Contoh Modul Ajar Informatika Berbasis HOTS dan AI untuk Jenjang SMA Kurikulum Merdeka 2026

Ringkasan Berita:

• Pembelajaran Informatika SMA dalam Kurikulum Merdeka menekankan kemampuan analisis data, pemrograman, dan etika digital di era kecerdasan buatan. 
• Integrasi AI dan HOTS membantu siswa memahami cara memanfaatkan teknologi secara bertanggung jawab, sekaligus melatih berpikir kritis dan kreatif dalam menyusun algoritma pemecahan masalah. 
• Dengan pendekatan ini, siswa SMA dipersiapkan menjadi inovator digital yang mampu menciptakan solusi berbasis data untuk tantangan global.

SRIPOKU.COM - Pada jenjang Sekolah Menengah Atas (SMA), mata pelajaran Informatika dalam Kurikulum Merdeka melangkah ke ranah yang lebih kompleks.

Siswa tidak hanya diajak memahami fondasi teknologi, tetapi juga dituntut mampu melakukan analisis data tingkat tinggi, problem solving lewat pemrograman, serta mengevaluasi dampak etis dari pemanfaatan teknologi masa depan.

Kombinasi antara orientasi HOTS (Higher Order Thinking Skills) dan adopsi teknologi AI (Artificial Intelligence) menjadi instrumen penting untuk menyiapkan siswa menghadapi tantangan global.

Baca juga: Contoh Modul Ajar Informatika Berbasis HOTS dan AI untuk Jenjang SMP Kurikulum Merdeka 2026

Berikut adalah contoh Modul Ajar Informatika berbasis HOTS dan AI untuk SMA yang siap dijadikan referensi perangkat mengajar Bapak/Ibu Guru.

Pentingnya AI dan HOTS dalam Informatika Jenjang SMA

Di fase E (Kelas 10) dan fase F (Kelas 11 & 12), berpikir komputasional harus diwujudkan dalam aksi nyata.

Siswa tidak lagi sekadar diajarkan "apa itu AI", melainkan "bagaimana memanfaatkan AI secara bertanggung jawab" dan "bagaimana memecahkan masalah menggunakan algoritma".

Integrasi AI di kelas SMA berfungsi sebagai coding buddy atau asisten analisis data, sedangkan instrumen HOTS memaksa siswa untuk berpikir kritis, mendeteksi bias pada algoritma, serta menciptakan solusi digital (computational artifact) yang aplikatif.

Contoh Modul Ajar Informatika SMA Berbasis HOTS dan AI

Berikut adalah cuplikan draf modul ajar Fase F (Kelas 11) pada elemen Analisis Data dan Algoritma Pemrograman dengan topik "Pemanfaatan AI untuk Analisis Data Penduduk dan Prediksi Solusi Lingkungan".

A. Informasi Umum

• Instansi: SMA Negeri [Nama Sekolah]
• Fase / Kelas: F / XI (Sebelas)
• Elemen: Analisis Data (AD) & Algoritma Pemrograman (AP)
• Alokasi Waktu: 2 JP (2 x 45 Menit)
• Profil Pelajar Pancasila: Bernalar Kritis, Kreatif, dan Gotong Royong.

B. Kompetensi Inti

Capaian Pembelajaran (CP): Peserta didik mampu mempergunakan alat bantu AI untuk melakukan pemrosesan data, menarik kesimpulan (insight), serta merancang algoritma pemrograman sederhana berbasis data tersebut.

Tujuan Pembelajaran:

• Melalui data mentah (raw data) volume sampah kota, siswa mampu mengevaluasi tren masalah lingkungan menggunakan bantuan prompt AI secara akurat. (HOTS - C5)
• Siswa mampu mendesain purwarupa (prototype) kode program (Python) sederhana untuk memprediksi peningkatan sampah di masa depan berdasarkan analisis AI. (HOTS - C6)

Alur Kegiatan Pembelajaran (Pendekatan Deep Learning)

1. Kegiatan Pembuka (15 Menit)

• Guru menampilkan grafik tren penumpukan sampah di tempat pembuangan akhir (TPA) lokal selama 5 tahun terakhir di layar proyektor.
• Pertanyaan Pemantik (HOTS): "Jika tren penumpukan sampah ini terus naik seperti grafik ini, bagaimana teknologi AI bisa membantu pemerintah kota memprediksi kapan kapasitas TPA akan penuh? Dan sebagai programmer, algoritma apa yang harus kita rancang untuk membaca pola data ini?"

2. Kegiatan Inti (60 Menit)

• Kolaborasi Kelompok (Gotong Royong): Siswa dibagi menjadi kelompok beranggotakan 4-5 orang. Setiap kelompok diberikan dataset digital (format .CSV) tiruan berisi volume sampah harian dan jumlah penduduk.
• Pemanfaatan AI sebagai Kopilot: Siswa diarahkan membuka platform AI (seperti ChatGPT, Gemini, atau Claude). Guru mengajarkan cara memberikan instruksi (prompt engineering) yang efektif untuk menganalisis data.
• Contoh Prompt: "Bertindaklah sebagai Data Analyst. Analisis data .CSV berikut, temukan pola korelasi antara pertumbuhan penduduk dengan volume sampah, dan berikan formula matematika untuk prediksinya."
• Eksplorasi Coding (HOTS): Berdasarkan formula dari AI, siswa diminta menyusun struktur algoritma atau baris kode Python sederhana (menggunakan konsep percabangan dan perulangan) di komputer laboratorium untuk menampilkan hasil prediksi tersebut. Siswa wajib menguji secara kritis jika terjadi error pada kode mereka (debugging).