Pewarna Alami Berbahan Dasar Buah Naga Merah Untuk MPASI Pada Balita Di Wilayah Kabupaten Barito Timur, Kalimantan Tengah
Notice bibliographique
Résumé
MP-ASI merupakan makanan atau minuman selain ASI yang mengandung zat gizi yang diberikan kepada bayi selama periode penyapihan yang diberikan bersamaan pemberian ASI. Sebuah rekomendasi menekankan, secara sosial budaya MP-ASI hendaknya dibuat dari bahan pangan lokal yang murah dan mudah diperoleh di daerah setempat. Salah satu buah yang berpotensi digunakan sebagai makanan alami adalah buah naga super red (Hylocereus costaricensis). Khalayak sasaran adalah ibu-ibu balita Kabupaten Barito Timur, Kalimantan Tengah. Metodenya pelaksanaan penyuluhan interaktif dengan para ibu yang memiliki anak usia balita, diskusi dan tanya jawab, kemudian demonstrasi pembuatan MP-ASI menggunakan bahan pewarna buah naga. Evaluasi kegiatan dilakukan dengan memberikan posttest dan pretest untuk melihat peningkatan pemahaman mereka setelah dilakukan penyuluhan. Nilai yang didapatkan dari hasil posttest dan pretest kemudian dilakukan uji statistik menggunakan uji T berpasangan dan uji Gain. Berdasarkan hasil analisis test yang dilakukan maka diperoleh hasil bahwa terdapat perbedaan pengetahuan yang bermakna antara sebelum penyuluhan dengan sesudah penyuluhan dibuktikan dengan peningkatan nilai posttest. Nilai rata-rata posttest adalah sebesar 16,1 dan nilai rata-rata pretest adalah sebesar 32,8. Berdasarkan hasil perhitungan yang dilakukan, terdapat kategori nilai gain rendah sebanyak 6 orang (28,5%), sedang sebanyak 13 orang (62%) dan tinggi sebanyak 2 orang (9,5%). Dari hasil tersebut terdapat beberapa ibu balita memiliki nilai gain yang baik yaitu sebesar 34,2% memiliki kategori sedang yang berarti ibu-ibu tersebut menunjukkan nilai pemahaman yang meningkat setelah diberikan penyuluhan.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».