## Pengolahan Citra Radiograf Panoramik Pada Deteksi Filling Gigi Manusia
Ayu Nurul Asti, Rossi Passarella * , Sutarno Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya Indralaya, Indonesia Email:  passarella.rossi@gmail.com
Abstrak—Dengan  pemrosesan  citra  gigi  yang  muncul  pada kasus  identifikasi  manusia  dalam  ilmu  pengetahuan  forensic seperti  citra  X-ray  gigi  telah  membantu  secara  efektif  untuk mendiagnosis dan mendeteksi masalah di gigi. Pada penelitian ini akan  melakukan pendekatan  untuk  mendeteksi  filling gigi (tambal gigi) pada karies gigi di Xray Panoramik. Peningkatan dan  segmentasi  citra  x-ray  gigi  digital  dilakukan  dengan menggunakan deteksi tepi robert. Tujuan dari ini adalah untuk meningkatkan bagian gigi yang diekstraksi dari digital rontgen gigi,  menemukan  tepi  yang  sesuai  dengan  gigi  yang  terkena tambal(filling). Proses mengekstraksi fitur, mengumpulkan dan menganalisis  informasi  gambar  yang  diharapkan  dapat berguna  untuk  klinis  diagnostik  gigi  dan  juga  merupakan kebutuhan  utama  ilmu  kedokteran  dan  lainnya.  Dalam penelitian  ini  didapatkan  persentase  dari  dataset    program bahwa  akurasi  terindikasinya  filling  gigi  yaitu  87,93%,  nilai presisi 88,7% dan nilai sensitiviti sebesar 96,6% dari 116 data yang diuji.
Kata Kunci— Gigi, Dental Panoramic Xray, Filling Gigi, Deteksi Tepi Roberts.

## I. PENDAHULUAN
Melihat  fungsi  gigi  yang  sangat  berperan  dalam kelangsungan  hidup  manusia,  maka  kesehatan  gigi  sangat perlu  di  perhatikan.  Akan  tetapi  masih  banyak  orang  yang tidak terlalu peduli pentingnya  kesehatan gigi, salah satunya yang  banyak  dikeluhkan  masyarakat  adalah  masalah  gigi berlubang  atau  karies.  Terbukti  berdasarkan  The  Global Burden  of  Disease  Study 2016 masalah  kesehatan  gigi  dan mulut  khususnya  karies  gigi  merupakan  penyakit  yang dialami hampir dari setengah populasi penduduk dunia (3,58 milyar  jiwa)  dan  Hasil  Riset  Kesehatan  Dasar  (Riskesdas) tahun 2018 menyatakan bahwa proporsi terbesar masalah gigi di  Indonesia  adalah  gigi  rusak/berlubang/sakit  (45,3%)[1]. Salah  satu penanganan  medis  yang  sangat umum  dilakukan pada  gigi  berlubang  (karies)  yaitu  tambal  gigi  ( filling ). Tambal gigi merupakan bantuan medis yang dilakukan untuk mengisi gigi berlubang (karies) yang timbul akibat plak pada gigi[2].
Dalam  dunia  medis  terdapat  teknologi  yang digunakan  untuk  mendeteksi  penyakit  dalam  yaitu  X-Ray. Ada salah satu penerapan dari  X-Ray  yang digunakan oleh dokter  gigi  untuk  melihat  seluruh  lapisan  gigi  yaitu Radiografi  Panoramic.  Radiografi  Panoramic  telah  lama dikenal di bidang kedokteran sebagai salah satu foto rontgen yang  dapat  memperlihatkan  gambaran  yang  lengkap  dari rahang atas, rahang bawah dan seluruh gigi beserta struktur- struktur disekitarnya[3]. Akan tetapi karena penggunaan X- Ray  pada  tubuh  seseorang  tidak  boleh  sering  dilakukan,
dikarenakan  resiko  radiasi  yang  ditimbulkan  oleh  X-Ray dapat  menimbulkan  gangguan  kesehatan  lainnya[4].  Dan juga  terkadang  hasil  diagnosa  masih  terdapat  kesalahan dengan hanya melihat gambar X-Ray ini. Maka, dibutuhkan suatu  sistem  pemrosesan  citra  yang  diharapkan  dapat membantu dokter gigi mengidentifikasi penyakit lebih akurat dan lebih objektif.
Pada  penelitian  ini  akan  melakukan  pendekatan tambahan  untuk mendeteksi  filling gigi (tambal  gigi) pada karies  gigi.  Peningkatan  dan  segmentasi  citra  x-ray  gigi digital  dilakukan  dengan  menggunakan  deteksi  tepi  robert. Dalam hal pengolahan citra gigi ini, sebagian besar penelitian yang  dilakukan  diharapkan  bermanfaat  bagi  para  ahli  sains forensik untuk tujuan  identifikasi  manusia. Hal  ini  menjadi langkah lebih dalam bidang kedokteran gigi untuk diagnosis penyakit gigi dari rontgen gigi digital  yang bermanfaat dan berguna baik bagi dokter maupun lainnya[5].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Gigi
Gigi adalah zat terkeras dalam tubuh manusia. Gigi manusia berfungsi untuk memecah makanan secara mekanis dengan  memotong  menyobek,  mengunyah,  menghaluskan dan  menghancurkannya  sebagai  persiapan  untuk  menelan dan  mencerna.  Berdasarkan  bentuknya,  gigi  manusia meliputi gigi seri, gigi taring, gigi geraham depan(premolar) dan gigi geraham belakang(molar)[6].

## B. Karies Gigi
Karies  gigi  atau  gigi  berlubang  merupakan  suatu penyakit  jaringan  keras  gigi,  yaitu  email,  dentin  dan sementum  yangdisebabkan  oleh  aktifitas  suatu  jasad  renik dalamsuatu  karbohidrat  yang  dapat  diragikan.  Penyakit  ini ditandai dengan terjadinya demineralisasi pada jaringan keras gigi  yang  kemudian  diikuti  oleh  kerusakan  bahan organiknya.Akibatnya,  terjadi  invasi  bakteri  dan  kematian pulpa serta penyebaran infeksinya ke jaringan periapeks yang dapat menyebabkan nyeri[7].

## C. Semen Gigi(filling)
Karies  gigi  yang  telah  meluas  dan  menyebabkan kematian  pulpa  gigi  harus  ditangani  dalam  bentuk  semen gigi( filling )  atau  penambalan.  Restorasi  adalah  tindakan perawatan  di  mana  bahan  restorasi  ditempatkan  pada  gigi yang membusuk untuk mendapatkan jaringan keras dari gigi yang membusuk. Perawatan tersebut mengembalikan fungsi gigi  dalam  mulut  dengan  jalan  menghentikan  proses  karies dan menjaga pulpa agar tetap vital dan sehat.

## D. Radiografi Panoramik
Radiografi  panoramik  atau  orthopanthography/ OPG  memberi  gambaran  umum  dari  struktur  fasial  yang meliputi  lengkung  gigi-geligi  maksila,  mandibula,  dan struktur pendukung lainnya, serta berguna untuk mendeteksi pola kehilangan tulang secara umum.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  melalui  beberapa  tahapan  yang dijelaskan  pada  gambar  1.  Tahap  pertama  yaitu pre- processing ,  tahap  kedua  yaitu  deteksi  tepi  menggunakan operator  Roberts,  tahap  ketiga  yaitu  segmentasi  dengan thresholding  dan  morfologi  menggunakan  operasi  filling holes dan opening tahap keempat yaitu melabel objek-objek hasil  segmentasi.  Sebelum  melakukan  penelitian  pada tahapan  pertama,  peneliti  menggunakan  dataset  gigi  yang telah dipublish oleh Noor Medical Imaging Center, Qom, Iran yang berisi 116 gambar sinar-X.
Gambar 1 . Kerangka Kerja.

## A. Cropping
Memperkecil  ukuran  sebuah  citra  dengan  cara memotong  citra  pada  koordinat  yang  telah  ditentukan  pada suatu  area  pada  citra  disebut  dengan  istilah  cropping.  Pada proses  cropping  akan  diperoleh  sebuah  objek  hasil pemotongan  daripada  sebuah  citra  atau  bagian  dari  suatu gambar dengan ukuran tertentu[8].  Contoh proses cropping dapat dilihat pada gambar 2.
(a) (b)
Gambar 2. Proses Cropping (a) Gambar Asli (b) Hasil Crop

## B. Contrast Stretching
Kontras  dalam  suatu  citra  menyatakan  distribusi warna  terang  dan  gelap.  Suatu  citra  berskala  keabuan dikatakan  memiliki  kontras  rendah  apabila  distribusi  warna cenderung  pada  jangkauan  aras  keabuan  yang  sembit. Sebaliknya, citra mempunyai kontras tinggi apabila jangkauan aras keabuan lebih terdistribusi secara melebar. Kontras dapat diukur berdasarkan perbedaan antara nilai intensitas tertinggi dan  nilai  intensitas  terendah  yang  menyusun  piksel-piksel dalam citra.
Citra  yang  memiliki  kontras  rendah  dapat  terjadi karena kurangnya pencahayaan, kurangnya bidang dinamika dari sensor citra, atau kesalahan setting pembuka lensa pada saat  pengambilan  citra.  Ide  dari  proses  contrast  stretching adalah untuk meningkatkan bidang dinamika dari gray level di dalam citra yang akan diproses. Proses contrast stretching termasuk proses perbaikan citra yang bersifat point processing, yang artinya proses ini hanya tergantung dari nilai intensitas (gray level)satu pixel, tidak tergantung dari pixel lain yang ada di  sekitarnya[9].  Contoh  proses  contrast  Streching  dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Proses Contrast Stretching

## C. Deteksi Tepi Roberts
Operetor  Robert  adalah  operator  yang  berbasis gradien  yang  menggunakan  kernel  ukuran  2x2  piksel. Operator ini mengambil arah diagonal untuk penentuan arah dalam perhitungan nilai gradien. Perhitungan gradien dalam operator robert menggunakan pers 1.
G = |f(x,y) – f(x+1, y+1)| + |f(x+1, y) – f(x, y+1)|  …….(1)
Bila ditulis dalam komponen gradien menjadi:
G = |Gx| + |Gy|    ……………………………………….(2)
Dengan Gx dan Gy dihitung menggunakan kernel konvolusi sebagai berikut
Gx =
Gy =
Titik ini terletak di antara 4 piksel dalam ukuran 2x2 piksel yang  berdekatan  atau  di  pusat  kernel,  yaitu  koordinat  hasil interpolarisasi
( 𝑥+1 2 , 𝑦+1 2 ) ………………………..(3)
Adapun hasil dari deteksi tepi Robert terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Proses Deteksi Tepi Roberts (a) Sumbu X(arah Horizontal) (b) Sumbu Y(arah Vertikal) (c) Resultan variabel X dan Y

## D. Segmentasi
 Thresholding
Thresholding adalah proses mengubah citra keabuan menjadi  citra  biner  atau  hitam(0)-putih(1)  sehingga  dapat dilihat dengan jelas area mana saja yang terdapat pada objek dalam  citra  dari  latar  belakang  sesuai  dengan  perbedaan kecerahan  atau  kegelapan  objek.    Secara  matematis  dapat ditulis sebagai berikut.
𝑔(𝑥, 𝑦) = { 1 𝑖𝑓  𝑓(𝑥, 𝑦) ≥ 𝑇 0 𝑖𝑓 𝑓(𝑥, 𝑦) < 𝑇 } ………..(4)
Dengan g(x,y) adalah citra biner dari citra grayscale f(x,y),  dan  T  menyatakan  nilai threshold [31].    Hasil  dari proses thresholding terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Proses Thresholding
 Morfologi
1. Operasi Filling Holes
Filling  holes  ini  digunakan  untuk  mengisi  bagian tengah yang berlubang[10]. Operasi ini menggunakan acuan berdasarkan  nilai  piksel  tetangganya.  Agar  dapat  mengisi lubang, titik di  setiap lubang (holes), f m diberi nilai 1 (untuk citra biner) disemua titik sampai mencapai tepi border, 1- f.
F m (x,y)= { 1 − 𝑓(x, y)     𝑖𝑓(x, y)berada pada tepi 𝑓 0                                       selain itu } …(5)
Proses Filling holes menggunakan persamaan (5) di ilustrasikan seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Operasi Filling Holes
Dari  Gambar  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  sebuah citra  awal  yang  memiliki  sebuah  lubang  (hole)  dapat dihilangkan  dengan  operasi  filling  holes.  Citra  masukan adalah citra biner yang memiliki lubang, kemudian dilakukan pengisian  sehingga  diperoleh  segmen  obyek  yang pejal/solid[11].  Sedangkan  hasil  proses  morfologu  operasi filling hole dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil Proses Morfologi Operasi Filling Holes
1 0 0 -1 0 -1 1 0 (a) (b) (c)
Operasi opening secara umum menghaluskan garis- garis  bentuk  obyek,  menghilangkan  bagian-bagian  sempit, dan menghilangkan penonjolan-penonjolan yang tipis. Efek yang  dihasilkan  adalah  menghilangnya  obyek-obyek  kecil dan    tipis,  memecah  obyek  pada  titik-titik  yang  kecil,  dan secaara  umum  menghaluskan  batas  dari  obyek  besar  tanpa mengubah  area  obyek[11].  Operasi  opening  merupakan kombinasi  antara  operasi  erosi  dan  dilasi  yang  dilakukan secara berurutan, tetapi citra asli dierosi terlebih dahulu baru kemudian hasilnya didilasi. Secara Ilustrasi proses ini dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Opeasi Opening
Berikut persamaan yang digunakan operasi opening :
𝐴 o 𝐵 = (𝐴 ⊝ 𝐵) ⊕ 𝐵 ………(6)
di mana A adalah citra asli dan B adalah structuring element . Structuring element merupakan matriks operator yang dapat berbentuk garis, persegi, disk, diamond, dll. Hasil dari proses ini terlihat pada gambar 9.
Gambar 9. Hasil Proses Morfologi Operasi Opening

## E. Pelabelan Citra
Pelabelan  Citra  merupakan  proses piksel  piksel yang dilabelkan dengan indeks-indek tertentu sesuai dengan posisi globalnya pada citra. Urutan indeks disesuaikan secara scanning dari titik citra asli menuju ke titik citra terakhir (kiri ke kanan). Pengindeksan dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Contoh Indeks Posisi Piksel-piksel citra 3x3
Operator  lokal  piksel  untuk  proses scanning citra dapat menggunakan oprator lokal piksel dengan hubungan 4 atau  hubungan  8.  Bila  menggunakan  prinsip  hubungan  4, maka 2 piksel yang bersinggungan secara diagonal dianggap 2  obyek,  sedangkan  pada  8  hubungan  pixel  yang
bersinggungan  secara  diagonal  dianggap  1  obyek[12]. Adapun  hasil  akhir  dari  deteksi  filling  gigi  terlihat  pada gambar 11
Gambar Hasil Akhir

## IV. HASIL DAN DISKUSI
Dalam percobaan deteksi filling gigi pada citra Dental Panoramic  Xray  memakai  116 image yang  terdiri  dari beberapa  kondisi  seperti  gigi  sehat,  gigi  hilang  sebagian bahkan  kondisi  gigi  hilang  keseluruhan  dari  116 image terdapat 23 image dengan kondisi tanpa filling gigi . Dan dari 116 image tersebut peneliti membagi hasil uji coba ke dalam 3 kategori yaitu program berhasil, tidak sempurna dan gagal.
Dari  116  data  citra  yang  telah  di  uji  coba  hasilnya tedapat  102  data  berhasil,  4  data  gagal  dan  10  data  tidak sempurna. Dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1 . Hasil deteksi filling gigi menggunakan program
No/Nama citra(*.png) Keterangan Data Citra Hasil Program 1 Tidak filling Berhasil 2 Tidak filling Berhasil 3 Filling Berhasil 4 Filling Berhasil 5 Tidak filling Berhasil 6 Tidak filling Berhasil 7 Filling Berhasil 8 Filling Berhasil 9 Filling Berhasil 10 Filling Berhasil 11 Filling Berhasil 12 Filling Gagal 13 Filling Berhasil 14 Filling Berhasil 15 Filling Berhasil 16 Filling Berhasil 17 Tidak filling Berhasil 18 Filling Berhasil 19 Tidak filling Berhasil 20 Filling Berhasil 21 Filling Berhasil 22 Filling Berhasil 23 Filling Berhasil 24 Filling Berhasil 25 Tidak filling Berhasil 26 Filling Berhasil 27 Filling Berhasil 28 Filling Tidak sempurna 29 Filling Berhasil 30 Tidak filling Berhasil
31 Tidak filling Berhasil 32 Tidak filling Berhasil 33 Filling Berhasil 34 Tidak filling Berhasil 35 Filling Berhasil 36 Tidak filling Berhasil 37 Filling Tidak sempurna 38 Filling Berhasil 39 Filling Berhasil 40 Filling Berhasil 41 Tidak filling Berhasil 42 Filling Berhasil 43 Filling Berhasil 44 Filling Berhasil 45 Filling Tidak sempurna 46 Filling Berhasil 47 Filling Berhasil 48 Filling Berhasil 49 Filling Berhasil 50 Filling Berhasil 51 Filling Berhasil 52 Filling Berhasil 53 Filling Berhasil 54 Filling Tidak sempurna 55 Filling Berhasil 56 Tidak filling Gagal 57 Filling Berhasil 58 Filling Tidak sempurna 59 Filling Berhasil 60 Filling Berhasil 61 Filling Berhasil 62 Filling Berhasil 63 Filling Berhasil 64 Filling Tidak sempurna 65 Filling Berhasil 66 Filling Berhasil 67 Tidak filling Berhasil 68 Filling Berhasil 69 Filling Berhasil 70 Tidak filling Berhasil 71 Filling Berhasil 72 Filling Berhasil 73 Filling Berhasil 74 Tidak filling Berhasil 75 Filling Berhasil 76 Tidak filling Berhasil 77 Filling Berhasil 78 Filling Berhasil 79 Filling Berhasil 80 Filling Berhasil 81 Filling Berhasil 82 Filling Berhasil 83 Filling Tidak sempurna 84 Filling Berhasil 85 Filling Berhasil 86 Filling Berhasil 87 Filling Berhasil 88 Filling Berhasil 89 Filling Berhasil
90 Filling Berhasil 91 Filling Tidak sempurna 92 Filling Berhasil 93 Filling Berhasil 94 Filling Tidak sempurna 95 Filling Berhasil 96 Filling Berhasil 97 Filling Berhasil 98 Tidak filling Gagal 99 Tidak filling Gagal 100 Filling Berhasil 101 Filling Berhasil 102 Filling Berhasil 103 Filling Berhasil 104 Filling Berhasil 105 Filling Berhasil 106 Filling Berhasil 107 Filling Tidak sempurna 108 Filling Berhasil 109 Tidak filling Berhasil 110 Filling Berhasil 111 Filling Berhasil 112 Filling Berhasil 113 Tidak filling Berhasil 114 Filling Berhasil 115 Filling Berhasil 116 Tidak filling Berhasil Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung persentase keberhasilan program, yaitu : 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 (% ) = 𝑥 Jumlah Citra × 100%     ……(7)
Dimana 𝑥 merupakan  hasil  citra  program  yang berhasil. Maka, didapatkan hasil yaitu:
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 (% )  = 102 116 × 100% = 87,93%
Untuk  hasil  akurasi,  presisi  dan  sensistivity  akan dihitung dengan rumus berikut, diketahui :
Program                Expert Keterangan         Jumlah TP = Filling Filling (Berhasil) 87 TN = Tidak Filling   Tidak Filling     (Gagal) 15 FP =  Filling Tidak Filling (Tidak Sempurna)     11
FN = Tidak Filling      Filling        (Tidak Sempurna)       3
Akurasi = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 x 100% = 102 116 x 100% = 87,9%
Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100% = 87 98 x 100% = 88,7%
Sensitivity = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 x 100% = 87 90 x 100% = 96,6%
Jadi,  berdasarkan  perhitungan  diatas  diketahui terdapat  87,93%  program  berhasil/  terindikasi  tambal  gigi (filling) pada Dental Panoramic Xray. Dan perhitungan  nilai
akurasi  87,9%  ,  nilai  presisi  88,7%  serta  nilai  sensitivity sebesar 96,6% .

## V. K ESIMPULAN
Kesimpulan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan menggunakan metode deteksi tepi Roberts , dapat memudahkan untuk  mendeteksi  filling  gigi  yang  ada  pada  gigi  Dental Panoramic Xray dengan ke-efisienan dari hasil perhitungan yang didapatkan dari program bahwa akurasi terindikasinya filling gigi  yaitu 87,93% dari 116 data yang diuji, dimana 102 data berhasil, 14 data gagal meliputi 4 data gagal dan 10 data  tidak  sempurna  serta  nilai  presisi  88,7%    dan  nilai sensitiviti sebesar 96,6%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R.  Kurniawan,  W.  Widiantini,  and    eka  satriani  Sakti,  “Faktor Risiko Kesehatan Gigi dan Mulut,” pp. 1–2, 2019.
[2] S.  Ramayanti  and  I.  Purnakarya,  “Peran  makanan  terhadap kejadian karies gigi,” vol. 7, no. 2, pp. 89–93, 2013.
[3] bayu  indra  Sukmana, Buku  Radiografi  di  Bidang  Kedokteran Gigi . banjarmasin, 2019.
[4] B. Yunus and K. Bandu, “The effect of x-ray radiation on children Efek radiasi sinar-x pada anak-anak,” vol. 8, no. 2, pp. 97–104, 2019.
[5] A.  J.  Solanki,  “ISEF  Based  Identification  of  RCT  /  Filling  in Dental Caries of Decayed Tooth,” no. 7, pp. 149–162, 2013.
[6] K. Bkl, “Jenis Gigi Dan Struktur Gigi Pada Manusia,” pp. 1–18, 2018.
[7] Listrianah,  R.  .  Zainur,  and    levi  saputri  Hisata,  “GAMBARAN KARIES  GIGI  MOLAR  PERTAMA  PERMANEN  PADA SISWA  –  SISWI  SEKOLAH  DASAR  NEGERI  13 PALEMBANG TAHUN 2018,” vol. 13, no. 2, pp. 136–149, 2019.
[8] Yuhandri,  “PERBANDINGAN  METODE  CROPPING  PADA SEBUAH CITRA UNTUK PENGAMBILAN MOTIF TERTENTU PADA  KAIN SONGKET SUMATERA  BARAT,”
KomtekInfo , vol. 6, pp. 96–105, 2019.
[9] Nurliadi, P. Sihombing, and M. Ramli, “ANALISIS CONTRAST
STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN  UNTUK  MENINGKATKAN  KONTRAS  PADA
CITRA  BERWARNA,” teknovasi ,  vol.  3,  no.  2013,  pp.  26–38, 2016.
[10] O.  N.  Rahma,  D.  A.  Saraswati,  and  Suhariningsih, “Implementation  of Neural Networks as a Tool to  Help Identify Anemia Using Image of Red Blood Cells,” p. 6, 2021.
[11] Arini,  F.  Fahrianto,  A.  Agusta,  and  A.  T.  Muharam, “PENDETEKSIAN POSISI PLAT NOMOR MOBIL
MENGGUNAKAN  METODE  MORFOLOGI  DENGAN OPERASI  DILASI,  FILLING  HOLES,  DAN  OPENING,” Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 10–15, 2015.
[12] F.  Rahmah, Pengolahan  Citra  Digital  Deteksi  Tepi .
LP_UNAS, 2020.