Nita Susanti Puspitasari, dkk., Aplikasi Principal Component Regesion 19 APLIKASI PRINCIPAL COMPONENT REGRESION UNTUK ANALISIS QSAR SENYAWA ANTIOKSIDAN TURUNAN FLAVON/ FLAVONOL MENGGUNAKAN DESKRIPTOR ELEKTRONIK HASIL PERHITUNGAN METODE AM1 (Application of Principal Component Regresion to Analyze QSAR of Substituted Flavone and Flavonol using Electronic Descriptors of AM1 Calculation) Nita Susanti Puspitasari 1 , Iqmal Tahir 1 , Mudasir 1 1 Pusat Kimia Komputasi Indonesia Austria, Jurusan Kimia Fakultas MIPA UGM Jogjakarta ABSTRAK Telah dilakukan aplikasi teknik Principal Component Regresion (PCR) untuk analisis hubungan kuantitatif antara struktur elektronik dan aktivitas (QSAR) antioksidan dari senyawa turunan flavon / flavonol. Data aktivitas merupakan data sekunder yang diperoleh dari literatur dan masing-masing dinyatakan sebagai % aktivitas. Representasi struktur kimia berupa deskriptor elektronik meliputi muatan bersih atom dan momen dipol yang diperoleh dari hasil perhitungan metode semiempirik AM1. Evaluasi QSAR yang dilakuakan berupa analisis tahapan Principal Component Analysis (PCA) untuk mengkonversi variabel laten yang dilanjutkan dengan analisis regresi multilinier antara aktivitas dan variabel laten. Hasil penelitian ditunjukkan dengan model persamaan QSAR terpilih dengan menggunakan 4 komponen utama yang dipresentasikan dalam persamaan : %A=212,2+(7,196) 1 T -(20,593) 2 T -(192,906) 3 T +(242,706) 4 T ;n=18;r =0,822; hitung F / tabel F =1,397. Kata Kunci: QSAR, Principal Component Analysis, molecular modeling ABSTRACT Quantitative Structure -Activity Relationship (QSAR) of substituted flavone and flavonol have been caried out using Principal Component Regresion. Activity data of compounds were secondary data which were taken from literature and were representated as % activity. QSAR electronic descriptors for QSAR study were atomic net charge and momen dipole which calculated by using semiempirical method AM1. QSAR evaluation was started by Principal Component Analysis (PCA) to obtain latent variable and followed by Principal Component Regresion between activity and latent variables. Research result shown by QSAR model consist of 4 principal components which is representated by equation : %A =212.2+(7.196) 1 T -(20.593) 2 T -(192.906) 3 T +(242.706) 4 T ;n = 18;r = 0.822; hitung F / tabel F =1.397 Keywords: QSAR, Principal Component Analysis, molecular modeling Makalah diterima 6 Agustus 2006