Langkah pertama dalam berpikir komputasional adalah...

• Memberi jawaban langsung
• Memahami masalah
• Bertanya pada teman
• Menulis kode komputer

Dalam menghadapi masalah yang sangat kompleks seperti memprediksi dampak perubahan iklim global, komponen berpikir komputasional manakah yang paling krusial untuk diterapkan pada tahap awal agar masalah dapat dianalisis secara efektif?

• A. Perancangan Algoritma
• B. Pengenalan Pola
• C. Dekomposisi
• D. Abstraksi
• E. Evaluasi Solusi

Konsep abstraksi dalam berpikir komputasional tidak hanya melibatkan penyederhanaan detail yang tidak relevan, tetapi juga...

• A. Memastikan setiap detail terkecil direpresentasikan.
• B. Mengidentifikasi pola berulang dalam data mentah.
• C. Menciptakan model atau representasi umum yang menangkap esensi masalah.
• D. Merumuskan serangkaian instruksi langkah demi langkah.
• E. Memisahkan masalah menjadi sub-masalah independen.

Pengenalan pola dalam berpikir komputasional selalu menjamin penemuan hubungan kausalitas yang jelas antara elemen-elemen data.

Dalam pengembangan sistem rekomendasi e-commerce yang cerdas, jelaskan bagaimana prinsip abstraksi dapat diterapkan untuk mengelola kompleksitas data pengguna dan produk yang sangat beragam.

• Abstraksi dapat diterapkan dengan menciptakan model umum untuk merepresentasikan pengguna (misalnya, profil preferensi, riwayat pembelian yang relevan) dan produk (misalnya, kategori, atribut kunci) tanpa membebankan detail spesifik yang tidak relevan pada setiap interaksi. Ini memungkinkan sistem untuk beroperasi pada tingkat konseptual yang lebih tinggi, mengidentifikasi hubungan dan pola tanpa memproses setiap detail transaksi atau atribut produk secara individual, sehingga meningkatkan efisiensi dan skalabilitas sistem rekomendasi.

Manakah dari pernyataan berikut yang paling tepat menggambarkan kesalahan umum dalam merancang algoritma yang efisien untuk masalah besar?

• A. Menggunakan struktur data yang terlalu sederhana.
• B. Mengabaikan kompleksitas waktu dan ruang yang dibutuhkan oleh solusi.
• C. Memprioritaskan keterbacaan kode di atas kinerja.
• D. Tidak melibatkan tahap pengujian sama sekali.
• E. Terlalu banyak menggunakan fungsi rekursif.

Berpikir komputasional secara eksklusif berfokus pada pengembangan kode program dan tidak memiliki relevansi di luar bidang ilmu komputer.

Bagaimana dekomposisi dan pengenalan pola saling mendukung dalam proses pemecahan masalah yang kompleks? Berikan contoh singkat.

• Dekomposisi membantu memecah masalah besar menjadi sub-masalah yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. Setelah masalah dipecah, pengenalan pola dapat diterapkan pada sub-masalah atau data yang dihasilkan dari dekomposisi tersebut untuk mengidentifikasi kesamaan, tren, atau struktur berulang. Contoh: Dalam menganalisis data penjualan toko, dekomposisi dapat memisahkan data berdasarkan wilayah atau kategori produk. Kemudian, pengenalan pola dapat digunakan untuk menemukan tren penjualan musiman atau preferensi pelanggan yang sama di berbagai wilayah yang dipecah tersebut.

Manfaat utama dari penerapan berpikir komputasional dalam disiplin ilmu non-komputer, seperti biologi atau ekonomi, paling baik dicirikan sebagai...

• A. Mengubah semua masalah menjadi tugas pemrograman.
• B. Menyediakan kerangka kerja sistematis untuk analisis dan pemecahan masalah yang kompleks.
• C. Mengotomatisasi seluruh proses penelitian tanpa campur tangan manusia.
• D. Menggantikan kebutuhan akan pemikiran domain spesifik.
• E. Hanya relevan untuk masalah yang melibatkan data kuantitatif besar.

Seorang peneliti sedang menganalisis data genetik dari ribuan spesies untuk menemukan sekuens DNA yang sama yang mungkin bertanggung jawab atas karakteristik tertentu. Aktivitas ini paling erat kaitannya dengan komponen berpikir komputasional yang mana?

• A. Dekomposisi
• B. Abstraksi
• C. Perancangan Algoritma
• D. Pengenalan Pola
• E. Generalisasi

Sebuah algoritma dikatakan optimal jika tidak ada cara lain untuk menyelesaikan masalah yang sama dengan jumlah langkah atau sumber daya komputasi yang lebih sedikit, terlepas dari ukuran inputnya.

Jika kamu menemukan masalah yang sulit, apa yang sebaiknya kamu lakukan?

• Menyerah saja
• Membagi masalah menjadi bagian kecil
• Membiarkan saja
• Meminta orang lain menyelesaikan

Algoritma adalah...

• Nama hewan
• Urutan langkah-langkah penyelesaian masalah
• Jenis makanan
• Permainan komputer

Contoh berpikir komputasional dalam kehidupan sehari-hari adalah...

• Menyikat gigi dengan langkah berurutan
• Melompat-lompat tanpa tujuan
• Tidur sepanjang hari
• Menyanyi tanpa lirik

Apa manfaat berpikir komputasional?

• Membuat masalah lebih sulit
• Memecahkan masalah dengan mudah dan teratur
• Membuat kita malas berpikir
• Menghindari masalah

Saat membuat algoritma, mengapa penting urutan langkah harus benar?

• Agar hasilnya benar
• Agar lebih cepat selesai
• Agar bisa diulang terus
• Agar terlihat keren

Apa yang dimaksud dengan berpikir komputasional?

• Cara berpikir untuk memecahkan masalah secara teratur
• Berpikir sambil bermain komputer
• Menghitung dengan cepat
• Berpikir seperti robot