DETERMINAN STATUS PENGGUNAAN METODE KONTRASEPSI JANGKA PANJANG DI INDONESIA TAHUN 2017
Bibliographic record
Abstract
Indonesia saat ini masih memiliki berbagai masalah kependudukan. Tingginya angka fertilitas dan laju pertumbuhan penduduk yang tidak seiring dengan peningkatan kualitas penduduk akan berimbas pada beratnya beban pemerintah dalam mensejahterakan rakyatnya. Berbagai cara telah diupayakan pemerintah guna menekan angka fertilitas, salah satunya melalui program Keluarga Berencana (KB) dengan penggunaan alat/cara kontrasepsi. Dari berbagai jenis metode, Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) mengemukakan bahwa Metode Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP) merupakan metode kontrasepsi paling efektif dengan tingkat keberhasilan melebihi 95 persen. Namun, hasil Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2017 menyatakan hanya 13,2 persen wanita usia subur (WUS) berstatus kawin yang menggunakan MKJP, padahal target paruh waktu Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) pada 2016 harus mencapai 21,1 persen. Melihat rendahnya capaian tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis determinan status penggunaan MKJP di Indonesia tahun 2017 menggunakan regresi logistik biner yang mengakomodir penimbang survei. Data sekunder diperoleh dari raw data hasil SDKI 2017. Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa secara umum hanya sebesar 21,05 persen pengguna MKJP di Indonesia tahun 2017. Selanjutnya, berdasarkan hasil analisis inferensia, diperoleh variabel umur WUS, tingkat pendidikan WUS, umur kawin pertama WUS, Anak Lahir Hidup, akses informasi KB, pengambil keputusan ber-KB, umur suami, dan tingkat pendidikan suami signifikan memengaruhi status penggunaan MKJP pada penelitian ini.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".