Aksesibilitas Pelayanan Kesehatan Ibu dan Anak di Kecamatan Pinggiran Kota Padang (Studi Kasus: Puskesmas Koto Panjang Ikua Koto)
Bibliographic record
Abstract
Angka Kematian Ibu (AKI) di indonesia masih menjadi yang tertinggi di asia tenggara dan jauh dari target global tujuan pembangunan berkelanjutan. Upaya pemerintah dalam menurunkan (AKI) adalah dengan menjamin akses setiap ibu terhadap pelayanan kesehatan yang berkualitas. Puskesmas merupakan salah satu instrumen pemerataan pelayanan kesehatan untuk seluruh penduduk Indonesia dan juga sebagai alat untuk mengurangi disparitas derajat kesehatan antar wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan aksesibilitas masyarakat terhadap pelayanan kesehatan ibu dan anak serta faktor-faktor yang mempengaruhinya di Puskesmas Koto Panjang Ikua Koto yang terletak di pinggiran kota. Penelitian menggunakan metode survei. Data dikumpulkan melalui pengisian kuisioner oleh responden sebanyak 100 orang wanita usia subur. Analisis data menggunakan statistik deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan aksesibilitas masyarakat terhadap pelayanan kesehatan Ibu dan Anak di Puskesmas Koto Panjang Ikua Koto sebagai wilayah pinggiran kota dapat dikatakan mudah yang dilihat dari empat aspek yaitu jarak dari tempat tinggal dan waktu tempuh ke Puskesmas, ketersediaan fasilitas dan sumberdaya tenaga kesehatan, akomodasi dan keterjangkauan biaya.
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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".