Pengembangan Perangkat Pembelajaran RBL-STEAM untuk Meningkatkan Keterampilan Berpikir Komputasional Melalui Masalah Zakat Berbasis Block Chain dan Local Distance Irregular Labeling - Dwi Oktaviana Jamil (FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN, 2026)
Perencanaan pembelajaran menggunakan model RBL dengan pendekatan STEAM diharapkan mampu untuk meningkatkan keterampilan berpikir komputasional mahasiswa. Fokus pengembangan perangkat pembelajaran pada penelitian ini adalah menyelesaikan masalah distribusi zakat menggunakan teknologi blockchain berbasis local distance irrgeular labeling yang dirancang untuk meningkatkan keterampilan berpikir komputasional mahasiswa. Model pembelajaran didesain melibatkan mahasiswa secara aktif dalam proses penelitian terkait masalah distribusi zakat menggunakan teknologi blockchain dan local distance irregular labeling. Pendekatan berbasis permasalahan nyata ini diharapkan mampu meningkatkan metaliterasi mahasiswa serta memperkuat pemahaman diberbagai bidang. Penelitian ini menggunakan metode penelitian dan pengembangan (research and development) dengan model pengembangan 4D (define, design, develop, dan disseminate). Tujuan penelitian ini adalah menganalisis local distance irregular labeling pada graf dalam pemodelan masalah distribusi zakat, mengidentifikasi aktivitas RBL-STEAM, mendeskripsikan proses dan hasil perangkat pembelajaran RBL-STEAM, serta mengetahui peningkatan keterampilan berpikir komputasional mahasiswa. Pengembangan perangkat pembelajaran RBLSTEAM akan menghasilkan produk berupa Rancangan Tugas Mahasiswa (RTM), Lembar Kerja Mahasiswa (LKM), dan Tes Hasil Belajar (THB). Kerangka aktivitas RBL-STEAM mencakup beberapa langkah, yang meliputi: 1) Pemberian permasalahan mengenai distribusi zakat yang penyelesaian berkaitan dengan konsep teknologi blockchain dan local distance irregularity strength; 2) Merancang strategi atau solusi dalam permasalahan yang berkaitan dengan distribusi zakat berbasis blockchain; 3) Mengumpulkan informasi terkait permasalahan serta hal-hal yang akan membentuk solusi permasalahan distribusi zakat dan melakukan simulasi distribusi zakat menggunakan aplikasi berbasis web; 4) Menyusun teorema tentang local distance irregularity strength dari suatu graf dan menganalisis solusi dari permasalahan yang diberikan, membuktikan bahwa teorema tersebut dapat diandalkan untuk menyelesaikan masalah distribusi zakat, dan menyelesaikan studi kasus yang berkaitan dengan distribusi zakat; 5) Mengaitkan permasalah distribusi zakat dengan nilai agama dan etika; dan 6) Menyusun kesimpulan dan mempresentasikan hasil yang didapatkan mengenai penyelesaian masalahan distribusi zakat. Hasil analisis data dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu analisis kuantitatif dan analisis kualitatif. Analisis kuantitatif melibatkan pengolahan data pretest dan posttest, dimana dilakukan uji normalitas dan uji t sampel berpasangan (paired sample t-test). Berdasarkan uji normalitas, dapat disimpulan bahwa nilai pretest dan posttest memiliki distribusi yang normal, karena nilai signifikansi (𝑆𝑖𝑔.) > 0,05. Selanjutnya hasil paired sample t-test menunjukkan nilai Sig.(2-tailed) sama dengan 0,000 < 0,05. Berdasarkan nilai tersebut, maka terdapat perbedaan nilai sebelum dan sesudah dilakukan pembelajaran menggunakan perangkat RBLSTEAM terhadap keterampilan berpikir komputasional mahasiswa. Dalam analisis kualitatif, digunakan metode triangulasi data yaitu potret fase, NVivo, dan word cloud. Potret fase memberikan informasi bahwa subjek BKT memenuhi 8 subindikator, subjek BKS memenuhi 7 subindikator, dan subjek BKR memenuhi 6 subindikator. Dalam NVivo, data dikelompokkan menggunakan fitur diagram perbandingan dan peta proyek. Sementara itu, word cloud menampilkan kata dalam jawaban yang paling banyak disebut oleh mahasiswa sebagai bentuk pemahaman dalam proses pembelajaran untuk meningkatkan keterampilan berpikir komputasional mahasiswa.
Validasi dan Finalisasi oleh Taufik Tgl 31 Maret 2026
Keywords: RBL-STEAM; Computational Thinking; Zakat Distribution; Blockchain Technology; Local Distance Irregular Labeling