Keefektifan Model Pembelajaran Problem Based Learning Berbantuan Multi Representasi untuk Meningkatkan Kemampuan Memecahkan Masalah dan Pemahaman Konsep Peserta Didik dengan Tingkat Self-Efficacy Berbeda pada Materi Laju Reaksi
Bibliographic record
Abstract
RINGKASAN Larasati, Agustina Dinda Putri. 2019. Keefektifan Model Pembelajaran Problem Based Learning Berbantuan Multi Representasi untuk Meningkatkan Kemampuan Memecahkan Masalah dan Pemahaman Konsep Peserta Didik dengan Tingkat Self-Efficacy Berbeda pada Materi Laju Reaksi. Tesis. Program Studi Pendidikan Kimia Pascasarjana Universitas Negeri Malang. Pembimbing: (I).Prof. H. Suhadi Ibnu, M.A., Ph.D., (II) Dr. Aman Santoso, M.Si. Kata Kunci : Problem Based Learning, multi representasi, pemahaman konsep, pemecahan masalah, self-efficacy, laju reaksi Penerapan kurikulum berbasis kehidupan (Life Based Learning) pada pendidikan abad-21 saat ini dapat mendorong peserta didik untuk lebih aktif memberikan suatu penyelesaian masalah dan mampu mengaplikasikan pengetahuan yang dimiliki dalam situasi nyata, khususnya pada mata pelajaran kimia yang erat kaitannya dengan kehidupan sehari-hari. Pembahasan ilmu kimia mencakup sistem yang cukup kompleks, mulai dari atom, molekul, senyawa serta persamaan reaksi yang melibatkan ketiganya (Sastrawijaya, 1988). Pembahasan yang demikian menuntut ilmu kimia untuk dipahami secara menyeluruh baik dari segi makroskopik, submikroskopik, dan simbolik. Salah satu materi dalam kimia yang sangat relevan dengan kehidupan sehari-hari adalah laju reaksi. Laju reaksi memaparkan tentang seberapa cepat atau lambat suatu reaktan habis atau suatu produk terbentuk (Manitoba, 2013). Konsep ini tidak dapat dijelaskan hanya dengan metode ceramah saja. Perlu adanya media visual yang membantu dalam menjelaskan konsep-konsep tersebut sehingga mempermudah siswa dalam mengkontruksi konsep. Kenyataan di lapangan siswa hanya menghafal konsep dan kurang mampu mengaplikasikan konsep tersebut pada kehidupan sehari-hari. Hal ini berakibat pada rendahnya kemampuan memecahkan masalah dan pemahaman konsep peserta didik. Salah satu model yang dapat meningkatkan penguasaan konsep dan pemecahan masalah adalah Problem Based Learning berbantuan multi representasi. Model tersebut dapat melatih kemandirian peserta didik dalam belajar dan menemukan sendiri konsepnya. Selain dengan penerapan model pembelajaran yang sesuai, kemampuan memecahkan masalah peserta didik juga tergantung pada tingkat keyakinan peserta didik terhadap kemampuan yang dimilikinya (selfefficacy). Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengetahui adanya perbedaan kemampuan memecahkan masalah peserta didik yang dibelajarkan dengan PBL-MR dan PBL, (2) mengetahui adanya perbedaan pemahaman konsep peserta didik yang dibelajarkan dengan PBL-MR dan PBL, (3) mengetahui adanya perbedaan kemampuan memecahkan masalah peserta didik dengan tingkat self-efficacy yang berbeda, (4) mengetahui adanya perbedaan pemahaman konsep peserta didik dengan tingkat self-efficacy yang berbeda, (5) mengetahui dampak interaksi antara model pembelajaran dan tingkat self-efficacy dengan kemampuan memecahkan masalah peserta didik, dan (6) mengetahui dampak interaksi antara model pembelajaran dan tingkat self-efficacy dengan pemahaman konsep peserta didik. Rancangan penelitian ini adalah Quasi Experimental Design dan rancangan deskriptif menggunakan desain eksperimen factorial 2x2. Subyek penelitian adalah seluruh peserta didik kelas XI MIPA 1 dan XI MIPA 4 tahun ajaran 2018-2019. Teknik pengambilan menggunakan teknik cluster random sampling. Instrumen penelitian yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari instrumen perlakuan (silabus, RPP, handout, LKPD) dan instrumen pengukuran (soal tes pemahaman konsep dan pemecahan masalah, angket self-efficacy). Hasil kemampuan memecahkan masalah diukur dengan tes yang terdiri dari 3 soal uraian yang telah valid dengan reliabilitas soal sebesar 0,842. Pemahaman konsep diukur dengan tes pilihan ganda yang terdiri dari 25 soal valid dengan reliabilitas tes sebesar 0,947. Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dalam delapan kali pertemuan. Peneliti melaksanakan pembelajaran untuk menerapkan perlakuan terhadap sampel penelitian, memberikan tes, dan mengumpulkan data sebagai hasil perlakuan dan pengukuran dalam penelitian. Data kemampuan memecahkan masalah dan pemahaman konsep peserta didik kelas kontrol dan eskperimen diperoleh melalui uji ANOVA dua jalur pada taraf signifikansi 95%. Pemecahan masalah peserta didik dilihat dari jawaban peserta didik yang harus memenuhi aspek pemecahan masalah menurut Polya (Analisis, Perencanaan, Perhitungan, dan Evaluasi) kemudian nilai tes peserta didik di interpretasikan dalam beberapa kriteria tertentu untuk mengetahui tingkat kemampuan memecahkan masalah dan pemahaman konsep peserta didik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada pembelajaran laju reaksi: (1) terdapat perbedaan kemampuan memecahkan masalah antara peserta didik yang dibelajarkan dengan model pembelajaran PBL-MR dengan PBL, (2) terdapat perbedaan pemahaman konsep antara peserta didik yang dibelajarkan dengan model pembelajaran PBL-MR dengan PBL, (3) terdapat perbedaan kemampuan memecahkan masalah antara peserta didik yang memiliki tingkat self-efficacy tinggi dan rendah, (4) tidak terdapat perbedaan pemahaman konsep antara peserta didik yang memiliki tingkat self-efficacy tinggi dan rendah, (5) terdapat dampak interaksi antara model pembelajaran dan tingkat self-efficacy dengan kemampuan memecahkan masalah peserta didik, dan (6) tidak terdapat dampak interaksi antara model pembelajaran dan tingkat self-efficacy dengan pemahaman konsep peserta didik. Model PBL berbantuan multi representasi dan model PBL efektif dalam meningkatkan kemampuan memecahkan masalah dan pemahaman konsep peserta didik. Normal 0 false false false EN-US X-NONE X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:Table Normal; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:Calibri,sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:Times New Roman; mso-bidi-theme-font:minor-bidi;}
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.004 |
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".