PENGARUH PEMBERIAN INFUSA DAUN KELOR TERHADAP PENURUNAN KADAR GULA DALAM DARAH PADA MANUSIA YANG DIINDUKSI DENGAN LARUTAN DEXTROSE 40%
Bibliographic record
Abstract
Daun kelor mengadung antioksidan seperti flavonoid, vitamin A, vitamin E, vitamin C dan juga mengandung selenium yang membantu menurunkan kadar glukosa darah. Kandungan senyawa flavonoid dalam bentuk terpenoid dalam daun kelor sangat efektif dan lebih aman dalam penurunan kadar gula darah. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui rata-rata kadar gula dalam darah pada manusia sebelum dan sesudah diberikan infusa daun kelor Terhadap Penurunan Kadar Gula Dalam Darah Pada Manusia Yang Diinduksi Dengan Larutan Dextrose 40%. Jenis penelitian kuantitatif, rancangan penelitian Experiment dengan cara membandingkan antara kelompok kasus dan kelompok kontrol berdasarkan paparannya. Populasi dalam penelitian ini adalah masyarakat yang ada Di Wilayah Kerja Puskesmas Non Rawat Inap Gilang Tunggal Makarta Kecamatan Lambu Kibang Kabupaten Tulang Bawang Barat yang berjumlah 9 orang dan teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan purposive sampling. Berdasarkan hasil uji statistic diketahui Sebelum diberikan 100 ml infusa daun kelor, rata-rata gula darah responden adalah 122,67 dan sesudah diberikan menjadi 120,00 dengan nilai selisih 2,667. Sebelum diberikan 200 ml infusa daun kelor, rata-rata gula darah responden adalah 122,00 dan sesudah diberikan menjadi 118,67 dengan nilai selisih 3,33. Sebelum diberikan Larutan Dextrose 40%, rata-rata gula darah responden adalah 120,33 dan sesudah diberikan menjadi 122,00 dengan nilai selisih 1,667. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi informasi kesehatan dan pengetahuan bagi responden tentang Pengaruh Pemberian Infusa Daun Kelor Terhadap Penurunan Kadar Gula Dalam Darah Pada Manusia Yang Diinduksi Dengan Larutan Dextrose 40%. Kata Kunci : Infusa Daun Kelor, Penurunan Kadar Gula Dalam Darah, Dextrose 40%
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".