ABSTRAK Gigi merupakan bagian keras yang berada didalam mulut yang berfungsi untuk merobek dan mengunyah makanan. Setiap gigi memiliki variasi yang berbeda – beda oleh karena itu memungkinkan mereka untuk melakukan banyak tugas. Setiap manusia tentunya mempunyai kualitas gigi yang berbeda. Dengan adanya perbedaan inilah dapat dilakukan indetifikasi berbagai penyakit yang ada pada gigi. Untuk memudahkan mendeteksi penyakit pada gigi digunakan Teknik Pengolahan Citra Digital. Teknik Pengolahan Citra Digital merupakan suatu metode komputerisasi yang menggunakan pengolah piksel-piksel di dalam citra digital untuk tujuan tertentu. Tugas akhir ini berupa implementasi matlab untuk pengidentifikasian penyakit yang ada pada gigi. Identifikasi penyakit dilakukan menggunakan sebuah foto hitam putih yang biasa disebut radiolucent. Diperlukan beberapa sampel foto untuk mengetahui penyakit apa yang ada pada gigi,sehingga digunakan 14 buah sample yang berupa data primer. Data uji dan data latih menggunakan 10 sample,sedangkan 4 data lainnya digunakan sebagai data cadangan. Sample foto di dapat dari Rumah Sakit Hasan Sadikin Bandung. Citra yang didapat akan diolah dengan preprocessing berupa penyeragaman ukuran citra agar memudahkan proses identifikasi. Untuk menganalisis ekstraksi ciri akan digunakan metode Local Binary Pattern (LBP) dan untuk pengklasifikasian akan digunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Dengan Metode tersebut dapat diimplementasikan pada matlab untuk mengidetifikasi penyakit berdasarkan radiolucent. Dengan metode yang telah di buat dapat membantu dan mempermudah indentifikasi penyakit dalam dunia medis khususnya di bidang Kedokteran Gigi dengan akurasi yang didapatkan 80%.