Mata pelajaran pemrograman dasar merupakan salah satu mata pelajaran yang ada di SMK Taman Siswa Padang jurusan Teknik Komputer Jaringan. Pemrograman dasar merupakan salah satu subjek yang melibatkan keterampilan dalam merancang algoritma, menulis program, memahami langkah-langkah dan logika dari program. Semenjak Covid-19 tahun 2020 berdampak pada semua sektor salah satunya sektor pendidikan. Pembelajaran yang dilakukan tatap muka, dialihkan menjadi online (daring). Setelah kembali ke masa normal, kemudian pembelajaran dilakukan secara tatap muka membuat siswa SMK Taman Siswa Padang kesulitan memahami materi Pemrograman yang disebabkan oleh beberapa faktor. Dengan permasalahan yang ada diperlukan upaya peningkatan pemahaman di bidang pemrograman perlu dilakukan upaya peningkatan pemahaman di bidang pemrograman melalui beberapa cara, salah satu cara yang akan dilakukan adalah memperbaiki metode pengajaran yaitu melibatkan siswa secara langsung teori dan langsung dipraktikkan. Kegiatan ini dilakukan terkait dengan tuntutan perguruan tinggi melalui kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PkM). Salah satu alternatif solusi yang ditawarkan oleh tim PkM adalah memberikan pembelajaran “pemrograman” secara intensif menggunakan bahasa pemrograman sesuai kebutuhan pengguna yaitu bahasa C++/Pascal. Metode yang digunakan dalam pelatihan ini adalah presentasi. Tujuan dari pelatihan ini dapat memberikan peningkatan kompetensi siswa di bidang pemrograman sesuai dengan tuntutan/ kebutuhan. Setelah diadakannya pembelajaran dengan metode Tanya jawab, praktik dan latihan seperti membimbing siswa dalam menyiapkan dan membuat coding sesuai permasalahan pada pemrograman di kelas X TKJ, dengan data tersebut telah diketahui kemampuan siswa terhadap pembelajaran pemrograman dapat diketahui bahwa terdapat 22 siswa yang memperoleh nilai diatas 70 yang termasuk dalam kategori tuntas belajar, dan tidak ada siswa yang memperoleh nilai dibawah 70 atau 0% termasuk dalam kategori tidak tuntas.
Student infractions are incidents often committed by students who break the rules at school. This naturally worries school authorities and overwhelms them with student misbehavior. Student rule-breaking is a common problem that can interfere with a safe and orderly learning environment. The more students break the rules, the greater the impact on several aspects, including student achievement, discipline, suboptimal teaching and learning activities, and students' social lives outside of school. Identifying students who are prone to rule violations can help school officials implement more effective prevention programs. Data mining is a process of extracting information from large data sets to discover patterns and relationships hidden within them. This study aims to identify frequent student infractions using the Frequent Pattern Growth algorithm. The Frequent Pattern Growth (FP -growth) algorithm is used to generate frequent itemsets that are then used in the association rules process. The association rules process aims to find rules or relationships between violations based on the discovered Frequent Itemsets. This process is influenced by predefined minimum support and minimum confidence values. A Minimum Support value of 30% and a Minimum Confidence value of 50% are used to obtain rules with a sufficiently high confidence level. It is expected that the identification results from this study will provide a better understanding of the types of violations commonly committed by students in school. This information can be used by school officials to develop more effective prevention strategies and focus on.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.