Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

PENINGKATAN KEMAMPUAN BERPIKIR KRITIS MATEMATIS MAHASISWA MELALUI PROJECT BASED LEARNING DITINJAU DARI ADVERSITY QUOTIENT MAHASISWA Nurhasanah Siregar; Rambe, Imelda Wardani; Muhammad Badzlan Darari; Pardomuan Sitompul; Nadrah Afiati Nasution
Jurnal Math-UMB.EDU Vol. 12 No. 3 (2025): JULY
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/mathumbedu.v12i3.8425

Abstract

Studi ini bertujuan untuk menelaah secara menyeluruh sejauh mana pendekatan pembelajaran PjBL mampu mendorong peningkatan kemampuan berpikir kritis mahasiswa dalam konteks matematika dapat meningkatkan kemampuan berpikir kritis matematis mahasiswa dalam mata kuliah Fungsi Variabel Kompleks, dengan memperhatikan peran Adversity Quotient (AQ) sebagai faktor pendukung. Penelitian ini mengadopsi pendekatan eksperimen dengan rancangan satu kelompok pretest-posttest, di mana satu kelas mahasiswa menjadi subjek perlakuan melalui implementasi model pembelajaran berbasis proyek (PjBL). Partisipan penelitian adalah mahasiswa semester enam dari Program Studi Pendidikan Matematika di Universitas Negeri Medan, yang dipilih secara purposive berdasarkan kriteria tertentu, dengan total sampel sebanyak 10 orang. Pengumpulan data dilakukan melalui tes kemampuan berpikir kritis matematis serta angket untuk mengukur tingkat Adversity Quotient (AQ). Hasil penelitian menunjukkan perbedaan besar antara skor pretest dan posttest, yang menunjukkan bahwa bahwa implementasi PjBL memberikan kontribusi positif terhadap peningkatan kemampuan berpikir kritis. Lebih lanjut, analisis N-Gain memperlihatkan rata-rata peningkatan sebesar 63,7%, yang berada dalam kategori cukup efektif. Temuan tambahan menunjukkan bahwa mahasiswa dengan profil AQ Climber mengalami peningkatan yang lebih menonjol dibandingkan dengan kelompok AQ Camper. Hal ini menunjukkan bahwa pembelajaran berbasis proyek berhasil tidak hanya dipengaruhi oleh modelnya semata, tetapi juga oleh ketangguhan individu dalam menghadapi hambatan pembelajaran Kata Kunci: Project Based Learning, kemampuan berpikir kritis matematis, Adversity Quotient
MEMBENTUK SIKAP KEPEDULIAN MASYARAKAT TERHADAP LINGKUNGAN MELALUI GOTONG ROYONG DI DUSUN V DESA PERDAMAIAN Sanimah, Sanimah; Sri Wahyuni; Imelda Wardani Br Rambe; Ummu Haniyyah; Alda Safira Ramadhani
J-ABDI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 3 No. 9: Februari 2024
Publisher : Bajang Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53625/jabdi.v3i9.7380

Abstract

Salah satu penyebab utama yang bisa menyebabkan masalah kebersihan lingkungan adalah kurangnya sikap kepedulian masyarakat terhadap lingkungannya. Seharusnya masyarakat menyadari dan peduli terhadap lingkungan di sekitarnya karena keadaan lingkungan juga mempengaruhi kehidupan masyarakat itu sendiri. Tujuan kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini yaitu untuk membentuk sikap kesadaran masyarakat serta kepedulian masyarakat terhadap keindahan dan kebersihan lingkungan dengan cara bersosialisasi terlebih dahulu kepada masyarakat untuk melakukan kegiatan gotong royong. Pelaksanaan kegiatan terdiri dari beberapa tahapan yaitu: persiapan, pelaksanaan dan evaluasi. Masyarakat yang mengikuti kegiatan ini berjumlah 20 orang. Berdasarkan hasil kegiatan ini maka dapat disimpulkan bahwa terdapat peningkatan rasa kepedulian masyarakat tehadap lingkungan melalui kegiatan gotong royong. Gotong royong dalam kehidupan itu dapat menumbuhkan sikap saling tolong menolong, meringankan pekerjaan serta membina hubungan baik dengan masyarakat. Maka dari itu, dengan diadakannya kegiatan gotong royong ini masyarakat dapat membentuk kebersamaan dan menumbuhkan sikap kepedulian masyarakat terhadap lingkungan
Analisis Kesalahan Mahasiswa Pada Permasalahan Fungsi Kompleks Dengan Menggunakan Metode Newman’s Error Nadrah Afiati Nasution; Imelda Wardani Br Rambe
Jurnal Fibonaci: Jurnal Pendidikan Matematika Vol. 7 No. 2 (2026): Jurnal Fibonaci: Jurnal Pendidikan Matematika
Publisher : Prodi Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/34k8nd47

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat kesalahan mahasiswa dalam proses menyelesaikan permasalahan matematika pada mata kuliah fungsi variabel kompleks materi transformasi linear menggunakan Metode Newman’s Error Analysis (NEA). Empat kelompok belajar diambil dari program studi pendidikan matematika sebagai subjek penelitian. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui tes uraian. Analisis kesalahan yang digunakan adalah Newman’s Error Analysis (NEA), yang mencakup lima tahap kesalahan, yaitu membaca soal, memahami soal, transformasi, keterampilan proses, dan penulisan jawaban akhir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesalahan dalam membaca soal, memahami soal, dan transformasi masing-masing memiliki persentase sebesar 15,38%, sedangkan kesalahan dalam keterampilan proses mencapai 23,07%. Kesalahan tertinggi terjadi pada tahap penulisan jawaban akhir, yaitu sebesar 30,76%. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam pengembangan strategi pembelajaran yang lebih efektif guna meningkatkan pemahaman mahasiswa terhadap mata kuliah fungsi variable kompleks.
PEMODELAN DAN PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI BANJIR: STUDI KASUS KOTA MEDAN Putri Maulidina Fadilah; Putri Harliana; Imelda Wardani Br Rambe; Alvi Sahrin Nasution
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n1.p235 - 242

Abstract

Banjir merupakan salah satu bencana hidrometeorologis yang sering terjadi di Indonesia, termasuk di Kota Medan, dan menimbulkan kerugian sosial ekonomi yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan membandingkan model prediksi kejadian banjir menggunakan tiga algoritma machine learning, yaitu Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree (CART). Data yang digunakan merupakan data hidrometeorologis Kota Medan periode 2021–2024 yang diperoleh dari BMKG dan Geoportal BNPB, meliputi variabel curah hujan (RR), suhu (TN, TX, TAVG), kelembapan (RH_AVG), kecepatan angin (FF_X), arah angin (DDD_X), serta jumlah kecamatan dan rumah terdampak. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, pemodelan, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 86,24% dan AUC sebesar 0,851, yang menunjukkan kemampuan prediksi yang sangat baik. Analisis feature importance menunjukkan bahwa curah hujan (RR) merupakan faktor paling berpengaruh terhadap kejadian banjir, diikuti oleh temperatur minimum (TN) dan temperatur rata-rata (TAVG). Metode ROSE terbukti efektif dalam mengatasi ketidakseimbangan kelas dengan meningkatkan recall tanpa mengorbankan akurasi. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest lebih andal dan stabil dibandingkan SVM dan Decision Tree dalam konteks analisis data hidrometeorologis, serta berpotensi menjadi dasar pengembangan sistem peringatan dini banjir berbasis kecerdasan buatan di masa depan. Kata Kunci: Prediksi Banjir, Random Forest, Support Vector Machine, Decision Tree, ROSE.