PENGARUH JUS PEPAYA DAN SUSU ALMOND TERHADAP PENINGKATAN PRODUKSI ASI
Bibliographic record
Abstract
Menyusui merupakan proses bounding antara ibu dengan bayi dimana ibu memberikan asupan makanan kepada bayi berupa air susu ibu (ASI). ASI merupakan makanan yang sempurna bagi bayi namun tidak semua ibu memberikan ASI ekslusif kepada bayinya. Sebanyak 69,62% bayi usia kurang dari 6 bulan yang mendapatkan ASI. Salah satu penyebabnya adalah pengeluaran ASI yang sedikit. Upaya yang dilakukan untuk meningkatkan produksi ASI dengan mengkonsumsi makanan yang dapat mempengaruhi produksi ASI yaitu pepaya dan almond. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh pemberian mixed juice pepaya dan susu almond untuk peningkatan produksi ASI pada ibu menyusui. Penelitian ini menggunakan desain penelitian Quasi-experimental dengan menggunakan Nonrandomized control Grup Pre test-Post test Design. Dilakukan pengukuran jumlah ASI pertama sebelum diberikan perlakuan dan observasi kedua dilakukan setelah diberikan perlakuan. Sampel yang digunakan pada penelitian ini yaitu Ibu menyusui jumlah 30 orang (15 orang dilakukan intervensi dan 15 orang sebagai kontrol). Pengambilan sample secara purposive sampling. Pengumpulan data primer berupa pengukuran jumlah ASI pada kelompok intervensi dan kontrol. Analisis statistik dilakukan dengan menggunakan analisis univariat dan bivariat. Hasil penelitian didapatkan bahwa terdapat peningkatan jumlah ASI antara kelompok intervensi pemberian Jus almond dan pepaya sebelum dan sesudah diberikan intervensi dengan kelompok kontrol pemberian edukasi gizi seimbang menyusui sebelum dan sesudah dengan hasil P-value 0,000 nilai alpha 0,05. Simpulan didapatkan bahwa kelompok intervensi dan kontrol sama-sama mengalami peningkatan jumlah ASI dengan hasil P-value 0,000 nilai alpha 0,05. Saran peneliti lain untuk meneliti lebih lanjut mengenai cara lain untuk peningkatan jumlah ASI pada ibu menyusui
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".