HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR-AKTIVITAS SENYAWA VINKADIFORMINA DAN TURUNANNYA SEBAGAI SENYAWA
ANTIMALARIA BERDASARKAN PARAMETER TEORETIS
HASIL PERHITUNGAN SEMIEMPIRIS
Modified Neglect of Diatomic Overlap (MNDO)
SKRIPSI
Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Farmasi (S.Farm.)
Program Studi Ilmu Farmasi
Oleh :
Dominika Anny Yanuarti NIM : 038114129
FAKULTAS FARMASI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA
2007
HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR-AKTIVITAS SENYAWA VINKADIFORMINA DAN TURUNANNYA SEBAGAI SENYAWA
ANTIMALARIA BERDASARKAN PARAMETER TEORETIS
HASIL PERHITUNGAN SEMIEMPIRIS
Modified Neglect of Diatomic Overlap (MNDO)
Oleh:
Dominika Anny Yanuarti NIM : 038114129
Skripsi ini telah disetujui oleh
Pembimbing Utama Tanggal
(Drs. Iqmal Tahir, M.Si.) Pembimbing Pendamping Tanggal
(Drs. Mulyono, Apt.)
Pengesahan Skripsi Berjudul
HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR-AKTIVITAS SENYAWA VINKADIFORMINA DAN TURUNANNYA SEBAGAI SENYAWA
ANTIMALARIA BERDASARKAN PARAMETER TEORETIS
HASIL PERHITUNGAN SEMIEMPIRIS
Modified Neglect of Diatomic Overlap (MNDO) Oleh :
Dominika Anny Yanuarti NIM : 038114129
Dipertahankan di hadapan Panitia Penguji Skripsi Fakultas Farmasi
Universitas Sanata Dharma pada tanggal:……….
Mengetahui Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma
Dekan
Rita Suhadi, M.Si., Apt. Pembimbing Utama :
(Drs. Iqmal Tahir, M.Si.) ………..
Pembimbing Pendamping :
(Drs. Mulyono, Apt.) ………. Panitia Penguji :
1. Drs. Iqmal Tahir, M.Si. ………..
2. Drs. Mulyono, Apt. ……….. 3. Christine Patramurti, M.Si., Apt. ...
4. Dra. Agnes Nora Iska Harnita, M.Si, Apt. ………..
Kupersembahkan karya tulis ini kepada Allah Yang Maha Kuasa, yang
berkenan mengulurkan tangan-Nya dengan penuh rahmat padaku,
Kedua orang tua, ketiga kakakku, orang-orang terbaik dalam hidupku ;
Alm. Alloysius Hormat dan M.Y. Sulastri
Aku hanya berjalan, ya..aku berjalan dalam bimbingan-Mu ya Allah.
Aku berpengharapan, ya…aku berpengharapan dalam Kuasa-Mu ya Tuhan.
Biarlah apa yang telah kukerjakan menjadi persembahan hidupku pada-Mu
PRAKATA
Puji syukur penulis panjatkan kepada Allah Yang Maha Kuasa, karena berkat rahmat dan kasih-Nya, penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Hubungan Kuantitatif Struktur-Aktivitas Senyawa Vinkadiformina dan Turunannya Sebagai Senyawa Antimalaria Berdasarkan Parameter Teoretis Hasil Perhitungan Semiempiris Modified Neglect of Diatomic Overlap (MNDO)”. Skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Farmasi (S.Farm) di Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma.
Penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada pihak-pihak yang telah terlibat dalam penyusunan skripsi ini, antara lain :
1. Fakultas Farmasi Universitas Sanata Dharma yang telah memberikan pendidikan dan pengajaran kepada penulis.
2. Bapak Drs. Iqmal Tahir, M.Si. selaku pembimbing utama yang telah memberikan bimbingan, kritik dan saran selama penyusunan skripsi ini.
3. Bapak Drs. Mulyono, Apt. selaku pembimbing pembantu yang berkenan memberikan bimbingan, pengarahan, kritik dan saran, serta diskusi-diskusi yang sangat memotivasi penulis.
4. Ibu Christine Patramurti, M.Si., Apt. selaku dosen penguji yang berkenan meluangkan waktu untuk menguji, memberikan kritik dan saran demi kesempurnaan skripsi ini.
5. Ibu Dra. Agnes Nora Iska Harnita, M.Si., Apt. selaku dosen penguji yang telah meluangkan waktu untuk menguji, memberikan kritik dan saran yang memotivasi penulis untuk menyempurnakan skripsi ini.
6. Bapak Yuventius Marsidi dan Ibu Yuliana Sukinem, kedua orang tua yang telah memberikan doa restu dan dukungan moral bagi penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
7. Alm. Alloyisius Hormat dan M.Y. Sulastri yang telah berkenan menjadi bagian dalam proses kehidupan penulis dan secara tidak langsung menjadi bagian dalam proses penyusunan skripsi ini.
8. Agustinus Eko Yudiarto, Bertin Asti Maryani, dan Christa Artiningtyas, ketiga kakakku yang memberikan dukungan moral dan finansial selama penyusunan skripsi.
9. Nugraha Adi Hartantyo dan Ariyanto, teman-teman seperjuangan yang bersama-sama mengalami jatuh bangun selama proses penyusunan skripsi. Menjalani skripsi bersama kalian adalah pengalaman yang sangat berharga. 10. Patric Gagah Sempati yang selalu meluangkan waktu untuk mendengar keluh
kesahku selama menyusun skripsi. Terima kasih telah berada di sampingku saat aku membutuhkanmu.
11. Teman-teman kelas C angkatan 2003 yang memberikan dorongan dan semangat bagi penulis untuk menyelesaikan skripsi. Semoga kebersamaan dan persahabatan kita tidak akan lekang oleh waktu.
12. Teman-teman di Asrama Putri Canna, terutama Ranti, Diah, Tyas, Shinta, Ina, dan Wida yang selalu memberikan semangat bagi penulis selama proses penyusunan skripsi.
13. Teman-teman di Komunitas Lektor Gereja Santo Antonius Kotabaru yang mendukung penulis secara moral dan spiritual. Terima kasih atas perhatian
dan pengertian yang telah kalian berikan selama penulis menyelesaikan skripsi.
14. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu. Terima kasih atas bantuan dan dukungan yang telah diberikan, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
Dengan segala kerendahan hati, penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu penulis membuka diri terhadap kritik dan saran yang bersifat membangun. Penulis berharap, semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan.
Penulis
Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi yang saya tulis ini tidak memuat karya atau bagian karya orang lain, kecuali yang telah disebutkan dalam kutipan dan daftar pustaka, sebagaimana layaknya karya ilmiah.
Yogyakarta,………. Penulis
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL... ii
HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING ... iii
HALAMAN PENGESAHAN... iv
HALAMAN PERSEMBAHAN ... v
PRAKATA... vi
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ... ix
DAFTAR ISI... x
DAFTAR TABEL... xiii
DAFTAR GAMBAR ... xiv
DAFTAR LAMPIRAN... xv
DAFTAR SINGKATAN DAN ARTI LAMBANG ... xvi
INTISARI... xvii
ABSTRACT... xviii
BAB I PENGANTAR ... 1
A. Latar Belakang ... 1
1. Permasalahan ... 4
2. Keaslian penelitian ... 4
3. Manfaat penelitian... 4
B. Tujuan Penelitian ... 4
BAB II PENELAAHAN PUSTAKA... 6
A. Malaria ... 6
B. Pengelompokan Senyawa Antimalaria ... 9
C. Mekanisme Kerja Senyawa Antimalaria ... 18
D. Vinkadiformina ... 22
E. Hubungan Kuantitatif Struktur dan Aktivitas ... 24
F. Kimia Komputasi ... 26
G. Analisis Statistik ... 30
H. Keterangan Empiris... 34
BAB III METODE PENELITIAN ... 35
A. Jenis dan Rancangan Penelitian ... 35
B. Variabel dan Definisi Variabel... 36
C. Bahan dan Alat Penelitian... 37
1. Bahan penelitian... 37
2. Alat penelitian ... 37
D. Tata Cara Penelitian ... 40
1. Optimasi geometri senyawa vinkadiformina dan turunannya dengan metode MNDO ... 40
a. Penggambaran struktur senyawa... 40
b. Penomoran senyawa ... 41
c. Optimasi geometri... 41
2. Perhitungan sifat kimia fisika molekul senyawa vinkadiformina dan turunannya ... 41
E. Analisa Data dan Hasil... 42
1. Analisis regresi linear multivariat ... 42
2. Analisis kriteria statistik model persamaan matematis ... 42
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 44
A. Optimasi Geometri Menggunakan Metode Semiempiris MNDO ... 44
B. Perhitungan Sifat Kimia Fisika dengan Metode Semiempiris MNDO... 47
C. Analisis Hasil...49
1. Analisis regresi linear multivariat...49
2. Model persamaan terbaik ... 55
D. Rancangan Senyawa Hipotetik Turunan Vinkadiformina Berdasarkan Model Persamaan Terbaik ... 61
E. Pemilihan dan Rekomendasi Senyawa Turunan Vinkadiformina Untuk Disintesis...62
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN... 70
A. Kesimpulan ... 70
B. Saran... 70
DAFTAR PUSTAKA ... 72
LAMPIRAN... 74
BIOGRAFI PENULIS ... 79
DAFTAR TABEL
I. Struktur senyawa vinkadiformina dan turunannya ... 38 II. Data aktivitas (log 1/IC50) senyawa vinkadiformina dan turunannya... 40 III. Deskriptor-deskriptor yang digunakan pada analisis HKSA senyawa
vinkadiformina dan turunannya sebagai antimalaria ... 49 IV. Deskriptor-deskriptor pada model persamaan hasil regresi linear multivariat
metode backward... 50 V. Nilai Fhitung/Ftabel model persamaan hasil regresi linear multivariat metode
backward... 51 VI. Nilai R, adjusted R2, dan SE model persamaan hasil regresi linear
multivariat metode backward... 52 VII. Nilai PRESS model persamaan hasil regresi linear multivariat metode
backward... 54 VIII. Perbandingan nilai log 1/IC50 prediksi model persamaan 2 dengan nilai log
1/IC50 eksperimen ... 56 IX. Model rancangan senyawa turunan vinkadiformina berdasarkan model
persamaan terbaik...66 X. Data aktivitas antimalaria (log 1/IC50) model rancangan senyawa turunan
vinkadiformina...68 XI. Nilai log P model rancangan senyawa turunan vinkadiformina, senyawa
vinkadiformina dan turunannya hasil penelitian hasil penelitian Mustofa, dan klorokuin...69
DAFTAR GAMBAR
1. Siklus perkembangan plasmodia malaria... 8
2. Struktur kuinakrin HCl... 12
3. Struktur klorokuin ... 13
4. Struktur primakuin ... 14
5. A) proguanil ; B) sikloguanil ... 15
6. Struktur pirimetamin ... 16
7. A) kuinin ; B) kuinidin... 17
8. A) sulfadoksin ; B) dapson... 17
9. Mekanisme aksi klorokuin pada tingkat molekular ... 21
10. Struktur senyawa vinkadiformina ... 22
11. Daerah sensitif senyawa vinkadiformina dan turunannya hasil penelitian Tahir dkk...24
12. Struktur senyawa vinkadiformina dengan penomeran atom tidak mengikuti kaidah tatanama senyawa dan hanya digunakan untuk penelitian ini saja ... 36
13. Senyawa vinkadiformina sebelum dioptimasi ... 45
14. Senyawa vinkadiformina setelah dioptimasi... 46
15. Grafik ukuran prediksi model persamaan 2...56
16. A) struktur indol ; B) cincin kuinolin...58
17. Daerah sensitif senyawa turunan vinkadiformina ...59
DAFTAR LAMPIRAN
1. Nilai-nilai parameter elektronik hasil perhitungan metode semiempiris MNDO ... 74 2. Nilai-nilai parameter sterik dan hidrofobisitas hasil perhitungan metode
semiempiris MNDO ... 75 3. Nilai-nilai parameter elektronik, sterik, dan hidrofobisitas seri senyawa baru
turunan vinkadiformina...76 4. Model summary hasil perhitungan metode backward menggunakan
SPSS 11.0 for Windows... 77 5. Tabel ANOVA ... 77 6. Koefisien model persamaan 2 ... 78
DAFTAR SINGKATAN DAN ARTI LAMBANG 1. ADN: asam deoksiribonukleat
2. ARN: asam ribonukleat 3. AM1: Austin Model1
4. CNDO: Complete Neglect of Differential Overlap
5. EHOMO: Highest Occupied Molecular Orbitals Energy 6. ELUMO: Lowest Unoccupied Molecular Orbitals Energy 7. HKSA: Hubungan Kuantitatif Struktur Aktivitas 8. INDO: Intermediate Neglect of Differential Overlap
9. LFER: Linear Free Energy Relationship (hubungan energi bebas linear) 10. log1/IC50: - log konsentrasi yang dapat menghambat pertumbuhan
plasmodia sebesar 50%
11. log P: koefisien partisi obat dalam fase air dan fase lipid 12. M: Massa
13. MINDO: Modified Intermediate Neglect of Differential Overlap
14. MNDO: Modified Neglect of Diatomic Overlap
15. MR: Refraktifitas Molar
16. m: jumlah deskriptor dalam persamaan
17. NDDO: Neglect of Diatomic Differential Overlap
18. n: jumlah data
19. PM3: Parameterized Model3
20. PRESS: Predicted Residual Sum of Squares
21. qC: muatan bersih atom C 22. qN: muatan bersih atom N
23. QSAR: Quantitative Structure Activity Relationship
24. R: koefisien korelasi 25. R2: koefisien determinasi
26. SA: Surface Area (luas permukaan) 27. SE: Standard Error
28. Sig: Signifikansi 29. V: Volume Molekular
30. ZINDO: Zerner Intermediate Neglect of Differential Overlap
31. ΔE: selisih antara ELUMO dan EHOMO 32. µ: Momen Dipol
33. ∂: Polarisabilitas Molekular 34. 2D: dua dimensi
35. 3D: tiga dimensi
INTISARI
Malaria merupakan salah satu penyakit utama yang menjadi penyebab kematian pada daerah beriklim tropis, salah satunya Indonesia. Peningkatan morbiditas dan mortalitas akibat malaria disebabkan oleh resistensi plasmodia (utamanya P. falciparum) terhadap antimalaria yang umum digunakan. Dibutuhkan antimalaria kelas baru yang dapat mengatasi permasalahan ini. Pengembangan desain senyawa antimalaria baru dapat dilakukan dengan metode analisis hubungan kuantitatif struktur-aktivitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan kuantitatif antara struktur dan aktivitas senyawa vinkadiformina dan turunannya berdasarkan log 1/IC50. IC50 merupakan konsentrasi yang dapat menghambat pertumbuhan plasmodia malaria sebanyak 50%.
Penelitian ini menggunakan rancangan eksperimental kuasi. Sebagai variabel bebas digunakan 17 deskriptor teoretis (elektronik, sterik, dan hidrofobisitas). Sebagai variabel tergantung digunakan log 1/IC50. Data deskriptor diperoleh dengan perhitungan semiempiris MNDO menggunakan program komputer HyperChem Pro ver.6.0. Data diolah secara statistik menggunakan analisis regresi multivariat metode backward dengan program SPSS 11.0 for Windows.
Analisis statistik menghasilkan 4 model persamaan dan ditunjukkan bahwa model 2 memenuhi kriteria statistik dan dapat dipilih sebagai model persamaan terbaik, dengan persamaan :
log (1/IC50) = 28,8758 + (22,7560qC1) + (14,2669qC2) + (33,7110qC3) + (-27,2900qN) + (-10,0545qC7) + (-1,0678qC8) + (79,9843qC9)
+ ( 0,5394ΔE) + (-0,0067V) + (-0,5904 MR) + (0,7226∂) + (0,0285 M) + (0,8408 log P)
Model persamaan tersebut dapat digunakan untuk memprediksikan aktivitas antimalaria senyawa-senyawa baru turunan vinkadiformina. Berdasarkan model persamaan terbaik diperoleh 15 senyawa baru turunan vinkadiformina yang memiliki aktivitas antimalaria.
Kata kunci : HKSA, turunan vinkadiformina, MNDO, regresi linier multivariat
ABSTRACT
Malaria is one of the primary disease that causes deathness in many tropical countries, such as Indonesia. The increasing of morbidity and mortality by malaria is caused by the resistency of plasmodium (primarily P. falciparum) to antimalarial that commonly used. Antimalarial from a new class is needed. Design of antimalarial from new class could be made by using quantitative structure-activity relationship analysis. This research is aimed to know the quantitative relationship between structure and activity of vincadifformine and its derivatives based on log 1/IC50. IC50 is concentration that can inhibit 50% of the malarial plasmodia’s growth.
This research use a quasi experimental design. Seventeen descriptors were used as dependent variabel (electronic, steric, and hydrophobicity). Log 1/IC50 is used as independent variabel. Descriptor data is obtained by semiempirical MNDO calculation using HyperChem Pro ver.6.0 computer programme. Data was analysed statisticaly by multivariate linear regression backward method by using SPSS 11.0 for Windows.
Statistic analysis gave 4 equation models and the second model showned to fulfil the statistic criteria. The second model could be selected as the best equation model.
log (1/IC50) = 28.8758 + (22.7560qC1) + (14.2669qC2) + (33.7110qC3) + (-27.2900qN) + (-10.0545qC7) + (-1.0678qC8) + (79.9843qC9)
+ ( 0.5394ΔE) + (-0.0067V) + (-0.5904 MR) + (0.7226∂) + (0.0285 M) + (0.8408 log P)
This model can be used to predict the activity of new vincadifformine’s derivatives. There are 15 vincadifformine’s derivatives which could give antimalarial activity based on the best equation model.
Keyword : QSAR, vincadifformine’s derivatives, MNDO, multivariate linier regression
BAB I PENGANTAR
A. Latar Belakang Penelitian
Malaria merupakan penyakit utama yang menjadi penyebab kematian pada daerah beriklim tropis. Di Indonesia beban terbesar dari penyakit malaria ada di provinsi-provinsi bagian timur yaitu Papua, Maluku, dan Gorontalo yang merupakan daerah endemik penyakit malaria. Menurut Survei Kesehatan Rumah Tangga tahun 2001, diperkirakan angka kematian spesifik akibat malaria di Indonesia adalah 11 per 100.000 untuk laki-laki dan 8 per 100.000 untuk perempuan (Anonim, 2004). Penyebab utama meningkatnya morbiditas dan mortalitas akibat malaria adalah peningkatan resistensi parasit malaria terhadap antimalaria yang umum digunakan, misalnya klorokuin. Kondisi terparah dengan tingkat resistensi yang tinggi terhadap klorokuin terjadi pada malaria yang disebabkan oleh Plasmodium falciparum (Rosenthal, 2003).
Peningkatan resistensi parasit terhadap antimalaria memunculkan kebutuhan akan antimalaria dari kelas baru. Vinkadiformina adalah suatu senyawa yang dikenal memiliki aktivitas hipotensif (Duke, 1992), namun Mustofa (2001) telah berhasil menguji aktivitasnya sebagai antimalaria. Mustofa telah mensintesis 16 senyawa vinkadiformina dan turunannya dan menguji aktivitas antimalaria senyawa-senyawa tersebut terhadap P. falciparum yang tergolong resisten terhadap klorokuin yaitu FcM29-Kamerun dan P. falciparum yang sensitif terhadap klorokuin yaitu sel Nigerian (Tahir dkk, 2005). Hasil sintesis dan
pengujian aktivitas antimalaria vinkadiformina, membuka jalan bagi pengembangan dan desain senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai antimalaria baru.
Pengembangan dan desain senyawa antimalaria baru dapat dilakukan dengan berbagai metode, salah satunya dengan analisis Hubungan Kuantitatif Struktur-Aktivitas (HKSA). Metode ini dapat mengurangi faktor trial and error
dalam sintesis obat baru. Analisis HKSA vinkadiformina sebagai antimalaria pernah dilakukan oleh Tahir dkk (2005). Dalam penelitiannya, Tahir dkk menganalisis HKSA 16 senyawa vinkadiformina dan turunannya yang telah diuji aktivitasnya terhadap P. falciparum yang sensitif terhadap klorokuin (sel Nigerian), oleh Mustofa. Dengan metode semiempiris Austin Model 1 (AM1), Tahir dkk berhasil memperoleh model persamaan terbaik yang dapat menggambarkan hubungan kuantitatif struktur senyawa vinkadiformina dan turunannya dengan aktivitasnya sebagai antimalaria. Model persamaan yang diperoleh oleh Tahir dkk memperlihatkan bahwa parameter teoretis berupa parameter elektronik dan sterik memberikan pengaruh yang besar terhadap aktivitas antimalaria (log 1/IC50).
1. Permasalahan
Dari latar belakang di atas muncul permasalahan sebagai berikut:
1. Bagaimana hubungan kuantitatif antara struktur dan aktivitas senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai senyawa antimalaria berdasarkan parameter teoretis hasil perhitungan semiempiris MNDO?
2. Bagaimana struktur senyawa hipotetik turunan vinkadiformina yang memiliki aktivitas antimalaria berdasarkan model persamaan terbaik?
2. Keaslian penelitian
Telah dilakukan penelitian mengenai hubungan kuantitatif struktur-aktivitas senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai antimalaria oleh Tahir dkk (2005). Dalam penelitian tersebut digunakan 16 senyawa vinkadiformina dan turunannya beserta data log 1/IC50 hasil penelitian Mustofa (2001). Tahir dkk (2005) menggunakan metode semiempiris AM1 dalam menghitung parameter teoretis struktur senyawa vinkadiformina dan turunannya hingga ditemukan model persamaan terbaik yang menggambarkan HKSA senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai antimalaria. Penelitian ini menggunakan 16 senyawa yang digunakan Tahir dkk, namun metode yang digunakan berbeda yaitu metode semiempiris MNDO.
3. Manfaat penelitian a. Manfaat teoretis
b. Manfaat praktis
Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam sintesis senyawa baru turunan vinkadiformina dan pengujian aktivitas antimalaria senyawa tersebut baik secara in vitro maupun in vivo.
B. Tujuan Penelitian
1. Penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan hubungan kuantitatif antara struktur dan aktivitas senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai senyawa antimalaria berdasarkan parameter teoretis hasil perhitungan semiempiris MNDO.
BAB II
PENELAAHAN PUSTAKA
A. Malaria
Malaria merupakan suatu penyakit plasmodia yang disebabkan oleh protozoa, yaitu Plasmodium sp., yang masuk ke dalam tubuh tuan rumah (host) melalui gigitan nyamuk Anopheles betina (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Pada manusia, spesies yang menyebabkan infeksi adalah P. falciparum, P.vivax,
P. malariae, dan P. ovale. Malaria tersian, yang diakibatkan oleh P. vivax adalah bentuk penyakit malaria yang paling umum. Bentuk malaria tersian yang paling berat, disebut tersian ganas, disebabkan oleh P. falciparum. Serangan oleh spesies-spesies ini lebih jarang dibandingkan dengan P. vivax. Malaria quartan, dengan tingkat keganasan menengah, disebabkan oleh serangan P. malariae. Malaria macam ini lebih jarang terjadi daripada tersian ganas. P. ovale
mengakibatkan bentuk penyakit malaria yang jarang, yang disebut malaria tersian ovale. Malaria macam ini dalam banyak hal mirip dengan malaria tersian atau malaria P. vivax (Kier dan Roche, 1996).
Siklus perkembangan plasmodia malaria dalam nyamuk Anopheles dan tubuh manusia serta tempat kerja obat antimalaria dapat dilihat pada gambar 1. Saat nyamuk Anopheles betina menggigit manusia, nyamuk mengeluarkan sporozoit ke dalam pembuluh darah kapiler. Sporozoit kemudian dibawa oleh darah ke dalam hati untuk bermultiplikasi dan membentuk schizont jaringan. Ini adalah tahap pre-eritrositik atau jaringan primer. Setelah 5-16 hari, schizont pecah
masuk melalui gigitan nyamuk Oosit pecah Sporozoit pada
kelenjar ludah
Sporozoit Schizont jaringan primer
Schizont jaringan sekunder/laten (P.vivax dan P.ovale)
Schizont dikembangkan dalam sel hati Oosit tumbuh pada
dinding lambung masuk ke sel darah
merah
Siklus seksual pada nyamuk
Mature Gametosid
jantan
Siklus aseksual pada manusia
Gambar 1. Siklus perkembangan plasmodia malaria
B. Pengelompokan Senyawa Antimalaria
Berdasarkan perkembangan dan siklus kehidupan plasmodia yang dipengaruhi dan indikasi klinis antimalaria tersebut, maka antimalaria dapat dikelompokkan sebagai berikut :
1. antimalaria untuk pencegahan kausal
Antimalaria kelompok ini menghancurkan bentuk jaringan primer plasmodia dan merozoit di hati, mulai dari tahap infeksi eritrositik, kemudian mencegah invasi eritrosit dan penyebaran infeksi ke nyamuk Anopheles. Contoh antimalaria kelompok ini adalah klorguanid, pirimetamin, dan primakuin (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Klorguanid atau nama lainnya adalah proguanil, merupakan prototipe dari kelompok ini. Klorguanid telah digunakan secara luas untuk pencegahan kausal malaria yang disebabkan oleh P. falciparum. Antimalaria ini mengalami masalah resistensi, namun tetap memberikan proteksi jika dikombinasikan dengan obat lain. Meskipun primakuin juga memiliki aktivitas terhadap P. falciparum, antimalaria ini memiliki potensi toksik yang tinggi dan digunakan untuk aplikasi klinis yang lain (Tracy dan Webster, 2001). 2. antimalaria untuk mencegah kekambuhan
menyembuhkan infeksi eritrositik dari jaringan sekunder plasmodia (Tracy dan Webster, 2001).
3. antimalaria untuk pencegahan klinis dan penyembuhan supresif
Menurut Korolkovas dan Burckhalter (1976), antimalaria dapat memberikan efek sebagai supresi atau pencegahan klinis, yaitu pencegahan dari gejala klinis dengan bekerja pada bentuk aseksual plasmodia dalam darah. Kerja ini dapat bersifat sementara atau permanen. Antimalaria kelompok ini bekerja terhadap merozoit pada fase eritrositik aseksual dari plasmodia malaria dan mengganggu schizogoni eritrositik ke bawah, sehingga serangan klinis tidak terjadi. Antimalaria ini juga digunakan dalam terapi penyembuhan supresif untuk eliminasi plasmodia secara lengkap. Kecuali primakuin, hampir semua antimalaria yang digunakan secara klinis dikembangkan aktivitasnya terhadap fase aseksual plasmodia. Berdasarkan masa kerjanya kelompok antimalaria ini dibagi menjadi dua, yaitu :
a. schizontosida yang bekerja secara cepat
Contoh : amodiakuin, artemisinin, klorokuin, kuinin, kuinidin, meflokuin, dan atovaquon
b. schizontosida yang bekerja secara lambat
Contoh : pirimetamin, klorguanid, sikloguanil pamoat, sulfonamida, dan sulfon
4. gametositosida
Antimalaria kelompok ini menghancurkan bentuk eritrositik seksual (gametosit) dari plasmodia malaria sehingga mencegah penyebaran plasmodia ke nyamuk Anopheles (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Klorokuin dan kuinin memiliki aktivitas gametosidal terhadap P. vivax, P. ovale, dan P. malariae, primakuin aktif terhadap gametosit dari P. falciparum (Siswandono dan Soekardjo, 1995; Tracy dan Webster, 2001).
5. sporozoitosida
Antimalaria kelompok ini mampu membunuh sporozoit segera setelah masuk dalam darah sesudah gigitan nyamuk. Waktu antimalaria ini untuk bekerja sangat singkat oleh karena sporozoit secara cepat masuk ke sel hati sehingga banyak antimalaria kurang efektif terhadap bentuk sporozoit tersebut. Contoh antimalaria kelompok ini adalah klorguanid, pirimetamin, dan primakuin (Siswandono dan Soekardjo, 1995).
6. sporontosida
Berdasarkan struktur kimianya, antimalaria dibagi menjadi 8 kelompok, yaitu turunan 9-aminoakridin, 4-aminokuinolin, 8-aminokuinolin, biguanida, diaminopiridin, kuinolinometanol, sulfonamida, dan sulfon.
1. Turunan 9-aminoakridin
Contoh turunan 9-aminoakridin adalah kuinakrin-HCl yang bekerja sebagai schizontosida eritrositik, sekarang jarang digunakan sebagai antimalaria karena tersedia obat yang lebih aktif dengan toksisitas lebih rendah (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Kuinakrin bersifat tumorigenik dan mutagenik dan juga telah digunakan sebagai obat sklerosis. Kuinakrin merupakan suatu pewarna akridin, sehingga senyawa ini dapat menyebabkan diskolorisasi kuning pada kulit dan urin (Block, 2004).
N Cl
Gambar 2. Struktur kuinakrin HCl 2. 4-aminokuinolin
Turunan 4-aminokuinolin mempunyai aktivitas antimalaria yang lebih tinggi dibanding kuinin atau 9-aminoakridin. Toksisitasnya relatif rendah (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Secara umum, klorokuin dan 4-aminokuinolin yang lain, tidak efektif terhadap plasmodia eksoeritrosit. Klorokuin tidak dapat mencegah kekambuhan pada malaria yang disebabkan oleh P. vivax dan P. ovale
Dari turunan 4-aminokuinolin, klorokuin menunjukkan aktivitas yang optimal (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Klorokuin memiliki struktur yang mirip turunan 8-aminokuinolin yang sudah tidak digunakan lagi, yaitu pamakuin dan pentakuin. Klorokuin memiliki rantai samping yang sama seperti kuinakrin, tetapi berbeda pada cincin kuinolin dan residu metoksi yang tidak dimiliki oleh kuinakrin. Gugus amin tersier pada cincin kuinolin sangat penting berperan dalam aktivitasnya sebagai antimalaria (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Atom klorin pada posisi 7 dari cincin kuinolin juga memiliki pengaruh yang sangat besar terhadap aktivitas antimalaria yang ditimbulkan, baik pada manusia maupun avian (Tracy dan Webster, 2001).
N
Gambar 3. Struktur klorokuin 3. 8-aminokuinolin
tidak digunakan sebagai profilaksis. Spektrum aktivitasnya paling sempit bila dibandingkan dengan antimalaria yang lain (Block, 2004).
Pada struktur turunan 8-aminokuinolin, rantai samping yang terdiri dari 4 atom C dan amin aromatik yang merupakan amin sekunder memberikan aktivitas antimalaria yang optimal. Gugus 6-metoksi mempunyai aktivitas optimal meskipun batas keamanannya rendah, dan kemungkinan dapat diganti dengan atom hidrogen atau gugus hidroksi (Siswandono dan Soekardjo, 1995).
N
Gambar 4. Struktur primakuin 4. Biguanida
N N
bentuk eksoeritrositik dan eritrositik P. falciparum dan P. vivax. Resistensi terhadap senyawa ini sering terjadi (Kier dan Roche, 1996).
A B
Gambar 5. A) proguanil ; B) sikloguanil 5. Diaminopirimidin
Antimalaria yang merupakan turunan dari diaminopirimidin adalah pirimetamin dan trimetoprim. Pirimetamin digunakan sebagai pencegahan malaria (Korolkovas dan Burckhalter, 1976). Pirimetamin merupakan schizontosida darah lepas lambat yang memiliki efek in vivo yang mirip dengan proguanil. Pirimetamin memiliki potensi antimalaria yang lebih besar karena langsung bekerja pada plasmodia, dan waktu paruhnya lebih lama daripada sikloguanil, bentuk aktif proguanil. Berbeda dengan proguanil, pirimetamin tidak menunjukkan efektivitas yang berarti terhadap bentuk hepatik dari P. falciparum. Pada dosis terapetis, pirimetamin tidak dapat melakukan eradikasi terhadap jaringan sekunder P. vivax atau gametosit dari spesies plasmodia malaria (Tracy dan Webster, 2001).
6. Turunan kuinolinometanol
Turunan kuinolinometanol terdapat pada tanaman Chinchona Sp., terutama pada bagian kulit kayu atau korteks. Korteks kina yang diperdagangkan mengandung alkaloid kuinin 5%, kuinidin 0,1%, sinkonin 0,3%, dan sinkonidin 0,4% (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Bagian kuinolinometanol menjadi penting dalam obat-obat sintetik. Turunan kuinolinometanol bekerja pada merozoit eritrositik. Senyawa-senyawa ini tidak menyembuhkan secara tuntas, tetapi mengurangi gejala. Kuinin digunakan pada pengobatan malaria yang plasmodiumnya telah resisten terhadap zat-zat lain, misalnya klorokuin (Kier dan Roche, 1996). Stereoisomer kuinin yaitu kuinidin, memiliki potensi yang lebih besar sebagai antimalaria, tetapi kuinidin juga lebih toksik. Kuinin bersifat mematikan terhadap semua bentuk schizont plasmodium dan gametosit P. vivax
dan P. malariae tetapi tidak untuk gametosit P. falciparum. Sekarang, spektrum aktivitas kuinin terlalu sempit untuk penggunaan pencegahan malaria (Block, 2004).
N 7. Turunan sulfonamida dan sulfon
Turunan ini jarang digunakan dalam bentuk tunggal sebagai antimalaria, biasanya dikombinasi dengan pirimetamin dan digunakan untuk pengobatan infeksi P. falciparum yang sudah kebal terhadap klorokuin. Contoh turunan sulfonamida yang dapat digunakan sebagai antimalaria adalah sulfadoksin, sulfametoksipiridazin, sulfametopirazin, sulfisoksazol. Contoh sulfon yang digunakan sebagai antimalaria adalah asedapson dan dapson (Siswandono dan Soekardjo, 1995).
A B
C. Mekanisme Kerja Senyawa Antimalaria
Beberapa mekanisme aksi antimalaria telah diusulkan. Dahulu postulat Schonhofer merupakan mekanisme aksi malaria yang telah diterima secara luas. Schonhofer mengatakan bahwa aktivitas antimalaria membutuhkan struktur kuinolin yang mudah dioksidasi menjadi bentuk kuinoid. Hipotesis ini sekarang tidak digunakan lagi sejalan dengan penelitian bahwa 5,6-kuinon ternyata tidak terbukti sebagai bentuk aktif antimalaria aminokuinolin (Korolkovas dan Burckhalter, 1976).
Antimalaria memiliki berbagai mekanisme aksi. Pada tingkat molekular, antimalaria beraksi dengan menghambat enzim yang terlibat dalam biosintesis prekursor asam deoksiribonuklease (ADN) atau membentuk kompleks molekular dengan ADN, sehingga memblok sintesis ADN dan asam ribonuklease (ARN) plasmodia dengan menghambat polimerasi ADN dan ARN (Korolkovas dan Burckhalter, 1976).
kemudian berpolimerisasi menjadi pigmen malaria yang inaktif dan tidak larut. Pigmen ini dinamakan hemozoin. Turunan 9-aminoakridin, 4-aminokuinolin, dan kuinolinometanol merupakan schizontosida darah yang bertindak sebagai basa lemah yang terkonsentrasi dalam vakuola makanan plasmodia yang bersuasana asam (Tracy dan Webster, 2001). Senyawa-senyawa ini kemudian mengalami protonasi, meningkatkan pH intravakuolar, dan terjebak di dalam vakuola makanan karena pori-pori membran vakuola juga bermuatan positif. Kondisi ini mempertahankan keberadaan senyawa-senyawa turunan 9-aminoakridin, 4-aminokuinolin, dan kuinolinometanol dalam hemoglobin penderita (Block, 2004). Dengan keberadaan senyawa-senyawa tersebut dalam hemoglobin penderita, maka aktivitas peroksidatif heme akan terhambat dan polimerisasi nonenzimatik heme menjadi hemozoin terganggu (Tracy dan Webster, 2001). Heme yang masih reaktif akan merusak membran plasmodia dan/ atau sel darah merah secara oksidatif, sehingga membran mengalami lisis (Block, 2004).
(Lowest Unoccupied Molecular Orbital) rendah (antara 0 dan -0,5β), sedang pasangan basa guanin dan sitosin mempunyai nilai energi HOMO (Highest Occupied Molecular Orbital) tinggi (+0,487β). Kondisi ini memungkinkan terjadinya kompleks transfer muatan antara cincin datar senyawa-senyawa tersebut dengan pasangan basa guanin dan sitosin, sehingga terbentuk kompleks obat-ADN. Kompleks obat-ADN diperkuat dengan adanya ikatan rantai samping senyawa-senyawa tersebut dengan gugus fosfat pada salah satu helaian dobel heliks ADN. Rantai samping kuinolinometanol yang berikatan dengan gugus fosfat adalah cincin kuinuklidin, sedangkan rantai samping 9-aminoakridin dan 4-aminokuinolin yang berikatan dengan gugus fosfat adalah atom nitrogen terprotonasi. Selain ikatan rantai samping dengan gugus fosfat, kompleks obat-ADN juga diperkuat dengan adanya ikatan hidrogen dengan molekul basa purin yaitu adenin (DiPalma, 1990). Dengan terbentuknya kompleks obat-ADN, maka transkripsi dan translasi ADN menjadi ARN akan terhambat. Hal ini akan berpengaruh terhadap sintesis ADN dan ARN (DiPalma, 1990). Interkalasi dan ikatan ionik yang terjadi antara klorokuin (senyawa turunan 4-aminokuinolin) dengan ADN diperlihatkan pada gambar 13.
mengalami pematangan (DiPalma, 1990). Primakuin dapat diubah menjadi elektrofil yang bekerja sebagai mediator oksidasi-reduksi (Tracy dan Webster, 2001). Hal ini menyebabkan perusakan oksidatif pada elektron asam nukleat dalam gametosit. Dengan demikian primakuin dapat digunakan untuk mencegah penyebaran malaria (DiPalma, 1990). Selain bekerja dengan mengganggu transpor elektron, primakuin juga bekerja dengan berinterkalasi di antara pasangan basa ADN plasmodia, sama seperti turunan 9-aminoakridin, 4-aminokuinolin, dan kuinolinometanol (Korolkovas dan Burckhalter, 1976).
A = adenine T = thymine G = guanine C = cytosine P = phosphate R = deoxyribose
Gambar 9. Mekanisme aksi klorokuin pada tingkat molekular
plasmodia. Penghambatan ini mempengaruhi biosintesis plasmodia terutama pembentukan basa purin, pirimidin, dan ADN. Meskipun turunan ini tidak bekerja secara selektif terhadap enzim plasmodia, tetapi dapat mengikat enzim dihidrofolat reduktase lebih kuat dibanding isoenzim pada penderita. Efek pemblokan ini tidak berbahaya bagi penderita karena asam folinat yang diperlukan dipasok dari luar melalui makanan (Siswandono dan Soekardjo, 1995).
Turunan sulfonamida dan sulfon dapat menghambat secara selektif enzim dihidropteroat sintetase, yang mengkatalisis kondensasi ester pirofosfat dari 2-amino-4-okso-6-hidroksimetildihidropteridin dengan asam p-aminobenzoat dengan asam dihidropteroat. Hambatan ini menyebabkan kematian plasmodia (Siswandono dan Soekardjo, 1995).
D. Vinkadiformina
N H
N
O O
Gambar 10. Struktur senyawa vinkadiformina
hipoglikemik, dan simpatolitik (Anonim, 1996). Kuehne dkk (1978) dalam jurnal mengenai studi biomimetik sintesis alkaloid memaparkan bahwa vinkadiformina dapat disintesis dari tetrahydro-β-carboline melalui secodine intermediate.
Penelitian terhadap senyawa indol alkaloid dari tanaman bergenus
Aspidosperma pernah dilakukan oleh Mitaine-Offer dkk (2002). Dalam penelitian tersebut Mitaine-Offer dkk mengkombinasikan senyawa indol alkaloid berkerangka dasar aspidospermane (dari A. pyrifolium dan A. Megalocarpon) dengan klorokuin, kemudian menguji aktivitas antimalarianya terhadap P. falciparum yang sensitif klorokuin dan P. falciparum yang resisten klorokuin. Dari penelitian tersebut diperoleh hasil yang menyatakan bahwa terdapat sinergisme dari kedua senyawa yang dikombinasikan, sehingga dihasilkan efek antimalaria yang merupakan kumulasi dari aktivitas antimalaria senyawa yang dikombinasi.
Pada tahun 2001, Mustofa telah berhasil mensintesis 16 senyawa turunan vinkadiformina. Mustofa kemudian menguji aktivitas biologis yang lain dari vinkadiformina, yaitu sebagai antimalaria. Senyawa-senyawa tersebut diuji aktivitas antimalarianya terhadap P. falciparum yang tergolong resisten terhadap klorokuin yaitu FcM29-Kamerun dan P. falciparum yang sensitif terhadap klorokuin yaitu sel Nigerian (Tahir dkk, 2005).
antimalaria. Data struktur dan aktivitas senyawa turunan vinkadiformina hasil sintesis dan uji oleh Mustofa dapat dilihat pada tabel 1. Parameter teoretis berupa parameter elektronik dan sterik dari keenambelas struktur senyawa merupakan variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel tergantung yang berupa log 1/IC50. IC50 merupakan konsentrasi yang dapat menghambat pertumbuhan plasmodia malaria sebanyak 50%. Dengan menggunakan metode AM1, Tahir dkk (2005) menemukan 10 model persamaan matematis HKSA terpilih yang kemudian diolah secara statistik hingga ditemukan model persamaan terbaik yang dapat menggambarkan hubungan kuantitatif struktur dan aktivitas senyawa turunan vinkadiformina sebagai antimalaria.
Model persamaan terbaik yang dihasilkan dari penelitian Tahir dkk menyatakan bahwa deskriptor-deskriptor yang mempengaruhi aktivitas antimalaria vinkadiformina dan turunannya adalah muatan bersih, momen dipol, ELUMO, EHOMO, polarisabilitas molekular, dan luas permukaan. Daerah sensitif yang diduga memberi sumbangan pengaruh terhadap kuantitas aktivitas antimalaria, berdasarkan penelitian Tahir dkk digambarkan di bawah ini.
Gambar 11. daerah sensitif senyawa vinkadiformina dan turunannya hasil penelitian Tahir dkk
N H
E. Hubungan Kuantitatif Struktur dan Aktivitas
ditinggalkan dalam bidang rancangan obat dan diusahakan penggunaan pendekatan yang rasional. Informasi tentang turunan struktur molekul senyawa yang dapat mengubah hasil uji eksperimental, menguraikan tentang hubungan antara struktur dan aktivitas biologis (Sardjoko, 1993).
Hubungan struktur dan sifat adalah pendefinisian empiris kualitatif dan kuantitatif antara sruktur molekul dengan sifat yang teramati. Hubungan struktur dan sifat yang dikaji belakangan ini selalu merupakan hubungan matematika secara kuantitatif. Jika sifat digambarkan sebagai aktivitas biologis-misalnya aktivitas obat-maka dikenal sebagai hubungan kuantitatif struktur dan aktivitas (HKSA atau QSAR = Quantitative Structure Activity Relationship) (Pranowo, 2004). Tujuan HKSA adalah untuk memprediksikan hubungan antara deskripsi kuantitatif dari sifat-sifat fisika senyawa dan respon sistem biologis. Respon dapat berupa perhitungan Ki inhibitor dalam pengujian enzim, pED50 dari agonis reseptor, atau hanya pembuktian apakah suatu senyawa aktif atau inaktif secara biologis (Davis, 1994). Tujuan lain dari HKSA adalah untuk menentukan struktur senyawa yang dapat menghasilkan ikatan optimum dengan reseptor, dan untuk mendesain satu seri senyawa untuk memaksimalkan informasi berkaitan dengan struktur untuk aktivitas dari sejumlah kecil senyawa uji (Block, 2004). Diharapkan hasil HKSA akan memberikan pengertian mengenai sifat molekular yang sangat mempengaruhi aktivitas, dan membuka jalan bagi optimisasi aktivitas biologis dalam satu seri senyawa (Davis, 1994).
(model de novo), dan model yang didasarkan pada mekanika kuantum (Sardjoko, 1993). Pada metode Hansch dikemukakan suatu konsep bahwa hubungan struktur kimia dengan aktivitas biologis (log 1/C) suatu senyawa dapat dinyatakan secara kuantitatif melalui parameter-parameter sifat fisika kimia dari substituen yaitu parameter hidrofob (π), elektronik (σ) dan sterik (Es). Model pendekatan ini disebut pula model hubungan energi bebas linier (Linear Free Energy Relationship = LFER), yang dinyatakan melalui persamaan regresi linier berikut:
Log 1/C = a ∑π + b ∑σ + c ∑ Es + d (1) (Siswandono dan Soekardjo, 1995) Respon biologis umumnya berupa resiprok (log 1/C). Hal ini dikarenakan dengan menggunakan resiprok akan diperoleh hubungan yang valid. Dengan menggunakan resiprok untuk respon biologis akan diperoleh kemiringan garis regresi (slope) yang positif (Block, 2004).
F. Kimia Komputasi
Metode kimia komputasi sangat membantu dalam penelitian hubungan kuantitatif struktur dan aktivitas. Dengan aplikasi komputasi, perhitungan sifat kimia dan fisika suatu senyawa dapat dilakukan dengan mudah.
1. Hyperchem
molekular, menjadikan HyperChem lebih mudah digunakan daripada program kimia kuantum yang lain (Pranowo, 2004).
Dengan HyperChem dapat dilakukan eksplorasi model energi permukaan potensial secara klasik atau kuantum dengan single point, optimasi geometri atau perhitungan dalam mencari keadaan transisi. Perhitungan single point dapat digunakan untuk menentukan energi molekul dari struktur yang telah ditentukan (tanpa proses optimasi). Perhitungan optimasi geometri menggunakan algoritma minimisasi energi untuk mendapatkan struktur yang paling stabil (Pranowo, 2004).
HyperChem merupakan program yang secara teliti dapat digunakan untuk mengetahui struktur, stabilitas, dan sifat molekul dengan menggunakan perhitungan mekanika molekular maupun mekanika kuantum. Dalam HyperChem
terdapat metode sederhana untuk menghasilkan struktur molekul 3D. Terdapat 10 jenis metode semiempiris yang dapat digunakan untuk mengoptimasi geometri suatu senyawa agar diperoleh struktur yang paling stabil. Perhitungan semiempiris dapat dilakukan pada atom hidrogen sampai xenon, termasuk logam transisi. Kesepuluh metode semiempiris yang terdapat dalam program HyperChem adalah
Extended Huckel (oleh Hoffman), Complete Neglect of Differential Overlap
dengan variasi himpunan basis yang dapat digunakan untuk menentukan sifat struktur molekul secara akurat (Pranowo, 2004).
2. Metode semiempiris MNDO
Menurut Pranowo (2004), metode semiempiris adalah metode kimia komputasi yang masih memperhitungkan penyelesaian secara kimia kuantum sehingga sifat-sifat elektronik masih dapat diturunkan. Metode semiempiris berdasar pada pendekatan Hartree-Fock. Pendekatan dilakukan terhadap penyusunan matrik Fock, atau dalam penyederhanaan pada pernyataan energi sistem. Pendekatan lain dari metode semiempiris adalah hanya mempertimbangkan elektron valensi. Elektron dalam (core) dihitung sebagai fungsi tolakan core-core bersama-sama dengan energi tolakan inti (Pranowo, 2004). Metode semiempiris mengurangi biaya komputasi dengan mengurangi jumlah integral. Metode semiempiris mampu menghitung fungsi gelombang elektronik, yang dapat digunakan untuk memprediksikan sifat-sifat kimia fisika yang bervariasi. Metode semiempiris memberikan hasil yang sangat baik jika informasi eksperimental telah tersedia, tetapi metode ini tidak dapat memprediksi tipe senyawa yang tidak diketahui sama sekali (Jensen, 1999).
misalnya, memiliki satu fungsi basis, dan semua atom dalam baris kedua dan ketiga dalam tabel sistem periodik memiliki empat fungsi basis (satu s-dan satu set p-orbital, px, py, dan pz). Sebagian besar metode semiempiris hanya menggunakan fungsi s- dan p-, dan fungsi basis diambil sebagai orbital tipe Slater (Jensen, 1999).
MNDO adalah metode semiempiris orbital molekular (Molecular Orbital atau MO) self-consistent-field elektron-valensi yang menggunakan basis minimal dari orbital atomik dan pendekatan integral Neglect of Diatomic
Differential Overlap (NDDO) (Thiel, 2001). Parameterisasi pada MNDO
dilakukan pada variabel atomik, yaitu hanya atom tunggal. MNDO, AM1, dan PM3 diturunkan dari pendekatan dasar yang sama yaitu NDDO, dan hanya berbeda pada perlakuan repulsi core-core dan bagaimana parameter ditentukan (Jensen, 1999). MNDO merupakan metode semiempiris pertama yang digunakan secara luas untuk analisis struktur organik yang beranekaragam, karena memiliki hubungan dengan metode optimasi geometri (Lahti, 1998). MNDO mempunyai tujuh parameter atomik (Uss, Upp, ζ, βs, βp, α) dan satu yang termasuk dalam perhitungan interaksi multipol (pada dasarnya pemisahan antara titik muatan yang digunakan untuk menggambarkan dipol), dan tidak ada parameter diatomik. Integral yang tidak diatur sama dengan nol pada asumsi CNDO dihitung sebagai interaksi multipol. Parameter atom yang sekarang tersedia adalah untuk atom H, Li, Be, C, N, O, F, Al, Si, P, S, Cl, Zn, Ge, Br, I, Sn, Hg dan Pb (Pranowo, 2004).
masalah dengan cincin yang kecil dan pasangan elektron yang berdekatan, serta analisis transisi state (Lahti, 1998). Menurut Jensen (1999), beberapa keterbatasan dari model MNDO adalah sebagai berikut :
a. molekul yang memiliki banyak halangan sterik, seperti neopentan, sangat tidak stabil
b. senyawa dengan 4 cincin sangat stabil
c. interaksi yang lemah tidak dapat diprediksi (contohnya pada ikatan hidrogen) d. molekul hipervalen, seperti sulfoksida dan sulfon, sangat tidak stabil
e. energi aktivasi untuk reaksi memutuskan dan membentuk ikatan sangat tinggi f. struktur non klasik diprediksi tidak stabil relatif terhadap struktur klasik (misal
kation etil)
g. substituen teroksigenasi pada cincin aromatik out of plane (contohnya nitrobenzena)
h. ikatan peroksida sangat pendek ~ 0,17 Å
i. sudut C-X-C pada eter dan sulfida sangat besar ~ 9o
G. Analisis Statistik
Dalam penelitian, biasa digunakan model suatu hubungan fungsional antara peubah. Dengan model tersebut kelakuan sistem yang akan diteliti dapat dipahami, diterangkan, dikendalikan, dan kemudian diprediksikan. Prediksi memiliki arti yang khusus yaitu inter- atau ekstrapolasi (Sembiring, 2003).
kuantitatif antara struktur kimia dan aktivitas biologis melalui parameter sifat kimia fisika, dapat dilakukan perhitungan statistik dengan bantuan komputer, dengan menggunakan program MICROSTAT, ABSTAT, PCN, QSAR, MINITAB, STATGRAPH, SPSS atau program yang lain (Siswandono dan Soekardjo, 1995), namun ada tidaknya hubungan kausal antara peubah tidak dapat diputuskan dengan hanya menggunakan data statistik. Secara umum, model merupakan penyederhanaan dan abstraksi dari keadaan alam yang sesungguhnya. Dalam hal ini model akan selalu berbentuk fungsi dan regresi (Sembiring, 2003). Salah satu metode statistik yang digunakan dalam analisis HKSA adalah metode korelasi. Metode ini mengidentifikasi hubungan kuantitatif antara x-deskriptor dan aktivitas biologis. Hansch pertama kali menggunakan multiple linear regression (regresi linear multivariat) sebagai metode statistik dalam HKSA dan metode ini masih digunakan sampai sekarang (Davis, 1994). Regresi linear multivariat hanya dibatasi untuk jumlah deskriptor kurang dari 20. Dalam metode ini dianggap bahwa semua deskriptor tidak berkorelasi satu sama lain dan semua deskriptor memiliki pengaruh yang penting terhadap aktivitas (Davis, 1994). Hal ini dikarenakan data yang digunakan adalah data percobaan laboratorium yang tidak lagi menggambarkan keadaan alamiah, tetapi telah dimanipulasi oleh peneliti (Sembiring, 2003).
Regresi linear untuk satu parameter fisika kimia dapat dinyatakan melalui persamaan sebagai berikut :
Regresi linear untuk dua parameter sifat fisika kimia atau lebih dapat dinyatakan melalui persamaan sebagai berikut :
Y = aX1 + bX2 + cX3 + ....+ d (3) dimana X1, X2, X3 = parameter – parameter sifat fisika kimia 1, 2, 3 (Siswandono dan Soekardjo, 1995).
Keabsahan persamaan yang diperoleh dan arti perbedaan parameter yang digunakan dalam hubungan struktur-aktivitas model Hansch dapat dilihat dengan beberapa kriteria statistik, antara lain :
1. nilai R (koefisien korelasi)
Nilai R menunjukkan tingkat hubungan antara data aktivitas biologis dari pengamatan percobaan dengan data hasil perhitungan berdasarkan persamaan yang diperoleh dari analisis regresi. Koefisien korelasi bernilai mulai dari 0 sampai 1. Dalam penelitian HKSA dicoba dicapai suatu nilai R yang lebih besar dari 0,9, sebab semakin tinggi nilai R maka semakin baik hubungannya (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Hubungan yang sangat kuat antara variabel bebas dan variabel tergantung sebenarnya telah tercapai pada nilai R 0,8 sampai dengan 1 (Anonim, 2006).
2. nilai R2 (koefisien determinasi)
3. nilai Fhitung/Ftabel
Nilai Fhitung menunjukkan kemaknaan hubungan bila dibandingkan dengan Ftabel. Makin besar nilai Fhitung makin besar derajat kemaknaan hubungan. Semakin tinggi nilai Fhitung semakin kecil kemungkinan hubungan tersebut adalah karena kebetulan (Siswandono dan Soekardjo, 1995). Persamaan yang memenuhi syarat siginifikansi pada tingkat kepercayaan 95% adalah persamaan yang memiliki nilai Fhitung/Ftabel lebih besar dari 1 atau Fhitung lebih besar daripada Ftabel (Yuliana, 2005).
4. nilai SE
Nilai SE merupakan simpangan baku yang menunjukkan nilai variasi kesalahan dalam percobaan (Siswandono dan Soekardjo, 1995).
5. PRESS
Salah satu tujuan pembentukan model ialah untuk prediksi dan salah satu patokan prediksi yang baik ialah prediksi dengan nilai yang diprediksi sama atau hampir sama. Nilai PRESS merupakan selisih antara hasil prediksi dengan nilai yang diprediksi (eksperimen). Model yang baik adalah model yang menghasilkan
PRESS yang kecil dalam kelompok parameter (Sembiring, 2003).
H. Keterangan Empiris
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Jenis dan Rancangan Penelitian
Penelitian ini menggunakan jenis dan bentuk rancangan penelitian eksperimental kuasi. Penelitian ini dikatakan penelitian eksperimental karena bahan penelitian yang berupa 16 senyawa vinkadiformina dan turunannya telah mengalami perlakuan pada penelitian sebelumnya yaitu pada penelitian Mustofa. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Mustofa, vinkadiformina mengalami modifikasi struktur terutama pada cincin indol. Modifikasi ini menghasilkan satu seri senyawa vinkadiformina dan turunannya yang kemudian diuji aktivitas antimalarianya.
Pada penelitian eksperimen murni, pemilihan sampel dilakukan secara acak, sedangkan pada penelitian ini pemilihan 16 struktur senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai sampel tidak dapat dilakukan secara acak, melainkan telah ditetapkan secara pasti. Data aktivitas antimalaria yang diperoleh merupakan data sekunder. Dari penjelasan tersebut dapat dikatakan bahwa bentuk penelitian ini termasuk dalam rancangan penelitian eksperimental kuasi.
B. Variabel dan Definisi Variabel 1. Variabel bebas
Variabel bebas dalam penelitian ini adalah deskriptor-deskriptor yang mewakili parameter Hansch. Parameter elektronik berupa muatan bersih atom yaitu qC1, qC2, qC3, qC4, qC5, qN, qC7, qC8, qC9, selisih antara energi Lowest
Unoccupied Molecular Orbitals (ELUMO) dan energi Highest Occupied Molecular
Orbitals Energy (EHOMO), yang disimbolkan dengan ΔE, polarisabilitas molekular (∂), dan momen dipol (μ). Parameter sterik yang digunakan adalah luas permukaan (SA), volume (V), refraktivitas molar (MR), dan massa (M). Parameter hidrofobisitas diwakili oleh log P.
N
Gambar 12. Struktur senyawa vinkadiformina dengan penomeran atom tidak mengikuti kaidah tatanama senyawa dan
hanya digunakan untuk penelitian ini saja
2. Variabel tergantung
C. Bahan dan Alat Penelitian 1. Bahan penelitian
Penelitian ini menggunakan satu set data struktur dan aktivitas 16 senyawa vinkadiformina dan turunannya yang diperoleh dari Mustofa (2001). Mustofa telah mensintesis dan menguji aktivitas antimalaria keenambelas senyawa tersebut, seperti tercantum dalam tabel I dan II.
2. Alat penelitian
Penelitian ini menggunakan alat yang meliputi perangkat keras dan lunak. Perangkat keras berupa satu set komputer AMD Sempron 2200 1,49 GHz dengan kapasitas memori 512 MB yang mampu digunakan untuk melakukan perhitungan kimia komputasi. Perangkat lunak berupa paket program komputer
HyperChem Pro ver 6.0 untuk melakukan perhitungan kimia kuantum.
Tabel II. Data aktivitas (log 1/IC50) senyawa vinkadiformina dan turunannya No Senyawa log 1/IC50
1 Vinkadiformina -2,1455
2 Vinka-2 -1,5416
3 Vinka-3 -1,9274
4 Vinka-4 -1,1614
5 Vinka-5 -1,3784
6 Vinka-6 -2,3555
7 Vinka-7 -2,2363
8 Vinka-8 -1,3802
9 Vinka-9 -1,1399
10 Vinka-10 -1,3181 11 Vinka-11 -1,7973 12 Vinka-12 -1,4298 13 Vinka-13 -2,0535 14 Vinka-14 -2,0233 15 Vinka-15 -1,0253 16 Vinka-16 -2,0418
D. Tata Cara Penelitian
1. Optimasi geometri struktur senyawa vinkadiformina dan turunannya dengan metode semiempiris MNDO
a. Penggambaran struktur senyawa
b. Penomeran atom-atom penyusun senyawa
Masing-masing atom penyusun pada struktur 3D diberi nomer dengan memilih menu [Display] [Labels] [Number]. Pemberian nomer atom dibuat sama untuk semua senyawa.
c. Optimasi geometri
Sebelum optimasi geometri dijalankan, perlu dilakukan pengaturan pada program HyperChem yaitu dengan memilih [Setup] [Semi-empirical] [MNDO] [Option] [Convergence limit] 0,001 kkal/Å.mol [Iteration limit] 32767 [Accelerate convergence] [√]. Optimasi geometri dijalankan dengan memilih menu [Compute] [Geometry optimization] [Polak-Ribiere] [RMS Gradient of] 0,001 kkal/Å.mol or 500 maximum cycles [Screen refresh period] 1 cycles.
2. Perhitungan sifat kimia fisika senyawa vinkadiformina dan turunannya Perhitungan sifat kimia fisika dilakukan pada struktur senyawa vinkadiformina dan turunannya yang telah dioptimasi (1c). Perhitungan dilakukan untuk memperoleh nilai deskriptor elektronik, sterik, dan hidrofobisitas yang akan dijadikan variabel bebas. Dalam penelitian ini digunakan dua jenis perhitungan, yaitu perhitungan single point dan QSAR properties.
point], lalu dipilih menu [File] [Stop log] untuk menghentikan pencatatan data. Data yang telah tercatat disimpan dalam bentuk file.log. Untuk memperoleh data nilai EHOMO dan ELUMO dilakukan perhitungan orbitals setelah dilakukan perhitungan single point. Perhitungan orbitals dilakukan dengan memilih menu [Compute] [Single point] [Orbitals]. Data nilai polarisabilitas molekular (∂), luas permukaan (SA), volume (V), refraktivitas molar (MR), dan massa (M) diperoleh dengan perhitungan QSAR properties, yaitu dengan memilih menu [Compute] [QSAR properties] memilih variabel yang dinginkan [Compute].
E. Analisis Data dan Hasil a. Analisis regresi linear multivariat
Analisis regresi linear multivariat dilakukan terhadap variabel bebas dan variabel tergantung untuk mengetahui HKSA senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai antimalaria. Metode yang digunakan dalam analisis regresi multivariat adalah metode backward yang diolah dengan SPSS 11.0 for Windows.Analisis ini menghasilkan suatu model persamaan matematis.
b. Analisis kriteria statistik model persamaan matematis
Model persamaan terbaik dipilih dengan menganalisis model-model persamaan matematis berdasarkan kriteria statistik yang meliputi keterwakilan parameter Hansch, nilai Fhitung/Ftabel, nilai R, nilai adjusted R2, dan nilai
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Optimasi Geometri Menggunakan Metode Semiempiris MNDO Optimasi geometri merupakan proses perubahan konformasi struktur suatu senyawa hingga diperoleh konformasi dengan energi potensial terendah. Optimasi geometri juga dapat dikatakan sebagai tahap minimisasi energi. Optimasi geometri bertujuan untuk memperoleh struktur senyawa yang berada dalam kondisi stabil, yaitu senyawa dengan energi potensial terendah.
Pada penelitian ini dilakukan optimasi geometri pada keenambelas senyawa turunan vinkadiformina dengan menggunakan program HyperChem Pro ver 6.0. Proses optimasi geometri diawali dengan penggambaran struktur dua dimensi (2D) 16 senyawa turunan vinkadiformina yang kemudian diubah menjadi struktur tiga dimensi (3D). Penggambaran struktur 3D dimaksudkan untuk menggambarkan bentuk senyawa sebenarnya saat berinteraksi dengan reseptor. Optimasi geometri dilakukan pada seluruh senyawa turunan vinkadiformina yang telah berada dalam bentuk 3D.
Dalam optimasi geometri, konformasi senyawa yang stabil dengan energi potensial terendah diperoleh dengan melakukan proses iterasi. Dalam proses ini terjadi perubahan konformasi senyawa menuju konformasi yang stabil. Dalam proses ini pula terjadi perhitungan energi saat perubahan konformasi senyawa berlangsung. Proses iterasi terjadi berulang-ulang hingga batas konvergensi terpenuhi. Batas konvergensi yang digunakan dalam penelitian ini
sebesar 0,001 kkal/Å mol. Jika gradien energi suatu konformasi senyawa pada iterasi tertentu dan gradien energi konformasi selanjutnya telah mencapai 0,001 kkal/Å mol atau bahkan lebih kecil, maka batas konvergensi telah terpenuhi. Dengan terpenuhinya batas konvergensi tersebut maka akan diperoleh senyawa yang stabil dengan energi potensial terendah. Kondisi senyawa yang stabil dapat menggambarkan struktur dan jarak antar atom yang diharapkan dapat membentuk ikatan optimum dengan reseptor.
Suatu senyawa stabil memiliki energi potensial yang rendah karena pengaruh jarak antar atom penyusun. Atom-atom penyusun suatu senyawa memiliki muatan elektron tertentu dan untuk menghindari tabrakan muatan akibat induksi elektron atom penyusun yang lain, maka atom-atom akan berada pada jarak yang membuat interaksi antar atom terjadi seminimal mungkin. Inilah yang menyebabkan senyawa yang telah dioptimasi akan memiliki struktur dengan jarak antar atom yang lebih panjang daripada senyawa yang belum dioptimasi.
Gambar 13. Senyawa vinkadiformina sebelum dioptimasi Atom H
Atom N Atom C
Gambar 14. Senyawa vinkadiformina setelah dioptimasi
Gambar 13 dan 14 menunjukkan adanya perbedaan konformasi pada salah satu senyawa turunan vinkadiformina sebelum dan setelah dioptimasi. Perubahan konformasi ditunjukkan dengan perpanjangan jarak antar atom, terutama atom-atom yang memiliki elektronegativitas tinggi dan letaknya berdekatan. Sebelum dioptimasi (gambar 15), jarak antara atom N (A) dengan atom O (B) sebesar 2,581 Å. Setelah dioptimasi (gambar 16), jarak antara kedua atom tersebut menjadi 3,399 Å. Demikian pula yang terjadi pada dua atom O yang berdekatan (B dan D). Meskipun sudut (B-C-D) yang melibatkan kedua atom tersebut, setelah dioptimasi menjadi lebih kecil (119,953o) daripada sebelum dioptimasi (120o), namun sudut ini membuat jarak antara kedua atom setelah dioptimasi lebih besar (2,245 Å) daripada sebelum dioptimasi (2,235 Å). Peningkatan jarak dan perubahan sudut juga terjadi pada atom-atom penyusun yang lain, akibatnya terjadi penurunan energi potensial. Dari hasil perhitungan energi potensial senyawa turunan
D A
B
vinkadiformina nomor 1, sebelum dan sesudah dioptimasi, diperoleh energi senyawa setelah optimasi lebih kecil (-5317 kkal/mol) daripada sebelum optimasi (-5054 kkal/mol). Energi potensial yang lebih kecil ini menunjukkan bahwa optimasi geometri untuk memperoleh senyawa stabil telah tercapai.
B. Perhitungan Sifat Kimia Fisika dengan Metode Semiempiris MNDO Perhitungan sifat kimia fisika dilakukan terhadap keenambelas struktur senyawa turunan vinkadiformina yang telah mengalami optimasi geometri. Perhitungan sifat kimia fisika perlu dilakukan untuk memperoleh nilai deskriptor-deskriptor pada tiap senyawa. Dalam penelitian ini, deskriptor-deskriptor-deskriptor-deskriptor yang digunakan merupakan parameter Hansch yang meliputi parameter elektronik, parameter sterik, dan parameter hidrofobisitas.
Deskriptor yang termasuk dalam parameter elektronik antara lain : muatan bersih atom yaitu qC1, qC2, qC3, qC4, qC5, qN, qC7, qC8, qC9. Penomoran atom pada tiap senyawa dibuat sama, sehingga memudahkan pengamatan terhadap pengaruh muatan bersih atom-atom tersebut terhadap aktivitas senyawa. Selain muatan bersih, parameter elektronik juga diwakili oleh momen dipol (μ) dan ΔE yang merupakan selisih antara energi Lowest Unoccupied Molecular Orbitals (ELUMO) dengan energi Highest Occupied Molecular Orbitals Energy (EHOMO). Deskriptor-deskriptor elektronik tersebut memiliki kaitan satu sama lain dalam pembentukan ikatan elektrostatik dengan reseptor yaitu ADN plasmodia.
massa (M). Parameter sterik menentukan konformasi dan ukuran molekul. Untuk dapat berikatan dengan reseptor, suatu senyawa harus memiliki konformasi dan ukuran tertentu sehingga dapat membentuk ikatan yang optimum.
Deskriptor yang mewakili parameter hidrofobisitas adalah log P. Log P adalah koefisien partisi senyawa dalam fase air dan fase lipid. Secara tidak langsung parameter hidrofobisitas mempengaruhi aktivitas senyawa, sebab parameter ini menggambarkan kemampuan senyawa untuk dapat diabsorpsi dan didistribusikan oleh darah. Senyawa yang baik adalah senyawa yang mampu menembus membran sel yang tersusun oleh lipid dan dapat larut dalam cairan tubuh yang sebagian besar tersusun oleh air.
Deskriptor-deskriptor elektronik, sterik, dan hidrofobisitas ditampilkan pada tabel III. Deskriptor-deskriptor inilah yang digunakan untuk menentukan log 1/IC50 yang menggambarkan aktivitas senyawa turunan vinkadiformina sebagai antimalaria.
struktur senyawa yang telah stabil dimaksudkan untuk memperoleh catatan data nilai deskriptor elektronik. Nilai deskriptor hasil perhitungan single point dan
QSAR properties diperlihatkan pada lampiran 1 dan 2.
Tabel III. Deskriptor-deskriptor yang digunakan pada analisis HKSA senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai antimalaria
Parameter Simbol Satuan Definisi
qC1 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 1 qC2 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 2 qC3 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 3 qC4 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 4 qC5 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 5 elektronik qN Coulomb Muatan bersih pada atom N
qC7 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 7 qC8 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 8 qC9 Coulomb Muatan bersih pada atom C nomor 9
μ Debye Momen dipol
ΔE eV Selisih antara ELUMO dan EHOMO
∂ Å3 Polarisabitas molekular
SA Å2 Luas permukaan
sterik V Å3 Volume
MR Å3 Refraktivitas molar
M amu Massa
hidrofobisitas log P - Koefisien partisi senyawa dalam fase lipid dan fase air
C. Analisis Hasil 1. Analisis regresi linear multivariat
Data nilai variabel bebas dan log 1/IC50 sebagai variabel tergantung, diolah dengan analisis regresi linear multivariat metode backward pada program
pengaruh individual yang signifikan terhadap variabel tergantung (log 1/IC50eksperimen) akan dibuang pertama kali. Prosedur ini akan berhenti jika sudah tidak ada lagi variabel bebas pada persamaan yang memenuhi kriteria untuk dibuang. Perhitungan dengan metode backward menghasilkan 4 model persamaan. Keempat model persamaan tersebut ditampilkan pada tabel IV.
Tabel IV. Deskriptor-deskriptor pada model persamaan hasil regresi linear multivariat metode backward
Model Deskriptor n m
Tiap persamaan dari 4 model persamaan yang diperoleh akan memiliki prediksi yang berbeda terhadap log 1/IC50, oleh karena itu perlu dipilih persamaan terbaik yang dapat memprediksikan log 1/IC50 dengan akurat. Pemilihan model persamaan terbaik dilakukan berdasarkan analisis kriteria statistik yang meliputi nilai Fhitung/Ftabel, R, adjusted R2, dan SE. Analisis kemudian dilanjutkan dengan menguji tingkat validasi model persamaan menggunakan parameter PRESS.
Sebelum dilakukan analisis dengan kriteria statistik, pemilihan model
1995). Dari konsep Hansch dinyatakan bahwa ketiga parameter tersebut berhubungan satu sama lain dalam menentukan aktivitas biologis suatu senyawa. Dari 4 model persamaan yang dihasilkan oleh metode backward, dapat dilihat bahwa semua model persamaan tersebut memiliki deskriptor-deskriptor yang mewakili parameter Hansch.
Tabel V. Nilai Fhitung/Ftabel model persamaan hasil regresi linear multivariat metode backward
Model Deskriptor n m Fhitung/Ftabel Signifikansi
uji Fhitung
Keterangan: n = jumlah data, m = jumlah deskriptor dalam persamaan
Kriteria statistik pertama yang digunakan untuk analisis model persamaan terbaik adalah nilai Fhitung/Ftabel dan hasil uji Fhitung. Hasil uji Fhitung digunakan untuk mengetahui signifikansi koefisien analisis regresi. Nilai uji Fhitung yang signifikan menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan antara model persamaan dengan aktivitas antimalaria (log 1/IC50)sebagai variabel tergantung. Model persamaan dikatakan memiliki pengaruh yang signifikan jika nilai uji Fhitung yang diperoleh < 0,05. Nilai Fhitung/Ftabel diperoleh dari hasil bagi antara Fhitung dengan Ftabel. Ftabel diperoleh dengan perhitungan dari hasil analisis metode
memenuhi syarat signifikansi pada taraf kepercayaan 95% sebab memiliki nilai Fhitung/Ftabel lebih kecil dari 1. Nilai uji Fhitung model persamaan 1 lebih besar dari 0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara deskriptor-deskriptor pada model persamaan 1 dengan aktivitas antimalaria (log 1/IC50). Oleh karena itu model persamaan 1 harus dieliminasi. Dengan demikian masih tersisa 3 model persamaan, yaitu model persamaan 2, 3, dan 4 yang akan dianalisis dengan kriteria statistik berikutnya.
Tabel VI. Nilai R, adjusted R2, dan SE model persamaan hasil regresi linear multivariat metode backward
Model Deskriptor n m R Adjusted
Keterangan: n = jumlah data, m = jumlah deskriptor dalam persamaan
Analisis kriteria statistik ketiga adalah nilai adjusted R2. Nilai R2 menunjukkan berapa persen aktivitas antimalaria yang dapat dijelaskan hubungannya dengan deskriptor-deskriptor yang digunakan. Kisaran nilai R2 adalah 0-1. Jika diperoleh nilai R2 sama dengan 0 berarti variabel bebas dan variabel tergantung tidak memiliki hubungan sama sekali. Dalam regresi linear multivariat, nilai R2 pasti akan mengalami penambahan nilai ketika dimasukkan variabel bebas baru dalam persamaan, walaupun variabel tersebut secara parsial tidak signifikan. Dalam penelitian ini digunakan nilai adjusted R2, yaitu nilai R2 yang telah mengalami penyesuaian melalui perhitungan yang dilakukan oleh program SPSS for Windows 11.0. Nilai adjusted R2 lebih mempresentasikan nilai pengaruh yang sebenarnya. Hal ini akan terlihat dari hasil analisis nilai adjusted
R2 yang dapat bertambah atau berkurang ketika ada penambahan variabel baru. Baik parameter R maupun adjusted R2, sama-sama merupakan ukuran linearitas model persamaan. Keduanya tidak dapat menggambarkan ukuran prediksi model persamaan, sehingga perlu diperhatikan kriteria statistik lainnya. Dalam tabel VI terlihat bahwa semua model persamaan memiliki nilai adjusted R2 di atas 0,64. Nilai adjusted R2 tertinggi dimiliki oleh model persamaan 3 dengan nilai adjusted
R2 sama dengan 0,9767. Nilai adjusted R2 ini menunjukkan aktivitas antimalaria yang dapat dijelaskan oleh model persamaan 3 sebesar 97,67%.
