31,024 research outputs found

    PENERAPAN STRATEGI PEMBELAJARAN INSTANT ASSESSMENT MELALUI SIMULASI PERMAINAN DADU UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR BIOLOGI SISWA KELAS VIII A SMP AL ISLAM KARTASURA PADA MATERI FOTOSINTESIS

    Get PDF
    Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan hasil belajar siswa pada pokok bahasan fotosintesis dengan penerapan strategi pembelajaran Instant Assessment melalui simulasi permainan dadu pada siswa SMP Al Islam kartasura tahun pelajaran 2010/2011. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang terdiri dari perencanaan, tindakan, observasi, refleksi dan evaluasi dengan menggunakan strategi pembelajaran Instant Assessment melalui simulasi permainan dadu yang dilaksanakan dalam dua siklus dan target nilai kognitif siswa 80% di atas KKM. Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis data deskriptif kualitatif yaitu dengan cara menganalisis data perkembangan siswa dari siklus I sampai dengan siklus II melalui tiga tahapan yakni reduksi data, penyajian data dan penarikan kesimpulan. Sumber data dalam penelitian ini diperoleh dari hasil belajar (ranah kognitif) mata pelajaran biologi dan pengamatan sikap siswa selama proses pembelajaran biologi berlangsung (ranah afektif) antara peneliti dengan kolaborator. Penelitian ini diawali dengan menyampaikan materi dengan strategi pembelajaran Instant Assessment melalui simulasi permainan dadu kemudian diakhiri dengan kesimpulan dan post test pada setiap siklusnya. Hasil penelitian tindakan kelas adalah peningkatan prosentase hasil belajar (ranah kognitif) siswa, banyaknya siswa yang memperoleh nilai ≥ 57 sebelum tindakan sebanyak 10 siswa (25%), siklus I ranah kognitif meningkat menjadi 24 siswa (60%); rata-rata ranah afektif = 15,5 (termasuk kategori cukup berminat), pada siklus II ranah kognitif meningkat menjadi 32 siswa (80%); rata-rata ranah afektif meningkat menjadi = 20,1 (termasuk kategori berminat). Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan nilai kognitif (25%<60%<80%) dan rata-rata nilai afektif (15,5<20,1) menunjukkan bahwa penerapan strategi pembelajaran Instant Assessment melalui simulasi permainan dadu dapat meningkatkan hasil belajar biologi siswa kelas VIII A SMP Al Islam Kartasura

    Algoritma Genetika dengan Pendekatan Model Pulau pada Permasalahan Travelling Salesman

    Get PDF
    Algoritma genetika telah banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan susah (hard problem) atau permasalahan NP-Complete karena sifatnya yang heuristik dan mampu menghasilkan solusi yang optimal dalam waktu yang relatif cepat. Performansi dari algoritma genetika dalam menyelesaikan permasalahan tersebut dilihat dari seberapa cepat algoritma genetika mencapai solusi yang optimal atau seberapa luas penjelajahan algoritma genetika dalam ruang solusi yang luas (tingkat diversitas yang tinggi). Algoritma genetika dengan pendekatan model pulau merupakan pendekatan paralel dimana beberapa instan algoritma genetika dijalankan secara bersamaan untuk menjelajahi ruang solusi mencari solusi optimal. Dengan menggunakan model pulau, algoritma genetika bisa dikembangkan lebih lanjut dalam hal peningkatan diversitas individu dalam populasi. Diversitas yang tinggi bisa meningkatkan peluang algoritma genetika untuk mendapatkan solusi yang paling optimal atau global optimum. Di dalam penelitian ini digunakan studi kasus permasalahan travelling salesman untuk membandingkan algoritma genetika dengan konfigurasi jumlah pulau dan metode pertukaran informasi antar pulau yang berbeda. Kontribusi dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan korelasi antara jumlah pulau yang digunakan dengan performansi algoritma genetika

    Dinamisasi Parameter Algoritma Genetika Menggunakan Population Resizing On Fitness Improvement Fuzzy Evolutionary Algorithm (Profifea)

    Get PDF
    Algoritma genetika merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam menyelesaikan permasalahan optimasi. Dalam algoritma genetika terdapat tiga parameter penting yang harus didefinisikan yaitu ukuran populasi, probabilitas pindah silang, dan probabilitas mutasi. Tidak adanya aturan baku dalam pengaturan nilai dari parameter tersebut membuat kesulitan dalam pemanfaatan algoritma genetika untuk menyelesaikan masalah. Salah satu cara untuk mengatasi kesulitan dalam pengaturan nilai parameter tersebut adalah pemanfaatan algoritma genetika model Population Resizing on Fitness Improvement Fuzzy Evolutionary Algorithm (PRoFIFEA) yaitu dengan memanfaatkan logika fuzzy model Xu untuk penentuan probabilitas pindah silang dan probabilitas mutasi serta teknik PRoFIGA untuk penentuan ukuran populasi baru berdasarkan dari perkembangan nilai fitness terbaik untuk digunakan pada generasi berikutnya. Penelitian ini dilakukan untuk menyelesaikan permasalan Travelling Salesman Problem (TSP) menggunakan algoritma genetika model PRoFIFEA. Masalah TSP yang digunakan memiliki rute one way dimana ada beberapa titik kota yang hanya memiliki jalur khusus ke kota lain. Untuk mendukung pengujian maka dilakukan perbandingan antara algoritma genetika model PRoFIFEA dengan algoritma genetika standar. Pengujian tersebut menunjukkan algoritma genetika model PRoFIFEA menghasilkan solusi yang lebih optimal daripada algoritma genetika standar. Hal ini membuktikan bahwa teknologi hybrid antara algoritma genetika dengan sistem logika fuzzy serta teknik PRoFIGA mampu meningkatkan performa dari proses running algoritma genetika dan menghasilkan solusi lebih optimal

    Analisis Perencanaan Pembelajaran Genetika Berpendekatan Konsep pada Perangkat Pembelajaran Buatan Guru SMA Se-kota Ternate

    Full text link
    Pemahaman guru biologi kelas XII SMA se-kota Ternate terhadap pembelajaran genetika berpendekatan konsep ditemukan masih tergolong rendah (4,3%). Pembelajaran genetika berpendekatan konsep yang dimaksud adalah konsep-konsep genetika yang ada direorganisasi dengan tanpa melihat urutan waktu kemunculannya sehingga memunculkan kerangka konseptual yang jelas. Konsep-konsep genetika direorganisasi menjadi tujuh konsep utama yaitu: pengertian genetika dan ruang lingkupnya, materi genetik, reproduksi materi genetik, ekspresi atau kerja materi genetik, Perubahan materi genetik, perekayasaan materi genetik, dan keberadaan materi genetik dalam populasi. Pemahaman guru terhadap organisasi konsep genetika dapat tercermin pada perencanaan pembelajaran yang dibuatnya. Penelitian yang dilakukan pada SMA se-kota Ternate ini bertujuan mengungkap perencanaan pembelajaran genetika berpendekatan konsep yang tertuang dalam perangkat pembelajaran yang dibuat oleh guru. Hasil yang diperoleh adalah perangkat pembelajaran berupa silabus dan Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP) masing-masing berjumlah 7 berkas, dan Lembar Kerja Siswa (LKS) berjumlah 4 berkas. Analisis terhadap seluruh silabus dan RPP ditemukan bahwa pembelajaran genetika tidak dirancang menggunakan pendekatan konsep, namun menggunakan pendekatan sejarah. Analisis terhadap Lembar Kerja Siswa (LKS) diketahui bahwa LKS disusun berdasarkan silabus dan RPP yang materinya tidak dirancang menggunakan pendekatan konsep. Materi genetika tidak disusun LKS-nya jika materi tersebut tidak dapat ataupun tidak memungkinkan dilaksanakan menggunakan metode praktikum. Pembelajaran genetika hendaknya dirancang oleh guru menggunakan pendekatan konsep bukan pendekatan sejarah, agar konsepnya menjadi mudah dipahami oleh siswa

    Algoritma Genetika Ganda untuk Capacitated Vehicle Routing Problem

    Get PDF
    Capacitated vehicle routing problem (CVRP) adalah salah satu variasi dari vehicle routing problem (VRP) yang menggunakan batasan kapasitas pada kendaraan yang dipakai. Ada banyak metode yang telah diteliti untuk bisa menyelesaikan CVRP, namun penggunaan algoritma genetika masih belum memberikan hasil yang memuaskan. Untuk mempermudah menyelesaikan CVRP, dapat dilakukan dekomposisi pada CVRP agar terbagi menjadi beberapa daerah yang dapat diselesaikan secara independen. Berdasarkan hal tersebut, dirumuskan algoritma genetika ganda yang terlebih dahulu berusaha untuk mendekomposisi CVRP dan kemudian mencari rute terpendek pada setiap daerah menggunakan dua algoritma genetika sederhana yang berbeda. Algoritma genetika ganda kemudian dibandingkan dengan algoritma genetika. Untuk membandingkan dua algoritma tersebut, dibuat empat permasalahan yaitu P50, P75, P100, dan P125 dengan pengujian pada setiap permasalahan menggunakan empat belas variasi kapasitas kendaraan yang berbeda. Didapatkan hasil bahwa algoritma genetika ganda lebih baik dari algoritma genetika dari segi waktu komputasi dan generasi. Dari segi jarak, algoritma genetika ganda juga lebih baik dari algoritma genetika kecuali untuk beberapa kapasitas kendaraan yang kecil pada permasalahan P50 dan P75

    Algoritma Genetika dan Penerapannya dalam Mencari Akar Persamaan Polinomial

    Full text link
    Algoritma Genetika (AG) adalah algoritma pencarian untuk menyelesaikan masalah yang didasarkan pada evolusi genetika yang terjadi pada makhluk hidup. Masalah yang akan dibahas pada penelitian ini adalah pencarian akar persamaan polinomial dengan menggunakan algoritma genetika. Tujuan penulisan skripsi ini adalah menjelaskan implementasi algoritma genetika dengan metode seleksi roullette wheel untuk mencari akar persamaan polinomial.Langkah-langkah pencarian akar persamaan polinomial menggunakan algoritma genetika adalah membangkitkan populasi secara random, evaluasi fitness tiap individu, seleksi kromosom denga metode roullette wheel, melakukan crossover pada kromosom yang terpilih, mutasi gen pada kromosom yang terpilih, menyusun populasi baru sampai memperoleh individu dengan nilai fitness optimum.Hasil implementasi algoritma genetika untuk mencari akar persamaan dari sebuah fungsi P(x) pada interval [0.3] didapat bahwa pada generasi pertama kromosom kedua belas telah dihasilkan fitness 1,000, dengan kromosom 10101010 yang akarnya adalah .2,00

    APLIKASI PENYELESAIAN VEHICLE ROUTING PROBLEM DENGAN TIME WINDOWS MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

    Get PDF
    APLIKASI PENYELESAIAN VEHICLE ROUTING PROBLEM DENGAN TIME WINDOWS MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA - Vehicle Routing Problem, Time Windows, Algoritma Genetika

    Genetic Variation of Agathis Loranthifolia Salisb. in West Jawa Assessed by RAPD

    Full text link
    Variasi Genetika Agathis loranthifolia Salisb Jawa Barat Menggunakan Analisis RAPD.Agathis loranthifolia Salisb merupakan salah satu tumbuhan hutan yang menghasilkan hasilhutan bukan berupa kayu yaitu berupa getah. Untuk mengetahui derajad variasi genetika darijenis ini maka dicoba dianalisis menggunakan RAPD. Sampel daun tumbuhan ini di perolehdari Perum Perhutani Cianjur dan Garut. Variasi genetika populasi tumbuhan ini dari Cianjursebesar He = 0.1952 atau lebih tinggi dari populasi asal Garut (He = 0.1125). Namun berdasarkanproduksi copalnya menunjukkan bahwa variasi genetika pohon Lanang paling tinggi He =0.210

    IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA DALAM ELIMINASI BENTROKAN JADWAL PERKULIAHAN DI POLITEKNIK UNISMA MALANG

    Get PDF
    Penelitian ini bertujuan memperoleh efisiensi penyusunan jadwal dengan mengeliminasi bentrokan jadwal menggunakan metode algoritma genetika. Metode penelitian diawali dengan pengumpulan data awal dimana ditemukan permasalaham bentrokan ruang, bentrokan kelas dan bentrokan dosen. Permasalahan tersebut digunakan sebagai dasar perumusan nilai fitness. Nilai fitness dalam penelitian ini deitentukan 1 / (1 + BD + BK + BR). Algoritma genetika penelitian ini menggunakan 6 kromosom agar mendapatkan solusi optimal. Nilai crossover rate di atur sebesar 80%, serta mutation rate dikontrol pada nilai 0.3 atau 30% agar pemrosesan tidak berlangsung lama. Hasil penelitian ini berupa aplikasi penyusunan jadwal berbasis android yang menerapkan algoritma genetika. Berdasarkan uji coba aplikasi menunjukkan bahwa hasil penjadwalan dengan algoritma genetika mampu mengeliminasi bentrokan jadwal. Kata kunci - Genetika, Fitness, Jadwa
    corecore