
METODE STATISTIK PRINCIPAL COMPONENT REGRESSION DALAM ANALISIS HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR DAN AKTIVITAS PENGHAMBAT LIPOKSIGENASE SENYAWA TURUNAN KURKUMIN
Author(s) -
Didi Nurhadi
Publication year - 2018
Publication title -
teknologi/teknologi : jurnal ilmiah dan teknologi
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 2685-7456
pISSN - 2620-5726
DOI - 10.32493/teknologi.v1i1.1418
Subject(s) - physics , principal component analysis , statistics , mathematics
ABSTRAK Hubungan Kuantitatif Struktur dan Aktivitas (HKSA) pada suatu seri senyawa turunan kurkumin telah dikaji dengan menggunakan data muatan bersih atom hasil perhitungan semi empirik AM1 dengan pendekatan Principal Component Regression PCR. Pengkajian dilakukan terhadap data aktivitas antiinflamasi yang menghambat lipoksigenase (log (1/IC50)) sebagai fungsi linear dan variable laten (Tx) hasil transformasi data muatan bersih atom menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Persamaan HKSA ditentukan berdasar kontribusi komponen yang terpilih dan selanjutnya dianalisis dengan pendekatan Model persamaan HKSA yang diperoleh adalah: log (1/IC50) = -0,669-1,816.T1+1,697.T2 –3,643.T3 Persamaan tersebut mempunyai tingkat kepercayaan 95 % dengan parameter statistik n =9, r2 = 0.700, SE = 0,355, Fhitung/Ftabel=1,19 dan PRESS = 0,082. Kata kunci : HKSA, kurkumin, lipoksigenase, PCA, muatan bersih atom