## KLASIFIKASI DAUN TEMBAKAU SESUAI MUTU DAUN SATU OLAH MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION
Novita Kurnia Ningrum Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang Email: novita.kn@dsn.dinus.ac.id

## Septian Enggar Sukmana
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang Email: septian.enggar@dsn.dinus.ac.id
Tomy Elen Sasmita Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang Email: 111201307459@mhs.dinus.ac.id

## ABSTRAK
Saat ini penentuan daun sesuai DMSO masih dilakukan secara manual dengan memilih secara kasat mata antara daun yang masak dan belum masak. Kendalanya adalah antara petani satu dengan yang lain memiliki persepsi yang tidak sama untuk menentukan daun masak dan belum masak. Oleh karena itu diperlukan suatu teknik yang lebih memudahkan baik petani ataupun industri intuk mendapatkan kualitas daun yang sesuai. Pada penelitian ini dilakukan untuk mengenali mutu daun tembakau sesuai DMSO dengan menganalisa citra daun tembakau. Langkah awal dilakukan ekstraksi warna hsv , hasil perhitungan nilai hsv digunakan sebagai nilai inputan pada algoritma backpropagation. Berdasarkan uji coba, nilai learning rate terbaik pada nilai 0,1.
Kata kunci: daun mutu satu olah; rgb; backpropagation .

## ABSTRACT
Determination of leaves according to DMSO is still done manually by choosing in plain view between the ripe leaves and not yet cooked. The obstacle is that between one farmer and another have different perceptions to determine the ripe leaves and not yet cooked. Therefore we need a technique that makes it easier for both farmers and industry to get the appropriate leaf quality. This research was conducted to identify the quality of tobacco leaves according to DMSO by analyzing the image of tobacco leaves. The first step is extracting hsv color, the result of calculation of hsv value is used as input value in the backpropagation algorithm. Based on the trial, the best learning rate value is 0.1.
Keywords: daun mutu satu ola; rgb; backpropagation.

## 1. PENDAHULUAN
Di Indonesia industri rokok memiliki peranan ekonomi yang sangat tinggi. Perkemabangan lahan dari pertanian tembakau di Provinsi Jawa Tengah dari 28.649,34 Ha di tahun 2006 menjadi 44.258,86 Ha pada tahun 2010 [1]. Daun tembakau merupakan jenis tanaman herbal ( Solanaceae ), dimana jenis tanaman ini memiliki nilai ekonomis yang tinggi. Akan tetapi pemanfaatan dari tanaman tembakau ini lebih ditekankan pada bahan baku pembuatan rokok. Daun tembakau juga dapat dimanfaatkan sebagai obat pencahar dan bioinsektisida. Bioinsektisida merupakan hasil pengolahan dari nikotin tembakau yang dimanfaatkan sebagai obat pembasmi serangga yang ramah lingkungan.
Daun tembakau yang sudah masak atau sudah dalam kondisi optimal dapat dipresentasikan dengan daun yang berwarna kuning kehijauan. Untuk membedakan daun tembakau tersebut dapat diartikan sudah layak untuk dipanen berdasarkan warna atau dari waktu yang sudah ditentukan [2]. Dalam masa panen tembakau dengan melihat perubahan warna dari daun adalah hal yang paling mudah untuk dijadikan patokan. Dalam keadaan warna daun sudah mulai berubah, khlorofil yang terkandung didalamnya sangat
rendah  sedangkan  kandungan  pati  dari  daun  tersebut  berada  status  yang  tinggi.  Proses  pemetikan  daun dimulai  dari  daun  yang  paling  bawah  menuju  ke  daun  yang  paling  atas,  dalam  sekali  pemetikan  dapat dihasilkan 2-4 lembar daun tembakau yang sudah memenuhi ciri perubahan warna dan masa panen. Daun yang  sudah  masak  optimal  apabila  intensitas  warna  hijau  dan  tingkat  kekakuan  sudah  menurun. diperkirakan daun tembakau kehilangan 90% warna hijaunya.
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  petani  tembakau  saat  ini  adalah  teknis  yang  digunakan  untuk membedakan  antara  daun  tembakau  yang  sudah  masak  dan  siap  diolah  pabrik  dan  yang  belum  masak. Selain itu untuk mengklasifikasi kualitas daun tembakau sesuai standar mutu daun mutu satu olah (DMSO) petani  juga  mengalami  kesulitan  untuk  menentukan  standar  daun  yang  seragam.  Saat  ini  petani  sering mengalami kerugian karena pengembalian daun yang tidak sesuai standar yang dibutuhkan pabrik rokok. Berdasarkan masalah tersebut, dibutuhkan solusi yang dapat membantu petani untuk mengklasifikasi mutu daun sesuai DMSO sehingga dapat mengurangi kerugian yang selama ini dialami.
Ada  beberapa  penelitian  yang  berkaitan  dengan  kualitas  daun  tembakau,  diantaranya  oleh  Dani Syahid yaitu klasifikasi jenis tanaman hias daun philodendron menggunakan ekstraksi warna  HSV ( Hue, Saturation,  Value) .  Setelah  citra  daun philodendron diubah  dalam  ukuran  ( resizing) menjadi  100x100 piksel kemudian dihitung niai HSV dari citra tersebut. Berdasarkan nilai HSV yang diperoleh, selanjutnya menggunakan k  nearest  neighbour  (KNN) dihitung  jarak  terdekat  dengan  k  =  1  untuk  menentukan klasifikasi daun philodendron . Hasil dari penelitian tersebut memperoleh akurasi 92% [3]. Pada penelitian lain oleh Novita Kurnia Ningrum pada klasifikasi motif batik menggunakan ekstraksi ciri orde satu dengan empat  ciri  statistik,  yaitu means,  skewness,  kurtosis dan enterophy. Selanjutnya  proses  klasifikasi menggunakan  algoritma backpropagation empat  ciri  tersebut  menjadi  sebagai  nilai  input  pada  proses perhitungannya . Klasifikasi dengan algoritma backpropagation menghasilkan akurasi terbaik pada jumlah neurons 12, learning rate 0,5 dan momentum 0,1 untuk motif batik geometri sedangkan motif batik non geometri akurasi terbaik pada jumlah neurons 20, learning rate 0,5 dan momentum 0,1. Nilai ciri statistk yang diperoleh pada penelitian ini masih terlalu generate sehingga membutuhkan proses yang lama untuk mendapatkan nilai akurasi terbaik pada klasifikasi [4]. Penelitian lain menggunakan KNN untuk klasifikasi mutu daun tembakau oleh Novita Kurnia Ningrum menunjukkan akurasi sebesar 80,66% dengan nilai k=1. Pada proses awal diambil reegion of interest (ROI) dari daun tembakau kemudian dikonversi dalam bentuk greyscale. Selanjutnya  citra  daun  tembakau  diekstraksi  menggunakan  ekstraksi  warna red,  green,  blue (RGB). Setelah  mendapat  nilai RGB selanjutnya  dihitung rata-rata  dari nilai RGB tersebut.  Kemudian dihitung  jarak eucleadiant antar  nilai RGB menggunakan KNN [5] . Berdasarkan  pemaparan  penelitan sebelumnya, ekstraksi fitur  warna HSV sesuai  untuk  mengambil fitur  warna  pada  daun  tembakau,  yang mana  tingkat  kematangan  daun  diambil  dari  warna  kuning  daunnya.  Selanjutnya  algoritma backpropagation sebagai  algoritma supervised, yang  meliputi  fase training dan  pembobotan  sebelum pencocokan hasil akhir. Proses learning yang berlapis pada algoritma backpropagation diharapkan dengan menggunakan backpropagation pada  klasifikasi  dapat  meningkatkan  kecocokan  pengelompokan  warna daun tembakau sehingga hasilnya lebih akurat.
Pada penelitian ini   klasifikasi daun tembakau sesuai daun mutu satu olah (DMSO)  menggunakan ekstraksi fitur RGB dan proses klasifikasi menggunakan algoritma backpropagation. DMSO merupakan standar mutu daun yang digunakan oleh pabrik rokok untuk menentukan kelayakan daun tembakau sebelum masuk  pengolahan  menggunakan  mesin  [2].  Dengan  dikembangkan  metode  klasifikasi  secara terkomputerisasi, diharapkan dapat mengurangi tingkat kesalahan dalam menentukan mutu daun tembakau sebelum  diolah  di  pabrik  dan  mengurangi  jumlah  daun  yang  dikembalikan  kepada  petani  tembakau sehingga dapat meningkatkan produktivitas petani tembakau untuk ke depannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Daun Tembakau
Kemasakan daun tembakau ddapat ditentukan berdasarkan tingkat kemasakan daun yang dapat dilihat dari warna daun, tulang

## 2.2 Akuisisi Citra
Pengumpulan data dilakukan dengan mengambil citra daun tembakau menggunakan kamera DSLR, kemudian citra disimpan dalam format jpg.

## 2.3 Pra Pengolahan
Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 150 data citra daun tembakau dalam format jpg, terbagi menjadi dua kelompok data, yaitu data latih dan data uji. Data latih yang digunakan sebanyak 120 data dan data uji sebanyak 30 data.
Citra  dalam  format  jpg  dipotong  ( cropped) untuk  diambil  citra Region  of  interest  (ROI) sesuai kebutuhan  penelitian.  Kemudian  ukuran  awal    citra  daun  tembakau  1800  x  980  piksel  diubah  menjadi ukuran 200 x 200 piksel. Berikut ini adalah tampilan citra daun tembakau ukuran awal sebelum cropped dan setelah cropped.
(a)
(b)
Gambar 1. Citra Daun Tembakau (a) Citra Daun Tembakau Sebelum Cropped dan (b) Citra Daun Tembakau Setelah Cropped

## 2.4 Ekstraksi Warna HSV
Ekstraksi fitur yang digunakan adalah ekstraksi  warna, untuk nilai warna yang diambil adalah hue, saturatio, value. Hue merepresantikan warna hijau dan kuning , saturation merepresentasikan kemurnian dari warna itu sendiri dan value merepresentasikan tingkat cahaya yang diperoleh objek. Langkah  awal mendapatkan nilai HSV adalah dengan mencari nilai piksel citra dalam bentuk red, green, blue (RGB) dari citra, kemudian menghitung nilai minimum dan maximum dari setiap piksel tersebut. Hue terdiri dari 6 bagian red, green, blue hingga kembali ke red lagi. Hubungan antar hue adalah 0 atau  1.  Perhitungan  yang  digunakan  untuk  menentukan  hubungan  antar hue dinyatakan  pada  rumus  di bawah ini:
h = { 60°( 𝑔−𝑏 𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑜𝑑 6 ), jika max = 𝑟 60° ( 𝑏−𝑟 𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛 +2 ), jika max = 𝑔 60° ( 𝑟−𝑔 𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛 +4 ), jika max = 𝑏
(1)
Citra memiliki beberapa unsur, salah satunya adalah warna. Berdasarkan warna tersebut suatu objek dapat dikenali, dibedakan dan dikelompokkan selama objek masih termasuk dalam satu jenis objek terkait. Pada setiap citra memiliki 3 komponen warna primer yaitu merah, kuning dan biru. Dari 3 warna primer kemudian diturunkan ke warna sekundr yaitu magenta, cyan, kuning [6]. Pada penelitian ini akan dilakukan analisa pada warna daun untuk mengetahui tingkat kemasakan pada daun tembakau.

## 2.5 Klasifikasi Algoritma Backpropagation
Algoritma backpropagation mengadopsi  sistem  kerja  jaringan  syaraf  pada  sistem  saraf  manusia. Backpropagation merupakan supervised algorithm ( algoritma terbimbing) dengan banyak lapisan neuron atau multylayer . Error dari keluaran digunakan sebagai acuan untuk mengubah bobot ( weigth) dengan arah mundur.  Sebelum  mendapatkan  niali error dari  perhitungan  mundur  ( back  forward ),  maka  perlu perhitungan  maju  ( feed  forward )  dikerjakan  terlebih  dahulu.  Sehingga  dapat  ditentukan  nilai error berikutnya.  Selain penentuan bobot dan perhitungan nilai error, dibutuhkan fungsi aktivasi perhitungan forward dengan fungsi aktivasi sigmoid dirumuskan seperti rumus (2).
y = 1 1+ 𝑒−x (2)
Fungsi aktifasi yang dihasilkan dari sinyal s igmoid biner bersifat stabil, bergerak terus menerus dan berulang. Fungsi sigmoid biner memiliki range antara 0 dan 1.
Proses pembalajaran algoritma backpropagation dimulai dengan memasukkan bobot awal secara acak dengan nilai bobot yang cukup kecil. Kemudian mulai perhitungan maju feed forward, setiap input layer menerima sinyal masukan dari x i . Sinyal  masukan yang sudah ditentukan selanjutnya disebarkan ke setiap hidden layer . Perhitungan bobot pada hodden layer menggunakan rumus (3).
𝑧 𝑖𝑛 = 𝑣 𝑜𝑗 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (3)
Bobot  yang  dihasilkan  kemudian  dikirim  ke  semua  unit hidden  layer dengan 𝑧 𝑗 = 𝑓′(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ) . Kemudian dari setiap hidden layer menyebarkan nilai kepada setiap output unit dan menjumlahkan sinyal input dari hidden layer dengan rumus (4).
𝑦_𝑖𝑛 𝑘 = 𝑤 𝑜𝑘 + ∑ 𝑧 𝑖 𝑤 𝑗𝑘 𝑝 𝑖=1 (4)
Hasil penjumlahan sinyal input kemudian disebarkan ke seluruh output unit dengan fungsi aktivasi 𝑧 𝑗 =  f′(𝑦 𝑖𝑛𝑘 ) .
Setelah  perhitungan feed  forward ,  selanjutnya  dengan  mencari  pola  dengan  dengan  perhitungan mundur atau back forward yaitu dengan penghitungan mundur dari layer yang paling akhir. Setiap output unit menerima  pola  yang  berkaitan  dengan  input  dengan  kata  lain  adalah  hasil  dari feed  forward. Berdasarkan pola yang dihasilkan pada output layer kemudian menghitung nilai error dengan rumus (5).
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 ) 𝑓′ (𝑦_𝑖𝑛 𝑘 ) (5)
Selanjutnya  memperbaiki nilai bobot untuk memperbaruhi nilai dari 𝑤 𝑗𝑘 , dengan rumus (6).
𝛥𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (6)
Setelah memperbaiki nilai bobot, kemudian menghitung bias untuk memperbaiki nilai 𝑤 𝑜𝑘 , dengan rumus (7).
𝛥𝑤 𝑜𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 (7)
Tahap berikutnya sinyal akan dikirimkan kepada layer yang ada dibawahnya yaitu hidden layer unit . Setiap hidden layer unit menjumlahkan sinyal input layer unit di atasnya, dengan rumus (8).
𝛿_𝑖𝑛 𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑚 𝑘=1 𝑤 𝑗𝑘 (8)
Nilai error diperoleh dengan mengalikan fungsi tersebut dengan fungsi turunan, pada rumus (9).
𝛿 𝑗 = 𝛿_𝑖𝑛 𝑗 𝑓′(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ) (9)
Kemudian koreksi bobot, digunakan nilai 𝑣 𝑖𝑗, dengan rumus (10) .
𝛥𝑣 𝑜𝑘 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (10)
Nilai bias juga harus diubah untuk memperbaruhi nilai 𝑣 𝑜𝑗 , dengan rumus (11).
𝛥𝑣 𝑜𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 (11)
Setiap unit output memperbaruhi nilai bias dan bobot, dengan rumus (12).
𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + 𝛥𝑤 𝑗𝑘 (12)
Setiap hidden layer juga menghitung bobot, dengan rumus (13).
𝑣 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + 𝛥𝑣 𝑖𝑗 (13)
Pada langakah terakir dengan pemeriksaan stop condition untuk menghentikan iterasi dari proses di atas. Iterasi ditentukan dengan menentukan maksimal nilai error atau maksimal jumlah iterasi. Jika stop condition belum terpenuhi, maka proses di atas diatas akan terus dilakukan hingga kondisi terpenuhi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data set yang digunakan sebanyak 150 data, terbagi menjadi data latih sebanyak 120 data dan data uji sebanyak 30 data. Data tersebut dianalisa kemudian dikelompokkan menjadi dua kelas yaitu masak dan belum masak. Kemasakan daun tembakau diukur dari tingkat warna daun antara 50% hingga 90% adalah warna kuning.
Tabel 1. Kelas daun Kelas Keterangan 1 Masak 2 Belum Masak

## 3.1 Perhitungan HSV
Citra daun yang sudah diambil ROI kemudian dihitung nilai RGB terlebih dulu. Sesuai  tabel pixel index selanjutnya setiap piksel dibagi 255 untuk jarak [0,1].
Tabel 2. Pixel index Red Green Blue 192 160 73 159 136 32 64 88 26
Hasil perhitungan ditunjukkan pada perhitungan di bawah ini:
192
255 + 160 255 + 73 255 = 0.752, 0.627, 0.286
Dari perhitungan tersebut, diperoleh nilai RGB adalah (0.752, 0.627, 0.286). Selanjutnya  nilai hue diperoleh  dari  hasil  pengurangan  nilai  maksimal  dengan  minimal  dari RGB. Diketahui  nilai  maksimal adalah red =0.752 dan minimal adalah blue= 0.286. maka:
Nilai max – nilai min = 0.752 – 0.286 = 0.466.
Berdasarkan rumus hue pada  rumus (1) dimana  nilai  maksimal  adalah red, maka perhitungan hue adalah sebagai berikut:
Hue = 60°( 𝑔−𝑏 𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑜𝑑 6 ), jika max = 𝑟 = 60°( 160−73 0.466 ) 𝑚𝑜𝑑 6 = 44 °
Untuk mendapat nilai [0,1], maka 44 ° x 360 =0.122.
Sebelum menghitung nilai saturation terlebih dahulu menghitung nilai value dengan mengambil nilai maximum yaitu 0.752. Selanjutnya nilai saturation diperoleh dengan rumus 14 di bawah ini,
s = { 0, jika 𝑚𝑎𝑥 = 𝑚𝑖𝑛
( 𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛 𝑣 ), otherwise
(14)
= 0.752−0.286
0.752
= 0.619
Berdasarkan perhitungan di atas, nilai HSV yang diperoleh adalah (0.122, 0.619, 0.752).

## 3.2 Perhitungan Backpropagation
Untuk menjalankan backpropagation, pada penelitian ini dinggunakan 3 input yang diambil dari nilai HSV. Dengan satu lapisan hidden layer . Tahap awal menentukan bobot secara random dengan bilangan antara 0 sampai 1.
Tabel 3. Inisiasi bobot input unit Hidden layer X 1 X 2 X 3 X 4 Z 1 0.2 0.4 0.1 0.1 Z 2 0.25  0.15 0.7 0.01 Z 3 0.8 0.32  0.22 0.2 Z 4 0.31  0.42 0.5 0.12 Z 5 0.74  0.84  0.52 0.5
Sedangkan  tabel  diatas  merupakan  nilai  inisialisasi  untuk  output  layer.  Hitung  keluaran  dari  unit tersembunyi Zj dengan input X 1 = 0.3018, X 2 = 0.8521, X 3 =  0.4742 dan target = 0. Untuk learning rate(laju pemahan) = 0.1.
Tabel 4. Inisiasi bobot output unit Hidden layer Y Z 1 0.32 Z 2 0.78 Z 3 0.98 Z 4 0.85 Z 5 0.02 Bias (1) 0.35
Bobot  yang  digunakan  adalah  bobot  yang  telah  dihasilkan  dari  pelatihan  yang  telah  dilakukan. Langkah pengujian dari backpropagation adalah dengan mengulangi langkah feedforward .
Tabel 5. Hasil klasifikasi algoritma backpropagation dengan learning rate 0,1
Data H S V Y Target Data Output Data Hasil Keterangan 1 0.2945 0.2945 0.5403 1.4977 1 1 Belum Masak Benar 2 0.3144 0.3144 0.5416 0.5234 1 1 Belum Masak Benar 3 0.3102 0.3102 0.5212 1.517 1 1 Belum Masak Benar 4 0.2721 0.2721 0.5656 1.5389 1 1 Belum Masak Benar 5 0.2907 0.2907 0.5488 1.5284 1 2 Masak Benar 6 0.2958 0.2958 0.5527 1.5352 1 2 Masak Benar 7 0.4222 0.4222 0.5506 1.5763 1 1 Belum Masak Benar 8 0.3907 0.3907 0.5653 0. 5798 1 1 Belum Masak Benar 9 0.3576. 0.3576 0.5505 0. 5581 1 1 Belum Masak Benar 10 0.3815 0.3815 0.5551 1.5738 1 2 Masak Salah 11 0.3266 0.3266 0.5117 1.5336 1 1 Belum Masak Benar 12 0.3248 0.3248 0.5029 1.5120 1 2 Masak Salah 13 0.2886 0.2886 0.4828 1.5183 1 2 Masak Salah 14 0.2912 0.2912 0.4711 1.5144 1 2 Masak Salah 15 0.3061 0.3061 0.4850 1.5226 2 2 Masak Benar 16 0.3294 0.3294 0.5256 1.5455 2 2 Masak Benar
Data H S V Y Target Data Output Data Hasil Keterangan 17 0.3169 0.3169 0.5158 1.5358 2 2 Masak Benar 18 0.2965 0.2965 0.5008 1.5201 2 2 Masak Benar 19 0.2965 0.2965 0.5008 1.5201 2 2 Masak Benar 20 0.2374 0.2374 0.5948 1.5483 2 1 Belum Masak Salah 21 0.2403 0.2403 0.6096 1.5488 2 1 Belum Masak Salah 22 0.2458 0.2458 0.6442 1.5772 2 2 Masak Benar 23 0.3619 0.3619 0.4964 1.5127 2 1 Belum Masak Salah 24 0.2484 0.2484 0.6210 1.5542 2 2 Masak Benar 25 0.3117 0.3117 0.4917 1.5034 2 1 Belum Masak Salah 26 0.2645 0.2645 0.6177 1.5687 2 1 Belum Masak Salah 27 0.2661 0.2661 0.5769 1.5271 2 2 Masak Benar 28 0.3134 0.3134 0.5367 1.5201 2 2 Masak Benar 29 0.3197 0.3197 0.5200 1.5127 2 2 Masak Benar 30 0.3115 0.3115 0.4707 1.4894 2 2 Masak Benar
Tabel 5 menunjukkan data dengan nilai hsv ( X 1 = 0.3018, X 2 = 0.5821, X 3 =  0.4742) dan target = 0 dan learning rate , 𝛿 = 0.1 dan untuk pola berikutnya. Pola tersebut digunakan pada faktor kesalahan dan dari nilai bobot dan bias. Nilai learning rate menentukan pola tersebut sehingga peneliti melakukan uji coba  dengan  beberapa  angka  learning  rate  antara  0,1  hingga  0,5.  Kemudian  langkah backpropagation tersebut akan terus diulangi sampai batas yang diinginkan terpenuhi dengan iterasi = 1000.

## 3.3 Evaluasi
Untuk  mengetahui  akurasi  dari  algoritma backpropagation, dilakukan  pengujian  hasil  kalsifikasi menggunakan Mean  Square  Error ( MSE )  [17].  Perhitungan  ditujukan  untuk  mengetahui  perbandingan jumlah data yang  terklasifikasi dengan benar dan tidak benar. Rumus MSE ditampilkan pada rumus 15, dengan perhitungan seperti di bawah ini:
Akurasi = ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 ∑ 𝑡_𝑑𝑎𝑡𝑎 x 100% (15)
= 19 30 x 100%
= 63.33 %
Berdasarkan perhitungan MSE dari 30 data uji, terdapat 19 data yang terklasifikasi dengn benar dan 11 data tidak terklasifikasi dengan benar. Prosentasi  akurasi yang dihasilkan pada penelitian ini sebesar 63,33%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  inputan  yang  digunakan  pada  algoritma backpropagation sejumlah  3  inputan  yang  diambil  dari  nilai HSV dari  fitur  daun  tembakau.  pada  uji  coba  algoritma backpropagation learning rate terbaik pada nilai 0,1 dan iterasi = 1000 iterasi. Akurasi yang dihasilkan sebesar 63.33%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. A. Purnomo, "jateng.tribunnews.com," 23 April 2018. [Online]. Available:
http://jateng.tribunnews.com/2018/04/23/hadiri-kawit-tanam-tembakau-di-rembang-ganjar-ingin- ada-riset-kualitas-tembakau.
[2]   S. Tirtosastro, W. M., "Penanganan Panen dan Pasca Panen Tembakau Di Kabupaten Bojonegoro," Buana Sains, 2015.
[3]   Syahid Dani, Jumadi and D. Nursantika, "Sistemklasifikasi Jenis Tanaman Hias Daun Philodendron Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (Knn) Berdasarkan Nilai Hue, Saturation, Value (Hsv)," 2016.
[4]   N. Kurnia Ningrum and D. Kurniawan, "PENERAPAN EKSTRAKSI CIRI ORDE SATU UNTUK
KLASIFIKASI TEKSTUR MOTIF BATIK PESISIR DENGAN ALGORITMA
BACKPROPAGASI," SIMETRIS, vol. 8, no. 2, 2017.
[5]   N.  Kurnia  Ningrum  and  D.  Kurniawan,  "KLASIFIKASI  DAUN  TEMBAKAU  SESUAI  MUTU DAUN SATU OLAH MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION," Jurnal SIMETRIS, vol. Vol. 8 No.2, no. ISSN: 2252-4983, pp. 639-646, 2017.
[6]   T. Sutoyo and E. Mulyanto, Teori Pengolahan CITRA DIGITAL. Pernbit ANDI., Semarang, 2009.
[7]   H. Mauridhi and M. Arif, Konsep Pengolahan Citra Digital dan Ekstraksi Fitur, Edisi Pertama ed., JogJakarta: Pustaka Ilmu, 2010.
[8]   D. Puspitaningrum, Pengantar Jaringan Saraf Tiruan, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2006.
[9]   N.  Kurnia  Ningrum  and  D.  Kurniawan,  "PENGARUH  THRESHOLDING  OTSU  PADA KLASIFIKASI  MOTIF  BATIK  PESISIR  MENGGUNAKAN  K-NEAREST  NEIGHBOUR,"  in Science And Engineering National Seminar 3 (SENS 3) , Semarang, 2017.
[10]  E.  Subiyantoro  and  Y.  Permana  A.P.,  "Penentuan  Kualitas  Daun  Tembakau  Dengan  Perangkat Mobile Berdasarkan Ekstraksi Fitur Rata-Rata Rgb Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour," 2016.
[11]  W.  Budiharto  and  D.  Suhartono,  ARTIFICIAL  INTELEGENCE  KONSEP  DAN PENERAPANNYA, Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2014.