ABSTRAKSI: Biometrik merupakan suatu teknologi yang digunakan sebagai alat otentikasi dengan cara menganalisis karakteristik fisiologis dan karakteristik perilaku. Dental biometric adalah salah satu cabang biometrik yang menggunakan gigi sebagai dasar identifikasi. Karakteristik gigi pada seseorang dapat dijadikan sebagai dasar identifikasi karena susunan gigi manusia sangat bervariasi. Pengenalan menggunakan biometrika gigi sangat berperan ketika terjadi bencana hebat yang menyebabkan bagian tubuh yang lain telah rusak dan sulit untuk dikenali. Saat ini metode pengenalan gigi masih manual sehingga dibutuhkan waktu yang lama untuk mencocokkan gigi dengan identitas seseorang.
Tugas Akhir ini merancang sebuah simulasi pengidentifikasian citra gigi dengan menggunakan bahasa pemrograman Matlab. Tahapan proses yang dilakukan adalah akuisisi citra, pre-processing, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Citra yang digunakan merupakan hasil foto gigi X-ray secara panoramic. Pada tahap pre-processing dilakukan proses normalisasi untuk menyeragamkan ukuran citra, kemudian mengubah format citra RGB ke dalam format grayscale, dilanjutkan dengan peregangan kontras untuk meningkatkan kualitas citra. Metode yang digunakan untuk ekstraksi ciri adalah metode Emphirical Mode Decomposition (EMD) dan juga metode Principal Component Analysis (PCA) untuk mereduksi data. Hasil dari ekstraksi ciri tersebut kemudian diklasifikasikan menggunakan perhitungan jarak Euclidean terdekat.
Dengan mengggunakan Emphirical Mode Decomposition (EMD) tingkat akurasi yang diperoleh adalah 99,43% dengan level EMD 1, ukuran citra 640 x 480 piksel, koefisien stretch 0,01, dan nilai komponen utama sebesar 25%.
Kata Kunci : pengenalan gigi, biometrik, EMD, IMF, PCA, jarak EuclideanABSTRACT: Biometrics is a technology that is used as a tool of authentication through analysis of the physiological and behavior characteristics. Dental biometrics is a branch of biometrics, which use teeth as a basis for identification. Characteristic in human teeth can be used as a basis for the identification because of its highly variable composition. The identification using dental biometric takes an important role in the great disaster when the other side of the body has been damaged and difficult to be recognized. Current methods of dental biometric are still done manually so it takes a long time to match the teeth with the person's identity.
This final project designs a simulation of dental biometric using Matlab programming language. The process in this system is image acquisition, pre-processing, feature extraction, and classification. The image used are the result of panoramic dental radiograph. In the pre-processing stage performed the normalization process for uniform image size, then change an RGG image into grayscale format, followed by stretching contrast to improve image quality. The method used for feature extraction is a Emphirical Mode Decomposition (EMD) and Principal Component Analysis (PCA) methods to reduce the data. The results of the feature extraction are classified using the Euclidean distance method.
By using Empirical Mode Decomposition (EMD) level of accuracy obtained is 99,43% with EMD 1th level, image size 640 x 480 pixel, stretch coefficient 0,01, and principal component value is 25%
Keyword: dental identification, biometric, EMD, IMF, PCA, Euclidean distance