MODERNISASI BUDIDAYA JAMUR TIRAM DENGAN MENERAPKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE PADA PENGENDALIAN SUHU DAN KELEMBABAN BERBASIS MIKROKONTROLER

FUADY, GILANG MAHKOTA (2017) MODERNISASI BUDIDAYA JAMUR TIRAM DENGAN MENERAPKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE PADA PENGENDALIAN SUHU DAN KELEMBABAN BERBASIS MIKROKONTROLER. Diploma thesis, POLITEKNIK PERKAPALAN NEGERI SURABAYA.

Full text not available from this repository.

Abstract

ABSTRAK Kecamatan Gondang di kabupaten Tulungagung, Jawa Timur adalah salah satu produsen jamur tiram. Jamur tiram mengandung 18 macam asam amino yang dibutuhkan oleh tubuh manusia dan tidak mengandung kolesterol sehingga banyak dicari oleh masyarakat Indonesia. Namun budidaya di beberapa wilayah masih menggunakan cara konvensional sehingga sering terjadi kegagalan panen jamur tiram. Banyak faktor yang mempengaruhinya antara lain faktor lingkungan yang tidak sesuai. Suhu yang tepat untuk penanaman jamur tiram adalah sekitar 28º Celcius dan kelembaban sekitar 80%. Pada Tugas Akhir ini dibuat suatu alat yang dapat mengendalikan suhu dan kelembaban yang mengacu pada setpoint suhu 28ºC dan kelembaban 80% pada jamur tiram dengan menerapkan metode extreme learning machine. Input dari sistem ini adalah suhu dan kelembaban, sedangkan output dari sistem ini adalah kecepatan putaran motor untuk exhaust fan, mist maker, dan heater. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, alat dapat berkerja dengan cukup baik. Pengujian dari suhu 24ºC menuju setpoint membutuhkan rata-rata waktu 7 menit 39,33 detik, namun suhu hanya dapat mencapai 27ºC. Pengujian dari suhu 32ºC menuju setpoint membutuhkan rata-rata waktu 4 menit 59,67 detik. Pengujian dari kelembaban 68% menuju setpoint membutuhkan rata-rata waktu 2 menit 2 detik. Pengujian dari kelembaban 89% menuju setpoint membutuhkan rata-rata waktu 5 menit 27 detik. Kata kunci: Extreme learning machine, Mikrokontroler, Jamur Tiram, Kelembaban, Suhu ABSTRACT Gondang subdistrict, Tulungagung, East Java is one of the producer of oyster mushroom. Oyster mushroom contains 18 kinds of amino acid needed by body and does not contain cholesterol. Therefore oyster mushroom is wanted by many Indonesian people. But often happens crop failing on that oyster mushroom instilling. There are many factors that influence that failure, usually by temperature and humidity factor. The best temperature for oyster mushroom instilling is for about 28º Celcius and humidity is for about 80%. So, in this final project an incubator was made for oyster mushroom that the temperature and humidity of oyster mushroom can be controlled using Extreme Learning Machine method. Inputs of this system are temperature and humidity. And outputs of this system are exhaust fan, mist maker, and heater. Based on the experiment, the tool can work well from the censor until the actuator. Experiment from 24ºC of temperature to the setpoint needs 7 minutes 39.33 seconds, but it only reached 27ºC of temperature. Experiment from 32ºC of temperature to the setpoint needs 4 minutes 59.67 seconds. Experiment from 68% of humidity to the setpoint needs 2 minutes 2 seconds. Experiment from 89% of humidity to the setpoint needs 5 minutes 27 seconds. Keyword: Extreme Learning Machine, Microcontroller, Oyster Mushroom, Humidity, Temperature

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal > Teknik Otomasi
Depositing User: Unnamed user with email repository@ppns.ac.id
Date Deposited: 01 Oct 2018 06:23
Last Modified: 01 Oct 2018 06:23
URI: http://repository.ppns.ac.id/id/eprint/1238

Actions (login required)

View Item View Item