Pengaruh Media Pembelajaran Berbasis Smartphone Terhadap Pada Materi Gerak Lurus
Bibliographic record
Abstract
Tujuan dari penelitian untuk mengetahui pengaruh media pembelajaran berbasis smartphone terhadap hasil belajar siswa pada materi gerak lurus kelas X. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri 22 Palembang pada semester ganjil tahun ajaran 2019/2020. Metode penelitian yang digunakan adalah quasi experimental dengan desain penelitian nonequivalent control group design. Penentuan sampel penelitian menggunakan teknik simple random sampling, sampel penelitian yang digunakan kelas X IPA 1 sebagai kelas eksperimen dan kelas X IPA 2 sebagai kelas kontrol. Proses pembelajaran di kelas eksperimen menggunakan media pembelajaran berbasis smartphone dan di kelas kontrol tidak menggunakan media pembelajaran berbasis smartphone. Instumen penelitian ini menggunakan tes yang memenuhi kategori untuk mengukur hasil belajar siswa dalam bentuk pilihan ganda. Uji statistik hasil tes yang digunakan yaitu uji normalitas, uji homogenitas, dan uji hipotesis dibantu dengan program IBM SPSS Statistics 22. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rata–rata nilai posttest yang diperoleh siswa kelas eksperimen 81,2 dan rata-rata nilai posttest yang diperoleh siswa kelas kontrol 65. Secara output dari program IBM SPSS Statistics 22 pada uji Nonparametric test yakni Kruskal-Wallis Test menunjukkan Sig < 0,05 (0,000 < 0,05), maka H0 ditolak dan Hα diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh media pembelajaran berbasis smartphone terhadap hasil belajar siswa.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".