Mathematics UPI

Data Science Club Matematika UPI

Data Science Club adalah kelompok belajar bagi mahasiswa Matematika UPI yang dibentuk oleh Gamatika dan DSI (Data Science Indonesia). Kegiatan ini dibentuk atas dasar kebutuhan dunia kerja yang memasuki era Industri 4.0, dimana permintaan untuk data scientist meningkat tetapi tenaga kerja yang berkeahlian dalam bidang big data masih sangat minim. Selain itu, banyak mahasiswa yang […]

Data Science Club Matematika UPI Read More »

>> Perbandingan antara Metode Agglomeratif, Metode Divisif, dan Metode K-Means dalam Analisis Klaster (oleh Dewi Rachmatin dan Kania Sawitri)

Telah diseminarkan pada Seminar Nasional Matematika UNPAR Tahun 2014 Abstrak Proses pengelompokan data dalam analisis klaster dapat dilakukan dengan dua metode yaitu: metode hirarki dan metode non-hirarki. Metode hirarki (hierarchical methods) adalah metode pengklasteran yang membentuk konstruksi hirarki berdasarkan tingkatan tertentu seperti struktur pohon. Metode ini dibagi menjadi dua yaitu metode agglomeratif (pemusatan) dan metode

>> Perbandingan antara Metode Agglomeratif, Metode Divisif, dan Metode K-Means dalam Analisis Klaster (oleh Dewi Rachmatin dan Kania Sawitri) Read More »

>> Peningkatan Motivasi Perkuliahan Algoritma Dan Pemrograman 2 Melalui e-Learning (oleh Rini Marwati, Khusnul Novianingsih, dan Dewi Rachmatin)

Telah diseminarkan pada Konferensi Internasional Pendidikan Dasar Kedua di UPI Kampus Sumedang, 29 Oktober 2011 Rini Marwati, Khusnul Novianingsih, dan Dewi Rachmatin Departemen Pendidikan Matematika Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Pendidikan Indonesia  PENDAHULUAN Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi yang semakin pesat khususnya teknologi informasi dan komunikasi (ICT) mempengaruhi kehidupan manusia sehari-hari. Sejalan

>> Peningkatan Motivasi Perkuliahan Algoritma Dan Pemrograman 2 Melalui e-Learning (oleh Rini Marwati, Khusnul Novianingsih, dan Dewi Rachmatin) Read More »

>> Di Balik Pembelajaran Matematika yang Baik – Bagian 4 : Mendampingi Calon Guru (oleh Endang Mulyana)

Sebelumnya : Bagian 3 : Mendampingi Guru Selain mendampingi guru, saya pun membimbing penelitian mahasiswa yang menggunakan metode DDR. Saat itu saya mengarahkan mahasiswa untuk merancang pembelajaran berdasarkan analisis learning trajectory. Akan tetapi, hambatannya adalah rendahnya penguasaan mahasiswa tentang konsep dan prinsip serta struktur materi tersebut. Saya pun meminta mereka membaca referensi sebagaimana saya lakukan

>> Di Balik Pembelajaran Matematika yang Baik – Bagian 4 : Mendampingi Calon Guru (oleh Endang Mulyana) Read More »

>> Pemanfaatan Video Sebagai Alat untuk Meningkatkan Kemampuan Mengajar Guru (oleh Dewi Rachmatin)

Telah diseminarkan pada Konferensi Internasional Pendidikan Dasar Kedua di UPI Kampus Sumedang, 29 Oktober 2011 Oleh : Dewi Rachmatin (sujanadewi@yahoo.com) Jurusan Pendidikan matematika FPMIPA UPI Bandung Abstrak Kemajuan yang pesat di bidang teknologi video-kamera memungkinkan kita dapat memvideokan pembelajaran bidang matematika dan sains di kelas untuk keperluan pembelajaran ataupun penelitian dalam skala kecil. Salah satu

>> Pemanfaatan Video Sebagai Alat untuk Meningkatkan Kemampuan Mengajar Guru (oleh Dewi Rachmatin) Read More »

>> Di Balik Pembelajaran Matematika yang Baik – Bagian 3 : Mendampingi Guru (oleh Endang Mulyana)

Sebelumnya : Bagian 2 : Repersonalisasi Matematika Mendampingi Guru Saya mulai terlibat dalam DDR bersama Pa Didi dan Pa Tatang ketika mereka berkolaborasi dengan guru matematika SD Gagas Ceria di tahun 2012. Kami bertiga membahas faktor apa yang mendasari perubahan budaya mengajar sehingga dapat menjadikan para guru memiliki cara berpikir yang mandiri. Saat itu tercetus

>> Di Balik Pembelajaran Matematika yang Baik – Bagian 3 : Mendampingi Guru (oleh Endang Mulyana) Read More »