Pengembangan Perangkat RBL-STEM untuk Meningkatkan Keterampilan Forecasting Mahasiswa dalam Menyelesaikan Masalah Resolving Efficient Dominating Set dan Aplikasinya

Abstract

Pendidikan merupakan suatu kunci dalam mengembangkan dan memajukan kehidupan bangsa melalui sumber daya manusianya, karena dengan pendidikan setiap individu dapat lebih berwawasan dalam menghadapi kehidupan bahkan bersaing pada perkembangan zaman. Pendidikan di dunia dari waktu ke waktu mengalami banyak reformasi dengan tujuan menyempurnakan pendidikan sebelumnya. Reformasi pendidikan yang terbaru saat ini yaitu pendidikan dengan model pembelajaran research based learning (RBL) menggunakan pendekatan STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics). Tujuan utama pendekatan ini adalah untuk membangun dan mengembangkan berbagai keterampilan berpikir matematis salah satunya keterampilan forecasting mahasiswa. Penelitian terdauhulu telah menunjukkan bawah keterampilan forecasting pada mahasiswa pendidikan matematika saat ini masih tergolong rendah. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan perangkat pembelajaran RBL-STEM guna meningkatkan keterampilan forecasting mahasiswa dalam menyelesaikan masalah resolving efficient dominating set (REDS). Pengembangan perangkat RBL-STEM mencakup Rancangan Pembelajaran Semester (RPS), Rancangan Tugas Mahasiswa (RTM), Lembar Kerja Mahasiswa (LKM), dan Tes Hasil Belajar (THB) dengan model pengembangan 4D (define, design, develop, and disseminate). Aktivitas pembelajaran RBL-STEM meliputi: 1). Pemberian permasalahan mengenai penempatan sensor NPK dan pH air untuk memenuhi kebutuhan nutrisi pada pertanian hidroponik; 2) Mengembangkan model graph neural network (GNN) menggunakan konsep resolving efficient dominating set (REDS); 3) Mengumpulkan informasi tentang masalah dan data yang relevan; 4) Melaksanakan konsep resolving efficient dominating set (REDS) untuk menentukan jumlah titik dominator dan merumuskan teorema pada graf; 5) Menguji dan membuktikan kebenaran teorema yang telah dirumuskan; 6) Mempresentasikan hasil penyelesaian masalah. Perangkat pembelajaran ini telah divalidasi dan memenuhi kriteria kevalidan, kepraktisan, dan keefektifan. Skor kevalidan perangkat pembelajaran yaitu 3,67. Observasi pelaksanaan pembelajaran juga menunjukkan kepraktisan dengan tingkat keberhasilan 96,26%. Hasi tes dan respon positif mahasiswa menunjukkan efektivitas perangkat. Hasil pretest dan posttest menunjukkan peningkatan yang keterampilan forecasting mahasiswa. Sebelumnya, tidak terdapat mahasiswa yang memiliki keterampilan forecasting tinggi, namun setelah pembelajaran RBL-STEM, mayoritas 89% mahasiswa mencapai tingkat keterampilan tinggi. Setelah pengumpulan data, dilanjutkan dengan uji hipotesis menggunakan paired samples T test. Hasilnya menunjukkan bahwa terdapat peningkatan keterampilan forecasting mahasiswa, dengan 𝑝 – 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 sebesar 0,000 < 0,05. Hasil dari potret fase dan N-vivo (comparison) menunjukkan mahasiswa M1 memenuhi seluruh sub indikator, mahasiswa M2 memenuhi 10 sub indikator dan mahasiswa M3 hanya memenuhi 7 sub indikator. Analisis word cloud pada Excel dalam penelitian ini mengungkapkan berbagai variasi jawaban dalam berbagai kategori, dengan frekuensi kode soal dan jawaban yang paling sering muncul seperti Q7A1, Q7A2, dan Q3A2, sementara kode seperti Q10A8, Q6A7, Q8A2, dan lainnya memiliki frekuensi yang lebih rendah.