Identifikasi Pertumbuhan Tanaman Kedelai (Glycine max L) dengan Pengaruh Pemberian Komposisi Pupuk Menggunakan Metoda Artificial Neural Network - Atris Suyantohadi; Mochamad Hariadi; Mauridhi Hery Purnomo (Faculty of Agricultural Technology, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, 2009)
Artificial neural network modeling has been applied to identify soybean plant growth with fertilizer composition as a goal on this research. The architecture of artificial neural network modeling for the identification of soybean plant growth consists of three layer include on input layer with 36 cells of neuron, 7 hidden layer with 600, 500 cells of neurons to in the last hidden layer with 100 cells of neurons, and the output layer with 108 cells of neurons. Training function has been used on architecture model with 0.5 learning rate and 0.9 constant of momentum. Model has been able to provide a good level of identification with correlation coefficient 0.9996 in the analysis of testing result. Based on the results of the implementation, identification of plant growth rate on soybean consist of periodic plant growth on high tress, stem diameter, number of leaves and branches, plant growth analysis and result of plant growth component based on a combination of treatment into fertilizer plant.ABSTRAKModel artificial neural network (jaringan saraf tiruan) diterapkan untuk identifikasi pertumbuhan varietas kedelai dengan pengaruh pemberian komposisi pupuk yang diberikan selama pertumbuhan sebagai tujuan penelitian ini di lakukan. Susunan arsitektur model jaringan saraf tiruan untuk identifikasi tingkat pertumbuhan tanaman kedelai yang dihasilkan terdiri atas tiga lapisan, yaitu lapisan masukan dengan jumlah sel neuron 36, 7 lapisan tersembunyi dengan sel neuron masingmasing 600 sel neuron, 500 sel neuron hingga pada lapisan tersembunyi terakhir dengan 100 sel neuron dan lapisan keluaran dengan jumlah sel neuron 108. Fungsi pelatihan diterapkan dengan tingkat laju belajar sebesar 0,5 dan konstanta momentum sebesar 0,9. Model telah mampu memberikan tingkat deteksi yang baik dengan koefisien korelasi 0,9996 pada analisa pengujian. Berdasarkan hasil implementasi program yang dijalankan, pada output identifikasi tingkat pertumbuhan tanaman kedelai yang terdiri atas pertumbuhan periodik tanaman atas tinggi tanaman, diameter batang, jumlah daun dan jumlah cabang, analisa pertumbuhan dan kompononen hasil tanaman akan dapat diinformasikan berdasarkan perlakuan parameter kombinasi pemberian pupuk kedalam tanaman.