Problem Solving Berbasis CTL terhadap Pemecahan Masalah dan Berpikir Komputasional Ditinjau Kecerdasan Logika Matematika Siswa SMP dalam Pembelajaran MIPA: SLR

Authors

  • Oktaviani Indria Purnamasari Universitas Negeri Surabaya
  • Rusijono Rusijono Universitas Negeri Surabaya
  • Lamijan Hadi Susarno Universitas Negeri Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.53299/jagomipa.v6i3.4784

Keywords:

problem solving, contextual teaching and learning, kecerdasan logika matematika, berpikir komputasional, MIPA

Abstract

Pembelajaran MIPA SMP memerlukan model yang tidak hanya menguatkan pemahaman konsep, tetapi juga melatih siswa menggunakan penalaran logis dan prosedural untuk menyelesaikan masalah nyata. Urgensi kajian ini muncul karena penelitian tentang problem solving, Contextual Teaching and Learning (CTL), kecerdasan logika matematika, kemampuan pemecahan masalah, dan berpikir komputasional masih banyak dibahas secara terpisah, padahal kelima aspek tersebut saling berkaitan dalam pembelajaran MIPA. Penelitian ini bertujuan menganalisis kecenderungan hasil penelitian tentang model problem solving berbasis CTL, kecerdasan logika matematika, kemampuan pemecahan masalah, dan berpikir komputasional siswa SMP dalam pembelajaran MIPA. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan adaptasi pedoman PRISMA 2020. Pencarian artikel dilakukan melalui Google Scholar, ERIC, IEEE Xplore, DOAJ, Garuda, dan SINTA pada rentang publikasi 2016-2026. Kriteria inklusi meliputi artikel yang membahas pembelajaran MIPA atau informatika jenjang SMP/sederajat, memuat variabel problem solving, CTL, kecerdasan logika matematika, kemampuan pemecahan masalah, atau berpikir komputasional, serta tersedia dalam teks lengkap. Dari 650 dokumen awal, diperoleh 25 artikel yang memenuhi kriteria untuk dianalisis secara tematik. Hasil kajian menunjukkan bahwa problem solving berbasis CTL berpotensi memperkuat keterkaitan konsep MIPA dengan situasi nyata, meningkatkan aktivitas bernalar, dan mendorong siswa menyusun strategi penyelesaian masalah secara sistematis. Kecerdasan logika matematika berperan sebagai faktor kognitif yang mendukung abstraksi, pengenalan pola, dekomposisi, dan berpikir algoritmik. Kajian ini merekomendasikan penelitian lanjutan berupa eksperimen, pengembangan perangkat ajar, dan meta-analisis untuk menguji efektivitas model problem solving berbasis CTL terhadap kemampuan pemecahan masalah dan berpikir komputasional berdasarkan kategori kecerdasan logika matematika siswa.

References

Angraini, L. M., Yolanda, F., & Muhammad, I. (2023). Analysis of students computational thinking ability in prior mathematical knowledge. International Journal of Instructional Technology and Educational Studies, 4(1), 1–10.

Aulia, S. S. (2024). Efektivitas model pembelajaran Contextual Teaching and Learning terhadap kemampuan pemecahan masalah matematis siswa. Al Bahjah Journal of Mathematics Education, 1(2), 78–88.

Berns, R. G., & Erickson, P. M. (2001). Contextual teaching and learning: Preparing students for the new economy. The Highlight Zone: Research at Work, 5, 1–8.

Bocconi, S., Chioccariello, A., Dettori, G., Ferrari, A., & Engelhardt, K. (2016). Developing computational thinking in compulsory education. Publications Office of the European Union.

Brennan, K., & Resnick, M. (2012). New frameworks for studying and assessing the development of computational thinking. Proceedings of the Annual American Educational Research Association Meeting, 1–25.

Gardner, H. (2011). Frames of mind: The theory of multiple intelligences. Basic Books.

Grover, S., & Pea, R. (2013). Computational thinking in K-12: A review of the state of the field. Educational Researcher, 42(1), 38–43. https://doi.org/10.3102/0013189X12463051

Hayati, R., Rahmi, R., & Delyana, H. (2022). Implementation of Contextual Teaching and Learning (CTL) on students capability in mathematical problem solving. Alifmatika: Jurnal Pendidikan Dan Pembelajaran Matematika, 4(2), 122–134.

Hmelo-Silver, C. E. (2004). Problem-based learning: What and how do students learn? Educational Psychology Review, 16(3), 235–266. https://doi.org/10.1023/B:EDPR.0000034022.16470.f3

Johnson, E. B. (2002). Contextual teaching and learning: What it is and why it is here to stay. Corwin Press.

Jonassen, D. H. (2011). Learning to solve problems: A handbook for designing problem-solving learning environments. Routledge.

Kitchenham, B., & Charters, S. (2007). Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering. In EBSE Technical Report EBSE-2007-01.

Lockwood, J., & Mooney, A. (2017). Computational thinking in education: Where does it fit? A systematic literary review. International Journal of Computer Science Education in Schools, 2(1), 41–60.

Mallika, A. I., Rahman, A., & Pratiwi, D. (2024). The influence of the Contextual Teaching and Learning (CTL) model on students mathematical reasoning and problem-solving skills. EduCurio: Education Curiosity, 2(3), 473–481.

OECD (Ed.). (2019). PISA 2018 assessment and analytical framework. OECD Publishing.

Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., & Mulrow, C. D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, Article n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71

Patikasari, K. M., Hidayah, N., & Supriyanto, A. (2026). Profile of students computational thinking skills in solving mathematics problems. Al-Zayn: Jurnal Ilmu Sosial Dan Pendidikan, 4(1), 41–55.

Polya, G. (1973). How to solve it: A new aspect of mathematical method. Princeton University Press.

Shute, V. J., Sun, C., & Asbell-Clarke, J. (2017). Demystifying computational thinking. Educational Research Review, 22, 142–158. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2017.09.003

Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039

Weintrop, D., Beheshti, E., Horn, M., Orton, K., Jona, K., Trouille, L., & Wilensky, U. (2016). Defining computational thinking for mathematics and science classrooms. Journal of Science Education and Technology, 25(1), 127–147. https://doi.org/10.1007/s10956-015-9581-5

Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215

Yadav, A., Stephenson, C., & Hong, H. (2017). Computational thinking for teacher education. Communications of the ACM, 60(4), 55–62. https://doi.org/10.1145/2994591

Downloads

Published

2026-07-03

How to Cite

Purnamasari, O. I., Rusijono, R., & Susarno, L. H. (2026). Problem Solving Berbasis CTL terhadap Pemecahan Masalah dan Berpikir Komputasional Ditinjau Kecerdasan Logika Matematika Siswa SMP dalam Pembelajaran MIPA: SLR. JagoMIPA: Jurnal Pendidikan Matematika Dan IPA, 6(3), 1768–1782. https://doi.org/10.53299/jagomipa.v6i3.4784