Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Identifikasi Usia Berdasarkan Pengolahan Citra Radiografi Panoramik Gigi Molar Pertama Mandibula Dengan Metode Local Binary Pattern (lbp) Dan Klasifikasi Support Vector Machine (svm) Rizqi Shaumi Puspa Ayu Amanda; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Forensik merupakan interaksi dari ilmu kedokteran forensik dan ilmu hukum. Bagian tubuh yang banyak digunakan dalam bidang forensik untuk mengidentifikasi usia adalah gigi. Bagian dari gigi yang dapat menjadi indikator penentu usia manusia adalah pulpa. Ukuran pulpa akan mengalami penyempitan seiring bertambahnya usia yang disebabkan oleh deposisi dentin sekunder. Karena proses ini terjadi terus menerus maka dapat digunakan sebagai parameter identifikasi usia. Pada penelitian ini, gigi yang dipakai untuk mengidentifikasi usia adalah pulpa gigi akar jamak, yaitu pulpa gigi molar pertama mandibula dengan menggunakan teknik radiografi panoramik. Pada tugas akhir ini sistem yang dikembangkan untuk mengidentifikasi usia menjadi 3 kelompok usia yaitu anak-anak, remaja, dewasa menggunakan Local Binary Pattern (LBP) sebagai metode ekstraksi ciri dan Support Vector Machine (SVM) sebagai metode klasifikasi. Kemudian dari metode tersebut diperoleh data ciri statistik, sehingga dapat diklasifikasikan untuk menentukan usia. Dari hasil pengujian, sistem yang dibuat mampu mengidentifikasi usia berdasarkan gigi molar pertama mandibula dengan nilai akurasi maksimum sebesar 63,21% dengan waktu komputasi 0,8780 detik. Hasil ini didapatkan menggunakan parameter LBP yaitu kombinasi parameter orde satu mean dan entropy dengan nilai radius=4 dengan ukuran resize 512x512. Pada proses klasifikasi SVM jenis kernel terbaik yang digunakan adalah kernel RBF menggunakan multiclass OAO. Dalam penilitian ini penulis juga mencoba untuk melakukan pengujian dengan tidak melakukan pengelompokkan usia (per usia, 54 kelas) dengan hasil akurasi 8,70%. Kata Kunci : Gigi mandibula molar pertama, Identifikasi usia, Local binary pattern (LBP), Support vector machine (SVM), Radiografi panoramik Abstract Forensic science is the application of science to criminal and civil laws. The most commonly used body parts in forensic to identify age of a victim are teeth. Teeth are also the most reliable tools in the process of identification of age if it done properly. One of part of the tooth that can be a decisive indicator of the age of man is pulp. The size of the pulp will gradually narrowing of the circumference of the pulp volume with increasing age, caused by deposition of secondary dentin. Therefore this process happens continuously then it can be used as a parameter identification of age. In this study, teeth that is used is the first mandibular first molar teeth pulp using panoramic radiograph In this Final Project writter has developed a system that can classify age using Local Binary Pattern (LBP) as a method of feature extraction and Support Vector Machine (SVM) as a method of classification. Then from these methods retrieved the statistical feauture data so it can be classified in order to determine age. From the test results, the system is able to identifyage based on mandibular first molar image with maximum accuracy 63,21% and time computation 0,8780 s. This result is obtained using LBP parameter that is combined with orde 1 parameters which are mean and entropy with radius=4 , resize 512x512. For the SVM classification process the best kernel type is RBF with multiclass OAO. In this study writter also tried not to classify age into groups(54 classes) with result 8,70%. Keywords: Mandibula first molar, Age identification, Local binary pattern (LBP), Support vector machine (SVM), Panoramic radiography
Identifikasi Usia Berdasarkan Pengolahan Citra Panoramik Molar Pertama Mandibula Dengan Metode Discrete Cosine Transform (dct) Dan Klasifikasi K-nearest Neighbor (k-nn) Fauziyyah Rachmawati; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Usia merupakan faktor penting yang digunakan dalam menentukan identitas seseorang pada odontologi forensik. Gigi dipilih sebagai objek dalam identifikasi karena kelebihannya sebagai salah satu organ yang paling kuat dan keras yang tahan terhadap suhu tinggi dan benturan. Identifikasi usia dapat ditentukan oleh pertumbuhan gigi karena perubahan pada gigi memiliki ciri tersendiri dengan mengamati perubahan dari luas pulpa gigi melalui gambar panoramik. Panoramik merupakan salah satu tools yang digunakan untuk membantu proses diagnosis. Hal ini dikarenakan tidak semua struktur pada gigi dapat dilihat hanya dengan pemeriksaan secara visual, karena pemeriksaan visual tidak selamanya akurat. Dalam tugas akhir ini metode yang digunakan untuk pengolahan citra panoramik molar pertama mandibula adalah Discrete Cosine Transform (DCT) dan dengan metode klasifikasi KNearest Neighbor (K-NN). Hasil yang didapat dari tugas akhir ini adalah sistem belum mampu digunakan untuk identifikasi dan klasifikasi usia seseorang pada software Matlab dengan metode yang digunakan. Hal ini didasari dari akurasi sistem sebesar 69.11% dengan jumlah 106 sampel citra latih dan 68 citra uji Kata Kunci : Panoramik, Molar Pertama Mandibula, Discrete Cosine Transform, K-Nearest Neighbor Abstract Age is the important factors used in determining the identity of a person forensic odontology. Teeth is selected as the object in the identification because of its excellence as one of the most powerful and hardest organs which is resistant to high temperature and collision. Age identification can be determined by the growth of teeth due to changes on its own distinctive tooth by observing the changes of pulp vast through dental panoramic image. Panoramic is one of the tools used to assist the process of diagnosis. It is because not all of the teeth structure can be seen just by visual check up, because visual check up is not always accurate. In this final project the method used for processing of the first mandibular molar panoramic image is the Discrete Cosine Transform (DCT) and with K-Nearest Neighbor (K-NN) classification method. The results of this final project is the system not capable to be used for identification and classification of a person's age on Matlab software with the used method. It is based on the accuracy of the system amounted to 69.11% with a total of 106 samples of training image and 68 test image. Keywords : Panoramic Radiograf, Histogram of Oriented Gradient (HOG), Learning Vector Quantization (LVQ)