OPTIMALISASI PENGUASAAN KONSEP, KEMAMPUAN BERINKUIRI DAN SIKAP ILMIAH MAHASISWA MELALUI MODUL BERBASIS INKUIRI

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan modul berbasis inkuiri bermuatan nilai karakter dan nilai sains pada mata kuliah Anatomi Tumbuhan pada sub konsep organ daun. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian pengembangan (research and develovment), yang meliputi empat tahap utama yiatu: pendefinisian, perancangan, pengembangan dan penyebaran. Dari hasil validasi terhadap modul yang sudah dikembangkan diketahui bahwa pada setiap aspek uji kelayakan yang meliputi aspek penyajian, bahasa dan isi modul, dinilai bahwa modul yang sudah dikembangkan sudah memenuhi kriteria kelayakan produk. Dari hasil uji efektifitas modul, modul yang dikembangkan dinilai cukup efektif dalam meningkatkan pemahaman konsep, sikap ilmiah dan kemampuan berinkuiri mahasiswa.   Kata Kunci: modul berbasis inkuiri, nilai karakter, nilai sain

CONCEPTUAL FRAMEWORK OF INQUIRY-BASED PRACTICAL WORK THROUGH ONLINE LEARNING

Pengalaman belajar melalui praktikum berbasis inkuiri  merupakan pengalaman belajar substansial bagi peserta didik khususnya dalam pembelajaran biologi. Pengalaman belajar ini dapat membekalkan kompetensi yang dibutihkan oleh peserta didik dimasa sekarang maupun masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kerangka kerja pengalaman belajar praktikum inkuiri yang dilakukan melalui pembelajaran online. Metode dalam penelitian ini adalah metode deskripstif melalui studi kasus, dokumen dan literatur. Pendekatan saintifik merupakan salah satu standar proses dalam pembelajaran mata pelajaran biologi dalam kurikulum 2013. Pandemi covid-19 menyebabkan kegiatan pembelajran dilakukan di rumah. Hal ini menjadi tantangan tersendiri untuk melaksanakan kegiatan pembelajaran praktikum berbasis inkuiri. Guru harus menyiapkan tugas, instruksi atau bimbingan dengan memperhitungkan banyak hal sehingga memungkinkan peserta didik melakukan kegiatan praktikum berbasis inkuiri di rumah, untuk menyiapkan hal tersebut guru memerlukan kerangka kerja pembelajaran praktikum inkuiri online yang dapat dilaksanakan oleh peserta didik di rumah

Analisis Respon Mahasiswa dalam Pembelajaran Online Berbasis Aktifitas di Perguruan Tinggi

Tujuan dari penelitian deskriptif ini adalah untuk melakukan analisis terhadap respon mahasiswa selama pembelajaran daring pada mata kuliah Pengelolaan Pendidikan dengan menggunakan E-learning berupa LMS yang disediakan oleh pihak kampus. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dengan  kuantitaif. Populasi dan sampel dalam penelitian ini adalah mahasiswa Universitas Muhammadiyah sukabumi yang mengambil mata kuliah pengelolaan pendidikan (n= 78) yang merupakan mahasiswa Pendidikan Biologi, Pendidikan Matematika dan Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia. Instrumen yang digunakan adalah angket respon mahasiswa  selama pembelajaran daring dilaksanakan. Berdasarkan pengolahan dan analisis data bahwa pembelajaran daring yang dilaksanakan oleh dosen pada mata kuliah Pengelolaan Pendidikan sudah efektif,  efisien, bervariasi, membantu mahasiswa memahami materi,  membentuk kemandirian belajar,  serta meningkatkan partisipasi aktif mahasiswa dalam kegiatan pembelajaran.  Pada penelitian ini juga diperoleh informasi berupa saran konstruktif dari mahasiswa terkait dengan pembelajaran daring yang harus dilakukan oleh dosen.selain itu mahasiswa juga menemukan sejumlah kedala terkait dengan pembelajaran daring mengunakan LMS, salah satu kendala yang paling umum adalah aksesibilitas mahasiswa dalam mengakses LMS serta beberapa fitur dalam LMS yang kurang praktis sehingga menghambat proses pembelajaran dalam LMS

Building Credit-Risk Evaluation Expert Systems Using Neural Network Rule Extraction and Decision Tables.

In this paper, we evaluate and contrast four neural network rule extraction approaches for credit scoring. Experiments are carried out on three real life credit scoring data sets. Both the continuous and the discretised versions of all data sets are analysed. The rule extraction algorithms, Neurolinear, Neurorule, Trepan and Nefclass, have different characteristics with respect to their perception of the neural network and their way of representing the generated rules or knowledge. It is shown that Neurolinear, Neurorule and Trepan are able to extract very concise rule sets or trees with a high predictive accuracy when compared to classical decision tree (rule) induction algorithms like C4.5(rules). Especially Neurorule extracted easy to understand and powerful propositional ifthen rules for all discretised data sets. Hence, the Neurorule algorithm may offer a viable alternative for rule generation and knowledge discovery in the domain of credit scoring.Credit; Information systems; International; Systems;

RESPONSE TO SETIONO SUGIHARTO

Non

Disease modelling using evolved discriminate function

Precocious diagnosis increases the survival time and patient quality of life. It is a binary classification, exhaustively studied in the literature. This paper innovates proposing the application of genetic programming to obtain a discriminate function. This function contains the disease dynamics used to classify the patients with as little false negative diagnosis as possible. If its value is greater than zero then it means that the patient is ill, otherwise healthy. A graphical representation is proposed to show the influence of each dataset attribute in the discriminate function. The experiment deals with Breast Cancer and Thrombosis & Collagen diseases diagnosis. The main conclusion is that the discriminate function is able to classify the patient using numerical clinical data, and the graphical representation displays patterns that allow understanding of the model

Disease modeling using Evolved Discriminate Function

Precocious diagnosis increases the survival time and patient quality of life. It is a binary classification, exhaustively studied in the literature. This paper innovates proposing the application of genetic programming to obtain a discriminate function. This function contains the disease dynamics used to classify the patients with as little false negative diagnosis as possible. If its value is greater than zero then it means that the patient is ill, otherwise healthy. A graphical representation is proposed to show the influence of each dataset attribute in the discriminate function. The experiment deals with Breast Cancer and Thrombosis & Collagen diseases diagnosis. The main conclusion is that the discriminate function is able to classify the patient using numerical clinical data, and the graphical representation displays patterns that allow understanding of the model