http://jurnal.farmasi.umi.ac.id/index.php/fitofarmakaindo/index

## Daun Cempaka Kuning (Michelia champaca Linn) sebagai Kandidat Penghambat Enzim α-glukosidase secara In Silico
Riyanti Amalia, Made Laksmi Meiliana, La Hamidu *

## STIKes Adila, Bandar Lampung, Indonesia
Article info Abstrak History Submission : 15-12-2023
Review : 26-01-2024 Accepted : 21-05-2024
* Email:
hamidun30@gmail.com
DOI: 10.33096/jffi.v11i1.1183
Kata Kunci: Andrographolide; pimaric acid, α-glukosidase; 3A4A; 2QMJ
Diabetes  Melitus  (DM)  adalah  penyakit  kronis  yang  terjadi  di  seluruh dunia  dan  terus  meningkat  dengan  pesat.  Tujuan  penenlitian  ini  adalah untuk  mengetahui  aktivitas  dan  mekanisme  kerja  senyawa  antioksidan daun  cempaka  kuning  sebagai  antidiabetes  dengan  metode in  silico . Penelitian ini menggunakan 8 senyawa antioksidan daun cempaka kuning, yaitu octadecadienoic  acid,  butanoic  acid,  oleic  acid,  camphorsulfonic acid,  pimaric  acid,  phenol,  andrographolide dan benzoic  acid . Enzim α- glukosidase  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  situs Protein  Data  Bank dengan  kode  PDB  ID  3A4A  dan  2QMJ.  Penambatan ligan-makromolekul  menggunakan  program AutoDockTools (ADT)  dan AutoDock  Vina .  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  senyawa antioksidan daun cempaka kuning yang memiliki nilai ΔG bind paling kecil adalah pimaric  acid (-8,9 kcal/mol )  dan  andrographolid  (-8,6 kcal/mol ) pada  PDB  ID  3A4A.  Hasil docking menggunakan  PDB  ID  2QMJ, senyawa  dengan  ΔG bind paling  kecil  adalah andrographolide (-7,4 kcal/mol ).  Hasil  visualisasi  interaksi  ligan  dengan  residu  asam  amino makromolekul  PDB  ID  3A4A  menunjukkan  residu  Arg315,  Arg442,  dan Tyr158 ditemukan pada senyawa yang memiliki  ΔG bind paling kecil. Pada makromolekul  PDB  ID  2QMJ,  residu  Asp542  ditemukan  pada  semua senyawa  yang  memiliki  ΔG bind paling  kecil.  Berdasarkan  hasil  tersebut, senyawa pimaric  acid dan andrographolide mempunyai  potensi  sebagai obat  antidiabetes  dibanding  senyawa  yang  lain  dengan  mekanisme  kerja menghambat enzim α-glukosidase.
Abstract Keywords: Andrographolide; pimaric acid; α-glucosidase; 3A4A; 2QMJ Diabetes  Mellitus  (DM)  is  a  chronic  disease  that  occurs  worldwide  and continues to increase rapidly. The purpose of this study was to determine the  activity  and  mechanism  of  action  of  the  antioxidant  compounds  in cempaka kuning leaves as an antidiabetic using the in silico method. This study used 8 antioxidant compounds from cempaka kuning leaves, namely octadecadienoic  acid,  butanoic  acid,  oleic  acid,  camphorsulfonic  acid, pimaric  acid,  phenol,  andrographolide,  and  benzoic  acid.  The  α- glucosidase  enzymes  used  in  this  study  were  obtained  from  the  Protein Data  Bank  website  with  the  PDB  ID  codes  3A4A  and  2QMJ.  Ligand- macromolecule  docking using  AutoDockTools  (ADT)  and AutoDock  Vina programs. The results showed that the antioxidant compounds in cempaka kuning leaves that had the lowest ΔGbind values were pimaric acid (-8.9 kcal/mol)  and  andrographolide  (-8.6  kcal/mol)  in  PDB  ID  3A4A.  The docking  results  used  PDB  ID  2QMJ,  the  compound  with  the  smallest ΔGbind was andrographolide (-7.4 kcal/mol). The results of visualization of  the  interaction  of  the  ligand  with  the  macromolecular  amino  acid residue  PDB  ID  3A4A  showed  that  the  residues  Arg315,  Arg442,  and Tyr158 were found in the compound with the smallest ΔGbind. In the PDB ID  2QMJ  macromolecule,  Asp542  residue  was  found  in  all  compounds with the smallest ΔGbind. Based on these results, the compounds pimaric acid and andrographolide have potential as antidiabetic drugs compared to  other  compounds  with  a  mechanism  of  action  of  inhibiting  the  α- glucosidase enzyme.

## I. Pendahuluan
Cempaka  kuning  dikenal  dengan  nama latin Michelia champaca (L) Baill. Ex Pierre (Famili Magnoliaceae) merupakan salah satu tumbuhan asli dari wilayah Indo-malaya (Aditya and Ramadhania, 2019). Penelitian sebelumnya menyebutkan bahwa daun cempaka kuning memiliki aktivitas antiinflamasi,  antifertilitas,  antiulcer,  entelmentik, antimikroba,  analgesik,  diuretik,  sitotoksik,  dan antidiabetes  (Hossain et  al. ,  2009;  Geetha, Jeyaprakash  and  Nagaraja,  2011;  Karthikeyan  V and Br, 2016; Ruwali, Adhikari and Sharma, 2019). Hasil  penelitian  yang  dilakukan  Ruwali  et  al. melaporkan bahwa ekstrak metanol daun cempaka kuning  memiliki  aktivitas  antioksidan  ( 1,1- diphenyl-2-picrylhydrazyl (DPPH))  paling  tinggi dibandingkan  dengan  ekstrak  yang  lain  dengan IC 50 sebesar  72,03±1,29  µg/mL.  Cempaka  kuning juga  dilaporkan  mengandung  senyawa  kimia seperti  flavonoid,  alkaloid,  tanin,  glikosida, karbohidrat,  asam  amino,  saponin,  dan  senyawa fenolik  (Ruwali,  Adhikari  and  Sharma,  2019). Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Wei et  al. (2011) melaporkan  bahwa  cempaka  kuning  mengandung senyawa antioksidan seperti octadecadienoic acid , butanoic  acid , oleic  acid , camphorsulfonic  acid , pimaric  acid , phenol , andrographolide ,  dan benzoic acid .
Diabetes  Melitus  (DM)  adalah  penyakit kronis  yang  terjadi  di  seluruh  dunia  dan  terus meningkat dengan pesat (Hamidu, Simanjuntak and Dewi,  2020). International  Diabetes  Federation (IDF)  melaporkan  bahwa  diperkirakan  537  juta orang  dewasa  umur  20-79  tahun  diseluruh  dunia menderita  DM.  Pada  tahun  2030  sekitar  643  juta orang  dan  tahun  2045  sekitar  783  juta  orang diperkirakan mengidap DM (International Diabetes Federation,  2021).  Pendekatan  terapi  untuk  DM yang  paling  umum  adalah  menekan  hiperglikemia postprandial  dengan  menghambat  enzim  α- glukosidase (Kashtoh and Baek, 2022).
Uji  inhibisi  α-glukosidase  selain  dengan metode in  vitro maupun in  vivo , dapat  juga dilakukan  dengan  metode in  silico melalui penambatan  molekular  ( molecular  docking ). In silico adalah metode penelitian yang memanfaatkan teknologi  komputasi  dan  database  yang  memiliki kontribusi tinggi dalam drug discovery (Baig et al. ,
2014).  Metode  ini  akan  menghemat  biaya  dan waktu  karena  dapat  memprediksi  struktur  obat melalui  persamaan  matematika,  visualisasi  dalam bentuk  tiga  dimensi,  serta  dapat  mengevaluasi interaksi  antara  senyawa  dengan  senyawa  target sebelum mensintesis struktur tersebut menjadi obat (Leach,  Shoichet  and  Peishoff,  2006;  Trott  and Olson, 2010).
II. Metode Penelitian II.1 Alat Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah seperangkat laptop merk Acer Aspire A514-
54  Core  i3 dengan  spesifikasi  CPU  @  3.00  GHz RAM  4,00  GB,  seperangkat  komputer  dengan spesifikasi Windows  10  64-bit dengan  program http://zinc.docking.org,  program Open  Babel , Aplikasi AutoDockTools , AutoDock  Vina dan program Discovery Studio 2019 Client.

## II.2 Bahan
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  8  senyawa  antioksidan  daun  cempaka kuning ( Michelia champaca
Linn) yaitu octadecadienoic  acid , butanoic  acid , oleic  acid , camphorsulfonic  acid , pimaric  acid , phenol , andrographolide , dan benzoic acid , kontrol positif akarbose  dan  kuersetin,  enzim  α-glucosidase dengan kode 3A4A dan 2QMJ.

## II.3 Penentuan struktur 3D α-glukosidase
Struktur  α-glukosidase  yang  digunakan adalah  cetakan  kristal  isomaltase Saccharomyces cereviciae yang  diperoleh  dari Protein  Data  Bank (PDB)  dengan kode  PDB  ID  3A4A  (Yamamoto et al. ,  2010).  Makromolekul  diunduh  dalam  format file .pdb .  Makromolekul  dipisahkan  dari  pelarut dan  ligan  atau  residu  non  standar  dengan menggunakan  program Discovery  Studio  2019 Client .  Hasil  pemisahan  tersebut  akan  digunakan untuk  penambatan.  Hasil  pemisahan  disimpan dalam  format .pdb .  Selain  itu,  juga  digunakan makromolekul α-glukosidase dengan kode PDB ID 2QMJ  (Sim et  al. ,  2008)  yang  berasal  dari  kristal sub-unit N-terminal Maltase-Glukoamilase Manusia (NtMGAM).

## II.4 Pembuatan dan Optimasi Struktur Ligan
Struktur  ligan  dan  kontrol  positif  diambil dari  situs http://zinc.docking.org dalam  bentuk format .sdf . Ligan yang digunakan adalah senyawa antioksidan daun cempaka kuning, yaitu octadecadienoic  acid,  butanoic  acid,  oleic  acid, camphorsulfonic  acid,  pimaric  acid,  phenol, andrographolide dan benzoic  acid ,  sedangkan kontrol positif yang digunakan adalah akarbose dan kuersetin. Format .sdf diubah ke dalam bentuk .pdb dengan program Open Babel .
II.5 Penambatan Ligan terhadap Makromolekul Penambatan  ligan  terhadap  α-glukosidase dilakukan  dengan  program AutoDockTools (ADT) dan AutoDock  Vina .  Berkas  makromolekul  dan berkas  ligan  diubah  dari  format .pdb menjadi .pdbqt .  Setelah  itu  dilakukan  penentuan  batasan ruangan penambatan molekul ( grid box ). Parameter ukuran  grid  yang  dipilih  untuk  makromolekul  30 dengan  kode  3A4A  adalah  28×28×28  Å  dengan pusat  koordinat  X─21,272,  Y─  -0,752,  dan Z─18,637  berdasarkan  struktur  ligan  yang kompleks. Sedangkan Parameter ukuran grid 2QMJ adalah  64×28×28  Å  dengan  pusat  koordinat  X─- 20,808,  Y─  -6,58627,  dan  Z─-5,0737.  Pada command  prompt ,  dijalankan  perintah vina.exe – config  conf.txt .  Hasil  akan  ditampilkan  dalam
bentuk log.txt dan out.pdbqt .
II.6 Analisis Data Hasil penambatan yang diperoleh, dilakukan evaluasi penilaian dan visualisasi. Tahapan evaluasi penilaian dan visualisasi hasil penambatan molekuler  dapat  dilakukan  dengan  memilih  menu File → Open →  Pilih  makromolekul  dengan format  file .pdb .  Kemudian  pilih  menu File → Insert  From → File →  Pilih  file out.pdbqt → Scripts → Ligan  Interaction → Show  Ligand Binding Site Atoms (tampilan 3D) → pilih Show 2D Diagram (tampilan 2D). Hasil penambatan molekuler  yang  diamati  adalah  jenis  ikatan  dari hasil  penambatan  ligan  dengan  makromolekul. Nilai  energi  bebas  (ΔG)  dan  RMSD  dapat  dilihat pada file log.txt .

## III. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan metode in silico untuk  memprediksi  kemampuan  penghambatan enzim  α-glukosidas  dari  senyawa  bahan  alam. Sampel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah 8  senyawa  antioksidan  daun  cempaka  kuning ( Michelia  champaca Linn)  yang  diperoleh  dari hasil  penelitian  (Wei et  al. ,  2011)  yaitu
octadecadienoic  acid , butanoic  acid , oleic  acid , camphorsulfonic  acid , pimaric  acid , phenol , andrographolide , dan benzoic acid . Kontrol positif yang  digunakan  pada  penelitian  adalah  akarbose dan  kuersetin.  Akarbose  dipilih  karena  merupakan obat  untuk  DM  tipe  2  dengan  mekanisme  kerja menghambat  enzim  α-glucosidase  (Budianto  and Hairullah,  2017;  Yuniarto  and  Selifiana,  2018). Sedangkan  Kuersetin  merupakan  senyawa  yang berasal  dari  tumbuhan  dan  dilaporkan  memiliki aktivitas  dalam  menghambat  enzim  α-glukosidase (Rahmi,  Jufri  and  Mun’im,  2020).  Oleh  sebab  itu, kedua senyawa ini sangat cocok digunakan sebagai kontrol positif.
Makromolekul yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  enzim  α-glukosidase  yang berasal  dari  struktur  kristal  isomaltase  dari Saccharomyces  cerevisiae yang  di  download  dari situs https://www.rcsb.org/ dengan PDB ID 3A4A, resolusi  1,6  Å  dan  dalam  format  file  . pdb .  Selain itu, digunakan juga makromolekul PDB ID 2QMJ, dimana  enzim  α-glukosidase  berasal  dari  struktur kristal  Subunit  N-terminal  Maltase-Glukoamilase Manusia dari Homo sapiens dengan resolusi 1,9 Å.
Gambar 1. Enzim α-glukosidase PDB ID 3A4A (a) dan 2QMJ (b) tanpa ligan dan molekul air
File  struktur  makromolekul  α-glukosidase yang  didownload  dari  database  umumnya  masih mengandung  ligan  dan  molekul  air.  Ligan  dan molekul  air  harus  dihilangkan  sebelum  digunakan karena  dapat  mengganggu  proses docking .  Pada penelitian  ini,  ligan  dan  molekul  air  dihilangkan menggunakan  program Discovery  Studio  2019 Client . Selanjutnya,
Optimasi
makromolekul meliputi penambahan atom hidrogen dan pengaturan grid  box  parameter .  Penambahan  atom hidrogen  (protonasi)  dimaksudkan  agar  suasana ketika  melakukan docking antara  ligan  dan makromolekul mendekati  suasana  pH  sitoplasma sel  (pH  7)  seperti  pH  yang  didalam  tubuh. Sedangkan,  pengaturan grid  box  parameter bertujuan  untuk  menentukan  ruang  tambat  ligan pada makromolekul saat proses docking .
Pengaturan  pada grid  box meliputi  center_x, center_y, center_z untuk mengatur letak parameter box pada  makromolekul  protein,  kemudian size_x , size_z , size_y dan spacing ( Angstrom )  untuk menentukkan  besar  kecilnya grid  box untuk  ruang tambat  ligan  tersebut.  Parameter  ukuran grid yang dipilih  untuk  makromolekul  dengan  kode  3A4A adalah  28×28×28  Å  dengan  pusat  koordinat X─21,272; Y─ -0,752; dan Z─18,637 berdasarkan struktur ligan yang kompleks. Sedangkan Parameter  ukuran grid 2QMJ  adalah  64×28×28  Å dengan  pusat  koordinat  X─-20,808,  Y─  -6,58627, dan  Z─-5,0737  dan spacing ( Angstrom )  =  1.
Setelah  semua  proses  optimasi  makromolekul selesai,  file  disimpan  dalam  format  . pdbqt .  Format file .pdbqt menunjukkan bahwa file .pdb makromolekul sebelumnya sudah diberikan muatan gasteiger agar  makromolekul  dapat  menyesuaikan
(b) (a)
dengan  lingkungan docking nantinya,  sehingga dapat  dilakukan  perhitungan dengan benar  (Morris et al. , 2012).
Struktur  ligan  dan  kontrol  positif  pada penelitian ini diambil dari situs database https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/ dengan  format file .sdf .  File  Ligan  dan  kontrol  positif  dengan format .sdf kemudian  dikoversi  menjadi  format . pdb dengan  menggunakan  program Open  Babel GUI .  Hal  ini  dilakukan  agar  ligan  dan  kontrol positif  dapat  dioptimasi  menggunakan  program AutoDockTools .  Optimasi  ligan  dan  kontrol  positif meliputi  penambahan  muatan gasteiger dan pengaturan number  of  active  torsion .  Penambahan muatan gasteiger adalah  penambahan  atom hidrogen  pada  ligan  dan  kontrol  positif,  dimana muatan gasteiger ini  akan  secara  otomatis ditambahkan pada saat file ligan dan kontrol positif dibuka  menggunakan  program AutodockTools . Selanjutnya,  diatur number  of  active  torsion yang bertujuan  untuk  menentukan  ikatan-ikatan  aktif pada  ligan  dan  kontrol  positif  yang  diputar  selama proses docking berlangsung,  sehingga  mengurangi kinerja  dan  juga  waktu  yang  diperlukan  untuk proses docking . Torsi aktif tersebut hanya ada pada molekul yang memiliki ikatan sigma saja. Semakin banyak ikatan sigma pada molekul semakin banyak torsi  aktifnya,  sehingga  perlu  dibatasi  (Fikry, 2014). Pada penelitian ini, number of active torsion yang  dipilih  adalah  6,  berdasarkan  pada  standar yang biasa digunakan dalam pengaturan torsi aktif. Ligan  dan  kontrol  positif  yang  telah  dioptimasi kemudian disimpan dalam format file .pdbqt .
Pada  penelitian  ini  digunakan  program
AutoDock Vina untuk melakukan docking . Program ini  dipilih  karena  proses docking yang  cepat  dan hasil yang akurat dibandingkan dengan AutoDock 4 dalam memprediksi afinitas pengikatan antara ligan dan  makromolekul  (Trott  and  Olson,  2010;  Li et al. ,  2015).  Proses docking diawali  dengan
menyimpan  file  ligan  dan  makromolekul  dengan format  file .pdbqt yang  telah  dibuat  sebelumnya dan  file vina.exe , vina  licence ,  dan vina_split kedalam  folder  yang  sama.  Kemudian  dibuat  file notepad dengan  nama conf.txt .  Penulisan  isi konfigurasi  file conf.txt disesuaikan  dengan  nama file  ligan,  makromolekul,  dan  pengaturan grid  box parameter yang  telah  diatur  sebelumnya  seperti pada Gambar 9.
Setelah  file  konfigurasi  dalam notepad selesai  dibuat,  proses docking siap  dijalankan dengan  menggunakan  perintah command  prompt . Command  prompt dapat  dibuka  dengan  cara mengaktifkan address  bar →  ketik cmd →  tekan enter.  setelah command  prompt terbuka,  jalankan perintah vina.exe – config  conf.txt →  tekan  enter. Setelah  proses docking selesai,  maka  akan  muncul file  baru  dengan  nama log.txt yang  berisikan  nilai afinitas  ikatan  dan Root  Mean  Square  Deviation (RMSD) dari hasil docking dan file out.pdbqt yang merupakan  hasil  konformasi  dari  ligan  yang  telah di docking .  File out.pdbqt ini  kemudian  dibuka dengan AutoDockTools untuk  melihat  posisi  dan orientasi  dari  ligan  pada  protein  dan  juga  asam- asam  amino  yang  terikat  pada  ligan.  Data  hasil docking antara  ligan  dengan  makromolekul  dapat dilihat pada Tabel 2.
Analisa docking molekular  pada  penelitian ini  meliputi  pemeriksaan  ΔG bind dan  RMSD  serta interaksi  ligan  dengan  residu  protein.  Nilai  ΔG bind yang kecil menunjukkan konformasi yang terbentuk adalah stabil, sedangkan nilai ΔG bind yang besar  menunjukkan  kurang  stabilnya  kompleks yang  terbentuk.  Adapun  nilai  RMSD  digunakan untuk  menentukan  apakah  prediksi  modus  ikatan tersebut  berhasil  dan  penting  untuk  validasi program docking .  Pada  umumnya,  nilai  RMSD dikatakan  baik  jika  memiliki  nilai  <  2  Å  (Cole et al. , 2005; Trott and Olson, 2010).
Tabel 2. Hasil docking antara ligan dengan protein
Senyawa Kimia MW Log P Hasil Docking 3A4A 2QMJ ΔG bind (kcal/mol) RMSD (Å) ΔG bind (kcal/mol)  RMSD (Å) Akarbose 601,91 -5,53 -9,1 0,0 -7,5 0,0 Quercetin 291,96 1,834 -8,9 0,0 -7,4 0,0 Andrographolide 319,97 2,913 -8,6 0,0 -7,4 0,0 Benzoic Acid 115,99 0,982 -5,1 0,0 -5,9 0,0 Butanoic Acid 79,99 0,742 -4,3 0,0 -3,9 0,0 Camphorsulfonic Acid 215,95 0,592 -5,7 0,0 -4,1 0,0 Octadecadienoic Acid 247,99 8,153 -5,5 0,0 -4,6 0,0 Oleic Acid 247,99 8,192 -5,8 0,0 -4,9 0,0 Pimaric Acid 271,99 6,935 -8,9 0,0 -6,5 0,0 Phenol 87,99 0,946 -4,7 0,0 -5,0 0,0 Setelah dilakukan
analisa terhadap perubahan energi bebas (ΔG bind )  hasil docking dan RMSD, diperoleh hasil bahwa senyawa antioksidan daun  cempaka  kuning  yang  memiliki  nilai  ΔG bind
paling kecil adalah pimaric acid (-8,9 kcal/mol ) dan andrographolid  (-8,6 kcal/mol )  pada  PDB  ID 3A4A.  Nilai  ΔG bind senyawa pimaric  acid sama dengan  kontrol  kuersetin  dan  mendekati  nilai
ΔG bind akarbose. Hasil docking menggunakan PDB ID  2QMJ,  senyawa  dengan  ΔG bind paling  kecil adalah andrographolide (-7,4 kcal/mol ).  Hasil  ini sama  dengan  nilai  ΔG bind kuersetin  dan  tidak berbeda  nyata  dengan  ΔG bind akarbose  (-7,5 kcal/mol ). Senyawa yang memiliki ΔG bind paling  besar pada  makromolekul  PDB  ID  3A4A  berturut-turut adalah butanoic  acid , phenol , benzoic  acid , octadecadienoic  acid , camphorsulfonic  acid ,  dan oleic  acid .  Sedangkan  senyawa  yang  memiliki ΔG bind paling  besar  pada  makromolekul  PDB  ID 2QMJ berturut-turut adalah butanoic acid , octadecadienoic  acid , camphorsulfonic  acid , oleic acid , phenol ,  dan benzoic  acid .  Berdasarkan  nilia ΔG bind , menunjukan  bahwa  senyawa-senyawa tersebut  kemungkinan  memiliki  aktivitas  sedang sampai  yang  rendah  dalam  menghambat  enzim  α- glukosidase  dibandingkan  dengan  kontrol  positif. Hasil ini didukung dengan belum adanya penelitian yang  menjelaskan  tentang  aktivitas  dari  senyawa butanoic acid , phenol , camphorsulfonic acid dalam menghambat enzim α-glukosidase.
Senyawa benzoic  acid dan octadecadienoic acid juga  belum  pernah  dilaporakan,  namun beberapa  derivat  dari  kedua  senyawa  tersebut seperti 4-[(2-[(4-phenylpiperazin-1-yl)methyl]-4- oxoquinazolin-3(4 h )-ylimino)methyl]benzoic  acid dan 9,12-octadecadienoic acid dilaporkan memiliki aktivitas  yang  bagus  dalam menghambat  enzim α- glukosidase  (Yang et  al. ,  2017;  Sinan-Tokalı,
2022).  Berdasarkan  hal  tersebut, benzoic  acid dan octadecadienoic  acid masih  berpotensi  untuk dikembangkan.
Senyawa oleic  acid berdasarkan  hasil penelitian  yang  diperoleh  menunjukan  aktivitas yang  sedang  dibandingkan  dengan  kontrol  positif. Hal ini berbanding terbalik dengan penelitian yang menyebutkan  bahwa oleic  acid memiliki  potensi aktivitas  yang  baik  dalam  menghambat starch digestion (percernaan/penguraian pati) dibandingkan  akarbose  dan  dapat  menghambat enzim  α-glukosidase  secara  kompetitif  (Su,  Hsu and  Ng,  2013),  sehingga  senyawa oleic  acid
memiliki  potensi  untuk  dikembangkan  sebagai penghambat enzim α-glukosidase.
Penelitian  terkait  aktivitas  senyawa pimaric acid dalam  menghambat  enzim  α-glukosidase ataupun sebagai antidiabetes belum pernah dilaporkan  sehingga  perlu  dilakukan  penelitian lanjutan untuk mengkonfirmasi hasil yang diperoleh.  Namun  senyawa pimaric  acid pernah dilaporkan  memiliki  aktivitas  sebagai  antioksidan, sehingga  hal  ini  memungkinkan  senyawa pimaric acid mempunyai  aktivitas  yang  baik  dalam menghambat  enzim  α-glukosidase.  Sedangkan senyawa andrographolide dilaporkan  memiliki aktivitas  dalam  menurunkan  kadar  gula  darah secara  signifikan  (Nugroho et  al. ,  2012;  Naik,
Munipally  and  Nagaraju,  2017;  Masaenah et  al. , 2021).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  senyawa andrographolide dan pimaric  acid memiliki potensi  untuk  dikembangkan  sebagai  penghambat enzim α-glukosidase.
Hasil docking juga  menunjukkan  bahwa penghambatan senyawa kimia terhadap makromolekul  dengan  PDB  ID  3A4A  dan  2QMJ memiliki  nilai  afinitas  yang  berbeda  dimana  nilai afinitas antara ligan dan PDB ID 2QMJ lebih kecil dibanding  dengan  3A4A,  tetapi  perbedaan  tersebut tidak  signifikan.  Perbedaan  ini  dapat  disebabkan karena  spesifikasi  sumber  enzim  α-glukosidase kedua  PDB  ID  tersebut  berbeda.  Enzim  α- glukosidase  PDB  ID  3A4A  berasal  dari  struktur kristal  isomaltase  dari Saccharomyces  cerevisiae dengan expression  system dari Escherichia  coli , sedangkan  enzim  α-glukosidase  PDB  ID  2QMJ berasal  dari  struktur  kristal  Subunit  N-terminal Maltase-Glukoamilase Manusia dari Homo sapiens dengan expression system dari Drosophila melanogaster . Selain  melihat  nilai  ΔG bind ,  interaksi  yang terjadi  antara  ligan  dan  residu-residu  asam  amino protein  juga  dapat  dilihat  menggunakan  metode in silico .  Identifikasi  interaksi  ini  menggunakan program Discovery  Studio  2019  Client .  Visualisasi interaksi ligan dan residu asam amino protein dapat dilihat pada Tabel 2 dan Gambar 1-4.
Tabel 2 . Interaksi ligan dengan residu asam amino protein
Makromolekul Ligan Interaksi Ligan Dengan Residu Asam Amino 3A4A Andrographolide Arg315,  Tyr158 ,  Pro312,  Asp242,  His280, Glu411, Arg442 Benzoic Acid Asp215,  Phe178,  Glu277,  Val216,  Arg442, Asp352, Asp69 Butanoic Acid Arg442, Asp352, Tyr72, His351, Phe178, His112 Camphorsulfonic Acid Arg315 , Ser240 Octadecadienoic Acid Arg315 , Tyr158, Phe178, Phe303, His280 Oleic Acid Glu411,  Arg442,  Asp69,  His351,  Tyr72,  Asp215, Asp352, Phe178, His280, Gln279, Tyr158 , Phe159, Glu277 Pimaric Acid Phe178, Tyr158
Phenol Arg442, Asp215, Val216, His351, Asp352, Tyr72 Akarbose Gln279, Phe303, Asp242, His280, Pro312, Asp307, Asp325, Val308, Thr310, Ser311, Arg315 , Glu411, Arg442 Kuersetin Pro312 , Tyr158 , Gln279, Arg315 , Thr310 2QMJ Andrographolide Tyr605, Trp406, Tyr299, Phe575, Asp443, Ile,364, Asp327, Trp441, His600, Asp203, Met444, Asp542 Benzoic Acid Glu182, Leu540, Trp552, Asp549, Pro206, Pro570, Ser553, Gly556, Val184, His183 Butanoic Acid Tyr299,  Ile328,  Asp443,  Trp406, Asp542 ,  Trp441, His600, Phe575, Asp327 Camphorsulfonic Acid Phe575, Tyr299, Trp406, Gln603, Tyr605, Asp542 Octadecadienoic Acid Phe450,    Trp406,  Arg526,  Tyr299,  Asp203, Tyr605, Phe575, Gln603, Ala576, Tyr214, Thr205, Asp542, Oleic Acid Asp203,  Met444,  Arg526,  Asp327,  Ile364,  Ile328, Asp443, Tyr299, Trp406, Phe450, Phe575, Asp542 , Ala576 Pimaric Acid Asp542, Tyr299,  Phe575,  Trp406,  Asp203, Phe450, Ser448, Asn449, Lys480 Phenol - Akarbose Asn449,    Trp406,  Phe450,  Asp542,  Asp203, Thr204, Thr205, Lys480, Arg202, Asp474, Cys479 Kuersetin Phe575,  Tyr299, Ile364,  Asp327,  Trp441,  Asp443, Trp539, Arg526, Trp406, Asp542 , Asp203, Phe450
Hasil  visualisasi  interaksi  ligan  dengan residu  asam  amino  makromolekul  PDB  ID  3A4A menunjukkan  residu  Arg315,  Arg442,  dan  Tyr158 ditemukan  pada  senyawa  yang  memiliki  ΔG bind paling  kecil.  Sedangkan  pada  makromolekul  PDB ID  2QMJ,  residu  Asp542  ditemukan  pada  semua senyawa yang memiliki ΔG bind paling kecil.
Hasil  visualisasi  interaksi  akarbose  dengan residu  asam  amino  (Gambar  1)  menunjukkan bahwa terdapat 13 residu asam amino yang terlibat pada  PDB  ID  3A4A,  yaitu  interaksi  dengan  residu asam  amino  Gun279,  Asp242,  His280,  Asp235, Thr310,  Ser311,  dan  Arg315  yang  dimediasi  oleh ikatan conventional  hydrogen  bond .  Interaksi dengan  Arg442,  His280,  Pro312,  Asp307,  dan Arg315 yang dimediasi oleh carbon hydrogen bond dan pi-donor  hydrogen  bond .  Interaksi  dengan Val308,  Arg315,  dan  Pro312  yang  dimediasi  oleh ikatan pi-alkyl .  Interaksi  dengan  Phe303  dan His280  dengan  ikatan pi-pi  t-shaped .  Dan  yang terakhir  interaksi  dengan  Glu411  dan  Asp307 dengan ikatan attractive charge dan pi-anion . Pada  PDB  ID  2QMJ,  akarbose  berinteraksi dengan  residu  asam  Asp542,  Asp203,  dan  Trp406 yang  dimediasi  oleh  gaya van  der  waals .  Interaksi dengan Asp542, Asp203, Thr204, Thr205, Trp406,
dan  Phe450  dengan  ikatan carbon  hydrogen  bond . Interaksi  dengan  Phe450,  Arg202,  dan  Asp474 dengan  jenis  ikatan pi-cation dan pi-anion . Interaksi  dengan  Phe450  dengan  ikatan pi-pi stacked .  Dan  yang  terakhir  interaksi  dengan Lys480 dengan ikatan pi-alkyl .
Gambar 1. Visualisasi interaksi antara ligan akarbose dengan residu asam amino protein PDB ID 3A4A (a) dan 2QMJ (b)
Hasil  visualisasi  senyawa  kuersetin  pada PDB  ID  3A4A  (Gambar  2)  menunjukkan  bahwa terdapat  5  residu  asam  amino  yang  terlibat. Interaksi  tersebut  antara  lain  dengan  Thr310, Pro312,  Tyr158,  dan  Gln279  yang  dimediasi  oleh ikatan conventional  hydrogen  bond .  Interaksi dengan  Arg315  dengan  ikatan pi-alkyl .  Dan  yang terakhir interaksi dengan Tyr158 dengan ikatan pi- pi t-shaped .
Pada  hasil  visualisasi  dengan  PDB  ID 2QMJ, terdapat 12 residu asam amino yang terlibat. Interaksi  tersebut  antara  lain  dengan  Phe450, Asp203,  Trp406,  Arg526,  Asp443,  Trp539, Trp441,  Ile364,  dan  Phe575  yang  dimediasi  oleh gaya van  der  waals .  Interaksi  dengan  Asp327 dengan  jenis  ikatan conventional  hydrogen  bond . Interaksi  dengan  Asp542  dengan  ikatan pi-anion .
Dan yang terakhir interaksi dengan Tyr299 dengan ikatan pi-pi t-shaped .
Gambar 2. Visualisasi interaksi antara ligan kuersetin dengan residu asam amino protein PDB ID 3A4A (a) dan 2QMJ (b)
Hasil  visualisasi  senyawa pimaric  acid dengan PDB ID 3A4A menunjukkan bahwa terjadi interaksi  dengan  residu  asam  amino  Tyr158  dan Phe178  yang  dimediasi  oleh  ikatan pi-alkyl yang juga  terjadi  pada  kontrol  positif  kuersetin.  Terjadi interaksi  dengan  residu  asam  amino  Asp542, Tyr299, Phe575, Trp406, Asp203, Phe450, Ser448, Asn449, Lys480 yang dimediasi oleh gaya van der waals (PDB  ID  2QMJ)  (Gambar  3).  Interaksi  ini kemungkinan  yang  menyebakan pimaric  acid memiliki  nilai  ΔG bind yang  sama  dengan  kontrol kuersetin  pada  PDB  ID  3A4A,  sedangkan  pada
PDB  ID  2QMJ  tidak  memiliki  interaksi  dengan residu asam amino Asp542 sehingga memiliki nilai ΔG bind lebih besar dibandingkan kontrol positif.
(a) (b)
(a) (b)
Gambar 3. Visualisasi interaksi antara ligan pimaric acid dengan residu asam amino protein PDB ID 3A4A (a)
dan 2QMJ (b) Hasil penelitian menunjukkan
Andrographolide memiliki  interaksi  dengan  residu asam  amino  Arg315  dan  Tyr158,  dimediasi  oleh ikatan alkyl dan Pi-alkyl (Gambar  4).  Ikatan  ini ditemukan  juga  pada  kontrol  positif  akarbose  dan kuersetin  (PDB  ID  3A4A).  Interaksi  yang  lain terjadi dengan residu asam amino Pro312, Asp242, His280,  Glu411,  dan  Arg442  dengan  ikatan conventional hydrogen bond .
Pada  makromolekul  PDB  ID  2QMJ, Andrographolide memiliki  interaksi  dengan  residu asam  amino  Asp542,  Met444,  Asp203,  His600, Trp441,  Ile364,  Tyr299,  Phe575,  Trp406,  dan Tyr605  yang  dimediasi  oleh  gaya van  der  waals .
Interaksi  ini  juga  terjadi  juga  terjadi  pada  kontrol positif  kuersetin  tetapi  dengan  jenis  ikatan  yg berbeda. Terjadi juga interaksi dengan residu asam amino  Asp443  dan  Asp327  dengan  ikatan carbon hydrogen bond .
Gambar 4. Visualisasi interaksi antara ligan andrographolide dengan residu asam amino protein PDB ID 3A4A (a) dan 2QMJ (b)
IV. Kesimpulan
Daun cempaka kuning mengandung senyawa  antioksidan andrographolide dan pimaric acid yang berpotensi sebagai kandidat penghambat enzim α-glukosidase.

## Daftar Pustaka
Aditya,  W.A.  and  Ramadhania,  Z.M.  (2019) ‘Artikel  Ulasan:  Kandungan  dan  Aktivitas
Farmakologi  Tanaman  Cempaka  Kuning (Michelia  Champaca  Linn.)’, Farmaka , 16(3), pp. 10–19.
Baig,  M.H. et  al. (2014)  ‘Drug  Discovery  and  In Silico Techniques: A Mini-Review’, Enzyme Engineering , 3(2), pp. 1–3. Available  at:  https://doi.org/10.4172/2329- 6674.1000123.
(a)
(b)
(a) (b)
Budianto,  N.E.W.  and  Hairullah,  H.  (2017) ‘Perbedaan  Efektivitas  Acarbose  dengan
Ekstrak Etanol Kulit Terong Ungu (Solanum melongena L) terhadap Penurunan  Kadar  Gula  Darah  Tikus  Putih (Rattus norvegicus) yang Diinduksi Sukrosa’, Jurnal  Ilmiah  Kedokteran  Wijaya Kusuma , 6(2), pp. 14–20. Cole, J.C. et al. (2005) ‘Comparing Protein–Ligand Docking  Programs  is  Difficult’, Protein , 60(3), pp. 325–332. Available at: https://doi.org/10.1002/prot.20497.
Fikry,  M.A.  (2014) Studi  Penambatan  Molekul Senyawa-Senyawa  Flavonoid  Dari  Buah Mengkudu  (Morinda  citrifolia  L)  Pada
Peroxisome Proliferator-Activated Receptor Gamma  (PPARɣ) .  UIN  Syarif  Hidayatulla Jakarta.
Geetha,  K.N.,  Jeyaprakash,  K.  and  Nagaraja,  Y.P. (2011)  ‘A  Preliminary  Pharmacognostical Study  on  Leaves  and  Flowers  of  Michelia champaca  L.  Magnoliaceae’, Journal  of Applied and Natural Science , 3(2), pp. 228– 231.
Available
at: https://doi.org/10.31018/jans.v3i2.184.
Hamidu, L., Simanjuntak, P. and Dewi, R.T. (2020) ‘Potensi  Ekstrak  Buah  Buni  (Antidesma bunius (L) Spreng) Sebagai Inhibitor Enzim α-Glukosidase’, Jurnal Fitofarmaka Indonesia ,  7(1),  pp.  27–30.  Available  at: https://doi.org/10.33096/jffi.v7i1.598. Hossain,  Md.M. et  al. (2009)  ‘Antioxidant, Analgesic  and  Cytotoxic  Activity  of Michelia  champaca  Linn.  Leaf’, Stamford Journal  of  Pharmaceutical  Sciences ,  2(2), pp. 1–7.
International  Diabetes  Federation  (2021) IDF Diabetes Atlas . 10th edn. Brussels,
Belgium: International Diabetes Federation.
Karthikeyan V
and Br,
B. (2016) ‘Pharmacognostical, Phyto-Physicochemical Profile of the Leaves of Michelia champaca Linn’, Internasional  Journal  Of  Pharmacy &  Pharmaceutical  Research.Human ,  7(1), pp. 331–344.
Kashtoh,  H.  and  Baek,  K.H.  (2022)  ‘Recent Updates on Phytoconstituent Alpha- Glucosidase Inhibitors: An Approach towards  the  Treatment  of  Type  Two Diabetes’, Plants , 11(20), pp. 1–25.
Available at: https://doi.org/10.3390/plants11202722.
Leach,  A.R.,  Shoichet,  B.K.  and  Peishoff,  C.E.
(2006) ‘Prediction of protein-ligand interactions. Docking and scoring: Successes  and  gaps’, Journal  of  Medicinal Chemistry , 49(20), pp. 5851–5855.
Available
at:
https://doi.org/10.1021/jm060999m.
Li,  H. et  al. (2015)  ‘Improving  AutoDock  Vina Using  Random  Forest:  The  Growing Accuracy of  Binding  Affinity  Prediction by the  Effective  Exploitation  of  Larger  Data Sets’, Molecular  Informatic ,  34(2–3),  pp.
115–126. Available at:
https://doi.org/https://doi.org/10.1002/minf.
201400132.
Masaenah,  E. et  al. (2021)  ‘Antidiabetic  Activity and Acute Toxicity of Combined Extract of Andrographis paniculata, Syzygium cumini, and  Caesalpinia  sappan’, Heliyon ,  7(12),  p.
e08561. Available at:
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e0856
1.
Morris,  G.M. et  al. (2012) AutoDock  Version  4.2: Automated  Docking  of  Flexible  Ligands  to Flexible Receptors . La Jolla, CA USA: The
Scripps Research Institute.
Naik,  R.R.,  Munipally,  P.K.  and  Nagaraju,  T.
(2017) ‘Andrographolide Reorganise
Hyperglycaemia  and  Distorted  Antioxidant Profile  in  Streptozotocin-Induced  Diabetic Rats’, Cardiovasc  Hematol  Agents  Med Chem , Oct 26. Available
at: https://doi.org/10.2174/1871525715666171 026115248.
Nugroho,  A.E. et  al. (2012)  ‘Antidiabetic  and Antihiperlipidemic  Effect  of  Andrographis paniculata (Burm. f.)
Nees and Andrographolide  in  High-Fructose-fat-fed Rats’, Indian  Journal  of  Pharmacology , 44(3), pp. 377–381.
Rahmi,  I.A.,  Jufri,  M.  and  Mun’im,  A.  (2020) ‘Extraction  of  quercetin  from  nothopanax scutellarium  leaves  via  ionic  liquid-based microwave-assisted extraction’,
Pharmacognosy  Journal ,  12(6),  pp.  1512– 1517.
Available
at:
https://doi.org/10.5530/pj.2020.12.207.
Ruwali,  P.,  Adhikari,  M.  and  Sharma,  S.  (2019) ‘Phytochemical  and  Antioxidant  Properties of  Various  Extracts  of  Michelia  champaca Leaves’, International Journal of Pharmacy and  Pharmaceutical  Sciences ,  11(5),  pp.
56–61. Available at:
https://doi.org/10.22159/ijpps.2019v11i5.31
745.
Sim,  L. et  al. (2008)  ‘Human  Intestinal  Maltase– Glucoamylase:  Crystal  Structure  of  the  N- Terminal  Catalytic  Subunit  and  Basis  of Inhibition  and  Substrate  Specificity’, Journal  of  Molecular  Biology ,  375(3),  pp. 782–792. Available at: https://doi.org/10.1016/j.jmb.2007.10.069.
Sinan-Tokalı,  F.  (2022)  ‘Novel  Benzoic  Acid Derivatives  Bearing  Quinazolin-4(3H)-one Ring:  Synthesis,  Characterization,  and Inhibition  Effects  on  α-Glucosidase  and  α- Amylase’, ChemistrySelect , 7(48), p.
e202204019.
Available
at: https://doi.org/https://doi.org/10.1002/slct.2 02204019. Su,  C.H.,  Hsu,  C.H.  and  Ng,  L.T.  (2013) ‘Inhibitory Potential of Fatty Acids on Key Enzymes  Related  to  Type  2  Diabetes’, BioFactors ,  39(4),  pp.  415–421.  Available at: https://doi.org/10.1002/biof.1082. Trott,  O.  and  Olson,  A.J.  (2010)  ‘Autodock  Vina: Improving  The  Speed  And  Accuracy  Of Docking  With  A  New  Scoring  Function, Efficient Optimization And Multithreading’, Journal of Computational Chemistry , 31, p. ) 455-461. Wei,  L.S. et  al. (2011)  ‘Characterization  of Antimicrobial, Antioxidant, Anticancer
Property  and  Chemical  Composition  of Michelia  champaca  Seed  and  Flower Extracts’, Stamford Journal of Pharmaceutical  Sciences ,  4(1),  pp.  19–24. Available
at: https://doi.org/10.3329/sjps.v4i1.8862. Yamamoto,  K. et  al. (2010)  ‘Crystal  Structures  of Isomaltase  from  Saccharomyces  cerevisiae and  in  Complex  with  Its  Competitive Inhibitor  Maltose’, FEBS  Journal ,  277(20), pp. 4205–4214. Available at: https://doi.org/10.1111/j.1742- 4658.2010.07810.x. Yang,  J.Y. et  al. (2017)  ‘Inhibitory  Potential  of Constituents  from  Osmanthus  fragrans  and Structural  Analogues  Against  Advanced Glycation  End  Products,  α-Amylase,  α- Glucosidase, and Oxidative
Stress’, Scientific  Reports ,  7(October  2016),  pp.  1–
9.
Available
at: https://doi.org/10.1038/srep45746. Yuniarto,  A.  and  Selifiana,  N.  (2018)  ‘Aktivitas
Inhibisi Enzim Alfa-glukosidase dari
Ekstrak Rimpang
Bangle (Zingiber cassumunar  Roxb.)  secara  In  vitro’, MPI (Media  Pharmaceutica  Indonesiana) ,  2(1), pp.
22–25.
Available
at: https://doi.org/10.24123/mpi.v2i1.1299.