Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal GUIDENA: Jurnal Ilmu Pendidikan, Psikologi, Bimbingan dan Konseling Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Indonesia (JPPI) Indonesian Research Journal on Education
Adiyansah, Nurdin
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Chemistry Education Energy Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
A Comparative Analysis of Procrastination Among University Students: AI Class LMS Users vs. Offline Learners Adiyansah, Nurdin
Indonesian Research Journal on Education Vol. 4 No. 3 (2024): irje 2024
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v4i3.980

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi perbedaan tingkat prokrastinasi di kalangan mahasiswa yang menggunakan platform pembelajaran digital AI Class dibandingkan dengan mahasiswa yang mengikuti perkuliahan secara offline. Studi ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya penggunaan platform pembelajaran daring yang memungkinkan fleksibilitas dalam proses belajar, namun juga berpotensi meningkatkan perilaku prokrastinasi. Penelitian ini melibatkan 154 mahasiswa, dengan 80 mahasiswa yang menggunakan platform AI Class di Universitas Insan Cita Indonesia (UICI) dan 72 mahasiswa yang mengikuti perkuliahan secara offline dari berbagai kampus di Indonesia. Data dikumpulkan menggunakan Pure Procrastination Scale dan dianalisis menggunakan Independent Sample T-test untuk membandingkan tingkat prokrastinasi antara kedua kelompok. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan dalam tingkat prokrastinasi antara mahasiswa yang menggunakan AI Class dan yang mengikuti perkuliahan offline (p > 0,05). Meskipun demikian, variasi dalam tingkat prokrastinasi lebih besar di kalangan pengguna AI Class, menunjukkan adanya keragaman perilaku prokrastinasi yang lebih tinggi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa meskipun penggunaan platform digital AI Class tidak secara signifikan mempengaruhi tingkat prokrastinasi, perbedaan individu dalam adaptasi terhadap pembelajaran daring tetap memerlukan perhatian lebih lanjut.
Pengaruh Beban Akademik dan Dukungan Sosial terhadap Kecemasan Akademik melalui Coping stress sebagai Variabel Mediasi pada Mahasiswa di Kota Tasikmalaya Mutolib, Abdul; Adiyansah, Nurdin; Purnomo, Nourma Ayu Safithri
Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Indonesia (JPPI) Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Indonesia (JPPI), 2026 (1)
Publisher : Yayasan Pendidikan Bima Berilmu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53299/jppi.v6i1.3897

Abstract

Mahasiswa perguruan tinggi menghadapi tuntutan akademik yang semakin kompleks yang berpotensi meningkatkan kecemasan akademik. Beban tugas, tekanan evaluasi, serta ekspektasi prestasi menjadi sumber stres utama yang berdampak pada kesejahteraan psikologis mahasiswa. Dukungan sosial dipandang sebagai faktor protektif yang mampu memperkuat coping stress dalam menghadapi tekanan akademik. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh beban akademik dan dukungan sosial terhadap kecemasan akademik melalui coping stress sebagai variabel mediasi pada mahasiswa di Kota Tasikmalaya. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain korelasional dan analisis Structural Equation Modeling berbasis Partial Least Squares (SEM-PLS) terhadap 100 responden yang dipilih melalui purposive sampling. Hasil menunjukkan bahwa beban akademik berpengaruh positif signifikan terhadap coping stress (β = 0,289; p < 0,001) dan kecemasan akademik (β = 0,596; p < 0,001). Dukungan sosial berpengaruh signifikan terhadap coping stress (β = 0,526; p < 0,001), namun tidak berpengaruh langsung terhadap kecemasan akademik (β = -0,130; p > 0,05). Coping stress tidak terbukti memediasi hubungan antarvariabel (β = 0,013; p > 0,05). Nilai R² menunjukkan model mampu menjelaskan 36,5% variasi coping stress dan 38,2% kecemasan akademik. Simpulan menegaskan bahwa beban akademik merupakan determinan utama kecemasan akademik, sedangkan dukungan sosial berperan dalam memperkuat kemampuan coping mahasiswa.
Kecemasan Algoritmik serta Implikasi terhadap Stres Kerja dan Kepercayaan Diri Profesional pada Karyawan di Era Digital Hidayat, Rahmat; Widyasti, Kresna; Adiyansah, Nurdin
GUIDENA: Jurnal Ilmu Pendidikan, Psikologi, Bimbingan dan Konseling Vol 16, No 1 (2026)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/gdn.v16i1.14774

Abstract

Abstract The digital transformation driven by the Fourth Industrial Revolution has given rise to algorithmic management, where artificial intelligence-based systems actively supervise, evaluate, and direct employees. This new paradigm creates unique psychological challenges known as algorithmic anxiety. This study aims to analyze the influence of algorithmic anxiety on work stress and professional self-confidence among employees in the digital era. This research uses a quantitative approach with a causal associative design. The participants consisted of 250 employees in the city of Padang who work for companies implementing algorithmic management, with an age range of 18 to 35 years, selected through a convenience sampling technique. Data were collected using the Algorithmic Anxiety Scale (SKA), an adaptation of the Perceived Stress Scale (PSS-10), and an adaptation of the Rosenberg Self-Esteem Scale (RSES). Data analysis was performed using a simple linear regression test. The research findings indicate that algorithmic anxiety has a significant influence on work stress and professional self-confidence. This influence is positive for work stress, meaning an increase in algorithmic anxiety will increase work stress. Conversely, the influence is negative for professional self-confidence, where an increase in algorithmic anxiety will decrease the level of professional self-confidence. The contribution of algorithmic anxiety to the dependent variables is 8.8%. In conclusion, algorithmic management is a significant source of psychological pressure for employees in the modern workplace.
Co-Authors Abdul Mutolib Nourma Ayu Safithri Purnomo Rahmat Hidayat Widyasti, Kresna