” Penerapan Model Pembelajaran Kooperatif Tipe Student Team Achievement Division (STAD) Untuk Meningkatkan Hasil Belajar IPA Pada Siswa Kelas IV SDN 85 Wanua Baru”
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAK \nPermasalahan penelitian ini adalah rendahnya hasil belajar IPA. Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah Bagaimanakah penerapan Model Pembelajaran kooperarif Tipe Student Team Achievement Division (STAD) dalam upaya meningkatkan Hasil Belajar siswa kelas IV SDN 85 Wanua Baru Kecematan Mallawa kabupaten Maros?. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan penerapan model pembelajaran kooperatif tipe STAD dalam upaya meningkatkan hasil belajar IPA kelas IV SDN 85 Wanua Baru. Pendekatan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kualitatif. Jenis penelitian ini adalah penelitian tindakan kelas (PTK) yang berdaur ulang/siklus yaitu meliputi perencanaan, pelaksanaan, observasi, dan refleksi. Yang menjadi fokus penelitian adalan model pembelajaran kooperatif tipe STAD dan hasil belajar IPA. Subjek penelitian adalah guru dan siswa kelas IV SDN 85 Wanua Baru Kecamatan Mallawa Kabupaten Maros yang berjumlah 22 siswa. Data penelitian ini merupakan data aktivitas guru dan siswa serta hasil belajar siswa pada materi Energi Panas dan Energi Bunyi. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah observasi, tes dan dokumentasi. Teknik analisis data yang digunakan adalah teknik analisis data kualitatif dan teknik analisis data kuantitatif. Aktivitas guru dari setiap siklus mengalami peningkatan yakni pada siklus I diperoleh kategori kurang dan pada siklus II diperoleh kategori baik serta untuk aktvitas siswa pada siklus I mendapat kategori sangat kurang meningkat pada siklus II dengan kategori baik. Dari data hasil belajar IPA siswa, mengalami peningkatan dari setiap siklus yaitu pada siklus I mendapat kategori cukup dan mengalami peningkatan pada siklus II dengan kategori baik. Kesimpulan dari hasil penelitian adalah dengan menerapkan model pembelajaran kooperatif tipe STAD maka dapat meningkatkan hasil belajar IPA siswa. Ini ditunjukkan dengan terjadinya peningkatan pada penilaian hasil dan proses dari setiap siklus. Untuk lembar observasi guru diperoleh data peningkatan aktivitas guru dari setiap siklus yaitu pada siklus I mendapat kategori kurang dan siklus II mendapat kategori sangat baik. Sedangkan untuk lembar observasi siswa juga mengalami peningkatan dari setiap siklusnya yaitu pada siklus I mendapat kategori sangat kurang dan pada siklus II mendapat kategori 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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.049 | 0.010 |
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".