Skip to content
#data science Open access

Analisis Keaktifan Siswa Kelas VIII Pada Pembelajaran PjBL-STEM Materi Pemisahan Campuran

Oct 2026 · PENDIPA Journal of Science Education

Abstract

Keaktifan siswa merupakan salah satu aspek penting dalam menciptakan pembelajaran IPA yang bermakna. Namun, pembelajaran di kelas masih didominasi oleh aktivitas yang berpusat pada guru sehingga partisipasi siswa belum optimal. Penelitian ini memiliki tujuan menganalisis keaktifan siswa kelas VIII pada pembelajaran Project Based Learning (PjBL) yang diintegrasikan dengan Science, Technology, Engineering, dan Mathematics (STEM) pada materi pemisahan campuran. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan subjek penelitian sebanyak 30 siswa kelas VIII SMP Negeri 5 Malang. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara terstruktur, dan dokumentasi, kemudian dianalisis dengan metode yang meliputi pengumpulan data, reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Penelitian menunjukkan hasil bahwa penerapan PjBL STEM dapat memfasilitasi munculnya seluruh indikator keaktifan siswa. Indikator yang paling dominan adalah melaksanakan tugas kelompok, terlibat dalam diskusi pemecahan masalah, dan melakukan diskusi sesuai arahan guru, yang menunjukkan bahwa aktivitas kolaboratif dalam pembelajaran berbasis proyek mendorong partisipasi aktif siswa selama proses pembelajaran. Sebaliknya, indikator bertanya ketika mengalami kesulitan merupakan indikator yang paling sedikit muncul karena siswa lebih memilih berdiskusi dengan teman satu kelompok atau mencari informasi secara mandiri sebelum bertanya kepada guru. Secara keseluruhan, pembelajaran PjBL-STEM mampu memberikan pengalaman belajar yang bermakna melalui kegiatan kolaboratif, pemecahan masalah, pencarian informasi, refleksi, dan penerapan konsep IPA dalam konteks nyata. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan pembelajaran ini dapat menjadi salah satu alternatif untuk mendorong keaktifan siswa dalam pembelajaran IPA.

View source

Similar papers

#computer vision Review Sep 2017

Agile Software Development Methods: Review and Analysis

This publication proposes a definition and a classification of agile software development approaches and analyses ten software development methods that can be characterized as being "agile" against the defined criterion.

P. Abrahamsson, O. Salo, Jussi Ronkainen et al. · 727 citations · ⚡54
#computer vision Jun 2008

The impact of agile practices on communication in software development

The study shows that agile practices improve both informal and formal communication, but indicates that, in larger development situations involving multiple external stakeholders, a mismatch of adequate communication mechanisms can sometimes even hinder the communication.

M. Pikkarainen, Jukka Haikara, O. Salo et al. · 401 citations · ⚡48
#machine learning Review Open access Oct 2014

Software development in startup companies: A systematic mapping study

The results indicate that software engineering work practices are chosen opportunistically, adapted and configured to provide value under the constrains imposed by the startup context.

Nicolò Paternoster, Carmine Giardino, M. Unterkalmsteiner et al. · 394 citations · ⚡54

Trajectory Balance: Improved Credit Assignment in GFlowNets

It is proved that any global minimizer of the trajectory balance objective can define a policy that samples exactly from the target distribution, and empirically demonstrate the benefits of the trajectories balance objective for GFlowNet convergence, diversity of generated samples, and robustness to long action sequenc...

Esmeralda S. Whitammer, Moksh Jain, Emmanuel Bengio et al. · 302 citations · ⚡60

Related blog posts

Microsoft Research Blog Oct 6, 2026

What AI gets wrong and what failure teaches us

Jennifer Neville did not want to go into computer science—but that’s exactly where she landed. Neville discusses the starts and stops that led to her professional sweet spot and her work identifying “surprising failures” making it hard for AI to handle complexity.  The post What AI gets wrong and what failure teaches us appeared first on Microsoft Research.

We use cookies to run the site and, with your consent, for analytics and to show ads. See our Cookie Policy.