Coding dan Kecerdasan ArtifisialSemester 1Pertemuan 3 · 1 Pertemuan × 4 JP (180 menit)

Feature Engineering

Memahami konsep fitur dan label, serta teknik feature engineering: seleksi fitur, encoding, scaling, dan ekstraksi fitur.

#feature engineering#fitur#label#encoding#scaling

MODUL AJAR

Dataset from Numerical Variables dan Feature Engineering


Penyusun: Guru Coding dan Kecerdasan Artifisial
Jenjang: SMK
Sekolah: SMK Bina Rahayu
Kelas / Semester: XI TJKT / Genap
Tahun Pelajaran: 2025/2026
Fase: F
Alokasi Waktu: 1 Pertemuan × 4 JP (180 menit)


KomponenDeskripsi
1. Identitas Modul
Nama PenyusunGuru Coding dan Kecerdasan Artifisial
InstitusiSMK Bina Rahayu
Mata PelajaranCoding dan Kecerdasan Artifisial
Kelas / SemesterXI TJKT / Genap
FaseF
Elemen / TopikDataset from Numerical Variables dan Feature Engineering
Alokasi Waktu1 Pertemuan × 4 JP (180 menit)
Tahun Pelajaran2025/2026
2. Kompetensi Awal
a. Peserta didik telah mempelajari konsep Supervised Learning dan Unsupervised Learning.
b. Peserta didik telah menggunakan Google Teachable Machine untuk klasifikasi gambar.
c. Peserta didik memahami bahwa AI belajar dari dataset.
d. Peserta didik mampu mengoperasikan Microsoft Excel / Google Sheets.
e. Peserta didik belum mengenal konsep feature engineering.
3. Profil Pelajar Pancasila
a. Bernalar Kritis — Menganalisis dan memilih feature yang relevan vs tidak relevan, mengevaluasi pengaruh feature terhadap hasil prediksi.
b. Kreatif — Menemukan feature-feature kreatif yang mungkin berpengaruh dalam suatu kasus, membuat dataset sendiri.
c. Gotong Royong — Bekerja sama dalam kelompok, berdiskusi, dan menyusun presentasi.
d. Mandiri — Aktif mengeksplorasi, mencoba berbagai skenario feature, tidak mudah menyerah saat analisis rumit.
4. Sarana dan Prasarana
a. Laboratorium komputer atau ruang kelas dengan laptop (1 per kelompok @4–5 siswa).
b. Koneksi internet yang stabil.
c. Proyektor/LCD dan layar tayang.
d. Papan tulis / whiteboard dan spidol.
e. Microsoft Excel atau Google Sheets.
f. LKPD (Lembar Kerja Peserta Didik) — siap cetak.
g. Bahan bacaan siswa — siap cetak.
h. Kartu studi kasus (print dan gunting).
5. Target Peserta Didik
a. Peserta didik reguler — seluruh siswa kelas XI TJKT.
b. Peserta didik dengan pencapaian tinggi — diberikan studi kasus tambahan yang lebih kompleks.
c. Peserta didik dengan kesulitan belajar — diberikan pendampingan, bantuan teman sebaya, dan contoh lebih sederhana.
6. Model Pembelajaran
a. Pendekatan: Saintifik, student-centered, learning by doing.
b. Model: Discovery Learning, Problem Based Learning (PBL), Collaborative Learning, Think-Pair-Share.
c. Metode: Diskusi kelompok, studi kasus, permainan "Data Scientist", praktik membuat dataset, presentasi.