ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 9 | No. 1 | Halaman 16 - 30 DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v9i1.16

## Sistem Identifikasi Usia Manusia pada Citra Panoramic Radiograph Gigi Molar Pertama
BANYUBIRU 1 , HILMAN FAUZI 2 , FAHMI OSCANDAR 3
1,2 Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia
3 Fakultas Kedokteran Gigi, Universitas Padjajaran, Bandung, Indonesia Email: banyubiru@student.telkomuniversity.ac.id
Received 24 April 2020 | Revised 18 Mei 2020 | Accepted 25 Juni 2020

## ABSTRAK
Odontologi  forensik  merupakan  sebuah  cabang  ilmu  forensik  yang  melakukan proses  identifikasi  berdasarkan  gigi.  Gigi  merupakan  salah  satu  bagian  tubuh manusia  paling  kuat  kuat.  Dalam  masa  pertumbuhan,  gigi  manusia  mengalami degeneratif pada usia tertentu, sehingga gigi dapat menjadi media dalam proses identifikasi usia. Pada penelitian ini, dirancang sistem pengolahan citra yang dapat mendeteksi  usia  manusia  pada  citra  radiograf  panoramik  gigi.  Sistem  ini menggunakan metode Binary Large Object dan Decision Tree. Berdasarkan hasil pengujian,  sistem  dapat  mendeteksi  usia  berdasarkan  citra  gigi  molar  pertama dengan  tingkat  akurasi  lebih  dari  80%,  pada  saat  menggunakan  parameter structuring element jenis Disk dengan jari-jari 4 piksel, ciri area dan rasio pulpa, serta  jenis  algoritma  pada  decision  tree  yaitu  curvature  dengan  jumlah  50 percabangan.
Kata kunci : citra radiograf panoramik, pulpa gigi, molar pertama, decision tree, binary large object

## ABSTRACT
Forensic  odontology  is  a  branch  of  forensic  science  that  carries  out  dental identification processes. Teeth are one of the strongest parts of the human body. In the period of growth, human teeth degenerative at a certain age, so that teeth can  be  a  medium  in  the  process  of  age  identification.  In  this  study,  an  image processing system was designed that could detect human age on dental panoramic radiographs.  This  system  using  the  Binary  Large  Object  and  Decision  Tree methods. Based on the test results, the system can detect age based on the image of the first molar with an accuracy level of more than 80%, when using a Disk type structuring element parameter with a radius of 4 pixels, the area and pulp ratio features, and the type of algorithm in the decision tree, namely curvature with the number of 50 branches.
Keywords : panoramic radiograph image, teeth pulp, first molar, decision tree, binary large object

## 1. PENDAHULUAN
Identifikasi forensik berperan penting untuk mengungkap identitas manusia yang sulit dikenali. Identifikasi  ini  bertujuan  untuk  memenuhi  hak  jenazah  agar  dapat  dikembalikan  kepada keluarga dan dikubur secara layak. Di Indonesia ilmu forensik yang sudah sering digunakan untuk  identifikasi  individu.  Objek  yang  digunakan  untuk  identifikasi  tersebut  diantaranya adalah sidik jari. Pada dari kondisi tertentu, sidik jari akan sangat sulit dikenali dan bahkan hancur. Oleh karena itu sidik jari tidak dapat dijadikan bukti fisik yang kuat. Salah satu bagian tubuh  yang  memiliki  daya  tahan  yang  tinggi  yaitu  gigi.  Cabang  ilmu  forensik  yang  secara khusus mempelajari dari gigi yaitu odontologi forensik.
Odontologi forensik merupakan sebuah disiplin ilmu yang menerapkan pengetahuan mengenai gigi untuk membantu memecahkan masalah yang berhubungan dengan forensik dalam upaya penegakan hukum (Budi, 2014). Odontologi forensik menganalisis gigi individu baik masih hidup maupun yang telah meninggal salah satunya melakukan identifikasi usia melalui gigi. Gigi dapat digunakaan sebagai media dalam prakiraan usia karena berbagai keunggulannya. Gigi mengalami tahap pertumbuhan dan perkembangan, serta perubahan degeneratif yang terjadi pada usia tertentu, sehingga dapat digunakan sebagai indikator prakiraan usia individu dari  sejak  usia  intrauterin  sampai  usia  dewasa (Putri,  dkk,  2013). Dalam  masa perkembangannya  pulpa  akan  mengalami  penyempitan  seiring  bertambahnya  usia.  Oleh karena itu, luas pulpa gigi dapat digunakan sebagai objek untuk identifikasi usia.
Dalam penelitian ini menggunakan radiograf panoramik pulpa gigi molar pertama. Penelitian ini  didasari  oleh  penelitian  pada  citra  x-ray  yang  kemudian  dilakukan  peneltian  mengenai identifikasi  usia  manusia  berdasarkan  citra  panoramik  gigi.  Pada  penelitian  terdahulu, penelitian  mengenai  deteksi  usia  berdasarkan  citra  radiograf  panoramik  pada  gigi  molar pertama  sudah  pernah  dilakukan  menggunakan  berbagai  metode  yang  ada  diantaranya Discrete  Cosine  Transform  (DCT),  Histogram  of  Oriented  Gradient  (HOG),  Gray  Level  Co- occurrence Matrix (GLCM) dan Discrete Wavelet Transform (DWT). Untuk metode Histogram of  Oriented  Gradient  telah  dilakukan  penelitian  oleh (Kurniawati,  dkk,  2018) yang menghasilkan nilai akurasi tertinggi 68,33%, lalu dengan metode Discrete Cosine Transform oleh (Rachmawati,  dkk,  2018) menghasilkan  hasil  akurasi  tertinggi  sebesar  69,11%, dengan  metode Gray  Level  Co-occurence  Matrix  oleh (Kusumaningtias,  dkk,  2019) memperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 68,04%, kemudian dengan menggunakan metode Discrete Wavelet Transform oleh (Haris, dkk, 2019) yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 71,13%. Perolehan hasil tersebut dipengaruhi oleh proses segmentasi area pulpa yang kurang detail.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  diharapkan  adanya  peningkatan  dari  penelitian sebelumnya. Dan dalam penelitian ini telah dirancang sistem berbasis pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi usia manusia berdasarkan citra radiograf panoramik pada gigi molar dengan  menggunakan  metode Binary  Large  Object  (BLOB).  Citra  hasil  ekstraksi  ciri  akan diklasifikasikan berdasarkan kelasnya dengan menggunakan metode klasifikasi Decision Tree. Deteksi BLOB  dapat  membedakan  warna  yang  memiliki  gradasi  tipis  sehingga  diharapkan mampu meningkatkan performa sistem dari penelitian sebelumnya.

## 1.1 Odontologi Forensik
Odontologi Forensik atau dikenal sebagai ilmu kedokteran gigi forensik merupakan penerapan ilmu  kedokeran  gigi  dalam  lembaga  penegak  hukum  yang  bertujuan  untuk  memberikan informasi  melalui  pemeriksaan  gigi (George,  dkk,  2008) .  Odontologi  forensik  akan mengidentifikasi jasad untuk membantu dalam administrasi peradilan. Gigi dapat diandalkan dalam identifikasi forensik. Hal ini dikarenakan gigi mempunyai daya tahan yang tinggi, dapat bertahan terhadap perubahan suhu yang ekstrim (Senn & Stimson, 2010) .

## 1.2 Gigi Manusia
Di  dalam  tubuh  manusia,  gigi  berperan  sebagai  sebagai  organ  pada  sistem  pencernaan mekanik. Gigi disusun oleh tiga jaringan mineral keras yaitu dentin, enamel dan sementum. Selain  jaringan  keras,  gigi  juga  tersusun  oleh  sebuah  jaringan  lunak  yang  disebut  pulpa (Rashmi,  Basavaraj,  NK,  &  Rathore,  2014) .  Gigi  manusia  tidak  semuanya  sama. Berdasarkan bentuk dan fungsinya, gigi manusia dibagi menjadi empat kelas yaitu gigi seri ( incisors),  gigi  taring  (canine),  gigi  geraham  depan  (premolar)  dan  gigi  geraham  belakang ( molar).
1.2.1 Gigi Molar

## Gambar 1. Gigi Geraham (Rashmi, dkk., 2014)
Dari Gambar 1 dapat dilihat bahwa gigi geraham merupakan gigi dengan permukaan puncak yang paling luas apabila dibandingkan jenis gigi lainnya. Ciri utama gigi ini memiliki permukaan yang luas dan memiliki tiga puncak gigi. Dapat dikatakan fungsi gigi geraham ini yaitu untuk menggiling makanan, ini dikarenakan permukaan gigi ini yang luas

## 1.2.2 Pulpa Gigi
Pulpa  gigi  adalah  sebuah  jaringan  ikat  yang  terletak  di  dalam  gigi.  Jaringan  ikan  tersebut disusun oleh struktur seperti arteri, vena, sistem limfatik, dan saraf. Fungsi primer dari pulpa yaitu membentuk dentin gigi. Ketika gigi baru saja erupsi maka luas pulpa gigi besar. Lalu luas pulpa akan menjadi semakin kecil saat gigi selesai melakukan erupsi (Nelson, 2014 ).

## Gambar 2. Pulpa Gigi (Nelson, 2014)
Pada Gambar 2 diperlihatkan gigi A yang merupakan gigi muda dan memiliki ukuran pulpa relatif  besar.  Pada  gigi  B  rongga  pulpa  menjadi  lebih  kecil  dan  semakin  terbatas  seiring bertambahnya usia (Nelson, 2014) .

## 1.3 Radiografi Panoramik
Radiografi  Pamoramik  adalah  teknik  untuk  menghasilkan  gambar  tunggal  dari  struktur gigi mulai  lengkung  gigi  rahang  atas  dan  rahang  bawah  serta  struktur  pendukungnya.  Selama proses pengambilan citra, pasien dalam keadaan tidak bergerak sedangkan sumber x-ray dan sensor radiografi bergerak berlawanan arah pada satu atau lebih pusat rotasi (Watanabe, dkk, 2017) . Dalam  Gambar 3 merupakan contoh citra radiograf panoramik gigi manusia.

## Gambar 3. Citra Radiograf Panoramik
Citra  radiograf  panoramik  banyak  digunakan  karena  beberapa  kelebihannya.  Dengan menggunakan  radiograf  panoramik  visualisasi  ruang  pulpa  dan  saluran  pulpa  dengan radiografi  digital  akan  menambah  apa  yang  telah  ditemukan  secara  klinis (Rashmi,  dkk, 2014).

## 1.4 Morfologi Citra
Salah  satu teknik  pengolahan  citra  yang dapat  dilakukan  pada citra  biner  adalah  morfologi citra. Operasi morfologi merupakan operasi yang biasa dilakukan untuk citra yang berbentuk biner (hitam-putih) yang bertujuan untuk mengubah struktur dan bentuk objek tertentu yang terdapat di dalam citra. Pada dasarnya operasi morfologi akan melibatkan dua array piksel. Array pertama merupakan citra yang akan dilakukan operasi morfologi, sedangkan untuk array kedua  dinamakan  sebagai  kernel  atau structuring  element.  Ada  dua  operasi  yang  sangat mendasar bagi operasi morfologi yaitu operasi dilasi dan erosi. Terdapat dua operasi lain yang sangat berguna dalam pengolahan citra digital adalah opening dan closing, yang kedua operasi tersebut didasar dan dibentuk melalui dua operasi dasar itu (Kadir & Susanto, 2013) .

## 1.5 Otsu Thresholding
Thresholding merupakan sebuah teknik dalam mengubah citra ke dalam bentuk biner yang proses dilakukan berdasarkan nilai threshold yang diambil dari suatu piksel dan pada umumnya berdasarkan  tingkat  keabuan  pada  citra.  Suatu  piksel  yang  memiliki  tingkat  keabuan  yang lebih tinggi daripada nilai threshold akan dikategorikan sebagai objek, dan sebaliknya untuk piksel yang memiliki intensitas keabuan kurang dari nilai threshold akan dikategorikan sebagai background (Jafar, dkk, 2018) . Dan Secara matematis metode thresholding dapat dituliskan dengan Persamaan (1):
𝑔(𝑥, 𝑦) = 1 𝑖𝑓 𝑓(𝑥, 𝑦)   ≥  𝑇 0, 𝑖𝑓 𝑓(𝑥, 𝑦) < 𝑇 (1)
Dari Persamaan (1), 𝑔(𝑥, 𝑦) mewakili citra biner, untuk 𝑓(𝑥, 𝑦) merupakan citra grayscale dan T menyatakan nilai threshold.
Selanjutnya  terdapat  sebuah  Teknik  dalam  mencari  nilai threshold  yaitu  thresholding  otsu. Mencari  nilai threshold  dengan  menggunakan  metode  otsu  yaitu  salah  satu  metode  dalam proses  segmentasi  citra  digital  dengan  menggunakan  nilai  ambang  yang  didapat  secara otomatis dari skala warna abu-abu pada citra. Nilai dari threshold tersebut berkisar antara 0 sampai  dengan  255 (Syafi’i,  dkk,  2016) .  Dalam  mencari  nilai threshold  tersebut  diawali dengan  mencari  probabilitas  setiap  piksel  dalam  level  tertentu  yang  dinyatakan  dalam Persamaan (2) berikut:
𝑃 = (2)
Untuk 𝑃 mewakili nilai probabilitas piksel ke- i, 𝑛𝑖 merupakan jumlah piksel dengan tingkat keabuan i, dan N adalah total jumlah piksel pada citra. Setelah mendapatkan nilai probabilitas tersebut  selanjutnya  dilakukan  perthitungan  untuk  mencari  nilai  jumlah  kumulatif  yang dituliskan dengan Persamaan (3):
𝑤(𝑘) = ∑ 𝑃 (3)
Dimana 𝑤(𝑘) mewakili  nilai  kumulatif  dari  probabilitas  piksel  dan  Nilai  k  berkisar  antara  0 sampai dengan L-1, dengan nilai L=256. Setelah mendapat nilai kumulatif, berikutnya adalah proses  untuk  menghitung  rerata  kumulatif (cumulative  mean)  yang  secara  matematis dituliskan dalam Persamaan (4) berikut:
𝑢(𝑘) ∑ 𝑖 × 𝑃 (4)
Untuk 𝑢(𝑘) mewakili nilai rerata kumulatif dari probabilitas piksel. Dan selanjutnya proses yang dilakukan  yaitu  menghitung  rerata  intensitas  global  yang  dituliskan  dalam  Persamaan  (5) berikut:
𝑢 (𝑘) ∑ 𝑖 × 𝑃 (5)
Dari persamaan diatas 𝑢 (𝑘) mewakili nilai rerata intensitas global. Dan setelah semua nilai didapat,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  untuk  mencari  nilai  varian  antar  kelas  yang diformulasikan sebagai berikut:
𝛼 (𝑘) = [ ( ) ( )]
( )[ ( )] (6)
Setelah  didapatkan  nilai  dari perhitungan  varian  antar  kelas  kemudian  dilakukan  pencarian nilai  yang  paling  maksimal.  Proses  pencarian  nilai  maksimal  tersebut  dapat  ditulis  secara matematis sebagai berikut:
𝛼 (𝑘 ∗ ) = 𝑀𝑎𝑥 𝛼 (𝑘) (7)
Dari Persamaan (7) akan didapatkan nilai threshold yang paling besar akan digunakan sebagai threshold atau nilai ambang. Dan untuk nilai threshold akan berbeda dari setiap citra yang diolah (Syafi’i, dkk., 2016).

## 1.6 Binary Large Object
BLOB merupakan sebuah daerah dari piksel yang saling berdekatan pada suatu citra tertentu dengan nilai logika yang sama. Konsep BLOB yaitu melakukan pengelompokan antara satu piksel dengan piksel lain yang hampir serupa ke dalam satu region. Metode BLOB ini memiliki tujuan untuk memisahkan objek BLOB ke dalam bentuk biner, yaitu 0 dan 1. Setiap piksel yang  tergabung  pada  daerah BLOB  akan  berada  di  bagian  atas  dengan  logika  bernilai  1, sedangkan  piksel  yang  berada  di  bagian  bawah  daerah BLOB  disebut  sebagai  background dengan nilai  logika  0 (Surashadarti, dkk, 2018) .  Proses  ekstraksi  dengan  metode BLOB lebih jelasnya dapat diilustrasikan dalam Gambar 4.

## Gambar 4. Ilustrasi Metode BLOB
Metode  deteksi BLOB  didasarkan  pada  representasi  skala-ruang.  Tujuan  utama  dari representasi skala-ruang tersebut yaitu untuk memahami struktur gambar pada semua tingkat resolusi. Detektor BLOB dapat didasarkan pada gradasi, nilai eigen dan template pada citra. Gradasi  digunakan  untuk  mendeteksi  garis  besar  objek.  Nilai  eigen  digunakan  untuk menentukan  panjang,  lebar  dan  orientasi  dari  objek.  Lalu template  berguna  untuk mencocokkan objek dengan bentuk yang telah ditentukan (Greensted, 2009).

## 1.7 Decision Tree
Decision  tree  merupakan  sebuah  metode  klasifikasi  yang  digunakan  sebagai  pemodelan serangkaian  pemecahan  keputusan  yang  mengarah  menuju  solusi. Decision  tree direpresentasikan menggunakan diagram yang terdiri dari daun dan sampul. Dimana sampul menyatakan  keputusan  sedangkan  daun  menyatakan  solusi (Munir,  2012) .  Yang  lebih jelasnya diilustrasikan pada Gambar 5.
A : B A : C B : C B : C A : C C > B > A C > A > B A > C > B A > B > C B > C > A B > A > C A > B B > A B > C C > B C > A A > C C > B B > C A > C C > A

## Gambar 5. Ilustrasi Decision Tree (Munir, 2004)
Dari Gambar 5 merupakan ilustrasi dari klasifikasi decision tree yang mana setiap simpul daun diberi  label  kelas.  Dalam  proses  pemilihan  atribut  untuk  menjadi root  node  dilakukan berdasarkan atas ukuran gain informasi dari masing–masing atribut. Gain informasi mengukur seberapa baik suatu atribut memisahkan training ke dalam kelas target (Maulana, 2016) . Atribut dengan gain informasi tertinggi akan dipilih. Atribut dengan gain informasi tertinggi akan dipilih. Untuk perhitungan mencari nilai gain dapat dilihat pada Persamaan (8) di bawah.
𝐺(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ | | | | ×  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 ) (8)
Dalam  Persamaan  (8) 𝐺(𝑆, 𝐴) mewakili  nilai  gain  informasi  dari  suatu  atribut, S  mewakili himpunan kasus, A mewakili nilai atribut, n mewakili jumlah partisi dari atribut, |𝑆 | jumlah kasus  pada  partisi  ke-i, S  mewakili  jumlah  kasus  dan  entropy  menyatakan  ukuran ketidakpastian secara probabilistik yang dirumuskan pada Persamaan (9) di bawah ini.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ 𝑃 × 𝐿𝑜𝑔  𝑃 (9)
Dalam Persamaan (9) untuk 𝑃 merupakan peluang bahwa suatu sampel akan masuk ke kelas S.  Tujuan  didapatkan  nilai  entropy  adalah  untuk  mendapatkan  nilai  gain  informasi  yang berguna untuk menentukan ukuran efektifitas suatu atribut dalam melakukan klasifikasikan data.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Desain Sistem
Penelitian  ini  merancang  dan  menganalisis  sebuah  sistem  berbasis  pengolahan  citra  yang mampu mendekteksi usia manusia melalui citra panoramik radiograf. Secara garis besarnya sistem  dibagi  menjadi  empat  proses  yang  berlangsung  secara  kaskade.  Gambaran  umum proses tersebut tersebut direpresentasikan melalui blok diagram pada Gambar 6.
Pre-processing
Ekstraksi Ciri
Klasifikasi Akuisisi Citra

## Gambar 6. Blok Diagram Sistem
Setiap blok diagram pada Gambar 6 mewakili proses yang berbeda. Proses pertama diawali dengan  akuisisi  citra  dengan  masukan  berupa  citra  panoramik.  Selanjutnya  citra  akan memasuki tahap pre-processing, tahapan ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas yang lebih baik pada citra yang akan diteliti. Kemudian citra memasuki tahap ekstraksi ciri, lalu proses terakhir yaitu citra akan diklasifikasikan berdasarkan kelas yang ditentukan.

## 2.2  Akuisisi Citra
Proses  memperoleh  citra  masukan  pada  tugas  akhir  ini  yaitu  didapat  dari  RSGM  Fakultas Kedokteran Gigi Universitas Padjajaran. Data radiograf panoramik gigi yang didapatkan berupa citra digital. Resolusi data rata-rata berkisar pada 2840x1532 piksel dan berukuran 12 MB. Serta untuk tipe file data yang diperoleh yaitu *jpg. Data tersebut dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Contoh Data Citra Gigi
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  berupa radiograf panoramik  gigi  yang  diambil  dari  instalasi  Radiologi  RSGM  FKG Unpad. Jumlah  data yang  diambil  dalam  penelitian  ini  adalah  sebanyak  188 dengan rentang usia 14 hingga 60 tahun. Dan pada masing-masing umurnya memiliki sebanyak 4 sampel dari individu yang berbeda  yang  kemudian  dari  188  citra  tersebut  diambil  2  buah  gigi  molar  pertama  bagian bawah sehingga jumlah dataset yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 376 buah data.

## 2.3 Pre-processing
Pada  pre-processing  ini  merupakan  proses  awal  dilakukan  sebelum  citra  memasuki  proses selanjutnya.  Tujuan  dari pre-processing  yaitu  untuk  menyeragamkan  dan  meningkatkan kualitas  data  yang  akan  diolah .  Pre-processing  pasa  sistem  ini  direpresentasikan  dalam flowchart pada Gambar 8 berikut:
Mulai
Selesai Cropping 1 & Resize Cropping 2 RGB to Grayscale Grayscale to Binary with Otsu Thresholding & Invserse Morfologi Citra Deteksi Objek Gambar 8. Diagram Alur Pre-processing

## 2.3.1 Cropping 1 & Rezize
Proses cropping digunakan untuk mangambil bagian gigi molar pertama rahang bawah kanan dan kiri yang akan digunakan dalam penelitian. Selain itu juga dalam cropping menggunakan photoshop ini sekaligus dilakukan resize yang bertujuan untuk membuat resolusi pada citra menjadi seragam dengan resolusi 170x305 piksel. cropping 1 ini bertujuan untuk menghitung luas  gigi  secara  keseluruhan.  Dan  selanjutnya  akan  dilakukan  proses cropping  2  untuk menghitung bagian pulpa.

## 2.3.2 Cropping 2
Setelah itu, citra akan masuk ke proses di dalam MATLAB, dan disini terdapat dua masukan citra yang di- crop secara manual dan citra yang di-crop lagi secara otomatis menggunakan MATLAB. Proses cropping di dalam MATLAB ini agar citra input hanya terfokus pada bagian pulpa. Dan untuk citra hasil cropping 1 dengan keadaan gigi utuh bertujuan untuk mengitung luas keseluruhan gigi.

## 2.3.3 RGB to Grayscale
Agar  mempercepat  proses  deteksi,  citra  yang  masih  berjenis  RGB  dikonversi  menjadi  citra grayscale. Citra yang awalnya memiliki tiga layer dikonversi kedalam citra yang hanya memiliki satu layer saja.

## 2.3.4 Grayscale to Binary & Inverse
Selanjutnya citra grayscale diubah ke dalam bentuk citra biner. Dalam penelitian ini, mengubah citra grayscale ke dalam citra biner dilakukan dengan melakukan thresholding adaptive. Nilai threshold itu didapatkan dengan menyesuaikan dengan tingkat keabuan yang terdapat pada citra grayscale  sebelumnya.  Setelah  citra  ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  biner, selanjutnya dilakukan operasi inverse citra. Tujuan dari penggunaan operasi invers ini adalah
untuk  membuat  citra  negatif  dari  citra  biner  yang  telah  didapatkan  sebelumnya.  Hal  ini dikarenakan  objek  yang  dibutuhkan  untuk  diteliti  pada  citra  yaitu  pada  bagian  pulpa  yang berada di tengah yang sebelumnya terdeteksi sebagai latar belakang (bernilai 0).

## 2.3.5 Mofologi Citra
Operasi morfologi citra merupakan suatu proses yang bertujuan untuk memperbaiki bentuk objek pada citra asli. Operasi morfologi yang akan dilakukan pada penelitian ini diantaranya yaitu erosi dan opening.  Erosi atau pengikisan yaitu  teknik  morfologi  citra  yang  digunakan untuk memperkecil atau mengikis tepi objek. Dengan dilakukannya erosi citra ini, bertujuan untuk memisahkan atau memutuskan objek pulpa dengan objek lainnya.  Selanjutnya setelah dilakukan  erosi  pada  citra,  akan  dilakukan  operasi opening.  Operasi  ini  berguna  untuk menghapus atau menghilangkan area yang memiliki luas yang kecil. Sehingga objek kecil yang tersisa akibat erosi citra dan bukan merupakan pulpa akan terhapus.

## 2.3.6 Deteksi Objek
Pada bagian ini akan dilakukan seleksi yang hanya menyisakan objek pada bagian tengah. Dalam hal ini posisi pulpa yang akan diproses berada di tengah citra. Sehingga nantinya objek selain pulpa akan terdeteksi sebagai background dan tidak akan dihitung sebagai luas pulpa.

## 2.4 Ekstraksi Ciri
Ekstraksi ciri bertujuan untuk mendapatkan ciri khusus dari suatu citra yang menggambarkan karakter dari citra tersebut. Pada penelitian ini metode yang digunakan untuk mendapakan ciri yaitu binary  large  object.  Proses  ekstraksi  ciri  ini  dilakukan  setelah  citra  selesai  memasuki tahap pre-processing.  Melalui  proses ini,  maka didapatkan parameter-paramer  penting  dari setiap  citra  yang  nantinya  akan  disimpan  dalam  database  untuk  proses  pelatihan  dan klasifikasi.

## 2.5 Klasifikasi
Setelah mendapatkan ciri yang diperlukan, selanjutnya data dikelompokkan berdasarkan kelas menggunakan klasifikasi decision tree. Proses klasifikasi ini akan dilakukan dengan mengolah ciri  dari  setiap  citra,  ciri  yang  sudah  terkumpul  dalam  database  akan  memasuki  proses pelatihan  kembali  menggunakan  klasiﬁkasi decision  tree  untuk  diidentiﬁkasi  berdasarkan aturan  yang  dibuat.  Apabila  citra  sudah  sesuai  dengan  target  maka  akan  disimpan  dalam database latih. Untuk lebih jelasnya, proses dari klasifikasi sistem identifikasi usia ini dapat dilihat dalam diagram alur pada Gambar 9.
Database Latih Decision Tree Selesai Mulai Klasifikasi Decision Tree Data Uji Pre-processing Ekstraksi Ciri
Gambar 9. Diagram Alur Klasisfikasi
Tahap  pelatihan dengan decision tree ini,  sistem  akan  membuat  pola klasifikasi yang akan digunakan sebagai referensi prediksi kelas pada data. Untuk proses latih pada decision tree ini dilakukan dengan database yang berisi ciri latih hasil dari ekstraksi dengan BLOB sebelumnya yang berupa matriks ciri latih berukuran 284x3. Selanjutnya hasil dari pelatihan ini ditentukan akar  pohon  yang  berguna  untuk  membuat  kelas  yang  telah  ditentukan.  Setelah  terbentuk database latih. Selanjurnya akan dilakukan proses uji untuk mengetahui performa sistem yang telah dirancang.

## 3. PENGUJIAN DAN ANALISIS SISTEM

## 3.1 Pengujian Sistem
Secara  garis  besar,  pengujian  sistem  ini  dilakukan  dengan  memasukkan  sekelompok  citra panoramik radiograf gigi yang kemudian akan didapatkan output berupa nilai dari parameter uji, yang mana parameter pengujian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu akurasi.
Pengujian  sistem  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa  skenario  yang  berbeda terhadap  376  data  yang  dibagi  menjadi  284  data  latih  dan  92  data  uji.  Untuk  parameter pengujian  sistem  ini  diambil  berdasarkan  parameter  yang  terdapat  pada  metode pre- processing, ekstraksi ciri dan klasifikasi yang digunakan dalam sistem. Selanjutnya, pengujian sistem ini dibuat menjadi tiga skenario yang didalamnya dilakukan optimasi pada parameter sistem  yang  berbeda.  Adapun  skenario  pengujian  sistem  diuraikan  lebih  jelasnya  sebagai berikut:
1. Skenario pertama dilakukan dengan mengubah jenis dan ukuran structuring element yang digunakan  pada  tahap pre-processing.  Bertujuan  untuk  mendapatkan  jenis  dan  ukuran structuring element yang menghasilkan performa sistem yang maksimal.
2. Skenario  kedua  adalah  dengan  mencoba  berbagai  kombinasi  dari  parameter  ciri  yang diambil.  Ciri  yang  dimaksud  yaitu area  pulpa,  rasio  pulpa  dan  bbox.  Tujuannya dilakukannya  pengujian skenario  ini  untuk mendapatkan  kombinasi parameter  ciri  yang menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi.
3. Skenario  ketiga  yaitu  mencoba  jenis  algoritma predictor  selection  serta  melakukan pembatasan  jumlah  percabangan  pada  metode  klasifikasi decision  tree  untuk membandingkan tingkat akurasi sitem terhadap tingkat kompleksitas sistem
Selanjutnya, pengujian sistem ini dibuat menjadi tiga skenario yang hasil berserta analisis akan disajikan dalam bentuk tabel dan grafik.

## 3.2 Hasil dan Analisis Skenario Pertama
Pada skenario ini dilakukan perbandingan nilai akurasi berdasarkan besar ukuran structuring element  (strel).  Dalam  sistem  yang  telah  dirancang,  strel  digunakan  pada  bagian  pre- processing yaitu berfungsi dalam proses erosi citra yang bertujuan untuk mengikis tepian objek pulpa gigi yang berbentuk citra biner agar tidak menyatu dengan bagian latar belakang citra.
Untuk proses pengujian ini, akan dicoba menggunakan berbagai jenis dan ukuran strel yang berbeda. Jenis strel yang digunakan diantaranya yaitu disk, square dan diamond. Selain itu juga  akan  dicoba  mengubah  ukuran  jari-jari  dari  masing-masing  strel  tersebut.  Dan  untuk pengujian ini, parameter ciri yang dipakai adalah seluruh parameter ciri yang digunakan dalam sistem identifikasi usia yaitu area pulpa, rasio pulpa dan bbox. Serta untuk parameter yang digunakan dalam metode klasifikasi decision tree juga masih menggunakan parameter default. Untuk hasil pengujiannya ditampilkan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Sistem dengan Mengubah Nilai Threshold Structuring Element Radius (piksel) Akurasi (%) Square 1 57.44 2 61.70 3 67.02 4 52.12 5 61.70 6 68.08 Disk 1 58.51 2 63.82 3 61.70 4 73.40 5 67.02 6 56.38 Diamond 1 58.51 2 63.82 3 65.95 4 69.14 5 69.14 6 57.44
Dari Tabel 1 dapat dilihat bahwa perbedaan jenis dan ukuran strel dapat memengaruhi tingkat kebenaran dari hasil uji sistem identifikasi usia. Disimpulkan bahwa jenis strel terbaik yaitu dengan menggunkan jenis disk dengan jari-jari 4 piksel yang menghasilkan performa sistem tertinggi dengan tingkat akurasi 73.40%.
Kemudian  dapat  disimpulkan  bahwa  peforma  sistem  hanya  maksimal  pada  satu  jenis  dan ukuran strel yang dianggap paling cocok untuk proses segmentasi. Hal tersebut disebabkan karena ukuran structuring element yang tepat akan menghasilkan segmentasi blob pulpa yang baik.
Gambar 10. Perbandingan Citra Hasil Erosi: (a) Citra Asli; (b) Citra Erosi Terlalu Kecil; (d) Citra Erosi yang Pas; (c) Citra Erosi Terlalu Besar
Pada  Gambar  10  (a)  merupakan  citra  asli  sebelum  memasuki  proses  sistem  yang  bisa digunakan sebagai pembanding. Untuk Gambar 10 (b) merupakan citra yang mendapat erosi dengan strel terlalu kecil sehingga blob pulpa belum terpisah dari objek lainnya. Dalam Gambar 10 (c) bisa dibilang citra yang mendapat erosi dengan strel yang pas sehingga bentuk dari blob pulpa hampir menyerupai aslinya dan tidak menempel pada objek manapun. Dan terakhir pada Gambar 10 (d) merupakan citra yang mendapat erosi dengan strel terlalu besar sehingga blob pulpa yang didapatkan terlalu kecil dibandingkan dengan pulpa aslinya. Sehingga dapat diambil kesimpulan pada penelitian ini jenis strel yang akan digunakan dalam pre-processing
sistem identifikasi usia yaitu disk dengan jari-jari 4 piksel menghasilkan akurasi sistem paling tinggi.

## 3.3 Hasil dan Analisis Skenario Kedua
Pada skenario kedua ini akan dilakukan analisis pengaruh penggunaan parameter ciri yang diambil sebagai parameter uji yaitu dengan mencoba delapan kombinasi dari parameter ciri yang diambil. Untuk ciri yang digunakan pada penelitian ini yaitu luas pulpa, rasio pulpa dan bbox. Pengujian ini akan dilakukan dengan menggunakan strel yang menghasilkan nilai akurasi sistem paling tinggi yaitu disk dengan jari-jari 4 piksel. Untuk algoritma klasifikasi decision tree menggunakan predictor  standar  dan  jumlah  kelas  masih  belum  dibatasi.  Dan  untuk  hasil pengujian skenario ini ditampilkan pada Tabel 2 di bawah:
Tabel 2. Hasil Performa Sistem Skenario Kedua Kombinasi Ke- Parameter Akurasi Area Pupa Rasio Pulpa Bbox 1    70.21 2    72.34 3    79.78 4    69.14 5    70.21 6    80.85 7    73.40
Selanjutnya dilakukan percobaan dengan membuat kombinasi dari tiga fitur tersebut. Dan dari Tabel 2 ditampilkan tujuh kombinasi dari tiga fitur ciri yang digunakan. Dan untuk hasil terbaik yaitu  dengan  menggunakan  kombinasi  ke-6  yaitu  area  pulpa  dan  rasio  pulpa  yang menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 81,52%. Untuk ciri bbox hanya menghasilkan tingkat akuasi 69,56% hal ini disebabkan karena ciri bbox yang diambil yaitu area yang berbentuk persegi panjang dengan mengambil bagian paling tepi pada pulpa. Luas atau area dari bbox tidak tidak efektif bila digunakan untuk menghitung luas pulpa. Sehingga dapat disimpulkan untuk ciri bbox tidak cocok digunakan pada bentuk pulpa yang cenderung berbentuk sirkular.

## 3.3 Hasil dan Analisis Skenario Ketiga
Skenario  ketiga  ini  akan  dilakukan  pengubahan  terhadap  batas  percabangan  dan  jenis algoritma pemilihan predictor yang ada di dalam metode klasifikasi decision tree. Untuk jenis algoritma  pemilihan predictor  yang  ada  di  dalam  metode  decision  tree  yaitu  allsplits  dan curvature. Tujuan dilakukannya percobaan pada skenario ketiga ini yaitu untuk mendapatkan algoritma  yang  cocok  digunakan  untuk  sistem  identifikasi  usia,  selain  itu  juga  pembatasan terhadap jumlah percangan bertujuan untuk mengontrol tingkat kompleksitas minimal yang dapat  menghasilkan  peforma  sistem  yang  maksimal. Allsplit  merupakan  algoritma  yang digunakan  secara default  pada  metode  klasifikasi  decision  tree.  Algoritma  ini  melakukan pememilihan predictor  yang  memaksimalkan  perolehan  gain  informasi.  Sedangkan  untuk algoritma curvarture  merupakan  algoritma  pememilihan  predictor  dengan  melakukan  uji kelengkungan (kurva) untuk mendapatkan sebuah pemisah.
Dari masing-masing predictor tersebut akan dicoba bersamaan dilakukan pembatasan jumlah percabangannya. Dan untuk batas percabangan yang digunakan pada skenario ini mulai dari 1  cabang  dan  akan  bertambah  dengan  kelipatan  10  percabangan.  Hal  ini  agar  dapat menampilkan perbedaan hasil akurasi yang signifikan. Dan berikut pada Tabel 3 merupakan hasil dari pegujian skenario ketiga.
Tabel 3. Pengaruh Parameter Decision Tree terhadap Performa Sistem Jenis Predictor Jumlah Cabang Akurasi (%) Allsplits 1 50 10 77.65 20 74.46 30 74.46 40 75.53 50 79.78 60 80.85 Curvature 1 50 10 80.85 20 75.53 30 75.53 40 78.72 50 82.97 60 82.97
Dapat  dilihat  pada  Tabel  3  menampilkan  hasil  akurasi  sistem  tertinggi  diperoleh  dengan menggunakan  algoritma curvature  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  82.97%.  Kemudian dengan menggunakan algoritma allsplit, sistem mendapatkan tingkat akurasi 80,85%, yang mana  itu  lebih  kecil  bila  dibandingkan  dengan  menggunakan  algoritma curvature.  Hal  ini disebabkan algoritma allsplit hanya membuat rule decision tree dengan memilih predictor yang memaksimalkan gain  informasi,  dengan  kata  lain  pada  algoritma  allsplit  ini  kurang memperhatikan perbedaan yang tipis pada data, sedangkan untuk algoritma curvature tedapat proses uji kelengkungan yang bertujuan untuk membuat predictor pemisah antara data yang perbedaannya kecil. Pada data penelitian ini antar usianya memiliki perbedaan luas pulpa yang kecil, sehingga jenis algoritma yang cocok untuk sistem identifikasi usia adalah jenis curvature. Dan  pada  penelitian  ini hanya  dilakukan  percobaan  membatasi  jumlah percabangan  dari  1 sampai dengan 60 percabangan. Hal ini dikarenakan walaupun jumlah percabangannya terus ditambah,  nilai  dari  akurasi,  pada  sistem  sudah  mencapai  maksimal.  Hal  tersebut  dapat diperjelas dengan grafik dalam Gambar 11 yang manampilkan nilai akurasi setelah dilakukan percobaan sampai dengan 100 percabangan.
Gambar 11. Grafik Pengaruh Jumlah Percabangan terhadap Performa Sistem
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Ak ur as i ( % ) Percabangan Perbandingan Tingkat Akurasi Predictor DT Allsplits Curvature
Terlihat grafik pada Gambar 11, jumlah percabangan 50 sampai dengan 100 menghasilkan performa  sistem  yang  sama  pada  kedua  algoritma  dan  sudah  bisa  dibilang  maksimal. Pengubahan  pada  batas  percabangan decison  tree  ini  sangat  berpengaruh  bagi  performa sistem identifikasi usia. Hal tersebut diakibatkan karena semakin banyak percabangannya akan semakin kompleks kerja sistem dan akan membuat proses klasifikasi menjadi lebih akurat. Dan sedikit percabangan sama saja dengan membatasi jumlah rule yang terbentuk pada decision tree, serta pada jumlah percabangan tertentu, decision tree akan menghasilkan nilai akurasi yang rendah, hal tersebut dikarenakan rule yang dibentuk oleh decision tree belum lengkap.
Namun jumlah percabangan dari sistem decision tree juga akan menyesuaikan dengan tingkat kerumitan  dari sebuah data.  Dan  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  diproses dengan optimal dengan hanya menggunakan 50 batas percabangan. Sehingga untuk sistem identifikasi  usia  jenis  algoritma  pemilihan  predictor  batas  percabangan  yang  optimal  yaitu curvature dengan jumlah 50 percabangan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  sistem  pada  penelitian  tugas  akhir  ini  telah  berhasil dirancang sebuah sistem berbasis pengolahan citra digital yang mampu mengidentifikasi usia manusia  pada  citra  radiograf  panoramic  gigi  molar  pertama dengan  menggunakan  metode Binary  Large  Object  (BLOB)  dan  klasifikasi  Decision  Tree.  Sistem  yang  dirancang  memiliki tingkat akurasi lebih dari 80%, dan dapat bekerja secara optimal apabila citra yang digunakan memiliki  kualitas  citra  yang  baik  dan  bentuk  pulpa  terlihat  jelas.  Dan  parameter  yang berpengaruh  dalam  sistem  yang  dirancang  pada  penelitian  ini  yaitu  jenis  dan  ukuran structuring element pada proses segmentasi, penggunakan fitur ciri BLOB dan penggunaan jenis algoritma pemilihan predictor serta jumlah percabangan pada metode decision tree serta kualitas citra gigi yang digunakan.

## DAFTAR RUJUKAN
Budi, A. T. (2014). Peran restorasi gigi dalam proses identifikasi korban (The role of dental restoration in victim identification). Journal of the Indonesian Dental Association, 63(2),
41–45.
George,  Paul  &  Satish,  K.  V.  (2008).  Forensic  Medicine  and  Toxicology.  In The  American Journal of the Medical Sciences , 75(149), 181-191.
Greensted, A. (2009). Blob Detection. The Lab Book Pages.
Haris, M., Hidayat, B., & Oscandar, F. (2019). Deteksi Usia Berdasarkan Citra Panoramik Pulpa Gigi  Molar  Pertama  Mandibula  Dengan  Menggunakan  Discrete  Wavelet  Transform (DWT) Dan Klasifikasi Decision Tree, 5(1), 1–7.
Jafar, A., Kadafi, A., & Utaminingrum, F. (2018). Deteksi Objek Penghalang Secara Real-Time Berbasis  Mobile  Bagi  Penyandang  Tunanetra  Menggunakan  Analisis  Blob. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK)  Universitas Brawijaya, 2(1), 423–432.
Kadir, A., & Susanto, A. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra.
Kurniawati, E. I., Hidayat, B., & Oscandar, F. (2018). Deteksi Usia Berdasarkan Pengolahan
Citra Panoramic Radiograf Gigi Molar Pertama Mandibular Dengan Metoda Histogram Of  Oriented  Gradient  Dan  Klasifikasi  Learning  Vector  Quantization. Development, 134(4), 4750–4757.
Kusumaningtias, R., Hidayat, B., & Oscandar, F. (2019). Deteksi Usia Berbasis Citra Radiograph Panoramic Dengan Metode Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) Serta Klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ), 5(3), 1–9.
Maulana,  H.  (2016). Analisa  Perbandingan  Hasil  Pohon  Keputusan  Dengan  Gain  Ratio, Information Gain, Dan Gini Index Pada Pemasaran Produk Herbal di CV. Al - Ghuroba.
Munir,  R.  (2004).  Pengolahan  Citra  Digital  dengan  Pendekatan  Algoritmik.  In Penerbit Informatika.
Munir, R. (2012). Matematika Diskrit. Penerbit Informatika Bandung.
Nelson, S. J. (2014). Dental Anatomy, Physiology, and Occlusion (10th ed.). Elsevier.
Putri, A. S., Nehemia, B., & Soedarsono, N. (2013). Prakiraan usia individu melalui pemeriksaan
gigi untuk kepentingan forensik kedokteran gigi. Pdgi, 62(3), 55–63.
Rachmawati, F., Hidayat, B., & Oscandar, F. (2018). Identifikasi Usia Berdasarkan Pengolahan Citra Panoramik Molar Pertama Mandibula Dengan Metode Discrete Cosine Transform (Dct) Dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-Nn). 5(3), 4924–4931.
Rashmi,  G.,  Basavaraj,  S.,  NK,  P.,  &  Rathore,  R.  (2014).  Textbook  of  Dental  Anatomy,
Physiology and Occlusion. In Textbook of Dental Anatomy, Physiology and Occlusion.
Senn, D. R., & Stimson, P. G. (2010). Forensic Dentistry 2nd Edition.
Surashadarti, N., Hidayat, B., & Suhardjo. (2018). Sintesa Penelitian Deteksi Kista Periapikal
Radiograf  Dengan  Metode  Binary  Large  Object  (BLOB)  Dan  Metode  Gray  Level  Co-
Occurence Matrix (GLCM) Research. E-Proceeding of Engineering, 5(3), 5538–5545.
Syafi’i, S. I., Wahyuningrum, R. T., & Muntasa, A. (2016). Segmentasi Obyek Pada Citra Digital
Menggunakan Metode Otsu Thresholding. Jurnal Informatika, 13(1), 1–8.
Watanabe,  P.  C.  A.,  Faria,  V.,  &  Camargo,  A.  J.  (2017). Multiple  Radiographic  Analysis
(Systemic Disease) : Dental Panoramic Radiography.