Faktor Yang Mempengaruhi Status Gizi Pada Balita Di Wilayah Kerja Puskesmas Paal V Kota Jambi
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAK Masalah gizi kurang merupakan suatu masalah gizi yang disebabkan karena kurangnya asupan gizi baik dalam jangka waktu pendek mapun panjang. Kejadian status gizi kurang di Puskesmas Paal V pada tahun 2018 sebesar 2,1%. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan pendekatan case control. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan pengetahuan, partisipasi ibu dalam posyandu, pola asuh, penyakit infeksi, tingkat risiko pencemaran jamban, dan tingkat risiko pencemaran sarana air bersih dengan status gizi pada balita di wilayah kerja Puskesmas Paal V Kota Jambi. Populasi dalam penelitian ini sebanyak 32 balita kasus dan 32 balita kontrol. Sampel kasus adalah ibu yang memiliki balita dengan status gizi kurang 24 orang. Sampel kontrol adalah ibu yang memiliki balita dengan status gizi baik sebanyak 24 orang. Uji statistik yang digunakan adalah uji chi-square. Hasil penelitian diketahui bahwa % responden memiliki balita dengan status gizi kurang, 50% responden memiliki pengetahuan kurang baik, 97,9% responden memiliki partisipasi dalam posyandu baik, 37,5% responden memiliki pola asuh kurang baik, 22,9% responden memiliki balita menderita penyakit infeksi, 52,1% responden memiliki tingkat risiko pencemaran jamban risiko sedang dan 14,6% responden memiliki tingkat risiko pencemaran sarana air bersih tingkat risiko sedang. Hasil bivariat menunjukkan ada hubungan antara pengetahuan (p=0,043; OR=4,0), pola asuh (p=0,037; OR=4,491), penyakit infeksi (p=0,039; OR=6,6), tingkat risiko pencemaran jamban (p=0,021; OR=0,206) dengan status gizi pada balita. Tidak ada hubungan antara partisipasi ibu dalam posyandu (p=1,000; OR=2,043) dan tingkat risiko pencemaran sarana air bersih (p=1,000; OR=1,4) dengan status gizi balita. Kata Kunci : Faktor Mempengaruhi Status Gizi Balita
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 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".