3.1. Desain Penelitian
Penelitian ini dilakukan untuk mendesain senyawa turunan benzoil stirena baru yang diharapkan memiliki aktivitas antimalaria yang lebih baik dari senyawa sebelumnya. Penelitian ini dilakukan dengan membandingkan hasil perhitungan
1H-NMR menggunakan metode AM1, PM3 dan HF pada senyawa turunan benzoil stirena dengan data yang diperoleh melalui eksperimen (Prajapati et al., 2017). Metode dengan nilai PRESS (selisih nilai prediksi denan eksperimen dikuadratkan) yang lebih mendekati eksperimen dijadikan sebagai metode optimasi deret senyaawa turunan benzoil stirena. Hasil perhitungan deskriptor dilanjutkan dengan analisis regresi linier berganda antara variabel bebas berupa parameter elektronik, dengan variabel tidak bebas berupa nilai aktivitas antimalaria (log IC50). Model persamaan QSAR terbaik diperoleh dari analisis regresi multi linier, dan divalidasi menggunakan data test set. Model terbaik digunakan untuk merancang senyawa baru turunan benzoil stirena dengan substituen yang bervariasi untuk mendapatkan nilai aktivitas antimalaria yang lebih baik dari senyawa sebelumnya.
3.2. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian ini akan dilakukan selama ± 4 bulan di Laboratorium Kimia Terpadu Universitas Muhammadiyah Riau, Pekanbaru.
3.3. Alat dan Bahan 3.3.1. Alat
3.3.1.1. Perangkat Keras
Penelitian ini menggunakan laptop dengan spesifikasi yang digunakan adalah:
1. Windows Edition : Windows 7 Ultimate.
2. Processor : AMD E1-1200 APU with Radeon(tm) HD Graphics 1.40 GHz.
3. Installed Memory (RAM) : 2.00 GB
Penelitian ini menggunakan beberapa perangkat lunak, diantaranya sebagai berikut :
1. ChemDraw 15, digunakan untuk membuat kerangka awal struktur senyawa turunan benzoil stiren.
2. Chem3D 15.0, sebagai optimasi dasar struktur molekul yang digunakan untuk menata letak dan panjang ikatan.
3. Gaussian 09, digunakan untuk optimasi geometri struktur molekul serta perhitungan nilai deskriptor elektronik
4. IBM SPSS 22.0, digunakan untuk analisis statistika dan menentukan persamaan QSAR.
3.3.2. Bahan
Bahan yang digunakan pada penelitian ini yaitu 18 deret senyawa turunan benzoil stirena sebagai aktivitas antimalaria yang di ambil dari penelitian Prajapati et al., (2017) yang dapat dilihat pada tabel 3.1
Gambar 3.1. Struktur Kerangka Dasar Senyawa benzoil stirena
Tabel 3.1. 18 deret senyawa turunan benzoil stiren yang digunakan sebagai bahan untuk analisis QSAR
Senyawa R Struktur Senyawa IC50
4a H 0,68
Senyawa R Struktur Senyawa IC50
4b 2-Cl 0,53
4c 2-NO2 0,88
4d 2-OCH3 0,28
4e 2-OH 0,90
4f 3-NO2 0,48
4g 3- OCH3
0,50
4h 3,4-OH 0,45
4i 3,4-OCH3 1,125
4j 4-Cl 0,69
4k 4-NO2 0,85
4l 4-OCH3 1,00
4m 4-OH 0,77
Senyawa R Struktur Senyawa IC50
4n 4-CH3 0,18
4o 4-C2H5 0,70
4p 4-(CH3)2N 1,16
4q 4-CN 0,73
4r 4-F 0,62
3.4. Prosedur Kerja 3.4.1. Penentuan Metode
Salah satu senyawa yang memiliki aktivitas terbaik (tabel 3.1) dioptimasi dengan menggunakan metode AM1, PM3, HF untuk mendapatkan data 1H-NMR
paling kecil atau mendekati dengan eksperimen digunakan sebagai metode untuk optimasi keseluruhan senyawa.
3.4.2. Optimasi Geometri
18 turunan senyawa benzoil stirena dilakukan optimasi awal menggunakan software Chem3D 15.0. Sebelum optimasi awal dilakukan, 18 turunan senyawa benzoil stirena dibuat struktur dua dimensi menggunakan ChemDraw 15 dan kemudian di tambahkan masing-masing substituen R Tabel 3.1.
Proses selanjutnya dilakukan optimasi kembali 18 turunan senyawa benzoil stirena menggunakan software Gaussian 09. Dari hasil optimasi dilakukan pengumpulan data muatan atom-atom yang menyusun senyawa utama, energi Highest Occupied Molecular Orbital (HOMO) dan Lowest Unoccupied Molecular Orbital (LUMO). Data-data ini diperoleh dari file log yang merupakan hasil optimasi dari tiap senyawa.
3.4.3. Penyusunan Model
18 senyawa yang digunakan kemudian dibagi menjadi dua kelompok, yaitu training set dan test set. Pemilihan data training set dan data test set dilakukan secara random. Data parameter molekul dan parameter elektronik yang diperoleh untuk training set, dianalisis dengan menggunakan Multivariate Linear Regression (MLR) dengan metode backward sehingga dihasilkan beberapa persamaan hubungan antara log IC50 dan serta parameter elektronik. Beberapa persamaan yang dihasilkan, kemudian dilakukan pemilihan untuk dilakukan uji validasi. Setiap metode optimasi, diambil model dengan nilai r2 > 0,6, PRESS dan signifikansi (Fhit/Ftab) ≥ 1 yang memenuhi kriteria sebagaimana yang dilaporkan oleh Podunavac-Kuzmanović et al., (2009).
PRESS = Σ(nilai prediksi – nilai eksperimen)2...(3.1)
3.4.4. Analisis Regresi Linear
Sejumlah senyawa dalam training set, dianalisis menggunakan Multiple Linear Regression (MLR) dengan metode backward yang dijalankan pada program SPSS 22.0 pada data yang telah dipisahkan.
Beberapa model yang dihasilkan, dipilih model yang memenuhi parameter statistik yang ditetapkan untuk dilakukan uji validasi. Selain parameter statistik tersebut, dari hasil perhitungan juga diperoleh nilai koefisien setiap variabel bebas yang terlibat dalam model persamaan. Nilai koefisien yang diperoleh digunakan untuk menghitung aktivitas teoritis.
3.4.5. Validasi Model
Model terbaik yang diperoleh dari analisis regresi linier digunakan untuk memprediksi log IC50 dari senyawa test set dan modelnya divalidasi dengan menentukan parameter statistik berupa r2, PRESS dan jumlah deskriptor.
3.4.6. Perancangan Senyawa Usulan dan Prediksi Aktivitas
Model terbaik hasil validasi digunakan untuk memprediksi nilai log IC50
dari senyawa usulan. Senyawa usulan dirancang dengan mengganti substituen R dari senyawa turunan benzoil siren. Penggantian substituen didasarkan pada keterkaitan sifat substituen dengan aktivitas senyawa. Senyawa yang telah dirancang, dihitung orbital molekul yang berpengaruh terhadap aktivitas antimalaria. Nilai IC50 senyawa antimalaria usulan dihitung dengan memasukan nilai deskriptor elektronik dan molekul yang berpengaruh (yang masuk dalam persamaan QSAR). Senyawa dengan nilai prediksi log IC50 terkecil dinyatakan sebagai senyawa usulan terbaik.
3.5. Jaminan Mutu
3.5.1. Jaminan Mutu Alat atau Software
Tabel 3.2. Jaminan Mutu Software
No Perangkat Lunak (Software) Tanggal Instal Lisensi 1 ChemDraw Ver. 15 09 Februari 2019 Open Source 2 Chem3D Ver. 15.0.0.106 09 Februari 2019 Open Source
3.5.2. Jaminan Mutu Bahan
Tabel 3.3. Jaminan Mutu Bahan
No Deret Senyawa Sumber Bahan
1 18 deret senyawa turunan β-benzoylstyrene Prajapati et al., (2017)
3.5.3. Jaminan Mutu Metode
Tabel 3.4. Jaminan Mutu Metode
No Prosedur Kerja Metode yang digunakan
1 QSAR Sumber dari tesis Arief (2013), tesis Kilo (2014) dan jurnal Syahri et al., (2017)
![Hubungan kuantitatif-struktur aktivitas senyawa vinkadiformina dan turunannya sebagai senyawa antimalaria berdasarkan parameter teoretis hasil perhitungan semiempiris Modified Neglect of Diatomic Overlap [MNDO].](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==)