<![CDATA[Abstrak Kasus pembunuhan maupun perampokan masih sering terjadi di Indonesia, dan dalam kasus kasus tersebut dapat memakan korban jiwa sehingga diperlukan adanya penyelidikan untuk mengidentifikasi pelaku maupun korban, tetapi dengan kondisi tertentu mendapatkan identitas seseorang tidak dapat dilakukan. Kondisi-kondisi tersebut contohnya tidak dapat menemukan sidik jari maupun DNA dari pelaku. Pada kasus kasus seperti ini sidik bibir dapat dijadikan alat untuk mengidentifikasi pelaku maupun korban. Tugas Akhir ini memiliki tujuan yaitu mengetahui parameter serta metode yang yang lebih baik dari metode pada penelitian sebelumnya. Sistem yang akan dirancang menggunakan Multi-level Gradient Vector sebagai metode ekstraksi ciri dan K-Nearest Neighbor (K-NN) sebagai klasifier. Citra sidik bibir yang digunakan merupakan hasil akuisisi dengan menggunakan kamera mirrorless sony a5100, dengan tata cara pengambilan foto formal. Jumlah data yang digunakan ialah 400 foto dari 40 individu dimana masing-masing individu menghasilkan 10 foto, dengan pembagian 320 foto sebagai data latih dan 80 foto sebagai data uji. Hasil dari penelitian ini adalah sistem deteksi individu yang mampu menampilkan nama dari individu tersebut. Performansi yang dihasilkan dari sistem ialah akurasi tertinggi 91.25%, waktu komputasi 3.25 detik dengan parameter cell 4 x 4, block 2 x 2, bin 9 dan menggunakan pengukuran jarak Euclidean dengan nilai k=1. Kata kunci : Odontologi Forensik, Sidik bibir, Multi-level Gradient Vector, K-Nearest Neighbor, Identifikasi Abstract The case of murder or robbery is still common in Indonesia, and in some case we need for investigation to identify the perpetrators or victims, but under certain conditions cannot get Identity. Like these conditions may not find the fingerprint or the DNA of the perpetrator. In this case the lip print can be used as a tool to identify the perpetrator or victim. This final task has a goal of knowing the parameters and methods that are better than the previous research method. The system will be designed using Multi-level Gradient Vector as the featureextraction method and K-Nearest Neighbor (K-NN) as a clasifier. The lip print image used was the result of the acquisition using a Sony a5100 mirrorless camera, with a formal photo-taking procedure. The amount of data used is 400 photos from 40 individuals where each individual produces 10 photos, with a division of 320 photos as a training data and 80 photos as test data. The result of this research is Individual detection system which is able to display the name of the individual. The resulting from the system is the highest accuracy of 91.25%, computational time of 3.25 seconds with the cell parameters 4 x 4, block 2 x 2, bin 9 and using Euclidean distance measurement with a value of k = 1. Keywords: forensic odontology, lip print, Multi-level Gradient Vector, K-Nearest Neighbor, identification.]]>
Copyrights © 2019
