Modul Ajar & RPP Informatika Kelas VIII
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
“Lebih fleksibel, mempersingkat waktu, dan jelas.”
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 | D / VIII |
| Materi Pokok | Analisis Data |
| Alokasi Waktu | 2 pertemuan |
| Tahun Pelajaran | 2026/2027 |
| Pendekatan | Pembelajaran Mendalam |
| Model Pembelajaran | Project-Based Learning (PjBL) + 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 pengumpulan data dan representasi data dalam bentuk tabel atau grafik 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.
Identifikasi materi — 4 dimensi pengetahuan:
| Faktual | Data hasil survei preferensi makanan siswa di kantin sekolah adalah contoh nyata data yang dapat dianalisis. |
| Konseptual | Analisis data adalah proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi, dan pemodelan data dengan tujuan menemukan informasi yang berguna, menyimpulkan informasi, dan mendukung pengambilan keputusan. |
| Prosedural | Langkah-langkah analisis data meliputi pengumpulan, pembersihan, eksplorasi, visualisasi, dan interpretasi data untuk menarik kesimpulan yang relevan. |
| Metakognitif | Peserta didik akan menyadari pentingnya memilih metode analisis yang tepat dan menginterpretasikan hasil dengan cermat untuk menghindari bias atau kesalahan. |
Tujuan Pembelajaran:
- Mengidentifikasi jenis-jenis data dan teknik pengumpulannya dengan tepat.
- Menerapkan teknik pembersihan data untuk memastikan kualitas data yang akan dianalisis.
- Membuat visualisasi data yang efektif menggunakan berbagai jenis grafik.
- Menganalisis pola dan tren dalam data untuk menarik kesimpulan yang relevan.
- Menginterpretasikan hasil analisis data untuk membuat keputusan atau rekomendasi.
- Menyajikan hasil analisis data secara lisan dan tertulis dengan jelas dan persuasif.
Pemahaman bermakna: Memahami analisis data bukan hanya tentang angka, melainkan juga tentang bagaimana kita dapat mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna untuk memecahkan masalah atau membuat keputusan yang lebih baik dalam kehidupan sehari-hari.
Pertanyaan pemantik: "Mengapa kita perlu memahami dan menganalisis data, dan bagaimana analisis data dapat membantu kita dalam kehidupan sehari-hari?"
| Praktik Pedagogis | Project-Based Learning (PjBL) + praktik |
| Lintas Disiplin Ilmu | Matematika: Penggunaan statistik dasar, rata-rata, median, modus, persentase, dan interpretasi grafik. Bahasa Indonesia: Keterampilan menyusun laporan, presentasi lisan, dan argumentasi berdasarkan data. Ilmu Pengetahuan Sosial: Analisis data demografi, ekonomi, atau survei sosial untuk memahami isu-isu kemasyarakatan. |
| Kemitraan Pembelajaran | Orang tua dapat diajak berdiskusi tentang bagaimana data digunakan dalam pekerjaan atau kehidupan sehari-hari mereka, atau membantu peserta didik mencari data sederhana di lingkungan rumah. |
| Lingkungan Pembelajaran | Ruang kelas yang fleksibel untuk diskusi kelompok, akses ke perpustakaan sekolah atau internet untuk riset data, serta papan tulis/proyektor untuk presentasi hasil analisis. |
| Pemanfaatan Teknologi Digital | Pemanfaatan aplikasi spreadsheet seperti Google Sheets atau Microsoft Excel untuk mengolah dan memvisualisasikan data, serta aplikasi presentasi seperti Google Slides atau PowerPoint untuk menyajikan hasil analisis. |
| Model Pembelajaran | Discovery Learning |
| Tujuan Pertemuan 1 | Mengidentifikasi jenis-jenis data dan teknik pengumpulannya dengan tepat. |
| Tahapan | Alokasi | Kegiatan Pembelajaran |
|---|---|---|
| Kegiatan AwalBerkesadaran (Mindful) | 15 menit | Guru menyapa dan mengajak berdoa, memeriksa kehadiran. Guru menampilkan beberapa contoh data (misal: daftar nilai, hasil survei hobi) dan bertanya 'Data apa ini? Bagaimana cara mendapatkannya?' untuk mengaitkan materi dengan pengalaman peserta didik. Guru menyampaikan tujuan pembelajaran hari ini yaitu mengidentifikasi jenis data dan teknik pengumpulannya, serta menjelaskan tahapan kegiatan yang akan dilakukan. |
| Inti — MemahamiBermakna (Meaningful) | 15 menit | Peserta didik secara berkelompok mengeksplorasi berbagai sumber data di lingkungan sekitar (misalnya, data jumlah siswa per kelas, data cuaca harian) dan mendiskusikan karakteristik data tersebut. Mereka mencari tahu perbedaan antara data kuantitatif dan kualitatif, serta berbagai metode pengumpulan data seperti observasi, wawancara, dan kuesioner. |
| Inti — MengaplikasiBermakna (Meaningful) | 25 menit | Setiap kelompok menyusun daftar jenis data yang berhasil diidentifikasi dan menentukan teknik pengumpulan yang paling sesuai untuk setiap jenis data, kemudian mendokumentasikan hasilnya dalam bentuk tabel sederhana. |
| Inti — MerefleksiBermakna (Meaningful) | 10 menit | Perwakilan kelompok mempresentasikan hasil diskusi mereka. Guru memberikan umpan balik dan penguatan konsep tentang jenis dan teknik pengumpulan data, serta mengklarifikasi miskonsepsi yang mungkin muncul. |
| Kegiatan PenutupMenggembirakan (Joyful) | 15 menit | Peserta didik bersama guru merangkum poin-poin penting tentang jenis dan teknik pengumpulan data. Guru memberikan apresiasi atas partisipasi aktif dan semangat belajar, lalu menyampaikan gambaran singkat materi pertemuan berikutnya. Doa penutup dipimpin oleh salah satu peserta didik. |
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 | Menerapkan teknik pembersihan data untuk memastikan kualitas data yang akan dianalisis dan membuat visualisasi data yang efektif menggunakan berbagai jenis grafik. |
| Tahapan | Alokasi | Kegiatan Pembelajaran |
|---|---|---|
| Kegiatan AwalBerkesadaran (Mindful) | 15 menit | Guru menyapa dan mengajak berdoa, memeriksa kehadiran. Guru mengingatkan kembali materi pertemuan sebelumnya tentang jenis dan teknik pengumpulan data. Guru menampilkan sebuah dataset 'kotor' yang berisi data tidak lengkap atau salah, lalu bertanya 'Apa yang salah dengan data ini? Bagaimana cara memperbaikinya?' untuk memantik diskusi tentang pentingnya pembersihan data. Guru menyampaikan tujuan pembelajaran hari ini yaitu menerapkan teknik pembersihan data dan membuat visualisasi, serta menjelaskan tahapan kegiatan yang akan dilakukan. |
| Inti — MemahamiBermakna (Meaningful) | 15 menit | Peserta didik dalam kelompok menganalisis studi kasus yang berisi data mentah dengan berbagai masalah (data hilang, duplikat, format tidak konsisten). Mereka berdiskusi tentang dampak data yang tidak bersih terhadap hasil analisis dan mencari solusi untuk mengatasi masalah-masalah tersebut. |
| Inti — MengaplikasiBermakna (Meaningful) | 25 menit | Setiap kelompok menggunakan lembar kerja yang berisi contoh data 'kotor' dan menerapkan teknik pembersihan data (misalnya, mengisi data hilang, menghapus duplikat, merapikan format). Setelah data bersih, mereka membuat visualisasi data sederhana (misalnya, diagram batang, diagram lingkaran) untuk menampilkan informasi penting dari data tersebut menggunakan alat digital sederhana atau secara manual. |
| Inti — MerefleksiBermakna (Meaningful) | 10 menit | Kelompok mempresentasikan hasil pembersihan data dan visualisasi yang telah mereka buat. Guru memberikan umpan balik mengenai efektivitas teknik pembersihan dan kejelasan visualisasi data, serta memberikan contoh visualisasi data yang lebih kompleks. |
| Kegiatan PenutupMenggembirakan (Joyful) | 15 menit | Peserta didik bersama guru menyimpulkan pentingnya pembersihan data dan teknik visualisasi data yang baik. Guru memberikan pujian atas kerja keras dan kreativitas peserta didik, kemudian memberikan motivasi untuk terus belajar. Doa penutup dipimpin oleh salah satu peserta didik. |
Tahapan inti mengikuti 3 Pengalaman Belajar Pembelajaran Mendalam: memahami → mengaplikasi → merefleksi; label di kolom kiri menunjukkan prinsip yang diwujudkan tiap tahapan.
Tujuan: Peserta didik mampu membersihkan data mentah dan membuat visualisasi sederhana untuk menemukan informasi.
Alat & bahan: Komputer/laptop, koneksi internet, aplikasi spreadsheet (misalnya Google Sheets), pensil, kertas
Langkah kerja:
- Buka file dataset 'Data Survei Hobi Siswa' yang telah disediakan.
- Identifikasi data yang hilang, duplikat, atau tidak konsisten (misalnya, penulisan hobi yang berbeda padahal sama).
- Lakukan pembersihan data dengan mengisi data yang hilang (jika memungkinkan) atau menghapus data duplikat/salah.
- Buat tabel frekuensi untuk jenis hobi yang paling banyak diminati.
- Buat diagram batang atau diagram lingkaran dari tabel frekuensi hobi tersebut.
🔒 Tabel kerja dan lembar refleksi murid tidak ditampilkan di pratinjau — keduanya ada di berkas unduhan.
Asesmen awal (diagnostik):
- Apa yang Anda pahami tentang data?
- Pernahkah Anda melihat data dalam bentuk grafik? Grafik apa saja?
- Menurut Anda, mengapa data perlu dianalisis?
- Berikan satu contoh data yang bisa ditemukan di sekolah!
Formatif (proses): Observasi partisipasi aktif peserta didik dalam diskusi kelompok, kemampuan menerapkan teknik pembersihan data, dan kualitas visualisasi data yang dibuat.
Sumatif (akhir): Penilaian proyek akhir berupa laporan dan presentasi analisis data yang mencakup proses, hasil, dan rekomendasi.
🔒 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 teknik pengumpulannya | Jenis data (kuantitatif, kualitatif), teknik pengumpulan data | 2 JP | Penalaran Kritis |
| 2 | Menerapkan teknik pembersihan data dan membuat visualisasi | Pembersihan data (missing value, duplikat), visualisasi data (grafik batang, lingkaran) | 2 JP | Penalaran Kritis, Kreativitas |
| 3 | Menganalisis pola dan tren serta menginterpretasikan hasilnya | Analisis data sederhana, interpretasi pola dan tren | 2 JP | Penalaran Kritis, Kolaborasi |
| 4 | Menyajikan hasil analisis data secara lisan dan tertulis | Laporan analisis data, presentasi efektif | 2 JP | Kolaborasi, Kreativitas |
Analisis data adalah keterampilan penting di era digital. Dengan memahami analisis data, kita dapat mengubah angka dan fakta menjadi wawasan yang berguna untuk membuat keputusan yang lebih baik. Modul ini akan membimbing Anda langkah demi langkah untuk menguasai dasar-dasar analisis data, mulai dari pengumpulan hingga penyajian hasil.
1. Pengertian dan Pentingnya Analisis Data
Analisis data adalah proses sistematis untuk memeriksa, membersihkan, mengubah, dan memodelkan data dengan tujuan menemukan informasi yang berguna, menarik kesimpulan, dan mendukung pengambilan keputusan. Di era informasi ini, kemampuan menganalisis data menjadi sangat penting karena hampir semua aspek kehidupan kita menghasilkan data. Dari data tersebut, kita bisa memahami tren, memprediksi masa depan, dan memecahkan masalah dengan lebih efektif.
2. Jenis-Jenis Data
Data dapat dikelompokkan menjadi dua jenis utama: data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif adalah data yang berupa angka dan dapat diukur, seperti tinggi badan, jumlah siswa, atau suhu. Data ini bisa diolah secara matematis. Sementara itu, data kualitatif adalah data yang berupa deskripsi atau kategori, seperti warna favorit, jenis kelamin, atau opini. Data kualitatif seringkali diperoleh melalui wawancara atau observasi dan memberikan pemahaman mendalam tentang suatu fenomena.
3. Teknik Pengumpulan Data
Ada berbagai teknik untuk mengumpulkan data, tergantung pada jenis data yang dibutuhkan. Beberapa teknik umum meliputi: 1) Observasi, yaitu mengamati dan mencatat perilaku atau kejadian secara langsung. 2) Wawancara, yaitu mengajukan pertanyaan secara lisan kepada responden. 3) Kuesioner/Survei, yaitu menyebarkan daftar pertanyaan tertulis. 4) Studi Dokumen, yaitu mengumpulkan data dari dokumen yang sudah ada seperti laporan atau arsip. Pemilihan teknik yang tepat sangat memengaruhi kualitas data yang diperoleh.
4. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Data mentah seringkali tidak sempurna; bisa jadi ada data yang hilang (missing values), data ganda (duplicates), atau data yang salah (inconsistent format, outliers). Pembersihan data adalah langkah krusial untuk memastikan kualitas data sebelum analisis. Ini melibatkan identifikasi dan koreksi kesalahan, pengisian data yang hilang dengan metode yang sesuai, dan penghapusan data yang tidak relevan. Data yang bersih akan menghasilkan analisis yang akurat dan dapat diandalkan.
5. Visualisasi Data
Visualisasi data adalah representasi grafis dari data. Tujuannya adalah untuk mengkomunikasikan informasi dengan jelas dan efisien melalui elemen visual seperti grafik, diagram, atau peta. Jenis visualisasi yang umum meliputi: diagram batang untuk membandingkan kategori, diagram lingkaran untuk menunjukkan proporsi, dan diagram garis untuk melihat tren dari waktu ke waktu. Visualisasi yang baik membantu audiens memahami pola dan wawasan dari data dengan cepat.
6. Analisis dan Interpretasi Data
Setelah data bersih dan divisualisasikan, langkah selanjutnya adalah menganalisis dan menginterpretasikan. Analisis melibatkan pencarian pola, tren, hubungan, atau anomali dalam data. Interpretasi adalah proses menjelaskan makna dari pola yang ditemukan dan menarik kesimpulan yang relevan. Misalnya, jika diagram garis menunjukkan peningkatan penjualan produk tertentu, interpretasi bisa jadi karena kampanye pemasaran yang berhasil atau perubahan preferensi konsumen.
7. Penyajian Hasil Analisis
Hasil analisis data perlu disajikan secara jelas dan persuasif agar dapat dipahami oleh pihak lain. Penyajian bisa dalam bentuk laporan tertulis, presentasi lisan, atau infografis. Laporan yang baik harus mencakup tujuan analisis, metodologi, temuan utama (didukung visualisasi), dan rekomendasi berdasarkan temuan tersebut. Keterampilan komunikasi yang baik sangat penting agar wawasan dari data dapat dimanfaatkan secara maksimal.
Rangkuman: Analisis data adalah proses mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna. Ini melibatkan pengumpulan berbagai jenis data, pembersihan data dari kesalahan, visualisasi data untuk melihat pola, analisis dan interpretasi untuk menarik kesimpulan, hingga penyajian hasil secara efektif. Keterampilan ini penting untuk pengambilan keputusan yang lebih baik di berbagai bidang kehidupan.
| Istilah | Arti |
|---|---|
| Analisis Data | Proses memeriksa, membersihkan, mengubah, dan memodelkan data untuk menemukan informasi berguna. |
| Data Kuantitatif | Data berupa angka yang dapat diukur dan dihitung. |
| Data Kualitatif | Data berupa deskripsi atau kategori yang tidak dapat diukur dengan angka. |
| Visualisasi Data | Representasi grafis dari data untuk menyampaikan informasi secara visual. |
| Interpretasi Data | Proses menjelaskan makna dari pola atau tren yang ditemukan dalam data. |
🔒 Daftar pustaka tidak ditampilkan di pratinjau — ada di berkas unduhan.
Modul ajar "Analisis Data" mata pelajaran Informatika Kelas VIII 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 VIII Setahun
Urutan mengajarnya, bukan urutan pencarian. Yang sudah ada tinggal diunduh; yang belum, disusun atas nama Anda — sama-sama gratis.
Semester 1 / Ganjil2 dari 3 siap unduh
Semester 2 / Genap2 dari 2 siap unduh
Jejak Bermedia DigitalModul siap unduh · Word + PDF ber-kopPemanfaatan Perangkat DigitalModul siap unduh · Word + PDF ber-kopModul Informatika lain yang sudah tersedia
Keamanan Data dan InformasiInformatika Kelas VIII SMPAlgoritma dan Pemrograman BlokInformatika Kelas VIII SMPBab 2 Berpikir Komputasional, Fungsi, Himpunan dan Sistem Bilangan, Algoritma,StrukturdatInformatika Kelas VIII SMPBab 2 Berpikir Komputasional, Fungsi, Himpunan dan Sistem Bilangan, Algoritma,StrukturdataInformatika Kelas VIII SMPLihat semua Modul Ajar Informatika Kelas VIII →Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah ini modul ajar Informatika 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 Analisis Data pada Informatika SMP, Fase D.
Modul Analisis Data ini untuk semester 1 (ganjil) atau semester 2 (genap)?
Semester 1 (ganjil), menurut urutan materi Informatika kelas VIII SMP 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 VIII SMP 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 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 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 Informatika kelas VIII 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 VIII di sekolah Anda. Sudah ber-kop sekolah dan atas nama Anda, tersedia juga dalam PDF.
Apakah modul ajar Informatika kelas VIII ini sesuai kurikulum terbaru?
Ya. Modul Analisis Data ini mengikuti Kurikulum Merdeka dengan Pembelajaran Mendalam (Permendikdasmen 13/2025), pada Fase D untuk kelas VIII SMP. 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 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 Analisis Data ini memuat bank soalnya sendiri — 6 pilihan ganda dan 5 uraian (kunci jawabannya khusus member Paket Lengkap), ditambah rubrik KKTP pada bagian asesmennya. Yang belum termasuk: paket soal satu semester penuh Informatika kelas VIII SMP 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 beserta ATP, LKPD, asesmen, dan bank soalnya. Perangkat pembelajaran pelengkap Informatika kelas VIII berupa Program Tahunan (Prota) dan Program Semester (Promes/Prosem) 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 Informatika ini cocok untuk SMP negeri, swasta, maupun MTs?
Ya. Kop, logo, dan nama SMP Anda dipasang otomatis, negeri maupun swasta; sekolah berciri (Muhammadiyah, NU, Islam Terpadu) mendapat kop dan mapel khasnya sendiri saat mengisi borang. Untuk MTs, pilih jenjang MTs saat mengisi borang: materi Analisis Data yang sama disusun dalam versi madrasah (Kurikulum Berbasis Cinta, kop Kemenag), dan halaman Informatika MTs ada di daftar jenjang lain di bawah.
tuntas.org — administrasi beres, kinerja tuntas. Semua modul disusun sebagai materi bantu belajar yang independen.