<![CDATA[Gigi merupakan salah bagian tubuh yang sangat penting. Ada berbagai macam penyakit gigi, salah satunya adalah granuloma. Penentuan penyakit yang terjadi pada gigi saat ini dilakukan dengan melakukan pengambilan gambar dari gigi, kemudian diagnosis penyakit pada gigi dilakukan oleh dokter spesialis radiology kedokteran gigi melalui pembacaan film hasil radiograf dan pembacaan ini dilakukan secara kasat mata, sehingga hasil diagnosa cenderung bersifat subjektif. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu dokter gigi dalam memberikan diagnosa penyakit. Pada penelitian ini dilakukan pengolahan citra radiograf periapikal berbasis android untuk melakukan deteksi penyakit granuloma pada gigi dengan menggunakan metode MultiWavelet Transformation sebagai ekstraksi ciri, dan proses klasifikasi dengan menggunakan k-NN (k- Nearest Neighbour) dengan jumlah data latih yaitu 16 citra dan data uji berjumlah 20 citra. Sistem melakukan klasifikasi dan deteksi pada jaringan granulasi gigi untuk menentukan jenis penyakit yang terjadi pada gigi. Penelitian ini menghasilkan sistem berbasis android yang memiliki tingkat akurasi sebesar 90% dan waktu komputasi 0.01337995 detik pada saat ukuran citra 128 x 128 dengan klasifikasi dibagi menjadi 2 yaitu citra gigi normal dan granuloma. Sistem ini dibuat untuk dapat membantu para dokter khususnya di bidang kedokteran gigi dalam melakukan diagnosis penyakit granuloma. Kata kunci: Granuloma, Multi-Wavelet Transformation, k-Nearest Neighbour.]]>
Copyrights © 2017
