Pelatihan Menanam Apotek Hidup Herbal Medicine Tanaman Burdock Sebagai Upaya Preventif Kejadian Anemia
Bibliographic record
Abstract
Background: Anemia merupakan masalah kesehatan masyarakat yang masih tinggi, terutama pada ibu hamil dan balita. Penelitian ini bertujuan untuk memberdayakan kader melalui pelatihan budidaya tanaman burdock (Arctium lappa L.) sebagai intervensi berbasis apotek hidup dalam upaya pencegahan anemia. Jumlah kasus anemia di Indonesia meningkat dari 37,01% pada 2013 menjadi 48,9% pada 2018, dengan kasus signifikan terjadi pada remaja putri dan anak-anak di Kabupaten Cilacap. Faktor penyebab utama meliputi pola makan yang tidak seimbang, kekurangan zat besi, serta akses layanan kesehatan yang terbatas. Metode: Kegiatan ini dilakukan di Desa Sidanegara dengan pendekatan sosialisasi materi ilmiah, pemberdayaan ibu balita dalam pencegahan stunting, serta pelatihan teknik budidaya burdock. Kader dilatih untuk menanam burdock di pekarangan rumah sebagai sumber pangan fungsional yang kaya zat besi, yang berpotensi meningkatkan kadar hemoglobin dan hematokrit. Evaluasi dilaksanakan melalui observasi praktik, wawancara, dan pendampingan pekarangan secara berkala untuk menjamin keberlanjutan program. Hasil: Hasil menunjukkan bahwa kader memahami manfaat tanaman burdock menunjukkan bahwa pengetahuan kader telah meningkat, dengan nilai rata-rata post-test 93, dan mampu menerapkan teknik budidaya secara mandiri. Selain itu, tercipta lahan apotek hidup yang meningkatkan ketahanan gizi dan kesadaran masyarakat terhadap pemanfaatan herbal sebagai solusi kesehatan jangka panjang. Kesimpulan: Program ini berkontribusi pada pemberdayaan kader, penguatan ketahanan pangan lokal, serta pencegahan anemia berbasis komunitas. Pendekatan terpadu ini efektif diterapkan di Desa Sidanegara sebagai model intervensi kesehatan berkelanjutan.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".