Capaian Pembelajaran
Kompetensi yang harus dicapai peserta didik
Alur Tujuan Pembelajaran
Rangkaian tujuan pembelajaran sistematis
Modul Ajar Deep Learning
Rencana pembelajaran dengan pendekatan deep learning
Materi Pembelajaran
PowerPoint dan buku bahan ajar
Daftar Siswa
Data lengkap peserta didik kelas X
Absensi Siswa
Rekap kehadiran harian peserta didik
Nilai Siswa
Penilaian dan evaluasi pembelajaran
📋 Capaian Pembelajaran (CP)
CAPAIAN PEMBELAJARAN
MA Bahrul Ulum Kepohbaru
Mata Pelajaran: Informatika | Kelas: X
Fase E (Kelas X)
1. Berpikir Komputasional
Peserta didik mampu menerapkan strategi algoritmik standar untuk memecahkan masalah, menggunakan bahasa pemrograman untuk mengimplementasikan algoritma, serta menganalisis kompleksitas dari algoritma yang digunakan.
2. Teknologi Informasi dan Komunikasi
Peserta didik mampu menggunakan fitur lanjut aplikasi perkantoran, memahami sistem komputer, jaringan komputer/internet, dan keamanan siber.
3. Sistem Komputer
Peserta didik memahami cara kerja sistem komputer, organisasi data dalam memori, dan interaksi antara perangkat keras dan perangkat lunak.
4. Jaringan Komputer dan Internet
Peserta didik memahami konsep jaringan komputer, protokol komunikasi, dan cara kerja internet serta dampaknya terhadap kehidupan.
5. Analisis Data
Peserta didik mampu mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menyajikan data menggunakan tools yang sesuai.
6. Algoritma dan Pemrograman
Peserta didik mampu merancang, mengimplementasikan, dan menguji program komputer menggunakan bahasa pemrograman.
7. Dampak Sosial Informatika
Peserta didik memahami dampak positif dan negatif teknologi informasi terhadap masyarakat dan lingkungan.
8. Praktik Lintas Bidang
Peserta didik mampu mengintegrasikan pengetahuan informatika dengan bidang lain untuk memecahkan masalah nyata.
Kepala Madrasah
MAHMUD, S.Ag
Guru Mata Pelajaran
MUSTARI, S.Kom
🎯 Alur Tujuan Pembelajaran (ATP)
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN
MA Bahrul Ulum Kepohbaru
Mata Pelajaran: Informatika | Kelas: X
Semester 1
TP 1.1: Memahami Konsep Berpikir Komputasional
Peserta didik dapat menjelaskan konsep decomposition, pattern recognition, abstraction, dan algorithm design
TP 1.2: Menerapkan Algoritma Dasar
Peserta didik dapat merancang dan mengimplementasikan algoritma sederhana untuk memecahkan masalah
TP 1.3: Memahami Sistem Komputer
Peserta didik dapat menjelaskan komponen sistem komputer dan cara kerjanya
TP 1.4: Menggunakan Aplikasi Perkantoran
Peserta didik dapat menggunakan fitur lanjut word processor, spreadsheet, dan presentation
Semester 2
TP 2.1: Memahami Jaringan Komputer
Peserta didik dapat menjelaskan konsep jaringan komputer dan protokol komunikasi
TP 2.2: Menganalisis Data
Peserta didik dapat mengumpulkan, mengolah, dan menyajikan data menggunakan tools yang sesuai
TP 2.3: Pemrograman Dasar
Peserta didik dapat membuat program sederhana menggunakan bahasa pemrograman
TP 2.4: Memahami Dampak Sosial Informatika
Peserta didik dapat menganalisis dampak teknologi informasi terhadap masyarakat
Kepala Madrasah
MAHMUD, S.Ag
Guru Mata Pelajaran
MUSTARI, S.Kom
🧠 Modul Ajar Deep Learning
MODUL AJAR DEEP LEARNING
MA Bahrul Ulum Kepohbaru
Mata Pelajaran: Informatika | Kelas: X
A. IDENTITAS MODUL
Nama Penyusun: MUSTARI, S.Kom
Institusi: MA Bahrul Ulum Kepohbaru
Tahun Penyusunan: 2024
Jenjang Sekolah: MA
Mata Pelajaran: Informatika
Fase/Kelas: E/X
Semester: 1 (Ganjil)
Alokasi Waktu: 4 x 45 menit (2 pertemuan)
Pertemuan ke: 1-2
Materi: Pengenalan Deep Learning
Mode: Tatap Muka
Metode: Project Based Learning
Model: Pembelajaran Berdiferensiasi
Moda: Daring dan Luring
B. IDENTIFIKASI KESIAPAN PESERTA DIDIK
Kesiapan Kognitif:
- Memahami konsep dasar komputer dan algoritma
- Menguasai operasi matematika dasar
- Familiar dengan teknologi digital
- Memiliki kemampuan berpikir logis
Kesiapan Afektif:
- Antusias terhadap teknologi AI
- Siap bekerja dalam tim
- Terbuka terhadap inovasi teknologi
- Memiliki rasa ingin tahu yang tinggi
Kesiapan Psikomotorik:
- Mampu mengoperasikan komputer dan internet
- Terampil menggunakan aplikasi web browser
- Dapat menggunakan platform pembelajaran online
C. KARAKTERISTIK MATERI PELAJARAN
Jenis Materi:
- Faktual: Contoh aplikasi AI dalam kehidupan sehari-hari
- Konseptual: Konsep neural network dan deep learning
- Prosedural: Langkah-langkah membuat model AI sederhana
- Metakognitif: Strategi pemecahan masalah dengan AI
Tingkat Kesulitan:
Menengah - memerlukan pemahaman konsep abstrak dan kemampuan berpikir komputasional
DIMENSI PROFIL LULUSAN
Beriman, Bertakwa kepada Tuhan YME, dan Berakhlak Mulia:
Menggunakan teknologi AI secara etis dan bertanggung jawab
Berkebinekaan Global:
Memahami dampak AI terhadap berbagai budaya dan masyarakat
Bergotong Royong:
Berkolaborasi dalam proyek pengembangan AI
Mandiri:
Mampu belajar dan mengembangkan kemampuan AI secara mandiri
Bernalar Kritis:
Menganalisis dan mengevaluasi teknologi AI secara objektif
Kreatif:
Mengembangkan solusi inovatif menggunakan teknologi AI
DESAIN PEMBELAJARAN
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN (CP) NOMOR: 32 TAHUN 2024
Elemen: Algoritma dan Pemrograman
CP: Peserta didik mampu menerapkan strategi algoritmik standar untuk memecahkan masalah, menggunakan bahasa pemrograman untuk mengimplementasikan algoritma, serta menganalisis kompleksitas dari algoritma yang digunakan. Peserta didik juga mampu memahami konsep dasar kecerdasan buatan dan machine learning.
B. LINTAS DISIPLIN ILMU
Matematika
Statistik, probabilitas, aljabar linear
Fisika
Pemrosesan sinyal dan gelombang
Biologi
Sistem saraf dan neuron
C. TUJUAN PEMBELAJARAN
TP 1: Peserta didik dapat menjelaskan konsep dasar deep learning dan neural network dengan benar
TP 2: Peserta didik dapat mengidentifikasi aplikasi deep learning dalam kehidupan sehari-hari minimal 5 contoh
TP 3: Peserta didik dapat merancang dan membuat model sederhana untuk klasifikasi gambar menggunakan tools online
TP 4: Peserta didik dapat menganalisis kelebihan dan kekurangan teknologi deep learning secara objektif
D. TOPIK PEMBELAJARAN KONTEKSTUAL
Tema: "AI untuk Kehidupan Sehari-hari"
- Pengenalan wajah di smartphone
- Rekomendasi video di YouTube
- Asisten virtual (Siri, Google Assistant)
- Filter foto di media sosial
- Deteksi spam di email
- Navigasi GPS yang cerdas
E. KERANGKA PEMBELAJARAN
Pertemuan 1 (90 menit)
- • Pembukaan & Apersepsi (10 menit)
- • Pemantik & Motivasi (15 menit)
- • Eksplorasi Konsep (30 menit)
- • Elaborasi & Diskusi (25 menit)
- • Evaluasi & Refleksi (10 menit)
Pertemuan 2 (90 menit)
- • Review & Warming Up (10 menit)
- • Praktik Hands-on (50 menit)
- • Presentasi Hasil (20 menit)
- • Refleksi & Penutup (10 menit)
F. LANGKAH-LANGKAH PEMBELAJARAN BERDIFERENSIASI
Diferensiasi Konten:
- Tingkat Dasar: Video animasi dan infografis tentang AI
- Tingkat Menengah: Artikel dan studi kasus aplikasi AI
- Tingkat Lanjut: Paper penelitian dan dokumentasi teknis
Diferensiasi Proses:
- Visual Learner: Diagram, flowchart, dan mind mapping
- Auditory Learner: Diskusi, presentasi, dan podcast
- Kinesthetic Learner: Hands-on practice dan simulasi
Diferensiasi Produk:
- Kreatif: Membuat video atau komik tentang AI
- Analitis: Laporan penelitian dan analisis kasus
- Praktis: Prototype model AI sederhana
G. ASESMEN PEMBELAJARAN
1. Asesmen Diagnostik (Sebelum Pembelajaran)
- Kuis online tentang pengetahuan dasar AI
- Survey minat dan pengalaman teknologi
- Pre-test konsep dasar komputer
2. Asesmen Formatif (Selama Pembelajaran)
- Observasi partisipasi dalam diskusi
- Exit ticket setiap akhir sesi
- Peer assessment dalam kerja kelompok
- Self-reflection journal
3. Asesmen Sumatif (Akhir Pembelajaran)
Sikap (25%)
- • Keaktifan diskusi
- • Kerjasama tim
- • Tanggung jawab
- • Etika digital
Pengetahuan (35%)
- • Kuis konsep (15%)
- • Analisis kasus (10%)
- • Refleksi tertulis (10%)
Keterampilan (40%)
- • Model AI yang dibuat (20%)
- • Presentasi hasil (10%)
- • Dokumentasi proses (10%)
4. Rubrik Penilaian
| Aspek | Sangat Baik (4) | Baik (3) | Cukup (2) | Kurang (1) |
|---|---|---|---|---|
| Pemahaman Konsep | Menjelaskan dengan sangat detail dan akurat | Menjelaskan dengan baik dan benar | Menjelaskan dengan cukup baik | Penjelasan kurang tepat |
| Praktik Model AI | Model berfungsi sempurna dengan akurasi tinggi | Model berfungsi baik dengan akurasi sedang | Model berfungsi dengan akurasi rendah | Model tidak berfungsi dengan baik |
🤔 REFLEKSI PEMBELAJARAN
Refleksi Guru:
- Evaluasi ketercapaian tujuan pembelajaran
- Analisis kendala dan tantangan yang dihadapi
- Identifikasi strategi yang efektif dan kurang efektif
- Rencana perbaikan untuk pertemuan selanjutnya
- Catatan tentang kebutuhan diferensiasi tambahan
Refleksi Peserta Didik:
- Apa yang paling menarik dari pembelajaran hari ini?
- Konsep mana yang masih sulit dipahami?
- Bagaimana aplikasi deep learning dapat membantu menyelesaikan masalah di sekitar kita?
- Apa yang ingin dipelajari lebih lanjut tentang AI?
- Bagaimana perasaan Anda setelah membuat model AI sendiri?
📎 LAMPIRAN
Media dan Sumber Belajar:
- Teachable Machine (teachablemachine.withgoogle.com)
- Video: "What is Deep Learning?" - 3Blue1Brown
- Artikel: "AI in Daily Life" - MIT Technology Review
- Simulasi: Neural Network Playground
- Buku: "AI for Everyone" - Andrew Ng
Instrumen Penilaian:
- Lembar observasi partisipasi
- Rubrik penilaian proyek
- Kuis online interaktif
- Template refleksi siswa
- Checklist keterampilan praktik
Kepala Madrasah
MAHMUD, S.Ag
Guru Mata Pelajaran
MUSTARI, S.Kom
📅 Program Semester
PROGRAM SEMESTER
MA Bahrul Ulum Kepohbaru
Mata Pelajaran: Informatika | Kelas: X | Tahun Ajaran: 2024/2025
| No | Materi Pokok | JP | Juli | Agustus | September | Oktober | November | Desember |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Berpikir Komputasional | 8 | 4 | 4 | - | - | - | - |
| 2 | Sistem Komputer | 6 | - | 2 | 4 | - | - | - |
| 3 | Teknologi Informasi dan Komunikasi | 8 | - | - | 2 | 4 | 2 | - |
| 4 | Algoritma dan Pemrograman | 10 | - | - | - | - | 2 | 8 |
| Total JP Semester 1 | 32 | 4 | 6 | 6 | 4 | 4 | 8 | |
Keterangan:
- JP = Jam Pelajaran (1 JP = 45 menit)
- Program semester ini dapat disesuaikan dengan kalender akademik sekolah
- Evaluasi tengah semester dilaksanakan pada minggu ke-8
- Evaluasi akhir semester dilaksanakan pada minggu ke-16
Kepala Madrasah
MAHMUD, S.Ag
Guru Mata Pelajaran
MUSTARI, S.Kom
📆 Program Tahunan
PROGRAM TAHUNAN
MA Bahrul Ulum Kepohbaru
Mata Pelajaran: Informatika | Kelas: X | Tahun Ajaran: 2024/2025
📚 Semester 1 (Ganjil)
Berpikir Komputasional
Alokasi: 8 JP | Juli - Agustus
- Decomposition dan Pattern Recognition
- Abstraction dan Algorithm Design
- Penerapan dalam pemecahan masalah
Sistem Komputer
Alokasi: 6 JP | Agustus - September
- Komponen sistem komputer
- Cara kerja CPU dan memori
- Input/Output devices
Teknologi Informasi dan Komunikasi
Alokasi: 8 JP | September - November
- Aplikasi perkantoran lanjut
- Kolaborasi online
- Keamanan digital
Algoritma dan Pemrograman
Alokasi: 10 JP | November - Desember
- Konsep algoritma
- Flowchart dan pseudocode
- Pemrograman dasar
Total JP Semester 1: 32 JP
📚 Semester 2 (Genap)
Jaringan Komputer dan Internet
Alokasi: 8 JP | Januari - Februari
- Konsep jaringan komputer
- Protokol komunikasi
- Internet dan World Wide Web
Analisis Data
Alokasi: 8 JP | Februari - Maret
- Pengumpulan dan pengolahan data
- Visualisasi data
- Interpretasi hasil analisis
Dampak Sosial Informatika
Alokasi: 6 JP | Maret - April
- Dampak positif dan negatif TI
- Etika digital
- Hak kekayaan intelektual
Praktik Lintas Bidang
Alokasi: 10 JP | April - Mei
- Proyek interdisipliner
- Aplikasi informatika dalam berbagai bidang
- Presentasi dan evaluasi proyek
Total JP Semester 2: 32 JP
📊 Ringkasan Program Tahunan
Total Jam Pelajaran
Materi Pokok
Semester
Kepala Madrasah
MAHMUD, S.Ag
Guru Mata Pelajaran
MUSTARI, S.Kom
✅ Kriteria Ketercapaian Tujuan Pembelajaran (KKTP)
KRITERIA KETERCAPAIAN TUJUAN PEMBELAJARAN
MA Bahrul Ulum Kepohbaru
Mata Pelajaran: Informatika | Kelas: X
📋 Skala Penilaian KKTP
Perlu Intervensi Khusus
< 40
Perlu Bimbingan
40 - 69
Sesuai Harapan
70 - 84
Sangat Baik
85 - 100
| No | Tujuan Pembelajaran | Kriteria Ketercapaian | Indikator |
|---|---|---|---|
| 1 | Memahami konsep berpikir komputasional | ≥ 70 |
|
| 2 | Menguasai sistem komputer | ≥ 70 |
|
| 3 | Menggunakan aplikasi TIK | ≥ 75 |
|
| 4 | Membuat algoritma dan program | ≥ 75 |
|
| 5 | Memahami jaringan komputer | ≥ 70 |
|
| 6 | Menganalisis data | ≥ 75 |
|
| 7 | Memahami dampak sosial informatika | ≥ 70 |
|
| 8 | Menerapkan praktik lintas bidang | ≥ 80 |
|
📝 Catatan Penting:
- KKTP ditetapkan berdasarkan karakteristik peserta didik, mata pelajaran, dan satuan pendidikan
- Peserta didik yang belum mencapai KKTP akan mendapat pembelajaran remedial
- Peserta didik yang sudah mencapai KKTP dapat diberikan pembelajaran pengayaan
- KKTP dapat disesuaikan berdasarkan hasil evaluasi pembelajaran
Kepala Madrasah
MAHMUD, S.Ag
Guru Mata Pelajaran
MUSTARI, S.Kom
📖 Materi dan Pendukung Pembelajaran
MATERI DAN PENDUKUNG PEMBELAJARAN
MA Bahrul Ulum Kepohbaru
Mata Pelajaran: Informatika | Kelas: X
📊 Materi PowerPoint
1. Berpikir Komputasional
Slide: 25 halaman
- Pengenalan konsep berpikir komputasional
- 4 Pilar: Decomposition, Pattern Recognition, Abstraction, Algorithm
- Contoh penerapan dalam kehidupan sehari-hari
- Latihan soal dan studi kasus
2. Sistem Komputer
Slide: 30 halaman
- Komponen hardware dan software
- Cara kerja CPU, RAM, dan storage
- Sistem operasi dan aplikasi
- Troubleshooting dasar
3. Algoritma dan Pemrograman
Slide: 40 halaman
- Konsep algoritma dan flowchart
- Struktur kontrol: sequence, selection, iteration
- Pengenalan bahasa pemrograman Python
- Praktik coding sederhana
4. Jaringan dan Internet
Slide: 35 halaman
- Konsep jaringan komputer
- Topologi jaringan dan protokol
- Internet dan World Wide Web
- Keamanan jaringan
📚 Buku Bahan Ajar
Buku Utama
Judul: "Informatika untuk SMA/MA Kelas X"
Penulis: Tim Ahli Informatika Indonesia
Penerbit: Erlangga
Tahun: 2024
Halaman: 320 halaman
Isi Buku:
- Bab 1: Pengantar Informatika
- Bab 2: Berpikir Komputasional
- Bab 3: Sistem Komputer
- Bab 4: Jaringan Komputer
- Bab 5: Algoritma dan Pemrograman
- Bab 6: Analisis Data
- Bab 7: Dampak Sosial Informatika
Buku Pendukung
"Python untuk Pemula"
Penulis: Dr. Budi Raharjo | Informatika Bandung
"Jaringan Komputer Praktis"
Penulis: Prof. Sari Wahyuni | Andi Publisher
"Analisis Data dengan Excel"
Penulis: Ahmad Fauzi, M.Kom | Graha Ilmu
Sumber Digital
- Portal Rumah Belajar Kemendikbud
- Khan Academy Computer Science
- Codecademy Python Course
- YouTube Channel: Programmer Zaman Now
- Website: w3schools.com
- Platform: Scratch.mit.edu
🛠️ Tools dan Software
Pemrograman
- Python IDLE
- Visual Studio Code
- Scratch
- Repl.it
Produktivitas
- Microsoft Office 365
- Google Workspace
- Canva
- Prezi
Analisis Data
- Microsoft Excel
- Google Sheets
- Tableau Public
- Orange Data Mining
📋 Checklist Kelengkapan Materi
Materi Digital:
Materi Cetak:
Kepala Madrasah
MAHMUD, S.Ag
Guru Mata Pelajaran
MUSTARI, S.Kom
👥 Daftar Siswa Kelas X
DAFTAR SISWA KELAS X
MA Bahrul Ulum Kepohbaru
Mata Pelajaran: Informatika | Tahun Ajaran: 2024/2025
Total Siswa
Laki-laki
Perempuan
Rata-rata Umur
| Pilih | No | NISN | Nama Lengkap | JK | Tempat Lahir | Tanggal Lahir | Alamat | No. HP | Aksi |
|---|
📋 Cara Import Data Siswa:
1. Klik tombol "📋 Template" untuk download template CSV
2. Buka file template dengan Excel atau aplikasi spreadsheet
3. Isi data siswa sesuai format: NISN, Nama, JK (L/P), Tempat Lahir, Tanggal Lahir (YYYY-MM-DD), Alamat, No HP
4. Simpan file sebagai CSV (Comma Separated Values)
5. Klik tombol "📥 Import CSV" dan pilih file yang sudah diisi
Kepala Madrasah
MAHMUD, S.Ag
Wali Kelas
MUSTARI, S.Kom
📋 Absensi Siswa
DAFTAR HADIR SISWA
MA Bahrul Ulum Kepohbaru
Mata Pelajaran: Informatika | Kelas: X
Tanggal:
Hadir
Izin
Sakit
Alfa
| No | Nama Siswa | Kehadiran | Keterangan |
|---|
Keterangan:
📥 Cara Import Data Absensi:
1. Klik tombol "📋 Template" untuk download template CSV
2. Isi data absensi dengan format: Tanggal, NISN, Status (H/I/S/A), Keterangan
3. Tanggal format: YYYY-MM-DD (contoh: 2024-01-15)
4. Status: H=Hadir, I=Izin, S=Sakit, A=Alfa
5. Simpan sebagai CSV dan klik "📥 Import CSV"
Catatan: Data absensi yang diimport akan menambah/mengganti data yang sudah ada
Kepala Madrasah
MAHMUD, S.Ag
Guru Mata Pelajaran
MUSTARI, S.Kom
📊 Nilai Siswa
DAFTAR NILAI SISWA
MA Bahrul Ulum Kepohbaru
Mata Pelajaran: Informatika | Kelas: X
Semester: 1 | Tahun Ajaran: 2024/2025
Nilai A (85-100)
Nilai B (70-84)
Nilai C (55-69)
Nilai D (<55)
Rata-rata Kelas
| No | Nama Siswa | Tugas 1 | Tugas 2 | UTS | UAS | Rata-rata | Grade | Keterangan |
|---|
Keterangan Penilaian:
Rentang Nilai:
- • A = 85 - 100 (Sangat Baik)
- • B = 70 - 84 (Baik)
- • C = 55 - 69 (Cukup)
- • D = < 55 (Kurang)
Komponen Penilaian:
- • Tugas Harian: 30%
- • UTS: 30%
- • UAS: 40%
- • KKTP: 70
📊 Cara Import Data Nilai:
1. Pilih semester yang akan diisi nilainya
2. Klik tombol "📋 Template" untuk download template CSV
3. Isi data nilai dengan format: NISN, Tugas 1, Tugas 2, UTS, UAS
4. Pastikan NISN sesuai dengan data siswa yang sudah ada
5. Simpan sebagai CSV dan klik "📥 Import CSV"
Catatan: Nilai yang diimport akan mengganti nilai yang sudah ada untuk semester tersebut
Kepala Madrasah
MAHMUD, S.Ag
Guru Mata Pelajaran
MUSTARI, S.Kom