Implementasi Pembelajaran Deep Learning by Doing Untuk Menstimulasi Kemampuan Calistung Anak Usia Dini

Suniati; Muslim; Kaharuddin

doi:10.55681/armada.v4i4.2012

Authors

Suniati Universitas Muhammadiyah Bima, Indonesia
Muslim Universitas Muhammadiyah Bima, Indonesia
Kaharuddin Universitas Muhammadiyah Bima, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.55681/armada.v4i4.2012

Keywords:

Deep Learning by Doing, Calistung, Anak Usia Dini, Pembelajaran Kontekstual

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis implementasi pembelajaran deep learning by doing dalam menstimulasi kemampuan calistung (membaca, menulis, dan berhitung) pada anak usia dini di TK Yaa Buannya Kota Bima. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dengan jenis deskriptif. Subjek penelitian meliputi guru dan anak didik, dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan deep learning by doing dilakukan melalui aktivitas belajar yang kontekstual, partisipatif, dan berbasis pengalaman langsung, seperti bermain sambil belajar, penggunaan media visual, serta praktik menulis dan berhitung sederhana dalam situasi nyata. Pendekatan ini terbukti mampu meningkatkan keterlibatan anak, memperkuat pemahaman konsep dasar calistung, serta mengembangkan kemampuan kognitif dan motorik secara simultan. Kendala yang dihadapi meliputi keterbatasan media pembelajaran dan variasi kemampuan anak. Dengan demikian, implementasi deep learning by doing efektif sebagai strategi pembelajaran inovatif dalam menstimulasi kemampuan calistung anak usia dini.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Ahmed, S. F., Alam, M. S. Bin, Hassan, M., Rozbu, M. R., Ishtiak, T., Rafa, N., Mofijur, M., Shawkat Ali, A. B. M., & Gandomi, A. H. (2023). Deep learning modelling techniques: current progress, applications, advantages, and challenges. Artificial Intelligence Review, 56(11), 13521–13617.

Apriyani, E. T., Muqodas, I., & Nikawanti, G. (2025). Analysis of children’s self-confidence in transition activities from pre-school to kindergarten. Indonesian Journal of Educational Development (IJED), 6(2), 422–435.

Attri, I., Awasthi, L. K., Sharma, T. P., & Rathee, P. (2023). A review of deep learning techniques used in agriculture. Ecological Informatics, 77, 102217.

Bungsu, H., & Jayawardana, A. (2025). Implementasi Pembelajaran Mendalam ( Deep Learning ) pada Jenjang Pendidikan Anak Usia Dini ( PAUD ). 8(c), 510–516.

Cahyawati, ndah D. (2025). Optimalisasi Penerapan Pembelajaran Berbasis Deep Learning pada Anak Usia Dini dan Tantangan yang Dihadapinya Taopik. 69–76.

Ghosh, K., Bellinger, C., Corizzo, R., Branco, P., Krawczyk, B., & Japkowicz, N. (2024). The class imbalance problem in deep learning. Machine Learning, 113(7), 4845–4901.

Iyortsuun, N. K., Kim, S.-H., Jhon, M., Yang, H.-J., & Pant, S. (2023). A review of machine learning and deep learning approaches on mental health diagnosis. Healthcare, 11(3), 285.

Jayawardana, H. B. A. (2025). Implementasi Pembelajaran Mendalam (Deep Learning) pada Jenjang Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD). JECIE (Journal of Early Childhood and Inclusive Education), 8(2), 510–516.

Kheddar, H., Hemis, M., & Himeur, Y. (2024). Automatic speech recognition using advanced deep learning approaches: A survey. Information Fusion, 109, 102422.

Kufel, J., Bargieł-Łączek, K., Kocot, S., Koźlik, M., Bartnikowska, W., Janik, M., Czogalik, Ł., Dudek, P., Magiera, M., & Lis, A. (2023). What is machine learning, artificial neural networks and deep learning?—Examples of practical applications in medicine. Diagnostics, 13(15), 2582.

Lestari, C. S., & Rahmadani, N. K. A. (2024). The Parents’ Role: How Full-Time Workers’ Parents Manage Early Childhood’s Screen Time. Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini Undiksha, 12(3), 525–532.

Li, M., Jiang, Y., Zhang, Y., & Zhu, H. (2023). Medical image analysis using deep learning algorithms. Frontiers in Public Health, 11, 1273253.

Mienye, I. D., & Swart, T. G. (2024). A comprehensive review of deep learning: Architectures, recent advances, and applications. Information, 15(12), 755.

Mijwil, M. M., Aggarwal, K., Sonia, S., Al-Mistarehi, A. H., Alomari, S., Gök, M., Zein Alaabdin, A. M., & Abdulrhman, S. H. (2022). Has the Future Started? The Current Growth of ArtificialIntelligence, Machine Learning, and Deep Learning. Iraqi Journal for Computer Science and Mathematics, 3(1), 13.

Mousavi, S. M., & Beroza, G. C. (2022). Deep-learning seismology. Science, 377(6607), eabm4470.

Mulyono, N. (2026). Desain Pembelajaran Mendalam (Deep Learning) Di Sekolah Dasar: Integrasi Teori, Paradigma Kurikulum Merdeka, dan Praktik Kelas. Diva Pustaka.

Mundiri, A., & Hamimah, S. (2022). Early childhood behavior management strategy based on fun learning environment. Jurnal Obsesi: Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini, 6(4), 2583–2595.

Rahmaniah, N., Oktaviani, A. M., Arifin, F., Maulana, G., Triana, H., Serepinah, M., Abustang, P. B., Manurung, A. S., Wafiqni, N., & Wijaya, S. (2023). Berpikir kritis dan kreatif: teori dan implementasi praktis dalam pembelajaran. Publica Indonesia Utama.

Sharifani, K., & Amini, M. (2023). Machine learning and deep learning: A review of methods and applications. World Information Technology and Engineering Journal, 10(07), 3897–3904.

Soori, M., Arezoo, B., & Dastres, R. (2023). Artificial intelligence, machine learning and deep learning in advanced robotics, a review. Cognitive Robotics, 3, 54–70.

Talaei Khoei, T., Ould Slimane, H., & Kaabouch, N. (2023). Deep learning: systematic review, models, challenges, and research directions. Neural Computing and Applications, 35(31), 23103–23124.

Taye, M. M. (2023). Understanding of machine learning with deep learning: architectures, workflow, applications and future directions. Computers, 12(5), 91.

Tesalonika Lasut, F. (2023). Upaya Meningkatkan Rasa Percaya Diri Melalui Kegiatan Bermain Peran Anak Usia 5-6 Tahun Di Tk Ypk St Theresia Kota Sorong. Universitas Pendidikan Muhammadiyah Sorong.

Utami, R. W., Sari, E. A., & Sugiarti, S. (2026). Pendidikan Dasar Di Era Digital. Diva Pustaka.

Zhang, Y., Deng, L., Zhu, H., Wang, W., Ren, Z., Zhou, Q., Lu, S., Sun, S., Zhu, Z., & Gorriz, J. M. (2023). Deep learning in food category recognition. Information Fusion, 98, 101859.