Integrasi Pemodelan Komputasional Berbasis Python dalam Pembelajaran Difraksi Gelombang pada Mahasiswa Pendidikan Fisika - Hebat Shidow Falah; Sigap Abror Falah (Universitas KH. Abdul Chalim Pacet Mojokerto, 2026)
Pemodelan komputasional semakin penting dalam pembelajaran fisika modern karena mampu menghubungkan konsep abstrak dengan visualisasi fenomena fisika secara dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan pemahaman konseptual mahasiswa melalui integrasi pemodelan komputasional berbasis Python pada materi difraksi gelombang serta mengidentifikasi indikasi awal praktik berpikir komputasional dalam aktivitas pembelajaran. Penelitian ini menggunakan desain one-group pretest–posttest dengan melibatkan 15 mahasiswa pendidikan fisika yang mengikuti mata kuliah Gelombang dan Optik. Data dikumpulkan melalui tes pemahaman konseptual, lembar aktivitas pemodelan komputasional, dan refleksi mahasiswa. Analisis data dilakukan menggunakan statistik deskriptif, uji normalitas Shapiro–Wilk, paired sample t-test, serta N-gain. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan rata-rata skor dari 67,50 pada pretest menjadi 71,73 pada posttest dengan perbedaan yang signifikan secara statistik (p = 0,012). Nilai N-gain sebesar 0,127 menunjukkan bahwa peningkatan pemahaman konseptual berada pada kategori rendah. Analisis kualitatif menunjukkan bahwa 73% mahasiswa mengalami perubahan penalaran dari penjelasan deskriptif menuju penalaran berbasis parameter model. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan low-threshold computational modeling dapat menjadi langkah awal yang efektif untuk mengintegrasikan praktik komputasi dalam pembelajaran fisika bagi mahasiswa yang memiliki pengalaman pemrograman terbatas.