Deteksi Usia Berbasis Citra Radiograf Panoramik Gigi Pasien Rumah Sakit Gigi Dan Mulut Universitas Padjadjaran Dengan Metode Local Binary Pattern Dan K-nearest Neighbor - David Vianza; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak Pada era sekarang ini, sering kita mendengar atau melihat dari media elektronik banyak terjadi tindak kriminal, kecelakaan, maupun bencan aalam. Akibatnya tidak jarang ditemukannya korban dalam kondisi yang sulit dikenali identitasnya. Salah satu ilmu yang membantu proses identifikasi korban adalah ilmu forensik. Ilmu forensik sendiri memiliki berbagai cabang keilmuan lainnya, namun pada tugas akhir ini peneliti membahas mengenai odontologi forensik atau cabang keilmuan forensic melalui gigi. Deteksi usia melalui gigi menjadi sangat penting dalam odontologi forensik, terutama jika organ yang diperlukan untuk identifikasi telah rusak, misalnya pada kasus kebakaran, kecelakaan pesawat terbang, atau telah terjadi pembusukan. Pada keadaan tersebut biasanya gigi merupakan jaringan satu-satunya yang relatif masih utuh. Hal ini dapat terjadi karena gigi dilapisi oleh email yang merupakan jaringan tubuh yang paling keras. Oleh karena itu, deteksi usia melalui gigi merupakan informasi yang sangat berguna dalam hal identifikasi usia tersebut, sehingga akan lebih memudahkan para ahli forensik melakukan identifikasi usia secara tepat. Dilihat dari permasalahan yang terjadi, maka dikembangkanlah ilmu forensik dengan menggunakan citra radiograf panoramik gigi. Citra radiograf panoramik gigi ini adalah rontgen gigi yang telah digunakan secara umum oleh kedokteran gigi untuk mendapatkan gambaran utuh gigi. Pada tugas akhir ini, teknik identifikasi dan klasifikasi citra radiograf panoramik gigi dapat dipermudah dengan menggunakan image processing. Metode yang digunakan adalah Local Binary Pattern dengan klasifikasi K-Nearest Neighbor. Hasil yang akan diperoleh adalah sebuah aplikasi berbasis Matlab untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi. Setelah melakukan pengujian didapat hasil akurasi tertinggi sistem 76.6% untuk 3 kelas data yang dibagi berdasarkan kategori umur menurut Depkes RI, dan 18.92%untuk kelas data per usia. Pada pengujian terhadap hasil tersebut diperoleh dengan cara melakukan pengujian terhadap parameter yang dapat memepengaruhi sistem yang telah dibuat. Kata Kunci: Odontologi forensik, Image Processing, Citra radiograf panoramik, LBB, K-NN Abstract In the current era, we often hear or see from electronic media that there are many crimes, accidents, or disaster. As a result, victims are often found in conditions that are difficult to identify. One of the sciences that helps victims identification process is forensic science. Forensic science itself has various other scientific branches, but in this final project, the researcher discusses forensic odontology or the forensic branch of science through teeth. Age detection through teeth becomes very important in forensic odontology, especially if the organs needed for identification have been damaged, for example in the case of fire, aircraft accident, or decay. In these circumstances, teeth are usually the only tissue that is still relatively intact. This can occur because the teeth are coated with the email which is the hardest tissue in the body. Therefore, detection of age through teeth is very useful information in terms of identification of that age, so that it will be easier for forensic experts to correctly identify age. Judging from the problems that occur, forensic science was developed using dental panoramic radiographs. This dental panoramic radiograph is a dental x-ray that has been used in general by dentistry to obtain a complete picture of the tooth. In this final project, the identification and classfication techniques of dental panoramic radiographs can be facilitated by using image processing. The method used is Local Binary Pattern with K-Nearest Neighbor Classification. The results to be obtained are a Matlab-based application to identify and classify. After testing, the highest accuracy of the system was 76.6% for the 3 data classes divided by age categories according to the Ministry of Health, and 18.92% for data classes per age. In testing the results obtained by testing the parameters that can affect the system that has been made. Keywords: Forensic odontology, Image Processing, Radiograph Panoramic Image, LBP, K-NN, W