HUBUNGAN ASUPAN ZAT GIZI MAKRO DAN ZAT GIZI MIKRO DENGAN STUNTING PADA ANAK USIA 24-59 BULAN DI WILAYAH KERJA 1 PUSKESMAS KABERE KECAMATAN CENDANA KABUPATEN ENREKANG
Bibliographic record
Abstract
Pendahuluan: Stunting merupakan salah satu masalah gizi yang muncul sebagai salah satumasalah kesehatan di Indonesia. Global Nutrition Report tahun 2014 menunjukkanIndonesia termaksuk dalam 17 negara, di antara 117 negara, yang mempunyai tiga masalahgizi yaitu stunting, wasting dan overweight pada anak. Berdasarkan Hasil Riset KesehatanDasar pada tahun 2018 Sulawesi Selatan berada pada peringkat ke 6 provensi denganprevalensi tinggi dengan presentase 35%. Tujuan: Penelitian ini bertujuan untukmengetahui hubungan asupan zat gizi makro dan mikro pada anak usia 24-59 bulan diwilayah kerja Puskesmas Kabere Kabupaten Enrekang. Metode: Jenis penelitian yangdigunakan adalah deskriptif analitik dengan rancangan cross sectional. Sampel penelitian ini adalah balita usia 24-59 bulan. Didapatkan sebanyak 105 sampel. Teknik sampling dalampenelitian ini adalah cara probability sampling menggunakan teknik purposive sampling.Asupan zat gizi makro dan mikro di ukur dengan cara wawancara langsung kepada orangtua. Hasil: Hasil penelitian ini didapatkan bahwa balita 24-59 bulan diwilayah kerja PuskesmasKabere Kecamatan Cendana Kabupaten Enrekang yang mengalami stunting sebanyak 46,7%dan yang normal sebanyak 53,3%. Dalam penelitian ini, didapatkan hasil berdasarkan uji statistikChi-Square bahwa terdapat hubungan yang sgnifikan antara asupan zat gizi makro (Karbohidrat,Protein, Lemak) (p<0,005) dengan stunting, terdapat hubungan yang signifikan antara asupan zat besidan zink (p<0.005), Namun, tidak terdapat hubungan yang signifikan antara asupan kalsium denganvitamin D dengan stunting(p>0.005). Kesimpulan: Terdapat hubungan signifikan antara asupan zatgizi makro serta zat besi dan zink dengan stunting.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".