tuntas.orgUnduh Modul Ini →
MTs · Kelas VIII · Fase D

Modul Ajar & RPP Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas VIII
Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas

Modul ajar (RPP) Koding dan Kecerdasan Artifisial MTs kelas VIII materi Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas, gratis dalam Word + PDF atas nama Anda: ATP, tujuan, LKPD, asesmen, bahan ajar. Sesuai Kepka BSKAP No. 046/H/KR/2025 tentang Capaian Pembelajaran pada Pendidikan Anak Usia Dini, Jenjang Pendidikan Dasar, dan Jenjang Pendidikan Menengah Kurikulum Merdeka.

Sampul modul ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial kelas VIII materi Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas — siap cetak A412 lembar A43 pertemuan · siap cetakLKPDATPAsesmenBahan ajarGlosariumWord (.docx) + PDF · atas nama AndaLihat isi lembarnya ↓
Ringkasan: Pengolahan dan penyajian data adalah keterampilan penting untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna. Dimulai dengan memahami jenis data, membersihkan, mengurutkan, dan mengelompokkan data, lalu memilih visualisasi yang tepat seperti grafik atau tabel. Terakhir, menganalisis visualisasi tersebut untuk menemukan pola dan tren, yang membantu kita mengambil keputusan yang lebih baik dan mengkomunikasikan temuan secara efektif dalam berbagai konteks.
📥 Unduh dengan Nama & Kop Sekolah Saya — GRATISIsi nama & sekolah dulu · ±1 menit · Word + PDF tanpa watermark

Jenjang, mapel, kelas, dan materinya sudah terbawa dari halaman ini. Tinggal nama, sekolah, dan pilih semester-nya.

Gratis 3 modul, tanpa bayar apa pun. Untuk mengunduh berkasnya Anda perlu email atau akun Google dan nomor WhatsApp aktif.

Tanpa iklanTanpa grup WhatsAppTanpa tautan Drive

✓ Bisa disetor sebagai Rencana Pelaksanaan PembelajaranStandar Proses 1/2026 · ketuk untuk penjelasan

Berkas ini modul ajar, dan di dalamnya sudah termuat RPP (Rencana Pelaksanaan Pembelajaran): tujuan pembelajaran, langkah pembelajaran, dan asesmen — tiga komponen inti menurut Permendikdasmen Nomor 1 Tahun 2026 tentang Standar Proses. Modul ajar melengkapinya dengan LKPD, ATP, dan bahan ajar. Jadi bila sekolah Anda meminta RPP, berkas ini sudah memenuhinya.

Bukan Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas yang Anda cari? Materi Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas VIII lainnya:

Struktur Kontrol: Perulangan dan PercabanganVariabel dan Tipe Data
Lihat peta materi setahun9 materiMateri Anda tidak ada di daftar?Tulis judulnya sendiri — tetap gratis, ±1 menit
KURIKULUM BERBASIS CINTA
✦ DEEP LEARNING · PEMBELAJARAN MENDALAM ✦
MODUL AJAR
Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas
Koding dan Kecerdasan Artifisial · Kelas VIII · Fase D
DISUSUN OLEHnama Andasekolah AndaTahun Pelajaran 2026/2027
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
MODUL AJAR
Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas
Koding dan Kecerdasan Artifisial · Fase D · Kelas VIII · Kurikulum Berbasis Cinta · Pembelajaran Mendalam
A.  IDENTITAS MODULCP: SK Dirjen Pendis 9941/2025
Penyusunnama Anda
Satuan Pendidikansekolah Anda
Mata PelajaranKoding dan Kecerdasan Artifisial
Fase / KelasD / VIII
Materi PokokPengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas
Alokasi Waktu3 Pertemuan (6 JP: 2 JP × 40 menit = 80 menit per pertemuan)
Tahun Pelajaran2026/2027
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

Kompetensi awal: Peserta didik memiliki pemahaman dasar tentang data dan telah mampu mengumpulkan data sederhana.

Dimensi Profil Lulusan yang dikembangkan: penalaran kritis, kreativitas, kolaborasi.

Capaian Pembelajaran (CP):

AcuanKepka BSKAP No. 046/H/KR/2025 tentang Capaian Pembelajaran pada Pendidikan Anak Usia Dini, Jenjang Pendidikan Dasar, dan Jenjang Pendidikan Menengah Kurikulum Merdeka
Elemen / DomainBerpikir Komputasional
Rumusan CP FasePeserta didik mampu menerapkan berpikir komputasional untuk menganalisis, mengolah, dan menyajikan data dari berbagai sumber dalam format yang relevan dan mudah dipahami, serta mengidentifikasi pola dan tren.

Identifikasi materi — 4 dimensi pengetahuan:

FaktualData dapat berupa angka penjualan, hasil survei, atau informasi cuaca yang perlu diolah dan disajikan.
KonseptualPengolahan data adalah proses mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, sedangkan penyajian data adalah cara menampilkan informasi tersebut agar mudah dipahami.
ProseduralLangkah-langkah pengolahan data meliputi pembersihan, transformasi, dan analisis, diikuti dengan pemilihan metode penyajian data yang tepat seperti grafik atau tabel.
MetakognitifPeserta didik akan menyadari pentingnya memilih metode pengolahan dan penyajian data yang paling efektif untuk tujuan yang berbeda agar pesan dapat tersampaikan dengan jelas dan akurat.

Tujuan Pembelajaran:

  1. Mengidentifikasi jenis-jenis data dan karakteristiknya dalam berbagai konteks nyata.
  2. Menerapkan teknik pengolahan data sederhana (pembersihan, pengurutan, pengelompokan) menggunakan aplikasi pengolah angka.
  3. Memilih dan membuat berbagai jenis visualisasi data (tabel, grafik batang, lingkaran, garis) yang sesuai dengan jenis dan tujuan data.
  4. Menganalisis pola dan tren dari data yang telah disajikan secara visual.
  5. Merancang dan membuat proyek penyajian data sederhana tentang isu di lingkungan sekitar menggunakan aplikasi digital.
  6. Mempresentasikan hasil pengolahan dan penyajian data secara jelas dan komunikatif.
Halaman 2 · Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
B.  KOMPONEN INTI (lanjutan)

Pemahaman bermakna: Memahami cara mengolah dan menyajikan data secara efektif akan membantu kita mengambil keputusan yang lebih baik dalam berbagai aspek kehidupan, dari menganalisis informasi hingga berkomunikasi secara visual.

Pertanyaan pemantik: "Bagaimana cara kita mengubah tumpukan angka atau teks menjadi cerita yang mudah dipahami dan bermanfaat bagi banyak orang?"

C.  DESAIN PEMBELAJARANPermendikdasmen 13/20254 Kerangka Pembelajaran Mendalam
Praktik PedagogisProject Based Learning (PjBL) + praktik
Lintas Disiplin IlmuMatematika: Penerapan konsep statistik dasar seperti rata-rata, median, modus, dan persentase dalam analisis data.
Bahasa Indonesia: Keterampilan menulis laporan dan mempresentasikan hasil analisis data secara efektif dan komunikatif.
Ilmu Pengetahuan Sosial: Pengumpulan dan analisis data terkait isu-isu sosial atau lingkungan di sekitar madrasah.
Kemitraan PembelajaranOrang tua dapat diajak berdiskusi tentang bagaimana data digunakan di lingkungan keluarga atau pekerjaan mereka, atau membantu peserta didik mengumpulkan data sederhana di rumah.
Lingkungan PembelajaranKelas diatur agar memungkinkan kerja kelompok yang fleksibel, dengan akses ke komputer/laptop dan proyektor untuk presentasi.
Pemanfaatan Teknologi DigitalPemanfaatan aplikasi pengolah angka (Google Sheets/Excel) untuk mengolah dan membuat visualisasi data, serta presentasi digital untuk memaparkan proyek.
Halaman 3 · Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · 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 PembelajaranDiscovery Learning
Tujuan Pertemuan 1Mengidentifikasi jenis-jenis data dan karakteristiknya dalam berbagai konteks nyata.
TahapanAlokasiKegiatan Pembelajaran
Kegiatan AwalBerkesadaran (Mindful)15 menit
  1. Guru mengucapkan salam, memimpin doa, dan memeriksa kehadiran peserta didik.
  2. Guru menanyakan pengalaman peserta didik dalam melihat atau membaca data (misalnya, grafik di berita, tabel nilai pelajaran) dan mengaitkannya dengan pentingnya data dalam kehidupan sehari-hari.
  3. Guru menyampaikan tujuan pembelajaran hari ini yaitu mengidentifikasi jenis dan karakteristik data, serta menjelaskan pertanyaan pemantik untuk menggugah rasa ingin tahu peserta didik.
Inti — MemahamiBermakna (Meaningful)15 menit
  1. Guru menayangkan berbagai contoh data mentah (misalnya, daftar nama, nilai, jumlah barang terjual) dan meminta peserta didik mengamati perbedaannya.
  2. Peserta didik dalam kelompok kecil berdiskusi untuk mengelompokkan contoh data tersebut berdasarkan karakteristik yang mereka amati (misalnya, angka, teks, kategori).
  3. Guru memfasilitasi diskusi kelas untuk merumuskan jenis-jenis data dasar (kuantitatif, kualitatif, nominal, ordinal, interval, rasio) berdasarkan hasil pengamatan kelompok.
  4. Guru memberikan contoh data yang salah atau tidak lengkap dan meminta peserta didik mengidentifikasi masalahnya untuk memahami pentingnya kualitas data.
Inti — MengaplikasiBermakna (Meaningful)25 menit
  1. Peserta didik menerima Lembar Kerja Peserta Didik (LKPD) yang berisi beberapa set data berbeda dari konteks sehari-hari (misalnya, data hobi teman, data tinggi badan, data hasil survei makanan favorit).
  2. Setiap kelompok menganalisis satu set data untuk menentukan jenis data apa yang terkandung di dalamnya dan karakteristiknya (misalnya, apakah bisa diurutkan, apakah ada nilai nol mutlak).
  3. Peserta didik menggunakan aplikasi pengolah angka sederhana (misalnya, Google Sheets/Excel) untuk memasukkan data yang diberikan dan mencoba mengurutkannya berdasarkan kriteria tertentu.
Inti — MerefleksiBermakna (Meaningful)10 menit
  1. Perwakilan kelompok mempresentasikan hasil identifikasi jenis data dan karakteristiknya dari LKPD.
  2. Guru memberikan umpan balik konstruktif terhadap presentasi kelompok dan meluruskan miskonsepsi yang mungkin muncul.
  3. Guru menguatkan pemahaman tentang pentingnya mengenali jenis data sebelum mengolahnya dan memberikan apresiasi atas partisipasi aktif peserta didik.
Kegiatan PenutupMenggembirakan (Joyful)15 menit
  1. Peserta didik bersama guru menyimpulkan jenis-jenis data dan karakteristik utamanya.
  2. Guru mengajak peserta didik merefleksikan apa yang telah dipelajari dan manfaatnya dalam kehidupan sehari-hari, serta memberikan semangat untuk pertemuan selanjutnya.
  3. Guru menyampaikan sekilas materi untuk 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 · Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · 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 2Menerapkan teknik pengolahan data sederhana (pembersihan, pengurutan, pengelompokan) menggunakan aplikasi pengolah angka.
TahapanAlokasiKegiatan Pembelajaran
Kegiatan AwalBerkesadaran (Mindful)15 menit
  1. Guru mengucapkan salam, memimpin doa, dan memeriksa kehadiran peserta didik.
  2. Guru mengulas kembali jenis-jenis data dari pertemuan sebelumnya dan menanyakan bagaimana jika data tersebut berantakan atau ada yang salah.
  3. Guru menyampaikan tujuan pembelajaran hari ini yaitu menerapkan teknik pengolahan data sederhana dan memulai proyek penyajian data tentang isu lingkungan.
Inti — MemahamiBermakna (Meaningful)15 menit
  1. Guru menayangkan contoh kasus data mentah yang mengandung kesalahan (misalnya, duplikasi entri, format tidak konsisten, nilai hilang) dari hasil survei sederhana.
  2. Peserta didik secara individu mengidentifikasi potensi masalah pada data tersebut dan mencatat langkah-langkah yang mungkin diperlukan untuk 'membersihkannya'.
  3. Guru menjelaskan konsep pembersihan data (data cleaning), pengurutan (sorting), dan pengelompokan (grouping) data menggunakan aplikasi pengolah angka.
Inti — MengaplikasiBermakna (Meaningful)25 menit
  1. Guru membagi peserta didik ke dalam kelompok proyek dan meminta mereka memilih satu isu lingkungan di sekitar madrasah (misalnya, jumlah sampah plastik, penggunaan air, jenis tanaman).
  2. Setiap kelompok merancang metode pengumpulan data sederhana terkait isu yang dipilih (misalnya, observasi, wawancara singkat, survei teman).
  3. Peserta didik mulai mengumpulkan data mentah sesuai rancangan mereka dan memasukkannya ke dalam aplikasi pengolah angka (Google Sheets/Excel).
  4. Kelompok menerapkan teknik pembersihan data (menghapus duplikat, mengoreksi entri salah), pengurutan, dan pengelompokan data yang telah mereka kumpulkan.
Inti — MerefleksiBermakna (Meaningful)10 menit
  1. Setiap kelompok secara singkat mempresentasikan data mentah yang mereka kumpulkan dan tantangan dalam membersihkan atau mengolahnya.
  2. Guru dan kelompok lain memberikan masukan mengenai teknik pengolahan data yang sudah diterapkan dan memberikan saran perbaikan.
  3. Guru menguatkan pentingnya data yang bersih dan terstruktur sebagai dasar untuk analisis yang akurat dan memberikan motivasi untuk melanjutkan proyek.
Kegiatan PenutupMenggembirakan (Joyful)15 menit
  1. Peserta didik bersama guru menyimpulkan langkah-langkah dasar pengolahan data.
  2. Guru mengingatkan tentang kelanjutan proyek dan memberikan tugas untuk melengkapi pengolahan data di rumah jika belum selesai, serta 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 5 · Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
D.3  KEGIATAN PEMBELAJARAN — PERTEMUAN 3Rumus 8-3-3-4 · 3 Pengalaman Belajartotal 80 menit · awal 15 · inti 50 · penutup 15
Model PembelajaranProject Based Learning (PjBL) + praktik
Tujuan Pertemuan 3Memilih dan membuat berbagai jenis visualisasi data (tabel, grafik batang, lingkaran, garis) yang sesuai dengan jenis dan tujuan data.
TahapanAlokasiKegiatan Pembelajaran
Kegiatan AwalBerkesadaran (Mindful)15 menit
  1. Guru mengucapkan salam, memimpin doa, dan memeriksa kehadiran peserta didik.
  2. Guru menanyakan kesiapan proyek pengolahan data yang telah dikerjakan di pertemuan sebelumnya dan menanyakan pentingnya menyajikan data agar mudah dibaca.
  3. Guru menyampaikan tujuan pembelajaran hari ini yaitu membuat visualisasi data dan mempresentasikan proyek kelompok.
Inti — MemahamiBermakna (Meaningful)15 menit
  1. Guru menayangkan berbagai contoh visualisasi data (tabel, grafik batang, lingkaran, garis) dan menanyakan kapan masing-masing visualisasi cocok digunakan.
  2. Peserta didik dalam kelompok menganalisis contoh-contoh visualisasi tersebut dan mendiskusikan kelebihan serta kekurangan masing-masing.
  3. Guru menjelaskan panduan memilih jenis visualisasi yang tepat berdasarkan jenis data dan tujuan penyampaian pesan, serta prinsip-prinsip desain visualisasi yang baik.
Inti — MengaplikasiBermakna (Meaningful)25 menit
  1. Setiap kelompok melanjutkan proyek mereka dengan memilih jenis visualisasi data yang paling sesuai untuk data yang telah mereka olah tentang isu lingkungan.
  2. Peserta didik menggunakan fitur grafik pada aplikasi pengolah angka (Google Sheets/Excel) untuk membuat visualisasi data (minimal 2 jenis grafik atau tabel) dari data proyek mereka.
  3. Kelompok menyiapkan presentasi yang menjelaskan isu, data yang dikumpulkan, proses pengolahan, visualisasi yang dibuat, dan kesimpulan yang ditarik dari data.
  4. Setiap kelompok mempresentasikan hasil proyek pengolahan dan penyajian data mereka di depan kelas secara bergantian.
Inti — MerefleksiBermakna (Meaningful)10 menit
  1. Setelah setiap presentasi, peserta didik lain dan guru memberikan pertanyaan serta umpan balik mengenai kejelasan visualisasi, relevansi data, dan cara penyampaian.
  2. Guru menguatkan pemahaman tentang pentingnya komunikasi yang efektif melalui visualisasi data dan memberikan apresiasi atas kreativitas dan kerja keras kelompok.
  3. Peserta didik secara individu mengisi lembar refleksi diri tentang proses pembelajaran dan proyek yang telah diselesaikan.
Kegiatan PenutupMenggembirakan (Joyful)15 menit
  1. Peserta didik bersama guru menyimpulkan pentingnya pengolahan dan penyajian data yang efektif untuk komunikasi dan pengambilan keputusan.
  2. Guru memberikan apresiasi kepada seluruh peserta didik atas partisipasi dan hasil karyanya, serta 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 6 · Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
LKPD — LEMBAR KERJA PESERTA DIDIK
Detektif Data LingkunganNama: ................................ Kelas: ....... Tanggal: ...........

Tujuan: Menganalisis dan mengolah data sederhana tentang isu lingkungan untuk membuat visualisasi.

Alat & bahan: Laptop/Komputer, Koneksi internet, Aplikasi Google Sheets/Excel, Alat tulis

Langkah kerja:

  1. Amati gambar di bawah ini yang menunjukkan berbagai jenis sampah di lingkungan sekolah selama seminggu.
  2. Catat jenis-jenis sampah yang kamu temukan dan hitung jumlah masing-masing jenis.
  3. Masukkan data yang kamu kumpulkan ke dalam aplikasi Google Sheets atau Excel, lalu bersihkan data dari kesalahan jika ada.
  4. Urutkan data dari jenis sampah terbanyak ke tersedikit, lalu buatlah diagram batang atau diagram lingkaran untuk menyajikan data tersebut.
  5. Tuliskan 2-3 kesimpulan singkat dari visualisasi data yang telah kamu buat tentang kondisi sampah di sekolah.
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 7 · Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
ASESMENStandar Proses — Permendikdasmen 1/2026

Asesmen awal (diagnostik):

  1. Apa itu data?
  2. Sebutkan 3 contoh data yang pernah kamu lihat!
  3. Menurutmu, mengapa data perlu diolah?
  4. Bagaimana cara menyajikan data agar mudah dipahami orang lain?

Formatif (proses): Observasi kinerja kelompok saat mengolah data dan membuat visualisasi, serta penilaian presentasi proyek.

Sumatif (akhir): Penilaian proyek akhir (laporan data, visualisasi, dan presentasi) serta tes tertulis pilihan ganda dan esai.

Rubrik KKTP2 kriteria · 4 tingkat ketercapaian
Kunci jawaban5 pilihan ganda + 3 uraian

🔒 Rubrik KKTP dan kunci jawaban tidak ditampilkan di pratinjau — keduanya ada di berkas unduhan.

Halaman 8 · Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN (ATP)Kurikulum Berbasis Cinta
NoTujuan PembelajaranMateriAlokasiDimensi
1Mengidentifikasi jenis-jenis data dan karakteristiknya.Jenis dan karakteristik data.2 JPpenalaran kritis
2Menerapkan teknik pengolahan data sederhana.Pembersihan, pengurutan, pengelompokan data.2 JPpenalaran kritis, kolaborasi
3Memilih dan membuat visualisasi data yang sesuai.Visualisasi data (tabel, grafik).2 JPkreativitas, komunikasi

Integrasi Panca Cinta (KBC):

Nilai CintaWujud dalam Pembelajaran
1. Cinta Allah dan Rasul-NyaMempelajari dan mengolah data dengan teliti sebagai wujud syukur atas karunia akal dan pikiran dari Allah SWT untuk memahami ciptaan-Nya.
2. Cinta IlmuMengembangkan keingintahuan dan semangat untuk terus belajar teknik pengolahan data baru demi meningkatkan pemahaman dan analisis informasi.
3. Cinta LingkunganMenggunakan data untuk menganalisis dan menemukan solusi inovatif terhadap permasalahan lingkungan di sekitar madrasah atau komunitas.
4. Cinta Diri dan SesamaBerbagi pengetahuan dan keterampilan pengolahan data dengan sesama, serta menggunakan data untuk membantu orang lain memahami isu-isu penting.
5. Cinta Tanah AirMenganalisis data sosial atau ekonomi di Indonesia untuk memahami kondisi bangsa dan berkontribusi pada pembangunan dengan informasi yang akurat.
Halaman 9 · Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
BAHAN AJAR

Data ada di mana-mana! Dari nilai ulanganmu, jumlah teman di kelas, hingga suhu harian. Namun, data mentah seringkali sulit dipahami. Modul ini akan membimbingmu untuk mengubah tumpukan data menjadi informasi yang bermakna dan mudah dibaca, seperti seorang detektif yang menemukan cerita di balik angka-angka. Mari kita pelajari cara mengolah dan menyajikan data dengan menarik!

1. Mengenal Jenis-Jenis Data
Data adalah kumpulan informasi atau fakta yang bisa diolah. Secara umum, data dibagi menjadi data kuantitatif (berupa angka yang bisa diukur, seperti tinggi badan atau nilai) dan data kualitatif (berupa deskripsi atau kategori, seperti warna favorit atau jenis kelamin). Data kualitatif juga bisa dibagi lagi menjadi nominal (tidak punya urutan, contoh: jenis kelamin) dan ordinal (punya urutan, contoh: peringkat). Memahami jenis data sangat penting agar kita tahu cara mengolahnya dengan benar dan memilih visualisasi yang tepat. Kesalahan dalam mengidentifikasi jenis data bisa menyebabkan interpretasi yang salah.

2. Pembersihan dan Pengolahan Data
Sebelum data bisa dianalisis, seringkali data perlu 'dibersihkan'. Pembersihan data (data cleaning) adalah proses mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan atau ketidaksesuaian dalam data, seperti data yang hilang, duplikat, atau format yang tidak seragam. Setelah bersih, data bisa diolah lebih lanjut. Pengurutan data (sorting) adalah menyusun data berdasarkan kriteria tertentu (misalnya, dari nilai terkecil ke terbesar). Pengelompokan data (grouping) adalah mengumpulkan data yang memiliki karakteristik serupa. Proses ini membantu kita menemukan pola dan meringkas informasi penting dari data yang banyak.

3. Visualisasi Data: Bercerita dengan Gambar
Visualisasi data adalah seni menyajikan data dalam bentuk grafis seperti tabel, grafik batang, grafik lingkaran, atau grafik garis. Tujuannya agar informasi dari data mudah dipahami dan menarik secara visual. Tabel cocok untuk menampilkan data rinci. Grafik batang bagus untuk membandingkan kategori. Grafik lingkaran ideal untuk menunjukkan proporsi bagian dari keseluruhan. Grafik garis efektif untuk melihat tren perubahan data dari waktu ke waktu. Pemilihan jenis visualisasi yang tepat sangat penting agar pesan dari data tersampaikan dengan jelas dan tidak menyesatkan pembaca.

4. Menganalisis Pola dan Tren Data
Setelah data diolah dan divisualisasikan, langkah selanjutnya adalah menganalisisnya. Menganalisis data berarti mencari pola, hubungan, atau tren yang tersembunyi di dalamnya. Misalnya, dari grafik penjualan, kita bisa melihat bulan mana yang penjualannya paling tinggi (pola) atau apakah penjualan cenderung meningkat dari tahun ke tahun (tren). Analisis ini membantu kita membuat keputusan yang lebih baik. Misalnya, jika data menunjukkan banyak sampah plastik di sekolah, kita bisa menyimpulkan perlunya kampanye mengurangi plastik. Kemampuan berpikir kritis sangat dibutuhkan dalam tahapan ini.

Rangkuman: Pengolahan dan penyajian data adalah keterampilan penting untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna. Dimulai dengan memahami jenis data, membersihkan, mengurutkan, dan mengelompokkan data, lalu memilih visualisasi yang tepat seperti grafik atau tabel. Terakhir, menganalisis visualisasi tersebut untuk menemukan pola dan tren, yang membantu kita mengambil keputusan yang lebih baik dan mengkomunikasikan temuan secara efektif dalam berbagai konteks.

Halaman 10 · Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
GLOSARIUM
IstilahArti
Data KuantitatifData berupa angka yang dapat diukur.
Data KualitatifData berupa deskripsi atau kategori.
Pembersihan DataProses memperbaiki kesalahan atau ketidaksesuaian data.
Visualisasi DataPenyajian data dalam bentuk grafis.
Tren DataPola perubahan data dari waktu ke waktu.
Daftar pustaka3 rujukan

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

Halaman 11 · Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
PENGESAHAN

Modul ajar "Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas" mata pelajaran Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas VIII ini disusun sesuai ketentuan Kurikulum Berbasis Cinta · Pembelajaran Mendalam dan dinyatakan dapat digunakan dalam pembelajaran Tahun Pelajaran 2026/2027.

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

Rujukan: KMA No. 1503 Tahun 2025 (Kurikulum Berbasis Cinta) · Kep. Dirjen Pendis No. 6077 Tahun 2025 · CP: SK Dirjen Pendis No. 9941 Tahun 2025

Halaman 12 · Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas — pratinjau tuntas.org

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah ini modul ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial kelas 8 yang saya cari?

Kemungkinan besar ya. Kelas VIII dan kelas 8 adalah kelas yang sama — yang satu ditulis angka Romawi seperti di dokumen resmi, yang satu angka biasa. Berkas ini perangkat ajar untuk materi Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas pada Koding dan Kecerdasan Artifisial MTs, Fase D, elemen Berpikir Komputasional.

Modul Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas ini untuk semester 1 (ganjil) atau semester 2 (genap)?

Mengikuti program semester sekolah Anda. Pilih Semester 1 atau 2 saat mengunduh; pilihan itu tercetak di lembar identitas modul Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas untuk Koding dan Kecerdasan Artifisial kelas VIII.

Apakah modul ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial materi Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas ini gratis?

Ya. Modul Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas untuk kelas VIII MTs dapat diunduh gratis dalam Word + PDF tanpa watermark, lengkap dengan kop sekolah dan nama Anda sebagai penyusun. Tiga modul gratis tersedia bertahap; modul berikutnya terbuka setiap 10 jam.

Bagaimana cara download modul ajar Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas ini dalam Word (.docx) dan PDF?

Ketuk tombol unduh, isi nama dan sekolah, lalu buka dengan email atau Google dan nomor WhatsApp aktif. Berkas Koding dan Kecerdasan Artifisial kelas VIII ini turun sebagai Word (.docx) yang bisa diedit dan PDF siap cetak, tanpa iklan dan tanpa tautan Drive.

Berapa lama modul ini tersusun?

Sekitar satu menit. Cukup isi nama, jenjang, sekolah, mapel, dan materi — modul Koding dan Kecerdasan Artifisial kelas VIII langsung tersusun atas nama Anda.

Bisakah modul Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas ini diedit?

Bisa. Hasil unduhan berupa dokumen Word yang bisa disunting penuh — tujuan, alokasi waktu, dan langkah kegiatan Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas dapat Anda sesuaikan dengan murid Koding dan Kecerdasan Artifisial kelas VIII di sekolah Anda. Sudah ber-kop sekolah dan atas nama Anda, tersedia juga dalam PDF.

Apakah modul ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial kelas VIII ini sesuai kurikulum terbaru?

Ya. Modul Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas ini mengikuti Kepka BSKAP No. 046/H/KR/2025 tentang Capaian Pembelajaran pada Pendidikan Anak Usia Dini, Jenjang Pendidikan Dasar, dan Jenjang Pendidikan Menengah Kurikulum Merdeka, pada Fase D untuk kelas VIII MTs. Profil Pelajar Pancasila (P5) kini dilanjutkan sebagai 8 Dimensi Profil Lulusan; dimensi yang dikembangkan materi Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas tercantum di lembar identitasnya.

Ini modul ajar, RPP, atau RPM deep learning?

Ketiganya berkas yang sama. Sampulnya memang bertanda Deep Learning · Pembelajaran Mendalam, dan sebagian guru menyebutnya RPM (Rencana Pembelajaran Mendalam). Modul ajar memuat RPP — keduanya bukan dua dokumen terpisah. Sejak Permendikdasmen Nomor 1 Tahun 2026 tentang Standar Proses, istilah resmi untuk dokumen rencananya adalah Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP), dengan tiga komponen inti: tujuan pembelajaran, langkah pembelajaran, dan asesmen. Modul ajar adalah ketiganya beserta lampirannya — LKPD, ATP, dan bahan ajar. Berkas Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas untuk Koding dan Kecerdasan Artifisial kelas VIII di halaman ini memuat semuanya, jadi dapat disetorkan baik ketika sekolah meminta RPP maupun modul ajar.

Apakah ada soal, kisi-kisi, dan rubrik KKTP-nya?

Ada. Modul Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas ini memuat bank soalnya sendiri — 5 pilihan ganda dan 3 uraian beserta kunci jawaban, ditambah rubrik KKTP pada bagian asesmennya. Yang belum termasuk: paket soal satu semester penuh Koding dan Kecerdasan Artifisial kelas VIII MTs berikut kisi-kisi dan kartu soalnya — Asesmen Sumatif Tengah Semester (ASTS/PTS) dan Akhir Semester (ASAS/PAS). Penjelasannya ada di halaman Kisi-Kisi & ASAS.

Apakah Prota dan Promes (Program Semester) ikut di unduhan gratis?

Tidak. Unduhan gratis berisi modul ajar Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas beserta ATP, LKPD, asesmen, dan bank soalnya. Perangkat pembelajaran pelengkap Koding dan Kecerdasan Artifisial kelas VIII berupa Program Tahunan (Prota) dan Program Semester (Promes/Prosem) ber-kop sekolah tersedia lewat Paket Modul.

Modul Koding dan Kecerdasan Artifisial ini cocok untuk MTs negeri, swasta, maupun SMP?

Ya. Kop, logo, dan nama MTs Anda dipasang otomatis, negeri maupun swasta; sekolah berciri (Muhammadiyah, NU, Islam Terpadu) mendapat kop dan mapel khasnya sendiri saat mengisi borang. Untuk SMP, pilih jenjang SMP saat mengisi borang: materi Pengolahan dan Penyajian Data dalam Konteks yang Lebih Luas yang sama disusun dalam versi madrasah (Kurikulum Berbasis Cinta, kop Kemenag), dan halaman Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP ada di daftar jenjang lain di bawah.

Penelusuran Terkait

Modul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas VIIIModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial MTs Semua KelasModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas IXModul Ajar MTs Semua MapelContoh Modul Ajar Kurikulum Merdeka

Masih Ingin Dipastikan?

Beda modul ajar dan RPM deep learning?Kisi-kisi, ASTS, dan ASAS itu apa?Kelas 8 MTs masuk fase apa?

Mata Pelajaran Lain di MTs

Mengajar lebih dari satu mapel? Peta materinya setahun penuh sudah tersedia juga.

Akidah Akhlak MTsBahasa Arab MTsBahasa Indonesia MTsBahasa Inggris MTsFikih MTsInformatika MTsIPA MTsIPS MTsMatematika MTsPendidikan Agama Islam MTsPendidikan Pancasila MTsPJOK MTsPrakarya MTsQur'an Hadis MTsSeni Budaya MTsSKI MTs

Koding dan Kecerdasan Artifisial di Jenjang Lain

Materi Koding dan Kecerdasan Artifisial untuk jenjang lainnya, lengkap per kelas.

Koding dan Kecerdasan Artifisial SDKoding dan Kecerdasan Artifisial MIKoding dan Kecerdasan Artifisial SMPKoding dan Kecerdasan Artifisial SMAKoding dan Kecerdasan Artifisial MAKoding dan Kecerdasan Artifisial SMKKoding dan Kecerdasan Artifisial Paket AKoding dan Kecerdasan Artifisial Paket B
Semua Modul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial MTsSemua kelas — pilih materinya, unduh atas nama Anda

tuntas.org — administrasi beres, kinerja tuntas. Semua modul disusun sebagai materi bantu belajar yang independen.