Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.554
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dentika Dental Journal Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Journal of Dentistry Indonesia ODONTO Dental Journal ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Jurnal Kedokteran Gigi Universitas Padjadjaran Padjadjaran Journal of Dentistry Journal of Dentomaxillofacial Science Padjadjaran Journal of Dental Researchers and Students JMECS (Journal of Measurements, Electronics, Communications, and Systems) Jurnal Radiologi Dentomaksilofasial Indonesia (JRDI) eProceedings of Engineering Odonto dental journal Jurnal Forensik dan Medikolegal Indonesia Purbawidya: Jurnal Penelitian dan Pengembangan Arkeologi Kalpataru
Fahmi Oscandar
Departemen Radiologi Dentomaksilofasial, Fakultas Kedokteran Gigi Universitas Padjadjaran Bandung, Indonesia
Religion Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences

Published : 67 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1   2   3 
Identifikasi Pola Rugae Palatina Dengan Menggunakan Metode Ekstraksi Singular Value Decomposition, Adaptive Region Growing Approach, Dan Metode Klasifikasi Suport Vector Machine Edrea Cioksidy Cioksidy; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Indonesia merupakan negara yang terletak dalam jalur ring of fire, sehingga Indonesia sangat rentan akan berbagai bencana alam seperti gempa bumi, dan gunung meletus yang menyebabkan banyak korban. Banyak korban yang ditemukan dalam keadaan tubuh yang sudah rusak. Hal ini mempersulit tim forensic untuk mengidentifikasi korban. Salah satu alternatif untuk mempermudah identifikasi korban adalah rugae palatina. Sidik rugae palatina memiliki morfologi yang unik bagi setiap individu. Selain itu posisi anatomi sidik rugae palatina berada di dalam rongga mulut yang dilindungi oleh rahang, bantalan lemak dan juga tengkorak, sehingga identifikasi individu dengan menggunakan sidik rugae palatina memiliki prospek yang menjanjikan. Identifikasi rugae palatine dalam penelitian ini di implementasikan metode ekstraksi ciri Singular Value Decomposition (SVD) , Adaptive Region Growing Approach (ARGA) dan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem untuk memudahkan identifikasi dan klasifikasi pola rugae patina pada individu. Sistem tersebut memiliki performansi dengan tingkat akurasi 95,3% pada metode ekstraksi SVD dan tingkat akurasi 70,16% pada ekstraksi ARGA dengan menggunakan 400 sampel citra yang diuji dengan menggunakan validasi silang. Dengan adanya sistem ini dapat menjadi pembanding dalam identifikasi pola rugae palatina dengan menggunakan metode yang berbeda dan bermanfaat untuk dunia odotologi forensik dalam melakukan identifikasi pola rugae palatina.
Identifikasi Pola Sidik Bibir Menggunakan Metode Cbir Based On Gabor Wavelet Dan Klasifikasi K-nn Untuk Aplikasi Bidang Forensik Nurul Septiyani Syafril; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pola sidik bibir manusia dapat dijadikan identifikasi pada individu. Pada saat ini belum ada pengidentifikasian individu dengan menggunakan metode Content Based Image Retrieval Based On Gabor Wavelet. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi pola sidik bibir individu dengan menggunakan metode Content Based Image Retrieval Based Metode penelitian yang digunakan adalah metode Content Based Image Retrieval Based On Gabor Wavelet untuk mengekstraksi ciri sesudah dilakukannya pre-processing dan tahap selanjutnya adalah mengklasifikasikannya dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Sampel citra bibir diperoleh dari Laboratorium Forensik Odontologi Fakultas Kedokteran Gigi, Universitas Padjajaran. Hasil penelitian ini didapatkan bahwa akurasi dengan pixel 512x256 saat K=1 40.63%, saat K=3 40.63%, dan saat K=5 43.75%, dengan pixel 256x128 saat K=1 43.75%, saat K=3 40.63%, dan saat K=5 40.63%, dan dengan pixel 128x64 saat K=1 40.63%, saat K=3 34.38%, dan saat K=5 50%. Simpulan penelitian ini menunjukkan bahwa metode Content Based Image Retrieval Based On Gabor Wavelet dan klasifikasi K-Nearest Neighbor tidak optimal untuk dapat mengidentifikasi pola sidik bibir. Kata kunci: sidik bibir, Content Based Image Retrieval, Gabor Wavelet, K-Nearest Neighbour.
Identifikasi Individu Melalui Pengolahan Citra Pola Enamel Gigi Insisivus Dengan Metode Discrete Cosine Transform (dct) Dan Klasifikasi Learning Vector Quantization (lvq) Sebagai Aplikasi Forensic Odontology Rizkiana Rani Sejahtera; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dalam dunia forensik kedokteran, identifikasi korban dapat dilakukan dengan cara mengidentifikasi gigi. Gigi merupakan salah satu organ yang paling kuat dan tahan terhadap benturan, maupun suhu yang tinggi. Selain itu gigi setiap ndividu memiliki lapisan enamel yang berpola dengan keunikan nya masing-masing. Pada penelitian Tugas Akhir ini dilakukan identifikasi pola enamel gigi dengan proses pengolahan citra digital dengan menggunakan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Learning Vector Quantizing (LVQ) yang akan diaplikasikan pada perangkat lunak Matlab 2015b. Proses penelitian diwalai dengan akuisisi citra menggunakan lensa macro kamera Canon EOS 600D, preprocessing citra, ekstraksi ciri menggunakan DCT dan klasifikasi menggunakan jaringan syaraf tiruan LVQ. Parameter yang diukur adalah waktu komputasi dan tingkat akurasi. Pengujian menggunakan 300 sample foto gigi yang sudah diekstraksi, 10 foto digunakan sebagai data latih untuk setiap kelas, dan 20 foto digunakan sebagai data uji untuk setiap kelas, dengan jumlah total 10 kelas. Pada Tugas Akhir ini dengan melakukan banyak pengujian, program telah memperoleh terbaik mencapai 95%. Diharapkan dengan kemampuan sistem ini dalam mendeteksi pola enamel gigi pada setiap individu dapat membantu para dokter gigi untuk menerapkan pengidentifikasian pola enamel gigi pada pasien, sehingga pasien memiliki identitas pola enamel yang dapat bermanfaat sebagai tanda pengenal, layaknya sidik jari.
Identifikasi Pola Rugae Palatina Menggunakan Metode Active Contour Dan Histogram Of Oriented Gradient Dengan Klasifikasi Conjugate Gradient Backpropagation Untuk Aplikasi Forensik Odontologi Daniel Ade Aryono; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Indonesia merupakan negara yang memiliki kontur tanah yang unik karena banyak terdapat dataran tinggi dan dataran rendah, selain itu Indonesia juga dikelilingi oleh jalur vulkanik sehingga Indonesia memiliki potensi bencana alam yang dapat menimbulkan banyak korban. Oleh karena itu, untuk membantu proses identifikasi korban bencana digunakan ilmu forensik kedokteran khususnya forensik odontologi. Namun, proses identifikasi korban bencana kebanyakan memiliki kendala, yaitu dikarenakan kondisi fisik korban yang sudah rusak. Salah satu alternatif untuk mempermudah proses identifikasi korban bencana adalah menggunakan pola rugae palatina. Rugae palatina adalah komponen pada rongga mulut yang memiliki pola unik pada setiap individu. Selain itu, rugae palatina terlindung oleh trauma dan dari suhu yang tinggi karena posisi dari rugae palatina berada di dalam kepala, terlindungi gigi, bibir, lidah, dan bantalan lemak. Sehingga, proses identifikasi dengan menggunakan pola rugae palatina memiliki prospek yang baik. Pada penelitian ini, dilakukan identifikasi individu menggunakan pola rugae palatina dengan metode segmentasi Active Contour dan Histogram of Oriented Gradient, serta menggunakan metode klasifikasi Conjugate Gradient Backpropagation. Dari penelitian tersebut, dengan menggunakan beberapa parameter diperoleh hasil dengan tingkat akurasi sebesar 76% dan waktu komputasi selama 205 detik untuk metode Active Contour, dan akurasi sebesar 98,25% serta waktu komputasi selama 48 detik untuk metode Histogram of Oriented Gradient. Hasil dari penelitian ini dapat dikatakan bahwa sistem yang dirancang mampu untuk mengidentifikasi pola rugae palatina pada setiap individu dengan menggunakan metode Active Contour dan Histogram of Oriented Gradient serta metode klasifikasi Conjugate Gradient Backpropagation.
Identifikasi Pola Enamel Gigi Menggunakan Metode Discrete Wavelet Transform (dwt) Dan Self Organizing Maps (som) Untuk Aplikasi Forensik Kedokteran Gigi Shabrina Elha Putri; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pada penelitian ini, dilakukan identifikasi dengan membandingkan pola-pola enamel gigi yang berbeda-beda dengan menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan metode pengklasifikasian yang digunakan adalah metode Self Organizing Map (SOM). Serta jumlah sampel yang digunakan yaitu 10 gigi incisivus (gigi seri) yang difoto dengan teknik khusus yaitu dengan hanya mengambil pola-pola enamel yang berada pada sepertiga dari akar yang terlihat saja. Gigi-gigi yang diambil pun tidak boleh memiliki tambalan dan karies, karena dapat sukar untuk melihat pola-pola enamel gigi tersebut. Dalam penelitian kali ini menggunakan gigi incisivus karena gigi tersebut memiliki luas yang lebih besar dibandingkan gigi-gigi yang lain dan lebih mudah ditemukan untuk diambil sampel. Hasil yang diperoleh dari serangkaian proses tersebut yaitu sebuah aplikasi berbasis Matlab yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan membandingkan metode-metode mana yang lebih efisien untuk digunakan. Dengan penelitian dan aplikasi yang dibuat, akan membantu para dokter gigi maupun forensik untuk mengidentifikasi karakteristik pola-pola enamel gigi yang dimiliki setiap individu. Sistem identifikasi individu berbasis pola enamel gigi memiliki akurasi 88.5%.
Identifikasi Pola Rugae Palatina Menggunakan Teknik Pengolahan Citra Digital Dengan Proses Spasial Dan Klasifikasi Fuzzy Logic Adrian Firmansyah Taufik; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Forensik merupakan bidang ilmu pengetahuan yang digunakan untuk membantu proses identifikasi individu. Ilmu kedokteran gigi forensik secara sederhana dapat menentukan penyebab kematian berdasarkan pemeriksaan atas mayat (autopsi) dapat dilakukan dengan cara mengidentifikasi rugae palatine mayat. Rugae Palatine telah terbukti konsisten dalam seluruh bentuk dan sangat individu. Posisi anatominya berada di dalam rongga mulut (dikelilingi oleh pipi, bibir, dan lidah) maka sangat aman. Ketika identifikasi sebuah individu dengan metode lain sulit, rugae palatine dapat dianggap sebagai alternatif sumber informasi lain dan memungkinkan kolom pencarian akan menyempit. Sehingga rugae palatina menjadi salah satu jenis identifikasi dalam bidang forensik yang lebih diunggulkan. Bentuk dari rugae palatine sampai saat ini dapat di buktikan tidak pernah berubah sejak individu lahir. Dalam tugas akhir ini merancang dan mengiplementasikan aplikasi dengan teknik pengolahan citra pada proses spasial yang dapat mempermudah identifikasi dan klasifikasi pola rugae palatina, Dengan tahapan yang yaitu: pre-processing, labeling, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah Gabor Wavelet dan menggunakan klasifikasi Fuzzy K-Nearest Neighbour, yang merupakan penerapan dari fuzzy logic. Jumlah sampel data sebanyak 20 citra latih dan 5 citra uji. Hasil penelitian Tugas Akhir ini mendapatkan nilai akurasi yang paling baik dengan rentang minimal 75% dan maksimal 100% dengan waktu komputasi selama 1,7434 detik. Diharapkan dengan kemampuan sistem ini, dapat menjadi pembanding dari sistem yang menggunakan metode lain dan membantu memberikan manfaat kepada dunia odontologi forensik Indonesia sebagai standar akurasi yang tepat dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasi pola rugae palatina dalam identifikasi individu Kata Kunci: Rugae Palatina, Spatial Processing, Fuzzy K-Nearest Neighbour, Fuzzy Logic
Identifikasi Pola Rugae Palatina Untuk Klasifikasi Jenis Kelamin Manusia Dengan Citra Digital Menggunakan Metode Gabor Wavelet Dan Fuzzy K-nn Mentari Pangestu; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kerap terjadinya bencana yang disebabkan oleh manusia ataupun yang disebabkan oleh alam menimbulkan korban jiwa. Korban tersebut akan diidentifikasi guna mengetahui identitas diri. Proses mengidentifikasi terkadang mengalami beberapa kendala, yaitu kurangnya sumber daya manusia, keterbatasan alat, dan juga keterbatasan pada korban. Para peneliti menemukan bahwa rugae palatina dapat mengidentifikasi identitas seseorang seperti sidik jari dilihat dari pola rugae palatina. Proses identifikasi rugae palatina sekarang ini masih secara manual dan belum dapat membedakan jenis kelamin manusia dari pola rugae palatina. Sehingga penulis mengusulkan sistem untuk mengidentifikasi pola rugae palatina menggunakan citra digital dengan metode Gabor wavelet dan Fuzzy K-NN. Pada tugas akhir ini menggunakan ekstraksi ciri metode Gabor wavelet dan Fuzzy K-NN sebagai klasifikasinya. Adapun tahapan yang dilakukan adalah pre- processing, kemudian ekstraksi ciri, dan tahap terakhir merupakan tahap klasifikasi. Pengujian dan pengambilan data dilakukan di dalam ruangan oleh data sample cetakan rahang atas beserta rugae palatina berjumlah 44 sample. Dari hasil pengujian penelitian Tugas Akhir ini didapat akurasi dengan pixel 50x50 saat K=1 54,545%, saat K=3 45,45%, saat dan K=5 36,364%, dengan pixel 100x100 saat K=1 54,545%, saat dan K=3 42.857 %, saat K=5 54.545 %, dan dengan pixel 256x256 saat K=1 63.636 %, saat K=3 45.455%, dan K=5 45.455% Kata Kunci : Rugae Palatina, Gabor Wavelet, Fuzzy K-NN
Identifikasi Individu Berdasarkan Pola Sidik Bibir Dengan Principal Component Analysis Dan Radial Basis Function Untuk Aplikasi Bidang Forensik Husnul Himmah; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Sidik bibir dapat digunakan sebagai metode pendukung dalam mengidentifikasi individu baik dalam kasus forensik maupun non forensik. Sidik bibir sama seperti halnya sidik jari yaitu memiliki sifat unik dan tidak berubah selama hidup. Dalam tugas akhir ini dilakukan identifikasi pola sidik bibir menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Radial Basis Function (RBF). Metode Principal Component Analysis untuk mengekstrak ciri sesudah dilakukan pre-processing pada citra bibir dan selanjutnya adalah mengklasifikasikannya menggunakan metode Radial Basis Function. PCA secara umum merupakan metode pengambilan ciri penting dari data berdimensi tinggi dengan cara mereduksinya menjadi dimensi lebih rendah tanpa menghilangkan ciri-ciri penting didalam citra asliya. Sedangkan RBF merupakan salah satu bentuk multilayer dari jaringan saraf tiruan yang memiliki kemampuan mengenali pola berdasarkan pola yang sudah pernah diinputkan sebelumnya atau tersimpan didalam memori pengenalannya Hasil akhir dari tugas akhir ini adalah suatu program untuk melakukan identifikasi individu berdasarkan pola sidik bibir. Berdasarkan penelitian ini didapatkan akurasi tertinggi pengujian berdasarkan rata-rata tipe pola yang benar yaitu 43.06% dengan jumlah eigenlips 1 dan jumlah neuron 18, sedangkan akurasi terendah diperoleh ketika jumlah eigenlips 10 dengan jumlah neuron 18 yaitu 29.17% , serta 36.11%. ketika jumlah eigenlips 1 dengan jumlah neuron 5.
Identifikasi Pola Sidik Bibir Pada Identitas Manusia Menggunakan Metode Content Based Image Retrieval (cbir) Dan Klasifikasi Learning Vector Quantization (lvq) Sebagai Aplikasi Bidang Forensik Biometrik Mutiara Ulfach; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Ilmu forensik atau yang sederhananya biasa disebut forensik merupakan suatu ilmu yang dimanfaatkan untuk memudahkan dalam pemeriksaan dan pengumpulan bukti-bukti secara fisik dari tempat kejadian perkara sebagai proses penegakan keadilan maupun identifikasi secara pribadi. Mengidentifikasi wujud yang sudah tak utuh tersebut dapat dilakukan dengan forensik odontologi yang mengidentifikasi berdasarkan pengenalan fitur unik seperti pada sidik bibir. Pada bibir terdapat guratan-guratang unik yang berbeda-beda pada setiap individu dan dapat menjadi penentu jenis kelamin sehingga dapat mempermudah identifikasi. Guratan dan alur pada bibir merupakan pola-pola yang dapat di identifikasi melalui teknik biometrik. Teknik biometrik merupakan teknik untuk mengidentifikasi berdasarkan bagian tubuh atau kelakuan manusia tersebut, dan pada tugas akhir ini adalah sidik bibir.Tugas akhir ini bertujuan untuk melakukan identifikasi pola sidik bibir yang berbeda-beda dengan menggunakan metode Content Based Image Retrieval (CBIR) dan metode klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ). Hasil yang di dapat dari tugas akhir ini berupa sebuah program berbasis MATLAB yang mampu mengidentifikasi pola sidik bibir. Didapatkan akurasi terbaik pada sistem ini sebesar 86% dan waktu komputasi 10,7460 s. Kata kunci: Forensik, biometrik, sidik bibir, Content Based Image Retrieval (CBIR), Learning Vector Quantization (LVQ) Abstract Forensic science or simply called forensics is a science that is used to facilitate the examination and collection of physical evidence from the crime scene as a process of enforcing justice and personal identification. Identifying such an incomplete form can be done by identifying odontological forensics based on the introduction of unique features such as on lips print. On the lips there are unique strokes that vary on each individual and can be a determinant of sex so it can facilitate the identification. Scars and grooves on the lips are patterns that can be identified through biometric techniques. Biometric technique is a technique to identify based on body parts or human behavior, and in this final project is lipstick. This final assignment aims to identify different pattern of lipstick by using Content Based Image Retrieval (CBIR) method and classification method Learning Vector Quantization (LVQ). The results obtained from this final project in the form of a program that based on MATLAB is able to identify patterns of lip patterns. Best accuracy on this system is 86% and computing time of 10,7460seconds. Keywords: Forensic,biometric, lip print, Content Based Image Retrieval (CBIR), Learning Vector Quantization (LVQ)
Identifikasi Usia Berdasarkan Pengolahan Citra Radiografi Panoramik Gigi Molar Pertama Mandibula Dengan Metode Local Binary Pattern (lbp) Dan Klasifikasi Support Vector Machine (svm) Rizqi Shaumi Puspa Ayu Amanda; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Forensik merupakan interaksi dari ilmu kedokteran forensik dan ilmu hukum. Bagian tubuh yang banyak digunakan dalam bidang forensik untuk mengidentifikasi usia adalah gigi. Bagian dari gigi yang dapat menjadi indikator penentu usia manusia adalah pulpa. Ukuran pulpa akan mengalami penyempitan seiring bertambahnya usia yang disebabkan oleh deposisi dentin sekunder. Karena proses ini terjadi terus menerus maka dapat digunakan sebagai parameter identifikasi usia. Pada penelitian ini, gigi yang dipakai untuk mengidentifikasi usia adalah pulpa gigi akar jamak, yaitu pulpa gigi molar pertama mandibula dengan menggunakan teknik radiografi panoramik. Pada tugas akhir ini sistem yang dikembangkan untuk mengidentifikasi usia menjadi 3 kelompok usia yaitu anak-anak, remaja, dewasa menggunakan Local Binary Pattern (LBP) sebagai metode ekstraksi ciri dan Support Vector Machine (SVM) sebagai metode klasifikasi. Kemudian dari metode tersebut diperoleh data ciri statistik, sehingga dapat diklasifikasikan untuk menentukan usia. Dari hasil pengujian, sistem yang dibuat mampu mengidentifikasi usia berdasarkan gigi molar pertama mandibula dengan nilai akurasi maksimum sebesar 63,21% dengan waktu komputasi 0,8780 detik. Hasil ini didapatkan menggunakan parameter LBP yaitu kombinasi parameter orde satu mean dan entropy dengan nilai radius=4 dengan ukuran resize 512x512. Pada proses klasifikasi SVM jenis kernel terbaik yang digunakan adalah kernel RBF menggunakan multiclass OAO. Dalam penilitian ini penulis juga mencoba untuk melakukan pengujian dengan tidak melakukan pengelompokkan usia (per usia, 54 kelas) dengan hasil akurasi 8,70%. Kata Kunci : Gigi mandibula molar pertama, Identifikasi usia, Local binary pattern (LBP), Support vector machine (SVM), Radiografi panoramik Abstract Forensic science is the application of science to criminal and civil laws. The most commonly used body parts in forensic to identify age of a victim are teeth. Teeth are also the most reliable tools in the process of identification of age if it done properly. One of part of the tooth that can be a decisive indicator of the age of man is pulp. The size of the pulp will gradually narrowing of the circumference of the pulp volume with increasing age, caused by deposition of secondary dentin. Therefore this process happens continuously then it can be used as a parameter identification of age. In this study, teeth that is used is the first mandibular first molar teeth pulp using panoramic radiograph In this Final Project writter has developed a system that can classify age using Local Binary Pattern (LBP) as a method of feature extraction and Support Vector Machine (SVM) as a method of classification. Then from these methods retrieved the statistical feauture data so it can be classified in order to determine age. From the test results, the system is able to identifyage based on mandibular first molar image with maximum accuracy 63,21% and time computation 0,8780 s. This result is obtained using LBP parameter that is combined with orde 1 parameters which are mean and entropy with radius=4 , resize 512x512. For the SVM classification process the best kernel type is RBF with multiclass OAO. In this study writter also tried not to classify age into groups(54 classes) with result 8,70%. Keywords: Mandibula first molar, Age identification, Local binary pattern (LBP), Support vector machine (SVM), Panoramic radiography
Co-Authors - Azhari Adrian Firmansyah Taufik Adzra, Faaiq Ammaria Ajeng Wulandari Alwani, Rania Putri Alwin Kasim Amaliya A., Amaliya Andriani Harsanti, Andriani Anie Apriani, Anie Anna Muryani Annaria Anggi Putri Siagian Azarine Sandi Rizcky Azhari A Azhari Azhari Azhari Azhari Bagas Yufa Ardana Bambang Hidayat Banowati, Aulia Puti Nuraini Belly Sam BIRU, BANYU Biyantini, Nisa Milati Cunningham, Craig A Cynthia Erika Daniel Ade Aryono David Vianza Devy Firena Garna Dewi Zakiawati Dia Adinda Surya Edrea Cioksidy Cioksidy Emi Khoironi, Emi Endang Sukartini, Endang Eriska Riyanti Erli Sarilita Erryna Indah Kurniawati Evirilia, Evirilia Farina Pramanik Fauziyyah Rachmawati Firstady Widyarnan Munandar Fitri Angraini Nasution Fitri Rusydiana Georgiana Marsya, Georgiana Hidayat, Septian Rahmat Hilman Fauzi, Hilman Husnul Himmah Inne Suherna Sasmita Ira Komara Irvie Augustin Kancana, Sildha Pura Khaerunnisa, Rahmadaniah Lucky Riawan Lusi Epsilawati Lutfi Yondri Lutfi Yondri Lutfi Yondri Magdarita Haris Mardhian, Deby Fajar Mentari Pangestu Munandar, Firstady Widyarnan Murnisari Dardjan Murnisari Dardjan, Murnisari Murugaiah, Suganya Mutiara Ulfach Nadya Sindi Safitri Nani Murniati Nugraha, Alhana Nunung Rusminah Nurul Septiyani Syafril Ramadhani, Triane Ayu Redzuan Lee, Mohammad Adib Ria N. Firman Rista D Soetikno Ristaniah R. Effendy Risti Saptarini Primarti Risva Ulva Fauzia Rita Purnamasari Rizkiana Rani Sejahtera Rizqi Shaumi Puspa Ayu Amanda Romadhona, Shabrina Rozano, Randy Rusydiana, Fitri Saputri, Ikra Yuni Sarah Aura Nadienda Sa’idah, Sofia Senjaya, Taufik Setiadi, Desyani Setianingtyas, Prastiwi Shabrina Elha Putri Shabrina Romadhona Shalihah, Desyani Sofia Sa'adiah Soo, Sheng Cheng Sri Susilawati Suhardjo Suhardjo Sitam Suhardjo Sitam, Suhardjo Suhardjo Suhardjo Supian, Sudradjat Surya, Dia Adinda Suryo Adhi Wibowo Tsani, Fajri Whildy A. Rifdah Wibisono, Adrian Wisam Rizqullah Wiwit Ratri Wulandari Wulandari, Felia Resha Yeong, Lee Deng Yoni Fuadah Syukriani Yoni Syukriani, Yoni Yurika A. Lita Yurika Ambar Lita Yuti Malinda Zainul Ahmad Rajion, Zainul Ahmad Zavani Nur Hikmah