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: 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: Katalis Zink Ferit Tersubstitusi Cu untuk Oksidasi Benzil Alkohol
Abstrak: Katalis berperan dalam menurunkan energi aktivasi. Katalis ZnFe2O4 dan ZnFe2O4 tersubstitusi Cu disintesis menggunakan metode kopresipitasi untuk digunakan dalam oksidasi benzil alkohol. Katalis dicirikan dengan spektrofotometer inframerah (FTIR) dan difraktometer sinar-X. Spektrum FTIR menunjukkan puncak serapan dari ikatan Zn-O dan Fe-O masing-masing pada rentang 559‒575 cm-1 dan 419‒447 cm-1. Difraktogram menunjukkan terbentuknya fase tunggal Zn0.6Cu0.4Fe2O4 pada katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20%. Benzil alkohol dioksidasi dengan sistem refluks. Konversi benzil alkohol meningkat dengan meningkatnya suhu. Kadar benzaldehida yang dihasilkan dengan katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20% lebih tinggi dibandingkan dengan katalis ZnFe2O4 yang tidak tersubstitusi dan yang tersubstitusi Cu 60 dan 80%. Hal tersebut menunjukkan bahwa katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20% memiliki kinerja yang lebih baik dalam oksidasi benzil alkohol menjadi benzaldehida dengan kadar benzaldehida 8.763%.
Keyword: Benzil alkohol, katalis, oksidasi, ZnFe2O4