PENGGUNAAN NEURAL NETWORK DALAM TUNING KONTROLER PROPORTIONAL-INTEGRAL-DERIVATIVE UNTUK MENGATUR SUHU DAN KELEMBABAN DALAM INKUBATOR JAMUR TIRAM

Dalam rangka memenuhi kebutuhan akan pangan, manusia senantiasa berusaha mencari sumber bahan pangan baru. Salah satu tanaman yang dijadikan sebagai bahan pangan oleh manusia adalah jamur. Salah satu spesies jamur yang dikonsumsi manusia adalah Pleurotus ostreatus atau jamur tiram. Jamur tiram dipilih untuk dikonsumsi oleh manusia karena kandungan gizinya yang tinggi. Konsumsi jamur di Indonesia mencapai 50 ribu ton, sedangkan produksi jamur di Indonesia baru mencapai 37 ribu ton. Indonesia belum mampu memasok kebutuhan jamur domestik. Peluang untuk melakukan budidaya jamur tiram sangat besar. Salah satu alasan rendahnya produksi jamur tiram di Indonesia adalah karena faktor lingkungan. Jamur tiram membutuhkan suhu yang relatif lebih rendah dan kelembaban lebih tinggi dibanding keadaan di dataran rendah. Petani jamur tiram menyiasati hal ini dengan menyemprot air ke dalam kumbung secara manual. Oleh sebab itu, penelitian sistem pengatur suhu dan kelembaban dalam inkubator jamur tiram menggunakan kontrol PID yang di-tuning otomatis dengan neural network diusulkan. Sistem dari penelitian ini terdiri dari sistem perangkat keras dan sistem perangkat lunak. Penelitian sistem perangkat lunak terdiri dari dua tahapan, yakni tahap training dan testing. Neural network yang digunakan menerima 2 masukan berupa nilai keadaan awal dan nilai keadaan setpoint dan memberi 3 keluaran berupa parameter kontroler PID. Untuk mengoptimasi neural network digunakan algoritma genetika dengan fungsi fitness berdasarkan nilai integral absolute time error. Hasil dari penelitian ini untuk pengatur suhu adalah rise time selama 221 detik, maximum overshoot sebesar 27,12 derajat celcius, peak time selama 433 detik, dan settling time selama 642 detik, sedangkan untuk pengatur kelembaban adalah rise time selama 46 detik, maximum overshoot sebesar 84.4248%, peak time selama 107 detik, dan settling time selama 340 detik.

Kata kunci: jamur tiram, kontroler PID, neural network, algoritma genetika