PENINGKATAN MOTIVASI DAN KEMAMPUAN MENGINSTALASI SISTEM OPERASI JARINGAN MELALUI METODE DISCOVERY LEARNING PADA SISWA KELAS XI-TKJ SMK NEGERI 1 SIGLI
Bibliographic record
Abstract
Rendahnya motivasi belajar siswa dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya adalah penggunaan metode pembelajaran yang kurang tepat sehingga dapat berpengaruh terhadap motivasi dan kemampuan siswa. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan motivasi dan kemampuan menginstalasi sistem operasi jaringan melalui metode discovery learning pada siswa kelas XI-TKJ SMK Negeri 1 Sigli. Penelitian ini merupakan Penelitian Tindakan Kelas (PTK) dengan prosedur pelaksanaannya melalui tahapan: perencanaan, pelaksanaan, pengamatan, dan refleksi. Penelitian ini dilaksanakan pada semester ganjil tahun pelajaran 2019/2020. Subjek dalam penelitian adalah siswa kelas XI TKJ SMK Negeri 1 Sigli yang berjumlah 28 orang. Teknik pengumpulan data melalui observasi, tes dan dokumentasi. Analisis data secara deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan: ketuntasan hasil belajar siswa secara klasikal pada kondisi awal 46,4%. Pada siklus I, ketuntasan siswa meningkat 14,3% dari sebelumnya yang mencapai 60,7% sehingga ketuntasan belajar secara klasikal dikatakan tidak tuntas. Pada siklus ke II terjadi peningkatan yang signifikan yaitu meningkat 35,7% sehingga menjadi 96.4%. Maka disimpulkan bahwa penggunaan metode discovery learning dapat meningkatkan motivasi dan kemampuan menginstalasi sistem operasi jaringan pada siswa kelas XI TKJ SMK Negeri 1 Sigli.Kata Kunci: Motivasi, Kemampuan, Menginstalasi, dan Metode Discovery Learning.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.007 |
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".