Source: Midjourney

Kamu mungkin pernah baca: “Coding itu buat orang jago matematika,” atau “Kalau gak hafal kalkulus, mending gak nyoba ngoding.” Pernyataan seperti itu kerap jadi penghalang mental, padahal di industri nyata, tidak semua programmer butuh kalkulus atau matematika tingkat lanjut. Artikel ini mengurai: kenapa kebanyakan programmer hanya perlu logika dasar & aljabar sederhana untuk bangun karir yang solid di web development, aplikasi mobile, QA, dan otomasi.

Mengapa Banyak Orang Beranggapan Programmer Wajib Matematika?

Pandangan ini muncul terutama karena dua kesalahan penyimpangan:

  1. Persepsi berdasarkan kurikulum akademik – banyak program sarjana CS (BS/BA) di universitas Amerika memang mewajibkan kalkulus dan matematika diskrit [2].
  2. Stereotipe mitos teknik – muncul kesan kalau coding dan matematika selalu beriringan: “Kalau gak bisa kalkulus, ya gak pantes belajar algoritma.”

Padahal, ujian skripsi atau kurikulum rigid tidak sama dengan kenyataan pasar kerja.

Realitas Industri: Mayoritas Pekerjaan Cukup dengan Matematika Sekolah Menengah

Menurut freeCodeCamp, “Anda memerlukan beberapa konsep dasar seperti aljabar atau logika… tetapi Anda tidak perlu memahami bilangan kompleks, probabilitas, limit, turunan, integral, dan sebagainya” [1]. Codecademy Blog (2024) menyimpulkan: “Untuk sebagian besar proyek pengembangan perangkat lunak, matematika dasar sudah cukup” dan bahwa yang jauh lebih penting adalah kemampuan berpikir kritis, logika, dan debugging [3]. Ini konsisten dengan analisis StackOverflow dan forum FreeCodeCamp yang menyatakan bahwa kecuali kamu memilih bidang spesifik seperti game engine, AI, atau kriptografi, kamu bisa sukses dengan pemahaman matematika SMP–SMA.

Lalu Kenapa Banyak Kurikulum CS Lebih Fokus Matematika?

Analisis akademis oleh Brodley, Quam, dan Weiss (2024) terhadap kurikulum CS di 158 universitas AS menemukan bahwa hampir semua program BS/BA mewajibkan matematika diskrit (99 %) dan kalkulus (96 %)-tapi ada keragaman besar soal penempatan di semester mana dan seberapa ketat syaratnya [2].
Audit terbaru dari ACM–IEEE (CS Curricula 2023) menjelaskan: aljabar linier, probabilitas & statistik serta struktur diskrit dijadikan bagian inti ilmu komputer, sedangkan kalkulus dan teori matematika lanjut diposisikan untuk jalur AI, grafika kompleks, atau machine learning [4]. Dengan kata lain: program belajar formal di universitas cenderung “mempersonalisasi” pengalaman yang sebenarnya tidak semua programmer butuh.

Domain yang Benar-benar Membutuhkan Matematika Lanjutan

Jika tertarik bekerja di:

  • Machine Learning dan Data Science, kamu harus siap mempelajari probabilitas, statistik inferensial, optimasi, dan aljabar linier (contoh: regresi, neural network).
  • Computer Graphics, Computer Vision, Game Development, kamu akan bertemu vektor, matriks, transformasi, geometri, dan trigonometrik.
  • Kriptografi dan keamanan komputer, kamu butuh teori bilangan, modulo, dan hash berbasis matematika.

Namun jika fokusmu adalah membuat web, aplikasi Android/iOS, atau melakukan pengujian perangkat lunak, kamu bisa menunda kalkulus dan masih tetap produktif.

Strategi Belajar: Mulai Dari Logika, Masuk Pelan ke Matematika

Tulisan Business Insider (2025) mengutip Nicola Lelbach dari Nvidia yang menyarankan: selain kemampuan menulis kode dan komunikasi, dasar matematika klasik (aritmatika, logika) tetap relevan sepanjang karier—lebih lanjutan hanya diperlukan di aplikasi tertentu [5].
Berikut cara belajarmu agar efisien:

  • Mulai langsung dengan proyek sederhana seperti modul interaktif atau otomatisasi data.
  • Pelajari logika kode, struktur data dasar, dan debugging—ini fundamental dan dibutuhkan di semua proyek.
  • Bila tertarik ke Data Science atau AI, pelajari matematika lanjutan berdasarkan kebutuhan konteks-bukan terpaksa di awal.
  • Iterasi belajar dalam proyek riil: saat kamu membangun aplikasi mini atau AI sederhana, kamu akan paham bagian matematika yang kamu perlukan.

Kesimpulan yang Perlu Kamu Ingat

Tidak, kamu tidak perlu menjadi jago kalkulus atau matematika abstrak hanya untuk jadi programmer. Mayoritas pekerjaan di industri lebih menitikberatkan praktik logika, analisis masalah, struktur data, dan debugging.
Matematika tingkat lanjut seperti kalkulus, statistik, dan geometri hanya penting jika kamu beralih ke area spesialis seperti machine learning, grafika komputer, atau keamanan siber. Namun ilmu ini bisa dipelajari saat dibutuhkan-bukan jadi penghalang untuk mulai. Tantangan terbesar bukanlah soal kekurangan kemampuan aljabar, tapi ketidaktahuan bahwa banyak programmer sukses memulai dari logika sederhana & rasa penasaran-bukan hafal matematika rumit.

Kata kunci: “belajar coding tanpa matematika“, “matematika untuk programmer“, “jadi programer web developer“, “ketentuan matematika di CS curriculum”

 

Penulis:

Henry Lucky, S.Kom, M.Kom – Dosen Data Science

Referensi:

  • Copes, “Does programming require knowing math?,” freeCodeCamp, 29‑Mei‑2019.
  •  E. Brodley, M. Quam, dan M. A. Weiss, “An Analysis of the Math Requirements of 199 CS BS/BA Degrees at 158 U.S. Universities,” Commun. ACM, vol. 67, no. 8, hlm. 122–131, Jul. 2024.
  • “How much math do you need to know to be a Software Engineer?,” Codecademy Blog, 8 Jul. 2024.
  • ACM Joint Task Force, Computer Science Curricula 2023: Mathematical Foundations Knowledge Area, versi Gamma, Sep. 2023.
  • Adelstein Lelbach, “Nvidia technical leader says it’s a ‘very challenging time for young programmers’,” Business Insider, 6 Mar. 2025.