ABSTRAKSI: Pada saat ini, bahan bakar minyak (BBM) sangat dibutuhkan sekali oleh masyarakat Indonesia. Bahan bakar minyak digunakan untuk kebutuhan sehari-hari, contohnya untuk bahan bakar kendaraan,untuk bahan bakar industri dan lain sebagainya. Di Indonesia, harga BBM sering mengalami kenaikan disebabkan alasan pemerintah yang ingin mengurangi subsidi. Tujuan dari pengurangan tersebut adalah agar dana yang sebelumnya digunakan untuk subsidi dapat dialihkan untuk hal-hal lain seperti pendidikan dan pembangunan infrastruktur. Hal tersebut memacu sekelompok masyarakat untuk berbuat kecurangan. Mereka mengoplos suatu jenis bahan bakar dengan bahan bakar lainnya agar mendapatkan keuntungan yang sebesar-besarnya.
Dalam tugas ini telah diteliti bagaimana cara membedakan warna bahan bakar minyak yang murni dan yang dioplos dengan ekstraksi ciri menggunakan metode Block dan Overlapping yang disajikan dalam Color Histogram dalam ruang RGB, HSV dan YCbCr dan klasifikasi menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan Self Organizing Map.
Hasil yang telah dicapai dalam proses pendeteksian jenis bahan bakar berdasarkan warnanya menggunakan metode jaringan saraf tiruan self organizing map dengan proses pengambilan gambar dilakukan secara vertikal dengan sampel bahan bakar dan jarak pengambilan gambar adalah tetap, telah dicapai akurasi sistem mencapai 88%.
Kata Kunci : Deteksi Warna Bahan Bakar Minyak, Mengoplos Bahan Bakar, Color Histogram, Jaringan Saraf Tiruan Self Organizing MapABSTRACT: Nowadays, oil fuel (BBM) is needed by people of Indonesia. Oil fuel is used in daily needs, such as for vehicle fuel, indutrial fuel, and other. In Indonesia, the price of fuel often rises due to the reason that the goverment want to reduce subsidies. The purpose of these reductions is said that the funds previously used for subsidies can be diverted to other things like education and infrastructure development. This causes a group of people do cheating. They mix one kind of fuel with another one in order to gain maximum profit.
This study discusses how to distinguish a pure oil fuel with a mixed fuel based on its color using block and overlapping feature extraction method in RGB, HSV and YCbCr space which showed in Color Histogram and JST SOM feature classification method.
Result achieved in the process of detecting the type of fuel based on its color using JST SOM with capturing sample image vertically and fixed capturing distance has achieved 88% of accuracy.
Keyword: Detection of Fuel’s Color, Fuel mixing, Color Histogram, Neural Networks Self Organizing Map