Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Role of PHBS Education in Promoting Healthy Life at SDN 3 Sukaratu Novitriani, Korry; Nurviana, Vera; Cahyani, Regita Putri; Maulida, Zahra Annisa; Wulandari, Ratna; Arif, Kirana Johar; Abdilah, Rizki Fuzia Putra; Az-zahra, Nurtsalits; Khoeruman, Elan
Jurnal Medika: Medika Vol. 4 No. 4 (2025)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/pe992p09

Abstract

Pada usia sekolah dasar, anak berada dalam masa pertumbuhan yang signifikan, baik dari segi fisik, psikologis, maupun interaksi sosial. Sebagai calon generasi penerus bangsa, mereka perlu dibekali pemahaman dan keterampilan untuk menjaga kesehatannya sejak dini. Salah satu pendekatan yang efektif dalam mendukung hal tersebut adalah melalui edukasi Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS). Masa sekolah dasar merupakan masa yang sangat penting untuk mengembangkan pilihan gaya hidup sehat. Tujuan dari pendidikan Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) adalah untuk meningkatkan pengetahuan siswa tentang pentingnya menjaga kesehatan diri dan lingkungan. Program Kuliah Kerja Nyata (KKN) di SDN 3 Sukaratu mencakup kegiatan pendidikan PHBS yang dirancang untuk meningkatkan pemahaman siswa kelas lima tentang praktik Cuci Tangan Pakai Sabun (CTPS). Metode pengabdian diawali dengan pre test dan dilanjutkan dengan pemaparan materi dan post test. Pentingnya tata cara cuci tangan yang baik dengan metode bernyanyi (ice breaking). Indikator keberhasilan dari pengabdian ini yaitu peningkatan pengetahuan anak sekolah mengenai perilaku hidup bersih dan sehat. Menggunakan metode analisis kuantitatif dengan deskriptif analitik. Hasil menunjukkan adanya peningkatan pemahaman yang signifikan. Edukasi dengan metode visual dan praktik langsung terbukti efektif dalam menanamkan perilaku hidup bersih sejak dini.
Systematic Study of Multitarget Molecular Docking: from Polypharmacology to Tissue Pharmacology Amin, Saeful; Cahyani, Regita Putri; Riyanti, Anis
Jurnal Ilmu Medis Indonesia Vol 5 No 2 (2026): Maret
Publisher : Penerbit Goodwood

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35912/jimi.v5i2.5697

Abstract

Purpose: This study describes the shift in modern drug discovery toward a computational systems-based paradigm, emphasizing multi-target molecular docking as a key strategy to unravel complex molecular interactions in biological systems. Methods: A systematic literature review was conducted using publications from 2020 to 2025 retrieved from the PubMed, Scopus, ScienceDirect, and MDPI databases. Results/findings: The analysis demonstrates that integrating molecular docking, Molecular Dynamics (MD) simulations, and network pharmacology enhances polypharmacology and drug repurposing strategies for complex diseases, such as diabetes, Alzheimer's, and viral infections. Bioactive compounds, including quercetin, luteolin, kaempferol, diosgenin, ?-amyrenone, and copper (II) complexes, target critical biological pathways (AGE–RAGE, NF-?B, STAT3–CASP3–HIF1A) and essential viral proteins. Conclusions: The integration of multi-target molecular docking, network pharmacology, and AI-based drug design forms a new paradigm in modern drug discovery. This approach enables a systemic analysis of ligand–protein interactions, accelerates the identification of therapeutic targets, and improves the accuracy and efficiency of virtual screening. The combination of these three approaches strengthens the direction towards computational systems pharmacology, which supports data-driven and sustainable drug design. Limitations: This study is based solely on existing computational data, without experimental validation to confirm the predicted interactions. Contributions: This study highlights the integrative potential of multi-target molecular docking and network pharmacology as a bridge between computational prediction and experimental pharmacology. It offers a conceptual foundation for AI-assisted drug design and encourages future research on experimental validation and predictive modeling to optimize multitarget therapies.