HUBUNGAN FREKUENSI PEMBERIAN MAKANAN PENDAMPING ASI (MP-ASI) DENGAN STATUS GIZI ANAK USIA 6-24 BULAN
Bibliographic record
Abstract
Prevalensi status gizi balita 0-59 bulan dengan indeks BB/U di Indonesia tahun 2018 mengalami peningkatan prevalensi gizi buruk sebesar 1,10%, dan gizi lebih sebesar 1,3% dibandingkan tahun 2017. Provinsi Riau memiliki prevalensi status gizi buruk, kurang dan lebih di atas prevalensi nasional yaitu sebesar 21,9%. Kabupaten dengan prevalensi status gizi buruk dan gizi kurang tertinggi di Provinsi Riau adalah Kabupaten Indragiri Hilir dengan angka prevalensi sebesar 25,6%. Periode usia 0-24 bulan adalah periode usia yang sangat penting bagi anak, karena saat itu adalah proses pertumbuhan dan perkembangan otak yang signifikan. Salah satu faktor yang menentukan kecukupan energi yang diterima oleh anak adalah frekuensi pemberian MP-ASI. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan frekuensi pemberian makanan pendamping ASI (MP-ASI) dengan status gizi anak usia 6-24 bulan di wilayah kerja Puskesmas Gajah Mada Tembilahan Kabupaten Indragiri Hilir. Metode penelitian ini menggunakan desain studi observasional analitik, dengan rancangan penelitian cross sectional. Penelitian ini dilakukan di 24 Posyandu di wilayah kerja Puskesmas Gajah Mada Tembilahan. Teknik pengambilan sampel yang digunakan yaitu accidental sampling. Data diuji secara statistik menggunakan uji korelasi Spearman. Hasil penelitian berdasarkan uji korelasi Spearman didapatkan nilai p-value yaitu 0,000 (< 0,05) dan koefisien korelasi (r) = 0,669 untuk hubungan antara frekuensi pemberian makanan pendamping ASI (MP-ASI) dengan status gizi anak usia 6-24 bulan. Kesimpulan penelitian ini adalah terdapat hubungan yang bermakna antara frekuensi pemberian makanan pendamping ASI (MP-ASI) dengan status gizi anak usia 6-24 bulan di wilayah kerja Puskesmas Gajah Mada Tembilahan dengan korelasi kuat dan arah korelasi positif.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".