## ALCHEMY : JOURNAL OF CHEMISTRY

## Artikel Penelitian
ANALISIS SIDIK JARI KROMATOGRAFI LAPIS TIPIS SECARA KEMOMETRIK DAUN TUMBUHAN ANTING-ANTING ( Acalypha Indica L.) BERDASARKAN LOKASI TUMBUH
A.N Hidayaty 1 , E.K Hayati 2
Program Studi Kimia, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang, Indonesia 65144
INFO ARTIKEL ABSTRAK Riwayat Artikel Diterima 19 Juni 2023 Direvisi 21 Agustus 2023 Tersedia online 25 Maret 2024
* Email korespodensi:
alfianitanurilhidayaty@gmail.com DOI: 10.18860/al.v12i1.22130
Anting-anting  plant  ( Acalypha  indica  L .)  is  a  tropical  plant  that  contains  many secondary metabolites, making it a common ingredient in traditional medicine. One of these secondary metabolites is influenced by the plant's growth location, thereby affecting  the  quality  of  the  produced  medicine.  The  aim  of  this  research  is  to determine how the differences in growth locations (Tuban, Bojonegoro, and Ngawi) affect  the  content  and  secondary  metabolites  of  the  "anting-anting"  plant.  The method  used  in  this  study  is  Thin  Layer  Chromatography  (TLC),  followed  by chemometric  analysis  using  Principal  Component  Analysis  (PCA)  with  Orange 3.32 software. The TLC separation resulted in 10 spots for samples from Tuban, 10  spots for  samples from  Bojonegoro,  and  13  spots for  samples  from Ngawi. Densitogram  data  in  ImageJ  showed  the  same  total  peak  count  as  the  TLC separation  results.  Through  PCA  analysis,  a  total  data  variation  of  91%  was explained,  with  PC1  contributing  52.5%  and  PC2  contributing  38.5%.  The clustering of the three samples was observed in four different quadrants based on the  Area  Under  Curve  (AUC)  values.  Linear  projection  indicated  a  strong contribution from each sample. Therefore, it can be concluded that the class and concentration of active compounds influence the "anting-anting" leaf extract based on the sample collection growth location.
Keywords: Acalypha  indica L,  Thin  Layer  Chromatography,  clustering,  PCA multivariate analysis, quality control.
Tumbuhan anting-anting ( Acalypha indica L. ) adalah tumbuhan tropis yang banyak mengandung  metabolit  sekunder,  sehingga  dijadikan  bahan  pengobatan tradisional.  Metabolit  sekunder  salah  satunya  dipengaruhi  lokasi  tumbuhnya, maka  mempengaruhi  kualitas  obat  yang  dihasilkan.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  mengetahui  bagaimana  perbedaan  lokasi  tumbuh  (Tuban, Bojonegoro, dan Ngawi) mempengaruhi kandungan kadar dan metabolit sekunder dalam  tumbuhan  anting-anting.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Thin  Layer  Chromatography (TLC)  yang  dilanjutkan  dengan  analisis kemometrik menggunakan Principal Component Analysis (PCA) perangkat lunak Orange  3.32. Hasil  pemisahan  KLT  terdapat  10  bercak  sampel  dari  Tuban,  10 bercak sampel dari Bojonegoro, 13 bercak sampel dari Ngawi. Data densitogram pada  imageJ  memiliki  total  puncak  yang  sama  seperti  hasil  pemisahan  KLT. Melalui analisis PCA, variasi total data dapat dijelaskan sebesar 91% dengan nilai PC1= 52,5% dan PC2= 38,5%. Hasil pengelompokkan tiga sampel terdapat pada empat kuadran yang berbeda berdasarkan nilai Area Under Curve ( AUC ). Linier projection menunjukkan  kontribusi  yang  kuat  pada  masing-masing  sampel. Sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa  golongan  dan  kadar  senyawa  aktif berpengaruh terhadap ekstrak daun tumbuhan anting-anting berdasarkan lokasi tumbuh pengambilan sampel.
Kata Kunci: Acalypha indica L , Kromatografi Lapis Tipis, pengelompokan, analisis multivariat PCA , kendali mutu

## 1. Pendahuluan
Tumbuhan  anting-anting  (Acalypha  indica  L.)  tumbuh  di  wilayah  tropis  yang  kaya  akan  manfaat,  termasuk penggunaannya  sebagai tumbuhan  obat tradisional.  Tumbuhan  anting-anting  dimanfaatkan  oleh  Masyarakat  setempat sebagai alternatif pengobatan untuk berbagai kondisi seperti diare, disentri, muntah darah, kencing darah, berak darah, dan gangguan pencernaan [1] karena ketersedian yang melimpah. Golongan senyawa aktif yang terdapat dalam tanaman anting, anting antara lain alkaloid, steroid atau terpenoid, tannin [2], triterpenoid [3], flavonoid, saponin, asam askorbat, dan kaemferol [4].
Senyawa aktif dalam tumbuhan anting-anting dipengaruhi oleh sejumlah faktor diantaranya: ketinggian lokasi tumbuh, variasi metode destilasi, umur tanah, iklim, dan usia panen [5] [6] [7]. Perbedaan lokasi tumbuh antara daerah dataran rendah dan dataran tinggi juga memiliki dampak terhadap unsur hara dalam tanah. Unsur hara pada daerah dataran rendah memiliki lebih banyak kadar senyawa aktif, disebabkan karena terdapat unsur hara yang tinggi [8],[9]. Ketinggian menjadi faktor penting dalam penelitian ini, karena lokasi tumbuh dapat memiliki pengaruh pada variasi kandungan senyawa aktif dalam sampel tumbuhan anting-anting. Sehingga, untuk dapat menjamin khasiat, mutu produk, dan keamanan obat herbal dibutuhkan kendali mutu pengontrol senyawa aktif tumbuhan anting-anting [10]. Senyawa aktif diisolasi dengan ekstraksi ultrasonik, pemilihan pelarut didasarkan penelitian [11] positif mengandung senyawa flavonoid dengan penetapan kadar tertinggi  dalam  pelarut  etil  asetat  yang  memiliki  sifat  semi  polar.  Akibatnya,  senyawa-senyawa  yang  diekstraksi  dapat bersifat polar maupun non polar.
Analisis  secara  kuantitatif  terhadap  kendali  mutu  bahan  baku  obat  herbal  dibutuhkan  pendekatan  secara metabolomik, untuk mengetahui komposisi fitokimia dan mendeteksi profil metabolit berdasarkan perbedaan lokasi tumbuh [12]. Suatu metode metabolomik yang umum digunakan adalah pendekatan analisis sidik jari dengan Kromatografi Lapis Tipis (KLT). Pemisahan dengan KLT merupakan metode pemisahan yang baik untuk standarisasi tumbuhan obat herbal [13]. Analisis KLT dapat memberikan informasi pada  hasil pemisahan yang berkontribusi terhadap fase gerak dan fase diam yang dilihat dari jumlah dan intensitas warna tiap noda. Kemudian diperlukan analisis visualisasi dari bentuk gambar menjadi densitogram menggunakan ImageJ. Densitogram memiliki sumbu (x) yang mengartikan luas area dan sumbu (y) yang mengartikan Retardation Factor (Rf) [13]. Diperlukan analisis secara kemometrik menggunakan Priciple Component Analysis (PCA) . Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana faktor lokasi tumbuh mempengaruhi pengelompokan dan kandungan senyawa aktif dalam daun tumbuhan anting-anting dari tiga wilayah berbeda. Pendekatan ini melibatkan metode KLT yang dipadukan dengan analisis multivariat Priciple Component Analysis (PCA) .

## 2. Bahan dan Metode

## 2.1 Bahan
Bahan-bahan yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: serbuk daun tumbuhan anting-anting (daerah Tuban, Bojonegoro, dan Ngawi), pelarut etil asetat (C 4 H 8 O 2 ) (p.a, Merck), sikloheksana (C 6 H 12 ) (p.a, Merck), toluena (C 7 H 8 ) (p.a, Merck), dan dietilamina ((C 2 H 5 ) 2 NH) (p.a, Merck).

## 2.2 Preparasi Daun Tumbuhan Anting-anting
Tumbuhan  anting-anting  diambil  dari  wilayah  Tuban,  Bojonegoro,  dan  Ngawi.  Sampel  daun  diambil,  dicuci,  dan dipotong kecil-kecil. Kemudian dikeringkan dengan oven, dihaluskan menjadi serbuk dengan menggunakan blender, dan disaring menggunakan ayakan ukuran 80 mesh

## 2.3 Analisis Kadar Air
Cawan  porselin  dikeringkan  dalam  oven  selama  30  menit  menggunakan  suhu  105 ° C.  Diamkan  cawan  dalam desikator selama 30 menit dan timbang. Sampel daun anting-anting sebanyak 1 g dimasukan ke dalam cawan selama 3 jam  dengan  suhu  105 ° C  hingga  mencapai  bobot  konstan.  Cawan  didiamkan  dalam  desikator  selama  30  menit  dan ditimbang. Kemudian dihitung dari persamaan 1 [14].
Kadar Air (%) = B − C B − A × 100% (1)
Note : berat cawan kosong (A), berat cawan dan sampel sebelum pengeringan (B), berat cawan dan sampel setelah pengeringan (C)

## 2.4 Ekstraksi Senyawa Aktif Daun Tumbuhan Anting-anting
Serbuk sampel sampel daun tumbuhan anting-anting seberat 1 gram diekstraksi dengan metode sonikasi frekuensi 42kHz selama 20 menit, menggunakan pelarut etil asetat dalam perbandingan berat per volume 1:10 [13]. Hasil ekstraksi disaring dengan kertas saring kedalam botol vial dan residu dibuang. Kemudian dilakukan sebanyak 5 kali pengulangan.

## 2.5 Separasi Komponen Dengan Metode Kromatografi Lapis Tipis
Pelat silika G 60 F 254 dengan ukuran 10x10 cm diberi tanda dengan jarak 1 cm dari tepi pelat atas dan bawah. Pelat silika kemudian diaktivasi menggunakan oven selama 30 menit pada suhu 105 ° C [12]. Fase gerak yang digunakan adalah sikloheksana: toluena: dietilamina dengan perbandingan v/v (7,5:1,5:1). Proses penjenuhan selama 1 jam dilakukan untuk mecapai keseimbangan tekanan uap di dalam bejana [13]. Ekstrak daun tumbuhan anting-anting ditotolkan sebanyak 7 kali dan diulang sebanyak 5 kali menggunakan pipa kapiler 15 μL. Setelah itu, pengelusian dilakukan dalam bejana sampai fase  gerak  mencapai  garis  bagian  atas  pelat  [15].  Dilakukan  pengamatan  dengan  UV  366  nm  dan  didokumentasi menggunakan kamera (fuji mirrorless). Diamati tiap noda, dan dihitung Retardation factor ( Rf ) melalui persamaan 2.
Rf = Jarak tempuh pelarut Jarak tempuh senyawa (2)

## 2.6 Pengolahan Data Dengan ImageJ dan Analisis PCA
Hasil dokumentasi (jpg) diolah secara kuantitatif dengan perangkat lunak ImageJ untuk mendapatkan luas area dari densitogram. Buka perangkat lunak ImageJ pilih File-Open , aktifkan menu Rectangular , dan pilih Analyze-Gels-Select First Lane . Pilih menu Image-type- dan RGB colour untuk mengatur kontras. Selanjutnya dipilih Analyze-Gels-plot line , sehingga didapatkan puncak densitogram. Kemudian bagian kurva di blok dengan mengaktifkan menu Rectangular dan pilih menu Analyze-Tools-Analyze Line Graph sehingga didapatkan koordinat (x) dan (y). Kemudian Copy dan Paste dalam Microsoft Office Excel 2019 untuk pengolahan data lebih lanjut. Aktifkan menu Straight , tarik bagian bawah puncak dari satu ke bawah  puncak  yang  lain  dan  diklik Wand. Pemberian Highlight di  tiap-tiap  puncak  pada  kurva  dengan  kursor  yang mengarah di tengah-tengah puncak kurva sehingga muncul Report berupa luas area atau Area Under Curve (AUC) [12]. Nilai AUC yang sudah didapatkan kemudian dianalisis menggunakan Principle Component Analysis (PCA) dengan software  Orange  versi  3.35  (https://orangedatamining.com/download/#windows)  pilih  menu File-  Input  Data  bagian Categorical- Data Table- Preprocessing Spectra lalu tarik menu PCA sehingga didapatkan presentase PC1 dan PC2. Untuk mendapatkan pengelompokan pilih menu Score Plot . Kemudian pilih Linear Projection untuk mendapat nilai tertinggi tiap titik Rf dari sampel tiga daerah [16].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Preparasi Sampel Daun Tumbuhan Anting-anting
Sampel  anting-anting  diambil  dari  3  daerah  yaitu  Desa  Panyuran,  Kecamatan  Palang,  Kabupaten  Tuban,  Desa Wirosobo,  Kecamatan  Kepohbaru,  Kabupaten  Bojonegoro, Desa  Ngrayudan,  Kecamatan  Jogorogo,  Kabupaten  Ngawi. Untuk preparasi pengambilan sampel daun pada bagian yang masih utuh, tidak bolong dari tangkai yang berwarna hijau dan sehat sehingga banyak mengandung golongan senyawa aktif  [17]. Simplisia dilakukan determinasi terlebih dahulu dengan  tujuan  untuk  memastikan  simplisia  yang  digunakan  adalah  benar  [18].  Determinasi  tumbuhan  dilakukan  di laboratorium fisiologi tumbuhan, Program Studi Biologi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang. Hasil determinasi tumbuhan menujukkan bahwa tumbuhan yang digunakan adalah daun tumbuhan anting-anting ( Acalypha indica L.) dari genus Acalypha dan famili Euphorbiacheae . Sampel daun tumbuhan anting-anting dari lokasi yang berbeda dengan kondisi geografis terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Acalypha indica setiap daerah pengambilan sampel Daerah Ketinggian (mdpl) Lintang utara Lintang selatan WaktuPengambilan Tuban 10 mdpl 112 o 4’48 6 o 53’52 31 Juli 2022 Bojonegoro 21 mdpl 112 o 03’28 7 o 10’47 1 Agustus 2022 Ngawi 59 mdpl 111 o 17’06 7 o 32’55 12 Mei 2022
Diperoleh hasil preparasi berupa serbuk sampel daerah Tuban dan Bojonegoro berwarna hijau sedangkan daerah Ngawi berwarna hijau agak kecoklatan. Perbedaan warna serbuk dari ketiga sampel diduga karena terdapat perbedaan senyawa aktif pada tiga sampel. Hal ini diperkuat oleh [19], yang menunjukan hasil fitokimia senyawa yang terkandung dalam ekstrak daun Acalypha indica adalah alkaloid, aleuron, saponin, steroid, dan flavonoid.
3.2 Analisis Kadar Air Sampel Daun Tumbuhan Anting-anting
Proses  analisis  kadar  air  bertujuan  untuk  melakukan  evaluasi  terhadap  ketahanan  dan  kualitas  sampel terhadap potensi  kerusakan yang  dapat  terjadi.  Semakin  tinggi  kadar  air  dalam  sampel  semakin  besar  kemungkinan  masuknya mikroba perusak [20]. Adapun hasil kadar air ketiga daerah terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil kadar air Acalypha indica berdasarkan lokasi pengambilan sampel Daerah Kadar Air (%) Tuban 2,39 a ± 0,45 Bojonegoro 3,32 ab ± 0,04 Ngawi 6,31 b ± 0,40
Keterangan: Notasi subset yang berbeda (a, b) pada tiap kolom mengindikasi perbedaan yang signifikan terhadap kadar air (p<0,05) dengan hasil 3 kali ulangan
Hasil  data  pada  (Tabel  2)  mendapatkan  serbuk  sampel  kurang  dari  10%,  dan  nilai  dengan  notasi  subset  yang berbeda, sehingga terdapat perbedaan yang signifikan antara daerah Tuban (a) dan Ngawi (b). Namun, sampel daerah Bojonegoro (ab) secara teori himpunan mengartikan suatu irisan. Sehingga, nilainya terdapat pada himpunan Tuban (a) dan Ngawi (b). (Tabel 2) menujukkan nilai Standart Deviasi (SD) kurang dari nilai rata – rata, sehingga didapatkan tingkat kepresisian yang tinggi antar ulangan. Nilai SD yang dapat diterima dengan baik jika nilainya lebih rendah daripada nilai rata – rata, sehingga semakin kecil pula variasi data dan resiko yang dimiliki [21].

## 3.3 Ekstraksi Ultrasonik Sampel Daun Tumbuhan Anting-anting
Sampel daun Acalypha indica yang sudah berbentuk serbuk kemudian diekstraksi dengan menggunakan ekstraksi ultrasonik. Prinsip pada ekstraksi ultrasonik dimana terjadi pemecahan dinding sel menggunakan gelombang ultrasonik sehingga  senyawa – senyawa  pada  sampel  keluar,  kemudian  larut  ke  dalam  pelarut.  Ekstraksi  dilakukan  dengan menggunakan pelarut etil asetat dengan karakteristik semi polar.
(a) (b) (c) Gambar 1. Filtrat Acalypha indica dari daerah (a) Tuban; (b) Bojonegoro; (c) Ngawi
Pada Gambar 1 hasil ekstraksi dengan menggunakan pelarut etil asetat adalah warna filtrat yang berbeda, sampel daerah Tuban dan Bojonegoro berwarna hijau tua pekat, sedangkan sampel daerah Ngawi berwarna hijau pekat agak kecoklatan. Perbedaan warna filtrat diduga karena memiliki perbedaan golongan senyawa aktif. Pada penelitian [2] warna ekstrak hijau tua pekat dengan pelarut etil asetat didapatkan golongan senyawa tanin, alkaloid, steroid, dan terpenoid. Hasil ekstraksi sampel daun tumbuhan anting – anting Gambar 1 pada tiga daerah tidak terdapat perbedaan kekentalan filtrat, dan endapan. Hasil ekstraksi dihasilkan endapan yang sedikit, dan filtrat yang cenderung encer. Kemudian filtrat Acalypha indica digunakan ke tahap selanjutnya yaitu tahap pemisahan dengan menggunakan Kromatografi Lapis Tipis (KLT).

## 3.4 Separasi Komponen Dengan Kromatografi Lapis Tipis
Filtrat hasil dari proses ekstraksi kemudian dipisahkan dengan menggunakan Kromatografi Lapis Tipis (KLT). Proses pemisahan pada KLT diawali dengan mengaktivasi pelat dalam oven untuk menguapkan kadar air yang masih tersisa, kemudian  menjenuhkan chamber supaya  tekanan  uap  didalam chamber sama  sehingga  eluen  akan  naik  secara bersamaan ketika proses pengelusian. Adapun hasil pola pemisahan senyawa aktif daun Acalypha indica terdapat pada Gambar 2.
Pada Gambar 2 hasil pola pemisahan KLT memunculkan jumlah noda yang berbeda, ekstrak sampel daerah Tuban terdapat 10 noda, ekstrak sampel daerah Bojonegoro terdapat 10 noda, dan ekstrak sampel daerah Ngawi  terdapat 13 noda. Untuk memperkuat masing – masing noda adalah noda yang sejenis maka diperlukan identifikasi nilai Rf dengan uji kepresisisan menggunakan Standart Deviasi (SD), sehingga didapatkan 14 titik Rf yang tercantum pada (Tabel 3) Pada tiap – tiap daerah memiliki karakteristik titik Rf yang berbeda, hal ini menujukkan bahwa terdapat perbedaan komponen senyawa aktifnya. Perbedaan komponen senyawa aktif dikarenakan lokasi tumbuh, dan suhu yang berbeda [22], [23]. Nilai Rf yang didapatkan pada tiga daerah memiliki tingkat kepresisian yang tinggi dengan nilai Standart Deviasi (SD) berkisar antara 0,009 – 0,016. Hasil tersebut sudah memenuhi tingkat uji presisi dengan nilai Δ Rf ≤ 0,05 [24].
(a) (b) (c) Gambar 2. Hasil  KLT  dari Acalypha  indica dengan  5  ulangan  ekstraksi  berdasarkan  perbedaan  lokasi  pengambilan sampel (a) Tuban; (b) Bojonegoro; (c) Ngawi
Penelitian ini tidak dilakukan uji identifikasi senyawa, sehingga untuk mengetahui pola pemisahan, didasarkan atas sifat kepolaran yang terdistribusi terhadap fasa gerak dan fasa diam berdasarkan nilai Rf yang terdapat pada ( Tabel 3 ) Senyawa yang terdistribusi terhadap fasa diam bersifat polar dengan nilai Rf yang kecil, dan senyawa yang terdistribusi terhadap fasa gerak bersifat semi polar sampai non polar dengan nilai Rf yang sedang sampai besar. Hal tersebut terjadi karena jenis senyawa yang semakin mudah terdistribusi dalam fasa gerak, jarak pemisahan akan semakin jauh, dengan nilai Rf yang semakin besar. Begitu pula sebaliknya [25].
Tabel 3 Nilai Rf dari sampel Acalypha indica berdasarkan perbedaan lokasi pengambilan sampel
Noda Nilai Rf Rata-rata Standar Deviasi Sampel Tuban (10 noda) Sampel Bojonegoro (10 noda) Sampel Ngawi (13 noda) 1 0,062 0,0064 0,066 0,066 0,007 2 0,158 - - 0,158 0,013 3 0,190 0,174 0,172 0,178 0,012 4 0,272 0,334 0,268 0,291 0,032 5 0,292 0,302 0,286 0,300 0,013 6 0,372 0,38 0,38 0,370 0,010 7 0,434 0,418 0,428 0,427 0,012 8 0,464 0,454 0,476 0,464 0,016 9 - - 0,526 0,526 0,005 10 0,584 - 0,578 0,581 0,011 11 - - 0,644 0,644 0,005 12 0,688 0,692 0,694 0,691 0,006 13 - 0,762 0,762 0,762 0,010 14 - 0,882 0,884 0,883 0,009 *Nilai R f dari 0,06-0,291 (lebih polar), 0,300-0,581 (semi polar), 0,644-0,883 (lebih nonpolar)

## 3.5 Analisis Hasil KLT menggunakan ImageJ dan Orange
Hasil  pemisahan  dengan  menggunakan  KLT,  kemudian  diolah  dengan  software ImageJ yang  bertujuan  untuk mendapatkan  nilai AUC .  Untuk  mendapatkan  hasil  densitogram  yang  baik,  maka  dilakukan preprocessing dengan menggunakan software ImageJ. Kemudian dilanjutkan dengan menggunakan software orange, adapun prosesnya meliputi proses smoothing, normalisasi, baseline correction [26]. Preprocessing tujuannya untuk mengubah data menjadi lebih baik supaya mudah dibaca, sehingga mendapatkan nilai intensitas (AU), didapatkan juga nilai luas area atau Area Under Curve ( AUC ) yang menunjukkan konsentrasi komponen dari setiap noda yang muncul pada pelat KLT.

## Gambar 3. Densitogram setelah preprocessing
Hasil pengolahan yang terdapat pada Gambar 3 menyatakan densitogram ekstrak sampel daerah sampel daerah Tuban dengan ekstrak sampel daerah Bojonegoro hampir sama sehingga keduanya diduga memiliki kesamaan komponen senyawa  aktif.  Namun,  pada  ekstrak  sampel  daerah  daerah  Ngawi  didapatkan  hasil  densitogram  yang  berbeda.  Pada Gambar 3 didapatkan hasil yang menyatakan bahwa semakin tinggi intensitas warna maka akan semakin tinggi puncak yang dihasilkan. Seperti pada penelitian [26] yang menyatakan bahwa semakin tinggi puncak yang dihasilkan dikarenakan intensitas warna pada gambar yang semakin cerah, semakin besar pula konsentrasi komponen dan juga sebaliknya. Pada Tabel 4 didapatkan nilai AUC dengan total presentase daerah Tuban 40%, Bojonegoro 36%, dan Ngawi 24%. Hasil total presentase  menyimpulkan  bahwa,  semakin  rendah  lokasi  pengambilan  sampel  maka  semakin  besar  kadar  kandungan senyawa aktif.
Tabel 4 Hasil analisis rata – rata data AUC berdasarkan perbedaan lokasi pengambilan sampel
Titik Rf Nilai AUC ( Area Under Curve ) Tuban Bojonegoro Ngawi 1 53.484,96 50.529,08 60.241,00 2 67.669,90 - - 3 57.122,02 80.564,52 8.208,12 4 81.575,27 10.446,52 13.558,45 5 46.699,57 86.329,17 24.596,35 6 67.853,06 38.322,17 21.585,76 7 74.744,70 48.240,61 12.478,34 8 33.033,05 70.671,63 22.638,11 9 - - 9.651,414 10 67.706,52 - 20.683,04 11 - - 33.109,74 12 96.748,61 33.583,37 38.737,95 13 - 83.428,43 43.758,80 14 - 72.395,19 50.595,06

## 3.6 Data Hasil Dengan Analisis Multivariat PCA (Principle Componen Analysis)
Pada (Tabel 4) merupakan nilai AUC tiga daerah yang kemudian diolah dengan PCA menggunakan software orange. PCA bertujuan  untuk  mereduksi  data  sehingga  membuat  data  menjadi  lebih  sederhana.  Jumlah  variabel  dalam  suatu matriks dengan cara dikurangi sehingga mendapatkan variabel baru, akan tetapi tetap memuat minimal  70% menyerap varian  data  asli  [27].  Hasil  analisis  multivariat PCA pada  Gambar  4  menujukkan  suatu  pengelompokan  yang  mampu menjelaskan 91% yang berpengaruh. Sehingga, terdapat 91% data yang berkontribusi dalam menjelaskan PC dari variasi total (PC1= 52,5%, PC2= 38,5%), dan didapatkan saling berdekatannya pengelompokan pada ulangan sampel di daerah yang  sama.  Pada  Gambar  4  sudah  secara  jelas  menunjukkan  bahwa  tanpa  melakukan  identifikasi  golongan  senyawa terhadap pelat KLT, PCA mampu mengelompokkan senyawa yang terekstrak pada tumbuhan anting – anting dari ketiga
Retardation Factor In te ns ita s
daerah yang berbeda berdasarkan nilai AUC -nya. Dalam hal ini, cukup melakukan visualisasi secara langsung dengan menggunakan sinar UV pada panjang gelombang 366 nm.
Pada Gambar 4 menyatakan sumbu X adalah PC 1 dan sumbu Y adalah PC 2, sehingga didapatkan ekstrak sampel daerah Tuban terdapat di kuadran I dan IV, dengan nilai matriks korelasi ulangan 1 sampai 5 sumbu X dan Y bernilai (4.18, -1.1); (3.73, 0.16); (3.36, -0,77); (3.79, -1.19); (3.57, -0,68). Pada ekstrak sampel daerah Bojonegoro terdapat di kuadran II, dengan nilai matriks korelasi ulangan 1 sampai 5 sumbu X dan Y bernilai (-1.08, 3.15); (-1.09, 3.20); (-1.17, 3.08); (-1.13, 3.09); (-1.14, 2.97). Pada ekstrak sampel daerah Ngawi terdapat di kuadran III, dengan nilai matriks korelasi ulangan 1 sampai 5 sumbu X dan Y bernilai (-2.57, -1.92); (-2.46, -2.51); (-2.76, -2.78); (-2.93, -2.62); (-2.27, -2,03). [24] menyatakan sampel yang berada pada kuadran yang saling berdekatan memiliki karakteristik yang sama, dan semakin jauh jarak antar sampel maka semakin sedikit kesamaan yang dimiliki.
Gambar 4 .  Hasil  pengelompokan  berdasarkan  analisis PCA Acalypha  indica dengan  perbedaan  lokasi  pengambilan sampel ( ) Tuban ( ) Bojonegoro ( ) Ngawi
Pada  Gambar  4  menujukkan  pengelompokan  pada PCA yang  berbeda  terhadap  dugaan  awal.  Dugaan  awal menyatakan  ekstrak  sampel  daerah  Tuban  dan  Bojonegoro  memiliki  kesamaan  hasil  warna  filtrat,  jumlah  noda,  dan densitogram. Hasil warna filtrat, jumlah noda, dan densitogram yang sama mengasumsikan terdapat kesamaan senyawa aktif, akan tetapi hasil pengelompokan pada PCA menujukkan ekstrak sampel daerah Tuban dan Bojonegoro terdapat pada kuadran yang berbeda dan saling berjauhan. Diduga golongan senyawa aktif pada ekstrak sampel daerah Tuban dan Bojonegoro berbeda.
Hasil linear projection dengan software orange
Kadar tertinggi (  ) pada tiap Rf dari ekstrak sampel tiga daerah hasil linear projection Daerah Rf 1 Rf 2 Rf 3 Rf 4 Rf 5 Rf 6 Rf 7 Rf 8 Rf 9 Rf 10 Rf 11 Rf 12 Rf 13 Rf 14 Tuban       Bojonegoro      Ngawi    Gambar 5 . Linear Projection dari Acalypha indica berdasarkan perbedaan lokasi pengambilan sampel ( ) Tuban ( ) Bojonegoro ( ) Ngawi
Analisis yang lebih dalam terhadap pengelompokkan terdapat pada proses selanjutnya yaitu linear projection . Pada Gambar  5  hasil linear  projection mengasumsikan  bahwa,  kontribusi  yang  kuat  dari  tiga  daerah  pengambilan  sampel menggambarkan nilai kadar yang paling tinggi terhadap titik Rf . Titik Rf yang banyak berkontribusi adalah pada sampel daerah Tuban, banyaknya kontribusi berbanding lurus dengan tingginya kadar senyawa aktif. Hal ini dikarenakan lokasi pengambilan sampel daerah Tuban berada pada dataran yang paling rendah (±10 mdpl) dengan suhu yang tinggi. Seperti pada penelitian [22] didapatkan identifikasi kandungan fenolik dan aktivitas antioksidan, diketahui pada daerah dataran rendah semarang (± 4 mdpl) dengan suhu yang  lebih tinggi memiliki kandungan aktivitas antioksidan dan fenolik yang relatif tinggi, jika dibandingkan dengan dataran tinggi kopeng (± 1350 mdpl).

## 4. Kesimpulan
Pada pemisahan senyawa aktif ekstrak daun tumbuhan anting-anting didapatkan jumlah noda yang berbeda dengan hasil 14 Rf . Pada sampel daerah Tuban terdapat 10 noda, sampel daerah Bojonegoro terdapat 10 noda, dan sampel daerah Ngawi  terdapat  13  noda.  Selain  itu,  kadar  yang  didapatkan  juga  berbeda.  Analisis  multivariat PCA juga  menjelaskan terdapat 91% data yang berkontribusi dalam menjelaskan PC dari variasi total (PC1= 52,5%, PC2= 38,5%). Berdasarkan hasil  tersebut,  membuktikan  bahwa  perbedaan  lokasi  tumbuh  berpengaruh  terhadap  jumlah  dan  kadar  senyawa  aktif dengan terdapat perbedaan kontribusi pada linear projection.
Diharapkan kedepannya pada penelitian ini, dilakukan uji aktivitas dan analisis hasil menggunakan LC-MS ( Liquid chromatography – mass  spectrometry ).  Sehingga,  diperoleh  dugaan  senyawa  penciri  dan  berkorelasi  terhadap  aktivitas tertentu.

## Daftar Pustaka
[1]  A. Hariana, Tumbuhan Obat Dan Khasiatnya , Seri Agris. Jakarta: Penebar Swadaya, 2005.
[2]  E.K., Hayati, A. Jannah, & R. Ningsih, “ Identifikasi senyawa dan aktivitas antimalaria in vivo ekstrak etil asetat tanaman Anting-anting ( Acalypha indica , L.)”, Molekul , vol. 7, no.1, pp.20-32, 2012.
[3] F.T., Rahma, “ Uji Toksisitas Tanaman Anting-Anting ( Acalypha Indica L.) Hasil Ekstraksi Ultrasonik Dengan Variasi Pelarut Dan Lama Ekstraksi”, Skripsi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang, 2018.
[4] H.S., Kirom, & Z.M. Ramadhania, “Review Artikel: Aktivitas Biologis Tumbuhan Kucing -Kucingan ( Acalypha Indica L)”, Farmaka , vol. 15, no. 3, 2017.
[5] E.  Astuti,  R.  Sunarminingsih,  U.  Anggara  Jenie3,  S.  Mubarika,  &  Sismindari,  “Pengaruh  Lokasi  Tumbueh,  Umur Tanaman  Dan  Variasi  Jenis  Destilasi  Terhadap  Komposisi  Senyawa  Minyak  Atsiri  Rimpang  Curcuma  Mangga Produksi Beberapa Sentra di Yogyakarta (Impact Of Growing Sites, Plant Ages And Variance Of Distillation Types To Curcuma  Mangga  Essential  Oil  Composition  Of  Several  Areas  Production  In  Yogyakarta)”, J.  Manusia  Dan Lingkungan , vol. 21, no.3, 2014.
[6] K. Kartini, N. I. E. Jayani, M. A. Hadiyat, & C. Avanti, “Thin Layer Chromatography Fingerprinting and Clustering of Orthosiphon stamineus Benth. from Different Origins”, Pharmacognosy Journal , vol. 12, no. 1, pp. 1683-1691. 2020.
[7]  Y.A., Gustina, “Analisis Kandungan Flavonoid Pada Berbagai Usia Panen Tanaman Gandarusa ( Justicia Gendarussa Burm . F.) Secara Spektrofotometri”, Skripsi, Fakultas Keguruan Dan Ilmu Pendidikan, Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta, 2017.
[8] B.L.,  Mpapa,  “Analisis  Kesuburan  Tanah  Tempat  Tumbuh Pohon  Jati  ( Tectona  grandis L.)  pada  Ketinggian  yang Berbeda”, Jurnal Agrista , vol. 20, no. 3, pp.135 – 139, 2016.
[9] M.  Salim,  Yahya,  Sitorus,  H.  Ni’mah,  &  Marini,  “Hubungan  Kandungan  Hara  Tanah  dengan  Produksi  Senyawa Metabolit Sekunder pada Tanaman Duku ( Lansium domesticum Corr var Duku ) dan Potensinya sebagai Larvasida”, Jurnal Vektor Penyakit , vol. 10, no. 1, pp.11 – 18, 2016.
[10] T. Efferth, H.J. Greten, “Quality Control for Medicinal Plants”, Medicinal and Aromatic Plants , vol.1, no.7, pp. 2167- 0412, 2012, doi: 10.1088/1751-8113/44/8/085201.
[11] N. Ketut and L. Puspa, “Pengaruh Perbedaan Jenis Pelarut Terhadap Kadar Flavonoid Total Ekstrak Daun Sirsak ( Annona muricata L .) The Effect of Different Types of Solvents on Total Levels of Flavonoid Extract ( Annona muricata L .) Abstrak,” vol. 001 , 2023.
[12] W. Tri, M. Saharah, Z. Arif, and M. Rafi, “Thin Layer Chromatographic Fingerprint and Chemometrics Analysis for Identification of Phyllanthus niruri from its Related Species,” vol. 03, no. 3, pp. 47– 52, 2020.
[13] M. T., Laksono “Analisis Sidik Jari Kromatografi Lapis Tipis Anting -Anting ( Acalypha indica L.)”, Alchemy: Journal of Chemistry, vol. 9, no. 2, pp. 54-62 , 2021.
[14] S. Novianti, A. Arisandi, “Analisis Kosentrasi Kadar Lemak, Protein, Serat Dan Karbohidrat Alga Coklat ( Sargassum Crassifolium ) Pada Lokasi Yang Berbeda”, Juvenil:Jurnal Ilmiah Kelautan dan Perikanan, vol. 2, no. 1, pp. 32 -38, 2021.
[15] R.  Kumalasari,  “Stabilitas  Alkaloid  Ekstrak  Etil  Asetat  Tanaman  AntingAnting  ( Acalypha  Indica L.)  Secara Kromatografi  Lapis  Tipis  Berdasarkan  Waktu  Pengamatan  Uv  dan  Kelembaban”,  Skripsi,  Fakultas  Sains  dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang, 2019.
[16] I.R. Hikmah, & R.N. Yasa, “Perbandingan Hasil Prediksi Diagnosis pada Indian Liver Patient Dataset (ILPD) dengan Teknik Supervised Learning Menggunakan Software Orange”, Jurnal Telematika , vol. 16, no. 2, pp. 69-76, 2021.
[17] M.M. Laut, N. Ndaong, F. Amalo, L. Toha, & H.U. Deta, “Profil Fitokimia Ekstrak Etanol Daun Anting– Anting ( Acalypha indica Linn) Di Kota Kupang. Ntt, Jurnal Kajian Veteriner, vol. 8, no. 2, pp. 153-163, 2020.
[18] R. Fauzi, A. Fatmawati, Emelda, “Efek Anti diare Ekstrak Etanol Daun Kelor (Moringa oleifera L.) Pada Mencit Putih Jantan”, Pharmaceutical Journal Of Indonesia , vol. 6, no.1, pp. 35-39, 2020.
[19] S.  Handayani,  A.K.  Masdiana,  “Profil  Fitokimia  dan  Pemeriksaan  Farmakognostik  Daun  Anting -Anting  ( Acalypha indica L.)”, Jurnal Fitofarmaka Indonesia , vol. 5, no. 1, pp. 258-265, 2018
[20] J.K. Gulo, & M.P, Nasution, “Uji Antibakteri Formulasi Sediaan Sabun Cuci Tangan Ekstrak Etanol Daun Anting -Anting ( Acalypha indica L.) terhadap Bakteri Staphylococcus Aureus”, Journal of Health and Medical Science , pp. 68-75, 2022.
[21] F. R. Rosalina, “Pengujian Strategi Momentum Pada SahamSaham Winners Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2013- 2017,” Unika Soegijapranata, Semarang, 2019.
[22] D. S. Utomo, E. Betty, and E. Kristiani, “Pengaruh Lokasi Tumbuh Terhadap Kadar Flavonoid , Fenolik , Klorofil , Karotenoid  Dan  Aktivitas  Antioksidan  Pada  Tumbuhan  Pecut  Kuda (  Stachytarpheta  Jamaicensis )  The  Effect  of Growth Location on Flavonoid , Pheno lic , Chlorophyll , Carotenoid and Antiox,” vol. 22, no. 2, 2020 .
[23] I. Gouvinhas, R. Pinto, R. Santos, M.J. Saavedra, & A.I. Barros, “Enhanced Phytochemical Composition And Biological Activities Of Grape ( Vitis Vinifera L.) Stems Growing In Low Altitude Regions”, Scientia Horticulturae , 265, 109248, 2020.
[24] C. Nisa, P. Saputra, & E. Setiawati, “Pengembangan dan Validasi Metode Uji Cadmium (Cd) pada Air Permukaan Secara Spektrometri Serapan Atom Nyala”, Pertemuan dan Presentasi Ilmiah Standardisasi , Vol. 2020, pp. 249-258, Badan Standardisasi Nasional, 2021.
[25] S.Y. Era, L. Eka, & I.N.K. Widjaja, “ Pengaruh Variasi Kepolaran Fase Gerak Aseton-diklorometana: Metanol-asam Asetat  terhadap%  Distribusi  (+)-Katekin  dari  Gambir  dengan  Metode  Kromatografi  Cair  Vakum ”,  Jurnal  Farmasi Udayana, vol. 1, no. 1, 279706, 2012.
[26] S.A.  Fitriani,  “Diferensiasi Temulawak,  Kunyit,  dan  Bangle  Berdasarkan  Interpretasi  Kromatografi  Lapis  Tipis Menggunakan ImageJ”, Skripsi, Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, 2011.
[27] J. Supranto, “ Analisis Multivariat: Arti Dan Interpretasi ”, Cetakan Pertama, Jakarta: PT. Rineka Cipta, 2004.