Sintesis Penelitian Deteksi Penyakit Abses Pada Gigi Manusia Melalui Citra Periapikal Radiograf Domain Spasial - Rr Ayuningtias Setiaji; Bambang Hidayat; Suhardjo MS (eProceedings of Engineering, 2018)
Abstrak Abses merupakan penyakit gigi yang menyebabkan benjolan berisi cairan (nanah) pada bagian akar, gusi atau antara gigi akibat infeksi bakteri. Penyakit abses periapikal sangat sulit untuk dilihat secara kasat mata, maka dari itu untuk mendiagnosis penyakit tersebut dibutuhkan beberapa pengujian fisik menggunakan periapikal radiografi yang berguna untuk memastikan adanya pembusukan di sekitar gigi. Pengujian fisik saat ini dilakukan oleh dokter ahli spesial radiologi dengan manual yang hasilnya bersifat subjektif. Oleh sebab itu, untuk mempermudah dalam mendiagnosis dibutuhkan suatu alat/sistem yang dapat membantu meningkatkan akurasi diagnosa penyakit. Pada tugas akhir ini telah dilaksanakan sintesis dari seluruh penelitian yang terkait dengan teknik mendiagnosa penyakit abses pada gigi melalui pengolahan citra digital dan citra periapikal radiograf. Metode yang dipilih untuk diujikan kembali adalah Singular Value Decomposition (SVD) dan Binary Large Object (BLOB) dengan klasifikasi kNearest Neighboor (k-NN). Data yang digunakan merupakan data yang sama untuk menguji kedua metode yaitu data latih dengan jumlah 8 untuk citra abses dan 8 untuk citra non-abses sedangkan data uji dengan jumlah 11 untuk citra abses dan 11 untuk citra non-abses. Sintesis ini menghasilkan akurasi tertinggi yang didapat dari metode Singular Value Decomposition (SVD) pada matriks eigen value S dengan ukuran piksel 128Ã—128 dan parameter k pada k-NN adalah 1 yang menghasilkan akurasi 90,9091% dengan waktu komputasi 0,3548 detik. Kata kunci : Abses, Radiograf Periapikal, Pengolahan Citra Digital, Singular Value Decomposition (SVD), Binary Large Object (BLOB), k-Nearest Neighboor (k-NN). Abstract A dental abscess is a disease that cause a collection of pus that could form between the teeth, in the gums, or in the bone that holds the teeth in place due to bacterial infection. Periapical abscess is very difficult to be seen by the naked eye, therefore some physical testing using periapical radiograph is required to ensure the decay around the teeth. Physical testing is currently carried out manually by radiologists whose results are subjective. Therefore, in order to facilitate the diagnosis, a device or system that could improve the accuracy of diagnosis is needed. In this final project, a synthesis of all studies related to the technique of diagnosing dental abscesses through digital image processing and periapical radiograph images has been done. Singular Value Decomposition (SVD) and Binary Large Object (BLOB) with k-Nearest Neighbors (k-NN) classification has been chosen as the method to be retested. The data used is the same data to test both methods, namely training data with 8 numbers for abscess images and 8 for non-abscess images while the test data with 11 numbers for abscess images and 11 for non-abscess images. The result of synthesis in the highest accuracy obtained from the Singular Value Decomposition (SVD) method by using ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.5, No.3 Desember 2018 | Page 5554 the S matrix, 128Ã—128 pixel size and the k parameter on k-NN is 1 which results in 90.9091% accuracy with a computing time of 0.3548 seconds. Keywords : Abscess, Periapical Radiograph, Digital Image Processing, Singular Value Decomposition (SVD), Binary Large Object (BLOB), k-Nearest Neighboor (k-NN).