Contoh pembelajaran Matematika SLTP kurikulum berbasis KDM

Galeri ini berisi 2 foto.

Kurikulum Matematika SLTP berbasis KDM telah dikembangkan dalam dua bentuk pembelajaran utama yaitu Problem solving dan Pembentukan Konsep Dua contoh berikut menunjukkan contoh pembelajaran Problem solving optimising area Berburu Emas Dengan preview seperti ini Sedangkan pembentukan konsep dapat dilihat pada … Baca lebih lanjut

Galeri Lainnya | Meninggalkan komentar

Kompetensi Proses Matematis dalam Kurikulum Matematika berbasis KDM

Galeri ini berisi 2 foto.

Kurikulum matematika Berbasis Kemampuan Dasar Matematis merupakan kajian para peneliti pendidikan matematika di dunia, terutama Amerika dan Eropa. Para peneliti berusaha mengembangkan desain pembelajaran yang tepat melalui analisis instruksional yang tepat. Kajian dari NCTM (2000) menyatakan bahwa kemampuan pemecahan masalah … Baca lebih lanjut

Galeri Lainnya | Meninggalkan komentar

Mengembangkan Kurikulum Matematika SLTP berdasarkan Kemampuan Dasar Matematis

Tujuan pembelajaran matematika sekolah seperti tertuang dalam Permendiknas No. 22 Tahun 2006 bertujuan agar peserta didik memiliki kemampuan berikut: Memahami konsep matematika, menjelaskan keterkaitan antarkonsep dan mengaplikasikan konsep atau algoritma, secara luwes, akurat, efisien, dan tepat, dalam pemecahan masalah. Menggunakan penalaran pada … Baca lebih lanjut

Galeri Lainnya | Meninggalkan komentar

Pembelajaran Scientific Materi Dua Garis Paralel yang dipotong garis lain

Pendekatan Scientifik(metode ilmiah) sebenarnya bukan hal baru dalam dunia pendidikan. Pendekatan ilmiah sudah ada di dalam beberapa metode pembelajaran yang teruji, seperti PMRI. Akan tetapi bersamaan dengan munculnya instruksi pengunaan kurikulum 2013 di sekolah, tidak  ada salahnya kita perlu belajar … Baca lebih lanjut

Galeri Lainnya | Meninggalkan komentar

Mendesain Pembelajaran PMRI: Adaptasi dari Negeri Kincir Angin

Pagi ini adalah waktu yang memberi saya pengalaman baru dalam mendesain kelas Matematika berdasarkan Pendidikan Matematika Realistik Indonesia (PMRI). Saya bersama teman-teman telah berhasil(menurut saya sih) mendesain kelas yang sesuai dengan pendekatan pembelajaran yang diadaptasi dari Realistic Mathematics Education(RME) dari Belanda, … Baca lebih lanjut

Galeri Lainnya | Meninggalkan komentar

Design Research: Penelitian Yang “Pas” Bagi Guru

Apa itu Designevelopment Research? Itu pertanyaan pertama yang keluar dari “mulut” saya waktu mengiuti seminar pendidikan di suatu universitas. Saya belum pernah mendengar sebelumnya ketika kuliah keguruan di S1. Selama ini yang saya pahami adalah penelitian pengembangan dan biasanya disebut Research … Baca lebih lanjut

Galeri Lainnya | Meninggalkan komentar

Karakteristik Design Research

Proses Design Research  dijelaskan sebagai proses: adaptif, kolaboratif, kontekstual, fleksibel, orientasi tujuan, bendasar, integrtif, interaktif, interventionis, iteratif, metodologi yang inklusif, mulitilevel, pragmatis, fokus pada proses, teoritis, transformatif serta berorientasi pada penggunaan(cf. Cobb, Confrey, diSessa, Lehrer&Schauble, 2003; Kelly, 2003; Reinking&Bradley, 2008; van den … Baca lebih lanjut

Galeri Lainnya | Meninggalkan komentar

Bagaimana menulis artikel penelitian

Menulis artikel penelitian berbeda dengan menulis laporan penelitian. Seseorang tidak bisa menceritakan semua hal yang diperoleh pada saat penelitian. Untuk itu  seseorang perlu memilih bagian mana yang tepat dan efektif dipakai untuk menunjukkan maksud tulisannya. Selain itu, menulis artikel memerlukan … Baca lebih lanjut

Galeri Lainnya | Meninggalkan komentar

Peluang Sebagai Suatu Fungsi

Galeri ini berisi 2 foto.

Jika (kumpulan himpunan) memenuhi:  disebut sebagai sigma algebra. Peluang P(A)= f(x) dengan A  adalah domain dan . UUkuran tentang banyaknya subset dari himpunan dapat diketahui dengan Jarak Lebesque. Kejadian(event) diartikan sebagai himpunan bagian dari semesta(S). Power set merupakan kumpulan semua himpunan bagian dari S. … Baca lebih lanjut

Galeri Lainnya | Tag , | Meninggalkan komentar

Variabel Acak

Variabel acak adalah fungsi dari ruang sampel ke bilangan real. Misalnya percobaan melempar koin dua kali, ruang sampelnya adalah AA, AG, GA, dan GG. Sementara domainnya adalah bilangan real 0, 1, 3.

peubh acak

Gambar oleh Irkham.

P(X=k)=P({c|X(c)=k})

P(X=1)=P({AG, GA})=1/2

Fungsi distribusi Peluang(Probability Mass Function) untuk kasus di atas:

Fungsi distribusi peluang tersebut akan dicari fungsi kepadatan peluangnya(fkp).

Tentukan fkp dari kurva ini!

Untitled22

Gambar oleh Irkham

Contoh fungsi distribusi peluang pada pelemparan koin sebanyak 10 kali.

Muncul G Peluang
0 P(AAAAAAAAAA)=(1/2)^10
1 P(G).P(AAAAAAAAA)=(10)(1/2)(1/2)^9
2
3
..
n xCn P^x.(1-p)(n-x)

Dengan demikian Ekspektasinya

Akan tetapi jika n besar sekali dan sementara p kecil sekali maka disebut Distribusi Poison. Dengan:

Sehingga,

Contoh:

Buku yang tediri dari 100 halaman, setiap 5 halaman terdapat 1 halaman salah cetak. Berapa peluang 25 halaman salah cetak?

Untu melihat latihan serta hitugan lainnya di program excel, klik peluang diskrit.

Contoh:

Dalam sebuah kotak terdapat 5 bola merah serta 7 bola putih. Seseorang mengambil tiga bola sekaligus. Berapakah peluang terambilnya bola merah?

Solusi:

Misalkan X = banyaknya bola merah terambil, terambil 0, 1, 2 atau 3, maka:

Peluang bola merah sebanyak 0 adalah:

Peluang bola merah sebanyak 1 adalah:

Peluang bola merah sebanyak 2 adalah:

Peluang bola merah sebanyak 3 adalah:

Peluang dari fungsi distribusi tersebut dinamakan distribusi hipergeometri

Distribusi Peubah acak Kontinue

Tulisan di atas adalah tentang fungsi distribusi pada peubah acak diskrit. Bedanya peubah diskrit dan kontinue adalah pada cara  menjumlahkan semua peluangnya, diskrit berupa sigma sedang kontinue memakai integral.

Sifat peubah acak kontinue:

1. f(x)>= 0

Fungsi ini selalu memiliki konstanta.

Contohnya adalah fungsi distribusi uniform

Untitled34

Gambar oleh Irkham

Jika data berdistribusi normal maka fungsinya:

F(x)=    \tfrac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}\,e^{ -\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2} }

dengan

Dengan mengetahui bentuk distribusi, kita bisa melakukan inferensi dari suatu data.

Misalnya

n=40

s= 5

Berapa banyaknya siswa yang nilainya  ?

Solusi:

Kita tentukan peluangnya kemudian hitung nilainya.

f(x)= P(X )=normdist

Distribusi Normal 

Standardize 

Jika data sudah distandarisasi, kita bisa gunakan normsdist(nilai z).

z merupakan parameter lokasi titik terhadap titik pusat( dihitung dengan ukuran simpangan baku).

 

Dipublikasi di Uncategorized | Tag , , , | Meninggalkan komentar