Identifikasi Usia Manusia Berdasarkan Citra Panoramic Radiograph Gigi Kaninus Rahang Bawah Menggunakan Metode Gabor Wavelet Dan Klasifikasi K-nearest Neihbor (knn)

Abstract

Abstrak Gigi adalah bagian keras yang terdapat di dalam mulut yang paling sulit hancur dan mengalami pergantian paling akhir pada struktur alami tubuh manusia, oleh sebab itu selama beberapa tahun terakhir gigi digunakan untuk mengidentifikasi korban bencana alam, korban maupun tersangka pada kasus kekerasan dan kriminal. Pada penelitian tugas akhir saya ini fokus pada rongga bagian dalam gigi yang disebut pulpa, pada gigi kaninus rahang bawah untuk mengestimasikan umur seseorang. Dalam tugas akhir ini penulis menggunakan untuk mendeteksi usia manusia berdasarkan gigi kaninus rahang bawah. Pada tugas akhir ini penulis menggunakan metode Gabor Wavelet dan klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Untuk pengujian ini dilakukan pengujian dengan citra yang terdiri dari 188 buah citra gigi dengan rincian umur 14 hingga umur 60, dengan pembagian sebanyak 141 sebagai citra latih dan 47 sebagai citra uji kemudian saya kelompokkan menjadi 2 kelas yaitu Remaja dengan rentang 14-25 tahun, dan dewasa dengan rentang usia 26-60 tahun. Sehingga didapatkan akurasi terbaik sebesar 82.9787% dan waktu komputasi 0.0629 detik dengan menggunakan metode Gabor Wavelet dimana digunakan ekstraksi ciri berdasarakan tekstur dengan parameter: parameter ciri order satu (mean, variansi, standar deviasi, skewness), skala = 3, orientasi = 8, downsampling = 32, serta pada klasifikasi KNN digunakan parameter: nilai K = 3 dan tipe distance cityblock. Dan akurasi 63.8298% dengan waktu komputasi 0.1287 detik pada pengujian 47 kelas atau setiap umur mulai dari 14-60, menggunakan kombinasi ciri statistik (mean, standar deviasi, variance, skewness, kurtosis, dan entropy), skala (u) = 5 dan orientasi (v) = 8, saat nilai ð’…ðŸ=32, ð’…ðŸ=32 pada ekstraksi ciri, dan K = 1 serta tipe distance cityblock pada klasifikasinya. Kata kunci : Panoramic Radiograph, Gabor Wavelet, K-Nearests Neighbor Abstract Teeth are the hardest parts found in the mouth that are most difficult to destroy and experience the most recent changes in the natural structure of the human body, therefore in this final project the authors focus on the inner cavity of the tooth called the pulp, in the mandibular canines to estimate someone's age. In this final project the author uses the Gabor Wavelet method and the K-Nearest Neighbor (KNN) classification. For this test, the test was carried out with an image consisting of 188 pieces of dental images with details of age 14 to age 60, by dividing 141 as training images and 47 as test images and then grouping them into 2 classes namely adolescents with a range of 14-25 years, and adults with an age range of 26-60 years. So that the best accuracy was obtained at 82.9787% and computation time of 0.0629 seconds using the Gabor Wavelet method where feature extraction based on texture with parameters was used: parameters characterized as one order (mean, variance, standard deviation, skewness), scale = 3, orientation = 8, downsampling = 32, and in the KNN classification parameters are used: K = 3 and cityblock distance type. And the accuracy of 63.8298% with 0.1287 seconds computing ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.1 April 2019 | Page 757 time in testing 47 classes or each age starting from 14-60, using a combination of statistical characteristics (mean, standard deviation, variance, skewness, kurtosis, and entropy), scale (u) = 5 and orientation (v) = 8, when the value of d_1 = 32, d_2 = 32 in feature extraction, and K = 1 and the type of cityblock distance in the classification. Keywords: Panoramic Radiography, Gabor Wavelet, K-Nearest Neighbor