Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

Pemanfaatan Teknologi Dalam Pembuatan Sistem Buku Tamu Pada Kantor Kecamatan Kota Waikabubak Malo, Natnael Sudarso; Mau, Stefanus Dwi Istiawan; Setiawi, Agustina Purnami
Jurnal Inovatif Vol. 4 No. 3 (2025): Desember 2025
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

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

Abstract

Pengelolaan data tamu secara manual di Kantor Kecamatan Kota Waikabubak masih menghadapi berbagai kendala, seperti lambatnya proses pencatatan dan sulitnya melacak data tamu yang telah berkunjung. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem buku tamu berbasis teknologi yang dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses pencatatan tamu di kantor kecamatan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem buku tamu berbasis teknologi ini dapat mempercepat proses pencatatan, mengurangi kesalahan manusia dalam input data, dan mempermudah pencarian informasi terkait kunjungan tamu. Dengan adanya sistem ini, diharapkan pengelolaan administrasi di Kantor Kecamatan Kota Waikabubak menjadi lebih efisien dan terorganisir.
Penguatan Etnomatematika Marapu Melalui PBL dan Teknologi Digital Dalam Pembelajaran Matematika SD di Sumba Barat Daya Agustina Purnami Setiawi; Diana Reby Sabawaly; Olviana Tamo Ina; Herman Huki Ratu
Journal of Innovative and Creativity Vol. 5 No. 2 (2025)
Publisher : Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/joecy.v5i2.2273

Abstract

Penelitian ini menggunakan (SLR) terhadap 380 artikel terpilih dan 145 relevan serta memenuhi kriteria inklusi. Artikel-artikel tersebut terdiri dari 6 studi etnomatematika budaya lokal (termasuk artikel spesifik tentang Marapu), 76 penelitian tentang penerapan (PBL) dalam konteks lokal, dan 63 studi mengenai integrasi teknologi digital dalam pembelajaran matematika. Sebaran publikasi menunjukkan peningkatan minat penelitian pada ketiga topik ini dalam dekade terakhir, dengan dominasi studi etnomatematika marapu (4%) diikuti PBL (52%) dan teknologi digital (44%). Artikel dari tahun 2020-2025 terpilih dari Google Scholar, Scopus, dan ERIC untuk menganalisis penguatan etnomatematika Marapu melalui Problem-Based Learning (PBL) dan integrasi teknologi digital dalam pembelajaran matematika. Hasil kajian menunjukkan bahwa budaya Marapu mengandung konsep matematika yang kaya, termasuk pola geometri fractal pada tenun, sistem bilangan adat, dan pengukuran tradisional, yang dapat diintegrasikan ke dalam kurikulum melalui pendekatan PBL berbasis konteks nyata. Analisis mengungkap bahwa PBL efektif meningkatkan keterlibatan siswa dan pemahaman konsep matematika melalui eksplorasi masalah budaya, sementara teknologi digital (seperti tampilan rumah adat 3D dan aplikasi interaktif) berperan penting dalam memvisualisasikan konsep abstrak. Namun, implementasi menghadapi tantangan seperti resistensi terhadap perubahan, keterbatasan infrastruktur teknologi, dan kurangnya pelatihan guru. Temuan utama penelitian ini menawarkan kerangka holistik yang menggabungkan etnomatematika, PBL, dan teknologi digital, dengan rekomendasi praktis berupa pengembangan modul berbasis budaya, pelatihan guru, dan solusi teknologi sederhana untuk daerah terpencil. Studi ini berkontribusi pada pengembangan pedagogi matematika berbasis budaya sekaligus memberikan jalan bagi penelitian lanjutan tentang model evaluasi jangka panjang dan adaptasi pendekatan ini dalam konteks budaya lain.
Belajar Satuan Ukur Melalui Motif Tenun Sumba Pendekatan Matematika Kontekstual Di SDK Marsudirini Tambolaka Setiawi, Agustina Purnami
Adi Widya: Jurnal Pendidikan Dasar Vol 9 No 2 (2024): Adi Widya: Jurnal Pendidikan Dasar
Publisher : Universitas Hindu Negeri I Gusti Bagus Sugriwa Denpasar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25078/aw.v9i2.4289

Abstract

Contextual-based mathematics learning is an innovative approach to improving students' understanding, particularly in strengthening critical thinking skills. One implementation of this approach is through the exploration of Sumba woven motifs, which are rich in geometric patterns, to teach measurement concepts at the elementary school level. Sumba woven motifs are utilized as concrete learning media to help students grasp the measurement of length, area, and scale. This approach enables students to connect abstract mathematical concepts with relevant everyday experiences, thereby increasing their interest in learning. Research findings indicate a significant improvement in students' average scores, from 65 in the pretest to 85 in the posttest after applying this method. Moreover, this approach enhances students’ appreciation of local culture, supports cultural preservation, and fosters pride in their regional identity. The primary challenges in implementing this method include a lack of standardized teaching materials and limited time within the formal curriculum. Therefore, teacher training and collaboration between schools and local communities are necessary to enrich teaching resources. Such culture-based approaches not only train students' critical thinking abilities but also bridge formal education with cultural preservation, making it a strategic solution for creating relevant and meaningful learning experiences.
Penerapan Data Mining Mengelompokkan Calon Penerima Beasiswa Menggunakan Metode K-NN Pada SMA Negeri 1 Wewewa Selatan Richardus Mikael Tanggu; Stefanus D.I.Mau; Agustina Purnami Setiawi
Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika | E-ISSN : 3063-9026 Vol. 2 No. 3 (2026): Januari - Maret
Publisher : GLOBAL SCIENTS PUBLISHER

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

Abstract

Pemilihan calon penerima beasiswa yang tepat merupakan faktor krusial dalam mendukung pemerataan akses pendidikan dan menjamin keadilan distribusi bantuan. Dalam praktiknya, proses seleksi masih sering dilakukan secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas, inkonsistensi, serta rendahnya akurasi dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini mengusulkan penerapan teknik data mining untuk meningkatkan objektivitas dan ketepatan seleksi melalui metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan dukungan aplikasi Orange sebagai alat analisis. Data yang dianalisis meliputi beberapa variabel utama, yaitu jenis kelamin, pekerjaan orang tua, serta tingkat penghasilan orang tua sebagai faktor pendukung dalam proses pengolahan dan klasifikasi data., serta status kelayakan sebagai variabel target klasifikasi. Tahapan penelitian meliputi praproses data, seleksi atribut, pembagian data latih dan data uji, pembangunan model klasifikasi, serta evaluasi performa menggunakan metrik akurasi. Sebagai perbandingan, metode Decision Tree juga diterapkan guna menguji efektivitas relatif model. Hasil analisis menunjukkan bahwa K-NN memberikan tingkat akurasi sangat tinggi dengan kesalahan klasifikasi minimal akibat kemiripan karakteristik ekonomi, sehingga efektif sebagai sistem pendukung keputusan seleksi beasiswa yang objektif dan andal agar dapat menjadi bahan pertimbangan sekolah untuk mengelompokan calon penerima beasiswa.
Rancang Bangun Sistem Manajemen Pengetahuan TerdesentralisasiOffline-First Berbasis Etnomatematika Tenun Ikat Kodi UntukEkosistem Pembelajaran Adaptif (Design and Development of a Decentralized, Offline-First KnowledgeManagement System Rooted in the Ethnomathematics of Kodi IkatWeaving to Support an Adaptive Learning Ecosystem.) Agustina Purnami Setiawi
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/7vqd8r84

Abstract

This study designs and develops a decentralized offline-first knowledge management system to support an adaptive learning ecosystem that integrates the ethnomathematics of Kodi woven fabric in Southwest Sumba Regency, East Nusa Tenggara. The system is designed to address extreme digital infrastructure limitations in 3T (frontier, outermost, disadvantaged) regions by implementing Progressive Web Application (PWA), WebRTC-based peer-to-peer (P2P) technology for internet-independent data synchronization, and Bayesian Knowledge Tracing (BKT) adaptive learning algorithms running on-device through TensorFlow.js. The study employs a design-based research approach involving traditional weavers, customary leaders, mathematics teachers, students, and school principals from four districts of the Kodi Region as test subjects. The system implements the SECI model in digital architecture through social collaboration platforms, multimedia-based tacit knowledge externalization systems with speech-to-text and computer vision technology, Neo4j knowledge graph, and adaptive practice systems with spaced repetition algorithms. Test results show a System Usability Scale (SUS) score of 82.4 ("Excellent"), a 37.8% increase in learning effectiveness (pre-test 58.2 ? post-test 80.2, t(45)=8.94, p<0.01), and 94.7% offline synchronization success under limited network conditions. The system contributes to the development of inclusive educational technology for 3T regions and the preservation of indigenous knowledge through human-centered design that empowers indigenous communities as equal partners.