Modul Ajar Deep Learning SMK Interior Kapal Kelas 11: Inovasi Pembelajaran Teknologi Maritim Masa Depan

 

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah menyentuh berbagai sektor industri, termasuk dunia maritim. Salah satu teknologi AI yang paling mutakhir adalah Deep Learning, yaitu metode pembelajaran mesin yang meniru cara kerja otak manusia dalam mengolah informasi. Untuk menjawab tantangan industri 4.0, SMK Interior Kapal kelas 11 perlu diperkenalkan pada konsep dan penerapan Deep Learning melalui modul ajar berbasis projek dan teknologi terkini.

Mengapa Deep Learning Diperlukan di Jurusan Interior Kapal?

Jurusan Interior Kapal tidak hanya berfokus pada desain dan kenyamanan ruang kapal, tetapi juga dituntut untuk beradaptasi dengan perkembangan teknologi otomatisasi. Deep Learning dapat dimanfaatkan dalam:

• Desain interior berbasis simulasi AI

• Pendeteksian kerusakan struktur dalam ruang kapal

• Optimalisasi tata ruang berdasarkan data pengguna

• Pemantauan sistem pencahayaan dan ventilasi otomatis

Dengan modul ajar ini, siswa tidak hanya memahami dasar teori, tetapi juga dapat mengembangkan solusi cerdas yang aplikatif untuk interior kapal modern.

Tujuan Modul Ajar Deep Learning SMK Interior Kapal Kelas 11

1. Mengenalkan konsep dasar kecerdasan buatan dan Deep Learning.

2. Memberikan pemahaman praktis tentang pengolahan data visual dan sensor.

3. Mendorong kreativitas siswa dalam menciptakan sistem interior kapal berbasis teknologi pintar.

4. Menyiapkan siswa agar siap menghadapi industri maritim berbasis digital.

Struktur Modul Ajar Deep Learning untuk Kelas 11

1. Pengenalan AI dan Deep Learning

• Apa itu AI, Machine Learning, dan Deep Learning?

• Penerapan AI dalam industri maritim dan desain interior.

• Studi kasus penggunaan AI di kapal pesiar dan kapal niaga.

2. Dasar-Dasar Pemrograman Python

• Instalasi dan penggunaan Python untuk pemula

• Pengenalan library seperti NumPy, Pandas, dan Matplotlib

• Pengolahan data awal untuk Deep Learning

3. Visualisasi dan Deteksi Citra Interior Kapal

• Pengambilan gambar interior menggunakan kamera sensor

• Klasifikasi area kapal: ruang mesin, kabin, area publik

• Deteksi otomatis kerusakan atau keausan material

4. Proyek Mini: Smart Interior Monitoring System

• Rancang sistem pemantauan kondisi interior kapal

• Gunakan sensor dan data visual sebagai input model AI

• Presentasi hasil proyek secara kelompok

5. Evaluasi dan Refleksi

• Ujian teori dasar Deep Learning

• Penilaian proyek akhir dan laporan teknis

• Diskusi kelompok untuk evaluasi pembelajaran

Keunggulan Modul Ajar Ini

• Kontekstual dan aplikatif – Sesuai dengan kebutuhan dunia kerja maritim modern.

• Berbasis teknologi terbaru – Menggunakan metode AI terkini.

• Mendorong inovasi siswa – Fokus pada proyek dan pemecahan masalah nyata.

• Meningkatkan daya saing lulusan – Membekali siswa dengan keterampilan abad 21.

Sumber Belajar Pendukung Modul

Untuk mengoptimalkan pembelajaran, guru dan siswa dapat mengakses sumber seperti:

• Google Colab – untuk latihan coding berbasis cloud

• Dataset interior kapal dari Kaggle atau foto dokumentasi

• Tutorial Deep Learning di YouTube, edX, dan Coursera

• Pustaka Python: TensorFlow, Keras, OpenCV untuk analisis citra

DAPATKAN & DOWNLOAD

• MODUL AJAR DEEP LEARNING SD/MI : http://lynk.id/gurugela/22n2w7w9wvj3/checkout
• MODUL AJAR DEEP LEARNING SMP/MTs :http://lynk.id/gurugela/xe6ezne7j35n/checkout
• MODUL AJAR DEEP LEARNING SMA/MA : http://lynk.id/gurugela/n7x7e66x71yv/checkout
• VERSI GRATIS >> DISINI

DOWNLOAD BINSIS JUAL PRODUK DIGITAL KHUSUS GURU HASILKAN 10 JUTA PERBULAN : http://lynk.id/rudydigital/o3QKDlM

WA  : wa.me/681944129560

Penerapan modul ajar Deep Learning di SMK Interior Kapal kelas 11 adalah langkah strategis untuk menjawab tantangan era digitalisasi maritim. Melalui pendekatan berbasis proyek, siswa tidak hanya belajar teori, tetapi juga menerapkannya dalam konteks nyata dunia perkapalan.

Dengan membekali siswa sejak dini dengan teknologi Deep Learning, sekolah kejuruan maritim dapat menghasilkan lulusan yang siap kerja, adaptif terhadap teknologi, dan mampu bersaing di pasar global.