Klasifikasi Penyakit Karies Gigi Pada Citra Dental Panoramic Menggunakan Metode Binary Decision Tree Support Vector Machine (Bdtsvm)
| Main Author: | Agustiani, Arry |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/147223/1/IMPLEMENTASI_PENYAKIT_KARIES_GIGI_PADA_CITRA_DENTAL_PANORAMIC_MENGGUNAKAN_METODE_BINARY_DECISION_.pdf http://repository.ub.ac.id/147223/2/JURNAL.pdf http://repository.ub.ac.id/147223/ |
Daftar Isi:
- Gigi adalah komponen yang sangat penting dalam kehidupan sehari-hari khususnya manusia. Apabila gigi tidak dapat dijaga maka akan sangat berpengaruh terhadap kualitas kesehatan. Dewasa ini kasus penyakit pada gigi yang sering dijumpai adalah karies atau yang biasa disebut dengan gigi berlubang. Karies sendiri tidak hanya menyerang orang dewasa, tapi juga anak-anak dengan usia 0-12 tahun. Kebanyakan dari masyarakat juga masih malas untuk merawat kesehatan giginya. Kenyataannya di Indonesia penyakit mulut dan gigi yang disebabkan karies menempati urutan tertinggi yaitu 45,68% dan termasuk dalam 10 besar penyakit yang diderita masyarakat. Pada penelitian sebelumnya yang menggunakan metode SVM pada bidang medis digunakan untuk mengukur lebar selaput rahang bawah pada citra foto sinar X untuk mengindentifikasi seorang wanita dengan kurangnya kepadatan mineral pada tulang. Diharapkan dengan menggunakan metode SVM penentuan tingkat keparahan karies gigi dapat memberikan solusi penanganan yang terbaik. Dengan akurasi dari hasil tes pengujian menggunakan berada pada 75%