Pengembangan Model Artifical Neural Network untuk Pendugaan Suhu Udara Dalam Greenhouse dengan Berbagai Kemiringan Atap pada Single-span Greenhouse

PENGEMBANGAN MODEL ARTIFICAL NEURAL NETWORK
,

UNTUK PENDUGAAN SUHU UDARA DALAM GREENHOUSE
DENGAN BERBAGAI KEMIRINGAN ATAP PADA
SINGLESPAN GREENHOUSE

Oleh
PUTIK RETNOSARI
F01499120

2003
FAKULTAS TENOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR

RETNOSARI. FOl499l20. Pengembangan Modol AtfCU Neural

PUTIK
Network


uotuk Pendugaan Suhu Udara Dalam Greenhouse dengan Bebagai

Kcmiringan Atap pad:. 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

Greenhouse yang dibutuhkan di
greenhouse yang berfungsi sebagai pelindung tanaman i tepaan
hujan dan menngi intensitas serangan hama n cahaya mai yang

dari enaruh yang kurang menguntungkan.
Indonesia adalah
berlebihan.

Masalah yang timbul akibat penggunaan greenhouse di daerah tropika adalah


tingginya subu udara di dalam greenhose. Untuk mengatasi tingginya subu a di

greenhouse maka rancangan greenhouse perlu dibuat lebih at sesuai
dengan lokasinya. Walls (1993) memaparkan bahwa bentuk greenhouse yang ideal
adalah rounded karena memaksimumkan ransmisivitas radinsi matabari, namun
kekurangan greenhouse ini adalah dari sei ukuran serta penanaman. Pilihan atematif

dalam

adalah yan berentuk konvensional dengan sudut kemiringan ntap nonnal yaitu 25°
8
yang lebih efisien dalam mensmisikan radiasi matahari. titude

sampai 35

reenhouse dan musim dalam satu

menurut Businger (1963) latitude lokasi sebuah


tabun juga mempengi dalam sudut dia matahari akan meradiasi pada
pennanbumi. Semakin selatan latitude

a akan semakin tinggi mai 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 densias pancaran yang berubah didalam greenhouse
adalah posisi mai pada waktu yang berbeda ada satu mo. lokasi

reenhouse,

dan derajat keberawanan di langit yang mempengaruhi jumlah energi pann

mati yang berguna untuk pertumbuhan tanaman

greenhouse merupakan salah satu l yang
sangat penting dalam perancangan greenhouse.Pendugaan radiasi mai pada

Optimasi penentuan sudut atap

pennukaan atap dengan erbagai kemiringan menjadi masukan dalam erancangan

greenhouse. Selanjutnya suhu udara di dalam greenhouse, perin diprediksi dengan
menggunakan Artificial Neural Network (AN) 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 erbagai
kemiringan atap dengan suhu udara dalam greenhouse, berdasarkan metode Artificial

Neural Network (NN).
Penelitian

ini


dilaksanakan

di

rumah

kaca

greenhouse) Laboratorium

Lingkungan dan Bangunan Pertanian, Jn Teknik Pertanian. Fakultas Teknologi

Pertanian, IPB yang terletak di Leuwikopo, Darmaga- Bogor dan dilakn pada
bulan AgllstUE - September 2003

Alat - alat yang digunakan adalah

greenhouse berukuran 4


x

6 m, weather

station, komputer, hybrid recorder dan tennokoel. Tahap awal yang dikejakan

adalah mengambil data cuaca harian dengan menggunakan weather station, suhu

greenhouse, suhu cover n suhu ermukaan lantai. Kesemua data
input bagi NNdengan 8 input yaitu yaitu H (%),
suhu udara luar eC), radiasi mai (W/m\ kemiringan atap (derajat), wind speed
'
'
(mls ), hour angle, suhu atap ( C) n suhu penukaan lantai ( 'c). Output yang
diharapkan adalah suhu dalam greenouse. Pengukuran dilakukan selama empat hari
dengan interval pengambilan data setiap 15 menit.
udara dalam

tersebut dipilih untuk dijadikan


Data yang telah didapatkan

i weather station menunjukkan

bahwa radiasi

matahari berubah - ubah sesuai dengan keadaan atmosfer, osisi matahari jam
matahari dan kondisi atmosfer bumi. Tmisi erubah sa perlahan dengan
sudut yang lebih besar dan semakin erkurang n selalu erubah serti juga
dengan radiasi matahari. Subu dalam eenhouse pada kemiringan
kecil dari kemiingan

35 derajat lebih
25 dan 20 derajat, yaitu denan nilai erturut· turut 38°C, 38,5

39, 8 'C. Nilai radiasi mai yang selalu erubah yang tergantung pada
keadaan atmosfer. Radiasi mai pada tanggal 22 Agustus 2003 tercatat sebesar
890,6 W/m', pada tanggal 28 Agustus 2003 seesar 1058, 54 W/m'. tanggal 29
'
2

Agustus sebesar 1070,1 W/m n tanal30 seesar 947,88 W/m

'c,

Setelah data tersebut terkwnpul,
data sebanyak

a

a dengan

menggunakan

NN dimulai

dengan mengn 10 000 iterasi sampai
10 %. Tahap validasi diln setelah masing
- masing NN mencapai akurasi training yang paling baik. Training data sebanyak
64 data untuk validasi NNmencapai nilai si 85.84% setelah dilakukan 10000


training

128

mencapai tingkat akurasi mendekati

kali iterasi..
Kesimpulan penelitian ini adalah ha hubungan antara radiasi matahari
dengan suhu udara di daln

greenhouse telah didapatkan dengan model

NN

sebagaimana ditunjukkan dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi pada proses

training. Meskipun tingkat si pada ross 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

memerbanyak

keakuratan yang diperoleh lebih teliti.

keragaman

data

input

sebingga

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

BERBAGAI KEMIRINGAN ATAP PADA
SINGLESPAN GREENHOllSE
,

SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memcnleh gelar
SARJANA TENOLOGI PERTANIAN
Pada Jn Teknik Pertanian
Fakultas Tenologi Petanian
Institut Pertanian Bogor

Oleh
PUTIK RETNOSARI
F01499120

2003
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR

PENGEMBANGAN MODEL ARTIFICAL NEURAL NETWORK UNTUK
-

PENDUGAAN SUHU UDARA DALAM GREENHOUSE DENGAN
BERBAGAI KEMIlNGAN ATAP PADA
SINGLESPAN GRENHOUSE

SRJPSI

Sebagai lh satu syarat nk meln enelitian nk memeroleh gelar
SARJANA TENOLOGI PERTANIAN

Pad. Jn Teknik Pian
Fakultas Teknologi Pertanian
nstitut Pertanian Bogor

Oleb
PUTIK RETNOSARJ
F01499120

Dilahirkan pada tanggal

10 esemer 1981

di Jakarta

Tanggallulus:

I

8 September 203

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 Ua Dalam
pada

Greenhouse dengan Berbagai Kegan Atap

Single-span Greenhouse". Skripsi ini mempelajari tentang engembangan

model ANN yang memungkinkan endugaan subu udara di dalam

greenhouse

dengan mengunakan data cuaea.
Penulis tidak n 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 erati

n

menjadi apa - apa.

2. Ibu Ir. Meiske Widyarti, Meng selaku dosen pembimbing ea yang selalu
membantu dan membimbing.
3.

Bapak Dr. Ir. Herry Suhardiyanto, MSc selaku dosen embimbing kdua

n

dosen penguji atas u, bimbingan, perhatian, araban seta ilmunya

4. Ir. Leopold Oscar Nelwan, Msi selaku dosen enguji
5. Bapak Eman dan Bapak Ahmad selaku teknisi Lab. Lingknngan n nn
Pertanian.

6.

Teknik Sipil Pertanian Angkatan 36 atas bantuan keceriaan dan doanya

7. TEP 36 alas kenangan indahnya.
Penulis merasa masih banyak yang belun tersebut dan mungkin tidak n cukup

ntk disebutkan satu persatu.
Penulis merasa masih banyak kekurangan di dalam pembuatan skripsi ini.
Nam:m enulis erharap skripsi ini dapat membantu dalam erkembanan teknologi

greenhouse di Indonesia.

iii

DATARISI

Halaman
KATA PENGANTAR
DAFTAR lSI

....

.

... ....

DAFTAR GAMBAR

.... .............

.

DAFTAR LAMPIRAN
DAFTAR SIMBOL

...

I. PENDAHULUAN

.

.

.......

........

...

.

....

......

.

.

..

........... ..........

.......................

............

......................

.

.... ..... ..... ... . .

B. GEOMETRI MATAHARI

C.

.......... ....

.

.....

.....

. .
..

.........

.....

RADIASI MATAHARI

..

.........

.

.

.. .

........

..

.... ......

.

..

.......... ......

...

......

...

....

.

....

.

.

.

.....

.....

.

.. .. .

..

......

.

.............

.. .
.

....

..

................

D. ARTIFICIAL NEURAL NETWORK ..

..... ........

..

....................... ..

.

....

.

...

.......

........

.

.

... .

.

.....

...........

.

.

.........

.

2

4
6

.. 7

.

...... ....... ..........

I

.3

..

.. . ... .......

viii

.

..... ... .....

..

vii

. 3

......................

.. . ..

v

.I

.

. .
..

.

.. ....

...............................

.

.... ....

.

. . .

........... .. ...

.

.

..................

.

.......

...........

.. ...

.

..........

...

.

.

.......

iv

...

.. .

. ..

.

............. ...........

111. METODOLOGI PENELITIAN

...................

.

.

.

.....

.

......... .....

iii

...

... ...

..
.

.

..

...............

.

.....

..

.

................... . ....................

B. TUJUAN PENELITIAN

A. GREENHOUSE

.

.......................

. .

A. LA TAR BELAKANG

11.TINJAUAN PUSTAKA

.

...

.....

.

.............................................. .......

........ ......

.

.....

.

. .

.

.......

.

... . ............. ........ . .................

.

.

.........................................

.

.......

. ...

.

..........

10

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

............

C.

METODE PENELITIAN

.......

IV. PENDEKATAN TEORITIS

..

.......... ...........

.

................... ....

. .

................. .. .......

.

............

..
.

....

..
.

..

..................

A. SUDUT DATANG RADIASI MATAHARI .
........... ............

V. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. RADIASI MATAHARI

..

. ............

.

DENGAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

A. KESIMPULAN
B. SARAN .

.........

.

.

........... ......... ................

........

..

.

.......... ..................

....

.......

(NN)
.

....

.

.......

.............

.

.....

.

.. . ..

.........

.

.....

.......

.

.

.........

. .
..

.........

.

.......

.

..

... .

.....

.

.

.

. .

... . .....

.......

.

.

....

II

18
18
22

22

26

. 29
.

........

...

10

. 20

. ..

.

......

.

........

.

......

....

.

........

.

.

...........

.

..............

........... . ...

.

.

.

.

..

.....

........ ........ . ..

B. PENGEMBANGAN MODEL PENDUGAAN
SUHU UDARA DALAM GREENHOUSE

......

..

......

..

.

........... ................. ....

.

. .

....

....................

.

...................

.

.

........ ................ .............

VI. KESIMPULAN DAN SARAN

.

.

.......

. .

..

......

B. RUMUS DASAR

....

.

29

. 29
.

DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................... 30
LAMPIRAN

.....................................................................................................

IV

32

DATAR GAMBAR

Halaman
Gambar

dasar greenhouse. �nan : Greenhose
yang mm di Amerika Serikat. Kiri : Greenhouse
yang digunakan di Eropa (Hanan et l., 1978)

1. Bentuk

........

Gambar

.. .
.

..

...............

2. Sudut zenith matabari (9z), deklinasi matabari (5)
dan sudut jam matabari (0) ditunjukkan hubungannya
dengan pennukaan dasar horizontal
pada pennukaan bumi (Duie e/ a/.1980)

..

.................................

Gambar

.4

3.

Model multilyer network

.

.....

.

............

.......

.

................

.

........

.

. .

.......

6

8

Gambar 4. Greenhouse pada kemiringan atap yang berbda
(tampak depan)
Gambar

...............................................................................

5. Pengambilan data dengan megnweather slation

Gambar 6. Model AN yang dikembangkan
Gambar

7.

Gambar

8. Sudut datang radiasi i

.........

.

Diaram alir Bacpropagalion Neural Network

.

.........................

17

1983) .............................. 20

.

10. Radiasi mai ped. hari yang ereda

Gambar

11. Hubungan adiasi mai dengan temeratur dalam
greenhouse pada kemiringan 15 derajat .
. .
..

................

......... ......

...................

...................

12. Hubungan Radiasi matahari dengan temperatur daIam
greenhouse pada kemirinan 20 derajat

............................

.

..........

22
23
23

13. Hubungan Radiasi mi dengan temperatur
dalam greenhouse pada kemiringan 25 derajat.. ........................ 24

Gambar 14. Hubungan Radiasi maahari dengan temeratur
dalam greenhouse pada kemiringan 35 derajat..
Gambar

16

1983) ........................... 18

Gambar

Gambar

12

9. Sudut datang radiasi mai
pada kemirinan atap bangunan
beroientasi timur - barat (Esmay et el.,

Gambar

.........

......................................

pada pennukaan horizontal (Esmay et l.,
Gambar

.

....

10

..............

.

15. Perubahan suhu udara i dalam greenhouse n suhu luar
'
greenhose pad. radiasi mai lebih esar i 500 W1m

v

..

.......

.

....

24

25

I. PENDAHULUAN

A. LATAR BELAKANG

Kebutuhan n sayuran berkualitas tinggi akhir-akhir ini semakin
meningkat. sehingga orientasi yang hs dinuhi dalam bidang usahatani
hortikultura adalah dengan memenuhi ennintaan r dari segi mutu, jumJah
dan

wu.

Untuk

memenuhi

kebutuhan pasar tersebut diperlukan

suatu

perencan produksi yang baik seerti salah satunya dengan lingknngan yang
terkendali seperti dalam greenhouse.

Greenhouse adalah bangunan yang memungkinkan cahaya yang
dibutuhkan tanaman sk kdalamnya, n dapat menghindarkan tanaman dari
pengarub yang kurang mengnnn. ei angin kencang, hujan deras, subu
ekstrim serta serangga . Tn n mon tp jumlh maupun durasi
pencahayaan.

Fnngsi

utam.

i

cahaya

hagi

n

adalah

nntuk

berfotosintesis dan juga mengatur rkembangan a entuk dari n

.

Greenhouse i negara-negara empat musim. pada umunmya tertutup rapat agar
dapat menghindarkan n i subu a yang dinin. Namnn geenhose
yang dibutuhkan di Indonesia adalsh greenhouse yang berfungsi sebagai
elindung tanaman dari terpaan hujan n mengangi intensitas cahaya n
serangan hna.
Pengnan greenhouse di h opa n

mengakibatkan

tinginya subu di dalam greenhouse. a itu dierlukan suatu

greenhouse yang sesuai dengan ikln pada lokasi tertentu.

rancangan

Salah satu hal

pentingnya untuk mengatasi tingginya suhu udara i dalam greenhouse, adalah
dengan mengatur transmisivitas radiasi ai pada bangunan.
Bentuk atap pada greenhouse memengaruhi transmisivitas radiasi
matahari. Selain itu, pemilihan bahan atap juga dapat memengaruhi jumlah
transmisi radiasi matahari ymg s. ke dalam greenhouse. Optimasi sudut atap

greenhouse merupakan salah satu hal yang angat enting dalam perancangan
greenhouse.

Pada siang hari,

greenhouse menerima radiasi mai yang sangat

besar. Besnya 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 rdisi matahari
,

yang masuk serta diserap oleh sr

greenhose. Perhitungan akn akurat

apabila mempertimbangkan beberapa aspek, diantaranya sudut
mai, orientasi

greenhouse, sifat optik bahan enutup greenhouse. Sudut

datang radiasi mai pada penutup
yang

juga

harus

ei, aimuth

dierhatikan

greenhouse merupakan salah satu faktor

sehubungan posisi

sepanjang hari, sehingga bentuk atap

matahari

yang

ervarisi

greenhouse mcupakan salah satu faktor

yang berpengaruh pada kondisi iklim mikro didalamnya.
Akurasi data tentang radiasi mai global harian pada ermukaan
horizontal

penting

untuk

perancangan

greenhouse. disi matahari pada

pennukaan yang bergelombang jauh lebih kompleks dengan tingginya variasi
dari orientasi kemiringan relatif terhadap matahari,

yang bisa eubah

a

radikal melalui jarak dekat.
Pendugaan radiasi mai pada ermukaan atap dengan erbagai
kemiringan menjadi masukan dalam ancngan greenhouse. Selanjnya suhu
udara di dalam greenhouse, perlu pengembangan model dengan menn

Artificial Neural Network (NN) dengan berbagai sudut enutup atap.
Pendugaan suhu udara dalam

greenhouse yang lebih akurat dpkan dapat

membantu proses perancangan greenhouse.

B. TUJUAN
Tujuan penelitiall ini adalah :
1. mengwnpulkan data cuaea,

n 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 bereda menggunakan
Artficial Neural Network (AN).

3.

Melakukan validasi hasil

trainjng menggunakan Artificial Neural Network

(ANN).

2