Efektifitas Group Therapy untuk Menurunkan Kecemasan Mahasiswa yang Mengalami Quarter Life Crisis
Bibliographic record
Abstract
Prevalensi quarter life crisis di kalangan mahasiswa yang tinggi menjadi masalah di Indonesia. Mahasiswa yang berada dalam fase quarter life crisis kerap mengalami kecemasan yang tinggi akibat ekspektasi lingkungan, tekanan akademik, serta ketidakpastian terkait masa depan karier dan relasi personal (Arnett, 2015). Maka, pentingnya penanganan kecemasan secara efektif menjadi urgensi dilakukan penelitian ini. Pada penelitian sebelumnya group therapy terbukti efektif dalam menurunkan tingkat kecemasan pada dewasa awal. Penelitian ini bertujuan untuk melihat efektifitas group therapy dalam menurunkan kecemasan mahasiswa yang sedang mengalami quarter life crisis. Metode penelitian menggunakan mix method yaitu pendekatan yang menggabungkan data kuantitatif dan kualitatif. Metode kuantitatif menggunakan single-case design A-B-A dan melibatkan enam mahasiswa yang sedang mengalami quarter life crisis. Seluruh responden diberikan pretest dan posttest berupa State Anxiety Inventory (S-AI) untuk mengukur penurunan tingkat kecemasan mereka setelah diberikan group therapy sebanyak delapan sesi. Hipotesis dalam penelitian ini adalah group therapy efektif dalam menurunkan tingkat kecemasan mahasiswa yang mengalami quarter life crisis. Hasil dari studi ini menunjukan group therapy efektif dalam menurunkan tingkat kecemasan mahasiswa yang mengalami quarter life crisis. Implikasi studi ini terhadap pengembangan group therapy didiskusikan lebih lanjut.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".