## Efek  Sinergis  Bahan  Aktif  Tanaman  Obat  Berbasiskan  Jejaring  Dengan Protein Target
Nur Hilal A.Syahrir 1 , Farit Mochamad Afendi 2* , Budi Susetyo 2
1 Program Studi Statistika Terapan, Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Indonesia.
2 Departemen Statistika, FMIPA, Institut Pertanian Bogor, Indonesia.

## Abstract
Medicinal  plants  contain  inherently  active  ingredients.  Such  ingredients  are beneficial  to  prevent  and  cure  diseases,  as  well  as  to  perform  specific  biological functions.  In  contrast  to  synthetic  drugs,  which  is based  on  one  single  chemicals, medicinal  plants  exert  their  beneficial  effects  through  the  additive  or  synergistic action  of  several  chemical  compounds.  Those  chemical  compound  act  on  single  or multiple  targets  (multicomponent  therapeutic)  associated  with  a  physiological process . Active  ingredients combinations show a synergistic  effect. This means that the  combinational  effect  of  several  active  ingredients  is  greater  than  that  of individual one acting separately. A network target can be used to identify synergistic effects  of  plants  active  ingredients .  The  method  of  NIMS  (Network  target-based Identification  of  Multicomponent  Synergy)  is  a  computational  approach  to  identify the  potential  synergistics  effect  of  active  ingredients.  It  also  assessess  synergistic strength  of  any  active  ingradients  at  the  molecular  level  by  synergy  scores.  We investigate  these  synergistic  on  a Jamu formula  for  diabetes  mellitus  type  2.    The Jamu formula  is  composed  of  four  medicinal  plants,  namely Tinospora  crispa , Zingiber  officinale , Momordica  charantia ,  and Blumea  balsamivera . Our  work succesfully demonstrates that the highest synergy scores on medicinal plants synergy can be seen in pairs of several active ingredients in Zingiber officinale . On the other hand, the synergy of pairs of active ingredients in Momordica charantia and Zingiber officinale posseses a relatively high score. The same occurs in Tinospora crispa and Zingiber officinale .

## Pendahuluan
Pola penyakit  di Indonesia bahkan di dunia telah mengalami pergeseran dari penyakit  infeksi  ke  penyakit-penyakit  metabolik  degeneratif  yang  disebabkan  oleh gangguan  metabolisme  tubuh  akibat  konsumsi  berbagai  jenis  makanan  yang  tidak terkendali serta gangguan faal tubuh sejalan dengan proses degenerasi.
Penulis
Afiliasi

## Kata Kunci
 drugCIPHER-CS  jamu  NIMS
 network target
Diterima 9 Agustus 2015
Direvisi 6 September 2015 Disetujui 17 November 2015

## *Penulis korespondensi
Farit Mochamad Afendi Program Departemen  Statistika  FMIPA Institut Pertanian Bogor fmafendi@gmail.com
Syahrir et al. Contoh  penyakit  metabolik  degenaratif  seperti diabetes, kolesterol, asam urat, batu ginjal, hepatitis, rematik, dsb. Penyakit-penyakit metabolik degeneratif  lebih  sesuai  jika  ditangani  dengan  obat yang memiliki lebih dari satu efek farmakologi (Katno dan Pramono 2008). Fenomena tersebut menyebabkan  pergeseran  paradigma  pengobatan dari obat-obatan konvensional yang hanya melibatkan  satu  senyawa  kimia  tunggal  dengan  satu target  ( one  drug-one  target )  menjadi  pengobatan berbasis  tanaman  obat  yang  melibatkan  banyak komponen  senyawa  kimia  yang  bekerja  pada  satu atau  beberapa  target  ( multicomponent-network target ) (Li dan Zhang 2013).
Interaksi  kombinasi  bahan  aktif  pada  obat multikomponen  sangat  mungkin  terjadi.  Kombinasi antar  bahan  aktif  dapat  menunjukkan  efek  sinergis atau efek antagonis. Kombinasi yang menguntungkan tentu saja ialah kombinasi yang memiliki efek sinergis pada bahan aktif. Kombinasi efek sinergis merupakan tujuan  yang  dikejar  dalam  pengembangan  tanaman obat  sehingga  kajian  efek  sinergis  antar  bahan  aktif menjadi  perhatian  khusus  pada  penelitian  ini. Evaluasi  mengenai  sinergisme  bahan  aktif  pada tanaman obat biasanya dilakukan secara eksperimental  dalam  pendekatan  kasus  per  kasus. Meskipun  beberapa  metode  eksperimental  telah dapat  dilakukan  untuk  menyaring  kombinasi  bahan aktif  yang  menguntungkan,  evaluasi  sinergis  secara eksperimental  membutuhkan  biaya  dan  tenaga yang besar  serta  waktu  yang  relatif  lama.  Pendekatan komputasi  muncul  sebagai  alternatif  yang  mampu mengakomodir  data  yang  besar  dengan  lebih  cepat serta  dapat  memberikan  metode  yang  lebih menjanjikan  dan  diinginkan  untuk  studi  obat multikomponen.
Li et  al. (2011)  mengusulkan  pendekatan komputasi  untuk  melihat  potensi  efek  sinergis  antar kombinasi  bahan  aktif  pada  tingkatan  molekular dengan  menggunakan  metode  NIMS  ( Network target-based Identification of  Multicomponent Synergy) .  NIMS  merupakan  bagian  dari  rangkaian jejaring  farmakologi  yang  melihat  intervensi  bahan aktif    pada  sistem  biologis  yang  kompleks  sehingg metode  NIMS  merupakan  metode  yang  tepat digunakan  untuk  melihat  sinergi  pasangan  bahan aktif  pada  studi  obat  multikomponen.  NIMS mengkuantifikasi  kekuatan  sinergis  pasangan  bahan
aktif dengan mempertimbangkan keterkaitan mekanisme kerja obat yang melibatkan peran protein target  serta  peran  penyakit.  Li et  al. (2011) menginisiasikan  metode  NIMS  dan  menunjukkan bahwa  metode  NIMS  memiliki  performa  yang  baik dalam  mengkuantifikasi  dan  menyaring  sinergisme bahan  aktif  pada  formula  TCM  ( Traditional  Chinese Medicine ). Beberapa penelitian sebelumnya menggunakan  metode  NIMS  untuk  mengungkap mekanisme  kerja  formula  TCM  pada  penyakit tertentu  seperti  diabetes  mellitus  tipe  2  (Li et  al . 2014) dan penyakit rematik (Li et al. 2015). Penelitian ini  merupakan  langkah  awal  evaluasi  sinergis  bahan aktif  dengan  pendekatan  komputasi  menggunakan metode NIMS pada ramuan Jamu.
Pendekatan  komputasi  yang  menghasilkan  skor kekuatan  sinergis  pada  bahan  aktif  tanaman  obat selanjutnya  perlu  untuk  diuji  secara  statistika. Metode resampling dengan  teknik  uji  permutasi diterapkan  pada  penelitian  ini  untuk  menangani masalah  asumsi  sebaran  skor  sinergis  yang  tidak menyebar  normal  dan  tidak  diketahui  sebarannya (nonparamaterik).  Uji  permutasi  tersebut  menguji signifikansi  skor  sinergis  sehingga  skor  sinergis menjadi lebih bermakna.

## Metode Penelitian

## Data
Penelitian  ini  berfokus  pada  ramuan  jamu yang sedang dikembangkan di Pusat Studi Biofarmaka untuk  pengobatan diabetes  mellitus tipe  2.  Ramuan jamu  terdiri  dari  empat  tanaman  yaitu  tanaman Bratawali ( Tinospora crispa ), Jahe ( Zingiber officinale ),  Pare  ( Momordica  charantia ),  dan Sembung  ( Blumea  balsamivera ).  Ramuan  jamu tersebut merupakan hasil prediksi formula jamu baru yang berkhasiat sebagai antidiabetes oleh Nurishmaya  (2014).  Pengumpulan  data  dilakukan dengan  mengumpulkan  informasi  dari  berbagai sumber pangkalan data (Lihat Tabel 1).

## Metode Analisis
Pada  penelitian  ini  terdapat  tiga  tahapan penting:  (1)  prediksi  jejaring  protein  target,  (2) kuantifikasi  efek sinergis, dan  (3)  uji  signifikansi  skor sinergis. Diagram alir pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
37
Tabel 1. Daftar pangkalan data untuk analisis jejaring farmakologi.
Data Pangkalan Data Informasi yang diperoleh dari pangkalan data Hasil penelusuran data Senyawa KNApSAcK family dan The Dictionary of Natural Products (DNP) Daftar  senyawa  alami  yang  terdapat pada  tanaman  tertentu.  (Running  WE 1993; Afendi et al. 2012). 595  senyawa  pada  4 tanaman  yaitu  18  pada Bratawali, 291 pada Jahe, 245  pada  Pare,  dan  41 pada Sembung. Bahan aktif PubChem Informasi  lebih  rinci  mengenai  bahan aktif  berupa  struktur  kimia,  nama kanonik ( Canonical SMILES ), Nomor CID
( PubChem CID ), serta aktifitas farmakologisnya. (Wang et al. 2009). 595  senyawa  tersebut ditelusuri  dan  diperoleh 55 senyawa sebagai senyawa aktif yang mempunyai aktifitas farmakologis. Interaksi senyawa - protein target
PubChem BioAssay
Daftar protein yang menjadi target dari bahan  aktif  dengan  identitas  protein sebagai  “ gi  numbers” (Wang et  al. 2009).
Terdapat  2971  interaksi dari  55  bahan  aktif  yang menuju  416  protein  yang menjadi  target  bahan aktif. Interaksi antar protein target Human Protein Reference Database (HPRD) Daftar  protein  yang  saling  berinteraksi (Goel et al. 2012). Interaksi  antar  protein (PPI)  sebanyak  37.080 dari 9.650 protein. Integrasi pangkalan data biological DataBase network (bioDBnet) Kumpulan  informasi  mengenai  ID protein  target  pada  database  yang berbeda (Mudunuri et al. 2009) Konversi ID protein target pada PubChem berupa “ gi numbers” menjadi HPRD ID .
Konversi HPRD ID menjadi Uniprot  ID untuk  masing- masing protein target. Protein target Universal Protein Resource (UniProt) Informasi rinci  mengenai protein  target termasuk keterlibatannya dalam penyakit (Apweiler et al. 2004). Daftar  gen  dan  fenotipe yang terkait dengan protein target. Fenotipe Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) dan Human Phenotype Ontology
Kumpulan informasi mengenai penyakit pada gen/protein lebih rinci. (Hamosh et al. 2005; Robinson dan Mundlos 2010). Masing-masing protein target  ditelusuri  daftar fenotipe  (penyakit)  346 serta  interaksi    antar protein target-fenotipe sebanyak 358.

## Prediksi jejaring protein target
Zhao  dan  Li  (2010)  mengusulkan  metode drugCIPHER-CS  untuk  memprediksi  profil  protein target dari bahan aktif. Pada prinsipnya, drugCHIPER- CS  melihat  kedekatan  bahan  aktif  terhadap  protein target  dalam  skala  genomik  yang  besar  dengan
mengkorelasikan  informasi  kemiripan  struktur  kimia bahan  aktif  pada  ruang  farmakologi  dan  interaksi antar  protein  pada  tubuh  manusia  (PPI)  pada  ruang genomik.  Metode  ini  didasarkan  pada  hipotesis bahwa (i) obat dengan kemiripan struktur yang sama
Gambar 1. Diagram alir penelitian. Kajian efek sinergis bahan aktif pada tanaman obat dilakukan dengan tiga tahapan.
cenderung  mengikat  protein  yang  terkait  (ii) hubungan  fungsional  antara  protein  dapat  diukur dengan  jarak  pada  jejaring  interaksi  protein.  Profil protein target dari tiap bahan aktif dihitung dari skor concordance
dimana merupakan  matriks  kemiripan  struktur kimiawi  antar  bahan  aktif  yang  diukur  dengan menggunakan  koefisien Tanimoto pada  data  biner. Data  biner  dihasilkan  dari  dekomposisi  4860 substruktur  sidik  jari  molekuler Klekota-Roth berdasarkan ada atau tidaknya  substruktur tersebut. merupakan  matriks  kedekatan  antara  protein dan bahan aktif   dengan basis jejaring PPI.

## Kuantifikasi efek sinergis
NIMS  merupakan  salah  satu  pendekatan komputasi  untuk  mengidentifikasi  pasangan  agen sinergis pada tingkat molekuler. NIMS
mengintegrasikan  dua  aspek  yaitu berdasarkan  fitur topologi  jejaring  protein  target  bahan  aktif  dan kesamaan  fenotipe  (penyakit)  dari  protein  target bahan  aktif.  Skor  sinergis  antar  dua  pasang  bahan aktif  diperoleh  dari  perkalian Topology  Score dan Agents Score (Li et al. 2011).
berasal  dari  fitur  topologi  jejaring  yang dibangun berdasarkan protein target bahan aktif dan interaksi antar protein. Ide dasar dari topology score adalah  dengan  melihat  kedekatan  bahan  aktif berdasarkan  kedekatan  protein  penting  dari  masing- masing bahan aktif dalam jejaring protein target. dapat diperoleh dengan persamaan:
dimana merupakan  dari  protein  target  dari bahan  aktif-1  dan merupakan  dari  protein target dari bahan aktif-2 yang dihitung dengan
Gambar 1. Jejaring bahan aktif-protein target. Jejaring terdiri kumpulan bahan aktif dan protein target yang dilambangkan  sebagai  sebuah  node  dengan  bentuk  lingkaran.  Interaksi  bahan  aktif  dan  protein  target dilambangkan dengan garis yang menghubungkan antar node disebut sebagai edge.
mengintegrasikan degree , betweenness ,  dan closeness melalui  analisis  komponen  utama  (AKU). Fungsi  eksponensial  negatif  digunakan  untuk memboboti interaksi dua protein target berdasarkan  panjang  lintasan  terpendek.
merupakan  lintasan  terpendek  dari  protein  target-i dari  bahan  aktif-1  terhadap  semua  protein  target-2, sementara merupakan  lintasan  terpendek dari  protein  target-j  dari  bahan  aktif-2  terhadap semua  protein  target-1. digunakan  untuk mengukur nilai kesamaan antar pasangan bahan aktif berdasarkan  fenotipe  (penyakit)  yang  dihasilkan  dari produk  gen  (protein  target).  Pasangan  bahan  aktif dengan  mekanisme  kerja  yang  independen    namun mengobati penyakit yang sama akan lebih cenderung untuk menghasilkan efek sinergis. Jika protein target terdokumentasi  memiliki  eksperesi  genetik  berupa fenotipe  dalam  pangkalan  data  OMIM,  fenotipe  ini akan diidentifikasi sebagai agen fenotipe  untuk agen yang diberikan. AS untuk pasangan bahan aktif-1dan bahan aktif-2
dimana adalah nilai kesamaan antara fenotipe-i dari  bahan  aktif-1  dan  fenotipe-j  dari  bahan  aktif-2, dan  N  adalah  jumlah  total  pasangan  fenotipe. Kesamaan  fenotipe  dihitung  menggunakan  konsep peluang  pada  diagram  struktur Human  Phenotype Ontology .

## Uji Signifikansi skor sinergi
Uji  permutasi  merupakan  salah  satu  teknik untuk melakukan pengujian hipotesis dengan metode resampling pada  data  yang  tidak  memenuhi  asumsi normal  atau  sebaran  tertentu  kecuali  pengamatan yang menyebar independen dan identik pada sebaran hipotesis  nol  (Smyth  dan  Phipson  2010).  Uji permutasi dapat digunakan untuk menguji signifikansi  hubungan  yang  melibatkan  dua  peubah (korelasi,  regresi,  dan  hubungan  lainnya  yang terdifinisi  dengan  jelas).  Uji  signifikansi  pada  skor sinergi dilakukan dengan metode uji permutasi.
Ide  dasar  uji  permutasi  pada  dua  peubah ialah  dengan  mengubah  urutan  salah  satu  peubah
Tabel 2. Daftar bahan aktif pada tanaman, protein target bahan aktif serta interaksinya.
Tanaman Bahan Jumlah Protein Target  Interaksi Bahan Aktif - Protein Target Aktif Bratawali ( Tinospora crispa ) 3 63 64 Jahe ( Zingiber officinale ) 46 146 1064 Pare ( Momordica charantia ) 3 28 28 Sembung ( Blumea balsamivera ) 3 95 141 Total 55 332 (205) 1297
dengan pengacakan secara konsisten pada data yang diamati.  Jika  diasumsikan  bahwa  kedua  peubah mempunyai  hubungan,  maka  diharapkan  setelah dilakukan  pengacakan  maka  hubungan  antar  dua peubah  tersebut  hilang.  Hipotesis  nol  menyatakan tidak  ada  hubungan  antar  dua  peubah.  Ketika pengacakan dilakukan berulang-ulang maka diperoleh  sebaran  statistik  uji  yang  merupakan kondisi  sebaran  hipotesis  nol.  Sebaran  hipotesis  nol sebaiknya dibangun dalam jumlah yang besar. Nilai-p diperoleh  dari  proporsi  data resampling permutasi dengan  nilai  statistik  uji statistik  amatan ( Hesterberg et al. 2003).

## Hasil dan Pembahasan

## Prediksi protein target dari bahan aktif
Prediksi  protein  target  diawali  dengan tahapan pengumpulan data senyawa pada pangkalan data Knapsack dan DNP .  55  senyawa  dari  595 senyawa  diidentifikasi  sebagai  bahan  aktif  yang mempunyai aktifitas farmakologis yang terdokumentasi  pada  pangkalan  data Pubchem . Protein  target  dari  bahan  aktif  kemudian  ditelusuri lebih  lanjut  sehingga  diperoleh  informasi  pada  Tabel 2.
Jejaring  protein  target  awal  merupakan jejaring yang terdiri dari 55 node sebagai bahan aktif dan  205 node sebagai  protein  target  unik.  Protein target  unik  berasal  dari  332  protein  target  yang tereduksi menjadi 205 protein target disebabkan oleh adanya  protein  yang overlapping antara  protein target  yang  berasal  dari  bahan  aktif  pada  tanaman yang berbeda. Masing-masing bahan aktif menargetkan paling sedikit sebanyak satu dan paling banyak  sebanyak  57  protein  target.  Hubungan
interaksi  bahan  aktif  dan  protein  target  tersebut dapat  direpresentasikan  sebagai edge pada  jejaring. Jumlah interaksi antar bahan aktif dan protein target yang  diperoleh  dari  dokumentasi  pangkalan  data PubChem sebanyak 1297. Prediksi protein target dari bahan  aktif  ramuan  jamu  diperoleh  dengan menggunakan  metode  drugCIPHER-CS.  Metode  ini digagas  oleh  Zhao  dan  Li  (2010)  untuk  memprediksi protein  target  dari  bahan  aktif  dalam  skala  genomik yang  besar  dengan  performa  yang  baik.  Metode drugCHIPER-CS  mengurutkan  kemungkinan  protein target  tertentu  yang  menjadi  target  dari  bahan  aktif dengan  mengkorelasikan  kemiripan  struktur  kimiawi pada bahan aktif dan kedekatan antar protein target dalam  jejaring  PPI.  Selanjutnya  100  protein  target dengan  nilai  kemungkinan  tertinggi  dari  masing- masing bahan aktif dihimpun dalam sebuah jejaring.
Jejaring prediksi protein target dibangun dari 55 node bahan  aktif  dan  1055 node protein  target dalam  5500  interaksi.  Hasil  prediksi  protein  target dari bahan aktif tidak hanya berasal dari 205 protein target  awal  yang  telah  terdokumentasi  menjadi target bahan aktif (Lihat Gambar 3). Bahan aktif S030 yang  berasal  dari  tanaman  Sembung  diprediksi menuju protein target yang berbeda dari bahan aktif lainnya sehingga tersisih dari jejaring utama.

## Kuantifikasi efek sinergis
Untuk  melihat  potensi  efek  sinergis  dari kombinasi  pasangan  bahan  aktif  pada  tingkatan molekuler digunakan metode NIMS. NIMS merupakan  pendekatan  baru  yang  digunakan  untuk mengukur  kekuatan  sinergis  dari  pasangan  bahan aktif  tertentu  dari  tanaman  dengan  menentukan interaksi  protein  target  dari  bahan  aktif  tersebut pada  jejaring  PPI.  Kajian  NIMS  diterapkan  pada  55
Gambar  3. Prediksi  jejaring  bahan  aktif-protein  target.  Jejaring  terdiri  dari  55  bahan  aktif  dan  100  protein target dari masing-masing bahan aktif dengan skor concordance tertinggi.
bahan  aktif  yang  dikumpulkan  secara  manual  pada empat  tanaman  yang  telah  diprediksi  menuju. menargetkan  protein  target  tertentu.  Jejaring  yang yang  terbentuk  pada  NIMS  adalah  jejaring  prediksi protein  target  pada  jejaring  PPI.  Topologi  jejaring pada  NIMS  digunakan  untuk  menghitung  skor topologi  yang  merupakan  ukuran  kedekatan  protein target  dari  masing-masing  bahan  aktif  berdasarkan tingkat  kepentingan  protein  tersebut  dalam  jejaring.
Semakin  penting  protein  target  dalam  jejaring  maka PPI namun node yang menjadi pusat perhatian adalah 1055 node yang  diperoleh  dari  Jejaring  PPI dimanfaatkan  untuk  melihat node tersebut  secara komprehensif dalam melihat skor kepentingan suatu node .  Semakin  penting  protein  target  dalam  jejaring maka  semakin  kuat  pula  efek  yang  dihasilkan  oleh bahan aktif yang menargetkan protein tersebut.
Tiga ukuran sentralitas yang digunakan untuk melihat  skor  tingkat  pentingnya  protein  target sebagai  sebuah node di  dalam  jejaring  yaitu, betweenness , closeness ,  dan degree .  Gambar  4 menunjukkan  plot  antara  ketiga  ukuran  sentralitas pada 9.673 protein target pada jejaring PPI.
Ukuran degree menunjukkan  fitur  jejaring yang  umum  digunakan  dan  hanya  mampu menangkap informasi lokal dari sebuah node dengan melihat  tetangga  terdekat  sementara  ukuran sentralitas betweenness tidak  hanya  berisi  informasi lokal  namun  mengidentifikasi  sebuah node dalam sebuah struktur jejaring global. Gambar  4 menunjukkan  bahwa  protein  target  dengan  ukuran sentralitas betweenness yang tinggi juga mempunyai jumlah degree yang tinggi. Hal tersebut mengindikasikan adanya korelasi linear positif antara
ukuran betweenness dan ukuran degree pada jejaring ini. Semakin banyak jumlah edge atau jumlah protein target  tetangga  yang  terhubung  dengan  protein target  tertentu  semakin  besar  kecenderungan protein tersebut mempunyai pengaruh pada struktur jejaring secara global. Ukuran yang lain yaitu ukuran kedekatan  ( closeness )  merupakan  ukuran  seberapa dekat  sebuah node tertentu  terhadap node yang lainnya.  Pada  beberapa  konteks,  ukuran  ini  dapat dipahami  sebagai  ukuran  seberapa  cepat  arus informasi  yang  dapat  tersebar  dari  sebuah node tertentu  ke  semua node yang  jauh  pada  jejaring. Gambar  4  menunjukkan  bahwa  efisiensi  arus informasi dari protein target cenderung konstan.
Analisis  komponen  utama  (AKU)  digunakan untuk mengintegrasi ketiga ukuran tersebut  menjadi satu  skor  yang  mencerminkan  tingkat  kepentingan
Gambar  4. Hubungan  antara  tiga  ukuran  sentralits  pada  jejaring  yaitu:  hubungan  betweennes  dan closeness, closeness dan degree, serta betweennes dan degree.
Tabel 3. Peringkat skor sinergi dengan Pare dan Bratawali sebagai tanaman utama
Bahan aktif Utama  Kandidat bahan aktif  Skor Sinergi Peringkat B013 J127 0.126997677 13 B013 B018 0.088755617 20 B013 J153 0.08832469 21 B015 J091 0.156777867 2 B015 J249 0.156777867 3 B015 J036 0.156632159 4 B018 J127 0.139817208 10 B018 J270 0.101692438 14 B018 J153 0.096534603 17 P044 P195 0.175887884 1 P044 P183 0.100362049 15 P044 S002 0.085856873 24 P183 P195 0.06482849 33 P183 S002 0.015412255 45 P183 S031 0.011222444 69 P195 S002 0.084028678 25 P195 S031 0.008765004 88 P195 S030 0.007337308 125
protein  target.  Skor  dengan  satu  komponen utama  diperoleh  dengan  mengakomodir  63.6  % keragaman  dari  tiga  ukuran  tersebut.  Skor  satu
komponen utama menggambarkan skor kepentingan dari  setiap  protein  target.  Jarak  terpendek  antar protein  target  dari  semua  kemungkinan  pasangan
Gambar  5. Heatmap  skor  perhitungan  pada  NIMS.  Skor  berupa  matriks  55x55  yang  dilambangkan  dengan warna. Warna merah menunjukkan skor tertinggi dan warna kuning menunjukkan skor terendah. (a) Matriks Topology Score (b) Matriks Agent Score (c) Matriks Synergy Score.
bahan  aktif  juga  diukur  untuk  melihat  kedekatan antara  protein  target  nsatu  dengan  yang  lain.  Skor topologi  mengintegrasi  ukuran  tingkat  pentingnya protein  target  dan  skor  kedekatan  antar  protein target.  Gambar  5(a)  menunjukkan  skor  topologi  dari kombinasi  55  bahan  aktif.  Pasangan  kombinasi  dari dua  bahan  aktif  yang  berbeda  terdiri  atas  1430 pasangan  kombinasi.  Gambar  5(a)  menunjukkan bahwa  skor  topologi  dari  bahan  aktif  Sembung terhadap  bahan  aktif  tanaman  lain  cenderung rendah.  Prediksi  jejaring  menggambarkan  posisi protein  target  dari  bahan  aktif  Sembung  relatif  jauh daripada  protein  target  dari  bahan  aktif  lainnya. Namun  terdapat  indikasi  kedekatan  protein  target Sembung  dari  bahan  aktif  tertentu  terhadap  bahan aktif  yang  berasal  dari  Pare.  Selain  dari  hubungan protein target bahan aktif Pare dan Sembung di atas, kecenderungan protein target pada bahan aktif  Pare
memiliki  kedeketan  dengan  protein  target  pada bahan  aktif  tanaman  Jahe.  Jumlah  identifikasi  bahan aktif  Jahe yang lebih banyak dari  bahan aktif lainnya menunjukkan  sebagian  besar  pasangan  bahan  aktif tanaman  Jahe  mempunyai  kedekatan  protein target. Bahan  aktif    dari  tanaman  Bratawali  menunjukkan kedekatan  protein  targetnya  dengan  tanaman  Jahe dan antar bahan aktif Bratawali sendiri.
Selain  melihat  skor  topologi,  skor  sinergi dapat  ditelusuri  melalui  sejauh  mana  kemiripan pasangan  bahan  aktif  tanaman  obat  dalam  hal mengobati  penyakit  tertentu  yang  dikuantifikasi dengan Agent  Score seperti  pada  Gambar  5(b). Kemiripan  bahan  aktif  berdasarkan  penyakit  yang diobati  memiliki  nilai  kemiripan  yang  lebih  rendah dibanding berdasarkan skor kedekatan protein target. Informasi dari pangkalan data mengenai gen memang tidak  selalu  menunjukkan  bahwa  setiap  gen  atau
Ba h an akti f Ba h an akti f
Gambar  6. Heatmap  nilai-p  pada  uji  permutasi  efek  sinergis  bahan  aktif  tanaman  obat.  Warna  gelap menunjukkan  skor  nilai-p  <  0.05  yang  berati  pasangan  bahan  aktif  signifikan  bersinergi.  Warna  terang menunjukkan skor nilai-p   0.05 yang berarti pasangan bahan aktif tidak signifikan bersinergi.
produk gen  memiliki atau mengeskpresikan fenotipe (penyakit) tertentu. Kemiripan bahan aktif dalam hal melihat  kesamaan  fenotipe  ini  lebih  cenderung terlihat pada bahan aktif antar tanaman Jahe . Dengan  melihat  dua  aspek  secara  bersama dalam  mengkuantifikasi  sinergi  antar  bahan  aktif diperoleh skor sinergi seperti pada Gambar 5(c). Skor sinergi  yang  diperoleh  berada  pada  rentang (0.00251;0.353). Skor sinergi relatif rendah dibanding dengan skor topologi disebabkan sedikitnya kemiripan bahan aktif berdasarkan kelainan fenotipe oleh  protein  target  dari  bahan  aktif.  Skor  sinergi tertinggi  pada  ramuan  dapat  dilihat  pada  pasangan bahan  aktif  antar  tanaman  Jahe.  Sementara  sinergi antar tanaman yang berbeda namun mempunya skor sinergi  yang  relatif  tinggi  adalah  pasangan  beberapa bahan  aktif  tanaman  Jahe  dan  Pare,  serta  pasangan bahan aktif tanaman Bratawali dan Jahe.
Potensi  skor  sinergi  antar  pasangan  bahan aktif  dapat  ditelusuri  lebih  rinci.  Potensi  skor  sinergi antar  bahan  aktif  dapat  dengan  Pare  dan  Bratawali
sebagai  tanaman  utama  dapat  lebih  jelas  terlihat pada Tabel 3. Terdapat 324 pasangan bahan aktif dari tanaman  Bratawali  dan  Pare  terhadap  semua  bahan aktif  pada  empat  tanaman.  Berikut  skor  sinergi  dari enam  bahan  aktif  yang  terdapat  pada  Bratawali  dan Pare sebagai bahan aktif utama dengan 3 bahan aktif dengan peringkat teratas dari 55 kandidat bahan aktif yang lain.

## Uji signifikansi skor sinergi
Uji  signifikansi  skor  sinergi  bertujuan  untuk melihat  apakah  antar  pasangan  bahan  aktif  nyata bersinergi  atau  tidak.  Skor  sinergi  yang  diperoleh melalui  pendekatan  komputasi  diuji  menggunakan konsep  uji  permutasi  dengan  cara  menyusun  ulang dengan mengacak protein target yang menjadi target dari  suatu  bahan  aktif.  Penyusunan  kembali  dan pengacakan  pada  set  protein  target  pada  masing- masing  bahan  aktif  menghasilkan  statistik  dari pengulangan pengacakan yang kemudian membentuk sebaran statistik dari skor sinergi. Nilai-p
Bah an AKt if
Efek sinergis bahan aktif tanaman obat berbasiskan jejaring dengan protein target
diperoleh  untuk  menguji  signifikansi  antar  55 pasangan bahan aktif pada ramuan jamu seperti pada Gambar 6. Pada taraf uji sebesar 5% maka pasangan bahan aktif nyata bersinergi jika nilai-p <0.005.  Hasil pengujian  terhadap  skor  sinergi  untuk  skor  yang relatif  tinggi  antar  beberapa  bahan  aktif  tanaman Jahe,  antar  pasangan  beberapa  bahan  aktif  pada tanaman  Bratawali  dan  tanaman  Jahe,  serta  antar pasangan  bahan  aktif  pada  tanaman  Pare  dan  Jahe menghasilkan  skor  sinergi  yang  signifikan  pada  taraf uji nyata 5%.

## Kesimpulan
Metode  NIMS  dapat  digunakan  untuk mengkuantifikasi  efek  sinergi  antar  pasangan  bahan aktif  dan  dapat  divalidasi  menggunakan  uji permutasi.  Implementasi  skor  sinergi  juga  dapat menunjukkan mekanisme kerja jamu secara komputasi.  Skor  sinergi  yang  relatif  tinggi  dan signifikan  berdasarkan  hasil  uji  permutasi    antar pasangan  bahan  aktif  pada  tanaman  penyusun ramuan  jamu  ditemukan  pada  pasangan  bahan  aktif antar tanaman Jahe. Efek sinergi antar tanaman yang berbeda  namun  mempunya  skor  sinergi  yang  juga relatif  tinggi  adalah  pasangan  beberapa  bahan  aktif tanaman  Jahe  dan  Pare,  serta  pasangan  beberapa bahan aktif tanaman Bratawali dan Jahe.

## Daftar Pustaka
Afendi  FM,  Okada  T,  Yamazaki  M,  Hirai-Morita  A, Nakamura  Y  ,  Nakamura  K  ,  Ikeda  S  , Takahashi H , Altaf-Ul-Amin M, Darusman LK , Saito  K,  Kanaya  S.  2012.  KNApSAcK  Family databases: Integrated metabolite–plant species  databases  for  multifaceted  plant research. Plant and Cell Physiol. 53(2):1-12.
Apweiler  R,  Bairoch  A, Wu  CH, et  al.  2004.  UniProt: the Universal Protein knowledgebase . Nucleic Acids Research. 32 (1):D115-D119.
Goel  R,  Harsha  HC,  Pandey  A, et  al. 2012.  Human
Protein  Reference  Database  and  Human Proteinpedia as resources for phosphoproteome analysis. Molecular
BioSystems . 8(2):453-463.
Hamosh  A,  Scott  AF,  Amberger  JS et  al. 2005  Online Mendelian  Inheriantace  in  Man  (OMMIM),  a knowladgebase of  human genes and genetic
disorders. Nucleic  Acids  Research .  33:D514- D517.
Hesterberg  T,  Monaghan  S,  Moore  DS,  Clipson  A, Epstein  R.  2003. Bootstrap  Methods  and Permutation  Tests .  New  York  (US):  W.  H. Freeman and Company
Katno,  Pramono  S.  2008.  Tingkat  manfaat  dan keamanan tanaman obat dan obat tradisional.  Balai  Penelitian  Tanaman  Obat Tawangmangu,  Fakultas  Farmasi,  UGM. Diakses  pada  tanggal  09  Juni  2015  pada perpustakaan.depkes.go.id:8180/.../BK2008- G105.pdf
Li  S,  Zhang  B.  2013.  Traditional  Chinese  medicine network pharmacology: theory, methodology and  application. Chinese  Journal  of  Natural Medicines. 11(2):0110−0120.
Li  S,  Zhang  Bo,  Zhang  NB.  2011.  Network  target  for screening synergistic drug combinations with application  to  traditional  Chinese  medicine.
BMC Systems Biology . 5(1).1-13.
Li Y, Li R, Ouyang  Z, Li S. 2015. Herb Network Analysis for  a  Famous  TCM  Doctor's  Prescriptions  on Treatment of Rheumatoid Arthritis. Evidence- Based Complementary and Alternative Medicine . 2015:1-9.
Li  H,  Zhao  L  ,  Zhang  B,  et  al.  2014.  A  Network
Pharmacology Approach to Determine Active Compounds  and  Action  Mechanisms  of  Ge- Gen-Qin-Lian  Decoction  for  Treatment  of Type 2 Diabetes. Evidence-Based
Complementary  and  Alternative  Medicine . 2014:1-12.
Mudunuri  U,  Che  A,  Yi  M,  Stephens  RM.  2009. bioDBnet:  the  biological  database  network. Bioinformatics . 25(4):555–556.
Nurishmaya  MR.  2014.  Pendekatan  bioinformatika formulasi  jamu  baru  berkhasiat  antidiabetes dengan  ikan  zebra  ( Danio  rerio )  sebagai hewan model [skripsi]. Bogor (ID):
Departemen Kimia, Fakultas Matematika dan Ilmu  Pengetahuan Alam,  Institut  Pertanian
Bogor.
Running  WE.  1993.  Chapman  and  Hall  dictionary  of natural  products  on  CD-ROM. Journal  of Chemical Information and Computer Sciences.
33:934–935.
Robinson  PN,  Mundlos  S.  2010.  The  Human Phenotype  Ontology. Clinical  Genetics .  77: 525-534.
Smyth  GK,  Phipson  B.  2010.  Permutation P -values should  never  be  zero:  calculating  exact p - values  when  permutations  are  randomly drawn. Statistical  Applications  in  Genetics and Molecular Biology. 9: 1-12.
Wang Y, Xiao J, Suzek TO, Zhang J, Wang J, Bryant SH. 2009. PubChem: a public information system for analyzing bioactivities of small molecules.
Nucleic Acids Research . 2(8):1-11 . Zhao  S,  Li  S.  2010.  Network-based  relating pharmacological and genomic spaces for drug target identification. PLoS ONE . 5(7):1-10.