Abstrak — Pemodelan  profile  greenhouse  merupakan  salah  satu hal  penting  untuk  memaksimalkan  pertumbuhan  tanaman  yang ditanam di dalam greenhouse. Sebelum dimodelkan, dibandingkan  ketika  greenhouse  dengan  sistem  otomasi  dalam keadaan  mati  dan  ketika  greenhouse  dengan  sistem  otomasi dalam  keadaan  hidup.  Dengan  diterapkan  sistem  otomasi  dapat meningkatkan  kualitas  greenhouse  dengan  cara  menurunkan suhu  dan  meningkatkan  kelembaban.  Semakin  baik  kualitas greenhouse  maka  semakin  baik  pertumbuhan  tanaman  dalam greenhouse.  Pemodelan  dalam  penelitian  ini  digunakan  model neural  network  tipe  back-propagation.  Profile  greenhouse meliputi  suhu  udara,  kelembaban  udara,  suhu  tanah  dan kelembaban  tanah.  Hasilnya  ialah profil terbaik dari greenhouse adalah  pada  suhu  udara  pukul  16.00 – 07.00,  kelembaban udara mencapai  98%,  suhu  tanah  pukul 18.00 – 08.00 dan kelembaban tanah  mencapai  98%  serta  hasil  pemodelan  mendekati  data pengukuran dengan nilai kesalahan mencapai 1%.
Kata Kunci — Greenhouse, Suhu, Kelembaban, Neural Network .

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA  merupakan  negara  di  daerah  yang  beriklim tropis.  Ini  yang  mengakibatkan  Indonesia  mempunyai  dua musim yaitu musim hujan dan musim kemarau. Dua musim ini sangat  mempengaruhi  proses  bercocok  tanam.  Ada  pengaruh baik  ada  pula  pengaruh  buruk  dari  perubahan  musim  ini. Padahal proses bercocok tanam harus selalu berlangsung untuk memenuhi  permintaan  pasar  akan  sayur-sayuran.  Pengaruh buruk  dari  perubahan  musim  akan  menjadi  permasalahan proses  bercocok  tanam.  Untuk  mengatasi  permasalahan  ini dibutuhkan  suatu  tempat  budidaya  tanaman  yaitu greenhouse . Solusi yang dapat diterapkan dalam greenhouse salah satunya sistem  otomasi  yang  fungsinya  untuk  mengatur  suhu  dan kelembaban udara serta tanah berdasarkan kebutuhan tanaman . Greenhouse didesain  untuk  dijadikan  sebuah  tempat  yang nyaman  untuk  tanaman  bisa  tumbuh  sepanjang  tahun.  Hal  ini dapat  meningkatkan  kondisi  pertumbuhan  tanaman  dan melindungi tanaman dari kondisi lingkungan yang tak menentu seperti  hujan  deras,  angin  kencang dan suhu yaang ekstrim di musim  hujan  dan  musim  panas  [1].  Peralatan  yang digunakan untuk  menganalisa  perilaku  termal  dari greenhouse adalah model  kelembaban  dan  suhu  udara  untuk  pembangunan  dan sistem  evaluasi.  Peralatan  ini  merupakan  desain  yang dirancang oleh sumber acuan [2].
Variabel  iklim  yang  utama  di  dalam  sebuah greenhouse yang dapat dikendalikan diantaranya adalah suhu, kelembaban, konsentrasi  CO 2 dan  intensitas  cahaya  yang  dibutuhkan  oleh
tanaman  [3].  Suhu  dan  kelembaban  adalah  parameter  yang paling  diperhatikan  di  penelitian  ini.  Kelembaban  adalah parameter  operasional  yang  sangat  kritis  [4],  [5],  dan  [6]. Pembentukan  profil  kelembaban  yang  mengandung  oksigen sangat  berpotensi  mendukung  kondisi greenhouse. Evaluasi kelembaban selama pembangunan greenhouse sangat membantu identifikasi tingkat kelembaban [6].
Suhu  dan  kelembaban  dalam greenhouse akan  dimodelkan dengan  digunakan  basis neural  network.  Neural  network adalah  sebuah  kode  yang  sederhana.  Elemen-elemen pengolahan  yang  sangat  saling  berhubungan  ( neuron )  dan  itu sebagai  algoritma  komputasi  yang  memproses  data  dengan respon  yang  dinamis  dan  hubungannya  ke  data  keluaran  [7]- [8]. Neural Network terinspirasi dari sistem kerja saraf seperti proses  pengolahan  informasi  dalam  otak. Neural  Network terdiri  dari  neuron-neuron  atau  elemen-elemen  yang  bekerja sama  untuk  memecahkan  masalah  atau  sekumpulan  data tertentu  [9]. Neural  Network telah  berhasil  dalam  berbagai aplikasi. Ada tiga model dari Neural Network yaitu perangkat sinapsis  sebagai  penghubung,  penambah  dan  fungsi  transfer sebagai aktivasi [10]-[11].
Neural  network ada  beberapa  tipe,  untuk  penelitian  ini dipilih  tipe back-propagation.  Back-propagation adalah salah satu  tipe  yang  terkontrol  digunakan  pola  penyesuaian  untuk didapatkan  nilai  kesalahan  yang  paling  kecil  antara  data pengukuran  dan  hasil  pemodelan  [12].  Konstruksi  jaringan back-propagation tidak  mempunyai  hubungan  umpan  balik tetapi error dipropagasikan selama proses training. Pada back- propagation digunakan error dengan  dihitung least  mean . Algoritma  ini  termasuk  algoritma supervised  learning [13] . Semakin  kecilnya  selisih  anatara  nilai target dan output jaringan  ini  ditandakan  nilai  bobot  sambungan  pada  jaringan menuju  nilai  tertentu,  hal  ini  dihasilkan  pada  proses training [14].
Objek  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  yaitu greenhouse yang ditanami tanaman tomat. Dalam penentuan profil terbaik green house dan mendapatkan regresi pemodelan profil terbaik digunakan basis neural network.

## II. METODOLOGI

## A. Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah software MatLab  dengan  metode Neural  Network .  Bahan  yang dijadikan  pemodelan  dalam  penelitian  ini  adalah  suhu  dan

## Pemodelan Profile Greenhouse

## Berbasis Neural Network
Muhammad Rizky, Iim Fatimah, dan Melania Suweni Muntini Departemen Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : melania@physics.its.ac.id
I
kelembaban  udara  serta  tanah  di  dalam greenhouse . Greenhouse yang  digunakan  sebagai  penelitian  adalah greenhouse untuk tanaman tomat.

## B. Langkah Kerja
Alur tahapan kerja dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut:

## Gambar 1. Diagram alir penelitian.
Pengukuran  dilakukan  untuk  nilai input pada  basis neural network .  Pengukuran  meliputi  suhu  dan  kelembaban  udara serta  tanah,  24  jam  pertama  dengan  sistem  automasi  dalam keadaan  mati  kemudian  24  jam  berikutnya  dengan  sistem otomasi  dalam  keadaan  hidup  dilakukan  secara  berturut-turut selama 14 x 24 jam. Sistem otomasi dalam greenhouse terdiri dari penyiraman tanaman dengan air melalui 12 sprayer kabut dan  4  kipas  angin  untuk  distribusi  suhu  dan  kelembaban. Pengukuran  suhu  dan  kelembaban  udara  digunakan  sensor DHT11.  Pengukuran  suhu  tanah  digunakan  sensor  DS18B20. Pengukuran kelembaban tanah digunakan sensor soil moisture . Setelah  didapatkan  data  pengukuran  dilakukan  pemodelan dengan  basis neural  network tipe back-propagation. Pada back-propagation ada  proses  yang  dinamakan feed-forward untuk  didapatkan  nilai output pada layer-layer yang digunakan. Pada proses itu dimanfaat nilai bobot w dan faktor bias  pada  data  input.  Pada  basis neural  network tipe back- propagation dijalankan proses trial dan error untuk ditentukan komposisi  terbaik  meliputi  banyaknya neuron dan layer yang digunakan.

## III. ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN

## A. Suhu Udara
Suhu  udara  adalah  salah  satu  parameter  yang  paling berpengaruh pada pertumbuhan tanaman dalam greenhouse. Didapatkan  data  berupa  suhu  udara  di  12 titik dalam greenhouse yang ditunjukkan oleh Gambar 2 sebagai berikut:
Gambar 2. Data suhu udara hari ke-1.
Pada  hari  ke-1  ini  kondisi greenhouse dengan  sistem otomasi dalam keadaan mati. Dengan ini dapat diketahui profil suhu  udara  dalam greenhouse sebelum  sistem  otomasi dinyalakan. Dapat dilihat pada grafik di atas suhu udara dalam greenhouse masih  tidak  stabil.  Tidak  stabilnya  suhu  udara  ini dapat  memberi  efek  buruk  pada  pertumbuhan  tanaman  dalam greenhouse .
Didapatkan  data  di  hari  selanjutnya  yaitu  suhu  udara  hari ke-2  dalam greenhouse dengan  kondisi  sistem  otomasi  dalam keadaan  hidup  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  3  sebagai berikut:

## Gambar 3. Data suhu udara hari ke-2.
Data  suhu  udara  pada  hari  ke-2  dapat  dikatakan  stabil  dan cenderung  konstan.  Hal  ini  dikarenakan  suhu  udara  dikontrol oleh  sistem  otomasi.  Suhu  udara  pukul  15.00  ke  pukul  16.00 mengalami  penurunan secara drastis dari 40 ⁰ C menjadi 27 ⁰ C. Hal  ini  dikarenakan  sistem  otomasi  baru  dinyalakan  pukul 15.00.  Hasil  kerja  sistem  otomasi  dapat  dilihat  mulai  pukul 16.00.  Dilihat  suhu  udara  stabil  dan  cenderung konstan pukul 16.00 sampai pukul 05.00. Sistem otomasi bekerja pukul 16.00 sampai pukul 23.00. Sistem otomasi tidak bekerja mulai pukul 23.00  sampai  pukul  05.00  dikarenakan  suhu  udara  memang sudah  rendah.  Sistem  otomasi  ini  digunakan  untuk menurunkan  suhu  udara  ketika  pada  nilai  tinggi.  Diturunkan suhu udara dalam greenhouse ditujukan untuk memaksimalkan pertumbuhan  tanaman  dalam greenhouse .  Ketika  pukul  05.00 sistem  otomasi  ini  mulai  bekerja  lagi  secara  otomatis dikarenakan sinar matahari mulai muncul yang mengakibatkan
Start Data Pengukuran Dilakukan pemodelan dengan Neural Network Analisa Finish
suhu  udara  meningkat.  Tetapi  suhu  udara  tetap  meningkat sedikit  demi  sedikit  sampai  34 ⁰ C.  Hal  ini  dikarenakan  atap greenhouse terbuat  dari  material  paranet  jadi  suhu  udara lingkungan  luar  sedikit  menganggu  kinerja  sistem  otomasi. Atap  yang  terbuat  dari  paranet  ini  mengakibatkan  kinerja system  otomasi  kurang  maksimal.  Setelah  diperoleh  data selama  14  hari  dan  dapat  dilihat  pola  suhu  udara  dalam greenhouse  dilakukan  pendekatan  secara  komputasi  dengan model neural  network .  Didapatkan  regresi  untuk  suhu  udara dalam greenhouse sebagai berikut:
Gambar  4.  Regresi  antara  pengukuran  dan  hasil  pemodelan  suhu  udara  (a) training, (b) validation, (c) test.
Dari  ketiga  regresi  yang  didapatkan,  diambil  satu  regresi yaitu  regresi  untuk  data  testing  dikarenakan  regresi  testing adalah  regresi  yang  diperoleh  saat  pengujian  model  suhu udara.  Berdasarkan  regresi  testing,  model  ini  dapat menjelaskan  variabilitas  data  sebesar  0,99569  sehingga  pada saat  pengujian  model  suhu  udara  kesesuaian  mendekati sempurna. Sedangkan sisanya dijelaskan oleh model lain. Jadi untuk  suhu  udara  dalam  greenhouse  didapatkan  persamaan yaitu y = 0,99x + 0,24                        (1) dengan  arti  setiap  pertambahan  satu  satuan  suhu  udara  akan meningkatkan  keluaran  sebesar  0,99.  Dari  Persamaan  (1) didapatkan  nilai  b  positif  sehingga  menghasilkan  regresi dengan  hubungan  linier  positif.  Dari  persamaan  yang didapatkan  menunjukkan  bahwa  hasil  pemodelan  sudah mendekati  data  pengukuran.  Ini  juga  menunjukkan  bahwa pengukuran data yang telah dilakukan sudah benar.

## B. Kelembaban Udara
Kelembaban udara adalah kandungan uap air yang terdapat dalam  udara.  Kelembaban  udara  dibutuhkan  oleh  tanaman ditujukan  untuk  agar  tanaman  tidak  mudah  kering  atau  layu. Keringnya  tanaman  diakibatkan  oleh  panasnya  matahari  dan penguapan permukaan tanah dari dalam bumi.
Didapatkan  data  kelembaban  udara  di  12  titik  dalam greenhouse yang ditunjukkan oleh Gambar 5 sebagai berikut.
Gambar 5. Data kelembaban udara hari ke-1.
Pengukuran  data  kelembaban  udara  juga  dimulai  pukul 15.00.  Pada  hari  ke-  1  ini  kondisi greenhouse dengan  sistem otomasi  dalam  keadaan  mati.  Dengan  keadaan  seperti  ini, kelembaban  udara  dalam greenhouse jauh  dari  yang diharapkan  dan  yang  dibutuhkan  tanaman  masih  kurang mencukupi.  Tanaman  tomat  membutuhkan  kelembaban  udara mendekati 80%.
Dapat  dilihat  pada  Gambar  5,  terjadi  peningkatan  secara drastis  dari  pukul  23.00  menuju  pukul  00.00.  Peningkatan kelembaban udara secara drastis ini sebesar 20%. Ketika pukul 00.00  kelembaban  udara  sebesar  80%  dan  konstan  sampai pukul  04.00.  Semakin  malam  hari  semakin  meningkat kelembaban  udara  dalam greenhouse .  Hal  ini  disebabkan semakin  malam  hari  semakin  rendah  suhu  udara  dan  tidak adanya panas matahari. Disini, suhu udara memiliki hubungan dengan  kelembaban  udara.  Semakin  rendah  suhu  udara semakin  tinggi  kelembaban  udara.  Pengukuran  kelembaban udara di 12 titik dalam greenhouse dilanjutkan pada hari ke- 2 yang ditunjukkan oleh Gambar 6 sebagai berikut:
Gambar 6. Data kelembaban udara hari ke-2.
Pengukuran  kelembaban  udara  pada  hari  ke-  2  dalam greenhouse ini  dengan  kondisi sistem otomasi dalam keadaan hidup.  Berdasarkan  data  yang  didapatkan,  pada  pukul  15.00 kelembaban  udara  bernilai  48%  dan  mengalami  peningkatan secara  drastis  menjadi  96%  pada  pukul  17.00.  Hal  ini dikarenakan  sistem  otomasi  mulai  bekerja  pada  pukul  15.00. Hasil  dari  kinerja  sistem  otomasi  dapat  dilihat  mulai  pukul 16.00. Lamanya kinerja sistem otomasi ini untuk meningkatkan  kelembaban  udara  juga  diakibatkan  oleh  atap greenhouse yang  terbuat  dari  material  paranet.  Sehingga kelembaban  udara  di  luar  dan  di  dalam greenhouse tidak  ada
batas  pemisah. Secara tidak  langsung  kelembaban  udara  di dalam greenhouse terganggu oleh lingkungan luar greenhouse. Tetapi  sistem  otomasi  ini  bisa  mempertahankan  kelembaban udara  diatas  90%  sampai  24  jam.  Kelembaban  udara  dalam greenhouse dengan  bantuan  sistem otomasi ini bisa dikatakan mencukupi  kelembaban  udara  yang  dibutuhkan  oleh  tanaman tomat. Dikarenakan tanaman tomat membutuhkan kelembaban udara minimal 80%. Dilakukan pendekatan kelembaban udara secara  komputasi  dengan  model neural  network yang ditunjukkan oleh Gambar 7 sebagai berikut:
Gambar 7. Regresi antara pengukuran dan hasil pemodelan kelembaban udara (a) training, (b) validation, (c) test.
Dari  ketiga  regresi  yang  didapatkan,  diambil  satu  regresi yaitu  regresi  untuk  data testing dikarenakan  regresi testing adalah  regresi  yang  diperoleh  saat  pengujian  model kelembaban  udara . Berdasarkan  regresi testing ,  model  ini dapat  menjelaskan  variabilitas  data  sebesar  0,99882  sehingga pada  saat  pengujian  model  kelembaban  udara  kesesuaian mendekati  sempurna.  Sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh model  lain.  Jadi  untuk  suhu  udara  dalam greenhouse didapatkan persamaan yaitu y = 0,99x + 0,47                          (2) dengan  arti  setiap  pertambahan satu satuan kelembaban udara akan meningkatkan keluaran sebesar 0,99. Dari Persamaan (2) didapatkan  nilai  b  positif  sehingga  menghasilkan  regresi dengan  hubungan  linier  positif.  Dari  persamaan  yang didapatkan  menunjukkan  bahwa  hasil  pemodelan  sudah mendekati  data  pengukuran.  Ini  juga  menunjukkan  bahwa pengukuran data yang telah dilakukan sudah benar.

## C. Suhu Tanah
Suhu  tanah  lebih  rendah  daripada  suhu  udara.  Hal  ini dikarenakan wujud tanah adalah zat padat. Zat padat memiliki karakter atom satu dengan atom yang lain saling tarik menarik. Tanah  juga  bermanfaat sebagai tempat resapan air. Jadi tanah lebih  dapat  mempertahankan  suhu  rendah  daripada  udara.
Didapatkan data suhu tanah di 12 titik dalam greenhouse pada hari ke- 1 yang ditunjukkan oleh Gambar 8 sebagai berikut:
Gambar 8. Data suhu tanah hari ke-1.
Pada  hari  ke-1  kondisi greenhouse dengan  sistem  otomasi dalam  keadaan  mati.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  ketika pukul  15.00  suhu  tanah  berada  di  antara  34 ⁰ C  sampai  41 ⁰ C. Semakin  malam  hari  semakin  turun  suhu  tanah.  Hal  ini dikarenakan tidak ada lagi radiasi panas matahari yang menuju ke  permukaan  tanah.  Pada  pukul  17.00  suhu  tanah  menjadi 33 ⁰ C.  Suhu  tanah  turun  lagi  menjadi  30 ⁰ C  pada  pukul  19.00. Turun  lagi  pada  pukul  23.00  suhu  tanah  menjadi  27 ⁰ C  dan tetap  konstan  sampai  pukul  07.00.  Suhu  tanah  mengalami peningkatan  pada  pukul  09.00  menjadi  30 ⁰ C.  Suhu  tanah mengalami peningkatan secara drastis dari pukul 09.00 menuju pukul 11.00. Peningkatan secara drastis ini dalam rentang 7 ⁰ C sampai  10 ⁰ C.  Hal  ini  dikarenakan  radiasi  panas  matahari  ke permukaan  tanah  dimulai  pukul  10.00.  Suhu  tanah  tetap konstan  sampai  pukul  15.00  dikarenakan  panas  matahari berakhir pada pukul 15.00.
Pengukuran  suhu  tanah  dilanjutkan  di  kemudian  hari sehingga  didapatkan  data  suhu  tanah  pada  hari  ke-  2  yang ditunjukkan oleh Gambar 9 sebagai berikut:
Gambar 9. Data suhu tanah hari ke- 2.
Pada  hari  ke-2  pengukuran  suhu  tanah  di  12  titik  dalam greenhouse dengan  sistem  otomasi  dalam  keadaan  hidup. Berdasarkan data yang diperoleh, suhu tanah dari pukul 15.00 menuju  pukul  16.00  mengalami penurunan yang begitu cepat. Begitu  pula  yang  terjadi  pada  pukul  17.00  menuju  pukul 19.00.  Hal  ini  dikarenakan  hasil  kinerja  dari  sistem  otomasi yang  menurunkan  suhu  tanah.  Dari  pukul  19.00  suhu  tanah
tetap  konstan  sampai  pukul  07.00.  Suhu  tanah  mengalami peningkatan  secara  drastis  dari  pukul  07.00  menuju  pukul 11.00.  Hal  ini  dikarenakan  radiasi  panas  matahari  ke permukaan  tanah  dimulai  pukul  08.00.  Walaupun  sistem otomasi  masih  dalam  keadaan  hidup,  suhu  udara  tetap mengalami  peningkatan.  Hal  ini  dikarenakan  atap greenhouse terbuat  dari  material  paranet.  Jadi  tidak  ada  pelindung permukaan tanah dari radiasi panas matahari. Suhu tanah pada pukul  11.00  tetap  konstan  sampai  pukul  15.00.  Hal  ini dikarenakan  panas  matahari  berakhir  pada  pukul  15.00. Setelah  didapatkan  data  pengukuran  suhu  tanah,  dilakukan pendekatan  secara  komputasi  dengan  model neural  network yang ditunjukkan oleh Gambar 4.11 sebagai berikut:
Gambar 10. Regresi antara pengukuran dan hasil pemodelan suhu tanah (a) training, (b) validation, (c) test.
Dari  ketiga  regresi  yang  didapatkan,  diambil  satu  regresi yaitu  regresi  untuk  data testing dikarenakan  regresi testing adalah  regresi  yang  diperoleh  saat  pengujian  model  suhu tanah . Berdasarkan  regresi testing ,  model  ini  dapat menjelaskan  variabilitas  data  sebesar  0,99223  sehingga  pada saat  pengujian  model  suhu  tanah  kesesuaian  mendekati sempurna. Sedangkan sisanya dijelaskan oleh model lain. Jadi untuk  suhu  tanah  dalam greenhouse didapatkan  persamaan yaitu y = 0,98x + 0,74                            (3) dengan  arti  setiap  pertambahan  satu  satuan  suhu  udara  akan meningkatkan  keluaran  sebesar  0,98.  Dari  Persamaan  (3) didapatkan  nilai  b  positif  sehingga  menghasilkan  regresi dengan  hubungan  linier  positif.  Dari  persamaan  yang didapatkan  menunjukkan  bahwa  hasil  pemodelan  sudah mendekati  data  pengukuran.  Ini  juga  menunjukkan  bahwa pengukuran data yang telah dilakukan sudah benar.

## D. Kelembaban Tanah
Kelembaban  tanah  adalah  kandungan  air  dalam  tanah. Kelembaban  tanah  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  daripada kelembaban  udara.  Hal  ini  dikarenakan  tanah  lebih  dapat
mempertahankan  kelembaban  daripada  udara.  Ini  juga dikarenakan  dari  fungsi  tanah  itu  sebagai  daerah  resapan  air. Didapatkan  data  pengukuran  kelembaban  tanah  di  12  titik ddalam greenhouse pada  hari  ke-  1  yang  ditunjukkan  oleh Gambar 11 sebagai berikut:
Gambar 11. Data kelembaban tanah hari ke- 1.
Pada  hari  ke-  1  kondisi greenhouse dengan  sistem  otomasi dalam  keadaan  mati.  Berdasarkan  data  yang  didapatkan, kelembaban  tanah  tidak  stabil  dan  cenderung  konstan  dalam rentang 70% sampai 80% selama 24 jam. Hal ini dikarenakan radiasi panas matahari yang menuju ke permukaan tanah. Dan juga dikarenakan atap greenhouse terbuat dari material paranet sehingga  tidak  ada  pelindung  permukaan  tanah  dari  radiasi panas matahari.
Pengukuran data kelembaban tanah dilanjutkan di kemudian hari. Data kelembaban tanah pada hari ke- 2 ditunjukkan oleh gambar 12 sebagai berikut:
Gambar 12. Data kelembaban tanah hari ke- 2.
Pada  hari  ke-  2  kondisi greenhouse dengan  sistem  otomasi dalam  keadaan  hidup.  Berdasarkan  data  yang  didapatkan, Kelembaban  tanah  bernilai  98%  tetap  konstan  sampai  esok hari.  Hal  ini  dikarenakan  sistem  otomasi  bekerja  dengan  baik dan  sifat  dari  tanah  dapat  mengikat  kelembaban. Kelembaban sebesar  98%  ini  sangat  mencukupi  kebutuhan  tanaman  tomat dalam greenhouse. Tanaman tomat membutuhkan kelembaban tanah  minimal  80%.  Setelah  didapatkan  data  pengukuran kelembaban  tanah,  dilakukan  pendekatan  secara  komputasi dengan  model neural  network yang  ditunjukkan  oleh  Gambar 13 sebagai berikut:
Gambar  13.  Regresi  antara  pengukuran  dan  hasil  pemodelan  kelembaban tanah (a) training, (b) validation, (c) test.
Dari  ketiga  regresi  yang  didapatkan,  diambil  satu  regresi yaitu  regresi  untuk  data testing dikarenakan  regresi testing adalah  regresi  yang  diperoleh  saat  pengujian  model kelembaban  tanah . Berdasarkan  regresi testing ,  model  ini dapat  menjelaskan  variabilitas  data  sebesar  0,9915  sehingga pada  saat  pengujian  model  kelembaban  tanah  kesesuaian mendekati  sempurna.  Sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh model  lain.  Jadi  untuk  kelembaban  tanah  dalam greenhouse didapatkan persamaan yaitu:
y = 0,91x + 9                             (4) dengan  arti  setiap  pertambahan  satu  satuan  suhu  udara  akan meningkatkan  keluaran  sebesar  0,91.  Dari  Persamaan  (4) didapatkan  nilai  b  positif  sehingga  menghasilkan  regresi dengan  hubungan  linier  positif.  Dari  persamaan  yang didapatkan  menunjukkan  bahwa  hasil  pemodelan  sudah mendekati  data  pengukuran.  Ini  juga  menunjukkan  bahwa pengukuran data yang telah dilakukan sudah benar.

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  profil  terbaik  dari greenhouse adalah  pada  suhu  udara  pukul  16.00 – 07.00,
kelembaban  udara  mencapai  98%,  suhu  tanah  pukul  18.00 – 08.00  dan  kelembaban  tanah  mencapai  98%  serta  hasil pemodelan mendekati data pengukuran dengan nilai kesalahan mencapai  1%.  Saran  untuk  penelitian  kedepannya  adalah digunakan greenhouse dengan  dinding  dan  atap  yang  terbuat dari material yang lebih berkualitas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Ali,  K.  Ishaque,  A.  Lashin,  and  N.  Al  Arifi, “ Modeling  of  a  liquid desiccant dehumidification system for close type greenhouse cultivation, ” 2016.
[2]  Adrianus, “ Integrated  heat  air  and  moisture  modeling  andsimulation, ” Eindhoven University of Technology, 2007.
[3]  V.  Beveren,  P.  J.  M.  Bontsema,  J.  van  Straten,  and  G.  van  Henten,
“ Optimal control of greenhouse climate using minimal energy and grower defined bounds, ” Appl. Energy , vol. 159, pp. 509 – 519, 2015.
[4]  A.  D.  Dorado,  J.  Lafuente,  D.  Gabriel,  and  X.  Gamisans, “ The  role  of water  in the performance of biofilters: parameterization of pressure drop and  sorption  for  common  packing  materials, ” J.  Hazard.  Mater. ,  vol. 180, pp. 693 – 702, 2010.
[5]  L.  Chen et  al. , “ Performance  evaluation  of  a  wood-chip  based  biofilter using  solid-phase  microextraction  and  gas  chromatographyemass spectroscopyeolfactometry, ” Bioresour.  Technol. ,  vol.  99,  pp.  7767 – 7780, 2008.
[6]  G. D. Maia, R. S. Gates, J. L. Taraba, and M. S. Coyne, “ Moisture effects on  greenhouse  gases  generation  in  nitrifying  gas-phase  compost biofilters, ” Water Res. , vol. 46, pp. 3023 – 3031, 2012.
[7]  K.  L.  Hsieh  and  Y.  S.  Lu, “ Model construction and parameter effect for TFT-LCD  process  based  on  yield  analysis  by  using  ANNs  and  stepwise regression, ” Expert Syst. Appl. , vol. 34, no. 1, pp. 717 – 724, 2008.
[8]  F.  He  and  C.  Ma, “ Modeling  greenhouse  air  humidity  by  means  of artificial  Neural  Network  and  principal  component  analysis, ” Comput. Electron. Agric. , vol. 71, pp. S19 – S23, 2010. [9]  Anonymous, “ No Title. ” [Online]. Available:
www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/journal/vol4/cs11/report.html .
[10] S.  Haykin, Neural  Networks:  A  Comprehensive  Foundation ,  2nd  ed. Ontario: Prentice Hall PTR, 1998.
[11] K. Espinoza, D. L. Valera, J. A. Torres, A. López, and F. D. Molina-Aiz, “ Combination  of  image  processing  and  artificial  Neural  Networks  as  a novel approach for the identification of Bemisia tabaci and Frankliniella occidentalis  on  sticky  traps  in  greenhouse  agriculture, ” Comput. Electron. Agric , vol. 127, pp. 495 – 505, 2016.
[12] F. Suhandi, “ Algoritma Back Propagation, ” 2009.
[13] Anonymous, “ No Title. ” [Online]. Available: www.metode- algoritma.com.
[14] Nurhayati  and  Fitri, “ Penerapan  Metode  Back  Propagation  Neural Network  pada  Pendeteksian  Kelainan  Otak  Ischemic  Cerebral  Infraction dengan  Bahasa  Pemrograman  Delphi, ” J.  Fis.  dan  Apl. ,  vol.  6,  no.  1, 2010.