Komunitas Soft Computing Indonesia

Colloquium disajikan oleh Chusnul Arif, Laboratory of Farm Structures and Environment Departement of Agricultural Engineering Bogor Agricultural University

Resume

Cabai merah (Capsicum annum) merupakan jenis tanaman hortikultura yang cukup banyak ditanam di Indonesia, memiliki nilai dan permintaan yang cukup tinggi. Permasalahan dalam budidaya tanaman ini adalah penentuan jumlah air dan unsur hara yang tepat. Pemberian ini biasanya diberikan secara manual oleh operator berdasarkan penilaian visual tanaman dan kondisi iklim. Cara ini cenderung subjektif, karena keterbatasan manusia sebagai operator dalam menilai visual tanaman dan kondisi iklim. Oleh karena itu diperlukan pendeteksian secara lebih objektif dan konsisten. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan menggunakan teknologi pengolahan citra. Dengan teknologi ini, dimungkinkan pengukuran pertumbuhan tanpa menyentuh tanaman (non-destructive) sehingga tidak akan mengganggu pertumbuhan tanaman dan akan diperoleh hasil yang lebih akurat, objektif dan konsisten. Hubungan antara visual tanaman tersebut dengan kebutuhan jumlah air dan unsur hara merupakan hubungan yang sangat kompleks dan sulit untuk dipetakan dalam bentuk fungsi matematik baik linear maupun non-linear. Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan suatu teknik yang dapat digunakan untuk memecahkan hubungan antara input dan output yang sangat kompleks. Mengembangkan model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) untuk menduga tingkat pertumbuhan tanaman cabai merah di dalam rumah kaca yang meliputi lebar, tinggi, keliling dan luas tanaman. Model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) yang dikembangkan menggunakan algoritma backpropagation yang terdiri dari tiga layer yaitu input layer, hidden layer dan output layer. Parameter yang dijadikan input terdiri dari 10 parameter yaitu: jumlah air, unsur hara, nilai Red, nilai Green, nilai Blue, lebar, tinggi, keliling, luas tanaman dan umur tanaman (HST). Sedangkan parameter output terdiri dari 4 parameter yaitu lebar, tinggi, keliling dan luas tanaman 4 hari kemudian. Kinerja jaringan dinilai berdasarkan nilai koefisien determinasi (R2). Hasil validasi model menunjukkan hubungan yang linear antara prediksi dan pengukuran dengan nilai R2 sebesar 0.9518, 0.9634, 0.9576 dan 0.9856 untuk lebar, tinggi, keliling dan luas tanaman 4 hari kemudian . Dengan hasil ini sehingga model JST ini bisa digunakan untuk memprediksi tingkat pertumbuhan tanaman cabai merah.
Referensi :
Chusnul Arif, Herry Suhardiyanto, Suroso, "Model Pertumbuhan tanaman cabai merah di dalam rumah kaca menggunakan jaringan syaraf tiruan" (paper dapat didownload dari arsip milis)