Claim Missing Document
Check
Articles

Keefektifan Cooperative Learning Tipe Jigsaw dan STAD Ditinjau dari Prestasi Belajar dan Kepercayaan Diri Siswa Curie Putri Hijrihani; Dhoriva Urwatul Wutsqa
PYTHAGORAS Jurnal Pendidikan Matematika Vol 10, No 1: June 2015
Publisher : Department of Mathematics Education, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, UNY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (780.365 KB) | DOI: 10.21831/pg.v10i1.9091

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan (1) keefektifan model pembelajaran kooperatif tipe Jigsaw dan Student Teams Achievement Divisions (STAD) ditinjau dari prestasi belajar dan kepercayaan diri siswa SMP dan (2) perbandingan keefektifan antara model pembelajaran kooperatif tipe Jigsaw dan STAD ditinjau dari prestasi belajar siswa dan kepercayaan diri siswa SMP. Penelitian ini merupakan penelitian eksperimen semu yang menggunakan dua kelompok eksperimen. Teknik analisis data yang digunakan meliputi: (1) one sample t-test yang digunakan untuk mendeskripsikan keefektifan Jigsaw dan STAD pada masing-masing variabel; (2) analisis multivariat yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan keefektifan Jigsaw dan STAD secara simultan; (3) uji lanjut dengan prosedur Bonferroni, yang digunakan untuk untuk mengetahui model pembelajaran yang lebih efektif antara Jigsaw dan STAD ditinjau dari prestasi belajar dan kepercayaan diri siswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) model pembelajaran kooperatif tipe Jigsaw dan tipe STAD tidak efektif  ditinjau dari prestasi belajar siswa, tetapi efektif ditinjau dari kepercayaan diri siswa dan (2) model pembelajaran kooperatif tipe STAD tidak lebih efektif daripada model pembelajaran kooperatif tipe Jigsaw ditinjau dari prestasi belajar siswa, dan (3) model pembelajaran kooperatif tipe Jigsaw tidak lebih efektif daripada model pembelajaran kooperatif tipe STAD ditinjau dari kepercayaan diri siswa. Kata kunci: Jigsaw, STAD, prestasi, dan kepercayaan diri The Effectiveness of Cooperative Learning in Terms of Students’ Achievement and Self-Confidence AbstractThis research was aimed to describe: (1) the effectiveness of cooperative learning models of Jigsaw and STAD in terms of junior high school students’ achievement and self-confidence, (2) the difference of the effectiveness of cooperative learning models of Jigsaw and STAD in terms of junior high school students’ achievement and self-confidence. This research was a quasi-experimental study using two experimental groups. The data analysis techniques consisted of: (1) one sample t-test carried out to investigate the effectiveness of the Jigsaw and the STAD in each variable; (2) the multivariate analysis carried out to investigate the difference of the effectiveness of the Jigsaw and the STAD on two dependent variables simultaneously; (3) post-hoc test involving the Bonferroni procedure carried out to analyze which one was more effective between the Jigsaw and STAD in terms of students’ achievement and self -confidence. The results of the research showed that: (1) the cooperative learning models of Jigsaw and STAD were not effective in terms of students’ achievement, but effective in terms of students’ self-confidence; (2) the cooperative learning model of STAD was not more effective than Jigsaw in terms of students’ achievement; and (3) the cooperative learning model of Jigsaw was not more effective than STAD in terms of students’ achievement self-confidence.Keywords: Jigsaw, STAD, achievement, and self-confidence
Peramalan Harga Saham Berdasarkan Jaringan Syaraf Fuzzy Elman Recurrent dengan Optimasi Evolutif Rosita Kusumawati; Dhoriva Urwatul Wutsqa; Retno Subekti
Jurnal Sains Dasar Vol 7, No 2 (2018): October 2018
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Science, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jsd.v7i2.38548

Abstract

Analisis runtun waktu telah banyak digunakan untuk menentukan harga saham masa depan. Analisis dan pemodelan runtun waktu keuangan merupakan tugas penting untuk membantu investor dalam mengambil keputusan. Meskipun demikian, prediksi harga dengan menggunakan runtun waktu tidak sederhana dan memerlukan analisa yang mendalam. Selain itu, di lingkungan yang dinamis seperti pasar saham, non linieritas dari runtun waktu adalah karakteristik yang diucapkan, dan ini segera mempengaruhi keefektifan ramalan harga saham. Dengan demikian, makalah ini bertujuan untuk mengusulkan sebuah metodologi yang meramalkan harga saham bulanan perusahaan Indonesia, yang diperdagangkan di Bursa Efek Jakarta. Kami mengusulkan jaringan syaraf Fuzzy Elman Recurrent untuk meramalkan harga saham dan algoritma genetika untuk mengoptimalkan bobot model. Prediksi kinerja dievaluasi dengan menggunakan perhitungan Mean Absolute Persentase Persentase (MAPE). Makalah ini menyimpulkan bahwa metode yang diusulkan mengoptimalkan peramalan harga.
Versi fuzzy teorema utama homomorfisma grup Karyati '; Dhoriva Urwatul Wutsqa
Jurnal Sains Dasar Vol 2, No 2 (2013): October 2013
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Science, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jsd.v2i2.3300

Abstract

Abstrak Penelitian terkait dengan struktur aljabar fuzzy telah diawali oleh Rosenfield. Terkait dengan penelitian tersebut, banyak peneliti lain yang meneliti beberapa struktur aljabar dalam versi fuzzy, termasuk subgrup fuzzy. Struktur grup, merupakan struktur aljabar yang melibatkan satu operasi biner yang bersifat asosiatif, terdapat elemen identitas dan setiap elemennya mempunyai invers. Terkait dengan struktur grup, maka selalu dibicarakan tentang homomorfisma, kernel dan teorema fundamental homomorfisma grup. Teorema tersebut mengatakan bahwa suatu grup hasil bagi isomorfis dengan peta homomorfismanya. Dalam penelitian ini akan diselidiki versi fuzzy dari teorema fundamental homomorfisma grup. Dalam menyelesaikan masalah dalam penelitian ini, diawali dengan mencermati beberapa definisi dan teorema, lemma dan proposisi terkait dengan teori grup maupun teori subgrup fuzzy. Berdasarkan definisi dan beberapa sifat peta dan pra peta homomorfik  suatu subgrup fuzzy relatif terhadap suatu homomorfisma grup, yang ternyata membentuk subgrup fuzzy masing-masing dari kodomain dan domain homomorfismanya. Berdasarkan kondisi ini, berhasil diselidiki beberapa sifat terkait dengan peta dan pra-peta homomorfik, subhimpunan level dan subgrup hasil bagi fuzzy. Pada akhirnya dapat buktikan: jika  adalah homomorfisma grup dari  ke   yang ‘onto’ dengan kernel  dan  subgrup fuzzy dari  maka subgrup hasil bagi fuzzy-nya isomorfis dengan peta homomorfis  relatif terhadap .   Kata kunci: peta homomorfis, pra-peta homomorfis, subgrup hasil bagi fuzzy, teorema fundamental homomorfisma grup
Evaluasi Kebaikan Model VAR Dibandingkan Model STAR pada Peramalan Produksi Teh di Jawa Barat Suhartono Suhartono; Dhoriva Urwatul Wutsqa
Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains No 2 (2006): Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains Tahun XI
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (231.757 KB) | DOI: 10.21831/jpms.v11i2.12407

Abstract

Data deret waktu dan lokasi adalah salah satu data multivariat yang seringkali kita jumpai dalam kehidupan sehari-hari. Artikel ini membahas hasil evaluasi perbandingan pembentukan model VAR yang diaplikasikan untuk peramalan data deret waktu dan lokasi dengan studi kasus produksi teh di tiga lokasi perkebunan di Jawa Barat. Fokus pembahasan adalah pada tahap-tahap pembentukan model dan ketepatan hasil ramalan. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa model VAR memberikan tahapan-tahapan pembentukan model, meliputi tahap identifikasi, estimasi, dan cek diagnosa, yang lebih teliti secara statistik dan lebih fleksibel terutama pada penentuan orde model yang tidak harus autoregressive orde tertentu. Sebagai tambahan, hasil perbandingan ketepatan ramalan dari data produksi teh menunjukkan bahwa model VAR memberikan ketepatan ramalan yang lebih baik dibanding model STAR.Kata kunci: model VAR, model STAR, peramalan produksi teh
Kemampuan literasi matematika siswa SMP Negeri se-Kabupaten Bantul Rifai Rifai; Dhoriva Urwatul Wutsqa
Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains Vol 5, No 2 (2017): December 2017
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1108.572 KB) | DOI: 10.21831/jpms.v5i2.15747

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan kemampuan literasi matematika siswa SMP Negeri di Kabupaten Bantul Yogyakarta. Teknik pengambilan sampel menggunakan cluster random sampling (teknik sampling kelompok). Jumlah anggota sampel penelitian ini 484 siswa kelas IX SMP dari 17 SMP Negeri yang dipilih dari setiap kecamatan di Kabupaten Bantul Daerah Istimewa Yogyakarta. Pengumpulan data menggunakan tes dengan instrumen 10 butir soal literasi yang memliliki reliabilitas dengan kualifikasi baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kemampuan literasi matematika siswa SMP Negeri di Kabupaten Bantul masih tergolong kategori sangat rendah. Kemampuan literasi matematika siswa SMP Negeri di Kabupaten Bantul untuk domain konten bilangan,  peluang dan data termasuk kategori sedang, sedangkan untuk konten aljabar termasuk dalam kategori rendah, dan geometri termasuk kategori sangat rendah. Kemampuan literasi matematika siswa SMP Negeri di Kabupaten Bantul untuk domain proses memformulasikan situasi matematika termasuk kategori tinggi, untuk domain proses menggunakan konsep, fakta, prosedur, dan penalaran matematika termasuk kategori rendah , dan untuk domain proses menafsirkan, menerapkan, dan mengevaluasi hasil matematika termasuk kategori sangat rendah.Kata kunci: literasi matematika  Mathematical literacy of state junior secondary school students in Bantul Regency AbstractThe aim of this research was to describe mathematical literacy of State Junior Secondary School students in Bantul Regency Yogyakarta. The sampling was cluster random sampling. The number of member of sample used was 484 students that were choosen from 17th Junior Secondary Schools in each subdistrict in Bantul Regency. The data collection was by tests. The students were tested with 10 items of mathematical literacy problem which have good reliability qualification. The research finding revealed that mathematical literacy of State Junior Secondary School students in Bantul Regency was in very low category. Mathematical literacy of State Junior Secondary School students in Bantul Regency for quantity, uncertainty and data belongs to average category, whereas for algebra belongs to low category, and for geometry belongs to very low category. Mathematical literacy of State Junior Secondary School students in Bantul Regency for formulating situations mathematically domains belongs to high category, for employing mathematical concepts, fact, procedures, and reasoning domains belongs to low category, and for interpreting, applying, and evaluating mathematical outcomes domains belongs to very low category.Keywords: mathematical literacy
OPTIMIZATION OF NEURO FUZZY MODEL FOR DATA TIME SERIES WITH SINGULAR VALUE DECOMPOSITION METHOD Agus Maman Abadi; Dhoriva Urwatul Wutsqa
Jurnal Penelitian Saintek Vol 18, No 1: April 2013
Publisher : Institute of Research and Community Services, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (7091.368 KB) | DOI: 10.21831/jps.v18i1.1836

Abstract

This study aims to develop new procedures in optimal neuro fuzzy modeling for time series data. Specifically in this research, the development of new procedure in modeling fuzzy Takagi-Sugeno-Kang order one for time series data which parameter-parametemic determination is done by singular value and neural network decomposition method, in order to obtain method of forming neuro fuzzy model for time series data optimal. In this research, we have developed a procedure to get the optimal Takagi-Sugeno-Kang fuzzy model for time series data by optimizing the parameter value search in consequence of fuzzy rule using singular value decomposition method. A new model of neuro fuzzy modeling is optimized, the fuzzy model whose parametem optimization is based on the neural network by the singular value decomposition method. Parameters in consequent part of the rule of fuzzy are optimized by the singular value decomposition method and the parameters in the antecedent part of the fuzzy rule are optimized based on neural network backpropagation with gradient descent method.
MASALAH NORM MINIMUM PADA RUANG HILBERT DAN APLIKASINYA Karyati Karyati; Dhoriva Urwatul Wutsqa
PYTHAGORAS Jurnal Pendidikan Matematika Vol 3, No 1: Juni 2007
Publisher : Department of Mathematics Education, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, UNY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (128.393 KB) | DOI: 10.21831/pg.v3i1.628

Abstract

In this paper, will be discussed about the minimum norm in the pre- Hilbert Space, Hilbert space and its modification, and its application. The results are: Let X be a pre-Hilbert space and M is a sub space of X. If an element is fixed, then : . If there is such that , then is unique. Let H be a Hilbert space and M be a closed sub space of H . If , then there is a unique element such that , . Let X be a Hilbert space , M be a closed sub space of X . If V =x+ M, for an element xX, then there is a unique element of such that , M.Key words : minimum norm, pre-Hilbert space, Hilbert space , orthogonality
PEMBELAJARAN PROBLEM BASED LEARNING DENGAN PENGGUNAAN BAHAN MANIPULATIF DITINJAU DARI MINAT BELAJAR MATEMATIKA Konstantinus Denny Pareira Meke; Maria Trisna Sero Wondo; Dhoriva Urwatul Wutsqa
JPPM (Jurnal Penelitian dan Pembelajaran Matematika) Vol 13, No 2 (2020): JPPM (Jurnal Penelitian dan Pembelajaran Matematika) Volume 13 Nomor 2 Agustus
Publisher : Universitas Sultan Ageng Tirtayasa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (306.049 KB) | DOI: 10.30870/jppm.v13i2.6834

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan keefektifan Problem Based Learning (PBL)  dengan penggunaan bahan manipulatif ditinjau dari minat belajar siswa. Penelitian kuasi eksperimen ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan dua perlakuan yaitu untuk kelas eksperimen berupa pembelajaran problem based learning dengan penggunaan bahan manipulatif dan kelas kontrol menggunakan pembelajaran problem based learning. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan angket untuk mengetahui minat belajar siswa terhadap pembelajaran matematika. Untuk melihat keefektifan perlakuan pada kedua kelas, data minat belajar matematika masing-masing dianalisis dengan uji t satu sampel. Perbedaan keadaan siswa sebelum perlakuan dan perbedaan keefektifan diukur dengan menggunakan MANOVA. Selanjutnya untuk membandingkan keunggulan antara kelas eksperimen dan kelas kontrol digunakan uji t dua sampel independen dengan taraf signifikansi 5%. Hasil penelitian menunjukkan baik pembelajaran problem based learning dengan penggunaan bahan manipulatif dan pembelajaran problem based learning, keduanya efektif ditinjau dari minat belajar siswa terhadap pembelajaran matematika. Terdapat perbedaan keefektifan antara kedua kelas setelah diberikan perlakuan, dimana kelas dengan pembelajaran problem based learning dengan penggunaan bahan manipulatif lebih efektif ditinjau dari minat belajar siswa terhadap matematika.
Seasonal Multivariat Time Series Forecasting On Tourism Data by Using Var-Gstar Model Dhoriva Urwatul Wutsqa; suhartono Suhartono
Jurnal ILMU DASAR Vol 11 No 1 (2010)
Publisher : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (203.061 KB)

Abstract

This research intends to study a new approach VAR-GSTAR (Vector Autoregressive-General Space-Time Autoregressive) model for forecasting seasonal multivariate time series. The parameters of the model are estimated by Least Squares method. In this research, we also derive the asymptotic properties of the parameter estimator, which yield the consistency and multivariate normal asymptotes distribution. Based on those properties, we build the procedure for finding the best model in seasonal multivariate time series, and then apply it on the number of foreign tourists in Yogyakarta and Bali data. The result from VAR-GSTAR model is compared with the result from the standard multivariate time series. The comparison result demonstrates that the procedure of VARMA model can not carry out the seasonal lags on the order of the model. This problem can be handled by the VAR-GSTAR model. The interpretation of VAR-GSTAR model is more realistic than that of VARMA model, i.e. the number of foreign tourists in Yogyakarta depends on that in Bali, but not the opposite, whereas VARMA model yields the opposite result. Additionally, the result of forecast accuracy comparison on tourism data in Yogyakarta and Bali shows that VAR-GSTAR model give better forecast than VARMA model. 
Statistical Inference for Modeling Neural Network in Multivariate Time Series Dhoriva Urwatul Wutsqa; Subanar Subanar; Suryo Guritno; Zanzawi Soejoeti
Jurnal ILMU DASAR Vol 9 No 1 (2008)
Publisher : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (136.781 KB)

Abstract

We present a statistical procedure based on hypothesis test to build neural networks model in multivariate time series case. The method involved strategies for specifying the number of hidden units and the input variables in the model using inference of R2 increment. We draw on forward approach starting from empty model to gain the optimal neural networks model. The empirical study was employed relied on simulation data to examine the effectiveness of inference procedure. The result showed that the statistical inference could be applied successfully for modeling neural networks in multivariate time series analysis.