Modul Ajar & RPP Informatika Kelas X
Analisis Data
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
“Dulu lama menyusun modul — dengan sistem ini tinggal klik, jadi.”
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 | Informatika |
| Fase / Kelas | E / X |
| Materi Pokok | Analisis Data |
| Alokasi Waktu | 2 Pertemuan (4 JP: 2 JP × 45 menit = 90 menit per pertemuan) |
| Tahun Pelajaran | 2026/2027 |
| 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 memahami konsep dasar informasi digital dan mampu menggunakan perangkat lunak dasar untuk pengolahan data sederhana. |
Dimensi Profil Lulusan yang dikembangkan:
- Penalaran kritis — mengolah informasi, menganalisis, dan menarik simpulan secara logis
- Kolaborasi — bekerja sama secara efektif untuk mencapai tujuan bersama
- Kreativitas — menghasilkan gagasan dan karya yang orisinal serta bermanfaat
🔒 Elemen tiap dimensi beserta wujudnya pada materi ini tersedia di Paket Lengkap.
Capaian Pembelajaran (CP):
| Acuan | Keputusan Kepala BSKAP Nomor 046/H/KR/2025 tentang Capaian Pembelajaran pada Pendidikan Anak Usia Dini, Jenjang Pendidikan Dasar, dan Jenjang Pendidikan Menengah Kurikulum Merdeka |
| Elemen / Domain | Analisis Data |
| Rumusan CP Fase | Peserta didik mampu mengidentifikasi, mengumpulkan, mengolah, dan memvisualisasikan data untuk mengambil keputusan yang informatif serta mengenali potensi keamanan data dalam konteks kehidupan sehari-hari. |
Identifikasi materi — 4 dimensi pengetahuan:
| Faktual | Data dapat berupa angka penjualan produk, suhu harian, atau jumlah pengunjung situs web. |
| Konseptual | Analisis data adalah proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi, dan pemodelan data dengan tujuan menemukan informasi yang berguna, menarik kesimpulan, dan mendukung pengambilan keputusan. |
| Prosedural | Langkah-langkah analisis data meliputi identifikasi masalah, pengumpulan data, pembersihan data, eksplorasi data, pemodelan data, visualisasi data, dan interpretasi hasil. |
| Metakognitif | Peserta didik menyadari bahwa memahami proses analisis data membantu mereka memecahkan masalah kompleks dan mengambil keputusan yang lebih baik dalam berbagai konteks. |
Tujuan Pembelajaran:
- Melalui studi kasus penjualan, peserta didik dapat mengidentifikasi jenis-jenis data dan sumber data yang relevan dengan tepat.
- Dengan menggunakan lembar kerja digital, peserta didik dapat mengumpulkan data dari berbagai sumber dengan teliti.
- Setelah mengumpulkan data, peserta didik dapat menerapkan teknik pembersihan data sederhana untuk memastikan kualitas data dengan cermat.
- Melalui diskusi kelompok, peserta didik dapat merancang model data sederhana untuk representasi informasi secara logis.
- Dengan memanfaatkan perangkat lunak pengolah angka, peserta didik dapat memvisualisasikan data dalam bentuk grafik yang sesuai dengan jelas.
- Setelah menganalisis visualisasi data, peserta didik dapat menarik kesimpulan dan memberikan rekomendasi berdasarkan data yang disajikan secara informatif.
Pemahaman bermakna: Analisis data memungkinkan kita untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang bermakna, membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan strategis di berbagai bidang kehidupan dan pekerjaan.
Pertanyaan pemantik: "Bagaimana cara kita mengetahui produk apa yang paling diminati pelanggan dari ribuan transaksi penjualan?"
| Praktik Pedagogis | Problem Based Learning (PBL) + praktik |
| Lintas Disiplin Ilmu | Matematika: Penerapan konsep statistika dasar seperti rata-rata, median, modus, serta penggunaan grafik dan diagram. Bahasa Indonesia: Pengembangan keterampilan menyajikan informasi secara jelas dan persuasif melalui presentasi hasil analisis data. Ekonomi Bisnis: Analisis data penjualan, tren pasar, dan kepuasan pelanggan untuk mendukung strategi bisnis. |
| Kemitraan Pembelajaran | Orang tua atau komunitas dapat diajak berdiskusi mengenai penggunaan data dalam kehidupan sehari-hari, seperti membaca laporan keuangan keluarga atau menganalisis tren belanja. |
| Lingkungan Pembelajaran | Pembelajaran dilaksanakan di laboratorium komputer dengan akses internet yang stabil dan proyektor, serta suasana kelas yang mendukung diskusi kelompok. |
| Pemanfaatan Teknologi Digital | Pemanfaatan perangkat lunak pengolah angka (Microsoft Excel/Google Sheets) dan platform presentasi (Canva/Google Slides) untuk mengolah dan menyajikan data secara interaktif. |
| Model Pembelajaran | Problem Based Learning |
| Tujuan Pertemuan 1 | Melalui studi kasus penjualan, peserta didik dapat mengidentifikasi jenis-jenis data dan sumber data yang relevan dengan tepat. |
| 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 | Problem Based Learning |
| Tujuan Pertemuan 2 | Dengan memanfaatkan perangkat lunak pengolah angka, peserta didik dapat memvisualisasikan data dalam bentuk grafik yang sesuai dengan jelas. |
| 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.
Tujuan: Peserta didik dapat mengidentifikasi jenis data, membersihkan data, dan membuat visualisasi data penjualan dengan tepat.
Alat & bahan: Komputer/laptop, perangkat lunak pengolah angka (Excel/Google Sheets), koneksi internet
Langkah kerja:
- Perhatikan tabel data penjualan Toko Jaya di bawah ini. Identifikasi jenis data (kuantitatif/kualitatif) untuk setiap kolom.
Gambar 1. Tabel - Buka file 'DataPenjualan_TokoJaya.xlsx' yang telah disediakan. Temukan dan perbaiki 3 data yang duplikat atau tidak konsisten (misalnya, nama produk yang sama dengan penulisan berbeda).
- Hitung total penjualan untuk setiap produk menggunakan fungsi SUMIF atau PivotTable. Kemudian, buatlah diagram batang yang menunjukkan 5 produk terlaris.
- Buatlah diagram lingkaran yang menunjukkan proporsi penjualan untuk 3 kategori produk utama (misalnya, Elektronik, Pakaian, Makanan).
- Sajikan hasil analisis dan visualisasi Anda dalam bentuk slide presentasi singkat.
🔒 Tabel kerja dan lembar refleksi murid tidak ditampilkan di pratinjau — keduanya ada di berkas unduhan.
Asesmen awal (diagnostik):
- Apa yang Anda ketahui tentang 'data'?
- Sebutkan 3 contoh data yang sering Anda temui dalam kehidupan sehari-hari!
- Pernahkah Anda menggunakan aplikasi pengolah angka seperti Excel atau Google Sheets? Untuk apa?
- Menurut Anda, mengapa data perlu dianalisis?
Formatif (proses): Observasi partisipasi kelompok dalam diskusi, ketepatan identifikasi jenis data, dan kemampuan menggunakan perangkat lunak pengolah angka untuk pembersihan dan visualisasi data.
Sumatif (akhir): Penilaian presentasi hasil analisis dan visualisasi data serta jawaban esai terkait interpretasi data.
🔒 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 | Mengidentifikasi jenis-jenis data dan sumber data yang relevan dengan tepat. | Identifikasi Data dan Sumber | 2 JP | penalaran kritis |
| 2 | Menerapkan teknik pembersihan data sederhana untuk memastikan kualitas data dengan cermat. | Pembersihan Data | 2 JP | penalaran kritis |
| 3 | Memvisualisasikan data dalam bentuk grafik yang sesuai dengan jelas. | Visualisasi Data | 2 JP | kreativitas |
| 4 | Menarik kesimpulan dan memberikan rekomendasi berdasarkan data yang disajikan secara informatif. | Interpretasi dan Rekomendasi Data | 2 JP | kolaborasi |
Analisis data adalah proses penting di era digital saat ini. Hampir setiap aspek kehidupan, mulai dari bisnis, kesehatan, hingga media sosial, menghasilkan data dalam jumlah besar. Dengan menganalisis data ini, kita dapat menemukan pola, tren, dan wawasan yang dapat membantu kita membuat keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi. Modul ini akan membimbing Anda memahami dasar-dasar analisis data.
1. Informasi Digital dan Data
Informasi digital adalah data yang direpresentasikan dalam bentuk biner dan dapat diolah oleh komputer. Data sendiri adalah fakta mentah atau angka yang belum diolah. Data dapat berupa kuantitatif (angka, seperti jumlah penjualan, suhu) atau kualitatif (deskripsi, seperti ulasan pelanggan, warna favorit). Sumber data sangat beragam, mulai dari sensor, survei, transaksi online, hingga media sosial. Memahami jenis dan sumber data adalah langkah awal yang krusial dalam proses analisis data untuk memastikan relevansi dan keakuratan informasi.
2. Pengumpulan dan Pembersihan Data
Pengumpulan data adalah proses sistematis untuk mengumpulkan informasi dari berbagai sumber. Metode pengumpulan dapat melalui kuesioner, wawancara, observasi, atau mengambil data dari database yang sudah ada. Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah pembersihan data. Ini melibatkan identifikasi dan koreksi kesalahan, penghapusan duplikasi, penanganan nilai yang hilang, dan penyeragaman format. Data yang bersih sangat penting karena 'garbage in, garbage out' – kualitas analisis sangat bergantung pada kualitas data masukan.
3. Pemodelan Data Sederhana
Pemodelan data adalah proses membuat representasi visual atau konseptual dari data. Tujuannya adalah untuk memahami struktur data dan bagaimana berbagai elemen data saling berhubungan. Dalam konteks analisis data sederhana, pemodelan bisa berarti mengorganisasi data dalam tabel dengan kolom dan baris yang jelas, atau mengelompokkan data berdasarkan kriteria tertentu untuk memudahkan analisis. Pemodelan yang baik membantu kita melihat gambaran besar dan menyiapkan data untuk visualisasi lebih lanjut.
4. Visualisasi Data dan Interpretasi
Visualisasi data adalah representasi grafis dari informasi dan data. Dengan menggunakan elemen visual seperti diagram, grafik, dan peta, alat visualisasi data menyediakan cara yang mudah diakses untuk melihat dan memahami tren, outlier, dan pola dalam data. Contoh visualisasi meliputi diagram batang untuk perbandingan, diagram lingkaran untuk proporsi, dan diagram garis untuk tren waktu. Setelah visualisasi dibuat, interpretasi adalah proses menarik makna dan kesimpulan dari apa yang terlihat, yang kemudian digunakan untuk pengambilan keputusan.
Rangkuman: Analisis data adalah serangkaian proses mulai dari identifikasi jenis dan sumber data, pengumpulan, pembersihan, pemodelan, hingga visualisasi dan interpretasi data. Langkah-langkah ini penting untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang bermakna. Dengan analisis data yang baik, kita dapat mengidentifikasi tren, memecahkan masalah, dan membuat keputusan yang lebih cerdas di berbagai bidang kehidupan dan pekerjaan. Kualitas data sangat memengaruhi hasil analisis.
| Istilah | Arti |
|---|---|
| Data | Fakta mentah atau angka yang belum diolah. |
| Informasi Digital | Data yang direpresentasikan dalam bentuk biner. |
| Visualisasi Data | Representasi grafis dari informasi dan data. |
| Dataset | Kumpulan data yang terorganisir. |
🔒 Daftar pustaka tidak ditampilkan di pratinjau — ada di berkas unduhan.
Modul ajar "Analisis Data" mata pelajaran Informatika Kelas X 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 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 Informatika Kelas X Setahun
Urutan mengajarnya, bukan urutan pencarian. Yang sudah ada tinggal diunduh; yang belum, disusun atas nama Anda — sama-sama gratis.
Semester 1 / Ganjil3 dari 4 siap unduh
Berpikir KomputasionalModul siap unduh · Word + PDF ber-kopTeknologi Informasi dan Komunikasi (TIK)Belum tersedia — susun atas nama Anda, gratisSistem KomputerModul siap unduh · Word + PDF ber-kopJaringan Komputer dan InternetModul siap unduh · Word + PDF ber-kopSemester 2 / Genap1 dari 4 siap unduh
Modul Informatika lain yang sudah tersedia
ANALISIS DATA DAN DAMPAK SOSIAL INFORMATIKAInformatika Kelas X SMKALGORITMA PEMOGRAMAN DAN PRAKTIK LINTAS BIDANGInformatika Kelas X SMKDasar Dasar Broadcasting dan PerfilmanInformatika Kelas X SMKJaringan dan InternetInformatika Kelas X SMKLihat semua Modul Ajar Informatika Kelas X →Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah ini modul ajar Informatika kelas 10 yang saya cari?
Kemungkinan besar ya. Kelas X dan kelas 10 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 pada Informatika SMK, Fase E, elemen Analisis Data.
Modul Analisis Data ini untuk semester 1 (ganjil) atau semester 2 (genap)?
Semester 2 (genap), menurut urutan materi Informatika kelas X SMK di peta setahun pada halaman ini. Semesternya sudah terisi otomatis saat Anda mengunduh.
Apakah modul ajar Informatika materi Analisis Data ini gratis?
Ya. Modul Analisis Data untuk kelas X SMK 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 12 jam.
Bagaimana cara download modul ajar Analisis Data ini dalam Word (.docx) dan PDF?
Ketuk tombol unduh, isi nama dan sekolah, lalu buka dengan email atau Google dan nomor WhatsApp aktif. Berkas Informatika kelas X 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 Informatika kelas X langsung tersusun atas nama Anda.
Bisakah modul Analisis Data ini diedit?
Bisa. Hasil unduhan berupa dokumen Word yang bisa disunting penuh — tujuan, alokasi waktu, dan langkah kegiatan Analisis Data dapat Anda sesuaikan dengan murid Informatika kelas X di sekolah Anda. Sudah ber-kop sekolah dan atas nama Anda, tersedia juga dalam PDF.
Apakah modul ajar Informatika kelas X ini sesuai kurikulum terbaru?
Ya. Modul Analisis Data ini mengikuti Keputusan Kepala BSKAP Nomor 046/H/KR/2025 tentang Capaian Pembelajaran pada Pendidikan Anak Usia Dini, Jenjang Pendidikan Dasar, dan Jenjang Pendidikan Menengah Kurikulum Merdeka, pada Fase E untuk kelas X SMK. Profil Pelajar Pancasila (P5) kini dilanjutkan sebagai 8 Dimensi Profil Lulusan; dimensi yang dikembangkan materi Analisis Data 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 untuk Informatika kelas X 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 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 Informatika kelas X SMK 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 Analisis Data beserta ATP, LKPD, asesmen, dan bank soalnya. Perangkat pembelajaran pelengkap Informatika kelas X berupa Program Tahunan (Prota) dan Program Semester (Promes/Prosem) ber-kop sekolah tersedia lewat Paket Modul.
Modul Informatika ini cocok untuk SMK negeri maupun swasta?
Ya. Kop, logo, dan nama SMK Anda dipasang otomatis, negeri maupun swasta; sekolah berciri (Muhammadiyah, NU, Islam Terpadu) mendapat kop dan mapel khasnya sendiri saat mengisi borang. Materi Analisis Data disusun untuk SMK dari kurikulum yang sama.
tuntas.org — administrasi beres, kinerja tuntas. Semua modul disusun sebagai materi bantu belajar yang independen.