HUBUNGAN KECERDASAN EMOSIONAL DENGANKECEMASAN MENGHADAPI QUARTER LIFECRISIS PADA MAHASISWA
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antara kecerdasan emosional dengan kecemasan menghadapi quarter life crisis (QLC). Hipotesis yang diajukan adalah terdapat hubungaan negatif antara kecerdasan emosional dengan kecemasan mengahadapi quarter life crisis pada mahasiswa. Ketika kecemasan mengahadapi quarter life crisis meningkat maka kecerdasan emosional menurun. Sebaliknya, jika kecemasan mengahadapi quarter life crisis menurun maka kecerdasan emosional akan meningkat. Karakteristik subjek dalam penelitian ini adalah mahasiswa aktif perguruan tinggi yang berusia 18 sampai 25 tahun. Pengumpulan data dilakukan secara insidental sampling dengan membagikan kuisioner secara online melalui google form sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Alat ukur yang digunakan adalah Skala Kecerdasan Emosional (mengenali emosi diri, mengelola emosi, motivasi diri, mengenali emosi orang lain, dan membina hubungan) dan Skala Kecemasan (fisik, emosional, mental/kognitif). Teknik analisis data menggunakan korelasi product moment . Hasil penelitian menunjukkan (r) sebesar -0,392 dengan korelasi yang sangat signifikan (p) 0,000 (p<0,05). Dalam perhitungan korelasi masing-masing aspek hubungan kecerdasan emosional terhadap kecemasan menghadapi quarter life crisis didapati skor paling tinggi diduduki oleh aspek mengenali emosi orang lain dengan skor 0,968. Dengan demikian penelitian yang diajukan diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan negatif antara kecerdasan emosional dengan kecemasan menghadapi quarter life crisis(QLC).
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.011 |
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".