Deteksi Kualitas Tembakau Madura
Berbasis Image Processing Dan Sensor Gas
a Kunto Aji Wibisono , b Ahmad Fiqhi Ibadillah
a,b Prodi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura, Jalan Raya Telang Kamal Madura 69162
E-mail : kunfin35@gmail.com , fiqhi.achmad@gmail.com

## Abstrak:
Madura  merupakan  salah  satu  daerah  penghasil  tembakau  di  Indonseia.  Tembakau  Madura merupakan jenis komoditi perkebunan yang memiliki nilai ekonomi tinggi. Sebagian besar tembakau madura  diserap  oleh  pabrik  rokok  sebagai  bahan  baku  utama  rokok  maupun  sebagai  racikan  atau campuran kretek. Terdapat banyak jenis    varietas tembakau gunung yang ditanam petani di Madura, namun    yang memiliki karakteristik khas adalah tembaku Prancak – 95. Pada penelitian ini didesain sebuah sistem gradding untuk mendeteksi kualitas tembakau Prancak – 95 madura. Deteksi kualitas daun tembakau ini didasarkan pada dua ekstraksi fitur yaitu tekstur dan aromatik. Berdasarkan kedua fitur tersebut nantinya akan diklasifikasikan dengan menggunakan tabel standard gradding tembakau ke dalam 4 kelas klasifikasi. Dari percobaan yang dilakukan dengan menggunakan input kedua fitur didapatkan  nilai  akurasi  yang  optimal.  Sehingga  berdasarkan  data  percobaan  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa sistem telah dapat melakukan proses gradding kualitas tembakau Madura dengan akurat.
Kata-kata kunci : Tembakau Madura, Prancak – 95 Madura, gradding .

## PENDAHULUAN
Madura merupakan salah satu penghasil
jenis  tembakau  terbaik  di  Indonesia,  varietas tembakau  Madura  yang  paling  diminati  oleh perusahaan  industri  rokok  adalah  jenis  Prancak –  95  Madura.  Jenis  ini  memiliki  karakteristik tekstur  dan  aroma  yang  khas  sehingga  cocok digunakan  sebagai  bahan  baku  utama  maupun
sebagai racikan atau campuran kretek.
Untuk  lebih  dapat  meningkatkan  nilai ekonomis  dari  tembakau  Madura,  maka  perlu dilakukan  penilaian  terhadap  kualitas  daun tembaku  yang  melibatkan  faktor  internal  dan eksternal.  Faktor  internal  melibatkan human sensory (lebih pada penciuman) seperti pengujian aromatik. Sedangkan faktor eksternal
melalui human  vision (pengamatan  visual), meliputi  pengamatan  tekstur.  Penentuan  nilai kualitas  daun  tembakau  dengan  menggunakan parameter  sensor  manusia  memiliki  banyak kekurangan,  diantaranya  adalah  tidak  adanya sebuah  nilai  referensi  yang  absolut,  sehingga penentuan  level  kualitas  daun  tembakau  hanya berdasarkan perkiraan [1].
Berbagai metode telah digunakan untuk melakukan  pengujian  kualitas  daun  tembakau diantaranya adalah dengan menggunakan metode  optimasi Conjugate  Gradient pada algoritma Backpropagation  Neural  Network .
Metode  ini  memanfaatkan  input  dari  kamera yang mendeteksi tekstur dan ukuran dari sampel daun tembakau, kemudian mengklasifikasikannya  dalam  3  kategori[2]. Penelitian  lain  yang  masih  berkaitan  dengan image  processing yaitu  dengan  memanfaatkan
Image Feature Extraction . Metode ini dilakukan dengan  mengambil  ekstraksi  fitur  gambar sampel    untuk dapat melakukan klasifikasi dari daun  tembaku.  Fitur  gambar  yang  digunakan sebagai classifier adalah color  feature , shape feature ,dan texture  feature [3].  Kedua  metode tersebut  mampu  mendefinisikan  level  kualitas dari  sampel  daun  tembakau  yang  digunakan dalam pengujian.
Pada penelitian ini akan didesain sebuah sistem  deteksi  kualitas  daun  tembakau  Madura
berdasarkan  ekstraksi  fitur visual  dan  aromatik. Penelitian ini juga diharapkan dapat meningkatkan  akurasi  deteksi  kualitas  daun tembakau  dibandingkan  pengukuran  secara manual,  ataupun  dapat  melampaui  level optimasi dari penelitian sebelumnya yang hanya menggunakan  komponen  data  visual  dari kamera sebagai komponen input.

## BAHASA DAN METODE
Ekstraksi Fitur Dengan Image Processing
Fitur  dari  daun  tembakau  yang  bias diekstrak dengan menggunakan teknologi image processing adalah shape  feature (fitur  bentuk), color  feature (fitur  warna),  dan texture  feature (fitur  tekstur).  Hasil  dari  pembacaan  fitur  dari daun  tembakau  ini  kemudian  diproses  untuk mendapatkan  klasifikasi  mutu  dari  daun tembakau.
Ekstraksi Fitur Bentuk
Untuk  mendapatkan  ekstraksi  fitur  bentuk dari  gambar  objek  daun  tembakau  dilakukan konversi  citra  ke  biner,  mengisi  region  yang berlubang  dan  melakukan  operasi  morphologi dengan  erosi  dan  dilasi.  Dari  ekstraksi  bentuk dapat  dilakukan  perhitungan  untuk  mengetahui nilai  luas,  panjang  dan  lebar  objek  daun tembakau[4].  Nilai  luas,  panjang  dan  lebar  ini akan  mewakili  ekstraksi  bentuk  daun  tembakau agar  dapat  diklasifikasikan.  Contoh  hasil ekstraksi  bentuk  seperti  yang  ditunjukkan  pada
gambar 1.
Gambar 1.    Hasil ektraksi fitur bentuk pada gambar
Ekstraksi Fitur Warna
Mengesktraksi  fitur  warna  bertujuan  untuk mengetahui  nilai  warna  RGB  pada  daun tembakau. Langkah awal sebelum mendapatkan nilai  warna  RGB  pada  objek  daun  tembakau adalah  menghilangkan  warna  pada background dengan distance  color  threshold .  Sehingga didapatkan hasil ekstraksi fitur yang menunjukkan  warna  objek  daun  tembakaunya saja, sedangkan untuk warna background akan hilang  dan  menjadi  warna  hitam  atau  warna biner  0  [5].  Contoh  hasil metode  ekstraksi  fitur warna seperti yang ditunjukkan gambar 2.
Ekstraksi Fitur Tekstur
Sebelum  mendapatkan  nilai  entropy dari  tekstur  perlu  dilakukan  ekstraksi  fitur tekstur  pada  citra  objek  daun  tembakau. Ekstraksi  fitur  tekstur  tersebut  menggunakan metode grey level co – occurance matrix (GLM), yang didefinisikan dengan persamaan 1 berikut : 𝑝𝛿(𝑖, 𝑗) = {(𝑥, 𝑦) ∥ 𝑓(𝑥, 𝑦) = 𝑖, 𝑓(𝑥 + 𝐷𝑋, 𝑦 + 𝐷𝑌) = 𝑗} …..(1)
Gambar  2.    Hasil  ektraksi  fitur  warna  pada gambar
Sensor Gas TGS 2620 TGS 2620 adalah tipe sensor gas semikonduktor yang memiliki sensitivitas tinggi terhadap alkohol dan jenis uap zat organik, serta menggunakan  konsumsi  daya  yang  rendah  dan memiliki  daya  pemakaian  untuk  jangka  waktu yang  relatif  lama.  Untuk  mendukung  proses deteksinya,  sensor  TGS2620  membutuhkan suplai  arus  untuk  mengaktifkan  komponen heater sebesar  56mA,  sedangkan  sebagai packaging IC menggunakan model standar TO – 5[8].  Bentuk  fisik  sensor  gas  TGS  2620 ditunjukkan pada gambar 3 berikut [6].
Gambar  3.    Bentuk  fisik  dan layout  footprint sensor TGS2620
Sensor  TGS  2620  membutuh  dua  jenis input tegangan , yaitu tegangan heater (V H ) dan tegangan  circuit  (V C ).  Tegangan heater (V H ) digunakan sebagai suplai elemen pemanas, yang bertujuan  untuk  mengurangi  kadar  air  dari sampel  gas  deteksi,  sehingga  hasil  pembacaan sensor  lebih  akurat.    Sedangkan  tegangan
circuit  (V C )  digunakan  sebagai  tegangan pengukuran yang dikombinasikan dengan besaran  resistansi  beban  (R L )  yang  dipasang secara  seri.  Konfigurasi wiring dari  sensor  gas TGS2620 ditunjukkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Konfigurasi rangkaian sensor gas TGS2610
Untuk  respon  output  dari  sensor ditunjukkan  pada  persamaan  2.,  dengan  R S (Resistansi  Sensor)  dan V RL (tegangan  pada resistansi beban)
𝑅 𝑆 = 𝑉 𝐶 −𝑉 𝑅𝐿 𝑉 𝑅𝐿 ×   𝑅 𝐿 ….(2)
2.4  Sistem Klasifikasi Tembakau Padilla dalam Abdallah (1970)
mendefinisikan  bahwa  mutu  tembakau  adalah gabungan  dari  sifat  fisik,  kimia,  organoleptik dan  ekonomi  yang  menyebabkan  tembakau tersebut  sesuai  atau  tidak  untuk  tujuan pemakaian  tertentu.  Mutu  tembakau  juga didefinisikan  sebagai  gabungan  semua  sifat kimia dan organoleptik yang dapat ditransformasi  oleh  perusahaan,  pedagang,  atau perokok yang secara ekonomis dan ditinjau dari rasa  dapat  diterima  (Manuel  Lanoscompany, 1985).
Beberapa grader (orang yang
mempunyai kemampuan/ keahlian dan dipercaya  oleh  suatu  perusahaan  untuk  menilai mutu/  grade  tembakau)  dalam  melakukan penilaian mutu menggunakan penilaian berdasarkan  warna,  pegangan,  dan  aroma, kadang-kadang  juga  dilengkapi  dengan  dibakar dan  dihisap  asapnya  untuk  lebih  meyakinkan (penentuan mutu dengan uji sensori). Tembakau sebagai  bahan  baku  rokok  ini  memerlukan proses  pemetikan  daun  yang  benar  dan  tepat, baik  tepat  waktu,  cara  dan  kriteria  kematangan daun  yang  dipanen.  Menurut  Badri  ,  tanaman tembakau  memiliki  daun  sebanyak  26  sampai 32  helai.  Pemilihan  daun  tembakau  yang  baik atau sempurna bisa dilakukan melalui tes aroma, kematangan  berdasarkan  kesempurnaan  bentuk dan teksturnya [7].
Tabel  1  dan  2    menunjukkan  skema klasifikasi  daun  tembakau  berdasarkan  aroma dan  teksturnya  yang  sesuai  dengan  standar nasional  Indonesia  (SNI)  untuk  tembakau virginia.  Pada  tabel  2.1  merupakan  standar klasifikasi daun tembakau berdasarkan teksturnya. Sedangkan pada tabel 2 menunjukkan  klasifikasi  dari  rajangan  daun tembakau, yang dikelompokkan dengan mendeteksi  aromanya.  Berdasarkan  kriteria yang ditunjukkan pada tabel 1 dan 2 maka dapat dijadikan  sebagai  referensi  untuk  melakukan deteksi  kualitas  dari  sampel  daun  tembakau
Prancak  –  95  Madura.  Tabel  ini  yang selanjutnya  dijadikan  sebagai  acuan  untuk menentukan  grade  dari  kualitas  tembakau berdasarkan  masukan  dari sensor  gas  TGS2610 dan kamera.

## Implementasi Sistem
Desain Ruang Pengujian
Ruang pengujian merupakan ruang terisolasi  yang  dilengkapi  dengan  perangkat pengambilan  data  sample  seperti  kamera  dan sensor gas TGS2620, serta perangkat penerangan  homogeny  yaitu  lampu.  Perangkat untuk  melakukan  pemprosesan  data  terdiri  atas mikrokontroler  dan  PC  /  Laptop  terinstalasi  di luar  dari  ruang  pengujian.  Bentuk layout ruang  pengujian  ditunjukkan  pada  gambar  6 berikut :

## Gambar 6. Bentuk prototype ruang pengujian kualitas daun tembakau
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  perangkat antara lain :
a) Sensor Gas TGS 2620 untuk mengidera aroma daun tembakau
b) Mikrokontroller  sebagai  pengolah  data dari sensor Gas dan mentransfer data ke
komputer c) USB  to  Serial  digunakan  sebagai jembatan komunikasi antara mikrokontroler dan computer d) Sampel  daun  tembakau  Prancak  –  95 Madura  dengan  kategori  kualitas  yang berbeda
e) Kabel-kabel konektor digunakan untuk menghubungkan  antara  satu  rangkaian elektronika dengan rangkaian yang lain

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  7  menunjukkan  bentuk  ruangan pengujian  mutu  kualitas  tembakau yang didesain  khusus  dan  dilengkapi  dengan  sensor TGS2610 dan kamera. Ruangan ini diset dalam konfigurasi  background  hitam,  dengan  tujuan untuk  lebih  memudahakan  dalam  melakukan prosesing gambar sampel.
Pada  Gambar  8  ditunjukkan  realisasi  dari desain  penempatan  kamera  sebagai device capture  image .  Kamera  ditempatkan  di  bagian atas  dari  ruang  pengujian  dengan  level ketinggian  yang  statis.  Hal  ini  ditujukan  untuk menjaga  konsistensi  jarak  kamera  dengan sampel objek.
Gambar 7. Implementasi ruang pengujian daun tembakau
Gambar 8. Implementasi penempatan kamera
Pengujian Sensor Gas TGS2610
Pengujian sensor ini  dimaksudkan  untuk mengetahui  karakteristik  sensor,  serta  mencari nilai  keluaran sensor  yang  akan  dimasukkan  ke ADC.  Pengujian  didasarkan  pada  respon  waktu dan respon perubahan resistansi sensor terhadap kadar aromatik tembakau yang dideteksi.
Pengujian  respon  waktu  dimaksudkan  untuk mengetahui waktu yang dibutuhkan    sensor gas untuk  mencapai  nilai  yang  stabil  pada  saat kondisi  awal  sensor  diaktifkan.  Tabel  3  berikut menampilkan respon sensor waktu pertama kali
diaktifkan.
Tabel 3. Respon sensor terhadap waktu
Waktu (detik) Nilai ADC Tegangan 1 963 4.702148438 2 981 4.790039063
3 898 4.384765625 4 838 4.091796875 5 839 4.096679688 6 827 4.038085938 7 816 3.984375 8 807 3.940429688 9 801 3.911132813 10 797 3.891601563 11 792 3.8671875 12 789 3.852539063 13 785 3.833007813 14 784 3.828125 15 781 3.813476563

## Pengujian Ekstraksi Fitur Bentuk
Untuk  mendapatkan  ekstraksi  fitur  bentuk dari  gambar  objek  daun  tembakau  dilakukan konversi  citra  ke  biner,  mengisi  region  yang berlubang  dan  melakukan  operasi  morphologi dengan  erosi  dan  dilasi.  Dari  ekstraksi  bentuk yang sudah didapatkan seperti Gambar 9 (a) dan (b) dapat dilakukan perhitungan untuk mengetahui  nilai  luas,  panjang  dan  lebar  objek daun tembakau. Nilai luas, panjang dan lebar ini akan  mewakili  ekstraksi  bentuk  daun  tembakau agar dapat diklasifikasikan. Untuk mendapatkan nilai luas, panjang dan lebar.
(a) (b)
Gambar  9.  (a)  Gambar  tembakau  sebelum diekstrak (b) Gambar  output  tembakau  setelah ekstraksi
Fitur bentuk
Kamera Sensor TGS2610 Kontroller
Pengujian Ekstraksi Fitur Tekstur
Sebelum mendapatkan nilai entropy dari tekstur perlu dilakukan ekstraksi fitur tekstur pada citra objek  daun  tembakau.  Ekstraksi  fitur  tekstur tersebut  menggunakan  operator.  Sehingga didapatkan  hasil  ektraksi  fitur  seperti  Gambar 10 (b) berikut.
(a)
(b)
Gambar  10.  (a)  Gambar  tembakau  sebelum diekstrak
(b) Gambar  output  tembakau  setelah ekstraksi Fitur tekstur

## KESIMPULAN
Sistem deteksi kualitas tembakau yang dilengkapi  dengan  sensor  gas  TGS2610. Instrumentasi  sensor  TGS2610  telah  didesain dengan tepat sehingga mampu mendeteksi kadar aromatic tembakau dalam level range pembacaan data antara 0 – 776 , sehingga dapat mengenali  jenis  kualitas  sample  tembakau.
Dengan metode feature extraction pada gambar dengan  menggunakan  kamera  maka,  sebelum dilakukannya  klasifikasi grade daun  tembakau,
pada  penelitian  ini  melakukan  tahap image acquitition,  image pre-processing dan feature extraction untuk  mendapatkan  dataset  berupa nilai  angka  yang  selanjutnya  dilakukan  tahapan klasifikasi .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Badri, M. H. S. A.; Anthana, M.; Hardika, K.. Standart Operasional Kultur Teknis Tembakau. Surakarta; 1994.
[2]. Sari, Y., dkk. 2015, Optimasi Conjugate
Gradient Pada Backpropagation Neural
Network untuk Deteksi Kualitas Daun
Tembakau , Konfresnsi Nasional Sistem & Informatika, STIKOM Bali
[3].Zhang, X., dkk. 2008, Images Features
Extraction of Tobacco Leaves , Congress on Image and Signal Processing, China
[4].Anilkumar.Muthevi., dkk. 2017 , Leaf Classification Using Completed Local Binary Pattern Of Textures , IEEE 7th
International Advance Computing Conference, India
[5].Zhang F, Zhang X. Classification and quality evaluation of tobacco leaves based on image processing and fuzzy
comprehensive evaluation . Sensors (Basel,
Switzerland). 2011; 11: p. 2369–84.
[6]  Figaro,  (2005),  General    Information    for TGS Sensors. <URL:http://www.figarosensor.com>
[7].Dinas Perkebunan Jawa Barat, Buku
Pedoman Standarisasi Mutu Tembakau: 2009
[8]  Luay  Fraiwan,  Khaldon  Lweesy,  Aya
Bani-Salma,  Nour  Mani,  “A  Wireless  Home Safety  Gas  Leakage  Detection  System”,