2026: Media Pembelajaran Kimia, Kovalen Education Fair XVI

Kovalen Education Fair adalah event tahunan yang diselenggarakan oleh Himpunan Mahasiswa Pendidikan Kimia Kovalen Universitas Sebelas Maret Surakarta. Dalam KEF XVI terdapat tiga rangkaian acara yaitu National Chemistry Competition, National Essay Competition, dan Lomba Media Pembelajaran.

1. Media Pembelajaran Kimia
Lomba ini diperuntukkan bagi mahasiswa S1 dari seluruh Indonesia. Lomba ini bersifat kolaborasi, berkelompok, dengan setiap kelompok terdiri dari 3-5 orang (termasuk ketua kelompok) dari PT yang sama, boleh beda prodi maupun fakultas. Setiap PT dibolehkan mengirimkan lebih dari satu kelompok. Timeline untuk lomba ini sebagai berikut:
Pendaftaran Gelombang 1 : 20 Juli s/d 1 Agustus 2026
Pendaftaran Gelombang 2 : 2 Agustus s/d 15 Agustus 2026
Pendaftaran Extended : 16 Agustus s/d 20 Agustus 2026
Penjurian : 21 Agustus s/d 28 Agustus 2026
Pengumuman Finalis : 28 Agustus 2026
Babak Final (Presentasi Media) : 5 September 2026
Penyerahan Hadiah Pemenang : 5 September 2026

2. Tim Kimia Dua
Universitas Sebelas Maret (UNS) mengirimkan beberapa tim, diantaranya Tim Kimia Dua yang diketuai oleh Siti Nurshofurokh.
Ketua Tim: Siti Nurshofurokh, mahasiswa Pendidikan Matematika UNS
Anggota:
1. Muhammad Febby Angga, mahasiswa Pendidikan Matematika UNS
2. Muadz, mahasiswa Pendidikan Matematika UNS
3. Eva Octaviyana, mahasiswa Pendidikan Fisika UNS
4. Yasmin Butsaina, mahasiswa Pendidikan Guru Sekolah Dasar UNS
Fun fact: Dalam mengikuti lomba media pembelajaran kimia, tak ada seorang pun di Tim Kimia Dua yang berasal dari prodi Pendidikan Kimia FKIP maupun Kimia FMIPA.
Media yang dibuat oleh tim ini adalah permainan "Laboratorium Arunika" berbasis web, yang tersusun dari HTML, CSS, dan JavaScript.

3. Cara Memainkan Media Laboratorium Arunika
1. Kunjungi https://laboratoriumarunika.netlify.app/ untuk langsung bermain.
2. Atau ekstrak berkas dan mainkan dengan cara instal  Go Server di VS Code.

4. Beberapa Cuplikan
A. Cuplikan halaman utama
B. Cuplikan buku saku digital (Fase Literasi)
C. Cuplikan pilih stasiun praktikum
D. Cuplikan shift pada stasiun 1 (Persiapan & Pengenalan Alat)
E. Cuplikan shift pada stasiun 2 (Metode Ilmiah & SOP)
F. Cuplikan shift pada stasiun 3 (Troubleshooting Insiden)
G. Cuplikan fitur jurnal refleksi

5. Finalis
Berikut ini 6 tim yang lolos ke babak final:
1. Tim Kebut Semalam
2. Tim Kimia Dua
3. Garuda Cakra
4. Sigma Bond Team
5. Tim Coba-Coba
6. Tim N UNS
Babak final diadakan pada tanggal 5 September 2026, setiap tim mempresentasikan medianya, lalu juri memberikan pertanyaan seputar media yang dibuat oleh tim.

6. Pemenang
Berikut ini pemenang Media Pembelajaran Kimia KEF XVI:
Juara 1 : Garuda Cakra
Juara 2 : Tim N UNS
Juara 3 : Tim Kimia Dua

7. Sertifikat
Berikut sertifikat juara 3 Siti Nurshofurokh:
Berikut sertifikat juara 3 Muhammad Febby Angga:
Berikut sertifikat juara 3 Muadz:
Berikut sertifikat juara 3 Eva Octaviyana:
Berikut sertifikat juara 3 Yasmin Butsaina:

8. Galeri
Before opening (fusion with Tim N UNS)
After closing

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Distribusi Poisson (Teopro)

Gambar
Simeon Denis Poisson (1781 - 1840), penemu distribusi Poisson. 1. Definisi dan Formula Jika pada distribusi Binomial, parameter n yang cukup besar (secara teoritis 𝑛 → ∞) maka akan diperoleh Distribusi Poisson dengan parameter 𝝀 = 𝒏𝒑. Variabel random X dinyatakan sebagai Distribusi Poisson dengan parameter 𝜆 jika fungsi peluangnya memiliki bentuk: x: banyak kejadian sukses, dengan x = 0, 1, 2, ..., n n: banyak pengulangan bebas p: peluang sukses pada kejadian tunggal 𝜆 = np Distribusi Poisson mempunyai karakter seperti distribusi binomial untuk banyak pencobaan (n) yang besar dan peluang sukses (p) yang sangat kecil. 2. Mean, Variansi dan Fungsi Pembangkit Momen A. Fungsi Pembangkit Momen B. Mean dan Variansi Sebelum menentukan mean dan variansi, kita tentukan terlebih dahulu turunan parsial pertama dan kedua dari fungsi pembangkit momen Masukkan t = 0 ke turunan parsial fungsi pembangkit momen Tentukan mean dan variansi Mean = E[X] = 𝜆 Var[X] = E[X²] − (E[X])² = 𝜆 + 𝜆² − ...
Read more »

Uji Linearitas dan Keberartian Regresi

Gambar
1. Uji Linearitas Regresi ➢ Analisis regresi mengharuskan adanya hubungan fungsional antara X dan Y yang linear → perubahan nilai di salah satu variabel independen akan menghasilkan perubahan yang konstan pada variabel dependen. ➢ Tujuan linearitas pada regresi adalah meyakinkan hubungan linear pada X dan Y dan juga dampak dari model tersebut. Selain itu, residu tersisa sudah tidak memiliki pola tertentu sehingga memastikan bahwa model yang dikeluarkan benar tepat.  ➢ Tidak dipenuhinya asumsi linearitas menjadikan estimasi parameter regresi menjadi bias (koefisien regresi, kesalahan baku, dan pengujian signifikansi) yang berakibat model regresi menjadi tidak tepat jika digunakan untuk prediksi. ➢ Hasil analisis regresi yang underfitting atau overfitting serta resiko kesalahan tipe I atau tipe II menjadi sangat besar. Berikut langkah-langkah uji linearitas: 1. Urutkan dan Kelompokkan Data Data diurutkan berdasarkan nilai X dari terkecil hingga terbesar. Data dengan nilai X yang sama...
Read more »

Pengenalan Koordinat Ruang

Gambar
1. Letak Titik dalam Ruang Untuk menentukan titik dalam ruang, kita dapat menggunakan beberapa macam sistem koordinat ruang. Sistem koordinat ruang yang paling umum digunakan adalah sistem koordinat tegak lurus (sistem koordinat Cartesian). Sistem ini pada prinsipnya kita memilih suatu satuan panjang serta tiga buah garis lurus yang masing-masing saling tegak lurus dan berpotongan di satu titik dan ditentukan pula oleh himpunan semua tripel-tripel tertentu dari bilangan-bilangan nyata. Ketiga garis tersebut merupakan sumbu-sumbu koordinat.  Sedangkan tripel (x, y, z) mewakili satu titik dalam ruang. Dengan kata lain terdapat korespondensi satu-satu antara himpunan titik-titik di dalam ruang dengan himpunan semua tripel terurut bilangan-bilangan nyata. Masing-masing x, y dan z boleh positif atau negatif, tergantung arah mengukurnya, apakah ke arah positif atau ke arah negatif dari sumbu-sumbu koordinat. Dalam hal sebaliknya, yaitu diketahui tripel terurut bilangan (x, y, z), kita da...
Read more »