LKPD Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas 11: Menjelaskan Alur Kerja Algoritma Machine Learning dari Data Hingga Evaluasi

INFORMASI UMUM

TUJUAN PEMBELAJARAN

1. Menjelaskan konsep dasar-dasar algoritma Machine Learning beserta alur kerjanya

PETUNJUK UMUM

• Bacalah pengantar konsep dasar Machine Learning dan alur kerjanya dengan saksama.
• Bekerjalah secara kolaboratif dalam kelompok diskusi sesuai pembagian kelompok dari guru.
• Jawablah seluruh pertanyaan pada format ruang jawaban yang telah disediakan.
• Fokuskan penjelasanmu pada konsep dasar algoritma Machine Learning dan tahapan alur kerjanya (pengumpulan data, pelatihan/training, pembentukan model, pengujian/testing, dan evaluasi).

KEGIATAN

Kegiatan 1: Membedah Konsep Dasar dan Alur Kerja Algoritma Machine Learning

Estimasi: 40 menit

Alat & Bahan:

• Buku Siswa Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas XI Bab 5
• Alat tulis
• Lembar Kerja Murid

Petunjuk Pengerjaan:

1. Cermati skema kerja Machine Learning yang mencakup data training, proses pembelajaran (learning process), pembentukan model, data testing, output, hingga evaluasi.
2. Diskusikan bersama teman kelompok untuk menjelaskan fungsi masing-masing komponen dasar tersebut.
3. Tuliskan penjelasan kelompokmu ke dalam format tabel dan uraian yang tersedia.

Pertanyaan:

1. Berdasarkan skema alur kerja Machine Learning, jelaskan fungsi dari: (a) Data Training, (b) Algoritma Pembelajaran (Learning Process), (c) Machine Learning Model, (d) Data Testing, dan (e) Evaluasi Output!

2. Jelaskan secara runtut bagaimana alur kerja algoritma Machine Learning berlangsung dari tahap penyediaan data hingga tahap evaluasi performa!

Nomor 1 dijawab pada tabel 2 kolom (Kolom 1: Komponen Alur, Kolom 2: Penjelasan Fungsi). Nomor 2 dijawab berupa paragraf penjelasan runtut minimal 4 kalimat yang mencakup urutan input data, pelatihan algoritma, pembentukan model, pengujian, dan evaluasi.

Kegiatan 2: Menelusuri Alur Kerja Algoritma Machine Learning pada Studi Kasus Prediksi

Estimasi: 45 menit

Alat & Bahan:

• Lembar Kerja Murid
• Papan tulis / kertas plano untuk diskusi kelompok

Petunjuk Pengerjaan:

1. Perhatikan skenario penerapan Machine Learning berikut: Sebuah platform streaming ingin memprediksi lagu yang disukai pengguna berdasarkan riwayat dengar.
2. Telusuri bagaimana setiap langkah alur kerja algoritma Machine Learning diterapkan pada kasus tersebut.
3. Tuliskan penjelasan logis untuk setiap tahapan alur kerja berdasarkan kasus yang diberikan.

Pertanyaan:

1. Pada skenario sistem prediksi platform streaming di atas, jelaskan apa yang menjadi data training dan bagaimana algoritma memprosesnya hingga terbentuk model!

2. Jelaskan mengapa data testing harus dipisahkan dari data training, dan jelaskan apa yang terjadi pada tahap evaluasi jika model sering salah memprediksi lagu yang disukai!

Tuliskan jawaban dalam format uraian deskriptif terstruktur: Bagian A untuk penjelasan data training dan proses pembentukan model; Bagian B untuk penjelasan pemisahan data testing dan mekanisme tindak lanjut hasil evaluasi.

Kegiatan 3: Presentasi dan Penjelasan Komparatif Karakteristik Alur Kerja Machine Learning

Estimasi: 50 menit

Alat & Bahan:

• Lembar Kerja Murid
• Buku Catatan
• Spidol / whiteboard bila mempresentasikan poin ringkas

Petunjuk Pengerjaan:

1. Secara berkelompok, diskusikan perbedaan mendasar antara cara kerja program konvensional berbasis aturan (rule-based) dengan alur kerja algoritma Machine Learning.
2. Sajikan penjelasan kelompok di depan kelas secara bergantian.
3. Simak tanggapan kelompok lain dan lengkapi simpulan alur kerja Machine Learning bersama bimbingan guru.
4. Kerjakan bagian refleksi dan ikuti rangkuman penutup sesi pembelajaran.

Pertanyaan:

1. Berdasarkan pemahaman alur kerja Machine Learning yang telah dipelajari, jelaskan perbedaan utama antara pendekatan pemrograman konvensional (aturan dibuat langsung oleh programmer) dengan algoritma Machine Learning dalam menghasilkan luaran!

2. Jelaskan apa konsekuensi logis terhadap model dan hasil evaluasi jika data training yang dimasukkan ke dalam algoritma Machine Learning mengandung banyak kesalahan atau data yang tidak lengkap!

Format uraian komparatif: Nomor 1 dituliskan dalam bentuk perbandingan alur input-proses-output; Nomor 2 dituliskan dalam 1 paragraf hubungan sebab-akibat antara kualitas data training dan hasil evaluasi model.

REFLEKSI

1. Bagian mana dari tahapan alur kerja algoritma Machine Learning (mulai dari data training hingga evaluasi) yang menurutmu paling krusial, dan apa alasannya?

2. Bagaimana pemahamanmu tentang alur kerja Machine Learning membantumu memahami cara kerja teknologi kecerdasan artifisial yang kamu gunakan sehari-hari?

3. Tantangan apa yang kamu hadapi saat menjelaskan perbedaan peran data training dan data testing, serta bagaimana kamu mengatasinya?