## Implementasi Metode Feature Extraction pada Klasifikasi Kualitas Daun Tembakau Madura
Kunto Aji Wibisono 1 , Achmad Fiqhi Ibadillah 2 1,2 Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura
1 kunto.utm@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. Secara  umum tembakau Madura sendiri dibagi menjadi tiga bagian: tembakau gunung, tembakau tegal, dan tembakau sawah. Jenis tembakau gunung adalah yang paling diburu oleh pabrik rokok, meski produktivitasnya terbilang sangat rendah dibanding tembakau sawah. Terdapat banyak jenis  varietas tembakau gunung yang ditanam petani di Madura,  namun    yang memiliki karakteristik khas  adalah  tembaku  Prancak – 95. Hal ini disebabkan  Aroma tembakau Prancak-95 Madura tidak bisa ditiru oleh jenis varietas tembaku lain di Indonesia. Hal lain yang membedakan yaitu terjadi karena kontur atau struktur tanah Madura yang memang khas, yang merupakan kelebihan dari tembakau Madura.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  standard  kualifikasi  SNI.  Sehingga    level  akurasi  deteksi  kualitas daun tembakau Madura menjadi lebih optimal Kata Kunci: Image extraction, Sensor Gas, Tembakau Madura.

## Implementation of Feature Image Extraction on Quality Classification of Maduraness Tobacco

## ABSTRACT
Madura is one of the tobacco producing areas in Indonesian. Madura tobacco is a type of plantation commodity that has high economic value. Most tobacco Madura is absorbed by cigarette manufacturers as the main raw material of cigarettes as well as as a concoction or clove mixture. In general Madura tobacco itself is divided into three parts: mountain tobacco, tobacco tegal, and tobacco sawah. Types of mountain tobacco are the most hunted by cigarette manufacturers, although the productivity is very low compared to tobacco. There are many types of varieties of mountain  tobacco  grown  by  farmers  in  Madura,  but  which  has  a  distinctive characteristic is the Prancak-95 tobacco. This is because the Prancak-95 Madura tobacco aroma cannot be imitated by other types of copious varieties in Indonesia. Another  thing  that  distinguishes  that  occurs  due  to  the  contour  or  structure  of Madura land that is typical, which is the advantage of Madura tobacco. In this study designed a grading system to detect the quality of Prancak tobacco - 95 madura. The  tobacco  leaf  quality  detection  is  based  on  two  feature  extractions,  namely texture  and  aromatics.  Based  on these  two  features will  be  classified  using  SNI qualification standards. So that the accuracy level of Madura tobacco leaf quality detection becomes more optimal Keywords: Image extraction, Gas Sensor, Maduraness Tobacco .

## PENDAHULUAN
Tembakau  merupakan  salah satu komoditas perdagangan penting di dunia termasuk Indonesia. Produk utama  yang  diperdagangkan  adalah daun  tembakau  dan  rokok  yang merupakan produk bernilai tinggi dan berperan dalam perekonomian nasional,  yaitu  salah  satu  sumber devisa, sumber penerimaan pemerintah dan pajak (cukai), sumber  pendapatan  petani  dan lapangan  kerja  masyarakat  (usaha tani dan pengelolahan rokok). Di Indonesia, Tembakau banyak  di  produksi  dan  digunakan oleh perusahaan rokok yang
sebagian  besar  adalah  produsen rokok  sigaret.  Oleh  karena  itu, kualitas  tembakau  menjadi  faktor utama dalam pembuatan jenis rokok sigaret. Tembakau terdiri dari berbagai kelas atau grade . Pengklasifikasian kelas ini merupakan  aspek  penting  untuk menunjang  stabilnya  kualitas  dan citarasa  rokok  sigaret  yang  akan dihasilkan sebelum proses produksi 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 . 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.    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 . Kedua metode tersebut mampu mendefinisikan level kualitas  dari  sampel  daun  tembakau yang digunakan dalam pengujian.
Dalam  penelitian  ini,  faktor eksternal  akan  digunakan  untuk mengklasifikasikan  grade  tembakau dengan memanfaatkan proses pengolahan  citra  digital  secara  on line.  Tahapan  untuk  melakukan pengklasifikasian  grade  dimulai  dari proses  akuisisi  data,  pre-processing dan  post  processing.  Metode  kanal warna  HSV  (Hue,  saturation,  value) yang  merupakan  salah  satu  teknik pre-processing  dalam  pengolahan citra  dibutuhkan  untuk  analisis  citra daun  tembakau.  Proses  tersebut bertujuan untuk
menampilkan
konfigurasi pixel warna yang dominansehingga memperkuat komponen  frekuensi  tinggi.  Dengan metode  konversi color  image ke dalam  format  HSV image maka proses  penentuan  dominan  contour dari daun tembakau sebagai variable identifikasi  kualitas  akan  menjadi lebih sederhana METODE PENELITIAN Standarisasi Mutu 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. Tabel 1  menunjukkan skema klasifikasi daun tembakau berdasarkan  aroma  dan  teksturnya yang sesuai dengan standar nasional Indonesia  (SNI)  untuk  tembakau virginia.  Pada  tabel  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 maka dapat dijadikan  sebagai  referensi  untuk melakukan  deteksi  kualitas  dari sampel daun tembakau Prancak – 95 Madura.
Tanaman  tembakau  memiliki letak-letak  daun  yang  menunjukkan grade atau  kelas  daun  tembakau  . Daun  yang  terbaik  adalah  yang  dari pucuk  ke  bawah  sebagai  berikut; daun  paling  bawah  atau  biasa disebut  daun  tanah  atau  daun koseran  atau flying (X)  adalah  daun dengan grade kelas  C.  Daun  kaki atau lug atau cutter (C) adalah daun dengan grade kelas  B,  sedangkan daun  dengan grade kelas  A  yaitu kelas  terbaik  ada  di  2  posisi  yaitu posisi daun tengah atau leaf (B) dan posisi daun pucuk atau tips (T).
Daun  tembakau  memiliki  3 utama  yaitu  kekuningan  (L),  coklat (F),  merah  (R)  dan  kehijauan (V).Setiap grade daun  tembakau masih dibedakan lagi melalui tingkatan kualitas dengan nilai paling baik  adalah  1  sampai  nilai  5  yaitu kualitas kurang yang didasarkan dari keseragaman  pada  seluruh  daun, ukuran, bentuk, dan tekstur permukaannya. Berikut adalah gambar  tanaman  tembakau  dan pembagian  tiap-tiap  grade  atau kelasnya,  seperti  yang  ditunjukkan gambar 1 berikut.
Gambar 1 Grading Kualitas Tembakau Berdasarkan Letak Sumber : Buku Pedoman Standarisasi Tembakau (2015)

## Ekstraksi Fitur Bentuk
Agar  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.  Nilai  luas,  panjang  dan lebar  ini  akan  mewakili  ekstraksi bentuk  daun  tembakau  agar  dapat diklasifikasikan.
Contoh hasil ekstraksi bentuk seperti yang
ditunjukkan pada gambar 2
Gambar 2 Hasil Ekstraksi Fitur Bentuk Pada Citra Digital Sumber : Hasil Percobaan
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 didapat kan hasil ekstraksi fitur yang menunjukkan  warna  objek  daun tembakaunya saja, sedangkan untuk warna background akan  hilang  dan menjadi  warna  hitam  atau  warna biner  0  .  Contoh  hasil  metode ekstraksi  fitur  warna  seperti  yang ditunjukkan gambar 3.
Gambar 3 Hasil Ekstraksi Fitur Warna Pada Citra Digital Sumber : Hasil Percobaan

## Sistem Warna HSV
Penggunaan  metode  HSV
ditujukan  sebagai  tool  tambahan untuk mendapatkan data dari sistem deteksi  kualitas  tembakau.    Model warna  HSV  mendefinisikan  warna dalam  terminologi Hue,  Saturation, dan Value . Hue menyatakan  warna sebenarnya,  seperti  merah,  violet, dan  kuning. Hue digunakan  untuk membedakan warna-warna dan menentukan  kemerahan  (redness), Kehijauan (greenness) dari cahaya. Nilai hue antara  0  sampai  1 berarti warna antara merah melewati kuning, hijau, cyan, biru dan magenta dan  kembali  menjadi  merah.  Nilai
saturation antara  0  sampai  1  berarti dari  tidak  tersaturutasi  (keabuan) sampai  tersaturisasi  penuh  (tidak putih).  Nilai value atau brightness antara  0  sampai  1  berarti  warna semakin  cerah  seperti  ditunjukkan pada gambar 4 berikut.
Nilai HSV yang dijadikan tolak ukur  dalam  penelitian  ini  dilakukan tahap  normalisasi  kedalam  angka yang  lebih  sederhana.  Hal  ini bertujuan untuk mempersingkat waktu komputasi, namun tidak
mengurangi akurasi pencarian secara signifikan.
Gambar 4 Sistem Warna Hue Saturation Value (HSV) Sumber : Jurnal Ilmiah Elite Elektro (2011)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Implementasi Ruang Pengujian Gambar 5 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. Gambar 5 Implemetasi Ruang Pengujian Daun Tembakau Sumber : Hasil Penelitian Pada  Gambar  7  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 5 Implemetasi Ruang Pengujian Daun Tembakau Sumber : Hasil Penelitian
Tabel 1. Standard Nasional Tembakau Indonesia (SNI) Tembakau Virginia Sumber : Buku Pedoman Standarisasi Tembakau (2015)
Tabel 2. Standard Nasional Tembakau Indonesia (SNI) Tembakau Virginia Rajangan. Sumber : Buku Pedoman Standarisasi Tembakau (2015)
Gambar 6 Hasil Pengujian Konversi RGB to HSV Thresholding Sumber : Hasil Penelitian
Tabel 3. Fitur image sebagai classifier kualitas daun tembakau Madura Sumber : Hasil Percobaan
Level Kategori Level Warna Level Size (cm) Level Sensor Aromatik (Ω) Kategori 1 Kuning Emas 21 x 11 55.69 Kategori 2 Kuning Emas 18 x 91 48.94 Kategori 3 Kuning Emas 23 x 15 46.13 Kategori 4 Kuning Emas 18 x 10 57.66 Tabel 4. Hasil deteksi kualitas tembakau Sumber: Data Hasil Percobaan
No Kualitas Hasil Sampel Gambar 1 Kualitas I

## 2 Kualitas II

## Pengujian  Konversi  RGB  to  HSV Thresholding
Untuk  mendapatkan  ekstraksi  fitur bentuk  dari  gambar  objek  daun tembakau dilakukan konversi citra ke dalam  bentuk  format  HSV  dengan mengimplementasikan  besaran  nilai thresholding, hal ini bertujuan mengisi  region  yang  berlubang  dan melakukan operasi morphologi dengan erosi dan dilasi. Dari konversi yang sudah didapatkan seperti Gambar 6 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  dari sampel tembakau

## Pengujian Klasifikasi Kualitas Tembakau
Pengujian  akurasi  penentuan  nilai kualitas  mutu  tembakau  dilakukan dengan  menghitung  rata –  rata keakuratan  sistem  pada  proses pengklasifikasian  disetiap  pengujian pada  masing –  masing  parameter. Sistem pendeteksi kualitas tembakau ini  beroperasi  dengan  melakukan ekstraksi fitur warna HSV, kemudian berdasarkan nilai piksel yang didapat bisa  ditentukan  nilai  besaran  ukuran dari daun yang dideteksi. Sedangkan
representasi aromatic tembakau
dideteksi dengan menggunakan sensor gas. Setelah didapatkan nilai untuk semua parameter yang dibutuhkan, proses selanjutnya adalah pengklasifikasian
berdasarkan  pada  rule  yang  telah ditentukan  seperti  yang  ditunjukkan tabel 3.
Pada  data  yang  ditunjukkan pada  tabel  4  adalah  menunujukkan hasil  deteksi  untuk  jenis  tembakau yang  tergolong  kualitas  I  (sangat bagus),  kualitas  II  (bagus),  kualitas III(sedang)  dan  kualitas  IV(buruk).
Berdasarkan
hasil proses implementasi  metode  HSV  dan deteksi  kontur  didapatakn  dimensi panjang  dan  lebar  dari  masing – masing  sampel  uji  yang  didasarkan dari konversi pixel gambar.
Kesimpulan Sistem deteksi kualitas tembakau  yang  dilengkapi  kamera yang  ditempatkan  pada  sebuah ruang  pengujian  dengan  warna background hitam  telah  mampu melakukan proses klasifikasi kualitas 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. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan telah ditunjukkan  bahwa  sistem  telah mampu  mebedakan  kualitas  dari daun  sampel  tembakau  dengan metode konversi RGB image to HSV Thresholding.

## DAFTAR PUSTAKA
Badri, M. H. S. A.; Anthana, M.; Hardika, K.. Standart Operasional Kultur Teknis
Tembakau. Surakarta; 1994. Sari, Y., dkk. 2015, Optimasi Conjugate Gradient Pada Backpropagation Neural Network untuk Deteksi Kualitas Daun Tembakau ,
Konfresnsi Nasional Sistem
Informatika, STIKOM Bali
Zhang, X., dkk. 2008, Images
Features Extraction of Tobacco Leaves , Congress
on Image and Signal Processing, China
Anilkumar.Muthevi., dkk. 2017 , Leaf Classification Using Completed Local Binary Pattern Of Textures , IEEE
7th International Advance Computing Conference, India
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. Figaro, (2005), General Information  for   TGS Sensors. URL:http://www.figarosenso r.com Dinas Perkebunan Jawa Barat, Buku Pedoman Standarisasi Mutu Tembakau: 2009 Luay Fraiwan, Khaldon Lweesy, Aya Bani-Salma, Nour Mani, “A Wireless Home Safety Gas Leakage Detection System ”, IEEE ,pp. 11- 14, 2014.