung tanpa melalui mekanisme silogisme. Hal tersebut mudah diketahui karena kebenarannya sudah teruji. Contoh 1. Seseorang penderita hipertensi tidak boleh mengonsumsi daging kambing.

 2. Induktif adalah metode penalaran yang bertolak belakang dengan deduktif. Pengambilan simpulan dilakukan dengan mempelajari dan menganalisis pernyataan-pernyataan secara khusus atau spesifik menjadi bersifat umum.

3. Abduktif adalah metode penalaran yang dilakukan dengan mengambil salah satu opsi argumentasi atau alasan yang dianggap mendekati kebenaran dari beberapa pilihan argumentasi. Ada empat solusi yang dapat dilakukan, yaitu sebagai berikut.

A. Simplicity atau kesederhanaan

B. Coherence atau koherensi

C. Predictability atau prediktabilitas

D. Comprehensive atau komprehensi

 E. LOGIKA PENALARAN INFERENSI

1. Konsep Inferensi

Inferensi diambil dari istilah bahasa inggris, yaitu inference yang mengandung arti penyimpulan. Kata kerja pemyimpilan sendiri memiliki makna tindakan membuat simpulan atau konkluksi. Jika diterjemahkan secara luas, inferensi adalah mekanisme pembuatan simpulan atau konkluksi berdasarkan satu atau lebih proporsi. Dalam beberapa literatur, disebutkan bahwa metode inferensi merupakan prinsip dan mekanisme kerja logika tahap ketiga setelah menganalisis dan membuat keputusan. Dalam pelaksanaanya, metode inferensi harus mempertimbangkan faktor implikartur atau makna yang tersirat, baik secara langsung maupun tidak langsung.

2. Kebenaran Argumen 

Argumen merupakan kumpulan permyataan dengan bagian akhir dari pernyataan tersebut dapat dikategorikan sebagai konkluksi. Adapun pernyataan-pernyataan yang ditulis sebelumnya dikenal dengan istilah premis atau hipotetis.

3. Jenis Inferensi Berdasarkan Jumlah Premis

 Berdasarkan jumlah premisnya, inferensi dapat dibedakan menjadi dua jenis, yaitu sebagai berikut.

A. Immediate inference atau inferensi langsung

Inferensi langsung adalah mekanisme penarikan simpulan secara langsung berdasarkan sebuah premis yang dinyatakan.

B. Mediate inference atau inferensi tidak langsung

Inferensi tidak langsung adalah mekanisme pembuatan konkluksi yang diambil dari beberapa premis yang memiliki ketertarukan secara logika.

 4. Metode Inferensi

 Dalam melakukan penarikan simpulan atau inferensi, terdapat empat cara yang dapat digunakan, yaitu modus ponens, modus tollens, modus penambahan disjungtif, dan modus penyederhanaan konjungtif.

A. Modus ponens dapat dilihat pada contoh penerapan logika implikasi, yaitu agar premis p dan q menghasilkan simpulan bernilai benar, maka q harus bernilai benar.

B. Modus tollens adalah proses pengambilan simpulan dengan tollens sebenarnya mirip dengan modus ponens. Perbedaannya adalah pada premis kedua dan simpulan merupakan negasi dari setiap proposinya pada premis paling awal.

C. Modus penambahan disjungtif adalah menganut aturan bahwa suatu pernyataan dapat digeneralisasi dengan penghubung "v".

D. Modus penyederhanaan konjungtif, jika beberapa pernyataan dihubungkan dengan penghubung "^".

         

F. LOGIKA KONVERSI BILANGAN 

1. Jenis daan Format Bilangan 

Pada umumnya, bilangan yang dikenal adalah kombinasi dari angka 0 sampai 9. Angka-angka tersebut dapat dikelompokan lagi menjadi beberapa jenis bilangan, mulai dari dari bilangan biner,ternary, desimal hingga heksadesimal. Terdapat empat format bilangan yang sering digunakan, yaitu biner, oktal, desimal, dan heksadesimal.

A. Bilangan Berbasis 2 [Biner]

B. Bilangan Berbasis 8 [Oktal]

C. Bilangan Berbasis 10 [Desimal]

D. Bilangan Berbasis 16 [Heksadesimal]

 2. Teknik Konversi Bilangan

Konverai adalah mengubah bentuk atau dapat dikatakan teknik mengubah suatu bentuk menjdi bentuk lainnya, dengan tetap memiliki arti dan nilai yang sama. Teknik konversi bilangan sering digunakan dalam perhitungan kebutuhan jaringan, dari desimal ke bentuk biner. Ada dua teknik konvesi bilangan yang biasa digunakan, yaitu teknik penjumlahan dan pembagian.  

A. Teknik penjumlahan 

Pada teknik penjumlahan, nilai bilangan yang dikonversi merupakan hasil kali nilai bilangan tertentu, dengan bilangan [basis bilangan] berpangkat bulat.

B. Teknik pembagian 

Pada teknik pembagian, bilangan awal yang akan dikonversi ke format tertentu, dibagi secara berulang.

3. Sistem Penyandi Bilangan

Ketika anda menginputkan operasi penjumlahan antara angka 11 dengan 12 pada aplikasi kalkulator komputer, apakah langsung dieksekusi dan ditampilkan hasilnya begitu saja? Tentu saja tidak, ingat bahwa komputer memiliki standardisasi operasi aritmetika dengan sistem bit atau binary digit [0 dan 1 nyala, dan mati, ON dan OFF]. Sederhananya, kalkulator adalah bentuk minimalis fungsi CPU dalam komputer yang menggunakan teknologi rangkaian digital untuk melakukan operasi aritmetika.

  G. BERPIKIR ALGORITMIK

1. Jenis Data dalam Penelitian

Filosofi berpikir komputasional identik dengan proses berpikirdalam menyelesaikan masalah dengan cara menerapkan model ilmu komputer [informatika]. Dengan demikian, anda dituntut berpola pikir runtut, teratur, detail, jelas, serta memiliki nilai input dan outputyang dihasilkan dalam memecahkan suatu permasalahan. Metode ini sering dikenal dengan istilah berpikir algoritmik, yaitu seolah-olah melakukan penalaran yang mirip dengan cara kerja komputer. Nilai yang diinputkan, diolah dan dihasilkan meruoakan sebuah data yang dibaca, dihitung, dan dianalisis. Secara umum, dikenal dua jenis data, yaitu sebai berikut.

A. Data Kuantitatif adalah jenis data yang direpresentasikan dalam bentuk nomimal angka, misalnya data kuantitatif yang memuat model angka slor antara 1-4.

B. Data Kualitatif merupakan tipe data yang tidak dapat diukur nilainya dalam bentuk angka, biasanya berupa kalimat, kata, gambar, dan model.

2. Teknologi Computational Thinking

A. Definisi dan Karakter

Istilah berpikir komputasional diadopsi dari konsep CT atau Computational Thinking yang petama kali diperkenalkan oleh Jeannette Wing pada Maret 2006 sebagai bentuk model dan mekanisme penyelesaian masalah melalui tahapan analisis masalah, desain sistem, dan implementasi menggunakan pendekatan ilmu komputer.

B. Elemen Computational Thinking

Computational thinking memiliki enam bagian penting, yaitu sebagai berikut.

1] Abstraction adalah proses mengidentifikasi permasalahan dan mengumpulkan potongan-potongan informasi yang belum bisa terbaca menjadi data yang siap dijadikan dasar melakukan proses selanjutnya. Kemampuan dalam abstraksi ini harus dapat menentukan beberapa pilihan solusi pemecahan masalah yang sulit menjadi lebih mudah.

2] Algorithmic thinking merupakan langkah terstruktur dan sistematis untuk menyelesaikan pertmasalahan yang ditemukan.

3] Automation merupakan bagian penting dalam CT yang berkerja secara otomatis dalam mengeksekusi setiap instruksi yang diberikan komputer secara berulang-ulang, cepat, dan efisien.

4] Decompotion merupakan proses penguraian komponen-komponen dalam permasalahan agar mudah dipahami, dipecahkan, kemudian dikembangkan dan dilakukan percobaan serta evaluasi.

5] Debugging adalah tahapan melakukan analisis dan evaluasi secara menyeluruh terhadap kemampuan, kapabilitas, serta performa sisetem. 

6] Generalization dapat dikatakan sebagai langkah untuk mengenali, mengidentifikasi pola, kesamaan, dan korelasi hubungan antar modul serta menganalisis fitur-fitur dalam sistem.

C. Artificial Intelligence [AI] 

Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan adalah salah satu implementasi dari berpikir komputasi atau CT yang bertujuan memprogam komputer agar mampu berpikir, mempertimbangkan dan memutuskan, serta mengeksekusi pekerjaan layaknya manusia. Definisi AI dapat dibedakan dari beberapa persepsi, anatara lain sebagai berikut.

1] Persepsi kecerdasan 

 Pendekatan dalam sisi kecerdasan akan mengacupada potensi pengembangan teknologi komputer pintar sehingga mampu bekerja seperti manusia, misalnya robot hewan, robot pelayanan kafe, aplikasi pendeteksi gangguan kejiwaan, dan sebagainya.

2] Persepsi riset

Sisi pendekatan AI sebagai disiplin ilmu baru yang mampu menciptakan Software, Hardware, atau perpaduan keduanya menjadi cerdas layaknya manusia atau bahkan melebihi kepandaian manusia.

3] Dari sisi bisnis, AI mampu memberikan dukungan layanan dan analisis yang cepat, cepat, dan andal sehingga berpotensi meningkatkan keuntungan bisnis yang dijalankan.

4] Sudut pandng AI dalam teknik pemprogaman merupakan salah satu bentuk iplementasi dalam menciptakan rule-rule logika yang dapat dimasukkan ke detabase kecerdasan mesin ketika kita menjalankan pekerjaannya.

D. Sistem Pakar

1] Definisi sistem pakar

Expert system atau sistem pakar merupakan salah satu cabang dari disiplin ilmu Artificial Intelligence dalam menyediakan data informasi serta menyelesaikan permasalahan berdasarkan pengetahuan dan pengalaman manusia yang dianggap memiliki tingkat pakar yang tinggi, seperti  kedokteran, teknik, dan lainnya.

2] Kelebihan sistem pakar

Pada dasarmya, sistem pakar adalah sistem yang menampung, menyimpan, dan mengolah setiap data yang berisi kepakaran atau keahlian seorang atau tim pakar ke dalam sistem komputer. 

3] Komponen sistem pakar 

Untuk mendukung proses kerja sistem pakar, ada beberapa elemen penting ysng harus tersedia, yaitu sebagai berikut. 

A. Sistem akuisi pengetahuan

B. Knowledge base

C. Inference machine

D. User interface

E. Backboarx atau tempat kerja

F. Justifier atau subsistem penjelas

G. Subsistem perbaikan pengetahuan

4] Modul utama dalam sistem pakar

a] Modul penerima pengetahuan

b] Modul konsultasi

c] Modul penjelasan

5] Bentuk sistem pakar

a] Berdiri sendiri

b] Terintegrasi

c] Terhubung kesistem lain

d] Sistem mengabdi

E]. Decision support system

1] Pengertian DSS

DSS pada dasarnya adalah sistem informasi sebagai hasil berpikir secara komputasi yang diciptakan enginner atau programmer, dengan tujuan memberikan bantuan pertimbangan pengambilan keputusan terhadap suatu permasalahan.

2] Karakteristik DSS

A] Mempermudah manajemen dalam mengambil keputusan dengan mempertimbangkan data-data terdahulu.

B. Memiliki graphical interface yang menarik dan mudah digunakan untuk berinteraksi anatara user terhadap sistem DSS, dengan porsi kontrol user terhadap sistem lebih besar.

C. Mampu mendeteksi, mengidentifikasi, menganalisis, serta mengambil keputusan terhadap permasalahan, baik dengan hierariki terstruktur, semiterstruktur, maupun tidak terstruktur.

D. Mampu diintegrasikan dengan sistem lain.

3] Tahapan pengambilan keputusan

 a] Tahapan intelegensi

 b] Tahapan desain

 c] Tahapan pilihan

 d] Tahapan implementasi

4] Komponen sistem 

  a] Data management

  b] Model management

  c] Communication

  d] Knowledge

3. Penerapan Teknologi

  a] Biometric system

  b] Face recognition

  c] Voice atau speech recognition

  d] Fingerprint recognition

  e] Computer-Aided Diagnosis [CAD]

  f] Optical Chatacter Recognition [OCR]

  g] Machine vision

  h] Data mining

 1. Konsep data mining

 2. Faktor dan model data mining

4. Enkripsi ROT13

a] Konsep enkripsi dan dekripsi

b] Algoritme ROT13