PENINGKATAN HASIL BELAJAR SISWA KELAS VI PADA MATA PELAJARAN IPA TENTANG GERHANA BULAN DAN MATAHARI DENGAN MENGGUNAKAN METODE DEMONSTRASI DI SD NEGERI 1 KALIWANGI KECAMATAN PURWOJATI KABUPATEN BANYUMAS TAHUN PELAJARAN 2015/ 2016
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas (PTK) yang bertujuan untuk meningkatkan hasil belajar siswa dengan menggunakan metode demonstrasi pada siswa VI SD Negeri 1 Kaliwangi kecamatan Purwojati Kabupaten Banyumas. Penerapn metode demonstrasi dalam kegiatan pembelajaran dimungkinkan dapat meningkatkan hasil belajar siswa pokok bahasan gerhana bulan dan matahari. Untuk mengetahui bagaimana penerapan metode demonstrasi dapat meningkatkan hasil belajar siswa terhadap mata pelajaran IPS kelas VI SD Negeri 1 Kaliwangi. dilaksanakan dua siklus, dengan acuan setiap siklus dilakukan sekali pertemuan pembelajaran. Sedang teknik pengumpulan data dengan pengambilan tes di akhir pembelajaran, serta menganalisis data kuantitatif menggunakan metode analitis deskritif komparatif, dengan membandingkan masing-masing siklus. Subyek penelitian siswa kelas VI SD Negeri 1 Kaliwangi dengan jumlah sebanyak 14 siswa. Hasil pelaksanaan menunjukkan bahwa dengan penerapan metode demonstrasi, hasil belajar siswa menunjukkan ada kenaikan pada setiap tahapan siklus. Hal tersebut dapat diketahui dari adanya peningkatan dari kondisi awal siswa yang tuntas adalah 57%, padasaat siklus I menjadi 79%, sedangkan pada siklus II mencapai 86%.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.008 |
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".