Upaya Meningkatkan Kemampuan Berhitung Permulaan Melalui Media Puzzle Pada Anak Usia 5-6 Tahun Di TK Permata Asri Serpong Kota Tangerang Selatan
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan berhitung permulaan melalui media puzzle pada anak didik kelompok B TK Permata Asri Serpong Kota Tangerang Selatan. Metode yang digunakan adalah penelitian tindakan kelas yang dilakukan sebanyak tiga (3) siklus. Prosedur penelitian ini terdiri dari 4 tahap yaitu perencanaan tindakan, pelaksanaan tindakan, observasi dan refleksi. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode observasi, wawancara dan dokumentasi. Subjek penelitian ini adalah anak didik kelompok B anak yang mengalami masalah kemampuan berhitung permulaan, seperti mengenal konsep bilangan, membedakan lambang bilangan, dan dalam menulis lambang bilangan. Hasil penelitian menunjukan bahwa terjadi peningkatan kemampuan berhitung permulaan dengan media puzzle. Kemampuan berhitung permulaan anak pada siklus I mencapai 40%, pada siklus II meningkat mencapai 60% dan meningkat lebih baik lagi pada siklus III yaitu 80 %. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variasi dalam pembelajaran memiliki peranan penting dalam meningkatkan kemampuan berhitung permulaan melalui media puzzle. Dengan demikian terbukti bahwa penerapan melalui media puzzle dapat meningkatkan kemampuan berhitung permulaan anak kelompok B di TK Permata Asi Serpong Kota Tangerang Selatan.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.061 | 0.013 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".