Formulasi dan Evaluasi Granul Instan Ekstrak Etanol Daun Kenikir (Cosmos caudatus) sebagai Antioksidan
Bibliographic record
Abstract
Meningkatnya polusi udara dapat menyebabkan masyarakat rentan akan terpaparnya penyakit yang diakibatkan oleh paparan dari radikal bebas. Radikal bebas adalah senyawa elektron atau atom yang tidak memiliki pasangan, oleh sebab itu diperlukan senyawa yang bisa menangkal radikal bebas yaitu antioksidan. Antioksidan adalah senyawa inhibitor yang berfungsi salah satunya yaitu melindungi sel dari serangan radikal bebas dengan cara mendonorkan atau menerima salah satu elektron dari radikal bebas. Daun kenikir adalah tumbuhan yang secara empiris sering digunakan sebagai sayuran yang berpotensi memiliki khasiat antioksidan. Penelitian ini ingin menghasilkan suatu formula pada sediaan granul instan menggunakan ekstrak etanol pada daun kenikir dengan yang memenuhi syarat fisik dan memiliki aktivitas antioksidan. Penelitian ini dilakukan dengan memformulasikan ekstrak dengan eksipien pengikat, pengisi, peningkat kelarutan dan pemanis. Penelitian ini dilakukan di lab farmasetik Universitas Bhakti Kencana. Hasil dari evaluasi sediaan granul instan dari ekstrak daun kenikir menunjukan semua formula memenuhi syarat uji fisik granul. Hasil pada uji kualitatif menggunakan plat KLT menunjukan hasil positif antioksidan pada ekstrak dan sediaan granul instan dengan timbulnya bercak kuning setelah di semprot DPPH (1,1-diphenyl-2-picrylhydrazy). Hasil pengujian aktivitas antioksidan ekstrak daun kenikir dengan nilai IC50 yaitu 50,98 μg/mL, sediaan granul dengan pengikat PVP sebesar 58,54 μg/mL dan sediaan granul dengan pengikat CMC sebesar 59,59 μg/mL. Dimana hasil tersebut termasuk kedalam nilai IC50 dengan kategori kuat.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".