Perangkat Ajar Deep Learning Koding & KA ( AI ) Kelas 7 Terbaru TA 2026/2027

Perangkat Ajar Deep Learning Koding & KA ( AI ) Kelas 7 Terbaru TA 2026/2027

• 1.
  BUTUH FILE LENGKAP SILAKANWA 0853-8611-7714 MODUL AJAR KURIKULUM MERDEKA (Deep Learning) Nama Sekolah : ................................................ Nama Penyusun : ................................................ NIP : ................................................ Mata pelajaran : Koding Dan Kecerdasan Artifisial (KKA) Fase D, Kelas / Semester : VII (Tujuh) / I (Ganjil)
• 2.
  BUTUH FILE LENGKAP SILAKANWA 0853-8611-7714 MODUL AJAR DEEP LEARNING MATA PELAJARAN : KODING DAN KECERDASAN ARTIFISIAL BAB 1 : BERPIKIR KOMPUTASIONAL A. IDENTITAS MODUL Nama Sekolah : ...................................................... Nama Penyusun : ...................................................... Mata Pelajaran : Informatika / Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas / Fase / Semester : VII (Tujuh) / Fase D / Ganjil Alokasi Waktu : JP (8 kali pertemuan) Tahun Pelajaran : .. / .. B. IDENTIFIKASI KESIAPAN PESERTA DIDIK ● Pengetahuan Awal: Peserta didik memiliki pemahaman dasar tentang penggunaan gawai, namun belum memahami konsep logika di balik cara kerja komputer atau penyelesaian masalah terstruktur1 . ● Minat: Peserta didik tertarik pada penggunaan teknologi, gim, dan aplikasi media sosial, serta memiliki rasa ingin tahu tentang bagaimana aplikasi tersebut bekerja2 . ● Latar Belakang: Berasal dari lingkungan yang semakin terpapar teknologi digital namun dengan tingkat akses perangkat (laptop/komputer) yang beragam. ● Kebutuhan Belajar: ○ Visual: Membutuhkan diagram, infografik, dan blok kode visual (seperti Scratch) untuk memahami konsep abstrak. ○ Auditori: Membutuhkan penjelasan lisan dan diskusi kelompok untuk memproses instruksi dan logika. ○ Kinestetik: Membutuhkan aktivitas unplugged (tanpa komputer) seperti simulasi peran menjadi robot atau menyusun kartu langkah-langkah. C. KARAKTERISTIK MATERI PELAJARAN ● Jenis Pengetahuan yang Akan Dicapai: ○ Konseptual: Memahami empat pilar berpikir komputasional (dekomposisi, pengenalan pola, abstraksi, algoritma) dan konsep data . ○ Prosedural: Langkah-langkah pengelolaan data, metode pemecahan masalah (Polya), dan pembuatan program visual sederhana. ● Relevansi dengan Kehidupan Nyata Peserta Didik: Materi dikaitkan dengan jadwal piket kelas, rute berangkat sekolah, hobi, hingga pengelolaan sampah di lingkungan sekolah. ● Tingkat Kesulitan: Bertingkat, dimulai dari pemahaman logika dasar tanpa komputer hingga penerapan logika dalam pemrograman blok. ● Struktur Materi: Dimulai dari teori Berpikir Komputasional $rightarrow$ Pengelolaan Data $rightarrow$ Pemecahan Masalah $rightarrow$ Algoritma/Instruksi $rightarrow$ Pemrograman Visual (Scratch). ● Integrasi Nilai dan Karakter: Melatih ketelitian, kejujuran (data), kepedulian lingkungan (studi kasus sampah), dan pantang menyerah (debugging)66 .
• 3.
  BUTUH FILE LENGKAP SILAKANWA 0853-8611-7714 D. DIMENSI PROFIL LULUSAN ● Keimanan dan Ketakwaan terhadap Tuhan Yang Maha Esa, dan Berakhlak Mulia: Menyadari keteraturan ciptaan Tuhan melalui pola-pola alam dan menerapkan etika dalam penggunaan data. ● Kewargaan: Bertanggung jawab dalam pengelolaan data bersama (seperti data kelas) dan peduli pada masalah sosial lingkungan (sampah)7 . ● Penalaran Kritis: Menganalisis masalah, mengevaluasi solusi rute tercepat, dan memeriksa kebenaran instruksi program (debugging)8888 . ● Kreativitas: Merancang solusi unik dalam proyek pemrograman Scratch dan visualisasi data. ● Kolaborasi: Bekerja sama dalam kelompok untuk mengumpulkan data survei dan menyelesaikan tantangan logika10 . ● Kemandirian: Mampu mencari kesalahan program sendiri dan menyelesaikan tantangan coding secara mandiri. ● Kesehatan: Memahami pentingnya pola hidup (melalui data kesehatan/hobi) dan ergonomi saat menggunakan komputer. ● Komunikasi: Menyajikan hasil analisis data dalam bentuk grafik dan mempresentasikan solusi algoritma di depan kelas.
• 4.
  BUTUH FILE LENGKAP SILAKANWA 0853-8611-7714 DESAIN PEMBELAJARAN A. CAPAIAN PEMBELAJARAN (CP) Pada akhir Fase D, murid memiliki kemampuan sebagai berikut.  Berpikir Komputasional Menerapkan pengelolaan data, pemecahan masalah sederhana dalam kehidupan masyarakat secara sistematis, dan menuliskan instruksi..  Literasi Digital Memproduksi dan mendiseminasi konten digital berupa audio, video, slide, dan infografis.  Literasi dan Etika Kecerdasan Artifisial Memahami perbedaan cara manusia dan KA menggabungkan informasi dari beberapa perangkat penginderaan atau sensor, memahami bagaimana komputer memaknai informasi dari perangkat penginderaan atau sensor, memahami kualitas data, serta manfaat dan dampak KA pada kehidupan masyarakat. Memahami etika penggunaan KA dalam kehidupan sehari-hari seperti menjaga data pribadi dalam menggunakan KA, KA adalah sebagai alat bantu sehingga manusia tidak boleh tergantung dan percaya sepenuhnya pada KA karena KA masih sangat mungkin menghasilkan output yang salah, bias, atau melakukan halusinasi, serta menganalisis konten deep fake dalam bentuk gambar, audio, atau video.  Pemanfaatan dan Pengembangan Kecerdasan Artifisial Menggunakan perangkat KA sederhana dengan kritis dan mampu menuliskan input bermakna ke dalam sistem KA. B. LINTAS DISIPLIN ILMU ● Matematika: Analisis data, grafik batang, logika urutan, dan geometri koordinat di Scratch. ● Bahasa Indonesia: Menyusun instruksi prosedural yang logis dan jelas. ● IPA/Lingkungan Hidup: Studi kasus pemilahan sampah organik dan anorganik. ● IPS: Pengumpulan data sosial (transportasi, hobi). C. TUJUAN PEMBELAJARAN ● Pertemuan 1: Memahami konsep dan 4 pilar berpikir komputasional (3 JP). ● Pertemuan 2: Memahami konsep data serta melakukan pengumpulan dan pengelompokan data sederhana (3 JP). ● Pertemuan 3: Menganalisis dan menyajikan data dalam bentuk visual (diagram/grafik) (3 JP). ● Pertemuan 4: Menerapkan strategi pemecahan masalah sederhana (Metode Polya) dan logika posisi (3 JP). ● Pertemuan 5: Menerapkan optimasi penjadwalan atau rute perjalanan (3 JP). ● Pertemuan 6: Mengembangkan instruksi (algoritma) dan memahami konsep debugging (3 JP). ● Pertemuan 7: Mengenal antarmuka dan blok dasar pemrograman visual (Scratch) (3 JP).
• 5.
  BUTUH FILE LENGKAP SILAKANWA 0853-8611-7714 ● Pertemuan 8: Membuat proyek simulasi sederhana dan asesmen sumatif (3 JP). D. INDIKATOR KETERCAPAIAN TUJUAN PEMBELAJARAN 1. Menjelaskan dekomposisi, pengenalan pola, abstraksi, dan algoritma dengan contoh sehari-hari . 2. Mengumpulkan data hobi atau transportasi siswa dan menyajikannya dalam tabel/grafik. 3. Menyelesaikan masalah logika parkir atau rute kurir. 4. Menyusun langkah-langkah pemilahan sampah yang logis. 5. Membuat program sederhana di Scratch yang memuat interaksi sprite. E. TOPIK PEMBELAJARAN KONTEKSTUAL Mengelola jadwal piket kelas, survei hobi teman sekelas, menentukan rute berangkat sekolah, dan simulasi gim memilah sampah2 . F. KERANGKA PEMBELAJARAN PRAKTIK PEDAGOGIK ● Model Pembelajaran: Problem Based Learning (PBL) dan Project Based Learning (PjBL). ● Pendekatan: Deep Learning (Mindful, Meaningful, Joyful Learning). ○ Mindful Learning: Mengajak siswa menyadari pola pikir mereka sendiri saat memecahkan masalah (metacognition) dan fokus pada logika sebelum menyentuh komputer. ○ Meaningful Learning: Menghubungkan materi algoritma dengan kegiatan nyata seperti memilah sampah atau mengatur jadwal, sehingga siswa paham mengapa mereka belajar ini. ○ Joyful Learning: Menggunakan gim logika, teka-teki, dan aplikasi Scratch yang interaktif dan menyenangkan. ● Metode Pembelajaran: Diskusi, Observasi, Unplugged Activity, Demonstrasi, Praktikum Lab Komputer. ● Strategi Pembelajaran Berdiferensiasi: ○ Diferensiasi Konten: Menyediakan materi bacaan teks untuk visual, video tutorial untuk auditori, dan kartu fisik untuk kinestetik. ○ Diferensiasi Proses: Kelompok mahir langsung mengerjakan tantangan coding kompleks, kelompok berkembang dibimbing langkah demi langkah (scaffolding). ○ Diferensiasi Produk: Hasil akhir proyek Scratch bisa berupa cerita animasi sederhana atau gim interaktif dengan skor, sesuai kemampuan siswa. KEMITRAAN PEMBELAJARAN ● Lingkungan Sekolah: Menggunakan data riil sekolah (kantin, perpustakaan) untuk latihan data. ● Lingkungan Luar Sekolah/Masyarakat: Observasi masalah sampah di lingkungan rumah. ● Mitra Digital: Komunitas Scratch daring, Google Forms untuk survei. LINGKUNGAN BELAJAR ● Ruang Fisik: Pengaturan meja berkelompok untuk kolaborasi, dinding kelas ditempeli