HUBUNGAN DUKUNGAN KELUARGA DENGAN PERILAKU HIDUP BERSIH DAN SEHAT PADA ANGGOTA KELUARGA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS LEMBANG PADA MASA PANDEMI COVID-19
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAK Peningkatan kasus konfirmasi COVID-19 yang selalu bertambah membuat masyarakat harus sadar untuk melakukan pencegahan. Kesadaran masyarakat akan membuat penularan penyakit ini akan semakin menurun. Pencegahan COVID-19 dapat dilakukan dengan melaksanakan perilaku hidup bersih dan sehat di rumah yang dapat dilakukan oleh setiap anggota keluarga. Peran dukungan keluarga sangat penting bagi setiap anggota keluarga dalam mempraktikkan perilaku hidup bersih dan sehat agar keluarga terhindar dari berbagai penyakit termasuk COVID-19. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui hubungan dukungan keluarga dengan perilaku hidup bersih dan sehat pada anggota keluarga di wilayah kerja puskesmas Lembang pada masa pandemi COVID-19. Metode penelitian yaitu survei analitik dengan pendekatan cross sectional. Populasi yaitu keluarga yang ada di wilayah kerja Puskesmas Lembang sebanyak 4344 keluarga. Jumlah sampel yaitu 98 keluarga. Teknik sampling yang digunakan yaitu probability sampling dengan pendekatan simple random sampling. Hasil uji statistik Chi square di peroleh nilai p value = 0,000 (p <0,05), hal ini berarti bahwa hipotesis diterima yaitu ada hubungan antara dukungan keluarga dengan perilaku hidup bersih dan sehat pada anggota keluarga di wilayah kerja Puskesmas Lembang pada masa pandemi COVID-19.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.017 |
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".