Addiction Relationship To Online Game Student Learning Motivation In High School
Notice bibliographique
Résumé
Siswa SMA merupakan individu yang berada pada masa remaja. dimana di tahap usia perkembangannya remaja usia SMA sangat membutuhkan teman-teman,mereka akan senang jika banyak teman yang menyukainya sehingga mereka berusaha dengan cara apapun agar diterima oleh teman-temannya. Cara remaja untuk dapat diterima oleh teman-temannya yaitu mengikuti kegiatan atau trend tertentu yang sama dengan temannya salah satunya permainan game internet (game online). kemunculan beragam game online dapat bersifat negatif yaitu membuat pemainnya rentan terhadap kecanduan karena dimainkan secara berlebihan. Seorang siswa idealnya lebih mengutamakan belajar daripada bermain game online. Namun kenyataannya saat ini masih banyak siswa yang lebih mementingkan bermain game online daripada untuk belajar, sehingga hal ini dapat menurunkan motivasi belajar mereka.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan kecanduan bermain game online terhadap motivasi belajar siswa di SMA Yuppentek 1 Tangerang. Pada penelitian ini responden sebanyak 76 responden. Teknik pengambilan sampel yang digunakan yaitu purposive sampling. Jenis penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan desain deskriptif korelasi menggunakan rancangan cross sectional. Analisis data yang digunakan adalah uji statistik Chi-Square. Hasil penelitian menunjukkan mayoritas responden dengan kecanduan bermain game online tinggi sebanyak 39 responden (51,3%) dan mayoritas motivasi belajar responden rendah sebanyak 40 responden (52,6%). Sehingga memiliki hubungan kecanduan bermain game online terhadap motivasi belajar siswa di SMA Yuppentek 1 Tangerang yang ditunjukkan dari nilai p value (0,012) < α (0,05). Maka dari itu diharapkan siswa bisa memanfaatkan dan mengatur waktu dengan baik antara waktu untuk bermain game dengan waktu belajar
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».