ANALISIS IN SILICO SENYAWA DARI MINYAK KEDELAI (Glycine Max) TERHADAP RESEPTOR GHSR SEBAGAI KANDIDAT ANTI STUNTING
Stunting merupakan masalah gizi kronis yang masih menjadi tantangan kesehatan masyarakat di Indonesia. Salah satu target yang berperan dalam regulasi pertumbuhan adalah Growth Hormone Secretagogue Receptor (GHSR). Minyak kedelai (Glycine max) mengandung berbagai senyawa bioaktif yang berpotensi mendukung pertumbuhan, sehingga perlu dievaluasi potensinya sebagai kandidat anti stunting. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis potensi senyawa aktif minyak kedelai terhadap reseptor GHSR melalui pendekatan in silico menggunakan metode molecular docking, evaluasi Lipinski’s Rule of Five, dan prediksi ADMETOX. Penelitian dilakukan terhadap sepuluh senyawa aktif minyak kedelai yang diperoleh dari basis data PubChem, sedangkan struktur reseptor GHSR diperoleh dari Protein Data Bank (PDB ID: 7NA8). Analisis molecular docking dilakukan menggunakan AutoDock Tools 2.4.6, sedangkan evaluasi sifat drug- likeness dan profil farmakokinetik dilakukan menggunakan SwissADME dan pkCSM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar senyawa aktif minyak kedelai memenuhi kriteria Lipinski’s Rule of Five, daidzein memiliki karakteristik fisikokimia terbaik. Seluruh senyawa uji mampu berinteraksi dengan reseptor GHSR. Stigmasterol dan β-karoten menunjukkan afinitas ikatan paling kuat dengan nilai binding affinity masing-masing sebesar -11,08 kcal/mol dan -10,86 kcal/mol. Analisis ADMETOX menunjukkan bahwa kedua senyawa tersebut memiliki absorpsi usus yang tinggi, permeabilitas membran yang baik, serta tidak bersifat mutagenik maupun hepatotoksik. Namun, sifat lipofilik yang tinggi berpotensi memengaruhi distribusi dan akumulasi senyawa dalam jaringan. Berdasarkan hasil penelitian, stigmasterol dan β-karoten merupakan senyawa aktif minyak kedelai yang paling berpotensi sebagai kandidat anti stunting melalui interaksi dengan reseptor GHSR. Kata kunci: stunting, Glycine max, Growth Hormone Secretagogue Receptor (GHSR), in silico