Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Identifikasi Fitokimia dan Uji Aktivitas Antiinflamasi In vitro Fraksi n- heksana Kapur Naga (Calophyllum soulattri Burm F) Dengan Metode Uji Penghambatan Denaturasi Protein Menggunakan Spektrofotometer Uv-Vis Fadlilaturrahmah Fadlilaturrahmah; Jariyah Amilia; Yuana Sukmawaty; Nashrul Wathan
Jurnal Pharmascience Vol 9, No 2 (2022): Jurnal Pharmascience
Publisher : Program Studi Farmasi FMIPA Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jps.v9i2.14372

Abstract

Tumbuhan kapur naga (Calophyllum soulattri Burm F) merupakan salah satu spesies dari  keluarga Calophyllum yang terdapat di hutan Kalimantan khususnya daerah lahan basah. Secara empiris dimasyarakat memanfaatkan kulit batang C. soulattri untuk mengobati penyakit kulit yang salah satu mekanisme proses penyembuhan melawati tahap inflamasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan penulusuran kandungan fitokimia dari fraksi n-heksana kulit batang C. soulattri dan melakukan uji aktivitas antiinflamasi in vitro dengan metode uji penghambatan denaturasi protein menggunakan spektrofotometer uv-vis. Metode penelitian diawali dengan tahapan pembuatan simplisia, ekstraksi dengan etanol 96%, dan difraksinasi menggunakan n-heksana.  Setelah itu dilakukan  uji penelusuran kandungan fitokimia menggunakan uji tabung dan pengujian antiinflamasi menggunakan spektrofotometri uv-vis menggunakan metode penghambatan denaturasi protein secara kuantitatif dengan natrium diklofenak sebagai kontrol positif. Hasil dari identifikasi fitokimia diperoleh bahwa fraksi n-heksana mengandung alkaloid, fenol, tanin, flavonoid, saponin, dan triterpenoid. Uji aktivitas antiinflamasi fraksi n-heksana kulit batang C. soulattri menghasilkan nilai IC50 sebesar 27,43±0,74 ppm dan natrium diklofenak dengan nilai  IC50 sebesar 39,17±0,86 ppm. Berdasaran uji t-test diperoleh hasil yang menunjukkan berbeda bermakna  dengan IC50 Natrium diklofenak (sig = 0,00). Kesimpulan dari penelitian ini yaitu fraksi n-heksana kulit batang C. soulattri memiliki aktivitas antiinflamasi yang lebih baik dari natrium diklofenak. Kata Kunci: Bovine Serum Albumin, IC50, Natrium Diklofenak, Kuantitatif Kapur naga (Calophyllum soulattri Burm F) is a species of the Calophyllum family that found in the forests of Kalimantan, especially in wetland areas. Empirically, the community uses the bark of C. soulattri to treat skin diseases, which is one of the mechanisms of the healing process through the inflammatory stage. The purpose of this study was to investigate the phytochemical content of the n-hexane fraction of the stem bark of C. soulattri and to test its anti-inflammatory activity in vitro with the protein denaturation inhibition test method using uv-vis spectrophotometer. The research method begins with the steps of making simplicia, extraction with 96% ethanol, and fractionation using n-hexane. After that, a test for tracing the phytochemical content was carried out using a tube test and an anti-inflammatory test using uv-vis spectrophotometry using a quantitative protein denaturation inhibition method with diclofenac sodium as a positive control. The results of the phytochemical identification showed that the n-hexane fraction contained alkaloids, triterpenoids, phenols, tannins, flavonoids, and saponins. The anti-inflammatory activity test of the n-hexane fraction of C. soulattri stem bark produced an IC50 value of 27.43±0.74 ppm and diclofenac sodium with an IC50 value of 39.17±0.86 ppm. Based on the t-test, the results showed that it was significantly different from the IC50 of diclofenac sodium (sig = 0.00). The conclusion of this study is that the n-hexane fraction of the stem bark of C. soulattri has better anti-inflammatory activity than diclofenac sodium.
ANALISIS PERBANDINGAN MODEL REGRESI LINIER BERGANDA, SPATIAL DURBIN ERROR MODEL (SDEM), DAN SPATIAL LAG X (SLX) DALAM PERMODELAN DATA INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI PROVINSI KALIMANTAN SELATAN Dimiyati Dimiyati; Nurul Latipah; Yuana Sukmawaty
RAGAM: Journal of Statistics & Its Application Vol 3, No 1 (2024): RAGAM: Journal of Statistics & Its Application
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/ragam.v3i1.11622

Abstract

This research aims to determine the comparison of multiple linear regression models, spatial durbin error model (SDEM), and spatial lag In this research there are three independent variables, namely poverty severity (2022), population density (2022) and pure participation rate (2019), while the dependent variable is the human development index (2022). This research data is secondary in nature, namely obtained from the website of the South Kalimantan Central Statistics Agency. Based on the results and discussion, it is concluded that the best model from the comparison of multiple linear regression models, spatial durbin error model (SDEM), and spatial lag x (SLX) in modeling human development index (HDI) data in South Kalimantan province is the spatial durbin error model (SDEM). This is because the spatial durbin error model (SDEM) has the smallest AIC value compared to the multiple linear regression model, and spatial lag x (SLX). 
PEMODELAN KEPADATAN PENDUDUK DENGAN PENDEKATAN REGRESI POISSON TERGENERALISASI Alfin Dratama Maulana; Dewi Anggraini; Yuana Sukmawaty
RAGAM: Journal of Statistics & Its Application Vol 2, No 1 (2023): RAGAM: Journal of Statistics & Its Application
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/ragam.v2i1.9893

Abstract

Kebanyakan penduduk cenderung meningkat dan ketersediaan lahan semakin berkurang setiap tahun akibat migrasi. Upaya peningkatan kualitas penduduk akan lebih sulit dilakukan di daerah dengan kepadatan tinggi, sehingga dapat menimbulkan masalah baik di bidang sosial ekonomi, ketersediaan lahan, maupun kebutuhan pangan. Oleh karena itu, perlu diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi kepadatan penduduk. Salah satu pendekatan untuk memprediksi pola hubungan antara faktor dan kepadatan penduduk, dapat menggunakan regresi Poisson. Regresi Poisson merupakan salah satu regresi nonlinier yang sering digunakan untuk memodelkan variabel dalam bentuk bilangan bulat. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan karakteristik penduduk setiap provinsi di Indonesia,mengestimasi parameter model regresi Poisson dan menjelaskan faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap masalah kepadatan penduduk. Faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap kepadatan penduduk adalah jumlah penduduk, luas wilayah, jumlah SD, jumlah SMP, jumlah SMA, jumlah puskesmas, jumlah koperasi dan jumlah kematian. . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi Poisson digeneralisasikan , bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi kepadatan penduduk setiap provinsi di Indonesia pada tingkat kepadatan penduduk (Y) dan jumlah penduduk  mempunyai hubungan yang searah, artinya setiap pertambahan satu penduduk maka pertambahan penduduk bertambah sebesar 9,7 %, sedangkan luas wilayah mempunyai hubungan kebalikan sebesar 0,0136%, artinya semakin sempit satu satuan luas, maka tingkat kepadatan penduduk bertambah sebesar 0,0136%.