tuntas.orgUnduh Modul Gratis →
Modul Ajar SMP

Modul Ajar Informatika Kelas IX SMP

16 modul ajar Informatika kelas IX SMP (Fase D) siap unduh — Algoritma dan Pemrograman, Berpikir Komputasional dalam Analisis Data, dan Keamanan Digital.

16 modul siap pakaiFase DWord + PDFAtas nama Anda
📥 Unduh Modul Ajar — GRATISIsi nama, sekolah & materi · ±1 menit · Word + PDF ber-kopAtau lihat dulu 4 materi kelas IX & modul yang sudah jadi ↓

Pilih mata pelajaran

Informatika

Pilih kelas

Kelas IX

Semua materi di halaman ini berwujud seperti ini

Yang diperlihatkan kebetulan modul Berpikir Komputasional dalam Analisis Data, salah satu materi di daftar bawah yang sudah jadi — materi lain menghasilkan berkas dengan bentuk yang sama. Dua baris kuning itu satu-satunya yang masih kosong, dan keduanya terisi nama serta sekolah Anda begitu diunduh.

11 lembarSampulIdentitasDesainPertemuan 1Pertemuan 2LKPDAsesmenATPBahan AjarGlosariumPengesahan

📄 Buka modul Berpikir Komputasional dalam Analisis Data selengkapnya →✍️ Buat untuk Materi Anda — GRATISDitulis mesin ±1 menit · Word + PDF ber-kop · nama Anda tercetak

Mencari materi lain? Seluruh materi kelas IX ada di daftar bawah ↓

Contoh wujud berkas · Informatika Kelas IX SMP
KURIKULUM MERDEKA
✦ DEEP LEARNING · PEMBELAJARAN MENDALAM ✦
MODUL AJAR
Berpikir Komputasional dalam Analisis Data
Informatika · Kelas IX · Fase D
DISUSUN OLEHnama Andasekolah AndaTahun Pelajaran 2026/2027
Lembar 1 · Sampul
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Informatika · Tahun Pelajaran 2026/2027
MODUL AJAR
Berpikir Komputasional dalam Analisis Data
Informatika · Fase D · Kelas IX · Kurikulum Merdeka · Pembelajaran Mendalam
A.  IDENTITAS MODULCP: Kepka BSKAP 046/H/KR/2025
Penyusunnama Anda
Satuan Pendidikansekolah Anda
Mata PelajaranInformatika
Fase / KelasD / IX
Materi PokokBerpikir Komputasional dalam Analisis Data
Alokasi Waktu2 pertemuan
Tahun Pelajaran2026/2027
PendekatanPembelajaran Mendalam
Model PembelajaranProject Based Learning (PjBL) + praktik
Bentuk DokumenModul Ajar — memuat RPP

✍️ Dua baris kuning di atas terisi otomatis saat Anda mengunduh — beserta kop, logo, dan nama sekolah di kepala tiap lembar.

B.  KOMPONEN INTI8 Dimensi Profil Lulusan

Identifikasi Peserta Didik:

Kesiapan belajar (kompetensi awal)Peserta didik memiliki pengetahuan dasar tentang pengumpulan dan penyajian data sederhana serta mampu menggunakan perangkat lunak pengolah angka dasar.

Dimensi Profil Lulusan yang dikembangkan:

  1. Penalaran Kritis — elemen: Menganalisis dan Mengevaluasi Penalaran
    Peserta didik menganalisis struktur data dan mengevaluasi visualisasi data untuk menarik kesimpulan yang logis dan beralasan.
  2. Kreativitas — elemen: Menghasilkan Gagasan yang Orisinal
    Peserta didik menciptakan visualisasi data yang inovatif dan efektif untuk mengkomunikasikan temuan analisis data.
  3. Kolaborasi — elemen: Bekerja Sama dan Berkomunikasi untuk Mencapai Tujuan Bersama
    Peserta didik bekerja sama dalam kelompok untuk merancang, mengumpulkan, menganalisis, dan mempresentasikan proyek analisis data.

Capaian Pembelajaran (CP):

AcuanKepka BSKAP No. 046/H/KR/2025 tentang Capaian Pembelajaran pada Pendidikan Anak Usia Dini, Pendidikan Dasar, dan Pendidikan Menengah
Elemen / DomainBerpikir Komputasional
Rumusan CP FasePeserta didik mampu menerapkan berpikir komputasional untuk menganalisis dan memecahkan masalah yang kompleks, termasuk dalam bidang analisis data, dengan mengidentifikasi pola, mengabstraksi informasi, dan merancang algoritma sederhana.

Identifikasi materi — 4 dimensi pengetahuan:

FaktualData dapat berupa angka, teks, gambar, atau suara yang dikumpulkan dari berbagai sumber seperti survei atau sensor.
KonseptualBerpikir komputasional melibatkan dekomposisi masalah, pengenalan pola, abstraksi, dan algoritma untuk mengolah data secara efisien.
ProseduralPeserta didik akan belajar langkah-langkah dalam mengidentifikasi jenis struktur data, memilih metode visualisasi yang tepat, dan menganalisis informasi dari visualisasi data.
MetakognitifPeserta didik menyadari bahwa analisis data bukan hanya tentang angka, tetapi juga tentang cara berpikir sistematis untuk memahami dunia di sekitar mereka.

Tujuan Pembelajaran:

  1. Setelah mengamati contoh, peserta didik dapat mengidentifikasi karakteristik dan perbedaan struktur data tree dan graph dengan tepat.
  2. Melalui diskusi kelompok, peserta didik dapat merancang model struktur data tree atau graph untuk merepresentasikan masalah dunia nyata secara logis.
  3. Dengan menggunakan perangkat lunak pengolah data, peserta didik dapat mengumpulkan dan mengorganisir himpunan data terstruktur sesuai kaidah yang benar.
  4. Setelah mempelajari berbagai teknik, peserta didik dapat memilih dan menerapkan teknik visualisasi data yang sesuai untuk menyajikan himpunan data terstruktur dengan efektif.
  5. Melalui presentasi proyek, peserta didik dapat menganalisis dan menginterpretasikan informasi dari visualisasi data untuk menarik kesimpulan yang relevan dan beralasan.
  6. Dengan bimbingan guru, peserta didik dapat mengevaluasi efektivitas visualisasi data yang dibuat dan memberikan saran perbaikan secara konstruktif.
Halaman 2 · Berpikir Komputasional dalam Analisis Data — pratinjau tuntas.org
Lembar 2 · Identitas
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Informatika · Tahun Pelajaran 2026/2027
B.  KOMPONEN INTI (lanjutan)

Pemahaman bermakna: Analisis data dengan berpikir komputasional membantu kita menemukan pola tersembunyi dan membuat keputusan yang lebih baik, mirip seperti seorang detektif yang memecahkan kasus dengan bukti-bukti.

Pertanyaan pemantik: "Bagaimana cara kita mengubah tumpukan data mentah menjadi cerita yang mudah dipahami dan berguna?"

C.  DESAIN PEMBELAJARANPermendikdasmen 13/20254 Kerangka Pembelajaran Mendalam
Praktik PedagogisProject Based Learning (PjBL) + praktik
Lintas Disiplin IlmuMatematika: Peserta didik menerapkan konsep statistik dasar dan interpretasi grafik dalam analisis data.
Bahasa Indonesia: Peserta didik menyusun laporan dan mempresentasikan hasil analisis data secara jelas dan persuasif.
Ilmu Pengetahuan Sosial: Peserta didik menganalisis data sosial atau geografis untuk memahami fenomena masyarakat atau lingkungan.
Kemitraan PembelajaranOrang tua dapat diajak berdiskusi tentang bagaimana data digunakan dalam kehidupan sehari-hari mereka, seperti dalam pekerjaan atau keputusan rumah tangga.
Lingkungan PembelajaranRuang kelas diatur agar memungkinkan kerja kelompok yang fleksibel, dengan akses mudah ke komputer atau perangkat tablet dan proyektor untuk presentasi.
Pemanfaatan Teknologi DigitalPeserta didik memanfaatkan perangkat lunak pengolah angka (misalnya, Google Sheets) dan alat bantu visualisasi data online (misalnya, Canva, Google Charts) untuk mengorganisir dan menyajikan data.
Halaman 3 · Berpikir Komputasional dalam Analisis Data — pratinjau tuntas.org
Lembar 3 · Desain
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Informatika · Tahun Pelajaran 2026/2027
D.1  KEGIATAN PEMBELAJARAN — PERTEMUAN 1Rumus 8-3-3-4 · 3 Pengalaman Belajartotal 80 menit · awal 15 · inti 50 · penutup 15
Model PembelajaranProject Based Learning (PjBL)
Tujuan Pertemuan 1Setelah mengamati contoh, peserta didik dapat mengidentifikasi karakteristik dan perbedaan struktur data tree dan graph dengan tepat.
TahapanAlokasiKegiatan Pembelajaran
Kegiatan AwalBerkesadaran (Mindful)15 menitIce breaking: Tebak Kata Data: Guru menyebutkan satu kata terkait data (misal: 'jumlah', 'kategori'). Peserta didik menebak kata berikutnya yang berhubungan. Lanjut sampai 3-4 kata.
  1. Guru mengucapkan salam, memimpin doa, dan mengecek kehadiran peserta didik.
  2. Guru melakukan apersepsi dengan bertanya, 'Pernahkah kalian melihat silsilah keluarga atau peta transportasi umum? Apa persamaannya?'
  3. Guru menyampaikan tujuan pembelajaran hari ini dan pertanyaan pemantik untuk memicu rasa ingin tahu peserta didik.
Inti — MemahamiBermakna (Meaningful)15 menit
  1. Penentuan pertanyaan mendasar: Guru menayangkan gambar struktur data tree dan graph, lalu meminta peserta didik mengamati dan bertanya, 'Apa perbedaan utama dari kedua struktur ini? Bagaimana kita bisa menggunakan struktur ini untuk mengatur data?'
  2. Guru menjelaskan konsep dasar struktur data tree (hierarkis, root, node, child, parent) dan graph (node/vertex, edge/sisi, arah, bobot) dengan contoh-contoh visual.
  3. Peserta didik secara individu mengidentifikasi contoh-contoh struktur tree (misalnya, folder di komputer) dan graph (misalnya, jaringan pertemanan di media sosial) dari kehidupan sehari-hari.
Inti — MengaplikasiBermakna (Meaningful)25 menit
  1. Mendesain perencanaan proyek: Peserta didik dibagi menjadi kelompok kecil (3-4 orang). Setiap kelompok memilih satu masalah dunia nyata yang dapat direpresentasikan menggunakan struktur data tree atau graph (misalnya, silsilah keluarga, rute bus kota, jejaring sosial).
  2. Setiap kelompok merancang sketsa awal struktur data (tree atau graph) untuk masalah yang dipilih di lembar kerja, mengidentifikasi node dan hubungan antar node.
  3. Guru berkeliling membimbing dan memberikan umpan balik pada rancangan awal setiap kelompok, memastikan pemahaman konsep dasar struktur data.
Inti — MerefleksiBermakna (Meaningful)10 menit
  1. Setiap kelompok mempresentasikan sketsa rancangan struktur data mereka di depan kelas, menjelaskan mengapa mereka memilih struktur tersebut dan bagaimana representasinya.
  2. Kelompok lain memberikan umpan balik dan pertanyaan konstruktif mengenai rancangan yang dipresentasikan.
  3. Guru memberikan penguatan terhadap konsep struktur data tree dan graph serta memberikan apresiasi atas kreativitas rancangan peserta didik.
Kegiatan PenutupMenggembirakan (Joyful)15 menit
  1. Peserta didik bersama guru menyimpulkan karakteristik dan perbedaan struktur data tree dan graph.
  2. Guru memimpin refleksi singkat tentang pembelajaran hari ini, menanyakan hal baru apa yang mereka pelajari dan apa yang paling menarik.
  3. Guru memberikan informasi tentang materi pertemuan berikutnya dan menutup pelajaran dengan doa.

Tahapan inti mengikuti 3 Pengalaman Belajar Pembelajaran Mendalam: memahami → mengaplikasi → merefleksi; label di kolom kiri menunjukkan prinsip yang diwujudkan tiap tahapan.

Halaman 4 · Berpikir Komputasional dalam Analisis Data — pratinjau tuntas.org
Lembar 4 · Pertemuan 1
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Informatika · Tahun Pelajaran 2026/2027
D.2  KEGIATAN PEMBELAJARAN — PERTEMUAN 2Rumus 8-3-3-4 · 3 Pengalaman Belajartotal 80 menit · awal 15 · inti 50 · penutup 15
Model PembelajaranProject Based Learning (PjBL)
Tujuan Pertemuan 2Melalui diskusi kelompok, peserta didik dapat merancang model struktur data tree atau graph untuk merepresentasikan masalah dunia nyata secara logis.
TahapanAlokasiKegiatan Pembelajaran
Kegiatan AwalBerkesadaran (Mindful)15 menitIce breaking: Tebak Gambar Struktur: Guru menampilkan beberapa gambar (misal: peta pikiran, diagram alir, peta transportasi). Peserta didik menebak apakah itu lebih mirip tree atau graph dan alasannya.
  1. Guru mengucapkan salam dan mengecek kesiapan belajar peserta didik.
  2. Guru mengaitkan materi sebelumnya dengan bertanya, 'Rancangan struktur data yang kalian buat kemarin, apakah sudah siap untuk dikembangkan?'
  3. Guru menyampaikan tujuan pembelajaran hari ini yaitu melanjutkan pengembangan rancangan struktur data.
Inti — MemahamiBermakna (Meaningful)15 menit
  1. Menyusun jadwal: Guru menjelaskan langkah-langkah detail dalam mengembangkan rancangan struktur data menjadi model yang lebih konkret, termasuk menentukan atribut untuk setiap node/edge.
  2. Peserta didik dalam kelompoknya berdiskusi untuk menyempurnakan rancangan struktur data mereka, menambahkan detail atribut yang relevan untuk setiap elemen (misalnya, nama anggota keluarga, tujuan rute bus, minat pertemanan).
  3. Guru memberikan contoh konkret bagaimana atribut dapat ditambahkan pada struktur data tree (misalnya, untuk silsilah: nama, tanggal lahir) dan graph (misalnya, untuk rute bus: jarak, waktu tempuh).
Inti — MengaplikasiBermakna (Meaningful)25 menit
  1. Mendesain perencanaan proyek: Setiap kelompok mulai membuat model struktur data mereka secara digital menggunakan perangkat lunak presentasi (misalnya, Google Slides, PowerPoint) atau alat bantu gambar (misalnya, Miro, Figma) untuk merepresentasikan node dan edge dengan jelas.
  2. Peserta didik secara aktif berkolaborasi dalam kelompok untuk memastikan semua anggota memahami dan berkontribusi pada pembuatan model digital.
  3. Guru membimbing kelompok-kelompok yang mengalami kesulitan dalam memilih representasi digital yang tepat atau dalam menambahkan atribut ke model mereka.
Inti — MerefleksiBermakna (Meaningful)10 menit
  1. Setiap kelompok secara bergantian menunjukkan progres model struktur data digital mereka kepada kelompok lain untuk mendapatkan masukan awal.
  2. Peserta didik saling memberikan umpan balik tentang kejelasan representasi, kelengkapan atribut, dan kelogisan model.
  3. Guru memberikan penguatan tentang pentingnya representasi data yang jelas dan akurat serta memotivasi peserta didik untuk terus berkreasi.
Kegiatan PenutupMenggembirakan (Joyful)15 menit
  1. Peserta didik bersama guru mereview kembali konsep representasi data menggunakan tree dan graph.
  2. Guru mengajak peserta didik merefleksikan tantangan yang dihadapi dalam membuat model digital dan bagaimana mereka mengatasinya.
  3. Guru mengingatkan tugas untuk menyelesaikan model digital sebagai persiapan pertemuan berikutnya dan menutup pelajaran.

Tahapan inti mengikuti 3 Pengalaman Belajar Pembelajaran Mendalam: memahami → mengaplikasi → merefleksi; label di kolom kiri menunjukkan prinsip yang diwujudkan tiap tahapan.

Halaman 5 · Berpikir Komputasional dalam Analisis Data — pratinjau tuntas.org
Lembar 5 · Pertemuan 2
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Informatika · Tahun Pelajaran 2026/2027
LKPD — LEMBAR KERJA PESERTA DIDIK
LKPD · LEMBAR KERJA PESERTA DIDIKDetektif Data: Menguak Struktur!Nama: ........................... Kelas: ....... Tanggal: ..........

Tujuan: Peserta didik dapat mengidentifikasi jenis struktur data dan merancang representasinya dari skenario dunia nyata.

Alat & bahan: Laptop/komputer, koneksi internet, aplikasi pengolah kata/gambar, pensil, kertas

Langkah kerja:

  1. Telusuri diagram alir berikut untuk tiga pasang nilai p dan l pilihanmu, lalu tuliskan keluarannya pada tabel.
    MulaiMasukkan p dan lL = p × lTampilkan LSelesai
    Gambar 1. Diagram alir
  2. Amati 1 yang disajikan. Identifikasi apakah gambar tersebut lebih mirip struktur data Tree atau Graph, dan berikan alasannya dalam tabel.
  3. Pilih salah satu dari dua skenario berikut: a) Pohon keluarga Anda, atau b) Jaringan pertemanan di kelas. Kumpulkan data dasar (nama anggota/teman, hubungan) untuk skenario yang dipilih.
  4. Berdasarkan skenario dan data yang terkumpul, rancanglah model struktur data (Tree atau Graph) pada kertas atau aplikasi gambar. Tentukan node dan hubungan (edge) antar node.
  5. Tambahkan atribut relevan pada setiap node atau edge (misalnya, untuk pohon keluarga: tanggal lahir, untuk jaringan pertemanan: hobi) dan tuliskan dalam tabel yang disediakan.
  6. Diskusikan dalam kelompok, mengapa Anda memilih representasi struktur data tersebut dan apa manfaatnya dalam memahami skenario yang dipilih.
Tabel kerja LKPDtabel pengamatan, diisi muridlembar refleksi murid · 2 pertanyaan

🔒 Tabel kerja dan lembar refleksi murid tidak ditampilkan di pratinjau — keduanya ada di berkas unduhan.

Halaman 6 · Berpikir Komputasional dalam Analisis Data — pratinjau tuntas.org
Lembar 6 · LKPD
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Informatika · Tahun Pelajaran 2026/2027
ASESMENStandar Proses — Permendikdasmen 1/2026

Asesmen awal (diagnostik):

  1. Apa yang Anda ketahui tentang data?
  2. Pernahkah Anda melihat data disajikan dalam bentuk grafik atau diagram?
  3. Menurut Anda, apa gunanya mengolah dan menganalisis data?

Formatif (proses): Observasi kinerja kelompok dalam merancang model struktur data dan visualisasi data, serta keaktifan dalam diskusi.

Sumatif (akhir): Penilaian proyek akhir (presentasi dan hasil visualisasi data) serta tes tertulis.

Rubrik KKTP2 kriteria · 4 tingkat ketercapaian
Kunci jawaban6 pilihan ganda + 5 uraian

🔒 Rubrik KKTP dan kunci jawaban tidak ditampilkan di pratinjau — rubrik ada di berkas unduhan, kunci jawaban khusus member Paket Lengkap.

Halaman 7 · Berpikir Komputasional dalam Analisis Data — pratinjau tuntas.org
Lembar 7 · Asesmen
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Informatika · Tahun Pelajaran 2026/2027
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN (ATP)Kurikulum Merdeka
NoTujuan PembelajaranMateriAlokasiDimensi
1Setelah mengamati contoh, peserta didik dapat mengidentifikasi karakteristik dan perbedaan struktur data tree dan graph dengan tepat.Struktur data Tree dan Graph2 JPPenalaran Kritis
2Melalui diskusi kelompok, peserta didik dapat merancang model struktur data tree atau graph untuk merepresentasikan masalah dunia nyata secara logis.Representasi data Tree dan Graph2 JPKreativitas, Kolaborasi
3Dengan menggunakan perangkat lunak pengolah data, peserta didik dapat mengumpulkan dan mengorganisir himpunan data terstruktur sesuai kaidah yang benar.Pengumpulan dan Organisasi Data2 JPPenalaran Kritis
4Setelah mempelajari berbagai teknik, peserta didik dapat memilih dan menerapkan teknik visualisasi data yang sesuai untuk menyajikan himpunan data terstruktur dengan efektif.Teknik Visualisasi Data2 JPKreativitas
5Melalui presentasi proyek, peserta didik dapat menganalisis dan menginterpretasikan informasi dari visualisasi data untuk menarik kesimpulan yang relevan dan beralasan.Analisis dan Interpretasi Visualisasi Data2 JPPenalaran Kritis, Kolaborasi
Halaman 8 · Berpikir Komputasional dalam Analisis Data — pratinjau tuntas.org
Lembar 8 · ATP
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Informatika · Tahun Pelajaran 2026/2027
BAHAN AJAR

Dalam era digital ini, data melimpah ruah di sekitar kita. Namun, data mentah seringkali tidak bermakna tanpa diolah. Modul ini akan membimbing Anda untuk berpikir layaknya seorang ilmuwan komputer, menggunakan Berpikir Komputasional untuk menganalisis data, mengubahnya menjadi informasi yang mudah dipahami, dan mengambil keputusan yang cerdas.

1. 1. Struktur Data Tree: Hirarki Informasi
Struktur data tree adalah cara mengatur data secara hierarkis, menyerupai pohon yang terbalik. Ada satu elemen paling atas yang disebut 'root' (akar), dan dari root ini bercabanglah 'node-node' lain. Setiap node dapat memiliki 'child' (anak) dan 'parent' (induk). Struktur ini sangat cocok untuk merepresentasikan hubungan satu-ke-banyak atau hierarki, seperti silsilah keluarga, struktur folder dalam sistem operasi komputer, atau daftar isi buku. Contoh lain adalah struktur organisasi perusahaan atau klasifikasi spesies hewan.

2. 2. Struktur Data Graph: Jaringan Hubungan
Berbeda dengan tree, struktur data graph digunakan untuk merepresentasikan objek dan hubungan antar objek dalam bentuk jaringan. Graph terdiri dari 'node' (juga disebut 'vertex' atau simpul) yang merupakan objek, dan 'edge' (juga disebut 'sisi' atau busur) yang merupakan hubungan antar node. Edge bisa berarah (misalnya, mengikuti satu arah jalan) atau tidak berarah (misalnya, pertemanan di media sosial), dan bisa memiliki 'bobot' (misalnya, jarak antar kota). Struktur graph sangat efektif untuk memodelkan jaringan sosial, peta jalan, jaringan komputer, atau aliran listrik.

3. 3. Perbedaan Utama Tree dan Graph
Perbedaan fundamental antara tree dan graph terletak pada sifat hubungannya. Tree adalah jenis graph khusus yang tidak memiliki siklus (loop) dan setiap node (kecuali root) hanya memiliki satu parent. Ini berarti dalam tree, selalu ada jalur unik antara dua node. Sebaliknya, graph bisa memiliki siklus, dan satu node bisa memiliki banyak parent atau tidak ada parent sama sekali. Pemilihan antara tree dan graph bergantung pada sifat data dan hubungan yang ingin direpresentasikan. Jika datanya hierarkis, tree adalah pilihan terbaik. Jika datanya merupakan jaringan kompleks, graph lebih sesuai.

4. 4. Mengorganisir Himpunan Data Terstruktur
Himpunan data terstruktur adalah data yang diatur dalam format yang telah ditentukan, seperti baris dan kolom dalam tabel. Sebelum melakukan analisis, data harus dikumpulkan dan diorganisir dengan benar. Ini melibatkan proses 'pembersihan data' untuk menghilangkan duplikasi, memperbaiki kesalahan, dan memastikan konsistensi format. Data yang tidak terstruktur atau 'kotor' dapat menghasilkan analisis yang bias atau tidak akurat. Penggunaan perangkat lunak spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Sheets sangat membantu dalam proses pengorganisasian data ini, memungkinkan kita untuk menyortir, memfilter, dan melakukan perhitungan dasar.

5. 5. Teknik Visualisasi Data Efektif
Visualisasi data adalah seni mengubah data mentah menjadi representasi grafis yang mudah dipahami. Teknik visualisasi yang berbeda cocok untuk jenis data yang berbeda. Diagram batang (bar chart) baik untuk membandingkan kategori, diagram lingkaran (pie chart) untuk menunjukkan proporsi bagian dari keseluruhan, dan diagram garis (line chart) untuk melihat tren dari waktu ke waktu. Untuk struktur data tree, peta pikiran (mind map) atau diagram hierarki sering digunakan. Untuk graph, visualisasi jaringan (network graph) menunjukkan hubungan antar node. Pemilihan teknik yang tepat sangat penting agar pesan dari data tersampaikan secara efektif.

6. 6. Analisis dan Interpretasi Visualisasi Data
Setelah data divisualisasikan, langkah selanjutnya adalah menganalisis dan menginterpretasikan apa yang terlihat. Ini berarti mencari pola, tren, anomali, atau hubungan yang tersembunyi dalam grafik. Misalnya, pada diagram garis, kita bisa melihat apakah suatu nilai meningkat atau menurun. Pada diagram batang, kita bisa membandingkan kelompok mana yang memiliki nilai tertinggi. Interpretasi yang baik memerlukan penalaran kritis dan pemahaman konteks data. Dari interpretasi ini, kita dapat menarik kesimpulan yang beralasan dan membuat keputusan yang lebih informatif. Visualisasi yang baik harus 'menceritakan sebuah kisah' dari data.

Rangkuman: Berpikir komputasional dalam analisis data melibatkan pemahaman struktur data seperti tree dan graph untuk merepresentasikan informasi secara logis. Setelah data terkumpul dan terorganisir, visualisasi data menjadi kunci untuk mengubah angka menjadi cerita yang mudah dipahami. Dengan memilih teknik visualisasi yang tepat dan menganalisisnya secara kritis, kita dapat mengungkap pola, membuat kesimpulan beralasan, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam berbagai aspek kehidupan.

Halaman 9 · Berpikir Komputasional dalam Analisis Data — pratinjau tuntas.org
Lembar 9 · Bahan Ajar
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Informatika · Tahun Pelajaran 2026/2027
GLOSARIUM
IstilahArti
NodeElemen dasar dalam struktur data tree atau graph yang menyimpan informasi.
EdgeHubungan atau koneksi antar node dalam struktur data graph.
RootNode paling atas dalam struktur data tree.
Visualisasi DataPenyajian data dalam bentuk grafis atau gambar untuk memudahkan pemahaman.
Berpikir KomputasionalPendekatan pemecahan masalah menggunakan konsep-konsep ilmu komputer.
Daftar pustaka4 rujukan

🔒 Daftar pustaka tidak ditampilkan di pratinjau — ada di berkas unduhan.

Halaman 10 · Berpikir Komputasional dalam Analisis Data — pratinjau tuntas.org
Lembar 10 · Glosarium
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Informatika · Tahun Pelajaran 2026/2027
PENGESAHAN

Modul ajar "Berpikir Komputasional dalam Analisis Data" mata pelajaran Informatika Kelas IX ini disusun sesuai ketentuan Kurikulum Merdeka · Pembelajaran Mendalam dan dinyatakan dapat digunakan dalam pembelajaran Tahun Pelajaran 2026/2027.

Mengetahui,
Kepala Sekolah
…………, …………
Guru Mata Pelajaran
( ……………… )
NIP. …………
nama Anda
NIP. …………

Rujukan: Permendikdasmen No. 13 Tahun 2025 (Pembelajaran Mendalam) · Permendikdasmen No. 1 Tahun 2026 (Standar Proses) · CP: Kepka BSKAP No. 046/H/KR/2025

Halaman 11 · Berpikir Komputasional dalam Analisis Data — pratinjau tuntas.org
Lembar 11 · Pengesahan
Geser untuk membuka semuanya · seluruh 11 lembar ini ikut terunduh, tidak ada yang ditahan.

Materi bertanda + dibuatkan begitu Anda ketuk — ±1 menit, langsung jadi Word + PDF ber-kop atas nama Anda. Gratis.

Semester 1 / Ganjil1 dari 2 siap unduh

2 materi Informatika SMP, urut mengajar dari Berpikir Komputasional dalam Analisis Data hingga Berpikir Komputasional dalam Algoritma dan Pemrograman.

Berpikir Komputasional dalam Analisis DataModul siap unduh · Word + PDF ber-kopBerpikir Komputasional dalam Algoritma dan Pemrograman

Semester 2 / Genap2 dari 2 siap unduh

2 materi Informatika SMP, urut mengajar dari Literasi Digital untuk Produktivitas hingga Keamanan Digital.

Literasi Digital untuk ProduktivitasModul siap unduh · Word + PDF ber-kopKeamanan DigitalModul siap unduh · Word + PDF ber-kop

Materi lain yang tersedia13 modul

Algoritma dan PemrogramanModul siap unduh · Word + PDF ber-kopManajemen Keamanan Data dan Perlindungan PrivasiModul siap unduh · Word + PDF ber-kopMembuat Laporan dan PresentasiModul siap unduh · Word + PDF ber-kopMenerapkan Berpikir KomputasionalModul siap unduh · Word + PDF ber-kopMengolah dan Menginterpretasikan DataModul siap unduh · Word + PDF ber-kopPemrograman LanjutanModul siap unduh · Word + PDF ber-kopPengolah dan Menginterpretasikan DataModul siap unduh · Word + PDF ber-kopPraktik Lintas Bidang (Proyek)Modul siap unduh · Word + PDF ber-kopRobomindModul siap unduh · Word + PDF ber-kopSistem Pengkodean dan Pengolahan CitraModul siap unduh · Word + PDF ber-kopTeknologi Informasi dan KomunikasiModul siap unduh · Word + PDF ber-kopTerangan SiberModul siap unduh · Word + PDF ber-kopTransisi Konsep Pemrograman Visual dan Konsep Pemrograman TekstualModul siap unduh · Word + PDF ber-kop

Informatika Kelas IX SMP — Fase D

Kelas IX — ditulis juga kelas 9 — di SMP berada di Fase D, dan 4 materi Informatika setahun terdaftar di peta halaman ini, urut mengajar, terbagi semester 1 (ganjil) dan semester 2 (genap).

Yang disusun di sini perangkat ajar Informatika kelas IX (kelas 9) SMP — satu berkas yang di lapangan dipanggil empat nama sekaligus: modul ajar, RPP (istilah resmi sejak Permendikdasmen 1/2026), modul ajar deep learning, dan RPM (Rencana Pembelajaran Mendalam). Sampulnya memang bertanda Deep Learning · Pembelajaran Mendalam: kegiatan intinya berkerangka memahami – mengaplikasi – merefleksi (Permendikdasmen 13/2025) dengan 8 Dimensi Profil Lulusan — penerus Profil Pelajar Pancasila — dan capaian pembelajaran Informatika kelas IX (kelas 9) SMP mengacu Kepka BSKAP 046/H/KR/2025.

Tiap materi di peta atas dapat disusun menjadi modul ajar Informatika kelas IX (kelas 9) SMP yang lengkap — memuat capaian pembelajaran (CP) Fase D beserta elemennya, ATP, tujuan pembelajaran, langkah kegiatan, LKPD, rubrik KKTP, asesmen awal–formatif–sumatif, bahan ajar, glosarium, dan bank soal — dalam Word (.docx) dan PDF ber-kop tahun pelajaran 2026/2027, atas nama Anda. Satu berkas, bukan berkas yang dikumpulkan satu per satu.

Modul gratis di halaman ini sudah cukup untuk disetor ke sekolah

Gratis sepenuhnya, tanpa biaya apa pun. Nama dan sekolah Anda langsung tercetak di kopnya.

📥 Unduh Modul Ini GratisTinggal isi nama, sekolah & materi · ±1 menit jadi
✨ Mau lebih lengkap?
+6 lembar

Tiap modul ajar Informatika bisa jadi lebih lengkap

Ini 6 lembar tambahannya. Geser untuk lihat 👉

Nama sekolah AndaInformatika · Kelas IXPeta Konsep
Berpikir Komputasional dalam Analisis Data1. Struktur Data Tree: Hirarki Informasi2. Struktur Data Graph: Jaringan Hubungan3. Perbedaan Utama Tree dan Graph4. Mengorganisir Himpunan Data Terstruktur5. Teknik Visualisasi Data Efektif
Dari sub-bab Berpikir Komputasional dalam Analisis DataLembar tambahan
Nama sekolah AndaInformatika · Kelas IXIce Breaking
Pertemuan 1Pertemuan 2Pertemuan 3… hingga Pertemuan 8
Biar kelas langsung hidupLembar tambahan
Nama sekolah AndaInformatika · Kelas IXLKPD Tiap Pertemuan
P1P2P3…Temuan / hasil kerjaBukti atau alasanSimpulan
Beda tiap pertemuanLembar tambahan
Nama sekolah AndaInformatika · Kelas IXRefleksi Guru & Siswa
GuruKetercapaian tujuan pembelajaranPeserta didik yang perlu pendampinganPeserta didikSaya sudah memahami …Hal yang masih membingungkan …
Tinggal isi habis mengajarLembar tambahan
Nama sekolah AndaInformatika · Kelas IXRemedial & Pengayaan
RemedialUntuk yang belum mencapai tujuanPengayaanUntuk yang tuntas lebih awal
Buat yang tertinggal & yang sudah tuntasLembar tambahan
Nama sekolah AndaInformatika · Kelas IXProfil Lulusan
Penalaran KritisKreativitasKolaborasi
Sudah dikaitkan ke materi iniLembar tambahan

🎁 Plus perangkat setahun & bonus

Sekali ambil paket, administrasi setahun ikut beres.

Semua paketProta
1Berpikir Komputasional dalam Analisis Data1Berpikir Komputasional dalam Algoritma dan Pemrograman2Literasi Digital untuk Produktivitas2Keamanan Digital
Setahun penuh, sudah ber-kop
Semua paketPromes Semester 1
MateriJASONDBerpikir Komputasional dalam Analisis DataBerpikir Komputasional dalam Algoritma dan Pemrograman
Sebaran materi per bulan
Paket 30 & 60Soal PTS & PAS
Kisi-kisiNaskah soal + kunciKartu soal
Kisi-kisi sampai kartu soal
Paket 30 & 60Administrasi Kelas
Program kerja wali kelasDaftar hadir siswaDaftar nilai NH/PTS/PASJurnal agenda
Terisi atas nama Anda
Paket 30 & 60Piagam Siswa
PIAGAMdiberikan kepada
Satu halaman per siswa
Paket 60e-Kinerja
Dokumen kinerja guruPerangkat penilaian
Dokumen kinerja guru
Paket 60Deskripsi Rapor
Nama + nilai ditempelDeskripsi tiap siswa jadi
Penyelamat akhir semester
Paket 60Program Ekskul
Latihan Juli–JuniLomba & anggaran
Pramuka, PMR, Rohis, dll.

Tidak wajib kok. Kalau nanti butuh, tinggal ambil paketnya, mulai Rp2.000 per modul di Paket 60 Modul.

Pertanyaan Seputar Modul Ajar Informatika Kelas IX SMP

Apakah modul ajar Informatika ini gratis?

Ya. Tiga modul ajar gratis tersedia bertahap dalam Word + PDF tanpa watermark dan atas nama Anda; modul berikutnya terbuka setiap 18 jam.

Kelas IX (kelas 9) SMP masuk Fase apa, dan CP serta elemennya yang mana?

Fase D. Kelas IX dan kelas 9 adalah kelas yang sama — yang satu ditulis angka Romawi seperti di dokumen resmi, yang satu angka biasa. Modul yang disusun dari halaman ini mencantumkan capaian pembelajaran (CP) Fase D beserta elemennya di bagian identitas, jadi Anda tidak perlu menyalinnya sendiri.

Apa saja materi Informatika kelas IX SMP?

4 materi, urut mengajar dari Berpikir Komputasional dalam Analisis Data hingga Keamanan Digital. Seluruhnya terdaftar di peta halaman ini beserta elemen dan tujuan pembelajarannya begitu modulnya disusun.

Apakah ini modul ajar deep learning atau RPM?

Ya — ketiganya dokumen yang sama. Modul di sini disusun dengan pendekatan Pembelajaran Mendalam (Permendikdasmen 13/2025): kegiatan intinya berkerangka memahami – mengaplikasi – merefleksi, sasaran karakternya 8 Dimensi Profil Lulusan, dan sampulnya bertanda Deep Learning · Pembelajaran Mendalam. Sebagian guru menyebutnya RPM (Rencana Pembelajaran Mendalam), sebagian RPP deep learning; istilah resminya RPP sejak Permendikdasmen 1/2026.

Bisakah saya meminta materi yang belum ada di daftar?

Bisa. Ketuk materi bertanda + pada daftar di atas — mapel, kelas, dan materinya langsung terbawa, tinggal isi nama dan sekolah Anda.

Apakah ATP, LKPD, dan KKTP-nya ikut, dan bisa langsung diunduh Word atau PDF?

Keduanya, dan langsung. Satu kali susun menghasilkan berkas Word (.docx) yang masih bisa Anda sunting sekaligus PDF siap cetak — keduanya ber-kop sekolah, bertahun pelajaran 2026/2027, dan atas nama Anda, tanpa watermark. Isinya satu perangkat ajar utuh: modul ajar berikut ATP, LKPD, rubrik KKTP, asesmen, bahan ajar, glosarium, dan bank soalnya.

Apakah di sini ada buku siswa atau buku guru Informatika?

Tidak. Yang disusun di sini adalah perangkat ajar guru — modul ajar (RPP) beserta ATP, LKPD, asesmen, bahan ajar, dan bank soalnya. Buku siswa dan buku guru diterbitkan kementerian, dan modul di sini dapat dipakai berdampingan dengan buku mana pun yang dipakai sekolah Anda.

Apakah sesuai kurikulum terbaru?

Ya. Semua modul mengikuti Kurikulum Merdeka dengan Pembelajaran Mendalam (Permendikdasmen 13/2025) dan ketentuan terbaru lainnya sesuai jenis sekolah.

Penelusuran Terkait Informatika SMP

Pilihan lain yang mungkin Anda perlukan.

Modul Ajar Deep Learning Informatika Kelas 9RPM Informatika Kelas 9 SMP 2026/2027RPP Informatika Fase D SMPCP dan Elemen Informatika Fase DATP Informatika Kelas 9 SMPLKPD dan KKTP Informatika Kelas 9Perangkat Ajar Informatika Kelas 9 Kurikulum MerdekaModul Ajar Informatika Kelas 9 Semester 1Modul Ajar Informatika Kelas 9 Semester 2Download Modul Ajar Informatika Word dan PDFMateri Informatika SMP Kelas LainProta dan Prosem Informatika SMPSoal ASAS dan ASTS Informatika Kelas 9Kelas 9 SMP Fase Apa?Bedanya RPP, Modul Ajar, dan RPM
Buat sesuai kebutuhanMateri belum tersedia? Buat modul sendiri, gratis.Siap ±1 menit · Word + PDF · langsung atas nama Anda

tuntas.org — administrasi beres, kinerja tuntas.