PENGEMBANGAN MEDIA PELAJARAN BERBASIS APLIKASI ANDROID DENGAN AUGMENTED REALITY UNTUK MATA PELAJARAN GAMBAR TEKNIK KELAS X KONTRUKSI GEDUNG, SANITASI DAN PERAWATAN DI SMK NEGERI 1 SEYEGAN
Bibliographic record
Abstract
Kajian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran berbasis aplikasi android dengan augmented reality pada mata pelajaran Gambar Teknik dengan model Waterfall. Kajian ini merupakan penelitian Research and Development (R&D) dengan menggunakan model pengembangan Linear sequential model atau Waterfall Model. Model Waterfall dilaksanakan melalui tahapan analisis, desain, pengodean, dan pengujian. Hasil kajian ini sebagai berikut. (1) Pada tahap analisis diketahui bahwa siswa diperbolehkan menggunakan memakai smartphone sebagai media pembelajaran, media pembelajaran masih kurang variatif dan metode guru mengajar masih konvensional. Software yang digunakan adalah Unity 3D, Corel Draw X8, dan Adobe Photoshop CS6. Spesifikasi minimum smartphone yang dibutuhkan android versi 4.0 Jellybean, RAM 768 MB dan kamera 5MP. (2) Tahap desain menghasilkan rancangan Unified Modeling Language (UML), dan desain antarmuka (user interface). (3) Pada tahap pengodean dihasilkan aplikasi android, implementasi dari desain Unified Modeling Language (UML) dan desain antarmuka (user interface). (4) Tahap pengujian dilaksanakan dengan uji materi dan uji media menurut ISO 25010. Hasil uji materi oleh ahli materi dari aspek kualitas isi dan tujuan serta aspek kualitas pembelajaran memperoleh nilai presentase 92,7% kategori sangat Layak. Pengujian aspek functional suitability oleh ahli media memperoleh nilai presentase 100% berada pada kategori sangat layak. Aspek compatibility sub kategori co-existence dan hasil uji pada berbagai tipe perangkat masing-masing memperoleh skor 100% dengan kategori sangat layak. Pengujian aspek usability memperoleh skor 79,8 dengan kategori baik. Aspek performance efficiency telah memenuhi standar dan berada pada performance efficiency yang baik.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.014 |
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".