---

📘 MODUL PRAKTIKUM MICROSOFT EXCEL

Kelas 10 – SMK Kompetensi Keahlian Pemasaran
Pendekatan: Deep Learning
Semester: Ganjil/Genap – Tahun Ajaran: 2023/2024

---

KATA PENGANTAR

Modul ini dirancang dengan pendekatan pembelajaran mendalam (deep learning) yang menekankan:

• Pemahaman konsep: bukan sekadar hafal rumus, tetapi mengerti kenapa rumus digunakan.

• Keterkaitan nyata: data yang digunakan diambil dari contoh kasus penjualan nyata.

• Kolaborasi: siswa berdiskusi, menganalisis, dan mempresentasikan hasil.

• Kreativitas: siswa diberi kebebasan merancang dashboard sesuai ide mereka.

• Refleksi: di akhir setiap praktikum, siswa menjawab pertanyaan refleksi untuk mengaitkan pengalaman belajar dengan tujuan pembelajaran.

---

RUNDOWN PEMBELAJARAN (Menggunakan Deep Learning Cycle)

Fase	Kegiatan Guru & Siswa	Output yang Diharapkan
1. Stimulation	Guru menampilkan contoh dashboard penjualan profesional dan bertanya: “Bagaimana Excel bisa membantu kita membuat keputusan pemasaran?”	Siswa termotivasi dan penasaran
2. Problem Statement	Guru memberikan kasus: “Toko XYZ ingin tahu produk mana yang paling laris dan bagaimana tren penjualannya.”	Siswa memahami masalah yang harus diselesaikan
3. Data Collection	Siswa diberikan data mentah penjualan (file Excel kosong di awal, lalu diisi sedikit demi sedikit sesuai praktikum).	Data awal untuk dianalisis
4. Data Processing	Siswa mempraktikkan modul (Praktikum 1–6) dengan bimbingan guru.	File Excel yang berisi tabel, rumus, PivotTable, dan chart
5. Verification	Siswa membandingkan hasil perhitungan mereka dengan hasil teman atau contoh guru.	Koreksi kesalahan & pemahaman konsep
6. Generalization	Guru memfasilitasi diskusi: “Apa pelajaran yang bisa diambil? Bagaimana jika data toko berubah setiap minggu?”	Kesimpulan konsep dan penerapan di dunia nyata
7. Application	Siswa membuat Proyek Akhir Dashboard dan mempresentasikan di depan kelas.	Produk final + presentasi

---

STRUKTUR MODUL PRAKTIKUM

🔎 Praktikum 1 – Pengenalan Antarmuka & Manajemen Data Dasar

• Konsep: Excel sebagai database sederhana untuk menyimpan data penjualan.

• Aktivitas Deep Learning:

  • Diskusi awal: Apa yang terjadi jika data penjualan dicatat di buku tulis? Apa risikonya?

  • Tugas: Membuat tabel data penjualan sederhana, memformat, dan menyimpan file.

  • Refleksi: Bagaimana format data yang rapi memudahkan analisis?

---

➕ Praktikum 2 – Rumus & Fungsi Dasar

• Konsep: Rumus Excel untuk perhitungan otomatis.

• Aktivitas Deep Learning:

  • Eksperimen: Bandingkan menghitung total manual dengan menggunakan rumus.

  • Kolaborasi: Diskusikan hasil dan temukan cara tercepat untuk menghitung data yang banyak.

  • Refleksi: Mengapa penggunaan rumus membuat pekerjaan lebih efisien?

---

✅ Praktikum 3 – Fungsi Logika (IF)

• Konsep: Kategorisasi data dengan logika kondisi.

• Aktivitas Deep Learning:

  • Studi kasus: Toko ingin menandai produk mana yang penjualannya “Baik” atau “Kurang”.

  • Eksplorasi: Siswa mencoba variasi rumus IF, misalnya menambahkan kategori “Sangat Baik”.

  • Diskusi: Bagaimana keputusan promosi bisa diambil dari kategori ini?

---

🔍 Praktikum 4 – VLOOKUP

• Konsep: Lookup data dari tabel referensi (mirip proses kasir).

• Aktivitas Deep Learning:

  • Simulasi: Guru berperan sebagai kasir, siswa memberi kode produk dan Excel otomatis menampilkan nama & harga.

  • Refleksi: Apa yang terjadi jika tabel referensi salah? Bagaimana menjaganya tetap akurat?

---

📊 Praktikum 5 – PivotTable & PivotChart

• Konsep: Meringkas data dan menemukan pola penjualan.

• Aktivitas Deep Learning:

  • Analisis kelompok: Tiap kelompok membuat PivotTable dari data yang sama, tapi fokus pada pertanyaan berbeda (produk, wilayah, atau sales).

  • Presentasi hasil: Tiap kelompok menjelaskan temuannya.

  • Refleksi: Apa insight yang paling berguna untuk manajer pemasaran?

---

📈 Praktikum 6 – Dashboard

• Konsep: Menggabungkan hasil analisis menjadi visualisasi interaktif.

• Aktivitas Deep Learning:

  • Kreativitas: Siswa bebas memilih warna, bentuk, dan tata letak chart.

  • Kolaborasi: Kelompok bekerja sama menyusun dashboard yang mudah dibaca.

  • Refleksi: Bagaimana dashboard membantu pengambilan keputusan cepat?

---

🎯 Proyek Akhir – Analisis Data Toko "XYZ"

• Masalah: Toko ingin laporan lengkap per produk, region, dan trend bulanan.

• Aktivitas Deep Learning:

  • Pemecahan masalah: Siswa membersihkan data, membuat analisis, dan menyiapkan dashboard.

  • Presentasi: Siswa mempresentasikan hasil analisis layaknya data analyst di perusahaan.

  • Peer Review: Siswa lain memberi masukan dan saran perbaikan.

---

PENILAIAN

Aspek	Bobot
Ketepatan Rumus & Fungsi	30%
Kerapihan & Konsistensi Format	20%
Kedalaman Analisis & Insight	30%
Kreativitas Dashboard & Presentasi	20%

---

KEUNGGULAN MODUL INI

✅ Mengajak siswa berpikir kritis
✅ Mengaitkan konsep Excel dengan bisnis nyata
✅ Menggunakan data autentik (real-case simulation)
✅ Mengembangkan keterampilan komunikasi (presentasi hasil)
✅ Memberi ruang refleksi dan kreativitas

---

Salam : Redaksi