AKTIVITAS PEMBELAJARAN RBL DENGAN PENDEKATAN STEAM: PEMANFAATAN SMART SENSOR SEBAGAI WATERING TIME SIGN MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING UNTUK MENINGKATKAN LITERASI PERUBAHAN IKLIM PESERTA DIDIK

Abstract

Pemahaman dan kesadaran tentang perubahan yang disebabkan oleh berubahnya pola-pola cuaca secara global dapat dikuatkan dengan literasi perubahan iklim. Secara lebih mendalam,  penyebab, dampak, dan tindakan untuk mengurangi dampak negatif perubahan iklim menjadi indikator capaiannya. Literasi perubahan iklim relavan dan berkaitan dengan unsur-unsur STEAM. Terdapat enam indikator literasi perubahan iklim, yaitu: pemahaman dasar perubahan iklim, pemahaman penyebab perubahan iklim, pemahaman solusi mengatasi perubahan iklim, kemampuan berkomunikasi terkait perubahan iklim, kemampuan melakukan penelitian terkait perubahan iklim, serta menyadari dampak perubahan iklim. Model dan pendekatan yang dapat dikombinasikan untuk pancapaian indikator literasi perubahan iklim salah satunya adalah Research-Based Learning dengan pendekatan STEAM. Membiasakan peserta didik berpikir dengan paradigma RBL berpendekatan STEAM memungkinkan peningkatan minat literasi peserta didik. Pemanfaatan smart sensor dalam membangun machine learning semakin menguatkan sikap dan perilaku dalam merespon dampak perubahan iklim. Dalam penelitian ini dikembangkan tahapan aktivitas pembelajaran RBL dengan pendekatan STEAM terkait dengan pemanfaatan smart sensor sebagai watering time sign menggunakan machine learning untuk meningkatkan literasi perubahan iklim peserta didik. Desain penelitian menggunakan metode kualitatif naratif, yaitu mengembangkan tahapan aktivitas pembelajaran RBL terintegrasi STEAM. Hasil penelitian ini berupa kerangka aktivitas pembelajaran yang diuraikan dalam enam tahap dan masing-masing tahap berisi uraian aktivitas pembelajaran dilengkapi dengan instrumen evaluasi mengacu pada literasi perubahan iklim peserta didik.