Pengaruh Jus Mentimun (Cucumis Sativus Linn) Pada Tekanan Darah Perempuan dan Laki-Laki Dewasa
Bibliographic record
Abstract
Hipertensi adalah suatu penyakit yang banyak dijumpai di Indonesia, dengan komplikasi perdarahan otak, gagal jantung, gagal ginjal, dan kebutaan. Penggunaan obat antihipertensi modern dapat menimbulkan efek samping, oleh karena itu, obat tradisional bisa menjadi pilihan, salah satunya buah mentimun. Buah mentimun dapat menurunkan tekanan darah. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh jus buah mentimun terhadap tekanan darah, serta membandingkan pengaruhnya terhadap tekanan darah laki-laki dan perempuan dewasa. Penelitian ini bersifat eksperimental sungguhan dengan menggunakan rancangan acak lengkap terhadap masing – masing 20 orang laki-laki dan perempuan dewasa. Variabel data yang dinilai adalah tekanan sistol dan diastol sampel (dalam mmHg) sebelum dan sesudah meminum jus buah mentimun. Data dianalisis dengan menggunakan uji “t” berpasangan sedangkan untuk membandingkan pengaruhnya terhadap laki-laki dan perempuan dewasa, digunakan uji “t” tidak berpasangan dengan α = 0.05. Pada laki-laki, tekanan darah rata-rata sesudah minum jus buah mentimun adalah 102,3/73,2 mmHg, lebih kecil daripada sebelum minum jus buah mentimun, yaitu sebesar 109,2/77,4 mmHg. Pada perempuan tekanan darah rata-rata sesudah minum jus buah mentimun adalah 98/68,3 mmHg, lebih kecil daripada sebelum minum jus buah mentimun, yaitu sebesar 106,4/74,55 mmHg (p 0,05). Pemberian jus buah mentimun dapat menurunkan tekanan darah pada perempuan dewasa dan laki-laki dewasa, dengan presentase penurunan tekanan darah yang sebanding.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".