Pengembangan Kurikulum Berbasis Deep Learning Di SD - Siti Ruby’atul Adawiyah; Liyana Sunanto (Sinergi : Jurnal Ilmiah Multidisiplin, 2025)
The main objective of this study is to conduct a systematic review and analysis of current issues related to the integration of Deep Learning (DL) into the elementary school curriculum. As part of the development of artificial intelligence (AI), DL has transformative potential in elementary education through data-driven learning, student behavior analysis, and personalized instruction. This study used the Systematic Literature Review (SLR) method, which consists of journal selection, screening and inclusion processes, keyword coding, data extraction, and final analysis of the selected journals. From a total of 2,874 articles found in various international and national databases between 2015 and 2025, 12 final journals were obtained based on inclusion and exclusion criteria. The results showed that DL significantly improves student engagement, conceptual understanding, and 21st-century skills. However, challenges remain, including teacher readiness, the availability of digital infrastructure, and the lack of an explicit DL curriculum model. Current research focuses largely on the effectiveness and theory of DL, while the development of practical models and socio-cultural adaptations remains scarce. These findings can serve as recommendations for researchers, policymakers, and educators in designing elementary school curricula that are inclusive, adaptive, and integrated with AI. Keywords: deep learning, artificial intelligence, curriculum development, elementary education, systematic literature review   Abstrak Tujuan utama dari penelitian ini adalah melakukan kajian sistematis dan analisis terhadap isu terkini terkait integrasi Deep Learning (DL) ke dalam kurikulum sekolah dasar. Sebagai bagian dari perkembangan kecerdasan buatan (AI), DL memiliki potensi transformatif dalam pendidikan dasar melalui pembelajaran berbasis data, analisis perilaku siswa, dan personalisasi instruksional. Penelitian ini menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR) yang terdiri dari seleksi jurnal, proses screening dan inklusi, pengkodean berdasarkan kata kunci, ekstraksi data, dan analisis akhir dari jurnal yang terpilih. Dari total 2.874 artikel yang ditemukan di berbagai database internasional dan nasional antara tahun 2015 hingga 2025, diperoleh 12 jurnal final berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa DL secara signifikan meningkatkan keaktifan siswa, pemahaman konsep, serta keterampilan abad ke-21. Namun demikian, tantangan masih ditemukan pada kesiapan guru, ketersediaan infrastruktur digital, dan belum adanya model kurikulum DL yang eksplisit. Fokus riset saat ini masih banyak berkutat pada efektivitas dan teori DL, sedangkan pengembangan model praktis dan adaptasi sosial-budaya masih jarang diteliti. Temuan ini dapat menjadi rekomendasi bagi peneliti, pembuat kebijakan, dan pendidik dalam merancang kurikulum SD yang inklusif, adaptif, dan terintegrasi dengan AI.   Kata Kunci: deep learning, kecerdasan buatan, pengembangan kurikulum, pendidikan dasar, kajian literatur sistematis