Analisis  Gerombol  Simultan  dan  Jejaring  Farmakologi  antara  Senyawa dengan  Protein  Target  pada  Penentuan  Senyawa  Aktif  Jamu  Anti  Diabetes Tipe 2
Nurul Qomariasih 1* , Budi Susetyo 2 , Farit Mochamad Afendi 3
1 Program Studi Statistika, Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Indonesia.
2 Departemen Statistika, Institut Pertanian Bogor, Indonesia.
3 Departemen Statistika, Institut Pertanian Bogor, Indonesia.

## Abstrak
Selama  ini  pembuatan  obat  untuk  menyembuhkan  suatu  penyakit  masih  menargetkan hanya satu protein khusus yang menjadi penyebab penyakit tersebut, yang tentu hanya menggunakan  satu  senyawa  aktif.  Padahal  selain  menimbulkan  efek  samping, penanganan  suatu  penyakit  perlu  menyasar  banyak  protein  sekaligus.  Sehingga,  baru- baru  ini  terjadi  p erubahan  paradigma  dari  “ one  drug,  one  target ”  menjadi  “ multi- components, network target ”. Paradigma baru ini telah melahirkan beberapa penelitian untuk  menghasilkan  formulasi  jamu,  hal  ini  dikarenakan  konsep  formulasi  jamu memerlukan  beberapa  senyawa  aktif  yang  terlibat.  Formula  jamu  yang  diteliti  sebagai upaya  menyembuhkan  penyakit  Diabetes  Melitus  (DM)  tipe  2  terdiri  dari  4  tanaman yaitu Pare ( Momordica charantia ), Sembung ( Blumea balsamifera ), bratawali ( Tinospora crispa ),  dan  jahe  ( Zingiber  officinale )  berdasarkan  hasil  penelitian  Nurishmaya  tahun 2014  serta  berdasarkan  ramuan  jamu  yang  sedang  dikembangkan  di  Pusat  Studi Biofarmaka, Bogor. Evaluasi senyawa yang berkaitan dengan DM tipe 2 dilakukan dengan terlebih dahulu menambahkan 19 obat sintetis yang ditujukan untuk DM tipe 2 dari basis data Drug Bank. Sehingga terdapat total sebanyak 74 senyawa aktif yang terdiri dari 55 senyawa alami dari tanaman dan 19 senyawa sintetis obat. Sebanyak  100 protein yang berkaitan  erat  dengan  masing-masing  senyawa  diperoleh  melalui  hasil  skor  konkordan DrugCHIPER.  Skor  konkordan  tersebut  kemudian  digunakan  dalam  analisis  gerombol simultan  antara  senyawa  dan  protein  target.  Plot  komponen  utama  dan  submatrix penggerombolan  simultan  menunjukkan  2  dari  3  senyawa  dari  bratawali  sangat  dekat dengan  kelompok  sintetis.  Selain  itu,  ada  11  dari  44  senyawa  dari  Jahe  terkumpul bersama dengan senyawa sintetis tetapi dalam jarak yang jauh. Sedangkan berdasarkan jejaring  kemiripan,  lebih  spesifik  lagi  terdapat  17  dari  19  senyawa  obat  sintetis  yang memiliki  kemiripan  berdasarkan  protein  target  dengan  2  senyawa  tanaman  Bratawali dan 5 senyawa tanaman Jahe.

## Pendahuluan
Seiring  perkembangan  jaman,  kecenderungan  orang  memilih  bahan  alami  untuk konsumsi  sehari-hari  maupun  pengobatan  semakin  berkembang.  Pemilihan  bahan
Penulis
Afiliasi

## Kata Kunci
 Diabetes tipe 2
 Jamu
 Jejaring farmakologi
 DrugCHIPER
 Analisis Gerombol Simultan
Diterima 4 September 2015
Direvisi 25 Oktober 2015
Disetujui 17 November 2015 *Penulis korespondensi Nurul Qomariasih Program Studi Statistika, Sekolah Pascasarjana
Institut Pertanian Bogor nurulqomariasih@gmail.com
alami pada bidang pengobatan terlihat dari banyaknya orang  mengonsumsi  obat  herbal  dan  jamu  sebagai pengobatan  maupun  pencegahan  terhadap  suatu penyakit. Fenomena tersebut sesuai dengan perubahan paradigma  pengobatan  yang  ramai  menjadi  topik penelitian  saat  ini,  yakni  dari  " one  drug,  one-target " menjadi  “ multi-components,  network  target ".  " one drug,  one-target "  mengacu  kepada  obat  kimia  sintetis yang  berisi  satu  senyawa  aktif  untuk  mengobati  satu keluhan  penyakit  tertentu.  Namun  terkadang  obat seperti  ini  menimbulkan  efek  samping.  Sedangkan “ multi-components,  network  target "  diterapkan  salah satunya  pada  jamu  yang  memiliki  konsep  keterlibatan beberapa  senyawa  aktif  untuk  menargetkan  beberapa protein penyebab penyakit.
Ketika membuat obat sintetis dengan pendekatan  farmasi,  langkah  pertama  yang  ditempuh adalah  mengidentifikasi  fungsi  dari  target  yang mungkin  dan  peranannya  dalam  penyakit.  Langkah kedua  adalah  validasi  target,  dalam  langkah  ini diperlukan  demonstrasi  bahwa  molekul  target  secara langsung  terlibat  dalam  proses  penyakit.  Langkah selanjutnya  adalah  identifikasi  senyawa  aktif  yang didefinisikan  sebagai  molekul  yang  menunjukkan aktifitas  biologis  signifikan  dalam  uji  skrining,  yakni materi baru yang menghubungkan struktur kimia untuk modulasi target. Hingga langkah terakhir, yaitu langkah ke-11  yang  melibatkan  pengujian  klinikal  atas  konsep obat  yang  telah  dibuat.  Berdasarkan  serangkaian langkah tersebut, maka akan didapatkan molekul target (protein)  yang  berperan  terhadap  penyebab  suatu penyakit tertentu dan senyawa aktif obat sintetis yang berfungsi untuk menargetkan molekul tersebut. Fungsi dari  senyawa  aktif  adalah  mengunci  protein  target dalam  rangka  penyembuhan  suatu  penyakit,  atau keduanya diistilahkan sebagai “ loc k and key”.
Selain  bidang  farmasi,  terdapat  beberapa penelitian  dalam  rangka  mengembangkan  pembuatan Jamu  melalui  serangkaian  proses  menggunakan pendekatan  lain  seperti  statistika  dan  komputasi. Afendi et  al. (2010)  telah  melakukan  penelitian mengenai  pemodelan  bahan  jamu  untuk  memprediksi khasiat  menggunakan  analisis  statistika  Partial  Least Square  Discriminant  Analysis  (PLS-DA).  Selain  itu, Nurishmaya (2014) juga melakukan penelitian mengenai tanaman obat berkhasiat yang dipilih melalui serangkaian  uji  statistika  dilanjutkan  dengan  uji laboratorium  pada  ikan  zebra  ( Danio  rerio )  untuk pengujian  persentase  kadar  gula  darah  bagi  penderita
diabetes.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian Nurishmaya  (2014)  merupakan  hasil  penelitian  Afendi et  al. (2010)  yaitu  2748  jamu,  231  tanaman,  dan  9 khasiat. Berdasarkan hasil penelitian tersebut terdapat empat  tanaman  obat  berkhasiat  yang  dapat  dibuat sebagai  formulasi  Jamu  antidiabetes  yaitu  Pare ( Momordica charantia ), Sembung ( Blumea balsamifera ),  Bratawali  ( Tinospora  crispa ),  dan  Jahe ( Zingiber  officinale ).  Keempat  tanaman  tersebut  juga berdasarkan ramuan jamu yang sedang dikembangkan di Pusat Studi Biofarmaka, Bogor.
Berdasarkan  langkah-langkah  pembuatan  obat secara  farmasi  di  atas,  terdapat  suatu  proses  yaitu penemuan senyawa aktif yang dapat mengikat protein penyebab  penyakit – “ lock  and  key ”.  Sedangkan berdasarkan  penelitian  Nurishmaya  (2014)  terdapat empat  tanaman  yang  berguna  untuk  dijadikan formulasi jamu antidiabetes. Maka dalam penelitian ini akan  dilakukan  pencarian  senyawa  aktif  dari  empat tanaman  obat  yang  memiliki  aktifitas  biologi  terhadap protein  penyebab  diabetes  menggunakan  pendekatan statistika dan komputasi. Metode statistika yang sesuai digunakan  adalah  penggerombolan  berhirarki  dua dimensi, yaitu serupa dengan penelitian yang dilakukan oleh  Parsons et  al. (2004)  mengenai  integrasi  data kimia-genetik dan interaksi genetik untuk mengungkapkan  informasi  tentang  jalur  dan  sasaran senyawa  penghambat.  Berdasarkan  tujuan  yang  akan dicapai  maka  penelitian  ini  menggunakan  data senyawa-protein  dan  interaksi  protein.  Data  tersebut diperoleh  melalui  konsep  jejaring  farmakologi  yaitu drugCIPHER  (Zhao  &  Li  2010).  Sebelum  menggunakan konsep  drugCIPHER,  terdapat  beberapa  data  yang harus  dicari  seperti  daftar  obat  kimia  antidiabetes beserta  senyawa,  identitas  Pubchem  CID  dan  protein targetnya,  selain  itu  adalah  daftar  senyawa  dari keempat  tanaman  obat  beserta  daftar  protein targetnya,  daftar  fingerprint,  serta  daftar  interaksi biner  protein  target.  Senyawa  obat  kimia  antidiabetes perlu  ditambahkan  pada  penelitian  karena  akan  dicari kemiripannya  berdasarkan  protein  target  dengan senyawa  tanaman  obat.  Untuk  memperjelas  hasil penggerombolan  berhirarki  dua  dimensi  khususnya hubungan  antara  senyawa  obat  dengan  senyawa  yang berasal  dari  tanaman,  hasil  gerombol  senyawa divisualisasi  melalui  jejaring  kemiripan  menggunakan perangkat lunak Cytoscape (Li Huiying et al. 2014). Berdasarkan pemaparan di atas maka penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  pendekatan
statistika  dan  komputasi  jejaring  farmakologi  dalam penentuan  senyawa  aktif  tanaman  obat  antidiabetes berdasarkan protein target.

## Metode Penelitian Data
Data  tanaman  yang  digunakan  merupakan  data tanaman  berkhasiat  anti  diabetes  tipe  2  berdasarkan penelitian Nurishmaya (2014) dan merupakan tanaman obat  yang  sedang  dikembangkan  di  Pusat  Studi Biofarmaka,  terdiri  dari  Pare  ( Momordica  charantia ), Sembung  ( Blumea  balsamifera ),  Bratawali  ( Tinospora crispa ), dan Jahe ( Zingiber officinale ). Daftar lebih rinci mengenai  bahan  aktif  dari  tanaman-tanaman  tersebut dicari  lebih  lanjut  melalui  berbagai  publikasi  ilmiah yang  dilakukan  selama  bulan  Januari  hingga  Mei  2015 seperti tertera pada Tabel 1.

## Metode Analisis Pendugaan protein target
Tahap  ini  menggunakan  metode  drugCIPHER dengan  langkah-langkah  sebagai  berikut  (Zhao  &  Li 2010):
1.  Mendapatkan matriks drugCIPHER-CS
a.  Menggabungkan  data  55  senyawa tanaman  dan  19  senyawa  obat  menjadi total keseluruhan 74 senyawa dilengkapi dengan Simplified  Molecular-Input  Line-
Entry System ( Smiles). b.  Membuat  set  biner  sepanjang  4860  bit
untuk masing-masing senyawa
berdasarkan fingerprint KR .
c. Menghitung  nilai  kemiripan  struktur molekul  antar  senyawa  menggunakan koefisien Tanimoto (Sharma  &  Pranit
2011):
Tabel 1. Daftar pangkalan data publikasi ilmiah Data Pangkalan Data Informasi yang diperoleh dari pangkalan data Hasil penelusuran data Senyawa Take Out “Jamu” of Knapsack Daftar senyawa dari tanaman Jahe, Pare, Sembung, dan Bratawali. (Afendi et al . 2012, Running WE 1993) 291 senyawa jahe, 18 senyawa bratawali, 41 senyawa sembung, dan 245 senyawa pare. Total jumlah senyawa sebanyak 595 DrugBank Database Senyawa obat kimia sintetis antidiabetes (Wishart et al. 2008) 19 senyawa aktif obat sintetis anti-diabetes. Bahan aktif Pubchem Daftar senyawa (tanaman & sintetis) yang memliki aktifitas biologis serta informasi lebih rinci seperti Simplified molecular input line entry system (Smiles) dan PubChem ID (CID).(Wang et al . 2009) Dari jumlah total 595 senyawa tanaman, terdapat 288 senyawa unik dengan informasi yang lengkap. Sedangkan semua senyawa obat sintetis memiliki informasi yang lengkap. Finger- print Klekota Roth (KR) ChemDes Daftar kriteria fingerprint (Klekota & Roth 2008) Terdapat sebanyak 4860 substruktur molekul senyawa. Interaksi antar protein target Human Protein Reference Database (HPRD) Interaksi biner antar protein target dalam tubuh. (Goel et al . 2012) 39.240 interaksi biner antar 9.673 protein unik. Konversi gi number biological DataBase network ( bioDBnet) Identitas protein dalam bentuk selain gi number.(Mudunuri et al.2009) 505 HPRD ID untuk setiap protein target.
sehingga akan dihasilkan matriks kemiripan  senyawa  (0< T <1)  berskala interval berukuran 74×74.
2.  Menghitung drugCIPHER-GR
Metode drugCIPHER merupakan langkah  dalam  mengubah  jejaring  menjadi nilai numerik untuk penentuan senyawa aktif antidiabetes melalui metode analisis gerombol simultan.  Metode ini akan menghasilkan  protein  target  yang  paling berperan  dalam  aktifitas  senyawa  aktif,  baik tanaman maupun sintetis.
a.  Menghitung jarak terdekat antara protein yang menjadi target (479 protein unik  dari  senyawa  tanaman  dan  43 protein  dari  obat)  dengan  seluruh protein dalam tubuh (9673 protein) yang terdokumentasi  pada  database  HPRD menggunakan  teori  graf.  Maka  akan dihasilkan  matriks  jarak  terpendek berskala rasio berukuran 505×9673. b.  Menghitung drugCIPHER-GR yaitu:
L ppk merupakan  jarak  terpendek  yang dihasilkan dari poin (a). digunakan  untuk  mengkonversi  jarak protein-protein menjadi kedekatan protein-protein Dari perhitungan tersebut  maka  akan  dihasilkan  matriks kedekatan  senyawa  dengan  protein berskala rasio berukuran 74×9673.
3.  Menghitung nilai konkordan antara
drugCIPHER-CS dengan drugCIPHER-GR:
Nilai yang dihasilkan dari  perhitungan di atas adalah sebuah matriks berukuran 74 senyawa ×  9673  protein.  Lalu  untuk  masing-masing senyawa  dipilih  100  protein  target  dengan nilai  konkordan  tertinggi.  Sehingga  akan dihasilkan matriks berukuran
74 senyawa×1250 protein target unik.
Penggerombolan berhirarki 2 Dimensi (Govaert 1995).
Perbedaan  antara  analisis  gerombol  klasik dengan analisis gerombol simultan adalah bahwa pada analisis  gerombol  klasik  setiap  objek  pada  gerombol objek  didefinisikan  menggunakan  semua  peubah  dan setiap  peubah  pada  gerombol  peubah  mencirikan semua  objek.  Sedangkan  pada  analisis  gerombol simultan,  setiap  objek  di  dalam bicluster dipilih  hanya menggunakan  subset  peubah  dan  setiap  peubah  di dalam bicluster dipilih hanya menggunakan subset dari objek.  Beberapa  metode  dasar  yang  akan  diterapkan pada penelitian ini terdiri dari metode penggerombolan agglomerative (metode  penggabungan)  yaitu linkage methods seperti single  linkage (jarak  minimum  atau tetangga  terdekat), complete  linkage (jarak  terjauh atau tetangga terjauh), dan average linkage (jarak rata- rata). Selain itu juga menggunakan metode Ward yang meminimumkan  “ loss  of  information ”  dari  gabungan dua  kelompok  data,  yaitu  didefinisikan  sebagai peningkatan  kriteria  jumlah  kuadrat  galat  (ESS). Metode  penggerombolan  lain  seperti  median  dan centroid  tidak  dipakai  karena  dikhawatirkan  akan terjadi  “ inversion” yang  membuat  kesulitan  dalam menginterpretasi gerombol yang terbentuk.
Sebanyak  100  protein  target  dari  74  senyawa yang telah didapat dari tahap sebelumnya, dipilih nilai konkordan  dari  protein  uniknya  saja,  yaitu  sebanyak 1.250  protein.  Lalu,  nilai  konkordan  ukuran  74×1250 dibuat  penggerombolan  simultan  2  dimensinya menggunakan  jarak  Euclid  dan  menggunakan  metode Single  Linkage,  Complete  Linkage,  Average  Linkage, serta Ward.D dan Ward.D2 (Johnson & Wichern 2002). Sedangkan algoritma yang dipakai adalah Coupled Two- Way  Clustering  Analysis (Getz et  al .  2000).  Hasil penggerombolan  dievaluasi  menggunakan  Pseudo-F atau Variance Ratio Criterion (VRC) :
Metode  dan  jumlah  gerombol dengan  nilai pseudo-F  tertinggi  akan  dipilih  (Calinski  &  Harabasz 1974).  Plot  skor  komponen  utama  dan similarity network terhadap  senyawa  juga  ditampilkan  untuk mendukung hasil gerombol simultan.
Penentuan  senyawa  aktif  dan  tanaman  antidiabetes dari  hasil  penggerombolan  simultan  2  dimensi,  plot PCA dan jejaring kemiripan .
Berdasarkan  hasil  penggerombolan  simultan  2 dimensi, dapat dilihat senyawa-senyawa tanaman yang
berperan  sebagai  antidiabetes  serta  tanaman  asalnya. Pada  saat  yang  sama,  dapat  dilihat  pula  protein  apa saja  yang  ditargetkan  oleh  senyawa  tersebut. Sedangkan plot PCA melihat kecenderungan pengelompokkan  senyawa  dan  jejaring  kemiripan memberikan  gambaran  kedekatan  kemiripan  antara senyawa sintetis dengan senyawa tanaman berdasarkan nilai similarity coefficient.
Penggerombolan senyawa terhadap protein menghasilkan  nilai  kemiripan  antara  senyawa  sintetis dengan  senyawa  tanaman.  Nilai  kemiripan  tersebut bervariasi  namun  hanya  nilai  di  atas  0.5  yang ditampilkan  pada  jejaring  kemiripan (similarity network).

## Hasil dan Pembahasan Jejaring Farmakologi
Jamu  antidiabetes  tipe  2  yang  dicoba  untuk dianalisis  terdiri  dari  empat  tanaman  yaitu  Jahe, Bratawali,  Sembung,  dan  Pare.  Total  terdapat  288 senyawa  aktif  unik  yang  berasal  dari  Bratawali, Sembung,  Pare  dan  Jahe  masing-masing  sebanyak  15 senyawa,  12  senyawa,  88  senyawa  dan  173  senyawa. Setiap  senyawa  aktif  terlibat  dalam  aktifitas  beberapa protein,  sedangkan  setiap  protein  dapat  ditargetkan oleh  lebih  dari  satu  senyawa.  Sehingga  hal  tersebut membentuk sebuah jejaring farmakologi (Gambar 1).

## DrugCIPHER
Jumlah  senyawa  tanaman  yang  diteliti  dan memiliki  identitas  lengkap  seperti  struktur  kimia  dua
dimensi  (Inchi  Key)  dan  memiliki  protein  target  yaitu sebanyak  55  dari  total  595  senyawa  tanaman.  Namun total senyawa yang akan dianalisis adalah sebanyak 74, karena  sebanyak  19  senyawa  sisanya  merupakan senyawa  dari  obat  sintetis  antidiabetes  yang  telah divalidasi  oleh  badan  obat  dan  makanan  Amerika Serikat.  Pengukuran  kemiripan  senyawa  berdasarkan struktur  kimia  ini  penting  dilakukan  karena  menurut Johnson  &  Maggiora  (1990),  senyawa  yang  memiliki struktur  kimia  yang  mirip  akan  memiliki  sifat  biologis yang  mirip  pula.  Sehingga  senyawa  yang  memiliki kemiripan  akan  cenderung  mengikat  protein  yang sama.  Pengukuran  kemiripan  dilakukan  dengan menghitung  koefisien  Tanimoto,  jangkauan  nilainya antara  0  hingga  1.  Senyawa  dengan  kemiripan  rendah ditunjukkan  dengan  warna  biru  pekat,  sedangkan kemiripan  tinggi  ditunjukkan  oleh  warna  yang  lebih terang  (Gambar  2).  Dapat dilihat  bahwa  senyawa  ke-4 memiliki kemiripan yang cukup tinggi dengan senyawa 5  hingga  senyawa  9  dan  memiliki  nilai  kemiripan mendekati 1.
Langkah  selanjutnya  yaitu  pada  ruang  genomik (drugCIPHER-GR) menghitung jarak antar protein dalam tubuh  menggunakan  analisis  graf  dengan  metode Dijkstra. Semakin dekat jarak antar protein, maka akan semakin  cepat  suatu  senyawa  melewati  jalur  tersebut untuk  menargetkan  protein  tertentu.  Terdapat sebanyak  39240  interaksi  antar  9673  protein  unik (Gambar 3).
Jejaring protein dalam tubuh manusia ditunjukkan  oleh  Gambar  3a.  Sebagian  protein
Gambar 1. Jejaring antara senyawa (kuning) dengan protein target (merah).
membentuk  jejaring  besar  seperti  bola  dan  sisanya berupa  jejaring  memisah  yang  terlihat  di  atas  dan  di bawah  membentuk  pola  seperti  garis.  Tidak  semua protein  saling  berinteraksi,  ada  yang  berinteraksi dengan  hanya  1  protein  dan  ada  yang  berinteraksi dengan  dirinya  sendiri  (Gambar  3b).  Jarak  terpendek yang dicari adalah antara protein target ketujuh puluh empat  senyawa  sebanyak  505  protein  dengan  seluruh protein  di  dalam  tubuh  sebanyak  9673.  Nilai  jarak terkecil  adalah  0  yang  berarti  bahwa  kedua  protein tidak  saling  berinteraksi  sedangkan  nilai  5  adalah seberapa  banyak  jalur  protein  lain  yang  dibutuhkan untuk menuju suatu protein yang ditargetkan.
Langkah  terakhir  drugCIPHER  yaitu  menghitung nilai  korelasi (skor konkordan) antara  ruang farmakologi dengan ruang genomik sehingga dihasilkan suatu  nilai  dengan  rentang  -1  hingga  1  yang menunjukkan semakin positif nilai korelasi maka suatu senyawa  akan  cenderung  menargetkan  protein tertentu.  Lalu  diambil  sebanyak  100  protein  dengan nilai  korelasi  tertinggi  pada  masing-masing  senyawa untuk  dianalisis  lebih  lanjut.  Gambar  4a  merupakan nilai  konkordan  74  senyawa  dengan  9673  protein  dan Gambar  4b  adalah  nilai  konkordan  antara  74  senyawa dengan 100 protein.
Gambar 2. Kemiripan antar senyawa berdasarkan struktur kimia yang dihitung melalui koefisien kemiripan Tanimoto.
a. Jejaring semua protein
b. Interaksi antar protein
Gambar 3. Jejaring interaksi antar protein target

## Analisis komponen utama
Berdasarkan  grafik scree  plot (Gambar  5a), komponen  yang  harus  diambil  sebanyak  5  atau  6 dimana  plot  terlihat  mulai  stabil  dan  persentase keragaman  yang  dapat  dijelaskan  cukup  besar  yaitu 91.51%  hingga  93.44%.  Namun,  karena  keterbatasan dimensi,  plot  dibuat  hanya  untuk  dua  komponen (Gambar  5b)  dengan  persentase  kumulatif  keragaman sebesar  76.79%  dan  tiga  komponen  (Gambar  5c) dengan  keragaman  yang  mampu  dijelaskan  sebesar 83.97%. Baik plot 2 maupun 3 dimensi mengarah pada kesimpulan  yang  tidak  berbeda  jauh.  Keduanya menunjukkan  bahwa  senyawa  obat  sintetis  terlihat berkerumun;  ungu  pada  plot  2  dimensi  dan  biru  tua pada plot 3 dimensi. Sementara senyawa terdekat dari obat  sintetik  yaitu  2  senyawa  dari  tanaman  brotawali; merah  pada  plot  2  dimensi  dan  kuning  pada  plot  3 dimensi.  Pada  plot  2  dimensi,  beberapa  senyawa  dari Jahe (warna hijau) terlihat berdekatan dengan senyawa
obat sintetis, tetapi pada plot  3 dimensi senyawa jahe (warna biru muda) terlihat cukup jauh.

## Penggerombolan berhirarki 2 dimensi
Berbagai metode menghasilkan penggerombolan  senyawa  dan  protein  yang  berbeda (Gambar  6).  Dendogram  pada  sisi  vertikal  di  masing- masing  hasil  penggerombolan  menunjukkan  hasil penggerombolan  protein,  sedangkan  dendogram  pada sisi  horizontal  merupakan  hasil  penggerombolan  bagi senyawa. Setiap metode menghasilkan penggerombolan  yang  berbeda,  sehingga  dilakukan evaluasi  terhadap  metode  dan  jumlah  gerombol  yang terbaik menggunakan nilai pseudo-F seperti ditampilkan  pada  Tabel  2.  Nilai  tersebut  merupakan nilai  untuk  hasil  penggerombolan  senyawa.  Nilai pseudo-F  terbesar  adalah    untuk  metode  Ward.D sebesar 138.2402 dengan jumlah gerombol sebanyak 2. Gambar  7a  menampilkan  bahwa  gerombol  senyawa sebelah  kiri  cenderung  bersesuaian  dengan  aktivitas
(a)                                                                               (b)
Gambar 4. Skor konkordan senyawa dengan protein target
Tabel 2. Nilai pseudo-F dari berbagai metode dan jumlah cluster Jumlah cluster Nilai Pseudo F Complete Single Ward.D Ward.D2 Average 2 90.79095 1.181395 138.2402 134.9144 3.338005 3 52.9918 2.510935 130.0341 130.0341 24.75602 4 75.191 73.91926 104.3078 115.5557 74.485 5 57.99236 64.53953 105.4843 109.783 84.3631 6 56.31963 55.49613 94.8636 99.67659 68.54364 7 50.16942 46.6784 82.59281 99.03075 75.16664 8 50.36771 62.75198 88.89649 96.80158 80.89269 9 48.69329 56.14139 91.29959 98.25854 89.44035
protein  di  kuadran  4  sedangkan  gerombol  senyawa sebelah  kanan  lebih  banyak  bersesuaian  dengan aktivitas protein di kuadran 2. Berdasarkan tujuan yang ingin  dicapai,  maka  kita  lebih  tertarik  mengamati penggerombolan  simultan  yang  terdapat  semua
senyawa  sintetis  di  dalamnya,  yaitu  gerombol  sebelah kiri  (Gambar  7b).  Terdapat  total  35  senyawa  yang menggerombol  terdiri  dari  semua  senyawa  sintetis,  3 senyawa  Bratawali,  11  senyawa  Jahe  dan  2  senyawa Sembung.  Senyawa  Bratawali  B015  dan  B018
Gambar 5. Plot komponen utama
Gambar 6. Gerombol simultan senyawa dengan protein menggunakan berbagai metode penggerombolan.
menggerombol  dekat  dengan  senyawa  sintetis, sedangkan  B013  menggerombol  berdekatan  dengan semua  senyawa  Jahe  dan  semua  senyawa  Sembung. Perlu  digarisbawahi  bahwa  aktifitas  protein-protein tertentu  hanya  dipengaruhi  oleh  beberapa  senyawa tertentu  pula.  Kotak  kecil  pada  Gambar  7b  yang menunjukkan bahwa senyawa aktif Bratawali B015 dan B018  serta  senyawa  aktif  sintetis  DB16  terlibat  dalam aktifitas  beberapa  protein,  yaitu  tidak  kurang  dari  566 protein  (dicirikan  oleh  warna  lebih  terang).  Diantara protein-protein  tersebut  terdapat  3  protein  yang merupakan protein target dari senyawa Bratawali B015 dan  senyawa  sintetis  DB16.  Ketiga  protein  tersebut yaitu alcohol dehydrogenase [NADP(+)] ( NP_006057.1) , aldose  reductase ( NP_001619.1) ,  dan nuclear  factor NF-kappa-B  p105  subunit  isoform  1 ( NP_003989.2) . Akan  tetapi,  s ehubungan  aktifitas  senyawa  lebih
dipentingkan  dalam  penentuan  senyawa  aktif  ramuan jamu  antidiabetes,  korelasi  antar  senyawa  akan  lebih diteliti lanjut melalui jejaring kemiripan.

## Jejaring Kemiripan
Gambar  8  menjelaskan  bahwa  terdapat  17  dari 19  senyawa  obat  sintetis  yang  memiliki  kemiripan berdasarkan  protein  target  dengan  beberapa  senyawa tanaman.  Senyawa  bratawali N-trans-Feruloyltyramine (B015)  dengan  nomor  CID  5280537  dan N- Formylanonaine (B018)  dengan  nomor  CID  158516 memiliki  kemiripan dengan  senyawa  yang  terkandung dalam  17  obat  sintetis  antidiabetes.  Sedangkan  jahe memiliki  5  senyawa  yang  mirip  dengan  beberapa senyawa  sintetis  yaitu [6]-Gingerol (J036)  dengan nomor  CID  3473  mirip  dengan Tolrestat (DB16), 1,7- Bis(3,4-dihydroxyphenyl)-3,5-heptanediol; (3R,5R)-form,
a. Gerombol simultan Ward.D b. Gerombol kuadran 1&4
Gambar 7. Hasil gerombol simultan Ward.D
Gambar 8. Jejaring kemiripan senyawa sintetis dengan senyawa tanaman
3,5-Diketone,  3',3''-di-Me  ether (J135)  dengan  nomor CID  124072  dan 4-(3,4-Dihydroxyphenyl)-2-butanone; 3-Me  ether (J153)  dengan  nomor  CID  31211  mirip dengan Pioglitazone (DB12), Rosiglitazone (DB13), Repaglinide (DB14) dan Tolrestat (DB16). Selain itu, [6]- Shogaol (J206)  dengan  nomor  CID  5281794  mirip dengan Pioglitazone (DB12),  serta Hexahydrocurcumin (J270)  dengan  nomor  CID  5318039  mirip  dengan senyawa  sintetis Miglitol (DB11)  dan Tolrestat (DB16). Berdasarkan analisis gerombol berhirarki 2 dimensi dan jejaring  kemiripan,  Jahe  dicurigai  sebagai  tanaman pendukung  sedangkan  Bratawali  sebagai  tanaman utama  pada  ramuan  jamu  antidabetes.  Hal  ini  karena Bratawali  menggerombol  dekat  dengan  senyawa sintetis  dan  memiliki  kemiripan  dengan  banyak senyawa  sintetis  dibandingkan  Jahe.  Asumsi  ini berdasar  pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Afendi et  al. (2012)  yang  menyatakan  bahwa  sebuah ramuan Jamu terdiri dari kandungan senyawa tanaman utama  dan  tanaman  pendukung.  Namun  asumsi tersebut  masih  perlu  dilakukan  serangkaian  uji  lanjut untuk membuktikannya.

## Simpulan
Terdapat  setidaknya  3  kesimpulan  dari  hasil penelitian ini, yaitu:
• Metode  analisis  drugCIPHER  mampu  merubah kedekatan antar protein dan struktur kimia senyawa menjadi  nilai  numerik  yang  dapat  dianalisis  secara komputasi dan secara statistika.
• Analisis  statistika  penggerombolan  simultan  dapat digunakan  sebagai  pendekatan  alternatif  dalam penentuan senyawa aktif tanaman obat antidiabetes  tipe  2  selain  pendekatan  farmasi melalui laboratorium.
• Jejaring  kemiripan telah  melengkapi  hasil  analisis gerombol  simultan  dan  berhasil  menunjukkan bahwa  terdapat 2 dari 3 senyawa Bratawali dan 11 dari  44  senyawa  Jahe  yang  berpotensial  sebagai obat  antidiabetes  karena  menggerombol  dan berkorelasi tinggi dengan senyawa aktif antidiabetes,  sebaliknya  tidak  demikian  untuk Sembung  dan Pare.  Akan  tetapi  Sembung  dan Pare mungkin  berpotensi  sebagai  tanaman  antidiabetes bila data yang digunakan lebih banyak atau dengan analisis yang lain.

## Saran
Saran  yang  dapat  disampaikan  oleh  peneliti berkaitan  studi  yang  dilakukan  diharapkan  penelitian selanjutnya  bisa  mendapatkan  basis  data yang  lebih menyeluruh  sehingga  menghasilkan  senyawa  jamu yang lengkap dan detail.

## Daftar Pustaka
Afendi et  al .  2010.  Modelling  ingredient  of  jamu  to predict  its  efficacy. Forum  Statistika  dan Komputasi . 5(2).1-9.
Afendi F M, Darusman L K, Fukuyama M, Md. Altaf-UI- Amin, Kanaya S. 2012. A Bootstrapping approach for  investigating  the  consistency  of  assignment of  plants  to  jamu  efficacy  by  PLS-DA  model. Malaysian  Journal  of  Mathematical  Sciences. 6(2):147-164.
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 Physiology. 53(2). 1-12. doi:10.1093/pcp/pcr165 Calinski  T,  Harabasz  J.  1974.  A  Dendrite  Method  for Cluster  Analysis,  Communication  in  Statistics. Taylor & Francis. 3, 1-27.
Getz  G,  Levine  E,  Domany  E.  2000.  Coupled  Two-Way Clustering  Analysis  of  Gene  Microarray  Data. Proceedings of the National Academy of Sciences. Vol 97, no.22, 12079-12084.
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. Govaert Gerard. 1995. Simultaneous clustering of rows and  columns. Control  and  Cybernetics. vol.24 No.4.
Johnson  RA,  Wichern  DW.  2002. Applied  Multivariate Statistical  Analysis,  Fifth  Edition .  Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall.
Klekota  Justin,  Roth  Frederick  P.  2008.  Chemical Substructures  that  Enrich  for  Biological  Activity. Bioinformatics, 24:2518-2525. Li  Huiying et  al. 2014.  A  Network  Pharmacology Approach  to  Determne  Active  Compounds  and Action
Mechanisms of Ge-Gen-Qin-Lian
Decoction  for  Treatment  of  Type  2  Diabetes.
Hindawi Publisging Corporation.
doi:10.1155/2014/495840.
Mudunuri  U,  Che  A,  Yi  M,  Stephens  RM.  2009. bioDBnet:  the  biological  database  network. Bioinformatics . 25(4). 555 –
556.doi:10.1093/bioinformatics/btn654.
Nurishmaya  MRN.  2014.  Pendekatan  Bioinformatika Formulasi  Jamu  Baru  Berkhasiat  Antidiabetes dengan  Ikan  Zebra (danio  rerio) Sebagai  Hewan Model  [Skripsi].  Bogor(ID):  Institut  Pertanian Bogor.
Parsons  AB,  Brost RL,  Ding  H,  Li  Z,  Zhang C,  Sheikh  B, Brown GW, Kane PM, Hughe TR, Boone B. 2004. Integration  of  chemical-genetic  and  genetic interaction  data  links  bioactive  compounds  to cellular  target  pathways. Nature  Biotechnology . 22, 62 – 69.
Sharma A, Pranit S Lal. 2011. Tanimoto based similarity measure  for  intrusion  detection  system. Journal of Information Security . 2, 195-201.
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 Res . 2(8).1-11. doi:10.1093/nar/gkp456. Wishart  DS,  Knox  C,  Guo  AC,  Cheng  D,  Shrivastava  S, Tzur D, Gautam B, Hassanali M. 2008. DrugBank: a  knowledgebase  for  drugs,  drug  actions  and drug targets. Nucleic Acids Res . 2008
Jan;36(Database issue):D901-6.
Zhao  S,  Li  S.  2010.  Network-based  relating pharmacological  and  genomic  spaces  for  drug target  identification. PLoS  ONE .  5(7):  e11764. doi:10.1371/journal.pone.0011764