Perangkat Ajar Deep Learning Kelas 11 SMA/MA Kurikulum Merdeka

modulajarku.com – Bayangkan sebuah kelas di mana siswa tidak hanya mendengarkan penjelasan guru, tetapi juga berinteraksi langsung dengan sistem kecerdasan buatan (AI) untuk memahami konsep-konsep kompleks seperti genetika, energi, atau bahkan struktur molekul.

Itulah gambaran nyata dari penerapan Perangkat Ajar Deep Learning untuk Kelas 11 SMA/MA dalam Kurikulum Merdeka terbaru yang disesuaikan dengan Capaian Pembelajaran (CP) 2025/2026.

Kita sedang memasuki era baru pendidikan di mana sains dan teknologi saling berpadu untuk menciptakan pengalaman belajar yang lebih mendalam dan bermakna.

Guru tidak lagi hanya mengajarkan teori, tetapi juga mengajak siswa memahami bagaimana algoritma bekerja, bagaimana data dapat memprediksi fenomena ilmiah, dan bagaimana kecerdasan buatan bisa membantu manusia mengambil keputusan yang lebih bijak.

Download contoh Perangkat Ajar Deep Learning Kelas 11 SMA/MA

Untuk mendapatkan contoh Perangkat Ajar untuk Kelas 11 SMA/MA lengkap semua mata pelajaran, di bawah ini kami sediakan selengkap mungkin. Jika membutuhkan, silahkan unduh melalui tautan yang kami sediakan:

• Bahasa Indonesia ( DOWNLOAD )
• Bahasa Inggris ( DOWNLOAD )
• Biologi ( DOWNLOAD )
• Ekonomi ( DOWNLOAD )
• Fisika ( DOWNLOAD )
• Geografi ( DOWNLOAD )
• Informatika ( DOWNLOAD )
• Kimia ( DOWNLOAD )
• Matematika ( DOWNLOAD )
• PAI dan Budi Pekerti ( DOWNLOAD )
• PJOK ( DOWNLOAD )
• PPKN ( DOWNLOAD )
• Prakarya ( DOWNLOAD )
• Sejarah ( DOWNLOAD )
• Seni Musik ( DOWNLOAD )
• Seni Rupa ( DOWNLOAD )
• Seni Tari ( DOWNLOAD )
• Seni Teater ( DOWNLOAD )
• Sosiologi ( DOWNLOAD )

Dapatkan juga: Modul Ajar Kelas 11 SMA Kurikulum Merdeka Lengkap Semua Mata Pelajaran

Mengapa Perangkat Ajar Deep Learning Diperlukan di SMA/MA

Deep learning tidak hanya milik dunia teknologi tinggi atau perusahaan besar seperti Google dan Tesla. Konsep ini juga bisa dihadirkan di ruang kelas SMA melalui pendekatan pembelajaran berbasis data dan penalaran ilmiah.

Kurikulum Merdeka versi CP 2025/2026 menekankan pada tiga kompetensi utama: berpikir kritis, kreatif, dan adaptif terhadap perkembangan teknologi.

Perangkat ajar deep learning hadir untuk menjawab kebutuhan itu. Ia menjadi jembatan antara teori dan praktik. Siswa tidak hanya membaca buku, tetapi juga memodelkan fenomena nyata, menganalisis data eksperimen, hingga membuat prediksi berbasis algoritma sederhana.

Misalnya, pada mata pelajaran Fisika, siswa bisa mempelajari gerak parabola dengan simulasi data yang diolah menggunakan Python sederhana.

Di Biologi, mereka bisa menganalisis gambar sel atau DNA menggunakan model klasifikasi gambar. Sementara di Informatika, siswa dapat mengenal dasar neural network untuk memahami cara kerja AI.

Dengan pendekatan seperti ini, pembelajaran menjadi lebih kontekstual, kolaboratif, dan sesuai dengan profil pelajar Pancasila yaitu generasi yang bernalar kritis, kreatif, serta beriman dan berakhlak mulia.

Komponen Utama dalam Perangkat Ajar Deep Learning

Perangkat ajar deep learning kelas 11 dirancang agar guru bisa mengadaptasikan teknologi secara bertahap. Terdapat empat komponen inti dalam pengembangannya:

1. Capaian Pembelajaran (CP) 2025/2026
   Setiap perangkat harus berakar pada CP yang relevan dengan fase E (Kelas 11). Contohnya, dalam pelajaran Informatika, CP-nya menekankan kemampuan siswa memahami konsep algoritma dan pengolahan data. Guru dapat mengintegrasikannya dengan latihan analisis dataset sederhana menggunakan machine learning tool seperti Google Teachable Machine atau TensorFlow Lite.
2. Alur Tujuan Pembelajaran (ATP)
   ATP berfungsi sebagai peta pembelajaran. Dalam konteks deep learning, ATP bisa dimulai dari pengenalan konsep AI, eksplorasi data, analisis model, hingga presentasi hasil eksperimen.
3. Modul Ajar dan LKPD Digital
   Modul ajar deep learning tidak hanya berupa dokumen cetak. Banyak guru kini mengembangkan LKPD digital interaktif yang dapat diakses melalui perangkat siswa. Misalnya, melalui modulajarku.com, guru dapat menemukan contoh LKPD dengan aktivitas seperti “Training Model Pengenalan Wajah” untuk memahami klasifikasi gambar.
4. Asesmen dan Umpan Balik Adaptif
   Penilaian dalam perangkat deep learning tidak hanya berbasis hasil akhir, tetapi juga proses berpikir. Guru bisa menggunakan dashboard analitik untuk melihat sejauh mana siswa memahami pola data. AI bahkan bisa membantu memberikan umpan balik otomatis berdasarkan hasil latihan siswa.

Cerita dari Lapangan: AI di Kelas Fisika

Di SMA Negeri 1 Bandung, Bu Rini seorang guru Fisika mencoba menerapkan perangkat ajar deep learning pada topik “Gerak Harmonik Sederhana”. Ia meminta siswa menggunakan sensor smartphone untuk mengukur getaran bandul.

Data tersebut diolah dalam Google Sheets, lalu diproses menggunakan skrip sederhana yang meniru fungsi neural network regression.

Siswa seperti Arga dan Nisa terlihat antusias. Mereka bukan hanya mengerjakan rumus, tetapi juga menganalisis pola pergerakan menggunakan data riil. Hasilnya? Mereka mampu menemukan hubungan antara amplitudo, periode, dan energi dengan ketepatan tinggi.

Bu Rini mengaku metode ini membuat siswa jauh lebih aktif. “Mereka belajar seperti ilmuwan muda. Mereka tidak takut salah, karena setiap kesalahan justru menjadi bahan belajar untuk memperbaiki modelnya,” ujarnya.

Integrasi Teknologi AI dalam Kurikulum Merdeka

Kurikulum Merdeka menekankan fleksibilitas dan otonomi guru dalam merancang pembelajaran. Dengan perangkat ajar berbasis deep learning, guru memiliki kesempatan besar untuk membawa teknologi AI langsung ke ruang kelas tanpa harus menjadi ahli pemrograman.

Guru dapat memanfaatkan berbagai platform gratis seperti:

• Google Colab: Untuk eksperimen pemrograman Python sederhana.
• Teachable Machine: Untuk membuat model pengenalan gambar atau suara tanpa coding.
• PhET Simulation: Untuk simulasi interaktif berbasis sains.
• Kaggle Dataset: Untuk mengunduh data ilmiah yang bisa digunakan dalam analisis.

Melalui integrasi ini, siswa tidak hanya memahami teori, tetapi juga mengembangkan literasi digital dan kemampuan berpikir berbasis data.

Contoh Struktur Perangkat Ajar Deep Learning Kelas 11

1. Identitas Perangkat
   • Jenjang: SMA/MA
   • Kelas: XI (Fase E)
   • Semester: Genap
   • Tema: “Eksperimen AI dalam Fenomena Fisika dan Biologi”
   • Capaian Pembelajaran: Siswa mampu menerapkan konsep deep learning untuk menganalisis data eksperimen ilmiah secara sederhana.
2. Tujuan Pembelajaran
   • Siswa memahami konsep dasar deep learning dan penerapannya dalam sains.
   • Siswa mampu membuat model prediksi sederhana berbasis data eksperimen.
   • Siswa mengembangkan kemampuan analisis, refleksi, dan komunikasi hasil penelitian.
3. Langkah Pembelajaran
   • Pendahuluan: Pengenalan konsep AI dan contoh penerapan dalam kehidupan nyata.
   • Kegiatan Inti: Eksperimen data sederhana (misalnya analisis pola gerak atau pertumbuhan tanaman).
   • Analisis Data: Menggunakan aplikasi AI untuk memprediksi hasil eksperimen.
   • Diskusi dan Refleksi: Menarik kesimpulan dari hasil eksperimen dan menulis laporan digital.
4. Asesmen dan Refleksi Siswa
   Guru dapat menggunakan rubrik yang mencakup tiga aspek utama:
   • Pengetahuan: Pemahaman konsep AI dan data sains.
   • Keterampilan: Kemampuan memproses dan menganalisis data.
   • Sikap: Kolaborasi, tanggung jawab, dan etika digital.

Tantangan Implementasi dan Solusinya

Beberapa guru mungkin merasa penerapan deep learning di SMA masih terlalu kompleks. Namun, kuncinya adalah memulai dari hal kecil. Tidak perlu langsung mengajarkan algoritma rumit. Cukup dengan aktivitas sederhana seperti klasifikasi gambar, analisis pola cuaca, atau prediksi hasil eksperimen.

Sekolah juga bisa bekerja sama dengan komunitas teknologi lokal atau universitas untuk pelatihan guru. Pemerintah melalui platform seperti modulajarku.com kini menyediakan sumber daya digital berupa contoh perangkat ajar, panduan kurikulum, serta materi pelatihan bagi guru SMA dan MA.

Selain itu, pendekatan blended learning dapat membantu mengatasi keterbatasan infrastruktur. Misalnya, sebagian aktivitas dilakukan offline di laboratorium, sementara analisis data dilakukan online dengan bantuan perangkat sekolah.

Dampak Jangka Panjang bagi Pendidikan dan Karier Siswa

Integrasi deep learning di jenjang SMA memiliki dampak besar terhadap masa depan siswa. Mereka akan lebih siap menghadapi dunia kerja dan pendidikan tinggi yang semakin bergantung pada data dan teknologi.

Siswa yang terbiasa berpikir logis, kritis, dan analitis akan lebih mudah beradaptasi dengan bidang-bidang seperti:

• Data Science
• Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
• Teknologi Informasi dan Komunikasi
• Bioteknologi
• Rekayasa Sistem dan Robotika

Lebih dari sekadar tren, perangkat ajar deep learning membantu membentuk mindset ilmiah abad ke-21 yaitu kemampuan memahami, memproses, dan menerapkan informasi berbasis data dalam kehidupan nyata.

Perangkat Ajar Deep Learning Kelas 11 SMA/MA Kurikulum Merdeka sesuai CP 2025/2026 bukan hanya inovasi teknis, tetapi juga transformasi paradigma dalam pendidikan. Guru dan siswa kini memiliki kesempatan untuk menjelajahi sains dengan cara yang lebih interaktif, kontekstual, dan relevan dengan masa depan.

Dengan memanfaatkan teknologi AI dan data ilmiah, pembelajaran menjadi jembatan antara teori dan praktik, antara ruang kelas dan dunia nyata.

Jika Anda seorang guru yang ingin menerapkan pendekatan ini, kunjungi modulajarku.com untuk mendapatkan perangkat ajar, panduan CP terbaru, dan contoh kegiatan deep learning yang siap digunakan di kelas.

Karena pendidikan masa depan tidak menunggu ia dimulai sekarang, dari setiap langkah kecil guru dan siswa yang berani belajar dengan cara baru.