Identifikasi pola kerapuhan tulang berdasarkan fitur tekstur citra Dental Panoramic Radiograph (Dpr) menggunakan Gray Level Run Length Matrix (Glrlm) dan Support Vector Machine (Svm)

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Faustina, Firda Dea (2019) Identifikasi pola kerapuhan tulang berdasarkan fitur tekstur citra Dental Panoramic Radiograph (Dpr) menggunakan Gray Level Run Length Matrix (Glrlm) dan Support Vector Machine (Svm). Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

[img] Text
Firda Dea Faustina_H72215029y.pdf

Download (2MB)

Abstract

Kesadaran kesehatan tulang di Indonesia masih terbilang kecil dan biasanya akan kelihatan saat memasuki usia tua. Namun untuk mendeteksi kerapuhan tulang tersebut memerlukan alat yang digunakan biayanya mahal, yaitu pemeriksaan DEXA. Pada penelitian ini, dilakukan identifikasi pola kerapuhan tulang menggunakan citra DPR dengan melihat teksturnya di bagian tulang ramus mandibula. Diteliti pada bagian ramus mandibula karena tekstur kepadatan tulangnya mirip dengan tulang panggul yang biasa digunakan untuk identifikasi kerapuhan tulang. ROI ramus mandibula tersebut dipersiapkan dengan histogram equalization untuk diekstraksi fiturnya menggunakan GLRLM dengan lima fitur, yaitu SRE, LRE, GLU, RLU, dan RP. Dengan demikian, citra dapat diklasifikasi pola kerpauhan tulangnya menggunakan SVM untuk mengetahui mana tulang normal atau tulang rapuh, dimana ketika teridentifikasi sebagai tulang rapuh dapat diklasifikasi kembali menjadi osteopenia dan osteoporosis. Hasil yang didapat sangat optimal pada GLRLM dengan sudut orientasi 45° dengan menggunakan kernel polynomial pada klasifikasi SVMnya. Didapatkan tingkat akurasi pada hasil klasifikasi tulang normal dan tulang rapuh sebesar 95.5% dan tingkat akurasi pada hasil klasifikasi tulang rapuh (osteopenia dan osteoporosis) sebesar 81.8%.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Creators:
CreatorsEmailNIM
Faustina, Firda Deafirdadeafaustina@gmail.comH72215029
Contributors:
ContributionNameEmailNIDN/NIP
Thesis advisorNovitasari, Dian Candra Rinidiancrini@uinsby.ac.idUNSPECIFIED
Thesis advisorFanani, Arisarisfa@uinsby.ac.idUNSPECIFIED
Subjects: Kesehatan
Kesehatan

Matematika
Uncontrolled Keywords: Identifikasi Pola Kerapuhan Tulang, Osteoporosis, Gray Level Run Length Matrix, Support Vector Machine
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User: Faustina Firda Dea
Date Deposited: 08 Aug 2019 04:03
Last Modified: 08 Aug 2019 04:03
URI: http://digilib.uinsby.ac.id/id/eprint/33757

Actions (login required)

View Item View Item