Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

ANALISIS MOTIVASI SISA DALAM BELAJAR SESUAI PROFESIONALISME GURU DI SD 105293 Danuarta Diel Sinulingga; Leonardo Manalu; Endhamia Sitanggang; Nielsan Silalahi
Jurnal Intelek Insan Cendikia Vol. 2 No. 6 (2025): JUNI 2025
Publisher : PT. Intelek Cendikiawan Nusantara

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk: (menganalisis pandangan dan pengalaman siswa terhadap keprofesionalan guru di SD Negeri 105293, menganalisis hubungan antara profesionaslisme guru dan motivasi belajar siswa di SD Negeri 105293 dan memperoleh Gambaran tentang kompotensi personal dan professional guru terhadap motivasi belajar siswa. Penelitian ini menggunakan metode kulitatif deskriptif dengan teknik observasi, wawancara, dan dokumentasi oleh siswa dan siswi kelas 5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: sebagian besar siswa menilai guru-guru di SD 105293 sudah menunjukkan sikap profesional, terutama dalam hal penguasaan materi dan kedisiplinan. Sebagian besar siswa memiliki tingkat motivasi belajar yang tinggi diakibatkan keprofesional guru yang mengajar.
Penerapan Konsep Aljabar Linear Dalam Penyelesaian Sistem Persamaan Linear Dan Analisis Data Komputasional Danuarta Diel Sinulingga; Selly Annisa Binti Zulkarnain; Andreas Tulus Pane
Jurnal Intelek Dan Cendikiawan Nusantara Vol. 3 No. 01 (2026): Februari - Maret 2026
Publisher : PT. Intelek Cendikiawan Nusantara

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

Abstract

Aljabar linear merupakan instrumen matematika fundamental yang mendasari perkembangan teknologi digital dan sains modern. Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan matriks, vektor, dan transformasi linear dalam menyelesaikan sistem persamaan linear (SPL) serta implementasinya dalam analisis data skala besar. Dengan metode studi literatur, ditemukan bahwa algoritma seperti eliminasi Gauss dan dekomposisi matriks tetap menjadi pilar utama dalam komputasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa penguasaan aljabar linear sangat krusial untuk pengembangan algoritma kecerdasan buatan, pemrosesan citra, dan optimasi data komputasional.