Main Article Content

Abstract

Abstract
Limited land for agricultural cultivation, especially in urban areas, makes it difficult to provide healthy and sustainable food. This research is part of the development of the Smart Mini Plant Factory (SMIPY), a household scale mini plant factory used for vegetable production using hydroponic technology to support urban farming. SMIPY is equipped with sensors for monitoring environmental conditions, automatic nutrition control systems, and artificial lighting using Light Emitting Diode (LED). In particular, this research
aims to simulate airflow and analyze its effects on temperature and relative humidity inside SMIPY using Computational Fluid Dynamics (CFD). Data validation were done by collecting temperature and relative humidity inside SMIPY with air velocity 0 m/s, 1 m/s, 1.5 m/s and 1.8 m/s. The error obtained from the
data in temperature and relative humidity were 1.69+1.47% and 2.94+1.57% respectively. Thus, the result showed that the CFD simulation was reliable to predict temperature and humidity inside SMIPY. The airflow moved vertically, but an air turbulance occured between two opposite air inlets. The higher the air velocity, the lower the temperature and the higher the relative humidity.

Abstrak
Terbatasnya lahan untuk kegiatan budidaya pertanian terutama di wilayah perkotaan menyebabkan sulitnya penyediaan pangan sehat dan berkelanjutan. Penelitian ini merupakan bagian dari pengembangan
Smart Mini Plant Factory (SMIPY) yaitu mini plant factory skala rumah tangga yang digunakan untuk produksi sayuran menggunakan teknologi hidroponik untuk mendukung urban farming. SMIPY dilengkapi dengan
sensor untuk monitoring kondisi lingkungan, sistem kendali nutrisi otomatis, serta pencahayaan buatan (artificial lighting) menggunakan Light Emitting Diode (LED). Secara khusus penelitian ini bertujuan untuk
melakukan simulasi Computational Fluid Dynamics (CFD) untuk menganalisis pola dan pengaruh aliran udara terhadap keadaan lingkungan pada SMIPY. Validasi data dilakukan dengan mengambil data suhu dan kelembaban relatif pada kecepatan udara 0 m/dt, 1 m/dt, 1.5 m/dt dan 1.8 m/dt. Dari data didapatkan bahwa rata-rata error yang dihasilkan dari simulasi adalah 1.69+1.47% untuk suhu dan 2.94+1.57% untuk kelembaban relatif, sehingga simulasi baik untuk digunakan dalam memprediksi keadaan lingkungan dalam SMIPY. Pola aliran udara secara umum adalah bergerak secara vertikal, namun terjadi turbulensi
di titik pertemuan kedua aliran udara dari kipas yang berhadapan. Semakin besar kecepatan udara, maka suhu menjadi semakin rendah dan kelembaban relatif menjadi semakin tinggi.

Keywords

air velocity Computational Fluid Dynamics (CFD) plant factory relative humidity temperature

Article Details

Author Biographies

Mu'minah Mustaqimah, Institut Pertanian Bogor

Program Studi Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian. Institut Pertanian Bogor

Ahmad Safrizal, Institut Pertanian Bogor

Program Studi Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor

Bung Daka Putera, Institut Pertanian Bogor.

Program Studi Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor.

Slamet Widodo, Institut Pertanian Bogor

Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor

References

  1. Albertsson, P.A., 2001. A quantitative model of
  2. the domain structure of the photosynthetic
  3. membrane. Trends Plant Sci, 6: 349–354.
  4. Apriliani, B. 2006. Analisa temperatur udara dalam
  5. single-span greenhouse, kebun percobaan
  6. Cikabayan, IPB dengan menggunakan atap
  7. ganda (double layer) [Skripsi]. Bogor (ID): Institut
  8. Pertanian Bogor
  9. Campbell. 1999. Biologi Jilid 1 Edisi V. Jakarta (ID):
  10. Erlangga
  11. Saleh, S.M, dan Wardah. 2010. Perkecambahan
  12. benih aren dalam kondisi terang dan gelap pada
  13. berbagai konsentrasi GA3. J. Agrivigor 10(1): 18-
  14. 25
  15. Kitaya, Y. 2005. Importance of air movement for
  16. promoting gas and heat exchanges between
  17. plants and atmosphere under controlled
  18. environments. In K. Omasa, I Nouchi, & L. J. De
  19. Kok (Eds.), Plant response to air pollution and
  20. global change (185-193. Tokyo (JP): Springer-
  21. Verlag.
  22. Lim, T.G. dan Y.H. Kim. 2014. Analysis of Airflow
  23. Pattern in Plant Factory with Different Inlet and
  24. Outlet Locations using Computational Fluid
  25. Dynamics. J. of Biosystems Eng. 39(4):310-317
  26. Moon, S.M., S.Y. Kwon, dan J.H. Lim, S.M. Moon,
  27. S.Y. Kwon, and J.H. Lim. (2014). Minimization of
  28. Temperature Ranges between the Top and Bottom
  29. of an Air Flow Controlling Device through Hybrid
  30. Control in a Plant Factory. The Scientific World
  31. Journal, 2014, 1–7. doi:10.1155/2014/801590
  32. Niam, A.G., T.R. Muharam, S. Widodo, M. Solahudin,
  33. dan L. Sucahyo. 2019. CFD simulation approach
  34. in determining air conditioners position in the
  35. mini plant factory for shallot seed production. AIP
  36. Conference Proceedings 2062 (1), 020017
  37. Shibata, T., K. Iwao, dan T. Takano. 1995. Effect of
  38. vertical air flowing on lettuce growing in a plant
  39. factory. Acta Horticulturae. 399: 175-183
  40. Shimizu, H., Y. Saito, H. Nakashima, J. Miyasaka, dan
  41. K. Ohdoi. 2011. Light Environment Optimization
  42. for Lettuce Growth in Plant factory. Preprints of
  43. the 18th International Federations of Automatic
  44. Control (IFAC) World Congress Vol 18. 605-609.
  45. Kyoto University, Japan. Page 605.
  46. Versteeg, H.K. dan W. Malalasekera. 1995. An
  47. Introduction to Computational Fluid Dynamics:
  48. The Finite Volume Method. New York (US):
  49. Longman Scientific and TechnicList
  50. Zhang, Y., M. Kacira, dan L. An. 2016. A CFD
  51. study on improving air flow uniformity in indoor
  52. plant factory system. Biosystem Engineering.
  53. 147(2016):193-205