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, 2018)
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).