Judul: Pengembangan Model Jaringan Saraf Tiruan Untuk Pengendalian LIngkungan Budidaya Tanaman Melon Secara Hidroponik Di Dalam Greenhouse
Abstrak: Melon adalah salah satu komoditi hortikultura di Indonesia dengan nilai ekonomi yang cukup tinggi dan telah masuk ke pasar ekspor. Budidaya melon di Indonesia banyak ditemui pada lahan terbuka yang tersebar di beberapa wilayah yaitu di Jawa Timur, Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta,. Budidaya melon yang dilakukan di lahan terbuka memiliki tantangan adanya intensitas curah hujan yang tinggi, panas yang fluktuatif, angin kencang, dan masalah hama dan penyakit, cukup mempengaruhi pertumbuhan dan produksi melon. Greenhouse merupakan bangunan pertanian yang cukup ideal yang dapat digunakan untuk membudidayakan tanaman melon secara hidroponik karena lingkungan budidaya tanaman dapat dikendalikan. Penggunaan greenhouse dengan sistem hidroponik lebih steril dari gangguan penyakit dan lebih hemat dalam penggunaan tenaga kerja. Dalam kaitannya dengan budidaya melon secara hidroponik di dalam greenhouse, keterkaitan antara berbagai faktor lingkungan terhadap pertumbuhan dan produksi buah melon masih sangat kompleks dan jarang dieksplorasi untuk membangun strategi pengendalian lingkungan. Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah metode komputasi dalam machine learning yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi keterkaitan berbagai parameter lingkungan, pertumbuhan dan produksi sehingga memudahkan dalam integrasi ke perangkat teknologi kontrol. JST mampu mengenal pola data dan memprediksi berbagai parameter yang kompleks. Hasil prediksi tersebut dapat digunakan untuk rekomendasi pengendalian lingkungan baik melalui proses optimasi maupun integrasi langsung ke dalam sistem kontrol. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model JST untuk pengendalian lingkungan budidaya tanaman melon secara hidroponik di dalam greenhouse melalui pengembangan model laju fotosintesis pada fase vegetatif, model pertumbuhan pada fase vegetatif, model produksi melon dan model kebutuhan larutan hara/air untuk penjadwalan irigasi. Penelitian dilakukan melalui sejumlah tahapan, yaitu pelaksanaan budidaya tanaman melon secara hidroponik di dalam greenhouse, pengumpulan dan eksplorasi data (data lingkungan mikro, pertumbuhan dan produksi buah melon), pengembangan model (laju fotosintesis, pertumbuhan tanaman, produksi buah melon dan kebutuhan larutan hara/air), penjadwalan irigasi dan pengembangan konsep pengendalian lingkungan. Penelitian dilaksanakan selama 15 bulan sejak Oktober 2020 hingga Desember 2021, pada greenhouse tipe arch berukuran 8x24 m2 yang terletak di Laboratorium Lapangan Siswadhi Soeparjo, Departeman Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB. iv Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengembangan model dengan menggunakan JST untuk model laju fotosintesis, model pertumbuhan tanaman, model produksi melon dan model kebutuhan larutan hara/air menunjukkan kinerja yang baik dengan performa model di atas 90 %. Model prediksi kebutuhan larutan hara/air berhasil diterapkan untuk penjadwalan penyiraman menggunakan perangkat teknologi dosing dan sistem pengendalian adaptif yang terpasang di dalam greenhouse. Simulasi penyiraman yang dijadwalkan melalui sebuah aplikasi berbasis web dapat berjalan dengan baik berdasarkan prediksi kebutuhan larutan hara/air pada perangkat teknologi. Keempat model dengan parameter-parameter input-nya berhasil diintegrasikan menjadi sebuah konsep pengendalian lingkungan budidaya tanaman melon secara hidroponik di dalam greenhouse. Konsep pengendalian menjadi referensi awal untuk membangun strategi pengelolaan budidaya dan pengendalian lingkungan secara maksimal untuk tanaman melon di dalam greenhouse.
Keyword: melon, greenhouse, jaringan saraf tiruan, hidroponik, konsep pengendalian

Judul: Artificial Neural Network Modeling for Nutrient Solution Outflow Volume from Drip Irrigation Hydroponic System of Melon Plants in Vegetative Phase
Abstrak: Hubungan antara parameter lingkungan pertumbuhan tanaman melon pada sistem hidroponik irigasi tetes di dalam greenhouse dan kondisi tanaman melon terhadap outflow volume larutan nutrisi perlu diketahui sebagai dasar optimasi pemberian larutan nutrisi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Artificial Neural Network (ANN) parameter lingkungan pertumbuhan tanaman melon dan kondisi tanaman terhadap outflow volume larutan nutrisi menggunakan algoritma backpropagation. Model ANN yang dikembangkan menggunakan 596 data set yang dikumpulkan selama proses budidaya tanaman melon fase vegetatif pada sistem hidroponik irigasi tetes di dalam greenhouse. Pengembangan model ANN dilakukan dengan menentukan parameter model ANN terbaik yaitu meliputi learning rate initial, momentum, hiden layer size, dan maximum iteration. Parameter input meliputi intensitas radiometrik cahaya matahari, suhu udara, kelembapan relatif udara, umur tanaman, luas daun, tinggi tanaman, dan inflow volume larutan nutrisi, sedangkan parameter outputnya adalah outflow volume larutan nutrisi. Model ANN yang dikembangkan ternyata dapat memprediksi nilai outflow volume larutan nutrisi dengan kinerja yang sangat baik yaitu dengan nilai 0,96570 untuk R2, 45,28986 untuk RMSE, dan 6,94 % untuk MAPE., The relationship between environmental parameters of melon plant growth in a hydroponic drip irrigation system in a greenhouse and melon plant conditions on the outflow volume of nutrient solution needs to be known as the basis for optimization of nutrient solution supply. This study aims to develop an Artificial Neural Network (ANN) model for melon plant growth environmental parameters and plant conditions on the outflow of nutrient solution volume using the backpropagation algorithm. The ANN model was developed using 596 data sets collected during the vegetative phase of melon cultivation in a drip irrigation hydroponic system in a greenhouse. The development of the ANN model is done by determining the best ANN model parameters, which include initial learning rate, momentum, hidden layer size, and maximum iteration. The input parameters include the radiometric intensity of sunlight, air temperature, relative humidity, plant age, leaf area, plant height, and inflow volume of nutrient solution, while the output parameter is outflow volume of nutrient solution. The ANN model developed was able to predict the value of the nutrient solution volume outflow with very good performance, namely with a value of 0.96570 for R2, 45.28986 for RMSE, and 6.94 % for MAPE.
Keyword: artificial neural network, drip irrigation, hydroponic, melon plants, outflow volume of nutrient solution

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: