FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGGUNAAN KONTRASEPSI MODERN OLEH WUS KAWIN PADA LIMA PROVINSI DI KTI (NTT, MALUKU, MALUKU UTARA, PAPUA, DAN PAPUA BARAT) TAHUN 2017
Bibliographic record
Abstract
Laju pertumbuhan penduduk yang tinggi serta penduduk yang semakin padat dapat mengakibatkan berbabagai masalah lain seperti jaminan kesejahteraan yang tidak dapat terlaksana secara optimal. Sehingga pemerintah mengeluarkan kebijakan untuk mengatasi masalah kependudukan salah satunya adalah program KB (Keluarga Berencana) dengan penggunaan kontrasepsi modern. Namun, partisipasi penggunaan kontrasepsi modern yang masih belum merata menjadi masalah lain. Seperti di wilayah KTI (Kawasan Timur Indonesia ) 10 dari 17 provinsi di KTI dalam penggunaan kontrasepsi modernnya masih berada di bawah rata-rata Nasional. Padahal pemerintah telah mengeluarkan kebijakan pemberian kontrasepsi gratis sejak tahun 2011 terhadap wilayah dengan TFR tinggi dan penggunaan kontrasepsi rendah. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan unutuk mengetahui gambaran dan variabel yang signifikan mempengaruhi penggunaan kontrasepsi modern wanita usia subur kawin pada lima provinsi di KTI tahun 2017, yaitu Nusa Tenggara Timur, Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat. Hasil regresi logistik biner diperoleh wanita dengan umur 25 sampai 34 tahun, jumlah anak hidup lebih dari dua, menginginkan jumlah anak maksimal dua anak, pendidikan SD sampai SMP, bekerja, pendidikan suami SD sampai SMP, suami yang bekerja, dan mendapat kunjungan petugas KB memiliki hubungan yang signifikan dengan penggunaan kontrasepsi modern. Peran petugas KB lebih dioptimalkan dalam menjaring calon pengguna kontrasepsi modern.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 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) | 0.034 | 0.008 |
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".