Nonlinear equations frequently arise in various disciplines and require numerical methods for their solutions. One commonly used numerical method is the Bisection Method, which works by narrowing the search interval for the root. Although this method is relatively simple, its effectiveness can be enhanced through computational tools. However, few studies have specifically compared solving the Bisection Method manually, using Google Colab with Python, and using Microsoft Excel. This study aims to evaluate and compare these three approaches in terms of accuracy, computational efficiency, and ease of implementation. The research employs a quantitative comparative approach. The results indicate that Google Colab offers the best computational efficiency through automation, while Microsoft Excel provides a more intuitive solution for users unfamiliar with programming. Manual computation remains relevant for understanding the fundamental concepts of the method but is less efficient in practice. These findings are expected to assist students and researchers in selecting the appropriate tool for effectively solving nonlinear equations ABSTRAKPersamaan nonlinear sering muncul dalam berbagai disiplin ilmu dan memerlukan metode numerik untuk penyelesaiannya. Salah satu metode numerik yang umum digunakan adalah Metode Bagi Dua (Bisection Method). Metode ini dilakukan dengan mempersempit interval pencarian akar. Meskipun metode ini sederhana, efektivitasnya dapat ditingkatkan dengan penggunaan alat komputasi. Namun, belum banyak penelitian yang secara spesifik membandingkan penyelesaian Metode Bagi Dua menggunakan Google Colab dengan bahasa Python dan menggunakan Microsoft Excel. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan ketiga pendekatan tersebut dalam hal akurasi, efisiensi waktu, dan kemudahan implementasi. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif komparatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Google Colab memberikan efisiensi waktu terbaik dengan otomatisasi komputasi, sementara Microsoft Excel menawarkan solusi yang lebih intuitif bagi pengguna yang tidak familiar dengan pemrograman. Penyelesaian manual tetap relevan untuk memahami konsep dasar metode ini, tetapi kurang efisien dalam praktiknya. Temuan ini diharapkan dapat membantu mahasiswa dan peneliti dalam memilih alat yang sesuai untuk menyelesaikan persamaan nonlinear secara efektif.