Rosyadi, Mohammad As'ad and Prof. Dr. -Ing. Setyawan Purnomo Sakti,, M.Eng and Ir. Muhammad Fauzan Edy Purnomo,, S.T., M.T., Ph.D (2023) Pengendalian Vapor Pressure Deficit (VPD) pada Tanaman Selada Hidroponik Menggunakan Fuzzy Bayes. Magister thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Sayuran merupakan sumber penting antioksidan, vitamin, serat, dan mineral yang berperan dalam kesehatan dan pertumbuhan manusia. Namun, bagian yang paling sering dikonsumsi adalah daun sayuran yang sangat dipengaruhi oleh nilai VPD. Tingginya nilai VPD dapat berdampak negatif terhadap tanaman, seperti layu yang mudah terjadi dan penurunan hasil fotosintesis. Sebaliknya, nilai VPD yang terlalu rendah dapat memperlambat metabolisme dan pertumbuhan tanaman, serta meningkatkan risiko penyakit. Pertumbuhan tanaman hidroponik membutuhkan kualitas air yang baik, keseimbangan mineral pH, kelembapan media tanam yang optimal, serta oksigen dalam air. Berdasarkan tantangan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengendalikan nilai VPD pada tanaman selada hidroponik menggunakan metode Fuzzy Bayes melalui penerapan teknologi IoT (Internet of Things) untuk meningkatkan produktivitas panen. Penelitian ini melibatkan pengamatan terhadap kondisi tanaman hidroponik dan pengendalian VPD. Pemantauan kondisi dilakukan dengan membaca nilai sensor suhu, kelembapan udara, suhu daun, kualitas air, pH, kelembapan media tanam, dan tingkat oksigen. Data dari sensor-sensor tersebut diproses menggunakan metode Fuzzy dan Bayes, dan disimpan dalam sebuah database. Server menggunakan hasil perhitungan metode tersebut untuk memberikan respons dan mengendalikan kondisi tanaman secara otomatis melalui teknologi IoT yang dapat dipantau melalui aplikasi Android dan situs web. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengendalikan nilai VPD udara dan VPD daun sesuai dengan target yang ditetapkan dalam jangka waktu tertentu, yakni 7 menit (waktu tunda 1 menit) hingga 31 menit (waktu tunda 15 menit). Sedangkan untuk mengembalikan ketika kondisi erorr membutuhkan waktu 10 (waktu tunda 1 menit) menit hingga 30 menit (waktu tunda 15 menit). Sehingga, pengaturan waktu tunda menjadi faktor penting dalam meminimalkan kemungkinan kesalahan. Metode ini terbukti lebih unggul daripada metode Fuzzy Sugeno yang telah diteliti oleh Ramos-Fernández dkk (2016), karena mampu mengendalikan VPD udara dan daun dengan efektif. Dimana persentase keberhasilan pengendalian VPD udara sebesar 94,44%, sedangkan VPD daun sebesar 88,89% dibanding dengan pengendalian metode Fuzzy Sugeno yang telah diteliti oleh Ramos-Fernández dkk (2016) yang mampu mengendalikan VPD udara sebesar 56,67%. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan fitur LED untuk memfasilitasi fotosintesis tanaman pada malam hari, yang berdampak positif terhadap kualitas daun dan produktivitas tanaman secara signifikan sekaligus menjaga nilai VPD dapa malam hari. Hasil akurasi perhitungan dengan metode Fuzzy Bayes menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 87% dibandingkan dengan metode bayes yakni 67%. Selain itu, Penggunaan mikrokontroler berbasis cloud untuk metode Fuzzy Bayes sebagai server side processing memberikan waktu respons rata-rata lebih cepat, penggunaan memori lebih ringan, dan ruang penyimpanan lebih kecil pada mikrokontroler . Sedangkan Penggunaan metode Fuzzy Bayes dalam perhitungan VPD lebih cepat sebesar 0,2 detik jika menggunakan program javascript, dan 0,07 detik jika menggunakan program PHP. Namun, jika dilihat dari segi prosesor, RAM, dan penyimpanan/HDD, metode perhitungan lebih ringan daripada metode Fuzzy Bayes
English Abstract
Sayuran merupakan sumber penting antioksidan, vitamin, serat, dan mineral yang berperan dalam kesehatan dan pertumbuhan manusia. Namun, bagian yang paling sering dikonsumsi adalah daun sayuran yang sangat dipengaruhi oleh nilai VPD. Tingginya nilai VPD dapat berdampak negatif terhadap tanaman, seperti layu yang mudah terjadi dan penurunan hasil fotosintesis. Sebaliknya, nilai VPD yang terlalu rendah dapat memperlambat metabolisme dan pertumbuhan tanaman, serta meningkatkan risiko penyakit. Pertumbuhan tanaman hidroponik membutuhkan kualitas air yang baik, keseimbangan mineral pH, kelembapan media tanam yang optimal, serta oksigen dalam air. Berdasarkan tantangan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengendalikan nilai VPD pada tanaman selada hidroponik menggunakan metode Fuzzy Bayes melalui penerapan teknologi IoT (Internet of Things) untuk meningkatkan produktivitas panen. Penelitian ini melibatkan pengamatan terhadap kondisi tanaman hidroponik dan pengendalian VPD. Pemantauan kondisi dilakukan dengan membaca nilai sensor suhu, kelembapan udara, suhu daun, kualitas air, pH, kelembapan media tanam, dan tingkat oksigen. Data dari sensor-sensor tersebut diproses menggunakan metode Fuzzy dan Bayes, dan disimpan dalam sebuah database. Server menggunakan hasil perhitungan metode tersebut untuk memberikan respons dan mengendalikan kondisi tanaman secara otomatis melalui teknologi IoT yang dapat dipantau melalui aplikasi Android dan situs web. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengendalikan nilai VPD udara dan VPD daun sesuai dengan target yang ditetapkan dalam jangka waktu tertentu, yakni 7 menit (waktu tunda 1 menit) hingga 31 menit (waktu tunda 15 menit). Sedangkan untuk mengembalikan ketika kondisi erorr membutuhkan waktu 10 (waktu tunda 1 menit) menit hingga 30 menit (waktu tunda 15 menit). Sehingga, pengaturan waktu tunda menjadi faktor penting dalam meminimalkan kemungkinan kesalahan. Metode ini terbukti lebih unggul daripada metode Fuzzy Sugeno yang telah diteliti oleh Ramos-Fernández dkk (2016), karena mampu mengendalikan VPD udara dan daun dengan efektif. Dimana persentase keberhasilan pengendalian VPD udara sebesar 94,44%, sedangkan VPD daun sebesar 88,89% dibanding dengan pengendalian metode Fuzzy Sugeno yang telah diteliti oleh Ramos-Fernández dkk (2016) yang mampu mengendalikan VPD udara sebesar 56,67%. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan fitur LED untuk memfasilitasi fotosintesis tanaman pada malam hari, yang berdampak positif terhadap kualitas daun dan produktivitas tanaman secara signifikan sekaligus menjaga nilai VPD dapa malam hari. Hasil akurasi perhitungan dengan metode Fuzzy Bayes menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 87% dibandingkan dengan metode bayes yakni 67%. Selain itu, Penggunaan mikrokontroler berbasis cloud untuk metode Fuzzy Bayes sebagai server side processing memberikan waktu respons rata-rata lebih cepat, penggunaan memori lebih ringan, dan ruang penyimpanan lebih kecil pada mikrokontroler . Sedangkan Penggunaan metode Fuzzy Bayes dalam perhitungan VPD lebih cepat sebesar 0,2 detik jika menggunakan program javascript, dan 0,07 detik jika menggunakan program PHP. Namun, jika dilihat dari segi prosesor, RAM, dan penyimpanan/HDD, metode perhitungan lebih ringan daripada metode Fuzzy Bayes
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Magister) |
|---|---|
| Identification Number: | 0423070009 |
| Uncontrolled Keywords: | Control, Fuzzy Bayes, IoT, Vegetables, VPD |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 621 Applied physics > 621.3 Electrical, magnetic, optical, communications, computer engineering; electronics, lighting > 621.38 Electronics, communications engineering > 621.381 Electronics |
| Divisions: | S2/S3 > Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik |
| Depositing User: | soegeng sugeng |
| Date Deposited: | 18 Aug 2023 02:54 |
| Last Modified: | 18 Aug 2023 03:23 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/202510 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
Mohammad As'ad Rosyadi.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2025. Download (12MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |