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Enregistrement W2911437511 · doi:10.17977/um044v3i2p162-174

DESIGN KAWASAN TANPA ROKOK (KTR) FAKULTAS ILMU KEOLAHRAGAAN UNIVERSITAS NEGERI MALANG NO-SMOKING AREA DESIGN IN FACULTY OF SPORT SCIENCE UNIVERSITAS NEGERI MALANG

2018· article· id· W2911437511 sur OpenAlexaff
Nurnaningsih Herya Ulfah, Septa Katmawanti, Tika Dwi Tama

Notice bibliographique

RevuePreventia The Indonesian Journal of Public Health · 2018
Typearticle
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesChristian ministryPhysicsArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRAK : Data Kementerian Kesehatan Indonesia menunjukkan bahwa kebiasaan merokok ternyata sudah terjadi pada usia 10-14 tahun dengan presentase 1,4% kemudian pada kelompok usia ke 2 (15-19 tahun) yaitu sebesar 18,3% dan meningkat kembali pada usia 20-24 tahun sebanyak 34,1%. Berdasarkan hasil observasi diketahui bahwa mahasiswa FIK UM juga memiliki kebiasaan merokok. Kebiasaan merokok bagi seorang olahragawan sangat merugikan karena asap rokok yang dihirup masuk ke pernafasan akan di bawa ke jantung dan dampaknya adalah menghambat kinerja jantung. Penelitian ini bertujuan untuk membuat Design Kawasan Tanpa Rokok (KTR) Fakultas Ilmu Keolahragaan Universitas Negeri Malang Sebagai Upaya Pelaksanaan Peraturan Bersama Nomor 7 Tahun 2011. Metode penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan pendekatan cross sectional. Sampel penelitian untuk mendukung design adalah sebanyak 300 responden. Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa responden yang menyatakan FIK UM memiliki kebijakan terkait kawasan tanpa rokok sebanyak 59,3% dan sebesar 71% responden menyatakan mendukung adanya kawasan tanpa rokok di FIK UM. Selain itu, sebesar >80% responden setuju bahwa Kantin, Gasebo dan ruang dosen harus bebas dari asap rokok. Lebih lanjut diketahui bahwa ada beberapa titik yang disepakati untuk dijadikan sebagai area merokok yaitu: berdekatan dengan gazebo, berdekatan dengan ruang dosen, dan dekat dengan mushola gedung anggrek. Kesimpulan dari penelitian ini adalah FIK UM mendapatkan dukungan dari civitas akademik untuk mendesign KTR sebagai upaya untuk menciptakan lingkungan akademis yang sehat.Kata kunci : Design kawasan tanpa rokok, peraturan, akademikABSTRACT : Ministry of health Indonesia data show that smoking habit happened at the age of 10-14 years with the percentage 1.4 % then in age group to 2 (15-19 years) is 18,3 % and it has increased at the age of 20-24 years as many as 34,1 %. Based on the results of observation known that college students are FIK UM also has smoking habit. Smoking habit for athletes is very harmful because cigarette smoke which inhaled into respiratory will transport to the heart and its impact is restricting performance the heart. This study aims to make a design of non-smoking area in FIK UM as an effort to the implementation of government regulation number 7 in 2011 . The research method is descriptive with cross sectional approach. The sample to support this design is 300 respondents. This research result indicates that 59,3% of respondent said that FIK UM had a regulation about non-smoking area. Then, 71 % of respondents gave their support to actualize non-smoking area in FIK UM, and also more than 80% of respondents agree that the canteen, free space, and lecturers office should be as non-smoking area. In addition, there are some points that have been agreed to be used as smoking area such as beside gazebo sited, lecturers office, mosque and building orchids. The conclusion is civitas academic from FIK UM give support to design non-smoking area as the effort to create a healthy academic environment.Keywords : non-smoking area design, regulation, academic

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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