ANALISIS STIGMA DAN DISKRIMINASI MASYARAKAT TERHADAP ORANG DENGAN HIV/AIDS (ODHA) DI KABUPATEN INDRAGIRI HULU
Bibliographic record
Abstract
HIV yaitu virus yang menyerang dan melemahkan system pertahanan tubuh manusia, sehingga mudah tertular berbagai penyakit. AIDS yaitu sekumpulan gejala penyakit akibat menurunnya kekebalan tubuh yang disebabkan oleh HIV. ODHA adalah sebutan bagi orang yang telah positif HIV/AIDS. Tujuan penelitian diperolehnya informasi mendalam tentang Analisis Stigma dan Diskriminasi Masyarakat terhadap Orang dengan HIV/AIDS (ODHA) di Kabupaten Indragiri Hulu. Jenis penelitian kualitatif dengan teknik pengolahan data triangulasi sumber, triangulasi metode, triangulasi data melibatkan 9 orang informan yang terdiri dari 3 orang informan utama, 3 orang informan kunci dan 3 orang informan pendukung. Hasil penelitian menunjukkan pengetahuan tentang penyakit HIV/AIDS masih rendah. Untuk sikap ada perlakuan mengucilkan ODHA. Tingkat pendidikan tidak mempengaruhi pemberian stigma dan diskriminasi. Informan mendapatkan informasi dari media televisi. Petugas kesehatan masih aktif melakukan penyuluhan seputar HIV/AIDS. Dukungan sosial ODHA jarang terjadi di masyarakat dengan alasan takut terhadap ODHA. Saran penelitian ini agar pihak Puskesmas dapat aktif dalam memberikan penyuluhan seputar HIV/AIDS sehingga masyarakat mendapat informasi yang benar sehingga stigma dan diskriminasi terhadap ODHA tidak lagi terjadi. Kata Kunci : Stigma dan Diskriminasi, HIV/AIDS, ODHA, Kabupaten Indragiri Hulu
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".