Gambaran Pelayanan Kesehatan Primer Pada Kejadian Stunting Di Wilayah Kecamatan Sukawati Kabupaten Gianyar
Bibliographic record
Abstract
Latar belakang : Stunting merupakan suatu masalah gizi yang dihadapi oleh balita saat ini. Jika tinggi badan anak berdasarkan usia di bawah standar nasional (Z- Score <-2 SD), maka diklasifikasikan sebagai terhambat. Ibu yang dapat memanfaatkan pelayanan kesehatan dengan baik akan memberi dampak positif kepada keadaan status gizi anaknya. Pelayanan kesehatan merupakan salah satu faktor tidak langsung yang dapat mempengaruhi keadaan status gizi. Pelayanan kesehatan primer perlu ditingkatkan pelayanannya, sebab pelayanan kesehatan primer memiliki peranan yang cukup signifikan yang dapat ditujukan untuk meningkatkan derajat kesehatan dan gizi anak agar terhindar dari kematian dini dan mutu fisik yang rendah. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui Gambaran Pelayanan Kesehatan Primer Pada Kejadian Stunting” di wilayah Kecamatan Sukawati Kabupaten Gianyar. Metode : Metode penelitian yang digunakan yaitu survey dengan jenis penelitian deskriptif yang menggunakan data sekunder tahun 2020 dengan jumlah sampel sebanyak 47 orang yang menggunakan instrumen penelitian lembar ekstrasi data dengan analisis SPSS 20. Hasil : Hasil penelitian ini didapatkan karakteristik responden yang memiliki balita stunting rata-rata berumur 30 tahun sebanyak 4 orang (6,4%), berpendidikan SMA sebanyak 29 orang (61,7%) dan bekerja swasta sebanyak 23 orang (48,9%). Berdasarkan analisis pelayanan kesehatan primer didapatkan bahwa sebagian besar responden berobat ke pelayanan kesehatan praktek bidan dan dokter sebanyak 33 orang (70,2%), jarak ke pelayanan kesehatan kategori jauh sebanyak 33 orang (70,2%), sebagian besar sudah mendapatkan penyuluhan IMD sebanyak 40 orang (85,1%), penyuluhan ASI Eksklusif sebanyak 35 orang (74,5%), penyuluhan MPASI sebanyak 39 orang (83%) dan penyuluhan KB sebanyak 38 orang (80,9%). Berdasarkan analisis gambaran pelayanan kesehatan primer didapatkan bahwa pelayanan kesehatan primer dalam kategori baik sebanyak 40 orang (85,1%). Simpulan : Berdasarkan hasil penelitian didapatkan pelayanan kesehatan primer pada kejadian stunting di Wilayah Kecamatan Sukawati Kabupaten Gianyar dalam kategori baik yaitu banyak responden memanfaatkan pelayanan kesehatan seperti berobat ke pelayanan kesehatan dan mendapatkan penyuluhan.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.003 |
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".