Modul Ajar & RPP Matematika Kelas XI
Analisis Data Bivariat
Sudah jadi 11 lembar, tinggal tulis nama Anda ✍️
🎁 100% GRATIS · unduh Word + PDF tanpa bayar
Gratis 3 modul, tanpa bayar apa pun.
TERBARUTP 2026/2027Rumus 8-3-3-4Pembelajaran Mendalam
- 8Dimensi Profil Lulusan: keimanan & ketakwaan, kewargaan, penalaran kritis, kreativitas, kolaborasi, kemandirian, kesehatan, komunikasi
- 3Prinsip Pembelajaran: berkesadaran, bermakna, menggembirakan
- 3Pengalaman Belajar: memahami, mengaplikasi, merefleksi
- 4Kerangka Pembelajaran: praktik pedagogis, kemitraan, lingkungan, pemanfaatan digital
📜 Dasar: Permendikdasmen 13/2025 · Standar Proses 1/2026 · CP 046/H/KR/2025 jo. 020/2026
“Sangat baik, memudahkan guru menyusun dan melaksanakan pembelajaran.”
Isi modul ini
Di bawah ini 11 lembar A4 pertama, persis seperti yang terunduh. Nama & tema yang Anda pilih di atas sudah terpasang.
| Penyusun | nama Anda |
| Satuan Pendidikan | sekolah Anda |
| Mata Pelajaran | Matematika |
| Fase / Kelas | F / XI |
| Materi Pokok | Analisis Data Bivariat |
| Alokasi Waktu | 2 Pertemuan (4 JP: 2 JP × 45 menit = 90 menit per pertemuan) |
| Tahun Pelajaran | 2026/2027 |
| Pendekatan | Pembelajaran Mendalam |
| Model Pembelajaran | Problem Based Learning (PBL) + praktik |
| Bentuk Dokumen | Modul Ajar — memuat RPP |
✍️ Dua baris kuning di atas terisi otomatis saat Anda mengunduh — beserta kop, logo, dan nama sekolah di kepala tiap lembar.
Identifikasi Peserta Didik:
| Kesiapan belajar (kompetensi awal) | Peserta didik telah memiliki pemahaman dasar tentang jenis-jenis data univariat dan cara menyajikan data dalam bentuk tabel atau grafik. |
Dimensi Profil Lulusan yang dikembangkan:
- Penalaran Kritis — mengolah informasi, menganalisis, dan menarik simpulan secara logis
- Kolaborasi — bekerja sama secara efektif untuk mencapai tujuan bersama
- Kemandirian — bertanggung jawab atas proses dan hasil belajarnya sendiri
🔒 Elemen tiap dimensi beserta wujudnya pada materi ini tersedia di Paket Lengkap.
Capaian Pembelajaran (CP):
| Acuan | Kepka BSKAP No. 046/H/KR/2025 |
| Elemen / Domain | Analisis Data dan Peluang |
| Rumusan CP Fase | Peserta didik mampu menganalisis data bivariat dengan berbagai representasi, mengidentifikasi hubungan antarvariabel, dan menarik kesimpulan berdasarkan analisis tersebut untuk memecahkan masalah kontekstual. |
Identifikasi materi — 4 dimensi pengetahuan:
| Faktual | Data bivariat dapat ditemukan dalam berbagai konteks kehidupan, seperti hubungan antara tinggi badan dan berat badan, atau jumlah jam belajar dengan nilai ujian. |
| Konseptual | Analisis data bivariat adalah metode statistik untuk menguji hubungan atau korelasi antara dua variabel, baik kategorikal maupun numerikal. |
| Prosedural | Peserta didik akan mempelajari langkah-langkah dalam mengumpulkan, menyajikan, dan menganalisis data bivariat menggunakan diagram pencar dan tabel kontingensi. |
| Metakognitif | Peserta didik akan menyadari pentingnya memilih metode analisis yang tepat sesuai jenis data bivariat untuk mendapatkan kesimpulan yang valid dan akurat. |
Tujuan Pembelajaran:
- Melalui diskusi kelompok, peserta didik dapat mengklasifikasikan data sebagai kategorikal atau numerikal dengan tepat.
- Dengan mengamati contoh kasus, peserta didik dapat mengidentifikasi variabel-variabel dalam data bivariat secara akurat.
- Melalui eksplorasi data, peserta didik dapat menyajikan data bivariat kategorikal dalam bentuk tabel kontingensi dengan benar.
- Melalui praktik menggunakan perangkat lunak, peserta didik dapat membuat diagram pencar untuk data bivariat numerikal secara mandiri.
- Melalui analisis diagram pencar, peserta didik dapat menafsirkan pola hubungan antara dua variabel numerikal dengan cermat.
- Setelah melakukan proyek sederhana, peserta didik dapat menyimpulkan hubungan antarvariabel dari data bivariat yang dikumpulkan dengan kritis.
Pemahaman bermakna: Memahami hubungan antara dua variabel memungkinkan kita membuat prediksi yang lebih akurat dan mengambil keputusan yang lebih baik dalam berbagai situasi kehidupan.
Pertanyaan pemantik: "Bagaimana kita bisa mengetahui apakah ada hubungan antara jumlah waktu yang dihabiskan untuk bermain game dengan nilai rata-rata pelajaran seseorang?"
| Praktik Pedagogis | Problem Based Learning (PBL) + praktik |
| Lintas Disiplin Ilmu | Ekonomi: Menganalisis hubungan antara harga produk dan jumlah permintaan atau penawaran. Biologi: Mengidentifikasi korelasi antara dosis pupuk dan pertumbuhan tanaman. Sosiologi: Mempelajari hubungan antara tingkat pendidikan dan pendapatan masyarakat. |
| Kemitraan Pembelajaran | Orang tua atau komunitas dapat diajak berpartisipasi dengan membantu peserta didik mencari contoh data bivariat di lingkungan sekitar atau dalam pekerjaan mereka. |
| Lingkungan Pembelajaran | Pembelajaran akan memanfaatkan ruang kelas yang fleksibel untuk diskusi kelompok dan akses ke laboratorium komputer atau perangkat pribadi untuk pengolahan data. |
| Pemanfaatan Teknologi Digital | Pemanfaatan aplikasi lembar kerja (misalnya, Microsoft Excel atau Google Sheets) atau perangkat lunak statistik sederhana untuk membuat diagram pencar dan menghitung korelasi. |
| Model Pembelajaran | Problem Based Learning (PBL) |
| Tujuan Pertemuan 1 | Melalui diskusi kelompok, peserta didik dapat mengklasifikasikan data sebagai kategorikal atau numerikal dengan tepat dan dengan mengamati contoh kasus, peserta didik dapat mengidentifikasi variabel-variabel dalam data bivariat secara akurat. |
| Tahapan | Alokasi | Kegiatan Pembelajaran |
|---|---|---|
| Kegiatan AwalBerkesadaran (Mindful) | 15 menit |
|
| Inti — MemahamiBermakna (Meaningful) | 20 menit |
|
| Inti — MengaplikasiBermakna (Meaningful) | 25 menit |
|
| Inti — MerefleksiBermakna (Meaningful) | 15 menit |
|
| Kegiatan PenutupMenggembirakan (Joyful) | 15 menit |
|
Tahapan inti mengikuti 3 Pengalaman Belajar Pembelajaran Mendalam: memahami → mengaplikasi → merefleksi; label di kolom kiri menunjukkan prinsip yang diwujudkan tiap tahapan.
| Model Pembelajaran | Project Based Learning (PjBL) |
| Tujuan Pertemuan 2 | Melalui praktik menggunakan perangkat lunak, peserta didik dapat membuat diagram pencar untuk data bivariat numerikal secara mandiri dan setelah melakukan proyek sederhana, peserta didik dapat menyimpulkan hubungan antarvariabel dari data bivariat yang dikumpulkan dengan kritis. |
| Tahapan | Alokasi | Kegiatan Pembelajaran |
|---|---|---|
| Kegiatan AwalBerkesadaran (Mindful) | 15 menit |
|
| Inti — MemahamiBermakna (Meaningful) | 20 menit |
|
| Inti — MengaplikasiBermakna (Meaningful) | 25 menit |
|
| Inti — MerefleksiBermakna (Meaningful) | 15 menit |
|
| Kegiatan PenutupMenggembirakan (Joyful) | 15 menit |
|
Tahapan inti mengikuti 3 Pengalaman Belajar Pembelajaran Mendalam: memahami → mengaplikasi → merefleksi; label di kolom kiri menunjukkan prinsip yang diwujudkan tiap tahapan.
| Nama | Kelas | Kelompok | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Tanggal | Nilai | Paraf Guru |
Waktu pengerjaan: 25 menit
Tujuan: Membantu kamu mengidentifikasi jenis data, menyajikan data bivariat, dan menafsirkan hubungan antarvariabel.
Petunjuk: 1) Berdoalah sebelum mulai. 2) Kerjakan langkah secara berurutan dan diskusikan dalam kelompok. 3) Catat temuan di tabel, lalu simpulkan berdasarkan bukti.
Info singkat: Analisis data bivariat adalah cabang statistika yang mempelajari hubungan antara dua variabel. Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering menemukan situasi di mana dua fenomena saling terkait.
Alat & bahan: Kertas, pulpen, komputer/laptop dengan lembar kerja, data kasus
Langkah kerja:
- Perhatikan gambar diagram pencar yang menunjukkan hubungan antara jumlah jam belajar dan nilai ujian matematika.
Gambar 1. Grafik garis - Identifikasi dua variabel yang ada pada gambar dan tentukan apakah masing-masing variabel tersebut termasuk data kategorikal atau numerikal.
- Catatlah data tersebut ke dalam tabel yang disediakan.
- Diskusikan dalam kelompokmu, pola hubungan apa yang terlihat dari diagram pencar tersebut (positif, negatif, atau tidak ada hubungan)?
- Sajikan kesimpulan awal kelompokmu mengenai hubungan antarvariabel berdasarkan pengamatanmu.
🔒 Tabel kerja dan lembar refleksi murid tidak ditampilkan di pratinjau — keduanya ada di berkas unduhan.
Asesmen awal (diagnostik):
- Apa yang kamu pahami tentang 'data'?
- Berikan satu contoh data yang bisa diukur dengan angka!
- Berikan satu contoh data yang berupa kategori atau label!
- Menurutmu, apa itu 'hubungan' antara dua hal?
Formatif (proses): Observasi terhadap partisipasi dan kerja sama peserta didik dalam diskusi kelompok serta kelengkapan dan ketepatan pengisian LKPD.
Sumatif (akhir): Penilaian proyek pembuatan dan interpretasi diagram pencar serta kesimpulan hubungan antarvariabel.
🔒 Rubrik KKTP dan kunci jawaban tidak ditampilkan di pratinjau — rubrik ada di berkas unduhan, kunci jawaban khusus member Paket Lengkap.
| No | Tujuan Pembelajaran | Materi | Alokasi | Dimensi |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Mengklasifikasikan data sebagai kategorikal atau numerikal. | Jenis-jenis data bivariat. | 2 JP | Penalaran Kritis |
| 2 | Mengidentifikasi variabel-variabel dalam data bivariat. | Identifikasi variabel. | 2 JP | Penalaran Kritis |
| 3 | Membuat dan menafsirkan diagram pencar untuk data numerikal. | Diagram pencar dan interpretasinya. | 2 JP | Kemandirian |
| 4 | Menyimpulkan hubungan antarvariabel dari data bivariat. | Kesimpulan hubungan antarvariabel. | 2 JP | Kolaborasi |
Analisis data bivariat adalah cabang statistika yang mempelajari hubungan antara dua variabel. Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering menemukan situasi di mana dua fenomena saling terkait. Memahami hubungan ini sangat penting untuk membuat keputusan yang lebih baik dan memprediksi hasil di masa depan. Modul ini akan membimbing kamu untuk mengidentifikasi, menyajikan, dan menafsirkan hubungan antarvariabel.
1. 1. Data Kategorikal dan Numerikal
Sebelum menganalisis hubungan, penting untuk memahami jenis data. Data kategorikal adalah data yang merepresentasikan kategori atau kelompok, misalnya jenis kelamin (laki-laki, perempuan), warna favorit (merah, biru), atau tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA). Data ini tidak memiliki nilai numerik yang dapat dioperasikan secara matematis. Sebaliknya, data numerikal adalah data yang berupa angka dan dapat diukur atau dihitung, seperti tinggi badan, berat badan, nilai ujian, atau jumlah jam belajar. Data numerikal bisa berupa data diskrit (jumlah peserta didik) atau kontinu (berat badan).
2. 2. Data Bivariat
Data bivariat adalah kumpulan data yang melibatkan dua variabel berbeda yang diukur pada unit observasi yang sama. Tujuan utama analisis data bivariat adalah untuk mengetahui apakah ada hubungan atau korelasi antara kedua variabel tersebut. Contoh data bivariat adalah pasangan data (tinggi badan, berat badan) dari sekelompok orang, atau (jumlah jam belajar, nilai ujian) dari sejumlah peserta didik. Dengan memahami data bivariat, kita dapat melihat bagaimana perubahan pada satu variabel mungkin memengaruhi variabel lainnya.
3. 3. Hubungan antara Dua Variabel Kategorikal
Ketika kedua variabel dalam data bivariat bersifat kategorikal, hubungan antarvariabel dapat disajikan menggunakan tabel kontingensi atau tabel silang. Tabel kontingensi menampilkan frekuensi atau proporsi gabungan dari kategori-kategori kedua variabel. Misalnya, tabel yang menunjukkan hubungan antara jenis kelamin (kategorikal) dan preferensi olahraga (kategorikal). Dari tabel ini, kita dapat melihat apakah ada perbedaan preferensi olahraga antara laki-laki dan perempuan. Analisis lebih lanjut dapat menggunakan uji statistik seperti Chi-kuadrat untuk menguji signifikansi hubungan.
4. 4. Hubungan antara Dua Variabel Numerikal
Untuk data bivariat dengan kedua variabel numerikal, diagram pencar (scatter plot) adalah alat visual yang paling umum digunakan. Diagram pencar menampilkan setiap pasangan data sebagai titik pada sistem koordinat Kartesius. Sumbu X mewakili satu variabel, dan sumbu Y mewakili variabel lainnya. Pola titik-titik pada diagram pencar dapat menunjukkan jenis hubungan: positif (titik cenderung naik dari kiri bawah ke kanan atas), negatif (titik cenderung turun), atau tidak ada hubungan (titik tersebar acak). Kekuatan hubungan juga dapat diukur dengan koefisien korelasi.
Rangkuman: Analisis data bivariat adalah studi tentang hubungan antara dua variabel. Variabel dapat berupa kategorikal (label) atau numerikal (angka). Data bivariat kategorikal disajikan dengan tabel kontingensi, sedangkan data bivariat numerikal diwakili oleh diagram pencar. Diagram pencar membantu kita melihat pola hubungan (positif, negatif, atau tidak ada) antara dua variabel numerikal, yang penting untuk membuat prediksi dan keputusan yang tepat dalam berbagai konteks.
| Istilah | Arti |
|---|---|
| Data Bivariat | Data yang melibatkan dua variabel berbeda yang diukur pada unit observasi yang sama. |
| Variabel Kategorikal | Variabel yang merepresentasikan kategori atau kelompok, tidak dapat diukur secara numerik. |
| Variabel Numerikal | Variabel yang berupa angka dan dapat diukur atau dihitung. |
| Tabel Kontingensi | Tabel yang menampilkan frekuensi gabungan dari kategori dua variabel kategorikal. |
🔒 Daftar pustaka tidak ditampilkan di pratinjau — ada di berkas unduhan.
Modul ajar "Analisis Data Bivariat" mata pelajaran Matematika Kelas XI ini disusun sesuai ketentuan Kurikulum Merdeka · Pembelajaran Mendalam dan dinyatakan dapat digunakan dalam pembelajaran Tahun Pelajaran 2026/2027.
Rujukan: Permendikdasmen No. 13 Tahun 2025 (Pembelajaran Mendalam) · Permendikdasmen No. 1 Tahun 2026 (Standar Proses) · CP: Kepka BSKAP No. 046/H/KR/2025
Bukan Analisis Data Bivariat yang Anda cari?Pilih dari peta materi setahun di bawah ini 👇
Materi Anda tidak ada di daftar?Tulis judulnya sendiri — tetap gratis, ±1 menitPeta Materi Matematika Kelas XI Setahun
Urutan mengajarnya, bukan urutan pencarian. Yang sudah ada tinggal diunduh; yang belum, disusun atas nama Anda — sama-sama gratis.
Semester 1 / Ganjil2 dari 2 siap unduh
Semester 2 / Genap2 dari 2 siap unduh
Transformasi FungsiModul siap unduh · Word + PDF ber-kopLingkaranModul siap unduh · Word + PDF ber-kopModul Matematika lain yang sudah tersedia
Statistika (Diagram Pencak, Regresi Linear, Analisis Korelasi)Matematika Kelas XI SMABarisan dan Deret Aritmetika serta Barisan dan Deret GeometriMatematika Kelas XI SMAFungsi dan PemodelannyaMatematika Kelas XI SMAFungsi Komposisi dan InversMatematika Kelas XI SMALihat semua Modul Ajar Matematika Kelas XI →Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah ini modul ajar Matematika kelas 11 yang saya cari?
Kemungkinan besar ya. Kelas XI dan kelas 11 adalah kelas yang sama — yang satu ditulis angka Romawi seperti di dokumen resmi, yang satu angka biasa. Berkas ini perangkat ajar untuk materi Analisis Data Bivariat pada Matematika SMA, Fase F, elemen Analisis Data dan Peluang.
Modul Analisis Data Bivariat ini untuk semester 1 (ganjil) atau semester 2 (genap)?
Semester 1 (ganjil), menurut urutan materi Matematika kelas XI SMA di peta setahun pada halaman ini. Semesternya sudah terisi otomatis saat Anda mengunduh.
Apakah modul ajar Matematika materi Analisis Data Bivariat ini gratis?
Ya. Modul Analisis Data Bivariat untuk kelas XI SMA 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 18 jam.
Bagaimana cara download modul ajar Analisis Data Bivariat ini dalam Word (.docx) dan PDF?
Ketuk tombol unduh, isi nama dan sekolah, lalu buka dengan email atau Google dan nomor WhatsApp aktif. Berkas Matematika kelas XI 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 Matematika kelas XI langsung tersusun atas nama Anda.
Bisakah modul Analisis Data Bivariat ini diedit?
Bisa. Hasil unduhan berupa dokumen Word yang bisa disunting penuh — tujuan, alokasi waktu, dan langkah kegiatan Analisis Data Bivariat dapat Anda sesuaikan dengan murid Matematika kelas XI di sekolah Anda. Sudah ber-kop sekolah dan atas nama Anda, tersedia juga dalam PDF.
Apakah modul ajar Matematika kelas XI ini sesuai kurikulum terbaru?
Ya. Modul Analisis Data Bivariat ini mengikuti Kepka BSKAP No. 046/H/KR/2025, pada Fase F untuk kelas XI SMA. Profil Pelajar Pancasila (P5) kini dilanjutkan sebagai 8 Dimensi Profil Lulusan; dimensi yang dikembangkan materi Analisis Data Bivariat 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 Analisis Data Bivariat untuk Matematika kelas XI 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 Analisis Data Bivariat ini memuat bank soalnya sendiri — 5 pilihan ganda dan 3 uraian (kunci jawabannya khusus member Paket Lengkap), ditambah rubrik KKTP pada bagian asesmennya. Yang belum termasuk: paket soal satu semester penuh Matematika kelas XI SMA 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 Kaldik, Prota, dan Promes (Program Semester) ikut di unduhan gratis?
Tidak. Unduhan gratis berisi modul ajar Analisis Data Bivariat beserta ATP, LKPD, asesmen, dan bank soalnya. Perangkat pembelajaran pelengkap Matematika kelas XI berupa Program Tahunan (Prota) dan Program Semester (Promes/Prosem), serta CP · ATP · KKTP setahun ber-kop sekolah tersedia lewat Paket Modul — bersama Kalender Pendidikan (libur nasional & cuti bersama resmi SKB 3 Menteri sudah tercantum) dan Alokasi Waktu yang menghitung minggu efektifnya otomatis.
Modul Matematika ini cocok untuk SMA negeri, swasta, maupun MA?
Ya. Kop, logo, dan nama SMA Anda dipasang otomatis, negeri maupun swasta; sekolah berciri (Muhammadiyah, NU, Islam Terpadu) mendapat kop dan mapel khasnya sendiri saat mengisi borang. Untuk MA, pilih jenjang MA saat mengisi borang: materi Analisis Data Bivariat yang sama disusun dalam versi madrasah (Kurikulum Berbasis Cinta, kop Kemenag), dan halaman Matematika MA ada di daftar jenjang lain di bawah.
tuntas.org — administrasi beres, kinerja tuntas. Semua modul disusun sebagai materi bantu belajar yang independen.