PENGARUH PEMBERIAN DAUN PEPAYA TERHADAP KELANCARAN PRODUKSI ASI PADA IBU NIFAS
Bibliographic record
Abstract
Air Susu Ibu (ASI) adalah makanan terbaik untuk bayi karena merupakan makanan alamiah yang sempurna, mudah dicerna oleh bayi, mengandung zat gizi yang sesuai dengan kebutuhan bayi untuk pertumbuhan, kekebalan dan mencegah berbagai penyakit. Dari hasil studi pendahuluan ibu postpartum (64,28%) di Wilayah Kerja Puskesmas Kota Wilayah Selatan Kota Kediri mengalami masalah pengeluaran ASI. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui Pengaruh Pemberian Daun Pepaya Terhadap Kelancaran Produksi ASI Pada Ibu Nifas Di Wilayah Kerja Puskesmas Kota Wilayah Selatan Kota Kediri.Rancangan penelitian yang digunakan adalah pre eksperimental. Populasi yang diteliti seluruh ibu nifas di Wilayah Kerja Puskesmas Kota Wilayah Selatan Kota Kediri yang pengeluaran ASI tidak lancar. Menggunakan teknik purposive sampling, dengan responden berjumlah 16. Instrumen penelitian lembar observasi. Analisis data dengan uji Wilcoxon.Hasil penelitian menunjukkan 12 dari 16 responden yang daun pepaya pengeluaran ASI menjadi lancar . Hasil analisis ρ value 0,001 < 0,05 yang artinya ada pengaruh pemberian daun pepaya terhadap kelancaran produksi ASI pada ibu nifas di Wilayah Kerja Puskesmas Kota Wilayah Selatan Kota Kediri.Diharapkan dengan hasil penelitian ini pemberian daun pepaya terhadap kelancaran produksi ASI dapat menjadi alternatif menangani ASI tidak lancar.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".