Semester 1
15 modul ajar · X TJKT · Fase E
COMPUTATIONAL THINKING
6 minggu — fondasi berpikir logis
Apa itu Computational Thinking?
Isi Pokok
• Definisi Computational Thinking • 4 Pilar: Algoritma, Pola, Dekomposisi, Abstraksi • Pentingnya CT untuk pemrograman dan AI
Kegiatan Praktik
• Diskusi: "Bagaimana cara membuat teh?" • Siswa menyusun langkah-langkah sederhana • Identifikasi 4 pilar dalam aktivitas sehari-hari
Dekomposisi
Isi Pokok
• Dekomposisi = memecah masalah besar → masalah kecil • 3 Jenis: Waktu/Urutan, Fungsi/Bagian, Data/Informasi • Pohon Dekomposisi (Decomposition Tree) • Hubungan dekomposisi dengan pilar CT lainnya
Kegiatan Praktik
• Jigsaw: setiap siswa jadi ahli 1 jenis dekomposisi • Buat pohon dekomposisi dengan sticky notes • Permainan "Banting Meja" (kuis interaktif) • Bandingkan penyelesaian masalah dengan vs tanpa dekomposisi
Pola (Pattern Recognition)
Isi Pokok
• Pola = urutan yang berulang secara teratur • 3 Jenis Pola: Angka (2, 4, 6, 8...), Simbol (●○●○ bergantian), Gambar (🟥🟦🟥🟦 berulang) • Pola dalam kehidupan: jadwal, musik, alam, teknologi • Pola dalam teknologi: Netflix, Spotify, Shopee merekomendasikan berdasarkan pola • Hubungan pola dengan dekomposisi → pola mempercepat penyelesaian masalah
Kegiatan Praktik
• Permainan "Pola Detektif": kelompok diskusi 6 kartu pola (angka, simbol, gambar, jadwal, musik, teknologi) • "Tebak Pola!" tantangan cepat: 8 soal dengan timer 30 detik per kelompok • "Pola Creator": buat pola sendiri, tukarkan dengan teman untuk ditebak • Gallery Walk "Pola di Sekitarku": poster pola kehidupan + sticky notes bintang • Perbandingan: Dengan vs Tanpa mengenali pola (Andi vs Budi)
Abstraksi (Abstraction)
Isi Pokok
• Abstraksi = mengambil info penting (esensial), abaikan tidak penting (tidak esensial) • 5 Contoh: Peta vs Foto udara, Menu Restoran, Kartu Nama, Jadwal Pelajaran, Wikipedia • Level of Abstraction: Detail Penuh → Ringkasan → Inti • Abstraksi dalam teknologi: Google Maps, Spotify, Shopee • Hubungan abstraksi dengan dekomposisi & pola → info penting sebelum menyusun algoritma
Kegiatan Praktik
• Permainan "Kartu Sortir Info": kelompok diskusi 10 kartu info (peta, menu, jadwal, media sosial, dll) → pisahkan esensial vs tidak esensial • "Tebak Info Penting!" tantangan cepat: 8 soal situasi (kartu nama, peta MRT, CV, papan skor, dll) dengan timer 30 detik • "Abstraksi Creator": buat abstraksi dari objek kompleks (rumah sakit, bandara, stasiun), tukarkan dengan teman untuk dinilai • Gallery Walk "Abstraksi di Sekitar Kita": poster + sticky notes bintang • Perbandingan: Dengan vs Tanpa abstraksi (Andi vs Budi mencari perpustakaan)
Algoritma (Algorithm)
Isi Pokok
• Algoritma = urutan langkah terstruktur & jelas untuk menyelesaikan masalah • 5 Karakteristik: terdefinisi jelas, urutan pasti, ada masukan (input), ada keluaran (output), berhenti (termination) • Contoh: membuat mie instan, teh manis, aktivitas sehari-hari • Algoritma dalam teknologi: Google Search, GPS, Netflix, Spotify, Shopee • Hubungan algoritma dengan pilar CT lainnya: dekomposisi → pola → abstraksi → algoritma
Kegiatan Praktik
• Permainan "Algoritma Tanpa Kata": perwakilan memeragakan aktivitas tanpa bicara, kelompok menebak langkah-langkah algoritma • "Bug Hunter!" kuis interaktif: 8 algoritma dengan kesalahan (urutan salah, langkah hilang, tidak terdefinisi, tidak ada berhenti, tidak ada masukan) → kelompok menemukan dan memperbaiki bug • "Algoritma Creator": buat algoritma dari 5 aktivitas (mie instan, membersihkan kamar, merawat tanaman, mengisi printer, menjaga kebersihan), tukarkan dengan teman untuk dievaluasi • Gallery Walk "Algoritma dalam Kehidupan": poster + sticky notes bintang • Perbandingan: Dengan vs Tanpa algoritma efisien (Andi vs Budi membersihkan kamar)
Pseudocode & Flowchart
Isi Pokok
• Pseudocode = algoritma dalam bahasa manusia terstruktur (BEGIN/END, IF/THEN/ELSE) • Flowchart = diagram alur visual dengan simbol standar ISO • 5 Simbol: Oval (mulai/akhir), Persegi (proses), Berlian (keputusan), Persegi Panjang (input/output), Panah (arah) • Perbandingan: Pseudocode lebih cepat dibuat, Flowchart lebih mudah dipahami sekilas • Pseudocode & Flowchart = jembatan dari ide ke kode
Kegiatan Praktik
• "Simbol Flowchart Race": kelompok mengangkat kartu simbol yang tepat saat guru membacakan langkah algoritma — 8 soal cepat • "Bug Flowchart Hunter!": 6 flowchart dengan kesalahan (salah simbol, tidak ada panah, tidak ada akhir, arah panah mundur, input/output salah simbol) → kelompok menemukan dan memperbaiki bug • "Pseudocode Creator": buat pseudocode dari 5 aktivitas (mie instan, memakai sepatu, mengisi printer, merawat tanaman, menjaga kebersihan), tukarkan dengan teman untuk dinilai formatnya • "Flowchart Relay": setiap anggota kelompok membuat 1-2 simbol flowchart secara berselang-sung → hasil dipamerkan • Perbandingan: Pseudocode vs Flowchart kasus "Memilih Baju" (dengan percabangan IF-THEN-ELSE)
PENGENALAN AI (Unplugged)
2 minggu — kenalan dengan AI tanpa komputer
AI Unplugged — Apa itu AI?
Isi Pokok
• AI (Artificial Intelligence) = Kecerdasan Buatan — komputer yang belajar dari data, mengenali pola, membuat keputusan • AI BUKAN robot Hollywood — AI ada di HP (Google, Instagram, Face Unlock, GPS) • Cara AI belajar: DATA → POLA → MODEL → PREDIKSI (analogi belajar mengenal kucing) • Pola AI vs BUKAN AI: AI = BELAJAR dari data; BUKAN AI = hanya MENJALANKAN program • Hubungan CT dan AI: CT adalah fondasi AI (dekomposisi → pola → abstraksi → algoritma)
Kegiatan Praktik
• "20 Questions": tebak objek dengan pertanyaan YA/TIDAK — rasakan bagaimana AI belajar dari pertanyaan. Kelompok yang efisien bertanya = prediksi cepat (analogi data bagus = AI pintar) • "Tebak AI!": 8 situasi teknologi → kelompok menentukan AI atau BUKAN AI dengan alasan (Google ✅, Kalkulator ❌, Netflix ✅, Remote ❌, Face Unlock ✅, Sensor ❌, ChatGPT ✅, Mesin cuci ❌) • "AI Detector": kartu AI dalam kehidupan → siswa analisis AI/BUKAN AI + alasan, tukarkan dengan teman untuk dinilai • Gallery Walk "AI dalam Kehidupan": poster + sticky notes bintang • Hubungan CT dan AI: studi kasus face recognition menggunakan 4 pilar CT
AI Unplugged — Supervised vs Unsupervised
Isi Pokok
• Supervised Learning = AI belajar dari data BERLABEL (ada nama/jawaban) — "belajar dengan buku jawaban" • Unsupervised Learning = AI belajar dari data TANPA LABEL — AI mengelompokkan sendiri berdasarkan kesamaan — "belajar tanpa buku jawaban" • Contoh Supervised: filter spam, face unlock, klasifikasi gambar, prediksi cuaca • Contoh Unsupervised: Google Photos mengelompokkan wajah, segmentasi pelanggan, pendeteksi anomali • Kelebihan & kekurangan masing-masing: Supervised mudah/akurat tapi butuh data berlabel (mahal); Unsupervised fleksibel/temukan pola baru tapi perlu ditafsirkan manusia • Semi-Supervised Learning: gabungan keduanya
Kegiatan Praktik
• Simulasi Supervised: kelompokkan gambar hewan BERLABEL (12 kartu dengan nama) — siswa merasakan kemudahan karena sudah ada label • Simulasi Unsupervised: kelompokkan gambar hewan TANPA LABEL (12 kartu tanpa nama) — siswa merasakan kesulitan karena harus mencari ciri sendiri • Refleksi: bandingkan pengalaman kedua aktivitas — mana yang lebih mudah? mengapa? • "Tebak Jenis Learning!": 8 situasi (filter spam ✅ Supervised, Google Photos ✅ Unsupervised, dll) → kelompok menentukan jenis + alasan • Gallery Walk "Supervised vs Unsupervised dalam Kehidupan": poster + sticky notes bintang
ROBOT & PYTHON DASAR
4 minggu — mulai coding
Robot Maze — Instruksi untuk Robot
Isi Pokok
• Robot hanya menjalankan instruksi yang diberikan oleh manusia — TIDAK BISA berpikir sendiri • 4 perintah dasar: MAJU (bergerak 1 langkah), BELOK KIRI (putar 90° kiri), BELOK KANAN (putar 90° kanan), BERHENTI • Robot tidak bisa: menebak, melihat rintangan, memutuskan rute, beradaptasi • Instruksi harus JELAS, LENGKAP, dan EFISIEN — robot tidak bisa "menebak" maksud kita • **DEBUGGING** = mencari dan memperbaiki kesalahan dalam instruksi/program — keterampilan PALING PENTING dalam pemrograman • Hubungan dengan CT: Dekomposisi (pecah perjalanan), Pola (kenali pola berulang), Abstraksi (fokus langkah penting), Algoritma (urutan langkah logis)
Kegiatan Praktik
• Demonstrasi: Guru menjadi "robot" — siswa memberikan instruksi, guru menjalankan PERSIS seperti yang dikatakan (termasuk jika ada kesalahan!) • Tantangan Maze (Individu): tulis instruksi untuk maze sederhana di LKPD, tandai jalur dengan spidol warna • Simulasi Robot (Berpasangan): 1 siswa MENUTUP MATA menjadi robot, 1 siswa membacakan instruksi — catat berapa kali robot "menabrak" • Debugging (Diskusi Kelompok): analisis masalah — robot menabrak = kurang lengkap, robot berputar-putar = tidak efisien, robot tidak sampai = kurang langkah • Tantangan Maze Kompleks (Kelompok): maze dengan percabangan — jalur terbaik = langkah paling sedikit, demonstrasi di depan kelas • Perbandingan Instruksi: bandingkan 2 instruksi untuk maze yang sama — mana yang lebih efisien?
Python Dasar — Hello World
Isi Pokok
• Kenapa Python? Populer untuk AI/ML, sintaks sederhana, mudah dipelajari, komunitas besar, gratis & open-source • Google Colab = IDE online gratis dari Google — tidak perlu install apapun, cukup buka browser → login → langsung coding • `print("Hello, World!")` = fungsi pertama untuk menampilkan sesuatu di layar • Komentar `#` = catatan untuk manusia — komputer mengabaikannya • **Case-sensitive** = huruf besar & kecil BERBEDA — `Print` ≠ `print` • Variasi print: teks (`print("Hello")`), angka (`print(123)`), gabungan (`print("Hello" + "World")`), baris baru (`\n`) • Siapa yang pakai Python: Google, Instagram, Netflix, NASA, Spotify
Kegiatan Praktik
• Setup Google Colab: buka colab.research.google.com → login Gmail → New notebook → beri nama • Kode pertama: `print("Hello, World!")` → klik Run (▶) atau Shift+Enter → output muncul • Variasi print: `print("Halo, Dunia!")`, `print(123)`, `print(7 + 5)`, `print("Hello" + "World")` • Komentar: tulis `#` di depan baris → komputer abaikan, manusia bisa baca • Tantangan Print Kreatif: tampilkan nama, kelas, hobi, angka favorit + minimal 2 komentar
Variabel & Tipe Data
Isi Pokok
• Variabel = wadah penyimpanan data — seperti kotak berlabel (nama = label, isi = data) • Aturan penamaan: mulai huruf/underscore `_`, tidak boleh mulai angka/spasi/tanda baca, case-sensitive • **4 tipe data utama**: `int` (bilangan bulat: 15, 100), `float` (desimal: 3.14, 1.75), `string` (teks: "Budi"), `boolean` (benar/salah: True, False) • `input()` = mendapatkan data dari user — **SELALU menghasilkan STRING** bahkan jika user ketik angka • `type()` = mengecek tipe data sebuah variabel — berguna untuk debugging • Tipe data menentukan cara komputer memproses: angka dihitung, teks digabungkan, boolean untuk keputusan
Kegiatan Praktik
• Variabel Sederhana: buat variabel `nama`, `umur`, `kelas`, `aktif` → tampilkan dengan `print()` • Eksplorasi Tipe Data: buat variabel `int`, `float`, `string`, `boolean` → cek dengan `type()` • Input dari User: `nama = input("Masukkan nama: ")` → tampilkan tipe data → temukan `input()` SELALU string • Tantangan Profil Diri: program input nama/umur/kota → tampilkan semua + cek tipe data
Mini Proyek — Algoritma + Python
Isi Pokok
• Algoritma = bahasa manusia, kode Python = bahasa komputer — keduanya menggambarkan LOGIKA YANG SAMA • Mengubah algoritma ke Python = translate bahasa — setiap langkah algoritma = setiap baris kode Python • Contoh: algoritma luas persegi panjang → kode Python (`float(input())`, `luas = panjang * lebar`, `print()`) • **Debugging** = mencari & memperbaiki kesalahan — bagian alami dari pemrograman • **Presentasi** = kemampuan menjelaskan kode sama pentingnya dengan menulis kode • Integrasi CT + Python: Dekomposisi (pecah masalah), Pola (kenali pola kode), Abstraksi (fokus logika), Algoritma (urutan langkah)
Kegiatan Praktik
• Demonstrasi guru: algoritma luas persegi → kode Python langsung di Colab • Mini Proyek (Individu): pilih aktivitas sehari-hari → tulis algoritma → ubah ke kode Python → uji di Colab → debugging • Aktivitas yang bisa dipilih: luas/keliling bangun datar, jumlah belanjaan, konversi suhu, rata-rata nilai, harga diskon, konversi satuan • Presentasi Kelompok: 1 perwakilan menjelaskan algoritma → menjalankan kode Python → menjelaskan hubungan algoritma ↔ kode Python
EVALUASI
1 minggu — ujian praktik
Ujian Praktik
Isi Pokok
• Flowchart untuk masalah sederhana • Kode Python (variabel, input, output) • 4 pilar Computational Thinking
Kegiatan Praktik
• Praktik flowchart • Praktik Python • Penjelasan CT
Daftar Modul
Apa itu Computational Thinking?
Mengenal Computational Thinking sebagai fondasi berpikir logis: 4 pilar utama (Dekomposisi, Pola, Abstraksi, Algoritma).
Dekomposisi
Mendalami pilar pertama Computational Thinking: memecah masalah besar menjadi masalah-masalah kecil yang lebih mudah dikelola.
Pola
Mendalami pilar kedua Computational Thinking: mengenali pola berulang dalam urutan angka, simbol, gambar, dan kehidupan sehari-hari.
Abstraksi
Mendalami pilar ketiga Computational Thinking: mengambil informasi penting dan mengabaikan yang tidak penting.
Algoritma
Mendalami pilar keempat Computational Thinking: menyusun urutan langkah-langkah yang jelas, logis, dan terstruktur untuk menyelesaikan masalah.
Pseudocode & Flowchart
Menyusun algoritma dalam dua bentuk visual: Pseudocode (bahasa manusia terstruktur) dan Flowchart (diagram alur dengan simbol standar).
AI Unplugged — Apa itu AI?
Mengenal Kecerdasan Buatan (AI) melalui aktivitas unplugged dan permainan '20 Questions' — tanpa komputer.
AI Unplugged — Supervised vs Unsupervised
Memahami dua jenis cara AI belajar: Supervised Learning (dengan label) dan Unsupervised Learning (tanpa label) melalui aktivitas kartu.
Robot Maze — Instruksi untuk Robot
Menulis instruksi sederhana untuk memandu robot melewati maze — memahami bahwa robot hanya menjalankan perintah yang diberikan.
Robot Maze: Instruksi untuk Robot
Menulis instruksi sederhana untuk memandu robot dalam navigasi maze.
Python Dasar — Hello World
Pengenalan pemrograman Python sebagai alat untuk implementasi CT — setup Google Colab dan kode pertama.
Variabel & Tipe Data
Dasar pemrograman Python sebagai fondasi untuk AI/ML — menyimpan data dengan variabel, memahami tipe data, dan menerima input dari user.
Mini Proyek: Algoritma + Python
Mengintegrasikan Computational Thinking dengan pemrograman Python — mengubah algoritma menjadi kode Python nyata.
Ujian Praktik
Evaluasi akhir Computational Thinking & Python Dasar.
Timeline Pembelajaran — Semester 1
Timeline dan rangkuman pembelajaran Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas X Semester 1: Computational Thinking & Pengenalan Pemrograman