Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Penguatan Kapasitas Guru SLB Melalui Pelatihan Realistic Mathematics Education (RME) dan Artificial Intelligence (AI) untuk Meningkatkan Kualitas Pembelajaran Nuqthy Faiziyah; Hanim Faizah; Noviana Puspita Sari; Lathifatul Anwar; Toto Nusantara; Trianingsih Eni Lestari; Lucky Tri Oktoviana
Jurnal Medika: Medika in progres
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/wsfs2e28

Abstract

Pembelajaran matematika yang bermakna menuntut penggunaan pendekatan kontekstual serta dukungan teknologi dalam pengembangan perangkat pembelajaran, namun dalam praktiknya pemahaman guru terhadap Realistic Mathematics Education (RME) dan pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) masih perlu diperkuat, sehingga kegiatan pengabdian ini dilaksanakan untuk meningkatkan kompetensi guru dalam kedua aspek tersebut. Metode yang digunakan meliputi pendidikan masyarakat dan pelatihan berbasis workshop yang dilaksanakan melalui penyampaian materi serta praktik langsung, termasuk penyusunan prompt dan pengembangan perangkat pembelajaran berbantuan AI. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman guru, yang ditunjukkan melalui kenaikan skor rata-rata pada aspek RME dari 69,4 menjadi 89,7 dan pada aspek AI dari 70,8 menjadi 95,5. Selain itu, hasil analisis menunjukkan bahwa guru memiliki persepsi yang sangat positif serta kesiapan yang tinggi dalam memanfaatkan AI sebagai alat bantu dalam pembelajaran. Temuan ini menunjukkan bahwa pelatihan yang mengintegrasikan penguatan konsep dan praktik langsung efektif dalam meningkatkan kompetensi guru, baik pada aspek kognitif maupun afektif. Oleh karena itu, kegiatan serupa perlu dikembangkan melalui pendampingan berkelanjutan untuk mendukung implementasi dalam praktik pembelajaran.
Macroeconomic Determinants of Investment Credit in Indonesia: Evidence from the ARDL Bounds Testing Approach Nur Atikah; Nadia Kholifia; Lucky Tri Oktoviana; Muhammad Ilham Arif; Muhammad Nizar Hidayatullah; Vagustin Faharani; Mareta Putri Manunggal
CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Vol 11, No 2 (2026): CAUCHY: JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN APLIKASI
Publisher : Mathematics Department, Maulana Malik Ibrahim State Islamic University of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18860/cauchy.v11i2.42713

Abstract

Investment credit plays an important role in financing productive activities and sustaining Indonesia's economic development. Nevertheless, limited empirical evidence is available regarding how fluctuations in gold prices together with other macroeconomic indicators influence investment credit during the post-pandemic period. This study investigates the effects of gold prices, the USD/IDR exchange rate, the Industrial Production Index (IPI), the BI 7-Day Reverse Repo Rate, and inflation on investment credit using monthly observations from June 2016 to December 2024. An Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model combined with an Error Correction Model (ECM) is employed to evaluate both long-run associations and short-run adjustments. The empirical findings reveal that the variables are cointegrated, implying the existence of a stable long-term equilibrium. However, none of the estimated long-run coefficients is statistically distinguishable from zero at conventional significance levels. In the short run, exchange rate movements generate the largest response in investment credit, whereas industrial production and the policy interest rate produce relatively modest effects. The error-correction coefficient is negative and statistically significant, indicating that temporary departures from equilibrium are gradually eliminated over time. These findings suggest that investment credit in Indonesia is driven primarily by short-term macroeconomic adjustments rather than persistent long-run effects of individual macroeconomic variables.