IDENTIFIKASI BIOMETRIK POLA ENAMEL GIGI MENGGUNAKAN METODE GREY LEVEL RUN LENGTH MATRIX (GLRLM) DAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) SEBAGAI APLIKASI FORENSIK KEDOKTERAN GIGI BERBASIS MATLAB

DINY HAFIZHA AMELIA

Informasi Dasar

95 kali
18.04.186
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Enamel gigi merupakan bagian penyusun terluar dari gigi. Tiap individu memiliki pola enamel gigi yang berbeda. Uniknya pola enamel gigi tiap individu menjadikannya sebagai aspek penting dalam proses identifikasi personal. Identifikasi pola enamel gigi bertujuan untuk mempermudah dalam mengidentifikasi korban dalam suatu kecelakaan atau bencana. Pola enamel gigi akan terlihat lebih jelas pada posisi sepertiga dari bagian gigi yang dekat ke leher gigi. Posisi ini dinilai sangat aman sehingga pola yang didapat bisa dinilai cukup akurat.

Tugas akhir ini bertujuan untuk menghasilkan sistem yang dapat mengidentifikasi pola enamel pada gigi. Metode yang digunakan untuk mendapatkan nilai ekstraksi ciri pada sistem ini yaitu metode Grey Level Run Length (GLRL) yang memiliki 5 ciri analisis tekstur yaitu SRE (Short Run Emphasis), LRE (Long Run Emphasis), RLU (Run Length Uniformity), GLU (Grey Level Uniformity), dan RPC (Run Percentage). Digunakan 10 gigi sebagai sampel citra yang akan di akuisisi. Kemudian citra tersebut diubah ke grayscale lalu dilakukan ekstraksi ciri dan dilakukan proses pengenalan citra dengan klasifikasi K-Nearest Neighbor.

Hasil yang diperoleh dari tugas akhir ini adalah sebuah aplikasi berbasis Matlab dengan nilai akurasi mencapai 84 % dalam waktu komputasi rata-rata 0,7707 detik. Sistem menggunakan data latih yang terdiri dari 100 citra dan data uji sebanyak 200 citra dari 10 sample gigi.

Simpulan dari tugas akhir ini yaitu bahwa pengujian identifikasi biometrik sistem dapat membedakan tekstur dari masing-masing pola enamel gigi. Sistem yang dihasilkan juga sudah mampu mengklasifikasikan pola enamel gigi berdasarkan citra digital meskipun performansi sistem belum bekerja secara maksimal.

Kata kunci: pola enamel gigi, Grey Level Run Length, K-Nearest Neighbor

Subjek

Image processing - computer vision
 

Katalog

IDENTIFIKASI BIOMETRIK POLA ENAMEL GIGI MENGGUNAKAN METODE GREY LEVEL RUN LENGTH MATRIX (GLRLM) DAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) SEBAGAI APLIKASI FORENSIK KEDOKTERAN GIGI BERBASIS MATLAB
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

DINY HAFIZHA AMELIA
Perorangan
Bambang Hidayat
 

Penerbit

Universitas Telkom, Teknik Telekomunikasi
Bandung
2018

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini