Judul: Optimasi Sistem Irigasi Bawah Permukaan untuk Peningkatan Produktivitas Tanaman dan Air dengan Algoritma Genetika
Abstrak: Permintaan tanaman holtikultura pada tahun 2018 – 2019 meningkat menjadi 4.588 ton dari sebelumnya hanya sebesar 1.628 ton. Namun, kurangnya pengetahuan petani akan penanganan dan budidaya tanaman hortikultura menjadi salah satu penyebab tidak terpenuhinya permintaan. Irigasi bawah permukaan digunakan untuk memaksimalkan kebutuhan air tanaman langsung ke daerah perakaran tanaman. Skenario pengairan dibagi menjadi 3 dengan mengatur tinggi muka air (TMA) pada bak kontrol setinggi 13 cm (TMA1), 10 cm (TMA2) dan 7 cm (TMA3). Produktivitas air (WP) tertinggi terjadi pada TMA2 sebesar 1,60 kg/m3. WP pada TMA2 lebih besar 34% dibandingkan TMA1 dan lebih besar 9% dibandingkan TMA3. Luas lahan 0,795 m2 menghasilkan bobot panen pada TMA2 seberat 0,25 kg, TMA3 seberat 0,22 kg dan TMA1 seberat 0,18 kg. Identifikasi JST dilakukan menggunakan data rerata tinggi muka air (WL) sebagai input dan data bobot panen sebagai output, maka didapatkan nilai R2 > 0,9. Nilai bobot panen optimal berdasarkan identifikasi AG didapatkan sebesar 0,3 kg dengan WL optimum pada 3 fase pertumbuhan (initial stage, mid-season, late-season) secara berturutan adalah 12,8 cm, 7 cm, 7,2 cm dan WP sebesar 1,96 kg/m3 lebih besar 22,5 % dibandingkan WP pada skenario TMA2., The demand for horticultural crops in 2018-2019 increased to 4,588 tons from previously only 1,628 tons. However, the lack of knowledge of farmers about the handling and cultivation of horticultural crops is one of the reasons for the non-fulfillment of demand. Subsurface irrigation is used to maximize crop water demand directly to plant root areas. Irrigation scenarios are divided into 3 by adjusting the water level (TMA) in the control tank as high as 13 cm (TMA1), 10 cm (TMA2) and 7 cm (TMA3). The highest water productivity (WP) occurs at TMA2 of 1.60 kg/m3. WP at TMA2 greater than 34% compared to TMA1 and greater than 9% compared to TMA3. The land area of 0.795 m2 produces a harvest weight of TMA2 weighing 0.25 kg, TMA3 weighing 0.22 kg and TMA1 weighing 0.18 kg. ANN identification was carried out using average water level (WL) data as input and harvest weight data as output, so the value of R2 > 0.9 was obtained. The optimal harvest weight value based on AG identification was obtained at 0.3 kg with optimum WL at 3 growth phases (initial stage, mid-season, late-season) respectively 12.8 cm, 7 cm, 7.2 cm and WP of 1.96 kg/m3 greater than 22.5% compared to WP in the TMA2 scenario.
Keyword: enetic algorithm, artificial neural network, pakcoy, TMA

Judul: Pengembangan Model Optimasi Sistem Irigasi untuk Budidaya Padi Sawah dengan Perlakuan Fine Bubble Technology
Abstrak: Dalam usaha peningkatan produksi beras melalui budidaya padi sawah perlu memperhatikan aspek lingkungan dan penggunaan air. Ketersediaan oksigen di air membantu penyerapan unsur hara oleh tanaman. Penggunaan fine bubble technology merupakan solusi alternatif pengayaan oksigen dalam air untuk tanaman. Saat ini penggunaan air dengan pengayaan oksigen terlarut di air irigasi belum banyak dilakukan. Penelitian ini bertujuan melakukan optimasi penggunaan air dengan menentukan tinggi muka air optimum termasuk dengan fine bubble technology menggunakan Algoritma Genetika (AG). Pengamatan budidaya padi dilakukan pada bulan Februari hingga Juni 2024 di Kinjiro Farm Kota Bogor. Terdapat empat treatment (TA) dengan 2 sistem irigasi yang berbeda, yaitu irigasi permukaan dan bawah permukaan. TA 1 memiliki tinggi air 7 cm dan dilengkapi dengan fine bubble, TA 2 memiliki tinggi air 7 cm, TA 3 memiliki tinggi air -5 cm, dan TA 4 memiliki tinggi air 4 cm. Fine bubble technology yang diberikan pada sistem irigasi bawah permukaan mampu memperkaya oksigen di dalam air yang bermanfaat untuk proses respirasi tanaman. Proses optimasi AG menghasilkan bobot gabah optimal tanaman padi yaitu 7,40 ton/ha dengan ketinggian air optimal 3,5 cm dari permukaan tanah., In efforts to increase rice production through paddy cultivation, environmental aspects and water usage must be considered. Oxygen availability in water aids nutrient absorption by plants. Fine bubble technology (FBT) presents an alternative solution for enriching oxygen in irrigation water. Currently, oxygen- enriched irrigation water usage is limited. This study aims to optimize water usage by determining the optimal water level, including the use of FBT, using a Genetic Algorithm (GA). Rice cultivation observations were conducted from February to June 2024 at Kinjiro Farm, Bogor City. Four treatments (TA) with two different irrigation systems, surface and subsurface irrigation, were tested. TA 1 had a water level of 7 cm with fine bubbles, TA 2 had a water level of 7 cm, TA 3 had a water level of -5 cm, and TA 4 had a water level of 4 cm. FBT in subsurface irrigation enriched water oxygen content, beneficial for plant respiration. GA optimization resulted in an optimal rice yield of 7.40 tons/ha with an optimal water level of 3.5 cm above the soil surface.
Keyword: Identifikasi, Sistem Irigasi, Optimasi, padi, Algortima Genetika (AG), genetic algorithm (GA)

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: