HUBUNGAN KEMAMPUAN LITERASI DIGITAL DENGAN KEMAMPUAN MENULIS TEKS BERITA PADA SISWA KELAS VII SMPN 29 MEDAN TAHUN PEMBELAJARAN 2023/2024
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Hubungan Kemampuan Literasi Digital dengan Kemampuan Menulis Teks Berita pada Siswa Kelas VII SMPN 29 Medan Tahun Pembelajaran 2023/2024. Populasi dalam penelitian ini seluruh siswa kelas VII SMPN 29 Medan yang berjumlah 253 orang. Sampel terdiri dari 30 orang yaitu kelas VII-4. Penelitian ini menggunakan metode korelasional dengan menggunakan pendekatan kuantitatif. Instrument yang digunakan dalam penelitian ini adalah tes berbentuk soal pilihan ganda dan essai. Hasil penelitian menunjukkan 1) Kemampuan literasi digital siswa kelas VII SMPN 29 Medan berada pada kategori cukup dengan rata-rata nilai siswa 66,8. 2) Kemampuan menulis teks berita siswa kelas VII SMPN 29 Medan berada pada kategori baik dengan rata-rata nilai 74. 3) Terdapat korelasi atau hubungan yang positif dan signifikan antara kemampuan literasi digital dengan kemampuan menulis teks berita siswa kelas VII SMPN 29 Medan. Hal ini ditunjukkan dari hasil uji t yang telah dilakukan, diperoleh hasil thitung sebesar 7,874 dan ttabel sebesar 1,701. Dari hasil tersebut, terlihat bahwa thitung ttabel maka Ha diterima dan Ho ditolak dengan tingkat hubungan 0,830 yang berarti variabel X memiliki korelasi yang sangat kuat dengan variabel Y.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.064 | 0.014 |
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".