DETEKSI GRANULOMA MELALUI CITRA PERIAPIKAL
RADIOGRAF DENGAN MENGGUNAKAN
METODE K
-
NN
(K
-
NEAR
E
ST NEIGHBOR)
PADA APLIKASI ANDROID

Utami Nazmi Puspahati

Informasi Umum

Kode

111100136

Klasifikasi

621.367 - Technological photography and photo-optics, Spectrography, Stroboscopic photography, Image processing, Optical data processing

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Image Processing

Dilihat

100 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Deteksi Granuloma Melalui Citra Periapikal Radiograf Dengan Menggunakan Metode

K

NN (K

Nearest Neighbor) Pada Aplikasi Android i ABSTRAK Gigi merupakan salah satu organ yang memiliki peranan penting di dalam kehidupan manusia. Terdapat berbagai jenis penyakit pada gigi dan mulut salah satunya adalah penyakit gigi Granuloma. Penyakit gigi masih sulit untuk dideteksi dan dibedakan secara kasa t mata , citra radiograf pe riapikal gigi hanya bisa direpresentasikan oleh dokter ahli spesialis radiologi kedokteran gigi di Indonesia yang jumlahnya masih sedikit.<br>T ugas akhir ini bertujuan untuk mengimplementasikan pengolahan citra digital dengan merancang suatu sistem realisasi andr oid yang dapat mendeteksi penyakit gigi granuloma dari data hasil citra rekaman periapikal radiograf . Metode penelitian dalam tugas akhir ini adalah metode eksperimental, dimana penelitian ya ng dilakukan berdasarkan ekstra k si ciri GLCM

(Gray Level Co

o ccurence Matrix) metode klasifikasi

k

NN

(K

Nearest Neighbor). Analisis tekstur orde dua (GLCM) digunakan karena terdapat pe rbedaan tekstur pada granuloma. Hasil ekstra k si ciri GLC

M akan menghasilkan nilai

nilai statistik dari ciri orde dua kemudian hasil ekstrkasi ciri tersebut dikumpulkan dan dilakukan pengklasifikasian menggunakan metode klasifikasi

k

NN

(K

Nearest Neighbor) .<br>Hasil dari tugas akhir ini adalah sistem mampu mengidentifikasi penyakit gigi granuloma dengan tingkat akurasi mak simal sistem an droid mencapai 76 ,4 7 persen dan