Jurnal Elkomika (Jan 2021)

Sistem Identifikasi Usia Manusia pada Citra Panoramic Radiograph Gigi Molar Pertama

  • BANYU BIRU,
  • HILMAN FAUZI,
  • FAHMI OSCANDAR

DOI
https://doi.org/10.26760/elkomika.v9i1.16
Journal volume & issue
Vol. 9, no. 1

Abstract

Read online

ABSTRAK Odontologi forensik merupakan sebuah cabang ilmu forensik yang melakukan proses identifikasi berdasarkan gigi. Gigi merupakan salah satu bagian tubuh manusia paling kuat kuat. Dalam masa pertumbuhan, gigi manusia mengalami degeneratif pada usia tertentu, sehingga gigi dapat menjadi media dalam proses identifikasi usia. Pada penelitian ini, dirancang sistem pengolahan citra yang dapat mendeteksi usia manusia pada citra radiograf panoramik gigi. Sistem ini menggunakan metode Binary Large Object dan Decision Tree. Berdasarkan hasil pengujian, sistem dapat mendeteksi usia berdasarkan citra gigi molar pertama dengan tingkat akurasi lebih dari 80%, pada saat menggunakan parameter structuring element jenis Disk dengan jari-jari 4 piksel, ciri area dan rasio pulpa, serta jenis algoritma pada decision tree yaitu curvature dengan jumlah 50 percabangan. Kata kunci: citra radiograf panoramik, pulpa gigi, molar pertama, decision tree, binary large object ABSTRACT Forensic odontology is a branch of forensic science that carries out dental identification processes. Teeth are one of the strongest parts of the human body In the period of growth, human teeth degenerative at a certain age, so that teeth can be a medium in the process of age identification. In this study, an image processing system was designed that could detect human age on dental panoramic radiographs. This system using the Binary Large Object and Decision Tree methods. Based on the test results, the system can detect age based on the image of the first molar with an accuracy level of more than 80%, when using a Disk type structuring element parameter with a radius of 4 pixels, the area and pulp ratio features, and the type of algorithm in the decision tree, namely curvature with the number of 50 branches. Keywords: panoramic radiograph image, teeth pulp, first molar, decision tree, binary large object

Keywords