RPP INFORMATIKA SMK
RPP INFORMATIKA SMK – KURIKULUM MERDEKA (BERORIENTASI DEEP LEARNING)
Identitas Umum
Satuan Pendidikan : SMK
Mata Pelajaran : Informatika
Fase / Kelas : F / XI–XII
Program Keahlian : RPL / TJKT / Informatika
Semester : Ganjil & Genap
Alokasi Waktu : 2–3 JP / pertemuan
Model Pembelajaran :
Project Based Learning (PjBL)
Problem Based Learning (PBL)
Satuan Pendidikan : SMK
Mata Pelajaran : Informatika
Fase / Kelas : F / XI–XII
Program Keahlian : RPL / TJKT / Informatika
Semester : Ganjil & Genap
Alokasi Waktu : 2–3 JP / pertemuan
Model Pembelajaran :
Project Based Learning (PjBL)
Problem Based Learning (PBL)
🟦 RPP BAB I – BERPIKIR KOMPUTASIONAL (DASAR AI & DEEP LEARNING)
Tujuan Pembelajaran
Peserta didik mampu menerapkan berpikir komputasional sebagai dasar pemahaman algoritma, struktur data, dan logika yang digunakan dalam sistem kecerdasan buatan dan deep learning.
Materi Pembelajaran
Konsep dasar informatika
Berpikir komputasional
Searching (linear & binary)
Sorting (bubble, selection, insertion, merge, quick)
Stack dan Queue
Konsep dasar informatika
Berpikir komputasional
Searching (linear & binary)
Sorting (bubble, selection, insertion, merge, quick)
Stack dan Queue
Keterkaitan Deep Learning
Sorting & searching sebagai dasar pengolahan data
Stack & queue sebagai logika proses model AI
Sorting & searching sebagai dasar pengolahan data
Stack & queue sebagai logika proses model AI
Kegiatan Pembelajaran
Pendahuluan
Apersepsi: bagaimana AI mengolah data
Penyampaian tujuan
Inti
Simulasi algoritma sorting
Diskusi penerapan algoritma dalam AI
Latihan logika komputasional
Penutup
Refleksi
Kesimpulan
Asesmen
Tes tertulis
Tugas logika algoritma
Tes tertulis
Tugas logika algoritma
Profil Pelajar Pancasila
Bernalar kritis, kreatif
🟦 RPP BAB II – TEKNOLOGI INFORMASI & DATA PREPARATION
Tujuan Pembelajaran
Peserta didik mampu menggunakan aplikasi TIK untuk menyiapkan, mengelola, dan menyajikan data sebagai tahap awal pengembangan deep learning.
Materi Pembelajaran
Integrasi aplikasi perkantoran
Cut, Copy, Paste
Object linking & embedding
Mail merge
Presentasi data
Integrasi aplikasi perkantoran
Cut, Copy, Paste
Object linking & embedding
Mail merge
Presentasi data
Keterkaitan Deep Learning
Pengolahan dan dokumentasi dataset
Presentasi hasil model AI
Pengolahan dan dokumentasi dataset
Presentasi hasil model AI
Kegiatan Pembelajaran
Praktik pengelolaan data
Proyek dokumentasi dataset
Praktik pengelolaan data
Proyek dokumentasi dataset
Asesmen
Proyek
Portofolio
Proyek
Portofolio
Profil Pelajar Pancasila
Mandiri, kreatif
🟦 RPP BAB III – SISTEM KOMPUTER UNTUK AI
Tujuan Pembelajaran
Peserta didik mampu memahami sistem komputer, perangkat keras, dan sistem operasi yang digunakan dalam pengembangan deep learning.
Materi Pembelajaran
Sistem komputer
CPU, RAM, Storage
GPU (pengantar)
GUI & CLI
Sistem operasi & multitasking
Sistem komputer
CPU, RAM, Storage
GPU (pengantar)
GUI & CLI
Sistem operasi & multitasking
Keterkaitan Deep Learning
Peran GPU dalam deep learning
Sistem operasi untuk Python & AI
Peran GPU dalam deep learning
Sistem operasi untuk Python & AI
Kegiatan Pembelajaran
Observasi spesifikasi komputer
Diskusi OS untuk AI
Observasi spesifikasi komputer
Diskusi OS untuk AI
Asesmen
Tes tertulis
Praktik identifikasi sistem
Tes tertulis
Praktik identifikasi sistem
Profil Pelajar Pancasila
Bernalar kritis
🟦 RPP BAB IV – JARINGAN, INTERNET & KEAMANAN DATA AI
Tujuan Pembelajaran
Peserta didik mampu memahami jaringan komputer, konektivitas internet, serta keamanan data dalam penggunaan layanan AI dan deep learning.
Materi Pembelajaran
Jaringan lokal dan internet
Komunikasi data
HTTPS & SSL
Keamanan data dan privasi
Jaringan lokal dan internet
Komunikasi data
HTTPS & SSL
Keamanan data dan privasi
Keterkaitan Deep Learning
Dataset online
Cloud AI (Google Colab)
Privasi data AI
Dataset online
Cloud AI (Google Colab)
Privasi data AI
Kegiatan Pembelajaran
Studi kasus keamanan data AI
Simulasi akses cloud
Studi kasus keamanan data AI
Simulasi akses cloud
Asesmen
Tugas kelompok
Tes tertulis
Tugas kelompok
Tes tertulis
Profil Pelajar Pancasila
Bertanggung jawab
🟦 RPP BAB V – ANALISIS DATA & DEEP LEARNING DASAR
Tujuan Pembelajaran
Peserta didik mampu mengolah data, melatih model deep learning sederhana, dan memvisualisasikan hasilnya menggunakan tools digital.
Materi Pembelajaran
Pengertian analisis data
Python & Google Colab
Dataset training & testing
Deep learning sederhana (tanpa matematika berat)
Visualisasi data
Pengertian analisis data
Python & Google Colab
Dataset training & testing
Deep learning sederhana (tanpa matematika berat)
Visualisasi data
Kegiatan Pembelajaran
Pendahuluan
Apersepsi AI dalam industri
Inti
Praktik Google Colab
Membuat model klasifikasi sederhana
Visualisasi hasil
Penutup
Presentasi proyek
Refleksi
Asesmen
Proyek akhir
Presentasi
Portofolio
Proyek akhir
Presentasi
Portofolio
Profil Pelajar Pancasila
Kreatif, bernalar kritis
📌 Catatan Khusus SMK
✅ Berorientasi skill & industri
✅ Mendukung Teaching Factory & P5
✅ Cocok untuk kelas XI–XII
✅ Aman (tanpa coding kompleks & matematika berat)
🔧 Jika Bapak ingin lanjut, saya bisa:
✔ Membuat ATP Deep Learning SMK 1 Tahun
✔ Menyusun RPP per pertemuan (lebih detail)
✔ Menyiapkan LKPD & Rubrik Proyek AI
✔ Mengonversi ke Word (.docx) resmi SMK
✔ Membuat ATP Deep Learning SMK 1 Tahun
✔ Menyusun RPP per pertemuan (lebih detail)
✔ Menyiapkan LKPD & Rubrik Proyek AI
✔ Mengonversi ke Word (.docx) resmi SMK
Tinggal jawab:
👉 Kelas XI atau XII?
👉 Jurusan (RPL / TJKT)?
Comments
Post a Comment