dc.contributor.author | FAUZI, Naufal Achmad | |
dc.date.accessioned | 2022-05-31T03:18:18Z | |
dc.date.available | 2022-05-31T03:18:18Z | |
dc.date.issued | 2022-03-31 | |
dc.identifier.uri | http://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/106952 | |
dc.description | Finalisasi unggah file repositori tanggal 31 Mei 2022_Kurnadi | en_US |
dc.description.abstract | Budidaya jamur tiram (oyster mushrooms) saat ini sangat populer di dalam
masyarakat pedesaan maupun perkotaan, baik dalam skala kecil, menengah maupun
industri. Dalam industri skala kecil sangat mudah untuk dilakukan karena tidak
memerlukan banyak modal dan peralatan. Modalnya hanya tempat budidaya jamur
yang lebih dikenal dengan kumbung. Tempat bibit jamur tumbuh yang disebut
dengan baglog. Perawatan yang teratur agar jamur dapat berkembang dengan baik.
Untuk daerah yang rata-rata bersuhu panas mempunyai resiko kegagalan yang
cukup tinggi daripada daerah yang beriklim dingin.
Temperatur maksimal yang diperlukan untuk pertumbuhan jamur tiram
yaitu sekitar 28-35 derajat celcius jamur dapat tumbuh dengan baik dan
menghasilkan produk jamur yang berkualitas tinggi dan perekembangan jamur
tiram akan lebih banyak daripada dengan tidak mempunyai alat. Syarat tumbuh
lainnya yang diperlukan adalah kelembaban udara yang tinggi. Kemudian pada saat
pembentukan tubuh buah diperlukan kelembaban sekitar 68-83%. Kelembaban
dibawah 68% akan menyebabkan jamur sulit menyerap sari makanan sehingga
jamur tumbuh kurus atau kuallitas pada jamur tiram akan rendah.
Pada sistem kontrol dan monitoring suhu dan kelembaban pada budidaya
jamur tiram , sistem kontrol tersebut di gunakan untuk mengontrol secara otomatis
sehingga bisa menjaga suhu dan kelembaban ruangan yang ada pada budidaya
jamur tiram tersebut, dan untuk monitoring suhu dan keembaban hanya di gunakan
untuk memantau data suhu dan kelembaban pada ruangan budidaya jamur tiram
tersebut, untuk sistem kontrol tersebut terdiri dari, mikrokontroler,sensor, modue
relay. Pada sistem kontrol tersebut ditambahkan menggunakan metode ANN
(Artificial Neural Network) , untuk monitoring suhu dan kelembaban terdiri dari
module ES8266-12E , sensor , web cayenne IoT (Internet of Things) , pengujian ini
DIGITAL REPOSITORY UNIVERSITAS JEMBER
DIGITAL REPOSITORY UNIVERSITAS JEMBER
dilakukan untuk meningkatkan kualitas dan kuantitas pada jamur tiram dan untuk
membandingkan antara sistem kontrol ANN dengan sstem kontrol otomatis biasa.
Dari pengujian yang telah di lakukan didapatkan data hasil training yang
telah dilakukan penelitian selama 7 hari , lalu data tersebut di training kedalam
matlab menghasilkan data hasil training ann dengan jumlah data yang ada adalah
untuk data suhu kontrol ann berjumlah 24 data dan data kelembaban pada kontrol
ann berjumlah 24 data , data ini nanti di masukkan ke dalam arduino due di gunakan
untuk kontrol otomatis untuk budidaya jamur tiram dengan menggunakan metode
ann.
Hasil pengujian sistem kontrol dan monitoring suhu dan kelembaban pada
budidaya jamur tiram berbasis IoT (Internet of Things) dengan menggunakan
metode ANN (Artificial Neural Network) pada gambar 4.17 dan gambar 4.19 pada
gambar tersebut dapat disimpulkan bahwa kualtas pada kontrol ann dan kontrol
otomatis biasa hampir sama atau sedikit lebih baik menggunakan kontrol ann
darpada kontrol otomatis biasa dan gambar 4.23 dan gambar 4.24 disitu dapat
disimpulkan bahwa waktu pertumbuhan jamur tiram menggunakan konrol ann lebih
cepat daripada menggunakan kontrol otomatis biasa , jadi kuantitas kontrol ann
pada jamur tiram lebih baik daripada kontrol otomatis biasa dalam penelitian saya
kali ini. | en_US |
dc.description.sponsorship | Dosen Pembimbing Utama : Khairul Anam, S.T., M.T., Ph.D
Dosen Pembimbung Anggota : Ali Rizal Chaidir, S.T., M.T. | en_US |
dc.language.iso | other | en_US |
dc.publisher | Fakultas Teknik | en_US |
dc.subject | Budidaya Jamur Tiram (Oyster Mushrooms) | en_US |
dc.subject | Pertumbuhan Jamur Tiram | en_US |
dc.title | Rancang Bangun Sistem Kontrol dan Monitoring Suhu dan Kekembaban pada Budidaya Jamur Tiram Berbasis IoT ( Internet of Things ) Menggunakan Metode ANN ( Artificial Neural Network) | en_US |
dc.type | Other | en_US |