Klasifikasi Tulang Tengkorak Manusia Berdasarkan Jenis Kelamin Menggunakan Backpropagation Pada Antropologi Forensik - Afrianty, Iis; Mhd. Kadarman; Elvia Budianita; Fadhilah Syafria (Computer Science and Information Technology, 2024)
Klasifikasi tulang tengkorak berdasarkan jenis kelamin merupakan langkah utama pada antropologi forensik dalam mengidentifikasi profil sisa-sisa kerangka. Klasifikasi jenis kelamin bertujuan untuk menentukan apakah kerangka tertentu adalah milik laki-laki atau perempuan. Penelitian ini berfokus pada klasifikasi tulang tengkorak berdasarkan jenis kelamin dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin tingkat lanjut, khususnya Backpropagation Neural Network (BPNN). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menunjukkan kinerja BPNN. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Dr. William Howells, meliputi pengukuran kraniometri dari 2524 sampel tengkorak laki-laki dan perempuan, dengan 86 variabel seperti lebar bizygomatic dan panjang glabello-oksipital. Teknik BPNN digunakan karena kemampuannya untuk memodelkan hubungan yang kompleks dan tidak linier. Kinerja model ini dievaluasi dengan menggunakan metrik standar akurasi. Pembagian data latih dan data uji menggunakan k-fold cross-validation dengan k = 10. Penelitian ini menjalankan dua skenario uji, yaitu menggunakan satu hidden layer dan dua hidden layer. Untuk masing-masing model arsitektur menggunakan learning rate sebagai parameter uji, yaitu 0,1; 0,01; dan 0,001. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan pembelajaran mesin dapat secara efektif membedakan antara tulang tengkorak laki-laki dan perempuan, dengan akurasi rata-rata 92,32% untuk satu hidden layer dan 90,74% untuk dua hidden layer. Hasil tersebut menunjukkan, model klasifikasi tulang tengkorak manusia berbasis gender dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation sangat disarankan sebagai teknik yang berhasil dalam mengklasifikasikan tulang tengkorak manusia.