Pengolahan Citra Deteksi Granuloma Melalui Periapical Radiograf Dengan Metode Transformasi Dct Dan Linier Discriminant Analysis Berbasis Android

Abstract

Granuloma merupakan sebuah penyakit yang terjadi pada jaringan gigi. Granuloma dapat dideteksi dari radiograf periapikal yang diambil dari gigi pasien. Radiograf periapikal merupakan gambar x-ray yang menampilkan seluruh gigi, termasuk mahkota gigi, akar, dan tulang. Gambar x-ray gigi pasien akan diolah dan dokter akan mendiagnosis penyakit pada gigi tersebut.Pada penelitian ini digunakan metode Transformasi DCT sebagai metode ekstrasi ciri tekstur dan warna. Discrete Cosine Transform (DCT) yang merupakan transformasi Fourier yang mengubah citra dari domain spasial ke domain frekuensi. Metode Linier Discriminant Analysis bertujuan untuk maksimalisasi variasi antar masing-masing class (across users) dan meminimalisasi variasi dalam class (within user). Untuk Klasifikasi kualitas menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN).Hasil dari tugas akhir ini adalah mampu untuk mengidentikfikasi penyakit granuloma dengan akurasi maksimal 85% pada android dengan waktu komputasi rata-rata 0.014626 detik dan menggunakan sampel periapikal radiograf granuloma sebagai 16 citra latih dan 20 citra uji.
Kata kunci: Granuloma, Multi-Wavelet Transformation, k-Nearest Neighbour.