ABSTRAKSI: Abses periapical merupakan penyakit gigi lanjutan dari gigi yang mengalami pulpitis. Diagnose abses periapical sukar ditegakan secara pasti karena tidak dapat dilihat dengan kasat mata.
Jenis penelitian yang dilakukan adalah deskriptif dengan tujuan untuk pendeteksian bagian periapical pada gigi dengan dugaan sementara abses periapical. Cara peneltian dengan menggunakan citra dental periapical radiograph dengan menggunakan transformasi DCT (Discrete Cosine Transform) dan metode K-NN (K-Nearest Neighbor). Di aplikasikan kedalam android karena android telah berkembang di masyarakat luar dan cara pengoperasiannya pun tanpa memerlukan keahlian khusus sehingga dapat digunakan secara mudah juga oleh para dokter gigi nantinya.
Akurasi yang didapatkan adalah 100% untuk 22 citra latih, dan 83.1% untuk 28 citra uji. Dimana citra abses periapikal untuk citra latih sebanyak 11 citra dan citra normal sebanyak 11 citra. Untuk citra uji terdiri dari 14 citra abses periapikal dan 14 citra normal.
Kesimpulan dari penelitian ini adalah abses periapikal dapat dideteksi dengan menggunakan transformasi DCT(Discerete Cosine Transform) dan metode K-NN (KNearest Neighbor) dengan akurasi sebesar 83.1% dan dengan rata-rata waktu komputasi tercepat yaitu 2234.9 milidetikKata Kunci : DCT(Discrete Cosine Transform), abses periapical, citra periapical radiograph.ABSTRACT: Periapical abscess is an advanced dental disease than tooth pulpitis. The diagnose of periapical abscess is difficult upheld exactly because it can’t be seen with the naked eye.
The types of research is descriptiv with the purpose for detection part of the teeth with periapical abscess periapical suspect.method to research is using periapical radiograph image with DCT (Discrete Cosine Transform) transformation and K-NN (KNearest Neighbor) method.aplicated in android because android is very usefull for many people now and don’t need special skills to operated so can be used easily by dentists later.
This system had an accuracy of 100% for training image and 83.1% for 28 testing image. when there is consists of 11 abscess periapical image and 11 normal image. For testing image consist of 14 abscess periapical image and 14 normal image.
The conclusions of this study is periapical abscess can be detected using DCT (Discerete Cosine Transform) transformation and K-NN (K-Nearest Neighbor) method with accuracy 83.1% and and the computation time is 2234,9 miliseconds.Keyword: DCT (Discrete Cosine Transform), periapical abscess, periapical radiograph image.