Gigi merupakan organ bagian tubuh yang terletak di dalam mulut. Salah satu penyakit yang dapat menyerang gigi adalah granuloma. Granuloma merupakan penyakit peradangan yang berada disekitar periapikal gigi. Penyakit ini dapat dideteksi menggunakan radiograf periapikal berupa citra medis kemudian diidentifikasi oleh dokter gigi serta dilakukan interpretasi oleh ahli radiologi gigi. Pada penelitian sebelumnya telah berhasil melakukan identifikasi penyakit granuloma menggunakan software matlab dan android dengan objek yang belum tersegmentasi pada bagian yang dituju. Sedangkan pada tugas akhir ini membuat sistem berbasis android dengan objek yang sudah tersegmentasi pada bagian yang dituju.
Tugas akhir ini bertujuan untuk mengimplementasikan pengolahan citra digital dengan merancang suatu sistem berbasis android yang dapat mendeteksi penyakit gigi granuloma dari data hasil citra rekaman periapikal radiograf. Metode penelitian dalam tugas akhir ini adalah metode deskripsi, dimana penelitian yang dilakukan berdasarkan segmentasi warna menggunakan metode BLOB (Binary Large Object) dan hasil segmentasi menjadi input ekstraksi ciri. Metode ini merupakan domain spasial yang menganalisis tekstur secara lebih spesifik dan akurat. Sedangkan proses pengklasifikasian menggunakan metode K – Nearest Neighbor (K-NN) bertujuan untuk mengukur seberapa dekat jarak antara data uji dan data latih.
Hasil dari tugas akhir ini adalah mampu mendeteksi penyakit granuloma mencapai tingkat akurasi 80% pada android dengan waktu komputasi rata – rata 6,828 detik menggunakan hasil sampel radiograf periapikal sebanyak 20 citra uji dan 16 citra latih.
Kata kunci : granuloma, radiograf periapikal, Binary Large Object (BLOB), K – Nearest Neighbor (K-NN).