MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4390472173 · doi:10.37411/sjem.v2i2.1634

Pengaruh Intensitas Penggunaan Gadget Terhadap Prestasi Belajar Siswa

2022· article· id· W4390472173 on OpenAlex
Sistavin Lamanila, Novianty Djafri, Intan Abdul Razak, Warni Tune Sumar

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueStudent Journal of Educational Management · 2022
Typearticle
Languageid
FieldSocial Sciences
TopicEducational Methods and Impacts
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMathematicsPsychologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.548
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.000

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.398
Teacher spread0.360 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it