Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

Pengembangan Bahan Ajar Berbasis Proyek “BEKANTAN” Untuk Meningkatkan Hasil Belajar IPAS Siswa Sekolah Dasar: Development of Project-Based “BEKANTAN” Teaching Materials to Improve Elementary Students’ Learning Outcomes in Integrated Science and Social Studies Eko Cahyono; Kartini, Nurul Hikmah; Safithry, Esty Aryani
Anterior Jurnal Vol. 25 No. 2 (2026): Anterior Jurnal
Publisher : ​Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan bahan ajar digital berbasis proyek “BEKANTAN” (Belajar Ekosistem dan Keragaman Hayati Nusantara) pada pembelajaran IPAS kelas V sekolah dasar. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model ADDIE yang meliputi tahap Analysis, Design, Development, Implementation, dan Evaluation. Subjek penelitian adalah siswa kelas V SD Negeri 1 Langkai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bahan ajar yang dikembangkan memiliki tingkat validitas tinggi berdasarkan penilaian ahli materi, bahasa, dan media. Selain itu, bahan ajar dinyatakan praktis berdasarkan respon guru dan siswa serta efektif dalam meningkatkan hasil belajar yang ditunjukkan melalui peningkatan nilai pre-test dan post-test serta kategori N-Gain yang tinggi. Dengan demikian, bahan ajar BEKANTAN layak digunakan sebagai media pembelajaran inovatif yang kontekstual dan berbasis kearifan lokal.
Sistem Klasifikasi Tingkat Stres Mahasiswa Tingkat Akhir Berbasis Web Menggunakan Support Vector Machine Megawati Megawati; Maura Widyaningsih; Abdul Hadi; Esty Aryani Safithry
Jurnal Sains dan Informatika Vol. 12 No. 1 (2026): Jurnal Sains dan Informatika
Publisher : Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/jsi.v12i1.1877

Abstract

Tekanan selama penyusunan tugas akhir, keterbatasan waktu, serta tuntutan kelulusan menjadi pemicu utama stres akademik yang rentan dialami mahasiswa tingkat akhir. Apabila tidak ditangani dengan baik, kondisi ini dapat memengaruhi kesehatan mental dan performa akademik. Guna memberikan solusi deteksi dini, penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi tingkat stres berbasis web menggunakan algoritma SVM. Data penelitian diperoleh dari 65 mahasiswa tingkat akhir STMIK Palangkaraya melalui kuesioner dengan instrumen PSS-10. Data yang terkumpul kemudian melalui tahapan prapemrosesan, pelabelan, dan normalisasi sebelum digunakan dalam proses pemodelan SVM dengan beberapa variasi kernel, yakni linear, polynomial, RBF, dan sigmoid. Penyetelan hyperparameter dilakukan menggunakan GridSearchCV dengan pendekatan cross-validation. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SVM dengan kernel polynomial menghasilkan kinerja paling optimal, ditunjukkan oleh nilai macro F1-score sebesar 0,914 serta tingkat akurasi 92,31% pada data uji. Temuan ini mengindikasikan bahwa model mampu mengidentifikasi tingkat stres mahasiswa secara tepat dan konsisten. Penerapan sistem dalam bentuk aplikasi web memungkinkan proses pengukuran stres dilakukan secara praktis dan efisien, serta berpotensi menjadi sarana awal dalam mendukung evaluasi stres akademik mahasiswa.