Learn/ Workshop/ Modul KKA Kelas 5 SD

Kelas 5 SD Fase C 22 Materi · 1 Tahun Mayoritas Unplugged

📚 Modul KKA Kelas 5 SD

22 materi lengkap untuk satu tahun pembelajaran KKA Kelas 5. Dirancang dengan mayoritas aktivitas unplugged — tidak membutuhkan lab komputer. Cocok untuk semua SD!

📖

Total Materi

22 Materi

📅

Semester 1

11 Materi

📅

Semester 2

11 Materi

🤸

Unplugged

15 dari 22

Keterangan Tipe Aktivitas:

🤸Unplugged — tanpa komputer, bisa dilakukan di kelas biasa

💻Plugged — menggunakan komputer/HP/tablet

💬Diskusi — diskusi, debat, atau refleksi kelas

🌟Pameran/Proyek — presentasi atau showcase

📘 Semester 1 — Berpikir Komputasional & Pengenalan AI

01 🤸

Apa itu Algoritma? Kita Semua Sudah Memakainya!

Unplugged

🎯 Algoritma · Berpikir Komputasional ⏱️ 2 JP (2×35 mnt)

Siswa menemukan bahwa mereka sudah menggunakan algoritma setiap hari tanpa sadar — seperti memakai sepatu, mencuci tangan, atau membuat minuman. Belajar bahwa algoritma adalah urutan langkah yang jelas dan berurutan untuk mencapai tujuan.

📋 Aktivitas:

Siswa menuliskan langkah-langkah "cara membuat mi instan" lalu membacakannya ke teman. Teman berperan sebagai "robot" yang mengikuti instruksi secara harfiah. Diskusi: apa yang terjadi jika langkahnya tidak urut?

🧰 Bahan: Kertas, pensil. Opsional: kartu bergambar langkah-langkah.

02 🤸

Dekomposisi — Memecah Masalah Besar

Unplugged

🎯 Dekomposisi · Berpikir Komputasional ⏱️ 2 JP

Belajar cara memecah masalah besar menjadi bagian-bagian kecil yang lebih mudah diselesaikan. Seperti merakit puzzle — kita tidak bisa selesaikan semua sekaligus, tapi bisa mulai dari satu bagian.

📋 Aktivitas:

Tantangan: "Bagaimana cara mengadakan pentas kelas?" Siswa berpasangan mendaftarkan semua tugas kecilnya (dekorasi, latihan, kostum, undangan, dll.), lalu mengelompokkan dan membagi tugasnya ke tim. Diskusi: mengapa memecah tugas memudahkan pekerjaan?

🧰 Bahan: Sticky note warna-warni, spidol, papan tulis/kertas plano.

03 🤸

Permainan Pola — Temukan Rahasianya!

Unplugged

🎯 Pengenalan Pola · Berpikir Komputasional ⏱️ 2 JP

Belajar mengenali pola dan pengulangan dalam data untuk memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya. Kemampuan ini adalah dasar dari bagaimana AI bisa menebak lagu kesukaan kita.

📋 Aktivitas:

Ronde 1: Guru tulis pola di papan (A B A B ?, 1 3 5 7 ?, 🔴🔵🔴🔵?), siswa melanjutkan. Ronde 2: Siswa membuat pola sendiri lalu teman menebak. Ronde 3: Temukan pola di benda nyata di kelas (ubin, jendela, jadwal pelajaran). Diskusi: bagaimana HP tahu kita mau mendengar lagu apa?

🧰 Bahan: Papan tulis, kartu warna, benda-benda kelas.

04 🤸

Abstraksi — Fokus pada yang Penting

Unplugged

🎯 Abstraksi · Berpikir Komputasional ⏱️ 2 JP

Belajar cara membuang informasi yang tidak perlu dan fokus pada hal yang benar-benar penting. Abstraksi membuat masalah lebih sederhana tanpa kehilangan inti persoalannya.

📋 Aktivitas:

Aktivitas 1: Gambar peta dari rumah ke sekolah — apa yang perlu ada? Apa yang bisa dihilangkan? Aktivitas 2: Ceritakan "bagaimana cara kerja lift" hanya dengan 3 kalimat. Aktivitas 3: Buat "deskripsi kucing" untuk komputer — detail mana yang PALING membedakan kucing dari hewan lain?

🧰 Bahan: Kertas gambar, pensil warna.

05 🤸

Robot Manusia — Latihan Algoritma Bergerak

Unplugged

🎯 Algoritma · Debugging · Instruksi Presisi ⏱️ 2 JP

Siswa mempraktikkan langsung pentingnya instruksi yang tepat, jelas, dan tidak ambigu melalui permainan peran. Ini adalah cara paling menyenangkan untuk memahami mengapa komputer butuh instruksi yang sangat presisi.

📋 Aktivitas:

Berpasangan: satu jadi "Robot" (mata tertutup/mengikuti instruksi harfiah), satu jadi "Programmer". Misi: bawa Robot ke meja tertentu dan ambil benda tanpa menabrak apa pun. Hanya boleh perintah: "maju X langkah", "belok kiri", "belok kanan", "ambil benda". Bergantian. Diskusi: apa instruksi yang paling sering menyebabkan "bug"?

🧰 Bahan: Penutup mata (atau siswa menutup mata), benda-benda sebagai rintangan.

06 🤸

Urutan & Sekuensial — Langkah yang Tepat

Unplugged

🎯 Sekuensial · Algoritma · Logika Dasar ⏱️ 2 JP

Belajar bahwa dalam algoritma, urutan langkah sangat menentukan hasil. Langkah yang sama tapi urutan berbeda bisa menghasilkan hasil yang sangat berbeda atau tidak bisa dijalankan.

📋 Aktivitas:

Aktivitas Kartu Acak: Guru siapkan 8 kartu bergambar langkah "membuat sandwich" dalam urutan acak. Kelompok kecil berlomba menyusun kartu agar urutan benar. Ronde 2: Kartu langkah "menyiapkan tas sekolah". Diskusi: apa yang terjadi jika kita memakai sepatu dulu baru kaus kaki?

🧰 Bahan: Set kartu bergambar langkah kegiatan (buat sendiri atau cetak).

07 🤸

Percabangan — Jika... Maka...

Unplugged

🎯 Percabangan (If-Else) · Logika Kondisional ⏱️ 2 JP

Belajar konsep percabangan: komputer membuat "keputusan" berdasarkan kondisi. Ini adalah fondasi dari semua program yang "pintar" — termasuk game dan aplikasi AI.

📋 Aktivitas:

Aktivitas 1: "Pohon Keputusan Hari Ini" — guru buat diagram di papan: JIKA hujan → bawa payung, JIKA tidak → bawa topi. Siswa tambahkan cabang kondisi lain. Aktivitas 2: Permainan Kartu Skenario — siswa dapat kartu skenario dan harus menentukan kondisi IF/ELSE yang tepat. Contoh: "Jika nilai ujian ≥ 75, kamu lulus. Jika tidak, kamu remedi."

🧰 Bahan: Kertas flipchart/karton, spidol, kartu skenario.

08 🤸

Perulangan — Ulangi Tanpa Capek

Unplugged

🎯 Perulangan (Loop) · Efisiensi Algoritma ⏱️ 2 JP

Belajar konsep loop: daripada menulis instruksi yang sama berulang kali, kita bisa perintahkan komputer untuk "ulangi sebanyak X kali" atau "ulangi sampai kondisi terpenuhi". Loop membuat program lebih efisien.

📋 Aktivitas:

Aktivitas 1: Tulis algoritma "lompat 10 kali" tanpa loop (10 baris) vs dengan loop (2 baris) — rasakan perbedaannya. Aktivitas 2: Permainan Koreografi Loop — guru beri instruksi: "lakukan: tepuk tangan 2x, injak kaki kanan, injak kaki kiri — ULANGI 4 kali." Siswa ikuti, lalu buat koreografi loop sendiri. Aktivitas 3: Tantangan: buat algoritma menyiram 20 tanaman dengan loop!

🧰 Bahan: Kertas, pensil.

09 🤸

Kotak Hitam Ajaib — Input, Proses, Output

Unplugged

🎯 Input-Proses-Output · Cara Kerja Komputer ⏱️ 2 JP

Belajar cara kerja dasar semua sistem komputer: menerima masukan (Input), mengolahnya (Proses), dan menghasilkan keluaran (Output). Konsep ini berlaku untuk kalkulator, game, hingga AI.

📋 Aktivitas:

Permainan Kotak Hitam: Guru punya "kotak hitam ajaib" (kardus). Siswa memasukkan angka (misalnya 5), kotak mengeluarkan 10. Masukkan 3, keluar 6. Masukkan 7, keluar 14. Siswa tebak aturan dalam kotaknya! Ganti aturan beberapa kali. Diskusi: komputer juga seperti kotak hitam — kita tahu input dan output-nya, tapi prosesnya di dalam. Siswa buat "kotak hitam" mereka sendiri dan teman menebak.

🧰 Bahan: Kardus kecil, kertas berisi angka.

10 💬

Apa itu Kecerdasan Buatan?

Diskusi

🎯 Literasi AI · Konsep Dasar KA ⏱️ 2 JP

Pengenalan konsep Kecerdasan Buatan (AI) secara sederhana dan kontekstual. Siswa membangun pemahaman awal tentang apa itu AI, apa bedanya dengan komputer biasa, dan mengapa AI bisa "pintar".

📋 Aktivitas:

Pembuka: guru tampilkan 5 gambar — "Manusia atau Robot?" Diskusi pendapat siswa. Pengenalan: AI adalah program komputer yang bisa belajar dari contoh dan pengalaman (seperti kamu belajar mengenali huruf A bukan dari rumus, tapi dari melihat banyak gambar huruf A). Aktivitas: siswa gambar "AI impian" mereka — mau buat AI yang bisa apa? Sharing ke kelas.

🧰 Bahan: Gambar/foto untuk pembuka, kertas gambar, pensil warna.

11 🤸

AI di Sekitar Kita — Detektif Teknologi

Unplugged

🎯 Literasi AI · Pengenalan AI dalam Kehidupan ⏱️ 2 JP

Siswa menjadi "Detektif Teknologi" yang berburu contoh AI di kehidupan sehari-hari. Tujuannya agar siswa sadar bahwa AI sudah ada di mana-mana dan bukan sesuatu yang asing atau menakutkan.

📋 Aktivitas:

Aktivitas Kartu Detektif: Setiap siswa dapat kartu bergambar teknologi (HP, kulkas pintar, mobil, aplikasi musik, dll.). Tugas: tandai mana yang menggunakan AI dan mana yang tidak, lalu jelaskan alasannya. Presentasi singkat per kelompok. Buat "Peta AI" kelas di papan tulis: tempelkan kartu sesuai kategori (AI di rumah, AI di sekolah, AI di jalan). Tantangan bonus: AI apa yang ingin kamu buat untuk sekolah kita?

🧰 Bahan: Kartu bergambar teknologi (cetak/gambar tangan), selotip/magnet papan.

🔬 Semester 2 — Praktik AI & Proyek

12 🤸

Bagaimana AI Belajar? Permainan Kartu Klasifikasi

Unplugged

🎯 Machine Learning · Klasifikasi · Training Data ⏱️ 2 JP

Siswa memahami konsep dasar Machine Learning melalui simulasi: AI belajar dengan melihat banyak contoh yang sudah diberi label. Inilah cara kerja Teachable Machine, Face ID, dan rekomendasi YouTube.

📋 Aktivitas:

Guru siapkan 20 kartu gambar (buah-buahan). Sesi 1 (Training): guru tunjukkan 3 kartu sambil berkata "ini apel" dan 3 kartu "ini bukan apel". Sesi 2 (Testing): tunjukkan kartu baru — siswa berperan jadi "AI" yang menebak berdasarkan yang sudah dipelajari. Diskusi: apa yang terjadi jika semua contoh apelnya merah — akankah AI mengenali apel hijau? → Konsep data yang beragam!

🧰 Bahan: 20-30 kartu gambar buah-buahan bervariasi (warna, ukuran, sudut pandang).

13 🤸

Latih AI-ku — Role Play Pelatih & Model AI

Unplugged

🎯 Supervised Learning · Training · Prediksi ⏱️ 2 JP

Versi unplugged yang lebih mendalam dari Machine Learning. Siswa bergantian menjadi "Pelatih AI" dan "Model AI" untuk memahami proses pelatihan, pengujian, dan perbaikan model secara langsung.

📋 Aktivitas:

Kelompok 4 orang: 1 Pelatih, 1 Model AI, 2 Observer. Pelatih punya 10 gambar hewan (sudah dilabeli). Ia "melatih" Model AI dengan menunjukkan gambar + label: "ini kucing", "ini anjing". Setelah 5 contoh, uji dengan gambar baru — Model AI tebak. Observer catat akurasi. Ganti peran. Sesi diskusi: apa yang membuat Model AI semakin pintar? Apa yang terjadi kalau contohnya sedikit?

🧰 Bahan: Kartu gambar hewan (sekitar 20 buah, 4-5 jenis), lembar observasi.

14 🤸

Data adalah Makanan AI

Unplugged

🎯 Data · Kualitas Data · Bias ⏱️ 2 JP

Jika AI adalah makhluk hidup, maka data adalah makanannya. AI hanya bisa secerdas data yang diberikan kepadanya. Belajar mengapa data yang berkualitas, beragam, dan banyak sangat penting.

📋 Aktivitas:

Simulasi: Siswa diminta mengenali "siswa yang suka matematika" hanya dari 3 foto (semua anak laki-laki). Tantangan: apakah AI yang dilatih ini akan menganggap anak perempuan tidak suka matematika? Ini namanya BIAS data. Eksperimen: tambah 3 foto anak perempuan yang suka matematika — apakah prediksi berubah? Diskusi: data di sekitar kita: data apa yang diperlukan untuk membuat AI pengenal wajah yang adil?

🧰 Bahan: Foto/gambar siswa (bisa gambar kartun), kartu konsep.

15 💻

Kenalan dengan Scratch 3.0

Plugged

🎯 Scratch · Antarmuka · Sprite · Stage ⏱️ 2 JP

Perkenalan dengan platform Scratch 3.0. Siswa mengenal antarmuka, belajar menambah sprite dan latar, dan membuat animasi pertama yang sangat sederhana.

📋 Aktivitas:

Eksplorasi terpandu: buka scratch.mit.edu → klik "Coba Scratch". Eksplorasi 10 menit bebas. Tantangan 1: Buat kucing bergerak ke kanan-kiri menggunakan blok "gerak". Tantangan 2: Tambah suara saat diklik. Tantangan 3: Ganti latar belakang menjadi "luar angkasa". Pamerkan hasil ke teman sebangku.

🧰 Bahan: Komputer/HP/tablet dengan browser, koneksi internet.

16 💻

Sprite Bergerak — Animasi dengan Loop

Plugged

🎯 Scratch · Loop · Animasi · Event ⏱️ 2 JP

Menghubungkan konsep perulangan (loop) yang dipelajari secara unplugged ke dalam blok kode Scratch nyata. Siswa membuat animasi karakter yang bergerak otomatis menggunakan loop.

📋 Aktivitas:

Review: ingat materi "Perulangan" — kita implementasikan di Scratch sekarang! Tantangan 1: Buat kucing berjalan terus-menerus menggunakan blok "ulangi selamanya". Tantangan 2: Tambahkan efek "melompat" saat menyentuh tepi layar. Tantangan 3: Buat 2 sprite berbeda dengan gerakan loop yang berbeda. Diskusi: bagaimana loop membuat kode lebih pendek?

🧰 Bahan: Komputer/HP/tablet, koneksi internet.

17 💻

Animasi Cerita Sederhana

Plugged

🎯 Scratch · Cerita Interaktif · Broadcast · Dialog ⏱️ 2-3 JP

Proyek pertama yang lebih serius: membuat animasi cerita pendek dengan 2 karakter yang berdialog. Menerapkan konsep sekuensial dan event yang sudah dipelajari.

📋 Aktivitas:

Sebelum coding: siswa tulis dulu naskah cerita 4-5 dialog (dekomposisi!). Implementasi: 2 sprite berdialog bergantian menggunakan blok "katakan... selama X detik" dan broadcast. Minimal: 1 adegan dengan 2 karakter berdialog. Bonus: tambah efek suara dan animasi gerakan. Simpan dan share ke teman.

🧰 Bahan: Komputer/HP/tablet, koneksi internet, kertas untuk naskah cerita.

18 💻

Mengenal Teachable Machine

Plugged

🎯 Teachable Machine · Machine Learning · Training ⏱️ 2 JP

Perkenalan dengan Teachable Machine dari Google — platform gratis untuk membuat model AI pengenal gambar tanpa coding. Siswa merasakan langsung menjadi "pelatih AI" sungguhan!

📋 Aktivitas:

Buka teachablemachine.withgoogle.com → Image Project. Demo guru: buat model 2 kelas (mis. "tangan terbuka" vs "kepalan tangan"). Siswa coba sendiri: buat model dengan 2 kelas pilihan mereka sendiri. Kumpulkan minimal 20 foto per kelas via webcam. Klik Train → uji. Diskusi: berapa foto yang perlu dikumpulkan agar model akurat?

🧰 Bahan: Komputer/laptop dengan webcam, koneksi internet.

19 💻

Proyek: Pengenal Gambar Sederhana

Plugged

🎯 Teachable Machine · Proyek AI · Presentasi ⏱️ 2-3 JP

Proyek utama semester 2: membuat model pengenal gambar dengan Teachable Machine untuk memecahkan masalah nyata yang dipilih siswa sendiri.

📋 Aktivitas:

Sesi 1 (Perencanaan): siswa pilih tema proyek dari pilihan guru: pengenal buah, pengenal gerakan, pengenal ekspresi wajah, atau tema bebas. Sesi 2 (Pembuatan): kumpulkan data, latih model, uji akurasi. Sesi 3 (Refleksi): siswa isi lembar refleksi — seberapa akurat modelnya? Mengapa ada yang salah? Apa yang akan diperbaiki?

🧰 Bahan: Komputer/laptop dengan webcam, koneksi internet, lembar perencanaan proyek.

20 💬

Etika AI — Adil atau Curang?

Diskusi

🎯 Etika AI · Bias · Keadilan · Tanggung Jawab ⏱️ 2 JP

Eksplorasi pertanyaan etika seputar AI: apakah AI selalu adil? Siapa yang bertanggung jawab jika AI membuat keputusan yang salah? Diskusi ini melatih berpikir kritis sekaligus membangun karakter.

📋 Aktivitas:

Studi Kasus 1: "AI di rumah sakit menolak pasien tertentu karena datanya tidak beragam." Diskusi: siapa yang salah? Studi Kasus 2: "AI memberi PR lebih sulit ke siswa yang nilainya tinggi." Adil atau tidak? Role Play: kelompok ditugaskan "membela AI" vs "mengkritik AI" — debat mini 5 menit. Kesimpulan bersama: kapan AI boleh membuat keputusan sendiri?

🧰 Bahan: Kartu studi kasus (cetak atau tulis di papan).

21 🤸

Privasi — Apa yang Boleh Dibagi Online?

Unplugged

🎯 Privasi Digital · Keamanan Data · Warga Digital ⏱️ 2 JP

Belajar memilah informasi mana yang aman dan tidak aman untuk dibagikan di internet atau aplikasi digital. Ini penting karena banyak aplikasi AI mengumpulkan data pengguna.

📋 Aktivitas:

Permainan "Boleh atau Tidak Boleh?": guru baca 15 skenario, siswa angkat kartu HIJAU (boleh) atau MERAH (tidak boleh). Contoh: "Foto rumahmu dengan alamat lengkap di Instagram" → Merah. "Nama depanmu di forum diskusi belajar" → tergantung. Diskusi: data apa yang dikumpulkan Teachable Machine saat kita pakai webcam? Buat "Komitmen Digital Kelas 5" — 5 aturan keamanan online yang disepakati bersama.

🧰 Bahan: Kartu HIJAU dan MERAH (bisa dari kertas warna), daftar skenario.

22 🌟

🌟 Pameran Proyek KKA Kelas 5

Pameran Proyek

🎯 Presentasi · Refleksi · Portfolio ⏱️ 2-3 JP

Hari paling ditunggu-tunggu! Siswa memamerkan model Teachable Machine atau animasi Scratch yang dibuat kepada seluruh kelas (dan jika bisa, tamu undangan). Ini merayakan perjalanan belajar setahun.

📋 Aktivitas:

Persiapan (1 JP): siswa siapkan poster sederhana berisi: nama proyek, tujuan, cara kerja, tantangan yang dihadapi, dan hal menarik yang dipelajari. Hari Pameran (2 JP): siswa berdiri di "stan" masing-masing (meja), teman dan guru berkeliling. Setiap siswa presentasi 3 menit. Voting: "Proyek Paling Kreatif", "Proyek Paling Bermanfaat", "Proyek Paling Unik". Penutup: refleksi bersama — apa pelajaran terbesar dari KKA kelas 5?

🧰 Bahan: Kertas poster, spidol, laptop/HP untuk demo, sertifikat kecil jika ada.

💡

Catatan untuk Guru Kelas 5

→ Tidak perlu lab komputer untuk 15 dari 22 materi. Cukup ruang kelas biasa.
→ Materi unplugged lebih efektif jika dilakukan dengan kelompok kecil 3-4 siswa.
→ Untuk materi plugged, bisa gunakan HP siswa jika tidak ada komputer sekolah.
→ Setiap materi bisa disesuaikan durasinya — bisa digabung 2 materi dalam 1 pertemuan atau dipecah menjadi 2 pertemuan.
→ Dokumentasikan dengan foto/video untuk portofolio siswa dan laporan ke kepala sekolah.