Rangkuman Materi Bab 2 Informatika Kelas 9 SMP/MTs Kurikulum Merdeka: Berpikir Komputasional

TRIBUNPEKANBARU.COM - Artikel ini menyajikan ringkasan atau rangkuman Bab 2: Berpikir Komputasional untuk Informatika kelas 9 (Kurikulum Merdeka).

Rangkuman Bab 2 Informatika Kelas 9 Kurikulum Merdeka ini, bisa pakai ini untuk mengingat kembali inti‑materi yang sudah dipelajari.

Di era digital seperti sekarang, kemampuan berpikir komputasional menjadi salah satu keterampilan penting yang harus dimiliki pelajar.

Rangkuman Materi Bab 2 Informatika Kelas 9 SMP/MTs Kurikulum Merdeka: Berpikir Komputasional membahas cara berpikir logis, terstruktur, dan sistematis untuk menyelesaikan masalah.

Dalam bab ini, siswa akan dikenalkan dengan konsep seperti dekomposisi, pengenalan pola, abstraksi, dan algoritma.

Agar belajar lebih mudah, kami sajikan Rangkuman Materi Bab 2 Informatika Kelas 9 SMP/MTs Kurikulum Merdeka: Berpikir Komputasional secara ringkas namun tetap mencakup poin-poin penting.

Materi ini sangat berguna untuk meningkatkan kemampuan analisis siswa dalam menghadapi persoalan di dunia nyata maupun digital.

Rangkuman Materi Bab 2 Informatika Kelas 9 SMP/MTs Kurikulum Merdeka: Berpikir Komputasional bisa dijadikan bekal sebelum ulangan atau saat menyusun catatan belajar pribadi.

Guru juga dapat menggunakan rangkuman ini sebagai bahan bantu ajar di kelas maupun penguatan materi di luar jam pelajaran.

Dengan menguasai Rangkuman Materi Bab 2 Informatika Kelas 9 SMP/MTs Kurikulum Merdeka: Berpikir Komputasional, siswa akan lebih siap memahami konsep coding dan pemrograman di bab-bab selanjutnya.

Berpikir komputasional bukan hanya untuk pelajaran informatika, tapi juga sangat berguna dalam kehidupan sehari-hari.

Semoga Rangkuman Materi Bab 2 Informatika Kelas 9 SMP/MTs Kurikulum Merdeka: Berpikir Komputasional ini bisa memudahkan proses belajar dan meningkatkan pemahaman siswa secara menyeluruh.

Bab 2: Berpikir Komputasional

Pengantar Umum

Berpikir komputasional adalah cara berpikir untuk memecahkan masalah secara sistematis dengan memanfaatkan konsep dan teknik dari ilmu komputer.

Fokus utamanya: menyederhanakan masalah, membuat model, menyusun langkah solusi, dan mengenali pola agar solusi bisa diterapkan secara efisien.

Beberapa fondasi berpikir komputasional antara lain:

• Abstraksi: memilih elemen penting dan mengabaikan detail yang tidak relevan
• Dekomposisi (pemecahan masalah): membagi masalah besar menjadi bagian‑bagian lebih kecil
• Pengenalan pola (pattern recognition): menemukan kesamaan atau pola dalam masalah atau data
• Algoritma: menyusun langkah-langkah untuk menyelesaikan masalah secara runtut

Dengan berpikir komputasional, siswa diharapkan mampu berpikir seperti ilmuwan atau pengembang, bukan hanya pengguna teknologi.

Struktur Data

Struktur data adalah cara penyusunan, penyimpanan, dan pengorganisasian data agar operasional seperti penyimpanan, pencarian, dan manipulasi data menjadi efisien.

Pada kelas 9, materi struktur data dikembangkan dari yang sudah diperkenalkan sebelumnya (list, stack), dan diperluas menjadi:

Pohon (Tree)

Merupakan struktur hierarkis.

Terdiri dari simpul (node) yang saling terhubung: ada simpul akar (root), simpul anak (child), simpul daun (leaf).

Setiap node (kecuali root) punya satu orang tua (parent).

Contoh: struktur organisasi, silabus, hierarki folder file.

Kelebihan: memungkinkan pencarian dan pengorganisasian data secara logis dan cepat.

Kekurangan: penyisipan atau penghapusan data bisa kompleks karena harus menjaga struktur hierarki.

Graf (Graph)

Struktur yang menggambarkan relasi antar elemen (node) melalui sisi (edge).

Tidak harus hierarkis maupun berarah (graf bisa bersifat tak berarah atau berarah).

Digunakan untuk memodelkan jaringan, peta rute, hubungan sosial, koneksi antar titik dll.

Komponen utama: simpul (vertex), sisi (edge).

Graf bisa memiliki siklus, bisa juga memiliki bobot pada sisi (berat atau biaya koneksi).

Catatan: Setiap pohon adalah graf (tanpa siklus), tetapi tidak setiap graf adalah pohon.

Ekspresi dan Operasi Logika

Ekspresi logika adalah kombinasi variabel dan operator logika yang mengevaluasi menjadi nilai benar (true) atau salah (false). Operasi logika digunakan untuk menggabungkan atau memanipulasi kondisi logis.

Beberapa konsep penting:

Operator logika dasar: AND, OR, NOT

AND bernilai true hanya jika semua operand true

OR bernilai true jika minimal satu operand true

NOT membalik nilai (true → false, false → true)

Kadang juga diperkenalkan operator tambahan seperti XOR (exclusive OR)

Ekspresi bisa mengandung operator perbandingan: >, <, >=, <=, ==, !=

Ekspresi aritmatika dan ekspresi logika bisa digabung dalam kondisi (misalnya dalam if, while)

Tipe Boolean: menyimpan nilai logika (true/false)

Evaluasi ekspresi logika sering dipakai dalam pengambilan keputusan, percabangan, iterasi.

Algoritma

Algoritma adalah urutan langkah terstruktur untuk menyelesaikan suatu masalah atau mencapai tujuan tertentu. Algoritma harus jelas, terurut, dan dapat dijalankan.

Beberapa poin terkait algoritma:

• Algoritma bisa dibuat “unplugged” tanpa komputer — misalnya langkah memasak, petunjuk berkendara.
• Kriteria algoritma yang baik: jelas (definisi tiap langkah), dapat dihentikan (tidak infinite loop tanpa kondisi berhenti), efisien (memperhitungkan penggunaan sumber daya – waktu, memori)
• Elemen penting algoritma: input (apa yang diberikan ke algoritma), proses (langkah-langkah transformasi), output (hasil yang diinginkan)
• Struktur kontrol algoritma: urutan (sequence), percabangan (if-else), pengulangan (loop)

Contoh: algoritma mengurutkan daftar, algoritma mencari elemen, algoritma navigasi rute

Kadang algoritma melibatkan modularisasi — memecah ke bagian atau modul kecil agar lebih mudah dikembangkan dan dipelihara

Hubungan Antarmateri

Struktur data dan ekspresi logika sering digunakan dalam algoritma (algoritma memanipulasi data melalui operasi logika)

Pemahaman pola dan dekomposisi dalam berpikir komputasional akan membantu merancang algoritma yang lebih elegan

Eksperimen dengan struktur data (tree, graph) memberikan latar masalah nyata untuk algoritma — misalnya algoritma traversing pohon, mencari lintasan di graf

Contoh Aplikasi / Latihan

Buatlah representasi pohon dari struktur organisasi kelas atau sekolah.

Buat model graf dari jaringan jalan antar desa di sekitar tempatmu; tentukan bagaimana rute terpendek jika kamu ingin melewati beberapa titik.

Tuliskan ekspresi logika sederhana, misalnya: “Jika hari hujan dan tidak ada ujian, maka aku akan belajar di rumah.”

Rancang algoritma langkah demi langkah untuk menyelesaikan persoalan sehari-hari, misalnya menghitung rata-rata nilai, mencari bilangan maksimum dari daftar, atau merencanakan rute perjalanan melalui beberapa titik.