IDENTIFIKASI OSTEOPOROSIS MENGGUNAKAN DATASET CITRA GIGI BERDASARKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)
INTISARIrnOsteoporosis atau keropos tulang adalah penyakit silent epidemic.rnKelalaian terhadap osteoporosis mengakibatkan kasus tulang patah dan membuatrnpasien menderita sehingga mempengaruhi kondisi sosial ekonomi. Jikarnosteoporosis dapat dideteksi pada tahap awal, maka penanganannya akan menjad...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Language: | Indonesian |
| Published: |
STMIK AKAKOM
2016
|
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | INTISARIrnOsteoporosis atau keropos tulang adalah penyakit silent epidemic.rnKelalaian terhadap osteoporosis mengakibatkan kasus tulang patah dan membuatrnpasien menderita sehingga mempengaruhi kondisi sosial ekonomi. Jikarnosteoporosis dapat dideteksi pada tahap awal, maka penanganannya akan menjadirnlebih mudah, akan tetapi untuk mendeteksi osteoporosis menggunakan alat Dualrnenergy X-ray absorptiometry (DXA) yang relatif mahal.rnUntuk mengatasi permasalahan tersebut maka untuk mendeteksirnosteoporosis menggunakan pengolahan citra radiograf 2 dimensi (2D) pada tulangrnrahang. Pada penelitian ini menggunakan dataset yang merupakan hasil darirnekstraksi ciri citra periapikal dental yang berasal dari penelitian Enny Itje Sela,rndkk (2014) dengan bentuk data numerik.rnDari dataset tersebut dilakukan identifikasi osteoporosis dengan clusteringrnatau pengelompokan data citra gigi menggunakan metode Learning VectorrnQuantization (LVQ). Input sistem berasal dari dataset ekstasksi ciri citra gigirnperiapikal selanjutnya dikelompokkan menjadi 3 cluster yakni normal, osteopeniarndan osteoporosis. Hasil dari pelatihan data merupakan cluster terbaik, kemudianrndisimpan dan di gunakan untuk pengujian. Berdasarkan hasil uji coba padarnpenelitian ini menghasilkan tingkat persentase akurasi sebesar 60 %.rnKata Kunci: dataset, LVQ , osteoporosisrn |
|---|