ANALISIS PENINGKATAN BERAT BADAN BAYI YANG DIBERIKAN ASI EKSKLUSIF DAN TIDAK DIBERIKAN ASI EKSKLUSIF DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS GANJAR AGUNG KECAMATAN METRO BARAT KOTA METRO TAHUN 2020
Bibliographic record
Abstract
Air Susu Ibu (ASI) merupakan makanan yang diperlukan untuk tumbuh kembangbayi. ASI Eksklusif adalah pemberian ASI pada bayi sejak lahir sampai usia 6 bulan tanpamakanan atau minuman lain. Berdasarkan data yang didapat proporsi pemberian ASIeksklusif Kota Metro tahun 2018 cakupannya hanya sebesar 62,3%. Tujuan penelitian iniadalah melakukan analisis terhadap peningkatan berat badan bayi yang diberikan ASIeksklusif dan non eksklusif di wilayah kerja Puskesmas Ganjar Agung Kecamatan MetroBarat Kota Metro Tahun 2020". Rancangan penelitian ini menggunakan pendekatan cross sectiona. Populasi dalampenelitian ini adalah seluruh bayi yang berumur 6 bulan sampai dengan 12 bulan yang ada diPosyandu wilayah kerja Puskesmas Ganjar Agung bulan Januari 2020 yang berjumlah 87bayi, teknik pengambilan saampel adalah total sampling. Pengumpulan data menggunakanalat ukur berupa timbangan dan KMS. Analisis data secara univariat dan bivariat. Hasil penelitian univariat menunjukkan Peningkatanberat badan bayi yang diberikanASI eksklusif dengan rata-rata: 4.305,56 gr, median: 4.300 gr, berat maksimal: 6.200 gr, beratminimal: 3.000 gr. Peningkatan berat badan bayi yang tidak diberikan ASI Eksklusif denganrata-rata: 4.768,63 gr, median: 4.800 gr, berat maksimal: 6.400 gr, berat minimal: 2.300 gr. Kesimpulan penelitian ini diperoleh hasil bahwa terdapat perbedaan peningkatan beratbadan bayi yang diberikan ASI eksklusif dan tidak diberikan ASI Eksklusif dengan nilai pvalue: 0,011 yang berarti ada perbedaan.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".