MODUL AJAR DEEP LEARNING

Mata Pelajaran Informatika – Jenjang SMP (Fase D)

A. Identitas Modul

• Satuan Pendidikan: SMP/MTs
• Mata Pelajaran: Informatika
• Fase/Kelas: Fase D / Kelas VIII–IX
• Semester: Ganjil atau Genap
• Alokasi Waktu: 6–8 pertemuan @ 2 x 40 menit
• Topik Utama: Pengenalan Deep Learning dalam Kecerdasan Artifisial

B. Rasional Modul

Perkembangan kecerdasan artifisial (Artificial Intelligence/AI) semakin dekat dengan kehidupan peserta didik, mulai dari fitur pengenal wajah, rekomendasi video, hingga asisten virtual. Salah satu teknologi penting di balik AI modern adalah Deep Learning. Pada jenjang SMP, deep learning tidak diajarkan sebagai materi teknis pemrograman, tetapi sebagai literasi digital dan komputasional agar peserta didik memahami cara kerja teknologi yang mereka gunakan sehari-hari.

Modul ini disusun dengan pendekatan pembelajaran mendalam (deep learning approach), menekankan pemahaman konsep, pengalaman belajar bermakna, refleksi, serta pembentukan sikap etis dalam menggunakan teknologi AI.

C. Capaian Pembelajaran (CP)

Peserta didik mampu memahami konsep dasar kecerdasan artifisial, menjelaskan secara sederhana cara kerja deep learning, mengidentifikasi contoh penerapannya dalam kehidupan sehari-hari, serta menunjukkan sikap kritis dan bertanggung jawab terhadap penggunaan teknologi AI.

D. Tujuan Pembelajaran

Setelah mengikuti pembelajaran, peserta didik mampu:

1. Menjelaskan pengertian kecerdasan artifisial (AI).
2. Membedakan AI, Machine Learning, dan Deep Learning secara sederhana.
3. Menjelaskan konsep jaringan saraf tiruan dengan bahasa sederhana.
4. Menyebutkan contoh penggunaan deep learning di sekitar mereka.
5. Melakukan simulasi sederhana deep learning menggunakan alat visual.
6. Menganalisis dampak positif dan risiko penggunaan AI.
7. Menunjukkan sikap bijak, etis, dan bertanggung jawab dalam menggunakan teknologi AI.

E. Profil Pelajar Pancasila

• Bernalar Kritis: Memahami dan menganalisis teknologi AI
• Kreatif: Mengembangkan ide pemanfaatan AI
• Mandiri: Belajar teknologi baru secara bertahap
• Berkebinekaan Global: Memahami dampak AI di dunia global
• Berakhlak Mulia: Menggunakan AI secara bertanggung jawab

F. Materi Pokok

1. Pengenalan Kecerdasan Artifisial
2. Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning
3. Konsep Dasar Jaringan Saraf Tiruan (analogi otak manusia)
4. Cara Kerja Deep Learning (input–proses–output)
5. Contoh Deep Learning di Kehidupan Sehari-hari
6. Dampak Sosial dan Etika Deep Learning

G. Model, Metode, dan Pendekatan

• Model Pembelajaran: Project Based Learning (PjBL)
• Pendekatan: Pembelajaran Mendalam (Deep Learning)
• Metode: Diskusi, observasi, simulasi, refleksi

H. Media dan Sumber Belajar

• Video edukasi AI untuk pelajar
• Google Teachable Machine
• Presentasi interaktif
• Artikel literasi digital

I. Langkah-Langkah Pembelajaran

Pertemuan 1 – Mengenal AI dan Deep Learning

• Apersepsi: AI di sekitar kita
• Diskusi: Apakah mesin bisa belajar?
• Refleksi singkat

Pertemuan 2 – Cara Kerja Deep Learning

• Penjelasan analogi otak manusia
• Diskusi input–proses–output

Pertemuan 3 – Praktik Simulasi Deep Learning

• Pengenalan Teachable Machine
• Melatih model sederhana (gambar/suara)

Pertemuan 4 – Deep Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

• Observasi lingkungan sekitar
• Diskusi kelompok

Pertemuan 5 – Etika dan Dampak Sosial AI

• Studi kasus sederhana
• Diskusi privasi dan keamanan data

Pertemuan 6–7 – Proyek Mini

• Perencanaan proyek
• Presentasi hasil

J. Aktivitas Praktik Peserta Didik

Praktik 1: Mengamati AI

Peserta didik mencatat contoh AI yang sering digunakan sehari-hari.

Praktik 2: Simulasi Deep Learning

Peserta didik membuat model klasifikasi sederhana menggunakan Teachable Machine.

Praktik 3: Proyek Mini

Membuat poster digital atau video singkat tentang manfaat dan risiko deep learning.

K. Asesmen Pembelajaran

• Asesmen Diagnostik: Tanya jawab awal
• Asesmen Formatif: Lembar kerja, diskusi, refleksi
• Asesmen Sumatif: Proyek mini dan presentasi

L. Rubrik Penilaian Proyek

Aspek

Skor 1

Skor 2

Skor 3

Skor 4

Pemahaman Konsep

Rendah

Cukup

Baik

Sangat Baik

Analisis Dampak

Dangkal

Cukup

Mendalam

Sangat Mendalam

Kreativitas

Minim

Cukup

Kreatif

Sangat Kreatif

Kerja Sama

Kurang

Cukup

Baik

Sangat Baik

M. Refleksi Guru dan Peserta Didik

• Apa hal baru yang dipelajari tentang AI?
• Apa manfaat dan risiko deep learning?
• Bagaimana sikap bijak menggunakan teknologi AI?

N. Penutup

Modul ajar ini dirancang untuk membantu guru SMP mengenalkan deep learning secara ramah anak, bermakna, dan beretika, sehingga peserta didik tumbuh menjadi pelajar yang melek AI dan bertanggung jawab sebagai warga digital.

Catatan Pengembangan: Modul ini dapat dikembangkan menjadi versi PDF, LKPD siswa, bahan LMS, dan artikel edukatif untuk website sekolah atau platform pendidikan.

Modul ajar Deep Learning jenjang SMP yang sangat lengkap sudah saya siapkan dan tampil di canvas di sebelah Anda.

📘 Kekuatan modul ini

• Disesuaikan karakter peserta didik SMP (Fase D)
• Tidak berat teknis, fokus literasi AI & pemahaman konsep
• Menggunakan pendekatan deep learning (pembelajaran mendalam)
• Lengkap dari rasional → CP → TP → praktik → asesmen → rubrik
• Aman untuk guru dan siswa (tanpa coding rumit)

📌 Isi penting yang sudah ada:

• Rasional kontekstual AI untuk SMP
• Tujuan pembelajaran terukur
• Profil Pelajar Pancasila
• Materi AI, Machine Learning, Deep Learning (bahasa sederhana)
• Praktik simulasi Teachable Machine
• Proyek mini ramah anak
• Asesmen diagnostik, formatif, sumatif
• Rubrik & refleksi guru–siswa