Faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Metode Kontrasepsi pada Wanita Usia Subur di Wilayah Kerja Puskesmas Darul Azhar Batulicin Kabupaten Tanah Bumbu Tahun 2022
Bibliographic record
Abstract
Metode kontrasepsi pada wanita usia subur terbagi menjadi dua yaitu Metode kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP) dan Non MKJP. Tujuan penelitian untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi pemilihan metode kontrasepsi pada wanita usia subur. Metode penelitian ini menggunakan rancangan case control, sampel dalam penelitian ini sebanyak 196 responden dibagi menjadi dua kelompok yaitu kelompok kasus 98 responden dan kelompok kontrol 98 responden dengan menggunakan tehnik purposive sampling. Instrumen yang digunakan berupa kuesioner pengetahuan, sikap, dukungan suami dan peran tenaga kesehatan. Hasil penelitian analisis bivariat menggunakan komogorov-smirnov pada usia dan pendidikan didapatkan nilai p value < 0,05, hasil uji analisis chi-square pekerjaan didapatkan nilai p value < 0,05 dan hasil uji analisis fisher’s pengetahuan, sikap, dukungan suami dan peran tenaga kesehatan didapatkan nilai p value < 0,05 artinya H0 ditolak dan H1 diterima. Selanjutnya hasil analisis multivariat menggunakan uji regresi logistik berganda pada usia dengan nilai OR =0,385, pendidikan dengan nilai OR =2,239. Kesimpulan dalam penelitian ini terdapat faktor pendidikan memilki OR 2,239 kali lebih beresiko terhadap pemilihan metode kontrasepsi pada wanita usia subur. Disarankan kepada puskesmas untuk mengadakan promosi kesehatan agar akseptor mudah mengambil keputusan dalam memilih metode kontrasepsi khususnya kepada mereka yang mempunyai pendidikan SD-SMP/Sederajat.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".