Problem Solving (Pemecahan Masalah)
Pemecahan masalah adalah proses mencapai tujuan dengan mengatasi hambatan yang dapat timbul dalam berbagai aktivitas, mulai dari tugas sederhana hingga permasalahan kompleks dalam bidang bisnis dan teknis. Ada dua klasifikasi utama pemecahan masalah: pemecahan masalah sederhana (SPS), yang menangani satu masalah, dan pemecahan masalah kompleks (CPS), yang melibatkan batasan-batasan yang saling terkait.
Tugas pemecahan masalah juga dapat dibagi menjadi tugas yang terdefinisi dengan jelas denganhambatan dan tujuan tertentu, dan masalah yang tidak jelas sehingga sulit untuk menemukan solusinya. Solusi memerlukan sumber daya dan pengetahuan yang memadai, dan para profesional seperti pengacara, dokter, pemrogram, dan konsultan sering kali bertindak sebagai pemecah masalah. Banyak teknik dan metode pemecahan masalah telah dikembangkan di berbagai bidang seperti teknik, bisnis, kedokteran, matematika, ilmu komputer, filsafat, dan organisasi sosial.Memahami keterbatasan mental seperti bias konfirmasi, struktur mental, dan fiksasi fungsional juga merupakan fokus penting dalam penelitian pemecahan masalah.
Definisi
Istilah pemecahan masalah mempunyai arti yang berbeda-beda tergantung pada disiplin ilmunya. Dalam psikologi mengacu pada proses mental, sedangkan dalam ilmu komputer mengacu pada proses berbasis komputer. Ada dua jenis masalah: masalah yang terdefinisi dengan baik dan masalah yang tidak terdefinisi, yang memerlukan pendekatan berbeda. Masalah yang terdefinisi dengan baik mempunyai tujuan akhir dan solusi yang jelas, sedangkan masalah yang terdefinisi dengan buruk tidak memiliki tujuan akhir yang spesifik. Pemecahan masalah berkaitan dengan pragmatik dan semantik, dimana kunci penyelesaiannya adalah memahami tujuan akhir dan kaidah yang berlaku.Pemecahan masalah melibatkan dua bidang utama: penyelesaian masalah matematika dan penyelesaian masalah pribadi, yang masing-masing mempunyai kesulitan dan hambatan yang berbeda.
Psikologi
Dalam psikologi, pemecahan masalah adalah proses menemukan solusi terhadap permasalahan dalam kehidupan. Proses ini mencakup penemuan dan penetapan masalah, menghasilkan solusi potensial, mengevaluasinya, dan memilih solusi untuk implementasi dan peninjauan. Pemecahan masalah memerlukan modulasi dan pengendalian keterampilan dan melibatkan orientasi masalah, analisis sistematis dan keterampilan pemecahan masalah.
Profesional kesehatan mental menggunakan metode seperti introspeksi, behaviorisme, simulasi, pemodelan komputer, dan eksperimen untuk memahami proses pemecahan masalah manusia. Penelitian empiris menunjukkan bahwa beragam strategi dan faktor mempengaruhi pemecahan masalah sehari-hari, termasuk pengaruh emosi. Menyelesaikan masalah antarpribadi juga bergantung pada motivasi dan konteks pribadi, dan pengendalian emosi yang baik adalah kunci untuk berfokus pada tujuan tugas dan hasil positif. Dalam konseptualisasi, pemecahan masalah manusia melibatkan dua proses terkait: orientasi masalah dan pendekatan motivasi/sikap/afektif terhadap situasi masalah dan keterampilan pemecahan masalah.
Ilmu Kognitif
Psikolog eksperimental, khususnya Gestaltist di Jerman seperti Karl Duncker, Allen Newell, dan Herbert A. Simon, memelopori studi tentang pemecahan masalah. Penelitian eksperimental yang dilakukan pada tahun 1960an dan awal 1970an, yang melibatkan tugas laboratorium yang sederhana namun terdefinisi dengan baik seperti Menara Hanoi, membantu mengungkap keseluruhan proses pemecahan masalah. Para peneliti berhipotesis bahwa pemecahan masalah dalam tugas model ini akan mencerminkan proses kognitif yang juga berperan dalam memecahkan masalah dunia nyata yang lebih kompleks. Sebagai hasil dari penelitian ini, muncullah teknik pemecahan masalah yang penting seperti prinsip dekomposisi.
Ilmu Komputer
Sebagian besar ilmu komputer dan kecerdasan buatan berfokus pada pengembangan sistem otomatis untuk memecahkan masalah dengan menerima masukan data dan dengan cepat menghasilkan jawaban yang benar atau sesuai. Proses desain sistem ini mencakup langkah-langkah seperti penentuan masalah, penggunaan heuristik, analisis akar penyebab, deduplikasi, analisis, diagnosis, dan perbaikan. Algoritma, seperti resep atau instruksi, menjadi panduan untuk menentukan arah sistem dan diterjemahkan ke dalam program komputer. Teknik analisis seperti pemrograman linier dan nonlinier, sistem antrian dan simulasi digunakan. Hambatan utama dalam pengembangan sistem adalah menemukan dan memperbaiki kesalahan dalam program komputer, yang dikenal dengan istilah debugging.
Logika
Logika formal membahas isu-isu seperti validitas, kebenaran, inferensi, argumentasi, dan pembuktian. Dalam konteks pemecahan masalah, istilah ini dapat digunakan untuk menyatakan suatu masalah secara formal sebagai teorema yang perlu dibuktikan. Penggunaan komputer dalam membuktikan teorema matematika menggunakan logika formal muncul sebagai bidang pembuktian teorema otomatis pada tahun 1950-an. Ini melibatkan metode heuristik dan algoritmik, seperti Mesin Teori Logika dan prinsip resolusi. Pembuktian teorema otomatis tidak hanya diterapkan dalam matematika, tetapi juga digunakan untuk verifikasi program dalam ilmu komputer. John McCarthy mengusulkan pengambil nasihat pada tahun 1958, yang menggunakan logika formal untuk merepresentasikan informasi dan menjawab pertanyaan dengan pembuktian teorema otomatis.
Cordell Green pada tahun 1969 mengembangkan metode resolusi, yang digunakan dalam pembuktian teorema otomatis dan aplikasi kecerdasan buatan seperti perencanaan robot. Meskipun mendapat kritik, Robert Kowalski mengembangkan pemrograman logika dan resolusi SLD untuk memecahkan masalah dengan dekomposisi, menganjurkan penggunaan logika dalam pemecahan masalah komputer dan manusia, serta logika komputasi untuk meningkatkan pemikiran manusia.
Rekayasa
Jika suatu produk atau proses gagal, teknik pemecahan masalah dapat digunakan secara reaktif untuk mengidentifikasi tindakan perbaikan dan mencegah kegagalan di masa depan. Teknik-teknik ini dapat diterapkan secara proaktif sebelum terjadi kegagalan untuk memprediksi, menganalisis, dan memitigasi potensi masalah. Mode kegagalan dan analisis dampak adalah contoh teknik proaktif yang dapat mengurangi risiko masalah. Dalam kedua pendekatan tersebut, penjelasan sebab akibat harus dikembangkan melalui proses diagnostik.
Proses ini mencakup pembangkitan ide atau hipotesis baru, inferensi untuk mengevaluasi dan menyempurnakan hipotesis, dan induksi untuk membenarkan hipotesis dengan data empiris.Tujuan penculikan adalah untuk menentukan hipotesis yang akan diuji, bukan untuk mengadopsi atau mengkonfirmasinya. Dalam logika Peircean, penculikan dan deduksi berkontribusi pada pemahaman konseptual, sementara induksi menambahkan detail kuantitatif pada pengetahuan konseptual. Teknologi forensik digunakan untuk menganalisis kesalahan dengan mendeteksi cacat produk dan mengambil tindakan perbaikan untuk mencegah kesalahan di masa depan. Sebaliknya, rekayasa balik berupaya menemukan logika pemecahan masalah aslidengan membongkar produk dan mengembangkan cara logis untuk memproduksi dan merakit bagian-bagiannya.
Disadur dari: en.wikipedia.org