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

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.
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) .
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

waktu komputasi rata

rata 3,0455 detik dengan menggunakan sampel hasil

x

ray periapikal granuloma sebagai citra uji dan citra latih. periapikal radiograf, granuloma , k - NN , Analisis Tekstur, GLCM, android