Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPemelajaran bahasa pada hakikatnya adalah sebuah proses yang berlangsung sepanjang hayat dan dipengaruhi oleh faktor-faktor yang terdapat di sekitar pemelajar, seperti lingkungan sosial dan kebudayan yang melekat pada bahasa itu, serta aspek-aspek lain dari dalam diri pemelajar, seperti motivasi dan strategi pemelajaran. Penelitian inimerupakan studi kasus terhadap tiga mahasiswa Indonesia yang mempelajari kemampuan berbicara bahasa Mandarin di sebuah universitas di Tiongkok dan masing-masing merepresentasikan tiga kelompok mahasiswa yang berkemampuan bagus, sedang dan lemah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan strategi kompensasi dan strategi sosial sebagai bagian dalam strategi pemelajaran bahasa oleh mahasiswa dengan capaian belajar yang tinggi dan sedang sangat berperan untuk menumbuhkan motivasi belajar bahasa Mandarin. Kedua strategi ini melibatkan hal-hal pragmatis yang dibutuhkan dan terjadi di kehidupan sehari-hari mahasiswa sehingga mahasiswa dapat melakukan evaluasi mandiri dan menumbuhkan motivasi diri. Di sisi lain, minimnya motivasi belajar juga memberikan dampak negatif padaproses pemelajaran mahasiswa dengan capaian belajar yang rendah.

---

ABSTRACTLanguage learning is essentially a process that lasts a lifetime and is influenced by factors surround the learner, such as social and cultural environment inherent to the language, as well as other aspects of the learner's self, such as motivation and learning strategies. This research is a case study of three Indonesian students studying Mandarin at a university in China and each represents three groups of students who have high, medium and low learning outcomes. The results showed that the use of compensation strategy and social strategy as part of language learning strategies by students with high and medium learning achievements held an important role to foster motivation inlearning Mandarin for they involved pragmatic things needed and occured in daily life so students could do self-evaluation and foster self-motivation. On the other hand, the lack of motivation to learn also brought negative impact on the learning process of student with low learning outcomes."

"Pemelajaran mesin dikenal sangat berguna dalam menyelesaikan permasalahan prediksi dan klasifikasi melalui pembelajaran pola dan perilaku data yang tersedia. Oleh karena itu, pemelajaran mesin dapat dimanfaatkan di berbagai bidang kehidupan dan industri modern. Namun, kinerja pemelajaran mesin sangat tergantung dari model pemelajaran mesin yang digunakan maupun dari kualitas data yang digunakan untuk pemelajaran. Data yang tidak bersih, tidak representatif, dan ketersediaannya terbatas akan mengurangi kualitas hasil prediksinya.Penelitian ini bertujuan untuk menguji kombinasi beberapa metode pemrosesan data (yaitu MissForest, GAIN, ENN, dan TabGAN oversampling) dengan model pembelajaran mesin (yaitu model CatBoost dan model klasifikasi biner berbasis neural network) untuk memprediksi kasus mahasiswa putus studi di beberapa universitas di Indonesia menggunakan data dari PDDikti. Penambahan fitur dilakukan untuk memberi label bidang studi terhadap dataset tersebut. Selain penambahan fitur seleksi fitur relevan menggunakan korelasi Pearson serta feature importances juga dilakukan setelah pelatihan model awal. Google Colab dengan bahasa pemrograman Python digunakan untuk menjalankan algoritma pemrosesan data dan pelatihan model.Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CatBoost dengan kombinasi metode imputasi GAIN, undersampling ENN, dan tanpa fitur kelompok bidang studi memberikan F1-score tertinggi yaitu 66,38% dengan nilai precision 71,75% dan nilai recall 61,76%. Apabila digunakan model klasifikasi biner pemelajaran dalam akan didapatkan metrik terbaik F1-score 62,32%. Hasil terbaik penelitian ini menunjukkan peningkatan F1-score sebesar 2,15% dibandingkan dengan F1-score pada penelitian sebelumnya yang menggunakan model CatBoost bersama kombinasi Missforest dan ENN tanpa fitur kelompokbidang studi. Penelitian ini menunjukkan bahwa oversampling dan undersampling memberikan dampak yang berlawanan terhadap metrik precision dan recall. Penelitian juga menemukan seleksi fitur dapat meningkatkan kinerja model namun tidak berdampak besar dibandingkan teknik-teknik lain misalnya balancing dan optimisasi hyperparameter.

---

Machine learning is known to be very useful in solving prediction and classification problems

by learning the patterns and behavior of available data. Therefore, machine learning can be utilized in various areas of modern life and industry. However, the performance of machine learning is highly dependent on the machine learning model used as well as on the quality of the data used for learning. Data that is not clean, not representative, and scarce will reduce the quality of the prediction results.

This study aims to test the combination of several data processing methods (namely MissForest, GAIN, ENN, and TabGAN oversampling) with machine learning models (CatBoost and binary classification models based on neural networks) to predict dropout cases at several Indonesian universities using data from PDDikti. The addition of features is done to label data with their respective fields of study. Other than adding features, selection of relevant features using Pearson’s correlation as well as feature importances is also carried out after initial model training. Google Colab with the Python programming language is used to run data processing algorithms and train models.

This study shows that CatBoost with the combination of GAIN imputation, ENN undersampling, and no field of study feature results in the highest F1-score of 66.38%, which are composed of 71.75% in precision and 61.76% in recall. If a deep learning binary classification model is used instead, the best F1-score result is 62.32%. The best result from this study shows an increase in F1-score of 2.15% compared to the F1-score of the previous study (64.23%) which used CatBoost along with a combination of Missforest, ENN and no field of study features. This research shows oversampling and undersampling produce opposite effects on precision and recall scores. Research has also

found that feature selection can improve model performance but does not have a large impact compared to other techniques such as balancing and hyperparameter optimization"

"Penelitian ini menilai kemampuan mahasiswa akuntansi untuk mengidentifikasi risiko penipuan ketika disajikan dengan serangkaian skenario. Penelitian ini juga menemukan perbedaan kemampuan antara mahasiswa yang telah mengambil subjek akuntansi forensik dan siswa yang belum mengambil subjek akuntansi forensik dalam mengidentifikasi risiko penipuan. Penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas siswa yang telah mengambil subjek akuntansi forensik memiliki skor dan pemahaman yang lebih baik dalam mengidentifikasi faktor risiko fraud yang telah tertanam dalam skenario. Siswa-siswa ini kemungkinan akan memiliki pemahaman yang lebih baik dari faktor risiko penipuan dan konsep fraud triangle. Berdasarkan ISA 240, auditor memiliki tiga tujuan utama, salah satunya adalah untuk mengidentifikasi dan menilai risiko salah saji material laporan keuangan karena penipuan. Oleh karena itu, penelitian ini bermanfaat untuk departemen akuntansi dan juga dapat dilakukan penyesuaian kurikulum atau mata pelajaran wajib yang harus diberikan kepada siswa untuk mendukung karir mereka.

---

This study assess the ability of accounting students to identify the fraud risk when presented with a series of scenarios. This study also find the differences ability between students who have taken forensic accounting subject and students who have not taken forensic accounting subject in fraud risk identification. This research is using quantitative analysis. The results show that a majority of students who have taken forensic accounting subject has a better score or understanding in identifying the fraud risk factors embedded in scenarios. These students would likely have a better understanding of fraud risk factors and the concept of fraud triangle. Based on ISA 240, auditors have three main objectives, one of them is to identify and assess the risks of material misstatement of the financial statements due to fraud. Therefore, this study is beneficial to the accounting department and might be able to make adjustments to the curriculum or compulsory subjects that must be given to students to support their careers."

"Permasalah yang dikaji dalam penelitian ini adalah bagaimana menggunakan strategi bermain peran untuk meningkatkan kemampuan berbicara mahasiswa, khususnya mahasiswa yang memprogramkanMKR? Tujuan penelitian ini adalah mendiskripsikan penggunaan strategi bermain peran untuk meningkatkan kemampuan berbicara dalam pembelajaran retorika,....."

"Bahasa Rusia adalah salah satu bahasa asing yang diminati oleh pemelajar, terutama tingkat universitas, di berbagai negara, termasuk Indonesia. Pemelajaran bahasa Rusia di Indonesia dilakukan di dua universitas, salah satunya di Universitas Indonesia. Bahasa Rusia adalah bahasa target (TL) mahasiswa yang mempelajari bahasa tersebut di universitas ini. Penelitian ini menggunakan teori analisis kesalahan dan metode kuantitatif. Hal yang perlu diperhatikan adalah penelitian ini tidak mengikutsertakan kesalahan tingkat substansi atau tingkat wacana melainkan hanya pada tingkat teks, yaitu pada penggunaan kasusnya saja. Kesalahan tersebut dikelompokkan menurut enam kasus bahasa Rusia (Shvedova, 1980a, 1980b). Penelitian ini melibatkan 15 orang mahasiswa Program Studi Rusia Universitas Indonesia dari angkatan 2016, 2017, dan 2018 untuk diwawancara dalam bahasa Rusia dengan spontan. Dari 616 kalimat yang diucapkan oleh 15 orang mahasiswa, ada 161 kesalahan penggunaan kasus di dalam 116 kalimat. Adapun kesalahan tersebut disebabkan tidak adanya sistem perubahan menurut kasus di dalam bahasa ibu mereka. Sementara untuk kasus yang paling banyak ditemukan kesalahan penggunaannya adalah kasus preposisional (64 kesalahan), karena seringnya penggunaan ungkapan yang membutuhkan preposisi в/на /v, na/ ‘di…, pada…’ dengan kasus preposisional. Adapun kasus yang paling sedikit ditemukan kesalahan adalah kasus datif (6 kesalahan), karena jarangnya penggunaan ungkapan-ungkapan yang memerlukan kasus datif, seperti umur dan beberapa kata kerja dengan pengendalian dalam kasus datif.

---

The Russian language is one of the most interesting foreign languages for learners, especially university-degree students, in various countries, also in Indonesia. Russian as a foreign language learning nowadays is conducted only at two universities in Indonesia, one of them, Universitas Indonesia (UI). Russian is the target language (TL) of the students who learn this language at this university. This research uses error analysis theory and quantitative method. We need to emphasise that this research does not include substance level and discourse level errors, but only text level errors, i.e. case usage errors. The errors will be categorised according to the six Russian grammatical cases (Shvedova, 1980a, 1980b). This research involved 15 students of Russian Studies of Universitas Indonesia from the academic years of 2016, 2017, and 2018 to be interviewed in Russian spontaneously. From 616 sentences produced by the 15 students, there are 161 case usage errors in 116 sentences. These errors seem to be affected by the absence of grammatical case inflection system in their mother tongue. The case usage errors that were found the most are the prepositional case (64 errors), since there are many expressions used with the preposition в/на /v, na/ ‘in…, on…’ and prepositional case. In contrary, the fewest errors are dative case errors (6 errors), because there are only some expressions with dative case, such as the expression of age and words with dative case government."

"Seiring dengan pertumbuhan mahasiswa, kendaraan yang melintasi Universitas Indonesia (UI) semakin banyak. Pada tahun 2019, kurang lebih terdapat sebanyak 2500 kendaraan keluar masuk area UI setiap harinya. Banyaknya kendaraan yang keluar masuk ini menyebabkan UI menjadi penyumbang besar emisi gas karbon dan hal ini bertentangan dengan visi UI untuk menjadi kampus hijau. Sistem transportasi memainkan peran penting pada tingkat emisi karbon dan polutan di universitas serta transportasi merupakan salah satu kategori dalam penilaian kampus hijau. Dengan adanya hal ini, diperlukan suatu alternatif untuk mengurangi jumlah kendaraan dan pengurangan gas karbon. Salah satu alternatif yang dapat digunakan yaitu dengan beralih dari kendaraan pribadi menjadi transportasi umum. UI menyediakan layanan transportasi umum kampus yang disebut bus kuning untuk memfasilitasi mahasiswa, dosen, staff dan masyarakat disekitar UI ketika berkegiatan didalam kampus. Untuk mendorong seseorang agar mau menggunakan layanan bus kuning, maka dilakukan studi mengenai faktor yang menjadi pertimbangan seseorang untuk menggunakan layanan bus kuning. Studi ini menggunakan second-order confirmatory analysis untuk melihat faktor yang mempengaruhi kualitas layanan bus kuning serta structural equation modeling untuk melihat faktor apa yang mempengaruhi intensi seseorang untuk menggunakan bus kuning. Studi ini memberikan rekomendasi strategi untuk meningkatkan intensi penggunaan bus kuning sebagai alat transportasi dalam kampus berdasarkkan hasil yang diperoleh dari structural equation modeling dan relationship matrix quality function deployment.

---

As the number of higher education students has been increasing, there are also more vehicles crossing at Universitas Indonesia (UI). In 2019, there was approximately 2500 vehicles going in and out to the UI areas every day. The number of vehicles going in and out caused UI to be a major contributor to carbon gas emissions. This is contrary to UI's vision to become a green campus. The transportation system plays an important role in the level of carbon emissions and pollutants in universities. Besides, transportation is also one of the categories in the green campus assessment. Given this, some alternatives are needed to reduce the number of vehicles and reduce carbon gas. One alternative that can be used is by switching from private vehicles to public transportation. UI provides campus public transportation services called yellow buses to facilitate students, lecturers, staff, and the community around UI when they are active on campus. In order to encourage someone to have an intention to use the yellow bus service, a study was conducted on the faktors that were considered by someone to use the yellow bus service. This study uses a second-order confirmatory analysis to see the faktors that influence the quality of yellow bus services and structural equation modeling to see what faktors influence a person's intention to use a yellow bus. This study provides a strategy recommendation to increase people's intention to use yellow buses as a means of transportation on campus based on the results obtained from structural equation modeling and relationship matrix quality function deployment.

"

"Tesis ini membahas penggunaan ancangan pemelajaran berbasis data (Data-Driven Learning) di kelas penulisan akademik bahasa Inggris di sebuah perguruan tinggi negeri di Jakarta, Indonesia. Penelitian ini merupakan studi kasus yang melibatkan tiga belas pemelajar semester V, program studi bahasa dan kebudayaan Inggris. Penelitian berlangsung selama satu semester. Tujuan utama penelitian adalah melihat pengaruh penggunaan ancangan pemelajaran berbasis data bagi pemelajaran menulis dan pengaruh penggunaan korpus terhadap ketepatan dan keakurasian penggunaan kosakata pemelajar. Data penelitian diperoleh dari berbagai sumber, termasuk catatan pencarian pemelajar, refleksi pemelajar, dan vocabulary review, untuk mendukung validitas penelitian. Penelitian mendalam terhadap data menunjukkan sejumlah pengaruh positif penggunaan ancangan ini. Penggunaan korpus dapat menstimulasi daya analitis pemelajar akan pemelajaran pola dan kaidah bahasa target, sekaligus meningkatkan pemahaman mereka akan aspek leksiko-grammatikal. Hasil penelitian juga menunjukkan retensi pengetahuan kosakata pemelajar yang cukup baik. Penelitian lanjutan yang melibatkan lebih banyak pemelajar dan penggunaan korpus yang lebih besar menjadi tantangan di masa depan untuk memperkaya penelitian yang telah dilakukan.

---

This thesis discusses the use of Data-Driven Learning with small scale corpora in an English for Academic Writing course in a university in Jakarta, Indonesia. The research was based on a case study of thirteen fifth-semester undergraduate students majoring in English. The main purpose of the study was to examine the effects of the use of corpora on academic writing and the accuracy and appropriateness of vocabulary use of the writers. Various data sources were used, including students? search logs, recall protocols, and vocabulary reviews, to ensure the validity of the study. The close analysis of the data revealed several positive effects of the approach. The use of corpus technology stimulated the students to think critically when using patterns and rules of the target language and impoved their command of lexico-grammar. The result also showed that the retention of students? vocabulary knowledge when using DDL was satisfactory. Future challenges will be to conduct experimental research involving a larger number of students and using larger scale copora."

"Latar BelakangUmpan balik menjadi salah satu bentuk interaksi yang penting antara staf pengajar dan mahasiswa. Untuk mendapatkan umpan balik tersebut, mahasiswa akan melewati suatu proses pencarian umpan balik yang dilakukan secara sadar demi mencapai tujuan yang diinginkan. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi pencarian umpan balik antara lain motivasi dan strategi belajar. Motivasi dan strategi belajar memiliki dampak yang besar terhadap performa mahasiswa yang selanjutnya akan menentukan tercapai atau tidaknya tujuan yang dimiliki. Sampai saat ini, masih belum ada penelitian yang menjelaskan hubungan kompleks antara motivasi dan upaya pencarian umpan balik dan antara strategi belajar dengan upaya pencarian umpan balik. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menilai upaya pencarian umpan balik pada mahasiswa tingkat 3 Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia ditinjau dari motivasi dan strategi belajar. MetodePenelitian ini merupakan penelitian mixed methods dengan desain sequential explanatory: rancangan analitik menggunakan desain potong lintang (cross-sectional) untuk komponen kuantitatif. Selanjutnya, pendekatan kualitatif menggunakan desain studi fenomenologi dengan tujuan mengeksplorasi pengalaman individu mahasiswa terkait pencarian umpan balik. Pengumpulan data di tahap ini dikumpulkan melalui Focus Group Discussion (FGD). Setelah pengumpulan data, dilakukan member checking dan analisis tematik berdasarkan transkripsi FGD yang dilakukan secara verbatim.HasilBerdasarkan hasil kuesioner, diperoleh total 108 responden dengan rata-rata mahasiswa memiliki motivasi tinggi dan strategi belajar sedang. Tidak ditemukan satupun mahasiswa dengan motivasi yang rendah. Hasil uji korelasi ditemukan adanya hubungan yang kuat antara motivasi dan strategi belajar. Dari analisis kualitatif, diperoleh dua tema besar, yaitu (1) Faktor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa mencari umpan balik dan (2) Cara mahasiswa mencari umpan balik.KesimpulanMotivasi dan strategi belajar mahasiswa memiliki hubungan yang kuat dan hal ini dapat mempengaruhi upaya pencarian umpan balik yang dilakukan oleh mahasiswa. Hasil studi ini menggarisbawahi pentingnya peningkatan lingkungan belajar yang kondusif,vidukungan staf pengajar dan peran serta mahasiswa dalam mendukung proses belajar dan keberhasilan akademis mahasiswa.

---

Introduction

Feedback is one of the important interactions between teaching staff and students. In order to obtain feedback, students will go through a feedback-seeking process, which is done consciously to achieve the desired goals. There are several factors that influence the process such as motivation and learning strategies. Motivation and learning strategies have a significant impact on student performance, which will determine the goal achievement. To date, there is still limited research that explains the complex relationship between motivation and feedback-seeking effort as well as learning strategies and feedback-seeking efforts Therefore, this study aims to assess feedback- seeking behavior in 3rd year medical students in the Faculty of Medicine, University of Indonesia based on motivation and learning strategies.

Method

This study is a mixed methods research using a sequential explanatory design The quantitative part was conducted using a cross-sectional method. The qualitative approach was done with a phenomenological study design to explore the individual experiences of students in seeking feedback. Data collection was collected through Focus Group Discussions (FGDs). After data collection, member checking and thematic analysis was conducted based on the verbatim transcription of the FGD.

Results

Based on the questionnaire results, a total of 108 respondents were obtained with an average of students having high motivation and moderate learning strategies. No students with low motivation were found. The correlation test results revealed a strong relationship between motivation and learning strategies. From qualitative analysis, two major themes emerged: (1) Factors influencing students in seeking feedback, and (2) Ways in which students seek feedback.

Conclusion

The motivation and learning strategies of students have a strong correlation, and this can influence students' efforts in seeking feedback. The results of this study underscore the importance of improving a conducive learning environment, faculty support, and student engagement in supporting the learning process and academic success of students."