digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

COVER Agung Danu Wijaya
PUBLIC Alice Diniarti

BAB 1 Agung Danu Wijaya
PUBLIC Alice Diniarti

BAB 2 Agung Danu Wijaya
PUBLIC Alice Diniarti

BAB 3 Agung Danu Wijaya
PUBLIC Alice Diniarti

BAB 4 Agung Danu Wijaya
PUBLIC Alice Diniarti

BAB 5 Agung Danu Wijaya
PUBLIC Alice Diniarti

PUSTAKA Agung Danu Wijaya
PUBLIC Alice Diniarti

Pengembangan exchange functional Ex pada umumnya didasarkan pada strategi umum yang sering dirujuk sebagai Jacobs Ladder, dimana untuk peningkatan akurasi dari fungsi Ex melibatkan KS orbitals dan turunan dari kerapatan elektron terhadap ruang. Berbagai fungsi Ex dengan keakuratan yang beragam telah banyak tersedia saat ini. Namun pengembangan lanjutan untuk fungsi-fungsi ini masih mengalami banyak kendala. Meskipun fungsi ideal dari Ex tidak diketahui, namun dari persamaan KS diketahui bahwa Ex adalah fungsi dari kerapatan elektron ?. Machine learning (ML) adalah metode popular yang banyak digunakan dalam berbagai area di bidang sains dan dapat ditemukan dalam berbagai penerapan bada bidang kimia. Pada penelitian ini kami membuat model fungsi Ex dengan mengunakan pendekatan artficial neural networks (ANN). Input yang digunakan dalam ANN adalah ? yang diperoleh dari fungsi gelombang persamaan KS. Pada perhitungan atomisasi energi (AE) dengan model LDA-ANN diperoleh nilai simpangan AE sebesar 0.151 hartree dan untuk LDA-HEG diperoleh simpangan sebesar 0.322 hartree dengan simpangan didasarkan dari hasil eksperimen.