Klasifikasi penyakit kalkulus ( karang gigi ) menggunakan pengolahan citra digital dengan metode jaringan saraf tiruan backpropagation

Rohkhim, Adi Nur and Darujati, Cahyo (2020) Klasifikasi penyakit kalkulus ( karang gigi ) menggunakan pengolahan citra digital dengan metode jaringan saraf tiruan backpropagation. Jurnalnya Orang Pintar Komputer, 9 (2). pp. 71-75. ISSN eISSN : 2549-0796 | pISSN : 2089-676X

	Text 07_1944-6172-1-PB.pdf Download (158kB)
	Text (Peer Review) 07_Pak Cahyo -- Klasifikasi Penyakit Kalkulus.pdf Download (1MB)
	Text (Plagiarism) 07_klasifikasi.pdf Download (1MB)

Official URL: http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/smartc...

Abstract

Jenis penyakit gigi dan mulut cukup banyak jumlahnya. Mulai dari yang jenisnya ringan hingga yang berat. Salah satu contoh jenis penyakit gigi yang ringan adalah karang gigi. Mungkin kebanyakan orang sering mengabaikan penyakit yang satu ini. Karena alasan tidak menganggu kinerja gigi. Padahal ada beberapa dampak yang di timbulkan ketika karang gigi dibiarkan menumpuk, seperti : bau mulut, peradangan pada gusi, sampai penyumbatan pembuluh darah. Menurut inisiasi dan tingkat akumulasi bentuk karang gigi . Karang gigi di klasifikasikan menjadi 3 bagian yaitu sligt, moderate, dan heavy. Penelitian ini bertujuan untuk mempermudah tenaga medis gigi dalam mengklasifikasi penyakit kalkulus menggunakan bidang keilmuan pengolahan citra digital dan jaringan saraf tiruan backpropagation. Masukan Jaringan saraf tiruan berupa luas area karang gigi, ciri hue, ciri saturation, dan ciri value. Menggunakan 2 hidden layer dengan masing masing masukan neuron berjumlah 100 neuron. Di peroleh hasil tingkat akurasi sebesar 100 % untuk data latih, dan 90 % untuk data uji . Penelitian ini menggunakan 50 data citra kalkulus, dengan perbadingan data latih dan data uji sebesar 60:40. Kata kunci : Pengolahan citra digital, jaringan saraf tiruan backprobagation , penyakit kalkulus ( karang gigi ) , klasifikasi.

Item Type:	Article
Subjects:	Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Komputer
Depositing User:	Repository Administrator
Date Deposited:	13 Apr 2022 03:21
Last Modified:	13 Apr 2022 03:21
URI:	http://repository.narotama.ac.id/id/eprint/1171

Actions (login required)

View Item

["lib/irstats2:embedded:summary_page:eprint:downloads" not defined]