PENGARUH PEMBERIAN JUS TOMAT (LYCOPERSICUM COMMUNE) TERHADAP HIPERKOLESTEROLEMIA PADA LANSIA LAKI-LAKI DENGAN HIPERTENSI 2021
Bibliographic record
Abstract
Data dari Sample Registration System (SRS) Indonesia tahun 2014, terdapat 5,3% kasus hipertensi dengan komplikasi yang termasuk kedalam sepuluh penyakit terbanyak yang diderita penduduk Indonesia. Berdasarkan profil kesehatan Dinas Kesehatan Kota (DKK) Padang tahun 2018, hipertensi merupakan penyakit kedua terbanyak di Kota Padang pada tahun 2017. Puskesmas Andalas merupakan puskesmas dengan kasus hipertensi tertinggi di Kota Padang dengan jumlah 2.028 kasus (10,74%). Tujuan npenelitian ini untuk mengetahui pengaruh pemberian jus tomat terhadap hiperkolesterolemia pada lansia Laki-laki dengan hipertensi.Jenis penelitian adalah Quasy Eksperiment (eksperimen semu) dengan design one Group Pre test dan post test Design. Penelitian ini telah dilaksanakan di Wilayah Kerja Puskesmas Andalas kota Padang pada tanggal 22 september -29 September 2021. Populasi pada penelitian ini seluruh Lansia Laki-laki yang yang rutin melakukan pemeriksaan rutin setiap bulanan sebanyak 120 orang. sampel 20 responden, semuanya adalah kelompok hipertensi. Dan teknik pengambilan sampel Purposive Sampling. Analisa data dilakukan analisa univariat yang bertujuan untuk mencari rata-rata (mean) dan analisa bivariat dengan uji independent sampel t testHasil penelitian menunjukkan rata-rata kadar kolesterol responden sebelum diberikan jus tomat (lycopersicumme commune) adalah 260,87, rata-rata kadar kolesterol responden setelah diberikan jus tomat (lycopersicumme commune) adalah 205,64. Hasil uji bivariat menunjukkan terdapat pengaruh pemberian jus tomat (lycopersicumme commune) terhadap kadar kolesterol, p-value = 0,000 (p<0,05).Kesimpulan penelitian ini adalah terdapat pengaruh pemberian jus tomat (lycopersicumme commune) terhadap hiperkolesterolemia pada Lansia laki-laki dengan hipertensi di wilayah kerja Puskesmas Andalas Kota Padang Tahun 2021. Diharapkan petugas yang memegang program penyuluhan kesehatan dapat emberikan edukasi dan diaplikasikan sebagai bentuk terapi non farmakologi yaitu berupa jus tomat yang dapat dikonsumsikan sebagai salah satu alternative pengobatan kadar kolesterol yang tinggi.Kata Kunci : Jus Tomat , Hiperkolesterolemia, Lansia, Laki-Laki, Hipertensi
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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".