<![CDATA[AbstrakIndonesia termasuk salah satu negara tropis yang memiliki tingkat risiko terkena gigitan ular yang tinggi.Penyebab utama kematian dari kasus gigitan ular tentunya adalah karena racun yang disemprotkan olehular berbisa tersebut melalui gigi taringnya. Penyebab lainnya adalah kesalahan dalam mengidentifikasibekas gigitan tersebut secara visual. Terdapat perbedaan anatomi gigitan pada ular berbisa dan tidaksehingga mengakibatkan perbedaan bekas gigitan pada korban. Pada penelitian ini dibangun sistemidentifikasi bekas gigitan ular yang dapat mengidentifikasi bekas gigitan ular tersebut oleh ular berbisaatau tidak dengan metode Active Contour Model dan K Nearest Neighbor. Dengan melakukan beberapapengujian terkait parameter yang digunakan pada metode tersebut, didapat nilai akurasi tertinggi padametode K Nearest Neighbor adalah dengan menggunakan aturan jarak correlation, nilai K = 3, dan sistemklasifikasi tidak menggunakan distance weight. Kata kunci : bite mark, active contour, k nearest neighborAbstractIndonesia is categorized as one of tropical countries that have a high risk of snakebites. This surely mayendanger rural citizens’ lives for there are still many snakes found in rural areas. The main cause of deathfrom snakebite cases is by reason of the venom squirted from snake’s canine teeth. Others causes areerrors in identifying the bite marks visually. There are anatomical differences between puncture woundsfrom venomous and non-venomous snakes. This study established a snakebite identification system usingActive Contour Model and K Nearest Neighbor (KNN) methods. By performing some tests related to theparameters used in the method, the highest accuracy value on K Nearest Neighbor method was obtainedby using the correlation distance rule, the K value = 3, without using distance weight in the classificationsystem. Keywords: bite mark, active contour, k nearest neighbor]]>
Copyrights © 2019
