Quantitatif Structure-Activity Relationship (QSAR) study of 22 antimalarial compounds of Quinolon-4(1H)-imines derivatives has been done using multilinear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) methods. The best QSAR model was obtained from ANN analysis indicated by its higher correlation coefficient (r2) compared to MLR method, i.e. 0.931 with most influential descriptors is qC1, qC5, qC11, qN14 and log P.Keywords: Quinolon-4(1H)-imines, Antimalarial, QSAR, MLR-ANNTelah dilakukan kajian analisis Hubungan Kuantitatif Struktur Aktivitas (HKSA) terhadap 22 senyawa antimalaria turunan Quinolon-4(1H)-imines menggunakan metode regresi multilinear (MLR) dan artificial neural network (ANN). Model HKSA terbaik diperoleh dari hasil analisis menggunakan metode ANN yang ditunjukkan oleh nilai koefisien korelasi (r2) paling tinggi dibandingkan dengan metode MLR yaitu sebesar 0,931 dengan deskriptor paling berpengaruh terhadap aktivitas antimalaria turunan Quinolon-4(1H)-imines, yaitu qC1, qC5, qC11, qN14 dan log P.Kata Kunci: Quinolon-4(1H)-imines, Antimalaria, HKSA, MLR-ANN
CITATION STYLE
Kilo, J. L., & Kilo, A. L. (2019). Kajian HKSA Antimalaria Senyawa Turunan Quinolon-4(1H)-imines Menggunakan Metode MLR-ANN. Jambura Journal of Chemistry, 1(1), 21–26. https://doi.org/10.34312/jambchem.v1i1.2104
Mendeley helps you to discover research relevant for your work.