Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.63
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pendidikan Matematika Jurnal Pelangi LEMMA: Letters Of Mathematics Education PeTeKa Jurnal Equation: Teori dan Penelitian Pendidikan Matematika Plusminus: Jurnal Pendidikan Matematika ADMA: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Lattice Journal : Journal of Mathematics Education and Applied Rangkiang Mathematics Journal Jurnal Ilmiah Pengabdian dan Inovasi Jurnal Horizon Pendidikan Konstanta : Jurnal Matematika dan Ilmu Pengelatuan Alam
Lita Lovia
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Nursing Social Sciences Other

Published : 52 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 52 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Analisis Kesalahan Siswa dalam Menyelesaikan Soal Cerita Siswa Kelas X IPS Jefriza, Jefriza; Aima, Zulfitri; Lovia, Lita
Lattice Journal : Journal of Mathematics Education and Applied Vol. 1 No. 2 (2021): Desember 2021
Publisher : Universitas Islam Negeri Sjech M. Djamil Djambek Bukittinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30983/lattice.v1i2.5017

Abstract

This research is motivated by the many mistakes made by students in solving story problems. The purpose of this study was to find out the mistakes made by students in solving story problems on Trigonometry material and to find out the causes of errors made by students in working on story problems on Trigonometry material. This research method uses a descriptive method with a qualitative approach. The subjects of this study were students of class X IPS SMA PGRI 3 Padang in the 2020/2021 academic year who had been selected by total sampling. Instruments used for data collection in the form of tests, interviews, and documentation. The test results were analyzed based on the error according to Newman. The results showed that some students made mistakes in understanding, errors in transforming, errors in processing skills, errors in writing the final answer. The cause of this error is that students do not know what is actually being asked in the problem, and accidentally get information on the question, so they cannot complete the information for the next step, do not understand how it turns into a question. mathematical models, and not proficient in counting. Penelitian ini dilatarbelakangi dengan banyaknya kesalahan yang dilakukan peserta didik dalam menyelesaikan soal cerita. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui kesalahan yang dilakukan siswa dalam menyelesaikan soal cerita  pada materi Trigonometri dan mengetahui penyebab terjadinya kesalahan yang dilakukan oleh siswa dalam mengerjakan soal cerita pada materi Trigonometri. Metode penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif. Subjek penelitian ini siswa kelas X IPS SMA PGRI 3 Padang Tahun Ajaran 2020/2021 yang telah dipilih secara total sampling. Instrument yang digunakan untuk pengumpulan data berupa tes, wawancara, dan dokumentasi. Hasil tes dianalisis berdasarkan kesalahan menurut Newman. Hasil penelitian menunjukkan sebagian siswa melakukan kesalahan dalam memahami, kesalahan dalam mentransformasi, kesalahan dalam keterampilan proses kesalahan penulisan jawaban akhir. Penyebab kesalahan ini adalah siswa tidak mengetahui apa yang sebenarnya ditanyakan dalam soal, dan tidak sengaja mendapatkan informasi pada soal tersebut, sehingga mereka tidak dapat melengkapi informasi untuk langkah selanjutnya, tidak mengerti bagaimana menjelma menjadi sebuah pertanyaan. model matematika, dan tidak mahir dalam menghitung.
Optimisasi Model Regresi Linier Menggunakan Pendekatan Teori Rough Set Lovia, Lita; Yusnita, Yessy; Rahmi, Izzati; Rahmalina, Widdya
Lattice Journal : Journal of Mathematics Education and Applied Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : Universitas Islam Negeri Sjech M. Djamil Djambek Bukittinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30983/lattice.v5i2.10376

Abstract

Linear regression is widely used to model student performance data; however, its effectiveness can decrease when applied to datasets containing inconsistent samples, which affects the clarity and stability of the model. This study explores the use of Rough Set Theory (RST) as a data reduction approach to improve the quality of linear regression modeling. RST is applied in the pre-modeling stage to identify and reduce inconsistent samples through two schemes: majority-keep reduction and strict reduction. Linear regression models are then built using the reduced datasets and compared with the initial model based on the coefficient of determination (R²) and classical regression assumption tests. The results show an increase in R² from 0.624 in the initial model to 0.741 with RST majority-keep and to 0.862 with RST strict reduction, indicating improved model fit after data reduction, and the classical regression assumptions are satisfied. These findings suggest that integrating RST improves the diagnostic quality and stability of linear regression, with majority-keep reduction providing an optimal balance between enhancing model and maintaining a representative sample size.   Regresi linier banyak digunakan untuk memodelkan data student performance. Namun, efektivitasnya dapat menurun ketika diterapkan pada data yang mengandung sampel inkonsisten sehingga memengaruhi kejelasan dan kestabilan model. Penelitian ini mengkaji penggunaan Rough Set Theory (RST) sebagai pendekatan reduksi data untuk meningkatkan kualitas pemodelan regresi linier pada data student performance. RST diterapkan pada tahap pra-pemodelan untuk mengidentifikasi dan mereduksi sampel yang tidak konsisten melalui dua skema reduksi, yaitu majority-keep reduction dan strict reduction. Model regresi linier kemudian dibangun menggunakan dataset hasil reduksi dan dibandingkan dengan model awal berdasarkan nilai koefisien determinasi (R²) dan hasil pengujian asumsi klasik regresi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai R² meningkat dari 0,624 pada model awal menjadi 0,741 pada model dengan RST majority-keep dan 0,862 pada model dengan RST strict reduction, yang menunjukkan peningkatan kecocokan model pada data yang dianalisis setelah dilakukan reduksi data dan uji asumsi klasik terpenuhi. Analisis ini mengindikasikan bahwa integrasi RST berkontribusi pada peningkatan kualitas diagnostik dan stabilitas model regresi linier melalui reduksi data. Di antara kedua skema reduksi, RST majority-keep memberikan keseimbangan yang lebih baik antara perbaikan model dan mempertahankan ukuran sampel yang representatif.
Co-Authors Abdulhafiz Aflariza Rahma Delta Ainil Mardiyah Ainul Mardiah Alfadhli Alfadhli Alfi Yunita Alona Dwinata Andra Zawardi Anepa Anepa Anike Frestian Cameliya Sari Afsan Dehan Muharani Dewi Yuliana Fitri Deza Karlina Dora Nursanti DWI RAMADHANI Era Angga Dola Eva Linda Fauziah, Serli Restu Febrina Zulistia Indri Rahmawati Izzati Rahmi HG Jefriza, Jefriza Jumalisa, Gitri Marisa Marisa Melisa Fitriana Melko Fardian Minora Longgom Nasution Misfar doli MMSI Irfan ,S. Kom Mulina Mulina Mursyidah Mursyidah Nandang, Neldita Nices Maryuliasti Radhya Yusri, Radhya Rahmi Rahmi Ramadoni, Ramadoni Retno Wulandari Ria Dewita Rina Febriana Riri Andini Risa Lusiana Roji Sandra Sefna Rismen Selvia Putria Tanjung Seni One Maimukminis Sofia Edriati Sri Astuti Stella Adri Yanti Vanda Putri Yani Vebri mita Villia Anggraini VIVI KANANDA Wenda Elpajriani Widdya Rahmalina, Widdya widya astuti Yani, Vanda Putri Yeni Safatma yessy yusnita Yessy Yusnita, Yessy Yulia Haryono Yulyanti Harisman Yuma Armelia Yumrizal Amarta Zulfaneti Zulfaneti Zulfitri Aima