Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 PENERAPAN DISKRIMINAN KANONIK PADA KOMPONEN KIMIA AKTIF TANAMAN OBAT HERBAL (TEMULAWAK, BANGLE, KUNYIT) 1 UTAMI DYAH SYAFITRI 1, ETI ROHAETI 2, NOVIAR YULIANTI 3 ABSTRAK Obat-obatan herbal terdiri dari berbagai macam tanaman obat. Tanman obat ada yang erasal dari temu-temuan. Bangle, kunyit, temulawak merupakan jenis temu-temuan yang dapat dijadikan sebagai substitusi dalam pembuatan obat herbal. Terdapat kandungan senyawa aktif yang terdapat dalam ketiga temu-temuan tersebut. Komponen senyawa aktif yang terkandung dalam temu-temuan tersebut dapat dideteksi dengan spectra inframerah transformasi fourier (FTIR). Analisis pembeda yang dapat digunakan dalam otentifikasi temua-temuan tersebut adalah analisis diskriminan kanonik. Analisis diskriminan kanonik berdasarkan pada analisis komponen utama dan korelasi kanonik. Berkaitan dengan karekateristik hasil FTIR dari n sampel yang mempunyai korelasi yang tinggi antar bilangan gelombangnya memerlukan prepocessing sebelum dilakukan analisis diskriminan. Salah satu pre-processing yang dapat digunakan adalah analisis komponen utama. Hasil analisis diskriminan kanonik menunjukkan bahwa model diskriminan yang menggunakan 12 komponen utama sudah mampu membedakan dengan jelas antara bangle, temulawak, kunyit. Namun hasil validasinya belum cukup bagus dalam hal membedakan anatara temulawak dengan kunyit serta bangle dengan kunyit. Dari 4 sampel temulawak, 3 sampel terdeteksi sebagai kunyit, serta dari 3 sample bangle, 1 sampel terdeteksi masuk ke kelompok kunyit. Kata kunci : analisis komponen utama, analisis diskriminan kanonik, validasi PENDAHULUAN Dalam tubuh tanaman obat terdapat komponen kimia aktif yang menjadi sumber khasiat tanaman obat tersebut. Efisiensi khasiat obat umumnya tercipta karena adanya kesinergisan antara beberapa komponen kimia, sehingga untuk standardisasi dan kontrol kualitas sebaiknya didasarkan pada informasi yang menyeluruh dari komponen kimia yang dikandung pada masing-masing tanaman obat. Struktur komponen kimia yang sangat kompleks diperoleh melalui spektra inframerah transformasi fourier (FTIR). Hasil spektrum FTIR dari n sampel mempunyai korelasi yang sangat tinggi antar panjang gelombang. Berkaitan dengan hal tersbut maka diperlukan analisis perantara. Salah satu analisis perantara yang dapat digunakan untuk mereduksi dimensi sekaligus mampu mengatasi korelasi adalah analisis komponen utama. 1 Disampaikan pada Seminar Nasional Statistika ke-9, ITS, 7 November 2009 2 Staf Departemen Statistika FMIPA IPB 3 Staf Departemen Kimia FMIPA IPB 4 Alumni Departemen Statistika FMIPA IPB
Setiap tanaman obat herbal memiliki komposisi komponen kimia aktif yang berbeda antara satu dengan yang lainnya. Hal tersebut dapat dijadikan karakteristik pembeda untuk masing-masing tanaman obat herbal. Komponen kimia aktif tanaman obat herbal tersebut memiliki kontribusi yang besar untuk membedakan kelompok yaitu dengan cara melihat asosiasi antara komponen kimia aktif tanaman obat herbal dan kelompok. Untuk membentuk pemisah antar kelompok dilakukan dengan menggunakan teknik analisis peubah ganda, yaitu analisis diskriminan kanonik. Analisis diskriminan kanonik yang merupakan suatu teknik untuk memilih beberapa kombinasi linier yang mampu membedakan kelompok tertentu sebaik mungkin (Manly, 1988). Dengan kata lain tujuan dari penelitian ini adalah membuat fungsi diskriminan antara kunyit, temulawak, dan bangle dengan pre-processing analisis komponen utama. Komponen Kimia Aktif TINJAUAN PUSTAKA Komponen kimia aktif merupakan hasil penyarian atau ekstrasi dari bagian tanaman obat. Tujuan utama dari ekstrasi itu sendiri adalah memperoleh komponen kimia aktif yang khas dalam tanaman obat tersebut. (Harborne, 1987). Analisis Komponen Utama (AKU) Analisis komponen utama pada dasarnya bertujuan menerangkan struktur ragam peragam melalui kombinasi linear dari variabel. Secara umum, analisis ini bertujuan untuk mereduksi data dan menginterpretasikannya (Johnson & Wichern, 2002). Suatu peubah acak X = (x1, x2,..., xp) yang terdiri dari p peubah, mengikuti peubah ganda tertentu dengan vektor nilai tengah μ dan matriks ragam peragam Σ. Komponen utama (Y) merupakan kombinasi linear dari p peubah asal (X) yang saling ortogonal dan berdimensi k dimana k p. Analisis Diskriminan Kanonik Manly (1998) mengemukakan bahwa analisis diskriminan kanonik digunakan bila ada petunjuk kuat bahwa ada korelasi yang cukup besar antara sejumlah peubah dan kelas. Bila diketahui ada k kelompok dengan p peubah, kombinasi linier dari peubah-peubah itu disebut fungsi diskriminan yang memaksimumkan fungsi kriteria λ sebagai berikut : λ = a H a a W a dengan : a H a = keragaman antar kelompok a W a = keragaman dalam kelompok a = vektor koefisien fungsi diskriminan [1] Untuk mendapatkan nilai a yang dapat memaksimumkan λ, dilakukan diferensiasi fungsi pada persamaan 1, yang hasilnya adalah persamaan: (W -1 H- λi) a= 0, untuk a 0 [2] dengan:
λ = akar ciri yang memenuhi persamaan 2 a = vektor ciri yang berpadanan dengan akar ciri λ Persamaan (2) memiliki solusi jika determinan W -1 H λ I =0. Akan didapatkan akar ciri λ dan vektor ciri a yang berordo r=min(k-1,p) p dari matriks W -1 H. Vektor ciri terbesar merupakan fungsi diskriminan pertama, dan seterusnya hingga vektor ciri ke-r.fungsi diskriminan ke-m (m=1,2,,r): D m = a m1 Y 1 +a m2 Y 2 + +a ms Y s [3] dengan: D = matriks skor-skor diskriminan Y = matriks komponen kimia aktif DATA DAN METODE Data yang digunakan pada penelitian ini data karakteristik temu-temuan 3 penyusun obat herbal yaitu temulawak, bangle, dan kunyit dibeberapa daerah di Indonesia. Penelitian ini menggunakan 67 buah contoh yang tergolong dalam 3 macam kelompok tumbuhan, yaitu 22 contoh temulawak, 21 contoh bangle, 24 contoh kunyit. Pada penelitian ini, data dibagi menjadi dua bagian. Delapan puluh persen data digunakan sebagai gugus data training yaitu untuk menentukan fungsi diskriminan (pemodelan) dan data sisanya digunakan sebagai gugus data uji untuk validasi model. Langkah awal yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu memperoleh informasi mengenai senyawa aktif yang terkandung dalam bahan temu-temuan dengan menggunakan FTIR.Tahapan selanjutnya yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut (Gambar 1) : 1. Temua-temuan tersebut diekstrak selanjutnya dilakukan analisis dengan FTIR 2. Hasil keluaran FTIR tersebut dieksplorasi dengan menggunakan line plot 3. Kemudian dilakukan analisis komponen utama pada hasil FTIR tersebut menggunakan data training. 4. Dari hasil komponen utama selanjutnya dilakukan analisis diskriminan 5. Berdasarkan model diskriminan yang diperoleh selanjutnya dengan metode fisher dilakukan validasi model dari data validasi.
TEMU-TEMUAN FTIR EKSPLORASI ANALISIS KOMPONEN UTAMA ANALISIS DISKRIMINAN KANONIK VALIDASI MODEL Gambar 1 Tahapan analisis HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi Data Keluaran Keluaran FTIR Objek amatan dalam peneliti penelitian ini terdiri dari 67 buah contoh yang ang terdiri dari 22 contoh temulawak, 21 contoh contoh bangle, dan 24 contoh kunyit. Setelah contoh tersebut diekstraksi dalam larutan metanolmetanol kemudian dianalisis dengan menggunamenggunakan FTIR sehingga diperoleh data berupa nilai nilai absorban dan bilangan gelombang. Grafik spektrum FTIR tidak memiliki memiliki pola tertentu dan bersifat fluktuatif. Plot dari data spektrum FTIR temulawak dapat dapat dilihat pada Gambar 2. Data spektrum FTIR yang digunakan berada pada kisaran bilangan gelombang antara 3996.21 cmcm-1 sampai 399.24 cm- 1. Bilangan gelomban gelombang pada plot datanya dari kiri ke kanan adalahadalah untuk bilangan gelombang dari besar ke kecil dan nilai absorban dari bawah ke atas atas untuk nilai dari kecil ke besar.
Gambar 2. Pola FTIR untuk sampel Temulawak Gambar 3. Pola FTIR untuk sampel Bangle Gambar 3. Pola FTIR untuk sampel Kunyit Analisis Komponen Utama Karakteristik output spektrum FTIR memiliki korelasi nilai absorban yang sangat tinggi antar bilangan gelombang sehingga sebelum melakukan analisis diskriminan kanonik data tersebut dianalisis terlebih dahulu menggunakan AKU. Dalam penelitian ini, penentuan banyaknya komponen utama yang akan digunakan dalam analisis selanjutnya berdasarkan pada persentase kumulatif proporsi keragaman total yang mampu dijelaskan. Berdasarkan hasil analisis komponen utama diketahui bahwa komponen utama pertama mampu menerangkan keragaman data sebesar 44.89% dan komponen utama kedua mampu menerangkan keragaman data sebesar 26.27%. Besarnya keragaman dari 15 komponen utama pertama dapat dilihat pada Tabel 1. Walaupun pada komponen utama ke-15 sudah mencapai
99.03% namun akan digunakan presisi sampai 99.99% (komponen utama ke-42). Sehingga untuk analisis diskriminan selanjutnya menggunakan 42 komponen utama. Tabel 1. Lima belas komponen pertama dari analisis komponen utama Analisis Diskriminan Kanonik KU Akar Ciri Proporsi Kumulatif 1 83761% 0.4489 44.89% 2 49026% 0.2627 71.16% 3 17129% 0.0918 80.34% 4 13654% 0.0732 87.66% 5 7888% 0.0423 91.89% 6 3252% 0.0174 93.63% 7 2793% 0.015 95.12% 8 1685% 0.009 96.03% 9 1482% 0.0079 96.82% 10 1064% 0.0057 97.39% 11 985% 0.0053 97.92% 12 742% 0.004 98.32% 13 554% 0.003 98.62% 14 398% 0.0021 98.83% 15 374% 0.002 99.03% Berdasarkan analisis diskriminan kanonik terbentuk dua fungsi diskriminan kanonik dengan keragaman masing-masing sebesar 97.87% (fungsi diskriminan kanonik 1) dan 2.13% (fungsi diskriminan kanonik 2). Pemetaan dari masing-masing sampel berdasarkan sungsi diskriminan kanonik terdapat pada Gambar 4. Berdasarkan Gambar 4, terlihat bahwa dengan 42 komponen utama telah berhasil memisahkan ketiga temu-temuan tersebut dengan baik. Hal ini ditandai dengan mengelompoknya sampel berdasarkan jenis temu-temuan. Validasi Model Untuk melihat kemampuan fungsi diskriminan dalam menempatkan pengamatan ke kelompok dengan benar dapat dilihat dari jumlah keberhasilan fungsi diskriminan tersebut dalam mengklasifikasikan pengamatan ke dalam kelompok yang sebenarnya. Pada tahapan validasi digunakan 20% dari total keseluruhan contoh yang digunakan. Berdasarkan fungsi diskriminan yang terbentuk diketahui bahwa dari pengamatan kelompok temulawak, hanya satu pengamatan yang telah sesuai diklasifikasikan ke dalam kelompok temulawak. Pengklasifikasian seluruh contoh pengamatan kelompok kunyit telah sesuai dan 2 dari 3 pengamatan kelompok bangle telah diklasifikasikan secara tepat. Secara keseluruhan penempatan pengamatan yang sesuai ke dalam kelompok yang sebenarnya sudah cukup baik. Tabel 2 yang merupakan tabel hasil klasifikasi model diskriminan kanonik menunjukkan bahwa dari total 12 pengamatan, 8 diantaranya telah diklasifikasikan secara tepat.
T : Temulawak B : Bangle K : Kunyit Gambar 4 Plot sebaran sampel berdasarkan fungsi diskriminan kanonik Tabel 2 Hasil Validasi model diskriminan kanonik Kelompok berdasarkan analisis Kelompok Awal diskriminan Temulawak Bangle Kunyit Total Temulawak 1 0 3 4 Bangle 0 2 1 3 Kunyit 0 0 5 5 Total 1 2 9 12
T : Temulawak B : Bangle K : Kunyit * : Centroid Temulawak # : Centroid Bangle @ : Centroid Kunyit Gambar 5 Plot sebaran data uji model 1 Kesalahan pengelompokkan paling banyak terjadi pada kelompok tanaman herbal temulawak dan bangle. Tiga pengamatan temulawak dan satu pengamatan bangle diklasifikasikan secara salah ke dalam kelompok kunyit. Hal tersebut membuktikan bahwa antara kelompok tanaman herbal tersebut memiliki karekteristik yang hampir sama (Gambar 5). Hasil penelitian yang dilakukan oleh Rahardjo dan Rostiana (2005)v mengungkapkan bahwa temulawak dan kunyit memiliki kandungan komponen kimia yang hampir sama kandungan yaitu protein, pati, kurkuminoid, dan minyak atsiri., namun persentase komposisinya berbeda. Jika dilihat dari kandungan kurkuminoid dari ketiganya cukup bervariasi. Hal ini terlihat pada Gambar 6. Gambar 6. Diagram dahan daun kadar kurkuminoid dari temulawak, bangle, kunyit SIMPULAN Fungsi diskriminan kanonik 1 dan 2 telah berhasil memisahkan bangle, temulawak, dan kunyit dengan baik. Namun hasil validasi belum cukup baik terutama dalam pendeteksian antara temulawak dengan kunyit yang mempunyai karaketristik yang relative mirip dari segi kimia.
SARAN Pada penelitian selanjutnya dapat mereduksi dimensi dari X dengan memperhatikan Y. Salah satu alternatif dapat menggunakan Partial Least Square Discriminant (PLS-Discriminant). DAFTAR PUSTAKA BPOM. 2005. Peraturan Perundangundangan di bidang Obat Tradisional, Obat Herbal Terstandar dan Fitofarmaka. Indonesia. Dillon, W. R., Goldstein, M. 1984. Multivariate Analysis MethodMethods and Applications. John Wiley andand Sons, Inc., Canada. Fachriyah, E., Kurniawan, A., Me Meiny, Gunadi. 2007. Senyawa Kimia FrakFraksi Metanol Rimpang Bengle (Zingiber Cassumunar Roxb.). Media Medika Indone Indonesiana vol. 42 no. 1 (Apr. 2007), halaman 21. n 21. Harborne, J.B. 1987. Phytochemical hemical Method, second edition. Chapman and Hall, London. Johnson, R.A., Wichern, D.W. 1988. 1988. Applied Multivariate Stastistical Analysis, Analysis, Second Edition. Pritice-Hall InternatInternational, Inc., New Jersey. Khattree, R., Naik, D. N. 2000. Multivariate Data Reduction and Discriminationrimination With SAS Sofware, SAS Institute In nstitute Inc. Cary. N.C Manly, B. F. J. 1988. Multivariate ariate Statistical Methods : A Primer. Chapman Chapman and Hall, London. Rahardjo, M., Rostiana, O. 2005.05. Budidaya Tanaman Kunyit. Balai Penelitian Tanaman Obat dan Aromatika, Indone ika, Indonesia. 2005. Budidaya Tanaman Temulawak. Balai Penelitian Tanaman Obat dan Aromatika, Indonesia. Rohaeti, E., Syafitri, U.D., Rafi, M. 2009. Kombinasi Spektra Inframerah dan Teknik Kemometrik Untuk Pengembangan Model Klasifikasi Asal Geografis dan Diskriminasi Temutemuan Penyusun Obat Herbal. Institut Pertanian Bogor. Wijaya, Andhika D. 2009. Penerapan Hasil Analisis Gerombol Menggunakan Analisis Komponen Utama (Studi kasus :penyusunan obat herbal di pulau Jawa).[Skripsi]. Institut Pertanian Bogor. Zhang, L., Zhou, W., Zhang, H., Jiao, L.2008. Generalized Nonlinear Discriminant Analysis. Institute of Intelligence Information Processing, Xidian University, China.