Korelasi Kecerdasan Emosional Dengan Prestasi Belajar Siswa Menggunakan Metode A Priori (Studi Kasus: SMPIT Alkaffah Binjai)
Bibliographic record
Abstract
Sering ditemukan siswa yang tidak dapat meraih prestasi belajar yang setara dengan kemampuan inteligensinya. Ada siswa yang mempunyai kemampuan inteligensi tinggi tetapi memperoleh prestasi belajar yang relatif rendah, namun ada siswa yang walaupun kemampuan inteligensinya relatif rendah tetapi dapat meraih prestasi belajar yang relatif tinggi. Itu sebabnya taraf inteligensi bukan merupakan satu-satunya faktor yang menentukan keberhasilan seseorang, karena ada faktor lain yang mempengaruhi, maka perlu digali dengan metode A Priori, bagaimana cara menentukan korelasi nilai kecerdasan emosional dan prestasi belajar siswa. Metodologi yang digunakan adalah analisis pola frekkuensi tinggi dan pembentukan aturan asosiasi. Hasil yang ditemukan adalah faktor-faktor yang paling sering terjadi dan yang paling banyak muncul secara bersamaan adalah kemampuan siswa untuk mengenal emosi diri mau bertanggung jawab atas kesalahan yang dilakukan dan kemampuan siswa untuk memotivasi diri sendiri mau mendahulukan belajar daripada bermain dan mau memperbaiki kegagalan menjadi suatu keberhasilan dan kemampuan siswa untuk mengenal emosi orang lain mau mendengar keluh kesah teman dan Afektif mengikuti nilai-nilai yang telah ditentukan then Psikomotorik siswa ulet dalam mengikuti latihan dengan nilai Support 90% dan Confidence 100%.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".