| dc.description.abstract | Metode penanaman secara hidroponik di dalam greenhouse pada dasamya merupakan upaya untuk mengontrol · sejumlah faktor lingkungan yang mempengaruhi tanaman. Air dan nutrisi sebagai komponen yang sangat signifikan bagi tanaman memerlukan perhatian yang serius dalam pengelolaannya. Hal ini bertujuan untuk mengoptimalkan pertumbuhan tanaman dengan mengefisienkan dan mengefektifkan penggunaan air dan nutrisi sesuai kebutuhan tanaman. Selama ini penyiraman tanaman menggunakan irigasi tetes dalam greenhouse di Indonesia umunmya masih dilakukan berdasarkan penjadwalan reguler yang berdasarkan penilaian visual kondisi tanaman dan median tanam. Penilaian yang dilakukan operator pada umumnya masih bersifat subjektif, sehingga pada prakteknya di lapangan sangat banyak larutan nutrisi yang terbuang ketika dilakukan penyiraman. Untuk mengurangi subjektifitas dari operator tersebut maka diperlukan suatu sistem yang dapat menilai kondisi lapangan secara objektif
Penelitian ini bertujuan mt:ndapatkan waktu yang optimum untuk melakukan penyiraman, serta !amanya waktu penyiraman menggunakan Genetic Alhorithms (GA). Sementara untuk mendapat suatu hubungan antara faktor -faktor lingkungan yang mempengaruhi besamya keliutuhan tanaman akan air dan nutrisi sehingga terjadi limpasa.TJ. dicari dengan Artificial Neural Network (ANN).
ANN akan menggunakan deiapan input yang berupa debit air yang disiramkan ketanaman (q), lama penyiramaTJ. (t), selang waktu penyiraman (dt), suhu udara (T), kelembaban (RH), radiasi matahari, kecepatan angir; ( v) dan satu output yaitu limpasan. Dari Hasil validasi di<lapat tingkat keberhasilan untuk mengidentifikasikan limpasan sebesar 88.53%.0utput yang dihasilkan dari training dan validasi ANN hanya mendapatkan hubungan antara delapan faktor yang mempengamhi knantitas limpasan sebagai input dengan limpasan yang dijadikan acuan output. Sesuai dengan tujuan penelitian ini yang· ingin mendapatkan lama waktu penyiraman dan selang penyira.man yang optimal, maka diperlukan suatu proses lanjutan. Untuk mendapatkan nilai optimum tersebut maka ANN yang telah ditraining dijadikan sebagai fimgsi tujuan pada proses GA.
Nilai limpasan yang sekecil mungkin digunakan sebagai nilai limpasan optimal yang seharusnya dicapai. Dengan nilai limpasan 0 tersebut maka GA akan mencari nilai lama waktu peyiraman (t) dan selang waktu penyiraman ( dt) yang optimal. Hasil optimasi dengan GA adalah lama penyiraman 5 menit dan selang waktu peyiraman 2.016 jam. | id |
