## DETEKSI CITRA GRANULOMA MELALUI RADIOGRAF PERIAPIKAL DENGAN METODE SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM DAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR
Siti Faradilla Zenda 1 , Bambang Hidayat 2 , Suhardjo 3
1,2) Prodi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom Bandung
3) Prodi S1 Kedokteran Gigi, Fakultas Kedokteran Gigi, Universitas Padjajaran Bandung siti.zenda@gmail.com

## ABSTRAK
Radiograf  periapikal  merupakan  komponen  yang  menghasilkan  gambar  radiografi  dari  gigi  secara  rinci  dan jaringan apeks sekitarnya. Gambaran radiografi sangat membantu dokter gigi menegakkan diagnosis dan rencana perawatan  kasus  gigi  impaksi.  Dokter  gigi  mendiagnosa  citra  perapikal  radiograf  menggunakan  mata  namun karena keterbatasan indra penglihatan manusia bisa menyebabkan interpretasi masing-masing dokter gigi berbeda. Pada  penelitian  ini  dibuatlah  metode  pengolahan  citra  yang  dapat  mendeteksi  granuloma  dari  citra  periapikal radiograf. Keluaran sistem dapat memberikan hasil yang dapat membantu dokter gigi dalam membuat keputusan dan    meningkatkan  diagnosis  terhadap  radiografi  periapikal.  Pada  penelitian  ini  pembuatan  sistem  dilakukan dalam  beberapa  tahap  yaitu  pre-processing,ektraksi  ciri  dan  klasifikasi.  Metode  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini adalah Scale Invariant  Feature Transformation (SIFT) sebagai  metode ekstrasi ciri.  SIFT adalah algoritma untuk mendeteksi dan menjelaskan fitur lokal pada citra. Proses klasifikasi menggunakan metode K- Nearest Neighbor (K-NN). K-NN adalah metode untuk mengklasifikasi obyek berdasarkan contoh latih terdekat. Hasil dari sistem ini adalah mampu untuk mengidentifikasi penyakit granuloma dengan akurasi 85,84% dengan waktu  komputasi  rata-rata  4,04  detik.Katakunci:  granuloma,  radiografi  periapikal,  Scale  Invariant    Feature Transformation (SIFT), K-Nearest Neighbor (K-NN).
Keyword : Citra Granuloma,  Radiograf Periapikal, Scale Invariant Feature Transform, K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Gigi  merupakan salah satu organ  yang  sangat penting,  oleh  karna  itu  gigi  perlu  dirawat  dengan baik. Penyakit dan kelainan pada gigi ada berbagai macam namun tidak semuanya dapat dideteksi tanpa bantuan teknologi. Salah satu cara untuk mendiagnosa penyakit gigi adalah dengan memanfaatkan  citra  dari  hasil  radiografi  periapikal sehingga  kelainan  pada  seluruh  lapisan  gigi  dapat dilihat.  Gambaran  radiografi  sangat  membantu dokter  gigi  dalam  menegakkan  diagnosis  dan rencana  perawatan  yang  akan  dilakukan.  Kelainan pada  gigi  mempunyai  bentuk  radio  lusen  yang berbeda.  Hasil  diagnosis  diinterpretasikan  oleh dokter  gigi  dengan  menggunakan  mata.  Diagnosa menggunakan  mata  bisa  menyebabkan  interpretasi dari  tiap  dokter  gigi  berbeda.  Hal  ini  disebabkan kemampuan  penglihatan  manusia  berbeda.    Salah satu  kelainan  gigi  yang  dapat  dilihat  dari  citra radiograf periapikal adalah granuloma.
Granuloma merupakan kelainan pada periapikal gigi akibat nekrotik. Granuloma merupakan  kelainan  pada  gigi  yang  paling  sering ditemukan  pada  pemeriksaan  periapikal  radiograf. Granuloma  sangat  sulit  diketahui  sehingga  hanya bisa  diketahui  dengan  pemeriksaan  radiolusen. Seiring  dengan  perkembangan  zaman  maka teknologi  harus  juga  harus  berkembang  tidak terkecuali  dibidang  radiologi.  Diagnosis  dengan menggunakan  komputasi  akan  mempermudah
dokter  gigi  dalam  menegakkan  diagnosis.  Pada penelitian ini dibuat sistem yang mampu mendeteksi granuloma. Sistem  ini dapat  membantu dokter gigi untuk  menegakkan  dan  meningkatkan  akurasi diagnosis  sehingga  dapat  melakukan  perawatan yang  sesuai  dengan  indikasi  dari  kasus  .    Pada penelitian ini, dibuat system yang dapat mendeteksi penyakit  granuloma  melalui  citra  periapical radiograph  menggunakan  metode  Scale  Invariant Feature  Transformation  (SIFT)  untuk  ekstraksi  ciri dan  k-Nearest  Neighbor  (k-NN)  untuk  proses klasifikasi. Sistem  ini  mampu  mendeteksi penyakit granuloma  secara  langsung  sehingga  mampu membantu dokter dalam mendignosis hasil.
Tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah :
1. Melakukan perancangan dan simulasi sistem yang dapat mendeteksi granuloma melalui citra radiograf periapikal.
2. Membuat  suatu  sistem  yang  mendeteksi penyakit  granuloma    dari  hasil  citra radiograf periapikal  menggunakan  metode SIFT dan klasifikasi K-NN .
3. Mengetahui  parameter  yang  memberikan akurasi  terbaik  pada  sistem  deteksi granuloma.
4. Menganalisis performansi
sistem
berdasarkan  hasil  akurasi  dan  waktu komputasi yang diperoleh.
Copyright (c) 2018 Jurnal Mnemonic
2. Perancangan sistem 2.1 Tahap Pre-processing

## Gambar1. Blok diagram pre-processing
Citra  periapikal  radiograf  terlebih  dahulu discan sehingga berubah menjadi citra digital.Hasil dari  citra  yang  didapatkan  adalah  keseluruhan bagian gigi. Bagian yang gigi yang dideteksi hanya pada  ujung  akar  saja,  oleh  karena  itu  diperlukan cropping  image.Citra  masukan  memiliki  berbagai macam  ukuran.  Citra  yang  akan  diproses  harus mempunyai  ukuran  yang  sama,  oleh  karena  itu semua  citra  masukan  harus  di  resize  agar mempunyai ukuran yang sama. Setelah citra diresize selanjutnya adalah mengubah format citra dari RGB ke  grayscale.  Konversi  ini  akan  mempermudah
pendeteksian  karna  lebih  sederhana  dibandingkan dengan  format  RGB  yang  mempunyai  3  layer. Image  enhancement  pada  penelitian  dilakukan dengan  2  cara  yaitu  histogram  equalization  dan median  filtering.  Histogram  equalization  berfungsi untuk  meningkatkan  kualitas  citra  dengan  suatu proses  perataan  histogram,  dimana  distribusi  nilai derajat keabuan pada suatu citra dibuat rata. Median Filter merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk menghilangkan noise, yaitu dengan memanfaatkan informasi dari urutan tingkatan data masukan [2].
2.2. Ekstraksi Ciri Sift
Gambar 2. Blok diagram ekstraksi ciri SIFT
1. Nilai ekstrim skala ruang Tahap  awal  penentuan  keypoint  suatu  citra adalah  dengan  mencari  nilai  ekstrim  pada  skala ruang. Caranya yaitu dengan menghitung lokasi dari titik  yang  invariant  terhadap  skala  dan  orientasi
dengan  mendeteksi  maksima  dan  minimal  dari sekumpulan  citra  Difference  of  Gaussian  (DoG) yang  diambil  dalam  beberapa  skala  ruang.  Dengan menggunakan fungsi Gaussian [3]:
( 𝑥 , 𝑦 , 𝜎 ) = ( 𝑥 , 𝑦 , 𝜎 ) ∗ ( 𝑥 , 𝑦 ).....................................................(2.1)
Keterangan :
L = fungsi DoG
G = Fungsi Gaussian I = citra 𝜎 = faktor skala ruang.
Dimana * merupakan operasi konvolusi dalam x dan y,  I(x,y)  merupakan  citra  masukan  dan  fungsi
Gaussiannya adalah
𝐺(𝑥, 𝑦, 𝜎) = 1 2𝜋𝜎 2 𝑒 − 𝑥2+𝑦2 𝜎2 ........................................................(2.2)
Citra hasil Difference of  Gaussian D( 𝑥 , 𝑦 , 𝜎 ), diperoleh dengan konvolusi citra masukan dengan filter Differences of Gaussian maka:
𝐷(𝑥, 𝑦, 𝜎) = [𝐺(𝑥, 𝑦, 𝑘𝜎) − 𝐺(𝑥, 𝑦, 𝜎) − 𝐺(𝑥, 𝑦, 𝜎)] ∗ 𝐼(𝑥, 𝑦) ............................(2.3)
= 𝐿(𝑥, 𝑦, 𝑘𝜎) − 𝐿(𝑥, 𝑦, 𝜎)
Image pre- processing
Akuisisi citra
Gray scale
Resize cropping Image enhanceme ntt
Mulai Image pre- processin Nilai ekstrim pada ruang skala
Lokalisasi keypoint Penentuan Orientasi Keypoint deskriptor Deskriptor Selesai
Setelah citra hasil DoG didapatkan pada setiap oktaf,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  mencari kandidat  keypoint.  Untuk  mendapatkan  nilai maksimum  atau  minimum  lokal  maka  masing- masing  piksel  pada  citra  hasil  DoG  akan dibandingkan  dengan  8  piksel  disekitarnya  yang berada  pada  skala  yang  sama  dan  dengan  9  piksel yang bersesuaian dengannya pada skala. Jika piksel tersebut merupakan maksimum atau minimum lokal, maka  piksel  tersebut  akan  dijadikan  sebagai kandidat keypoint.
2.  Menentukan Keypoint Kandidat keypoint yang memiliki nilai kontras yang  rendah  (sensitif  terhdapa  noise)  ,  kandidat keypoint yang kurang jelas dan terletak disepanjang tepi akan dihilangkan. Mengeliminasi keypoint yang memiliki  kontras  rendah  dapat  menggunakan formula ekspansi Taylor. Keypoint yang dieliminasi dengan  menggunakan  pekthreshold  yang  telah ditentukan yaitu 0,03. Jika nilai keypoint kurang dari threshold  maka  keypoint  akan  dieliminasi.  Untuk menghilangkan  keypoint  yang  berada  pada  sekitar garis  tepi  maka  digunakan  persamaan  matriks Hessian 2x2[2].
𝑇𝑟(𝐻) 2
𝐷𝑒𝑡(𝐻) < (𝑟+1) 2
𝑟 ..........................................................(2.4)
Keterangan : T  = trace dari matriks Hessian, Det = determinan dari matrks Hessian, r = threshold Nilai 𝑟 yang digunakan adalah 𝑟 = 10, jika keypoint memiliki  nilai  lebih  tinggi  dari  10  maka  keypoint tersebut akan dihilangkan.
3. Penentuan Orientasi Penentuan  orientasi  dilakukan  dengan  cara perhitungan nilai gradient magnitude (2.8) dan sudut orientasi yang terbentuk (2.9). Pada masing-masing keypoint  akan  diberi  orientasi  berdasarkan  sifat lokal-lokal pada citra.  Dengan penentuan orientasi maka  nilai  maka  keypoint  yang  dihasilkan  tidak berpengaruh terhadap adanya variasi rotasi citra[3].
𝑚(𝑥, 𝑦) =   √(𝐿(𝑥 + 1, 𝑦) − 𝐿(𝑋 − 1, 𝑌)) 2 +   (𝐿(𝑥, 𝑦 + 1) − 𝐿(𝑥, 𝑦 − 1)) 2 ..................(2.5)
Keterangan : m = nilai magnitude/bobot, L = citra hasil konvolusi gaussian, x,y = koordinat
𝜃(𝑥, 𝑦) =   𝑡𝑎𝑛 −1 𝐿(𝑥,𝑦+1)−𝐿(𝑥,𝑦−1) 𝐿(𝑥+1,𝑦)−𝐿(𝑥−1,𝑦) .........................................(2.6)
Keterangan : 𝜃 = nilai orientasi L = citra hasil konvolusi gaussian x,y = koordinat
4. Deskriptor Keypoint Tahap  ini  keypoint  yang  telah  diorientasikan akan  diberikan  pencirian  khusus  dengan  cara menghitung  ciri  yang  benar-benar  membedakan suatu citra seperti perubahan intensitas cahaya atau sudut pandang 3D. Dari perhitungan besar gradient magnitude  dan  sudut  orientasi  diperoleh  daerah
cakupan  yang  dibatasi  oleh  jendela  Gaussian, direpresentasikan  dalam  bentuk  lingkaran.  Dari perhitungan  gradien  magnitude  dan  orientasi tersebut  akan  didapatkan  sebuah  array  berukuran 4x4  dengan  8  orientasi.  Maka  dari  itu,  akan digunakan  4x4x8  =  128  buah  vektor  pada  setiap keypoint[4].

## 2.3 K-Nearest Neighbor

## Gambar 3. Blok diagram klasifikasi k-NN
Penelitian  ini  mengelompokkan  data  uji  k  - Nearest Neighbor  dengan menghitung jarak, yaitu : euclidean  dan  city  block.  Untuk  menentukan pengelompokannya  k  -  Nearest  Neighbor  perlu memperhatikan  jumlah  tetangganya  atau  jumlah  k. Klasifikasi  per  kelas  didasarkan  pada  jarak
Euclidean  atau  cityblock  yang  dihasilkan  tiap  ciri dari citra uji terhadap database citra latih.
1. Euclidean distance
Euclidean  distance  menghitung  akar  kuadrat perbedaan dua vector, rumusnya yaitu[5]:
𝐸𝑈𝐷(𝑝, 𝑞) =   √∑(𝑝𝑖 − 𝑞𝑖) 2 ....................................................(2.7)
2. City Block
City Block distance atau Manhatan distance yaitu menghitung jarak tetangga dengan cara menghitung perbedaan nilai absolut dari dua vector. Rumusnya yaitu[5] :
( p, q ) = Ʃ | p 𝑖 – q 𝑖 |..........................................................(2.8)

## 2.4 Performansi Sistem
1. Tingkat Akurasi
Akurasi  merupakan  ukuran  ketepatan  sistem  dalam  mengenali  masukan  yang  diberikan  sehingga menghasilkan keluaran yang benar. Secara matematis dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑨𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 =
𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒅𝒂𝒕𝑎 𝒃𝒆𝒏𝒂𝒓 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒌𝒆𝒔𝒆𝒍𝒖𝒓𝒖𝒉𝒂𝒏 × 𝟏𝟎𝟎% ....................................(2.9)
2. Waktu Komputasi
Waktu komputasi adalah waktu yang dibutuhkan sistem untuk melakukan suatu proses.
Waktu komputasi = Waktu selesai – waktu mulai...............................(2.13)
Mulai Ciri uji Klasifikasi k-NN Non granuloma Granuloma Selesai Apakah gigi granuloma? Data ciri citra latih ya tidak

## 3. Pengujian dan Analisis Sistem
Pada pengujian sistem dibagi menjadi dua kelompok data yaitu :
1. Pengujian dengan menggunakan data gigi nomor sama yaitu gigi nomor 2-1.
Data latih :  5  citra  diagnosis  granuloma  dan  5 citra diagnosis nongranuloma
Data uji :   6  citra  diagnosis  granuloma  dan  6 citra diagnosis nongranuloma
2. Pengujian dengan menggunakan data gigi nomor random.
Data latih :  7  citra  diagnosis  granuloma  dan  7 citra diagnosis nongranuloma
Data uji :   10 citra diagnosis granuloma dan 10 citra diagnosis nongranuloma
3.1. Pengaruh nilai resize dan Image
Enhancement terhadap performansi sistem Pengujian ini dilakukan pada tahap preprocessing  yaitu  pada  tahap  resize  citra  dan penambahan  median  filtering.  Pada  pengujian  ini akan diambil 3 nilai size yang berbeda yaitu 32x32, 64x64, 128x128. Pada tahap ini juga dilakukan pada tahap image enhancement yaitu dengan membandingkan    akurasi  dan  waktu  komputasi ketika  penambahan  median  filtering  dengan histogram  equlization  dan  hanya  menggunakan histogram equlization saja. Pada proses ektraksi ciri digunakan  nilai  peakthreshold  0.03  dan  pada  saat klasifikasi digunakan nilai k=1 dengan perhitungan cityblock. Tabel 1. merupakan hasil pengujian pada nomor gigi sama.
Tabel 1. Pengaruh resize dan image enhancement pada citra gigi nomor 2-1 Ukuran citra Tanpa Median Filtering Menggunakan Median Filtering Akurasi Waktu Komputasi(s) Jumlah Benar Akurasi Waktu Komputasi(s) Jumlah Benar 32 X 32 91,67 3,96 11 75,00 4,31 9 64X 64 58,33 9,94 7 50,00 9,07 6 128 X 128 58,33 37,48 7 50,00 32,61 6
Tabel1. diatas menunjukkan bahwa perubahan resize  citra  berpengaruh  terhadap  performansi tingkat akurasi dan waktu komputasi. Dapat dilihat bahwa ukuran resize yang memiliki tingkat akurasi paling  baik  adalah  ukuran  32x32  dan  yang  paling kecil adalah resize ukuran 128x128. Pada pengujian pertama  didapatkan  performansi  sistem  pada  gigi nomor sama yang paling baik adalah  menggunakan resize  ukuran  32x32  tanpa  menggunakan  median filtering dengan  hasil  akurasi sistem  yaitu 91,67%, waktu  komputasi  rata-rata  3,96  detik  dan  jumlah data  benar  adalah  11  citra  dari  12  data uji.Berdasarkan  percobaan  didapatkan  bahwa ukuran resize yang semakin besar akan memperkecil
akurasi  sistem  dan  waktu  komputasi  yang  lebih lama.
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  akurasi paling  baik  didapatkan  tanpa  penambahan  median filtering.  Penyebab  menurunnya  akurasi  dengan menambah  median  filtering  karena  sifatnya mengganti  nilai  pixel  utama  dengan  nilai  tengah pixel sekitarnya, sedangkan pada ekstraksi ciri SIFT kandidat  keypoint  merupakan  pixel  yang  memiliki nilai  maximum  atau  minimum.  Maka  dengan menambah  median  filtering  bisa  menyebabkan piksel  yang  diganti  merupakan  kandidat  keypoint. Waktu  komputasi  yang  terbaik  juga  didapatkan tanpa menggunakan median filtering.
Tabel 2. Pengaruh resize dan image enhancement citra gigi nomor random Ukuran citra Tanpa Median Filtering Menggunakan Median Filtering Akurasi Waktu Komputasi(s) Jumlah Benar Akurasi Waktu Komputasi(s) Jumlah Benar 32 X 32 75 4,197 15 60 3,27 12 64X 64 70 11,43 14 55 7,46 11 128 X 128 50 28,97 10 55 25,55 11
Dapat  dilihat  pada  tabel  diatas  bahwa ukuran  resize  pada  pengujian  citra  random  juga mempengaruhi  performansi  sistem.  Performansi yang paling baik juga didaptkan pada ukuran resize 32x32 dan yang paling rendah adalah ukuran resize 128x128.  Sedangkan  penambahan  median  filtering juga  mempengaruhi  performansi  sistem.  Ukuran resize  yang  kecil  akan  membuat  jarak  antar  kelas
semakin  jauh,  sedangkan  ukuran  size  yang  lebih besar jarak antar kelas semakin dekat .
Hasil terbaik yang didapatkan yaitu akurasi sistem  75%,  waktu  komputasi  rata-rata  3,63  detik dengan  jumlah data benar 15 citra dari 20 data uji. Dari tabel 1. dan tabel 2. dapat dilihat bahwa waktu komputasi akan semakin lama ketika ukuran resize semakin besar, hal ini disebabkan karena pencarian
keypoint akan semakin  banyak  ketika ukuran pixel juga meningkat.

## 3.2    Pengaruh  nilai  peakthreshold  terhadap performansi sistem
Pengujian yang kedua ini dilakukan pada tahap ekstraksi  ciri.  Disini  dilihat  bagaimana  pengaruh nilai peakthreshold terhadap persentase akurasi dan waktu komputasi. Peakthreshold tejadi pada proses
keypoint  localization  pada  SIFT.  Pada  proses  ini akan  terjadi  eliminasi  kandidat  keypoint  yang memiliki  kontras  rendah.  Nilai  peaktrheshold  yang digunakan yaitu 0.03, 0.06 dan 0.09. Pada pengujian pertama  didapatkan  parameter  terbaik  yaitu  nilai resize 32x32 dan menggunakan image enhancement hanya dengan ekualisasi histogram. Pada klasifikasinya  digunakan  k-NN  dengan  nilai  k=1 dengan menggunakan cityblock.
Tabel 3. Hasil pengujian skenario kedua pada nomor gigi sama
Nilai Peakthreshold Akurasi Waktu Komputasi(s) Jumlah Benar 0,03 91,67 4,20 11 0,06 58,33 3,15 8 0,09 25,00 2,77 3
Dapat dilihat pada tabel diatas bahwa nilai peakthreshold  mempengaruhi  nilai  akurasi  sistem. Nilai  peakthreshold  yang  memiliki  akurasi  paling baik  adalah  0.03  dengan  akurasi  91,67%  dan  yang paling  buruk  adalah  0.09  dengan  akurasi  25%, sehingga peningkatan nilai threshold akan
memperburuk hasil akurasi sistem. Sedangkan pada waktu  komputasi  berbanding  terbalik  dengan akurasi,  waktu  komputasi  yang  paling  baik  adalah pada  threshold    0.09  dan  yang  paling  lama  adalah 0,03.
Tabel 4. Hasil pengujian skenario kedua pada nomor gigi random
Peakthreshold Akurasi Waktu Komputasi(s) Jumlah Benar 0,03 75 3,525734792 15 0,06 70 3,048209034 14 0,09 60 2,703159172 12
Pada  tabel  4.  diatas  hasil  pengujian  pada gigi  nomor random  juga  memiliki  hasil  yang sama seperti gigi nomor sama. Nilai akurasi paling tinggi adalah  75%  dengan  threshold  0.03  dan  akurasi paling  rendah  adalah  60%,  maka  pada  gigi  nomor random  kenaikan  nilai  threshold  juga  menurunkan akurasi  sistem.  Hal  ini  disebabkan  karena banyaknya keypoint  yang  hilang, padahal keypoint tersebut  memiliki  informasi  yang  cukup  untuk kemudian  dibandingkan  dengan  data  latih.  Waktu komputasi  juga  sama  seperti  gigi  nomor  sama dimana waktu komputasi paling baik pada threshold 0.09 dan yang paling rendah adalah 0.03.
3.3  Pengaruh  Nilai  K  dan  Perhitungan  K-NN terhadap performansi sistem
Penguijian ini dilakukan pada proses klasifikasi yaitu dengan menguji akurasi dan waktu komputasi  ketika  menggunakan  euclidean  dan cityblock. Nilai k pada klasifikasi juga dirubah yaitu dengan  nilai  1,3,5,7.  Pada  tahap  preprocessing digunakan resize 32x32 dan menggunakan ekualisasi  histogram.  Pada  ektraksi  ciri  digunakan peakthreshold  0.03.  Berikut  merupakan  hasil pengujian ketiga pada gigi nomor sama(2-1).
Tabel 5. Pengaruh nilai k dan perhitungan K-NN pada gigi nomor 2-1
Nilai k Euclidean Cityblock Akurasi Waktu komputasi(s) Jumlah Benar Akurasi Waktu komputasi(s) Jumlah Benar 1 66,67 4,08 8 91,67 4,20 11 3 83,33 4,32 10 83,33 4,07 10 5 83,33 4,02 10 83,33 4,04 10 7 83,33 4,49 10 83,33 4,01 10
Akurasi  yang  dihasilkan  dapat  dilihat bahwa  yang  paling  baik  adalah  menggunakan cityblock dengan akurasi maksimal sebesar 91,67% sedangkan dengan menggunakan euclidean didapatkan  akurasi  maksimal  sebesar    83,33%.
Dapat  dilihat  tabel  4.5  pada  nilai  k=1  dengan cityblock  memberikan  akurasi  91,67%  sedangkan nilai  k=3,k=5,k=7  memiliki  akurasi  lebih  rendah dengan  nilai  yang  sama  yaitu    83,33%.  Nilai  k=1 menggunakan  euclidean  mendapatkan  akurasi
paling  rendah  yaitu  pada  k=1  dengan  akurasi 66,67%.  Performansi  paling  tinggi  yaitu  83,33%
pada  perhitungan  euclidean  didapat  dengan k=3,k=5,k=7.
Tabel 6. Pengaruh nilai k dan perhitungan K-NN pada gigi nomor random
Nilai k Euclidean Cityblock Akurasi Waktu komputasi(s) Jumlah Benar Akurasi Waktu komputasi(s) Jumlah Benar 1 70 4,87 14 75 3,52 15 3 80 5,03 16 80 4,30 16 5 80 4,20 16 80 4,36 16 7 80 3,88 16 75 4,39 15
Pada  gigi  nomor  random  euclidean  dan  cityblock memiliki  persentasi  akurasi  maksimal  yang  sama yaitu  80%.  Waktu  komputasi  yang  terbaik  pada euclidean  dengan  nilai  3,8878488  detik.  Nilai  k mempengaruhi akurasi sistem dengan nilai maksimal 80% pada k=3, k=5 ,k=7 pada perhitungan euclidean dan k=3, k=5 pada perhitungan cityblock.

## 4. Kesimpulan
Setelah perancangan dan implementasi terlaksana maka dapat disimpulkan bahwa implementasi pengolahan citra radiograf periapikal menggunakan  metode  SIFT  dan  k-NN  berhasil dilakukan.  Sistem  ini  berguna  untuk  mendeteksi granuloma  pada  citra  radiografi  periapikal.  Sistem memiliki  akurasi  rata-raat  85,84%  dengan  waktu komputasi  rata-rata  4,04  detik.  parameter  yang memberikan  performansi  terbaik  pada  tahap  pre- processing adalah resize dengan ukuran 32x32 dan menggunakan  histogram  equalization.  Performansi terbaik  pada  tahap  ekstraksi  ciri  SIFT  adalah peakthreshold  dengan  nilai  0,03.  Performansi terbaik  pada  klasifikasi  terdapat  pada  nilai  k=1 dengan perhitungan euclidean untuk gigi nomor2-1. Performansi  terbaik  pada  gigi  nomor  random didapatkan pada klasifikasi k=7 dengan perhitungan cityblock.

## 5. Daftar Pustaka
[1]. A.Sebastian, P. Panikar, K. Kota dan A. Sasi, “Periapical Granuloma,” International Journal of  Preventive  and  Clinical  Dental  Research  , vol. 1, 2016
[2]. B. Yuwono, “Image Smoothing Menggunakan Mean Filtering, Median Filtering dan Gaussian Filtering,” TELEMATIKA, 2010
[3]. D.  G.  Lowe,  “Distinctive  Image  Features,” January 2004
[4]. C.  N.  Santri,  “Mengubah  Citra  Berwarna Menjadi  GrayScale,”  vol.  16,  p.  14,  Januari 2011
[5]. J. W. Williams dan Y. Li, “Comparative Study of Distance Functions for Nearest Neighbor,” Advance  Techniques  in  Computing  Sciences and Software Engineering, 2010
[6]. A. Gupta, “Intra Oral Periapical Radiography- basics  yet  intrigue:A  Review,” Bangladesh Jurnal  of  Dental  Research  &  Education, vol.
04, 2014
[7]. D. G. Lowe, “Local  Feature View Clustering for 3D Object Recognition,” December 2001
[8]. M.  H.  Purnomo  dan  A.  Muntasa,  Konsep Pengolahan  Citra  Digital  dan  Ekstraksi  Fitur, 1st penyunt., Yogyakarta: Graha Ilmu, 2014
[9]. M.  Rahman,  Sistem  Identifikasi  Telinga Menggunakan Scale Invariant Feature, Bandung, 2014
[10]. F.  L.R.G  dan  D.  P.M.H,  “Periapical Radiographic  Techniques  during  Endodontic Diagnosis,” vol. 30, p. 251, 1997
[11]. N.  Ahmad  dan  A.  Hadinegoro,  “Metode Histogram Equalization Untuk Perbaikan Citra Digital,” Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan , 2012
[12]. A. G. Ramadhan, Serba Serbi Kesehatan Gigi dan Mulut, Jakarta: Bukune, 2010