ANALISIS DUKUNGAN INSTITUSI TERHADAP PENYELENGGARAAN KANTIN SEHAT PADA MAHASISWA DI UNIVERSITAS NEGERI DAN SWASTA DI JAKARTA
Bibliographic record
Abstract
Masalah gizi ganda terus meningkat di berbagai negara termasuk di Indonesia. Salah satu kelompok yang berkontribusi dalam kondisi ini adalah mahasiswa. Ketersediaan kantin sehat di kampus menjadi faktor penyebab utama rendahnya status gizi mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dukungan institusi terhadap peyelenggaraan kantin sehat pada mahasiswa di Universitas negeri dan swasta di Jakarta. Penelitian ini menggunakan desain studi analitik observasional dengan menggunakan metode cross sectional. Subjek penelitian ini adalah mahasiwa Negeri dan mahasiswa Swasta di Jakarta. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah accidental sampling dengan jumlah responden sebanyak 114 responden yang terdiri dari 57 mahasiswa Perguruan Tinggi Negeri dan 57 mahasiswa Perguruan Tinggi Swasta. Data diambil pada bulan Oktober-November 2017 dengan menggunakan kuesioner yang diadaptasi dari Ontario Society of Nutrition Professionals in Public Health (OSNPPH). Data ini dianalisis dengan menggunakan analisis multivariat logistic ganda. Penelitian ini menunjukkan bahwa didapatkan nilai OR pada dukungan institusi sebesar 4,246 (95% CI: 1,933 – 9,326). Berdasarkan persepsi mahasiswa, dukungan institusi berpeluang 4 x lipat terhadap penyelenggaraan kantin sehat dibandingkan dengan yang tidak mendapatkan dukungan ististusi. Oleh karenanya, perlu adanya dukungan kebijakan penyelenggaraan kantin sehat dan penyediaan fasilitas di kampus dalam menunjang pemenuhan gizi mahasiswa.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".