Pengaruh Intensitas Penggunaan Gadget Terhadap Prestasi Belajar Siswa
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk : (1) untuk mengetahui intensitas penggunaan gadget di sSMPN se- Kecamatan Popayato Barat, (2) untuk mengetahui prestasi belajar siswa di SMPN se-Kecamatan Popayato Barat, (3) untuk mengetahui pengaruh intensitas penggunaan gadget terhadap prestasi belajar siswa di SMPN se-Kecamatan Popayato Barat. Teknik analisis data (1) Uji kualitas instrument menggunakan uji validitas pearson, reliabilitas cronbach alpa, (2) analisis deskriptif, (3) Uji asumsi klasik dengan uji normalitas, uji, uji homogenitas, uji linieritas, (3) uji hipotesis menggunakan uji regresi linier sederhana. Hasil penelitian menunjukan bahwa: (1) intensitas penggunaan gadget di SMPN se-Kecamatan Popayato Barat cukup tinggi, (2) prestasi belajar di SMPN se-Kecamatan Popayato Barat tinggi, (3) terdapat pengaruh intensitas penggunaan gadged terhadap prestasi belajar siswa. Hal ini didasarkan pada hasil uji hipotesis serta. Hasil uji hipotesis menggunakan Microsoft Excel 2013 diperoleh nilai signifikansinya atau p-value sebesar 0,000 lebih kecil dari alpa 0,05 atau 0,000 < 0,05 maka dapat disimpulkan dengan dengan dengan selang kepercayaan 95% ada pengaruh intensitas penggunaan gadged terhadap prestasi belajar siswa. Pada uji Determinasi diperoleh koefisien determinasi atau Adjusted R2 adalah 0,11 hal ini berarti intensitas penggunaan gadged terhadap prestasi belajar berpengaruh sebesar 11% sedangkan sisanya (1-0,11) 89% dispengaruhi oleh factor lain misalnya motivasi belajar atau peran orang tua. Untuk itu disarankan : (1) bagi sekolah, di harapkan kepada sekolah agar dapat membuat kebijakan dan program kerja berkaitan dengan teknologi informasi dan sebagai sumbang pemikiran dan informasi yang dapat dijadikan bahwa pertimbangan untuk mengoptimalkan prestasi belajar siswa sehingga dapat menciptakan lulusan- lulusan yang terbaik, (2) bagi guru, penulis berharap agar hasil penelitian ini bermanfaat bagi guru terutama dalam meningkatkan prestasi belajar siswa dengan menyikapi perkembangan gadget dengan lebih baik dan bijak dengan mendorong siswa menggunaan gadget kearah yang lebih positif, (3) bagi peneliti, diharapkan pada peneliti selanjutnya dapat mengembangan penelitian tentang pengaruh intensitas penggunaan gadget terhadap prestasi belajar menggunakan metode 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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.003 |
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".