Akar gigi merupakan salah satu bagian yang rentan terkena penyakit. Abses merupakan salah satu infeksi yang paling umum dan paling sering dijumpai pada manusia yang bisa disebabkan oleh berbagai faktor. Pasien yang terdeteksi menderita penyakit ini harus melakukan pengecekan periapikal radiograf atau yang lebih dikenal dengan rontgen gigi. Hasil rontgen berupa film X-ray-lah yang digunakan dokter untuk menganalisis penyakit apa yang sebenarnya diderita pasien.
Namun, karena analisis yang dilakukan oleh dokter merupakan proses manual, perbedaan pendapat dalam menganalisis penyakit sangat mungkin terjadi. Oleh sebab itu, dibutuhkan suatu program yang dapat membantu meningkatkan akurasi deteksi penyakit yang dapat membantu para dokter gigi untuk mendapat diagnosa yang akurat.
Program berbasis Android ini menggunakan metode Watershed yang merubah gradien tingkat keabuan citra menjadi permukaan topografi. Hasil dari motode ini akan diklasifikasikan dengan K-Nearest Neighbour.
Hasil dari penelitian ini mencapai tingkat akurasi 90%, dengan klasifikasi dibagi menjadi 2 jenis yaitu citra gigi normal dan gigi abses dengan menggunakan hasil periapikal radiograph sebagai citra uji dan citra latih.
Kata Kunci : Abses, Periapikal Radiograf, Waterhed, K-Nearest Neighbor