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, 2018)
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.Â 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.Â 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.