HUBUNGAN DUKUNGAN KELUARGA DENGAN PEMILIHAN PENOLONG PERSALINAN PADA IBU HAMIL DI DESA MEKAR JAYA WILAYAH KERJA PUSKESMAS CAMPAKA KAB. CIANJUR PROV. JAWA BARAT
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAKLatar Belakang: Indonesia adalah salah satu Negara dengan AKI dan AKB tertinggi di Asia.AKI di Kab.Cianjur pada tahun 2020 yaitu 22 kasus kematian ibu atau 56,83 per 100 ribu kelahiran hidup.Berbagai upaya telah dilakukan untuk mereduksi AKI di Indonesia antara lain meningkatkan pertolongan persalinan oleh tenaga profesional.Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan dukungan keluarga dengan pemilihan penolong persalinan pada ibu hamil di Desa Mekar Jaya Wilayah Kerja Puseksmas Campaka.Metode: Penelitian ini menggunakan survey analitik dengan pendekatan crosssectional.Teknik pengambilan sampel secara total sampling.Responden penelitian ini 47 orang.Dukungan keluarga dan pemilihan penolong persalinan diukur dengan kuesioner.Analisa data menggunakan uji statistic Chi-square.Hasil: Responden yang tidak mendapat dukungan keluarga yang memilih penolong persalinannya oleh non nakes (dukun) 17 responden (77,3%), dan yang memilih penolong persalinannya oleh nakes (bidan) 5 responden (22,7%).Ibu hamil yang mendapat dukungan keluaga yang memilih penolong persalinannya oleh non nakes 7 responden (28,0%) dan yang memilih penolong persalinannya oleh nakes (bidan) 18 responden (72,0%).Hasil uji Chi Square menunjukkan hasil P Value 0, 001 < α (0,05) dengan nilai keeratan 0,492.Keimpulan: Ada hubungan antara dukungan keluarga dengan pemilihan penolong persalinan pada ibu hamil di Desa Mekar Jaya Wilayah Kerja Puseksmas Campaka.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".