Modul Ajar Informatika Kelas 10 SMA: Analisis Data dan Visualisasi Informasi (Bab 5)

Pembelajaran siklus analisis data (*data collection, cleaning, processing, analysis, visualization*), pemanfaatan pustaka Python (Pandas dan Matplotlib) atau formula spreadsheet lanjutan (VLOOKUP, Pivot Table), serta pengambilan keputusan berbasis data.

Capaian dan tujuan pembelajaran

Peserta didik mampu memahami siklus hidup pengolahan dan analisis data.
Peserta didik mampu membersihkan dan memanipulasi data tabel menggunakan formula spreadsheet lanjutan.
Peserta didik mampu merancang visualisasi data yang informatif, estetis, dan mudah dipahami.

Materi pokok & uraian konsep pembelajaran

Di era ledakan informasi (*Big Data*), kemampuan mengolah data mentah menjadi wawasan (*insight*) berharga merupakan keterampilan strategis di berbagai bidang industri. Peserta didik mempelajari siklus lengkap analisis data mulai dari pengumpulan data hingga interpretasi tren.

Pembersihan data (*data cleaning*) menangani nilai kosong (*missing values*), anomali data (*outliers*), dan duplikasi data agar menghasilkan analisis yang valid. Penggunaan rumus logika dan tabel pivot (*Pivot Table*) pada spreadsheet menyederhanakan agregasi ribuan baris data.

Visualisasi data yang efektif menggunakan diagram batang, garis tren, *pie chart*, atau *scatter plot* mempermudah pengomunikasian pola korelasi kepada pemangku kepentingan. Peserta didik mempraktikkan analisis dataset lingkungan dan ekonomi riil.

Peta subtopik bahasan

Siklus Analisis Data dan Tipe Data Komputasi
Membedakan data kualitatif, kuantitatif (diskret/kontinu), data terstruktur (CSV/SQL), dan tidak terstruktur.
Pembersihan dan Transformasi Data (Data Preprocessing)
Mengidentifikasi missing values, handling duplicate data, normalisasi format tanggal, dan filtering.
Pengolahan Data Lanjutan Spreadsheet (Pivot Table, VLOOKUP/XLOOKUP)
Menyusun ringkasan data multi-dimensi dan mengintegrasikan basis data tabel referensi.
Visualisasi Data dan Komunikasi Hasil Analisis
Memilih jenis grafik visual yang tepat serta membuat dashboard interaktif untuk presentasi laporan.

Istilah kunci dan glosarium

Data Cleaning: Proses mendeteksi, memperbaiki, atau menghapus data yang rusak, tidak akurat, kosong, atau tidak relevan dari dataset.
Pivot Table: Fitur interaktif pada lembar kerja untuk meringkas, mengelompokkan, dan menganalisis dataset berukuran besar dengan cepat.
Outlier: Nilai data yang menyimpang sangat jauh dari pola sebaran mayoritas data lainnya dalam suatu kelompok pengamatan.
VLOOKUP: Fungsi pencarian vertikal pada spreadsheet untuk mengambil nilai dari kolom tertentu berdasarkan kunci pencarian.
Dashboard: Tampilan visual terpadu yang menyajikan ringkasan indikator kinerja utama (KPI) dan visualisasi grafik secara interaktif.

Instrumen asesmen formatif & contoh soal pembelajaran

5 butir instrumen soal pilihan ganda berbasis HOTS untuk mengukur pemahaman konsep pada bab ini. Dilengkapi kunci jawaban dan uraian pembahasan analitis.

Soal 1

Fungsi spreadsheet yang paling efisien untuk meringkas, menjumlahkan, dan mengelompokkan ribuan data transaksi penjualan berdasarkan kategori produk dan wilayah dalam hitungan detik adalah...

A. Pivot Table
B. Conditional Formatting
C. Spell Check
D. Word Count