EFEKTIVITAS EKSTRAK BIJI PEPAYA (Carica papaya L) SEBAGAI DESINFEKTAN UNTUK MENGHAMBAT PERTUMBUHAN MIKROORGANISME PADA RESIN AKRILIK
Bibliographic record
Abstract
Latar Belakang: Gigi tiruan berbahan resin akrilik heat cure memiliki \nkelemahan mudah terjadi porus sehingga mudah terjadi akumulari \nmikroorganisme. Peningkatan mikroorganisme pada gigi tiruan dapat \nmengakibatkan masalah seperti denture stomatitis, sehingga perlu dilakukan \npembersihan gigi tiruan secara rutin. Denture cleanser dari bahan kimia \nmemiliki banyak kekurangan, sehingga diperlukan bahan lain yang bersifat \nalami, salah satunya adalah ekstrak biji pepaya (Carica papaya L.)., Tujuan: \nUntuk mengetahui efektivitas ekstrak biji pepaya (Carica papaya L.) sebagai \ndesinfektan untuk menghambat pertumbuhan mikroorganisme pada resin \nakrilik Metode: Biji pepaya dikeringkan kemudian dimaserasi dengan etanol \n96% hingga menjadi ekstrak. Sampel saliva yang sesuai dengan persyaratan \ndikumpulkan sebanyak 15 ml dan dibagi menjadi dua bagian. Bagian saliva \npertama adalah saliva steril dan bagian lainnya akan digunakan untuk \nkontaminasi bakteri pada resin akrilik. Sampel dibagi menjadi 5 kelompok \nuntuk masing-masing kelompok terdiri dari kontrol, dan kelompok perlakuan, \nperlakuan konsentrasi 2,5%, konsentrasi 5%,konsentrasi 10%, dan 20%. \nPerhitungan koloni Mikroorganisme dilakukan dengan menggunakan alat \nhitung koloni Quebec Colony Counter. Hasil: terdapat perbedaan yang \nsiginifikan antara 5 kelompok. dengan nilai p=0,000 (p<0,005), dan \nkonsentrasi yang paling efektif adalah 20%. Kesimpulan: Ekstrak biji pepaya \n(Carica papaya L.) 20% adalah konsentrasi paling efektif yang dapat \nmenghambat mikroorganisme rongga mulut pada resin akrilik heat-cured. \nKata Kunci : Resin akrilik heat-cured, ekstrakbiji pepaya (Carica Papaya L.), \nmikroorganisme rongga mulut, desinfektan
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) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; 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".