cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Anirwan
Contact Email
jurnalanr@gmail.com
Phone
+6285218159999
Journal Mail Official
jopacs.anr@gmail.com
Editorial Address
Jl. Maros X Blok B, Kelurahan Laikang Kecamatan Biringkanaya, Makassar, Provinsi Sulawesi Selatan, 92261, Makassar, Provinsi Sulawesi Selatan
Location
Kota makassar,
Sulawesi selatan
INDONESIA
Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences
Published by PT Arlisaka Madani Group
ISSN : -     EISSN : 29858593     DOI : https://doi.org/10.59823/jopacs
Core Subject : Health,
Medicine & Pharmacology
Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences (JOPACS) merupakan jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh Arlisaka Madani Group dengan scope: Farmacology, Farmakokinetik, Komunitas dan Farmasi Klinik, Kimia Farmasi, Teknologi Farmasi, Microbiology, Bioteknologi Farmasi, Farmasi Herbal, Sistem Informasi Bidang Farmasi, Artificial Intelliegence Bidang Farmasi, Data Sciences Bidang Farmacologi, Machine Learning Bidang Farmacologi, Statistik Method Bidang Farmacologi dan Farmasi. Artikel-artikel yang dimuat dalam JOPACS merupakan artikel hasil penelitian yang akan diterbitkan oleh JOPACS akan direview oleh editor internal dan eksternal. Keputusan diterima atau tidaknya suatu artikel ilmiah dalam jurnal ini merupakan hak Redaksi.
Arjuna Subject : Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics - Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics (Lain-Lain)
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 2 No. 1: Februari: 2024: JOPACS" : 5 Documents clear
PENGARUH PEMBERIAN EKSTRAK ETANOL AKAR PINANG (Areca catechu L) TERHADAP PENURUNAN KADAR GLUKOSA DARAH MENCIT (Mus musculus) Abasa, Sustrin; Ishak, Pertiwi
Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences Vol. 2 No. 1: Februari: 2024: JOPACS
Publisher : Arlisaka Madani Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59823/jopacs.v2i1.38

Abstract

Telah dilakukan penelitian tentang pengaruh pemberian ekstrak etanol akar pinang(Areca catechu L) terhadap penurunan kadar glukosa darah mencit (Mus musculus). Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh pemberian ekstak etanol akar pinang terhadap penurunan kadar glukosa darah mencit yang diinduksi glukosa 80%.Metode ekstraksi yang di gunakan yaitu refluks dengan hasil ekstrak akar pinangyang digunakan adalah 1% b/v, 4% b/v, 8% b/v. Pengukuran kadar glukosa darah dilakukan setiap 30 menit selama 120 menit. Data kadar glukosa darah tiap waktu sampling pada tiap kelompok dianalisis secara statistik menggunakan metode Rancangan Acak Lengkap (RAL) kemudian di lanjutkan dengan rentang Student Newmant Keuls (SNK). Hasil penelitian menunjukkan bahwa ekstrak etanol akar pinang dengan konsentrasi 1% b/v menurunkan kadar glukosa darah sebesar 25,3 mg/dL, 4% b/v sebesar 45 mg/dL, 8% b/v sebesar 59 mg/dL, Na.CMC 1% sebesar 6,6 mg/dL, dan Glibenklamid sebesar 67,3 mg/dL. Pemberian ekstrak akar pinang dengan konsentrasi 8% b/v memberikan hasil lebih besar terhadap penurunan kadar glukosa darah dibandingkan konsentasi 1% b/v, 4% b/v, dan Na.CMC 1%.
PREDIKSI DEPRESI: INOVASI TERKINI DALAM KESEHATAN MENTAL MELALUI METODE MACHINE LEARNING Rijal, Muhammad; Aziz, Firman; Abasa, Sustrin
Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences Vol. 2 No. 1: Februari: 2024: JOPACS
Publisher : Arlisaka Madani Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59823/jopacs.v2i1.47

Abstract

Penelitian ini menangani isu serius kesehatan mental, khususnya depresi, dengan fokus mendalam pada pemahaman dan prediksi menggunakan metode machine learning. Tujuan utama penelitian adalah mengevaluasi berbagai algoritma machine learning dalam konteks prediksi depresi, dengan memanfaatkan data kesehatan mental yang semakin melimpah. Dengan pertanyaan penelitian yang memusatkan pada efektivitas metode, faktor-faktor yang memengaruhi performa, dan implementasi hasil prediksi secara praktis, penelitian ini berupaya mengembangkan model prediktif yang memberikan kontribusi signifikan pada pemahaman risiko depresi dan penerapan intervensi yang lebih tepat waktu. Hasil penelitian menyoroti Random Forest sebagai model unggulan dengan kinerja tinggi, menegaskan potensi aplikasi model-machine learning dalam pengelolaan depresi untuk solusi yang lebih terukur dan personal di bidang kesehatan mental.
UJI EFEK ANALGETIK EKSTRAK ETANOL BUAH BLIGO (Benincasa hispida Thumb) TERHADAP MENCIT (Mus musculus) Arif, Mutmainah; Temarwut, Farid Fani; Ishak, Pertiwi
Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences Vol. 2 No. 1: Februari: 2024: JOPACS
Publisher : Arlisaka Madani Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59823/jopacs.v2i1.48

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efek analgetik dari ekstrak etanol buah B. hispida. Penelitian ini menggunakan metode geliat pada 15 ekor mencit yang dibagi dalam 5 kelompok perlakuan. Kelompok I sebagai kontrol negatif yang diberikan Na-CMC, kelompok II sebagai kelompok kontrol positif yang diberikan suspensi antalgin, kelompok III, IV, dan V sebagai kelompok perlakuan yang diberikan ekstrak etanol buah B. hispida dengan konsentrasi masing-masing 1%, 2%, dan 3%. Masing-masing kelompok diberikan asam asetat 1% secara intraperitonial untuk menginduksi nyeri. setelah tiga puluh menit pemberian asam asetat, kelompok kontrol positif dan kelompok perlakuan diberikan bahan uji secara oral. Kemudian setelah tiga puluh menit pemberian bahan uji, diamati dan dihitung jumlah geliat dengan interval waktu pada menit ke-15, 30, 45 dan 60. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ekstrak etanol buah B. hispida dengan konsentrasi 1%, 2% dan 3% memberikan persentase proteksi berturut-turut yaitu 43,83%, 47,67% dan 56,33%. Kelompok kontol positif yang diberikan antalgin memberikan persentase proteksi sebesar 93,33% dan kontrol negatif yang diberi Na-CMC memberikan persentase proteksi sebesar 0%.
IMPLEMENTASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK DETEKSI DINI PERSISTENSI OBAT DALAM FARMASI Aziz, Firman; Wahab, Andyka
Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences Vol. 2 No. 1: Februari: 2024: JOPACS
Publisher : Arlisaka Madani Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59823/jopacs.v2i1.50

Abstract

Penelitian ini fokus pada penerapan metode Support Vector Machine (SVM) dalam menganalisis persistensi obat pada pasien di ranah farmasi. Melalui pengumpulan data dari rekam medis elektronik, termasuk tanggal pengambilan obat, dosis, dan lamanya pasien mempertahankan ketekunan, model SVM berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 71%. Hasil analisis mengidentifikasi jenis obat, dosis, dan durasi pengobatan sebagai faktor kritis yang mempengaruhi persistensi obat. Implikasi klinis penelitian ini memberikan landasan untuk personalisasi rencana pengobatan, memungkinkan praktisi kesehatan untuk merancang intervensi yang lebih terarah. Meskipun SVM menunjukkan kelebihan dalam menangani dataset kompleks, tantangan pemilihan parameter yang optimal dan sensitivitas terhadap variasi fitur dalam dataset perlu diperhatikan. Kesimpulan utama menekankan perlunya pendekatan individualistik dalam manajemen persistensi obat, memberikan kontribusi penting terhadap pemahaman praktis di bidang farmasi, dan merangsang penelitian lanjutan dalam pengembangan metode analisis yang lebih canggih.
INTELLIGENCE SOCIAL MEDIA ANALYTICS PADA PEMERINTAH KOTA MAKASSAR PERIODE AGUSTUS-SEPTEMBER 2023 Anwar; Nursalim; jeffry, jeffry
Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences Vol. 2 No. 1: Februari: 2024: JOPACS
Publisher : Arlisaka Madani Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59823/jopacs.v2i1.51

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, media sosial telah menjadi salah satu sumber utama informasi dan wadah ekspresi masyarakat, warga Makassar aktif berpartisipasi dalam berbagai platform media sosial seperti Facebook dan Instagram, menjadikannya sumber data yang berharga untuk memahami pandangan, kebutuhan, dan isu-isu yang sedang berkembang dalam komunitas. Dengan menggunakan teknik web scraping dan API (Application Programming Interface) untuk pengumpulan data, teknik analisis data meliputi analisis sentiment, analisis temporal untuk mengidentifikasi tren, analisis jaringan sosial untuk memahami hubungan antar entitas di media sosial, dan analisis tekstual untuk mengidentifikasi topik atau entitas penting dalam teks dengan pengkasifikasian menggunakan algoritma Naïve bayes. Dalam periode Agustus sampai September 2023, ditemukan sentiment positif sebesar 55,07%, sentiment negatif 21,01%, sentiment netral 23,92 dari jumlah post 2.666, jumlah interaksi 110.25, dengan melibatkan 754 akun yang berpartisipasi dalam berbagai isu yang dianalisis

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 2: Agustus: 2025: JOPACS Vol. 3 No. 1: Februari: 2025: JOPACS Vol. 2 No. 2: Agustus: 2024: JOPACS Vol. 2 No. 1: Februari: 2024: JOPACS Vol. 1 No. 2: Agustus: 2023: JOPACS Vol. 1 No. 1: Februari: 2023: JOPACS