DENGAN BERBAGAI KEMIRINGAN ATAP PADA SINGLE-SPAN GREENHOUSE. Oleh PUTIK RETNOSARI F

PENGEMBANGAN MODEL ARTIFICIAL NEURAL NETWORK ,

UNTUK PENDUGAAN SUHU UDARA DALAM GREENHOUSE DENGAN BERBAGAI KEMIRINGAN ATAP PADA

SINGLE-SPAN GREENHOUSE

Oleh

PUTIK RETNOSARI F01499120

2003

FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERT ANIAN BOGOR

PUTIK RETNOSARI. FOl499l20. Pengembangan Modol ArtiflCUU Neural Network uotuk Pendugaan Suhu Udara Dalam Greenhouse dengan Berbagai Kcmiringan Atap pada:. Single-span Greenhouse. Di bawalt himbingan : Meiske Widyarti dan Herry Suhardiyanto.

RINGKASAN

Greenhouse

adalah bangunan tembus cahaya sehingga memungkinkan

cahaya yang dibutuhkan tanaman masuk kedalamnya, dan menghindarkan tanaman dari pengaruh yang kurang menguntungkan.

Greenhouse

yang dibutuhkan di Indonesia adalah

greenhouse

yang berfungsi sebagai pelindung tanaman dari terpaan hujan dan mengurangi intensitas serangan hama dan cahaya ma

tahari

yang berlebihan.

Masalah yang timbul akibat penggunaan

greenhouse

di daerah tropika adalah tingginya subu udara di dalam

greenhouse.

Untuk mengatasi tingginya subu

udara

di dalam

greenhouse

maka rancangan

greenhouse

perlu dibuat lebih akurat sesuai dengan lokasinya. Walls (1993) memaparkan bahwa bentuk

greenhouse

yang ideal adalah

rounded

karena memaksimumkan transmisivitas radinsi matabari, namun kekurangan

greenhouse

ini adalah dari segi ukuran serta penanaman. Pilihan atematif adalah yan8 berbentuk konvensional dengan sudut kemiringan ntap nonnal yaitu 25° sampai 35 yang lebih efisien dalam men

trans

misikan radiasi matahari. Latitude menurut Businger (1963) latitude lokasi sebuah

greenhouse

dan musim dalam satu tabun juga mempengaruhi dalam sudut dimana matahari akan meradiasi pada

penn

ukaan

bumi. Semakin selatan latitude

maka

akan semakin tinggi ma

tahari

diatas

horison dalam pertengahan musim dingin. Businger (1963) dalam bukunya juga menyatakan bahwa beberapa faktor yang menentukan jumlah dari energi pancaran matahari serta berefek terhadap densitas pancaran yang berubah didalam

greenhouse

adalah posisi ma

tahari

pada waktu yang berbeda pada satu talmo. lokasi

greenhouse,

dan derajat keberawanan di langit yang mempengaruhi jumlah energi pancaran

matahari yang berguna untuk pertumbuhan tanaman

Optimasi penentuan sudut atap

greenhouse

merupakan salah satu hal yang sangat penting dalam perancangan

greenhouse.Pendugaan

radiasi matahari pada pennukaan atap dengan berbagai kemiringan menjadi masukan dalam perancangan

greenhouse.

Selanjutnya suhu udara di dalam

greenhouse,

perin diprediksi dengan

menggunakan

Artificial Neural Network

(ANN) dengan berbagai sudut penutup atap. Pendugaan suhu udara dalam

greenhouse

yang lebih akurat diharapkan dapat membantu proses perancangan

greenhouse

.Penelitian 1111 bertujuan untuk mengembangkan model hubungan antara data - data cuaca harian dalam berbagai kemiringan atap dengan suhu udara dalam

greenhouse,

berdasarkan metode

Artificial

Neural Network (ANN).

Penelitian ini dilaksanakan di rumah kaca

(greenhouse)

Laboratorium Lingkungan dan Bangunan Pertanian, Jurusan Teknik Pertanian. Fakultas Teknologi Pertanian, IPB yang terletak di Leuwikopo, Darmaga- Bogor dan dilak

ukan

pada bulan AgllstUE - September 2003

Alat - alat yang digunakan adalah

greenhouse

berukuran 4 x 6 m, weather

adalah mengambil data cuaca harian dengan menggunakan weather station, suhu udara dalam

greenhouse,

suhu cover

dan

suhu permukaan lantai. Kesemua data tersebut dipilih untuk dijadikan

input

bagi

_ANN

dengan

8 input

yaitu yaitu RH

(%),

suhu udara luar

eC),

radiasi matahari (W/m

_\

kemiringan atap (derajat),

wind speed

(mls'),

hour angle,

suhu atap

₍

'C)

dan suhu perrnukaan lantai

₍

'c).

Output

yang diharapkan adalah suhu dalam

greenhouse.

Pengukuran dilakukan selama empat hari dengan interval pengambilan data setiap

15

menit.

Data yang telah didapatkan

_dari

weather station menunjukkan bahwa radiasi matahari berubah - ubah sesuai dengan keadaan atmosfer, posisi matahari jam matahari dan kondisi atmosfer bumi. Transmisi berubah secara perlahan dengan

sudut yang lebih besar dan semakin berkurang

dan

selalu berubah seperti juga dengan radiasi matahari. Subu dalam greenhouse pada kemiringan

35

derajat lebih kecil dari kemiringan

25

dan

20

derajat, yaitu dengan nilai berturut· turut

38°C, 38,5

'c,

39, 8

'C.

Nilai radiasi matahari yang selalu berubah yang tergantung pada

keadaan atmosfer. Radiasi matahari pada tanggal

22

Agustus

2003

tercatat sebesar

890,6

W/m', pada tanggal

28

Agustus

2003

sebesar

1058, 54

W/m'. tanggal

29

Agustus sebesar

1070,1

W/m'

dan

tanggal30

sebesar

947,88

W/m2

Setelah data tersebut terkwnpul,

_maka

dengan menggunakan

_ANN

dimulai

training

data sebanyak

128

data

dengan menggunakan

10 000

iterasi sampai

mencapai tingkat akurasi mendekati

100 %.

Tahap validasi dilakukan setelah masing - masing

_ANN

mencapai akurasi

training

yang paling baik.

Training

data sebanyak

64

data untuk validasi

_ANN

mencapai nilai akurasi

85.84%

setelah dilakukan

10000

kali iterasi ..

Kesimpulan penelitian ini adalah bahwa hubungan antara radiasi matahari dengan suhu udara di dalarn

greenhouse

telah didapatkan dengan model

_ANN

sebagaimana ditunjukkan dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi pada proses

training.

Meskipun tingkat akurasi pada

proses training

cukup baik, rendahnya

akurasi pada proses pendugaan terhadap

training

set menunjukkan kemungkinan kurangnya beragaman data

input

yang digunakan.Saran yang diajukan melalui penelitian ini adalah perlunya memprediksi subu udara dalam dengan adanya tanaman didalamnya, serta memperbanyak keragaman data input sebingga keakuratan yang diperoleh lebih teliti.

PENGEMBANGAN MODEL ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PENDUGAAN SUHU UDARA DALAM GRF.ENHOUSE DENGAN

BERBAGAI KEMIRINGAN ATAP PADA SINGLE-SPAN GREENHOllSE

,

SKRIPSI

Sebagai salah satu syarat untuk mempcrnleh gelar SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN

Pada Jurusan Teknik Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian

Institut Pertanian Bogor

Oleh

PUTIK RETNOSARI F01499120

2003

FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR

PENGEMBANGAN MODEL ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK

-PENDUGAAN SUHU UDARA DALAM GREENHOUSE DENGAN BERBAGAI KEMIRlNGAN ATAP PADA

SINGLE-SPAN GREENHOUSE

SKRJPSI

Sebagai salah satu syarat untuk melakukan penelitian

untuk

memperoleh gelar

SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN

Pad. Jurusan Teknik Pertanian

Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor

Oleb

PUTIK RETNOSARJ F01499120

Dilahirkan pada tanggal

10

Desember

1981

di Jakarta

Tanggallulus:

8

September 2003

KATA PENGANTAR

Alhamdulillab, penulis panjatkan ke hadirat ALLAH SWT yang telab melapangkan jalan penulis dalam kelancaran penyusunan skripsi ioi.

Skripsi ini berjudul "Pengembangan Model

Artificial Neural Network

(ANN) untuk Pendugaan Suhu Udara Dalam

Greenhouse

dengan Berbagai Kerniringan Atap pada

Single-span Greenhouse".

Skripsi ini mempelajari tentang pengembangan model ANN yang memungkinkan pendugaan subu udara di dalam

greenhouse

dengan mengunakan data cuaea.

Penulis tidak akan mampu menuliskan skripsi ini tanpa bantuan orang - orang sekitar. Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar - besamya kepada:

I. Keluarga penulis (Mama dan Papa) yang tanpanya penulis tidak berarti

dan

menjadi apa - apa.

2.

Ibu Ir. Meiske Widyarti, Meng selaku dosen pembimbing pertama yang selalu membantu dan membimbing.

3. Bapak Dr. Ir. Herry Suhardiyanto, MSc selaku dosen pembimbing kedua

dan

dosen penguji atas waktu, bimbingan, perhatian, araban serta ilmunya

4.

Ir. Leopold Oscar Nelwan, Msi selaku dosen penguji

5.

Bapak Eman dan Bapak Ahmad selaku teknisi Lab. Lingknngan dan Bangunan Pertanian.

6.

Teknik Sipil Pertanian Angkatan 36 atas bantuan keceriaan dan doanya

7.

TEP 36 alas kenangan indahnya.

Penulis merasa masih banyak yang belurn tersebut dan mungkin tidak akan cukup

untuk disebutkan satu persatu.

Penulis merasa masih banyak kekurangan di dalam pembuatan skripsi ini. Nam:m penulis berharap skripsi ini dapat membantu dalam perkembangan teknologi

greenhouse

di Indonesia.

DAFTARISI

Halaman

KA TA PENGANTAR ... iii

DAFTAR lSI ... iv

DAFTAR GAMBAR ... v

DAFTAR LAMPIRAN ... vii

DAFTAR SIMBOL ... viii

I. PENDAHULUAN ... I A. LA TAR BELAKANG ... I B. TUJUAN PENELITIAN ...

2

11.TINJAUAN PUSTAKA ... 3 A.

GREENHOUSE

... 3 B. GEOMETRI MATAHARI ...

4

C.

RADIASI MATAHARI ...

6

D.

ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

...

7

111. METODOLOGI PENELITIAN ...

10

A. TEMPAT DANWAKTU PENELITIAN ... lO B. ALAT DAN BAHAN ...

10

C.

METODE PENELITIAN ... II IV. PENDEKATAN TEORITIS ...

18

A. SUDUT DATANG RADIASI MATAHARI ...

18

B. RUMUS DASAR ...

20

V. HASIL DAN PEMBAHASAN ... 22

A. RADIASI MATAHARI ...

22

B. PENGEMBANGAN MODEL PENDUGAAN SUHU UDARA DALAM

GREENHOUSE

DENGAN

ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

_(ANN)

...

26

VI. KESIMPULAN DAN SARAN ... 29

A. KESIMPULAN ... 29

B. SARAN ... 29

DAFT AR PUSTAKA ... 3

0

LAMPIRAN ... 32

DAFT AR GAMBAR

Gambar

1.

Bentuk dasar

greenhouse.

�nan

_:

Greenhouse

yang

_umum

di Amerika Serikat. Kiri

_:

Greenhouse

Halaman

yang digunakan di Eropa (Hanan et al.,

1978)

...

.

.

.

..

.

...

. 4

Gambar

2.

Sudut zenith matabari (9z), deklinasi matabari (5) dan sudut jam matabari

₍₀₀₎

ditunjukkan hubungannya dengan pennukaan dasar horizontal pada pennukaan bumi (Duffie

e/

a/.1980)

...

.

.

.

. 6

Gambar

3.

Model

multilayer network

...

.

...

.

...

.

...

.

...

.

...

8

Gambar

4.

Greenhouse pada kemiringan atap yang berbeda (tampak depan) ...

10

Gambar

5.

Pengambilan data dengan menggunakan

weather slation

....

.

...

12

Gambar 6. Model ANN yang dikembangkan ...

.

... 16

Gambar

7.

Diagram alir

Backpropagalion Neural Network

.

...

17

Gambar

8.

Sudut datang radiasi

_matabari

pada pennukaan horizontal (Esmay et al.,

1983) ... 18

Gambar

9.

Sudut datang radiasi matahari pada kemiringan atap bangunan berorientasi timur - barat (Esmay et el.,

1983) ... 20

Gambar

10.

Radiasi matabari ped. hari yang berbeda ...

.

...

22

Gambar

11.

Hubungan Radiasi matahari dengan temperatur dalam

greenhouse

pada kemiringan

15

derajat ..

.

...

.

...

.

...

23

Gambar

12.

Hubungan Radiasi matahari dengan temperatur daIam

greenhouse

pada kemiringan

20

derajat ...

.

...

23

Gambar

13.

Hubungan Radiasi maIahari dengan temperatur dalam

greenhouse

pada kemiringan

25

derajat..

... 24

Gambar 14. Hubungan Radiasi matahari dengan temperatur dalam

greenhouse

pada kemiringan

35

derajat.. ...

.

...

.

.

.

24

Gambar

15.

Perubahan suhu udara eli dalam

greenhouse dan

suhu luar

greenhouse

pad. radiasi matabari lebih besar

_dari

500

W 1m' ....

25

I. PENDAHULUAN

A. LATAR BELAKANG

Kebutuhan

akan

sayuran berkualitas tinggi akhir-akhir ini semakin

meningkat. sehingga orientasi yang harns dipenuhi dalam bidang usahatani

hortikultura adalah dengan memenuhi pennintaan

pasar

dari segi mutu, jumJah

dan waktu. Untuk memenuhi kebutuhan pasar tersebut diperlukan suatu

perenc

anaan

produksi yang baik seperti salah satunya dengan lingknngan yang

terkendali seperti dalam

greenhouse.

Greenhouse

adalah bangunan yang memungkinkan cahaya yang

dibutuhkan tanaman masuk kedalamnya, dan dapat menghindarkan tanaman dari

pengarub yang kurang mengnntungkan.

seperti

angin kencang, hujan deras, subu

ekstrim serta serangga

.

Tanaman

akan

merespon terhadap jumlah maupun durasi

pencahayaan. Fnngsi utam.

dari

cahaya hagi

tanaman

adalah nntuk

berfotosintesis dan juga mengatur perkembangan

serta

bentuk dari

tanaman

.

Greenhouse

eli negara-negara empat musim. pada umunmya tertutup rapat agar

dapat menghindarkan

tanaman dari

subu

udara

yang dingin. Namnn

greenhouse

yang dibutuhkan di Indonesia adalsh

greenhouse

yang berfungsi sebagai

pelindung tanaman dari terpaan hujan dan mengurangi intensitas cahaya dan

serangan harna.

Penggnnaan

greenhouse

di

daerah

tropika

akan

mengakibatkan

tingginya subu di dalam

greenhouse. Karena

itu diperlukan suatu rancangan

greenhouse

yang sesuai dengan iklirn pada lokasi tertentu. Salah satu hal

pentingnya untuk mengatasi tingginya suhu udara di dalam

greenhouse,

adalah

dengan mengatur transmisivitas radiasi matahari pada bangunan.

Bentuk atap pada

greenhouse

mempengaruhi transmisivitas radiasi

matahari. Selain itu, pemilihan bahan atap juga dapat mempengaruhi jumlah

transmisi radiasi matahari ymg masuk. ke dalam

greenhouse.

Optimasi sudut atap

greenhouse

merupakan salah satu hal yang sangat penting dalam perancangan

Pada siang hari,

greenhouse

menerima radiasi matahari yang sangat besar. Besarnya radiasi matahari yang diterima di suatu tempat tergantung dari posisinya pada garis lintang, ketinggian dan tanggal dalam setahun. Suatu perhitungan yang akurat diperlukan untuk memprediksi jumlah radiasi matahari

,

yang masuk serta diserap oleh struktur

greenhouse.

Perhitungan akan akurat apabila mempertimbangkan beberapa aspek, diantaranya sudut

zenith,

azimuth matahari, orientasi

greenhouse,

sifat optik bahan penutup

greenhouse.

Sudut datang radiasi matahari pada penutup

greenhouse

merupakan salah satu faktor yang juga harus diperhatikan sehubungan posisi matahari yang bervarisi sepanjang hari, sehingga bentuk atap

greenhouse

mcrupakan salah satu faktor yang berpengaruh pada kondisi iklim mikro didalamnya.

Akurasi data tentang radiasi matahari global harian pada permukaan horizontal penting untuk perancangan

greenhouse.

Radiasi matahari pada pennukaan yang bergelombang jauh lebih kompleks dengan tingginya variasi dari orientasi kemiringan relatif terhadap matahari, yang bisa berubah secara

radikal melalui jarak dekat.

Pendugaan radiasi matahari pada permukaan atap dengan berbagai kemiringan menjadi masukan dalam perancangan

greenhouse.

Selanjutnya suhu udara di dalam

greenhouse,

perlu pengembangan model dengan menggunakan

Artificial Neural Network (ANN)

dengan berbagai sudut penutup atap.

Pendugaan suhu udara dalam

greenhouse

yang lebih akurat diharapkan dapat membantu proses perancangan

greenhouse.

B. TUJUAN

Tujuan penelitiall ini adalah :

1. mengwnpulkan data cuaea,

dan

suhu udara di d.llam

greenhouse.

dengan berbagai kemiringan atap.

2. mengembangkan model hubungan data cuaca dcngan suhu udara di dalam

greenhouse

pada berbagai kemiringan atap yang berbeda menggunakan

Artificial Neural Network (ANN).

3.

Melakukan validasi hasil

trainjng

menggunakan

Artificial Neural Network

(ANN).