Pengaruh Layanan Informasi Tentang Studi Lanjut Terhadap Perencanaan Karir Siswa Kelas XI IPA SMA Negeri 1 Pekanbaru Tahun Ajaran 2013/2014
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk ; 1) Untuk mengetahui gambaran perencanaan karir siswa sebelum diberikan layanan informasi tentang studi lanjut. 2) Untuk mengetahui gambaran perencanaan karir siswa sesudah diberikan layanan informasi tentang studi lanjut. 3) Untuk mengetahui perbedaan perencanaan karir siswa sebelum dan sesudah diberikan layanan informasi tentang studi lanjut. 4) Untuk mengetahui pengaruh layanan informasi tentang studi lanjut terhadap perencanaan karir siswa. Metode yang digunakan adalah metode Quasi experiment, dengan menggunakan One group pretest-postest design. Populasi penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA SMA Negeri 1 Pekanbaru dan sampelnya adalah 50% dari populasi, dengan menggunakan teknik simple random sampling. Berdasarkan hasil pengolahan data maka perencanaan karir siswa sebelum diberikan layanan informasi tentang studi lanjut sebagian besar berada pada kategori sedang, sedangkan sesudah diberikan layanan informasi tentang studi lanjut perencanaan karir siswa sebagian besar berada pada kategori sangat baik dan baik. Dari perhitungan uji-t diperoleh thitung lebih besar dari ttabel (20,9 > 1,960) maka hipotesis diterima, terdapat perbedaan yang signifikan antara perencanaan karir siswa kelas XI IPA SMA Negeri 1 Pekanbaru sebelum dan sesudah dilakukan layanan informasi tentang studi lanjut pada taraf kesalahan 5%. Berdasarkan hasil perhitungan koefisian korelasi dan koefisien determinan, maka kontribusi layanan informasi tentang studi lanjut terhadap perencanaan karir adalah sebesar 38% sedangkan 62% lainnya dipengaruhi oleh variabel lain.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".