ABSTRAKSI: Melinjo dengan nama latin Gnetum gnemon memiliki banyak manfaat. Biji melinjo yang telah tua merupakan bahan baku pembuatan emping yang memiliki nilai ekonomi cukup tinggi. Industri emping melinjo merupakan salah satu hal yang sangat penting bagi kabupaten Bantul sebagai senjata untuk terus meningkatkan kondisi perekonomian daerah. Pemasaran emping melinjo produksi Kabupaten Bantul sudah tersebar luas di dalam negeri, bahkan Kabupaten Bantul sudah melakukan ekspor emping melinjo ke beberapa negara Asia,Eropa,dan Amerika Serikat. Dalam pemasarannya, ada klasifikasi emping melinjo yang didasarkan pada kualitasnya,semakin tinggi kualitasnya akan semakin tinggi harganya.
Tugas akhir ini bertujuan untuk menghasilkan suatu alat bantu yang dapat mengolah citra emping melinjo dan mengklasifikasikan kualitas emping melinjo tersebut serta menganalisis performansi dengan menggunakan analisis bentuk (struktur) dan warna yang digunakan. Adapun kualitas emping melinjo yang diklasifikasikan pada penelitian ini meliputi 4 kualitas yaitu kualitas 1, kualitas 2, kualitas 3, dan non kualitas.
Hasil dari pengolahan citra ini akan menjadi input pada pengenalan pola dan identifikasi emping melinjo sehingga dapat diketahui kondisi dari karakteristik yang ada pada tiap citra emping melinjo, dicoba untuk mendapatkan ciri khas dari masing-masing citra emping melinjo. Metode yang digunakan untuk mengidentifikasi emping melinjo tersebut adalah Jaringan Syaraf Tiruan Kohonen – SOM (Self Organizing Maps) karena JST merupakan sebuah model komputasi dari otak manusia yang mampu melakukan perhitungan, pengenalan, pengamatan serta pengambilan keputusan. Dari hasil pengujian dengan ekstraksi ciri menggunakan analisis struktur dan warna diperoleh tingkat akurasi pengklasifikasian kualitas emping melinjo adalah 100 % untuk data latih dan 96 % untuk data uji.Kata Kunci : emping melinjo, Ekstraksi Ciri, Jaringan Syaraf Tiruan, Kohonen Self Organizing Maps.ABSTRACT: Melinjo with latin name Gnetum gnemon has many benefits. Old seed of emping melinjo is a main material for making emping which has high economic value. Emping melinjo industry is one thing that is very important for the district of Bantul as a weapon to continue to improve local economic conditions. Emping melinjo marketing from Bantul is widespread in the country, even emping melinjo from Bantul already exported to several countries in Asia, Europe and the United States. In marketing, there is classification based on quality, the higher the quality the higher the price.
This final project has aim to produce a tool that can process the image and classify the quality of emping and to analyze the performance using the analysis of shape (structure) and the colors used. The quality of chips that classified emping melinjo in this study includes 4 qualities: first class, second class, third class, and non-quality.
Results from this image processing will be input on patternrecognition and identification so can be classified from its characteristics of existing conditions in each image from emping melinjo by getting some special characteristics of each image melinjo chips. The method used to identify the chips is melinjo Kohonen neural networks - SOM (Self Organizing Maps) because ANN is a computational model of the human brain which is capable of performing calculations, introduction, observation and decision-making. From the experiments with feature extraction using color analysis of the structure and the classification accuracy melinjo quality from emping which can be obtained is 100% for training data and 96% for test data.Keyword: emping melinjo, Feature Extraction, Neural Network, Kohonen Self Organizing Maps.