PERILAKU MEROKOK DAN KEBERADAAN PEROKOK DI LINGKUNGAN DENGAN KADAR KARBON MONOKSIDA PADA PELAJAR DI KABUPATEN INDRAMAYU
Bibliographic record
Abstract
Perilaku merokok saat ini tidak hanya dilakukan oleh orang dewasa akan tetapi dilakukan juga oleh kalangaan remaja. Data SDKI menujukkan bahwa tren remaja perokok setiap tahun terus mengalami peningkatan. Karbon monoksida yang terdapat dalam asap rokok memiliki sifat beracun dan karsinogen yang dapat menimbulkan masalah kesehatan. Tujuan penelitian adalah menganalisis hubungan pengetahuan tentang dampak buruk rokok, keberadaan perokok di lingkungan sekolah, keberadaan perokok di lingkungan keluarga, teman dekat perokok dengan kadar CO pada pelajar. Populasi adalah pelajar SMP kelas satu yang terdata dalam program skrining perilaku merokok tahun 2020. Sampel adalah remaja SMP yang memenuhi kriteria inklusi, diambil dengan metode total sampling. Uji chi square dilakukan untuk mengetahui hubungan variabel pengetahuan tentang dampak buruk rokok, keberadaan keluarga perokok, keberadaan perokok di sekolah dan teman dekat perokok dengan kadar CO. Uji regresi logistik dilakukan untuk mengetahui variabel yang dominan berhubungan dengan kadar CO pada remaja. Hasil penelitian menujukkan variabel yang berhubungan dengan kadar CO yaitu keberadaan anggota keluarga perokok, keberadaan teman dekat perokok dan perilaku merokok. Hasil analisis multivariat menujukkan bahwa variabel yang dominan berhubungan dengan kadar CO yaitu perilaku merokok. Disarankan perlu adanya upaya peningkatan kesadaran kepada para remaja untuk menghindari perilaku merokok
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.007 |
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".