Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4599

## KLASIFIKASI
KUALITAS

## DAUN TEMBAKAU MENGGUNAKAN GLCM  (GRAY  LEVEL  CO-OCCURRENCE MATRIX) DAN SVM (SUPPORT VECTOR MACHINE)
Sriani 1 , Sulindawaty, Yulia Rizky
1 Program  Ilmu  Komputer,  Universitas  Islam  Negeri  Sumatera  Utara,  Medan,  Jl.  Lap.  Golf,  Kp. Tengah, Kec. Pancur Batu, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara 20353, Indonesia
Received: 21 Juni 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Tembakau Gray Level Co- Occurrence Matrix ; Support Vector Machine.
Corespondent Email: sriani.3784@gmail.com

## ABSTRACT
Indonesia, a nation with a diverse flora, is home to many different kinds of plants. This plant, known as tobacco, has large, elongated leaves. However, the texture of the tobacco leaves will still appear the same on all tobacco leaves if you only see them  with  your  own  eyes,  so  it  is  difficult  to  determine  which  leaves  have  the appropriate  quality.  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  and  Support Vector Machine (SVM) were used during the digital image processing phase of this study to complete the feasibility classification of tobacco leaf quality. Based on the GLCM  feature  extraction  results,  the  SVM  method  is  used  to  classify  tobacco varieties  based  on  leaf  texture.  The  results  of  the  experiment  show  that  the application built can perform image processing of tobacco leaves and classify the quality  of  tobacco  from  the  image  processing  process  of  tobacco  leaves  with  an accuracy  value  for  tobacco  classification  with  an  average  accuracy  value  of 73.3%.

## ABSTRAK
Indonesia,  negara  dengan  flora  yang  beragam,  adalah  rumah  bagi  berbagai  jenis tanaman.  Tanaman  yang  dikenal  dengan  nama  tembakau  ini  memiliki  daun  yang besar dan memanjang. Namun tekstur daun tembakau akan tetap tampak sama pada semua daun tembakau jika hanya dilihat dengan mata kepala sendiri sehingga sulit untuk menentukan daun mana yang memiliki kualitas yang sesuai. Gray Level Co- Occurrence  Matrix  (GLCM)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  digunakan selama  fase  pemrosesan  citra  digital  dari  penelitian  ini  untuk  menyelesaikan klasifikasi  kelayakan  kualitas  daun  tembakau.  Berdasarkan  hasil  ekstraksi  ciri GLCM,  metode  SVM  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  varietas  tembakau berdasarkan  tekstur  daun.  Hasil  percobaan  bahwa  aplikasi  yang  dibangun  dapat melakukan  pengolahan  citra  daun  tembakau  dan  mengklasifikasikan  mutu tembakau  dari  proses  pemrosesan  citra  daun  tembakau  dengan  nilai  akurasi  untuk klasifikasi tembakau nilai akurasi rata-rata adalah 73,3%.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  komoditas  strategis  terpenting  dari tanaman  perkebunan  tahunan,  tanaman  tembakau  juga merupakan  salah  satu  komoditas  nasional  utama  dan penggerak  ekonomi  utama  di  Indonesia.  Banyak penduduk  setempat  yang  mencari  pekerjaan  atau pendapatan  terlibat  dalam  produksi  dan  pemasaran tanaman  tembakau.  Awalnya,  tembakau  digunakan terutama  untuk  sifat  estetika,  obat,  dan  terapeutiknya, tetapi  komersialisasinya  yang  cepat  menyebabkan penyebarannya yang cepat ke seluruh dunia.
Tembakau dipanen kemudian dirobek dengan tangan dan  dijemur  selama  dua  hari  di  bawah  terik  matahari selama  kurang  lebih  enam  bulan.  Setelah  itu,  daun tembakau  ditentukan  kualitasnya,  kemudian  digunakan sebagai bahan baku pembuatan rokok. Tergantung resep pembuatan kretek, sebagian daun tembakau yang ada di pabrik langsung digunakan, sedangkan sebagian lainnya disimpan bertahun-tahun. Kualitas tembakau memainkan  peran  penting  dalam  menentukan  sifat penciptaan rokok. Salah satu tahapan dalam pascapanen tembakau  yang  perlu  diperhatikan  adalah  penataan,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
yaitu  suatu  siklus  pelepasan  dengan  melihat  satu  atau beberapa  standar,  misalnya  berdasarkan  ukuran,  berat, varietas, dan lain-lain.
Yang  bertanggung  jawab  untuk  menyortir  atau mengkategorikan  daun  tembakau  adalah grader .  Tugas mereka  adalah  mengukur  dan  mengevaluasi  kualitas tembakau sehingga dapat dikategorikan ke dalam grade tertentu. Grader pada  umumnya  memilah  mutu  atau sifat  daun  tembakau  secara  lahiriah  berdasarkan  warna daun, permukaan daun, dan ukuran daun. Karena grader sering  melakukan  kesalahan  karena  kelelahan,  keadaan emosi,  perbedaan  persepsi  tentang  sifat  fisik  produk yang  disortir,  penglihatan,  dan  pencahayaan,  sehingga menghasilkan produk yang beragam. Untuk menyiasatinya,  diperlukan  alat  dan  metode  pemilahan daun tembakau yang benar.
Dengan mengimplementasikan kualitas daun tembakau  menggunakan  metode Gray  Level  Co- occurrence  Matrix dan Support  Vector  Machine untuk membantu  membedakan  kualitasnya.  Metode Gray Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  dan Support Vector  Machine (SVM)  yang  bertujuan  untuk mengklasifikasikan  daun  tembakau  berdasarkan  tekstur daun  objek  dapat  digunakan  untuk  proses  sortasi  pada daun tembakau.
“ Aplikasi  metode  support  vector  machine  (SVM) untuk  klasifikasi  antara  tanaman  berdaun  menjari  dan gulma  berdasarkan  fitur  bentuk  dan  tekstur  daun ” merupakan  penelitian  terdahulu.  Hasil  klasifikasi menunjukkan  bahwa  pendekatan  SVM  efektif  dalam membedakan  antara  tanaman  gulma  dan  semangka menggunakan  isyarat  tekstur  yang  termasuk  dalam gambar  multi-daun.  Pada  74,54%,  akurasi  dianggap rata-rata [1]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1

## Tanaman Tembakau
Indonesia  adalah  salah  satu  negara  perdagangan tembakau  terpenting  di  dunia.  Daun  tembakau  dan rokok merupakan barang yang paling banyak diperdagangkan.  Barang  bernilai  tinggi tersebut memberikan  kontribusi  bagi  perekonomian  nasional dengan  menjadi  sumber  devisa  negara,  penerimaan negara  dan  pajak  (cukai),  pendapatan  bagi  petani,  dan lapangan  kerja  masyarakat  (usaha  tani  dan  pengolahan rokok). [2]

## 2.2 Citra
Citra  digital  dibuat  dengan  mengambil  sampel gambar  analog  dua  dimensi  yang  kontinu  menjadi gambar diskrit. Untuk membuat gambar diskrit, gambar analog  dibagi  menjadi  N  baris  dan  M  kolom. Konvergensi  antara  garis  dan  segmen  tertentu  disebut piksel.  Piksel  [m,n]  adalah  ilustrasi  gambar  atau  titik diskrit  pada  baris  m  dan  kolom  n.  Proses  penentuan
warna  piksel  tertentu  dalam  gambar  dari  gambar kontinu dikenal sebagai pengambilan sampel.[3]

## 2.3 Tipe Citra Digital
Nilai  piksel  berada  dalam  rentang  yang  telah ditentukan,  dari  nilai  terendah  hingga  tertinggi.  Jenis warna  menentukan  rentang,  yang  biasanya  berkisar antara  0-255.  Gambar  dengan  penggambaran  ini dinamakan  gambar  angka.  Berdasarkan  nilai  piksel dikategorikan  menjadi  citra  biner,  citra grayscale dan citra warna. [4]

## 2.4 Format File Citra
Ada  beberapa  variasi  format  file  citra  umum  yang digunakan  saat  ini.  Gambar  disimpan  dalam  file menggunakan  format  ini.  Ada  karakteristik  unik  untuk setiap  format.  Beberapa  format  yang  paling  umum digunakan  adalah  bitmap  (*.bmp),  JPEG  (*.jpeg), Graphics  Interchange Format  (*.gif), Tagged  Image Format  (*.tif/*.tiff), Portable  Network  Graphics (*.png), dll. [5]
2.5 Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
GLCM  adalah  strategi  untuk  mendapatkan  terukur berbasis  termasuk  ekstraksi  dari  nilai-nilai  pixel jaringan  gambar  terkomputerisasi,  yang  memiliki  nilai tertentu  dan  struktur  titik  contoh.  [6]  Teknik  ini didasarkan  pada  pemikiran  bahwa  sebuah  tekstur  akan memiliki  pola  konfigurasi  atau  pasangan  tingkat keabuan yang berulang.
2.6 Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Boser,  Guyon,  dan  Vapnik  menciptakan Support
Vector Machine (SVM), yang pertama kali didemonstrasikan  pada  tahun  1992  di  Lokakarya Tahunan  Teori  Pembelajaran  Komputasi.  Sebenarnya ide  dasar  metode  SVM  merupakan  gabungan  dari  ide pendukung lainnya dan teori komputasi yang sudah ada selama  satu  tahun.  Konsep  SVM  dapat  diringkas sebagai  upaya  untuk  menemukan  pemisah  antara  dua kelas di ruang input. [7]

## 2.7 Metode Sequential Training SVM
Pelatihan  data  untuk  menghasilkan  hyperlane  yang optimal  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Sequential
Training. Memaksimalkan margin hyperplane (maksimal hyperplane  margin )  adalah  inti dari pendekatan ini. Sederhananya, proses mengklasifikasikan data menggunakan SVM memerlukan  pencarian  hyperplane  yang  optimal  untuk membagi ruang input menjadi dua kelas data.

## 2.8 SVM Non Linier
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
SVM linier dan SVM non-linier (trik kernel) adalah dua  jenis  SVM.  SVM  hanya  bekerja  dengan  data  yang dapat  dipisahkan  secara  linear.  Untuk  informasi  tidak langsung,  Anda  dapat  menggunakan  teknik  bit  pada komponen informasi dasar dari indeks informasi. [8]

## 2.9 MATLAB
MATLAB memiliki kemampuan untuk menampilkan  hasil  perhitungan  secara  grafis  dan  dapat dikustomisasi  dengan  antarmuka  pengguna  yang dirancang  sendiri.  Gambar  dan  tampilan  dasar MATLAB  terdiri  dari  jendela  Order  yang  merupakan tempat  kita  menyusun  kemampuan  yang  kita  perlukan. Lihat  dan  gunakan  kembali  fungsi  sebelumnya  dengan riwayat  perintah.  Ruang  kerja  di  MATLAB  yang menampung  variabel  yang  kami  gunakan  dan  gunakan untuk membuat variabel baru. [9]

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Prosedur Kerja
Prosedur  kerja  dalam  penelitian  ini  dilakukan melalui  tahap-tahap  yang  akan  dilakukan  pengumpulan data serta analisis kebutuhan sebagai berikut :

## 1. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  menggunakan  studi  literatur  dan observasi.  Studi  literatur  bertujuan  untuk  memberikan gagasan  dalam  menyusun  kerangka  konsep  metodologi penelitian  yang  didasari  oleh  kajian  literatur  dan observasi dilakukan pengambilan gambar dari sudut atas dengan  memperlihatkan  bagian  permukaan  daun tembakau.

## 2. Analisis Kebutuhan
Functional Requitment adalah hal-hal yang dibutuhkan  sistem  untuk berfungsi dengan baik,  seperti input,  output,  proses,  dan  data  yang  disimpan  dalam beberapa cara. Non-Functional Requitement, di sisi lain, mungkin  mengambil  bentuk  aspek  seperti  kinerja, kegunaan,  biaya,  ketepatan  waktu,  dokumentasi, keamanan, dan kontrol audit internal yang mempengaruhi seberapa puas pengguna dengan sistem. Selama tahap analisis kebutuhan, peneliti mengumpulkan  informasi  tentang  apa  yang  dibutuhkan untuk  mengidentifikasi  masalah  penelitian.  Untuk analisis  kualitas  tembakau  berdasarkan  tekstur  daun, dipilih  metode  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM).  GLCM  banyak  digunakan  untuk  pengenalan tekstur dan memiliki hasil persentase yang baik. Belum ada  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  GLCM untuk  klasifikasi  daun  tembakau  dengan  menggunakan tekstur  daun  sebagai  objek  penelitian,  dan  SVM merupakan pengklasifikasi data yang baik.

## 3.2 Perancangan
Perancangan  adalah  langkah  pertama  dalam  fase pengembangan rekayasa produk atau sistem. Perancangan  dilakukan  sebagai  proses  penerapan berbagai  teknik  dan  prinsip  yang  bertujuan  untuk mendefinisikan  sebuah  peralatan,  satu  proses  atau  satu sistem  secaradetail  yang  membolehkan  dilakukan realisasi  fisik.  Fase  ini  adalah  inti  teknis  dari  proses rekayasa perangkat lunak.
Alur  sistem  klasifikasi  citra  daun  tembakau  dimana perangkat  lunak  yang  akan  digunakan  adalah  Matlab. Adapun  tahapannya  adalah  input  citra  daun  tembakau dan  diolah  menjadi  citra  yang  sesuai  dengan  algoritma yang  digunakan,  selanjutnya  citra  di  grayscale  kan. Kemudian  dilakukan  ekstraksi  fitur  tekstur  daun menggunakan  metode Gray  Level  Co-Occurrence Matrix (GLCM)  dan  selanjutnya  hasil  dari  nilai ekstraksi  fitur  tekstur  GLCM  akan  diklasifikasikan menggunakan  metode  SVM.  Maka  hasil  klasifikasi citra menggunakan Support Vector Machine (SVM) pun didapatkan  dan  proses  klasifikasi  kualitas  daun tembakau berdasarkan tekstur daun menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) selesai.

## 3.3 Flowchart Sistem
Perancangan flowchart sistem  dalam  suatu penelitian  adalah  tahap  yang  dilakukan  peneliti  setelah mengumpulkan  semua  kebutuhan  sistem  yang  akan dirancang.  Adapun  tahap-tahap  yang  akan  dilakukan meliputi  dari  perancangan  desain,  perancangan  data penelitian dan perancangan flowchart metode penelitian. Dalam  tahap  perancangan  sistem  ini  akan  disajikan langkah-langkah  yang  akan  dilaksanakan  dalam penyelesaian  penelitian.  Berikut  Gambar  3.2  adalah flowchart perancangan  sistem  klasifikasi  kelayakan mutu  daun  tembakau  berdasarkan  tekstur  daun  dengan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Support Vector Machine (SVM). Gambar 1. Flowchart Sistem Start Stop Ekstraksi Fitur GLCM Citra Daun Grayscalling Hasil Klasifikasi Klasifikasi SVM
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 3.4 Penerapan
Penerapan  dilakukan  setelah  proses  perancangan aplikasi klasifikasi citra daun tembakau dengan ekstrasi fitur  dengan  metode  GLCM  dan  hasilnya  dilakukan klasifikasi  dengan  algoritma  SVM  untuk  menentukan kualitas kelayakan mutu daun tembakau dimana aplikasi berbasis desktop dengan bahasa pemograman MATLAB.  Setelah  aplikasi ini selesai dirancang, maka pengguna  dapat  menginputkan  data  citra  untuk melakukan  ekstraksi  fitur  GLCM  dan  melakukan klasifikasi  dengan  metode  SVM  sehingga  ditampilkan hasilnya berupa jenis tembakau.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Kebutuhan
Gambar daun tembakau yang diproses menggunakan pemrosesan  gambar  skala  abu-abu  memberikan  data yang  diperlukan  untuk  penyelidikan  ini.  Tahap  analisis data  adalah  ketika  desain  tampilan  dan  identifikasi gambar  input  dan  output  berlangsung.  Kemudian mengimplementasikan  algoritma Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix (GLCM)  dan Support  Vector Machine (SVM)  untuk  mengklasifikasi  mutu  daun tembakau  berdasarkan  tekstur  daunnya menggunakan Matlab 2015a.

## 4.2 Pengujian
Tujuan  dari  pengujian  sistem  adalah  untuk mengevaluasi  fungsionalitas  dan  kecepatan  sistem dalam mengklasifikasikan jenis tembakau dari foto daun menggunakan  teknik  ekstraksi  fitur  GLCM  dan algoritma  SVM  untuk  klasifikasi.  Tes  dimulai  dengan pengenalan  singkat  untuk  program,  diikuti  dengan instruksi  untuk  memasukkan  gambar  daun  tembakau yang ditentukan. Setelah pengguna selesai memasukkan gambar, mereka diminta untuk menekan tombol proses. Hasilnya  akan  ditampilkan  dalam  program  setelah menekan tombol.

## 4.3 Pembacaan Nilai Piksel
Nilai Matriks grayscale piksel sebuah citra:
Gambar 2. Matriks Grayscale
(x,y) 0 1 2 3 0 1 3 0 1 1 1 2 2 0
2 1 1 0 3 3 2 3 0 2
Dari matriks citra grayscale dilakukan penghitungan nilai  ekstraksi  fitur  setiap  citra  daun  tembakau  dengan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM).
4.4 Metode  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)
Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)  adalah  salah  satu  ekstraksi  orde  kedua  pada fitur statistik tekstur. Ekstraksi orde kedua menunjukkan  hubungan  statistik  antara  2  piksel. GLCM adalah sebuah matriks dengan jumlah baris dan kolom sebanding dengan jumlah gray level (G) dalam suatu  citra.  Metode  GLCM  menggunakan  citra berskala  keabuan  ( grayscale ).  Terdapat  4  sudut  yang digunakan pada GLCM, diantaranya sudut 0°, 45°, 90°, 135°. Setelah semua proses perhitungan ekstraksi fitur dengan Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM) dilakukan,  langkah  selanjutnya  adalah  merata-ratakan nilai  dari  semua  sudut  agar  didapatkan  satu  nilai tunggal  dari  setiap  fitur  yang  telah  di  dapatkan sehingga memudahkan dalam penamaan klasifikasi.

## 4.5 Analisis  Data  dengan  Support  Vector  Machine (SVM)
Analisis  data  dengan  perhitungan  menggunakan metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  data mentah yang telah diperoleh yang akan diproses melalui beberapa tahapan sebagai berikut:

## 1. Data Latih
Dataset yang digunakan untuk mengklasifikasi jenis mutu  daun  tembakau  berasal  dari  data  latih  citra  daun tembakau  hasil  ekstraksi  fitur  tekstur  Gray  Level  Co- Occurence  Matrix  (GLCM),  dataset  yang  digunakan diambil  4  fitur  hasil  ekstraksi  fitur  Gray  Level  Co- Occurence Matrix (GLCM).

## 2. Normalisasi Data Latih
Dataset  awal  mempunyai  data  yang  belum dinormalisasi  tampak  pada  nilai  fitur  yang  memiliki banyak  angka  dibelakang  koma.  Maka  dari  itu  akan dilakukan normalisasi data. Normalisasi data terdiri dari berbagai cara. Pada penelitian ini, penulis menggunakan cara  mengambil  2  angka  di  belakang  koma  nilai  fitur sehingga  pada  nilai  fitur  tidak  memliki  banyak  angka dibelakang koma.

## 3. Penentuan Nilai Output (y)
Dari  hasil  normalisasi,  maka  akan  ditentukan  nilai output (y) dengan cara memberi nilai y = 1 untuk kelas pertama  yang  akan  dicari  fungsi  keputusannya  dan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
memberikan nilai  y =  -1 untuk  kelas lainnya. Sehingga akan  menghasilkan  6  fungsi  keputusan  sesuai  dengan kelas yang ada.
4. Penentuan Nilai Weight (w) dan Bias (b)
Untuk menghitung nilai weight ( w ), maka digunakan rumus y i ( w.x i +b)  ≥  1untuk  kelas  pertama  yang  akan dicari  fungsi  keputusannya  dan  digunakan  rumus y i ( w.x i +b) ≤ 1 untuk kelas lainnya.

## 5. Penentuan Nilai Hyperplane
Untuk  menentukan  nilai  hyperplane,  digabungkan dengan nilai weight (w) dan bias(b), f(x )= w1.x1 + w2.x2 + w3.x3 + w4.x4 + b =0 Setelah  mendapatkan  nilai  hyperplane  yang pertama  maka  proses  perhitungan  diatas  dilakukan kembali  mulai  dari  penentuan  nilai  output  (y)  hingga penentuan  nilai  hyperplane  sampai  mendapatkan  6 hyperplane yang mana didalam metode svm one against all  hyperplane  adalah  fungsi  keputusan  yang  akan menentukan kelas dari data yang dilatih dan diuji.

## 6. Hyperplane Sebagai Fungsi Keputusan
Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  secara berulang  maka  didapatkan  6  hyperplane  sebagai  fungsi keputusan sesuai dengan penentuan nilai w dan x.

## 7. Pengujian Data
Data  uji  diambil  1  sample  data  uji  untuk  dilakukan proses  klasifikasi  daun  tembakau  yang  akan  dilakukan menggunakan  6  fungsi  keputusan.  Data  uji  dilakukan dengan  klasifikasi  daun  tembakau    menggunakan persamaan  fungsi  keputusan  metode  one  against  all dengan  kelas  =  sign(f(x)).  Fungsi  sign  yang  digunakan merupakan  pengecekan  pada  hasil  perhitungan  yang dilakukan  pada  data  uji.  Hasil  pengujian  pada  data  uji yang  menghasilkan  fungsi  keputusan  dengan  nilai paling  maksimal  maka  akan  diberi  nilai  ,  sedangkan pada fungsi keputusan lainnya akan diberi nilai.

## 4.6 Perancangan
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  terhadap metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  melakukan klasifikasi  mutu  daun  tembakau,  maka  perancangan yang dilakukan dengan flowchart klasifikasi mutu daun tembakau berdasarkan fitur menggunakan metode Grey Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  dan Support Vector Machine (SVM).
4.7 Gambar Tampilan
1. Tampilan Form Klasifikasi
Form Klasifikasi  digunakan  untuk  menampilkan form proses  klasifikasi  citra  dengan  algoritma Support Vector Machine (SVM). Gambar 3. Tampilan Form Klasisifikasi Pada  tampilan  klasifikasi  diatas  terdapat  2  kotak axes untuk  menampilkan  citra-citra  antara  lain  adalah citra  Input,  dan  citra grayscale .  Pada  bagian  bawah terdapat  button  Training  yang  berfungsi  untuk melakukan  pelatihan  citra  latih,  button  File  Citra  yang berfungsi  untuk  melakukan  pemasukan  citra  uji,  button GLCM berfungsi untuk melakukan proses ekstraksi fitur citra dan tombol
Klasifikasi  untuk  melakukan  proses  klasifikasi. Pada  bagian  bawah  lagi  terdapat  tampilan  hasil klasifikasi  dan  pada  bagian  kanan  terdapat  tampilan parameter  GLCM  antara  lain Contrast , Energy , Homogenity dan Correlation . .
4.8 Hasil 1. Pengujian
Berdasarkan sample citra,  maka  akan  dilakukan proses  pengujian  terhadap  objek  citra.  Pengujian terhadap  objek  citra  digital  menggunakan  format file jpg.  Citra  yang  digunakan  pada  proses training sebanyak 60 citra yang terdiri dari 30 daun layak dan 30 daun  tidak  layak.  Adapun  proses  pengujian  citra  dapat dilakukan  untuk  semua  citra  daun  tembakau  pengujian yaitu sebanyak 30 sampel citra 104x167 piksel.
Gambar 4. Citra Training
Sedangkan citra pengujian dengan 30 citra campuran antara layak dan tidak layak:
Gambar 5. Citra Pengujian
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
2. Tampilan Hasil Pengujian
a. Citra Besuki1.jpg
Gambar 6. Pengujian Citra Uji Besuki1.jpg
Pengujian  file  citra  Besuki1.jpg  dengan  hasil  para meter  GLCM  Contrast:  0.604209,  Energy:  0.38055, Homogeneity:  0.985038  dan  Correlation:  0.971235. Citra  Besuki1.jpg  adalah  citra  daun  tembakau  yang layak  dan  hasil  pengenalannya  adalah  Layak,  maka diperoleh nilai akurasinya adalah 1 (100%).
b. Citra Deli6.jpg
Gambar 7. Pengujian Citra Uji Deli6. jpg
Pengujian  file  citra  Deli6.jpg  dengan  hasil  para meter  GLCM  Contrast:  0.2676,  Energy:  0.6135, Homogeneity:  0.9677  dan  Correlation:  0.9120.  Citra Deli6.jpg  adalah  citra  daun  tembakau  yang  layak  dan hasil pengenalannya adalah Layak, maka diperoleh nilai akurasinya adalah 1 (100%).
c. Citra Rakyat6.png
Gambar 8. Pengujian Citra Rakyat6. Jpg
Pada  Gambar  4.21  diatas  dilakukan  pengujian  file citra  Rakyat6.jpg  dengan  hasil  para  meter  GLCM Contrast: 0.1662, Energy: 0.4196, Homogeneity: 0.9705 dan  Correlation:  0.9578.  Citra  Rakyat6.jpg  adalah  citra daun  tembakau  yang  layak  dan  hasil  pengenalannya adalah Layak, maka diperoleh nilai akurasinya adalah 1 (100%).
d. Citra Tidak Layak Besuki6.png Gambar 9. Pengujian Citra Besuki6.png
Pengujian  file  citra  Besuki6.png  dengan  hasil  para meter  GLCM  Contrast:  0.4344,  Energy:  0.2770, Homogeneity:  0.8972  dan  Correlation:  0.8541.  Citra Besuki6.png adalah citra daun tembakau yang layak dan hasil pengenalannya adalah Layak, maka diperoleh nilai akurasinya adalah 0 (0%).
e. Citra Tidak Layak Deli6.png
Gambar 10. Pengujian Citra Tidak Layak Deli6.png
Pengujian  file  citra  Tidak  Layak  Deli6.png  dengan hasil  para  meter  GLCM  Contrast:  0.1844,  Energy: 0.6043,  Homogeneity:  0.9863  dan  Correlation:  0.9839. Citra  Tidak  Layak  Deli6.png  adalah  citra  daun tembakau  yang  Tidak  Layak  dan  hasil  pengenalannya adalah Layak, maka diperoleh nilai akurasinya adalah 0 (0%).
f. Citra Tidak Layak Rakyat1.png
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
0 5 10 15 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Nilai GLCM Klaifikasi Contrast Energy
Corr Homo
Gambar 11. Pengujian Citra Tidak Layak Rakyat1.png
Pengujian  file  citra  Tidak  Layak  Rakyat1.png dengan  hasil  para  meter  GLCM  Contrast:  0.1844, Energy:  0.6043,  Homogeneity:  0.9863  dan  Correlation: 0.9839.  Citra  Tidak  Layak  Rakyat1.png  adalah  citra daun  tembakau  yang  Tidak  Layak  dan  hasil pengenalannya  adalah  Tidak  Layak,  maka  diperoleh nilai akurasinya adalah 1 (100%).
Data  hasil  pengujian  citra  daun  tembakau  pada pengujian  ini  dilakukan  proses  klasifikasi  citra  daun tembakau  secara  acak  sebanyak  30  file  dengan parameter  GLCM  adalah Contrast =1, Energy =  2, Homogeneity = 3 dan Correlation = 4.
Dengan  melihat  hasil  pengujian  diatas,  maka  nilai akurasi dapat dihitung sebagai berikut:
Nilai Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑢𝑗𝑖 x 100%
Nilai  parameter  GLCM Contrast =1, Energy =  2, Homogeneity = 3 dan Correlation = 4.
Nilai Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑢𝑗𝑖 x 100%.
Dari  hasil  uji  yang  yang  dilakukan  didapat  nilai akurasi sebesar 73.3%.
Gambar 12. Tampilan Grafik GLCM Hasil Pengujian
Gambar 13. Tampilan Grafik Nilai Akurasi Hasil Pengujian
4.9 Penerapan
Penerapan  atau  penggunaan  sistem  ini  untuk mengklasifikasikan  kelayakan  mutu  daun  tembakau. Dengan  menggunakan  metode  ektraksi  ciri  GLCM  dan klasifikasi SVM, maka dapat diperoleh dan menampilkan  citra  hasil  pemrosesan  awal  serta  GLCM dan klasifikasi SVM serta menampilkan hasil klasifikasi yang baik.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  aplikasi  Klasifikasi  kelayakan mutu  daun  tembakau  berdasarkan  tekstur  daun menggunakan  metode Gray  Level  Co-Occurrence Matrix (GLCM)  dan Support  Vector  Machine (SVM) dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
a. Aplikasi dapat melakukan klasifikasi jenis tembakau dengan  kelas  Layak  atau  Tidak  Layak  dengan algoritma SVM.
b. Hasil  akurasi  untuk  klasifikasi  dengan  30  citra  uji kelayakan mutu tembakau adalah sebesar 73.3 %.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  saya  sampaikan  kepada orangtua,  dosen  dan  teman  seperjuangan  yang  telah memberikan pandangan dan saran dalam pengembangan gagasan dan analisis. Semua kontribusi ini memberikan pemikiran  yang  signifikan  pada  kelengkapan  dan kualitas karya tulis ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  Meirista,  “Aplikasi  Metode  Support  Vector Machine  (SVM)  Untuk  Klasifikasi  Tanaman Berdaun  Menjari  Dan  Gulma  Berdasarkan  Fitur Bentuk Dan Tekstur Daun,” 2015.
[2]  K. A. Wibisono and A. F. Ibadillah, “Implementasi  Metode  Feature  Extraction  pada Klasifikasi  Kualitas  Daun  Tembakau  Madura,” Rekayasa , vol. 10, no. 2, pp. 71–78, 2017.
[3]  P.  N.  Andono,  T.  Sutojo,  and  Muljono, “Pengolahan  Citra  Digital,”  in CV.  Andi  Offset , 2017.
[4]  P.  D,  “Pengolahan  Citra  Identifikasi  Kualitas Mengudu (Morinda Citrifolia) Berdasarkan Warna dan Tekstur Menggunakan Analisis CoOccurrence Matrix,” in Skripsi Program Studi Teknik Jurusan Informatika:  Universitas  Muhammadiyah  Gresik , 2010.
[5]  D.  Putra,  “Pengolahan  Citra  Digital  (Edisi  1),”  in Penerbit Andi , 2010.
[6]  A.  A.  Kasim  and  A.  Harjoko,  “Klasifikasi  Citra Batik  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Berdasarkan Gray Level Co- Occurrence Matrices (GLCM),” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , 2014.
[7]  E.  Listiana  and  M.  A.  Muslim,  “Penerapan Adaboost  untuk  Klasifikasi  Support  Vector
0 0,5 1 1,5 Besuki1 … Besuki -… Besuki-
0 5 D el i- 0 7 D el i- 09 Raky at6 R a ky at8
Raky at1 0 Ti da k…
Ti da k… Ti da k…
Ti da k…
Ti da k…
Ti da k… Ti da k… A KUR A SI FILE Nilai Akurasi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Machine  Guna  Meningkatkan  Akurasi  pada Diagnosa  Chronic  Kidney  Disease,” Pros. SNATIF , 2017.
[8]  S.  Prayoginingsih  and  R.  P.  Kusumawardani, “Klasifikasi  Data  Twitter  Pelanggan  Berdasarkan Kategori  myTelkomsel  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine  (SVM),” J.  SISFO ,  vol.
7, no. 2, 2018.
[9]  W.  KOMPUTER, Paling  Dicari  PHP  Source Code . 2013.