Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Deteksi Usia Berdasarkan Citra Panoramik Pulpa Gigi Molar Pertama Mandibula Dengan Menggunakan Discrete Wavelet Transform (dwt) Dan Klasifikasi Decision Tree Magdarita Haris; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak  Panoramik Biometric dapat membantu untuk mengidentifikasi usia korban – korban kasus seperti, mutilasi, pembunuhan dan korban dari bencana alam. Identifikasi dengan Panoramik Biometric merupakan proses  yang akan dilakukan untuk mendeteksi usia dengan menggunakan rongga pulpa dan saluran akar pada gigi molar pertama. Citra hasil rontgen ujung akar pada gigi molar pertama mandibula  menggunakan teknik tertentu melewati serangkaian tahapan. Menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan citra akan diklasifikasikan menggunakan klasifikasi  Decision Tree untuk mendapatkan hasil usia yang dikelompokkan dengan rentang usia perdua umur untuk setiap kelasnya, dimulai dari usia 6 sampai 60 tahun.Dari tugas akhir ini mempunyai hasil program yang mampu melakukan deteksi usia berdasarkan luas pulpa gigi molar pertama mandibular. Didapatkan akurasi terbaik pada DWT dengan menggunakan wavelet haar sebesar 71.13% dan waktu komputasi sebesar 0.12 detik, yang dibuat untuk mengidentifikasi dapat membantu para dokter gigi dan forensik untuk mendeteksi usia berdasarkan citra gigi molar  pertama mandibula untuk setiap individu.  Kata kunci : Molar, Mandibula, Biomertric, Discrete Wavelet Transform (DWT), Decision Tree Abstract  Panoramic Biometric can help to identify the age of victims – the victims of such cases, mutilation, murder and the victims of natural disasters. Biometric Identification with the panoramic is a process that will be performed to detect age using cavity pulpa and root canal molar teeth first.  An end result of the root image on the first molar teeth of the mandible using certain techniques passed through a series of stages. Using the method of Discrete Wavelet Transform (DWT) and the image will be classified using the classification Decision Tree to get the age grouped by age range for each age-class, starting from age 6 to 60 of the year. Of final project results, this program which is able to detect age based on broad first molar teeth are mandibular pulpa. The best accuracy obtained on DWT using wavelet coiflets1 of 71.13% and computational time of 0.0787 seconds, created to identify can help the dentist and forensics to detect the age based on the image of the first mandibular molar teeth for every individual.  Keywords: Molar, Mandibular, Biomertric, Discrete Wavelet Transform (DWT), Decision Tree
Deteksi Usia Pasien Di Rumah Sakit Gigi Dan Mulut Universitas Padjajaran Berdasarkan Citra Radiograf Panoramik Dengan Metode Image Registration Dan Adaptive Region Growing Dengan Teknik Klasifikasi Decision Tree Bagas Yufa Ardana; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Dalam beberapa dekade akhir, banyak terjadi fenomena bencana alam dan kecelakaan dalam transportasi, baik transportasi udara, darat, maupun laut. Hal ini disebabkan karena cuaca yang berubah-ubah dan human error. Intensitas fenomena tersebut seringkali menyebabkan banyak korban jiwa. Pada umumnya, korban yang ditemukan sudah rusak jasadnya, sehingga menyebabkan kesulitan dalam identifikasi identitas korban.Proses identifikasi merupakan hal yang penting untuk mengetahui identitas korban tersebut. Dengan kemajuan ilmu dalam bidang Odontologi Forensik, korban yang jasad fisiknya sudah rusak menjadi lebih mudah untuk diidentifikasi. Gigi dapat menjadi sarana dalam identifikasi karena gigi selalu terlindungi, fisiknya keras, tahan terhadap perubahan suhu maupun reaksi kimia.Selain itu gigi pada manusia pada umumnya memiliki ciri-ciri yang berbeda. Dalam Tugas Akhir ini mengacu pada penelitian sebelumnya yang menggunakan Adaptive Region Growing, serta teknik klasifikasi Decision Treedengan bermodal foto ronsen panoramik. Dengan menambahkan metode Image Registration pada tahap pre-processingdapat meningkatkan akurasi. Image Registrationyang digunakan adalah resize, rotate, dan cropping. Dari hasil pengujian yang dilakukan, dengan image registrationmendapatkan akurasi 48.94% dan untuk non image registration42.56%. Untuk penggunaan rentang usia 2 tahun setiap kelas menghasilkan akurasi 6.38%. Parameter yang mempengaruhi sistem adalah ukuran resize, ciri statistik, pembagian kelas, threshold, dan K-Split.Kata kunci : Odontologi Forensik, Gigi, Panoramik, Pengolahan Citra, Image Registration, Adaptive Region Growing, Decision Tree.Abstract In the last few decades,there have been many phenomena of natural disasters and accidents in transportation, whether air, land, or sea transportation. This is due to the fickle weather and human error. The intensity of the phenomenon often cause many victims. In general, the victims are found to have damaged bodies, thus causing difficulties in identifying the victim's identity. Identification process is important to know the identity of the victim. With the advancement of science in the field of Forensic Odontology,victims whose physical bodies have been damaged become easier to identify. Teeth can be a means of identification because teeth are always protected, physically hard, resistant to temperature changes or chemical reactions. In addition, human teeth in general have different characteristics. In this Final Project referring to previous research using Adaptive Region Growing, as well as the classification technique of Decision Tree with capital of panoramic X-ray. By adding the Image Registration method in the pre-processing stage it can improve accuracy. Image Registration used are resize, rotate, and cropping.From the results of the tests carried out, it obtained accuracy of 48.94% with image registration and 42.56% for non image registration. For using2 years each class produces an accuracy 6.38%.Parameters that affect the system are resize size, statistical characteristics, class division, threshold, and K-Split.Keywords: Forensic Odontology, Dental, PanoramicRongent, Image Processing, Image Registration, Adaptive RegionGrowing, Decision Tree.
Identifikasi Pola Rugae Palatina Berdasarkan Metode Geometric Active Contour(gac) Dengan Klasifikasi K-nearest Neighbor (knn) Pada Populasi Mahasiswa S1 Teknik Telekomunikasi Angkatan 2015 Universitas Telkom Azarine Sandi Rizcky; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Bencana alam, tindak kriminal ataupun kecelakan dapat menimbulkan jatuhnya korban jiwa. Korban kerap kali ditemukan dalam keadaan tak beridentitas sehingga memerlukan proses identifikasi. Identifikasi menjadi sangat sulit apabila korban dalam keadaan yang tidak memungkinkan. Maka, identifikasi biometrik menjadi peran penting dalam proses pencarian identitas korban. Dalam ilmu forensik, rugae palatina merupakan salah satu solusi yang digunakan untuk identifikasi biometrik. Rugae palatina merupakan sejumlah tonjolan membentuk pola yang terletak pada rongga mulut. Pola rugae palatina setiap orang berbeda sehingga dapat digunakan untuk identifikasi individu. Selain itu rugae palatina bersifat unik, stabil, dan terjaga karena pola ataupun karakteristiknya tidak akan berubah sepanjang hidup serta tidak mudah hancur. Pada penelitian ini, penulis membuat suatu aplikasi pengolahan citra digital rugae palatina dengan metode Geometric Active Contour dan K-Nearest Neighbor Method (K-NN) sebagai klasifikasinya.Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 84,48%. Maka dapat disimpulkan bahwa sistem penelitian ini sudah dapat mengidentifikasi rugae palatina dengan baik. Kata kunci : Rugae Palatina, K-Nearest Neighbor, Geometric Active Countour Abstract Natural disasters, criminal acts or accidents can cause casualties. Victims are often found in an unidentified state that requires an identification process. Identification becomes very difficult if the victim is in a situation that is not possible. So, biometric identification is an important role in the process of finding the victim's identity. In forensic science, rugae palatina is one of the solutions used for biometric identification. Palatine rugae is a number of bumps forming a pattern that is located in the oral cavity. Pattern of Palatine rugae everyone is different so it can be used for individual identification. Besides palatine rugae unique, stable, and maintained because the pattern or characteristics will not change throughout life and not easily destroyed.In this study, the author made an application for digital image processing palatine rugae which was started with the method Geometric Active Contour and K-Nearest Neighbor Method ( K-NN) as the classification. The results obtained from this study resulted in the highest accuracy of 84,48%. So it can be concluded that this research system has been able to identify rugae palatina properly. Keywords: Rugae Palatina, K-Nearest Neighbor, Geometric Active Countour