## DETEKSI PENYAKIT  PADA DAUN TEMBAKAU DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

## Diana Laily Fithri
Dosen Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Muria Kudus Email: dila_fitri@yahoo.com

## ABSTRAK
Artificial Neural Network ( ANN ) Perceptron merupakan salah satu dari metode AI yang telah terbukti cukup  handal  untuk  digunakan  sebagai  teknik  pengenalan  atau  pengindentifikasian.Tujuan  dari  dibuatnya penelitian  ini  adalah  untuk  menerapkan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  atau Artificial  Neural  Network dengan algortima Perceptron dalam menentukan penyakit cacar daun dan bercak daun pada daun tembakau serta daun cengkeh,  dimana  sampel  daun-daun  tersebut  dianalisis  melalui  kedelapan  gejala  atau  ciri  yang ditimbulkannya.Tahapan awal  yang dilakukan  yaitu  mengumpulkan beberapa sampel daun tembakau dan daun cengkeh,  baik  yang  terkena  penyakit  maupun  tidak.  Kemudian  mengelompokkan  gejala  atau  ciri  khusus  yang ditimbulkan  pada  setiap  daunnya  dari  penyakit  cacar  daun  dan  bercak  daun.  Ciri  penyakit  yang  positif  terlihat pada  masing-masing  daun  akan  direpresentasikan  dengan  nilai bipolar [1,  -1],  dimana  ciri  tersebut  akan digunakan  sebagai  nilai  masukan  pada  tahap  pelatihan  ( training )  dan  pengujian  ( testing )  dalam  metode  ANN. Dari  hasil  pengujian  terhadap  sampel  sebanyak  20  daun  untuk  tahap training dan  10  sampel  daun  untuk  tahap testing ,  dengan  perbandingan  penyakit  bercak  daun  dan  cacar  daun  adalah  50  :  50, learning  rate sebesar  0,7, lapisan masukan sebanyak 8 buah, dan 1 buah lapisan luaran, didapat bahwa metode ANN Perceptron memiliki persentase keberhasilan pengenalan penyakit sebesar 61% - 73% untuk data non- learning , dan 100% untuk data learning pada kedua jenis daun tersebut. Kata kunci : ANN Perceptron, bipolar, learning rate, cacar daun, bercak daun .

## ABSTRACT
Artificial  Neural  Network  (ANN)  is  one  of  the  Perceptron  AI  methods  that  have  been  proven  reliable enough to be used as an introduction or a technique made pengindentifikasian.Tujuan of scientific writing is to apply  the  methods  of  Artificial  Neural  Networks  or  Artificial  Neural  Network  with  Perceptron  algorithm  in determining  disease  smallpox  leaves  and  leaf  spot  on  tobacco  leaf  and  clove  leaf,  which  leaves  the  sample  is analyzed  through  eighth  symptoms  or  traits  that  made  the  initial  ditimbulkannya.Tahapan  collected  some samples  of  tobacco  leaf  and  leaf  clovers,  both  affected  by  the  disease  or  not.  Then  the  group  of  symptoms  or traits  generated  at  each  leaf of  smallpox  leaves  and  leaf  spot.  Positive  disease  traits  seen  in  each  leaf  will  be represented  by  the  value of  bipolar  [1,  -1],  where  the  traits  will  be  used  as  input  values  in  the  training phase (training) and testing (testing) in the ANN method. From the results of tests on a sample of 20 leaves for training phase and 10 leaf samples for testing phase, the ratio of leaf spot diseases and smallpox leaf is 50: 50, learning rate of 0.7, the input layer as many as 8 pieces, and 1 output layer , found that the ANN method Perceptron has a percentage of the successful introduction of the disease by 61% - 73% for non-learning the data, and 100% for the learning of data on both types of leaves.
Keywords: ANN Perceptron, bipolar, learning rate, smallpox leaves, leaf spot .

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan akan piranti pengenal / pendeteksi  yang handal  sangat dibutuhkan. Pengembangan teknologi pengenalan  yang  berupa  kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelligence)  menjadi  sangat  penting  dan  membantu karena selain mempermudah, juga mempercepat pekerjaan manusia. Salah satu ilmu yang mendukung teknologi tersebut  adalah Artificial  Neural  Network (Jaringan  Syaraf  Tiruan),  dimana  dalam  sepuluh  tahun  terakhir pengaplikasiannya  telah  banyak  dikembangkan  di  berbagai  bidang  dalam  kehidupan  manusia.  Seperti  contoh Aplikasi Adaptive Inteligent System adalah Sistem mengenali Panas, Hangat, dan Dingin Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Himpunan  Fuzzy begitu juga seperti Adaptive Noise Canceling yang  menggunakan jaringan syaraf  tiruan  untuk  membersihkan  gangguan  pada  telephone  (dikenal  dengan  echo)  dan  mengurangi  kesalahan tranmisi modem dll.
Perkembangan perangkat lunak dan perangkat keras yang begitu pesat di era modern ini, ilmu kecerdasan buatan ini juga tidak ingin  ketinggalan dengan perangkat-perangkat  tersebut  meskipun belum  menyebar  secara luas  dalam  masyarakat  tapi  bidang  kecerdasan  buatan  ini  sudah  menunjukkan  hasilnya  terlihat  seperti  sedikit contoh  yang  disebutkan  sebelumnya  yang  merupakan  hasil  dari  kecerdasan  buatan  yang  telah  diaplikasikan dalam kehidupan nyata. Kecerdasan buatan ini juga bisa digunakan untuk menentukan pola maupun pendektisian dan  pengenalan  terhadap  penyakit  yang  menyerang  berbagai  tanaman  terutama  daunnya.  Daun  merupakan bagian dari tumbuhan  yang bisa diketahui  secara langsung dengan  melihat fisik daun tersebut apakah  tanaman ini atau daun ini berpenyakit atau tidak berpenyakit yaitu dengan menggunakan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence meteode perceptron. Metode perceptron ini adalah metode yang cukup handal dalam jaringan syaraf tiruan  yaitu  metode  mengenali pola dengan baik, bisa dikatakan  handal karena  metode perceptron ini  memiliki prosedur belajar yang dapat mengahasilkan bobot yang konvergen sehingga memungkinkan output yang didapat sesuai dengan target tiap input pola.
Metode perceptron ini yang akan digunakan untuk  mengidentifikasi daun apakah terkena penyakit  cacar daun atau bercak daun. Metode perceptron ini cukup ampuh untuk pengenalan gejala-gejala yang terlihat secara fisik di daun tembakau dan cengkeh dengan menggunakan pola kusus dan perhitungan matematis yang akan kita buat  untuk  proses  sample  dan  testing.  Metode  ini  nantinya  yang  akan  kita  pakai  untuk  mengenali  atau mengidentifikasi penyakit daun berupa cacar daun dan bercak daun dari gejala fisik yang ditimbulkan oleh daun itu sendiri. Salah satu penerapan metode perceptron ini yaitu pengenalan penyakit daun pada tanaman tembakau dan  tanaman  cengkeh.  Disini  identifikasi  kita  tujukan  pada  bagian  daun,  seperti  permukaan  daun,  warna  daun, pola daun dll. Pemilihan daun tembakau dan daun cengkeh disini didasarkan atas manfaat yang dihasilkan oleh kedua  daun  tersebut  yang  bermanfaat  untuk  kebutuhan  manusia  itu  sendiri  beberapa  diantaranya  seperti  daun tembakau untuk pembuatan rokok, kemudian yang terbaru ini  yaitu tembakau mempunyai kasiat sebagai reaktor protein  anti  kangker.  Selanjutnya  yaitu  daun  cengkeh  mempunyai  manfaat  banyak  manfaat  diantaranya  adalah untuk  penyedap  makanan  dibidang  kesehatan  untuk  pengobatan  seperti  mual,  muntah-muntah,  melancarkan pencernaan, kolera, asma, sakit gigi dll.
Pemilihan  kedua  daun  tersebut  didasarkan  pada  manfaat  yang  dimilikinya.  Daun  ini  sangat  bermanfaat untuk kehidupan manusia dan merupakan hal yang tidak rahasia lagi bagi umum mengenai manfaat kedua daun tersebut yaitu daun tembakau  dan cengkeh. Disini dengan adanya manfaat yang besar dari kedua daun tersebut maka  dengan  menggunakan  metode  perceptron  ini  diharapkan  bisa  menjadi  referensi  untuk  mengetahui  cara menentukan apakah kedua daun tersebut terkena penyakit bercak daun dan cacar daun atau tidak sama sekali.

## 2. TINJAUAN PUSTKA

## 2.1 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) didefinisikan sebagai suatu system pemrosesan informasi yang mempunya karakteristik menyerupai jaringan syaraf manusia. JST tercipta sebagai suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia (Andry, 2004)
Ada  beberapa  tipe  jaringan  syaraf,  namun  demikian  hampir  semuanya  memiliki  komponen-komponen yang sama. Seperti halnya otak manusia, JST juga terdiri dari beberapa neuron dan terdapat penghubung antara neuron-neuron  tersebut  (Arif  H,  2006).  Gambar  1  di  bawah  ini  menunjukkan  struktur  neuron  jaringan  syaraf tiruan.
Gambar 1.  Struktur Neuron Jaringan Syaraf Tiruan (Sumber Arif H, Jaringan syaraf tiruan dan aplikasi)
Gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  neuron  buatan  sebenarnya  mirip  dengan  sel  neuron  biologis. Neuron-neuron bekerja dengan cara yang sama pula dengan sel neuron biologis.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  telah  dan  sedang  dikembangkan  merupakan  pemodelan  matematika  dari jaringan syaraf biologis, berdasarkan asumsi :
1. Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen pemroses sederhana yang disebut neuron
2. Sinyal dilewatkan antar  neuron yang membentuk jaringan neuron
3. Setiap  elemen  pada  jaringan  neuron  memiliki  1  (satu)  pembobot.  Sinyal  yang  dikirimkan  ke  lapisan neuron berikutnya adalah informasi dikalikan dengan pembobot yang bersesuaian.
4. Tiap-tiap neuron mengerjakan fungsi aktivasi untuk mendapatkan hasil output masing-masing.
JST  di  dalam  penggunaannya  dapat  terbagi  menjadi  bermacam  arsitektur,  dan  suatu  jaringan  syaraf sederhana dalam Gambar 2  berikut ini :
Gambar 2.  Jaringan Syaraf Tiruan Sederhana dengan Satu Output [3] (Sumber Ary N, Satryo PH, Wahyono. Pengenalan Huruf Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Perceptron)
Pada  gambar  di  atas,  neuron  Y  menerima  input  dari  neuron  X 1 ,  X 2 ,  dan  X 3 serta  W 1 ,  W 2 ,  dan  W 3 merupakan  pembobot  antar  koneksi  dari  X 1 ,  X 2 ,  X 3 terhadap  neuron  Y.  Jaringan  input  y_in  pada  neuron  Y merupakan penjumlahan dari perkalian neuron-neuron input dengan masing-masing pembobot yang bersesuaian, dimana :
...............................................(2.1)
lalu y_in diberikan fungsi aktivasi untuk menghasilkan neuron Y.
Pada  JST,  belajar  adalah  proses  pembentukan  konfigurasi  harga-harga  bobot  dari  jaringan.  Proses  ini bertujuan  agar  input-input  yang  diberikan  padanya  akan  direspon  melalui  bobot-bobot  tersebut  sehingga menghasilkan output yang sesuai atau mendekati dengan target.

## 2.2 Bercak dan Cacar Daun Tembakau dan Daun Cengkeh
Daun cengkeh dan daun tembakau merupakan dua jenis daun yang sering dimanfaatkan oleh masyarakat, baik itu untuk dikonsumsi langsung maupun diolah lebih lanjut untuk menghasilkan suatu produk.
Kedua  jenis  daun  ini  banyak  sekali  memberikan  manfaat.  Pada  daun  tembakau  contohnnya,  digunakan sebagai  bahan  dasar  dalam  pembuatan  rokok  dan  dapat  memproduksi  protein  untuk  melawan  sel-sel  kanker  . Sedangkan  pada  daun  cengkeh,  biasa  dimanfaatkan  oleh  masyarakat  sebagai  tanaman  obat  dalam menyembuhkan  penyakit  seperti  sakit  gigi,  mual,  muntah,  kembung,  dan  lain-lain  (Asian  Brain,  2010). Dikarenakan memiliki berbagai manfaat itulah, kedua jenis daun tersebut banyak diproduksi.
Namun  dalam  produksinya,  seringkali  kedua  jenis  daun  tersebut  tidak  memberikan  kualitas  yang  baik pada saat pemilahan dari hasil penanaman para petani. Hal ini disebabkan daun-daun tersebut telah rusak akibat adanya jamur, bakteri atau virus dalam bentuk getah yang menghinggapi, sehingga membentuk suatu bercak dan gelembung dipermukaannya yang lama kelamaan merusak daun.
Hal  ini  didasarkan  dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  seorang  ilmuwan  Jerman  bernama  Adolf Mayer  terhadap  daun  tembakau,  yang  kemudian  dikembangkan  lagi  penelitian  tersebut  oleh  seorang  ahli  virus Amerika  Serikat  bernama  Wendell  Stanley,  yang  kemudian  menyimpulkan  bahwa  bercak  dan  gelembung- gelembung yang terjadi pada permukaan daun tembakau disebabkan oleh organisme patogen bernama Tabacco Mosaic Virus (TMV).

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Metode Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan di dalam penulisan jurnal ini adalah berupa sekumpulan ciri-ciri atau gejala yang dapat dilihat oleh mata secara langsung pada daun cengkeh dan daun tembakau yang mengalami penyakit bercak dan cacar daun, dimana diambil berdasarkan hasil pengamatan dan penelusuran pustaka sebelumnya. Ciri-ciri atau gejala kedua penyakit daun tersebut dikelompokkan menjadi 8 jenis :
a. Gejala A : bercak merah kecoklatan
b. Gejala B : belang-belang
c. Gejala C : berlubang
d. Gejala D : bercak putih
e. Gejala E : bercak coklat kehijauan
f. Gejala F : bintik hitam
g. Gejala G : gugur daun
h. Gejala H : bercak menggelembung dimana  untuk  Gejala  A,  B,  C,  D,  E,  F  merupakan  gejala  dari  penyakit  bercak  daun,  dan  Gejala  F,  G,  dan  H adalah gejala dari penyakit cacar daun.

## 3.2 Pengolahan data
Data daun  yang akan digunakan dalam proses JST, sebelumnya akan dikonversi ke dalam bentuk nilai- nilai bipolar [1, -1] dan biner [1, 0], dengan memiliki komposisi perbandingan 50 : 50 terhadap jumlah daun dan penyakit dari kedua jenis daun tersebut.
Di bawah ini adalah tabel 1 yang menunjukkan data pelatihan dan pengujian yang akan digunakan pada proses berikutnya :
Tabel 1. Sampel Daun untuk Pelatihan Daun Ke- Gejala A Gejala B Gejala C Gejala D Gejala E Gejala F Gejala G Gejala H Target 1 + + +
+ -
+ + - 1 2 + + - + - - - - 1 3 + - + - - - - - 1 4 + + - + - + - - 1 5 - - + + - - - + 1 6 - - + + - + - - 1 7 - + - - + + - - 1 8 - - + - + + + - 1 9 - - - - + + + - 1 10 - - - - - + - - 1 11 - - - - - - - + -1 12 - - - - - - - + -1 13 - - - - - + + + -1 14 - - - - - + + - -1 15 - - - - - + + - -1 16 - - - - - + - + -1 17 - - - - - + - - -1 18 - - - - - + - - -1 19 - - - - - - - + -1 20 - - - - - - - + -1
Dengan keterangan : Target / Output : Bercak Daun = “1” Cacar Daun = “-1” Input : Ada Gejala (+) = “1” Tidak Ada Gejala (-) = “0”
Sedangkan untuk data pengujian, dapat dilihat melalui tabel 2 di bawah ini :
Tabel 2. Sampel Daun untuk Pengujian Daun Ke- Gejala A Gejala B Gejala C Gejala D Gejala E Gejala F Gejala G Gejala H Output 1 + + - - - - + - 2 - + - + - + - - 3 - + - + - - + - 4 - - + - + - - - 5 + - + - - + - - 6 - - - - - + + - 7 - - - - - + - + 8 - - - - - + - + 9 - - - - - - + + 10 - - - - - - + +
Hasil  dari  pengujian  pada  tabel  2  akan  memiliki  persentase  keberhasilan  100%  jika  output  yang dihasilkan memiliki urutan 5 daun pertama adalah ”Bercak Daun” dan 5 daun kedua adalah ”Cacar Daun”.

## 3.3 Alur jaringan syaraf tiruan Perceptron
Alur  jaringan  syaraf  tiruan  Perceptron  untuk  deteksi  penyakit  pada  daun  tembakau  dengan  menerapkan Algoritma artificial network dapat dilihat di gambar 3 yang ada di bawah ini.
Mulai Masukkan data pelatihan dan parameter- parameter jaringan Proses Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan Proses Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan Bobot-Bobot Jaringan Prediksi dan Persentase Selesai Dari Iterasi pertama hingga akhir Dari data pelatihan pertama hingga akhir Jika persentase pengenalan  = 100% Dari data pengujian pertama hingga akhir Benar Salah
Gambar 3 : Alur deteksi penentuan penyakit

## 4 HASIL PENELITIAN
Nilai-nilai parameter jaringan yang ditetapkan yaitu :
a. Jumlah Sampel   = 20 (Pelatihan), 10 (Pengujian)
b. Unit input
= 8 unit
c. Unit output = 1 unit
d. Iterasi
= 1000 epoch e. Threshold = 0 f. Kecepatan Belajar
= 0,1 s/d 1,0 g. Bobot Awal
= -1.0 s/d 1.0 (acak)

## 1. Tahap Pelatihan JST (Training)
Pada  tahap  ini,  data  input  yang  berupa  sekumpulan  gejala  dari  ke-20  daun  tersebut  akan  diproses bersamaan dengan pembobot awal, yang kemudian akan menghasikan persentase pelatihan dan nilai bobot akhir untuk  digunakan  dalam  tahap  pengujian.  Proses  training  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  dilihat  dalam  gambar  4 yang ada di bawah ini.
Gambar 4 : Proses training jaringan syaraf tiruan
Dari hasil pelatihan jaringan tersebut, kemudian didapat bobot-bobot akhir yaitu {-0.29, 0.78, 0.81, 1.78, 1.19,  2.17,  0.36,  0.96,  1}dari  persentase  pengenalan  sebesar  100%.  Bobot-bobot  inilah  yang  kemudian digunakan dalam proses pengujian.
2. Tahap Pengujian JST (Testing)
Pada tahap ini, akan dilakukan proses pengujian akhir dari ke-10 data daun yang belum diketahui output atau  targetnya  dengan  mempergunakan  hasil  bobot  dari  pelatihan  sebelumnya.  Gambar  5  di  bawah  ini menunjukkan proses testing JST untuk mendeteksi penyakit pada daun tembakau.

## Gambar 5 : Proses testing JST
Dari gambar di atas, dapat dilihat bahwa proses pengujian telah menghasilkan prediksi dengan tepat, yaitu 5 urutan pertama adalah bercak daun dan 5 urutan kedua adalah cacar daun. Dengan kata lain pengujian secara urutan yang sama dengan urutan pelatihan memiliki keberhasilan 100%
Namun  jika  dilakukan  pengujian  dengan  beberapa  data  (3  daun)  yang  hanya  berpenyakit  bercak  daun, hasil pengujiannya masih terdapat kesalahan sekitar 33%. Hal ini dikarenakan dari 3 data bercak daun yang diuji, 1 diprediksi cacar daun, seperti terlihat pada gambar 6 yang ada dalam tampilan dibawah ini :
Gambar 6 : Penentuan bobot prediksi penyakit

## 5 PEMBAHASAN
Metode Perceptron merupakan  salah  satu  dari  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  dapat  digunakan untuk  membuat  sebuah  sistem  pengenalan  dengan  tingkat  keberhasilan  yang  cukup  baik.  Hal  ini  dikarenakan lebih dari 50% data yang diuji dapat diprediksi penyakitnya dengan tepat.
Penggunaan  nilai  threshold  sebesar  0,  learning  rate  sebesar  0.2,  iterasi  sebanyak  1000  epoch,  unit  input sebanyak 8 buah, dan 1 buah unit output menunjukkan bahwa sistem telah cukup berhasil memprediksi data uji non- learning .
Pengujian dengan perbandingan penggunaan data sebesar 50 : 50 dari data daun berpenyakit bercak dan cacar  daun,  memiliki  persentase  keberhasilan  sebesar  100%.  Sedangkan  untuk  perbandingan  penggunaan  data yang  tidak  imbang,  yakni  sebesar  100  :  0,    sistem  memiliki  tingkat  keberhasilan  sebesar  66%  dan  kegagalan sebesar 33%.

## 6 KESIMPULAN
Metode  Artificial  network  merupakan  metode  untuk  menentukan  prediksi  penyakit  pada  daun  tembakau,  yaitu penyakit bercak daun dan cacar daun dengan hasil pengujian tingkat kesalahan sebesar 33% dengan menggunakan data training  dan  data  testing.    Pengujian  dengan  perbandingan  penggunaan  data  sebesar  50  :  50  dari  data  daun berpenyakit  bercak  dan  cacar  daun,  memiliki  persentase  keberhasilan  sebesar  100%.  Sedangkan  untuk perbandingan penggunaan data yang tidak imbang, yakni sebesar 100 : 0,  sistem memiliki tingkat keberhasilan sebesar 66% dan kegagalan sebesar 33%.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
[1] Andry  H.  2004. Studi  Kasus  Mengenai  Aplikasi  Multilayer  Perceptron  Neural  Network  Pada  Sistem Pendeteksi Gangguan (IDS) Berdasarkan Anomali Suatu Jaringan . Bandung : Institut Teknologi Bandung.
[2] Arif H. 2006. Jaringan Syaraf Tiruan Teori dan Aplikasi . Yogyakarta : Penerbit ANDI
[3] Ary N, Satryo PH, Wahyono. Pengenalan Huruf Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Perceptron . Http : //www.scrib.com/doc/13826849/pengenalan-huruf-berbasis-jaringan-syaraf-tiruan- menggunakan-algoritma-perceptron. Yogyakarta : Universitas Gadjah Mada
[4] Benyamin K, Renny I R. Pengembangan Sistem Pengenal Objek 3 Dimensi Menggunakan Sistem Jaringan Syaraf Tiruan dengan Lapisan Tersembunyi Berbentuk Silinder . Jurnal Ilmu Komputer dan TI
[5] Wim  P,  Yulian  P.  2007. De  Perceptron  Aplikasi  Market  Basket  Analysis  Berbasis  Web  Menggunakan Perceptron . Yogyakarta : Universitas Gadjah Mada
[6] AsianBrain.com. Cengkeh dan Manfaatnya . http://www.anneahira.com/tanaman-obat/cengkeh.htm . [diakses Mei 2010]
[7] http://www.akademik.unsri.ac.id/download/journal/files/bai.journal/a_hidir_sastraatmadja.pdf . Departemen Ilmu Hama dan Penyakit Tumbuhan : Institut Pertanian Bogor.
[8] Erwin. Bercak  Daun  si  Perusaka  Kualitas  Cerutu . http://www.tanindo.com/abdi16/hal2901.htm . [diakses Mei 2010]
[9] Mahmud, Zainal. Teknologi Unggulan Tanaman Cengkeh (Booklet Cengkeh) . http://balittri.litbang.deptan.go.id/database/unggulan/bookletcengkeh.pdf . [diakses Juni 2010]
[10] Manfaat Tembakau Sebagai Reaktor Protein Anti Kanker . http://www.lipi.go.id/www.cgi?berita&1221953354&&2008 -------------->>>> Manfaat daun tembakau Manfaat Tembakau sebagai Reaktor Protein Anti Kangker. [diakses Juli 2010]