Modul Ajar Fase E - Kelas X SMA

Modul Ajar Fase E - Kelas X SMA
Mata Pelajaran : Koding & Kecerdasan Artifisial
Materi : Pemrograman Kecerdasan Artifisial

🧑‍💻 1. Opening: AI Itu Apa, Sih?

Pernah nggak kalian pakai Google Translate, ChatGPT, atau kamera HP yang bisa bedain wajah? Nah, itu semua kerjaannya AI (Artificial Intelligence) alias KA (Kecerdasan Artifisial).
KA itu intinya bikin mesin nggak cuma nurut doang, tapi juga bisa belajar sendiri dari data kayak kita belajar dari pengalaman.

Kalau kita belajar dari guru + catatan → KA belajar dari dataset.
Kalau kita salah → bisa remedial. KA juga gitu, bisa salah → terus diperbaiki.

📌 2. Kenalan Sama “Otak”-nya KA

KA punya banyak “jurus”, tapi yang paling sering dipakai ada:

1. Supervised Learning → kayak belajar sama guru. Data sudah ada labelnya (misalnya: ini gambar apel 🍎, ini pisang 🍌). Jadi KA gampang belajar.
2. Unsupervised Learning → kayak anak indie. KA belajar sendiri dari data yang nggak ada label. Misalnya, ngelompokkin data tanaman tanpa dikasih tahu dulu.
3. Reinforcement Learning → belajar lewat trial-error. Bayangin main game, kalah → coba lagi, menang → lanjut.

⚡ Bonus: Ada juga Deep Learning, level dewa dari KA, pake jaringan saraf tiruan (neural network) yang mirip banget sama cara otak kita kerja.

🐍 3. Bahasa yang Dipakai KA

Mayoritas AI developer pakai Python 🐍, kenapa?

• Simple, gampang dibaca (cocok buat pemula).
• Banyak library gratis (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas).
• Komunitasnya rame banget, jadi kalau stuck gampang cari solusinya.

IDE (alat ngodingnya):

• Jupyter Notebook / Google Colab → favorit buat eksperimen.
• PyCharm / VSCode → kalau mau serius bikin aplikasi

📊 4. Data = BBM-nya KA

KA butuh data biar bisa jalan.
Jenis data:

• Terstruktur: kayak tabel Excel (angka, kolom, baris).
• Nggak terstruktur: kayak foto, video, suara.
• Semi-terstruktur: kayak JSON, XML.

Contoh: Kalau kalian bikin KA buat klasifikasi sampah (organik 🍂 vs anorganik 🥤), datasetnya bisa kumpulan foto-foto sampah.

🛠️ 5. Project Time

✨ Kita coba bikin project sederhana biar nggak teori doang:

1. Supervised Learning Project
• Dataset: foto sampah organik vs anorganik.
• Tujuan: KA bisa auto bedain.
• Tools: Python + TensorFlow/Keras.
2. Unsupervised Learning Project
• Dataset: data tanaman di taman sekolah.
• Tujuan: KA ngelompokkin jenis tanaman tanpa diberi label.
• Tools: Python + Scikit-learn (k-means clustering).

🤖 6. LLM (Large Language Model) – Si Jago Ngobrol

LLM itu kayak KA yang udah “pintar ngobrol”, contoh: ChatGPT.

• Bisa bikin teks, jawab pertanyaan, sampai bikin puisi.
• Cara kerjanya: dilatih dengan milyaran kata dari internet.
• Bisa diintegrasi ke aplikasi lewat API (misalnya bikin chatbot sekolah yang jawab soal “peduli lingkungan”).

Tapi inget ya:
⚠️ LLM juga bisa salah ngomong (halusinasi). Jadi kita harus kritisis.

🌱 7. KA, Etika & Adiwiyata

Sekolah kita punya visi adiwiyata → peduli lingkungan 🌍.
Nah, AI bisa dipakai buat hal-hal positif kayak:

• Deteksi jenis sampah biar gampang dipilah.
• Analisis data polusi udara sekitar sekolah.
• Chatbot edukasi “green lifestyle” buat warga sekolah.

⚖️ Tapi, KA juga harus etis:

• Jangan bias → KA harus adil ke semua.
• Jaga privasi data.
• KA bantu manusia, bukan gantiin sepenuhnya.

📝 8. Refleksi

Coba jawab deh:

1. Menurut kamu, KA itu lebih banyak manfaatnya atau bahayanya?
2. Kalau kamu jadi developer KA, project apa yang bakal kamu bikin buat bantu lingkungan sekolah?
3. Sejauh ini, bagian mana dari ngoding KA yang paling bikin kamu “mindblowing”?

🎯 9. Kesimpulan

• KA = bikin mesin bisa belajar kayak manusia.
• Ada supervised, unsupervised, reinforcement, deep learning.
• Python = senjata utama anak KA.
• LLM = KA jago ngobrol (ChatGPT, dkk).
• KA harus dipakai dengan bijak, bisa jadi solusi keren buat mendukung sekolah adiwiyata dan Dimensi Profil Lulusan