Addiction Relationship To Online Game Student Learning Motivation In High School
Bibliographic record
Abstract
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
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".