Judul: Artificial Neural Network Modelling for Pakcoy (Brassica Rapa L. Var Nauli F1) Growth in Hydroponic System with Root-zone Cooling
Abstrak: Permintaan terhadap sayuran pakcoy mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Oleh karena itu, pengembangan teknologi budidaya tanaman pakcoy termasuk penerapan teknologi hidroponik perlu dilakukan. Penerapan teknologi hidroponik memerlukan pemahaman mengenai hubungan antara produktivitas tanaman dengan parameter lingkungan pertumbuhan tanaman di dalam greenhouse. Karena suhu udara di dalam greenhouse cenderung terlalu tinggi bagi pertumbuhan tanaman pakcoy maka dikembangkanlah root zone cooling. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan pemodelan pertumbuhan tanaman pakcoy berdasarkan parameter lingkungan pertumbuhan tanaman pakcoy yang dibudidayakan pada sistem hidroponik Nutrient Film Technique yang menerapkan root zone cooling. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa suhu rata-rata daerah perakaran berfluktuasi antara 20.71- 25.34oC dan rata-rata perbedaan suhu antara inlet dan outlet adalah 2.15oC. Parameter lingkungan pertumbuhan tanaman yang dianalisis meliputi radiasi matahari, suhu udara, kelembapan relatif udara, dan suhu daerah perakaran, sedangkan parameter pertumbuhan tanaman meliputi jumlah daun, luas daun, dan bobot basah. Hubungan antara parameter-parameter lingkungan pertumbuhan tanaman dan parameter pertumbuhan tanaman dapat diterangkan secara linear dengan cukup baik oleh model JST dengan alogaritma backpropagation yang telah dikembangkan dalam penelitian ini. Model JST yang terpilih dibangun dengan parameter momentum 0.99, Learning Rate Initial 0.01 dan 3 node Hiden Layer Size. Model JST tersebut memiliki arsitektur 8-3-1. Evaluasi kinerja yang digunakan pada model JST adalah R2 dan RMSE. Nilai R2 dan RMSE berturut-turut 0.974486 dan 3.311220. Berdasarkan nilai R2 dan RMSE dapat disimpulkan bahwa model JST yang dikembangkan dapat memprediksi bobot basah H+2 (g) dengan sangat baik.
Keyword: artificial neural network, NFT hydroponic system, backpropagation algorithm, root-zone cooling

Judul: Artificial Neural Network Modelling of Tatsoi Growth on Hydroponic System
Abstrak: Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan Pertumbuhan Sawi Pagoda pada Sistem Hidroponik. Dibimbing oleh HERRY SUHARDIYANTO. Sawi pagoda merupakan sayuran yang kaya akan nutrisi. Sawi pagoda umumnya dibudidayakan secara konvensional. Namun berkurangnya lahan pertanian menjadi sebuah kendala. Budidaya di dalam greenhouse dengan sistem hidroponik dan root zone cooling (RZC) membantu mengoptimalkan produktivitas tanaman. Oleh karena itu, dilakukan penelitian ini untuk mempelajari hubungan antara pertumbuhan sawi pagoda terhadap faktor-faktor lingkungan. Selama percobaan, suhu harian rata-rata di dalam greenhouse berkisar antara 33.1C hingga 39.1C. RZC telah dapat menjaga suhu perakaran dalam rentang 24.4C hingga 26.7C. Parameter lingkungan yang diamati meliputi suhu udara di dalam greenhouse, radiasi matahari, kelembapan relatif udara di dalam greenhouse, dan suhu perakaran. Parameter tanaman meliputi bobot segar, bobot kering, jumlah daun, dan luas permukaan daun. Hubungan parameter-parameter tersebut telah dapat diterangkan sesuai model ANN yang telah dikembangkan yaitu menggunakan algoritma backpropagation. Model ANN terbaik memiliki momentum 0.9, learning rate 0.1, dan arsitektur 11-2-2. Evaluasi model ANN menghasilkan nilai R2 sebesar 0.98800 dan nilai RMSE bobot segar dan bobot kering secara berturut-turut sebesar 3.54870 dan 0.24627. Nilai-nilai tersebut menunjukkan bahwa model ANN dapat memprediksi bobot segar H+2 dan bobot kering H+2 dengan sangat baik., Artificial Neural Network Modelling of Tatsoi Growth on Hydroponic System. Supervised by HERRY SUHARDIYANTO. Tatsoi is a vegetable that is rich in nutrition. Tatsoi is usually cultivated conventionally. However, the decreasing agricultural land has become a problem. Cultivation in a greenhouse with a hydroponic and root zone cooling (RZC) system helps optimize the plant’s productivity. Therefore, this research was performed to study the correlation between tatsoi’s growth and environmental factors. During the experiment, the daily average air temperatures inside the greenhouse were between 33.1C and 39.1C. RZC kept the root zone temperature between 24.4C and 26.7C. The observed environmental factors were outside air temperature, solar radiation, relative humidity of inside air, and root zone temperature. The plant’s growth parameters were fresh weight, dry weight, number of leaves, and leaf area. The correlation between these parameters has been explained through the ANN model developed using the backpropagation algorithm. The best ANN model figures were 0.9 momentum, 0,1 learning rate, and 11-2-2 as the architecture. The model evaluation produced an R2 value of 0.98800 and fresh weight and dry weight RMSEs of 3.54870 and 0.24627, respectively. These values show that the model could predict fresh weight D+2 and dry weight D+2 very well.
Keyword: Artificial Neural Network, Greenhouse, Hidroponik, Suhu perakaran

Judul: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: