PEMETAAN DISTRIBUSI KEJADIAN DAN FAKTOR RISIKO STUNTING DI KABUPATEN BANGLI TAHUN 2019 DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAK Berdasarkan hasil Riskesdas 2018, Kabupaten Bangli menempati urutan pertama sebagai kebupaten dengan proporsi stunting tertinggi di Provinsi Bali, sebesar 43,2%. Kejadian stunting dipengaruhi oleh multi faktor termasuk kewilyahan, geografis, bahkan demografis suatu wilayah. Penggambaran stunting dengan menggunakan SIG (Sistem Informasi Geografi) bermanfaat untuk mengetahui pola penyebaran kejadian stunting dan kaitan kejadian stunting dengan faktor risiko stunting pada suatu wilayah. Penelitian ini menggunakan rancangan crossectional deskriptif dengan menampilkan data sekunder sebaran jumlah kasus stunting dan faktor risikonya dengan pengolahan data dilakukan menggunakan aplikasi pengolahan peta dalam proses SIG. Hasil penelitian menggambarkan kasus stunting tersebar di seluruh kecamatan dengan kasus tertinggi ada di Kecamatan Susut dan yang terendah di Kecamatan Bangli. Pada beberapa daerah dengan kasus stunting yang tinggi berada jauh dari layanan puskesmas. Wilayah Kabupaten Bangli didominasi daerah rural dengan sebaran kasus yang banyak terdapat di wilayah rural. Kasus stunting banyak dijumpai di wilayah dataran sedang dan pegunungan. Beberapa wilayah yang memiliki cakupan Jamban Sehat Permanen (JSP) rendah memiliki kasus stunting yang tinggi. Pola kasus stunting di Kabupaten Bangli tahun 2019 beserta faktor risikonya dapat digambarkan melalui peta sebaran kasus stunting dan layering tiap faktor risikonya. Disarankan agar dapat mempertimbangkan peta sebaran stunting dalam pengambilan kebijakan penanganan stunting di Kabupaten Bangli. Kata kunci: Stunting, Pemetaan, SIG
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.009 |
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".