1,720,994 research outputs found
EKSPLORASI HUBUNGAN ANTARA LITERASI MATEMATIKA DAN KEMAMPUAN PROBLEM SOLVING PADA SISWA DI ERA DIGITAL
No full textDi era digital, literasi matematika dan kemampuan pemecahan masalah menjadi keterampilan penting bagi siswa untuk beradaptasi dalam masyarakat berbasis teknologi. Literasi matematika melibatkan pemahaman konsep dan penerapannya dalam situasi nyata, termasuk pemecahan masalah. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan korelasional untuk mengeksplorasi hubungan antara literasi matematika dan kemampuan pemecahan masalah pada siswa di era digital. Sampel terdiri dari 35 siswa kelas XI di SMA Negeri 5 Sinjai yang dipilih dengan teknik cluster sampling, dengan pengumpulan data melalui tes literasi matematika yang diadaptasi dari PISA dan tes pemecahan masalah yang dirancang khusus untuk konteks digital. Uji normalitas dan linearitas memastikan data memenuhi syarat untuk dilanjutkan ke analisis korelasi. Hasil analisis menunjukkan adanya korelasi yang sangat tinggi antara literasi matematika dan kemampuan pemecahan masalah dengan koefisien korelasi Pearson sebesar 0,997 yang mengindikasikan bahwa hampir seluruh variansi kemampuan pemecahan masalah dapat dijelaskan oleh literasi matematika. Temuan ini menegaskan bahwa literasi matematika tidak hanya penting untuk prestasi akademik, tetapi juga mendukung keterampilan kognitif tingkat tinggi yang diperlukan dalam konteks digital. Implikasi dari penelitian ini adalah bahwa pendidikan literasi matematika harus diperkuat dalam kurikulum sekolah dengan pendekatan berbasis proyek dan aplikasi digital, guna mempersiapkan siswa menghadapi tantangan kompleks di masa depan yang semakin berbasis teknologi
Pelatihan Peningkatan Keterampilan Pembuatan Video Pembelajaran Berbasis Microlearning menggunakan Aplikasi Bandicam dan Filmora
No full textPenggunaan media pembelajaran digital yang dikemas secara menarik merupakan salah satu cara yang efektif dalam meningkatkan minat belajar peserta didik sehingga terjadi proses pembelajaran yang berkualitas. Namun, berdasarkan hasil diskusi yang telah dilakukan bersama kepala sekolah SMA 9 Makassar dan hasil analisis situasi dan kondisi di sekolah, dapat diketahui bahwa mayoritas guru di SMA 9 Makassar belum mampu memanfaatkan sarana (jaringan internet bebas akses) yang tersedia di sekolah untuk mengembangkan sendiri media dan sumber belajar. Akhirnya hal tersebut menyebabkan; (1) Terbatasnya variasi media dan sumber belajar yang digunakan guru di sekolah, (2) Sumber belajar yang masih konvensional, (3) Guru belum mahir memanfaatkan teknologi dalam menyiapkan sumber belajar, (4) Minimnya referensi mengenai pembuatan e-modul berbasis microlearning. Oleh karena itu Program Kemitraan Masyarakat (PKM) ini bertujuan untuk melaksanakan pelatihan peningkatan keterampilan pembuatan video pembelajaran berbasis microlearning menggunakan aplikasi Bandicam dan Filmora bagi guru SMA Negeri 9 Makassar. Kegiatan yang melibatkan 20 orang guru sebagai peserta kegiatan ini dilaksanakan dalam 3 tahap utama yaitu tahap persiapan, pelaksanaan, dan evaluasi. Tahap pelaksanaan pelatihan dibagi kedalam 3 materi utama yaitu pengantar pembuatan video pembelajaran, pengenalan aplikasi Bandicam dan Filmora, dan pembuatan video pembelajaran berbasis microlearning. Hasil evaluasi kegiatan menunjukkan bahwa pelatihan berkontribusi terhadap peningkatan kompetensi guru dalam pembuatan video pembelajaran berbasis microlearning, dimana kompetensi guru memperoleh rata-rata sebesar 95 dalam pembuatan video pembelajaran berbasis microlearning.
Microlearning-Based Learning Video Making Skills Improvement Training using Bandicam and Filmora Applications
This Using digital learning media that is packaged attractively is an effective way to increase student interest in learning so that a quality learning process occurs. However, based on the results of discussions that have been carried out with the principal of SMA 9 Makassar and the results of the analysis of the situation and conditions, it can be seen that the majority of teachers at SMA 9 Makassar have not been able to take advantage of the facilities (free internet access) available at schools to develop their media and learning resources. Finally, it causes; (1) a limited variety of media and learning resources used by teachers in schools, (2) Conventional learning resources, (3) Teachers not yet proficient at using technology in preparing learning resources, (4) a Lack of references regarding the manufacture of microlearning-based e-modules. Therefore, this Community Partnership Program (PKM) aims to train to improve skills in making microlearning-based learning videos using the Bandicam and Filmora applications for SMA Negeri 9 Makassar teachers. The activity, which involved 20 teachers as participants, was carried out in 3 main stages: preparation, implementation, and evaluation. The training implementation stage is divided into three primary materials: an introduction to making learning videos, an introduction to Bandicam and Filmora applications, and microlearning-based learning videos.The evaluation of the activities showed that the training contributed to the improvement of teacher competence in making microlearning-based learning videos, where the teacher's competence obtained an average of 95 in making microlearning-based learning videos
KEEFEKTIFAN COMPUTATIONAL THINKING DALAM MENINGKATKAN KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH MATEMATIKA SISWA
Full text linkComputational Thinking merupakan kemampuan dasar berpikir untuk siswa serta guru dimana kemampuan tersebut dapat memberikan pola pikir yang baru untuk memperoleh pemecahan masalah serta untuk mengembangkan peluang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui efektifitas computational thinking terhadap kemampuan pemecahan masalah siswa. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan pretest postest control grup desain. Instrumen dalam penelitian ini adalah tes kemampuan pemecahan masalah yang diperoleh berdasarkan soal-soal computational thinking yang dikembangkan oleh Bebras. Teknik analisis data dilakukan dengan uji paired sample t test. Berdasarkan hasil analisis data dengan paired sample t-test diperoleh nilai probabilitas 0,000. Karena nilai probabilitas lebih kecil dibanding maka dapat dikatakan bahwa computational thinking efektif digunakan untuk meningkatkan kemampuan pemecahan masalah matematika siswa. Dengan demikian, kemampuan computational thinking tidak hanya meningkatkan kemampuan pemecahan masalah siswa, tetapi juga mempersiapkan mereka untuk menghadapi tantangan dalam berbagai bidang studi dan situasi kehidupan nyata yang memerlukan pemikiran kritis, kreatif, dan terstruktur
SEGMENTASI CITRA BUAH JERUK IMPOR DENGAN MAHALANOBIS FUZZY C-MEANS DAN OPERASI MORFOLOGI
Full text linkMetode pengklasteran berbasis jarak Euclideandapat digunakan untuk melakukan proses segmentasi citra buah jeruk impor. Namun ketika pencahayaan pada citra tidak merata, hasil segmentasi menjadi tidak akurat. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode baru untuk segmentasi citra buah jeruk impor dengan Mahalanobis Fuzzy C-Meansdan operasi morfologi. Metode yang diusulkan terdiri atas dua tahapan utama yaitu: pengklasteran dan peningkatan akurasi. Berdasarkan hasil ekperimen, diperoleh rata-rata akurasi sebesar 99,7% dengan rata-rata tingkat MissclassificationError sebesar 0,3%. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat memberikan hasilsegmentasi yang akurat walaupun citra terganggu oleh pencahayaan yang tidak merata.
Kata kunci: Segmentasi, Mahalanobis Fuzzy C-Means, Operasi Morfologi, Citra Jeruk
SEGMENTASI CITRA BUAH MENGKUDU MENGGUNAKAN METODE MAHALANOBIS HISTOGRAM THRESHOLDING - MAHALANOBIS FUZZY C-MEANS (MHT-MFCM) DISERTAI OPERASI MORFOLOGI
Full text linkMetode pengklasteran berbasis jarak Euclidean dapat digunakan untuk melakukan proses segmentasi citra buah mengkudu. Namun, citra buah mengkudu membentuk klaster hyperellipsoid pada ruang fitur. Hal tersebut menyebabkan metode pengklasteran berbasis jarak Euclidean tidak memberikan hasil segmentasi yang cukup akurat. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode baru untuk segmentasi citra buah mengkudu menggunakan Mahalanobis Histogram Thresholding-Mahalanobis Fuzzy C-Means (MHT-MFCM) disertai operasi morfologi. Metode yang diusulkan terdiri atas dua tahapan utama yaitu: pengklasteran dan peningkatan akurasi. Berdasarkan hasil eksperimen, diperoleh rata-rata akurasi sebesar 99,45% dengan rata-rata tingkat Missclassification Error sebesar 0,55%. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat memberikan hasil segmentasi yang lebih akurat dibandingkan dengan metode pembandingnya
Sistem Pakar Pendiagnosa Tipe Belajar Menggunakan Logika Samar Berbasis Web
Full text linkAndi Baso Kaswar, 2014. Sistem Pakar PendiagnosaTipe Belajar Menggunakan Logika Samar berbasis Web. Skripsi, Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Jurusan Pendidikan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Makassar. Pembimbing: Drs. Alimuddin Sa`ban Miru, M.Pd. dan Dyah D. Andayani, S.T., M.Tel.Eng.
Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan perangkat lunak yang bertujuan untuk membangun sebuah sistem pakar. Pengembangan perangkat lunak ini menggunakan model pengembangan prototype dengan tahapan: pengumpulan kebutuhan dan analisis, perancangan cepat, membangun prototype, evaluasi user atas prototype, pengembangan hingga tahap akhir, pengujian unit, pengujian sistem, dan implementasi sistem. Pengujian sistem menggunakan metode black box testing.
Sistem Pakar Pendiagnosa Tipe Belajar Berbasis Web ini dapat menjadi media untk mendiagnosa tipe belajar penggunanya dengan memanfaatkan sistem komputerisasi yang diolah dengan menggunakan bahasa pemrograman web PHP serta database MySQL
MEMBANGUN JIWA KEWIRAUSAHAAN DAN KEMANDIRIAN PEMUDA MELALUI KERAJINAN LIMBAH BAN BEKAS DAN WORKSHOP KONTENT DIGITAL
Full text linkKawasan Antang dan sekitarnya berlokasi di wilayah pinggiran kota Makassar
dan cukup terkenal karena merupakan Tempat Pemrosesan Akhir (TPA
Antang) se-kota Makassar. Terdapat beberapa kategori sampah di TPA ini
yaitu : sampah basah, sampah kering, sampah yang bisa didaur ulang, yang
tidak bisa didaur ulang. Secara garis besar ada dua permasalahan yang bisa
diselesaikan dengan implementasi PKM ini, yakni masalah sampah dan
pengangguran. Keterbatasan pengetahuan penduduk sekitar
mengakibatkan sampah yang sebenarnya masih dapat diolah ini terbuang
begitu saja. Disisi lain pengangguran pada usia produktif merupakan
permasalahan yang sampai saat ini masih menjadi persoalan hidup yang
belum dapat diatasi sepenuhnya oleh pemerintah pusat maupun pemerintah
di kota Makassar khususnya di daerah TPA Antang. Jumlah penduduk usia
kerja terus bertambah sedangkan lapangan kerja belum cukup tersedia bagi
para pencari kerja. Terlebih tidak adanya skill dan kompetensi yang dimiliki
semakin mempersulit mereka untuk mendapatkan pekerjaan. Oleh karena itu,
kami mengusulkan program pelatihan kemandirian pemuda antang Makassar
untuk mengatasi permasalahan di atas. Program ini muncul dari ide untuk
memberikan keterampilan kepada pemuda Antang dengan memanfaatkan
salah satu jenis limbah yakni ban sepeda motor bekas dan ban mobil bekas
untuk diolah menjadi produk layak pakai untuk mainan dan hiasan rumah dan
pekarangan. Selain berbentuk mainan, olahan ban bekas bisa juga berupa
aksesoris berupa pot bunga bermotif dan lain-lain. Kegiatan pelatihan
kemandirian terbagi menjadi tiga tahapan, yakni tahap persipan, tahap
pelatihan mengolah ban bekas dan tahap pelatihan promosi dan pemasaran
hasil olahan melalui media digital. Pihak RT setempat sangat berterima kasih
dengan pelaksanaan kegiatan ini karena akan membangun kepercayaan diri
pemuda sekitar lokasi TPA Antang dan membangkitkan jiwa entrepreneurship
yang mandiri, kreatif, inovatif dan berdaya saing. Selain itu, menumbuhkan
minat kreativitas lainnya untuk memanfaatkan jenis sampah lain yang
memungkinkan untuk didaur ulang
Hyperellipsoid Cluster Merging using Hierarchical Analysis of Hyperellipsoid Cluster for Image Segmentation
Full text linkSegmentation is one of the critical stages in digital image processing and computer vision. However, conventional clustering-based segmentation methods, such as K-means and Fuzzy C-means (FCM), are still unable to accurately segment images whose pixels form hyperellipsoid clusters in the feature space. In addition, previous clustering methods based on Mahalanobis distance measurement require a long computational time and still have the potential to fall into local optima. Therefore, in this paper, we propose a new method for segmenting images whose pixels form hyperellipsoid clusters in the feature space, utilizing hyperellipsoid clusters merging through hierarchical analysis of hyperellipsoid clusters. The proposed method comprises eight main steps: histogram extraction, peak and valley identification, elimination of low peaks and valleys, peak combination for centroid initialization, initialization of cluster pixel members, elimination of ineffective clusters, hyperellipsoid cluster merging, and finalization of cluster members. This paper presents a novel approach to segmenting color images by employing an initial centroid discovery process and cluster analysis that considers cluster covariance for cluster merging. Based on the tests conducted using various image characteristics, the proposed method can provide 97.42% accuracy, 98.02% precision, 97.15% recall, 2.58 misclassification error, 97.54 F1-score, 95.29% intersection over union, 97.52% dice coefficient, and 15.37 seconds of computation time. The test results are superior to those of conventional methods, such as K-means and FCM. Based on these results, it can be concluded that the proposed method can effectively segment images with high accuracy. The proposed method can serve as an alternative approach to image segmentation
Inovasi Teknologi Panel Surya untuk Meningkatkan Produktivitas Pertanian di Desa Lempangang
Full text linkThis community service program aims to increase agricultural productivity and improve the welfare of the "Sejahtera" Farmer Group in Lempangang Village, Bajeng Subdistrict, Gowa Regency, through the implementation of solar-powered irrigation technology. The project focuses on replacing traditional diesel-fueled water pumps with more environmentally friendly and cost-effective solar-powered pumps. Furthermore, the introduction of smart farming technologies utilizing IoT devices powered by solar energy provides farmers with timely information on soil fertilization and climate changes, thus improving their adaptability to climate challenges. The project also includes the construction of solar panel frames, the installation of controllers, and solar panels in the farmers\u27 rice fields, where the technology is already in use. Initial tests on solar panels, controllers, and water pumps demonstrated the efficiency of the system in supporting irrigation needs. Through this project, we aim to establish a model for sustainable agricultural practices that not only reduce the environmental impact but also enhance the economic conditions of farmers in the region. The outcomes of this initiative include increased productivity, reduced operational costs, and the empowerment of farmers through the application of innovative, renewable energy technologies in agriculture
Classification method of applying types of rice fertilizers using Resnet50 architecture
Full text linkThe Indonesian government has implemented various strategies to increase rice production and productivity. However, until now, the results have not met expectations, and the sustainability of rice farming practices in Indonesia is still poor. One of the important problems that needs to be addressed is the imbalance of fertilizer use, as it can cause various problems in rice cultivation that lead to non-optimal productivity of rice plants, such as reduced yields and decreased quality of rice grains. Various techniques have been developed to determine the appropriate fertilizer for rice plants based on leaf color of their leaves. However, using specific algorithms to solve the illumination problem increases the computational process and still leaves the possibility of inaccurate image representation. In addition, the use of UAVs is very expensive, making their implementation difficult for farmers. Beside that, previous studies generally only classify Nitrogen status into low or high, fertile or infertile classes, whereas each fertilizer has different characteristics. Therefore, this study proposes a classification method of applying types of rice fertilizers based on vegetative microscopic images of rice leaves using the ResNet50 architecture. The proposed method uses Resnet50 architecture of Convolutional Neural Network to analyze microscopic rice leaf images and classify three types of rice fertilizers accurately, quickly and non-destructively
- …
