• Tidak ada hasil yang ditemukan

Research ArticleCombining the Previous Measure of Evidence to EducationalEntrance Examination

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2024

Membagikan "Research ArticleCombining the Previous Measure of Evidence to EducationalEntrance Examination"

Copied!
7
0
0

Teks penuh

(1)
(2)

ISSN 1994-5450 DOI: 10.3923/jai.2017.85.90

Research Article

Combining the Previous Measure of Evidence to Educational Entrance Examination

1Andino Maseleno, 2Miftachul Huda, 3Maragustam Siregar, 4Roslee Ahmad, 5Aminudin Hehsan, 5Zulkiflee Haron, 5Mohd Nasir Ripin, 2Siti Suhaila Ihwani and 2Kamarul Azmi Jasmi

1Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Pringsewu, Pringsewu, Lampung, Indonesia

2Faculty of Islamic Civilisation, Universiti Teknologi Malaysia, Sekudai, Johor, Malaysia

3Faculty of Education, Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, Yogyakarta, Indonesia

4Faculty of Leadership and Management, Universiti Sains Islam Malaysia, Malaysia

5Centre for Fiqh Research in Science and Technology (CFiRST), Universiti Teknologi Malaysia, Malaysia

Abstract

Background and Objective: Educational entrance examination refers to the extent in selecting the student to enroll through admission into educational institution. It has an entire procedure administered to achieve from primary to higher education. However, not many researches were conducted using mathematical theory of evidence. This study aims to investigate the examination process about the admission into educational institutions using mathematical theory of evidence. Materials and Methods: The assessment on studentʼs entrance examination through the effectiveness of Dempster-Shafer theory can be viewed with its significant contribution by combining the previous measure of evidence. Eight studentʼs entrance examination results were proposed. Results: The result reveals that there were some significant findings in assessing the studentʼs entrance examination using mathematical theory of evidence. Those were obtained degrees of belief of Computer Science with 76.4% for student 1,  Computer Science with 64.2% for student 2, Computer Science with 75.4% for student 3, Computer Science with 80.3% for student 4, Computer Science with 67.4% for student 5, Computer Science with 57.1% for student 6, Islamic Studies with 26.3% for student  7, Computer Science with 62.5% for student 8. Conclusion: In this research, mathematical theory of evidence has been successfully developed to assess studentʼs entrance examination and displaying the result of identification process.

Key words: Entrance examination, Dempster-Shafer theory, measure of evidence, identification process, mathematical theory of evidence

Citation: Andino Maseleno, Miftachul Huda, Maragustam Siregar, Roslee Ahmad, Aminudin Hehsan, Zulkiflee Haron, Mohd Nasir Ripin, Siti Suhaila Ihwani and Kamarul Azmi Jasmi, 2017. Combining the previous measure of evidence to educational entrance examination. J. Artif. Intel., 10: 85-90.

Corresponding Author:  Andino Maseleno, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Pringsewu, Pringsewu, Lampung, Indonesia

Copyright: © 2017 Andino Maseleno et al. This is an open access article distributed under the terms of the creative commons attribution License, which permits unrestricted use, distribution and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited. 

Competing Interest:  The authors have declared that no competing interest exists.

Data Availability: All relevant data are within the paper and its supporting information files.

(3)

J. Artif. Intel., 10 (3): 85-90, 2017 INTRODUCTION

Entrance    examination    adopted    by    educational institutions in  selecting  students  for  admission,  university admission  or  college  admission  is  an  important  process through which students enter tertiary education at universities and colleges. Admission to colleges and universities has been a straightforward process. College entrance examinations in Indonesia and in several countries are so important that they are commonly once in a lifetime. In Japan, Brown presented some  of  the  ways  the  university  entrance  examinations  in Japan could be used to foster positive washback effects on English language instruction1. In China, the component of the Chinese  college  entrance  examination  is  a  combination  of subject  tests  that  are  grouped  for  students  pursuing  either liberal  arts  (Political  Science,  History  and  Geography)  or science and technology (Physics, Chemistry and Biology)2. In Spain,  Spanish  university  entrance  examination  (SUEE)  is  a public examination used across Spanish universities to select students at the end of their secondary education for entering a Spanish university3. In Turkey, Bulut et al.4 have examined the applicability of computerized adaptive testing procedure to  the  entrance  examination  for  graduate  studies  (EEGS), which is used in selecting students for graduate programs. In Iran,  Pasha et  al.5  examined  the  predictive  validity  of  Iranʼs national university entrance examination scores, alone and in combination with high school grade point averages (hsGPAs), for  the  academic  performance  of  public  medical  school students. In USA, Libertus et al.6 investigated the link between approximate  number  system  precision  and  mathematics performance  in  adults  by  testing  participants  on  an approximate  number  system-precision test and  collecting their  scores  on  the  Scholastic  Aptitude  Test  (SAT),  a standardized college-entrance exam.

Mathematical  theory  of  evidence  can  be  applied repetitively when the  sources are more than two.  After the combination,  a  decision  can  be  made  among  the  different hypotheses  according  to  the  decision  rule  chosen.  With regards,    the    competitiveness    of    the    exam    means  that teachers and  parents  place  considerable  pressure  on  their  children to succeed  in school  and  exam preparation begins at an early age7. University entrance is largely based on the scores  that  students  achieved  in  entrance  examinations.

Several  researchers  have  been  conducted  research  related with  entrance  examination.  Besoluk8  explored  whether morningness-eveningness preference influences achievement in a standardised university entrance examination. Sun et al.9, combined fuzzy comprehensive evaluation method and the analytic hierarchy process method  to  propose  an  improved

multi-level  fuzzy  comprehensive  evaluation  model  for obtaining a new college English classroom teaching quality evaluation method. Chen et al.10  presented an approach to the problem based on the artificial neural network with the two meta-heuristic algorithms inspired by cuckoo birds and their lifestyle,  namely,  Cuckoo  Search  and  Cuckoo  Optimization Algorithm was proposed.

Although  many  researches  were  conducted  using mathematical theory of evidence, there has been less scholarly attention on investigating the examination process about the admission  into  educational  institutions  using  mathematical theory  of  evidence  in  particular  way.  This  paper  examines educational entrance examination using mathematical theory of  evidence.  Mathematical  theory  of  evidence  provides  a method  to  combine  the  previous  measures  of  evidence  of different  sources.  With  the  effectiveness  of  mathematical theory  of  evidence,  the  assessment  on  studentʼs  entrance examination through eight students can be viewed with its significant contribution by combining the previous measure of evidence.

MATERIALS AND METHODS

Combining the source of evidence: Dempster-Shafer theory provides  a  method  to  combine  the  previous  measures  of evidence  of  different  sources.  The  mathematical  theory  of evidence or Dempster-Shafer theory was first introduced by Dempster11 and  then  extended  by  Shafer12,  but  the  kind  of reasoning the theory uses can be found as far back as the 17th century.  This  theory  is  actually  an  extension  to  classic probabilistic uncertainty modelling. While the Bayesian theory requires  probabilities  for  each  question  of  interest,  belief functions  allow  the  researchers  to  take  in  considering  the degrees  of  belief  into  the  question  on  probabilities  for  the related  question.  Even  though  mathematical  theory  of evidence was not created specifically in relation to artificial intelligence, the name mathematical theory of evidence was coined by  Barnett13  in  an  article  which  marked  the entry of the  belief  functions  into  the  artificial  intelligence  literature.

The  mathematical    theory    of    evidence    or    the    theory    of belief  functions  can  be  interpreted  as  the  generalization  of probability theory in which the elements of the sample space where non zero probability mass was attributed are not single points but sets. The sets that get non zero mass were called focal elements. The sum of these probability masses was one, however, the basic difference between mathematical theory of  evidence  and  traditional  probability  theory  was  that  the focal elements of a mathematical theory of evidence structure may overlap one another.

86

(4)

Table 1: Student entrance examinationʼs result

Students Logic (Computer Science, Economics) Math (Computer Science) Arabic (Islamic Studies)

1 0.90 0.80 0.70

2 0.80 0.70 0.60

3 0.70 0.60 0.50

4 0.70 0.90 0.80

5 0.60 0.80 0.70

6 0.50 0.70 0.60

7 0.80 0.50 0.90

8 0.90 0.70 0.80

Table 2: First combination of entrance examination test

CS 0.80 2 0.20

CS, E 0.90 CS 0.72 CS,E 0.18

2 0.10 CS 0.08 2 0.02

Table 3: Second combination of entrance examination test

IS 0.70 2 0.20

CS 0.80 Ø 0.56 CS 0.24

CS, E 0.18 Ø 0.126 CS,E 0.054

2 0.02 IS 0.014 2 0.006

Combining the source of evidence to educational entrance examination: Students applying to university need to take the universityʼs examination. With this regard, applicants applying a wide range of fields such as Computer Science, Economics and Islamic Studies need to take three entrance examinations.

Those were Logic, Math and Arabic. The university entrance examination is conducted to assess the suitability of selected applicants  for  admission  to  undergraduate  courses.  In  this implementation, eight studentʼs entrance examination result was  proposed.  It  is  assumed  that  the  basic  probability assignments  of  eight  studentʼs  entrance  examination  were resulted available as shown in Table 1.

The following result shows the process to assess studentʼs entrance examination using mathematical theory of evidence.

Logic used in test 1: Logic is a test for Computer Science (CS) and Economics (E). It can be viewed from the following:

m1{CS,E} = 0.90, m1{θ} = 1 – 0.90 = 0.10

Math used in test 2: Math is a test for Computer Science:

m2{CS} = 0.80, m2 {θ} = 1 - 0.80 = 0.20

Table  2  shows  the  first  combination  of  entrance examination test.

The first two b pas m1 and m2 were calculated to yield a new bpa m3 by a combination rule as follows:

m3{CS} = 0.72+0.08/1 = 0.8 m3{CS,E} = 0.18/1 = 0.18

m3{ θ} = 0.02/1 = 0.02

Arabic used in test 3: Arabic is a test for Islamic studies:

m4{IS} = 0.70 m4{ θ} = 1-0.70 = 0.30

Table  3  shows  the  second  combination  of  entrance examination test.

The second two bpas mand m4 were calculated to yield a new bpa m5 by a combination rule as follows:

m5{CS} = 0.24/1-(0.56+0.126) = 0.764 m5{CS, E} = 0.054/1-(0.56+0.126) = 0.172

m5{IS} = 0.014/1-(0.56+0.126) = 0.045 m5{θ} = 0.006/1-(0.56+0.126) = 0.019

Finally,  the  final  ranking  of  the  degree  of  belief  is 0.764>0.172>0.045.  The  final  ranking  is  Computer Science>Computer Science, Economics>Islamic Studies.

RESULTS

The main aim of this research was to assess the studentʼs entrance  examination  using  Dempster-Shafer  theory  of evidence.  The  data  were  gathered  from  eight  different conditions  of  studentʼs  entrance  examinations.  An implementation in applying mathematical theory of evidence in  solving  studentʼs  entrance  examinations  showed  that  it does improve the decision results.

For student 1, the final ranking of the degree of belief is 0.764>0.172>0.045,  Computer  Science>Computer  Science, Economics >Islamic Studies. Figure 1 shows degree of belief of student 1ʼs examination result.

For student 2, the final ranking of the degree of belief is 0.642>0.220>0.083, Computer  Science>Computer  Science, Economics >Islamic Studies. Figure 2 shows degree of belief of student 2ʼs examination result.

For student 3, the final ranking of the degree of belief is 0.754>0.132>0.057,  Computer  Science>Computer  Science, Economics>Islamic Studies. Figure 3 shows degree of belief of student 3ʼs examination result. 

(5)

J. Artif. Intel., 10 (3): 85-90, 2017

1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

Degree of belief

Computer Science Computer Science, Economics

Islamic Studies Test 1 Test 2

Major 0.9

0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

Degree of belief

Computer Science Computer Science, Economics

Islamic Studies Test 1 Test 2

Major

0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

Degree of belief

Computer Science Computer Science, Economics

Islamic Studies Test 1 Test 2

Major 0.9

0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

Degree of belief

Computer Science Computer Science, Economics

Islamic Studies Test 1 Test 2

Major 0.9

0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

Degree of belief

Computer Science Computer Science, Economics

Islamic Studies Test 1 Test 2

Major

0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

Degree of belief

Computer Science Computer Science, Economics

Islamic Studies Test 1 Test 2

Major 0.8

0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

Degree of belief

Computer Science Computer Science, Economics

Islamic Studies Test 1 Test 2

Major

Fig. 1: Degree of belief of student 1ʼs examination result

Fig. 2: Degree of belief of student 2ʼs examination result

Fig. 3: Degree of belief of student 3ʼs examination result

Fig. 4: Degree of belief of student 4ʼs examination result For student  4,  the  final  ranking  of  the  degree  of belief is  0.803>0.107>0.063,  Computer  Science>Islamic  Studies>

Fig. 5: Degree of belief of student 5ʼs examination result

Fig. 6: Degree of belief of student 6ʼs examination result

Fig. 7: Degree of belief of student 7ʼs examination result Computer    Science,  Economics.  Figure  4  shows  degree  of belief of student 4ʼs examination result.

For student 5, the final ranking of the degree of belief is 0.674>0.101>0.157,  Computer  Science>Computer  Science, Economics > Islamic Studies. Figure 5 shows degree of belief of student 5ʼs examination result.

For student 6, the final ranking of the degree of belief is 0.571>0.122>0.184,  Computer  Science>Computer  Science, Economics>Islamic  Studies. Figure 6 shows degree of belief of student 6ʼs examination result.

For  student  7,   the   final   ranking     of   the   degree of belief  is  0.263>0.210>0.474,  Islamic  Studies>Computer Science>Computer  Science,  Economics.  Figure  7  shows degree of belief of student 7ʼs examination result.

88

(6)

0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

Degree of belief

Computer Science Computer Science, Economics

Islamic Studies Test 1 Test 2

Major

Fig. 8: Degree of belief of student 8ʼs examination result For student 8, the final ranking of the degree of belief is 0.625 > 0.241 > 0.107, Computer Science > Computer Science, Economics>Islamic Studies. Figure 8 shows degree of belief of student 8ʼs examination result.

DISCUSSION

The  assessment  on  studentʼs  entrance  examination through the effectiveness of mathematical theory of evidence can be viewed with its significant contribution by combining the  previous  measure  of  evidence.  In  terms  of  the arrangement on learning aid like using smartphone adopted14 with enhancing the competencies on adaptive teaching in big data  approach15,  it  can  assist  to  enhance  the  extent  of technology  skills  adapted  into  the  digital  information engagement16.  As  a  result,  should  be  combined  with  the sustainable  learning  basis  to  strengthen  the  learning achievement17. With this regard, in order to obtain such kind of  innovative  approach  engaged  into  the  compassionate awareness18, learning empowerment in enhancing the civic enlargement19 has  to  do  with  strengthening  the  learning culture  in  higher  education  context20.  As  a  result,  the innovative  design  on  the  online  based counselling refers to the  interactive  mobile  application21.  As  the  preferences  of learning  should  follow  the  abilities  to  absorb  the understanding level of particular subject22, an exposure into the  way  of  engaging  moral  enhancement  to  support  the learning  enhancement23  should  improve  the  personalised learning in the way to explore the knowledge understanding24 through  engaging  the  learning  environment  in  higher education  setting  using  big  data  approach25.  In  terms  of assessing  the  studentʼs  entrance  examination  using mathematical  theory  of  evidence.  The  data  were  gathered from  eight  different  conditions  of  studentʼs  entrance examinations.  Reasoning  under  uncertainty  that  used some of  mathematical  expressions,  gave  them  a  different interpretation. Each piece  of  evidence  may  support a subset

containing  several  hypotheses.  An  implementation  in applying mathematical theory of evidence in solving studentʼs entrance  examinations  showed  that  it  does  improve  the decision results.

CONCLUSION

The process  to  assess  studentʼs  entrance  examination can be performed using mathematical theory of evidence. In terms    of    assessing    the    studentʼs    entrance    examination using  mathematical  theory  of  evidence.  The  data  were gathered from eight different conditions of studentʼs entrance examinations.  Reasoning  under  uncertainty  that  used some of    mathematical    expressions,    gave    them    a  different interpretation: every piece of degree of belief may support a subset containing several hypotheses. The possible method for  utilizing  probabilities  to  evaluate  the  uncertainty  in  a database  is  that  of  attaching  a  probability  values  to  each individual of a connection, and to use these qualities to give the probability that a specific value is the right answer to a specific  query.  In  providing  knowledge  is  uncertain  in the form of rules with  the  possibility,  the  rules  are  probability  value.  The  knowledge  of  studentʼs  examination  result  is uncertain  in  the  collection  of  basic  events  can  be  directly used to draw conclusions in simple cases, however, in many educational  entrance  examination  cases  the  various events associated  with  each  other.  Reasoning  under  uncertainty that  used  some  of  mathematical  expressions,  gave  them  a different interpretation: each piece of evidence may support a subset containing several hypotheses. Furthermore, this is a generalization  of  the  general  probabilistic  background  in which  every  result  corresponds  to  a  value  of  a  variable.  An implementation in applying mathematical theory of evidence in  solving  studentʼs  entrance  examinations  showed  that  it does improve the decision results.

SIGNIFICANCE STATEMENTS

This  study  discovered  the  mathematical  theory  of evidence  that  can  be  beneficial  for  educational  entrance examination.  This  study  will  help  the  researcher  to uncover the  critical  areas  of  educational  entrance  examination  that many  researchers  were  not  able  to  explore.  Thus,  a new theory on these Dempster-Shafer theory and possibly other combinations may be arrived at.

REFERENCES

1. Brown,  J.D.,  2000.  University  entrance  examinations:

Strategies  for  creating  positive  washback  on  English language teaching in Japan. Shiken: JALT Testing Evaluation SIG Newslett., 3: 2-7.

(7)

J. Artif. Intel., 10 (3): 85-90, 2017

2. Wang,    X.B.,    2006.    An    introduction    to  the  system  and culture  of  the  college  entrance  examination  of  China.

Research Notes RN-28, College Board, November 2006.

3. Amengual-Pizarro,  M.,  2009.  Does  the  English  test  in  the spanish  university  entrance  examination  influence  the teaching of English? English Stud., 90: 582-598.

4. Bulut,  O.  and  A.  Kan,  2012.  Application  of  computerized adaptive  testing  to  entrance  examination  for  graduate studies in Turkey. Eurasian J. Educ. Res., 49: 61-80.

5. Farrokhi-Khajeh-Pasha, Y., S. Nedjat, A. Mohammadi, E.M. Rad and R. Majdzadeh et al., 2012. The validity of Iran's national university  entrance  examination  (Konkoor)  for  predicting medical students' academic performance. BMC Med. Educ., Vol. 12. 10.1186/1472-6920-12-60.

6. Libertus, M.E., D. Odic and J. Halberda, 2012. Intuitive sense of number  correlates  with  math  scores  on  college-entrance examination. Acta Psychol., 141: 373-379.

7. Davey,  G.,  C.  de  Lian  and  L.  Higgins,  2007.  The  university entrance  examination  system  in  China.  J.  Further  Higher Educ., 31: 385-396.

8. Besoluk, S., 2011. Morningness-eveningness preferences and university  entrance  examination  scores  of  high  school students. Personality Indiv. Differences, 50: 248-252.

9. Sun,  M.H.,  Y.G.  Li  and  B.  He,  2017.  Study  on  a  quality evaluation method for college english classroom teaching.

Future Internet, Vol. 9. 10.3390/fi9030041.

10. Chen, J.F., H.N. Hsieh and Q.H. Do, 2014. Predicting student academic performance: A comparison of two meta-heuristic algorithms  inspired  by  cuckoo  birds  for  training  neural networks. Algorithms, 7: 538-553.

11. Dempster, A.P., 2008. A Generalization of Bayesian Inference.

In: Classic Works Dempster-Shafer Theory Belief Functions, Yager,  R.R.  and  L.  Liu  (Eds.). Vol. 219, Springer, New York, pp: 73-104.

12. Shafer, G., 1976. A Mathematical Theory of Evidence. 1st Edn., Princeton    University    Press,    Princeton,  New  Jersey,  USA., ISBN: 9780691081755, Pages: 297.

13. Barnett, J., 2008. Computational Methods for a Mathematical theory of Evidence. In: Classic Works of the Dempster-Shafer Theory  of  Belief  Functions,  Yager,  R.R.  and  L.  Liu  (Eds.).

Springer, New York, pp: 197-216.

14. Anshari,  M.,  M.N.  Almunawar,  M. Shahrill, D.K. Wicaksono and M. Huda, 2017. Smartphones usage in the classrooms:

Learning  aid  or  interference?  Educ.  Inform.  Technol., 10.1007/s10639-017-9572-7.

15. Huda,  M.,  A. Maseleno, M. Shahrill, K.A. Jasmi, I. Mustari and B. Basiron, 2017. Exploring adaptive teaching competencies in big data Era. Int. J. Emerging Technol. Learn., 12: 68-83.

16. Huda, M.,  K.A.  Jasmi,  A.  Hehsan,  M.I.  Mustari,  M.  Shahrill, B. Basiron and S.K. Gassama, 2017. Empowering children with adaptive technology skills: Careful engagement in the digital information age. Int. Electron. J. Elementary Educ., 9: 693-708.

17. Huda, M., K.A. Jasmi, I. Mustari, B. Basiron and N. Sabani, 2017.

Traditional  wisdom  on  sustainable  learning:  An  insightful view from Al-Zarnuji's Ta  'lim  al-Muta  'allim.  SAGE  Open, Vol. 7. 10.1177/2158244017697160 

18. Huda,   M.,    K.A.    Jasmi,    W.H.    Embong,    J.    Safar  and A.M.  Mohamad et  al.,  2018.  Nurturing  Compassion-Based Empathy:  Innovative  Approach  in  Higher  Education.  In:

Violence  Prevention  and  Safety  Promotion  in  Higher Education Settings, Badea, M. and M. Suditu (Eds.). IGI Global, Hershey, PA., pp: 154-173.

19. Huda, M., K.A. Jasmi, Y. Alas, S.L. Qodriah, M.I. Dacholfany and E.A. Jamsari, 2018. Empowering Civic Responsibility: Insights from  Service  Learning.  In:  Engaged  Scholarship  and  Civic Responsibility in Higher Education, Burton, S. (Ed.). IGI Global, Hershey, PA., pp: 144-165.

20. Huda, M., N. Sabani, M.  Shahrill,  K.A.  Jasmi,  B.  Basiron and M.I. Mustari, 2017. Empowering Learning Culture as Student Identity Construction in Higher Education. In: Student Culture and  Identity  in  Higher  Education,  Shahriar,  A.  and  G.  Syed (Eds.). IGI Global, Hershey, PA., pp: 160-179.

21. Huda, M., K.A. Jasmi, M.I. Mustari, B. Basiron, A.K. Mohamed, W.H.W.  Embong  and  J.  Safar,  2017.  Innovative  E-therapy service in higher education: Mobile application design. Int. J.

Interactive Mobile Technol., 11: 83-94.

22. Othman, R., M. Shahrill, L. Mundia, A. Tan and M. Huda, 2016.

Investigating the relationship between the studentʼs ability and learning preferences: Evidence from year 7 mathematics students. New Educ. Rev., 44: 125-138.

23. Huda,  M.,  M.  Siregar,  Ramlan,  S.K.A.   Rahman   and K.S. Mat Teh et al., 2017. From live interaction to virtual interaction: An exposure  on  the  moral  engagement  in  the  digital  era.  J.

Theoretical Applied Inform. Technol. (In press), 

24. Maseleno, A., M. Huda, K.A. Jasmi, M.I. Mustari and B. Basiron, 2017.  Understanding  learning  analytics  to  improve personalised learning. J. Eng. Applied Sci. (In Press). 

25. Huda,  M.,  Z.  Haron,  M.N.  Ripin,   A.    Hehsan,  R. Ahmad, A.B.C.  Yaacob  and  B.M.  Nasir,  2017.  Exploring  Innovative Learning Environment (ILE) in higher education: Big data era.

Int. J. Applied Eng. Res. (In Press).

90

Referensi

Dokumen terkait

Table 3 also shows that the students who had been involved in the APOS theory instruction have smaller standard deviation for the gains on Test I, Test II, and Test I & II

The result of Error Correction Model test of the variables shows SBI Rate, Time To Maturity, and Coupon Rate can be better to explained the change of Yield

From the result of testing hypothesis using calculation of t-test, it is shows that multiple- choice test is effective to the students’ scores in learning vocabulary

Development of a psychological test to measure ability-based emotional intelligence in thelndonesian workplace using an item response theory 2 (ua) orang.

Dependent Variable: Interests The result of the coefficient of determination test shows that the value of Adjusted R Square is 0.152, which means that the individual competence,

R E S E A R C H A R T I C L E Open Access Development and validation of the Evidence Based Medicine Questionnaire EBMQ to assess doctors ’ knowledge, practice and barriers regarding

The result shows that there was a significant difference in students mean score in pre-test and post-test, where the mean score in post-test was higher that pre-test 80.9 > 44.4 and the

Independent t test were used to assess the differences activity of Th-1 and Th-2 and the result of skin prick test in wheezing and non-wheezing group, and the dif- ferences value of