1 Analisis Diskriminan Linier untuk Klasifikasi Komponen Obat

Seminar Nasional Statistika IX
Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009
Analisis Diskriminan Linier untuk Klasifikasi Komponen Obat Bahan Alam
Berdasarkan Spektrum Inframerah. Studi Kasus : Obat Bahan Alam
Penurun Tekanan Darah
Oleh:
Agus Mohamad Soleh
[email protected]
Departemen Statistika FMIPA IPB
Abstrak
Analisis diskriminan linier diterapkan pada penelitian ini untuk mendeteksi adanya adulterasi
obat bahan alam penurun tekanan darah. Penelitian sebelumnya (Soleh et al, 2008) yang
menggunakan metode analisis komponen utama baru hanya dapat mendeteksi komposisi obat,
tetapi belum dapat mendeteksi adanya adulterasi oleh bahan lain. Data yang digunakan adalah
data spektrum FTIR yang sama dengan penelitian sebelumnya, yaitu data spektrum FTIR yang
dibangkitkan dari 13 komposisi campuran dari ekstrak seledri, kumis kucing dan bahan pengisi
menggunakan rancangan simplex lattice. Rancangan yang sama kemudian diulang dengan
mensubstitusi kumis kucing dengan sambiloto dan reserpin. Hasil yang diperoleh menunjukkan
analisis diskriminan linier dengan pereduksian dimensi data menggunakan komponen utama
untuk satu komponen ekstrak penyusun obat bahan alam memberikan klasifikasi yang lebih
baik dibanding beberapa campuran dengan tingkat kesalahan yang paling kecil. Semakin
banyak campuran komponen ekstrak penyusun obat bahan alam yang memiliki karakteristik
mirip, tingkat kesalahan klasifikasinya semakin meningkat. Kombinasi campuran ekstrak
seledri dengan reserpin dapat diklasifikasi dengan tingkat kesalahan 0% menggunakan fungsi
diskriminan linier pada dua campuran komponen obat bahan alam.
Kata Kunci : spektrum FTIR, analisis diskriminan, komponen utama, tensigard®
1. Pendahuluan
Saat ini gerakan kembali ke alam (back to nature) menjadi konsep yang diminati oleh
masyarakat dunia termasuk Indonesia termasuk dalam hal pengobatan terutama obat
bahan alam. Adanya keinginan konsumen pengguna obat bahan alam mendapatkan
efek khasiat yang cepat dari obat yang dikonsumsinya seringkali menggoda produsen
obat bahan alam untuk menambahkan obat sintetis ke dalam produk yang dibuatnya.
1
Selain itu keterbatasan sumber bahan baku simplisia atau ketidakcermatan dalam
menentukan keaslian spesies simplisia yang menjadi bahan baku suatu obat bahan
alam, dapat menyebabkan produsen memproduksi obat dengan bahan baku yang
berbeda dengan bahan yang diklaim dalam produknya. Kedua hal ini dapat menjadi
potensi yang berbahaya bagi konsumen obat bahan alam. Oleh karena itu, untuk
menjaga hal ini tidak terjadi, diperlukan proses pengawasan melalui uji keotentikan
komposisi produk yang ada dengan komposisi produk yang diklaim.
Komposi kimia yang terkandung dalam ekstrak obat bahan alam merupakan suatu
komposisi yang kompleks. Salah satu teknik analisis yang dapat menggambarkan
secara menyeluruh karakteristik kimia suatu bahan adalah teknik spektroskopi FTIR
yang menghasilkan spektrum FTIR. Spektrum FTIR dihasilkan dari interaksi antara
energi sinar inframerah dan komponen kimia penyusun campuran bahan, sehingga
suatu spektrum FTIR merupakan indentitas khas campuran tersebut.
Adapun penggunaan teknik spekstroskopi FTIR yang dikombinasikan dengan teknik
kemometrik sebagai metode kontrol kualitas untuk komponen penyusun bahan obat
lebih dari satu masih terbatas.
Soleh et al. (2008) mencoba menerapkan metode
analisis komponen utama untuk menyusun diagram kontrol fitofarmaka penyusun obat
bahan alam penurun tekanan darah. Hasil dari penelitian ini memperoleh simpulan
diagram kontrol yang diperoleh dapat mendeteksi komposisi obat, tetapi tidak dapat
mendeteksi adanya adulterasi komponen oleh bahan lain.
Penelitian yang sama
dilakukan oleh Handayani (2009) dengan menambahkan jumlah kisi pada rancangan
komposisi dengan hasil masih belum dapat mendeteksi adanya adulterasi komponen
oleh bahan lain.
Fitofarmaka penurun tekanan darah yang saat ini telah beredar di Indonesia adalah
tensigard® dengan komponen penyusunnya terdiri dari ekstrak seledri dan kumis
kucing. Seledri diketahui mengandung senyawa aktif yang dapat menurunkan tekanan
darah dengan memiliki kandungan kimia diantaranya saponin, flavonoida dan polifenol
(Kementrian Ristek, 2002). Kumis-kucing juga dapat menurunkan tekanan darah pada
manusia dengan kandungan kimia diantaranya mengandung alkaloida, saponin,
flavonoida dan polifenol. Alduterasi (pemalsuan) terhadap fitofarmaka ini diantaranya
adalah dengan mengganti kumis kucing dengan sambiloto atau reserpin. Sambiloto
mengandung kandungan kimia diantaranya saponin, flavonoid dan tanin. Reserpin
(c33H40N2O9) merupakan salah satu jenis alkaloid indol dan obat anti hipertensi yang
telah digunakan untuk kontrol tekanan darah tinggi dan untuk meredakan perilaku
2
psikotik, yang karena berbagai efek samping saat ini jarang digunakan (Sugiyanto,
2007).
Dalam penelitian ini digunakan metode lain yaitu analisis diskriminan linier untuk
mendeteksi adanya adulterasi komposisi obat bahan alam penurun tekanan darah.
2. Bahan dan Metode
2.1 Bahan
Bahan yang digunakan adalah data spektrum FTIR hasil penelitian Fundamental
IPB dengan judul “Model Otentikasi Komposisi Obat Bahan Alam: Diagram
Kontrol Berbasis Plot Komponen Utama Spektra FTIR Bahan Penyusun Obat tahun
2007”.
Data spektrum FTIR diukur berdasarkan rancangan 13 komposisi dari
ekstrak seledri, kumis kucing dan bahan pengisi menggunakan rancangan simplex
lattice design yang diulang sebanyak 3 kali. Untuk mendapatkan model adulterasi,
pengukuran spektrum FTIR diulang dengan mensubstitusi kumis kucing dengan
sambiloto dan reserpin.
2.2 Metode
Tahap pertama adalah melakukan pereduksian dimensi data spektrum FTIR
sebelum dianalisis menggunakan metode analisis diskriminan karena terjadi
kolineritas. Pereduksian dimensi dilakukan dengan menggunakan analisis
komponen utama. Skor komponen utama yang diperoleh dari analisis komponen
utama digunakan dalam analisis diskriminan untuk mencari fungsi diskriminan
linier. Hasil pengelompokan menggunakan fungsi diskriminan ini kemudian
disajikan dalam bentuk tabel kontingensi klasifikasi atau disebut juga matriks
confusion (Adams, 1995) dan juga bentuk gambar plot diskriminan linier pertama
dengan diskriminan linier kedua. Analisis komponen utama dan analisis
diskriminan linier dilakukan dengan menggunakan software R versi 2.9.2.
2.2.1 Analisis Komponen Utama
Analisis Komponen Utama (AKU) merupakan suatu teknik multivariat untuk
mereduksi dimensi peubah dengan tidak kehilangan informasi. Prinsip AKU
adalah mencari komponen utama yang merupakan kombinasi linear dari
peubah asli. Komponen-komponen utama ini dipilih sedemikian rupa sehingga
komponen utama pertama memiliki variasi terbesar dalam gugus data,
3
sedangkan komponen utama kedua tegak lurus terhadap komponen utama
pertama dan memiliki variasi terbesar berikutnya (Jolliffe, 1986).
Tahapan pertama matriks X diskalakan dan dipusatkan menjadi X*. komponen
utama akar ciri ( 1 > 2 > ... > k), dan vektor ciri yang diasosiasikan dengan
* *
akar ciri (v1, v2, ..., vk) didapatkan dari matriks X ' X . Jika V adalah matriks
vektor ciri yang didefinisikan sebagai :
V
maka
v1 v2  vk
VV I , karena V adalah matriks ortogonal. Suku-suku komponen
utama wi merupakan kombinasi linier antara matriks X* dengan vektor vi dalam
bentuk:
k
wi
vij x*j
j 1
Skor komponen utama dari matriks X* adalah:
Z = X* V
2.2.2 Analisis Diskriminan Linier
Analisis Diskriminan merupakan salah satu metode statistika untuk menyusun
struktur data setiap observasi ke dalam g kelompok yang telah diketahui
(Venables & Ripley, 2002).
Misalkan W menyatakan matriks peragam
“dalam-kelompok”, yaitu matriks peragam dari peubah yang telah terpusat
dalam rataan kelompok, dan B menyatakan matriks peragam “antarkelompok”, yaitu yang diprediksi oleh rataan kelompok. Misalkan M matriks
gxp dari rataan kelompok, dan G adalah matriks nxg kelompok variabel
indikator (jadi gij=1 jika dan hanya jika observasi i dipadankan ke dalam
kelompok j), maka prediksinya adalah GM. Jika
adalah rataan peubah
seluruh contoh. Maka matriks peragam contoh adalah:
,
B memiliki pangkat paling besar adalah min(p,g-1).
Analisis diskriminan linier yang diperkenalkan oleh Fisher adalah mencari
kombinasi linear xa dari variabel-variabel yang memiliki rasio maksimum
pemisahan rataan kelompok ke dalam ragam “dalam-kelompok”, yaitu
memaksimumkan rasio atBa/atWa. Untuk menghitung ini, seperti dalam
4
analisis komponen utama dilakukan penskalaan peubah menjadi xS yang
memiliki identitas sebagai matrix korelasi “dalam-kelompok” sehingga
masalahnya sekarang adalah memaksimumkan atBa dengan kendala ||a||=1.
Seperti komponen utama hal ini diselesaikan dengan mengambil vektor ciri
dari B yang berkorespondensi dengan akar ciri terbesar. Peubah yang telah
ditransformasi disebut sebagai diskriminan linier (Linear Discriminant).
3. Hasil dan Pembahasan
Analisis diskriminan dilakukan terhadap tiga kelompok data spektrum FTIR yaitu: (1)
satu komponen penyusun obat bahan alam dan komponen alduterasinya yang terdiri
dari ekstrak Seledri (SD), Bahan Pengisi/Amilum (BP), Kumis Kucing (KK), Reserpin
(RP) dan Sambiloto (SBL), (2) Kombinasi dua ekstrak tanpa Bahan Pengisi yang
terdiri dari ekstrak-ekstrak Seledri-Kumis Kucing (SDKK), Seledri-Reserpin (SDRP)
dan Seledri-Sambiloto (SDSBL), dan (3) Kombinasi tiga ekstrak yang terdiri dari
ekstrak-ekstrak Seledri-Kumis Kucing-Bahan Pengisi (SDKKBP), Seledri-ReserpinBahan Pengisi (SDRPBP) dan Seledri-Sambiloto-Bahan Pengisi (SDSBLBP).
3.1 Analisis Diskriminan untuk Satu Komponen Ekstrak
Data spektrum FTIR untuk satu komponen ekstrak dilakukan dengan mengambil
data dari dua skor komponen utama yang menghasilkan proporsi keragaman
kumulatif sebesar 93.71%. Koefisien diskriminan linier yang diperoleh disajikan
pada Tabel 1. Hasil yang diperoleh menunjukkan 94.65% ragam “antar-kelompok”
berada dalam sumbu diskriminan pertama.
Tabel 1. Koefisien diskriminan linier untuk satu komponen ekstrak
LD1
LD2
-0.05550127
0.04259818
0.22598907
0.02433351
Klasifikasi spektrum FTIR yang diprediksi oleh fungsi diskriminan linier
menghasilkan tingkat kesalahan klasifikasi sebesar 25% (Tabel 2). Spektrum FTIR
yang berasal dari seledri dan bahan pengisi dapat diprediksi dengan tepat 100%
sebagai seledri dan bahan pengisi, sedangkan kumis kucing dan sambiloto masingmasing 66.67% dan 33.33%. Kesalahan yang paling tinggi diperoleh oleh spektrum
5
yang berasal dari reserpin, di mana diskriminan linier mengklasifikasikannya 100%
sebagai spektrum FTIR seledri. Penyajian grafik plot antara diskriminan linier
pertama dengan diskriminan linier kedua disajikan pada Gambar 1 yang
memperlihatkan secara jelas pengelompokkan masing-masing spektrum FTIR
berdasarkan fungsi diskriminan linier.
Tabel 2. Tabel Kontingensi Klasifikasi untuk satu komponen ekstrak
SEBERNARNYA
SD
BP
KK
RP
SBL
SD
9
0
0
0
0
BP
0
9
0
0
0
KK
0
0
2
0
1
RP
3
0
0
0
0
SBL
0
0
2
0
1
4
6
KLASIFIKASI
PREDIKSI KLASIFIKASI
2
2
2
2
2
0
1
2
2
1
2
2
2
4 1 1 141
4
1
1
3
3
5
5
-2
LD2
1
-4
3
-8
-6
5
-5
0
5
LD1
Gambar 1. Plot diskriminan pertama dengan diskriminan kedua untuk ekstrak satu
komponen (1: SD, 2:BP, 3:KK, 4:RP, 5:SBL).
3.2 Analisis Diskriminan untuk Dua Komponen Ekstrak
Seperti pada ekstrak satu komponen, data spektrum FTIR untuk dua komponen
ekstrak dilakukan dengan mengambil data dari dua skor komponen utama yang
menghasilkan proporsi keragaman kumulatif sebesar 91.51%.
6
Koefisien
diskriminan linier yang diperoleh disajikan pada Tabel 3. Hasil yang diperoleh
menunjukkan 99.54% ragam “antar-kelompok” berada dalam sumbu diskriminan
pertama.
Tabel 3. Koefisien diskriminan linier untuk dua komponen ekstrak
LD1
LD2
-0.01812474
0.02408305
0.07696675
0.01829587
Klasifikasi spektrum FTIR yang diprediksi oleh fungsi diskriminan linier
menghasilkan tingkat kesalahan klasifikasi sebesar 33.33% (Tabel 4). Spektrum
FTIR yang berasal dari kombinasi seledri dan reserpin dapat diprediksi dengan
tepat 100%, sedangkan kombinasi campuran lainnya menghasilkan tingkat
kesalahan 50%. Penyajian grafik plot antara diskriminan linier pertama dengan
diskriminan linier kedua disajikan pada Gambar 2 yang memperlihatkan secara
jelas pengelompokkan masing-masing spektrum FTIR berdasarkan fungsi
diskriminan linier. Hal yang menarik adalah reserpin apabila dicampurkan dengan
ekstrak seledri
2
1
1
3
2
1
3
2
0
1
3
2
LD2
3
3
1
3
1
-1
2
-2
2
1
-2
-1
0
1
2
LD1
Gambar 2. Plot diskriminan pertama dengan diskriminan kedua untuk ekstrak dua
komponen (1: SDKK, 2:SDRP, 3:SDSBL).
7
Tabel 4. Tabel Kontingensi Klasifikasi untuk dua komponen ekstrak
KLASIFIKASI
SEBERNARNYA
PREDIKSI
KLASIFIKASI
SDKK
SDRP
SDSBL
SDKK
3
1
2
SDRP
0
6
0
SDSBL
2
1
3
3.3 Analisis Diskriminan untuk Tiga Komponen Ekstrak
Data spektrum FTIR untuk satu komponen ekstrak dilakukan dengan mengambil
data dari dua skor komponen utama yang menghasilkan proporsi keragaman
kumulatif sebesar 96.77%. Koefisien diskriminan linier yang diperoleh disajikan
pada Tabel 5. Hasil yang diperoleh menunjukkan 91.44% ragam “antar-kelompok”
berada dalam sumbu diskriminan pertama.
Tabel 5. Koefisien diskriminan linier untuk tiga komponen ekstrak
LD1
LD2
0.026801378
0.002439431
-0.006548405
0.061326078
Klasifikasi spektrum FTIR yang diprediksi oleh fungsi diskriminan linier
menghasilkan tingkat kesalahan klasifikasi sebesar 58.33% (Tabel 6). Tidak ada
kombinasi campuran satupun yang tingkat kesalahan klasifikasinya di bawah 50%.
Penyajian grafik plot antara diskriminan linier pertama dengan diskriminan linier
kedua disajikan pada Gambar 3 yang memperlihatkan secara jelas pengelompokkan
masing-masing spektrum FTIR berdasarkan fungsi diskriminan linier.
Tabel 6. Tabel Kontingensi Klasifikasi untuk tiga komponen ekstrak
KLASIFIKASI
SEBERNARNYA
PREDIKSI KLASIFIKASI
SDKKBP
SDRPBP
SDSBLBP
SDKKBP
5
4
3
SDRPBP
5
5
2
SDSBLBP
1
6
5
8
3
2
1
3
1
3
1
2
2
LD2
3
1
3
1
1
2
0
1
2
3
3
2
2
3
3
3
2
-1
3
1
1
1
2
12
2
2
1 3
-2
31
-2
-1
0
1
2
3
LD1
Gambar 3. Plot diskriminan pertama dengan diskriminan kedua untuk ekstrak tiga
komponen (1: SDKKBP, 2:SDRPBP, 3:SDSBLBP).
4. Kesimpulan
Analisis diskriminan linier memberikan klasifikasi yang lebih baik dengan tingkat
kesalahan yang kecil pada spektrum FTIR satu komponen penyusun. Semakin banyak
campuran komponen ekstrak penyusun obat bahan alam yang memiliki karakteristik
mirip, tingkat kesalahan klasifikasinya semakin meningkat. Kombinasi campuran
ekstrak seledri dengan reserpin dapat diklasifikasi dengan tingkat kesalahan 0%
menggunakan fungsi diskriminan linier pada dua campuran komponen obat bahan
alam.
5. Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Prof. Dr. Latifah K. Darusman, Mohamad
Rafi, M.Si dan Rudi Heryanto, M.Si. yang merupakan tim peneliti Hibah Fundamental
IPB dengan judul “Model Otentikasi Komposisi Obat Bahan Alam: Diagram Kontrol
Berbasis Plot Komponen Utama Spektra FTIR Bahan Penyusun Obat tahun 2007” di
mana penulis ikut sebagai anggota tim.
9
6. Daftar Pustaka
Adams, M.J. 1995. Chemometrics in Analytical Spectroscopy. Cambridge: The Royal
Society of Chemistry.
Handayani, L. 2009. Penambahan Jumlah Kisi Pada Model Otentikasi Rancangan
Segitiga Komposisi Penyusun Obat Bahan Alam [skripsi]. Bogor: Fakultas
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.
Kementerian Ristek. 2002. CDROM Mencerdaskan Bangsa: Ketahanan Pangan dan
Kesehatan” Seri 2.
Soleh, A.M., Darusman L.K., Rafi, M. 2008. Model Otentikasi Komposisi Obat Bahan
Alam Berdasarkan Spektra Inframerah dan Komponen Utama Studi Kasus :
Obat Bahan Alam/Fitofarmaka Penurun Tekanan Darah. Forum Statistika dan
Komputasi 13(1): 1-6.
Sugiyanto, E. 2007. Hipertensi dan Komplikasi Serebrovaskular. Cermin Dunia
Kedokteran 34(4/157): 173-180.
Venables, W.N., Ripley, B.D. 2002.
USA:Springer.
Modern Applied Statistics with S. Ed ke-4.
10