STRUKTUR ASOSIASI ANTARA KEMAMPUAN AWAL DAN KEMAMPUAN BERPIKIR KOMPUTASI MATEMATIS SISWA PADA SEKOLAH MENENGAH ATAS
DOI:
https://doi.org/10.31537/laplace.v8i2.2717Keywords:
analisis korespondensi, berpikir komputasi, kemampuan awal matematisAbstract
Perkembangan abad-21 menuntut siswa menguasai keterampilan berpikir tingkat tinggi, termasuk berpikir komputasi dalam pembelajaran matematika. Kemampuan awal matematis, yang mencakup aspek konseptual, prosedural, dan pemecahan masalah dasar, diduga berperan penting dalam mendukung kemampuan berpikir komputasi seperti dekomposisi, abstraksi, berpikir algoritmik, dan debugging. Namun, keterkaitan antara kedua kemampuan ini belum banyak diteliti secara mendalam. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui struktur asosiasi dan besar variabilitas antara kemampuan awal matematis dan kemampuan berpikir komputasi siswa tingkat menengah atas. Penelitian menggunakan metode kuantitatif deskriptif dengan 70 siswa sebagai sampel. Instrumen berupa tes kemampuan awal dan komputasi diberikan, kemudian data dianalisis menggunakan analisis korespondensi dengan bantuan perangkat lunak RStudio. Hasil analisis menunjukkan visualisasi melalui biplot, profil baris, dan kolom mengungkap pola asosiasi struktural yang menarik. Kategori “excellent” dan “poor” menunjukkan keterkaitan kuat dengan indikator tertentu. Nilai eigenvalue pada dua dimensi utama menjelaskan 91,5% variabilitas data, yang menandakan bahwa representasi visual cukup akurat dalam menggambarkan hubungan antar variabel.
Downloads
References
Dewi, A. R., & Machromah, S. (2022). Analisis Kemampuan Berpikir Kreatif Siswa Ditinjau dari Kemampuan Awal Matematika dalam Soal HOTS. Jurnal Pendidikan Matematika, 16(2), 87–95.
Fauzi, M., Ismail, A., & Rofiah, L. (2023). Mathematics Self-Concept dan Kemampuan Awal Matematis terhadap Kemampuan Komputasi Siswa. Jurnal Pendidikan Matematika, 17(1), 45–57.
Fraenkel, J. R., Wallen, N. E., & Hyun, H. H. (2011). How to Design and Evaluate Research in Education. 8th Edition. McGraw-Hill.
Greenacre, M. (2007). Correspondence Analysis in Practice (2nd ed.). Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC
Grove, S. K., Burns, N., & Gray, J. R. (2013). The Practice of Nursing Research: Appraisal, Synthesis, and Generation of Evidence. Elsevier Health Sciences.
Jamna, N., Pratama, M. R., & Wahyuni, D. (2022). Analisis Kemampuan Berpikir Komputasi Siswa SMP. Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, 8(1), 22–31.
Kalelioglu, F., Gülbahar, Y., & Kukul, V. (2016). A Framework for Computational Thinking Based on a Systematic Research Review. Baltic Journal of Modern Computing, 4(3), 583–596.
Kamil, S. (2021). Studi Kemampuan Komputasi Matematika di Kalangan Pelajar Menengah. Jurnal Pendidikan Digital, 9(2), 133–144.
Lestari, H. (2023). Meningkatkan Kemampuan Computational Thinking melalui Pembelajaran Matematika Inovatif. Prosiding Seminar Nasional Matematika, 4(1), 50–57.
Lodi, M., & Martini, B. (2021). Computational Thinking: Didactic Transposition and Teaching Strategies. Education Sciences, 11(2), 61.
Safitri, D., Rahayu, S., & Hasanah, N. (2024). Literature Review: Pentingnya Penguatan Kemampuan Komputasi dalam Pembelajaran Matematika. Jurnal Pendidikan Sains dan Matematika, 10(1), 1–8.
Setiawan, S., & Sari, P. (2018). Pengaruh Kemampuan Matematika Dasar terhadap Hasil Belajar Matematika Siswa. Jurnal Aksioma, 9(2), 25–33.
Supiarmo, U. (2021). Komponen Berpikir Komputasi dan Kaitannya dengan Pembelajaran Matematika di Sekolah Menengah. Jurnal Teknologi Pendidikan, 23(1), 100–108.
Syahputra, R., & Utami, W. (2020). Pengembangan Model Pembelajaran untuk Meningkatkan Kemampuan Berpikir Komputasi. Jurnal Inovasi Pendidikan, 5(3), 78–85.
Wing, J. M. (2017). Computational Thinking’s Influence on Research and Education for All. Italian Journal of Educational Technology, 25(3), 7–14.
