HUBUNGAN NORMA GENDER DENGAN PERILAKU SEKSUAL MAHASISWA
Bibliographic record
Abstract
Norma gender diyakini dapat memengaruhi individu dalam berperilaku. Adanya ketidakseimbangan peran antara laki-laki dan perempuan dalam pandangan norma gender dapat menyebabkan inisiasi aktivitas seksual yang berisiko. Data SDKI 2017 menunjukkan bahwa kelompok usia 20-24 tahun memiliki persentase perilaku pacaran berisiko yang paling tinggi diantara kelompok usia lainnya. Hasil studi pendahuluan pada 112 mahasiswa jenjang sarjana di Universitas Jember menunjukkan bahwa terdapat indikasi sikap permisif terhadap aktivitas seksual. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan norma gender dengan perilaku seksual pada mahasiswa di Universitas Jember. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif menggunakan desain cross-sectional dengan sampel sebanyak 154 mahasiswa jenjang sarjana di Universitas Jember. Data dikumpulkan dengan wawancara terstruktur menggunakan kuesioner pada bulan Maret hingga Juni 2024. Data dianalisis menggunakan uji chi-square dan Spearman’s rank correlation dengan tingkat kepercayaan sebesar 95%. Penelitian ini menunjukkan bahwa sebagian besar mahasiswa memiliki perspektif norma gender tradisional (76%) dan termasuk dalam kategori perilaku seksual yang berisiko berat (44%). Adapun hasil analisis hubungan menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan antara norma gender dengan perilaku seksual (p-value>0,05). Oleh karena itu, penting bagi Universitas Jember untuk memberikan edukasi yang komprehensif mengenai kesehatan reproduksi dan hak-hak reproduksi bagi mahasiswanya.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".