Deteksi Pola Gigitan Untuk Mengidentifikasi Jenis Kelamin Menggunakan Metode Active Contour Dan Klasifikasi Decision Tree Untuk Aplikasi Bidang Forensik Biometrik. - Annaria Anggi Putri Siagian; Rita Purnamasari; Fahmi Oscandar (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak Tindak kriminal kerap kali terjadi dan dapat menimbulkan jatuhnya korban jiwa. Banyak sekali pelaku dari tindak kriminal yang sulit untuk diidentifikasi atau dalam keadaan anonymous sehingga memerlukan proses identifikasi. Identifikasi akan menjadi sulit apabila pelaku tidak meninggalkan sebuah sidik khas yang, sidik tersebut dapat berupa sidik jari, sehelai rambut, ataupun bite marks. Maka dari itu, identifikasi biometrik menjadi peran penting dalam proses pencarian identitas pelaku. Bite mark merupakan suatu gambaran dari anatomi gigi yang sangat khas, yang bila ditemukan di tubuh jenazah, kita dapat mengidentifikasi identitas pemilik dari bite mark tersebut. Hambatan untuk proses identifikasi bite mark yaitu prosesnya yang membutuhkan waktu yang lama jika dilakukan dengan menggunakan kasat mata. Pengolahan citra pola bite mark sangat dibutuhkan untuk mendapatkan ketepatan identifikasi jenis kelamin pelaku atau korban kriminalitas dengan waktu yang lebih efisien. Pada Tugas Akhir ini, digunakan metode ekstraksi ciri Geometric Active Contour (GAC) dan metode klasifikasi Decision Tree. Jumlah sample yang digunakan pada penelitian kali ini adalah 240 citra, yang kemudian dibagi menjadi 140 sample ciri latih dan 100 sample ciri uji. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah parameter Intercanine, Intermolar, Canine Depth, dan Molar Depth baru serta nilai akurasi sebesar 97% dan waktu komputasi 95 detik/citra. Kata kunci : Bite Mark, Geometric Active Contour, Decision Tree. Abstract Acts of crime keep on happening which could cause casualties. Lots of these criminal perpetrators are hard to identify, therefore it needs an identification process to find the real culprit. The identification process would be difficult if the perpetrators didn’t leave anything at the crime scene, it could be either their fingerprints, a stray of their hair, or even their bite marks on the victim’s body or on the things at the crime scenes. Therefore, biometrical identification is an important role in finding the perpetrators’ identities. Bite marks is actually a representation of teeth’s anatomy that has very special characteristic, that if found on or from a dead body can be used to help us identify the victim or the suspect of the crime. The problem in bite marks identification nowadays, is that it takes extra time to process with the traditional way. Image segmenting of the bite marks is very ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.2 Agustus 2019 | Page 3863 much needed to get a more accurate result of the victim’s gender, which will of course shorten the time of the process. In this final project, the method used for characteristic extraction is Geometric Active Contour (GAC) and Decision Tree as its Classification Method. The number of Samples used are 240 images, which are separated into 140 images for training database and 100 images for testing database. The result of this project are new bite marks Intercanine, Intermolar, Canine Depth, and Molar Depth new parameters. Also resulted in 97% system accuracy and 95 seconds/image in computing time. Keywords: Bite Marks, Geometric Active Contour, Decision Tree.