49
V. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Kondisi Iklim Mikro di Dalam Rumah Tanaman Kondisi suhu udara di dalam rumah tanaman selama penelitian berlangsung disajikan pada Gambar 12.
40
Suhu (oC)
36 32 28 24 20 140
160
180
200
220
240
260
280
300
Hari ke‐i (Tahun 2010) T min
T max
T rata‐rata
Gambar 12. Kondisi suhu udara di dalam rumah tanaman selama penelitian berlangsung. Rata-rata suhu udara di dalam rumah tanaman selama penelitian berlangsung tercatat 27.1 oC, rata-rata suhu udara maksimum 38.5 oC dan ratarata suhu udara minimum tercatat 21.2 oC. Rata-rata selisih antara suhu udara maksimum dan suhu udara minimum yaitu 17.3 oC. Rata-rata suhu udara di luar rumah tanaman selama penelitian berlangsung yang tercatat di Stasiun Cikeumeuh, Bogor yaitu 26 oC. Rata-rata selisih udara di dalam dan di luar rumah tanaman tercatat 1.1 oC. Hal ini menunjukkan bahwa radiasi surya yang ditransmisikan ke dalam rumah tanaman akan menyebabkan suhu udara di dalam rumah tanaman lebih besar dibandingkan dengan suhu udara di luar rumah tanaman. Rata-rata suhu udara di dalam rumah tanaman tercatat 27.1 oC, tergolong suhu udara optimum untuk tanaman tomat yaitu 20 - 28 oC (Yamaguchi, 1983).
50
Kondisi kelembaban udara di dalam rumah tanaman selama penelitian berlangsung disajikan pada Gambar 13. Rata-rata kelembaban udara 74.2%, ratarata kelembaban udara maksimum 96% dan rata-rata kelembaban udara minimum 24%. Selisih antara rata-rata kelembaban udara maksimum dan kelembaban udara minimum di dalam rumah tanaman tercatat 72%.
100 90
RH (%)
80 70 60 50 40 30 20 140
160
180
200
220
240
260
280
300
Hari Ke‐i (Tahun 2010) RH min
RH max
RH rata‐rata
Gambar 13. Kondisi kelembaban udara di dalam rumah tanaman selama penelitian Kondisi intensitas radiasi surya di dalam rumah tanaman selama penelitian berlangsung disajikan pada Gambar 14.
51
Intensitas radiasi (MJ/m2/hari)
18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 140
160
180
200
220
240
260
280
Hari ke‐i (Tahun 2010) Rin
Gambar 14. Intensitas radiasi surya di dalam rumah tanaman selama penelitian berlangsung. Intensitas radiasi surya selama penelitian berlangsung tergantung kondisi matahari yang menyinari rumah tanaman. Rata-rata intensitas radiasi surya di dalam rumah tanaman selama penelitian berlangsung tercatat 9.3 MJ/m2/hari, sedang rata-rata intensitas radiasi di luar rumah tanaman tercatat di Stasiun Cikemeuh, Bogor adalah 12.72 MJ/m2/hari. Rata-rata intensitas radiasi surya yang ditransmisikan ke dalam rumah tanaman adalah 63%.. 4.2. Fase perkembangan tanaman tomat di dalam rumah tanaman (heat unit)
Peubah cuaca/iklim selama fase perkembangan tanaman mulai sebar sampai emergence (S-E), emergence sampai dengan kuncup bunga (E-KB), kuncup bunga sampai bakal buah (KB-BB), dan dari bakal buah mekar sampai matang fisiologis (BB-MF) untuk tanaman tomat varietas Arthaloka dan Marglobe disajikan pada Tabel 4.
52
Tabel 4. Peubah cuaca/iklim selama fase perkembangan tanaman tomat Fase
Lama (hari) Suhu rata-rata (oC)
Heat Unit
Radiasi
(oC hari)
(MJ m-2)
RH (%)
S–T
14
27.1
239
108.5
73.5
T – KB
34
26.9
575
309.3
73.9
KB-BB
12
27.0
205
119.1
73.3
BB – MF
37
27.3
642
366.3
76.9
Jumlah
97
1661
903.2
Rata-rata
27.1
74.2
Keterangan : S – T adalah periode saat semai (S) sampai tanam (T) T – KB adalah periode saat tanam sampai terbentuk kuncup bunga (KB) KB – BB adalah periode dari kuncup bunga sampai terbentuknya bakal buah (BB) BB – MF adalah periode dari bakal buah sampai masak fisiologis (MF) Tanaman
tomat
merupakan
tanaman
hari
netral
sehingga
laju
perkembangan dan kejadian fenologinya didekati dengan konsep satuan panas (heat unit) yang menggunakan data suhu harian dan waktu (Allen, 1976). Satuan kalor (heat unit) yang diperlukan untuk mencapai tingkat pertumbuhan masak fisiologis tanaman tomat sejak dari semai tercatat 1661 oC hari. Satuan kalor tersebut diperoleh dari perhitungan akumulasi suhu rata-rata harian dengan suhu dasar.
Satuan panas tidak dipengaruhi oleh perbedaan lokasi dan waktu tanam
(Koesmaryono et al., 2002). Akumulasi intensitas radiasi surya tanaman tomat sejak semai sampai masak fisiologis di dalam rumah tanaman adalah 903.2 MJ/m2/hari dengan ratarata suhu udara harian tercatat 27.1 oC dan rata-rata kelembaban udara harian tercatat 74.2 %.
53
4.3. Prediksi Waktu Pembungaan dan Masak Fisiologis Tanaman dengan Pemodelan ANN 4.3.1. Waktu Pembungaan
Hasil pengukuran di lapangan menunjukkan rata-rata waktu pembungaan tanaman tomat di dalam rumah tanaman adalah pada 34 HST (hari setelah tanam) atau dengan satuan panas (heat unit) 590 oC hari, sedangkan hasil prediksi berdasarkan simulasi model ANN waktu pembungaan tanaman tomat yaitu 31 HST atau dengan satuan panas 539 oC hari. Hasil pelatihan (training) dan pengujian (testing) tanaman tomat disajikan pada Gambar 15.
(a)
(b)
Gambar 15. Hasil pelatihan (a) dan pengujian (b) waktu pembungaan tanaman tomat. Gambar 15 menunjukkan performa ANN dalam melakukan pelatihan (training) dan pengujian (testing) waktu pembungaan tanaman dengan iterasi sebanyak 1500 kali.
Dalam algoritma back propagasi (perambahan galat
mundur), nilai prediksi diupayakan mencapai nilai optimal mendekati nilai pengukuran. Nilai koefisien korelasi (R) diperoleh dari persamaan regresi yang disediakan model. Gambar 15 (a) menunjukkan hasil pelatihan (training) dengan metode ANN. Model yang didapatkan dari hasil pelatihan (training) digunakan untuk pengujian/validasi model dengan nilai-nilai baru yang diperoleh dari sampel sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 15 (b).
54
Nilai koefisien korelasi (R) antara hasil prediksi data pelatihan dengan nilai observasi (target) waktu pembungaan tanaman tomat adalah 0.51 atau dengan nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.26; sedang dari output model ANN, nilai RMSE antara hasil prediksi dan hasil pengukuran yaitu 4.88 , SEP = 26.43, dan CV = 69%. Enam parameter input menentukan besaran parameter output, dalam hal ini waktu pembungaan. Intensitas radiasi surya dapat merangsang pembungaan (Darmawan dan Baharsjah 2010). Suhu udara berhubungan dengan pengaruhnya terhadap zat pengatur tumbuh, terutama terhadap reaksi biokimia. Kelembaban udara menentukanm suhu udara di dalam rumah tanaman sesuai dengan prinsipprinsip udara basah (Suhardiyanto, 2009). Tinggi tanaman, jumlah daun, dan jumlah tangkai daun merupakan bagian dari organ tanaman yang mempengaruhi pertumbuhan vegetatif yang selanjutnya berpengaruh terhadap pertumbuhan generatif. Sejauh ini, parameter input untuk waktu pembungaan tanaman kedelai dilakukan berdasarkan data iklim yaitu suhu maksimum, suhu minimum dan fotoperiod (Elizondo et al. 1994).
Dalam penelitian ini, prediksi waktu
pembungaan tanaman tomat dikembangkan dengan menggunakan parameter tanaman yaitu tinggi tanaman, jumlah daun, dan jumlah tangkai daun.
4.3.2. Masak Fisiologis Rata-rata waktu masak fisiologis tanaman tomat varietas Arthaloka dan Marglobe berdasarkan hasil pengamatan di rumah tanaman yaitu pada 49 HSP (hari setelah pembungaan) atau dengan satuan panas 848 oC hari , sedang hasil prediksi masak fisiologis tanaman tomat berdasarkan simulasi model ANN yaitu 48 HSP atau dengan satuan panas 831 oC hari.
Hasil proses pelatihan dan
pengujian waktu masak fisiologis tanaman tomat disajikan pada Gambar 16.
55
(a)
(b)
Gambar 15. Hasil pelatihan (a) dan pengujian (b) masak fisiologis tanaman tomat
Gambar 16 menunjukkan hasil pelatihan (a) dan pengujian (b) masak fisiologis tanaman tomat dengan 1500 iterasi. Gambar 16 (a) menunjukkan hasil pem belajaran/pelatihan masak fisiologis tanaman tomat. Model dari hasil pelatihan (training) digunakan untuk pengujian (testing) masak fisiologis tanaman tomat sebagaimana tampak pada Gambar 16 (b). Nilai koefisien korelasi (R) antara hasil prediksi dan hasil pengukuran untuk masak fisiologis tanaman tomat adalah sebesar 0.63 sedang nilai RMSE yaitu 2.1, SEP = 4.63, dan CV = 9%. Dari hasil pengamatan rata-rata waktu masak fisiologis tanaman tomat yaitu berkisar 49 HSP (hari setelah pembungaan) atau dengan satuan panas 848 oC hari, sedangkan hasil prediksi dengan simulasi model ANN rata-rata waktu masak fisiologis tanaman tomat yaitu 48 HSP atau dengan satuan panas 831 oC hari. Hal ini menunjukkan hasil pengukuran waktu masak fisiologis tanaman tomat di lapangan dengan hasil prediksi simulasi model ANN menunjukkan hasil yang tidak jauh berbeda. Hasil analisis laboratorium menunjukkan kadar gula pada saat tanaman tomat masak fisiologis adalah 9.219 mg/gBB.
56
Nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0.63 atau dengan nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.4 menjelaskan bahwa kontribusi parameter input kurang berkorelasi kuat dengan parameter output, dalam hal ini waktu masak fisiologis tanaman tomat.
4.4. Pembahasan Umum Budidaya tanaman di dalam rumah tanaman (greenhouse) ditujukan untuk memperoleh lingkungan tumbuh yang optimal bagi tanaman. Karakteristik iklim mikro (microclimate) di dalam rumah tanaman bersifat khas, karena berada pada lingkungan yang terkendali. Intensitas radiasi surya, suhu dan kelembaban udara yang tercatat di dalam rumah tanaman berfluktuasi dari hari ke hari tergantung cuaca harian. Budidaya tanaman tomat di dalam rumah tanaman dimaksudkan untuk memperoleh pertumbuhan dan hasil tanaman tomat yang optimal dalam lingkungan yang terkendali.
Dengan adanya rumah tanaman, tanaman tomat
dapat terhindari dari radiasi surya yang berlebihan, intensitas curah hujan yang tinggi dan gangguan dari hama penyakit tanaman. Rata-rata intensitas radiasi surya di dalam rumah tanaman selama penelitian berlangsung yaitu 9.3 MJ/m2/hari, sedang rata-rata intensitas radiasi surya di luar rumah tanaman yang tercatat di Stasiun Cikeumeh, Bogor tercatat 12.72 MJ/m2/hari. Rata-rata intensitas radiasi surya yang ditransmisikan ke dalam rumah tanaman adalah 63%. Radiasi surya yang ditransmisikan ke dalam rumah tanaman ini lebih rendah sebagaimana hasil penelitian Impron (2011) di rumah tanaman (greenhouse) Purwakarta, Jawa Barat sebesar 70%. Intensitas radiasi surya sangat berpengaruh terhadap pertumbuhan dan perkembangan tanaman, utamanya pada spektrum radiasi PAR (400-700 nm). Radiasi PAR sangat dibutuhkan dalam proses fotosintesis. Darmawan dan Baharsjah (2010) mengemukakan apabila intensitas cahaya cukup tinggi, maka makin tinggi suhu, makin tinggi laju fotosintesis. Akan tetapi apabila intensitas cahaya rendah, maka kenaikan suhu tidak diikuti oleh kenaikan fotosintesis, karena pada keadaan demikian reaksi terang tidak berlangsung cukup. Ada tiga
57
ciri dari cahaya yang mempengaruhi fotosintesis, yaitu intensitas cahaya, kualitas cahaya dan lama penyinaran. Selain mempengaruhi fotosintesis, cahaya mempengaruhi perkembangan tanaman dengan cara menyebabkan fototropisme. Artinya, sebagian besar efek ini mengendalikan morfogenesisnya.
wujud
tanaman
yaitu
perkembangan
struktur
atau
Proses morfogenik bermula dari perkecmbahan biji dan
perkembangan kecambah hingga mencpai puncaknya pada pembentukan bunga dan biji yang baru. Kecambah yang tumbuh dalam gelap akan teretiolasi, saat batangnya harus menerobos tanah dan dedaunannya perlu mencapai cahaya untuk mengembangkan daun dan akar dan juga untuk membentuk klorofil (Salisbury dan Ross 1992). Rata-rata suhu udara di dalam rumah tanaman selama penelitian berlangsung yaitu 27.1 oC, minimum yaitu 21.2 oC.
suhu udara maksimum 38.5 oC dan suhu udara
Tanaman tomat dapat tumbuh dan berproduksi pada
rentang suhu 10 – 40 oC, tetapi tanaman ini tumbuh dan berproduksi optimal pada kisaran suhu udara 14 – 17 oC (malam hari) dan 14 – 17 oC (siang hari) (Geisenberg dan Stewart 1986 dalam Impron (2011). Rata-rata suhu udara dalam rumah tanaman yang tercatat 27.1 oC termasuk suhu udara optimum untuk tanaman tomat (Yamaghuci, 1983).
Salisbury dan Ross (1995) menjelaskan
tentang termoperiodisme yaitu suatu fenomena yang menunjukkan bahwa pertumbuhan dan perkembangan tanaman ditingkatkan oleh suhu siang dan malam yang bergantian. Pembentukan buah tomat ditingkatkan oleh suhu malam yang rendah. Bila dibandingkan dengan suhu udara di luar rumah tanaman selama penelitian berlangsung, yakni yang tercatat di Stasiun Cikemeuh, rata-rata suhu udara di dalam rumah tanaman lebih besar 1.1 oC dibanding suhu udara di luar rumah tanaman.
Hal ini menunjukkan adanya pengaruh efek rumah kaca
(greenhouse effect), radiasi surya yang ditransmisikan dalam rumah tanaman menyebabkan panas terperangkap dalam rumah tanaman yang mengakibatkan naiknya suhu udara dibanding lingkungan sekitarnya. Suhu mempengaruhi kecepatan pertumbuhan maupun sifat dan struktur dari tanaman.
Pengaruh suhu terhadap pertumbuhan antara lain : laju
58
pertumbuhan, transpirasi dan penyerapan hara.
Hasil dari fotosintesis yang
dipengaruhi oleh suhu menentukan perkembangan jaringan meristem, baik pada ujung akar maupun ujung dahan yang menyebabkan terjadinya pertumbuhan ke bawah dan ke atas yang disebut pertumbuhan primer (Darmawan dan Baharsjah 2010). Dalam model simulasi, suhu udara sangat penting artinya karena suhu udara merupakan penduga suhu tanaman dan suhu tanah yang mempengaruhi laju proses biokimia.
Kelembaban udara menentukan kapasitas udara untuk
menampung uap air sehingga laju kehilangan air dari tanaman (transpirasi) sangat tergantung kelembaban, yang selanjutnya dapat mempengaruhi tegangan air daun (leaf water potential). Kelembaban udara juga memegang peranan penting dalam hal pendugaan tingkat serangan hama dan penyakit tanaman. Kelembaban udara erat kaitannya dengan suhu udara.
Semakin tinggi suhu udara, makin besar
kapasitas udara untuk menampung uap air per satuan volume udara. Rata-rata kelembaban udara 74.2%, kelembaban udara maksimum 96% dan kelembaban udara minimum 24%. Gardner et al. (1991) mengemukakan tingkat kelembaban udara menentukan : 1). berbagai proses yang berhubungan dengan pergerakan atau perpindahan air (dalam bentuk gas, cair maupun padat,
di
dalam tanaman dan di luar tanaman), yakni evaporasi dan transpirasi, translokasi hara dan hara, membuka dan menutupnya stomata. 2). pertumbuhan dan perkembangan mikroorganisme di lingkungan tanaman, baik yang merugikan (patogen, penyebab penyakit) maupun yang menguntungkan. Kelembaban udara berhubungan dengan tingkat radiasi surya sebagai sumber energi panas, sehingga berkaitan juga dengan suhu udara. Kelembaban udara dapat ditingkatkan dengan mengurangi intensitas cahaya (pemberian naungan) sebagaimana dilakukan dalam penelitian ini. Radiasi surya dan suhu udara mempengaruhi pertumbuahn vegetatif tanaman (tinggi tanaman, jumlah daun dan jumlahn tangkai daun), yang pada gilirannya
akan
pembungaan
dan
mempengaruhi masak
pertumbuhan
fisiologis).
generatif
Darmawan
dan
tanaman
(waktu
Baharsjah
(2010)
mengemukakan perubahan meristem vegetatif menjadi meristem generatif membawa perubahan besar terhadap perkembangan tanaman, antara lain :
59
asimilasi meningkat, respirasi meningkat, dan kecepatan pengangkutan air dan hara ke arah organ bunga juga meningkat. Selanjutnya disebutkan faktor-faktor yang mempengaruhi pembungaan antara lain : 1). intensitas cahaya matahari : pembungaan dari banyak jenis tanaman dirangsang oleh intensitas cahaya. 2). kualitas cahaya :
Terutama bagian sinar jingga sampai merah adalah yang
terbanyak mempengaruhi pembungaan. 3). panjang hari : Ada jenis-jenis tanaman yang dirangsang pembungaannya oleh hari pendek (tanaman hari pendek) dan ada yang dirangsang oleh hari panjang (tanaman hari panjang). Tanaman tomat termasuk tanaman hari netral. 4). suhu : pengaruh suhu berhubungan juga dengan pengaruhnya terhadap pembentukan zat tumbuh dan pengaruh fotoperiodisitas; jadi, pengaruh suhu terutama adalah pengaruh terhadap reaksi biokimia. 5). metabolisme karbohidrat dan nitrogen.
Walaupun pembungaan terutama
dirangsang oleh hormon, namun perbandingan antara C dan N tampaknya juga mempengaruhi pembungaan. Dalam batas-batas tertentu nisbah C/N yang rendah merangsang pertumbuhan vegetatif, dan nisbah C/N yang tinggi merangsang pembungaan. 6). zat-zat kimia tertentu juga dapat merangsang pembungaan. Tomat merupakan buah klimakterik dimana respirasi tetap berlangsung sehingga proses kematangannya tergantung pada reaksi enzimatik yang dicirikan dengan peningkatan kadar gula, tekstur, dan warna buah.
Hasil analisis
laboratorium menunjukkan kadar gula pada saat tanaman tomat masak fisiologis adalah 9.22 mg/gBB. Gardner et al (1991) mengemukakan pertumbuhan suatu organ, termasuk buah dicirikan oleh suatu kurva baku yang berbentuk kurva sigmoid. Suatu buah dianggap dewasa apabila telah dicapai ukuran maksimal dan laju pertambahan berat keringnya menjadi nol.
Buah yang dewasa (matang)
melalui serangkaian peristiwa enzimatis dan biokimia yang berakibat terjadinya perubahan komposisi kimia. Pada pemasakan, system enzim yang tua menurun dan system enzim yang baru dihasilkan, yang menyebabkan pelunakan dan pengubahan tepung menjadi gula pada buah yang berdaging. Darmawan dan Baharsjah (2011) menyebutkan setelah buah mencapai ukuran optimal, maka pemasakan buah terjadi dengan terbentuknya gas etilen yang mempercepat proses pemasakan buah. Perubahan dalam kematangan dikaitkan dengan laju respirasi yang relatif tinggi pada buah klimakterik (matang cepat).
60
Campbell (2003) mengemukakan bahwa dalam tahap akhir pematangan biji akan mengalami dehidrasi sampai kandungan airnya sekitar 5 – 15% dari bobotnya.
Embrio ini akan berhenti tumbuh sampai biji berkecambah.
Kematangan buah umumnya pada saat biji yang dikandungnya hamper menyelesaikan perkembangannya. Umumnya terjadi perubahan warna dari warna hijau ke warna lainnya seperti merah, oranye atau kuning. Buah akan menjadi lebih manis setelah asam organik atau molekul pati diubah menjadi gula, yang bisa mencapai konsentrasi sebesar 20 % pada buah matang. Dalam penelitian ini, masak fisiologis tanaman diamati secara visual dengan mengamati perubahan warna buah dan analisis kadar gula. Satuan kalor (heat unit) yang diperlukan untuk mencapai tingkat pertumbuhan masak fisiologis tanaman tomat sejak dari semai sebesar 1661 oC hari. Satuan kalor tersebut diperoleh dari perhitungan akumulasi suhu rata-rata harian dengan suhu dasar untuk rentang maksimum suhu dasar tanaman tomat yakni 10 oC (Perry et al. 1997 dalam Impron 2011).
Satuan kalor tidak
dipengaruhi oleh perbedaan lokasi dan waktu tanam (Koesmaryono et al. 2002). Laju perkembangan tanaman terjadi bila suhu udara rata-rata harian melebihi suhu dasar. Tanaman tomat merupakan tanaman hari netral (day-natural vegetable) yang tidak terpengaruh oleh panjang hari (Yamaguchi 1983). Karena tanaman tomat adalah tanaman netral; laju perkembangan dan kejadian fenologinya didekati dengan konsep satuan panas (heat unit) atau degree-day. Dari pemodelan ANN untuk memprediksi waktu pembungaan dan masak fisiologis tanaman digunakan parameter pertumbuhan seperti tinggi tanaman, jumlah daun, dan jumlah tangkai daun. Ketiga parameter pertumbuhan tersebut diamati dan dimasukkan dalam pemodelan ANN digabungkan dengan data iklim mikro (radiasi surya, suhu dan kelembaban udara). Pada stadia pertumbuhan vegetatif maksimum (6 MST) simulasi model ANN dapat digunakan untuk memprediksi masak fisiologis. Rata-rata waktu pembungaan tanaman tomat berdasarkan hasil pengukuran di lapangan yakni 34 hari setelah tanam (HST) atau dengan satuan panas 590 oC hari, sedangkan waktu pembungaan tanaman tomat mengacu pada simulasi model
61
ANN yakni 31 HST atau dengan satuan panas 539 oC hari. Meskipun nilai korelasi (R) 0.51 atau dengan nilai koefisien determinasi (R2) 0.26 untuk prediksi waktu pembungaan termasuk kecil, namun model ini masih dapat digunakan untuk memprediksi waktu pembungaan.
Kecilnya nilai koefisien determinasi
karena masih kurangnya jumlah data yang dipakai. Berdasarkan arsitektur jaringan pemodelan ANN untuk memprediksi masak fisiologis tanaman tomat, parameter tanaman yang digunakan yaitu waktu pembungaan. Dengan mendapatkan informasi waktu pembungaan, maka dapat diprediksi waktu masak fisiologis. Berdasarkan data hasil pengukuran waktu masak fisiologis tanaman tomat sekitar 49 hari setelah pembungaan (HSP) atau dengan satuan panas 863 oC hari, hasil prediksi waktu masak fisiologis dengan mengacu pada hasil simulasi model ANN yaitu 49 HSP atau dengan satuan panas 863 oC hari. Dari nilai koefisien korelasi (R) 0.63 dan nilai koefisien determinasi (R2) 0.4 hasil prediksi masak fisiologis dengan pemodelan ANN menunjukkan bahwa model ANN belum efektif dalam memprediksi waktu masak fisiologis tanaman tomat. Namun demikian, pemodelan ANN masih dapat digunakan untuk memprediksi waktu pembungaan dan masak fisiologis tanaman tomat jika pengamatan parameter pertumbuhan tanaman dapat dilakukan secara lebih tepat dengan jumlah contoh tanaman yang lebih memadai. Dalam penelitian ini hubungan antara unsur-unsur cuaca/iklim mikro di dalam rumah tanaman (suhu udara, kelembaban udara, intensitas radiasi surya) dan faktor-faktor agronomis tanaman tomat di dalam rumah tanaman dibangun dengan pendekatan black box. Dalam proses pelatihan (training) dan pengujian (testing) secara umum jumlah iterasi yang digunakan yaitu 1500 – 3000.
Parameter input akan
mengirimkan sinyal ke lapisan tersembunyi (hidden layer), selanjutnya dari hidden layer ke lapisan output. Nilai-nilai numerik yang telah diberi bobot akan dikenali oleh sistem. Bila kurva dalam proses sudah cenderung mendatar, maka iterasi dengan sendirinya akan berhenti sesuai dengan jumlah iterasi yang telah ditetapkan. Output dari pemodelan ANN dapat dimanfaatkan untuk perencanaan musim tanam, estimasi waktu panen, mengatur masa tanam yang tepat sesuai
62
permintaan pasar, memudahkan pengembangan rumah tanam untuk meningkatkan produksi yang berkelanjutan (sustainable), dan dapat mensuplai tomat secara terus menerus tanpa kendala musim.
