Potensi rawan banjir kecamatan muara bangkahulu sebagai penunjang pembelajaran materi pemanasan global di SMPN 11 Kota Bengkulu
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak Dalam mencapai tujuan penelitian, pemetaan wilayah potensi banjir melalui pendekatan zonasi spasial berdasarkan elevasi, jarak dari sungai, dan jarak dari garis pantai. Data koordinat dan elevasi diperoleh langsung di lapangan menggunakan GPS Epoch TM 10 L1. Hasil penelitian ditampilkan sebagai penunjang dalam pembelajaran Pemanasan Global melalui pembelajaran berbasis masalah (PBL). Penelitian ini menggunakan metode quasi eksperimen dengan 32 peserta didik. Hasil penelitian didapat peta rawan banjir yang diklasifikasikan ke dalam 3 zona rawan banjir, yaitu zona rawan satu, zona rawan dua, dan zona rawan tiga dengan wilayah paling rawan ada pada Kelurahan Rawa Makmur, Rawa Makmur Permai, dan Beringin Raya. Implementasi penelitian pada pembelajaran menunjukkan bahwa setelah belajar menggunakan model Problem Based Learning (PBL): 1) Hasil belajar kognitif peserta didik mengalami peningkatan dengan nilai rata-rata N-gain kelompok tinggi 0,81 (kriteria tinggi), kelompok sedang 0,60 (kriteria sedang), dan kelompok rendah 0,46 (kriteria sedang); 2) Terdapat perbedaan hasil belajar kognitif peserta didik antara kelompok tinggi, sedang dan rendah berdasarkan hasil Uji-Anava dengan nilai Fhitung = 20,68 lebih besar dari Ftabel = 3,33 pada taraf signifikansi 5%. Kata kunci: Kecamatan Muara Bangkahulu, Banjir, Rawan, Pemanasan Global, Model Problem Based Learning (PBL), Hasil belajar kognitif.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle