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: An artificial neural network model to predict the growth of hydroponic lettuce plants with Root Zone Cooling.
Abstrak: Kegiatan budidaya tanaman secara hidroponik dengan pendinginan zona perakaran (root zone cooling) dapat meningkatkan produktivitas. Sistem hidroponik dengan root zone cooling digunakan mampu untuk mengontrol suhu di sekitar akar tanaman, sehingga meningkatkan penyerapan nutrisi dan air yang mendukung pertumbuhan tanaman secara optimal. Namun demikian, perlu dilakukan analisis terhadap parameter lingkungan yang menentukan pertumbuhan tanaman. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah dengan menggunakan jaringan saraf tiruan (JST). Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sebuah model jaringan saraf tiruan untuk memprediksi pertumbuhan tanaman selada dalam sistem teknik hidroponik dengan menggunakan jaringan saraf tiruan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah jaringan saraf tiruan yang terdiri dari tahapan (1) pengambilan data, (2) pemrosesan data, (3) pengembangan model, (4) training dan testing model JST dan (4) validasi model JST. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model Jaringan saraf tiruan untuk memprediksi bobot segar tanaman berbasis 9 parameter input, yaitu suhu udara di dalam rumah tanaman, suhu zona perakaran, intensitas radiasi matahari, kelembaban relatif, electrical conductivity (ppm) larutan hara, potential of hydrogen (pH) larutan hara, luas daun, jumlah daun, dan bobot segar tanaman. Model training dan validasi dengan 1215 dataset yang dibagi menjadi 70% dataset training dan 30% dataset validasi. Model dibangun dengan 9 input layer, 13 hidden layer, dan 1 output layer dengan 100 epoch (iterasi). Model memiliki akurasi yang tinggi dengan nilai koefisien korelasi (R2) sebesar 0,9395 dan root mean square error sebesar 3,72 gram.
Keyword: Artificial neural network, Hydroponics, Nutrient film techniques, Root zone cooling

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: