Identifikasi Jenis Kelamin Berdasarkan Teraan Gigitan Berbasis Pemugaran Citra Dengan Metode Gray Level Co-occurence Matrix (glcm) Dan Klasifikasi Support Vector Machine (svm) - Yonita Ersalina Leksono; Rita Purnamasari; Yuti Malinda (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak Odontologi forensik merupakan cabang dari ilmu kedokteran gigi dalam kepentingan peradilan sebagai bukti penyidikan untuk memecahkan masalah hukum dan kejahatan. Salah satu contoh identifikasi yang dilakukan oleh kedokteran gigi forensik yaitu melalui identifikasi bite mark. Tanda bite mark yang ditemukan dalam tubuh biasanya ada pada kasus pencurian, pemerkosaan, pembunuhan dan kejahatan yang lainnya. Bentuk bite mark yang dimiliki oleh setiap individu berbeda-beda oleh sebab itu melalui identifikasi bite mark bisa mendapatkan informasi jenis kelamin pelaku atau korban kejahatan. Pada Tugas Akhir ini akan dibuat perancangan dan penelitian sebuah simulasi yang akan mengeidentifikasi jenis kelamin dengan menggunakan citra digital berdasarkan citra bite mark. Dengan menggunakan metode ekstrasi ciri Gray Level Co-Occurence Matrix ( GLCM ), Image Registration untuk memperbaiki kualitas citra, dan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine ( SVM ). Dan di tugas akhir ini diharapkan dapat membuat sebuah sistem citra digital untuk identifikasi jenis kelamin berdasarkan pola bite mark. Parameter yang diuji dan dianalisis adalah parameter orde dua, jarak dan arah kuantisasi GLCM, pengujian kernel SVM dan pengujian jarak antar kaninus. Berdasarkan pengujian ini nilai akurasi dan waktu komputasi sebesar 77% dan 0,01870 sekon. Kata kunci : Odontologi Forensik, Bite mark, Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM), Image Registration, Support Vector Machine (SVM) Abstract Forensic odontology is a branch of dentistry in the interests of the judiciary as evidence of investigation to solve legal and crime problems. One example of identification carried out by forensic dentistry is through identification of bite mark. Bite mark marks found in the body usually occur in cases of theft, rape, murder and other crimes. The shape of a bite mark that is owned by each individual is different, therefore identification of a bite mark can obtain information on the sex of the perpetrator or victim of the crime. In this Final Project design and research will be made a simulation that will identify gender by using a digital image based on the image of a bite mark. By using the method of extracting the Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) feature, Image Registration to improve image quality, and classification using Support Vector Machine (SVM). And in this final project, it is expected to create a digital image system for gender identification based on a bite mark pattern. The parameters tested and analyzed were second order parameters, distance and quantification of GLCM, SVM kernel testing and inter canine distance testing. Based on the result of testing the best accuracy obtained is 77% and computation time of 0,01870 seconds. Keywords: Odontologi Forensik, Bite mark, Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM), Image Registration, Support Vector Machine (SVM)