LKPD Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas 7: Penerapan Pengelolaan Data secara Sistematis untuk Melatih Model Klasifikasi Gambar

INFORMASI UMUM

TUJUAN PEMBELAJARAN

1. Menerapkan pengelolaan data secara sistematis untuk melatih model klasifikasi pada sistem KA

PETUNJUK UMUM

• Bacalah setiap instruksi kerja dengan cermat bersama rekan kelompokmu.
• Siapkan perangkat (laptop/komputer berkamera) yang telah terhubung ke peramban web Teachable Machine (Image Project).
• Siapkan 2 kategori objek nyata di sekitarmu (misalnya: Buku Tulis dan Botol Minum) sebagai bahan pengambilan data.
• Terapkan langkah pengelolaan data secara sistematis mulai dari perencanaan, pengumpulan, pelabelan, hingga pengujian model klasifikasi.
• Catat hasil observasi dan data kerja kelompokmu pada lembar/tabel yang telah disediakan.

KEGIATAN

Kegiatan 1: Perencanaan dan Pengelompokan Data Gambar (Data Categorization)

Estimasi: 20 menit

Alat & Bahan:

• Alat tulis
• 2 jenis objek fisik di kelas (misal: botol minum dan buku)

Petunjuk Pengerjaan:

1. Tentukan 2 label kelas objek yang akan dilatih ke dalam sistem KA klasifikasi gambar.
2. Rencanakan variasi data visual secara sistematis (sudut pengambilan/angle, jarak/jarak dekat-jauh, dan pencahayaan) agar data seimbang dan representatif.
3. Tuliskan rancangan pembagian data tersebut pada tabel perencanaan data.

Pertanyaan:

1. Lengkapilah tabel rencana pengelolaan data berikut dengan menentukan 2 label kelas serta variasi pengambilan gambar (sudut, jarak, dan latar belakang) yang akan dikumpulkan!

2. Mengapa jumlah gambar dan variasi sudut pada Kelas A dan Kelas B harus dikelola secara seimbang sebelum dimasukkan ke dalam sistem pelatihan KA?

Tabel 4 kolom: [Nama Kelas/Label], [Target Jumlah Sampel], [Rencana Variasi Sudut/Jarak], [Kondisi Latar/Pencahayaan]. Di bawah tabel disediakan ruang 4 baris untuk jawaban uraian nomor 2.

Kegiatan 2: Penerapan Pengumpulan, Pelabelan, dan Pelatihan Data Model

Estimasi: 35 menit

Alat & Bahan:

• Laptop/komputer dengan webcam
• Koneksi internet
• Platform Teachable Machine Image Project
• Objek fisik latih

Petunjuk Pengerjaan:

1. Buka Teachable Machine (Image Project) pada peramban.
2. Buat 2 kelas sesuai label yang telah dirancang pada Kegiatan 1.
3. Kumpulkan data gambar menggunakan webcam secara sistematis sesuai rencana (ambil minimal 20-30 sampel per kelas dengan variasi sudut dan posisi).
4. Pastikan data tidak tertukar antar-label (data sanitation/verifikasi label).
5. Klik 'Train Model' dan amati proses pelatihan hingga selesai.
6. Catat realisasi pengelolaan data pada tabel hasil pengumpulan.

Pertanyaan:

1. Isilah tabel pencatatan data aktual yang berhasil dihimpun dan dimasukkan ke dalam sistem KA!

2. Jika saat memeriksa data ditemukan satu gambar 'buku tulis' masuk ke dalam kelas 'botol minum', tindakan pengelolaan data apa yang wajib diterapkan secara sistematis sebelum menekan tombol pelatihan (Train)?

Tabel 4 kolom: [Label Kelas], [Jumlah Sampel Aktual], [Variasi Terlaksana], [Hasil Verifikasi Label (Tepat/Ada Salah Masuk)]. Kolom isian singkat 3 baris untuk pertanyaan nomor 2.

Kegiatan 3: Pengujian Model Klasifikasi Berdasarkan Pengelolaan Data

Estimasi: 25 menit

Alat & Bahan:

• Model KA yang sudah dilatih pada Kegiatan 2
• Objek uji (botol minum dan buku tulis)

Petunjuk Pengerjaan:

1. Uji model yang telah dilatih pada panel 'Preview' menggunakan data baru (objek yang sama namun posisi/jarak baru yang belum pernah direkam).
2. Lakukan minimal 4 kali uji coba (2 kali untuk Kelas 1 dan 2 kali untuk Kelas 2).
3. Catat hasil prediksi dan persentase keyakinan (confidence score) dari sistem KA.
4. Selesaikan pertanyaan analisis keterkaitan antara pengelolaan data dengan akurasi prediksi, lalu lengkapi bagian refleksi pembelajaran.

Pertanyaan:

1. Catatlah 4 hasil pengujian data baru pada tabel uji klasifikasi berikut (Nama Objek Uji, Posisi/Kondisi Uji, Prediksi Kelas oleh KA, Persentase Output)!

2. Berdasarkan hasil uji coba, bagaimana pengaruh langkah sistematis dalam memvariasikan dan membersihkan label data terhadap keberhasilan prediksi model klasifikasi KA?

Tabel 5 kolom: [No Uji], [Objek Uji], [Kondisi Pengujian], [Prediksi Model], [Tingkat Keyakinan %]. Ruang uraian bergaris 4 baris untuk jawaban nomor 2.

REFLEKSI

1. Langkah pengelolaan data mana yang paling menantang saat kamu menyiapkan sampel gambar untuk melatih model KA tadi?

2. Jika model KA klasifikasi gambarmu menghasilkan tebakan yang salah, perbaikan apa pada cara pengumpulan data yang akan kamu lakukan selanjutnya?