MODUL Ajar Deep Learning Kimia Kelas 11, Contoh Susunan Materi Pembelajaran 2025/2026

TRIBUNPONTIANAK.CO.ID - Dalam pelaskanaan belajar mengajar saat ini, modul ajar menjadi panduan utama.

Seluruh proses belajar mengajar harus sesuai dengan modul ajar yang sudah dibuat oleh guru.

Untuk referensi pembuatan modul ajar deep learning pada pelajaran Kimia kelas 11 ini.

Ikuti contoh susunan modul ajar pada kurikulum merdeka dengan pendekatan deep learning.

Mengacu pada pemahaman lebih mendalam peserta didik terhadap materi pelajaran yang dihadapi.

Tidak hanya sekedar membaca dan menulis saja tapi juga lebih dalam memahami dan menyimaknya.

Modul ajar yang mengintegrasikan konsep deep learning ke dalam mata pelajaran Kimia Kelas 11 Semester 1.

Baca juga: 40 Soal Bahasa Inggris Kelas 10 SMA Semester 1 Tahun 2025 dan Kunci Jawaban UTS PTS Pilihan Ganda

Modul ini akan dirancang untuk memberikan pemahaman dasar tentang bagaimana deep learning dapat diterapkan dalam bidang kimia, tanpa memerlukan latar belakang pemrograman yang mendalam.

Modul Ajar Kimia Kelas 11 Semester 1

Semester 1: Pengantar Deep Learning dalam Kimia Modern

Penyusun: Nama guru/Tim Pengembang] Jenjang: SMA/MA Kelas: XI Mata Pelajaran: Kimia 

Fase: F Semester: 1 Alokasi Waktu: 8 JP (4 Pertemuan @ 2 JP)

A. Informasi Umum

-         Kompetensi Awal: Peserta didik telah memiliki pemahaman dasar tentang ikatan kimia, struktur molekul, dan konsep stoikiometri. Peserta didik juga memiliki kemampuan dasar dalam penggunaan komputer dan internet.

-         Profil Pelajar Pancasila: Beriman, bertakwa kepada Tuhan YME, dan berakhlak mulia (dalam penggunaan teknologi secara etis); Mandiri (dalam eksplorasi konsep baru); Bernalar Kritis (dalam menganalisis data dan informasi); Kreatif (dalam mengaplikasikan ide).

-         Sarana dan Prasarana: Komputer/laptop, koneksi internet, software simulasi molekuler (opsional, contoh: Avogadro), platform pembelajaran online (opsional, contoh: Google Classroom), proyektor.

-         Target Peserta Didik: Peserta didik reguler.

-         Model Pembelajaran: Blended Learning (kombinasi tatap muka dan daring), Project-Based Learning (PBL).

B. Komponen Inti

1. Capaian Pembelajaran

Peserta didik mampu:

-         Menjelaskan konsep dasar kecerdasan buatan (AI) dan deep learning secara sederhana.

-         Mengidentifikasi area aplikasi deep learning dalam ilmu kimia.

-         Membedakan jenis data yang digunakan dalam deep learning kimia (misalnya, data struktur molekul, data spektroskopi).

-         Melakukan eksplorasi dasar alat/platform online sederhana yang menggunakan deep learning untuk prediksi sifat molekul atau reaksi kimia (tanpa pemrograman mendalam).

-         Mengembangkan sikap ilmiah, kolaboratif, dan kritis dalam memahami perkembangan teknologi di bidang kimia.

2. Tujuan Pembelajaran

Setelah mengikuti serangkaian kegiatan pembelajaran, peserta didik diharapkan dapat:

-         Menguraikan definisi AI dan deep learning dalam konteks teknologi informasi.

-         Memberikan contoh penerapan deep learning dalam penemuan obat, desain material, atau sintesis kimia.

-         Mengklasifikasikan jenis data kimia yang dapat diolah oleh model deep learning.

-         Menggunakan tool online berbasis deep learning untuk memprediksi suatu sifat molekul sederhana.

-         Menyajikan hasil eksplorasi tentang aplikasi deep learning dalam kimia.

3. Pemahaman Bermakna

-         Deep learning adalah alat canggih yang dapat membantu para ilmuwan kimia memecahkan masalah kompleks dan mempercepat penemuan baru.

-         Kimia bukan hanya tentang rumus dan reaksi di laboratorium, tetapi juga tentang data dan bagaimana teknologi dapat mengelolanya.

4. Pertanyaan Pemantik

-         Bagaimana para ilmuwan bisa menemukan obat-obatan baru dengan lebih cepat?

-         Apakah ada cara bagi komputer untuk "mengenali" sebuah molekul hanya dari gambarnya?

-         Bagaimana teknologi bisa membantu kita memahami miliaran data dalam kimia?

5. Urutan Kegiatan Pembelajaran

Pertemuan 1: Pengenalan AI dan Deep Learning (2 JP)

-         Pendahuluan (15 menit):

-         Guru membuka pelajaran dengan pertanyaan pemantik terkait peran teknologi dalam hidup sehari-hari.

-         Guru menjelaskan tujuan pembelajaran dan kaitan materi dengan kehidupan nyata.

-         Kegiatan Inti (60 menit):

-         Eksplorasi Konsep AI: Guru menampilkan video pendek tentang definisi AI dan contoh aplikasinya (misalnya, chatbot, rekomendasi e-commerce). Diskusi kelas: "Apa itu AI menurut kalian?"

-         Menuju Deep Learning: Guru memperkenalkan konsep deep learning sebagai bagian dari AI, dengan analogi sederhana (misalnya, bagaimana komputer "belajar" mengenali wajah atau objek).

-         Diskusi: Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning (penekanan pada deep learning).

Penutup (15 menit):

-         Refleksi: "Apa hal baru yang kalian pelajari hari ini tentang deep learning?"

-         Pengantar untuk pertemuan selanjutnya: "Bagaimana ya, deep learning ini bisa dipakai di pelajaran kimia kita?"

-         Penugasan: Mencari 1-2 contoh aplikasi AI/Deep Learning dalam kehidupan sehari-hari (selain yang disebutkan di kelas).

Pertemuan 2: Data Kimia dan Aplikasi Deep Learning (2 JP)

-         Pendahuluan (15 menit):

-         Mengulas kembali konsep dasar deep learning.

-         Guru menghubungkan dengan pertanyaan pemantik pertemuan sebelumnya.

-         Kegiatan Inti (60 menit):

-         Jenis Data Kimia: Guru menjelaskan jenis-jenis data yang relevan dalam kimia (struktur molekul 2D/3D, data spektroskopi IR/NMR, data termodinamika, data reaktivitas).

-         Deep Learning dalam Penemuan Obat: Menjelaskan bagaimana deep learning digunakan untuk memprediksi efektivitas obat, mencari kandidat obat baru, dan memahami interaksi obat-target. Contoh kasus sederhana.

-         Deep Learning dalam Desain Material: Bagaimana deep learning dapat membantu mendesain material dengan sifat tertentu (misalnya, polimer, katalis).

-         Deep Learning dalam Prediksi Reaksi Kimia: Bagaimana model deep learning dapat memprediksi produk reaksi atau jalur sintesis.

-         Diskusi Kelompok: Peserta didik dibagi kelompok, masing-masing mencari 1 contoh spesifik aplikasi deep learning dalam bidang kimia (selain yang disebutkan guru) dan presentasi singkat.

Penutup (15 menit):

-         Refleksi: "Menurut kalian, aplikasi deep learning mana yang paling menarik dalam kimia?"

-         Pengantar: Mempersiapkan diri untuk eksplorasi tools online.

Pertemuan 3: Eksplorasi Tools Deep Learning Sederhana (2 JP)

Pendahuluan (15 menit):

-         Mengingatkan kembali berbagai aplikasi deep learning dalam kimia.

-         Guru menjelaskan bahwa hari ini akan mencoba "menggunakan" deep learning secara sederhana tanpa perlu coding.

Kegiatan Inti (60 menit):

-         Pengenalan Platform: Guru memperkenalkan beberapa platform online sederhana yang menggunakan deep learning untuk kimia (misalnya, tools prediksi sifat molekul sederhana dari PubChem, ChemSpider yang mungkin mengintegrasikan prediction models, atau platform riset yang memiliki versi demo/edukasi).

-         Contoh Aktivitas (jika memungkinkan): Menggunakan tool untuk menggambar struktur molekul sederhana (misalnya, etanol, benzena) dan melihat prediksi sifat-sifatnya (titik didih, kelarutan) yang dihasilkan oleh model deep learning di balik tool tersebut.

-         Catatan: Fokus pada output dan interpretasinya, bukan pada detail algoritmanya.

-         Tantangan Mini: Peserta didik mencoba memprediksi sifat molekul lain atau membandingkan prediksi dengan data yang sudah diketahui (jika ada).

Penutup (15 menit):

-         Diskusi: "Bagaimana perasaan kalian saat menggunakan tool deep learning? Apakah prediksinya akurat?"

-         Tugas: Membuat laporan singkat tentang hasil eksplorasi tool yang digunakan.

Pertemuan 4: Presentasi dan Diskusi Mendalam (2 JP)

-         Pendahuluan (15 menit):

-         Guru mengulas singkat perjalanan pembelajaran tentang deep learning dalam kimia.

-         Kegiatan Inti (60 menit):

-         Presentasi Kelompok: Setiap kelompok mempresentasikan hasil eksplorasi mereka, termasuk aplikasi deep learning yang ditemukan (dari Pertemuan 2) dan hasil penggunaan tool (dari Pertemuan 3).

-         Diskusi Terbuka:

-         Potensi deep learning untuk masa depan kimia.

-         Tantangan dan etika dalam penggunaan AI di bidang ilmiah.

-         Peran siswa sebagai "ilmuwan masa depan" dalam era AI.

Penutup (15 menit):

-         Guru memberikan penguatan dan apresiasi atas partisipasi peserta didik.

-         Kesimpulan umum: Pentingnya kolaborasi antara ilmu kimia dan ilmu komputer.

-         Evaluasi akhir: Kuis singkat atau exit ticket untuk mengukur pemahaman konsep dasar.

6. Asesmen

-         Asesmen Diagnostik: Pertanyaan pemantik di awal untuk mengukur pengetahuan awal.

-         Asesmen Formatif:

-         Partisipasi aktif dalam diskusi kelas dan kelompok.

-         Kelengkapan dan kejelasan presentasi kelompok.

-         Laporan singkat hasil eksplorasi tool online.

-         Asesmen Sumatif:

-         Kuis singkat tertulis (pilihan ganda/esai pendek) tentang konsep dasar AI, deep learning, dan aplikasinya dalam kimia.

-         Proyek sederhana (opsional): Membuat poster infografis tentang salah satu aplikasi deep learning dalam kimia.

- Baca Berita Terbaru Lainnya di GOOGLE NEWS
- Dapatkan Berita Viral Via Saluran WhatsApp

!!!Membaca Bagi Pikiran Seperti Olahraga Bagi Tubuh!!!