Penggunaan Media Gambar Dalam Meningkatkan Kemampuan Membaca Permulaan Siswa Kelas I SDN Uwedaka Kecamatan Pagimana Kabupaten Banggai

Pokok permasalahan dalam penelitian ini adalah rendahnya tingkat kemampuan membaca permulaan siswa kelas I SDN Uwedaka dalam pembelajaran Bahasa Indonesia. Tujuan Penelitian adalah untuk meningkatkan kemampuan membaca permulaan siswa kelas I SDN Uwedaka Kecamatan Pagimana Kabupaten Banggai. Berdasarkan hasil observasi yang didapatkan masih terdapat beberapa siswa yang sama sekali belum bisa membaca. Pembelajaran membaca permulaan di SDN Uwedaka selama ini hanya menggunakan media pembelajaran yang konvensional yaitu dengan menggunakan papan tulis, pembelajaran yang hanya berpusat pada guru, penggunaan media dalam pembelajaran sebagai alat bantu masih sangat terbatas, hal ini menyebabkan kemampuan membaca permulaan yang masih rendah dan terlihat hampir 65% siswa masih mengalami kesulitan membaca dalam proses belajar mengajar. Metode yang digunakan adalah metode deskriptif kualitatif dan kuantitatif. Data kualitatif didapatkan dari hasil tes dan observasi siswa dan guru. data kuantitatif didapatkan dari hasil tes belajar. Desain penelitian ini mengacu pada desain oleh Kemmis dan Mc Taggart yang terdiri dari empat tahapan, yaitu perencanaan, pelaksanaan tindakan, observasi dan refleksi. Data dikumpulkan melalui penilaian proses dan penilaian hasil setiap akhir tindakan. Penelitian ini dilakukan dalam dua siklus. Pada siklus I diperoleh nilai rata-rata siswa yaitu sebesar 67 dengan ketuntasan belajar klasikal sebesar 40% serta daya serap 66,6%. Pada siklus II, nilai rata-rata meningkat menjadi 83 dengan ketuntasan klasikal sebesar 100% serta daya serap klasikal sebesar 83,3%. Bersarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan bahwa penggunaan media gambar dapat meningkatkan kemampuan membaca permulaan terhadap siswa kelas I SDN Uwedaka Kecamatan Pagimana Kabupaten Banggai

Additional file 3: Figure S1. of Preclinical evaluation and reverse phase protein Array-based profiling of PI3K and MEK inhibitors in endometrial carcinoma in vitro

Endometrial cancer cell lines in which synergism was observed to the combination of pictilisib (PI3K), apitolisib (PI3K/mTOR), and cobimetinib (MEK) inhibitors. a) Eight cell lines in which synergism was observed to the combination of PI3K and MEK inhibition. b) Eight cell lines in which synergism was observed to the combination of PI3K/mTOR and MEK inhibition. (XLSX 158 kb

Additional file 7: Figure S3. of Hotspot mutations delineating diverse mutational signatures and biological utilities across cancer types

Number of hotspot mutations identified in individual tumor types using COSMIC data. (PDF 183 kb

Additional file 4: Table S4. of Hotspot mutations delineating diverse mutational signatures and biological utilities across cancer types

2 × 2 table of calculating the prevalence of target mutation B in samples A. (PDF 46 kb

Additional file 9: Figure S4. of Hotspot mutations delineating diverse mutational signatures and biological utilities across cancer types

Relationship between the number of hotspot mutations and the total number of mutations (mutation burden) in each tumor type. (PDF 79 kb

Additional file 6: Figure S2. of Hotspot mutations delineating diverse mutational signatures and biological utilities across cancer types

The significance of overlap (y-axis, calculated using Fisher exact test) between hotspot-mutation-containing-genes and previously known cancer genes at various adjusted p value cutoffs (x-axis). (PDF 37 kb

Additional file 12: Table S6. of Hotspot mutations delineating diverse mutational signatures and biological utilities across cancer types

Hotspot mutations exclusively detected in only one tumor type in TCGA pan-cancer data. (PDF 70 kb

Additional file 2: Table S2. of Hotspot mutations delineating diverse mutational signatures and biological utilities across cancer types

Twenty mutation subtypes that were included in the statistical modeling of hotspot mutation definition. (PDF 34 kb

Additional file 11: Figure S6. of Hotspot mutations delineating diverse mutational signatures and biological utilities across cancer types

Prevalence of hotspot mutations in different TCGA cancer types. 82 hotspot mutations were highly prevalent in one or more cancer types. Most are highly prevalent in only one tumor type, while a few were in two or more tumor types. (PDF 44 kb

Additional file 5: Figure S1. of Hotspot mutations delineating diverse mutational signatures and biological utilities across cancer types

The percentage of different mutational subtypes across all defined hotspot mutations. On each hotspot locus, only the mutational subtype that occupies the highest number of mutations was counted. (PDF 85 kb