Faktor-faktor quarter life crisis : studi kuantitatif deskriptif pada mahasiswa tingkat akhir Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang
Bibliographic record
Abstract
Pada penelitian ini, bertujuan untuk mengetahui Quarter Life Crisis pada mahasiswa tingkat akhir UIN Walisongo Semarang. Jenis penelitian ini yaitu penelitian lapangan yang bersifat kuantitatif deskriptif. Subjek penelitiannya yaitu mahasiswa tingkat akhir UIN Walisongo Semarang mulai dari semester lima sampai dengan semester tiga belas dengan jumlah sampel sebesar 11 mahasiswa. Instrumen penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yakni Kuesioner Quarter Life Crisis (QLC) yang berjumlah 15 item. Dengan teknik analisis data yang digunakan adalah norma kategorisasi menurut Azwar yang terdiri dari tiga kategori, yakni kategori tinggi, sedang dan rendah. \n Hasil penelitian menunjukkan bahwa kategorisasi Quarter Life Crisis (QLC) pada mahasiswa tingkat akhir UIN Walisongo, yakni sebagai berikut 48 (43%) mahasiswa masuk dalam kategori quarter life crisis tinggi, 63 (57%) mahasiswa masuk dalam kategori quarter life crisis sedang, dan tidak ada yang berada pada kategori quarter life crisis rendah. Melalui hasil perhitungan rata-rata skor tiap aspek capaian pengukuran quarter life crisis, teridentifikasi urutan aspek dari tertinggi ke terendah yaitu aspek 4 (tertekan), aspek 3 (merasa cemas), aspek 7 (putus asa), aspek 1 (kebimbangan dalam mengambil keputusan), aspek 5 (penilaian diri negatif), aspek 6 (terjebak dalam situasi sulit) dan aspek 2 (khawatir dengan hubungan interpersonal).
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 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".