IMPLEMENTASI PROGRAM KELUARGA BERENCANA METODE KONTRASEPSI JANGKA PANJANG DI UPT PPKB KECAMATAN INDRAMAYU
Bibliographic record
Abstract
Berdasarkan hasil sensus penduduk yang dilakukan oleh BPS tahun 2020 jumlah penduduk Indonesia mencapai 270.203.917 jiwa. Oleh karenanya, dilakukanlah implementasi program KB bertujuan untuk memenuhi permintaan pelayanan KB serta mengendalikan angka kelahiran. Namun dalam pelaksanaan program, capaian MKJP di Kabupaten Indramayu 4 tahun terakhir (2018-2021) menujukkan hasil yang relatif tetap. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui implementasi program KB Metode Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP) di UPT Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana Kecamatan Indramayu. Metode penelitian menggunakan metode kualitatif. Informan berjumlah 6 orang pelaksana program di tingkat kabupaten dan kecamatan Indramayu. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara mendalam. Hasil penelitian menunjukkan pada variabel input bahwa tidak adanya pelatihan yang diadakan oleh daerah, tidak ada tenaga khusus promotor, ketersediaan dana yang belum mencukupi khususnya untuk kegiatan BKR, BKB, dan BKL dan ketersediaan logistik sarana dan prasarana sudah mencukupi. Pada variabel proses menunjukkan bahwa penyuluhan dilakukan setiap saat dengan mendatangi kerumunan WUS di Sekolah Dasar, PAUD, Jamiaan, dan Posyandu. PLKB melakukan pembuatan kelompok kecil dengan sasaran WUS, Catin, dan remaja. Implementasi pelaksanaan MOP dan MOW belum maksimal. Pada variabel output menunjukkan bahwa capaian MKJP masih belum mencapai target, akseptor KB lebih banyak menjangkau kaum perempuan. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa implementasi kurang maksimal.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.084 | 0.030 |
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".