Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika

MENJELAJAH KONVERGENSI BARISAN LEWAT PYTHON INTEGRASI ANALISIS MATEMATIS DAN KOMPUTASIONAL Putri Nazwa; Rehana; Rambe, Yarti Melvina; Yesnita Aprilia
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 8 No. 2 (2025): Innovasi dalam Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v8i2.5732

Abstract

Konsep konvergensi barisan merupakan salah satu topik fundamental dalam Analisis Real yang sering kali menimbulkan kendala konseptual dan prosedural bagi pembelajar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan serta menganalisis sebuah program berbasis Python yang dirancang untuk mengevaluasi konvergensi barisan secara sistematis melalui integrasi pendekatan analitik dan numerik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian pengembangan dengan pendekatan deskriptif-komputasional, yang mencakup perancangan, implementasi, dan pengujian program. Program ini mengadopsi definisi limit, kriteria Cauchy, dan estimasi limit berbasis representasi simbolik untuk mengidentifikasi sifat konvergen atau divergen dari suatu barisan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa program mampu mengevaluasi berbagai bentuk barisan dengan tingkat akurasi tinggi dan ketahanan terhadap keragaman struktur ekspresi. Keunggulan utama terletak pada efisiensi pemrosesan serta kemampuannya dalam menginterpretasi ekspresi matematis kompleks secara simbolik. Meskipun demikian, keterbatasan masih dijumpai, terutama terkait ketergantungan pada format sintaks yang tepat dan ketiadaan visualisasi grafis dinamis. Simpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa program yang dikembangkan berpotensi menjadi alat bantu inovatif dalam mendukung pemahaman konsep konvergensi barisan. Disarankan pengembangan lanjutan melalui integrasi antarmuka visual interaktif dan perluasan kapabilitas komputasi simbolik agar program ini semakin optimal sebagai media pembelajaran Analisis Real.