PENGARUH PENDEKATAN DEEP LEARNING TERHADAP KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH MATEMATIS PESERTA DIDIK KELAS VIII SMP

Abstract: In mathematics learning, mathematical problem-solving ability is an essential competency for students to master. In practice, however, the mathematical problem-solving ability of eighth-grade students at SMP Pembangunan Laboratorium UNP remains low, as shown by a preliminary test indicating that students had not yet been able to solve problems according to the indicators of mathematical problem-solving ability. One effort to address this problem is by implementing a deep learning approach. This study aimed to determine whether the mathematical problem-solving ability of students taught using the deep learning approach is better than that of students taught using the conventional approach. This research was a quasi-experiment with a posttest-only control group design. The population consisted of eighth-grade students of SMP Pembangunan Laboratorium UNP in the 2026/2027 academic year. The sample consisted of two classes selected through simple random sampling, namely class VIII A as the experimental group and class VIII C as the control group. The research instrument was a mathematical problem-solving ability test. Based on the analysis, the data were normally distributed and homogeneous in variance, so hypothesis testing was conducted using a t-test. The results showed a t-value of 2.01 with a P-value of 0.025. Since the P-value < α (α = 0.05), was rejected. It can be concluded that the mathematical problem-solving ability of students taught using the deep learning approach is better than that of students taught using the conventional approach. Keywords: Mathematical Problem-Solving Ability, Deep Learning Approach, Conventional Approach Abstrak: Pada pembelajaran matematika, kemampuan pemecahan masalah matematis merupakan kemampuan penting yang perlu dikuasai peserta didik. Namun kenyataannya, kemampuan pemecahan masalah matematis peserta didik kelas VIII SMP Pembangunan Laboratorium UNP masih rendah, terlihat dari hasil tes awal yang menunjukkan peserta didik belum mampu menyelesaikan permasalahan sesuai indikator kemampuan pemecahan masalah matematis. Upaya yang dilakukan untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan menerapkan pendekatan deep learning. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah kemampuan pemecahan masalah matematis peserta didik yang pembelajarannya menggunakan pendekatan deep learning lebih baik daripada peserta didik yang pembelajarannya menggunakan pendekatan konvensional. Jenis penelitian yang digunakan adalah quasi-experiment dengan rancangan posttest only control group design. Populasi penelitian adalah peserta didik kelas VIII SMP Pembangunan Laboratorium UNP tahun pelajaran 2026/2027. Sampel penelitian terdiri atas dua kelas yang dipilih menggunakan simple random sampling, yaitu kelas VIII A sebagai kelompok eksperimen dan kelas VIII C sebagai kelompok kontrol. Instrumen penelitian berupa tes kemampuan pemecahan masalah matematis. Berdasarkan hasil analisis, data berdistribusi normal dan memiliki variansi homogen sehingga pengujian hipotesis dilakukan menggunakan uji-t. Hasil penelitian menunjukkan nilai t-hitung sebesar 2,01 dengan P-value = 0,025. Karena P-value < α (α = 0,05), maka ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa kemampuan pemecahan masalah matematis peserta didik yang pembelajarannya menggunakan pendekatan deep learning lebih baik daripada peserta didik yang pembelajarannya menggunakan pendekatan konvensional. Kata Kunci: Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis, Pendekatan Deep Learning, Pendekatan Konvensional

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH
Published
2026-10-13
DOI
https://doi.org/10.54314/jssr.v9i5.7186
Primary Topic
Mathematics Education and Pedagogy
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

PENGARUH PENDEKATAN DEEP LEARNING TERHADAP KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH MATEMATIS PESERTA DIDIK KELAS VIII SMP

Fitrani Dwina, Yarman Yarman, Irwan Irwan, Miftah Nur Jannah
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH
Mathematics Education and Pedagogy
article

PENGARUH PENDEKATAN DEEP LEARNING TERHADAP KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH MATEMATIS PESERTA DIDIK KELAS VIII SMP

Fitrani Dwina, Yarman Yarman, Irwan Irwan, Miftah Nur Jannah
article en

Abstract

Abstract: In mathematics learning, mathematical problem-solving ability is an essential competency for students to master. In practice, however, the mathematical problem-solving ability of eighth-grade students at SMP Pembangunan Laboratorium UNP remains low, as shown by a preliminary test indicating that students had not yet been able to solve problems according to the indicators of mathematical problem-solving ability. One effort to address this problem is by implementing a deep learning approach. This study aimed to determine whether the mathematical problem-solving ability of students taught using the deep learning approach is better than that of students taught using the conventional approach. This research was a quasi-experiment with a posttest-only control group design. The population consisted of eighth-grade students of SMP Pembangunan Laboratorium UNP in the 2026/2027 academic year. The sample consisted of two classes selected through simple random sampling, namely class VIII A as the experimental group and class VIII C as the control group. The research instrument was a mathematical problem-solving ability test. Based on the analysis, the data were normally distributed and homogeneous in variance, so hypothesis testing was conducted using a t-test. The results showed a t-value of 2.01 with a P-value of 0.025. Since the P-value < α (α = 0.05), was rejected. It can be concluded that the mathematical problem-solving ability of students taught using the deep learning approach is better than that of students taught using the conventional approach. Keywords: Mathematical Problem-Solving Ability, Deep Learning Approach, Conventional Approach Abstrak: Pada pembelajaran matematika, kemampuan pemecahan masalah matematis merupakan kemampuan penting yang perlu dikuasai peserta didik. Namun kenyataannya, kemampuan pemecahan masalah matematis peserta didik kelas VIII SMP Pembangunan Laboratorium UNP masih rendah, terlihat dari hasil tes awal yang menunjukkan peserta didik belum mampu menyelesaikan permasalahan sesuai indikator kemampuan pemecahan masalah matematis. Upaya yang dilakukan untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan menerapkan pendekatan deep learning. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah kemampuan pemecahan masalah matematis peserta didik yang pembelajarannya menggunakan pendekatan deep learning lebih baik daripada peserta didik yang pembelajarannya menggunakan pendekatan konvensional. Jenis penelitian yang digunakan adalah quasi-experiment dengan rancangan posttest only control group design. Populasi penelitian adalah peserta didik kelas VIII SMP Pembangunan Laboratorium UNP tahun pelajaran 2026/2027. Sampel penelitian terdiri atas dua kelas yang dipilih menggunakan simple random sampling, yaitu kelas VIII A sebagai kelompok eksperimen dan kelas VIII C sebagai kelompok kontrol. Instrumen penelitian berupa tes kemampuan pemecahan masalah matematis. Berdasarkan hasil analisis, data berdistribusi normal dan memiliki variansi homogen sehingga pengujian hipotesis dilakukan menggunakan uji-t. Hasil penelitian menunjukkan nilai t-hitung sebesar 2,01 dengan P-value = 0,025. Karena P-value < α (α = 0,05), maka ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa kemampuan pemecahan masalah matematis peserta didik yang pembelajarannya menggunakan pendekatan deep learning lebih baik daripada peserta didik yang pembelajarannya menggunakan pendekatan konvensional. Kata Kunci: Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis, Pendekatan Deep Learning, Pendekatan Konvensional

JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH
State University of Padang (ID)
Openalex Percentile: Top 6%
Mathematics Education and Pedagogy
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.