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, 2019)
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