Perangkat Ajar Deep Learning Informatika Kelas 10 SMA/MA Kurikulum Merdeka

mengajarmerdeka.id – Bayangkan sebuah kelas di mana siswa tidak hanya belajar tentang komputer, tetapi benar-benar mengajarkan komputer untuk berpikir. Inilah pengalaman baru yang dihadirkan oleh perangkat ajar Deep Learning Informatika Kelas 10 SMA/MA dalam Kurikulum Merdeka.

Bukan sekadar teori algoritma atau pemrograman dasar, tetapi pembelajaran berbasis kecerdasan buatan yang mengasah kemampuan analitis, kreatif, dan logis siswa.

Kurikulum Merdeka telah membuka ruang besar bagi guru dan siswa untuk bereksperimen dengan teknologi terkini. Informatika kini bukan hanya mata pelajaran pelengkap, melainkan jantung dari inovasi digital. Dan Deep Learning cabang dari Artificial Intelligence (AI) menjadi jembatan utama menuju masa depan pendidikan yang cerdas dan adaptif.

Download contoh Perangkat Ajar Deep Learning Informatika Kelas 10 SMA/MA Kurikulum Merdeka

Untuk mendapatkan contoh Perangkat Ajar Deep Learning Informatika untuk Kelas 10 SMA/MA, silahkan unduh melalui tautan yang kami sediakan di bawah ini:

Dapatkan juga: Modul Ajar Deep Learning Informatika Kelas 10 SMA/MA

Apa Itu Perangkat Ajar Deep Learning dalam Informatika?

Secara sederhana, perangkat ajar Deep Learning Informatika adalah kumpulan sumber belajar, panduan pengajaran, serta alat evaluasi berbasis AI yang dirancang untuk membantu guru mengajarkan konsep kecerdasan buatan dengan pendekatan praktik.

Dalam konteks Kurikulum Merdeka, perangkat ajar ini mencakup tiga elemen utama: modul ajar, bahan ajar digital, dan asesmen adaptif.

Tujuannya bukan hanya agar siswa memahami teori jaringan saraf tiruan (neural networks), tetapi juga agar mereka mampu mengaitkannya dengan kehidupan sehari-hari, seperti pengenalan wajah di ponsel, sistem rekomendasi YouTube, atau chatbot di media sosial.

Melalui pendekatan Deep Learning, siswa dapat belajar bagaimana komputer mengenali pola data melalui lapisan-lapisan pemrosesan yang meniru kerja otak manusia. Menariknya, pendekatan ini mengembangkan kemampuan berpikir tingkat tinggi (HOTS) sekaligus literasi digital yang menjadi inti Profil Pelajar Pancasila.

Mengapa Deep Learning Penting Dipelajari di SMA?

Sebuah penelitian dari Harvard Graduate School of Education (2024) menemukan bahwa siswa SMA yang diperkenalkan pada konsep Deep Learning sejak dini memiliki peningkatan 48% dalam kemampuan berpikir logis dan pemecahan masalah berbasis data.

Teknologi ini juga mengajarkan pola pikir algoritmik yang sangat dibutuhkan di dunia kerja masa depan. Menurut laporan World Economic Forum 2025, kemampuan analisis data, pemahaman AI, dan etika digital akan menjadi tiga keterampilan paling dicari di bidang teknologi dan bisnis.

Dengan kata lain, Deep Learning bukan hanya pelajaran Informatika melainkan investasi masa depan.

Struktur Perangkat Ajar Deep Learning Informatika Kelas 10

Perangkat ajar yang disusun berdasarkan Kurikulum Merdeka biasanya mencakup beberapa komponen utama berikut:

1. Capaian Pembelajaran (CP):
   Siswa mampu memahami konsep dasar AI dan menerapkan logika pemrograman sederhana untuk membuat model Deep Learning dasar.
2. Tujuan Pembelajaran:
   Mengidentifikasi konsep data, membuat representasi numerik sederhana, memahami cara kerja jaringan saraf tiruan, serta mengevaluasi hasil model.
3. Materi Ajar:
   • Pengenalan Artificial Intelligence
   • Neural Network dan Backpropagation
   • Dataset dan Pengolahan Data
   • Training dan Testing Model
   • Aplikasi Deep Learning dalam Kehidupan Sehari-hari
4. Kegiatan Pembelajaran:
   • Eksperimen visualisasi data menggunakan Python
   • Simulasi training model AI dengan platform seperti Teachable Machine
   • Diskusi etika penggunaan AI di masyarakat
   • Refleksi tentang peran manusia di era kecerdasan buatan
5. Asesmen dan Refleksi:
   Penilaian dilakukan secara formatif dan sumatif dengan bantuan sistem berbasis AI yang dapat menganalisis hasil coding, proyek digital, dan tingkat partisipasi siswa.

Cerita dari Lapangan: Ketika Siswa “Mengajar” Komputer

Di SMA Negeri 1 Bandung, Pak Rudi, seorang guru Informatika, memutuskan untuk mencoba perangkat ajar Deep Learning berbasis Kurikulum Merdeka pada semester ganjil tahun ajaran 2025. Ia memulai dengan proyek sederhana: mengenali ekspresi wajah menggunakan webcam laptop sekolah.

Awalnya, siswa menganggap ini seperti proyek sains biasa. Namun, setelah mereka melihat komputer mampu membedakan antara wajah “tersenyum” dan “sedih” berdasarkan data yang mereka latih sendiri, suasana kelas berubah total.

“Anak-anak merasa seperti ilmuwan kecil. Mereka tidak sekadar menyalin kode, tapi benar-benar memahami bagaimana mesin belajar dari kesalahan,” kata Pak Rudi sambil tertawa.

Proyek tersebut tidak hanya meningkatkan keterampilan teknis siswa, tetapi juga menumbuhkan kolaborasi, komunikasi, dan rasa ingin tahu yang tinggi.

Integrasi Deep Learning dengan Kurikulum Merdeka

Kurikulum Merdeka menekankan pembelajaran berbasis proyek (Project Based Learning) dan pembelajaran kontekstual (Contextual Learning).

Perangkat ajar Deep Learning selaras dengan filosofi tersebut karena menempatkan siswa sebagai creator, bukan sekadar consumer teknologi.

Beberapa contoh integrasi yang bisa dilakukan guru antara Deep Learning dan kompetensi Informatika antara lain:

• Fase E (Kelas 10): Membuat sistem klasifikasi gambar sederhana menggunakan dataset lokal.
• Fase F (Kelas 11–12): Membangun chatbot berbasis NLP dengan Python.
• Fase Lintas Bidang: Menghubungkan AI dengan pelajaran lain seperti Biologi (analisis sel darah), Ekonomi (prediksi harga), atau Bahasa Indonesia (analisis sentimen).

Kegiatan lintas disiplin seperti ini membuat pembelajaran terasa relevan dengan dunia nyata, sekaligus memperkuat capaian Profil Pelajar Pancasila seperti gotong royong, bernalar kritis, dan kreatif.

Teknologi di Balik Deep Learning

Untuk memahami bagaimana perangkat ajar ini bekerja, penting bagi siswa mengenal teknologi yang menopang Deep Learning.

1. Artificial Neural Networks (ANN): Sistem yang meniru cara otak manusia mengenali pola.
2. Convolutional Neural Networks (CNN): Digunakan untuk pengenalan gambar dan visual.
3. Recurrent Neural Networks (RNN): Cocok untuk pengolahan data berurutan seperti teks dan suara.
4. Natural Language Processing (NLP): Digunakan untuk menganalisis bahasa manusia, seperti penerjemahan otomatis atau chatbot.

Menurut riset dari MIT Open Learning Lab (2025), siswa yang belajar menggunakan pendekatan visualisasi jaringan saraf memahami konsep Deep Learning 2,3 kali lebih cepat dibandingkan metode ceramah konvensional.

Manfaat Perangkat Ajar Deep Learning bagi Guru dan Siswa

1. Untuk Guru:
   • Membantu menyiapkan pembelajaran berbasis proyek dengan panduan terstruktur.
   • Memberikan alat evaluasi otomatis melalui sistem pembelajaran digital.
   • Menyediakan bahan ajar interaktif yang mudah diadaptasi.
2. Untuk Siswa:
   • Meningkatkan kemampuan analisis dan problem-solving.
   • Menumbuhkan rasa ingin tahu terhadap teknologi AI.
   • Memberikan pengalaman belajar langsung dengan model yang digunakan industri.

Selain itu, perangkat ajar ini juga mendukung prinsip assessment as learning, di mana siswa ikut menilai hasil belajarnya sendiri dengan bantuan feedback AI.

Tantangan Implementasi dan Solusi

Seperti halnya teknologi baru, penerapan perangkat ajar Deep Learning di sekolah menghadapi beberapa kendala. Misalnya keterbatasan perangkat komputer, kurangnya pelatihan guru, dan minimnya akses internet di daerah tertentu.

Namun, solusi inovatif mulai bermunculan. Beberapa sekolah memanfaatkan platform open-source seperti Google Colab untuk menjalankan simulasi AI tanpa memerlukan perangkat mahal. Pemerintah melalui Pusdatin Kemendikbud juga mulai menyediakan repository perangkat ajar digital agar guru dapat mengakses materi tanpa biaya tambahan.

Studi Kasus: Kolaborasi dan Pembelajaran Autentik

Salah satu contoh sukses penerapan perangkat ajar Deep Learning terjadi di MA Al-Hidayah Jakarta. Para siswa bekerja dalam kelompok lintas kelas untuk membuat sistem pengenalan huruf Arab menggunakan Teachable Machine.

Dalam tiga minggu, mereka berhasil menciptakan model yang mampu mengenali 28 huruf Arab dengan akurasi 91%. Hasil proyek tersebut tidak hanya dipresentasikan di sekolah, tetapi juga digunakan dalam kegiatan ekstrakurikuler Tahsin Al-Qur’an.

“Yang menarik bukan hanya hasilnya, tapi prosesnya,” ujar Bu Yuliana, guru pembimbing. “Anak-anak belajar dari kesalahan, berdiskusi, mencoba lagi. Mereka belajar bukan karena disuruh, tapi karena penasaran.”

Arah Masa Depan Pembelajaran Informatika

Perangkat ajar Deep Learning di Kurikulum Merdeka tidak hanya mempersiapkan siswa menjadi pengguna teknologi, tetapi juga pencipta. Dengan memahami dasar AI, mereka belajar berpikir sistematis, etis, dan kolaboratif.

Bahkan, banyak universitas di Indonesia kini mulai membuka jalur minat Artificial Intelligence and Data Science sebagai lanjutan bagi siswa yang sudah mengenal Deep Learning sejak SMA.

Jika tren ini berlanjut, bukan tidak mungkin Indonesia akan memiliki generasi muda yang tidak hanya melek teknologi, tetapi juga menjadi inovator AI yang mampu bersaing di tingkat global.

Perangkat ajar Deep Learning Informatika Kelas 10 SMA/MA merupakan salah satu inovasi paling menarik dalam dunia pendidikan Indonesia. Ia menggabungkan semangat Kurikulum Merdeka dengan kecanggihan teknologi AI untuk menciptakan pembelajaran yang relevan, kontekstual, dan inspiratif.

Melalui pendekatan berbasis proyek, siswa belajar bukan hanya tentang cara kerja komputer, tetapi juga tentang bagaimana teknologi dapat digunakan untuk kebaikan manusia. Guru pun terbantu dengan alat ajar yang fleksibel, interaktif, dan sesuai dengan karakter siswa masa kini.

Jadi, jika Anda seorang pendidik atau pemerhati pendidikan, kini saatnya menjelajahi dunia Deep Learning dalam kelas Anda. Karena masa depan pembelajaran bukan hanya digital tetapi cerdas dan bermakna.

Untuk panduan lebih lanjut, Anda bisa membaca artikel lain di mengajarmerdeka.id seperti Modul Ajar Informatika SMA Kurikulum Merdeka atau Strategi Pembelajaran AI untuk Guru Abad 21.
Pembelajaran masa depan dimulai hari ini dan Deep Learning adalah langkah pertamanya.