Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Al-Jabar : Jurnal Pendidikan Matematika Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Ramadhani Dewi Purwanti, Ramadhani Dewi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengaruh Pembelajaran Berbatuan Geogebra terhadap Pemahaman Konsep Matematis ditinjau dari Gaya Kognitif Purwanti, Ramadhani Dewi; Pratiwi, Dona Dinda; Rinaldi, Achi
Al-Jabar: Jurnal Pendidikan Matematika Vol 7 No 1 (2016): Al-Jabar: Jurnal Pendidikan Matematika
Publisher : Universitas Islam Raden Intan Lampung, INDONESIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24042/ajpm.v7i1.9699

Abstract

The purpose of this research is to know whether there is influence of learning model of Geogebra-assisted Discovery Learning to understanding mathematical concept, to know whether there is influence between learners who have cognitive style of FI and FD to understanding mathematical concept, to know whether there is interaction between learning of Discovery Learning Unity Geogebra with the cognitive style of learners towards the understanding of mathematical concepts. This research type is quasi experiment research, population in this research is all students of class VII of SMP Negeri 2 Bandar Lampung, sampling technique in this research use class random technique where class VII-8 as experiment class 1 with study of Discovery Learning assisted geogebra, Class VII-7 as a control class with Discovery Learning learning with Microsoft Power Point. Technique of data analysis in this research use two way Anova test with unequal cell. Based on the test results, the first hypothesis is indicated by the statistical price of 8,871, so that H0A is rejected with the conclusion that there is influence of Discovery Learning learning by geogebra toward the understanding of mathematical concept. For the second second hypothesis is shown with a statistical price of 5.23 , so H0B is rejected with the conclusion that there is an influence between learners who have cognitive style of FI and FD on the understanding of mathematical concepts. For the third hypothesis, it is shown by the statistical price of 1.05, so H0AB is accepted with no conclusion there is no interaction between the learning of Geogebra-assisted Discovery Learning with the cognitive style of learners towards the understanding of mathematical concepts.
Analisis Faktor terhadap Variabel Dikotomi dengan Metode Maximum Likelihood dan Faktor Komponen Utama Purwanti, Ramadhani Dewi; Pertiwi, Kartika Eka; Ardilla, Ulfa Nurfitria
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.3513

Abstract

Penelitian ini menganalisis faktor dan membandingkan kedua metode pendugaan parameter yang umum digunakan yaitu metode maximum likelihood dan foktor komponen utama terhadap data dikotomi dengan korelasi polychoric dan melihat bagaimana performa kedua metode yang menghasilkan analisis faktor yang lebih baik berdasarkan nilai standardized root mean square of residual (SRMR) yang dihasilkan. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat memberikan tambahan pengetahuan bagi pengguna statistik tentang analisis faktor pada data dikotomi menggunakan korelasi polychoric dan perbandingan metode maximum likelihood dan metode faktor komponen utama. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data bangkitan. Data bangkitan berupa variabel dikotomi X1, X2, X3, X4, X5 dan X6. Setiap variabel Xi diasumsikan merupakan indikator-indikator dari suatu variabel laten kontinu (yaitu faktor). Metode penelitian yang dilakukan adalah studi pustaka dan simulasi data dengan menggunakan computer. Hasil penelitian ini yaitu: 1). Berdasarkan nilai communality dapat disimpulkan semakin banyak faktor yang digunakan maka kedua metode memberikan hasil yang semakin baik,. Namun nilai communality kedua metode semakin menurun seiring dengan meningkatnya ukuran sampel n. 2). Berdasarkan nilai SRMR dapat disimpulkan bahwa semakin banyak faktor yang digunakan, kedua metode juga memberikan hasil yang semakin baik,. Dan nilai SRMR kedua metode semakin menurun sdan semakin baik seiring dengan meningkatnya ukuran sampel n. 3). Untuk sampel berukuran lebih kecil (pada n bervariasi di setiap kasus model faktor) metode faktor komponen utama menghasilkan pendugaan model faktor yang lebih baik dibandingkan dengan metode maximum likelihood. Semakin besar ukuran sampel maka kedua metode memberikan hasil yang sama baiknya.
Co-Authors Achi Rinaldi Ardilla, Ulfa Nurfitria Dona Dinda Pratiwi Pertiwi, Kartika Eka