Deep Learning

Kemajuan teknologi digital telah membawa perubahan besar dalam berbagai bidang, termasuk dalam pendidikan. Salah satu teknologi yang menjadi sorotan adalah Deep Learning atau pembelajaran mendalam. Di Indonesia, pengembangan kurikulum deep learning menjadi langkah penting untuk membekali generasi muda dengan kompetensi abad ke-21, terutama di bidang kecerdasan buatan.

Deep learning memiliki kemampuan luar biasa dalam memecahkan masalah kompleks, seperti mengenali citra medis, menerjemahkan bahasa secara otomatis, atau menganalisis data keuangan. Studi yang dilakukan oleh Holifah dan Tahyudin (2025) menunjukkan bahwa model deep learning berbasis CNN LSTM FNN mampu mendeteksi stroke dengan akurasi hingga 97%. Ini menandakan bahwa penerapan teknologi ini bukan hanya relevan dalam ranah akademik, tetapi juga memiliki dampak langsung pada kualitas hidup masyarakat.

Di beberapa universitas di Indonesia, seperti Universitas Indonesia, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), dan Universitas Brawijaya, kurikulum deep learning telah dirancang secara sistematis. Kurikulum ini mencakup enam capaian utama, mulai dari pemahaman dasar deep learning, penerapan jaringan saraf feedforward dan optimisasi, hingga pembuatan model Convolutional Neural Network (CNN) untuk pengolahan citra. Mahasiswa juga diajarkan model sekuensial seperti RNN dan LSTM untuk analisis data teks atau suara, serta dikenalkan dengan model generatif seperti Generative Adversarial Network (GAN).

Proyek akhir atau studi kasus nyata menjadi bagian penting dari pembelajaran, di mana mahasiswa mengimplementasikan algoritma deep learning untuk menyelesaikan masalah di sektor seperti kesehatan, pertanian, pendidikan, atau media. Ini memperkuat keterampilan teknis sekaligus mendorong kreativitas dan pemecahan masalah yang relevan dengan kebutuhan lokal.

Sejalan dengan prinsip Kurikulum Merdeka, metode pembelajaran deep learning dirancang agar kontekstual, aktif, dan menyenangkan. Metode seperti project-based learning memungkinkan siswa mengerjakan proyek nyata berbasis data. Sementara itu, pendekatan flipped classroom mendorong siswa untuk belajar teori secara mandiri melalui video atau bacaan, lalu menerapkannya dalam diskusi atau praktik pemrograman di kelas.

Evaluasi tidak hanya dilakukan melalui ujian tertulis, tetapi juga melalui asesmen formatif berupa presentasi, demonstrasi model, laporan proyek, dan portofolio kode. Pendekatan ini sejalan dengan prinsip joyful learning dan mendukung pengembangan keterampilan kolaborasi, komunikasi, dan berpikir kritis.

Meski prospektif, pelaksanaan kurikulum deep learning di Indonesia menghadapi beberapa hambatan. Salah satunya adalah keterbatasan akses terhadap perangkat keras yang memadai, seperti GPU dan server komputasi. Tantangan lain adalah ketersediaan dosen atau guru yang menguasai topik ini secara mendalam. Selain itu, kurangnya dataset lokal berkualitas juga membatasi pengembangan model yang relevan dengan konteks Indonesia, terutama dalam bidang pemrosesan bahasa alami (NLP) bahasa Indonesia.

Untuk mengatasi tantangan tersebut, institusi pendidikan dapat bekerja sama dengan perusahaan teknologi, memanfaatkan platform gratis seperti Google Colab, dan mengikuti pelatihan berbasis program Kampus Merdeka atau sertifikasi internasional.

Kurikulum deep learning merupakan langkah strategis dalam menyiapkan sumber daya manusia yang mampu bersaing di era kecerdasan buatan. Melalui kurikulum yang terstruktur dan berbasis proyek nyata, siswa tidak hanya memahami konsep-konsep kompleks, tetapi juga mampu mengaplikasikannya dalam kehidupan nyata. Diperlukan dukungan dari semua pihak---pemerintah, akademisi, industri, dan masyarakat---agar pengembangan kurikulum ini dapat berlangsung secara optimal dan inklusif.