Modul Ajar Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas 7 Bab 3: Literasi dan Etika Kecerdasan Artifisial

INFORMASI UMUM

TUJUAN PEMBELAJARAN

1. TP 7.3.1 Menjelaskan perbedaan cara manusia dan KA menggabungkan informasi dari beberapa perangkat penginderaan atau sensor
2. TP 7.3.2 Menjelaskan bagaimana komputer memaknai informasi dari perangkat penginderaan atau sensor serta memahami kualitas data
3. TP 7.3.3 Mengidentifikasi manfaat dan dampak KA pada kehidupan masyarakat
4. TP 7.3.4 Menjelaskan etika menjaga data pribadi dalam menggunakan KA pada kehidupan sehari-hari
5. TP 7.3.5 Menguraikan prinsip KA sebagai alat bantu yang tidak boleh dipercaya sepenuhnya karena potensi menghasilkan output yang salah, bias, atau melakukan halusinasi
6. TP 7.3.6 Menganalisis konten deep fake dalam bentuk gambar, audio, atau video

PROFIL LULUSAN

PERTANYAAN PEMANTIK

1. Bagaimana tubuh kita tahu bahwa ada mobil yang mendekat saat kita hendak menyeberang jalan?
2. Bagaimana mobil otonom (self-driving car) tahu ada pejalan kaki di depannya dan harus mengerem?
3. Bagaimana sebuah komputer atau ponsel pintar bisa mengetahui bahwa objek di depannya adalah wajah manusia, padahal kamera hanya menangkap titik-titik warna (piksel) berupa angka?
4. Apa yang akan terjadi jika kamera ponsel kotor atau buram saat memindai wajah untuk membuka kunci layar?
5. Aplikasi berbasis kecerdasan artifisial apa saja yang pernah kalian temui atau gunakan saat belajar maupun bermain di ponsel?
6. Bagaimana teknologi kecerdasan artifisial tersebut dapat mempermudah aktivitas sehari-hari manusia di masyarakat?
7. Ketika aplikasi berbasis KA mampu menyelesaikan tugas secara otomatis, apa saja perubahan baik maupun tantangan yang muncul bagi pekerja di sekitar kita?
8. Apakah penggunaan teknologi KA selalu menguntungkan, atau mungkinkah ada dampak negatif yang perlu kita waspadai dalam kehidupan masyarakat?
9. Pernahkah kamu memasukkan nama lengkap, alamat rumah, atau nomor telepon saat mengobrol dengan chatbot kecerdasan artifisial?
10. Mengapa kita harus berhati-hati dan tidak sembarangan membagikan data pribadi ke dalam sistem KA?
11. Apakah semua jawaban yang diberikan oleh aplikasi kecerdasan artifisial seperti ChatGPT pasti benar dan dapat langsung dipercaya?
12. Mengapa kecerdasan artifisial terkadang memberikan informasi yang meyakinkan tetapi sebenarnya fakta tersebut palsu atau tidak pernah ada?
13. Apakah semua foto wajah atau gambar yang tampak nyata di media sosial selalu merupakan foto asli tangkapan kamera manusia?
14. Ciri atau kejanggalan visual apa yang dapat kita teliti untuk mengenali gambar yang dihasilkan oleh deep fake atau kecerdasan artifisial?
15. Pernahkah kalian mendengar rekaman suara seseorang yang terdengar sangat mirip aslinya padahal orang tersebut tidak pernah mengucapkannya?
16. Bagaimana cara kita mengetahui apakah sebuah video seseorang berbicara di internet itu rekaman asli atau hasil rekayasa kecerdasan artifisial (deep fake)?
17. Bagaimana kita membuktikan bahwa kita memahami batasan teknologi KA serta mampu menjaga keamanan data diri di ruang digital?
18. Ciri apa saja yang membuktikan sebuah gambar atau rekaman merupakan hasil rekayasa kecerdasan artifisial (deep fake)?

KEGIATAN PEMBELAJARAN

Pertemuan 1 — Menjelaskan Perbedaan Cara Manusia dan KA Menggabungkan Informasi Sensor — 2 JP (2 x 40 menit = 80 menit)

Tujuan Pertemuan:

• TP 7.3.1 Menjelaskan perbedaan cara manusia dan KA menggabungkan informasi dari beberapa perangkat penginderaan atau sensor

Pendahuluan:

• Guru membuka pembelajaran dengan salam, memeriksa kehadiran murid, dan menyampaikan tujuan pembelajaran yaitu menjelaskan perbedaan cara manusia dan KA menggabungkan informasi dari beberapa sensor (3 menit).
• Guru melaksanakan asesmen awal singkat: murid menjawab pertanyaan lisan guru tentang padanan indra manusia dan sensor komputer melalui 3 butir pertanyaan: (1) Mata setara dengan sensor apa? (acuan: kamera/sensor optik), (2) Telinga setara dengan sensor apa? (acuan: mikrofon/sensor suara), (3) Kulit peraba setara dengan sensor apa? (acuan: sensor sentuh/suhu/jarak) (5 menit).
• Guru mengaitkan jawaban murid dengan apersepsi tentang bagaimana manusia dan mesin bertindak berdasarkan informasi gabungan dari indra/sensor tersebut (2 menit).

Kegiatan Inti:

Memahami (Berkesadaran, Bermakna):

• Murid menyimak penjelasan guru dan tayangan diagram perbandingan proses persepsi sensor: Manusia menggabungkan sinyal biologis dari panca indra (mata, telinga) yang diproses secara alami dan serentak di otak dengan konteks pengalaman dan akal sehat, sedangkan Kecerdasan Artifisial (KA) menggabungkan data digital numerik dari berbagai sensor fisik (kamera, lidar, radar, mikrofon) melalui algoritma komputasi/sensor fusion (10 menit).
• Murid mencatat 3 aspek pembeda utama: (1) jenis input informasi: sinyal biologis/impuls saraf vs sinyal listrik/data numerik digital; (2) organ/alat pemroses: otak biologis manusia vs prosesor/algoritma komputer; (3) cara pemaknaan: pemahaman alami berbasis kesadaran dan pengalaman vs pencocokan pola matematis probabilistik berbasis data latih (10 menit).

Mengaplikasi (Menggembirakan, Bermakna):

• Secara berpasangan, murid memainkan tantangan permainan detektif sensor 'Manusia vs Mobil Otonom': murid menerima lembar studi kasus situasi jalan raya (hujan lebat, kabut, dan suara klakson) untuk membedakan bagaimana pengemudi manusia dan sistem mobil KA menggabungkan informasi sensornya (15 menit).
• Murid melengkapi tabel perbandingan analisis pada lembar kerja berisi 3 aspek pembeda sesuai kasus: Aspek 1 - Sumber sensor (acuan: Manusia = mata melihat kabut + telinga mendengar klakson; KA = kamera optik/lidar menembus kabut + sensor radar/akustik mendeteksi suara klakson); Aspek 2 - Format transmisi data (acuan: Manusia = impuls saraf elektro-kimia; KA = sinyal biner/angka digital); Aspek 3 - Cara penggabungan keputusan (acuan: Manusia = otak mengintegrasikan penglihatan dan pendengaran secara sadar dengan intuisi/pengalaman refleks; KA = algoritma sensor fusion menggabungkan matriks data piksel dan gelombang radar secara matematis untuk memicu rem) (15 menit).

Merefleksi (Berkesadaran):

• Murid bersama pasangannya memeriksa kecocokan jawaban analisisnya dengan panduan kriteria yang ditampilkan guru di layar kelas (acuan: ketepatan menjelaskan ketiga aspek pembeda antara manusia dan KA) (5 menit).
• Dua perwakilan murid menjelaskan kembali secara lisan simpulan utama perbedaan cara manusia dan KA dalam menggabungkan data sensor berdasarkan analisis yang baru dilakukan (5 menit).

Penutup:

• Guru memberikan umpan balik terhadap hasil pengerjaan analisis murid dan menguatkan konsep bahwa KA memproses data sensor murni lewat komputasi matematis tanpa kesadaran manusia (5 menit).
• Guru menutup pertemuan dengan doa bersama dan menyampaikan pengantar singkat bahwa pertemuan berikutnya akan mempelajari bagaimana komputer memaknai data sensor dan pentingnya kualitas data (5 menit).

Diferensiasi:

• Konten: Murid yang membutuhkan bimbingan diberikan kartu panduan visual berisi diagram alur sederhana organ sensor manusia dan sensor perangkat keras KA; murid dengan pemahaman cepat diberikan studi kasus tambahan mengenai drone penyelamat yang menggabungkan sensor panas bumi dan kamera visual.
• Proses: Pada tahap Mengaplikasi, murid yang masih kesulitan didampingi langsung oleh guru dengan pemodelan satu aspek pembeda terlebih dahulu; murid yang cepat bekerja mandiri bersama pasangan menganalisis skenario hingga selesai.
• Produk: Format penyampaian penjelasan tabel dapat berupa diagram perbandingan alur panah atau tabel isian terstruktur dengan kriteria isi aspek pembeda yang setara.

Asesmen Pertemuan:

Awal:

• Pertanyaan diagnostik lisan: Guru menanyakan padanan 3 indra manusia dengan sensor komputer: (1) Mata (acuan: kamera/sensor visual); (2) Telinga (acuan: mikrofon/sensor audio); (3) Kulit/indra sentuhan (acuan: sensor sentuh/sensor tekanan/sensor suhu). Kriteria kesiapan: murid mampu memadankan minimal 2 dari 3 organ indra dengan sensor yang setara.

Proses:

• Observasi pengerjaan lembar kerja berpasangan: Mengamati ketepatan murid dalam mengidentifikasi dan menjelaskan 3 aspek perbedaan cara penggabungan sensor antara manusia dan KA (aspek sumber/jenis sensor, aspek format transmisi data, dan aspek pengolahan/penggabungan keputusan) berdasarkan studi kasus mobil otonom.

Akhir Pertemuan:

• Cek pemahaman tertulis singkat (1 soal terbuka): 'Jelaskan perbedaan utama bagaimana otak manusia dan prosesor KA menggabungkan informasi penglihatan dan pendengaran saat berada di jalan raya!' (Kriteria penerimaan: jawaban memuat bahwa otak manusia memproses sinyal biologis secara sadar dan intuitif, sedangkan KA menggabungkan data numerik digital melalui algoritma komputasi/sensor fusion matematis).

Formatif:

• Tanya jawab diagnostik di awal pembelajaran tentang padanan indra manusia dan sensor komputer
• Penilaian lembar kerja analisis perbandingan cara manusia dan KA menggabungkan data sensor pada aktivitas berpasangan

Rubrik Pertemuan:

Refleksi Pertemuan:

Guru:

• Apakah analogi penggabungan indra manusia dengan sensor mobil otonom memudahkan murid memahami konsep sensor fusion pada KA?
• Bagian penjelasan mana yang paling sering membuat murid bingung saat membedakan pemrosesan biologis otak dan algoritma komputer?

Murid:

• Apa perbedaan paling mencolok yang kamu pelajari hari ini antara cara matamu dan telingamu bekerja dibandingkan dengan kamera dan mikrofon pada robot/KA?
• Apakah kamu merasa terbantu dengan permainan detektif sensor saat menganalisis cara mobil pintar mengambil keputusan?

Pertemuan 2 — Menjelaskan Pemaknaan Informasi Sensor oleh Komputer dan Kualitas Data — 2 JP (2 x 40 menit = 80 menit)

Tujuan Pertemuan:

• TP 7.3.2 Menjelaskan bagaimana komputer memaknai informasi dari perangkat penginderaan atau sensor serta memahami kualitas data

Pendahuluan:

• Guru membuka pembelajaran dengan salam, memeriksa kehadiran murid, dan menciptakan suasana kelas yang menyenangkan (3 menit).
• Guru mengaitkan pembelajaran dengan pertemuan sebelumnya mengenai sensor dan mengajukan pertanyaan pemantik: 'Bagaimana komputer tahu bahwa kumpulan piksel adalah wajah manusia?' (4 menit).
• Guru melaksanakan asesmen awal diagnostik singkat menggunakan 2 pertanyaan tertulis: (1) 'Dalam bentuk apakah komputer menerima tangkapan visual dari sensor kamera?' (acuan: sinyal digital/angka/piksel biner), (2) 'Mengapa lensa kamera yang buram mempengaruhi hasil deteksi komputer?' (acuan: menurunkan kualitas data/informasi menjadi tidak akurat atau kabur) (5 menit).
• Guru menyampaikan tujuan pembelajaran, yaitu menjelaskan cara komputer memaknai data sensor menjadi informasi dan menguraikan pentingnya kualitas data sensor (3 menit).

Kegiatan Inti:

Memahami (Berkesadaran, Bermakna):

• Murid menyimak pemaparan guru dan infografik tentang alur pemaknaan informasi sensor oleh komputer: data mentah sensor (angka/sinyal biner) -> pengenalan pola/fitur -> representasi dan pemaknaan/pengambilan keputusan (10 menit).
• Murid mencermati demonstrasi guru tentang konsep 'Garbage In, Garbage Out' yang menunjukkan bagaimana kualitas data (kejernihan sensor, kelengkapan data, dan noise/gangguan) mempengaruhi ketepatan komputer dalam memaknai data (10 menit).

Mengaplikasi (Menggembirakan, Bermakna):

• Murid berpasangan memainkan simulasi peran 'Komputer Cerdas dan Sensor Bermasalah': satu murid bertindak sebagai Sensor yang memberikan kartu data angka (koordinat piksel/suara) dan murid lain sebagai Komputer yang menebak objek berdasarkan pola angka (12 menit).
• Setiap pasangan murid menganalisis Lembar Kerja Analisis Kasus Pemaknaan Sensor yang berisi 2 kasus: Kasus 1 (kamera mobil otonom buram tertutup lumpur) dan Kasus 2 (mikrofon asisten virtual menangkap suara terdistorsi dengung angin), lalu menuliskan penjelasan bagaimana komputer memaknainya dan mengapa kualitas data yang buruk menyebabkan kegagalan pemaknaan (acuan Kasus 1: data mentah gambar kehilangan kontur/pola piksel objek sehingga komputer gagal mengenali pejalan kaki; acuan Kasus 2: frekuensi audio tercampur noise sehingga pola kata tidak cocok dengan basis data suara) (10 menit).

Merefleksi (Berkesadaran, Bermakna):

• Perwakilan pasangan membagikan hasil analisis kasus mereka mengenai hubungan antara kualitas data sensor dan keakuratan pemaknaan komputer di depan teman-temannya (8 menit).
• Murid bersama guru mengevaluasi faktor-faktor penentu kualitas data sensor (kebersihan perangkat, pencahayaan, ketiadaan noise) dan pentingnya memastikan data berkualitas tinggi sebelum diproses oleh algoritma komputer (5 menit).

Penutup:

• Guru bersama murid menyimpulkan 3 inti pembelajaran hari ini: (1) komputer membaca data sensor sebagai angka/sinyal, (2) komputer mengenali pola untuk memaknai objek, dan (3) kualitas data menentukan ketepatan pemaknaan (5 menit).
• Guru memberikan umpan balik penguatan terhadap kerja murid dan memberikan asesmen akhir berupa 2 pertanyaan cek pemahaman singkat, lalu menutup kelas dengan doa bersama (5 menit).

Diferensiasi:

• Konten: Murid yang membutuhkan bimbingan diberikan panduan diagram alur bertahap (sinyal angka -> bentuk garis -> pola objek), sedangkan murid yang cepat diberikan studi kasus tambahan mengenai sensor lidar pada cuaca badai salju ekstrim.
• Proses: Murid yang memerlukan pendampingan diberikan bantuan terarah saat menganalisis kartu data simulasi, sementara murid mahir menganalisis kasus secara mandiri dan mengidentifikasi jenis gangguan data (noise).
• Produk: Format penjelasan dapat berupa bagan alur hubungan sebab-akibat sederhana atau uraian paragraf analisis terstruktur.

Asesmen Pertemuan:

Awal:

• Diagnostik tertulis singkat di awal pelajaran: (1) 'Dalam bentuk apakah komputer menerima tangkapan visual dari sensor kamera?' (acuan: sinyal digital, biner, atau angka matriks piksel); (2) 'Mengapa lensa kamera yang buram mempengaruhi hasil deteksi komputer?' (acuan: kualitas data menjadi rendah/rusak sehingga komputer tidak dapat mengenali pola secara akurat).

Proses:

• Penilaian pengerjaan Lembar Kerja Analisis Kasus: Ketepatan murid menjelaskan (1) proses komputer mengubah data sensor menjadi informasi bermakna, dan (2) dampak kualitas data (gambar buram atau audio berderau) terhadap kegagalan pengenalan pola oleh komputer sesuai acuan pada Kasus 1 dan Kasus 2.

Akhir Pertemuan:

• Cek pemahaman tertulis pada penutup sesi: (1) 'Sebutkan 3 tahapan komputer memaknai informasi dari sensor!' (acuan: menerima data mentah berupa angka/sinyal -> mencocokkan pola/fitur -> menghasilkan keputusan/informasi bermakna); (2) 'Jelaskan apa arti prinsip Garbage In, Garbage Out terkait data sensor!' (acuan: jika data sensor yang masuk buruk/rusak/berkualitas rendah, maka output atau pemaknaan yang dihasilkan komputer juga pasti salah/tidak akurat).

Formatif:

• Observasi partisipasi dan penalaran kritis selama simulasi peran 'Komputer Cerdas dan Sensor Bermasalah'
• Penilaian Lembar Kerja Analisis Kasus Pemaknaan Sensor dan Kualitas Data

Rubrik Pertemuan:

Refleksi Pertemuan:

Guru:

• Apakah simulasi peran 'Komputer Cerdas dan Sensor Bermasalah' berhasil membantu murid memahami secara konkret bahwa komputer memproses data berupa angka?
• Bagian penjelasan mana yang masih membuat murid kesulitan membedakan antara 'data mentah sensor' dan 'informasi yang dimaknai'?

Murid:

• Hal baru apa yang kamu pahami tentang cara komputer mengenali wajah atau suara kita?
• Mengapa penting bagi kita untuk memastikan sensor (seperti kamera atau mikrofon) bersih dan bekerja optimal saat menggunakan teknologi cerdas?

Pertemuan 3 — Mengidentifikasi Manfaat KA pada Kehidupan Masyarakat — 2 JP (2 x 40 menit = 80 menit)

Tujuan Pertemuan:

• TP 7.3.3 Mengidentifikasi manfaat dan dampak KA pada kehidupan masyarakat

Pendahuluan:

• Guru membuka pembelajaran dengan salam, menyapa murid, dan memandu doa singkat (3 menit).
• Guru menyampaikan tujuan pembelajaran pertemuan ini, yaitu mengidentifikasi manfaat KA pada kehidupan masyarakat dalam berbagai bidang (3 menit).
• Guru melaksanakan asesmen awal diagnostik melalui kuis lisan singkat berupa 3 pertanyaan cepat untuk mengecek kesiapan murid mengidentifikasi aplikasi KA dan fungsinya: (1) 'Apa contoh aplikasi penerjemah otomatis berbasis KA?' (acuan: Google Translate); (2) 'Apa contoh aplikasi navigasi berbasis KA pemilih rute tercepat?' (acuan: Google Maps atau Waze); (3) 'Apa contoh asisten virtual berbasis suara pada ponsel?' (acuan: Siri atau Google Assistant) (6 menit).

Kegiatan Inti:

Memahami (Bermakna, Menggembirakan):

• Murid menyimak tayangan infografik/paparan singkat guru yang memuat 4 studi kasus nyata manfaat KA di masyarakat: (1) Pendidikan: materi belajar adaptif mandiri seperti fitur kuis KA; (2) Kesehatan: membantu dokter menganalisis foto rontgen secara cepat; (3) Transportasi: menentukan rute tercepat dan estimasi kemacetan secara langsung; (4) Lingkungan: pemantauan deforestasi melalui citra satelit (10 menit).
• Dalam suasana menggembirakan, murid memainkan kuis kilat interaktif berpasangan 'Tebak Manfaat KA': murid mengangkat kartu label bidang (Pendidikan, Kesehatan, Transportasi, Lingkungan) saat guru membacakan 2 skenario deskripsi manfaat: Skenario A: 'Sistem memindai foto paru-paru untuk mendeteksi tanda pneumonia' (acuan tepat: Kesehatan); Skenario B: 'Sistem memberi rute alternatif untuk menghindari jalan macet' (acuan tepat: Transportasi) (8 menit).

Mengaplikasi (Bermakna):

• Murid berkelompok (3-4 orang) menerima Lembar Kerja 'Peta Manfaat KA' dan mengisi tabel identifikasi manfaat beserta contoh aplikasi nyata untuk 6 bidang masyarakat berikut: (1) Pendidikan: materi belajar disesuaikan kebutuhan murid (acuan: ChatGPT / Quizizz / Duolingo); (2) Kesehatan: membantu diagnosis penyakit atau analisis gambar medis (acuan: KA citra rontgen medis); (3) Seni dan Kreativitas: membantu inspirasi dan membuat karya baru (acuan: DALL-E / Midjourney); (4) Bisnis: pembuatan konten promosi otomatis atau layanan pelanggan 24 jam (acuan: chatbot pelanggan); (5) Lingkungan: memantau perubahan iklim atau tutupan hutan (acuan: KA analisis citra satelit); (6) Transportasi: mengoptimalkan rute dan meminimalkan kemacetan (acuan: Google Maps / Waze) (24 menit).
• Setiap kelompok saling bertukar lembar kerja dengan kelompok sebelah untuk mencocokkan ketepatan identifikasi bidang, manfaat, dan aplikasi berdasarkan 6 acuan resmi yang diproyeksikan guru di layar (10 menit).

Merefleksi (Berkesadaran):

• Murid secara berkesadaran mengidentifikasi bidang manfaat KA mana dalam kehidupan sehari-hari mereka sendiri yang paling sering dirasakan serta menuliskannya dalam 1-2 kalimat reflektif di lembar kerja masing-masing (acuan: menyebutkan minimal 1 bidang relevan beserta manfaat konkretnya) (7 menit).

Penutup:

• Guru bersama murid menyimpulkan 6 bidang utama masyarakat yang memperoleh manfaat dari pemanfaatan teknologi KA (pendidikan, kesehatan, seni/kreativitas, bisnis, lingkungan, transportasi) (6 menit).
• Guru memberikan umpan balik menyeluruh atas hasil kerja murid dan menginformasikan bahwa pada pertemuan berikutnya pembelajaran akan melanjut ke identifikasi dampak KA pada masyarakat (3 menit).

Diferensiasi:

• Konten: Kelompok yang membutuhkan bimbingan disediakan kartu bantuan bertuliskan pilihan contoh aplikasi nyata (Google Maps, Chatbot, DALL-E, Quizizz, KA Citra Satelit, KA Rontgen Medis) untuk dipasangkan ke bidang yang sesuai; kelompok mahir langsung mengidentifikasi tanpa kartu bantuan.
• Proses: Guru memberikan pendampingan terfokus kepada kelompok yang kesulitan membedakan fungsi aplikasi di bidang lingkungan dan bisnis, sedangkan kelompok mandiri memverifikasi identifikasi secara mandiri.
• Produk: Kelompok mandiri mengidentifikasi minimal 2 contoh aplikasi untuk setiap bidang, sedangkan kelompok berkembang cukup mengidentifikasi minimal 1 contoh aplikasi yang tepat per bidang.

Asesmen Pertemuan:

Awal:

• Tanya jawab diagnostik lisan 3 butir di awal pembelajaran: (1) 'Sebutkan contoh aplikasi penerjemah otomatis berbasis KA!' (acuan: Google Translate); (2) 'Sebutkan contoh aplikasi pemilih rute jalan berbasis KA!' (acuan: Google Maps atau Waze); (3) 'Sebutkan contoh asisten suara di telepon pintar!' (acuan: Siri atau Google Assistant). Kriteria kesiapan: menjawab tepat minimal 2 dari 3 butir menunjukkan kesiapan belajar mandiri; menjawab kurang dari 2 butir diberikan pendampingan perancah.

Proses:

• Pengamatan langsung dan pemeriksaan Lembar Kerja 'Peta Manfaat KA' yang memuat tabel 6 bidang masyarakat: (1) Pendidikan (manfaat: materi adaptif/tutor; aplikasi: ChatGPT/Quizizz); (2) Kesehatan (manfaat: analisis foto medis/diagnosis; aplikasi: KA analisis citra medis); (3) Seni dan Kreativitas (manfaat: membuat karya visual/musik baru; aplikasi: DALL-E/Midjourney); (4) Bisnis (manfaat: otomatisasi promosi/layanan pelanggan; aplikasi: chatbot); (5) Lingkungan (manfaat: pemantauan iklim/hutan; aplikasi: KA citra satelit); (6) Transportasi (manfaat: navigasi/optimasi rute; aplikasi: Google Maps/Waze). Aturan penskoran: tepat menjodohkan bidang, manfaat, dan aplikasi.

Akhir Pertemuan:

• Cek pemahaman individu di akhir sesi (exit ticket): murid menuliskan 1 pasangan bidang masyarakat, deskripsi manfaat, dan contoh aplikasi KA yang tepat di luar contoh yang dibahas kelompoknya (kriteria penerimaan: ketiga komponen selaras secara logis dan faktual).

Formatif:

• Penilaian Kinerja Lembar Kerja Kelompok 'Peta Manfaat KA': mengukur ketepatan mengidentifikasi manfaat dan contoh aplikasi KA pada 6 bidang masyarakat (Pendidikan, Kesehatan, Seni/Kreativitas, Bisnis, Lingkungan, Transportasi).
• Kuis lisan diagnostik awal dan kuis cepat berpasangan 'Tebak Manfaat KA'.

Rubrik Pertemuan:

Refleksi Pertemuan:

Guru:

• Apakah murid aktif dan antusias saat mengidentifikasi ragam manfaat KA melalui aktivitas lembar kerja kelompok?
• Bidang masyarakat mana yang paling mudah dan paling sulit diidentifikasi manfaat KA-nya oleh murid?
• Apakah scaffolding yang disiapkan pada diferensiasi konten berhasil membantu kelompok yang mengalami kesulitan?

Murid:

• Manfaat pemanfaatan teknologi KA di bidang apa yang menurutmu paling membantu kegiatanmu sehari-hari?
• Bagian mana dari aktivitas mengidentifikasi manfaat KA hari ini yang paling kamu pahami dan yang masih membuatmu bingung?

Pertemuan 4 — Mengidentifikasi Dampak KA pada Kehidupan Masyarakat — 2 JP (2 x 40 menit = 80 menit)

Tujuan Pertemuan:

• TP 7.3.3 Mengidentifikasi manfaat dan dampak KA pada kehidupan masyarakat

Pendahuluan:

• Guru membuka pembelajaran dengan salam, memeriksa kehadiran murid, serta mengondisikan kelas agar nyaman dan siap belajar (3 menit).
• Guru menyampaikan tujuan pembelajaran pertemuan ini, yaitu mengidentifikasi dampak positif dan dampak negatif KA pada kehidupan masyarakat (2 menit).
• Guru melaksanakan asesmen diagnostik singkat dengan menampilkan 2 pernyataan singkat di papan tulis: (1) 'Penerjemah otomatis membantu warga membaca petunjuk dalam bahasa asing', (2) 'Pekerjaan kasir atau layanan informasi berkurang karena digantikan bot otomatis'. Murid diminta mengidentifikasi secara cepat apakah masing-masing pernyataan merupakan dampak positif atau negatif KA (acuan jawaban: 1 = dampak positif, 2 = dampak negatif) (5 menit).

Kegiatan Inti:

Memahami (Berkesadaran, Bermakna):

• Murid menyimak ulasan guru mengenai konsep dampak KA pada kehidupan masyarakat yang terbagi menjadi dampak positif (misal: otomatisasi pekerjaan rutin, kemudahan akses layanan informasi, efisiensi waktu) dan dampak negatif (misal: pergeseran lapangan pekerjaan tertentu, ketergantungan berlebih, potensi penyebaran misinformasi) (10 menit).
• Murid secara berkesadaran membaca 4 kartu skenario dampak KA berikut: Skenario 1: 'Pabrik menggunakan lengan robotik berbasis KA untuk merakit barang, sehingga beberapa pekerja manual kehilangan mata pencarian'; Skenario 2: 'Aplikasi peta KA memperkirakan kemacetan secara akurat sehingga waktu tempuh perjalanan warga lebih singkat'; Skenario 3: 'Pengguna media sosial malas mencari sumber asli karena langsung mempercayai ringkasan otomatis yang belum tentu benar'; Skenario 4: 'Aplikasi kesehatan KA mendeteksi gejala awal wabah di masyarakat lebih cepat sehingga penanganan medis segera dilakukan' (10 menit).

Mengaplikasi (Menggembirakan, Bermakna):

• Secara menggembirakan melalui permainan tantangan berpasangan 'Pilah Cepat Dampak KA', murid menerima Lembar Kerja Dampak KA yang memuat 4 kartu skenario yang telah dibaca sebelumnya. Setiap pasangan memasangkan dan mengelompokkan setiap skenario ke dalam kolom 'Dampak Positif' atau 'Dampak Negatif' (acuan kunci pengelompokan: Skenario 2 dan 4 = Dampak Positif; Skenario 1 dan 3 = Dampak Negatif) (10 menit).
• Secara mandiri atau berpasangan, murid mengidentifikasi dampak pada bidang kehidupan masyarakat untuk masing-masing skenario dengan menuliskan bidang terkait (acuan: Skenario 1 = bidang ketenagakerjaan/industri; Skenario 2 = bidang transportasi; Skenario 3 = bidang informasi/pendidikan; Skenario 4 = bidang kesehatan) (15 menit).

Merefleksi (Berkesadaran):

• Guru memfasilitasi pengecekan hasil pemilahan dan identifikasi secara bersama-sama di kelas, memberikan klarifikasi bila ada kekeliruan dalam membedakan dampak positif dan negatif KA (acuan: Skenario 1 = negatif, Skenario 2 = positif, Skenario 3 = negatif, Skenario 4 = positif) (10 menit).
• Murid secara berkesadaran menuliskan refleksi pribadi singkat mengenai satu dampak KA (positif atau negatif) yang paling nyata dirasakan di lingkungan keluarga atau tempat tinggalnya (5 menit).

Penutup:

• Guru bersama murid menyimpulkan kembali poin penting mengenai ragam dampak positif dan dampak negatif KA pada kehidupan masyarakat (5 menit).
• Guru memberikan asesmen akhir berupa cek pemahaman 2 butir cepat, menyampaikan gambaran materi pertemuan berikutnya mengenai etika menjaga data pribadi, serta menutup sesi pembelajaran dengan doa dan salam (5 menit).

Diferensiasi:

• Konten: Murid yang membutuhkan bimbingan diberikan kartu skenario dengan kata kunci penanda yang ditebalkan (misal: 'kehilangan pekerjaan', 'lebih singkat', 'malas memverifikasi', 'penanganan lebih cepat'). Murid yang siap belajar lebih mandiri diberikan teks skenario tanpa penanda.
• Proses: Murid yang masih kesulitan membedakan dampak dibimbing guru secara bertahap saat mengelompokkan kartu, sedangkan murid yang cepat menyelesaikan pemilahan 4 skenario dapat melanjutkan mengidentifikasi 1 dampak tambahan KA di lingkungan sekolah.
• Produk: Murid dapat menyajikan hasil identifikasi berupa tabel pengelompokan tertulis atau diagram pohon dampak sederhana.

Asesmen Pertemuan:

Awal:

• Diagnostik kesiapan berupa 2 butir pernyataan cepat di papan tulis: Butir 1: 'Penerjemah otomatis membantu warga membaca petunjuk dalam bahasa asing'; Butir 2: 'Pekerjaan kasir atau layanan informasi berkurang karena digantikan bot otomatis'. Murid menentukan apakah butir tersebut dampak positif atau negatif (acuan jawaban: Butir 1 = Dampak Positif; Butir 2 = Dampak Negatif).

Proses:

• Formatif pemilahan 4 skenario dampak KA pada Lembar Kerja: (1) Pabrik robotik mengurangi pekerja manual -> Dampak Negatif bidang industri/ketenagakerjaan; (2) Peta KA menyingkat waktu tempuh perjalanan -> Dampak Positif bidang transportasi; (3) Malas mencari sumber asli akibat percaya ringkasan bot -> Dampak Negatif bidang informasi/pendidikan; (4) Deteksi dini wabah oleh KA kesehatan -> Dampak Positif bidang kesehatan (acuan: tepat mengelompokkan 4 dari 4 skenario ke kolom positif/negatif dan menyebutkan bidangnya).

Akhir Pertemuan:

• Cek pemahaman penutup berupa 2 butir identifikasi: Butir 1: 'Aplikasi KA memprediksi curah hujan ekstrem untuk membantu petani menentukan waktu panen' (acuan jawaban: Dampak Positif KA bidang pertanian/pangan); Butir 2: 'Beredarnya informasi palsu yang dihasilkan otomatis oleh KA membingungkan masyarakat' (acuan jawaban: Dampak Negatif KA bidang informasi/sosial). Murid menuliskan jenis dampak (positif/negatif) dan bidangnya pada secarik kertas.

Formatif:

• Penilaian proses pemilahan kartu dampak KA (positif vs negatif) pada lembar kerja berpasangan.
• Cek pemahaman tertulis pada asesmen akhir mengenai identifikasi dampak KA.

Rubrik Pertemuan:

Refleksi Pertemuan:

Guru:

• Apakah seluruh murid dapat membedakan dampak positif dan dampak negatif kecerdasan artifisial secara tepat?
• Bagian skenario mana yang paling memicu keraguan murid saat mengidentifikasi dampak, dan bagaimana saya mengklarifikasinya?

Murid:

• Dampak KA apa yang paling sering saya jumpai dalam kehidupan sehari-hari?
• Mengapa penting bagi kita untuk menyadari dampak negatif KA selain memanfaatkan dampak positifnya?

Pertemuan 5 — Menjelaskan Etika Menjaga Data Pribadi dalam Menggunakan KA — 2 JP (2 x 40 menit = 80 menit)

Tujuan Pertemuan:

• TP 7.3.4 Menjelaskan etika menjaga data pribadi dalam menggunakan KA pada kehidupan sehari-hari

Pendahuluan:

• Guru membuka kelas dengan salam, memeriksa kehadiran murid, dan menyampaikan tujuan pembelajaran tentang etika menjaga data pribadi saat menggunakan KA (3 menit).
• Guru mengajukan pertanyaan diagnostik lisan untuk memetakan kesiapan awal: 'Sebutkan contoh data pribadi yang tidak boleh dimasukkan ke chatbot KA dan jelaskan mengapa data itu harus dijaga!' (acuan: contoh data pribadi = NIK, alamat rumah, nomor HP, kata sandi, nama ibu kandung; alasan dijaga = mencegah kebocoran data, pencurian identitas, atau penyalahgunaan oleh pihak ketiga) (7 menit).

Kegiatan Inti:

Memahami (Berkesadaran, Bermakna):

• Guru menyajikan paparan materi mengenai konsep data pribadi sensitif (seperti NIK, alamat lengkap, nomor telepon, foto wajah pribadi, kata sandi akun) dan risiko jika data tersebut diinput ke dalam sistem KA (pelanggaran privasi, penyimpanan pada server publik, risiko kebocoran data) (12 menit).
• Murid menyimak dan mencatat prinsip dasar etika perlindungan privasi: tidak mengunggah data sensitif, menggunakan platform terpercaya, dan melakukan anonimisasi data sebelum meminta bantuan KA (8 menit).

Mengaplikasi (Menggembirakan, Bermakna):

• Guru mengadakan tantangan kuis cepat 'Aman atau Bahaya?' di mana murid mengangkat kartu hijau (Aman) atau kartu merah (Bahaya) berdasarkan 3 skenario interaksi KA berikut: (1) Meminta KA mengoreksi tata bahasa esai tanpa menyertakan identitas nama lengkap dan sekolah; (2) Meminta KA membuat jadwal belajar dengan mengetik nomor induk kependudukan dan alamat rumah lengkap; (3) Mengunggah foto kartu identitas pelajar ke chatbot untuk meminta rekomendasi kegiatan ekstrakurikuler (acuan kunci: Skenario 1 = Aman; Skenario 2 = Bahaya; Skenario 3 = Bahaya) (15 menit).
• Murid secara mandiri mengerjakan Lembar Kerja Analisis Etika Data Pribadi yang memuat 3 studi kasus penggunaan KA dalam kehidupan sehari-hari: Kasus A (Doni mengetik nomor HP dan tanggal lahir temannya untuk meminta saran kado dari chatbot), Kasus B (Rina menghapus nama dan alamat rumah dari draf surat sebelum meminta KA memperbaikinya), dan Kasus C (Budi mengunggah foto selfie berlatar kartu keluarga ke aplikasi KA generator avatar). Murid menuliskan penjelasan etika tindakan pada masing-masing kasus (acuan kunci: Kasus A = Melanggar etika karena membagikan data pribadi orang lain tanpa izin dan berisiko disalahgunakan; Kasus B = Sesuai etika karena menerapkan prinsip anonimisasi untuk menjaga kerahasiaan data pribadi; Kasus C = Melanggar etika karena menyebarkan dokumen sensitif yang memuat data kependudukan pribadi ke server publik) (20 menit).

Merefleksi (Berkesadaran):

• Murid memeriksa kembali hasil penjelasan etika yang mereka tulis berdasarkan kriteria perlindungan data pribadi dan merefleksikan kebiasaan digital mereka sendiri saat berinteraksi dengan aplikasi KA (10 menit).

Penutup:

• Guru bersama murid menyimpulkan intisari etika menjaga data pribadi dalam penggunaan KA: pentingnya menyaring informasi sensitif sebelum mengirimkan prompt ke sistem KA (3 menit).
• Guru memberikan umpan balik atas pemahaman murid dan menutup sesi pembelajaran dengan doa serta salam (2 menit).

Diferensiasi:

• Konten: Bagi murid yang memerlukan bimbingan disediakan panduan daftar periksa kategori data sensitif vs data publik; bagi murid yang cepat diberikan studi kasus tambahan mengenai penggunaan data lokasi real-time.
• Proses: Murid yang membutuhkan bimbingan mendapat pendampingan terfokus dari guru saat menganalisis skenario studi kasus; murid mahir menganalisis kasus secara mandiri penuh.
• Produk: Murid menjelaskan alasan etika secara tertulis pada lembar kerja dengan kedalaman penjelasan sesuai tingkat kesiapan.

Asesmen Pertemuan:

Awal:

• Tanya jawab diagnostik: Guru menanyakan 'Sebutkan contoh data pribadi yang tidak boleh dimasukkan ke chatbot KA dan jelaskan alasannya!' (acuan: data pribadi mencakup NIK, alamat rumah, nomor HP, kata sandi; alasan mencakup pencegahan kebocoran data, pencurian identitas, dan penyalahgunaan privasi).

Proses:

• Observasi respon murid saat kuis cepat 'Aman atau Bahaya?' pada 3 skenario interaksi KA (acuan: Skenario 1 Aman, Skenario 2 Bahaya, Skenario 3 Bahaya).
• Penilaian lembar kerja mandiri analisis 3 kasus penggunaan KA (Kasus A, B, dan C) mengenai ketepatan penjelasan etika menjaga data pribadi sesuai prinsip privasi digital (acuan: Kasus A tidak etis/membagikan data orang lain, Kasus B etis/anonimisasi data, Kasus C tidak etis/mengunggah dokumen sensitif kependudukan).

Akhir Pertemuan:

• Cek pemahaman akhir: Murid menuliskan 1 prinsip utama etika yang wajib dilakukan sebelum mengirimkan teks/prompt ke dalam sistem KA (kriteria penerimaan: jawaban memuat tindakan pencegahan seperti tidak menyertakan data sensitif/nama lengkap/nomor identitas atau melakukan penghapusan informasi pribadi).

Formatif:

• Tanya jawab diagnostik di awal pembelajaran mengenai definisi dan contoh data pribadi yang tidak boleh dibagikan ke KA
• Kuis cepat interaktif 'Aman atau Bahaya?' untuk mengecek kemampuan membedakan skenario penggunaan KA yang aman dan berbahaya
• Pemeriksaan lembar kerja penjelasan etika menjaga data pribadi pada 3 studi kasus kehidupan sehari-hari

Rubrik Pertemuan:

Refleksi Pertemuan:

Guru:

• Apakah aktivitas kuis cepat dan analisis studi kasus efektif membantu murid memahami batasan data pribadi dalam penggunaan KA?
• Bagian mana dari penjelasan murid yang masih rancu dalam membedakan data sensitif dan data umum saat berinteraksi dengan KA?

Murid:

• Data apa saja yang mulai sekarang tidak akan pernah saya masukkan ke dalam sistem chatbot KA?
• Mengapa penting bagi saya untuk selalu menjaga kerahasiaan data pribadi orang lain saat menggunakan teknologi KA?

Pertemuan 6 — Menguraikan Prinsip KA sebagai Alat Bantu dan Potensi Output Salah, Bias, atau Halusinasi — 2 JP (2 x 40 menit = 80 menit)

Tujuan Pertemuan:

• TP 7.3.5 Menguraikan prinsip KA sebagai alat bantu yang tidak boleh dipercaya sepenuhnya karena potensi menghasilkan output yang salah, bias, atau melakukan halusinasi

Pendahuluan:

• Guru membuka pembelajaran dengan salam, menyapa murid, dan memandu doa singkat (3 menit).
• Guru menyampaikan tujuan pembelajaran pertemuan ini, yaitu menguraikan prinsip KA sebagai alat bantu dan memahami keterbatasan output KA berupa kesalahan, bias, serta halusinasi (2 menit).
• Guru melakukan asesmen awal diagnostik dengan menanyakan: 'Jika sebuah KA menyebutkan bahwa paus adalah jenis ikan yang bertelur, apakah output itu tepat, bias, atau salah?' (acuan jawaban: output salah karena paus adalah mamalia yang melahirkan) untuk memetakan kesiapan berpikir kritis murid terhadap output KA (5 menit).

Kegiatan Inti:

Memahami (Berkesadaran, Bermakna):

• Guru memaparkan konsep bahwa KA pada hakikatnya adalah alat bantu komputasi, bukan sumber kebenaran mutlak yang boleh dipercaya 100%, melalui pengamatan 3 contoh kasus output KA: Kasus A (Output Salah: 15 x 12 = 170 padahal 180), Kasus B (Output Bias: KA selalu menggambarkan 'ilmuwan' sebagai laki-laki paruh baya berkacamata karena data latih tidak seimbang), dan Kasus C (Halusinasi: KA membuat judul buku sejarah fiktif karangan tokoh nyata yang sebenarnya tidak pernah terbit) (10 menit).
• Guru memfasilitasi tanya jawab interaktif untuk menguraikan definisi ketiga keterbatasan tersebut: output salah (kekeliruan faktual/hitungan), bias (ketidakadilan atau kecenderungan stereotipe akibat data latih yang timpang), dan halusinasi (mengarang fakta atau referensi palsu dengan gaya bahasa meyakinkan) (10 menit).

Mengaplikasi (Menggembirakan, Bermakna):

• Guru menyelenggarakan aktivitas permainan tantangan berpasangan 'Detektif Output KA': setiap pasangan murid menerima Lembar Kerja yang berisi 4 skenario output KA berikut: (1) Skenario 1: KA diminta menyebutkan daftar presiden Indonesia dan mencantumkan 'Ir. Soekarno menjabat hingga tahun 2010'; (2) Skenario 2: KA pembuat gambar selalu menampilkan sosok 'sekretaris' sebagai wanita dan 'direktur' sebagai pria; (3) Skenario 3: KA menyebutkan kutipan undang-undang perlindungan hewan nomor 999 tahun 1820 yang sebenarnya tidak pernah ada di Indonesia; (4) Skenario 4: KA menghitung '250 dibagi 5 hasilnya 40' (15 menit).
• Murid secara berpasangan berdiskusi untuk menguraikan kategori keterbatasan dari keempat skenario tersebut beserta alasan logisnya (acuan jawaban: Skenario 1 = output salah karena tahun masa jabatan keliru; Skenario 2 = bias karena menguatkan stereotipe gender akibat data latih; Skenario 3 = halusinasi karena menciptakan fakta/aturan fiktif; Skenario 4 = output salah karena hasil hitungan keliru, seharusnya 50) serta menguraikan mengapa peran manusia diperlukan untuk memverifikasi output alat bantu tersebut (15 menit).

Merefleksi (Berkesadaran):

• Murid membandingkan hasil analisis kelompoknya dengan kunci verifikasi di papan tulis secara berkesadaran, lalu menyimpulkan mengapa pengguna tidak boleh bergantung sepenuhnya pada KA (10 menit).

Penutup:

• Guru memberikan penguatan terhadap kesimpulan pembelajaran bahwa KA adalah alat bantu yang memerlukan verifikasi manusia secara kritis (5 menit).
• Guru menutup pertemuan dengan memberikan arahan persiapan materi analisis deep fake pada pertemuan berikutnya dan berdoa bersama (5 menit).

Diferensiasi:

• Konten: Murid yang membutuhkan bimbingan diberikan kartu panduan kata kunci perbedaan ciri antara 'output salah', 'bias', dan 'halusinasi'. Murid yang cepat diberikan studi kasus tambahan berupa cuplikan teks artikel AI yang memuat kombinasi bias dan halusinasi.
• Proses: Murid yang membutuhkan scaffolding didampingi guru dalam mencocokkan skenario dengan kategori keterbatasan KA. Murid yang mahir menguraikan alasan secara mandiri.
• Produk: Murid dapat menguraikan hasil analisisnya dalam bentuk tabel klasifikasi 4 kolom atau narasi uraian berbutir pada lembar kerja.

Asesmen Pertemuan:

Awal:

• Tanya jawab diagnostik di awal pembelajaran: 'Jika sebuah KA menyebutkan bahwa paus adalah jenis ikan yang bertelur, apakah output itu tepat, bias, atau salah?' (acuan jawaban: output salah, karena paus adalah mamalia yang melahirkan, bukan ikan bertelur).

Proses:

• Observasi ketercapaian saat murid menyelesaikan Lembar Kerja 4 Skenario 'Detektif Output KA': menguraikan ketepatan kategori keterbatasan KA pada Skenario 1 (output salah: masa jabatan Presiden Soekarno keliru), Skenario 2 (bias: stereotipe gender profesi), Skenario 3 (halusinasi: nomor UU fiktif), dan Skenario 4 (output salah: hasil hitung keliru).

Akhir Pertemuan:

• Cek pemahaman singkat tertulis di penutup: Murid menuliskan uraian 1 alasan mengapa KA hanya berkedudukan sebagai alat bantu dan bukan penentu kebenaran mutlak (kriteria penerimaan: jawaban memuat penjelasan bahwa KA bekerja berdasarkan data dan probabilitas sehingga tetap berpotensi menghasilkan kesalahan faktual, bias data, atau halusinasi yang memerlukan verifikasi manusia).

Formatif:

• Penilaian proses lembar kerja analisis skenario 'Detektif Output KA' menguraikan prinsip KA sebagai alat bantu dan 3 keterbatasan output (salah, bias, halusinasi).

Rubrik Pertemuan:

Refleksi Pertemuan:

Guru:

• Apakah contoh skenario kasus output salah, bias, dan halusinasi yang disajikan cukup konkret dan mudah dipahami oleh murid kelas 7?
• Bagaimana keterlibatan murid dalam aktivitas kelompok berpasangan mendeteksi output KA?

Murid:

• Apa perbedaan utama antara output KA yang 'bias' dan output KA yang 'halusinasi' berdasarkan kegiatan tadi?
• Langkah apa yang akan kamu lakukan jika menggunakan bantuan KA dalam mengerjakan tugas sekolah agar tidak terjebak output yang salah?

Pertemuan 7 — Menganalisis Konten Deep Fake dalam Bentuk Gambar — 2 JP (2 x 40 menit = 80 menit)

Tujuan Pertemuan:

• TP 7.3.6 Menganalisis konten deep fake dalam bentuk gambar, audio, atau video

Pendahuluan:

• Guru membuka pembelajaran dengan salam, menyapa murid, dan memfasilitasi doa bersama (3 menit).
• Guru melakukan asesmen awal diagnostik cepat dengan menampilkan 2 gambar wajah berdampingan (Gambar A: wajah asli manusia; Gambar B: wajah sintesis KA dengan ketidaksimetrisan anting dan pantulan mata janggal) lalu meminta murid menebak mana yang merupakan rekayasa deep fake KA beserta 1 alasan visualnya (5 menit).
• Guru menyampaikan tujuan pembelajaran, yaitu melatih kemampuan menganalisis konten deep fake dalam bentuk gambar melalui identifikasi anomali visual (2 menit).

Kegiatan Inti:

Memahami (Berkesadaran, Bermakna):

• Guru memaparkan panduan analisis anomali visual pada gambar sintesis/deep fake KA: ketidaksinkronan pantulan cahaya pada kornea mata, bentuk gigi yang menyatu tanpa garis batas alami, ketidaksimetrisan perhiasan/kacamata, serta tekstur latar belakang yang kabur atau meleleh secara tidak wajar (10 menit).
• Guru mendemonstrasikan proses bedah gambar pada layar menggunakan 1 contoh gambar uji, memperbesar bagian mata dan aksesoris telinga untuk menunjukkan artefak visual buatan KA secara rinci (5 menit).

Mengaplikasi (Menggembirakan, Bermakna):

• Guru menggelar tantangan detektif visual berpasangan 'Detektif Gambar AI': murid membuka situs eksplorasi atau lembar pengamatan berisi 4 gambar uji (Gambar 1: foto asli anak laki-laki; Gambar 2: deep fake wajah wanita dengan anting kiri bulat dan kanan segitiga; Gambar 3: deep fake potret pria dengan pupil mata tidak bulat sempurna dan gigi tampak menyatu; Gambar 4: foto asli pemandangan taman kota) (15 menit).
• Murid secara mandiri mengisi Lembar Analisis Gambar dengan menentukan status keaslian (Asli atau Deep Fake KA) dan menuliskan minimal 1 anomali visual konkret yang ditemukan pada setiap gambar sintesis (acuan: Gambar 1 = Asli; Gambar 2 = Deep Fake KA karena bentuk anting tidak simetris dan tepi rambut menyatu dengan latar; Gambar 3 = Deep Fake KA karena bentuk pupil mata tidak simetris dan tekstur gigi menyatu tanpa celah alami; Gambar 4 = Asli) (20 menit).

Merefleksi (Berkesadaran):

• Guru memandu murid membandingkan hasil analisis mereka dengan kunci verifikasi visual dan mengidentifikasi bagian anomali yang paling sulit dideteksi secara kasat mata (10 menit).

Penutup:

• Murid bersama guru menyimpulkan langkah-langkah kritis dalam memverifikasi keaslian sebuah gambar digital sebelum mempercayai atau membagikannya (7 menit).
• Guru menyampaikan rencana topik pertemuan berikutnya mengenai analisis deep fake dalam bentuk audio dan video, kemudian menutup pembelajaran dengan doa dan salam (3 menit).

Diferensiasi:

• Konten: Menyediakan gambar uji dengan resolusi tinggi serta pembesaran (zoom) terpandu untuk murid yang memerlukan kejelasan visual tambahan.
• Proses: Murid yang membutuhkan bimbingan diberikan daftar centang ciri anomali (mata, telinga, rambut, gigi, latar), sedangkan murid yang sudah mahir menganalisis gambar dengan artefak visual yang lebih halus/tersamar.
• Produk: Format pelaporan temuan analisis dapat disajikan berupa tabel centang bukti atau anotasi lingkaran langsung pada gambar uji.

Asesmen Pertemuan:

Awal:

• Diagnostik identifikasi visual: Guru menampilkan 2 gambar wajah (Gambar A = foto asli manusia; Gambar B = sintesis deep fake KA) dan meminta murid memilih gambar hasil rekayasa KA beserta 1 tanda visual (acuan: Gambar B adalah deep fake KA karena pantulan cahaya mata kiri dan kanan tidak searah serta anting telinga kiri dan kanan berbeda bentuk secara ganjil).

Proses:

• Formatif analisis gambar pada tahap Mengaplikasi: Guru memeriksa hasil pengisian lembar kerja analisis pada 4 gambar target uji (acuan kebenaran: Gambar 1 = Asli; Gambar 2 = Deep Fake KA dengan anomali bentuk anting tidak simetris/tepi rambut leleh; Gambar 3 = Deep Fake KA dengan anomali pupil mata tidak bulat simetris/tekstur gigi menyatu rata; Gambar 4 = Asli).

Akhir Pertemuan:

• Cek pemahaman tertulis singkat (1 butir): Murid menuliskan 2 tanda fisik/visual utama pada bagian wajah yang paling sering menunjukkan kesalahan sintesis pada gambar deep fake (kriteria penerimaan: menyebutkan minimal 2 area konkret di antara: pantulan pupil/mata tidak simetris, bentuk gigi menyatu/tanpa celah, ketidaksinkronan anting/aksesoris kiri-kanan, atau tepian rambut yang meleleh ke latar belakang).

Formatif:

• Penilaian kinerja analisis visual gambar deep fake menggunakan lembar analisis kasus mandiri

Rubrik Pertemuan:

Refleksi Pertemuan:

Guru:

• Apakah murid mampu mengamati anomali visual gambar secara teliti tanpa langsung menebak secara acak?
• Bagian mana dari gambar sintesis KA yang paling sulit diidentifikasi oleh murid selama proses analisis?

Murid:

• Tanda kejanggalan apa yang menurutmu paling jelas untuk membuktikan bahwa sebuah foto wajah dibuat oleh KA?
• Mengapa kita harus memeriksa gambar secara kritis sebelum mempercayai keasliannya di media sosial?

Pertemuan 8 — Menganalisis Konten Deep Fake dalam Bentuk Audio dan Video — 2 JP (2 x 40 menit = 80 menit)

Tujuan Pertemuan:

• TP 7.3.6 Menganalisis konten deep fake dalam bentuk gambar, audio, atau video

Pendahuluan:

• Guru membuka pembelajaran dengan salam, memeriksa kehadiran murid, dan menyampaikan ruang lingkup aktivitas analisis konten deep fake bentuk audio dan video (3 menit).
• Guru melaksanakan asesmen awal diagnostik melalui 2 pertanyaan lisan: (1) Sebutkan 1 tanda kejanggalan suara tiruan KA; (2) Sebutkan 1 tanda kejanggalan visual wajah pada video rekayasa KA (acuan jawaban: audio = intonasi datar/robotik, jeda napas tidak wajar, artikulasi mendesing; video = gerakan bibir tidak sinkron dengan kata, kedipan mata jarang/kaku, tepi wajah buram saat bergerak) (7 menit).

Kegiatan Inti:

Memahami (Berkesadaran, Bermakna):

• Guru memandu murid mencermati konsep analisis deep fake audio (cloning suara) dan video (lip-syncing/face-swap), membedah indikator fisik/akustik: desinkronisasi audio-visual bibir, distorsi bayangan/tepi leher, ketiadaan kedipan mata alami, serta nada ucapan tanpa dinamika emosi alami (15 menit).
• Guru memperagakan bedah 1 sampel rekaman perbandingan (Sampel A: rekaman suara asli guru vs Sampel B: suara tiruan AI generator) di mana murid bersama guru menunjukkan letak artifak digitalnya (10 menit).

Mengaplikasi (Menggembirakan, Bermakna):

• Guru membagikan Lembar Analisis Deep Fake yang memuat 4 berkas konten digital yang harus dianalisis status keasliannya beserta bukti analisisnya: (1) Konten Audio 1: Narasi pengumuman dengan suara tokoh publik yang intonasinya datar tanpa jeda bernapas; (2) Konten Audio 2: Rekaman suara asli pembawa berita dengan napas dan penekanan kata dinamis; (3) Konten Video 1: Video figur publik dengan kedipan mata kaku dan bibir tidak sinkron dengan vokal ucapan; (4) Konten Video 2: Video asli seseorang berbicara di panggung dengan bayangan wajah dan gerakan leher alami (acuan jawaban: Audio 1 = Deep Fake; Audio 2 = Asli; Video 1 = Deep Fake; Video 2 = Asli) (25 menit).

Merefleksi (Berkesadaran):

• Murid memeriksa ketepatan hasil analisis 4 berkas tersebut secara berpasangan dengan membandingkan bukti temuan mereka terhadap acuan kunci jawaban verifikasi konten yang diproyeksikan guru (10 menit).

Penutup:

• Guru bersama murid menyimpulkan kembali cara kritis menganalisis keaslian audio dan video berbasis tanda-tanda teknis deep fake (6 menit).
• Guru memberikan umpan balik penutup serta mengingatkan murid untuk selalu melakukan verifikasi terhadap konten audio/video mencurigakan di media sosial sebelum memercayainya (4 menit).

Diferensiasi:

• Konten: Menyediakan pemutaran ulang dengan opsi kecepatan lambat (0.75x) bagi murid yang membutuhkan pengamatan detail gerak bibir/audio.
• Proses: Murid yang membutuhkan bimbingan diberikan panduan daftar centang tanda kejanggalan audio-video; murid yang mahir menganalisis langsung secara mandiri tanpa daftar centang bantuan.
• Produk: Format pelaporan temuan analisis pada lembar kerja disajikan dalam bentuk tabel identifikasi bukti temuan terstruktur.

Asesmen Pertemuan:

Awal:

• Pertanyaan diagnostik lisan: (1) Sebutkan minimal 1 tanda kejanggalan pada rekaman suara tiruan deep fake audio? (Acuan jawaban benar: intonasi mendatar/monoton tanpa emosi, hilangnya suara tarikan napas alami, atau suara terdengar robotik/mendesing terpotong); (2) Sebutkan minimal 1 tanda kejanggalan pada rekayasa video deep fake? (Acuan jawaban benar: gerakan bibir tidak pas dengan suara kata yang diucapkan/tidak sinkron, frekuensi kedipan mata tidak wajar/sangat jarang, atau garis tepi wajah/rahang tampak berbayang dan buram saat bergerak).

Proses:

• Pemeriksaan lembar analisis murid dalam menentukan keaslian 4 berkas uji: (1) Berkas Audio 1 (Acuan: Deep Fake, bukti: nada robotik tanpa jeda napas); (2) Berkas Audio 2 (Acuan: Asli, bukti: dinamika intonasi alami dan ada desah napas natural); (3) Berkas Video 1 (Acuan: Deep Fake, bukti: bentuk mulut melenceng dari vokal audio dan mata tidak berkedip alami); (4) Berkas Video 2 (Acuan: Asli, bukti: sinkronisasi gerak bibir sempurna dan batas wajah dengan leher menyatu tanpa blur).

Akhir Pertemuan:

• Cek pemahaman penutup: Murid menuliskan 2 langkah analisis cepat jika menerima kiriman video viral tokoh terkenal yang meminta uang atau menyebarkan berita aneh (Acuan jawaban: (1) Memeriksa sinkronisasi gerakan bibir dengan suara serta memeriksa kewajaran kedipan mata/bayangan wajah; (2) Memeriksa kejanggalan intonasi audio dan membandingkannya dengan sumber berita resmi/terverifikasi).

Formatif:

• Tanya jawab diagnostik awal mengenai indikator kejanggalan audio dan video deep fake.
• Penilaian kinerja analisis lembar kerja identifikasi 4 konten audio dan video (menentukan status Asli/Deep Fake serta bukti kejanggalan teknisnya).

Rubrik Pertemuan:

Refleksi Pertemuan:

Guru:

• Apakah contoh audio dan video yang disajikan cukup jelas untuk diamati indikator keaslian dan kejanggalan deep fake-nya oleh murid kelas 7?
• Bagaimana keterlibatan murid saat mengamati dan membedah rekaman audio dan video deep fake secara kritis?

Murid:

• Tanda kejanggalan apa yang paling mudah dan paling sulit kamu kenali saat membedakan rekaman audio atau video asli dengan deep fake?
• Bagaimana keterampilan menganalisis video dan audio ini membantumu agar tidak mudah tertipu oleh hoaks di internet?

Pertemuan 9 — Asesmen Sumatif Bab — 2 JP (2 x 40 menit = 80 menit)

Tujuan Pertemuan:

• TP 7.3.1 Menjelaskan perbedaan cara manusia dan KA menggabungkan informasi dari beberapa perangkat penginderaan atau sensor
• TP 7.3.2 Menjelaskan bagaimana komputer memaknai informasi dari perangkat penginderaan atau sensor serta memahami kualitas data
• TP 7.3.3 Mengidentifikasi manfaat dan dampak KA pada kehidupan masyarakat
• TP 7.3.4 Menjelaskan etika menjaga data pribadi dalam menggunakan KA pada kehidupan sehari-hari
• TP 7.3.5 Menguraikan prinsip KA sebagai alat bantu yang tidak boleh dipercaya sepenuhnya karena potensi menghasilkan output yang salah, bias, atau melakukan halusinasi
• TP 7.3.6 Menganalisis konten deep fake dalam bentuk gambar, audio, atau video

Pendahuluan:

• Guru membuka sesi asesmen sumatif bab dengan salam, doa bersama, dan memeriksa kehadiran murid secara tertib (3 menit).
• Guru menyampaikan tujuan asesmen sumatif Bab 3 yang mencakup dua bagian terpadu: Bagian I Tes Uraian Konseptual dan Telaah Kasus Singkat (40 menit), serta Bagian II Unjuk Kerja Analisis Konten Deep Fake (32 menit), dengan menekankan nilai kejujuran dan kemandirian (2 menit).

Kegiatan Inti:

Memahami (Berkesadaran):

• Guru membagikan Lembar Soal dan Lembar Jawaban Bagian I (Tes Tertulis Uraian) serta membacakan tata tertib asesmen individual secara tegas dan berkesadaran (3 menit).

Mengaplikasi (Bermakna):

• Murid secara mandiri dan serentak mengerjakan Tes Tertulis Bagian I (40 menit) yang terdiri atas 5 butir soal: Butir 1: Menjelaskan perbandingan cara manusia dan KA menggabungkan informasi sensor (acuan: manusia memadukan panca indera berbasis kesadaran/pengalaman langsung, sedangkan KA menggabungkan data sensor seperti kamera/LiDAR melalui algoritma/fusi sensor matematis); Butir 2: Menjelaskan bagaimana komputer memaknai data sensor dan pentingnya kualitas data (acuan: komputer mengonversi sinyal fisik menjadi data digital biner/numerik lalu memetakan pola; kualitas data seperti noise/resolusi menentukan akurasi hasil); Butir 3: Mengidentifikasi masing-masing 2 manfaat dan 2 dampak negatif KA bagi masyarakat (acuan manfaat: efisiensi kerja/otomatisasi dan bantuan diagnosis medis/pembelajaran; acuan dampak: disinformasi/hoaks dan pergeseran lapangan kerja); Butir 4: Menjelaskan 2 etika menjaga data pribadi saat berinteraksi dengan KA (acuan: tidak memasukkan data sensitif/NIK/kata sandi ke prompt KA dan memeriksa izin privasi aplikasi); Butir 5: Menguraikan prinsip KA sebagai alat bantu yang berpotensi menghasilkan output salah, bias, atau halusinasi (acuan: KA alat pendukung bukan pemutus mutlak, output salah karena batas data latih, bias dari data latih yang timpang, dan halusinasi membuat informasi palsu yang tampak meyakinkan) (35 menit).
• Guru mengumpulkan lembar jawaban Bagian I, lalu membagikan Lembar Kerja Bagian II berisi 2 sampel cetak konten: Sampel A (foto wajah potret deep fake AI) dan Sampel B (transkrip dialog dan tangkapan layar video sinkronisasi bibir tokoh publik) (2 menit).
• Murid secara mandiri mengerjakan Unjuk Kerja Analisis Konten Deep Fake Bagian II (30 menit) dengan menganalisis: (1) Indikator manipulasi visual pada Sampel A (acuan: tekstur kulit terlalu halus tanpa pori-pori alami, ketidaksimetrisan bentuk pupil/pantulan cahaya mata, atau kejanggalan garis batas rambut/telinga); (2) Kejanggalan audio-visual pada Sampel B (acuan: gerakan bibir tidak sinkron dengan artikulasi suara, intonasi robotik tanpa modulasi napas alami, atau kedipan mata yang tidak wajar); serta (3) Dampak sosial dari manipulasi tersebut bila disebarkan (acuan: pencemaran nama baik, misinformasi publik, atau penipuan finansial) (30 menit).

Merefleksi (Berkesadaran):

• Guru memandu murid memeriksa kelengkapan identitas dan merapikan seluruh lembar kerja asesmen untuk dikumpulkan secara berkesadaran (2 menit).

Penutup:

• Guru mengumpulkan seluruh lembar kerja murid dan memfasilitasi refleksi mandiri singkat selama 1 menit mengenai tantangan dalam menyelesaikan soal dan analisis kasus (1 menit).
• Guru memberikan apresiasi atas kedisiplinan murid selama asesmen, merangkum perjalanan belajar Bab 3, dan menutup pertemuan dengan doa serta salam (2 menit).

Diferensiasi:

• Konten: Memberikan lembar sampel cetak konten gambar dengan kontras tinggi/pembesaran ukuran visual bagi murid yang memiliki hambatan penglihatan tanpa mengubah substansi analisis.
• Proses: Pemberian penegasan instruksi secara lisan bagi murid yang membutuhkan klarifikasi petunjuk pengerjaan tanpa memberikan bantuan substansi jawaban.
• Produk: Format pengisian lembar jawaban disediakan dengan ruang garis bantu tulisan tangan yang lebih longgar bagi murid yang membutuhkan akomodasi motorik halus.

Asesmen Pertemuan:

Sumatif Bab:

• tes tertulis terpadu dan penugasan analisis kasus konten deep fake: lembar jawaban tes tertulis berisi penjelasan mekanisme sensor, kualitas data, dampak KA, etika data pribadi, dan keterbatasan output KA, serta lembar kerja analisis ciri manipulasi pada sampel konten deep fake
• tes tertulis serentak: lembar jawaban uraian dan telaah kasus singkat mengenai perbandingan cara manusia dan KA menggabungkan data sensor, pemaknaan informasi sensor serta kualitas data, tabel identifikasi manfaat dan dampak KA bagi masyarakat, etika perlindungan data pribadi, serta penjelasan prinsip KA sebagai alat bantu yang berpotensi salah, bias, atau halusinasi (45 menit; individual; instrumen: pedoman penskoran dan rubrik penilaian uraian)
• unjuk kerja analisis konten tertulis serentak: lembar laporan telaah terstruktur berisi identifikasi indikator manipulasi visual, kejanggalan audio/video, dan dampak rekayasa pada lembar sampel konten deep fake yang disediakan guru (35 menit; individual; instrumen: rubrik analitik penilaian telaah konten deep fake)

Sumatif:

• tes tertulis terpadu dan penugasan analisis kasus konten deep fake: lembar jawaban tes tertulis berisi penjelasan mekanisme sensor, kualitas data, dampak KA, etika data pribadi, dan keterbatasan output KA, serta lembar kerja analisis ciri manipulasi pada sampel konten deep fake
• tes tertulis serentak: lembar jawaban uraian dan telaah kasus singkat mengenai perbandingan cara manusia dan KA menggabungkan data sensor, pemaknaan informasi sensor serta kualitas data, tabel identifikasi manfaat dan dampak KA bagi masyarakat, etika perlindungan data pribadi, serta penjelasan prinsip KA sebagai alat bantu yang berpotensi salah, bias, atau halusinasi (45 menit; individual; instrumen: pedoman penskoran dan rubrik penilaian uraian)
• unjuk kerja analisis konten tertulis serentak: lembar laporan telaah terstruktur berisi identifikasi indikator manipulasi visual, kejanggalan audio/video, dan dampak rekayasa pada lembar sampel konten deep fake yang disediakan guru (35 menit; individual; instrumen: rubrik analitik penilaian telaah konten deep fake)

Rubrik Pertemuan:

Refleksi Pertemuan:

Guru:

• Apakah alokasi waktu 40 menit untuk tes tertulis dan 32 menit untuk analisis kasus konten deep fake terlaksana secara proporsional?
• Bagian soal manakah yang menunjukkan tingkat pemahaman paling tinggi dan paling rendah dari keseluruhan murid di kelas 7 pada Bab 3 ini?
• Bagaimana ketercapaian murid dalam menganalisis konten deep fake dapat dijadikan pijakan tindak lanjut pembelajaran pada materi etika digital berikutnya?

Murid:

• Bagian soal atau analisis kasus manakah yang paling mudah dan paling menantang untuk saya selesaikan hari ini?
• Setelah menyelesaikan seluruh asesmen Bab 3, tindakan apa yang akan saya terapkan dalam kehidupan sehari-hari saat menggunakan teknologi KA dan menjaga data pribadi?

SUMBER BELAJAR

1. Buku Panduan Guru Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP/MTs Kelas VII, Bab 3
2. Buku Siswa Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP/MTs Kelas VII, Bab 3 (Konsep AI4K12: Persepsi)
3. Lembar Kerja Siswa: Kasus Detektif Sensor Manusia vs Mobil Otonom
4. Slide infografik perbandingan indra manusia dan sensor perangkat keras KA
5. Buku Panduan Guru Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP/MTs Kelas VII (Kemendikbudristek)
6. Buku Siswa Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP/MTs Kelas VII (Bab 3)
7. Infografik Alur Pemrosesan Sensor ke Informasi Digital
8. Kartu Simulasi Piksel dan Lembar Kerja Analisis Kasus Kualitas Data Sensor
9. Buku Panduan Guru Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP/MTs Kelas VII (Kemendikbudristek, Bab 3)
10. Buku Siswa Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP/MTs Kelas VII (Kemendikbudristek, Bab 3)
11. Lembar Kerja Murid: Peta Manfaat KA Generatif di Masyarakat
12. Slide infografik/proyektor contoh pemanfaatan KA di bidang pendidikan, kesehatan, seni, bisnis, lingkungan, dan transportasi
13. Buku Panduan Guru Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP/MTs Kelas VII, Kemendikbudristek.
14. Buku Siswa Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP/MTs Kelas VII, Bab 3: Literasi dan Etika Kecerdasan Artifisial.
15. Kartu Skenario Dampak KA dan Lembar Kerja Siswa 'Pilah Cepat Dampak KA'.
16. Buku Siswa Koding dan Kecerdasan Artifisial untuk SMP/MTs Kelas VII
17. Buku Panduan Guru Koding dan Kecerdasan Artifisial untuk SMP/MTs Kelas VII Bab 3
18. Lembar Kerja Murid: Studi Kasus Etika Data Pribadi pada Sistem KA
19. Kartu Merah-Hijau untuk Kuis Interaktif 'Aman atau Bahaya?'
20. Buku Panduan Guru Koding dan Kecerdasan Artifisial untuk SMP/MTs Kelas VII, Bab 3: Literasi dan Etika Kecerdasan Artifisial
21. Buku Siswa Koding dan Kecerdasan Artifisial untuk SMP/MTs Kelas VII, Bab 3: Literasi dan Etika Kecerdasan Artifisial
22. Lembar Kerja Murid 'Detektif Output KA' (4 Skenario Output KA)
23. Buku Guru dan Buku Siswa Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP/MTs Kelas VII, Bab 3
24. Koleksi gambar uji sintesis KA dan foto asli (sumber peraga edukasi / whichfaceisreal.com)
25. Perangkat komputer/proyektor/lembar kerja cetak aktivitas detektif gambar
26. Buku Panduan Guru Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP/MTs Kelas VII, Kemendikdasmen 2025
27. Buku Siswa Koding dan Kecerdasan Artifisial SMP/MTs Kelas VII, Bab 3, Kemendikdasmen 2025
28. Perangkat pemutar audio/video (laptop/proyektor/speaker)
29. Sampel berkas audio tiruan AI dan video perbandingan deep fake vs rekaman asli
30. Kementerian Pendidikan Dasar dan Menengah RI. (2025). Panduan Guru Koding dan Kecerdasan Artifisial untuk SMP/MTs Kelas VII.
31. Kementerian Pendidikan Dasar dan Menengah RI. (2025). Buku Siswa Koding dan Kecerdasan Artifisial untuk SMP/MTs Kelas VII (Bab 3: Literasi dan Etika Kecerdasan Artifisial).
32. Lembar Soal Asesmen Sumatif Tertulis Uraian Bab 3.
33. Lembar Kerja Unjuk Kerja Analisis Konten Deep Fake beserta Sampel Konten Rekayasa Gambar dan Transkrip Video/Audio.