Perilaku kompleks pewarna sintetis seperti Basic Orange 14 dalam aplikasi industri dan lingkungan dapat menjadi tantangan untuk dipahami sepenuhnya hanya melalui metode eksperimental. Kimia komputasi dan pembelajaran mesin menawarkan alat yang ampuh untuk memprediksi sifat molekuler, mekanisme reaksi, dan mengoptimalkan proses pengolahan. Teknik seperti Density Functional Theory (DFT) dan Artificial Neural Networks (ANN) semakin banyak digunakan untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang senyawa seperti Basic Orange 14.

Density Functional Theory (DFT) dan ekstensi time-dependent-nya (TD-DFT) adalah metode mekanika kuantum yang digunakan untuk menyelidiki struktur elektronik dan sifat optik molekul. Untuk Basic Orange 14, perhitungan DFT dapat secara akurat memprediksi geometri molekulnya, tingkat energi dari orbital molekul frontier-nya (celah HOMO-LUMO), dan spektrum serapan UV-Visibelnya. Celah HOMO-LUMO, khususnya, berhubungan langsung dengan warna pewarna dan kerentanannya terhadap reaksi fotokimia. Prediksi teoritis ini membantu peneliti memahami mengapa pewarna menyerap cahaya di wilayah spektrum tertentu dan bagaimana struktur elektroniknya mempengaruhi interaksinya dengan cahaya dan molekul lain, yang sangat penting untuk aplikasi dalam pewarnaan dan fotokatalisis.

Selain itu, DFT sangat berharga untuk memprediksi mekanisme reaksi degradasi pewarna. Dengan menghitung energi disosiasi ikatan dan memetakan permukaan energi potensial, peneliti dapat mengidentifikasi situs yang paling reaktif pada molekul Basic Orange 14 dan memprediksi jalur di mana molekul tersebut dapat dipecah oleh agen pengoksidasi (seperti radikal hidroksil dalam AOP) atau selama metabolisme mikroba. Pemahaman ini adalah kunci untuk merancang proses degradasi yang lebih efisien dan memastikan bahwa produk pecahannya kurang berbahaya. Misalnya, DFT dapat membantu menentukan ikatan mana yang paling rentan terhadap pemutusan di bawah kondisi tertentu.

Artificial Neural Networks (ANN) menawarkan pendekatan pelengkap dengan memodelkan hubungan non-linear yang kompleks antara variabel proses dan hasil. Dalam konteks menghilangkan Basic Orange 14 dari air limbah, ANN dapat dilatih pada data eksperimental untuk memprediksi persentase penghilangan pewarna atau kapasitas adsorpsi berdasarkan parameter seperti pH, suhu, dosis adsorben, dan waktu kontak. Setelah dilatih, model-model ini dapat memprediksi kondisi operasi optimal untuk efisiensi maksimum, yang secara signifikan mengurangi kebutuhan akan uji coba eksperimental yang ekstensif. Demikian pula, Response Surface Methodology (RSM), sebuah teknik statistik, juga dapat digunakan bersamaan dengan pemodelan komputasi untuk mengoptimalkan parameter proses untuk penghilangan atau degradasi pewarna.

Dengan mengintegrasikan pendekatan komputasi dan pembelajaran mesin, para ilmuwan dapat memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang perilaku kimia Basic Orange 14, memprediksi nasib lingkungannya, dan mengembangkan strategi remediasi yang lebih efektif dan dioptimalkan. Sinergi antara pemodelan teoritis dan validasi eksperimental ini sangat penting untuk memajukan praktik kimia yang berkelanjutan dan mengurangi dampak lingkungan dari pewarna industri.