LKPD Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas 10: Algoritma Rule-Based dan Pengantar Algoritma Machine Learning

INFORMASI UMUM

TUJUAN PEMBELAJARAN

1. Murid mampu memahami dan menerapkan algoritma rule-based untuk menyelesaikan permasalahan berbasis aturan logika.
2. Murid mampu menjelaskan konsep dasar algoritma machine learning (decision tree, linear regression, K-means clustering, naive Bayes) dan membandingkannya dengan algoritma rule-based.

PETUNJUK UMUM

• Bacalah setiap petunjuk kegiatan dengan seksama sebelum mulai mengerjakan.
• Kerjakan setiap kegiatan secara berurutan untuk membangun pemahaman yang utuh.
• Diskusikan dengan teman jika ada bagian yang kurang dipahami.
• Tuliskan jawaban dengan lengkap dan rapi di ruang yang telah disediakan.
• Siapkan alat tulis, kertas, dan perangkat yang dibutuhkan sebelum memulai.

KEGIATAN

Kegiatan 1: Memahami Algoritma Rule-Based dalam Kehidupan Sehari-hari

Estimasi: 25 menit

Alat & Bahan:

• Buku siswa halaman 57-58
• Kertas HVS atau buku tulis
• Alat tulis (pensil, penghapus, penggaris)

Petunjuk Pengerjaan:

1. Perhatikan ilustrasi berikut: Kamu adalah seorang dokter yang harus mendiagnosis pasien berdasarkan gejala yang dialami.
2. Baca skenario berikut dengan teliti: Seorang pasien datang dengan keluhan demam (suhu >37.5°C), batuk, dan sakit kepala.
3. Analisis flowchart atau pseudocode algoritma rule-based yang diberikan (seperti contoh di buku siswa halaman 57-58).
4. Jawab pertanyaan yang disediakan untuk menguji pemahamanmu tentang cara kerja algoritma rule-based.
5. Buatlah satu contoh kasus rule-based sendiri yang relevan dengan kehidupanmu.

Pertanyaan:

1. Berdasarkan algoritma DiagnosaKesehatan di buku siswa (hal. 57), jika pasien memiliki suhu badan 38°C, batuk = 'ya', dan sakit kepala = 'tidak', apa output diagnosanya?

2. Jelaskan mengapa algoritma ini disebut 'rule-based' atau berbasis aturan? Sebutkan minimal 3 karakteristik utamanya!

3. Buatlah satu contoh algoritma rule-based sederhana (dalam bentuk pseudocode atau flowchart) untuk menentukan apakah seorang siswa LULUS atau TIDAK LULUS berdasarkan kriteria berikut: nilai ≥75 DAN kehadiran ≥80% = LULUS; nilai 70-74 DAN kehadiran >90% = LULUS; selain itu = TIDAK LULUS.

Untuk pertanyaan 1: tulis jawaban singkat (1 kalimat). Untuk pertanyaan 2: tulis dalam bentuk paragraf atau poin-poin (minimal 5 baris). Untuk pertanyaan 3: gambar flowchart atau tulis pseudocode dengan struktur yang rapi (gunakan kertas tambahan jika perlu).

Kegiatan 2: Mengenal Algoritma Machine Learning dan Perbandingannya dengan Rule-Based

Estimasi: 35 menit

Alat & Bahan:

• Buku siswa atau materi referensi tentang ML
• Kertas untuk membuat tabel
• Alat tulis berwarna (opsional, untuk memperjelas tabel)

Petunjuk Pengerjaan:

1. Bacalah penjelasan singkat tentang 4 algoritma machine learning: Decision Tree, Linear Regression, K-Means Clustering, dan Naive Bayes.
2. Amati tabel perbandingan yang akan kamu lengkapi untuk membandingkan karakteristik masing-masing algoritma ML dengan algoritma rule-based.
3. Diskusikan dengan teman sekelompokmu (2-3 orang) untuk mengisi tabel berdasarkan pemahaman kalian.
4. Jawab pertanyaan analisis untuk mendalami perbedaan mendasar antara rule-based dan machine learning.
5. Presentasikan hasil diskusi kelompokmu di depan kelas (jika diminta guru).

Pertanyaan:

1. Lengkapi tabel perbandingan berikut dengan karakteristik masing-masing algoritma!

2. Apa perbedaan mendasar antara algoritma rule-based dengan algoritma machine learning? Jelaskan dari segi: (a) sumber aturan/pengetahuan, (b) kemampuan adaptasi terhadap data baru, (c) kompleksitas implementasi.

3. Berikan 2 contoh kasus nyata di mana algoritma machine learning LEBIH COCOK digunakan daripada rule-based. Jelaskan alasannya!

Untuk pertanyaan 1: gambar tabel 5 kolom x 6 baris (termasuk header) di buku tulis atau kertas. Untuk pertanyaan 2 dan 3: tulis dalam bentuk paragraf terstruktur (minimal 10 baris untuk masing-masing pertanyaan).

Kegiatan 3: Merancang Solusi: Kapan Menggunakan Rule-Based vs Machine Learning?

Estimasi: 30 menit

Alat & Bahan:

• Buku tulis atau kertas HVS
• Alat tulis
• Akses internet (opsional, untuk mencari contoh tambahan)

Petunjuk Pengerjaan:

1. Bacalah 3 studi kasus masalah dunia nyata yang disediakan.
2. Untuk setiap kasus, tentukan apakah lebih cocok diselesaikan dengan algoritma rule-based atau machine learning.
3. Berikan justifikasi/alasan pemilihan algoritma yang kamu pilih dengan mempertimbangkan: kompleksitas masalah, ketersediaan aturan yang jelas, kebutuhan adaptasi, dan volume data.
4. Jika memilih ML, sebutkan jenis algoritma ML mana (decision tree, linear regression, K-means, atau naive Bayes) yang paling sesuai.
5. Diskusikan jawabanmu dengan kelompok dan siapkan argumentasi untuk mempresentasikan pilihanmu.

Pertanyaan:

1. KASUS A: Sistem pintu otomatis di gedung yang membuka jika:

1. ada orang yang terdeteksi sensor gerak DAN
2. waktu antara pukul 07.00-18.00. Algoritma apa yang cocok dan mengapa?

2. KASUS B: Aplikasi untuk memprediksi harga rumah di Jakarta berdasarkan 15 faktor (luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar, lokasi, jarak ke stasiun, umur bangunan, dll). Algoritma apa yang cocok, jenis ML apa (jika ML), dan mengapa?

3. KASUS C: Sistem untuk mengelompokkan 10.000 pelanggan toko online berdasarkan pola belanja mereka (frekuensi beli, jenis produk, total pengeluaran) tanpa label kategori sebelumnya, untuk strategi marketing yang berbeda per kelompok. Algoritma apa yang cocok, jenis ML apa (jika ML), dan mengapa?

4.

Refleksi

Menurutmu, apakah di masa depan algoritma rule-based akan sepenuhnya digantikan oleh machine learning? Atau keduanya tetap punya tempat masing-masing? Jelaskan pendapatmu dengan memberikan contoh!

Untuk pertanyaan 1-3: tulis jawaban dalam format: Pilihan Algoritma -> Alasan (minimal 4-5 kalimat per kasus). Untuk pertanyaan 4: tulis pendapat dalam bentuk paragraf (minimal 8 baris), boleh ditambah diagram/gambar pendukung jika diperlukan.

REFLEKSI

1. Apa hal paling menarik yang kamu pelajari hari ini tentang perbedaan algoritma rule-based dan machine learning?

2. Dari 3 kegiatan yang telah kamu lakukan, manakah yang paling menantang? Apa yang membuatnya menantang dan bagaimana kamu mengatasinya?

3. Coba identifikasi 2 aplikasi atau teknologi yang kamu gunakan sehari-hari (misalnya di smartphone atau media sosial). Menurutmu, aplikasi tersebut menggunakan algoritma rule-based, machine learning, atau kombinasi keduanya? Jelaskan analisismu!