bab II

TINJAUAN PUSTAKA

Pengantar & Landasan Teori

Bagian ini menyajikan landasan teoretis untuk pengembangan modul praktikum fisika digital. Pengguna akan menemukan definisi Elastisitas, Hukum Hooke, dan Gerak Harmonik Sederhana (GHS) yang menjadi dasar matematis penentuan konstanta pegas (k).

Elastisitas dan Hukum Hooke

Elastisitas adalah kemampuan benda untuk kembali ke bentuk asalnya setelah gaya eksternal dihilangkan. Hukum Hooke merumuskan hubungan antara gaya (F) dan perubahan panjang (x) dalam batas proporsional, di mana k adalah konstanta elastisitas pegas.

F=k.x

Konstanta pegas (k) merupakan parameter kunci yang menunjukkan kekakuan pegas dan nilainya hanya bergantung pada sifat fisik pegas (bahan, diameter, jumlah lilitan).

Gerak Harmonik Sederhana (GHS)

GHS adalah gerakan bolak-balik massa pada pegas melalui titik setimbang. Dalam metode dinamis, konstanta pegas ditentukan dari periode osilasi (T) massa (m).

k= 4phi^2.m/T^2

Penentuan T secara akurat (melalui data percepatan) adalah kunci untuk metode dinamis digital ini. Lanjutkan ke bagian **Konsep Kunci Interaktif** untuk bermain dengan formula ini.

Identifikasi Masalah & Kesenjangan Analitik

Modul ini dirancang sebagai respons terhadap tiga masalah utama dalam praktikum penentuan konstanta pegas konvensional (berdasarkan sub-bab 2.3.1). Kartu-kartu di bawah merangkum keterbatasan yang ada.

🛠️

Keterbatasan Alat Konvensional

Alat ukur tradisional (sensor, *logger*) mahal, kurang portabel, dan sering membutuhkan kalibrasi kompleks, menjadi kendala logistik.

📉

Kesenjangan Analitik

Analisis data mentah (misalnya, menentukan T dari kurva data) secara manual memakan waktu, mengalihkan fokus siswa dari interpretasi fisis.

✋

Rentan Human Error

Kesalahan pencatatan x , paralaks, atau perhitungan manual dapat mengurangi akurasi hasil secara signifikan.

Eksplorasi Konstanta Pegas (k)

Ubah formula penentuan k menjadi interaktif. Geser slider di bawah untuk melihat bagaimana perubahan variabel eksperimen memengaruhi hasil k secara *real-time* (berdasarkan sub-bab 2.1.1 & 2.1.2).

Penentuan k Metode Statis (Gaya Berat)

Formula: k = (mg)/x (Asumsi g=9.81 m/s^2)

Massa Beban m : 0.10 kg

Perpanjangan Pegas (x): 0.05 m

Hasil k:

19.62

N/m

Penentuan k Metode Dinamis (GHS)

Formula: k = (4.phi^2.m/T^2. Metode ini membutuhkan penentuan periode osilasi (T) yang akurat.

Massa Beban (m): 0.10 kg

Periode Osilasi (T): 0.45 s

Hasil k:

19.38

N/m

Solusi Digital Terpadu: Phyphox dan AI

Solusi yang diusulkan menggabungkan keunggulan Phyphox dalam akuisisi data dan kekuatan AI sebagai asisten analitik untuk mengatasi masalah praktikum (berdasarkan sub-bab 2.1.3 & 2.1.4).

Phyphox: Akuisisi Data GHS Real-time

Aplikasi Phyphox memanfaatkan sensor Akselerometer *smartphone* untuk merekam osilasi pegas dengan resolusi waktu tinggi. Data mentah yang dihasilkan bersifat sinusoidal, seperti yang disimulasikan di bawah. Keakuratan sensor telah divalidasi oleh Agnia, Janna, & Wulandari (2023).

Simulasi data percepatan (a) terhadap waktu (t) yang direkam oleh Phyphox.

AI: Asisten Analitik untuk Otomatisasi

AI mengatasi "kesenjangan analitik" dengan mengotomatiskan analisis data yang kompleks. Peran AI mencakup: *noise reduction*, *curve fitting* pada fungsi GHS, ekstraksi parameter kunci (T), dan perhitungan k secara instan. Ini memungkinkan siswa fokus pada interpretasi fisis (Fuadah, 2025).

🧹

Penyaringan Derau: Membersihkan data mentah dari sensor yang berderau.

📈

Curve Fitting Otomatis: Mencocokkan data dengan fungsi sinusoidal a(t) untuk mengekstrak periode (T) dengan presisi statistik.

⏱️

Perhitungan Instan: Menghitung k dari T yang telah diolah, menghemat waktu manual.

💡

Umpan Balik Diagnostik: Memberikan *feedback* segera tentang kualitas data yang diambil siswa.

Ringkasan Alur Kerja Modul Terpadu

Modul ini mengintegrasikan alat dan proses untuk hasil yang efisien dan akurat (berdasarkan Tabel 2.3.2).

Aspek	Modul Praktikum Fisika Digital
Input (Alat)	Smartphone (Akselerometer), Aplikasi Phyphox, Akses ke Platform AI (analisis data).
Proses Inti	Eksperimen GHS ---- Rekam Data Phyphox --- Ekspor Data ke Platform AI ---- Analisis dan Hasil Otomatis.
Output Diharapkan	Peningkatan Keterampilan Proses Sains, Pemahaman Konseptual, Efisiensi Waktu, Akurasi Hasil.

Dukungan Penelitian Terdahulu

Penelitian ini didukung oleh temuan-temuan relevan. Gunakan filter di bawah untuk membandingkan temuan kunci dan relevansinya secara cepat (berdasarkan sub-bab 2.2).

Pilih Penelitian yang Relevan: Nurfadilah, Ishafit, & Susanti (2019) Widiastuti & Latief (2022) Valerius, Marianus, & Dungus (2023) Agnia, Janna, & Wulandari (2023) Fuadah (2025) & Asyhari et al. (2025)

Kerangka Berpikir & Hipotesis

Bagian ini menyajikan diagram alir yang memvisualisasikan kerangka logika penelitian dan merumuskan hipotesis yang akan diuji.

Diagram Alir Kerangka Berpikir

Masalah: Praktikum Konvensional (Alat Mahal & Analisis Lambat)

↓

Solusi: Inovasi Digital

Phyphox: Akuisisi Data GHS Real-time (Akurasi Tinggi)

AI: Asisten Analitik Otomatis (Instan & Non-error)

↓

Pengembangan Modul Praktikum Fisika Digital Berbasis Phyphox & AI

↓

Tujuan Tercapai: Modul Inovatif untuk Pembelajaran yang Efisien dan Efektif

Hipotesis Penelitian

Berdasarkan kerangka berpikir di atas, dua hipotesis utama diajukan:

H-1 (Pengembangan)

Modul Praktikum Fisika Digital berbasis Phyphox dan Kecerdasan Buatan (AI) yang dikembangkan memiliki tingkat validitas dan kepraktisan yang YANG BAIK berdasarkan penilaian ahli dan tanggapan peserta didik.

H-2 (Efektivitas)

Implementasi Modul Praktikum Fisika Digital berbasis Phyphox dan AI efektif dalam meningkatkan pemahaman konseptual peserta didik pada materi elastisitas pegas dibandingkan dengan kelompok yang menggunakan modul konvensional.