Edukasi Hipertensi dan Pelatihan Pembuatan Teh Herbal Kombinasi Daun Pegagan (Centella asiatica) Dan Rimpang Kunyit (Curcuma longa) Sebagai Minuman Kesehatan Antihipertensi
Bibliographic record
Abstract
Kecenderungan jumlah penderita hipertensi yang terus meningkat setiap tahunnya, memerlukan upaya pengendalian untuk mencegah resiko komplikasi kardiovaskular. Secara empiris daun pegagan dan rimpang kunyit telah dimanfaatkan oleh masyarakat untuk mengatasi berbagai macam penyakit termasuk hipertensi. Pemerintah melalui kemenkes telah menetapkan fokus riset dan pemanfaatan bahan alam untuk mengelola hipertensi. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan edukasi pengelolaan hipertensi serta pelatihan pembuatan teh herbal yang mengandung daun pegagan dan rimpang kunyit sebagai minuman kesehatan antihipertensi. Kegiatan dilaksanakan di keluraha Padasuka RW05 yang bekerja sama dengan ketua RW dan ketua PKK kelurahan Padasuka. Edukasi dilakukan melalui metode ceramah dan diskusi. Selanjutnya masyarakat mendapat pelatihan cara membuat teh herbal hasil riset kampus yang mengandung daun pegagan dan rimpang kunyit serta pemanis stevia. Kegiatan diakhiri dengan minum teh herbal bersama. Kegiatan ini bermanfaat meningkatkan nilai guna tanaman herbal daun pegagan dan rimpang kunyit yang sudah dikenal oleh masyarakat, meningkatkan pengetahuan untuk mengendalikan hipertensi serta meningkatkan keterampilan masyarakat dalam membuat teh herbal.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| 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) | 0.010 | 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".