APLIKASI DATA PASIEN DAN PENENTUAN GIZI IBU HAMIL PADA PUSKESMAS SUNGAI TABUK
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAKPenelitian ini dilakukan dengan maksud untuk Mempermudah dan mempercepat analisa sehingga puskesmas dapat dengan cepat menentukan langkah dan kebijakan dengan berdasarkan hasil pelaporan dan terorganisirnya setiap kegiatan baik dari data pasien , data KIR, data rujukan dan perhitungan gizi ibu hamil yang dilakukan oleh puskesmas tersebut. Puskesmas Rawat Inap Sungai Tabuk merupakan puskesmas pembantu yang terletak di Kecamatan Sungai Tabuk, kabupaten Banjar Kalimantan Selatan. Puskesmas ini memberikan pelayanan kesehatan bagi masyarakat di sekitar wilayah Sungai Tabuk maupun di sekitarnya. Puskesmas ini didirikan untuk membantu masyarakat di daerah Sungai Tabuk dan sekitarnya . Puskesmas tersebut memberikan pelayanan kesehatan bagi masyarakat dengan sistem pengobatan rawat jalan. Untuk menciptakan pendataan pasien, diperlukan pengelolaan yang baik pula dari bagian yang menangani hal tersebut. Di luar masalah teknis operasional, pengelolaan data pasien yang baik disuatu instansi kesehatan umum dapat ditentukan dari mekanisme administrasinya. Mekanisme administrasi yang baik dan menciptakan kemudahan dan efisiensi dalam proses pencatatan maupun pengambilan informasi. Dengan kemudahan dan efisiensi tersebut, diharapkan informasi yang ada dapat diguakan secara optimal, diolah sedemikian rupa, sehingga akan sangat membantu dalam menentukan tindakan-tindakan medis yang harus dilakukan. Kata Kunci : Puskesmas, Gizi, Kehamilan, Sungai Tabuk
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.018 |
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".