## STUDI POTENSI PIRAZOLIN TERSUBSTITUSI 1-N DARI TIOSEMIKARBAZON SEBAGAI AGEN ANTIAMUBA MELALUI UJI IN SILICO
Study of Potential of 1-N-Substituted Pyrazoline Analogues of Thiosemicarbazones as Antiamoebic Agent using In Silico Screening
Akram La Kilo 1* , La Ode Aman 1 , Ismail Sabihi 2 , Jafar La Kilo 1
1 Chemistry Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Gorontalo State University, Jl. Jenderal Sudirman No. 6 Kota Gorontalo
2 Chemical Education Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Gorontalo State University,, Jl. Jenderal Sudirman No. 6 Kota Gorontalo

## *Corresponding author, e-mail: akram@ung.ac.id
Received: Mar. 2019 Published: Jul. 2019

## ABSTRACT
This  Research  aims  to  study  Quantitative  Structure-Activity  Relationship  (QSAR)  of  pyrazoline  analogues, designing  the  new  potential  compounds  as  antiamoebic  and  study  the  interactions  between  the  new  compunds and  the  drugs  target  by  molecular  docking  approach.  This  research  was  a  theoritical  research  using computational chemistry method. The object  of research  was 21 novel of 1-N-substituted pyrazoline analogues of  thiosemicarbazones  with  their  antiamoebic  biological  activity.  The  data  of  research  was  obtained  from quantum chemistry calculation and statistically analysis using Multiple Linear Regression (MLR). The resulting QSAR equation  was Log IC 50 = 0.869 + (0.081 x TPSA) + (0.018 x HF) + (0.527 x E-HOMO) + (3.378 x E- LUMO) + (-16.938 x Glob) + (0.234 x Log P), with statistic parameters of n = 21; R 2 = 0.933; SEE = 0.14558; F Hitung /F Tabel =  8.607;  PRESS  =  0.491. This  equation  was  used  as  a  basic  for  designing  and  predicting  the  new antiamoebic compounds of pyrazoline analogues. The design of new compound of two lead compounds with the Topliss  resulted  5  of  18  new  compounds  having  theoretical  better  activity  than  the  lead  compound.  Molecular docking study indicated that all of the best compounds have ability to bind to drug target macromolecule.
Keywords : Antiamoebic, In Silico, QSAR, Molecular Docking

## PENDAHULUAN
Senyawa  heterosiklik  yang  telah  banyak dieksplorasi  untuk  pengembangan  molekul  obat dalam  farmasi  adalah  pirazolin  (Sharma  dkk., 2014).  Pirazolin  adalah  turunan  dihidropirazol yang  merupakan senyawa  golongan azol dengan struktur heterosiklik-5 yang mengandung 2 atom nitrogen (Bhoyar dkk., 2011). Pirazolin diketahui mempunyai  bioaktivitas  seperti  antiinflamasi, antimikroba, antibakteri, antidiabetes, dan antipiretik (Mangeron, 2006).
Setiap  senyawa  turunan  pirazolin  memiliki aktivitas  biologis  tertentu  sesuai jenis substituen yang  terdapat  di  dalamnya.  Turunan  pirazolin yang  potensial  sebagai  antiamuba  diantaranya adalah  analog  Pirazolin  dari  thiosemicarbazon. Abid dan Azam (2005) telah melaporkan bahwa senyawa  analog  Pirazolin  tersubstitusi  1- N dari thiosemicarbazon memiliki nilai aktivitas antiamuba yang lebih baik daripada metronidazole yang  merupakan  obat  yang
umumnya  digunakan  untuk  mengobati  penyakit amubiasis.
Amubiasis  merupakan  suatu  infeksi  yang disebabkan  oleh  protozoa  saluran  cerna,  yakni Entamoeba  hystolitica  (E. hystolitica). Penyakit ini  adalah  penyebab utama  ketiga  kematian akibat  penyakit  parasit  di  seluruh  dunia  setelah malaria  dan schistosomiasis .  Menurut  estimasi, sekitar 48  juta  individu  di  seluruh  dunia menderita  amubiasis.  Di  Indonesia,  prevalensi
Entamoeba histolytica sekitar 10-18% (Widyastuti, 2011).
Proses  penemuan  dan  pengembangan  obat antibiotik baru memerlukan waktu sepuluh tahun yang  meliputi  tiga  tahun  untuk  penemuan ( discovery ) dan tujuh tahun untuk pengembangan. Proses penemuan obat antibiotik baru  memerlukan  langkah-langkah  eksperimen yang  meliputi  desain,  sintesis,  purifikasi, identifikasi  dan  uji  aktivitas.  Setiap  langkah dalam  penemuan  obat  antibiotik  baru  sangat kompleks,  membutuhkan  biaya  besar  dan  waktu
yang  lama  serta  kemungkinan  kesalahannya besar (Damme, 2009).
Aplikasi  metode  kimia  komputasi  dalam aktivitas penemuan dan pengembangan senyawa obat  baru  telah  menjadi  populer.  Hal  ini dikarenakan  metode  yang  juga  disebut in  silico ini  menawarkan  strategi  ekonomis  dan  upaya efektif  untuk  penemuan  obat  baru  dengan memanfaatkan  kemampuan  komputer  dalam melakukan  simulasi  dan  kalkulasi  seperti optimasi  aktivitas,  geometri,  dan  reaktivitas, sebelum senyawa disintesis secara
eksperimental.
Hubungan  Kuantitatif  Struktur-Aktivitas (HKSA)  atau Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) merupakan analisis pencarian  keterkaitan  antara  aktivitas  biologis dari  suatu  seri  senyawa  dengan  sifat fisikokimia yang diekspresikan dengan persamaan matematis (Putri  dan  Tahir,  2004).  Metode  statistik  yang lazim  digunakan  dalam  kajian  HKSA  adalah Regresi  Linier  Berganda  atau Multiple  Linear Regression  (MLR) .  Filosofi molecular  docking didasarkan  pada  pemanfaatan  informasi  struktur target  (reseptor)  maupun  sifat  fisikokimia  ligan (obat)  untuk  melakukan  uji  interaksi  senyawa obat  pada  prediksi  sisi  aktif  protein  (Pranowo, 2009).

## METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  metode  HKSA yang  dikembangkan  oleh  Hancsh,  dengan bantuan  aplikasi  MOE  yang  memiliki  fasilitas analisis  QSAR.  Teknik  analisis  data  yang digunakan  untuk  menentukan  persamaan  HKSA adalah  statistika  Regresi  Linier  berganda  atau Multiple Linear Regression (MLR).
Gambar 1. Struktur molekul reseptor EHOASS (visualisasi PyMOL)
Gambar 2. Grid box docking pada aplikasi
AutoDock Tools 4.2.6
(a) (b)
Gambar 3. (a) Senyawa penuntun 15, (b) Senyawa penuntun 21
Analisis  ini  dilakukan  dengan  bantuan software SPSS  versi  21.0,  dimana  variabel terikat  ( y )  adalah  nilai  logaritma  aktivitas biologis (log IC 50 ) senyawa turunan pirazolin dan variabel bebas ( x ) adalah deskriptor. Luaran hasil analisis regresi linier berganda adalah parameter statistik  berbagai  model  kombinasi  deskriptor yang  dihubungkan  dengan  nilai  log  IC 50 ,  yakni nilai koefisien korelasi ( r ), koefisien determinasi ( r 2 ), Standard Error of Estimate (SEE) dan nilai Fischer  (F hitung ).  Persamaan  HKSA  digunakan untuk  merancang  usulan  senyawa  baru  turunan pirazolin  yang  memiliki  aktivitas  biologis (antiamuba)  yang  lebih  efektif.  Interaksi  antara senyawa  yang  diusulkan  dengan  reseptor  obat dikaji  menggunakan  metode molecular  docking dengan bantuan perangkat lunak AutoDock Tools 4.2.6 dan AutoDock Vina .
Gambar 4. Interaksi Ligan A1 dengan sisi pengikatan reseptor EHOASS
Gambar 5. Interaksi Ligan A4 dengan sisi pengikatan reseptor EHOASS
Gambar 6. Interaksi Ligan B1 dengan sisi pengikatan reseptor EHOASS
Gambar 7. Interaksi Ligan B4 dengan sisi pengikatan reseptor
EHOASS
Gambar 8. Interaksi Ligan B9 dengan sisi pengikatan reseptor
EHOASS
Gambar 9. Interaksi Ligan Penuntun A dengan sisi pengikatan reseptor EHOASS
AutoDock  Tools  4.2.6 digunakan  untuk melakukan  preparasi  makromolekul  (reseptor) dan  ligan,  sementara AutoDock  Vina digunakan untuk  melakukan  kalkulasi  energi  ikatan  ligan- reseptor.  Reseptor  yang  menjadi  target  docking adalah  protein Entamoeba histolytica  O-acetyl- serine sulfhydrylase (EHOASS). Struktur molekul  EHOASS diunduh  dari  situs Protein data  bank (PDB)  http://www.rcsb.org  dengan kode 2PQM seperti yang terlihat pada Gambar 1. Grid  box yang  digunakan  pada  makromolekul EHOASS dalam penelitian ini berukuran; x = 18, y =  18, z =  18,  dengan posisi; x = 25,739, y =  - 1,575, z =  96,222  dan  spasi  1  Å  sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2.
Hasil  penambatan  dari  perangkat  lunak  ini adalah  energi  afinitas  ligan-reseptor  dan  nilai Root  Mean  Square Deviation (RMSD).  Energi Afinitas menunjukkan  kekuatan  ikatan  ligan- reseptor,  semakin  besar  afinitas  maka  ikatan ligan-reseptor semakin stabil. RMSD merupakan suatu nilai yg menunjukkan tingkat penyimpangan  relatif  apabila  suatu  ligan ditambatkan  ke  sisi  aktif  makromolekul.  Luaran AutoDock  Vina memberikan  2  nilai  RMSD, yakni  batas  atas  RMSD  (RMSD  u.b)  dan  batas bawah  RMSD  (RMSD  l.b).  Konfigurasi  ikatan ligan-reseptor terbaik adalah yang memiliki nilai afinitas terbesar dan nilai RMSD terkecil.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Perhitungan Deskriptor
Deskriptor  yang  dimaksud  adalah  sifat fisikokimia  senyawa  turunan  pirazolin  yang
dijadikan  sebagai  parameter  untuk  mempelajari hubungan  kuantitatif  struktur-aktivitas,  serta menentukan  karakter  farmakologis  (sifat  obat). Data  deskriptor  inilah  yang  kemudian  dijadikan sebagai  variabel  bebas  pada  analisis  statistik untuk  mencari  persamaan  HKSA  senyawa turunan pirazolin pada penelitian ini. Perhitungan  deskriptor  ini  dilakukan  dengan salah  satu  pendekatan  kalkulasi  kimia  kuantum, yakni Austin Model-1 (AM1). Metode semiempiris  AM1  digunakan  dalam  penelitian ini  karena  cocok  untuk  sebagian  besar  senyawa organik,  memiliki  ketepatan  prediksi  yang  lebih baik,  tidak  memerlukan  memori  yang  besar  dan waktu yang relatif cepat dalam proses perhitungannya  (Tahir  dkk.,  2004).  Hasil perhitungan deskriptor disajikan pada Tabel 1.

## Analisis Statistik
Statistika yang digunakan untuk menganalisis  hubungan  kuantitatif  struktur senyawa  turunan  pirazolin  dengan  aktivitas antiamuba  adalah  regresi  linier  berganda  atau Multiple  Linear  regression (MLR).  Pada awalnya  analisis  ini  hanya  dilakukan  terhadap data  senyawa training  set (tidak  semua  data). Tujuannya  adalah  untuk  menentukan  deskriptor yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  nilai  log IC 50 yang  terlihat  dari  persamaan  HKSA terbaik yang  dihasilkan  dari  tahap  ini.  Metode  analisis yang  digunakan  pada  SPSS  untuk  tahap  ini adalah  metode Backward .  Kombinasi  berbagai deskriptor disajikan pada Tabel 2.
Gambar 10. Interaksi Ligan Penuntun B dengan sisi pengikatan reseptor EHOASS
La Kilo  dkk. / Indo. J. Chem. Res. , 2019, 7(1), 9-16 Tabel 1. Hasil perhitungan deskriptor Seri Senyawa IC 50 AM1_dipole AM1_IP TPSA AM1_HF MR AM1_HOMO AM1_LUMO Glob Log P (o/w) 1 14,0 5,6691 8,2332 59,7200 91,8172 7,3262 -8,2332 -0,5120 0,0423 3,1020 2 8,5 6,8398 8,3112 59,7200 97,3082 8,0764 -8,3112 -0,6902 0,0421 3,9370 3 8,0 6,7158 8,3138 59,7200 85,3892 7,8267 -8,3138 -0,6731 0,0421 3,7310 4 23,0 5,7535 8,0930 59,7200 98,0543 7,2909 -8,0930 -0,4843 0,0438 2,9500 5 15,2 6,8673 8,1755 59,7200 103,2209 8,0411 -8,1755 -0,6661 0,0436 3,7850 6 12,2 6,7300 8,1742 59,7200 91,2164 7,7913 -8,1742 -0,6455 0,0436 3,5790 7 23,3 5,5910 8,2339 59,7200 85,6932 7,7948 -8,2339 -0,5079 0,0221 3,5440 8 14,2 6,8041 8,3107 59,7200 91,2340 8,5476 -8,3107 -0,6979 0,0221 4,3790 9 12,3 6,7107 8,3024 59,7200 79,2400 8,2978 -8,3024 -0,6798 0,0221 4,1730 10 11,2 5,6225 8,2203 59,7200 87,1878 7,7610 -8,2203 -0,4892 0,0406 3,4600 11 6,1 6,8895 8,2978 59,7200 92,7981 8,5138 -8,2978 -0,6888 0,0405 4,2950 12 5,0 6,7550 8,2942 59,7200 80,7596 8,2641 -8,2942 -0,6650 0,0405 4,0890 13 5,7 5,1303 8,2680 50,9300 93,5876 8,2461 -8,2680 -0,3765 0,0732 3,8120 14 2,4 6,2917 8,3467 50,9300 98,9283 9,0012 -8,3467 -0,5683 0,0739 4,6470 15 0,7 6,3595 8,3470 50,9300 87,3646 8,7514 -8,3470 -0,5641 0,0736 4,4410 16 4,2 4,9350 8,2520 50,9300 102,3560 7,7831 -8,2520 -0,3373 0,0855 3,0970 17 1,2 6,1557 8,3278 50,9300 107,7825 8,5359 -8,3278 -0,5426 0,0858 3,9320 18 1,0 5,4069 8,3645 50,9300 95,5778 8,2861 -8,3645 -0,5028 0,0856 3,7260 19 2,0 5,2501 8,2490 50,9300 89,0347 8,7178 -8,2490 -0,3565 0,1011 4,3250 20 0,8 5,8684 8,3430 50,9300 93,9324 9,4749 -8,3430 -0,5346 0,1045 5,1600 21 0,6 6,2169 8,3207 50,9300 82,3808 9,2252 -8,3207 -0,5212 0,1033 4,9540
Tabel 2. Hasil analisis statistik Training set No Kombinasi Deskriptor R R 2 SEE F Hitung 1 Log P, AM1_LUMO, AM1_HF, AM1_HOMO, Glob, TPSA, AM1_Dipole, MR 0,979 0,958 0,16348 17,322 2 Log P, AM1_LUMO, AM1_HF, AM1_HOMO, Glob, TPSA, AM1_Dipole 0,978 0,956 0,15578 21,747 3 Log P, AM1_LUMO, AM1_HF, AM1_HOMO, Glob, TPSA 0,977 0,954 0,14829 27,953 4 Log P, AM1_LUMO, AM1_HF, Glob, TPSA, AM1_Dipole 0,976 0,953 0,14149 36,805 Tabel 3. Daftar Substituen dan kode molekul senyawa baru No Substituen (X) Kode Senyawa baru 1 F A1 B1 2 I A2 B2 3 CH 3 A3 B3 4 CF 3 A4 B4 5 NO 2 A5 B5 6 N(CH 3 ) 2 A6 B6 7 OCH 3 A7 B7 8 OH A8 B8 9 OCH(CH 3 ) 2 A9 B9 Tabel 4. Senyawa baru Antiamuba Kode Senyawa X Struktur Molekul
A1 F A2 I A3 CH 3 A4 CF 3
Kode Senyawa X Struktur Molekul A6 N(CH 3 ) 2 A7 OCH 3 A8 OH A9 OCH(CH 3 ) 2 B1 F B2 I B3 CH 3 B4 CF 3 B5 NO 2 B6
N(CH 3 ) 2
Kode Senyawa X Struktur Molekul B7 OCH 3 B8 OH B9 OCH(CH 3 ) 2
Sebelumnya  dilakukan  pemisahan  terhadap 21  senyawa  turunan  pirazolin  menjadi Training set dan test  set .  Senyawa training  set dianalisis untuk  meghasilkan  model  persamaan  HKSA, sedangkan test set digunakan untuk memvalidasi model  persamaan  HKSA  yang  dihasilkan  dari training  set .  Senyawa test  set yang  digunakan adalah  6  senyawa  yang  ditentukan  dengan memilih  2  senyawa  dengan  nilai  log  IC 50 terkecil,  2  senyawa  dengan  nilai  log  IC 50 menengah  dan  2  senyawa  dengan  nilai  log  IC 50 terbesar.  Sisanya  15  senyawa  dijadikan  sebagai senyawa training set.
Menurut  La  Kilo  (2014),  penentuan persamaan HKSA terbaik adalah dengan melihat kriteria berikut; 1) Nilai R 2 lebih besar dari 0,6., 2)  Nilai  SEE  kurang  dari  0,3.,  dan  3)  Nilai F hitung /F Tabel lebih  besar  atau  sama  dengan  1. Tabel  1  menunjukkan  bahwa  4  persamaan HKSA  yang  dihasilkan  dari  analisis  MLR memiliki nilai R 2 lebih besar dari 0,6 (memenuhi kriteria),  yakni  0,95.  Hal  ini  mengGambarkan pengaruh  variabel  bebas  (deskriptor)  terhadap variabel  terikat  (aktivitas  biologis)  sangat  besar, yakni 95%. Nilai SEE semua persamaan tersebut kurang  dari  0,3  (memenuhi  kriteria),  yakni  0,1. Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  kesalahan persamaan  tersebut  dalam  menghitung  nilai variabel  terikat  sangat  kecil  (mendekati  0). Persamaan tersebut memiliki akurasi yang sangat baik  dalam  memprediksi  nilai  aktivitas  biologis senyawa  turunan  Pirazolin.  Kriteria  berikut adalah  parameter  nilai  rasio  F hitung /F Tabel yang menunjukkan  tingkat  signifikansi  pengaruh deskriptor terhadap aktivitas biologis.
Hasil  kalkulasi  nilai  F hitung /F Tabel persamaan 1  sampai  4  adalah  lebih  besar  dari  1,  hal  ini berarti  bentuk  kombinasi  deskriptor  pada  semua persamaan  tersebut  memiliki  pengaruh  yang sangat  signifikan  terhadap  aktivitas  biologis. Berdasarkan hal ini, disimpulkan bahwa keempat persamaan tersebut memenuhi ketentuan parameter  statistik  yang  telah  disebutkan sebelumnya. Dengan demikian, keempat persamaan ini diterima dan divalidasi pada tahap selanjutnya.

## Validasi Persamaan HKSA
Validasi model persamaan HKSA bertujuan untuk  memastikan  apakah  suatu  persamaan mampu  memprediksikan  (menghitung)  nilai aktivitas  biologis  suatu  seri  senyawa  dengan kemungkinan  kesalahan  yang  sekecil  mungkin. Ketika  model  persamaan  HKSA  valid,  maka persamaan  tersebut  dapat  merepresentasikan hubungan  kuantitatif  antara  deksriptor  dan aktivitas  biologis  secara  matematis.  Validasi model  persamaan  HKSA  dilakukan  terhadap senyawa test  set dengan  menghitung  nilai Predicted Residual Sum of Squares (PRESS) dari persamaan yang diterima. Nilai PRESS merupakan  jumlah  kuadrat  selisih  nilai  aktivitas biologis  hasil  eksperimen  dengan  aktivitas biologis  prediksi  berdasarkan  model-model persamaan  terpilih.  Nilai  PRESS  yang  kecil menunjukkan bahwa persamaan tersebut semakin baik, karena memiliki tingkat kesalahan yang  kecil  dalam  menghitung  nilai  aktivitas biologis.
Nilai  PRESS  terkecil  ditunjukkan  oleh persamaan  3,  yaitu  sebesar  0,2632.  Dengan demikian persamaan 3 yang melibatkan deskriptor  Log  P,  AM1_LUMO,  AM1_HF, AM1_HOMO, Glob, TPSA merupakan persamaan  terbaik.  Persamaan  3  menunjukkan bahwa  deskriptor  yang  berpengaruh  signifikan tehadap  aktivitas  Antiamuba  senyawa  turunan Pirazolin  adalah  Koefisien  partisi  (Log  P), Energi LUMO, Energi HOMO, Kalor pembentukan (HF), Globularitas (Glob) dan total daerah permukaan polar (TPSA).
Selanjutnya deskriptor-deskriptor ini digunakan untuk  menganalisa persamaan regresi linier  semua  data  senyawa  turunan  pirazolin (gabungan training set dan test set ). Analisis ini dilakukan untuk menghasilkan persamaan HKSA seri  senyawa  turunan  Pirazolin.  Metode  analisis regresi  yang  digunakan  pada  program  SPSS untuk tahap ini adalah metode Enter . Persamaan yang  dihasilkan  untuk  keseluruhan  data  (21 senyawa)  dengan  melibatkan  deskriptor  Log  P, AM1_LUMO,  AM1_HF,  AM1_HOMO,  Glob, TPSA adalah sebagai berikut:
Log IC 50 = 0,869 + (0,081 x TPSA) + (0,018 x HF)  +  (0,527  x  E-HOMO)  +  (3,378 x  E-LUMO)  +  (-16,938  x  Glob)  + (0,234 x Log P)
dengan  n  =  21;  R 2 =  0,9333;  SEE  =  0,14558; F Hitung /F Tabel = 8,607; PRESS = 0,491.

## Rancangan Senyawa Baru Antiamuba
Senyawa penuntun yang digunakan adalah 2 senyawa  yang  memiliki  nilai  IC 50 terkecil (aktivitas Antiamuba terbaik), yakni senyawa 15 (IC 50 =  0,7)  dan  senyawa  21  (IC 50 =  0,6). Struktur  molekul  kedua  senyawa  penuntun  ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Metode Topliss merupakan metode modifikasi  molekul  yang  menggunakan  prinsip dasar  pendekatan  hubungan  struktur  aktivitas model  Hansch  untuk  memodifikasi  struktur molekul senyawa penuntun yang sudah diketahui aktivitasnya.  Modifikasi  struktur  dengan  metode ini  adalah  memasukkan  gugus-gugus  yang mempunyai  sifat  lipofilik,  elektronik  dan  sterik tertentu  pada  posisi  yang  memberikan  aktivitas lebih  tinggi,  sama  atau  lebih  rendah  dibanding aktivitas  senyawa  penuntun  (Siswandono  dan Soekardjo, 2000).
Substituen  baru  yang  digunakan  dalam perancangan senyawa usulan ini terangkum pada Tabel  3.  Dalam  hal  ini  senyawa  usulan  dengan kode  A  berasal  dari  penuntun  15  dan  yang berkode  B  berasal  dari  penuntun  21.  Sementara daftar senyawa baru hasil rancangan dapat dilihat pada Tabel 4.
Perhitungan  deskriptor  molekul  dilakukan dengan  cara  membuat data  base terebih  dahulu . Kemudian  dilakukan  perhitungan  deskriptor setiap  molekul  untuk  melengkapi data  base . Perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan fitur - QuaSAR-Descriptor pada MOE. Deskriptor yang  dihitung  pada  tahap  ini  adalah deskriptor-deskriptor yang berpengaruh (berdasarkan persamaan HKSA), yakni Koefisien partisi (Log P), Energi LUMO, Energi HOMO,  Kalor  pembentukan  (HF),  Globularitas (Glob)  dan  total  daerah  permukaan  polar (TPSA).
Selanjutnya  nilai  log  IC 50 prediksi  senyawa baru  dihitung  menggunakan  persamaan  HKSA seri  senyawa  turunan  Pirazolin  yang  telah diperoleh  sebelumnya.  Nilai  log  IC 50 ini kemudian dikonversi menjadi IC 50 dengan rumus antilog  menggunakan  program MS  Excel .  Hasil yang  diperoleh  terangkum  pada  Tabel  5.  Dari Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  senyawa  usulan memiliki  nilai  IC 50 yang  bervariasi.  Senyawa usulan  yang  memiliki  aktivitas  lebih  baik  dari senyawa  penuntun  adalah  yang  memiliki  nilai IC 50 yang  lebih  kecil.  Dengan  demikian, diperoleh  5  senyawa  baru  yang  memiliki  nilai aktivitas  Antiamuba  yang  lebih  baik  dari senyawa  penuntun,  yakni  senyawa  A1  (IC 50 = 0,28), senyawa A4 (IC 50 = 0,0028), senyawa B1 (IC 50 =  0,13),  senyawa  B4  (IC 50 =  0,001)  dan senyawa  B9  (IC 50 =  0,49).  Senyawa-senyawa inilah  yang  dijadikan  bahan  kajian  pada  studi molecular  docking untuk  dipelajari  interaksinya dengan  reseptor EHOASS .  Kelima  senyawa usulan terbaik ini dipaparkan dalam Tabel 6.

## Kajian HKSA
Hasil  kajian  HKSA  menunjukkan  bahwa deskriptor yang mempengaruhi aktivitas Antiamuba  seri  senyawa  turunan  pirazolin tersubstitusi  1-N  dari  tiosemikarbazon  adalah koefisien partisi (Log P), Energi LUMO, Energi HOMO,  Kalor  pembentukan  (HF),  Globularitas (Glob)  dan  total  daerah  permukaan  polar (TPSA).
Tabel 5. Nilai IC 50 prediksi senyawa baru Senyawa Log IC50 Pred IC50 Pred A1 -0,5418886 0,28 A2 0,4020493 2,52 A3 0,7961692 6,25 A4 -2,5411816 0,0028 A5 0,5399945 3,46 A6 1,4584295 28,73 A7 -23,7667292 1,71 A8 0,461508 2,89 A9 0,5327962 3,41 B1 -0,8543696 0,13 B2 0,193749 1,56 B3 0,3420498 2,19 B4 -2,9793962 0,001 B5 0,3278256 2,12 B6 1,003475 10,08 B7 -0,1553113 0,69 B8 0,1421558 1,38 B9 -0,3034286 0,49 Koefisien  partisi  merupakan  salah  satu parameter
hidrofobik/lipofilik yang menunjukkan  kondisi  keberadaan  molekul  obat pada  pelarut  nonpolar  dan  polar.  Nilai  koefisien partisi  yang  terlalu  besar  akan  menyebabkan molekul  obat  tertahan  lama  pada  lipid,  sehingga tidak  akan  mampu  mencapai  target.  Sebaliknya nilai  koefisien  partisi  yang  terlalu  kecil  akan menyebabkan  molekul  obat  sangat  larut  dalam air  (darah),  sehingga  tidak  akan  mampu menembus  sawar  (barrier)  lipid  untuk  mencapai organ  lipid  seperti  otak  dan  jaringan  saraf  lain (Nogrady, 1992).
Energi
HOMO (Highest Occupied
Molecular  Orbital) dan  energi  LUMO (Lowest Unoccupied  Molecular  Orbital) merupakan parameter  elektronik  yang  turut  menentukan aktivitas obat. Energi HOMO (E HOMO ) menunjukkan  kemampuan  suatu  molekul  untuk mendonorkan elektron ke akseptor yang memiliki  orbital  molekul  kosong.  Sedangkan Energi LUMO (E LUMO ) mengGambarkan kemampuan  molekul  untuk  menerima  elektron. Molekul  dengan  nilai  E HOMO tinggi  memiliki kemampuan  yang  tinggi  untuk  mendonorkan
elektron  dan  akan  cenderung  lebih  reaktif. Sementara  molekul  dengan  nilai  E LUMO rendah memiliki  kemampuan  yang  sangat  baik  sebagai akseptor  elektron  dibandingkan  molekul  dengan nilai  E LUMO yang  lebih  tinggi  (Verma  dan Hansch, 2011).
Kalor  pembentukan  berkaitan  dengan  arah proses  suatu  reaksi  apakah  berlangsung  spontan atau tidak spontan. Suatu reaksi kimia berlangsung  secara  spontan  apabila  ΔH<0  dan berlangsung  tidak  spontan  apabila  ΔH>0 (Nogrady, 1992).
Globularitas  berhubungan  dengan  kelarutan senyawa  dalam  air.  Senyawa  yang  memiliki bentuk  globularitas  merupakan  senyawa  yang berbentuk  bola.  Bentuk  ini  dapat  meningkatkan kelarutan senyawa dalam air dengan menempatkan gugus polar atom pada permukaan senyawa  (di  mana  gugus-gugus  ini  dapat berpartisipasi  dalam  interaksi  menarik  dengan molekul  air).  Hal  ini  terutama  disebabkan  oleh interaksi  dari  atom-atom  dalam  molekul.  Sifat kelarutan  dalam  air  dari  senyawa  globular memungkinkan  senyawa  tersebut  untuk  berada dalam  cairan  biologis  sebagai  molekul  individu atau  dalam  kelompok  kecil  dan  untuk  mencapai berbagai fungsi biologis penting (Rembet, 2011).
Daerah  Permukaan  Polar  molekul  adalah parameter yang sangat berguna untuk memperkirakan  sifat  transport  obat.  Daerah Permukaan  Polar  didefinisikan  sebagai  jumlah permukaan atom-atom polar (umumnya oksigen, nitrogen dan Hidrogen yang berdempetan) dalam molekul.  Parameter  ini  menunjukkan  korelasi dengan  absorpsi  usus  manusia  dan  penetrasi sawar darah-otak (Iyyappan dkk., 2010).
Deskriptor-deskriptor  tersebut  bergantung pada  subtituen  (x)  yang  tersubtitusi  pada  cincin aromatik  senyawa  turunan  Pirazolin.  Sehingga perancangan  senyawa  baru  dilakukan  melalui pendekatan  Topliss  dengan  mengganti  subtituen Cl  senyawa  penuntun.  Berdasarkan  hasil kalkulasi nilai IC 50 18 senyawa baru menggunakan  persamaan  HKSA,  diperoleh  5 senyawa  yang  memiliki  aktivitas  biologis  yang lebih  baik  dari  senyawa  penuntun  (penuntun  A dan B), yakni senyawa A1, A4, B1, B4 dan B9. Aktivitas  biologis  yang  lebih  baik  ini  tentunya dipengaruhi  oleh  sifat  fisikokimia  (deskriptor) yang  berkontribusi  signifikan.  Nilai  deskriptor kelima  senyawa  usulan  terbaik  ini  terangkum pada Tabel 7.
Tabel 6. Rancangan senyawa baru dengan aktivitas prediksi yang  lebih baik dari senyawa penuntun Senyawa Struktur Molekul I C 50 Penuntun A 0,7 (hasil eksperimen) A1 0,28 (Prediksi) A4 0,0028 (Prediksi) Penuntun B 0,6 (hasil eksperimen) B1 0,13 (Prediksi) B4
0,001 (Prediksi)
B9 0,49 (Prediksi) Tabel 7. Nilai deskriptor senyawa rancangan baru (A1, A4, B1, B4, B9), Penuntun A dan B Senyawa Deskriptor HF E HOMO E LUMO TPSA Glob Log P BM A1 49,4319  -8,3605 -0,5979 50,93 0,0725  4,002 293,41 A4 - 61,5552 -8,4354 -0,7978 50,93 0,069  4,7838  343,417 B1 44,0575  -8,3336 -0,5455 50,93 0,1013  4,515 307,437 B4 - 66,4515 -8,4011 -0,7666 50,93 0,1043  5,2968  357,444 B9 45,8904  -8,2727 -0,3688 60,16 0,1268  5,121 347,527 Penuntun A 87,3646  -8,3470 -0,5641 50,93 0,0736  4,4410  309,865 Penuntun B   82,3808  -8,3207 -0,5212 50,93 0,1033  4,9540  323,892 La Kilo  dkk. / Indo. J. Chem. Res. , 2019, 7(1), 9-16
Lipinski  dkk.  (2001)  telah  menganalisa lebih  dari 2000 senyawa  obat  dalam  uji  klinis dan menyimpulkan bahwa suatu senyawa obat akan  memiliki  absorpsi  atau  permeasi  yang baik jika (1) berat molekul kurang dari 500 Da (2) nilai log P kurang dari 5, (3) jumlah donor ikatan hidrogen  kurang  dari  5,  dan  (4) jumlah akseptor  ikatan  hidrogen  kurang  dari  10 Aturan  Lipinski  dapat  menentukan  sifat fisikokimia  ligan  untuk  menentukan  karakter hidrofobik/hidrofilik  suatu  senyawa  untuk melalu  membran  sel  oleh  difusi  pasif.  Aturan ini  kemudian  disebut “Lipinski  Rule  of  Five” (Lipinski dkk., 2001).
Berat  molekul  yang  lebih  dari  500  Da tidak  dapat  berdifusi  menembus  membrane sel.  Nilai  Log  P  yang  lebih  besar  dari  5  akan menyebabkan  senyawa  obat  akan  cenderung memiliki  tingkat  toksisitas  yang  tinggi  karena akan tertahan lebih lama pada lipid bilayer dan terdistribusi  lebih  luas  di  dalam  tubuh sehingga  selektifitas  ikatan  terhadap  enzim target  menjadi  berkurang.  Nilai  Log  P  yang terlalu  negatif  juga  tidak  baik  karena  jika molekul  tersebut  tidak  dapat  melewati membran lipid bilayer.  Jumlah  donor  dan akseptor  ikatan  hidrogen  mendeskripsikan semakin  tinggi  kapasitas  ikatan  hidrogen, maka  semakin  tinggi  energi  yang  dibutuhkan agar  proses  absorpsi  dapat  terjadi.  Secara umum aturan Lipinski mengGambarkan solubilitas  senyawa  tertentu  untuk  menembus membran sel oleh difusi pasif (Syahputra dkk., 2011).
Tabel  6  menunujukkan  bahwa  senyawa usulan  A1,  A4  dan  B1  memiliki  nilai  Log  P kurang  dari  5,  sementara  senyawa  usulan  B4 dan  B9  memiliki  nilai  Log  P  lebih  dari  5. Dengan  demikian,  walaupun  senyawa  B4 memiliki  aktivitas  Antiamuba  yang  lebih  baik diantara  semua  senyawa  usulan,  tetapi toksisitasnya  perlu  diwaspadai.  Hal  ini membutuhkan pengujian klinis untuk membuktikan  sifat  toksik  dari  senyawa  B4 tersebut.  Dari  Tabel  6  juga  terlihat  bahwa kelima  senyawa  usulan  memiliki  karakteristik nonpolar  yang  serupa,  karena  memiliki  nilai TPSA  yang  sama.  Karakteristik  inilah  yang tentunya  mempengaruhi  bentuk  interaksi dengan  reseptor.  Globularitas  senyawa  usulan menyerupai  senyawa  penuntunnya  masing- masing,  yakni  senyawa  A1  dan  A4  serupa
dengan  senyawa  penuntun  A,  sedangkan senyawa  B1,  B4  dan  B9  serupa  dengan senyawa  penuntun  B.  Sifat  ini  dipengaruhi oleh  kemiripan  struktur  antara  senyawa- senyawa  tersebut.  Masing-masing  senyawa usulan  tersebut  memiliki  rantai  alifatik  yang sama dengan penuntunnya, hanya saja berbeda pada  subtituen.  Subtituen  kelima  senyawa usulan tersebut adalah F, CH 3 dan OCH(CH 3 ) 2 ,  sedangkan  subtituen  senyawa penuntun  adalah  Cl.  Keempat  subtituen  ini merupakan  subtituen  yang  isosterik,  yakni merupakan  kelompok  atom/senyawa  yang memiliki  sifat  fisikokimia  serupa.  Jenis  rantai alifatik yang sama dan subtituen yang isosteric inilah  yang  menyebabkan  kesamaan  sifat globularitas.
Sifat  lain  yang  terlihat  pada  Tabel  6 adalah  kalor  pembentukan  (HF)  dan  energi HOMO-LUMO. Nilai HF yang sangat berbeda dimiliki  oleh  senyawa  usulan  A4  dan  B4, yakni  bernilai  negatif  (-).  Energi  HOMO- LUMO  kelima  senyawa  usulan  tidak  jauh berbeda  dari  senyawa  penuntun.  Hanya  saja, senyawa A4 dan B4 memiliki nilai E LUMO yang sedikit  lebih  negative  senyawa  penuntun maupun usulan lainnya pada tabel tersebut.

## Interaksi Senyawa Baru dengan Reseptor
Ligan yang digunakan pada studi penambatan  molekul  dalam  penelitan  ini berjumlah  7  senyawa,  yakni  2  senyawa penuntun  (penuntun  A  dan  B)  dan  5  senyawa usulan  yang  memiliki  aktivitas  Antiamuba terbaik (A1, A4, B1, B4 dan B9). Penambatan senyawa  penuntun  dilakukan  sebagai  bahan pembanding terhadap senyawa usulan.
Prosedur  penambatan  diawali  dengan tahap  preparasi  makromolekul  dan  ligan. Keseluruhan  tahap  preparasi  ini  dilakukan dengan menggunakan aplikasi AutoDock Tools 4.2.6 .  Tahap  ini  meliputi penghilangan molekul  air  pada  EHOASS,  penentuan Grid box  binding site, serta  penentuan  bagian  ligan yang dapat dirotasi untuk pencarian konformasi  terbaik . Penghilangan  molekul  air pada  EHOASS  bertujuan  untuk  mengurangi efek  sterik  yang  ditimbulkan  molekul  air terhadap ligan ketika akan berinteraksi dengan binding site EHOASS. Binding site merupakan sisi aktif dari makromolekul yang
memungkinkan  terjadinya  interaksi  dengan ligan. Grid  box didefinisikan  sebagai  dimensi sisi  aktif  makromolekul  berupa  kubus  yang memiliki  ukuran  dan  posisi  tertentu  untuk ruang  penambatan  ligan.  Ukuran  dan  posisi Grid  box direpresentasikan  dengan  koordinat x,  y  dan  z  yang  diatur  dengan  spasi  (jarak) tertentu.  Ukuran  dan  posisi  yang  digunakan pada  penelitian  ini  merujuk  pada  penelitian Nagpal  dkk.  (2012)  yang  melakukan virtual screening inhibitor  enzim  O-Acetyl-L-Serine Sulfhydrylase Entamoeba  histolytica dengan letak  sisi  aktif  yang  serupa.  Pada  sisi  aktif  ini terdapat  beberapa  residu  Asam  Amino  yang terlibat  dalam  interaksi  dengan  ligan,  yakni Val  57,  Ser  84,  Thr  85, Ser  86,  Gly  87,  Asn 88,  Thr  89,  Gly  90,  Met  112,  Ser  113,  Arg 116, Gln 159, Phe 160, Gly 192, Thr 193, His 232,  Gly  233,  Ile  234,  Gln  235,  Gly  236,  Ile 237, Gly 238, Ala 239, Phe 241, Tyr 313, Thr 316 dan Lys-58.
Hasil  penambatan  menunjukkan  bahwa semua  senyawa  baru  mampu  melakukan interaksi spesifik pada sisi pengikatan reseptor EHOASS  dengan  baik.  Hal  ini  ditunjukkan oleh  nilai  afinitas  ikatan  yang  lebih  baik dibandingkan  senyawa  penuntun.  Ligan  A1 berinteraksi  dengan  residu  (sisi  pengikatan) EHOASS melalui ikatan Van der Waals. Pada hal  ini  residu  EHOASS  yang  berinteraksi dengan  ligan  A1  adalah  Thr85,  Ser86,  Tyr89, Gln159, Phe160, Gly236 sebagaimana ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Energi  afinitas interaksi  ini  adalah  -6,2  kkal/mol,  artinya dibutuhkan  energi  sebesar  6,2  kkal/mol  untuk memutuskan  ikatan  ligan  A1  dengan  reseptor EHOASS.  Ligan  A4  berinteraksi  dengan residu  (sisi  pengikatan)  EHOASS  melalui ikatan  Van  der  Waals.  Residu  EHOASS  yang berinteraksi  dengan  ligan  A4  adalah  Lys58, Gly87,  Asn88,  Met136,  Ile140,  Gln159, Phe160,  Phe241  sebagaimana  ditunjukkan pada  Gambar  5.  Energi  afinitas  interaksi  ini adalah  -6,7  kkal/mol,  artinya  dibutuhkan energi sebesar 6,7 kkal/mol untuk memutuskan  ikatan  ligan  A4  dengan  reseptor EHOASS.
Ligan  B1  berinteraksi  dengan  residu  (sisi pengikatan)  EHOASS  melalui  ikatan  Van  der Waals.  Residu  EHOASS  yang  berinteraksi dengan  ligan  B1  adalah  Met136,  Gln159, Phe160,  Gly192,  Ile237,  Ala239,  Phe241
sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  6. Energi  afini tas  interaksi  ini  adalah  -6,3 kkal/mol,  artinya  dibutuhkan  energi  sebesar 6,3  kkal/mol  untuk  memutuskan  ikatan  ligan B1  dengan  reseptor  EHOASS.  Ligan  B4 berinteraksi  dengan  residu  (sisi  pengikatan) EHOASS  melalui  ikatan  Van  der  Waals. Residu  EHOASS  yang  berinteraksi  dengan ligan  B4  adalah  Met136,  Ile140,  Gln159, Phe160, Gly192, Ala239, Phe241 sebagaimana ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Energi  afinitas interaksi  ini  adalah  -6,8  kkal/mol,  artinya dibutuhkan  energi  sebesar  6,8  kkal/mol  untuk memutuskan  ikatan  ligan  B4  dengan  reseptor EHOASS.  Ligan  B9  berinteraksi  dengan residu  (sisi  pengikatan)  EHOASS  melalui ikatan  Van  der  Waals.  Residu  EHOASS  yang berinteraksi  dengan  ligan  B9  adalah  Lys58, Ile140,  Asn158,  Gln159,  Phe160,  Phe241 sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  8. Energi  afinitas  interaksi  ini  adalah  -6,6 kkal/mol,  artinya  dibutuhkan  energi  sebesar 6,6  kkal/mol  untuk  memutuskan  ikatan  ligan B9 dengan reseptor EHOASS.
Senyawa  penuntun  A  dan  B  melakukan interaksi  dengan  reseptor  EHOASS  melalui ikatan  Van  der  Waals  sebagaimana  kelima senyawa  usulan.  Hal  ini  karena  kemiripan struktur  dan  sifat  fisikokimia  senyawa penuntun  dan  senyawa  usulan  sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya. Interaksi senyawa Penuntun A dengan reseptor EHOASS  terjadi  pada  residu  Thr85,  Ser86, Thr89,  Gln159,  Phe160,  Met136,  Gly236 dengan  energi  afinitas  sebesar  -6,3  kkal/mol sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  9. Sementara  interaksi  senyawa  Penuntun  B dengan  reseptor  EHOASS  terjadi  pada  residu Ser84,  Met136,  Ile140,  Gln159,  Phe160, Gly192,  Phe241,  Ile237,  Ala239  dengan energi afinitas sebesar -6,2 kkal/mol sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 10.
Interaksi  yang  terjadi  antara  senyawa penuntun  dengan  reseptor  maupun  antara senyawa usulan dengan reseptor adalah ikatan Van der Waals. Ikatan Van der Waals interaksi antara  atom  atau  molekul  yang  tidak bermuatan  dan  letaknya  berdekatan.  Interaksi ini  terjadi  antara  cincin  benzena  atau  dengan reseptor  rantai  hidrokarbon  dengan  reseptor. Sebagaimana yang ditunjukkan, bahwa senyawa  penuntun  dan  senyawa  usulan  (A1,
A4,  B1,  B4  dan  B9)  memiliki  cincin  benzen dan  juga  rantai  alifatik  (hidrokarbon).  Hal inilah  yang  menyebabkan  terjadinya  interaksi van  der  waals.  Tidak  adanya  ikatan  Hidrogen dikarenakan  ligan  (senyawa  penuntun  dan senyawa  usulan)  tidak  memiliki  gugus  yang potensial  untuk  membentuk  ikatan  hidrogen dengan reseptor.

## KESIMPULAN
Persamaan  HKSA  seri  senyawa  turunan Pirazolin tersubtitusi 1-N dari
Thiosemicarbazone adalah:  Log  IC50  =  0,869 +  (0,081  x  TPSA)  +  (0,018  x  HF)  +  (0,527  x E-HOMO) + (3,378 x E-LUMO) + (-16,938 x Glob)  +  (0,234  x  Log  P).  Deskriptor  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  aktivitas Antiamuba senyawa turunan Pirazolin tersubtitusi 1-N dari Thiosemicarbazone adalah  Koefisien  partisi  (Log  P),  Energi LUMO,  Energi  HOMO,  Kalor  pembentukan (HF),  Globularitas  (Glob)  dan  total  daerah permukaan polar (TPSA). Perancangan senyawa  baru  turunan  Pirazolin  dalam penelitian  ini  menghasilkan  5  senyawa  baru yang  memiliki  aktivitas  biologis  lebih  baik dari  senyawa  penuntun.  Interaksi    antara senyawa    usulan    yang  memiliki      aktivitas terbaik      dengan  reseptor  O  Acetyl-L-Serine Sulfhydrylase  (EHOASS)  dipelajari  melalui molecular  docking.  Semua  senyawa  usulan mampu  melakukan  interaksi  spesifik  dengan binding site reseptor melalui ikatan hidrofobik. Residu  asam  amino  EHOASS  yang  sering dijumpai  sebagai  sisi  pengikatan  dengan senyawa  usulan  dalam  adalah  Thr85,  Ser86, Lys58,  Thr89,  Ile140,  Gln159,  Phe160, Gly192,  Met136,  Gly236,  Ile237,  Phe241, Ala239..

## DAFTAR PUSTAKA
Abid,  M.,  Azam,  A.,  2005,  Synthesis  and antiamoebic  activities  of  1-N-substituted cyclised pyrazoline analogues of thiosemicarbazones, Bioorg. Med. Chem . , 13 (6), 2213–2220.
Bhoyar, A. D., Vankhade, G. N., Rajput, P. R.,
2011 , Synthesis and Study of
Cholosubstituted  4-aroyl  Pyrazolines  and Isoxazolines  and  THEIR  effects  on Inorganic  Ions  in  Blood  serum  in  Albino
Rats, Nusantara  Bioscience  Journal , 3 (3), 118-123.
Damme,  S.V.,  2009,  Quantum  Chemistry  in QSAR,  Quantum  Chemical  Descriptors, Use,  Benefits  and  Drawbacks, Thesis , Departments  of  Inorganic  and  Physical Chemistry Faculty of Sciences Universiteit Gent, Netherland. Iyyappan,  C.,  Praveen,  C.,  Hemalatha,  K., Girija, K., 2010, Design, Preliminary Qsar  Study  and  Drug-Likeness  Score  of Isobenzofuran Analogues.
Int. J.
Pharma. Bio. Sci. , 1 (4).
La Kilo,  J., 2014,  Kajian Hubungan Kuantitatif Struktur-Aktivitas Antimalaria Turunan Quinolon-4(1h)-Imine Menggunakan Deskriptor Hasil Perhitungan  Metode  Ab  Initio  Hartree- Fock, Tesis , Program Pascasarjana Universitas Gajah Mada, Yogyakarta.
Lipinski,  C.A.,  Lombardo,  F.,  Dominy,  B.W., Feeney,  P.J.,  2001,  Experimental  and Computational  Approaches  to  Estimate
Solubility  and  Permeability  in  Drug Discovery and
Development Settings, Adv.  Drug  Deliv.  Rev .,  46 (1– 3),3–26.
Mangeron, 2006, New-I-amdosulphonyl- phenoxyacctyl-3-methyipyrazolin-5-one
Derivatives, Rom.  Biotech.  Lett. ,  3  (11),
2767-2772.
Nagpal, I., Raj, I., Subbarao, N., & Gourinath,
S., 2012, Virtual Screening, Identification and  In  Vitro  Testing  of  Novel  Inhibitors of  O-acetyl-L-serine  Sulfhydrylase  of Entamoeba  Histolytica, PLoS  One , 7 (2),
e30305.
Nogrady, T., 1992, Kimia Medisinal, Pendekatan  Secara  Biokimia ,  Penerbit
ITB, Bandung.
Pranowo, H.D., 2009, Peran Kimia Komputasi dalam  Desain  Molekul  Obat Pidato
Pengukuhan  Jabatan Guru  Besar  Pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan  Alam  Universitas  Gadjah Mada , Universitas Gajah Mada,
Yogyakarta. Putri,  E.S.Y.,  Tahir,  I.,  2004,  Kajian Hubungan  Kuantitatif  antara  Struktur Elektronik dan Aktivitas Senyawa Indolilalkilamina berdasarkan Hasil Perhitungan Metode AM1, Jurnal Eksakta 6 (1), 10-18.
Rembet,  J.G.,    2011,  In-Silico  Screening Senyawa   Turunan   Quinazoline sebagai Inhibitor Epidermal Growth Factor
Receptor  Tyrosine  Kinase  (EGFR-TK),
Skripsi, Universitas  Negeri  Gorontalo,
Gorontalo.
Sharma,  S.,  Kaur,  S.,  Bansal,  T.,  Gaba,  J., 2014,  Review  on  Synthesis  of  Bioactive Pyrazoline Derivatives, Chem Sci Trans , 3 (3), 861-75.
Siswandono,  Soekardjo,  B.,  2008, Kimia Medisinal ,  Airlangga  University Press (AUP), Surabaya.
Syahputra,  G.,  Ambarsari,  L.,  Sumaryada,  T.,
2011,  Simulasi  Dockin  Kurkumin  Enol, Bisdemetoksikurkumin  dan  Analognya sebagai Inhibitor Enzim12- Lipoksigenase, Jurnal  Biofisika ,  10(1), 55-67.
Tahir,  I.,  Wijaya,  K.,  Putri,  E.S.Y.,  2004,
Aplikasi  Pemisahan        Data        secara Acak  pada                  Analisis  Hubungan Kuantitatif    Struktur      Elektronik  dan Aktivitas Senyawa Indolialkilamina, Seminar Nasional Hasil Penelitian
Farmasi , 190-200.
Verma,  R.P.,  Hansch,  C.,  2011,  Use  of  13C NMR  Chemical  Shift  as  QSAR/QSPR Descriptor, Chem.  Rev. ,  111(4),  2865– 2899.
Widyastuti,  I.K.,    2011, Prevalensi  Infeksi Amebiasis Pada Siswa Madrasah
Ibtidaiyah  Islamiyah  Desa  Simbang Wetan  Kecamatan  Buaran  Pekalongan, Jawa Tengah , Artikel Penelitian, Fakultas Kedokteran Universitas Diponegoro, Semarang.