Jurnal Tanaman Obat Indonesia

[Lida Rick]

Penggunaantumbuhan obat sebagai bahan aktif pada sediaan obat herbal telah banyak digunakan baik untuk upaya preventif, promotif dan kuratif. Sediaan obat herbal telah banyak digunakan oleh masyarakat dengan berbagai macam jenis dan bentuk sediaan. Salah satu bentuk sediaan obat, termasuk sediaan obat herbal, yang banyak dibuat dan digunakan adalah sediaan tablet, dimana keunggulan sediaan tablet adalah dosisnya yang tepat, stabil dalam penyimpanan, dan penggunaannya yang praktis. Review ini bertujuan untuk mengumpulkan literatur mengenai formulasi sediaan tablet dengan bahan aktif ekstrak tumbuhan di Indonesia. Pustaka primer yang digunakan pada review ini adalah jurnal mengenai formulasi tablet dengan bahan tumbuhan herbal Indonesia dengan rentang waktu publikasi antara tahun 2010-2020. Review disajikan dalam bentuk tabel yang berisi rangkuman dari Pustaka yang digunakan dan pembahasan dari hasil review. Dalam review juga dicantumkan mengenai metode dan eksipien yang digunakan pada masing-masing tumbuhan. Dari hasil review diketahui bahwa metode yang paling banyak digunakan adalah metode granulasi basah karena sifat granul yang dihasilkan lebih baik. Namun pemilihan metode disesuaikan dengan sifat ekstrak dan eksipien yang akan digunakan. Review ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi peneliti maupun penulis dalam melakukan penelitian mengenai formulasi dengan bahan aktif ekstrak.

Pituanan BS and Surini S. Fast-Disintegrating Tablet Formulation of Ginger (Zingiber Officinale Rosc.) Extract Using Coprocessed Excipient of Pre-Gelatinized Cassava Starch-Acacia Gum. Int J App Pharm. 2017; 9(1): 154-8.

Jannah RN, Fadraersada J, Meylina L dan Ramadhan AM. 2018. Formulasi Granul Antioksidan Ekstrak Etanol Daun Sirsak (Anonna muricata Linn.) Menggunakan Metode Granulasi Basah. Proceeding of the 8th Mulawarman Pharmaceuticals Conferences. 2016; 97-103.

Panatta R, Hertiani T, dan Mufrod. Formulasi Tablet Effervescent Ekstrak Etanolik Buah Mengkudu Menggunakan Variasi Komposisi Sumber Asam (Effervescent tablet formulation from ethanolic estract of mengkudu fruit by variations of acid source composition). Jurnal Tumbuhan Obat Indonesia. 2011; 4(1): 48-57.

Ringoringo VS dan Choiriyah. Formulasi Tablet Kunyah Ekstrak Akar Manis (Succus Liquiritae) Dengan Kombinasi Bahan Pengisi Sorbitol-Laktosa Terhadap Pengaruh Sifat Fisik Tablet Kunyah Menggunakan Metode Kempa Langsung. Indonesia Natural Research Pharmaceutical Journal. 2018; 3(1): 58-63.

Medicinal plants contain inherently active ingredients. Such ingredients are beneficial to prevent and cure diseases, as well as to perform specific biological functions. In contrast to synthetic drugs, which is based on one single chemicals, medicinal plants exert their beneficial effects through the additive or synergistic action of several chemical compounds. Those chemical compound act on single or multiple targets (multicomponent therapeutic) associated with a physiological process. Active ingredients combinations show a synergistic effect. This means that the combinational effect of several active ingredients is greater than that of individual one acting separately. A network target can be used to identify synergistic effects of plants active ingredients. The method of NIMS (Network target-based Identification of Multicomponent Synergy) is a computational approach to identify the potential synergistics effect of active ingredients. It also assessess synergistic strength of any active ingradients at the molecular level by synergy scores. We investigate these synergistic on a Jamu formula for diabetes mellitus type 2. The Jamu formula is composed of four medicinal plants, namely Tinospora crispa , Zingiber officinale, Momordica charantia, and Blumea balsamivera. Our work succesfully demonstrates that the highest synergy scores on medicinal plants synergy can be seen in pairs of several active ingredients in Zingiber officinale. On the other hand, the synergy of pairs of active ingredients in Momordica charantia and Zingiber officinale posseses a relatively high score. The same occurs in Tinospora crispa and Zingiber officinale.

Katno, Pramono S. 2008. Tingkat manfaat dan keamanan tanaman obat dan obat tradisional. Balai Penelitian Tanaman Obat Tawangmangu, Fakultas Farmasi, UGM. Diakses pada tanggal 09 Juni 2015 pada perpustakaan.depkes.go.id:8180/.../BK2008-G105.pdf

Li H, Zhao L , Zhang B, et al. 2014. A Network Pharmacology Approach to Determine Active Compounds and Action Mechanisms of Ge-Gen-Qin-Lian Decoction for Treatment of Type 2 Diabetes. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine. 2014:1-12.

Nurishmaya MR. 2014. Pendekatan bioinformatika formulasi jamu baru berkhasiat antidiabetes dengan ikan zebra (Danio rerio) sebagai hewan model [skripsi]. Bogor (ID): Departemen Kimia, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License. Copyright @2017. This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License ( -nc-sa/4.0/) which permits unrestricted non-commercial used, distribution and reproduction in any medium

Indonesia memiliki sumber daya alam yang melimpah, salah satunya adalah berbagai jenis tanaman. Masyarakat Indonesia telah menggunakan tanaman sebagai obat tradisional sejak jaman dahulu. Pada saat ini, tingkat pengetahuan manusia dalam mengenali jenis tanaman obat semakin menurun, karena keterbatasan memori yang dimiliki oleh manusia. Varietas tanaman obat yang sangat banyak dan beragam menyebabkan masyarakat sulit mengidentifikasi jenis tanaman obat indonesia. Penulis mengidentifikasi jenis tanaman herbal serta khasiatnya, khususnya untuk tanaman herbal yang ada di Indonesia. Metode Convolutional Neural Network (CNN) digunakan pada proses pengenalan tanaman herbal tersebut, karena metode ini cukup handal untuk pengenalan objek. Penulis menggunakan data citra daun sebagai data set yang diperoleh dari Mendeley Data. Penulis juga menggunakan data primer berupa data daun tanaman herbal yang diperoleh dari kampung herbal Surabaya. Tahap pertama adalah melakukan anotasi, melabeli serta menyamakan dimensi terhadap citra yang belum sama. Tahap kedua penulis melakukan pre-training untuk mendapatkan bobot yang akan digunakan sebagai input pada proses transfer learning menggunakan EfficientNetV2 sebagai model dasar. Langkah terakhir adalah melakukan validasi menggunakan data uji. Penelitian ini menunjukkan bahwa, CNN berhasil digunakan untuk mengidentifikasi tanaman herbal. Pengujian menggunakan confusion matrix terhadap data set yang digunakan pada penelitian ini memperoleh nilai akurasi rata-rata 98%.

Indonesia has abundant natural resources, one of which is various types of plants. Indonesian people have used plants as traditional medicine since ancient times. At this time, human knowledge in recognizing the types of medicinal plants is decreasing due to humans' limited memory. The wide and varied varieties of medicinal plants make it difficult for the public to identify the types of Indonesian medicinal plants. In this study, the authors identified the types of herbal plants and their properties, especially for herbal plants in Indonesia. The Convolutional Neural Network (CNN) method is used in identifying these herbal plants because this method is quite reliable for object recognition. The author uses leaf image data as a data set obtained from Mendeley Data. In addition, the authors also use primary data on herbal plant leaves obtained from the Surabaya herbal village. The first stage is to annotate, label, and equate the dimensions of the images that still need to be the same. In the second stage, the authors conducted pretraining to obtain weights that would be used as input in the transfer learning process using EfficientNetV2 as the basic model. The final step is to validate using test data. This study shows that CNN is successfully used to identify herbal plants Testing using the confusion matrix method for the data set used in this study obtained an average accuracy value of 98%.

ARIF TIRTANA, MARIA GITA TERESA FEBRIANI, DYAS IRVAN MASRUI, A. A. A. (2015) Herbify: Aplikasi Perangkat Bergerak Berbasis Komputasi Awan Untuk Mengidentifikasi Tanaman Herbal Indonesia Menggunakan Cnn Model Xception, Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan dan Informatika. doi: 10.21107/edutic.v8i1.11650.

Pemanfaatan Tanaman Obat Keluarga (TOGA) sebagai salah satu alternatif pengobatan yang sangat potensial dikembangkan oleh masyarakat pedesaan. Luasnya lahan dan pekarangan di pedesaan dapat dimanfaatkan untuk dijadikan lahan TOGA, namun masyarakat tidak memiliki ilmu dan ketrampilan yang cukup. Kegiatan ini bertujuan untuk memberikan edukasi tentang khasiat TOGA dan cara mengolah lahan disekitar rumah untuk menjadi tempat budidaya TOGA pada kelompok sekolah perempuan kelopak Gayatri Desa Gumelem Kulon Banjarnegara. Metode yang digunakan meliputi penyuluhan tentang manfaat dan cara pengolahan serta praktek menanam TOGA. Hasil yang dicapai dari kegiatan ini yaitu meningkatnya pemahaman tentang jenis tanaman TOGA, klasifikasinya, cara pengolahan, pemanfaatan TOGA serta pentingnya tanaman TOGA untuk pengobatan serta mendapatkan ketrampilan berbudidaya TOGA dengan memanfaatkan pekarangan dan kebun disekitar rumah untuk menjadi tempat budidaya TOGA. Adanya kebun TOGA yang merupakan hasil luaran pengabdian ini selanjutnya diharapkan dapat dimanfaatkan untuk pengobatan atau dapat digunakan untuk memperbaiki perekonomian dengan menjual hasil TOGA.

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan dari media pembelajaran berupa pemanfaatan sumber daya hayati kelas X SMA berbasis tanaman obat keluarga (TOGA). Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif. Penelitian dilakukan dengan 2 tahapan yaitu inventarisasi TOGA di Desa Jirak Kabupaten Sambas dan uji kelayakan media majalah. Inventarisasi TOGA dilakukan dengan teknik observasi, wawancara, dan dokumentasi. Hasil inventarisasi TOGA di Desa Jirak Kabupaten Sambas didapatkan 42 jenis tanaman obat yang ditanam dan dimanfaatkan oleh masyarakat Desa Jirak Kabupaten Sambas. Sedangkan uji dilakukan dengan tiga tahapan, yaitu pembuatan media, validasi media, dan analisis data. pengambilan sampel secara purposiveyaitu SMAN 1 Sajad, SMAN 1 Sambas, dan MAN 1 Sambas. Penilaian validasi menggunakan skala likert dan analisis data berdasarkan rumus Lawse (1975) oleh lima validator dan memperoleh hasil Content Validity Index (CVI) 1.00 sehingga dinyatakan valid dan layak digunakan sebagai media pembelajaran pemanfaatan keanekaragaman hayati kelas X SMA.

3a8082e126