GAMBARAN FAKTOR RISIKO KEJADIAN STUNTING PADA BALITA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS NANGALO KOTA PADANG
Bibliographic record
Abstract
Stunting merupakan masalah gizi yang banyak terjadi pada balita..Kejadian stunting di Indonesia masih tinggi yaitu 29%. Faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian stuntingdiantaranya panjang badan lahir, berat badan lahir, riwayat ASI Eksklusif, riwayat Inisiasi Menyusui Dini (IMD), pendapatan keluarga, jumlah anggota keluarga, dan tinggi badan ibu. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui gambaran faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian stunting pada balita di wilayah kerja Puskesmas Nanggalo Kota Padang tahun 2018.Penelitian ini bersifat deskriptif di wilayah kerja Puskesmas Nanggalo Kota Padang tanggal 8-15 Juli 2018.Populasi adalah balita stunting yang terdata saat Pemantauan Status Gizi (PSG) tahun 2017 yaitu 31 orang. Pengambilan sampel dengan caratotal sampling yaitu 31 orang. Pengumpulan data menggunakan kuesioner dengan teknik wawancara dan studi dokumentasi.Pengolahan data berupa editing, coding, entry, dan cleaning.Analisa data dengan analisa univariat. Dari 31 responden menggambarkan bahwa 61,3% dengan panjang badan lahir normal, 100% respondendengan berat badan lahir cukup, 61,3% responden mendapat ASI eksklusif, 58,1% respondentidak mendapat IMD, 71,0% responden dengan pendapatan keluarga tinggi, 54,8% responden dengan jumlah anggota keluarga besar, dan 100% responden memiliki ibu dengan tinggi badan normal. Dari data diatas dapat disimpulkan bahwa yang menjadi faktor risiko terjadinya stunting adalah riwayat IMD dan jumlah anggota keluarga .Untuk itu diharapkan terjadinya penurunan prevalensi Balita pendek (stunting) di wilayah kerja Puskesmas Nanggalo Kota Padang.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".