SYAHRUL GUNAWAN (2023) SISTEM KLASIFIKASI LEVEL KARIES GIGI BERDASARKAN TEKSTUR MENGGUNAKAN ALGORITMA TRANSFORMASI HAAR WAVELET DAN MACHINW LEARNING. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.

[thumbnail of Halaman Judul] Text (Halaman Judul)
Halaman Judul.pdf
Download (586kB)
[thumbnail of Lembar Pengesahan] Text (Lembar Pengesahan)
Lembar Pengesahan.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
[thumbnail of Abstrak] Text (Abstrak)
Abstrak.pdf
Restricted to Registered users only
Download (8kB)
[thumbnail of Bab I] Text (Bab I)
Bab I.pdf
Download (144kB)
[thumbnail of Bab II] Text (Bab II)
Bab II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (787kB)
[thumbnail of Bab III] Text (Bab III)
Bab III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
[thumbnail of Bab IV] Text (Bab IV)
Bab IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (5MB)
[thumbnail of Bab V] Text (Bab V)
Bab V.pdf
Restricted to Registered users only
Download (70kB)
[thumbnail of Daftar Pustaka] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only
Download (145kB)
[thumbnail of Lampiran] Text (Lampiran)
Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only
Download (8MB)
[thumbnail of Naskah Publikasi] Text (Naskah Publikasi)
Naskah Publikasi.pdf
Restricted to Registered users only
Download (246kB)
[thumbnail of Full Text] Text (Full Text)
Full Text.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (8MB)

Abstract

Karies gigi merupakan suatu penyakit yang disebabkan oleh kerusakan pada lapisan email yang bisa meluas sampai ke saraf gigi yang disebabkan oleh aktivitas bakteri di dalam mulut. Kedokteran gigi modern sekarang ini telah dapat mediagnosa dan mengobati karies awal, namun jika dilihat dari segi visual yang memilki tingkat sensitivitas rendah dan memungkinakan terjadinya kesalahan karena masih banyak jenis penyakit dari karies gigi itu sendiri dan gejalanya yang sulit untuk mengenalinya. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu sistem berbasis komputer dengan pengolahan citra agar mempermudah tenaga medis untuk mengedukasi pasien perihal penyakit karies gigi yang menggunakan metode ekstrkasi Haar Wavelet Level 1 dan Haar Wavelet level 2 dengan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil akurasi terbaik diperloeh dengan menggunakan metode ektraksi fitur Haar Wavelet level 2 dengan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN), yaitu pada model Fine KNN dengan akurasi sebesar 98.6%.

Dosen Pembimbing: Yessi Jusman, S.T., M.Sc., Ph.D. and Sartika Puspita, Dr. drg., MDSc. | NIDN1007058408, NIDN0528107901
Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Dental caries, Haar Wavelet Level 1, Haar Wavelet Level 1, SVM, KNN
Divisions: Fakultas Teknik > S1 Teknik Elektro
Depositing User: M. Erdiansyah
Date Deposited: 30 Sep 2023 06:50
Last Modified: 30 Sep 2023 06:50
URI: https://etd.umy.ac.id/id/eprint/39795

Actions (login required)

View Item View Item