KAJIAN FAKTOR PEMBERIAN ASI EKSKLUSIF, RIWAYAT BERAT BADAN LAHIR DAN EKONOMI KELUARGA TERHADAP KEJADIAN BALITA STUNTING
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One form of physical growth failure in children is the "stunting" condition. Stunting is a form of growth disorder characterized by a child having a height that is less appropriate for his age, which is caused by chronic malnutrition since pregnancy. The incidence of Stunting toddlers is worth watching out for, because the danger of stunting can lead to generations who are not smart and sick. WHO set stunting tolerance limits (short stature) a maximum of 20 percent or one fifth of the total number of children under five. Meanwhile, in Indonesia, 7.8 million out of 23 million children under five were stunted or around 35.6 percent. As many as 18.5 percent are very short categories and 17.1 percent are short categories. In 2018, in East Java 2.1 percent of children under five were stunted from the total number of children under five. Experts explain that the main cause of stunting is due to the problem of chronic malnutrition since pregnancy. This research was conducted on community groups that have toddlers with an age range of 2 to 5 years in the working area of puskesmas in Kota Batu. The purpose of this study is to examine several factors that influence the occurrence of Stunting in Toddlers. The study design used probability sampling as a data collection technique, by taking a sample of 106 respondents. The results of the analysis of research data using a linear regression test obtained Economic factors (X3) with a significance value of 0.002 <0.005 and t arithmetic 3.182> t table 2.262, so it can be concluded that X3 influences Y. Thus it can be concluded that economic factors become the dominant factor among factors causing stunting Key word: causative factors, toddlers, stunting
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».