| NIM | A1H012030 |
|---|
| Namamhs | ATIKA FAIQOH |
|---|
| Judul Artikel | APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENDUGAAN PERTUMBUHAN DAN HASIL TOMAT (Lycopersicum esculentum Mill) YANG DIBUDIDAYAKAN SECARA NUTRIENT FILM TECHNIQUE (NFT) |
|---|
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Tomat merupakan salah satu komoditi pertanian yang dapat dijadikan bahan baku berbagai macam produk seperti untuk industri pangan, obat-obatan dan kosmetik. Apabila dilihat dari rata-rata produksinya, ternyata tomat di Indonesia masih rendah jika dibandingkan negara Taiwan, Saudi Arabia dan India. Upaya untuk meningkatkan produksi tomat dapat dilakukan dengan sistem hidroponik NFT. Tujuan dari penelitian adalah 1) menduga pertumbuhan dan hasil budidaya tomat (Lycopersicum esculentum Mill) secara hidroponik NFT yang ditanam pada panjang talang yang berbeda dengan menggunakan jaringan saraf tiruan 2) melakukan validasi hasil dari pendugaan dengan menggunaan JST. Penelitian dilakukan dengan menggunakan panjang talang yang berbeda yaitu 2 meter, 4 meter dan 6 meter dengan umur tanaman tomat sampai 60 hari. Hasil yang diperoleh dari penelitian adalah dua model jaringan saraf tiruan untuk pertumbuhan dan dua model untuk hasil. Model dengan menggunakan tiga layer, model pertumbuhan yaitu model I: 2-3-3 dan model II: 2-5-3 sedangkan model hasil yaitu model A: 4-3-1 dan model B: 4-5-1. Hasil model untuk pertumbuhan diperoleh model yang paling baik yaitu model II dengan nilai validasi antara pengukuran dengan pendugaan pertumbuhan tanaman sebesar 94,3 % untuk tinggi tanaman, 97,4% untuk jumlah daun, dan 97,1% untuk LAI. Sementara untuk model hasil diperoleh model yang paling baik adalah model B dengan nilai validasi antara pengukuran dengan pendugaan yaitu jumlah tomat sebesar 99,9% dan bobot tomat sebesar 99,4%. |
|---|
| Abtrak (Bhs. Inggris) | Tomatoes are one of the agricultural commodities that can be used as raw material for a wide range of products such as food industry, pharmaceuticals and cosmetics. When viewed from the average production, it turns out tomatoes in Indonesia is still low when compared to countries Taiwan, Saudi Arabia and India. Efforts to improve tomato production can be done with hydroponic system NFT. The purpose of the study is 1) estimate growth and the yield of tomato (Lycopersicum esculentum Mill) hydroponically grown in NFT with different gutter length by using artificial neural network 2) to validate the results of the estimation by the use of JST. The study was conducted using a different gutter length that are 2 meters, 4 meters and 6 meters until the age of tomato plants reached 60 days. The results of the research are two models of artificial neural networks for growth and two models for the results. The models using three layers. The growth model are a model: I 2-3-3 and model II: 2-5-3 while yield model are model A: 4-3-1and model B: 4-5-1. Results obtained that best growth model is model II with the validation value (R2) between measurements and predictions of plant growth by 94,3% for plant height, 97,4% for the number of leaves, and 97,1% for LAI. While the results for the yield model obtained that the best model is the model B with validation value (R2) between measurements and predictions are 99,9% for number of tomatoes and 99,4% weight. |
|---|
| Kata kunci | tomat, jaringan saraf tiruan (JST), panjang talang, nutrient film technique (NFT) |
|---|
| Pembimbing 1 | Dr. Eni Sumarni, S.TP., M.Si. |
|---|
| Pembimbing 2 | Dr. Ardiansyah, S.TP., M.Si. |
|---|
| Pembimbing 3 | |
|---|
| Tahun | 2016 |
|---|
| Jumlah Halaman | 10 |
|---|
| Tgl. Entri | 2016-11-14 16:47:06.53983 |
|---|