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Enregistrement W6982273465

HUBUNGAN INTENSITAS PENGGUNAAN MEDIA SOSIAL
\nINSTAGRAM DENGAN QUARTER LIFE CRISIS PADA MASA DEWASA 
\nAWAL DI KALANGAN MAHASISWA BIMBINGAN KONSELING
\nISLAM UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SAYYID ALI RAHMATULLAH 
\nTULUNGAGUNG

2023· other· id· W6982273465 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repository of IAIN Tulungagung (IAIN Tulungagung) · 2023
Typeother
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJapanese History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Nonprobability samplingIslamIslamic education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DWIKI KRISTIANTO, NIM 12306193118. “Hubungan Intensitas Penggunaan
\nMedia Sosial Instagram dengan Quarter Life Crisis pada Masa Dewasa Awal di
\nKalangan Mahasiswa Bimbingan Konseling Islam Universitas Islam Negeri Sayyid
\nAli Rahmatullah Tulungagung”. Skripsi, Bimbingan Konseling Islam, Fakultas
\nUshuluddin, Adab dan Dakwah, Program Sarjana Universitas Islam Negeri Sayyid
\nAli Rahmatullah Tulungagung. PembimbingDzinnun Hadi, S.Sos.I., M.Pd. 
\nKata Kunci: Media Sosial, Instagram, Quarter Life Crisis, Dewasa Awal. 
\nMedia sosial di Indonesia berkembang begitu pesat. Salah satu media sosial yang 
\npaling banyak digunakan di Indonesia adalah Instagram. Namun di balik keseruan
\nInstagram, ternyata terdapat bahaya yang mengintai apabila digunakan secara
\nberlebihan. Para pengguna tidak menyadari bahwa platform ini secara tidak
\nlangsung dapat berpengaruh terhadap kesehatan mental. Tujuan yang hendak
\ndicapai dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan intensitas
\npenggunaan media sosial instragram dengan Quarter Life Crisis pada masa dewasa
\nawal di kalangan Mahasiswa Bimbingan Konseling Islam Universitas Islam Negeri
\nSayyid Ali Rahmatullah Tulungagung. Penelitian ini menggunakan pendekatan
\nkuantitatif dengan jenis penelitian korelasional. Populasi dalam penelitian ini
\nadalah mahasiswa Bimbingan Konseling Islam yang berjumlah 535 mahasiswa
\nyang terdiri dari angakatan 2019 – 2022. Jumlah sampel yang diambil adalah 80
\nmahasiswa dengan menggunakan teknik sampling Non Probability Sampling
\ndengan jenis Purposive Sampling. Metode pengumpulan data dalam penelitian ini
\nadalah menggunakan angket dengan skala Likert sebagai skala pengukurannya.
\nTeknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Pearson Correlation
\ndengan menggunakan bantuan aplikasi SPSS 21 for windows. Hasil penelitian
\nmenunjukkan bahwa tingkat intensitas penggunaan media sosial Instagram pada
\nmahasiswa Bimbingan Konseling Islam UIN Sayyid Ali Rahmatullah Tulungagung
\nberada pada tingkat “Sedang”. Dan Quarter Life Crisis pada mahasiswa BKI UIN
\nSayyid Ali Rahmatullah Tulungagung juga berada pada tingkat “Sedang”. Hasil uji
\nhipotesis nilai r sebesar 0,417 dengan nilai signifikan 0,000 < 0,05 yang dapat
\ndisimpulkan bahwa terdapat hubungan yang positif dengan tingkatan “Sedang”
\npada intesitas Penggunaan Media Sosial Instagram dengan Quarter Life Crisis pada
\nmasa dewasa awal di kalangan mahasiswa Bimbingan Konseling Islam Universitas
\nIslam Negeri Sayyid Ali Rahmatullah Tulungagung.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0130,009
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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