STUDI PRAFORMULASI ASAM p-METOKSISINAMAT DAN UPAYA PENGEMBAGAN SEBAGAI SEDIAAN TOPIKAL ANTIINFLAMASI
Bibliographic record
Abstract
Tahap awal dari penelitian ini adalah menentukan kelarutan APMS dalam dapar pH 4,2 ± 0,2 yaitu suasana pH yang umum digunakan pada sediaan topikal karena berada dalam rentang pH kulit (4 - 6,8). Dari pustaka diketahui kelarutan APMS adalah 0,55 mg/ml dalam air (Genome Alberta & Genome Canada, 2009) atau 1 : 1819 bagian air, termasuk katagori sangat sukar larut (Dep.Kes. RI, 1995). Untuk meningkatkan penetrasi APMS kedalam kulit maka diupayakan dalam bentuk terlarut dalam pembawanya. Oleh karena kelarutan APMS dalam air sangat kecil maka komponen pembawa perlu dikombinasi dengan fase minyak antara lain dalam sistem nanoemulsi. Sehingga setelah diketahui kelarutan APMS dalam dapar pH 4,2 ± 0,2 dilakukan penentuan koefisien partisinya antara dapar pH 4,2 ± 0,2 dan minyak. Minyak yang digunakan dalam sistem nanoemulsi adalah minyak kedelai, minyak kelapa murni (virgin coconut oil/VCO) dan minyak jagung. Selanjutnya ditentukan kelarutan APMS dalam sistem nanoemulsi terpilih dari diagram psudoternary yang dibuat. Pada tahun ke satu penelitian meliputi kelarutan APMS dalam dapar pH 4,2 ± 0,2 dan koefisien partisi APMS dalam dapar dan minyak. Sebelumnya dapar yang digunakan direncanakan dapar citrat akan tetapi dengan adanya informasi dari penelitian sebelumnya APMS kurang stabil dalam dapar citrat maka dapar diganti dengan dapat asetat. Penentuan kelarutan asam para metoksisinamat (APMS) dalam dapar asetat pH 4,2 ± 0,2 dilakukan selama 4 jam pada kecepatan 150 rpm kemudian jumlah APMS yg terlarut ditentukan dengan spektrofotometer. Koefisien partisi APMS dalam dapar pH 4,2 ± 0,2 dan masing-masing minyak kedelai/minyak jagung/VCO dilakukan pada konsentrasi APMS 50 ppm dan 60 ppm dalam 10 ml dapar serta 0,5 ; 1 dan 2 ml minyak yang telah dijenuhkan dengan dapar. Setelah di shaker selama 2 jam pada kecepatan 2200 rpm kadar APMS dalam dapar ditentukan kembali dengan spektrofotometer. Penentuan kandungan asam lemak pada masing-masing minyak digunakan alat GC-MS sedangkan skrining HLB butuh masing-masing minyak dilakukan dengan berbagai perbandingan surfaktan (Tween 80 dan Span 80) dan kosurfaktan etanol 96% sampai diperoleh emulsi yang jernih. Dari hasil penelitian ini didapatkan kelarutan APMS dalam dapar asetat pH 4,2 ± 0,2 adalah 70,04 ± 0,66 mg/L. Koefisien partisi apparent APMS dalam dapar pH 4,2 ± 0,2 dan masing-masing minyak kedelai, minyak jagung, dan VCO berturut-turut sebesar 2,39 ; 2,38 dan 2,41. Kandungan utama asam lemak minyak kedelai adalah 19,57 % asam palmitat, 45,2% asam linoleat, 25,36% asam elaidik, dan 7,07% asam stearat. Kandungan utama asam lemak minyak jagung adalah 26,86 % asam palmitat, 31,52% asam oleat, 31,30% asam elaidik dan 4,68% asam stearat. Kandungan utama asam lemak VCO adalah 32,41% asam laurat, 24,15 % asam miristat, 15,68% asam palmitat, 2,29% asam linoleat, 11,06% asam elaidik dan 5,22% asam stearat. Sedangkan HLB butuh ketiga minyak adalah 14 dan perbandingan surfaktan : kosurfaktan yang dapat membentuk emulsi yang jernih adalah 6 : 1.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.005 |
| Open science | 0.006 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.028 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".