EFEKTIVITAS MODELING TERHADAP PENINGKATAN EMPATI PADA REMAJA DI UPTD KAMPUNG ANAK NEGERI KOTA SURABAYA
Bibliographic record
Abstract
Remaja memiliki tugas perkembangan untuk mencari identitas diri, dan cenderung memiliki gaya pemikiran egosentris, sehingga lebih memperhatikan diri sendiri daripada orang lain. Gaya pemikiran egosentris, serta kurangnya pembelajaran empati, akan memunculkan permasalahan pada remaja, ketika empati yang dimiliki rendah. Penelitian ini menerapkan modeling simbolis, berupa pemutaran tayangan berisi penerapan empati, dilanjutkan dengan roleplay dan diskusi mengenai tayangan serta pengalaman berempati yang pernah diterapkan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui efektivitas modeling dalam meningkatkan empati pada remaja di UPTD Kampung Anak Negeri Kota Surabaya. Enam remaja berusia 11-16 tahun menjadi partisipan dalam penelitian ini. Tingkat empati partisipan diukur menggunakan Toronto Empathy Questionnaire (TEQ). Desain penelitian yang digunakan adalah the one group pretest-posttest design. Intervensi diberikan dalam 4 sesi, selama 4 hari. Data akan dianalisis secara deskriptif dan menggunakan analisis non parametrik Wilcoxon signed rank test. Analisis deskriptif menunjukkan bahwa partisipan mampu menerapkan empati dalam kehidupan sehari-hari, dan menjelaskan contoh penerapan empati dalam tayangan. Nilai Asymp.Sig. (2-tailed) dalam uji Wilcoxon, menunjukkan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara perolehan nilai sebelum dengan setelah intervensi. Nilai size effect, menunjukkan bahwa modeling efektif dalam meningkatkan empati partisipan. Peningkatan respon terbanyak terlihat pada indikator altruisme, yaitu sikap ingin menolong orang lain, yang didasari oleh adanya perasaan positif setelah melakukan kegiatan tersebut.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".