Pemodelan Profile Greenhouse Berbasis Neural Network - Muhammad Rizky; Melania Suweni Muntini; Iim Fatimah (Jurnal Sains dan Seni ITS, 2017)
Pemodelan profile greenhouse merupakan salah satu hal penting untuk memaksimalkan pertumbuhan tanaman yang ditanam di dalam greenhouse. Sebelum dimodelkan, dibandingkan ketika greenhouse dengan sistem otomasi dalam keadaan mati dan ketika greenhouse dengan sistem otomasi dalam keadaan hidup. Dengan diterapkan sistem otomasi dapat meningkatkan kualitas greenhouse dengan cara menurunkan suhu dan meningkatkan kelembaban. Semakin baik kualitas greenhouse maka semakin baik pertumbuhan tanaman dalam greenhouse. Pemodelan dalam penelitian ini digunakan model neural network tipe back-propagation. Profile greenhouse meliputi suhu udara, kelembaban udara, suhu tanah dan kelembaban tanah. Hasilnya ialah profil terbaik dari greenhouse adalah pada suhu udara pukul 16.00 – 07.00, kelembaban udara mencapai 98%, suhu tanah pukul 18.00 – 08.00 dan kelembaban tanah mencapai 98% serta hasil pemodelan mendekati data pengukuran dengan nilai kesalahan mencapai 1%.