Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

Meningkatkan Kemampuan Komunikasi Matematis Dan Self Confidence Siswa Menggunakan Pendekatan PBL Berbantuan Geogebra Andini, Dwi; Mulyani, Nenden; Wijaya, Tommy Tanu; Supriyati, Devi Nurul
Jurnal Derivat: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol 5, No 1 (2018): Jurnal Derivat (Juli 2018)
Publisher : Pendidikan Matematika Universitas PGRI Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (763.477 KB) | DOI: 10.31316/j.derivat.v5i1.150

Abstract

This study aims to examine the mathematical communication skills of students whose learning using Problem Based Learning approach GeoGebra assisted compared with using ordinary learning. This research is using the experimental method. Population in this research is a student of class X SMAN 1 Parongpong West Bandung academic year 2017/2018 with a sample of research is a student of class X SMAN 1 Parongpong consisting of class X Mia 1 as control class and X Mia 4 as experiment class is taken at random. The instrument used in this research is a test of mathematical communication ability in the form of problem description as much as 8 questions, as well as Self Confidence scale. Data were analyzed using IBM SPSS Statistic 1.7 for windows program. From this research, the following results are obtained: (1) Improvement of mathematical communication ability of students whose mathematical learning using geographic assisted PBL approach is better than using ordinary learning. (2) Increased self-confidence of students using geographic-assisted PBL approach is better than students using conventional learning Keywords:       Communication Ability, Self Confidence, Problem Based Learning, Geogebra
PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN SIMULASI TERHADAP HASIL BELAJAR EKONOMI PESERTA DIDIK KELAS X SEMESTER GENAP SMA GAJAH MADA BANDAR LAMPUNG TAHUN PELAJARAN 2018/2019 Andini, Dwi; RB, Muhammad; Meladi, Melado
Jurnal Elastisitas: Kajian Pendidikan Ekonomi, Ilmu Ekonomi, dan Kewirausahaan Vol 2 No 1 (2020): Elastisitas
Publisher : LPPM STKIP PGRI Bandar Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The problem in this study seen from the identification of problems is the economic learning outcomes of students are still low, lack of interest and motivation of students in economics. This study aims to determine the effect of the use of learning models Simulation on learning outcomes of students in Economics subjects. The researcher used the experimental method as for the population in this study were the tenth grade students of Gajah Mada High School, Bandar Lampung, the sample consisted of two classes namely X1 and X2, where class X1 as the Experimental class used 36 simulation learning models and class X2 as the control class using conventional methods in the form of lectures with the number of students 36. The instruments used are in the form of multiple choices. The results of testing the hypotheses that have been done are obtained ttes = 4.70 and from the distribution table t at the 5% significance level it is known tt (1-0.5 α) = 2.00 so that it can be concluded that there are differences in learning outcomes using influential Simulation learning models positive for student economic learning outcomes compared to Conventional learning models
Implementasi Metode Lexicon Based dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Ulasan Pengguna ChatGPT Andini, Dwi; Muthia, Dinda Ayu
IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Vol 9, No 2 (2024): November 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijcit.v9i2.23948

Abstract

Sentimen analisis ulasan ChatGPT merupakan proses penilaian dan pengkategorian perasaan atau opini pengguna aplikasi ChatGPT yang tercermin dalam ulasan yang mereka tulis diplatform. Pada penelitian ini akan dilakukan analisi sentimen ulasan aplikasi ChatGPT berdasarkan data pada Google Play Store menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan diperoleh melalui teknik scraping dengan memanfaatkan library Python, yaitu google-play-scraper, yang menghasilkan 1393 data ulasan aplikasi ChatGPT. Karena dataset yang terkumpul belum memiliki label sentimen, proses pelabelan dilakukan dengan menerapkan metode lexicon-based, dengan menerapkan kamus Inset pada Lexicon untuk menghitung nilai kemunculan polaritas dalam setiap ulasan. Algoritma SVM diterapkan untuk klasifikasi sentimen dan telah terbukti efektif dalam berbagai penelitian sebelumnya. Metode lexicon-based method memberikan fitur yang sangat relevan sementara SVM mampu mengoptimalkan klasifikasi dengan mempelajari pola dari data dan kombinasi ini lebih robust terhadap variasi dalam ulasan pengguna, seperti bahasa gaul atau ekspresi subjektif, yang mungkin kurang terdeteksi jika hanya mengandalkan satu metode. Oleh karena itu pada penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi metode lexicon-based dan SVM mampu mencapai akurasi tertinggi sebesar 90% serta precision sebesar 94%. Temuan ini menunjukkan potensi metode ini dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan aplikasi secara otomatis, memberikan wawasan berharga bagi pengembang aplikasi dan pemangku kepentingan lainnya. ChatGPT review sentiment analysis is the process of assessing and categorizing the feelings or opinions of ChatGPT application users which are reflected in the reviews they write on the platform. In this research, sentiment analysis of ChatGPT application reviews will be carried out based on data on the Google Play Store using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The dataset used was obtained through a scraping technique using the Python library, namely google-play-scraper, which produced 1393 ChatGPT application review data. Because the collected dataset does not yet have a sentiment label, the labeling process was carried out using a lexicon-based method, by applying the Inset dictionary to the Lexicon to calculate the value of polarity occurrences in each review. The SVM algorithm is applied for sentiment classification and has been proven effective in various previous studies. The lexicon-based method provides highly relevant features while SVM is able to optimize classification by learning patterns from the data and this combination is more robust to variations in user reviews, such as slang or subjective expressions, which may be less detectable if relying only on one method. Therefore, this research shows that the combination of lexicon-based methods and SVM is able to achieve the highest accuracy of 90% and precision of 94%. These findings demonstrate the potential of this method in automatically classifying app review sentiment, providing valuable insights for app developers and other stakeholders.
Learning Outcome Evaluation Techniques Padila, Amanda Rezeki; Akbar, Arif; Andini, Dwi; Prastiwi, Dinda Aulia; Sembiring, Lisa Seprina Br
Jurnal Riset Ilmu Pendidikan Vol. 5 No. 1 (2025): Jurnal Riset Ilmu Pendidikan
Publisher : Lembaga Riset Mutiara Akbar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56495/jrip.v5i1.830

Abstract

For a teacher, to know student learning outcomes, they must have knowledge about evaluating learning outcomes, which has various stages, so that the evaluation carried out can be measured and accurate. This research was conducted to examine how learning outcomes evaluation techniques can be implemented. This research is qualitative in nature by analyzing several literature books and as the main data source. The results of the research are the steps for evaluating learning outcomes, namely, preparing a plan for evaluating learning outcomes, collecting data, verifying data, processing and analyzing data, providing interesting interpretations and conclusions, and nothing more about the evaluation results. By using learning outcomes evaluation techniques in the form of test techniques, objective techniques and non- test techniques.
ANALYSIS OF THE BEST FERTILIZER SELECTION FOR CORN PLANTS USING THE MULTI-ATTRIBUTE UTILITY THEORY METHOD Sahrudin; Andini, Dwi; Malakiano Ritonga, Sandrina; Janurianty, Intan; Widya, Ade
Journal of Mathematics and Scientific Computing With Applications Vol. 5 No. 1 (2024)
Publisher : Pena Cendekia Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53806/jmscowa.v5i1.980

Abstract

Corn (Zea mays L.) is one of the most important food crops in the world, serving as a staple food for many countries, as well as a primary source of livestock feed and an industrial raw material. This research aims to determine the best fertilizer for corn plants (Zea mays L.) by applying the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method, a systematic approach to multi-criteria decision making. This research was conducted in Rundeng District, Subulussalam City, Aceh, with three alternative fertilizers analyzed, namely NPK Mutiara, Urea, and Phonska. The criteria used include price, nutritional efficiency, and availability of fertilizer on the market, with weights for each criterion of 0.3, 0.5, and 0.2. The research results show that Phonska fertilizer has the highest global utility value of 0.895, making it the best choice based on the specified criteria. Phonska stands out for its optimal balance between affordable price, high nutritional efficiency and good availability on the market. Urea is in second place with a global utility value of 0.856, superior in terms of cheaper price, but lower efficiency than Phonska. Mutiara NPK, despite having the highest nutritional efficiency, only obtained a global utility value of 0.807 due to its higher price and lower availability. This research provides data-based guidance for farmers to choose the most suitable fertilizer, which is expected to increase corn crop productivity, reduce production costs, and support agricultural sustainability. By using the MAUT method, this research proves that a data-based approach can help make more rational decisions in the agricultural sector.
Pengaruh Mobilitas Penduduk Terhadap Penyebaran HIV dengan Menerapkan Model Seir Sahrudin, Sahrudin; Andini, Dwi; Ritonga, Sandrina Malakiano; Janurianty , Intan; Widya, Ade
FARABI: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol 8 No 1 (2025): FARABI
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UNIVA Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47662/farabi.v8i1.1019

Abstract

Human Immunodeficiency Virus (HIV) is a virus that causes Acquired Immunodeficiency Syndrome (AIDS). This virus attacks the immune system by destroying one of its important elements, namely white blood cells known as T lymphocytes or lymphocyte cells. This study aims to analyze the influence of population mobility on the spread of HIV in North Sumatra Province using the SEIR (Susceptible, Exposed, Infected, Recovered) model. The data used includes the population and new HIV cases in 2023 in 33 districts/cities in this region. The SEIR model was modified to take into account the level of population mobility to calculate the disease transmission rate. The results of the analysis show that areas with high levels of mobility, such as Medan and Deli Serdang, have a significant number of new HIV cases, 1,200 and 144 cases respectively. In contrast, areas with small populations and low mobility, such as Pakpak Bharat and North Nias, recorded low or no HIV cases. This research shows a correlation between population mobility and the spread of HIV, so prevention strategies are needed that focus on areas with high levels of mobility.
Implementasi Metode Naïve Bayes Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Dana di Google Play Store Chandra, Raenaldi Ferryan; Andini, Dwi
Jurnal Infortech Vol 7, No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v7i1.25977

Abstract

Studi ini bertujuan untuk mengalisis sentimen dengan mengimplementasikan metode naive bayes pada ulasan pengguna aplikasi DANA yangterdapat di Google Play Store. Implementasi merupakan proses atau tindakan dalam menerapkan suatu ide, teori, atau rencana ke dalam bentuk yangdapat dijalankan atau digunakan secara nyata. Pendapat pada ulasan aplikasi DANA berjumlah sangat besar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis sentimen terhadap aplikasi Dana yang ada di Google Play Store menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Metode NaïveBayes adalah salah satu metode klasifikasi yang populer dalam analisis sentimen karena kemampuannya yang tinggi dalam mengklasifikasikan teks berdasarkan probabilitas dari kata-kata yang terdapat di dalamnya. Pengambilan data ulasan dilakukan menggunakan teknik scraping yang dilakukan dengan Google Collab lalu data diolah hingga menhasilkan 500 data. Dari hasil Confusion Matrix menghasilkan akurasi sebesar 80.80%. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa algoritma Naive Bayes Classifier memiliki performa yang tinggi dalam menganalisis sentimenulasan pengguna aplikasi DANA.
Angka Kejadian Parasit Intestinal Pada Siswa SD Di Desa Morowudi Gresik Jawa Timur Ali, Nadya Jasmine; Revaliadiani, Melvi; Hambali, Lenna; Dewi, Nidiya Aria; Andini, Dwi; Rossyanti, Lynda; Wahyuni, Ratna
Jurnal Ilmu Kedokteran dan Kesehatan Vol 12, No 6 (2025): Volume 12 Nomor 6
Publisher : Prodi Kedokteran Fakultas Kedokteran Universitas Malahayati

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33024/jikk.v12i6.20004

Abstract

Infeksi parasit intestinal pada manusia sering terjadi di berbagai negara, terutama pada daerah dengan sanitasi yang kurang baik, suhu lembab, kurangnya menerapkan pola hidup bersih dan sehat, kurangnya tersedia air yang bersih, dan kurangnya pengetahuan mengenai parasit intestinal. Parasit intestinal dapat disebabkan oleh helminth dan protozoa. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui angka kejadian parasit intestinal pada sampel feses siswa SD di desa Morowudi Gresik Jawa Timur menggunakan metode direct smear. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif. Sampel penelitian diperoleh sebanyak 22 sampel feses yang telah memenuhi kriteria dari subjek siswa kelas 1 dan 2 SD di Desa Morowudi. Pemeriksaan yang dilakukan pada penelitian ini adalah secara makroskopis dan mikroskopis. Pemeriksaan makroskopis meliputi warna, bau, konsistensi, darah atau lendir, dan potongan helminth. Pemeriksaan mikroskopis menggunakan metode direct smear dengan penambahan larutan Lugol 1% dan NaCl 0,9%. Hasil dari penelitian didapatkan angka kejadian infeksi parasit intestinal golongan helminth sebesar 0%, dan angka kejadian infeksi parasit intestinal golongan protozoa sebesar 14% (3/22) dengan spesies yang ditemukan yaitu protozoa Blastocystis sp stadium vakuolar.
Pengenalan Karakter Religius melalui Media Digital Pada Anak Usia Dini di TK Negeri Anggrek Labuan Panimba Andini, Dwi; Nurhayati, Nurhayati; Awalunnisah, Sita; Durrotunnisa, Durrotunnisa
Jurnal Obsesi : Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini Vol. 9 No. 5 (2025)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/obsesi.v9i5.7272

Abstract

Riset ini berfokus pada bagaimana pemakaian media digital bisa mempengaruhi karakter religius anak-anak usia dini di TK Negeri Anggrek Labuan Panimba. Media digital sangat penting untuk pendidikan karakter di PAUD, tetapi masih jarang dipelajari. Ini adalah lingkungan studi ini. Pendekatan kualitatif deskriptif memakai wawancara dan observasi sebagai alat pengumpulan data. Anak-anak bisa memperoleh pemahaman yang lebih baik terkait bagian ciptaan Tuhan, ibadah, akhlak, dan nilai-nilai agama jika mereka memakai media digital dalam situasi tertentu. Namun, keterbatasan guru dan kurangnya alat digital tetap jadi kendala utama. Riset ini berikan kontribusi penting dalam mendesain pembelajaran berbasis digital untuk pendidikan karakter religius anak usia dini, serta merekomendasikan pelatihan guru dan keterlibatan orang tua sebagai strategi pendukung.
Kecenderungan Putusan KPPU Mengenai Keterlambatan Notifikasi Akuisisi Perusahaan Kurun Waktu 2022-2024 Andini, Dwi; Rifai, Anis; Istiani, Nisa
Sang Pencerah: Jurnal Ilmiah Universitas Muhammadiyah Buton Vol. 11 No. 3 (2025): Sang Pencerah: Jurnal Ilmiah Universitas Muhammadiyah Buton, Indonesia
Publisher : Lembaga Jurnal dan Publikasi Universitas Muhammadiyah Buton

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35326/pencerah.v11i3.7251

Abstract

Perusahaan dalam mengembangkan bisnisnya dapat melalui akuisisi. Namun, tindakan ini dapat berpotensi mengurangi persaingan pasar dan memicu monopoli karena pelaku usaha dapat mendominasi pasar sehingga menciptakan kondisi persaingan tidak sehat. Pada Pasal 29 UU No. 5 Tahun 1999 menyatakan pelaku usaha yang melakukan akuisisi dengan nilai melebihi ketentuan yang ditetapkan maka diharuskan melapor kepada KPPU paling lambat 30 hari sejak resmi secara hukum. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kecenderungan penanganan perkara keterlambatan notifikasi akuisisi pada periode 2022-2024 melalui analisis 14 putusan KPPU. Penelitian ini menggunakan metode yuridis normatif dengan menganalisis berbagai aturan hukum yang berkaitan dan studi komparasi dengan berbagai putusan KPPU. Hasil penelitian menunjukan bahwa Majelis Komisi secara konsisten dalam memutus putusan mengenai sanksi administratif yang diberikan kepada pelaku usaha mempertimbangkan hal yang memberatkan seperti memberikan dampak berat bagi pasar persaingan dan hal yang meringankan seperti tidak memiliki niat dalam melakukan pelanggaran dan nihil dalam daftar putusan bersalah perkara UU 5/1999 yang pengaruhnya pada putusan tersebut. Meski mengenai batasan minimum dan maksimum pengenaan sanksi administratif menjadi hal yang perlu dianalisis lebih lanjut karena sebagaimana tujuan adanya sanksi administratif itu sendiri untuk mendorong kepatuhan terhadap undang-undang terkait dalam hal ini UU No 5/1999.