Deteksi Penyakit Gigi Dengan Menggunakan Metode Filter Gabor Dan K-Nearest Neighbor Berdasarkan Tekstur Citra

Penyakit yang sering dialami oleh masyarakat Indonesia adalah penyakit periodontal. Penyakit periodontal terdiri dari penyakit gingintivitis dan periodontitis. Perbedaan kedua penyakit adalah jika penyakit gingintivitis disebabkan oleh plak bakteri yang menempel tetapi giginya masih kokoh, maka periodontitis adalah tingkat lanjut dari penyakit gingintivitis akibat infeksi pada gigi yang dapat menyebabkan kerusakan gigi. Adanya perbedaan kedua penyakit tersebut menyebabkan penyakit periodontal menjadi sulit dikenali oleh orang awam, bahkan bisa menjadi masalah fatal jika tidak ditangani dengan baik. Agar dapat mendeteksi penyakit periodontitis pada gigi, salah satunya adalah memanfaatkan aplikasi pengolahan citra. Aplikasi pengolahan citra ini menggunakan metode gabor filter untuk mengekstrasi ciri pada citra dan metode algoritma K-NN untuk mengklasifikasi kelas. Dengan memanfaatkan aplikasi pengolahan citra ini, dapat mendeteksi penyakit gigi periodontal sejak dini. Dari hasil pengujian mendeteksi penyakit gigi dengan menggunakan gabor filter dan kNN didapatkan tingkat akurasi dengan masing-masing K=3 sebesar 86%, K=5 sebesar 82%, dan K=7 sebesar 80%. Dengan hasil tersebut, aplikasi pengolahan citra dengan menggunakan gabor filter dan K-NN dapat mengenali kedua penyakit tersebut dengan baik, sehingga aplikasi ini dapat dimanfaatkan oleh orang awam untuk mendeteksi penyakit gigi sejak dini.

The disease that experienced mostly by the Indonesian people is a dental disease. Periodontal disease composed by gingivitis and periodontitis. Two second disease have difference where if gingivitis caused by bacterial plaque stick teeth but teeth still strong, then periodontitis is advanced of gingivitis disease because bacterial infection of the teeth that can ruined teeth. The difference of second disease cause periodontal disease difficult to detection by people even can become fatal problem if not handled well. That cans detection disease of teeth, either using image processing application. Image processing application using gabor filter method to texture extraction of image and algorithm K-NN to classification class. By using image processing application can detection dental disease since early. The test result detection dental disease with gabor filter and KNN get accuracy with each K=3 amount 86%, K=5 amount 82%, and K=7 amount 80%. With the test result, image processing application using gabor filter and K-NN can detection second disease that well so this application can used by people to detection dental disease since early.