Implementasi Klasifikasi Citra Berdasarkan Ekstraksi Ciri Mendeteksi Kelainan Gigi Menggunakan Metode Anive Bayers Dan Metode Gyar Coocurrence Matrix (GLCM)

Muhamad Harisman, Luky (2017) Implementasi Klasifikasi Citra Berdasarkan Ekstraksi Ciri Mendeteksi Kelainan Gigi Menggunakan Metode Anive Bayers Dan Metode Gyar Coocurrence Matrix (GLCM). Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Kelainan gigi atau disebut anomali gigi yaitu gigi yang bentuknya menyimpang dari bentuk aslinya. Kelainan bentuk dan ukuran gigi antara Geminasi dan Makrodontia yang hampir sama menyebabkan dokter gigi sulit membedakannya. Oleh sebab itu diperlukan suatu pemanfaatan pengolahan citra berbasis komputer untuk membantu proses analisa gigi dengan cara mengklasifikasikannya dengan tepat. Salah satu metode pengolahan citra adalah dengan eksraksi ciri tekstur pada penelitian ini ekstraksi ciri tekstur yang digunakan adalah metode Concurrency Matrix. Metode Cooccurence Matrix adalah suatu matriks yang elemen-elemennya merupakan jumlah pasangan piksel yang memiliki tingkat kecerahan tertentu, di mana pasangan piksel itu terpisah dengan jarak (d), dan dengan suatu sudut inklinasi (θ). NaÃ�¯ve bayes adalah suatu metode pengklasifikasian paling sederhana dengan menggunakan peluang yang ada, dimana diasumsikan bahwa setiap variable X bersifat bebas (independence). Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan nilai akurasi 66,6% ini membuktikan bahwa naive bayes kurang baik dalam mengklasifikasi citra kelainan gigi, dikarenakan data hasil ekstraksi ciri tekstur kelainan gigi dengan metode matriks co-occurrence memiliki interval jarak yang dekat antar kelasnya. Sehingga klasifikasi naive bayes kurang dapat berjalan dengan baik saat melakukan klasifikasi.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Tekstur Citra, Ekstraksi Ciri, Co-Occurrence Matriks, Klasifikasi, Naive Bayes,Gigi
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2017
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Date Deposited: 10 Nov 2017 03:33
Last Modified: 10 Nov 2017 03:33
URI: http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/53563

Actions (login required)

View Item View Item