AUFA SABRINA THAHAR Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA Farmasi 2025

Skripsi

ABSTRAK Virus COVID-19 terus bermutasi sehingga perlu segera dikembangkan obat baru sebagai inhibitor SARS-CoV-2. Kawasan geotermal Simpang Balek memiliki tumbuhan yang berpotensi memiliki senyawa unik karena aktivitas geotermalnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi potensi tumbuhan di kawasan geotermal Simpang Balek sebagai kandidat obat antivirus SARS-CoV-2. Tumbuhan yang dianalisis adalah bagian daun, sebanyak enam spesies yaitu Strobocalyx arborea (Bunch.-Ham.) Sch.Bip., Chromolaena odorata (L.) R.M. King & H. Rob., Debregeasia longifolia (Burm. f.) Wedd., Rubus rosifolius Sm., Elatostema lineolatum Wight., dan Clibadium surinamense L., secara kualitatif mengandung alkaloid, saponin, flavonoid, tanin, dan steroid dan terdapat 29 senyawa hasil GC-MS yang terdeteksi berdasarkan persen area terbesar. Analisis cemaran logam menggunakan AAS menunjukkan semua tumbuhan memiliki kadar Pb yang melebihi batas maksimal yaitu diatas 0,01 mg/L, sedangkan kadar Cd, Cu, Fe, dan Zn berada dalam batas aman. Potensi antivirus dinilai menggunakan pendekatan molecular docking, lima senyawa terbaik hasil docking yaitu Lupeol, Stigmasterol, Ergost-5-en-3-ol (3.beta.)-, Stigmast-5-en-3-ol (3.beta.24S), dan Sclareol, menunjukkan interaksi penghambatan yang baik dengan protein target Mpro dan PLpro, yang merupakan protein SARS-CoV-2. Prediksi toksisitas menggunakan ProTox-III, memberikan hasil Lupeol, Stigmasterol, Ergost-5-en-3-ol, dan Stigmast-5-en-3-ol dikategorikan sebagai kelas 4, sedangkan Sclareol dikategorikan kelas 5. Semua senyawa memenuhi parameter ADME yang dilihat menggunakan pkCSM untuk dijadikan obat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tumbuhan kawasan geotermal Simpang Balek berpotensi sebagai kandidat obat antivirus SARS-CoV-2. Kata Kunci: Logam berat, AAS, GC-MS, ProTox, pkCSM, farmakokinetika 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 146517 2025-01-10 15:45:05 2025-01-10 15:49:17 machine generated