PENDAHULUAN
Dewasa ini, eksperimen komputer memainkan peranan yang sangat
penting dalam perkembangan sains. Pada masa lalu, sains ditunjukkan oleh kaitan antara eksperimen dan teori. Dalam eksperimen, sistem yang
dipelajari diukur dengan peralatan eksperimen dan hasilnya dinyatakan
dalam bentuk numerik. Dalam teori, model suatu sistem pada umumnya
disusun dalam bentuk himpunan persamaan matematik. Dalam banyak hal, pemodelan diikuti oleh penyederhanaan permasalahan dalam rangka
menghindari kompleksitas perhitungan, sehingga sering aplikasi dari model teoritis ini tidak dapat menjelaskan bentuk riil dari sistem makroskopis, seperti sistem larutan, protein dll.
penting dalam perkembangan sains. Pada masa lalu, sains ditunjukkan oleh kaitan antara eksperimen dan teori. Dalam eksperimen, sistem yang
dipelajari diukur dengan peralatan eksperimen dan hasilnya dinyatakan
dalam bentuk numerik. Dalam teori, model suatu sistem pada umumnya
disusun dalam bentuk himpunan persamaan matematik. Dalam banyak hal, pemodelan diikuti oleh penyederhanaan permasalahan dalam rangka
menghindari kompleksitas perhitungan, sehingga sering aplikasi dari model teoritis ini tidak dapat menjelaskan bentuk riil dari sistem makroskopis, seperti sistem larutan, protein dll.
Perkembangan komputasi yang sangat pesat -dimulai pada tahun 1950-
telah mengubah diskripsi suatu sistem kimia dengan masuknya unsur baru diantara eksperimen dan teori yaitu eksperimen komputer (Computer Experiment). Dalam eksperimen komputer, model masih tetap
menggunakan hasil dari pakar kimia teoritis, tetapi perhitungan dilakukan dengan komputer berdasar atas suatu “resep” (algoritma yang dituliskan dalam bahasa pemrograman). Keuntungan dari metoda ini adalah dimungkinkannya menghitung sifat molekul yang kompleks dan hasil perhitungannya berkorelasi secara signifikan dengan eksperimen. Perkembangan eksperimen komputer mengubah secara substansial hubungan tradisional antara teori dan eksperimen. Simulasi komputer membutuhkan suatu metoda yang akurat dalam memodelkan sistem yang dikaji. Simulasi sering dapat dilakukan dengan kondisi yang sangat mirip dengan eksperimen sehingga hasil perhitungan kimia komputasi dapat dibandingkan secara langsung dengan eksperimen. Jika hal ini terjadi, maka simulasi bersifat sebagai alat yang sangat berguna, bukan hanya untuk memahami dan menginterpretasi data eksperimen dalam tingkat mikroskopik, tetapi juga dapat mengkaji bagian yang tidak dapat dijangkau secara eksperimen, seperti reaksi pada kondisi tekanan yang sangat tinggi atau reaksi yang melibatkan gas berbahaya. Penelitian kimia dengan alat komputer pada era 1950-an dimulai dengan kajian hubungan struktur kimia dengan aktivitas fisiologi dari senyawa. Salah satu ahli kimia yang berjasa besar dalam bidang ini adalah John Pople yang berhasil mengkonversi teori-teori fisika dan matematika ke dalam kimia melalui program komputer. Metode kimia komputasi memungkinkan para kimiawan melakukan penentuan struktur dan sifat suatu sistem kimia dengan cepat. Bidang yang sangat terbantu dengan berkembang kimia komputasi adalah bidang kristalografi. Dua peneliti dalam bidang kimia komputasi telah memenangkan hadiah Nobel bidang sains pada tahun 1998 yaitu Walter Kohn dengan teori fungsional kerapatan (Density Functional Theory, DFT) dan John A. Pople yang telah berjasa dalam mengembangkan metoda komputasi dalam kimia kuantum. Mereka telah memberi peluang para kimiawan mempelajari sifat molekul dan interaksi antar molekul. John Pople telah mengembangkankimia kuantum sebagai suatu metoda yang dapat digunakan oleh hampir semua bidang kimia dan membawa kimia ke dalam era baru yaitu eksperimen dan teori dapat bekerja bersama dalam mengekplorasi sifat sistem molekular. Salah satu produk program komputasi kimia yang dihasilkan oleh Pople adalah GAUSSIAN. Tahun belakangan ini dapat dilihat kenaikan jumlah orang yang bekerja pada kimia teori. Kebanyakan pendatang baru ini adalah teoretikus kerja paruh waktu yaitu mereka yang sudah bekerja pada bidang kimia selain kimia teori. Kenaikan jumlah peneliti di bidang kimia teori ini ditunjang oleh perkembangan kemampuan komputer dan perangkat lunak yang semakin mudah digunakan. Hal ini menyebabkan banyak orang melakukan pekerjaan di bidang kimia komputasi, walaupun tanpa mempunyai pengetahuan cukup tentang bagaimana perhitungan kimia itu dijalankan oleh komputer. Sebagai hasilnya, banyak orang yang tidak mengetahui –bahkan penjelasan yang sangat mendasar sekalipun- tentang bagaimana perhitungan dijalankan sehingga pekerjaan yang dihasilkan dapat merupakan hasil yang sesungguhnya atau hanya berupa “sampah”.
telah mengubah diskripsi suatu sistem kimia dengan masuknya unsur baru diantara eksperimen dan teori yaitu eksperimen komputer (Computer Experiment). Dalam eksperimen komputer, model masih tetap
menggunakan hasil dari pakar kimia teoritis, tetapi perhitungan dilakukan dengan komputer berdasar atas suatu “resep” (algoritma yang dituliskan dalam bahasa pemrograman). Keuntungan dari metoda ini adalah dimungkinkannya menghitung sifat molekul yang kompleks dan hasil perhitungannya berkorelasi secara signifikan dengan eksperimen. Perkembangan eksperimen komputer mengubah secara substansial hubungan tradisional antara teori dan eksperimen. Simulasi komputer membutuhkan suatu metoda yang akurat dalam memodelkan sistem yang dikaji. Simulasi sering dapat dilakukan dengan kondisi yang sangat mirip dengan eksperimen sehingga hasil perhitungan kimia komputasi dapat dibandingkan secara langsung dengan eksperimen. Jika hal ini terjadi, maka simulasi bersifat sebagai alat yang sangat berguna, bukan hanya untuk memahami dan menginterpretasi data eksperimen dalam tingkat mikroskopik, tetapi juga dapat mengkaji bagian yang tidak dapat dijangkau secara eksperimen, seperti reaksi pada kondisi tekanan yang sangat tinggi atau reaksi yang melibatkan gas berbahaya. Penelitian kimia dengan alat komputer pada era 1950-an dimulai dengan kajian hubungan struktur kimia dengan aktivitas fisiologi dari senyawa. Salah satu ahli kimia yang berjasa besar dalam bidang ini adalah John Pople yang berhasil mengkonversi teori-teori fisika dan matematika ke dalam kimia melalui program komputer. Metode kimia komputasi memungkinkan para kimiawan melakukan penentuan struktur dan sifat suatu sistem kimia dengan cepat. Bidang yang sangat terbantu dengan berkembang kimia komputasi adalah bidang kristalografi. Dua peneliti dalam bidang kimia komputasi telah memenangkan hadiah Nobel bidang sains pada tahun 1998 yaitu Walter Kohn dengan teori fungsional kerapatan (Density Functional Theory, DFT) dan John A. Pople yang telah berjasa dalam mengembangkan metoda komputasi dalam kimia kuantum. Mereka telah memberi peluang para kimiawan mempelajari sifat molekul dan interaksi antar molekul. John Pople telah mengembangkankimia kuantum sebagai suatu metoda yang dapat digunakan oleh hampir semua bidang kimia dan membawa kimia ke dalam era baru yaitu eksperimen dan teori dapat bekerja bersama dalam mengekplorasi sifat sistem molekular. Salah satu produk program komputasi kimia yang dihasilkan oleh Pople adalah GAUSSIAN. Tahun belakangan ini dapat dilihat kenaikan jumlah orang yang bekerja pada kimia teori. Kebanyakan pendatang baru ini adalah teoretikus kerja paruh waktu yaitu mereka yang sudah bekerja pada bidang kimia selain kimia teori. Kenaikan jumlah peneliti di bidang kimia teori ini ditunjang oleh perkembangan kemampuan komputer dan perangkat lunak yang semakin mudah digunakan. Hal ini menyebabkan banyak orang melakukan pekerjaan di bidang kimia komputasi, walaupun tanpa mempunyai pengetahuan cukup tentang bagaimana perhitungan kimia itu dijalankan oleh komputer. Sebagai hasilnya, banyak orang yang tidak mengetahui –bahkan penjelasan yang sangat mendasar sekalipun- tentang bagaimana perhitungan dijalankan sehingga pekerjaan yang dihasilkan dapat merupakan hasil yang sesungguhnya atau hanya berupa “sampah”.
METODA KIMIA KOMPUTASI
Istilah kimia teori didefinikan sebagai diskripsi secara matematika dari
ilmu kimia. Istilah kimia komputasi selalu digunakan jika metoda
matematika disusun agar dapat dijalankan secara otomatis oleh komputer.
Perlu dicatat bahwa kata “eksak” dan “sempurna” tidak muncul dalam
definisi kimia komputasi. Sangat sedikit aspek kimia yang dapat diselesaikan
secara eksak. Hampir setiap aspek kimia dijelaskan secara kualitatif atau kuantitatif melalui prosedur pendekatan komputasi. Pernyataan yang tidak
boleh dibuat oleh kimiawan komputasi adalah asumsi bahwa setiap angka terhitung adalah eksak. Hal yang perlu dicatat adalah perhitungan kualitatif
atau pendekatan kuantitatif baru dapat memberikan pengetahuan yang
berguna dalam kimia kalau kita dapat menjabarkan suatu sifat fisika atau kimia suatu senyawa dari data yang terhitung dari kimia komputasi.
Istilah kimia teori didefinikan sebagai diskripsi secara matematika dari
ilmu kimia. Istilah kimia komputasi selalu digunakan jika metoda
matematika disusun agar dapat dijalankan secara otomatis oleh komputer.
Perlu dicatat bahwa kata “eksak” dan “sempurna” tidak muncul dalam
definisi kimia komputasi. Sangat sedikit aspek kimia yang dapat diselesaikan
secara eksak. Hampir setiap aspek kimia dijelaskan secara kualitatif atau kuantitatif melalui prosedur pendekatan komputasi. Pernyataan yang tidak
boleh dibuat oleh kimiawan komputasi adalah asumsi bahwa setiap angka terhitung adalah eksak. Hal yang perlu dicatat adalah perhitungan kualitatif
atau pendekatan kuantitatif baru dapat memberikan pengetahuan yang
berguna dalam kimia kalau kita dapat menjabarkan suatu sifat fisika atau kimia suatu senyawa dari data yang terhitung dari kimia komputasi.
A. AB INITIO
Istilah “ab initio” berasal dari bahasa latin yang diberikan untuk
menandai perhitungan yang diturunkan secara langsung dari prinsip-prinsip teoritis, tanpa memasukkan data eksperimen. Ab initio mengacu pada perhitungan mekanika kuantum melalui beberapa pendekatan matematis,
seperti penggunaan persamaan yang disederhanakan (BornOppenheimer approximation) atau pendekatan untuk penyelesaian persamaan differensial.
Tipe yang paling terkenal dari metoda ab initio adalah perhitungan Hartree-Fock (HF) dengan metoda pendekatan medan pusat (central field approximation). Ini berarti bahwa tolakan Coulombik antar elektron tidak secara spesifik dimasukkan dalam perhitungan, tetapi efek total interaksi korelasinya dimasukkan dalam perhitungan sebagai suatu besaran konstant. Metoda ini merupakan perhitungan variasional, yang berarti bahwa energi pendekatan terhitung adalah sama atau lebih tinggi daripada energi eksaknya. Dengan menggunakan pendekatan medan pusat ini, energi yang
diperoleh dengan perhitungan HF selalu lebih tinggi daripada energi eksak dan cenderung pada harga limit tertentu yang dinamakan HF limit. Pendekatan kedua dari perhitungan HF adalah fungsi gelombang harus digambarkan dengan beberapa bentuk fungsi, yang sebenarnya hanya dapat dihitung secara pasti untuk beberapa sistem yang mengandung satu
elektron. Fungsi yang digunakan sering sekali merupakan kombinasi linear dari orbital tipe Slater exp(- x) atau orbital tipe Gaussian exp(- x2), yang
sering disingkat STO atau GTO. Fungsi gelombang tersusun atas kombinasi
linear dari orbital atom, atau yang lebih sering terjadi adalah merupakan
kombinasi linear dari himpunan fungsi (basis functions). Dengan pendekatan
ini, banyak perhitungan HF memberikan hasil energi terhitung lebih besar
dari HF limit. Himpunan basis (basis set) yang digunakan sering dinyatakan
dengan singkatan, seperti STO-3G atau 6-31++G*.
Sejumlah tipe perhitungan dimulai dengan perhitungan HF kemudian
dikoreksi dengan memasukkan term tolakan antar elektron, yang
diistilahkan dengan efek korelasi (correlation effect). Beberapa contoh dari
metoda ini adalah teori perturbasi Moeler-Plesset (MPn, n menyatakan
tingkat koreksi), Ikatan Valensi Tergeneralisasi (Generalized Valence Bond,
GVB), Medan Keajekan Diri Multi-Konfigurasi (Multi-Configurations Self
Consisten Field, MC-SCF), Interaksi Konfigurasi (Configuration Interaction,
CI), dan Coupled Cluster Theory, CC. Sebagai suatu kelompok, metoda
tersebut dikenal dengan perhitungan terkorelasi atau Post-SCF.
Metoda yang dapat mengatasi terjadinya kesalahan perhitungan HF dalam
suatu molekul dinamakan Monte Carlo Kuantum (Quantum Monte Carlo,
QMC). Ada beberapa macam QMC, misalnya fungsi variasional, diffusi dan
Green. Metoda ini bekerja dengan fungsi gelombang terkorelasi secara
ekplisit dan evaluasi integral numerik menggunakan integrasi Monte Carlo.
Perhitungan ini memerlukan waktu yang panjang, tetapi perlu diingat bahwa
metoda ini merupakan metoda yang paling akurat yang diketahui sekarang.
Metoda ab initio alternatif yang berkembang pesat pada dekade ini adalah
teori fungsional kerapatan (Density Functional Theory, DFT). Dalam DFT,
total energi dinyatakan dalam term kerapatan elektron total, bukan sebagai
fungsi gelombang. Dalam jenis perhitungan ini, terdapat pendekatan
hamiltonian dan pendekatan pernyataan untuk kerapatan elektron total.
Sisi baik dari metoda ab initio adalah metoda ini menghasilkan perhitungan
yang pada umumnya mendekati penyelesaian eksak karena semua jenis
pendekatan yang telah dibuat dapat dianggap cukup kecil secara numerik
relatif terhadap penyelesaian eksaknya. Sisi buruk dari metoda ab initio
adalah mereka merupakan metoda yang “mahal”. Metoda ini memerlukan
kapasitas yang besar pada waktu operasi CPU komputer, memori dan ruang
penyimpanan (disk). Metoda HF memerlukan waktu berbanding lurus
dengan N pangkat 4, N adalah fungsi basis, sehingga perhitungan akan
berlipat 16 kali jika fungsi basis yang digunakan dua kali lebih besar. Dalam
prakteknya, penyelesaian yang akurat sekali hanya akan diperoleh jika
molekul mengandung hanya beberapa puluh elektron. Secara umum,
perhitungan ab initio memberikan hasil kualitatif yang sangat baik dan dapat
memberikan kenaikan keakuratan hasil kuantitatif jika molekul yang dikaji
semakin kecil.
Istilah “ab initio” berasal dari bahasa latin yang diberikan untuk
menandai perhitungan yang diturunkan secara langsung dari prinsip-prinsip teoritis, tanpa memasukkan data eksperimen. Ab initio mengacu pada perhitungan mekanika kuantum melalui beberapa pendekatan matematis,
seperti penggunaan persamaan yang disederhanakan (BornOppenheimer approximation) atau pendekatan untuk penyelesaian persamaan differensial.
Tipe yang paling terkenal dari metoda ab initio adalah perhitungan Hartree-Fock (HF) dengan metoda pendekatan medan pusat (central field approximation). Ini berarti bahwa tolakan Coulombik antar elektron tidak secara spesifik dimasukkan dalam perhitungan, tetapi efek total interaksi korelasinya dimasukkan dalam perhitungan sebagai suatu besaran konstant. Metoda ini merupakan perhitungan variasional, yang berarti bahwa energi pendekatan terhitung adalah sama atau lebih tinggi daripada energi eksaknya. Dengan menggunakan pendekatan medan pusat ini, energi yang
diperoleh dengan perhitungan HF selalu lebih tinggi daripada energi eksak dan cenderung pada harga limit tertentu yang dinamakan HF limit. Pendekatan kedua dari perhitungan HF adalah fungsi gelombang harus digambarkan dengan beberapa bentuk fungsi, yang sebenarnya hanya dapat dihitung secara pasti untuk beberapa sistem yang mengandung satu
elektron. Fungsi yang digunakan sering sekali merupakan kombinasi linear dari orbital tipe Slater exp(- x) atau orbital tipe Gaussian exp(- x2), yang
sering disingkat STO atau GTO. Fungsi gelombang tersusun atas kombinasi
linear dari orbital atom, atau yang lebih sering terjadi adalah merupakan
kombinasi linear dari himpunan fungsi (basis functions). Dengan pendekatan
ini, banyak perhitungan HF memberikan hasil energi terhitung lebih besar
dari HF limit. Himpunan basis (basis set) yang digunakan sering dinyatakan
dengan singkatan, seperti STO-3G atau 6-31++G*.
Sejumlah tipe perhitungan dimulai dengan perhitungan HF kemudian
dikoreksi dengan memasukkan term tolakan antar elektron, yang
diistilahkan dengan efek korelasi (correlation effect). Beberapa contoh dari
metoda ini adalah teori perturbasi Moeler-Plesset (MPn, n menyatakan
tingkat koreksi), Ikatan Valensi Tergeneralisasi (Generalized Valence Bond,
GVB), Medan Keajekan Diri Multi-Konfigurasi (Multi-Configurations Self
Consisten Field, MC-SCF), Interaksi Konfigurasi (Configuration Interaction,
CI), dan Coupled Cluster Theory, CC. Sebagai suatu kelompok, metoda
tersebut dikenal dengan perhitungan terkorelasi atau Post-SCF.
Metoda yang dapat mengatasi terjadinya kesalahan perhitungan HF dalam
suatu molekul dinamakan Monte Carlo Kuantum (Quantum Monte Carlo,
QMC). Ada beberapa macam QMC, misalnya fungsi variasional, diffusi dan
Green. Metoda ini bekerja dengan fungsi gelombang terkorelasi secara
ekplisit dan evaluasi integral numerik menggunakan integrasi Monte Carlo.
Perhitungan ini memerlukan waktu yang panjang, tetapi perlu diingat bahwa
metoda ini merupakan metoda yang paling akurat yang diketahui sekarang.
Metoda ab initio alternatif yang berkembang pesat pada dekade ini adalah
teori fungsional kerapatan (Density Functional Theory, DFT). Dalam DFT,
total energi dinyatakan dalam term kerapatan elektron total, bukan sebagai
fungsi gelombang. Dalam jenis perhitungan ini, terdapat pendekatan
hamiltonian dan pendekatan pernyataan untuk kerapatan elektron total.
Sisi baik dari metoda ab initio adalah metoda ini menghasilkan perhitungan
yang pada umumnya mendekati penyelesaian eksak karena semua jenis
pendekatan yang telah dibuat dapat dianggap cukup kecil secara numerik
relatif terhadap penyelesaian eksaknya. Sisi buruk dari metoda ab initio
adalah mereka merupakan metoda yang “mahal”. Metoda ini memerlukan
kapasitas yang besar pada waktu operasi CPU komputer, memori dan ruang
penyimpanan (disk). Metoda HF memerlukan waktu berbanding lurus
dengan N pangkat 4, N adalah fungsi basis, sehingga perhitungan akan
berlipat 16 kali jika fungsi basis yang digunakan dua kali lebih besar. Dalam
prakteknya, penyelesaian yang akurat sekali hanya akan diperoleh jika
molekul mengandung hanya beberapa puluh elektron. Secara umum,
perhitungan ab initio memberikan hasil kualitatif yang sangat baik dan dapat
memberikan kenaikan keakuratan hasil kuantitatif jika molekul yang dikaji
semakin kecil.
B. SEMIEMPIRIS
Perhitungan semiempiris disusun dengan cara yang secara umum
sama dengan perhitungan HF. Beberapa perhitungan, seperti integral
elektron ganda diselesaikan dengan cara pendekatan atau sama sekali
dihilangkan. Dalam rangka mengoreksi kesalahan perhitungan akibat
penghilangan sebagian dari perhitungan HF, metoda ini diparameterisasi
dengan cara fitting kurva untuk menghasikan beberapa parameter atau
angka agar dapat memberikan kesesuaian dengan data eksperimen.
Sisi baik dari perhitungan semiempiris adalah mereka lebih cepat
daripada perhitungan ab initio. Sisi buruk dari perhitungan semiempiris
adalah hasilnya sangat bergantung pada tersedianya parameter yang sesuai
dengan molekul yang dianalisis. Jika molekul yang dikaji mirip dengan
molekul yang ada dalam data base yang digunakan dalam metoda
parameterisasi, hasilnya akan baik. Jika molekul yang dikaji berbeda secara
signifikan dengan molekul yang digunakan dalam metoda parameterisasi,
jawabannya mungkin akan sangat berbeda dengan data eksperimen.
Perhitungan semiempiris telah sangat sukses dalam menjelaskan
masalah di bidang kimia organik yang hanya mengandung beberapa unsur
secara ekstensif dan molekul dengan ukuran yang sedang. Namun demikian,
metoda semiempiris akan memberikan beberapa kesalahan, khususnya jika
harus menjelaskan permasalahan pada kimia anorganik, terutama jika kita
bekerja dengan melibatkan unsur-unsur transisi.
Perhitungan semiempiris disusun dengan cara yang secara umum
sama dengan perhitungan HF. Beberapa perhitungan, seperti integral
elektron ganda diselesaikan dengan cara pendekatan atau sama sekali
dihilangkan. Dalam rangka mengoreksi kesalahan perhitungan akibat
penghilangan sebagian dari perhitungan HF, metoda ini diparameterisasi
dengan cara fitting kurva untuk menghasikan beberapa parameter atau
angka agar dapat memberikan kesesuaian dengan data eksperimen.
Sisi baik dari perhitungan semiempiris adalah mereka lebih cepat
daripada perhitungan ab initio. Sisi buruk dari perhitungan semiempiris
adalah hasilnya sangat bergantung pada tersedianya parameter yang sesuai
dengan molekul yang dianalisis. Jika molekul yang dikaji mirip dengan
molekul yang ada dalam data base yang digunakan dalam metoda
parameterisasi, hasilnya akan baik. Jika molekul yang dikaji berbeda secara
signifikan dengan molekul yang digunakan dalam metoda parameterisasi,
jawabannya mungkin akan sangat berbeda dengan data eksperimen.
Perhitungan semiempiris telah sangat sukses dalam menjelaskan
masalah di bidang kimia organik yang hanya mengandung beberapa unsur
secara ekstensif dan molekul dengan ukuran yang sedang. Namun demikian,
metoda semiempiris akan memberikan beberapa kesalahan, khususnya jika
harus menjelaskan permasalahan pada kimia anorganik, terutama jika kita
bekerja dengan melibatkan unsur-unsur transisi.
C. MEKANIKA MOLEKULAR
Jika molekul sangat besar untuk dapat ditinjau dengan metoda
semiempiris, masih ada kemungkinan untuk memodelkan kelakuan mereka
dengan mengabaikan mekanika kuantum secara penuh. Metoda yang
dikenal dengan mekanika molekular menyediakan pernyataan aljabar yang
sederhana untuk energi total senyawa, tanpa harus menghitung fungsi
gelombang atau kerapatan elektron total. Pernyataan energi mengandung
persamaan klasik sederhana, seperti persamaan osilator harmonis untuk
menggambarkan energi yang tercakup pada terjadinya uluran, bengkokan
dan torsi ikatan, gaya antarmolekul, seperti interaksi van der Waals dan
ikatan hidrogen. Semua tetapan dalam persamaan ini harus diperoleh dari
data eksperimen atau perhitungan ab initio.
Dalam metoda mekanika molekukar, data base senyawa yang
digunakan dalam metoda parameterisasi merupakan hal yang krusial
berkaitan dengan kesuksesan perhitungan. Himpunan parameter dan fungsi
matematika dinamakan medan gaya (Force-Field). Seperti halnya pada
metoda semiempiris yang diparameterisasi terhadap satu himpunan molekul
organik, metoda mekanika molekular diparameterisasi terhadap golongan
yang khas dari molekul seperti kelompok hidrokarbon, alkohol atau protein.
Suatu medan gaya tertentu, misalnya protein, hanya akan berjalan baik
untuk mendeskripsikan kelompok senyawa protein, tetapi akan
menghasilkan data yang jelek jika digunakan untuk menghitung golongan
senyawa yang lain.
Sisi baik dari mekanika molekular adalah dimungkinkannya melakukan
modeling terhadap molekul yang besar seperti halnya protein dan segmen
dari DNA, sehingga metoda ini merupakan alat utama perhitungan bagi para
biokimiawan.
Sisi buruk dari mekanika molekular adalah banyak sifat kimia yang
tidak dapat didefinisikan dengan metoda ini, seperti halnya keadaan eksitasi
elektronik. Dalam upaya untuk bekerja dengan sistem yang besar dan
komplek, sering perangkat lunak mekanika molekular mempunyai
kemampuan dan kemudahan untuk menggunakan perangkat lunak grafik.
Mekanika molekular terkadang digunakan karena kemudahannya dalam
menggambarkan sistem, tetapi tidak perlu merupakan cara terbaik untuk
menerangkan sebuah sistem molekul.
Jika molekul sangat besar untuk dapat ditinjau dengan metoda
semiempiris, masih ada kemungkinan untuk memodelkan kelakuan mereka
dengan mengabaikan mekanika kuantum secara penuh. Metoda yang
dikenal dengan mekanika molekular menyediakan pernyataan aljabar yang
sederhana untuk energi total senyawa, tanpa harus menghitung fungsi
gelombang atau kerapatan elektron total. Pernyataan energi mengandung
persamaan klasik sederhana, seperti persamaan osilator harmonis untuk
menggambarkan energi yang tercakup pada terjadinya uluran, bengkokan
dan torsi ikatan, gaya antarmolekul, seperti interaksi van der Waals dan
ikatan hidrogen. Semua tetapan dalam persamaan ini harus diperoleh dari
data eksperimen atau perhitungan ab initio.
Dalam metoda mekanika molekukar, data base senyawa yang
digunakan dalam metoda parameterisasi merupakan hal yang krusial
berkaitan dengan kesuksesan perhitungan. Himpunan parameter dan fungsi
matematika dinamakan medan gaya (Force-Field). Seperti halnya pada
metoda semiempiris yang diparameterisasi terhadap satu himpunan molekul
organik, metoda mekanika molekular diparameterisasi terhadap golongan
yang khas dari molekul seperti kelompok hidrokarbon, alkohol atau protein.
Suatu medan gaya tertentu, misalnya protein, hanya akan berjalan baik
untuk mendeskripsikan kelompok senyawa protein, tetapi akan
menghasilkan data yang jelek jika digunakan untuk menghitung golongan
senyawa yang lain.
Sisi baik dari mekanika molekular adalah dimungkinkannya melakukan
modeling terhadap molekul yang besar seperti halnya protein dan segmen
dari DNA, sehingga metoda ini merupakan alat utama perhitungan bagi para
biokimiawan.
Sisi buruk dari mekanika molekular adalah banyak sifat kimia yang
tidak dapat didefinisikan dengan metoda ini, seperti halnya keadaan eksitasi
elektronik. Dalam upaya untuk bekerja dengan sistem yang besar dan
komplek, sering perangkat lunak mekanika molekular mempunyai
kemampuan dan kemudahan untuk menggunakan perangkat lunak grafik.
Mekanika molekular terkadang digunakan karena kemudahannya dalam
menggambarkan sistem, tetapi tidak perlu merupakan cara terbaik untuk
menerangkan sebuah sistem molekul.
RUANG LINGKUP KIMIA KOMPUTASI
A. DINAMIKA MOLEKULAR
Dinamika molekular mengandung pengujian kelakuan kebergantungan
waktu pada molekul, seperti gerakan vibrasional atau gerakan Brownian. Hal
ini sering dikerjakan dengan penjelasan mekanika klasik yang hampir sama
dengan perhitungan mekanika molekular.
Penerapan dinamika molekular pada sistem pelarut/zat terlarut
memungkinkan dilakukannya perhitungan sifat sistem seperti koefisien difusi
atau fungsi distribusi radial untuk digunakan dalam perhitungan mekanika
statistik. Pada umumnya skema perhitungan pelarut/zat terlarut dimulai
dengan sistem yang terdiri dari sejumlah molekul dengan posisi dan
kecepatan awal. Energi dari posisi yang baru dihitung relatif terhadap posisi
sebelumnya untuk perubahan waktu yang kecil dan proses ini beriterasi
selama ribuan langkah sedemikian hingga sistem mencapai keseimbangan.
Sifat sistem seperti energi, fungsi distribusi radial dan konformasi molekul
dalam sistem dapat dianalisis dengan cara pengambilan sampel dari sistem
yang telah mencapai keseimbangan.
Dalam rangka menganalisi vibrasi molekul tunggal data energi
ditransformasikan secara Fourir ke dalam domain frekuensi. Puncak vibrasi
yang diberikan dapat dipilih dan ditransformasikan ke dalam domain waktu,
sehingga dapat dilihat gerakan seperti apa yang menyebabkan frekuensi
vibrasi tersebut.
Metoda dinamika molekular merupakan metoda simulasi yang sangat
berguna dalam mempelajari sistem melekular seperti molekul organik dalam
larutan dan senyawa makromolekul dalam proses metabolisme. Metode ini
memungkinkan penggambaran struktur, sifat termodinamika dan sifat
dinamis dari sistem pada fasa terkondensasi. Bagian pokok dari metodologi
simulasi adalah tersedianya fungsi energi potensial yang akurat untuk
memodelkan sifat dari sistem yang dikaji. Fungsi energi potensial dapat
disusun melalui metoda mekanika kuantum (Quantum Mechanics, QM) atau
mekanika molekular (Molecular Mechanics, MM). Permasalahan yang muncul
adalah QM hanya dapat digunakan untuk sistem sederhana dengan
beberapa puluh satuan massa -mengingat bahwa perhitungan QM
memerlukan waktu yang lama- sedangkan metoda MM tidak cukup teliti.
Untuk mengatasi permasalahan ini, dikembangkan suatu metoda hibridisasi
yang dikenal dengan nama QM/MM, yaitu bagian yang penting dari sistem
yang dikaji dihitung dengan metoda QM, sedangkan bagian sistem yang
tidak harus dijelaskan secara detail dihitung dengan metoda MM. Metoda
QM/MM banyak digunakan dalam simulasi reaksi katalitik enzimatik, proses
kimia dalam larutan dan docking suatu protein dalam reseptor.
A. DINAMIKA MOLEKULAR
Dinamika molekular mengandung pengujian kelakuan kebergantungan
waktu pada molekul, seperti gerakan vibrasional atau gerakan Brownian. Hal
ini sering dikerjakan dengan penjelasan mekanika klasik yang hampir sama
dengan perhitungan mekanika molekular.
Penerapan dinamika molekular pada sistem pelarut/zat terlarut
memungkinkan dilakukannya perhitungan sifat sistem seperti koefisien difusi
atau fungsi distribusi radial untuk digunakan dalam perhitungan mekanika
statistik. Pada umumnya skema perhitungan pelarut/zat terlarut dimulai
dengan sistem yang terdiri dari sejumlah molekul dengan posisi dan
kecepatan awal. Energi dari posisi yang baru dihitung relatif terhadap posisi
sebelumnya untuk perubahan waktu yang kecil dan proses ini beriterasi
selama ribuan langkah sedemikian hingga sistem mencapai keseimbangan.
Sifat sistem seperti energi, fungsi distribusi radial dan konformasi molekul
dalam sistem dapat dianalisis dengan cara pengambilan sampel dari sistem
yang telah mencapai keseimbangan.
Dalam rangka menganalisi vibrasi molekul tunggal data energi
ditransformasikan secara Fourir ke dalam domain frekuensi. Puncak vibrasi
yang diberikan dapat dipilih dan ditransformasikan ke dalam domain waktu,
sehingga dapat dilihat gerakan seperti apa yang menyebabkan frekuensi
vibrasi tersebut.
Metoda dinamika molekular merupakan metoda simulasi yang sangat
berguna dalam mempelajari sistem melekular seperti molekul organik dalam
larutan dan senyawa makromolekul dalam proses metabolisme. Metode ini
memungkinkan penggambaran struktur, sifat termodinamika dan sifat
dinamis dari sistem pada fasa terkondensasi. Bagian pokok dari metodologi
simulasi adalah tersedianya fungsi energi potensial yang akurat untuk
memodelkan sifat dari sistem yang dikaji. Fungsi energi potensial dapat
disusun melalui metoda mekanika kuantum (Quantum Mechanics, QM) atau
mekanika molekular (Molecular Mechanics, MM). Permasalahan yang muncul
adalah QM hanya dapat digunakan untuk sistem sederhana dengan
beberapa puluh satuan massa -mengingat bahwa perhitungan QM
memerlukan waktu yang lama- sedangkan metoda MM tidak cukup teliti.
Untuk mengatasi permasalahan ini, dikembangkan suatu metoda hibridisasi
yang dikenal dengan nama QM/MM, yaitu bagian yang penting dari sistem
yang dikaji dihitung dengan metoda QM, sedangkan bagian sistem yang
tidak harus dijelaskan secara detail dihitung dengan metoda MM. Metoda
QM/MM banyak digunakan dalam simulasi reaksi katalitik enzimatik, proses
kimia dalam larutan dan docking suatu protein dalam reseptor.
B. MEKANIKA STATISTIKA
Mekanika statistika adalah cara matematika untuk mengekstrapolasi sifat
termodinamika dari materi secara keseluruhan (bulk) berpijak pada
gambaran molekular dari materi. Banyak mekanika statistik masih dalam
tataran metoda kertas dan pensil, karena ahli mekanika kuantum belum
dapat menyelesaikan persamaan Schroedinger secara eksak hingga
sekarang sehingga ahli mekanika statistik tidak mempunyai titik awal untuk
mengembangkan metoda penyelesaiannya. Perhitungan mekanika statistika
sering dilakukan pada akhir perhitungan ab initio terhadap sifat fasa gas.
Untuk sifat fasa terkondensasi, sering perhitungan dinamika molekular
diperlukan dalam rangka melakukan eksperimen komputasi.
Salah satu metoda mekanika statistika yang banyak digunakan dalam
kimia komputasi adalah Monte Carlo. Dengan metoda Monte Carlo, kita
dapat mendapatkan gambaran tentang struktur dan energi dalam
keseimbangan, tetapi tidak dapat memberikan gambaran dinamika atau sifat
yang bergantung pada waktu.
Mekanika statistika adalah cara matematika untuk mengekstrapolasi sifat
termodinamika dari materi secara keseluruhan (bulk) berpijak pada
gambaran molekular dari materi. Banyak mekanika statistik masih dalam
tataran metoda kertas dan pensil, karena ahli mekanika kuantum belum
dapat menyelesaikan persamaan Schroedinger secara eksak hingga
sekarang sehingga ahli mekanika statistik tidak mempunyai titik awal untuk
mengembangkan metoda penyelesaiannya. Perhitungan mekanika statistika
sering dilakukan pada akhir perhitungan ab initio terhadap sifat fasa gas.
Untuk sifat fasa terkondensasi, sering perhitungan dinamika molekular
diperlukan dalam rangka melakukan eksperimen komputasi.
Salah satu metoda mekanika statistika yang banyak digunakan dalam
kimia komputasi adalah Monte Carlo. Dengan metoda Monte Carlo, kita
dapat mendapatkan gambaran tentang struktur dan energi dalam
keseimbangan, tetapi tidak dapat memberikan gambaran dinamika atau sifat
yang bergantung pada waktu.
C. MODELING KEADAAN PADAT
Struktur elektronik dari kristal didefinisikan oleh plot struktur pita
(band structure plot), yang memberikan energi dari orbital molekul pada
setiap titik dalam ruang, yang dikenal dengan nama daerah Bruillion
(Bruillion zone). Perhitungan ab initio dan semiempiris menghasilkan energi
orbital, sehingga mereka dapat diterapkan pada perhitungan struktur pita.
Jika perhitungan energi molekul memerlukan waktu yang lama, maka
diperlukan waktu yang jauh lebih besar untuk menghitung energi setiap titik
dalam daerah Bruillion.
Perhitungan struktur pita telah dilakukan untuk sistem yang sangat
komplek, namun demikian perangkat lunak belum cukup secara otomatis
dan belum terlampau cepat untuk menyelesaiakan kasus-kasus struktur
pita.
Struktur elektronik dari kristal didefinisikan oleh plot struktur pita
(band structure plot), yang memberikan energi dari orbital molekul pada
setiap titik dalam ruang, yang dikenal dengan nama daerah Bruillion
(Bruillion zone). Perhitungan ab initio dan semiempiris menghasilkan energi
orbital, sehingga mereka dapat diterapkan pada perhitungan struktur pita.
Jika perhitungan energi molekul memerlukan waktu yang lama, maka
diperlukan waktu yang jauh lebih besar untuk menghitung energi setiap titik
dalam daerah Bruillion.
Perhitungan struktur pita telah dilakukan untuk sistem yang sangat
komplek, namun demikian perangkat lunak belum cukup secara otomatis
dan belum terlampau cepat untuk menyelesaiakan kasus-kasus struktur
pita.
D. TERMODINAMIKA
Termodinamika adalah satu dari sekian banyak penjelasan kimia
matematis yang telah dibangun. Sering kali perlakuan termodinamika
didapatkan dengan kerja kertas dan pensil karena banyak aspek kimia dapat
dijelaskan secara akurat dengan pernyataan matematika yang sederhana.
Perhitungan kimia komputasi akan dapat membantu penyelesaian
penghitungan besaran termodinamika, terutama akan sangat berguna jika
kita berhadapan dengan molekul-molekul yang besar.
Termodinamika adalah satu dari sekian banyak penjelasan kimia
matematis yang telah dibangun. Sering kali perlakuan termodinamika
didapatkan dengan kerja kertas dan pensil karena banyak aspek kimia dapat
dijelaskan secara akurat dengan pernyataan matematika yang sederhana.
Perhitungan kimia komputasi akan dapat membantu penyelesaian
penghitungan besaran termodinamika, terutama akan sangat berguna jika
kita berhadapan dengan molekul-molekul yang besar.
E. HUBUNGAN STRUKTUR DAN SIFAT
Hubungan struktur dan sifat adalah pendifinisian empiris kualitatif atau
kuantitatif antara struktur molekul dengan sifat yang teramati. Dalam
beberapa kasus, ini merupakan duplikat dari hasil mekanika statistika.
Hubungan struktur dan sifat yang dikaji belakangan ini selalu
merupakan hubungan matematika secara kuantitatif. Hubungan sering sekali
diturunkan dengan menggunakan perangkat lunak fitting kurva untuk
mendapatkan kombinasi linear sifat-sifat molekular, yang dapat
memprediksi sifat-sifat yang dimaksud. Sifat molekular biasanya didapatkan
dari perhitungan model molekular. Penggambaran molekular yang lain
seperti massa molekul atau gambaran topologi, juga digunakan.
Jika sifat digambarkan sebagai sifat fisika, seperti titik didih, hal ini
dikenal dengan hubungan Struktur dan Sifat secara Kuantitatif (Quantitative
Structure-Property Relationship, QSPR). Jika sifat digambarkan sebagai
aktivitas biologis –misalnya aktivitas obat- maka dikenal sebagai hubungan
kuantitatif antara Struktur dan aktivitas (Quantitative Structure-Aktivity
Relationship, QSAR).
Salah satu penerapan kimia komputasi dalam bidang farmasi adalah pada
desain obat. Desain obat adalah proses iterasi yang dimulai dengan
penentuan senyawa yang menunjukkan sifat biologi yang penting dan
diakhiri dengan langkah optimasi, baik dari profil aktivitas maupun sintesis
senyawa kimia. Tanpa pengetahuan yang lengkap tentang proses biokimia
yang bertanggungjawab terhadap aktivitas biologis, hipotesis desain obat
pada umumnya didasarkan pada pengujian kemiripan struktural dan
pembedaan antara molekul aktif dan tak aktif. Kombinasi antara strategi
untuk mensintesis dan uji aktivitasnya dapat menjadi sangat rumit dan
memerlukan waktu yang lama untuk sampai pada pemanfaatan obat. Untuk
itu dikembangkan pendekatan teoritis yang dapat menghitung secara
kuantitatif tentang hubungan antara aktivitas biologis terhadap perubahan
struktur senyawa yang dikenal dengan istilah QSAR Perkembangan lanjut
dari QSAR adalah QSAR tiga dimensi, CoMFA (Comparative Molecular Field
Analysis). Dalam metoda CoMFA, efek sterik, elektrostatik, luas permukaan
dari molekul dihubungkan pada deskripsi molekular spesifik (substituen).
Hubungan struktur dan sifat adalah pendifinisian empiris kualitatif atau
kuantitatif antara struktur molekul dengan sifat yang teramati. Dalam
beberapa kasus, ini merupakan duplikat dari hasil mekanika statistika.
Hubungan struktur dan sifat yang dikaji belakangan ini selalu
merupakan hubungan matematika secara kuantitatif. Hubungan sering sekali
diturunkan dengan menggunakan perangkat lunak fitting kurva untuk
mendapatkan kombinasi linear sifat-sifat molekular, yang dapat
memprediksi sifat-sifat yang dimaksud. Sifat molekular biasanya didapatkan
dari perhitungan model molekular. Penggambaran molekular yang lain
seperti massa molekul atau gambaran topologi, juga digunakan.
Jika sifat digambarkan sebagai sifat fisika, seperti titik didih, hal ini
dikenal dengan hubungan Struktur dan Sifat secara Kuantitatif (Quantitative
Structure-Property Relationship, QSPR). Jika sifat digambarkan sebagai
aktivitas biologis –misalnya aktivitas obat- maka dikenal sebagai hubungan
kuantitatif antara Struktur dan aktivitas (Quantitative Structure-Aktivity
Relationship, QSAR).
Salah satu penerapan kimia komputasi dalam bidang farmasi adalah pada
desain obat. Desain obat adalah proses iterasi yang dimulai dengan
penentuan senyawa yang menunjukkan sifat biologi yang penting dan
diakhiri dengan langkah optimasi, baik dari profil aktivitas maupun sintesis
senyawa kimia. Tanpa pengetahuan yang lengkap tentang proses biokimia
yang bertanggungjawab terhadap aktivitas biologis, hipotesis desain obat
pada umumnya didasarkan pada pengujian kemiripan struktural dan
pembedaan antara molekul aktif dan tak aktif. Kombinasi antara strategi
untuk mensintesis dan uji aktivitasnya dapat menjadi sangat rumit dan
memerlukan waktu yang lama untuk sampai pada pemanfaatan obat. Untuk
itu dikembangkan pendekatan teoritis yang dapat menghitung secara
kuantitatif tentang hubungan antara aktivitas biologis terhadap perubahan
struktur senyawa yang dikenal dengan istilah QSAR Perkembangan lanjut
dari QSAR adalah QSAR tiga dimensi, CoMFA (Comparative Molecular Field
Analysis). Dalam metoda CoMFA, efek sterik, elektrostatik, luas permukaan
dari molekul dihubungkan pada deskripsi molekular spesifik (substituen).
F. PERHITUNGAN SIMBOLIK
Perhitungan simbolik dikerjakan jika sistem sangat besar untuk
digambarkan sebagai atom per atom sesuai dengan tingkat pendekatan
yang ditetapkan. Sebagai contoh adalah pemodelan membran sel dengan
menggunakan struktur lemak secara individual sebagai pengganti poligon
dengan beberapa persamaan matematik yang mewakili energi interaksinya.
Perlakuan simbolik banyak digunakan pada komputasi bidang biokimia dan
mikrobiologi.
Perhitungan simbolik dikerjakan jika sistem sangat besar untuk
digambarkan sebagai atom per atom sesuai dengan tingkat pendekatan
yang ditetapkan. Sebagai contoh adalah pemodelan membran sel dengan
menggunakan struktur lemak secara individual sebagai pengganti poligon
dengan beberapa persamaan matematik yang mewakili energi interaksinya.
Perlakuan simbolik banyak digunakan pada komputasi bidang biokimia dan
mikrobiologi.
G. INTELEGENSI ARTIFISIAL
Teknik yang diciptakan oleh ahli komputer yang tertarik dalam
intelegensi artifisial telah diterapkan pada kebanyakan kegiatan
perancangan obat pada tahun belakangan ini. Metoda ini juga dikenal
dengan nama de Novo atau rancangan obat rasional (rational drug design).
Skenario umumnya adalah beberapa sisi fungsional diidentifikasi dan
dilanjutkan dengan melihat struktur molekular yang akan berinteraksi
dengan sisi tersebut agar dapat menentukan fungsi atau aktivitasnya.
Berbeda dengan yang dilakukan oleh ahli kimia dengan mencoba ratusan
bahkan ribuan kemungkinan dengan program mekanika molekular. Dalam
metoda ini hasil mekanika molekular diintegrasikan ke dalam program
intelegensi artifisial yang mencoba sejumlah kecil kemungkinan yang
beralasan secara otomatis. Sejumlah teknik untuk mengambarkan bagian
“intelegen” dari operasi ini sangatlah luas dan tidak mungkin untuk
membuat generalisasi bagaimana implementasi dari program ini.
Teknik yang diciptakan oleh ahli komputer yang tertarik dalam
intelegensi artifisial telah diterapkan pada kebanyakan kegiatan
perancangan obat pada tahun belakangan ini. Metoda ini juga dikenal
dengan nama de Novo atau rancangan obat rasional (rational drug design).
Skenario umumnya adalah beberapa sisi fungsional diidentifikasi dan
dilanjutkan dengan melihat struktur molekular yang akan berinteraksi
dengan sisi tersebut agar dapat menentukan fungsi atau aktivitasnya.
Berbeda dengan yang dilakukan oleh ahli kimia dengan mencoba ratusan
bahkan ribuan kemungkinan dengan program mekanika molekular. Dalam
metoda ini hasil mekanika molekular diintegrasikan ke dalam program
intelegensi artifisial yang mencoba sejumlah kecil kemungkinan yang
beralasan secara otomatis. Sejumlah teknik untuk mengambarkan bagian
“intelegen” dari operasi ini sangatlah luas dan tidak mungkin untuk
membuat generalisasi bagaimana implementasi dari program ini.
BAGAIMANA MELAKUKAN PROYEK PENELITIAN DI BIDANG
KIMIA KOMPUTASI ?
Jika menggunakan kimia komputasi untuk menjawab suatu
permasalahan kimia, hal yang tak terhindarkan adalah mempelajari
bagaimana menggunakan perangkat lunak. Masalah yang tersembunyi dari
aktivitas ini adalah kita memerlukan pengetahuan tentang seberapa baik
jawaban yang akan kita dapat. Beberapa daftar pertanyaan yang dapat
dibuat antara lain : Apa yang ingin kita diketahui dan Bagaimana keakuratan
perhitungannya ? Jika kita tidak dapat menjawab pertanyaan tersebut, kita
tidak akan mendapatkan proyek penelitian.
Seberapa akurat akan dapat kita prediksi hasilnya ? Dalam kimia
analitik, kita dapat mengerjakan sejumlah pengukuran yang identik
kemudian dicari standar deviasi untuk mengukur keakuratannya. Dengan
eksperimen komputasi, melakukan perhitungan untuk hal yang sama
dengan metoda yang sama akan selalu memberikan hasil yang secara eksak
sama. Cara yang dapat dilakukan untuk mengukur keakuratan hasil adalah
memperkirakan kesalahan perhitungan dengan membandingkan sejumlah
perhitungan serupa dengan data eksperimen, sehingga harus tersedia artikel
dan kompilasi data yang berkaitan dengan penelitian. Jika data eksperimen
tidak ada, kita harus mempunyai metoda yang reasonable -berdasar pada
asumsi sesuai dengan pengetahuan kita- sebelum kita menerapkan pada
masalah yang akan kita kaji dan melakukan analisa tentang ketelitian hasil
yang akan kita peroleh. Jika seseorang hanya memberitahukan bahwa
metodanya adalah metoda yang paling baik, kemungkinannya adalah
mereka mempunyai sejumlah informasi tersimpan yang banyak, atau
mereka tidak tahu apa yang mereka bicarakan. Berhati-hati jika seseorang
memberi tahu bahwa suatu program sangat baik hanya karena itu satusatunya
program yang mereka tahu bagaimana menggunakannya, bukan
berdasar pada jawaban atas kualitas dari program tersebut dalam
menghasilkan data.
Seberapa lama kita harapkan perhitungan akan selesai ? Jika
pengetahuan kita sempurna, kita akan memberitahu kepada komputer
pribadi untuk memberikan kita penyelesaian eksak persamaan Schroedinger.
Namun demikian sering perhitungan ab initio akan memerlukan waktu yang
lama dan mungkin akan memerlukan satu dekade untuk perhitungan
tunggal, walaupun kita mempunyai mesin dengan memori dan ruang simpan
yang cukup. Sejumlah metoda tersedia untuk setiap situasi yang kita
dihadapi. Cara yang terbaik adalah memilih metoda yang sesuai dengan
masalah yang akan kita teliti. Dengan demikian langkah yang harus diambil
adalah melihat di kepustakaan dan mempertimbangkan berapa lama waktu
yang diperlukan.
Pendekatan apa yang harus dibuat ? Apakah pendekatan yang
digunakan dalam perhitungan sudah signifikan dengan masalah yang dikaji ?
Ini menyangkut bagaimana cara kita mengatasi permasalahan yang kita
hadapi, jangan sampai kita menghasilkan perhitungan yang bersifat
“sampah”. Sebagai contoh, untuk meneliti gerakan vibrasioal yang bersifat
takharmonik tidak mungkin diperoleh dari perhitungan dengan pendekatan
osilator harmonik.
Jika kita dapat jawaban akhir dari semua pertanyaan di atas, kita
sekarang siap untuk melakukan perhitungan. Sekarang kita harus
menentukan perangkat lunak yang ada, berapa harganya dan bagaimana
cara menggunakannya. Perlu dicatat bahwa, dua program yang sejenis
mungkin akan menghitung sifat yang berbeda, sehingga kita harus
meyakinkan diri mengenai program apa yang diperlukan.
Jika kita belajar bagaimana menggunakan sebuah program, kita
mungkin akan mengerjakan banyak perhitungan yang salah hanya karena
kesalahan data masukan. Untuk itu jangan melakukan perhitungan dengan
molekul proyek kita, lakukan percobaan penghitungan yang sangat mudah,
misalnya dengan menggunakan molekul air. Dengan demikian kita tidak
perlu membuang waktu yang banyak untuk berinteraksi dengan perangkat
lunak yang akan kita gunakan.
KIMIA KOMPUTASI ?
Jika menggunakan kimia komputasi untuk menjawab suatu
permasalahan kimia, hal yang tak terhindarkan adalah mempelajari
bagaimana menggunakan perangkat lunak. Masalah yang tersembunyi dari
aktivitas ini adalah kita memerlukan pengetahuan tentang seberapa baik
jawaban yang akan kita dapat. Beberapa daftar pertanyaan yang dapat
dibuat antara lain : Apa yang ingin kita diketahui dan Bagaimana keakuratan
perhitungannya ? Jika kita tidak dapat menjawab pertanyaan tersebut, kita
tidak akan mendapatkan proyek penelitian.
Seberapa akurat akan dapat kita prediksi hasilnya ? Dalam kimia
analitik, kita dapat mengerjakan sejumlah pengukuran yang identik
kemudian dicari standar deviasi untuk mengukur keakuratannya. Dengan
eksperimen komputasi, melakukan perhitungan untuk hal yang sama
dengan metoda yang sama akan selalu memberikan hasil yang secara eksak
sama. Cara yang dapat dilakukan untuk mengukur keakuratan hasil adalah
memperkirakan kesalahan perhitungan dengan membandingkan sejumlah
perhitungan serupa dengan data eksperimen, sehingga harus tersedia artikel
dan kompilasi data yang berkaitan dengan penelitian. Jika data eksperimen
tidak ada, kita harus mempunyai metoda yang reasonable -berdasar pada
asumsi sesuai dengan pengetahuan kita- sebelum kita menerapkan pada
masalah yang akan kita kaji dan melakukan analisa tentang ketelitian hasil
yang akan kita peroleh. Jika seseorang hanya memberitahukan bahwa
metodanya adalah metoda yang paling baik, kemungkinannya adalah
mereka mempunyai sejumlah informasi tersimpan yang banyak, atau
mereka tidak tahu apa yang mereka bicarakan. Berhati-hati jika seseorang
memberi tahu bahwa suatu program sangat baik hanya karena itu satusatunya
program yang mereka tahu bagaimana menggunakannya, bukan
berdasar pada jawaban atas kualitas dari program tersebut dalam
menghasilkan data.
Seberapa lama kita harapkan perhitungan akan selesai ? Jika
pengetahuan kita sempurna, kita akan memberitahu kepada komputer
pribadi untuk memberikan kita penyelesaian eksak persamaan Schroedinger.
Namun demikian sering perhitungan ab initio akan memerlukan waktu yang
lama dan mungkin akan memerlukan satu dekade untuk perhitungan
tunggal, walaupun kita mempunyai mesin dengan memori dan ruang simpan
yang cukup. Sejumlah metoda tersedia untuk setiap situasi yang kita
dihadapi. Cara yang terbaik adalah memilih metoda yang sesuai dengan
masalah yang akan kita teliti. Dengan demikian langkah yang harus diambil
adalah melihat di kepustakaan dan mempertimbangkan berapa lama waktu
yang diperlukan.
Pendekatan apa yang harus dibuat ? Apakah pendekatan yang
digunakan dalam perhitungan sudah signifikan dengan masalah yang dikaji ?
Ini menyangkut bagaimana cara kita mengatasi permasalahan yang kita
hadapi, jangan sampai kita menghasilkan perhitungan yang bersifat
“sampah”. Sebagai contoh, untuk meneliti gerakan vibrasioal yang bersifat
takharmonik tidak mungkin diperoleh dari perhitungan dengan pendekatan
osilator harmonik.
Jika kita dapat jawaban akhir dari semua pertanyaan di atas, kita
sekarang siap untuk melakukan perhitungan. Sekarang kita harus
menentukan perangkat lunak yang ada, berapa harganya dan bagaimana
cara menggunakannya. Perlu dicatat bahwa, dua program yang sejenis
mungkin akan menghitung sifat yang berbeda, sehingga kita harus
meyakinkan diri mengenai program apa yang diperlukan.
Jika kita belajar bagaimana menggunakan sebuah program, kita
mungkin akan mengerjakan banyak perhitungan yang salah hanya karena
kesalahan data masukan. Untuk itu jangan melakukan perhitungan dengan
molekul proyek kita, lakukan percobaan penghitungan yang sangat mudah,
misalnya dengan menggunakan molekul air. Dengan demikian kita tidak
perlu membuang waktu yang banyak untuk berinteraksi dengan perangkat
lunak yang akan kita gunakan.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar