Revitalisasi Posyandu melalui Pemberdayaan Kader Kesehatan
Bibliographic record
Abstract
Saat ini Indonesia masih menghadapi tingginya angka kematian ibu dan anak, yang diakibatkan oleh permasalahan gizi, penyakit infeksi, serta masalah kehamilan yang seharusnya dapat dicegah melalui deteksi dini yang dilakukan di posyandu. Posyandu merupakan wadah peran serta masyarakat untuk menyampaikan dan memperoleh pelayanan kesehatan dasarnya. Diharapkan posyandu dapat melaksanakan fungsi dasarnya sebagai unit pemantau tumbuh kembang anak serta menyampaikan pesan kepada ibu atau ibu hamil sebagai agen pembaharuan dan anggota keluarga yang memiliki bayi dan balita, namun pada kenyataannya masih belum optimal. Kurang optimalnya fungsi posyandu menyebabkan kinerja menjadi rendah, antara lain disebabkan karena rendahnya kemampuan kader dan pembinaan kader yang masih belum optimal, yang kemudian mengakibatkan rendahnya minat masyarakat untuk menggunakan posyandu. Tujuan kegiatan ini adalah pemberdayaan kader dalam memantau tumbuh kembang anak, serta membangun kemitraan masyarakat untuk meningkatkan dukungan dan memanfatkan posyandu secara optimal melalui Revitalisasi Posyandu di Desa Cibeber dan Desa Panyiaran Kecamatan Cikalong Kabupaten Tasikmalaya. Kegiatan pemberdayaan dilaksanakan menggunakan metode ceramah, diskusi, small group discussion dan simulasi. Hasil evaluasi kegiatan menunjukkan menunjukkan terdapat peningkatan pengetahuan kader dengan rata-rata 45,01 setelah dilakukan kegiatan, dari rata-rata awal pengetahuan sebesar 40,81 naik menjadi 85,05. Perlu dilakukan pembinaan dan pemantauan kegiatan posyandu secara berkelanjutan oleh Puskesmas di Kecamatan Cikalong Kabupaten Tasikmalaya untuk mempertahankan dan meningkatkan optimalisasi kader dalam pelaksanaan posyandu di masyarakat. Kata Kunci: Anak, ibu hamil, kader, kesehatan-balita, posyandu, revitalisasi.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.006 |
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".