CODEA | Koding dan Kecerdasan ArtificialSemester 2Pertemuan 1 · 1 Pertemuan × 4 JP (180 menit)

Recalling CODEA Semester 1

Mengulang dan memperkuat pemahaman pipeline Machine Learning, Python untuk ML, TF-IDF, cosine similarity, Streamlit, dan TF.js dari semester 1.

#recalling#review#ML pipeline#Python#Streamlit#TF-IDF#TF.js

MODUL AJAR

Recalling CODEA Semester 1 — Review Pipeline Machine Learning


Penyusun: Guru CODEA
Jenjang: SMK
Sekolah: SMK Bina Rahayu
Kelas / Semester: XI TJKT / 2 (Genap)
Tahun Pelajaran: 2026/2027
Fase: F
Alokasi Waktu: 1 Pertemuan × 4 JP (180 menit)


KomponenDeskripsi
1. Identitas Modul
Nama PenyusunGuru CODEA
InstitusiSMK Bina Rahayu
Mata PelajaranCODEA — Koding dan Kecerdasan Artificial
Kelas / SemesterXI TJKT / 2 (Genap)
FaseF
Elemen / TopikFoundation — mengulang fondasi ML, Python, dan aplikasi
Alokasi Waktu1 Pertemuan × 4 JP (180 menit)
Tahun Pelajaran2026/2027
2. Kompetensi Awal
a. Peserta didik telah menyelesaikan CODEA semester 1 (16 pertemuan).
b. Peserta didik memahami konsep dasar Supervised dan Unsupervised Learning.
c. Peserta didik pernah menggunakan Google Colab dan menulis kode Python dasar.
d. Peserta didik pernah membuat model dengan Teachable Machine.
e. Peserta didik pernah membangun aplikasi sederhana dengan Streamlit.
f. Peserta didik mengenal TF-IDF dan cosine similarity untuk pemrosesan teks.
3. Profil Pelajar Pancasila
a. Mandiri — Mengikuti coding sprint secara mandiri, mencari solusi saat menemui kendala.
b. Bernalar Kritis — Menganalisis hasil recall, mengidentifikasi bagian yang masih lemah.
c. Bergotong Royong — Berdiskusi dalam kelompok saat card sorting dan review.
d. Kreatif — Membangun ulang mini app Streamlit dengan sentuhan kustomisasi sendiri.
4. Sarana dan Prasarana
a. Laboratorium komputer dengan koneksi internet.
b. Akun Google Colab (terintegrasi dengan Google Drive).
c. Proyektor/LCD dan layar tayang.
d. Papan tulis / whiteboard dan spidol.
e. Kartu untuk card sorting (siap cetak) — Supervised vs Unsupervised.
f. Dataset contoh: CSV sederhana untuk EDA sprint.
g. Lembar diagnostic quiz (siap cetak atau Google Form).
5. Model dan Metode
a. Pendekatan: Saintifik, berpusat pada peserta didik.
b. Model: Project Based Learning, Discovery Learning, Cooperative Learning.
c. Metode: Card sorting, coding sprint, diskusi, praktik mandiri, diagnostic quiz.
6. Target Peserta Didik
a. Peserta didik reguler — seluruh siswa kelas XI TJKT.
b. Peserta didik dengan pencapaian tinggi — diberikan tantangan coding sprint yang lebih kompleks.
c. Peserta didik dengan kesulitan belajar — didampingi tutor sebaya dan guru.
7. Keterkaitan dengan Mata Pelajaran Lain
a. DWP — HTML/CSS dasar untuk kustomisasi tampilan Streamlit app.
b. IoT — Konsep pipeline data dari sensor mirip dengan pipeline ML (data in → proses → output).