Jam ke- Kelinci ke-
Skor Eritema
Etil asetat Kassa+hypafix BF1 BF2 BF3 1 1 2 0 0 0 0 2 3 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 24 1 2 0 0 0 0 2 3 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 48 1 2 0 0 0 0 2 3 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 72 1 2 0 0 0 0 2 3 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0
Jam ke- Kelinci ke-
Skor Udem
Etil asetat Kassa+hypafix BF1 BF2 BF3
1 1 2 0 0 0 0 2 3 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 24 1 2 0 0 0 0 2 3 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 48 1 2 0 0 0 0 2 3 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 72 1 2 0 0 0 0 2 3 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0
66
Hasil Uji Iritasi Akut Dermal Kelinci 1
Hasil Uji Iritasi Akut Dermal Kelinci 2
67 Lampiran 10. Hasil Uji Aktivitas Sediaan Persen wound closure pada tikus diabetes
Persen wound closure pada tikus normal
68 Lampiran 11. Hasil Uji Histopatologi
Struktur Kulit Tikus Normal
Struktur Kulit Baru Luka Kontrol Tikus Diabetes
Struktur Kulit Baru Luka Tikus Diabetes Diobati BF2
69
Struktur Kulit Baru Luka Kontrol Tikus Normal
Struktur Kulit Baru Luka Tikus Normal Diobati BF2
70 Lampiran 12. Hasil Analisis Statistik 1. Keseragaman Bobot Basis
a. Data
b. Uji normalitas
Pearson chi-square normality test data: KB_basis$Basis.F1..g. P = 10.4. p-value = 0.01545 data: KB_basis$Basis.F2..g. P = 2. p-value = 0.5724 data: KB_basis$Basis.F3..g. P = 11.6. p-value = 0.008887 c. Uji homogenitas data Levene Test
> leveneTest(values~ind,KB_basis2,center=mean)
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = mean) Df F value Pr(>F)
group 2 0.2978 0.7449 27
d. Uji ANAVA
> summary(aov(values~ind,KB_basis2,center=mean))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) Ind 2 0.0003294 1.647e-04 1 1.23 0.000282 *** Residuals 27 0.0003958 1.466e-05
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
p value <0.05. H1 diterima. Kesimpulannya. pada taraf kepercayaan 95%. keseragaman bobot BF1 berbeda dengan keseragaman bobot BF2 dan BF3.
71 e. Post hoc
> TukeyHSD(aov(values~ind,data=KB_basis2)) Tukey multiple comparisons of means
95% family-wise confidence level
Fit: aov(formula = values ~ ind, data = KB_basis2) $ind
diff lwr upr p adj Basis.F2..g.-Basis.F1..g. -0.00461 -0.008855533 -0.0003644669 0.0312925 Basis.F3..g.-Basis.F1..g. -0.00809 -0.012335533 -0.0038444669 0.0001835 Basis.F3..g.-Basis.F2..g. -0.00348 -0.007725533 0.0007655331 0.1237506
2. Keseragaman Bobot Formula a. Data
b. Uji normalitas
Pearson chi-square normality test data: KB_formula$F1..g. P = 2. p-value = 0.5724 data: KB_formula$F2..g. P = 6.8. p-value = 0.07855 data: KB_formula$F3..g. P = 3.2. p-value = 0.3618 c. Uji homogenitas
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = mean) Df F value Pr(>F)
72 27
d. Uji ANAVA
> summary(aov(values~ind,KB_formula2,center=mean))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ind 2 0.0003013 1.507e-04 16.63 1.96e-05 *** Residuals 27 0.0002446 9.060e-06
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
p value <0.05. H1 diterima. Kesimpulannya, pada taraf kepercayaan 95% keseragaman bobot F3 berbeda dengan keseragaman bobot F2 dan F3. e. Post hoc
> TukeyHSD(aov(values~ind,data=KB_formula2)) Tukey multiple comparisons of means
95% family-wise confidence level
Fit: aov(formula = values ~ ind, data = KB_formula2) $ind
diff lwr upr p adj F2..g.-F1..g. 0.00071 -0.002627346 0.004047346 0.8586102 F3..g.-F1..g. -0.00634 -0.009677346 -0.003002654 0.0001907 F3..g.-F2..g. -0.00705 -0.010387346 -0.003712654 0.0000466
3. Moisture Content Basis a. Data
b. Uji normalitas
Pearson chi-square normality test data: MC_basis$BF1
P = 2.2. p-value = 0.138 data: MC_basis$BF2 P = 8.6. p-value = 0.003362
73 data: MC_basis$BF3
P = 2.2. p-value = 0.138 c. Uji homogenitas
> leveneTest(values~ind,MC_basis2,center=mean)
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = mean) Df F value Pr(>F)
group 2 5.3885 0.02138 * 12
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 d. Uji Kruskal Wallis
> kruskal.test(values~ind,MC_basis2) Kruskal-Wallis rank sum test data: values by ind
Kruskal-Wallis chi-squared = 2.8652. df = 2. p-value = 0.2387
p value >0.05. H1 ditolak. Kesimpulannya, pada taraf kepercayaan 95%
moisture content BF1 = moisture content BF2 = moisture content BF3.
4. Moisture Content Formula a. Data
b. Uji normalitas
Pearson chi-square normality test data: MC_formula$F1 P = 3.8. p-value = 0.05125 data: MC_formula$F2 P = 2.2. p-value = 0.138 data: MC_formula$F3 P = 0.6. p-value = 0.4386
74 c. Uji homogenitas
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = mean) Df F value Pr(>F) group 2 3.3648 0.06917 . 12 Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 d. Uji ANAVA > summary(aov(values~ind,data=MC_formula2)) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ind 2 2.893 1.4464 1.472 0.268 Residuals 12 11.792 0.9827
p value >0.05. H1 ditolak. Kesimpulannya, pada taraf kepercayaan 95%
moisture content F1 = moisture content F2 = moisture content F3.
5. Moisture Absorption Basis a. Data
b. Uji normalitas
Pearson chi-square normality test data: MA_basis$BF1 P = 0.6. p-value = 0.4386 data: MA_basis$BF2 P = 2.2. p-value = 0.138 data: MA_basis$BF3 P = 2.2. p-value = 0.138 c. Uji homogenitas
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = mean) Df F value Pr(>F)
group 2 .2077 0.04124 * 12
75
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1x ‘ ’ 1 d. Uji Kruskal Wallis
Kruskal-Wallis rank sum test data: values by ind
Kruskal-Wallis chi-squared = 7.98. df = 2. p-value = 0.0185
p-value <0.05. H1 diterima. Kesimpulannya, pada taraf kepercayaan 95%
moisture absorption BF1 ≠ moisture absorption BF3. e. Post hoc
> var.test(MA_basis$BF1,MA_basis$BF2) F test to compare two variances
data: MA_basis$BF1 and MA_basis$BF2
F = 0.53239. num df = 4. denom df = 4. p-value = 0.5565 > t.test(MA_basis$BF1,MA_basis$BF2,var.equal=T)
Two Sample t-test
data: MA_basis$BF1 and MA_basis$BF2 t = 2.1977. df = 8. p-value = 0.05921 > var.test(MA_basis$BF1,MA_basis$BF3)
F test to compare two variances
data: MA_basis$BF1 and MA_basis$BF3
F = 3.5395. num df = 4. denom df = 4. p-value = 0.2484 > t.test(MA_basis$BF1,MA_basis$BF3,var.equal=T)
Two Sample t-test
data: MA_basis$BF1 and MA_basis$BF3 t = 5.2208. df = 8. p-value = 0.0008018 > var.test(MA_basis$BF2,MA_basis$BF3)
F test to compare two variances
data: MA_basis$BF2 and MA_basis$BF3
F = 6.6484. num df = 4. denom df = 4. p-value = 0.09363 > t.test(MA_basis$BF2,MA_basis$BF3,var.equal=T)
Two Sample t-test
data: MA_basis$BF2 and MA_basis$BF3 t = 1.4857. df = 8. p-value = 0.1757
76 6. Moisture Absorption Formula
a. Data
b. Uji normalitas
Pearson chi-square normality test data: MA_formula$F1 P = 0.6. p-value = 0.4386 data: MA_formula$F2 P = 0.6. p-value = 0.4386 data: MA_formula$F3 P = 0.6. p-value = 0.4386 c. Uji homogenitas
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = mean) Df F value Pr(>F)
group 2 2.0389 0.1729 12
d. Uji ANAVA
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ind 2 24.57 12.285 6.607 0.0116 * Residuals 12 22.31 1.859
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
p-value <0.05. H1 diterima. Kesimpulannya, pada taraf kepercayaan 95%
moisture absorption BF3 ≠ dengan moisture absorption BF1 dan moisture absorption BF2.
e. Post hoc
Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level
Fit: aov(formula = values ~ ind, data = MA_formula2) $ind
77 diff lwr upr p adj F2-F1 -0.472 -2.772866 1.828866 0.8497709 F3-F1 -2.920 -5.220866 -0.619134 0.0138699 F3-F2 -2.448 -4.748866 -0.147134 0.0369792 7. Drug Content a. Data b. Uji normalitas
Pearson chi-square normality test data: DC$F1 P = 2.2. p-value = 0.138 data: DC$F2 P = 2.2. p-value = 0.138 data: DC$F3 P = 2.2. p-value = 0.138 c. Uji homogenitas
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = mean) Df F value Pr(>F)
group 2 2.6444 0.1118 12
d. Uji ANAVA
>summary(aov(values~ind,data=DC2))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ind 2 0.00929 0.004647 0.608 0.56 Residuals 12 0.09166 0.007639
p-value >0.05 H1 ditolak. Kesimpulannya, pada taraf kepercayaan 95% kandungan obat F1 = kandungan obat F2 = kandungan obat F3.
78 8. Uji % Pelepasan Obat
1. Data
2. Uji normalitas
Pearson chi-square normality test > pearson.test(DE360$F1) Pearson chi-square normality test data: DE360$F1
P = 1. p-value = 0.3173 > pearson.test(DE360$F2) Pearson chi-square normality test data: DE360$F2
P = 1. p-value = 0.3173 > pearson.test(DE360$F3) Pearson chi-square normality test data: DE360$F3
P = 1. p-value = 0.3173 3. Uji homogenitas
> leveneTest(values~ind,DE3602,center=mean)
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = mean) Df F value Pr(>F)
group 2 2.8204 0.1369 6
4. Uji ANAVA
> summary(aov(values~ind,DE3602,center=mean))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ind 2 210.1 105.06 2.72 0.144 Residuals 6 231.8 38.63
p-value >0.05. H1 ditolak. Kesimpulannya, pada taraf kepercayaan 95% persen DE360 F1 = persen DE360 F2 = persen DE360 F3.
79 9. Uji Stabilitas Suhu 37oC Suhu 45oC Keseragaman Bobot F1 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih=KB37F1$M4- KB37F1$M0 > selisih [1] -0.0124 -0.0084 -0.0146 - 0.0228 -0.0263 -0.0188 -0.0184 - 0.0120 -0.0192 [10] -0.0289 b. Uji normalitas > pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 4.4. p-value = 0.2214 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih) One Sample t-test data: selisih
t = -8.8044. df = 9. p-value = 1.022e-05
p value <0.05. H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas keseragaman bobot F1 pada suhu 37oC minggu ke-4 ≠ dengan
Keseragaman Bobot F1 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih=KB45F1$M4- KB45F1$M0 > selisih [1] -0.0208 -0.0200 -0.0130 - 0.0147 -0.0172 -0.0234 -0.0267 - 0.0174 -0.0150 [10] -0.0215 b. Uji normalitas > pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 0.8. p-value = 0.8495 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih) One Sample t-test data: selisih
t = -13.992. df = 9. p-value = 2.06e-07
p value <0.05. H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas keseragaman bobot F1 pada suhu 45oC minggu ke-4 ≠ dengan
80 keseragaman bobot F1 pada minggu ke-0.
keseragaman bobot F1 pada minggu ke-0. Keseragaman Bobot F2 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih=KB37F2$M4- KB37F2$M0 > selisih [1] -0.0132 -0.0102 -0.0151 - 0.0246 -0.0282 -0.0197 -0.0139 - 0.0202 -0.0187 [10] -0.0251 d. Uji normalitas > pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 3.2. p-value = 0.3618 e. Uji t berpasangan
> t.test(selisih) One Sample t-test data: selisih
t = -10.221. df = 9. p-value = 2.982e-06
p value <0.05. H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas keseragaman bobot F2 pada suhu 37oC minggu ke-4 ≠ dengan
Keseragaman Bobot F3 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih=KB45F2$M4- KB45F2$M0 > selisih [1] -0.0270 -0.0236 -0.0208 - 0.0184 -0.0248 -0.0289 -0.0195 - 0.0318 -0.0232 [10] -0.0300 b. Uji normalitas > pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 3.2. p-value = 0.3618 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih) One Sample t-test data: selisih
t = -17.217. df = 9. p-value = 3.389e-08
p value <0.05. H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas keseragaman bobot F2 pada suhu 45oC minggu ke-4 ≠ dengan
81 keseragaman bobot F2 pada minggu ke-0.
keseragaman bobot F2 pada minggu ke-0. Keseragaman Bobot F3 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih=KB37F3$M4- KB37F3$M0 > selisih [1] -0.0011 0.0064 0.0049 - 0.0064 -0.0122 -0.0002 -0.0033 - 0.0053 -0.0022 [10] -0.0076 b. Uji normalitas > pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 2. p-value = 0.5724 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih) One Sample t-test data: selisih
t = -1.5181. df = 9. p-value = 0.1633
p value >0.05. H1 ditolak. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas keseragaman bobot F3 pada suhu
Keseragaman Bobot F3 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih=KB45F3$M4- KB45F3$M0 > selisih [1] -0.0031 -0.0072 -0.0097 - 0.0145 -0.0170 -0.0083 -0.0120 - 0.0108 -0.0114 [10] -0.0130 b. Uji normalitas > pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 2. p-value = 0.5724 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih) One Sample t-test data: selisih
t = -8.6292. df = 9. p-value = 1.203e-05
p value <0.05. H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas keseragaman bobot F3 pada suhu 45oC minggu ke-4 ≠ dengan
82 37oC minggu ke-4 = keseragaman bobot F3 minggu ke-0.
keseragaman bobot F3 pada minggu ke-0. MOISTURE CONTENT F1 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih=MC371$MC4- MC371$MC0 > selisih [1] -0.14 0.76 3.39 0.53 -0.26 b. Uji normalitas > pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 3.8. p-value = 0.05125 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih) One Sample t-test data: selisih
t = 1.2924. df = 4. p-value = 0.2658 p value >0.05. H1 ditolak. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas MC F1 pada suhu 37oC minggu ke-4 = MC F1 minggu ke-0. MOISTURE CONTENT F1 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih4=MC451$MC4- C451$MC0 > selisih4 [1] 3.98 3.51 1.43 8.29 7.67 b. Uji normalitas > pearson.test(selisih4)
Pearson chi-square normality test data: selisih4
P = 2.2. p-value = 0.138 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih4) One Sample t-test data: selisih4
t = 3.8189. df = 4. p-value = 0.0188
p value <0.05 H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas MC F1 pada suhu 45oC minggu ke-4 ≠
dengan MC F1 minggu ke-0. MOISTURE CONTENT F2 Minggu 0 Minggu 4 a. Data MOISTURE CONTENT F2 Minggu 0 Minggu 4 a. Data
83 >selisih=MC372$MC4- MC372$MC0 > selisih [1] 0.38 0.30 1.71 0.33 1.94 b. Uji normalitas > pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 2.2. p-value = 0.138 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih) One Sample t-test data: selisih
t = 2.5423. df = 4. p-value = 0.06383
p value >0.05. H1 ditolak. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas MC F2 pada suhu 37oC minggu ke-4 = MC F2 minggu ke-0. >selisih4=MC452$MC4- C452$MC0 > selisih4 [1] -4.67 -6.70 -3.82 -6.15 -3.08 b. Uji normalitas > pearson.test(selisih4)
Pearson chi-square normality test data: selisih4
P = 2.2. p-value = 0.138 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih4) One Sample t-test data: selisih4
t = -7.1496. df = 4. p-value = 0.002025
p value <0.05 H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas MC F2 pada suhu 45oC minggu ke-4 ≠ dengan MC F2 minggu ke-0. MOISTURE CONTENT F3 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih=MC373$MC4- MC373$MC0 MOISTURE CONTENT F3 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih4=MC453$MC4- C453$MC0
84 > selisih
[1] 0.04 0.14 0.57 -1.76 -1.13 b. Uji normalitas
> pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 2.2. p-value = 0.138 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih) One Sample t-test data: selisih
t = -0.9813. df = 4. p-value = 0.382 p value >0.05. H1 ditolak. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas MC F3 pada suhu 37oC minggu ke-4 = MC F3 minggu ke-0.
> selisih4
[1] -1.94 -3.79 -2.09 -4.13 -5.44 b. uji normalitas
> pearson.test(selisih4)
Pearson chi-square normality test data: selisih4
P = 2.2. p-value = 0.138 c. uji t berpasangan
> t.test(selisih4) One Sample t-test data: selisih4
t = -5.2843. df = 4. p-value = 0.006152
p value <0.05 H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas MC F3 pada suhu 45oC minggu ke-4 ≠ dengan MC F3 minggu ke-0. MOISTURE ABSORPTION F1 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih4=MA371$MA4- A371$MA0 > selisih4 [1] -13.62 -15.53 -11.43 -14.78 - 9.01 b. Uji normalitas >pearson.test(selisih4)
Pearson chi-square normality test data: selisih4 P = 0.6. p-value = 0.4386 MOISTURE ABSORPTION F1 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih4=MA451$MA4- A451$MA0 > selisih4 [1] -9.96 -13.29 -12.83 -14.70 - 11.20 b. Uji normalitas >pearson.test(selisih4)
Pearson chi-square normality test data: selisih4
85 c. Uji t berpasangan
>t.test(selisih4) One Sample t-test data: selisih4
t = -10.83. df = 4. p-value = 0.0004124
p value <0.05 H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas MA F1 pada suhu 37oC minggu ke-4 ≠ dengan MA F1 minggu ke-0.
c. Uji t berpasangan >t.test(selisih4) One Sample t-test data: selisih4
t = -14.999. df = 4. p-value = 0.0001151
p value <0.05 H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas MA F1 pada suhu 45oC minggu ke-4 ≠ dengan MA F1 minggu ke-0. MOISTURE ABSORPTION F2 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih4=MA372$MA4- A372$MA0 > selisih4 [1] -12.43 -8.62 -10.38 -6.56 - 11.51 b. Uji normalitas pearson.test(selisih4)
Pearson chi-square normality test data: selisih4
P = 0.6. p-value = 0.4386 c. t.test(selisih4)
One Sample t-test data: selisih4
t = -9.4355. df = 4. p-value = 0.0007035
p value <0.05 H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf
MOISTURE ABSORPTION F2 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih=MA452$MA4- MA452$MA0 > selisih [1] -15.01 -15.67 -17.45 -13.69 - 17.77 b. Uji normalitas pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 2.2. p-value = 0.138 c. t.test(selisih)
One Sample t-test data: selisih
t = -20.877. df = 4. p-value = 3.111e-05
p value <0.05 H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf
86 kepercayaan 95%, stabilitas MA F2 pada suhu 37oC minggu ke-4 ≠ dengan MA F2 minggu ke-0.
kepercayaan 95%, stabilitas MA F2 pada suhu 45oC minggu ke-4 ≠ dengan MA F2 minggu ke-0. MOISTURE ABSORPTION F3 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih4=MA373$MA4- A373$MA0 > selisih4 [1] -10.81 -9.09 -8.43 -5.15 -7.64 b. Uji normalitas >pearson.test(selisih4)
Pearson chi-square normality test data: selisih4
P = 0.6. p-value = 0.4386 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih4) One Sample t-test data: selisih4
t = -8.8501. df = 4. p-value = 0.0009001
p value <0.05 H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas MA F3 pada suhu 37oC minggu ke-4 ≠ dengan MA F3 minggu ke-0.
MOISTURE ABSORPTION F3 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih=MA453$MA4- MA453$MA0 > selisih [1] -13.97 -12.68 -13.68 -13.96 - 14.00 b. Uji normalitas >pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 8.6. p-value = 0.003362 c. Uji Wilcoxon
> wilcox.test(selisih) Wilcoxon signed rank test data: selisih
V = 0. p-value = 0.0625
p value >0.05 H1 ditolak. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas MA F3 pada suhu 45oC minggu ke-4 = MA F3 minggu ke-0. DRUG CONTENT F1 Minggu 0 Minggu 4 a. Data DRUG CONTENT F1 Minggu 0 Minggu 4 a. Data
87 >selisih4=DC371$DC4- DC371$DC0 > selisih4 [1] 0.063 -0.001 -0.198 -0.314 - 0.226 b. Uji normalitas >pearson.test(selisih4)
Pearson chi-square normality test data: selisih4
P = 2.2. p-value = 0.138 c. Uji t berpasangan
>t.test(selisih4) One Sample t-test data: selisih4
t = -1.8983. df = 4. p-value = 0.1305
p value >0.05 H1 ditolak. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas kandungan obat F1 pada suhu 37oC minggu ke-4 = kandungan obat F1 minggu ke-0.
>selisih=DC451$DC4- DC451$DC0 > selisih [1] 0.049 0.008 -0.102 -0.130 - 0.068 b. Uji normalitas >pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 2.2. p-value = 0.138 c. Uji t berpasangan
>t.test(selisih) One Sample t-test data: selisih
t = -1.4463. df = 4. p-value = 0.2216
p value >0.05 H1 ditolak. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas kandungan obat F1 pada suhu 45oC minggu ke-4 = kandungan obat F1 minggu ke-0.
DRUG CONTENT F2 Minggu 0 Minggu 4 a. Data DRUG CONTENT F2 Minggu 0 Minggu 4 a. Data
88 >selisih4=DC372$DC4- DC372$DC0 > selisih4 [1] 0.076 0.174 -0.058 -0.049 - 0.051 b. Uji normalitas >pearson.test(selisih4)
Pearson chi-square normality test data: selisih4
P = 0.6. p-value = 0.4386 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih4) One Sample t-test data: selisih4
t = 0.3981. df = 4. p-value = 0.7109 p value >0.05 H1 ditolak. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas kandungan obat F2 pada suhu 37oC minggu ke-4 = kandungan obat F2 minggu ke-0.
>selisih=DC452$DC4- DC452$DC0 > selisih [1] 0.011 -0.048 -0.128 -0.247 - 0.265 b. Uji normalitas >pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 2.2. p-value = 0.138 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih) One Sample t-test data: selisih
t = -2.5062. df = 4. p-value = 0.06633
p value >0.05 H1 ditolak. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas kandungan obat F2 pada suhu 45oC minggu ke-4 = kandungan obat F2 minggu ke-0.
DRUG CONTENT F3 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih4=DC373$DC4- DC373$DC0 > selisih4 [1] -0.121 -0.040 -0.069 -0.176 - 0.135 b. Uji normalitas DRUG CONTENT F3 Minggu 0 Minggu 4 a. Data >selisih=DC453$DC4- DC453$DC0 > selisih [1] -0.047 -0.066 -0.049 -0.184 - 0.158 b. Uji normalitas
89 > pearson.test(selisih4)
Pearson chi-square normality test data: selisih4
P = 2.2. p-value = 0.138 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih4) One Sample t-test data: selisih4
t = -4.4799. df = 4. p-value = 0.01099
p value <0.05 H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas kandungan obat F3 pada suhu 37oC minggu ke-4 ≠ dengan kandungan obat F3 minggu ke-0.
> pearson.test(selisih)
Pearson chi-square normality test data: selisih
P = 2.2. p-value = 0.138 c. Uji t berpasangan
> t.test(selisih) One Sample t-test data: selisih
t = -3.4592. df = 4. p-value = 0.02584
p value <0.05 H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95%, stabilitas kandungan obat F3 pada suhu 37oC minggu ke-4 ≠ dengan kandungan obat F3 minggu ke-0.
10.Uji aktivitas 10.1.Tikus Diabetes a. Data b. Uji normalitas > pearson.test(tikusdiabetes$kontrol) data: tikusdiabetes$kontrol P = 3.6667. p-value = 0.05551 > pearson.test(tikusdiabetes$BF2) data: tikusdiabetes$BF2 P = 3. p-value = 0.08326 > pearson.test(tikusdiabetes$F2) data: tikusdiabetes$F2 P = 3.6667. p-value = 0.05551
90 c. Uji homogenitas
d. Uji Kruskal Wallis
p value <0.05. H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95% terdapat perbedaan rata-rata kecepatan penyembuhan luka diabetik oleh F2, BF2, dan kontrol.
e. Pos hoc
> var.test(tikusdiabetes$kontrol,tikusdiabetes$BF2) F test to compare two variances
data: tikusdiabetes$kontrol and tikusdiabetes$BF2 F = Inf. num df = 2. denom df = 2. p-value < 2.2e-16 > t.test(tikusdiabetes$kontrol,tikusdiabetes$BF2) Welch Two Sample t-test
data: tikusdiabetes$kontrol and tikusdiabetes$BF2 t = 5. df = 2. p-value = 0.03775
> var.test(tikusdiabetes$kontrol,tikusdiabetes$F2) F test to compare two variances
data: tikusdiabetes$kontrol and tikusdiabetes$F2 F = 0.11111. num df = 2. denom df = 2. p-value = 0.2 > t.test(tikusdiabetes$kontrol,tikusdiabetes$F2,var.equal=T)
91 Two Sample t-test
data: tikusdiabetes$kontrol and tikusdiabetes$F2 t = 3.4785. df = 4. p-value = 0.02539
> var.test(tikusdiabetes$BF2,tikusdiabetes$F2) F test to compare two variances
data: tikusdiabetes$BF2 and tikusdiabetes$F2 F = 0. num df = 2. denom df = 2. p-value < 2.2e-16 > t.test(tikusdiabetes$BF2,tikusdiabetes$F2)
Welch Two Sample t-test
data: tikusdiabetes$BF2 and tikusdiabetes$F2 t = 2. df = 2. p-value = 0.1835
Analisis statistik
Nilai p-value Kesimpulan
Kelompok 1 Kelompok 2
Kontrol diabet BF2 diabet 0,03775 Berbeda signifikan
Kontrol diabet F2 diabet 0,02539 Berbeda signifikan
BF2 diabet F2 diabet 0,1835 Tidak berbeda
signifikan
10.2.Tikus Non-diabetes a. Data
b. Uji normalitas
> pearson.test(tikusnormal$kontrol) Pearson chi-square normality test data: tikusnormal$kontrol P = 3.6667. p-value = 0.05551 > pearson.test(tikusnormal$BF2) Pearson chi-square normality test data: tikusnormal$BF2
P = 3. p-value = 0.08326 > pearson.test(tikusnormal$F2)
92 Pearson chi-square normality test data: tikusnormal$F2
P = 3. p-value = 0.08326 c. Uji homogenitas
d. Uji Kruskal Wallis
p value <0.05. H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95% ada perbedaan rata-rata kecepatan penyembuhan luka normal oleh F2, BF2, dan kontrol.
e. Post hoc
> var.test(tikusnormal$kontrol,tikusnormal$BF2) F test to compare two variances
data: tikusnormal$kontrol and tikusnormal$BF2 F = Inf. num df = 2. denom df = 2. p-value < 2.2e-16 > t.test(tikusnormal$kontrol,tikusnormal$BF2)
Welch Two Sample t-test
data: tikusnormal$kontrol and tikusnormal$BF2 t = 2. df = 2. p-value = 0.1835
> var.test(tikusnormal$kontrol,tikusnormal$F2) F test to compare two variances
93
data: tikusnormal$kontrol and tikusnormal$F2 F = Inf. num df = 2. denom df = 2. p-value < 2.2e-16 > t.test(tikusnormal$kontrol,tikusnormal$F2)
Welch Two Sample t-test
data: tikusnormal$kontrol and tikusnormal$F2 t = 5. df = 2. p-value = 0.03775
> var.test(tikusnormal$BF2,tikusnormal$F2) F test to compare two variances
data: tikusnormal$BF2 and tikusnormal$F2 F = NaN. num df = 2. denom df = 2. p-value = NA > t.test(tikusnormal$BF2,tikusnormal$F2)
Error in t.test.default (tikusnormal$BF2. tikusnormal$F2): data are essentially constant
Analisis statistik
Nilai p-value Kesimpulan
Kelompok 1 Kelompok 2
Kontrol normal BF2 normal 0,1835 Tidak berbeda
signifikan
Kontrol normal F2 normal 0,03775 Berbeda signifikan
BF2 normal F2 normal NA -
10.3.Keseluruhan data tikus diabetes dan tikus normal a. Data
94 b. Uji homogenitas
c. Uji Kruskal Wallis
p value <0.05. H1 diterima. Kesimpulannya: pada taraf kepercayaan 95% ada perbedaan rata-rata kecepatan penyembuhan luka tikus diabetes dengan kecepatan penyembuhan luka tikus normal.
d. Post hoc
> var.test(WH$kontroldiabet,WH$kontrolnormal) F test to compare two variances
F = 1. num df = 2. denom df = 2. p-value = 1
> t.test(WH$kontroldiabet,WH$kontrolnormal,var.equal=T) Two Sample t-test
t = 4.2426. df = 4. p-value = 0.01324
> var.test(WH$kontroldiabet,WH$BF2normal) F test to compare two variances
95
> t.test(WH$kontroldiabet,WH$BF2normal) Welch Two Sample t-test
t = 8. df = 2. p-value = 0.01527
> var.test(WH$kontroldiabet,WH$F2normal) F test to compare two variances
F = Inf. num df = 2. denom df = 2. p-value < 2.2e-16 > t.test(WH$kontroldiabet,WH$F2normal)
Welch Two Sample t-test
t = 11. df = 2. p-value = 0.008163
> var.test(WH$BF2diabet,WH$kontrolnormal) F test to compare two variances
F = 0. num df = 2. denom df = 2. p-value < 2.2e-16 > t.test(WH$BF2diabet,WH$kontrolnormal)
Welch Two Sample t-test t = 1. df = 2. p-value = 0.4226
> var.test(WH$F2diabet,WH$kontrolnormal) F test to compare two variances
F = 9. num df = 2. denom df = 2. p-value = 0.2 > t.test(WH$F2diabet,WH$kontrolnormal,var.equal=T)
Two Sample t-test
t = -1.5811. df = 4. p-value = 0.189 > var.test(WH$BF2diabet,WH$BF2normal)
F test to compare two variances
F = NaN. num df = 2. denom df = 2. p-value = NA > t.test(WH$BF2diabet,WH$BF2normal)
Error in t.test.default(WH$BF2diabet. WH$BF2normal) : data are essentially constant
> var.test(WH$BF2diabet,WH$F2normal) F test to compare two variances
F = NaN. num df = 2. denom df = 2. p-value = NA > t.test(WH$BF2diabet,WH$F2normal)
96
Error in t.test.default(WH$BF2diabet. WH$F2normal) : data are essentially constant
> var.test(WH$F2diabet,WH$BF2normal) F test to compare two variances
F = Inf. num df = 2. denom df = 2. p-value < 2.2e-16 > t.test(WH$F2diabet,WH$BF2normal)
Welch Two Sample t-test t = -1. df = 2. p-value = 0.4226
> var.test(WH$F2diabet,WH$F2normal) F test to compare two variances
F = Inf. num df = 2. denom df = 2. p-value < 2.2e-16 > t.test(WH$F2diabet,WH$F2normal)
Welch Two Sample t-test t = 0. df = 2. p-value = 1 Analisis statistik
Nilai p-value Kesimpulan
Kelompok 1 Kelompok 2
Kontrol diabet BF2 diabet 0,03775 Berbeda signifikan
Kontrol diabet F2 diabet 0,02539 Berbeda signifikan
BF2 diabet F2 diabet 0,1835 Tidak berbeda
signifikan
Kontrol normal BF2 normal 0,1835 Tidak berbeda
signifikan
Kontrol normal F2 normal 0,03775 Berbeda signifikan
BF2 normal F2 normal NA -
Kontrol diabet Kontrol normal 0,01324 Berbeda signifikan
Kontrol diabet BF2 normal 0,01527 Berbeda signifikan
Kontrol diabet F2 normal 0,008163 Berbeda signifikan
BF2 diabet Kontrol normal 0,4226 Tidak berbeda
signifikan
F2 diabet Kontrol normal 0,189 Tidak berbeda
signifikan
BF2 diabet BF2 normal NA -
BF2 diabet F2 normal NA -
F2 diabet BF2 normal 0,4226 Tidak berbeda
signifikan
F2 diabet F2 normal 1 Tidak berbeda
97 Lampiran 13. Dokumentasi Penelitian
a b c
d e f
Hydrocolloid matrix: (a) F1, (b) F2, (c) F3, (d) BF1, (e) BF2, dan (f) BF3
Uji pH larutan sediaan Uji iritasi sediaan pada kelinci 1
98
