Studi Fenomenologi Dalam Menghadapi Quarter Life Crisis Pada Siswa Menjelang Kelulusan
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cara menghadapi quarter life crisis pada siswa menjelang kelulusan. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan deskriptif fenomenologi, menggunakan teknik pengumpulan data observasi dan wawancara. Subjek dalam penelitian ini dipilih menggunakan teknik purposive sampling. Subjek merupakan siswa SMA kelas XII yang mengalami Quarter Life Crisis yang berusia 17-18 tahun yang berjumlah 6 orang, diantaranya tiga subyek utama dan tiga signficant others dengan usia yang berbeda dengan subjek utama. Hasil penelitian menunjukan bahwa ada beberapa strategi dalam menghadapi Quarter Life Crisis pada siswa menjelang kelulusan, strategi yang dijelaskan terdapat dibeberapa aspek Quarter Life Crisis diantaranya masalah mencari pekerjaan diselesaikan dengan memilih peran yang cocok dengan dirinya serta menjaga relasi dan saling bertukar pikiran dengan teman, aspek kurangnya dukungan sekitar diatasi dengan selalu menyampaikan ketika ada suatu ketidaknyamanan dengan lingkungan, aspek perasaan kecewa diatasi dengan berusaha memperbaiki meskipun harus melewati kesedihan terlebih dahulu, aspek perasaan tertekan diatasi dengan tetap berusaha mewujudkan harapan orang tua dan selalu berpikir positif dan aspek masalah eksplorasi diri diatasi dengan berusaha untuk mengambil kesempatan baru dan membangun relasi.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".