## Penguraian Mekanisme Kerja Jamu Berdasarkan Jejaring Bahan Aktif-Protein Target- Gene Ontology
Vitri Aprilla Handayani 1* , Farit Mochamad Afendi 2 , Wisnu Ananta Kusuma 3
1 Pascasarjana Statistika Institut Pertanian Bogor (IPB), Indonesia
2 Departemen Statistika, FMIPA, Institut Pertanian Bogor, Indonesia.
3 Departemen Ilmu Komputer, FMIPA, Institut Pertanian Bogor, Indonesia

## ABSTRAK
Jamu  merupakan  obat  tradisional  Indonesia.  Pada  dasarnya  obat  herbal  yang dibuat  dari  bahan-bahan  alami  yang  diambil  dari  beberapa  bagian  dari  tanaman  obat yang mengandung beberapa zat dan senyawa yang penting dan bermanfaat bagi tubuh. Sejauh  ini,  khasiat  untuk  beberapa  jenis  jamu  secara  empiris  telah  terbukti.  Dalam peneitian ini, kami bermaksud untuk menguraikan mekanisme kerja jamu menggunakan pendekatan  komputasi.  Penelitian  ini  berfokus  pada ramuan  jamu  type  2  diabetesyang terdiri dari empat tanaman, yaitu: jahe, bratawali, sembung, dan pare. Kerangka analisis awal dengan membentuk 3 komponen jejaring yang terdiri dari: (1) bahan aktif tanaman (diperoleh  dari Knapsack:  58  senyawa  aktif),  (2)  protein  target (diperoeh  dari  database pubchem: 416 protein target), dan (3) gene ontoogy (diperoeh dari database DAVID: 3104 GO). Selanjutnya, kami menerapkan analisis klaster-klasterdengan menggunakan konsep graf tri-partite . Graf tri-partite digunakan untuk mengelompokkan komponen-komponen penyusun  jejaring  dari  empat  tanaman  yang  disebutkandiatas,  sehingga  diperoleh system  bagian-bagian  penyusun  ramuan  jamu.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengungkapkan mekanisme  kerja jamu. Menggunakan metode fuzzy clustering pada data jejaring, kami memperoleh 15 senyawa aktif yang diduga potensial sebagai antidiabetes berada dalam kelompok  berbeda.  Pada  15  senyawa  aktif  memiliki  nilai  peluang  cukup  tinggi  terbagi dalam kelompok yang berbeda, setiap kelompok terdiri dari pasangan bahan aktif yang memiliki efek sinergis tinggi. Berdasarkan koneksi antara klaster-klasterprotein dan GO- BP,  penelitianini  memperoleh  informasi  protein-protein  yang  menyebabkan  T2D  dan mekanisme  proses  biologis  yang  terkait.  T2D  bukan  hanya  disebabkan  oleh  protein kelainan  sekresi  insulin  (insulin-merendahkan  enzim  isoform  1)  saja,  tetapi  juga disebabkan  oleh  protein  lain  yang  terlibat  dalam  penghambatan  insulin  di  pankreas.

## PENDAHULUAN
Penyakit  merupakan  suatu  keadaan  tidak  normal  dari  tubuh  yang  dapat menyebabkan kerusakan terhadap orang yang dipengaruhinya. Ada beberapa alternatif pengobatan  yang  dapat  dilakukan  seperti,  pengobatan  secara  kimiawi  dan  pengobatan yang  berbasis  tanaman.  Obat  kimiawi  biasanya  hanya  melibatkan  satu  senyawa  kimia
Penulis
Afiliasi

## Kata Kunci
 Diabetes Tipe II
 Fuzzy Clustering
 Graf Tri-Partite
 Jamu
Diterima 18 Agustus 2016
Direvisi 20 Septemebr 2016
Disetujui 30 Desember 2016

## *Penulis korespondensi
Vitri Aprilla Handayani
Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Departemen Statistika
Terapan , FMIPA, Kampus IPB Darmaga Bogor 16680 Email: vitriaprilla10@gmail.com
Penguraian Mekanisme Kerja Jamu Berdasarkan Jejaring Bahan Aktif -ProteinTarget- Gene Ontology 105
tunggal  dengan  satu  target  ( one  drug-one  target ), berbeda  dari  tanaman  obat  melibatkan  banyak komponen senyawa kimia yang bekerja pada satu atau beberapa  target  ( multicomponent-network  target ) (Zhang et  al. 2013).  Banyak  jenis  penyakit  yang  sering terjadi  pada  manusia.  Penyakit  metabolik  degeneratif merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh  gangguan metabolisme  tubuh  akibat  konsumsi  berbagai  jenis makanan  instan  yang  tidak  terkendali  dengan  proses degenerasi (Ndraha 2014).
Ada Beberapa jenis penyakit metabolik degeneratif antara lain diabetes militus type 2, stroke, hepatitis, cardiovascular ,  dan dyslipidemia (Umar 2007).  Pada  tahun  2012  diperkirakan  penderita penyakit  diabetes  lebih  dari  371  dan  90%  dari  jumlah tersebut  merupakan  penderita  diabetes  type  2  (T2D). T2D  merupakan  suatu  penyakit  yang  ditandai  dengan tingkat  glukosa darah tinggi,  hal itu disebabkan insulin didalam tubuh lemah sehingga tidak dapat mengendalikan  peredaran  glukosa  dengan  baik, akibatnya  tingkat  glukosa  dalam  tubuh  mengalami peningkatan.  Hal  itu  dapat  terjadi  akibat  pola  hidup yang  kurang  teratur,  usia,  kehamilan  dan  berat  badan yang berlebih ( obesity ) (Li et al . 2014).
Nurishmaya (2014) melakukan penelitian ramuan  jamu  untuk  penyakit  diabetes  type  2  yang sedang  dikembangkan  pada  Pusat  Studi  Biofarmaka  di Bogor.  Penelitiannya  dicobakan  pada  ikan  zebra sebagai hewan model yang diberikan perlakuan khusus. Ada empat tanaman yaitu pare ( Momordica charantia ), sembung  ( Blumea  balsamifera ),  bratawali  ( Tinospora crispa ),  dan  jahe  ( Zingiber  officinale )  diprediksi  dapat mengobati  T2D.  Oleh  sebab  itu,  akan  dilakukan penelitian  untuk  meramu  suatu  jamu  yang  dapat mengobati  T2D  pada  manusia.  Pembuatan  jamu  yang melibatkan  senyawa  aktif  tanaman,  dapat  dilakukan dengan pendekatan statistika yang dapat dimanfaatkan untuk  mendapatkan  senyawa  aktif  yang  berperan mengobati  suatu  penyakit  tertentu  berdasarkan protein  targetnya.  Syahrir  (2015)  menggunakan metode  NIMS  ( Network  target-based  Identification  of Multicomponent Sinergy)  untuk  melihat  efek  sinergis antar  kombinasi  bahan  aktif  (skor  sinergi),  sehingga diperoleh  pasangan  bahan  aktif  antar  tanaman  sejenis maupun tanaman tidak sejenis. Hal itu ditunjukkan dari skor  sinergi  yang  memiliki  relatif  tinggi.  Metode  NIMS merupakan  salah  satu  usaha  untuk  mengetahui mekanisme  kerja  suatu  ramuan  jamu.  Pasangan
beberapa bahan aktif yang memiliki skor sinergi relatif tinggi  dan  signifikan  adalah  pasangan  beberapa  bahan aktif  tanaman  jahe  dan  pare,  tanaman  bratawali  dan jahe,  tanaman  bratawali  dan  sembung,  serta  tanaman sembung dan jahe. Qomariasih (2015) melakukan suatu analisis data jejaring farmakologi (metode drugCIPHER) dilakukan  untuk  mencari  protein-protein  target  yang memiliki  korelasi  terbesar  dengan  tiap  senyawa. Metode  drugCIPHER  mampu  mengubah  kedekatan antara  protein  dan  struktur  kimia  senyawa  menjadi nilai numerik yang dapat dianalisis secara statistika dan komputasi. Terdapat 2 dari 3 senyawa bratawali dan 11 dari  44  senyawa  jahe  yang  berpotensi  sebagai  obat antidiabetes. Sebaliknya tidak demikian untuk sembung dan pare, tetapi sembung dan pare berpotensi sebagai tanaman antidiabetes. James (2008), pankreas memiliki fungsi sebagai organ endokrin dan eksokrin. Fungsinya sebagai  organ  endokrin  didukung  oleh  pulau-pulau Langerhans  ( Islets  of  Langeerhans )  yang  terdiri  tiga jenis  sel  diantaranya,  sel  alf a  (α)  menghasilkan glukagon,  sel  beta  (β)  menghasilkan  insulin  dan merupakan  jenis  sel  pankreas  paling  banyak,  sel  delta (D)  menghasilkan  somatostatin.  Kontrol  utama  pada sekresi  insulin  adalah  sistem  umpan  balik  negatif langsung  antara  sel  β  di pankreas  yang  menghasilkan insulin  dengan  konsentrasi  glukosa  dalam  darah. Peningkatan  kadar  glukosa  darah,  sepeti  yang  terjadi setelah  proses  pencernaan  makanan  secara  langsung akan merangsang sintesa dan sekresi insulin oleh sel β pankreas.  Dengan  adanya  kadar  insulin  yang meningkat,  maka  akan  menurunkan  kadar  glukosa darah  ke  tingkat  yang  normal  karena  terjadi peningkatan pemakaian dan penyimpanan glukosa.
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas  untuk mendapatkan  suatu  ramuan  antidiabetes,  akan ditelusuri proses biologi protein-protein yang ditargetkan  oleh  senyawa-senyawa  yang  terdapat dalam  empat  tanaman  tersebut  dan  proses-proses yang  terkait  didalamnya. Gene  ontology (GO)  proses biologi merupakan suatu proses biologi protein-protein yang melibatkan beberapa gene didalamnya. Pengungkapan  proses  biologi  ramuan  jamu  dilakukan dengan  pendekatan  komputasi  berdasarkan  bahan aktif,  protein  target,  dan  proses  biologi.  Dari  empat tanaman  yang  diprediksi  dapat  mengobati  T2D ditemukan sebanyak 416 protein unik yang berasal dari 58  bahan  aktif  yang  memiliki  target  protein.  Untuk mengetahui  mekanisme  kerja  proses  biologi  tersebut
dapat diterapkan metode statistika dengan pendekatan jejaring menggunakan graf tri-partite dan pengklasteran fuzzy .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menguraikan  mekanisme  kerja  ramuan  jamu,  dan proses  biologi  protein  yang  ada  didalam  senyawa tanaman ramuan antidiabetes.

## METODE

## Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data bahan aktif, protein target, dan GO dari tanaman obat  yang  sedang  dikembangkan  dalam  Pusat  Studi Biofarmaka,  diprediksi  mampu  mengobati  penyakit diabetes  tipe  2  diantaranya:  tanaman  bratawali ( Tinospora  crispa ),  jahe  ( Zingiber  officinale ),  pare ( Momordica  charantia ),  dan  sembung  ( Blumea balsamifera ).  Ilustrasi  struktur  data  ditunjukan  pada Gambar 1 dan Tabel 1.

## Metode Analisis
Mengidentifikasi  GO-BP  yang  dimiliki  oleh  416 protein  unik  menggunakan  alat  analisis  dari  sumber data DAVID, Identifikasi dilakukan pada Database David (https://david.ncifcrf.gov/),  dengan  menginput  ID
( Entrez  gene ID)  yang  dimiliki  oleh  416  protein  unik pada kolom yang disediakan di dalam DAVID Database (Huang et al . 2009).
Analisis  mekanisme  kerja  jamu  menggunakan fuzzy  clustering graf tri-partite .  Graf  yang  digunakan pada  penelitian  ini  terdiri  dari  3  komponen  yaitu senyawa,  protein  dan  GO  (Gambar  1).  Menurut Hartsperger et al. (2010)  graf tri-partite  yang dibentuk antara  senyawa  dan  protein,  protein  dan  GO  proses biologi  berupa  data  biner  (0  dan  1).  Pada  analisis selanjutnya  graf  tri-partite  yang  dibentuk  disebut sebagai  matriks  A.  Suatu  graf  bernilai  1  jika  memiliki koneksi  antara  senyawa  dengan  protein,  maupun protein  dengan  GO  proses  biologi.  Bernilai 0  jika  tidak memiliki  koneksi  antara  senyawa  dengan  protein, maupun  protein  dengan  GO  proses  biologi.  Selain  itu, akan  bernilai  0  ketika  koneksi  antara  senyawa  dan senyawa,  protein  dan  protein,  GO  proses  biologi  dan GO proses biologi, serta senyawa dan GO proses biologi graf G = (V,  E) ,  dimana V =  {S1,  S2,  …,  S58,  P1,  P2,  …, P413,  GO-BP1,  GO- BP2,  …,GO -BP3104},  dan E merupakan  koneksi  antar  S1,  S2,  …,  S58,  P1,  P2,  …, P413, GO-BP 1, GO- BP 2, …,GO -BP n Langkah  pertama  yang dilakukan dalam Tabel 1. Jumlah bahan aktif dan protein Tanaman Senyawa Sumber Protein Sumber Jahe 47 KNApSAcK 2394 Pubchem Pare 4 KNApSAcK 47 Pubchem Sembung 4 KNApSAcK 548 Pubchem Brotowali 3 KNApSAcK 70 Pubchem Total 58 3059
Gambar 1. Ilustrasi struktur data penelitian
Penguraian Mekanisme Kerja Jamu Berdasarkan Jejaring Bahan Aktif
-ProteinTarget- Gene Ontology
melakukan analisis menggunakan klaster-pengklasteran fuzzy adalah  membentuk  matriks A yang  terdiri  dari  3 komponen  yaitu:  bahan  aktif,  protein  target,  dan  GO- BP. Kedua, menginisialisasi matriks B dan C secara acak yang  berupa  matriks non-negatif untuk  melakukan
iterasi  selanjutnya
.  Ketiga,
melakukan  iterasi  untuk  memperoleh  matriks B , dimana  matriks B merupakan  matriks  yang  elemen- elemenya terdiri dari hasil pengklasteran pada matriks kedekatan A .  Selanjutnya,  melakukan  iterasi  untuk memperoleh  matriks C ,  matriks C merupakan  matriks yang elemen-elemenya berupa peluang tiap node pada klaster  tertentu.  Pengiterasian  matriks B dan C dilakukan  sampai  diperoleh  hasil  yang  konvergen. Terakhir, mendekomposisikan matriks B dan C dengan menggunakan  graf  dengan  pengklasteran fuzzy , sehingga  diperoleh  graf H =  ( V,  E )  baru  yang  lebih sederhana,  dan  menguraikan  proses  biologi  protein target  yang  terjadi  melalui  pengklasteran  yang terbentuk.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Jejaring Farmakologi
Jamu  diabetes  tipe  2  yang  diprediksi  terdiri  dari empat  tanaman  yaitu,  brotawali,  jahe,  pare,  dan sembung  memiliki  senyawa  sebanyak 58  senyawa  dan protein  target  sebanyak  416  protein  unik.  Sedangkan, banyaknya  koneksi  antara  senyawa  dan  protein  ada sebanyak 3059 (Gambar 2).
Jejaring  yang  terbentuk  pada  Gambar  2 merupakan jejaring 58 bahan aktif yang dibentuk dari 4 tanaman bratawali sebanyak 3 bahan aktif (B013, B015, B018), pare sebanyak 4 bahan aktif (P044, P183, P185, P195),  sembung  sebanya  4  bahan  aktif  (S001,  S002, S030, S031), dan 47 sisanya merupakan bahan aktif dari tanaman jahe. Tanaman bratawali memiliki koneksi ke protein  target  sebanyak  70  koneksi.  Tanaman  pare memiliki  koneksi  ke  protein  target  sebanyak  47 koneksi.  Tanaman  sembung  memiliki  koneksi  ke protein  target  sebanyak  544  koneksi.  Tanaman  jahe memiliki  koneksi  ke  protein  target  sebanyak  2383 koneksi.  Sebanyak  43  protein  yang  terlibat  pada
Gambar 2. Koneksi antara senyawa dan protein
metabolisme  sintesis  insulin,  atau  terkait  dengan pancreas yang terkait dengan diabetes tipe 2.
Masing-masing  protein  yang  ditargetkan  oleh senyawa  tersebut  memiliki  mekanisme  kerja  yang terkait  dengan  proses  biologi  atau  yang  disebut Gene Ontology (GO)  proses  biologi.  Dari  416  protein  target yang  dimiliki  oleh  58  senyawa  ditelusuri  GO-BP signifikan  yang  terkait  dengan  proses  biologi  pada David database berdasarkan Entrez Gene-ID sebagai ID dari  setiap  protein.  GO  yang  terseleksi  pada  DAVID Database  merupakan  GO  BP  paling  relevan  terkait dengan daftar gen tertentu. Kriteria GO yang signifikan pada  David  Database  (p- value  ≤  0.01  dan EASE  Score = 0.06),  diperoleh  sebanyak  3104  GO  dari  David Database, koneksi antara protein dan GO-BP sebanyak 17626 (Gambar 3).

## Fuzzy clustering
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan untuk mengetahui seberapa besar peluang suatu objek masuk  dalam  klastertertentu  adalah  metode fuzzy clustering . Algoritma mendasar pada metode pengklasteran ini adalah penentuan jumlah klaster dan menghitung derajat keanggotaan ( membership degree ) yang  dimiliki  pada  setiap  objek.  Pada  penelitian  ini
derajat  keanggotaan  yang  digunakan  adalah  graf tri- partite yang dibentuk diatas. Prinsip dasar pengklasteran fuzzy adalah  pengklasteran  yang berbasiskan  peluang,  atau  dengan  kata  lain  besarnya peluang  setiap  objek  untuk  berada  pada  klaster tertentu antara 0 sampai 1 (Hartsperger et al. 2010).

## Penentuan jumlah klaster yang optimum
Penentuan jumlah klaster dilakukan dengan cara mencari  jumlah  klaster  yang  optimum  dengan  melihat nilai Cost yang  minimum  pada  setiap  ulangan. Cost merupakan  selisih  minimum  antara  matriks  A  dengan perkalian matriks B dan C, atau dapat dituliskan sebagai
.  Penentuan  jumlah  klaster yang  optimum  dilakukan  dengan  cara  melakukan penentuan  jumlah  klaster  dengan  kombinasi  10 pengulangan  pada  setiap  jumlah  klaster  (2,3,4,5) sebanyak  640  ulangan.  Jumlah  klaster  yang  optimum dimiliki  oleh  jumlah  klaster  dengan  nilai cost yang minimum.  Selanjutnya,  dilakukan  analisis  deskriptif nilai cost tersebut  pada  masing-masing  kombinasi jumlah klaster senyawa, klaster protein dan klaster GO. Pravitasari  (2008),  hasil  analisis  deskriptif  nilai cost yang diperoleh bahwa pengujian masing-masing klaster
Gambar 3. Koneksi antara protein dan go proses biologi
Penguraian Mekanisme Kerja Jamu Berdasarkan Jejaring Bahan Aktif -ProteinTarget- Gene Ontology
signifikan pada α = 5%. Selanjutnya, penentuan jumlah klaster  yang  optimum  pada  masing-masing  klaster senyawa,  klaster  protein,  dan  klaster  GO  dapat dilakukan  dengan  melihat  pola  penurunan  nilai cost dibawah ini (Gambar 4).
Pada  Gambar  4  terlihat  bahwa  jumlah  klaster senyawa dan klaster protein sudah cukup konstan pada jumlah  klaster  5.  Namun,  untuk  memastikan  jumlah klaster  senyawa  dan  klaster  protein  yang  konsisten akan  dilakukan  pengklasteran  pada  jumlah  yang  lebih
besar.  Sedangkan,  pola  penurunan  yang  dimiliki  oleh
jumlah klaster GO sudah konsisten pada jumlah klaster 3-5.  Sehingga  akan  diambil  jumlah  klaster  untuk  GO adalah  sebanyak  4  klaster.  Untuk  memperoleh  jumlah klaster yang optimum pada klaster senyawa dan klaster protein,  maka  dilakukan  pengklasteran  pada  jumlah klaster yang lebih besar yaitu 6-10 klaster. Gambar 4b terlihat  bahwa  klaster  senyawa  sudah  cukup  optimum pada  jumlah  klaster  6-10,  sehingga  untuk  klaster senyawa  diambil  sebanyak  6  klaster.  Namun,  untuk jumlah  klaster  protein  6-10  masih  mengalami
penurunan  yang  signifikan.  Menurut  Johnson  dan
5 4 3 2 19400 19200 19000 18800 5 4 3 2 5 4 3 2 19400 19200 19000 18800 Ger.Se_2 M e a n Ger.Pro_2 Ger.GO_2 Main Effects Plot for Cost Min_2 Data Means
Gambar 4a. Pola penurunan nilai cost senyawa-protein-GO, kombinasi kluster 2-5
10 9 8 7 6 5 4 3 2 19600 19200 18800 18400 18000 10 9 8 7 6 5 4 3 2 5 4 3 2 19600 19200 18800 18400 18000 Ger.Se_1 M e a n Ger.Pro_1 Ger.GO_1 Main Effects Plot for Cost Min_1 Data Means
Gambar 4b. Pola penurunan nilai cost senyawa-protein-GO, kombinasi kluster 6-10
Wichern  (2002)  semakin  besar  jumlah  klaster,  maka akan semakin kecil nilai akurasi yang dimiliki oleh suatu klaster.  Sehingga,  untuk  mengefisiensikan  jumlah klaster  yang  digunakan  dalam  pengklasteran  tanaman obat  dengan  melihat  pola  penurunan  nilai cost yang dimiliki  pada  masing-masing  jumlah  klaster  senyawa, protein, dan GO adalah [6,6,4].
Fuzzy Clustering senyawa
Pengklasteran  pada  58  senyawa  yang  dimiliki oleh 4 tanaman obat yang diprediksi dapat mengobati diabetes  tipe  2  akan  diklasterkan  sebanyak  6  klaster. Secara  visualisasi  bobot  koneksi  antar  klaster  yang diperoleh  pada  jejaring  senyawa-protein  dapat  dilihat pada  Gambar  5a.  Qomariasih  (2015),  menggunakan
metode pengklasteran simultan, plot PCA dan network similarity terdapat  15  senyawa  aktif  yang  diprediksi sebagai  komposisi  utama  ramuan  jamu  antidiabetes. Pada penelitian ini 15 senyawa aktif tersebut sebagian besar  berada  pada  klaster  5.  Namun,  terdapat beberapa  senyawa  dengan  peluang  yang  relatif  tinggi berada  pada  klasteryang  berbeda,  yaitu:  (B015) N- trans-feruloyltyramine, (J207) borneol , dan (J218) (E,E)- alpha-farnesene .  Hal  ini  diduga  bahwa  ketiga  senyawa tersebut  merupakan  senyawa  pendukung  dalam komposisi  ramuan  jamu  T2D.  Penelitian  serupa  juga dilakukan (Syahrir 2015) dengan menggunakan metode NIMS  yang  digunakan  sebagai  inisiasi  awal  untuk menduga  efek  sinergi  antar  pasangan  senyawa  aktif berdasarkan  fenotipe  penyakit,  diperoleh  beberapa
3.9430 3.218 2 2.090 5
Gambar 5a. Dendogram fuzzy clustering senyawa, jejaring bobot koneksi senyawa-protein
Gambar 5b. Dendogram fuzzy clustering senyawa, peluang senyawasenyawa-protein
Penguraian Mekanisme Kerja Jamu Berdasarkan Jejaring Bahan Aktif -ProteinTarget- Gene Ontology 111
pasangan senyawa aktif dengan skor sinergi yang relatif tinggi  antar  tanaman  yang  berbeda.  Namun,  dengan menggunakan  metode fuzzy  clustering graf tri-partite , hanya  sebagian  pasangan  bahan  aktif  yang  memiliki skor sinergi relatif tinggi berpeluang besar berada pada satu klaster yang sama. Artinya, 15 senyawa aktif yang diprediksi  sebagai  komposisi  utama  ramuan  jamu antidiabetes  memiliki  aktvitas  yang  berbeda,  tetapi memiliki  sasaran  mengobati  penyakit  yang  sama berdasarkan fenotipe penyakitnya.

## Fuzzy Clustering Protein
Pengklasteran  pada  416  protein  unik  yang ditargetkan oleh 58 senyawa sebanyak 6 klaster. Secara visualisasi  pengklasteran  yang  diperoleh  pada  jejaring protein-GO  dapat  dilihat  pada  Gambar  6.  Berdasarkan
Gambar  6a  terlihat  bahwa  KP2  (klaster  Protein  ke-2) memiliki  bobot  yang  cukup  besar  yaitu  0.7716  yang terkoneksi ke KGO4 (klaster GO ke-4), dan KP2 (klaster Protein  ke-2)  terkoneksi  ke  KGO2  (klaster  GO  ke-2) sebesar  0.4070,  selain  itu  KP3  (klaster  Protein  ke-3) juga  terkoneksi  ke  KGO2  (klaster  GO  ke-2)  dengan bobot sebesar 0.2499.
Pada  hasil  pengklasteran  secara  statistika  (6b), protein  yang  diperoleh  ada  beberapa  protein diantaranya yang terlibat dalam metabolisme sel α , sel β  dan  sel D  dalam  produksi  insulin  dipankreas  yaitu Alpha-2C  adrenergic receptor berpeluang  sebesar 0.99 berada  pada  klaster  1, Beta-1  adrenergic  receptor berpeluang  sebesar  0.96  berada  pada  klaster  1,  dan peroxisome  proliferator-activated  receptor  delta yang berpeluang  sebesar  0.95  berada  pada  gerobol  1.
Gambar 6a. Histogram fuzzy clustering senyawa, jejaring bobot koneksi protein-GO proses biologi
Gambar 6b. Histogram fuzzy clustering senyawa, dendogram peluang protein
Sedangkan,  untuk insulin-degrading  enzyme  isoform  1 merupakan  protein  yang  sangat  berperan  dalam produksi  insulin  berpeluang  sebesar  1.00  berada  pada klaster  4  dengan  protein-protein  pendukung  seperti phosphocholine phosphatase isoform1 , alpha- galactosidase dan protein lainnya yang berperan dalam produksi insulin.

## Fuzzy Clustering GO
GO  proses  biologi  signifikan  yang  pada  DAVID Database  diperoleh  senbanyak  17626  GO  yang terkoneksi  dengan  416  protein  target.  Dari  17626  GO yang dimiliki oleh protein unik terdapat sebanyak 3104 GO  unik.  Selanjutnya,  GO  unik  yang  diperoleh  akan digerombokan sebanyak 4 klaster (Gambar 7).
Pada  penelitian  ini  (Gambar  7a)  disebut  sebagai matriks B . Matriks B merupakan jejaring bobot  koneksi
antaraklaster  protein  dan  GO-BP.  Terdapat  3  bobot koneksi  yang  cukup  besar  yaitu  pertama,  sebesar 0.7716  yang  dimiliki  antara  GO-BP  pada  klaster  ke-4 dan  protein  pada  klaster  ke-2.  Kedua,  sebesar  0.407 bobot  yang  dimiliki  oleh  GO-BP  pada  klaster  ke-2  dan protein pada klaster ke-2. Ketiga, sebesar 0.2499 bobot yang dimiliki oleh GO-BP pada klaster ke-3 dan protein pada  klaster  ke-3.  Namun,  dari  ketiga  bobot  koneksi yang  cukup  tinggi  tersebut  jika  dikaitkan  dengan  hasil penggeromboalan  pada  protein  yang  berada  pada klaster  ke-1  merupakan  proses  biologi  yang  terlibat dalam proses metabolisme sel α, sel β dan sel D dalam produksi  insulin  dipankreas  meskipun  banyak  proses biologi  lain  yang  terlibat  didalamnya.  selain  itu,  bobot koneksi  yang  dimiliki  antara  klaster-klaster  GO-BP dengan  protein  pada  klaster  ke-4  seharusnya  memiliki bobot  koneksi  yang  besar,  karena insulin-degrading
Gambar 7a. Dendogram fuzzy clustering GO-BP, jejaring bobot koneksi protein-GO proses biologi
Gambar 7b. Dendogram fuzzy clustering GO-BP, dendogram fuzzy clustering GO-BP
Penguraian Mekanisme Kerja Jamu Berdasarkan Jejaring Bahan Aktif -ProteinTarget- Gene Ontology 113
enzyme  isoform  1 merupakan  protein  yang  sangat berperan  dalam  produksi  insulin  berpeluang  sebesar 1.00 berada pada klaster 4.
Menurut  (Vasamsetty et  al. 2011),  ada  dua proses  biologi  yang  terlibat  dalam  T2D.  Pertama, proses  biologi  yang  berkaitan  dengan  penurunan regulasi,  kedua  peningkatan  regulasi  T2D.  Gene  yang terlibat  pada  proses  biologi  dalam  penurunan  reguasi T2D  yaitu: cell  activation,  macromolecule  biosynthetic process,  hydrogen  peroxide  biosynthetic  process, immune  response,  dan  regulation  of  glycolysis .  Pada hasil  dendogram fuzzy  clustering GO  proses  biologi (7b),  klaster  1  dan  3  sebagian  besar  merupakan  gene- gene  yang  terlibat  dalam  proses  biologi  penurunan regulasi  T2D.  Sedangkan,  gene  yang  terlibat  dalam peningkatan  regulasi  T2D  yaitu: aromatic  compound biosynthetic  process,  nitric  oxide  biosynthetic  process, dan regulation  of  glycolysis .  Dari  keseluruhan  proses biologi yang terjadi pada 416 protein yang ditargetkan oeh 4 tanaman, terdapat 4 proses biologi yang terlibat dalam  peningkatan  regulasi  terhadap  T2D  yaitu: GO:0006809 nitric oxide biosynthetic process , GO:0045019 negative  regulation  of  nitric  oxide biosynthetic  process ,  GO:0045428 regulation  of  nitric oxide  biosynthetic  process ,  dan  GO:0045429 positive regulation  of  nitric  oxide  biosynthetic  process .  Dari  4 proses  biologi  tersebut  memiliki  peluang  yang  cukup besar berada pada klaster 1 dan 3.

## SIMPULAN
Dari  hasil  pengklasteran  senyawa,  protein,  dan GO-BP  yang  dilakukan  menggunakan  metode Fuzzy Clustering melalui  graf  tri-partite yang  dibentuk diperoleh  beberapa  kesimpulan  yaitu  senyawa  yang diprediksi  sebagai  komposisi  utama  ramuan  jamu antidiabetes  masing-masing  memiliki  aktivitas  yang berbeda-beda berdasarkan fenotipenya dalam mengatasi  penyakit,  namun  memiliki  terget  penyakit yang  sama  (T2D).  Klaster-klaster  pada  protein  yang ditargetkan  oleh  58  senyawa  memiliki  peluang  yang cukup  besar  untuk  berada  pada  klaster  tertentu  yang terkait  dengan  protein  penghambat  metabolisme insulin  yang  menyebabkan  T2D.  Protein-protein  pada klaster ke-1 yaitu alpha-2c adrenergic receptor , beta-1 adrenergic  receptor ,  dan peroxisome  proliferator- activated  receptor  delta yang  terilibat  dengan penghambatan  metabolisme  insulin  di  pankreas. Sedangkan, proses biologi yang terkait dengan produksi
insulin  adalah  protein insulin-degrading  enzyme isoform  1 yang  berada  pada  klaster  ke-4  dengan protein-protein  pendukung  seperti phosphocholine phosphatase isoform1 , alpha-galactosidase dan protein lainnya yang berperan dalam produksi insulin. Klaster 1 dan  3  hasil  pengklasteran fuzzy  clustering GO merupakan  proses  biologi  yang  terlibat  dalam peningkatan dan penurunan regulasi T2D. Namun, hasil yang  lebih  dominan  menunjukkan  gene-gene  yang terlibat dalam proses biologi penurunan regulasi T2D.

## DAFTAR PUSTAKA
Hartsperger ML, Blochl F, Stumpflen V, Theis FJ. 2010.
Structuring Heterogeneous Biological
Information Using Fuzzy Clustering of K-Partite Graphs. BMC Bioinformatics. 11:522. 1-15. Huang DW, Sherman BT, Lempicki RA. 2009. Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioinformatics resources. Nature Protocol. 4(1):44-57.
James  Norman  MD.  2008.  The  Importance  of  Insulin and  Glucagon.  Diabetes  and  Hypoglicemia, Endocrine  Web [Internet].  Tersedia  pada: https://www.endocrineweb.com/conditions/di abetes/normal-regulation-blood-glucose. Johnson  RA,  Wichern  DW.  2002. Applied  Multivariate Statistical  Analysis,  Fifth  Edition .  Englewood Cliffs (NJ): Prentice Hall.
Li H, Zhao L, Zhang B, Jiang Y, Wang X, Guo Y, Liu H, Li S, Tong  X.  2014.  A  Network  Pharmacology Approach to Determine Active Compounds and Action Mechanisms of Ge-Gen-Qin-Lian Decoction  for  Treatment  of  Type  2  Diabetes. Hindawi  Publishing  Corporation ,  Article  ID 495840, 12 pages.
Mattjik AA, Sumertajaya IM. 2011. Sidik Peubah Ganda. Bogor  (ID):  Departemen  Statistika,  Institut Pertanian Bogor.
Ndraha  S.  2014. Diabetes  Melitus  Tipe  2  dan Tatalaksana Terkini. Medicinus. 27(2):9-16. Nurishmaya  MR.  2014.  Pendekatan  Bioinformatika Formulasi  Jamu  Baru  Berkhasiat  Antidiabetes dengan Ikan Zebra (Danio rerio) Sebagai Hewan Model  [Skripsi].  Bogor  (ID):  Institut  Pertanian Bogor.
Pravitasari  AA.  2008.  Penentuan  Banyak  Kelompok dalam  Fuzzy  C-Means  Cluster  Berdasarkan Proporsi Eigen Value Dari Matriks Similarity dan
Indeks  XB  (Xie  dan  Beni).  Bandung  (ID): Universitas Padjadjaran.
Qomariasih  N.  2015.  Analisis  Klaster  Simultan  dan Jejaring Farmakologi pada Penentuan Senyawa Aktif  Jamu  Anti  Diabetes  Tipe  2  [Tesis].  Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Syahrir  NH.  2015.  Uji  Permutasi  Efek  Sinergis  Bahan Aktif  Tanaman  Obat  Berdasarkan  Jejaring Dengan  Protein  Target  [Tesis].  Bogor  (ID): Institut Pertanian Bogor.
Umar  HS.  2007.  Indikator  Gangguan  Metabolik  pada
Penyakit Degeneratif. Makasar (ID): Departemen Penyakit Dalam Fakultas
Kedokteran Universitas Hasanuddin.
Vasamsetty CS, Peri SR, Rao AA, Srinivas K, Someswara Rao C. 2011. Gene Expression Analysis for Type- 2  Diabetes  Militus-A  Study  on  Diabetes  With and  Without  Parental  History. Journal  of
Theoretical and Applied Information Technology. 27(1): 43-53.
Zhang  GB,  Li  QY,  Chen  QL,  Su  SB.  2013.  Network Pharmacology:  A  New  Approach  for  Chinese Herbal  Medicine  Research. Hindawi .  Article  ID 621423, 1-9.