METODE STATISTIK PRINCIPAL COMPONENT REGRESSION DALAM ANALISIS HUBUNGAN KUANTITATIF STRUKTUR DAN AKTIVITAS PENGHAMBAT LIPOKSIGENASE SENYAWA TURUNAN KURKUMIN

Didi Nurhadi

Abstract


ABSTRAK

 

Hubungan Kuantitatif Struktur dan Aktivitas (HKSA) pada suatu seri senyawa turunan kurkumin telah dikaji dengan menggunakan data muatan bersih atom hasil perhitungan semi empirik AM1 dengan pendekatan Principal Component Regression PCR. Pengkajian dilakukan terhadap data aktivitas antiinflamasi yang menghambat lipoksigenase (log (1/IC50)) sebagai fungsi linear dan variable laten (Tx) hasil transformasi data muatan bersih atom menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Persamaan HKSA ditentukan berdasar kontribusi komponen yang terpilih dan selanjutnya dianalisis dengan pendekatan Model persamaan HKSA yang diperoleh adalah: log (1/IC50) = -0,669-1,816.T1+1,697.T2 –3,643.T3 Persamaan tersebut mempunyai tingkat kepercayaan 95 % dengan parameter statistik n =9,  r2 = 0.700,  SE = 0,355, Fhitung/Ftabel=1,19 dan PRESS = 0,082.

 

 

Kata kunci : HKSA, kurkumin, lipoksigenase, PCA, muatan bersih atom

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2018 Teknologi



TEKNOLOGI : JURNAL ILMIAH DAN TEKNOLOGI

  Lisensi Creative Commons
TEKNOLOGI : JURNAL ILMIAH DAN TEKNOLOGI oleh Universitas Pamulang - Fakultas Teknik disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.
Berdasarkan ciptaan pada http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/TKG/index.

View My Stats