Seleksi Kelompok Metabolit Kandungan Temu Ireng (Curcuma aeruginosa) Terkait Bioaktivitas Menggunakan Regresi Group Lasso

Abstract

Zingiberaceae adalah famili tumbuhan yang menjadi salah satu sumber bahan obat herbal atau jamu. Salah satu tumbuhan dari famili tersebut adalah temu ireng (Curcuma aeruginosa). Temu ireng telah digunakan sebagai bahan campuran obat untuk beberapa penyakit seperti gangguan pada pernapasan dan penyakit kulit. Identifikasi kandungan senyawa aktif kimia atau metabolit sekunder penyusunnya menjadi penting dilakukan untuk pemanfaatan temu ireng lebih lanjut. Metabolit sekunder pada tumbuhan digunakan sebagai bahan obat dan makanan. Informasi kandungan metabolitnya sangat membantu untuk mengidentifikasi karekteristik bioaktivitas atau aktivitas biologisnya. Contoh dari bioaktivitas adalah aktivitas antioksidan dan toksisitas yang menjadi bagian dari pertimbangan keamanan sebuah sampel untuk dimanfaatkan sebagai campuran obat atau makanan. Teknik kimia liquid chromatography (LC) yang dikombinasikan dengan mass spectrometry (MS) telah digunakan secara luas untuk mengidentifikasi kandungan metabolit suatu sampel. Metabolit hasil identifikasi LC-MS diekspresikan dalam bentuk rasio massa terhadap muatan (m/z). Metabolit dari suatu m/z belum dapat dijustifikasi secara langsung karena beberapa metabolit memiliki massa molekul yang sama. Individu m/z dengan dugaan metabolit yang sama dapat dipandang sebagai sebuah kelompok metabolit. Struktur data keluaran LC-MS dapat tersusun dari m/z dalam kuantitas yang banyaknya jauh melebihi kuantitas sampel yang digunakan. Kuantitas peubah prediktor yang jauh melebihi sampel yang digunakan (p >> n) dikenal dengan data dimensi tinggi. Kondisi ini menghasilkan matriks X⸆X yang singular karena matriks prediktor X tidak berpangkat penuh. Matriks X yang tidak berpangkat penuh juga dapat terjadi karena kolom-kolom yang tidak saling bebas linear. Hal ini terjadi jika terdapat collinearity, yaitu sebuah peubah prediktor merupakan fungsi dari peubah prediktor lainnya sehingga memiliki korelasi yang sempurna. Kondisi ini dikenal dengan istilah ill-conditioned. Akibat dari hal tersebut adalah hasil pendugaan parameter metode kuadrat terkecil (MKT) menjadi tidak unik. Metode analisis yang dapat digunakan untuk mengevaluasi pengaruh kelompok prediktor dengan kondisi data dimensi tinggi adalah regresi group lasso. Regresi group lasso meninjau peubah penyusun model regresi dalam bentuk kelompok peubah prediktor. Penambahan penalti intermediate pada fungsi tujuan MKT mengakibatkan beberapa koefisien regresi disusutkan tepat menjadi nol sehingga seleksi kelompok peubah terjadi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menduga kelompok metabolit kandungan temu ireng (Curmuma aeruginosa) yang berpengaruh terhadap aktivitas antioksidan dan toksisitas menggunakan regresi group lasso dan membandingkannya dengan hasil dugaan partial least square regression (PLSR) sebagaimana yang telah dilakukan oleh Septaningsih pada tahun 2015. Data yang digunakan adalah data hasil uji antioksidan dan toksisitas serta hasil percobaan spektrometri dari sampel rimpang temu ireng yang berasal dari 3 (tiga) wilayah penghasil temu ireng di pulau Jawa yaitu Cikabayan, Nagrak dan Tawangmangu. Peubah respon terdiri dari hasil uji aktivitas antioksidan dan toksisitas. Peubah prediktor yang digunakan adalah keluaran LC-MS Water Xevo G2-S QTOF. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, kelompok metabolit yang berpengaruh terhadap aktivitas antioksidan dan toksisitas didominasi oleh kelompok metabolit sekunder terpenoids. Hasil pendugaan kelompok metabolit menggunakan regresi group lasso memiliki kesamaan dengan hasil PLSR, baik terkait aktivitas antioksidan maupun aktivitas toksisitas. Regresi group lasso memberikan nilai root mean square error yang lebih kecil dibandingkan PLSR. Hasil analisis ini menunjukkan bahwa regresi group lasso memiliki hasil dugaan yang lebih baik dibandingkan PLSR pada data hasil percobaan spektrometri.