Judul: Rancang Bangun Sistem Kontrol Adaptif untuk Rumah Tanaman di Kawasan Beriklim Tropika
Abstrak: Rumah tanaman merupakan bangunan untuk membudidayakan tanaman pertanian dengan parameter iklim mikro yang dapat dikendalikan, seperti suhu udara dan kelembaban udara. Peningkatan suhu udara akibat greenhouse effect telah berhasil dikurangi melalui penggunaan sistem pendingin seperti evaporasi dan water chiller. Untuk tanaman-tanaman yang sensitif terhadap suhu udara rendah, seperti Purwoceng, pembudidayaan di dalam rumah tanaman memerlukan pengendalian yang ketat berupa teknologi kontrol otomatis. Beberapa teknologi kontrol berbasis model dan sensor, telah dikembangkan dan bekerja cukup baik secara simulasi maupun penerapan. Namun penempatan sensor yang tidak representatif, perubahan cuaca terhadap aktivitas kontrol dan tingginya penggunaan energi listrik masih menjadi persoalan dalam upaya memaksimalkan pertumbuhan tanaman pada rumah tanaman di wilayah tropika. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem kontrol suhu udara yang adaptif terhadap perubahan cuaca, dengan lokasi penempatan sensor yang representatif dan efisien dalam penggunaan energi listrik. Penelitian berlangsung selama 10 bulan pada rumah tanaman type arch berukuran 8x24 m2, di Laboratorium Lapangan Siswadi Soepardjo, Departemen Teknik Mesin dan Biosystem IPB. Penelitian dilakukan dalam empat tahapan yaitu identifikasi sebaran suhu udara dan penentuan lokasi sensor di dalam rumah tanaman, pengembangan model adaptif berbasis data history, rancang bangun teknologi kontrol berbasis LoRa dan implementasi sistem. Identifikasi suhu udara diawali dengan mengukur suhu udara pada 36 titik di dalam rumah tanaman, mengolah data sebaran suhu udara, menguji asumsi ketidakseragaman data, menghitung kombinasi sensor, analisa error dan menentukan lokasi sensor. Model adaptif dibangun dengan kombinasi artificial neural network (ANN) dan genetic algoritm (GA) dengan fungsi fitness sebagai solusi untuk menemukan nilai frekuensi inverter optimum untuk mengatur kecepatan motor kipas dan mengkondisikan suhu udara di dalam rumah tanaman pada nilai target. Model ANN digunakan untuk memprediksi suhu udara, sedangkan GA dan fungsi fitness digunakan untuk menemukan nilai optimasi. Model adaptif ditempatkan pada perangkat teknologi kontrol berbasis LoRa yang terdiri dari node sensor sebagai unit pembacaan data, gateway sebagai pusat pengolahan data, dan node controller sebagai pengendali. Teknologi kontrol adaptif diimplementasikan pada rumah tanaman, dan dievaluasi performa sistem dan penggunaan energi listrik pada cuaca panas dan mendung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas titik-titik di dalam rumah tanaman memiliki sebaran suhu udara yang tidak seragam, berdasarkan profil suhu dan uji non-parametrik. Pengujian error pada 4096 kombinasi lokasi menemukan titik lima memiliki nilai MAPE terkecil sehingga representatif sebagai lokasi penempatan sensor. Selanjutnya pemodelan delapan parameter iklim mikro dengan ANN menemukan struktur 7-11-1 sebagai model terbaik untuk memprediksi suhu udara di dalam rumah tanaman. Proses optimasi dengan fungsi fitness sebagai solusi menemukan nilai frekuensi inverter optimum selalu tercapai pada nilai error terkecil dan konvergen. Hasil evaluasi model setelah terintegrasi ke perangkat teknologi LoRa, menunjukkan kinerja baik di atas 90 % pada cuaca panas dan cuaca mendung, meskipun masih terjadi perbedaan suhu udara terhadap nilai target antara 0,5 derajat di cuaca mendung dan 2 derajat di cuaca panas. Kinerja sistem yang adaptif dengan kecepatan motor fan yang selalu berubah, berdampak kepada penghematan penggunaan energi listrik sebesar 18,5 % pada cuaca panas atau menghemat Rp. 1,5 juta/bulan, dan 33,9 % pada cuaca mendung atau menghemat Rp. 2,8 juta/bulan. Sistem kontrol adaptif ini cocok diterapkan pada wilayah tropika dengan cuaca yang selalu berubah seperti wilayah Bogor.
Keyword: rumah tanaman, metode berbasis error, model adaptif, LoRa, artificial neural network, genetic algorithm, fitness

Judul: Analisis Neraca Air Dinamis pada Sistem Irigasi Tertutup yang Dikendalikan oleh Evapotranspirasi di Rumah Tanaman
Abstrak: Iklim adalah salah satu faktor yang memiliki dampak langsung pada kualitas dan produktivitas tanaman. Rumah tanaman adalah salah satu solusi untuk mempertahankan faktor iklim sesuai dengan kebutuhan tumbuh tanaman. Konsumsi air di rumah tanaman lebih kecil daripada di lahan terbuka, hal ini dikarenakan rumah tanaman memiliki iklim mikro. Selain itu, pemberian air di rumah tanaman merupakan faktor yang sangat penting untuk meningkatkan produktivitas. Sistem irigasi konvensional yang tidak efisien, membuat irigasi pintar atau otomatis dikembangkan. Namun, sistem ini mahal dan komponen irigasi tidak selalu tersedia untuk petani kecil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan teknologi irigasi otomatis yang dapat diaplikasikan oleh seluruh lapisan masyarakat dan menentukan neraca air. Penelitian ini dilaksanakan di rumah tanaman dengan ventilasi alami yang terletak di departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor. Penelitian ini dilakukan dalam dua tahap. Tahap pertama dilaksanakan pada 5 Februari – 21 Maret 2018 dan Tahap kedua dilaksanakan pada 19 Maret – 29 April 2019. Jenis tanaman yang dibudidayakan adalah sayuran Kailan (Brassica oleracea var. alboglabra) dengan budidaya organik. Pengambilan data parameter iklim menggunakan sensor. Data radiasi matahari diukur menggunakan sensor Decagon PYR Pyranometer. Data suhu lingkungan, kelembaban udara dan tekanan udara diperoleh menggunakan sensor Decagon VP-4 (temperature, humidity and pressure sensor). Data parameter iklim yang diperoleh merupakan data di luar dan di dalam rumah tanaman. Data kadar air tanah diperoleh dengan menggunakan sensor Decagon 5-TE. Interval data setiap 15 menit selama tiga kali masa tanam. Iklim mikro di rumah tanaman di analisis menggunakan metode regresi linier dan perhitungan evapotranspirasi menggunakan metode Hargreaves. Berdasarkan pengamatan, rumah tanaman memiliki iklim mikro yang berbeda dengan di luar. Hal ini mempengaruhi proses evapotranspirasi. Evapotranspirasi di rumah tanaman sangat rendah dibandingkan dengan di luar. Radiasi matahari adalah faktor iklim utama yang mempengaruhi evapotranspirasi. Suhu udara di rumah tanaman relatif lebih tinggi daripada di luar rumah tanaman karena pengaruh efek rumah kaca. Hal ini perlu untuk dikurangi. Suhu udara di dalam rumah tanaman dapat diprediksi menggunakan model keseimbangan energi. Berdasarkan analisis pemodelan suhu udara di rumah tanaman, konstanta perpindahan panas dari komponen rumah tanaman adalah 0.0027 (radiasi matahari), 0.8 (air) dan 0.01 (pertukaran panas dari komponen rumah tanaman). Besaran suhu udara di dalam rumah tanaman dapat diprediksi menggunakan data suhu udara di luar rumah tanaman. Keakuratan model untuk memprediksi suhu di dalam rumah tanaman sangat baik dengan nilai koefisien determinasi (R2) 0.98, RMSE 0.0051 dan efisiensi model (Ef) 0.99. Pengembangan sistem irigasi terkontrol telah banyak dilakukan namun belum semuanya dapat diterapkan oleh petani. Pada penelitian ini dirancang sebuah sistem irigasi terkontrol yang dikendalikan oleh evapotranspirasi. Desain irigasi otomatis ini menggunakan prinsip kapilaritas dan berjana berhubungan. Berdasarkan pengamatan, sistem irigasi berkinerja baik dan dapat mempertahankan kadar air tanah dalam kondisi air yang tersedia. Pada sistem irigasi di rumah tanaman yang dirancang memiliki neraca air yang berbeda dengan sistem irigasi di luar rumah tanaman. Parameter input berupa air irigasi dan empat aspek lainnya (evapotranspirasi, perubahan kadar air tanah, penyimpanan air pada tanaman dan sisa air pada sistem irigasi).
Keyword: Irigasi otomatis, neraca air, rumah tanaman, sayuran organik

Judul: Penentuan Nilai Eigen dan Vektor Eigen dari Matriks Tridiagonal 2-Toeplitz dengan Pendekatan Polinomial Chebyshev
Abstrak: The eigenvalues and eigenvectors of a matrix can be determined by finding its characteristic polynomials. The characteristic polynomials of a tridiagonal 2-Toeplitz matrix is shown to be closely connected to polynomials which satisfy the Chebyshev recurrence relationship. If the order of the matrix is odd, then the eigenvalues are found explicitly in terms of the Chebyshev zeros and the eigenvectors are found in terms of the polynomials satisfying the recurrence relationship. For even ordered matrices, the situation is more complicated. The problem in these cases is that although the Chebyshev recurrence formula is still applied, its initial values are not generating Chebyshev polynomials
Keyword: