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

Modul Ajar & RPP Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas VIII
Pengolahan Data

Modul ajar (RPP) Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP kelas VIII materi Pengolahan Data, gratis dalam Word + PDF atas nama Anda: ATP, tujuan, LKPD, asesmen, bahan ajar. Sesuai Keputusan Kepala BSKAP No. 046/H/KR/2025 tentang Capaian Pembelajaran pada Pendidikan Anak Usia Dini, Pendidikan Dasar, dan Pendidikan Menengah.

Sampul modul ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial kelas VIII materi Pengolahan Data — siap cetak A412 lembar A4✨ Bisa sampai 18 lembar lebih3 pertemuan · siap cetakLKPDATPAsesmenBahan ajarGlosariumWord (.docx) + PDF · atas nama AndaLihat isi lembarnya ↓
Ringkasan: Pengolahan data adalah proses mengubah data mentah menjadi informasi bermakna melalui tahapan pengumpulan, pembersihan, transformasi, analisis, dan visualisasi. Memahami jenis data (kuantitatif/kualitatif) dan metode pengumpulannya adalah kunci. Visualisasi data yang efektif, seperti grafik batang atau lingkaran, membantu menyampaikan cerita data dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
📥 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.

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 Data yang Anda cari? Materi Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas VIII lainnya:

Struktur Kontrol: Perulangan dan PercabanganVariabel dan Tipe DataPemrograman Blok Tingkat LanjutAnalisis Data dan Visualisasi Sederhana
Lihat peta materi setahun9 materiMateri Anda tidak ada di daftar?Tulis judulnya sendiri — tetap gratis, ±1 menit
KURIKULUM MERDEKA
✦ DEEP LEARNING · PEMBELAJARAN MENDALAM ✦
MODUL AJAR
Pengolahan Data
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 Data
Koding dan Kecerdasan Artifisial · Fase D · Kelas VIII · Kurikulum Merdeka · Pembelajaran Mendalam
A.  IDENTITAS MODULCP: Kepka BSKAP 046/H/KR/2025
Penyusunnama Anda
Satuan Pendidikansekolah Anda
Mata PelajaranKoding dan Kecerdasan Artifisial
Fase / KelasD / VIII
Materi PokokPengolahan Data
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 memahami konsep dasar angka, tabel, dan grafik sederhana dalam kehidupan sehari-hari.

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

Capaian Pembelajaran (CP):

AcuanKeputusan Kepala BSKAP No. 046/H/KR/2025 tentang Capaian Pembelajaran pada Pendidikan Anak Usia Dini, Pendidikan Dasar, dan Pendidikan Menengah
Elemen / DomainAnalisis Data
Rumusan CP FasePeserta didik mampu mengumpulkan, mengorganisasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data sederhana untuk menarik kesimpulan serta mengidentifikasi pola dan tren.

Identifikasi materi — 4 dimensi pengetahuan:

FaktualData dapat berupa angka, teks, gambar, atau suara yang dikumpulkan dari berbagai sumber seperti survei, sensor, atau internet.
KonseptualPengolahan data adalah serangkaian proses untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
ProseduralLangkah-langkah pengolahan data meliputi pengumpulan, pembersihan, transformasi, analisis, dan visualisasi data menggunakan perangkat lunak atau aplikasi.
MetakognitifPeserta didik akan menyadari pentingnya memilih metode pengolahan data yang tepat untuk jenis data dan tujuan analisis yang berbeda, serta bagaimana data dapat memengaruhi pemahaman mereka tentang dunia.

Tujuan Pembelajaran:

  1. Dengan menyimak penjelasan guru dan studi kasus, peserta didik dapat menjelaskan konsep dasar pengolahan data dan tahapan-tahapannya secara runtut.
  2. Melalui kerja kelompok dan diskusi, peserta didik dapat mengidentifikasi jenis-jenis data dan metode pengumpulannya dengan tepat.
  3. Setelah melakukan praktik menggunakan perangkat lunak, peserta didik dapat mengaplikasikan teknik pembersihan dan transformasi data sederhana secara mandiri.
  4. Dengan menganalisis dataset yang diberikan, peserta didik dapat membuat visualisasi data yang informatif (misalnya grafik atau tabel) sesuai kaidah.
  5. Melalui presentasi proyek kelompok, peserta didik dapat menginterpretasikan hasil visualisasi data dan menyajikan kesimpulan yang logis.
Halaman 2 · Pengolahan Data — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
B.  KOMPONEN INTI (lanjutan)

Pemahaman bermakna: Pengolahan data membantu kita mengubah kumpulan fakta menjadi cerita yang bermakna, memungkinkan kita membuat keputusan yang lebih baik dalam berbagai aspek kehidupan, dari memilih makanan hingga memahami tren global.

Pertanyaan pemantik: "Mengapa data nilai ulangan diubah menjadi grafik batang, dan bukan hanya deretan angka saja?"

C.  DESAIN PEMBELAJARANPermendikdasmen 13/20254 Kerangka Pembelajaran Mendalam
Praktik PedagogisProject Based Learning (PjBL) + praktik
Lintas Disiplin IlmuMatematika: Penggunaan statistik dasar (rata-rata, persentase) dan interpretasi grafik dalam analisis data.
Bahasa Indonesia: Keterampilan menyajikan informasi secara lisan dan tertulis melalui presentasi dan laporan proyek.
Ilmu Pengetahuan Sosial: Analisis data sosial atau ekonomi untuk memahami fenomena kemasyarakatan di lingkungan sekitar.
Kemitraan PembelajaranOrang tua dapat diajak berdiskusi tentang bagaimana data digunakan di rumah atau di pekerjaan mereka, serta membantu peserta didik dalam mengumpulkan data sederhana dari lingkungan keluarga.
Lingkungan PembelajaranRuang kelas yang fleksibel untuk diskusi kelompok dan akses ke laboratorium komputer atau perangkat tablet dengan koneksi internet yang stabil untuk praktik pengolahan data.
Pemanfaatan Teknologi DigitalPemanfaatan aplikasi spreadsheet (Google Sheets/Microsoft Excel) untuk pembersihan, transformasi, dan visualisasi data, serta platform presentasi (Google Slides/PowerPoint) untuk menyajikan hasil proyek.
Halaman 3 · Pengolahan Data — 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 PembelajaranProject Based Learning (PjBL)
Tujuan Pertemuan 1Dengan menyimak penjelasan guru dan studi kasus, peserta didik dapat menjelaskan konsep dasar pengolahan data dan tahapan-tahapannya secara runtut.
TahapanAlokasiKegiatan Pembelajaran
Kegiatan AwalBerkesadaran (Mindful)15 menit
  1. Guru mengucapkan salam, memimpin doa, dan memeriksa kehadiran peserta didik.
  2. Apersepsi: Guru bertanya kepada peserta didik tentang pengalaman mereka melihat data dalam kehidupan sehari-hari (misalnya, grafik nilai, tabel jadwal pelajaran, laporan cuaca).
  3. Guru menyampaikan tujuan pembelajaran hari ini yaitu memahami konsep dan tahapan pengolahan data, serta memperkenalkan proyek 'Analisis Data di Lingkungan Sekolah' sebagai bagian dari materi ini.
Inti — MemahamiBermakna (Meaningful)15 menit
  1. Penentuan pertanyaan mendasar: Guru menayangkan video singkat tentang pentingnya data dalam kehidupan modern dan mengajukan pertanyaan, 'Bagaimana data dari lingkungan sekitar kita bisa diubah menjadi informasi yang bermanfaat?'
  2. Guru menjelaskan konsep dasar data, informasi, dan pengetahuan, serta perbedaan antara data mentah dan data yang sudah diolah.
  3. Guru memaparkan tahapan-tahapan pengolahan data: pengumpulan, pembersihan, transformasi, analisis, dan visualisasi data, dengan contoh-contoh relevan.
Inti — MengaplikasiBermakna (Meaningful)25 menit
  1. Mendesain perencanaan proyek: Peserta didik dibagi menjadi kelompok kecil (3-4 orang). Setiap kelompok diminta untuk mendiskusikan ide proyek 'Analisis Data di Lingkungan Sekolah' dan menentukan jenis data yang ingin mereka kumpulkan (misalnya, data penggunaan listrik, data sampah, data minat ekstrakurikuler).
  2. Setiap kelompok membuat rencana awal yang mencakup tujuan proyek, jenis data yang akan dikumpulkan, metode pengumpulan, dan perkiraan alat yang dibutuhkan.
  3. Guru berkeliling untuk membimbing dan memberikan masukan pada rencana proyek setiap kelompok.
Inti — MerefleksiBermakna (Meaningful)10 menit
  1. Setiap kelompok mempresentasikan rencana awal proyek mereka di depan kelas.
  2. Guru dan kelompok lain memberikan umpan balik konstruktif terhadap rencana yang dipresentasikan.
  3. Guru menguatkan pemahaman tentang pentingnya perencanaan yang matang dalam pengolahan data dan memberikan apresiasi atas ide-ide kreatif peserta didik.
Kegiatan PenutupMenggembirakan (Joyful)15 menit
  1. Peserta didik bersama guru menyimpulkan konsep dasar dan tahapan pengolahan data.
  2. Refleksi: Guru meminta peserta didik menuliskan satu hal baru yang mereka pelajari dan satu tantangan yang mungkin mereka hadapi dalam proyek.
  3. Guru memberikan tugas untuk mempersiapkan alat dan bahan yang diperlukan untuk pengumpulan data pada pertemuan berikutnya, lalu 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 Data — 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 2Melalui kerja kelompok dan diskusi, peserta didik dapat mengidentifikasi jenis-jenis data dan metode pengumpulannya dengan tepat.
TahapanAlokasiKegiatan Pembelajaran
Kegiatan AwalBerkesadaran (Mindful)15 menit
  1. Guru mengucapkan salam dan memeriksa kesiapan peserta didik untuk melanjutkan proyek.
  2. Apersepsi: Guru menanyakan kembali tentang jenis-jenis data yang telah didiskusikan pada pertemuan sebelumnya.
  3. Guru menyampaikan tujuan pembelajaran hari ini yaitu fokus pada pengumpulan data, dan mengingatkan kembali tahapan proyek.
Inti — MemahamiBermakna (Meaningful)15 menit
  1. Menyusun jadwal: Guru meninjau kembali rencana proyek setiap kelompok dan membantu menyusun jadwal pengumpulan data yang realistis.
  2. Guru menjelaskan lebih detail tentang berbagai jenis data (kualitatif dan kuantitatif) serta metode pengumpulan data (observasi, wawancara, survei, eksperimen) dengan contoh-contoh konkret.
  3. Guru mendemonstrasikan cara membuat kuesioner sederhana atau lembar observasi yang efektif.
Inti — MengaplikasiBermakna (Meaningful)25 menit
  1. Memonitor kemajuan proyek: Setiap kelompok mulai melakukan pengumpulan data sesuai dengan rencana dan jadwal yang telah disepakati.
  2. Peserta didik secara aktif melakukan observasi di lingkungan sekolah, menyebarkan kuesioner, atau melakukan wawancara singkat.
  3. Guru berkeliling untuk memantau proses pengumpulan data, memberikan bimbingan teknis, dan memastikan data yang dikumpulkan relevan dengan tujuan proyek.
Inti — MerefleksiBermakna (Meaningful)10 menit
  1. Setiap kelompok berbagi pengalaman dan tantangan yang mereka hadapi selama proses pengumpulan data.
  2. Guru memfasilitasi diskusi tentang kelebihan dan kekurangan metode pengumpulan data yang digunakan oleh masing-masing kelompok.
  3. Guru memberikan penguatan tentang pentingnya integritas data dan etika dalam pengumpulan informasi.
Kegiatan PenutupMenggembirakan (Joyful)15 menit
  1. Peserta didik bersama guru menyimpulkan pentingnya metode pengumpulan data yang tepat.
  2. Refleksi: Guru meminta peserta didik untuk menuliskan satu hal yang mereka pelajari dari proses pengumpulan data dan bagaimana mereka akan memperbaikinya di masa depan.
  3. Guru memberikan tugas kepada setiap kelompok untuk merapikan dan mempersiapkan data mentah mereka untuk diolah pada pertemuan berikutnya, lalu 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 Data — 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)
Tujuan Pertemuan 3Setelah melakukan praktik menggunakan perangkat lunak, peserta didik dapat mengaplikasikan teknik pembersihan dan transformasi data sederhana secara mandiri.
TahapanAlokasiKegiatan Pembelajaran
Kegiatan AwalBerkesadaran (Mindful)15 menit
  1. Guru mengucapkan salam, memimpin doa, dan memeriksa kesiapan data yang telah dikumpulkan oleh setiap kelompok.
  2. Apersepsi: Guru menanyakan tantangan apa yang muncul dari data mentah yang telah dikumpulkan (misalnya, data yang tidak lengkap, format yang berbeda).
  3. Guru menyampaikan tujuan pembelajaran hari ini yaitu mengolah dan memvisualisasikan data, serta menyajikan hasil proyek.
Inti — MemahamiBermakna (Meaningful)15 menit
  1. Menguji hasil: Guru menjelaskan konsep pembersihan data (menghilangkan duplikasi, mengisi data kosong) dan transformasi data (mengubah format, mengelompokkan data).
  2. Guru mendemonstrasikan penggunaan perangkat lunak sederhana (misalnya, aplikasi spreadsheet seperti Google Sheets atau Microsoft Excel) untuk membersihkan dan mentransformasi data.
  3. Guru memberikan contoh visualisasi data yang efektif (grafik batang, lingkaran, garis) dan menjelaskan kapan setiap jenis visualisasi sebaiknya digunakan.
Inti — MengaplikasiBermakna (Meaningful)25 menit
  1. Setiap kelompok menggunakan data yang telah mereka kumpulkan untuk diproses menggunakan aplikasi spreadsheet.
  2. Peserta didik secara mandiri membersihkan data dari kesalahan atau inkonsistensi, kemudian melakukan transformasi data sesuai kebutuhan analisis mereka.
  3. Setelah data bersih dan terstruktur, setiap kelompok membuat visualisasi data yang relevan untuk menjawab pertanyaan proyek mereka, kemudian menyiapkan presentasi hasil proyek.
Inti — MerefleksiBermakna (Meaningful)10 menit
  1. Setiap kelompok mempresentasikan hasil proyek 'Analisis Data di Lingkungan Sekolah' mereka, termasuk proses pengolahan data, visualisasi yang dibuat, dan kesimpulan yang ditarik.
  2. Evaluasi pengalaman: Guru dan kelompok lain memberikan umpan balik terhadap presentasi, kejelasan visualisasi, dan kekuatan kesimpulan yang disajikan.
  3. Guru memberikan penguatan tentang pentingnya analisis data yang akurat dan visualisasi yang efektif dalam menyampaikan informasi.
Kegiatan PenutupMenggembirakan (Joyful)15 menit
  1. Peserta didik bersama guru menyimpulkan seluruh proses pengolahan data, dari pengumpulan hingga visualisasi dan interpretasi.
  2. Refleksi: Guru meminta peserta didik untuk menuliskan pembelajaran terbesar dari proyek ini dan bagaimana mereka dapat menggunakan keterampilan ini di masa depan.
  3. Guru memberikan apresiasi atas kerja keras dan kreativitas seluruh peserta didik, lalu 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 Data — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
LKPD — LEMBAR KERJA PESERTA DIDIK
Detektif Data Lingkungan Sekolah!Nama: ................................ Kelas: ....... Tanggal: ...........

Tujuan: Peserta didik dapat mengumpulkan, membersihkan, dan memvisualisasikan data sampah di lingkungan sekolah.

Alat & bahan: Kuesioner/lembar observasi, alat tulis, komputer/tablet dengan aplikasi spreadsheet, koneksi internet

Langkah kerja:

  1. Amati dan catat jenis serta jumlah sampah yang ditemukan di 3 area berbeda di sekolah selama 1 jam.
    Area SekolahArea 1Area 2Area 3
  2. Input data yang terkumpul ke dalam tabel pada aplikasi spreadsheet, pastikan tidak ada data kosong atau salah ketik.
  3. Hitung total jumlah masing-masing jenis sampah dan persentasenya dari total keseluruhan sampah.
  4. Buatlah diagram lingkaran yang menunjukkan komposisi jenis sampah di sekolah.
  5. Tuliskan 3 kesimpulan dari data sampah yang telah divisualisasikan.
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 Data — 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 yang kamu ketahui tentang data?
  2. Sebutkan 3 contoh data yang sering kamu lihat!
  3. Menurutmu, mengapa data perlu diolah?

Formatif (proses): Observasi partisipasi aktif peserta didik dalam diskusi kelompok, pengumpulan data, dan penggunaan aplikasi spreadsheet.

Sumatif (akhir): Penilaian proyek 'Analisis Data di Lingkungan Sekolah' berdasarkan laporan, visualisasi data, dan presentasi kelompok.

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 Data — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN (ATP)Kurikulum Merdeka
NoTujuan PembelajaranMateriAlokasiDimensi
1Menjelaskan konsep dasar pengolahan data dan tahapan-tahapannya.Konsep data, informasi, tahapan pengolahan data.2 JPpenalaran kritis
2Mengidentifikasi jenis-jenis data dan metode pengumpulannya.Jenis data (kualitatif, kuantitatif), metode pengumpulan data.2 JPkolaborasi
3Mengaplikasikan teknik pembersihan, transformasi, dan visualisasi data sederhana.Pembersihan data, transformasi data, visualisasi data (grafik, tabel).2 JPkreativitas
Halaman 9 · Pengolahan Data — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
BAHAN AJAR

Data ada di mana-mana di sekitar kita, dari jumlah teman sekelas hingga suhu udara hari ini. Namun, data mentah seringkali tidak mudah dipahami. Pengolahan data adalah proses penting untuk mengubah kumpulan angka atau fakta tersebut menjadi informasi yang bermakna, membantu kita membuat keputusan yang lebih baik dan memahami dunia di sekitar kita dengan lebih mendalam.

1. Apa Itu Data dan Informasi?
Data adalah kumpulan fakta mentah, bisa berupa angka, teks, gambar, atau suara, yang belum diolah dan belum memiliki makna spesifik. Contoh data adalah daftar nilai ulangan siswa atau jumlah pengunjung kantin. Informasi adalah hasil dari pengolahan data yang telah diorganisasi dan memiliki makna, sehingga dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Misalnya, rata-rata nilai ulangan kelas atau tren jumlah pengunjung kantin setiap hari. Memahami perbedaan ini adalah langkah pertama dalam pengolahan data yang efektif.

2. Tahapan Pengolahan Data
Pengolahan data umumnya melibatkan beberapa tahapan. Pertama, Pengumpulan Data, yaitu proses mendapatkan data dari berbagai sumber seperti survei, observasi, atau sensor. Kedua, Pembersihan Data, untuk mengatasi kesalahan, data yang hilang, atau duplikasi. Ketiga, Transformasi Data, mengubah format atau struktur data agar siap dianalisis. Keempat, Analisis Data, proses pemeriksaan, pemodelan, dan penemuan pola dalam data. Terakhir, Visualisasi Data, menyajikan data dalam bentuk grafik atau diagram agar mudah dipahami.

3. Jenis-jenis Data dan Pengumpulannya
Data dapat dikelompokkan menjadi data kuantitatif (berupa angka dan dapat diukur, seperti tinggi badan atau jumlah siswa) dan data kualitatif (berupa deskripsi atau kategori, seperti warna favorit atau pendapat tentang suatu kebijakan). Metode pengumpulan data bervariasi, termasuk survei (menggunakan kuesioner), observasi (mengamati langsung), wawancara (bertanya langsung kepada narasumber), dan eksperimen (menguji hipotesis dalam kondisi terkontrol). Pemilihan metode yang tepat sangat penting untuk mendapatkan data yang akurat dan relevan.

4. Visualisasi Data Efektif
Visualisasi data adalah seni menyajikan data dalam bentuk grafis seperti diagram batang, diagram lingkaran, diagram garis, atau peta. Tujuannya adalah agar data lebih mudah dipahami dan pola atau tren dapat terlihat jelas. Diagram batang cocok untuk membandingkan kategori, diagram lingkaran untuk menunjukkan proporsi bagian dari keseluruhan, dan diagram garis untuk melihat perubahan tren seiring waktu. Visualisasi yang baik harus jelas, akurat, dan tidak menyesatkan, serta mampu menyampaikan cerita di balik data dengan efektif kepada audiens.

Rangkuman: Pengolahan data adalah proses mengubah data mentah menjadi informasi bermakna melalui tahapan pengumpulan, pembersihan, transformasi, analisis, dan visualisasi. Memahami jenis data (kuantitatif/kualitatif) dan metode pengumpulannya adalah kunci. Visualisasi data yang efektif, seperti grafik batang atau lingkaran, membantu menyampaikan cerita data dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.

Halaman 10 · Pengolahan Data — pratinjau tuntas.org
PEMERINTAH / YAYASAN PENYELENGGARANama sekolah AndaModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial · Tahun Pelajaran 2026/2027
GLOSARIUM
IstilahArti
DataFakta mentah yang belum diolah.
InformasiData yang telah diolah dan memiliki makna.
Visualisasi DataPenyajian data dalam bentuk grafis.
DatasetKumpulan data yang terorganisir.
KuesionerDaftar pertanyaan untuk pengumpulan data survei.
Daftar pustaka3 rujukan

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

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

Modul ajar "Pengolahan Data" mata pelajaran Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas VIII 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 12 · Pengolahan Data — pratinjau tuntas.org

12 lembar di atas sudah cukup untuk disetor ke sekolah

Ambil dulu yang gratis. Nama dan sekolah Anda langsung tercetak di kopnya.

📥 Ambil yang Gratis DuluTinggal isi nama & sekolah · ±1 menit jadi
✨ Mau lebih lengkap?
+6 lembarLembar 13–18

Modul Pengolahan Data ini bisa jadi 18 lembar lebih

Ini 6 lembar lanjutannya. Geser untuk lihat 👉

Nama sekolah AndaKoding dan Kecerdasan Artifisial · Kelas VIIIPeta Konsep
Pengolahan DataApa Itu Data dan Informasi?Tahapan Pengolahan DataJenis-jenis Data dan PengumpulannyaVisualisasi Data Efektif
Dari sub-bab Pengolahan DataHalaman 13
Nama sekolah AndaKoding dan Kecerdasan Artifisial · Kelas VIIIIce Breaking
Pertemuan 1Pertemuan 2Pertemuan 3… hingga Pertemuan 8
Biar kelas langsung hidupHalaman 14
Nama sekolah AndaKoding dan Kecerdasan Artifisial · Kelas VIIILKPD Tiap Pertemuan
P1P2P3…Temuan / hasil kerjaBukti atau alasanSimpulan
Beda tiap pertemuanHalaman 15
Nama sekolah AndaKoding dan Kecerdasan Artifisial · Kelas VIIIRefleksi Guru & Siswa
GuruKetercapaian tujuan pembelajaranPeserta didik yang perlu pendampinganPeserta didikSaya sudah memahami …Hal yang masih membingungkan …
Tinggal isi habis mengajarHalaman 16
Nama sekolah AndaKoding dan Kecerdasan Artifisial · Kelas VIIIRemedial & Pengayaan
RemedialUntuk yang belum mencapai tujuanPengayaanUntuk yang tuntas lebih awal
Buat yang tertinggal & yang sudah tuntasHalaman 17
Nama sekolah AndaKoding dan Kecerdasan Artifisial · Kelas VIIIProfil Lulusan
Penalaran kritisKreativitasKolaborasi
Sudah dikaitkan ke materi iniHalaman 18

🎁 Plus perangkat setahun & bonus

Sekali ambil paket, administrasi setahun ikut beres.

Semua paketProta
1Struktur Kontrol: Perulangan dan Percabangan1Variabel dan Tipe Data1Pemrograman Blok Tingkat Lanjut1Analisis Data dan Visualisasi Sederhana1Bias dan Transparansi Algoritma…+4 materi lagi
Setahun penuh, sudah ber-kop
Semua paketPromes Semester 1
MateriJASONDStruktur Kontrol: Perulangan dan PercabanganVariabel dan Tipe DataPemrograman Blok Tingkat LanjutAnalisis Data dan Visualisasi Sederhana
Sebaran materi per bulan
Paket 30 & 60Soal PTS & PAS
Kisi-kisiNaskah soal + kunciKartu soal
Kisi-kisi sampai kartu soal
Paket 30 & 60Administrasi Kelas
Daftar 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

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

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 Data pada Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP, Fase D, elemen Analisis Data.

Modul Pengolahan Data 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 Data untuk Koding dan Kecerdasan Artifisial kelas VIII.

Apakah modul ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial materi Pengolahan Data ini gratis?

Ya. Modul Pengolahan 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 12 jam.

Bagaimana cara download modul ajar Pengolahan 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 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 Data ini diedit?

Bisa. Hasil unduhan berupa dokumen Word yang bisa disunting penuh — tujuan, alokasi waktu, dan langkah kegiatan Pengolahan Data 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 Data ini mengikuti Keputusan Kepala BSKAP No. 046/H/KR/2025 tentang Capaian Pembelajaran pada Pendidikan Anak Usia Dini, Pendidikan Dasar, dan Pendidikan Menengah, pada Fase D untuk kelas VIII SMP. Profil Pelajar Pancasila (P5) kini dilanjutkan sebagai 8 Dimensi Profil Lulusan; dimensi yang dikembangkan materi Pengolahan 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 Pengolahan Data 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 Data 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 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 Prota dan Promes (Program Semester) ikut di unduhan gratis?

Tidak. Unduhan gratis berisi modul ajar Pengolahan Data 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 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 Pengolahan Data yang sama disusun dalam versi madrasah (Kurikulum Berbasis Cinta, kop Kemenag), dan halaman Koding dan Kecerdasan Artifisial MTs ada di daftar jenjang lain di bawah.

Penelusuran Terkait

Modul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas VIIIModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP Semua KelasModul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas IXModul Ajar SMP 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 SMP masuk fase apa?

Mata Pelajaran Lain di SMP

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

Bahasa Indonesia SMPBahasa Inggris SMPInformatika SMPIPA SMPIPS SMPMatematika SMPPendidikan Agama Islam SMPPendidikan Pancasila SMPPJOK SMPPrakarya SMPSeni Budaya SMP

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 MTsKoding 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 SMPSemua kelas — pilih materinya, unduh atas nama Anda

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