Deteksi Penyakit Gigi Dengan Menggunakan Metode Filter Gabor Dan K-Nearest Neighbor Berdasarkan Tekstur Citra

Sudrajat, Setiawan (2018) Deteksi Penyakit Gigi Dengan Menggunakan Metode Filter Gabor Dan K-Nearest Neighbor Berdasarkan Tekstur Citra. 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

Penyakit yang sering dialami oleh masyarakat Indonesia adalah penyakit periodontal. Penyakit periodontal terdiri dari penyakit gingintivitis dan periodontitis. Perbedaan kedua penyakit adalah jika penyakit gingintivitis disebabkan oleh plak bakteri yang menempel tetapi giginya masih kokoh, maka periodontitis adalah tingkat lanjut dari penyakit gingintivitis akibat infeksi pada gigi yang dapat menyebabkan kerusakan gigi. Adanya perbedaan kedua penyakit tersebut menyebabkan penyakit periodontal menjadi sulit dikenali oleh orang awam, bahkan bisa menjadi masalah fatal jika tidak ditangani dengan baik. Agar dapat mendeteksi penyakit periodontitis pada gigi, salah satunya adalah memanfaatkan aplikasi pengolahan citra. Aplikasi pengolahan citra ini menggunakan metode gabor filter untuk mengekstrasi ciri pada citra dan metode algoritma K-NN untuk mengklasifikasi kelas. Dengan memanfaatkan aplikasi pengolahan citra ini, dapat mendeteksi penyakit gigi periodontal sejak dini. Dari hasil pengujian mendeteksi penyakit gigi dengan menggunakan gabor filter dan kNN didapatkan tingkat akurasi dengan masing-masing K=3 sebesar 86%, K=5 sebesar 82%, dan K=7 sebesar 80%. Dengan hasil tersebut, aplikasi pengolahan citra dengan menggunakan gabor filter dan K-NN dapat mengenali kedua penyakit tersebut dengan baik, sehingga aplikasi ini dapat dimanfaatkan oleh orang awam untuk mendeteksi penyakit gigi sejak dini.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Metode Gabor Filter, Algoritma K-NN, Penyakit Gigi, Aplikasi Pengolahan Citra, Periondontal
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2018
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Date Deposited: 31 Jan 2019 10:23
Last Modified: 31 Jan 2019 10:23
URI: https://repository.unikom.ac.id/id/eprint/58409

Actions (login required)

View Item View Item