IMPLEMENTASI PROGRAM KELUARGA BERENCANA METODE KONTRASEPSI JANGKA PANJANG DI UPT PPKB KECAMATAN INDRAMAYU
Notice bibliographique
Résumé
Berdasarkan hasil sensus penduduk yang dilakukan oleh BPS tahun 2020 jumlah penduduk Indonesia mencapai 270.203.917 jiwa. Oleh karenanya, dilakukanlah implementasi program KB bertujuan untuk memenuhi permintaan pelayanan KB serta mengendalikan angka kelahiran. Namun dalam pelaksanaan program, capaian MKJP di Kabupaten Indramayu 4 tahun terakhir (2018-2021) menujukkan hasil yang relatif tetap. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui implementasi program KB Metode Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP) di UPT Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana Kecamatan Indramayu. Metode penelitian menggunakan metode kualitatif. Informan berjumlah 6 orang pelaksana program di tingkat kabupaten dan kecamatan Indramayu. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara mendalam. Hasil penelitian menunjukkan pada variabel input bahwa tidak adanya pelatihan yang diadakan oleh daerah, tidak ada tenaga khusus promotor, ketersediaan dana yang belum mencukupi khususnya untuk kegiatan BKR, BKB, dan BKL dan ketersediaan logistik sarana dan prasarana sudah mencukupi. Pada variabel proses menunjukkan bahwa penyuluhan dilakukan setiap saat dengan mendatangi kerumunan WUS di Sekolah Dasar, PAUD, Jamiaan, dan Posyandu. PLKB melakukan pembuatan kelompok kecil dengan sasaran WUS, Catin, dan remaja. Implementasi pelaksanaan MOP dan MOW belum maksimal. Pada variabel output menunjukkan bahwa capaian MKJP masih belum mencapai target, akseptor KB lebih banyak menjangkau kaum perempuan. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa implementasi kurang maksimal.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,030 |
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 ».