Mendorong Transformasi Pembelajaran Sekolah Kepulauan Melalui Pelatihan Tiga Pilar Deep Learning di SMPN Satu Atap 01 Pulau Pari Kepulauan Seribu
DOI:
https://doi.org/10.21009/satwika.050103Keywords:
Deep Learning, Sekolah Kepulauan, Pelatihan Guru, Transformasi Pembelajaran, Pengabdian MasyarakatAbstract
Kualitas pembelajaran di sekolah-sekolah kepulauan sering kali menghadapi tantangan geografis, keterbatasan sumber daya, dan akses terhadap pelatihan inovatif bagi pendidik. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk mendorong transformasi pembelajaran di SMPN Satu Atap 01 Pulau Pari melalui pelatihan 3 pilar deep learning inovatif: pembelajaran bermakna, keterlibatan emosional, dan refleksi mendalam. Metode pelaksanaan kegiatan ini meliputi observasi awal, pelatihan interaktif, pendampingan, dan evaluasi hasil implementasi. Hasil pengabdian menunjukkan peningkatan pemahaman guru terhadap konsep deep learning serta adopsi strategi pembelajaran inovatif yang meningkatkan partisipasi dan pemahaman siswa. Program ini diharapkan dapat menjadi model pengembangan kapasitas guru di wilayah 3T (terdepan, terluar, tertinggal) melalui pendekatan pelatihan yang kontekstual dan berkelanjutan. Di daerah 3T atau kepulauan, seperti Pulau Pari, implementasi deep learning lebih berbasis pada: Kearifan lokal sebagai sumber konteks pembelajaran bermakna.Media sederhana (gambar, cerita rakyat, kegiatan eksplorasi lingkungan) untuk menggantikan keterbatasan teknologi. Pembelajaran reflektif dan diskusi kelompok kecil). Dari hasil kegiatan, sebanyak 98.7 % guru-guru merasa sangat puas, hasil ini menunjukkan kegiatan telah dirancang, dilaksanakan dengan baik, tepat waktu, relevan dengan kebutuhan peserta, serta didukung fasilitas dan pelayanan, dan didukung oleh fasilitator yang kompetenReferences
Aulia, R. N. (2024). Penguatan Implementasi Kurikulum Merdeka Di Sekolah Kepulauan Melalui Bimtek Model In-On-In Pada Februari 2022 Menteri Pendidikan Kebudayaan Riset dan Teknologi. 2024(1), 548–555.
Aziz, A., & Zakir, S. (2022). Indonesian Research Journal on Education : Jurnal Ilmu Pendidikan. 2(3), 1030–1037.
Choudhary, K., DeCost, B., Chen, C., Jain, A., Tavazza, F., Cohn, R., Park, C. W., Choudhary, A., Agrawal, A., Billinge, S. J. L., Holm, E., Ong, S. P., & Wolverton, C. (2022). Recent advances and applications of deep learning methods in materials science. Npj Computational Materials, 8(1). https://doi.org/10.1038/s41524-022-00734-6
Gao, Y. (2025). Deep learning-based strategies for evaluating and enhancing university teaching quality. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8(September 2024), 100362. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100362
Jasin, F. M., Aulia, R. N., Anwar, H., Aryansyah, A. P., Lingkungan, T., Sosial, F. I., & Jakarta, U. N. (2024). MENUJU SEKOLAH SEHAT BERBUDAYA LINGKUNGAN SMPN. 2024, 94–101.
Kovač, V. B., Nome, D., Jensen, A. R., & Skreland, L. L. (2023). The why, what and how of deep learning: critical analysis and additional concerns. Education Inquiry, 00(00), 1–17. https://doi.org/10.1080/20004508.2023.2194502
Marfuah, S., Widayanti, A., & Karsiwan, W. (2023). Meningkatkan Kesadaran Wirausaha Kepada Siswa SMPN Satu Atap Pulau Pari Melalui Kegiatan Pendidikan Kewirausahaan. Jurnal SOLMA, 12(3), 1541–1547. https://doi.org/10.22236/solma.v12i3.13255
Mceachen, J., & Kane, M. (2016). NPDL Global Report for Deep Learning: A Global Partnership. NPDL Global Report. http://npdl.global/wp-content/
Nana, A., & Brenya, Y. (2024). Deep learning in high schools : exploring pedagogical approaches for transformative education. 24(2), 111–126. https://doi.org/10.21831/hum.v24i2.71350.
Nurmidi, M., Pohuwato, U., Islam, S. K., Ibtidaiyah, M., & Interaktif, M. (2024). PEMBELAJARAN BERBASIS TEKNOLOGI DEEP LEARNING DALAM. 01(02), 40–46.
Putra, L. V., & Rizqi, H. Y. (2024). Pendampingan Pembuatan Modul Ajar Berbasis Deep Learning Untuk Meningkatkan Kompetensi Pedagogik Guru Sekolah Dasar. 3, 55–64.
Putri, R., Syahnam, S., Kurnia, H., Indah, M., & Fierna, M. (2024). Penerapan Deep Learning dalam Pendidikan di Indonesia. 2(2022), 97–102.
Sarker, I. H. (2021). Deep Learning: A Comprehensive Overview on Techniques, Taxonomy, Applications and Research Directions. SN Computer Science, 2(6), 1–20. https://doi.org/10.1007/s42979-021-00815-1
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Rihlah Nur Aulia, Suryadi Suryadi, Faisal M. Jasin, Sari Narulita, Sadullah Sadullah

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Satwika: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat allows the author(s) to hold the copyright without restrictions and allows the author(s) to retain publishing rights without restrictions Authors who publish with this journal agree to the following terms:
In developing strategy and setting priorities, SATWIKA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat recognize that free access is better than priced access, libre access is better than free access, and libre under CC-BY-SA or the equivalent is better than libre under more restrictive open licenses. We should achieve what we can when we can. We should not delay achieving free in order to achieve libre, and we should not stop with free when we can achieve libre.
SATWIKA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format
- Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
- The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
- Attribution — You must give appropriate credit , provide a link to the license, and indicate if changes were made . You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits







