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 67 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
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
Identifikasi Jenis Kelamin Berdasarkan Teraan Gigitan Berbasis Pengolahan Citra Digital Dengan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (glcm) Dan Klasifikasi Support Vector Machine (svm) Irvie Augustin; 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 Identifikasi merupakan cara untuk menentukan individu korban atau pelaku kriminalitas dalam menegakan hukum yang sudah ada, salah satu contoh dengan proses identifikasi melalui bite mark (pola gigitan). Bidang yang ahli dalam menangani proses identifikasi bite mark adalah forensik kedokteran gigi (odontology forensic). Tanda bite mark biasanya ditemukan pada kasus kekerasan, pemerkosaan, dan penganiayaan pada anak. Bite mark menjadi bukti penting dalam melakukan proses identifikasi dikarenakan melalui tanda bite mark yang ditemukan pada tubuh dapat berupa informasi salah satunya adalah informasi jenis kelamin, hal ini disebabkan karena setiap individu mempunyai karakteristik gigi geligi yang berbeda-beda. Proses identifikasi bite mark yang sudah dilakukan saat ini melalui proses yang panjang, sehingga menyebabkan adanya distorsi dalam proses analisis bite mark, oleh karena itu perlu cara lain dalam proses identifikasi bite mark. Pada Tugas Akhir telah dibuat sebuah sistem untuk identifikasi jenis kelamin dengan menggunakan citra digital berdasarkan citra bite mark. Dengan ektrasi ciri menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan untuk klasifikasi pada citra bite mark menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Dari hasil pengujian, sistem yang dibuat mampu mengidentifikasi jenis kelamin beradasarkan citra bite mark dengan nilai akurasi maksimum sebesar 82,97%. Kata Kunci: Bite Mark, Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), Support Vector Machine (SVM). Abstract Identification is a way to determine individual victim and the criminal of criminality in enforcing existing laws, for example by the identification process through bite mark and the field that handles the bite mark identification process is odontology forensic. The sign of a bite mark is usually found on for example in the cases of violence, rape, and child abuse. Bite mark becomes an important evidence to do the identification process because through the bite mark marks found on the body can be information one of which is the sex of the perpetrator information or the victim of the crime perpetrator, this is caused by different characteristic of each individual’s teeth. The identification process of bite mark that has been done currently passing the long process, so it causes the distortion in the bite mark analysis process, therefore it needs another way in the process of identifying the bite mark. In the Final Project has been created a system for gender identification by using digital image based on the edge of bite mark. With the bite mark image characteristic extraction using Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) method and for the classification on the bite mark image using Support Vector Machine (SVM) method. From the test result, the system is able to identify gender based on bite mark image with maximum accuracy value of 82.97%. Keywords: Bite Mark, Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), Support Vector Machine (SVM).
Deteksi Usia Berdasarkan Pengolahan Citra Panoramic Radiograf Gigi Molar Pertama Mandibular Dengan Metoda Histogram Of Oriented Gradient Dan Klasifikasi Learning Vector Quantization Erryna Indah Kurniawati; 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 Usia merupakan hal penting yang perlu diketahui untuk mempermudah proses identifikasi. Gigi manusia merupakan salah satu organ tubuh manusia yang dapat digunakan untuk proses identifikasi karena tidak mudah hancur. Gigi terdiri dari beberapa lapisan yaitu email, dentin, pulpa dan semen. Radiograf atau hasil rontgen x-ray merupakan salah satu tools yang digunakan untuk membantu proses diagnosis, hal ini karena tidak semua anomali pada gigi dapat dilihat hanya dengan pemeriksaan secara visual, karena pemeriksaan visual tidak selamanya akurat. Dalam tugas akhir ini metode yang digunakan untuk pengolahan citra panoramic radiograf adalah Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan untuk klasifikasi menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ). Hasil akhir dari tugas akhir ini yaitu sistem menggunakan software Matlab dengan metode Histogram of Oriented Gradient dan klasifikasi Learning Vector Quantization yang mampu untuk melakukan identifikasi dan klasifikasi usia manusia dengan akurasi tertinggi 68,33% dan waktu komputasi terendah yaitu 0,0305 detik . Kata Kunci : Panoramic Radiograf, Histogram of Oriented Gradient (HOG), Learning Vector Quantization (LVQ) Abstract Age is an important thing to know to simplify the identification process. Human teeth are one of the human organs that can be used for the identification process because it is not easily destroyed. Teeth consist of several layers of email, dentin, pulp and cement. Radiograph or x-ray is one of the tools used to aid the diagnosis process, as not all anomalies of the tooth can be seen only by visual examination, since visual examination is not always accurate. In this final project the method used for panoramic radiograph image processing is Histogram of Oriented Gradient and for classification using Learning Vector Quantization. The final result of this final project is using Matlab software with Histogram of Oriented Gradient method and classification of Learning Vector Quantization which is able to identify and classify human age with highest accuracy of 68.33% and lowest computation time is 0.0305 seconds. Keywords : Panoramic Radiograf, Histogram of Oriented Gradient (HOG), Learning Vector Quantization (LVQ)
Identifikasi Pola Sidik Bibir Pada Pria Dan Wanita Menggunakan Metode Discrete Wavelet Transform Dan Klasifikasi Support Vector Machine Sebagai Aplikasi Bidang Forensik Sarah Aura Nadienda; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 4, No 2 (2017): Agustus, 2017
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 maupun kepentingan penegakan hukum. Banyak cara dalam mengidentifikasi individu, namun seringkali karena kondisi fisik individu yang sudah tidak utuh, maka dilakukan pengidentifikasian. Ilmu kedokteran gigi forensik secara sederhana dapat menentukan identitas seseorang berdasarkan pemeriksaan odontologi, rugae palatina, dan sidik bibir. Sidik bibir memiliki karakteristik khas sama halnya dengan perbandingan sidik jari. Sidik bibir memiliki sifat konsisten, stabil sepanjang hidup, dan tidak akan berubah baik pola ataupun karakteristiknya. Sidik bibir dapat diamati sejak bayi berusia empat bulan. Sampel sidik bibir diperoleh melalui kerjasama dengan Fakultas Kedokteran Gigi Universitas Padjajaran dan mahasiswa Universitas Telkom. Tugas akhir ini dibuat bertujuan untuk memudahkan identifikasi pola sidik bibir pada pria dan wanita. Pengolahan sampel citra bibir, dalam penelitian ini diimplementasikan metode ekstraksi ciri Discrete Wavelet Transform (DWT) dan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Hasil dari tugas akhir ini adalah suatu program yang mampu melakukan identifikasi berdasarkan pola sidik bibir pria dan wanita. Didapatkan akurasi terbaik pada SVM One-Against-All (OAA) sebesar 70,83% dan pada SVM One-Against-One (OAO) didapatkan nilai akurasi sebesar 54,17%. Kata kunci: Forensik Kedokteran Gigi, sidik bibir, Discrete Wavelet Transform, Support Vector Machine, subband, highpass, lowpass filter, hyperplane
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