Jurnal SPIRIT Vol. 10 No. 1 Mei 2018, hal 13-20                                                                   ISSN : 2085 - 3092

## METODE FUZZY ID3 UNTUK KLASIFIKASI BENTUK WAJAH MANUSIA MENGGUNAKAN DENTAL PANORAMIC
Nur Nafi’iyah 1) , Chastine Fatichah 2)
1) Teknik Informatika, Universitas Islam Lamongan.
2) Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia. email : mynaff26@gmail.com 1) , chastine@if.its.ac.id 2)
Abstract — Penelitian  ini  ingin  menerapkan  algoritma  Fuzzy  dan  ID3  dalam  mengklasifikasi  bentuk  wajah  manusia. Tujuannya,  yaitu  untuk  melihat  keakurasian  dan  ketepatan  algoritma  ID3  dalam  mengklasifikasi  bentuk  wajah manusia. Klasifikasi bentuk wajah dalam penelitian ini terdapat 3 bentuk, yaitu: oval, lancip, dan kotak. Manfaat yang diperoleh  dalam  penelitian  ini,  membantu  tim  forensik  dalam  melakukan  identifikasi  korban  atau  manusia  dari  segi bentuk  wajah.  Metode  Fuzzy  digunakan  untuk  menormalisasi  nilai  fitur  dari  gigi  seri  panoramic  dan  mengubah  ke bentuk kategori. Sedangkan ID3 digunakan untuk mengklasifikasi  bentuk  wajah  manusia menjadi  3 bentuk. Ekstraksi fitur  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu:  area,  perimeter,  lebar,  panjang,  rasio  lebar/panjang,  rasio area/perimeter, pusat_x dan pusat_y. Tahapan penelitian ini, meliputi: digitalisasi  dental panoramic menjadikan file, kemudian melakukan segmentasi gigi seri rahang atas, mengekstraksi fitur gigi seri, selanjutnya memasukkan nilai fitur ke  dalam  database  dan  dilakukan  pelatihan  ID3.  Pelatihan  fitur  gigi  seri  panoramic  menggunakan  metode  ID3 menghasilkan  tree,  dan  rule.  Rule  dari  ID3  digunakan  klasifikasi  bentuk  wajah  manusia  menunjukkan  nilai  akurasi sebesar 65% dari total data 26 gigi seri dental panoramic.
Keywords— Fuzzy ID3, Bentuk Wajah Manusia, Dental Panoramic .

## I. PENDAHULUAN
Penelitian  ini  terkait  dengan  analisa  algoritma ID3  dalam  mengklasifikasi  bentuk  wajah  manusia. Di  mana  wajah  manusia  yang  akan  diklasifikasi terdapat  3  kelas,  yaitu:  Lancip,  Kotak,  dan  Oval. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian,  yaitu  citra dental panoramic .
Dental  Panoramic dapat  digunakan  sebagai alternatif  untuk  identifikasi  manusia  dari  segi  jenis kelamin,  usia,  ataupun  identifikasi  forensik. Identifikasi  forensik  digunakan  untuk  mengenali korban kejahatan, korban kecelakan massal.
Melakukan identifikasi manusia dapat dilakukan dengan  berbagai  cara,  salah  satunya  dengan dental panoramic .  Di  mana  kelebihan  menggunakan dental  panoramic,  yaitu  data  gigi  yang  tahan terhadap  cuaca  panas  lebih  dari  1000 0 C,  dan tahan terhadap  kebakaran.  Dengan  menggunakan  dental panoramic  proses  identifikasi  secara  massal  dapat dilakukan  dengan  waktu  yang  lebih  pendek dibandingkan menggunakan DNA.
Tujuan  penelitian  ini,  yaitu:  menganalisa  hasil klasifikasi  bentuk  wajah  manusia  menggunakan dental panoramic dengan algoritma ID3. Diharapkan dengan penelitian ini, dapat membantu mengenali  manusia  dari  segi  bentuk  wajah.  Dan membuktikan  keakurasian  algoritma  ID3  dalam mengklasifikasi bentuk wajah manusia.
Manfaat  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini, yaitu:  membantu  tim  forensik  untuk  mengenali korban  atau  manusia  dari  segi  bentuk  wajah. Dibangunnya  aplikasi  ini  dapat  memberikan
efisiensi  waktu  pengenalan  korban  atau  manusia yang  belum  dikenali  dibandingkan  menggunakan DNA.
Algoritma Naïve Bayes, Jaringan Syaraf Tiruan, ID3  merupakan  algoritma  yang  baik  dalam melakukan klasifikasi. Bukti akurasi dari algoritma tersebut dalam penelitian [10][8]. Dari nilai akurasi tersebut  maka  peneliti  menggunakan  algoritma ID3.  Algoritma  ID3  melakukan  pembelajaran terlebih dahulu, dari pembelajaran tersebut menghasilkan  Tree  dan  Rule.  Dari  Tree  dan  Rule tersebut  kita  dapat  membuktikan  suatu  klasifikasi suatu objek.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. ID3 (Iterative Dichotomiser Tree) Decision  Tree (pohon  keputusan)  adalah flowchart seperti struktur tree, di mana tiap internal node  menunjukan  sebuah  test  pada  sebuah  atribut, tiap  cabang  menunjukan  hasil  dari  test,  dan leaf node menunjukan class-class atau class distribution [1].
Decision  Tree adalah  pohon  terstruktur  dari sekumpulan  atribut  untuk  diuji  dengan  tujuan meramalkan output- nya. Pohon keputusan merupakan  salah  satu tool paling  populer  untuk klasifikasi  karena  hasilnya  yang  bisa  dipahami dalam bentuk kaidah keputusan. Untuk memutuskan  atribut  mana  yang  harus  diuji pertama,  yaitu  atribut  yang  memiliki  perolehan tertinggi. Decision  Tree berusaha  menemukan atribut  yang  tepat  untuk  menyelesaikan  dan
menentukan  kelas.  Dengan  kata  lain,  atribut  yang berada  di  posisi  paling  atas  dalam decision tree adalah  atribut  yang  paling  berpengaruh  dalam menentukan  hasil  prediksi.  Oleh  karena  itu,  proses pembuatan  model decision  tree merupakan  proses interative untuk menilai atribut paling berpengaruh yang  akan  menjadi  percabangan  dari  struktur pohon  ini.  Percabangan  ini  juga  sering  disebut dengan  istilah  titik  percabangan  ( split  point )  [2]. Proses  ini  bisa  dibagi  menjadi  dua  tahap.  Yang pertama adalah menghitung besarnya pengaruh dari setiap  atribut.  Tahap  kedua  adalah  memilih  atribut terbaik  untuk  menjadi  titik  percabangan  dari struktur  pohon.  Untuk  tahap  pertama  ada  beberapa matrik  yang  bisa  dipakai  untuk  menghitung besarnya  pengaruh  seperti entropy,  information gain [2].
ID3 merupakan  sebuah metode yang digunakan untuk membangkitkan pohon keputusan. Input dari algoritma  ini  adalah  sebuah  database  dengan beberapa variabel yang juga dikenal dengan atribut. Setiap masukan dalam database menyajikan sebuah objek  dari  domain  yang  disebut  dengan  variabel bebas  ( independent  variable ).  Sebuah  atribut didesain  untuk  mengklasifikasikan  objek  yang disebut  dengan  variabel  tidak  bebas  ( dependent variable ) [2].
Alur dalam algoritma ID3 seperti Gambar 1.
Gambar 1. Alur Algoritma ID3
Langkah menghasilkan Tree atau aturan kaidah, yaitu:  menghitung  nilai  Entropy  seperti  Persamaan 1:
) ( log * 2 1 i n i i p p    ………...(1)
Di mana
s s p i i 
Proses  Algoritma  ID3  [3]:  Input:  Training samples,  samples;  Output:  Decision  Tree;  Method: Create  node  N;  (1)  If  samples  are  all  of  the  same class,  C  then  return  N  as  a  leaf  node  labeled  with the  class  C;  (2)  If  atribut-list  is  empty  then  Return N  as  a  leaf  node  labeled  with  the  most  common class  in  samples;  select  test-atribut,  atribut  among attribute-list  with  the  highest  information  gain;  (3) Label node N with test-atribut; (4) For each known value a, of test-atribut: Grow a branch from node N for the condition test atribut ai; Let Si be the set of
samples in samples for which test-atribut = ai; If Si is  empty  then  Attach  a  leaf  labeled  with  the  most common  class  in  samples;  Else  attach  the  node returned  by  Generate_decision_tree(Si,atribut-list- test-atribut).

## B. Fuzzy
Logika fuzzy pertama  kali  dikembangkan  oleh Prof.  Lotfi  A.  Zadeh,  seorang  peneliti  dari Universitas
California  [4]  memperkenalkan  teori  himpunan fuzzy dan fuzzy  logic sebagai  sebuah  cara  untuk mengatasi masalah ketidaktepatan dan ketidakpastian . Setiap  anggota  dalam fuzzy  set memiliki derajat nilai keanggotaan yang menentukan  potensi  anggota  tersebut  dapat  masuk ke  dalam  suatu fuzzy  set . Fuzzy set adalah pengembangan dari logika klasik yang memodelkan  segala  hal  dengan  istilah boolean (ya dan tidak, 0 dan 1). Untuk himpunan semesta 𝑈 , 𝑢 adalah  anggota  dari 𝑈 maka fuzzy  set 𝐴 dapat didefinisikan sebagai berikut dengan Persamaan 2:
} | )) ( , {( U u u A A     …………….(2)
Di mana:
A set fuzzy pada u n keanggotaa derajat adalah u dan U A set fuzzy n keanggotaa fungsi adalah A A A ) ( ] 1 , 0 [ : ,    
Pada  penelitian  [5]  diusulkan local  fuzzy thresholding berdasarkan pengukuran fuzzy similarity pada interaktif segmentasi citra panoramik  gigi.  Metode  yang  diusulkan  [5]  terdiri dari  tiga  tahapan  utama,  tahap  pertama  adalah region  splitting untuk  mendapatkan  lokal  region. Tahap  kedua  adalah user  marking untuk  mendapat initial  seed  background dan  objek,  tahap  terakhir adalah  pengukuran fuzzy  similarity pada  setiap lokal  region  untuk  mendapatkan  nilai  local threshold . Hasil uji coba pada citra panoramik gigi, metode  yang  diusulkan  [5]  berhasil  melakukan segmentasi dengan rata-rata missclasification error (ME) 5.47%.
Forensic  radiology adalah  bagian  dari forensic medicine yang mempelajari tentang pengidentifikasian  manusia  menggunakan  citra radiologi postmortem dari  bagian-bagian  tubuh yang  berbeda  termasuk  kerangka,  tengkorak,  dan gigi. Pengidentifikasian dilakukan dengan membandingkan  citra postmortem ( PM )  dengan rekaman antemortem ( AM ) [6].
Penelitian  [7]  mendiagnosa  penyakit  leukemia akut  menggunakan  metode  decision  tree  fuzzy.  Di mana  fuzzy  digunakan  untuk  memproses  inputan,
agar  nilainya  hanya  berskala  0-1.  Hasil  fuzzy digunakan  sebagai  dataset  decision  tree.  Proses decision  tree  untuk  pembelajaran,  di  mana  akan menghasilkan  tree  dan  rule.  Rule  inilah  yang digunakan dalam mendiagnosa leukemia.
Metode  Fuzzy  digunakan  untuk  klasifikasi  gigi berdasarkan  radiografi  periapikal  [8],  di  mana masing-masing gigi dianalisis berdasarkan beberapa  kriteria,  seperti  rasio  area/perimeter  dan rasio lebar/tinggi. Proses klasifikasi gigi yang akan digunakan, yaitu citra radiograf periapikal. Metode klasifikasi  yang  diusulkan  [8]  direncanakan  akan diimplementasikan  sebagai  submodule  sistem identifikasi  individu  menggunakan  rahang  gigi bawah.
Yang  dimaksud  dengan  identifikasi  ilmu kedokteran gigi forensik adalah semua aplikasi dari disiplin  ilmu  kedokteran  gigi  yang  terkait  dalam suatu  penyidikan  dalam  memperoleh  data-data postmortem,  berguna  untuk  menentukan  otentitas dan  identitas  korban  maupun  pelaku  demi kepentingan  hukum  dalam  suatu  proses  peradilan dan menegakkan kebenaran [9].
Penelitian  [10]  akan  mengembangkan  dan membangun  suatu  sistem  untuk  identifikasi  jenis kelamin  manusia  berdasarkan  foto  panoramik  gigi. Penelitian [10] termasuk dalam penelitian percobaan,  di  mana  membutuhkan  analisa  dari tingkat  keakurasian  sistem  dan  ketepatan  sistem. Penelitian  [10]  menggunakan  foto  panoramik sebanyak  20  dari  foto  panoramik  gigi  manusia. Data  didigitalisasi  agar  dapat  digunakan  sebagai inputan.  Selanjutnya  citra  tersebut  akan  dilakukan preposessing.  Tahap  preposessing  adalah  tahap perbaikan  citra  agar  citra  digunakan  dapat memberikan  hasil  yang  maksimal.  Tahap  ekstraksi fitur  yaitu  mengambil  fitur-fitur  yang  terpenting dalam  citra,  misalnya  panjang mandibula foto panoramik  gigi,  panjang  lengkungan,  dan  lainnya. Hasil  dari  ekstraksi  fitur  citra  selanjutnya  diproses pembelajaran menggunakan algoritma backpropagation .  Tujuan  tahap  testing  yaitu  untuk mengetahui akurasi dari sistem.
Dalam  penelitian  [11]  pengenalan  wajah manusia  menggunakan  komputer  membutuhkan ketepatan  yang  tinggi.  Dikarena  bentuk  wajah manusia  secara  nyata  merupakan  gambar  3D, sedangkan  dalam  komputer  menggunakan  2D. Sehingga  penelitian  [11]  membangun  aplikasi untuk  memulihkan  pose  wajah  manusia  menjadi mirip dengan bentuk wajah nyata.
Penelitian  [12]  membahas  masalah  pendekatan bentuk wajah 3D dari kontur occluding, yaitu batas
antara  daerah  wajah  dan  latar  belakang.  Tujuan penelitian  [12],  adalah  meneliti  hubungan  antara bentuk  wajah 2D dengan 3D menggunakan regresi linier.  Hasil  dari  penelitian  [12]  adalah  matriks regresi  yang  mampu  memperkirakan  bentuk  wajah 3D inputan terhadap bentuk  wajah 2D yang  dilatih dari  kontur  yang  dipilih.  Pendekatan  [12] memberikan  manfaat  membedakan  bentuk  wajah terhadap latar belakang antara gambar 2D dn 3D.
Penelitian  [13]  membuat  sistem  ofline  untuk mengenali bentuk wajah dengan gambar 3D. Proses pengenalan  bentuk wajah  untuk  membantu rekonstruksi,  dengan  nilai  akurasi  yang  baik. Pengenalan bentuk wajah berdasarkan pencahayaan dan estimasi albedo.
Penelitian  [14]  berfokus  pada  pengenalan gambar  berdasarkan  fitur,  penyiapan  fitur  dari sebuah  gambar  berdasarkan  warna,  tekstur  dan bentuk.  Fitur  warna  menggunakan  histogram gambar,  fitur  tekstur  menggunakan  Gray  Level Occurance  Matrix  (GLCM),  dan  fitur  bentuk menggunakan  canny  edge  detection.  Teknik ektraksi  warna,  tekstur,  dan  bentuk  menghasilkan 18  (delapan  belas)  buah  fitur  yang  mampu digunakan  sebagai  fitur  di  proses  Clustering gambar  pada  tahap  penelitian  berikutnya.  Metode pengujian  menggunakan  Purity  dan  Precision  dari hasil gambar uji terhadap kelompok gambar latih.
Edge  detection [14]  merupakan  menemukan bagian  pada  citra  yang  mengalami  perubahan intensitas  secara  drastis.  Ada  dua  cara  yang digunakan untuk menemukan bagian tersebut yaitu menggunakan  turunan  pertama,  di  mana  intensitas magnitudonya  lebih  besar  dari threshold yang didefinisikan  dan  menggunakan  turunan  kedua,  di mana  intensitas  warnanya  mempunyai zero crossing .  Dalam  penelitian  [14]  menggunakan Canny  Edge  Detection  yang  secara  umum menggunakan  algoritma  umum  sebagai  berikut: Penghalusan  untuk  mengurangi  dampak  noise terhadap  pendeteksian  edge;  Menghitung  potensi gradient  citra;  Non-maximal  suppression  dari gradient  citra  untuk  melokalisasi  edge  secara presisi;  hysteresis  thresholding  untuk  melakukan klasifikasi akhir. Tahap berikutnya adalah perhitungan edge direction histogram menggunakan  5  bin  arah  yaitu  0 0 ,  45 0 ,  90 0 ,  135 0 , dan  180 0 dengan  nilai  piksel  ketetanggan  yang sama sebanyak 3 piksel.
Fitur  yang  digunakan  untuk  mengenali  jenis daun  meliputi  bentuk,  warna,  dan  tekstur.  Tidak semua jenis fitur perlu digunakan untuk melakukan komputasi  hasil  ektraksi,  namun  perlu  diseleksi
beberapa  fitur  yang  paling  berpengarauh  dalam sistem temu kembali citra daun [15]. Teknik seleksi fitur  Correlation  based  Featured  Selection  (CFS) digunakan  untuk  melakukan  pemilihan  fitur berdasarkan  korelasi  antar  fitur,  sehingga  dapat meningkatkan  performa  dari  sistem  temu  kembali citra  daun.  Jenis  seleksi  fitur  yang  digunakan diantaranya  menggunakan  CFS,  CFS  dengan Genetic  Search  (GS),  dan  chi  square.  Analisis keterkaitan korelasi  antar fitur melalui seleksi fitur juga dikombinasikan dengan penggunaan kedekatan  dalam  menghitung  similaritas  pada sistem  temu  kembali.  Penggunaan  kedekatan dengan Lp norm, manhattan, euclidean, cosine, dan mahalanobis.  Hasil  penelitian  [15]  menunjukkan nilai temu kembali paling tinggi ketika menggunakan seleksi fitur CFS dengan pengukuran kedekatan  mahalanobis.  Jenis  ekstraksi  fitur  daun yang  digunakan  terdiri  dari  enam  jenis  fitur, diantaranya  adalah: Slimness merupakan  rasio perbandingan  antara  panjang  daun  dan  lebar  daun. Form Factor/Roundness di mana wilayah/ luas area daun  dan  keliling  daun. Rectangularity adalah teknik  untuk  menggambarkan  kemiripan  bentuk daun  dengan  bentuk  kotak. Narrow  factor didefinisikan  sebagai  rasio  dari  diameter D dan panjang dari daun Lp . Rasio keliling dan diameter, perbandingan  antara  keliling  ( P )  dan  diameter  ( D ) digunakan  sebagai  salah  satu  fitur  bentuk  daun. Rasio  perimeter  dengan  panjang  dan  lebar perbandingan  antara  keliling  ( P )  dan  panjang  ( Lp ) serta lebar daun ( Wp ) digunakan sebagai salah satu fitur bentuk daun [15].

## III. METODELOGI PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu 13 citra panoramic gigi. Dari ke-13 citra kemudian dilakukan segmentasi untuk diambil gigi seri. Dari panoramic  gigi  terdapat  rahang  bawah  dan  atas, sehingga  data  gigi  seri  yang  digunakan  dalam penelitian adalah gigi seri bagian rahang atas.
Data  inputan  berupa  dental  panoramic  seperti Tabel 1.
Table 1. Data Dental Panoramic
No Citra Panoramik Gigi 1
2 3 4 5
Penelitian  ini  akan  menggunakan  tools  Matlab untuk perbaikan citra, dan ekstraksi fitur. Data fitur hasil  fuzzyfikasi  akan  disimpan  dalam  database MySql.  Penelitian  ini  terdapat  proses  mengambil data dental  panoramic .  Setelah  diambil  datanya (data  dalam  bentuk  file  hasil  scan  radiograph panoramic),  selanjutnya  disegmentasi  diambil  gigi seri  bagian  rahang  atas  menggunakan  Photoshop. Langkah  berikutnya  citra  gigi  seri  dilakukan  filter median  untuk  perbaikan  citra.  Hasil  filter  median dilakukan  thresholding  dengan  iterative  adaptive thresholding.  Hasil  binerisasi  dari  gigi  seri  rahang bagian  atas dilakukan  ekstraksi  fitur  diambil  area, perimeter,  panjang,  lebar,  rasio  area/perimeter, rasio panjang/lebar, pusat_x dan puast_y. Dari fitur tersebut  kemudian  difuzzifikasi,  nilai  fuzzifikasi dimasukkan  dataset  untuk  ditraining  dengan  ID3 agar  menghasilkan  tree  dan  rule.  Tree  dan  rule kemudian digunakan ujicoba sistem.
Alur dari penelitian ini, dalam Gambar 2, dan 3.
Preposessing Data (Filter Median, Iterative Adaptive Thresholding) dataset fitur fuzzifikasi Segmentasi Data (Pengambilan Rahang Bawah) Ekstraksi Fitur (Area, Perimeter, Panjang, Lebar, Rasio Area/Perimeter, Rasio Panjang/Lebar) Nilai Fitur diFuzzifikasi pembelajaran ID3 Hasil pembelajaran ID3 Rule
Gambar 2. Proses Pengolahan Dataset
Data  hasil  ekstraksi  fitur,  mulai  dari  nilai  fitur area, perimeter, lebar, panjang, rasio lebar/panjang, rasio area/perimeter, pusat_x, pusat_y dinormalisasikan  menggunakan  fuzzifikasi.  Fuzzy yang  digunakan  adalah  grafik  segitiga  seperti dalam Tabel 2.
Data Inputan Preposessing Data (Filter Median, Iterative Adaptive Thresholding) datates fitur fuzzifikasi Segmentasi Data (Pengambilan Rahang Bawah) Ekstraksi Fitur (Area, Perimeter, Panjang, Lebar, Rasio Area/Perimeter, Rasio Panjang/Lebar) Nilai Fitur diFuzzifikasi Ujicoba Menentukan bentuk Wajah Hasil pembelajaran ID3 Rule Hasil Bentuk Wajah Gambar 3. Proses Ujicoba Menentukan Bentuk Wajah
Table 2. Grafik Fuzzy untuk Normalisasi Fitur Himpunan Keanggotaa n Fitur Grafik Area [3500 11750 20000] Perimeter [90 150 200]
Lebar [100
150 200]
Panjang [50 130 200] Rasio l/p [1 2 3] Rasio a/per Pusat_x [30 60 90] Pusat_y [35 65 90]
Data  awal  hasil  ekstraksi  fitur  dari  gigi  seri panoramic  seperti  Tabel  3,  kemudian  dilakukan fuzzyfikasi menghasilkan Tabel 4, selanjutnya data disimpan  ke  database  MySql  dan  disimpan  ke dalam  file  arff.  File  arff  harus  dikonversi  ke  nilai deskriptif,  untuk  ditraining  dengan  algoritma  ID3.
Jurnal SPIRIT Vol. 10 No. 1 Mei 2018, hal 13-20                                                                   ISSN : 2085 - 3092
Bentuk  nilai  deskriptif  yang  akan  dinilai  seperti Tabel 5.
Table 3. Nilai Fitur Gigi Seri a per l p rasio l/p rasio
a/per p_x p_y kelas 8090 172 173 81 2.14 47.03 38.12 71.01 lancip 6916 156 157 65 2.42 44.33 35.18
68.57 lancip
8404 158 159 94 1.69 53.19 48.54 69.92 kotak
6706 149 150 79 1.90 45.01 37.86 75.12 kotak
14854 176 177 128 1.38 84.40 65.24 79.43 kotak
15175 184 185 120 1.54 82.47 61.52 84.12 kotak 10115 164 165 108 1.53 61.68 56.23 69.30 oval 9496 156 157 96 1.64 60.87 44.98 67.79 oval 8995 155 156 87 1.79 58.03 40.77 75.51 lancip
Table 4. Hasil Ekstraksi Fuzzy
a per l p rasio l/p rasio a/per p_x p_y kelas 0.56 0.56 0.54 0.39 0.86 0.34 0.27 0.76 lancip 0.41 0.88 0.86 0.19 0.58 0.29 0.17 0.86 lancip 0.59 0.84 0.82 0.55 0.69 0.46 0.62 0.80 kotak 0.39 0.98 0.83 0.36 0.90 0.30 0.26 0.60 kotak 0.62 0.48 0.46 0.98 0.38 0.89 0.83 0.42 kotak 0.58 0.32 0.30 0.88 0.54 0.94 0.95 0.24 kotak 0.80 0.72 0.70 0.73 0.53 0.63 0.87 0.83 oval 0.73 0.88 0.86 0.58 0.64 0.62 0.50 0.89 oval 0.67 0.90 0.88 0.46 0.79 0.56 0.36 0.58 lancip
Table 5. Nilai Deskriptif untuk Training ID3 @relation dataTes
@attribute no Numeric @attribute area {luas, sempit} @attribute perimeter {luas, sempit} @attribute lebar {luas, sempit} @attribute panjang {luas, sempit} @attribute rasio {luas, sempit} @attribute areper {luas, sempit} @attribute pusat_x {luas, sempit} @attribute pusat_y {luas, sempit} @attribute wajah {lancip, kotak, oval}
@data
1,luas,luas,luas,sempit,luas,sempit,sempit,
luas,lancip,?
2,sempit,luas,luas,sempit,luas,sempit,sempit, luas,lancip,?
3,luas,luas,luas,luas,luas,sempit,luas,luas, kotak,? 4,sempit,luas,luas,sempit,luas,sempit,sempit, luas,kotak,?
5,luas,sempit,sempit,luas,sempit,luas,luas,
sempit,kotak,? 6,luas,sempit,sempit,luas,luas,luas,luas, sempit,kotak,? 7,luas,luas,luas,luas,luas,luas,luas,luas, oval,? 8,luas,luas,luas,luas,luas,luas,sempit,luas, oval,? 9,luas,luas,luas,sempit,luas,luas,sempit,luas, lancip,?
10,luas,luas,luas,luas,luas,luas,luas,luas,lancip,?

## IV. PEMBAHASAN
Penelitian  ini  terdapat  tahap  segmentasi,  akan tetapi  segmentasi  yang  dilakukan  menggunakan manual  Photoshop.  Citra  awal  seperti  Gambar  4 kemudian  diambil  bagian  gigi  seri  rahang  atas menggunakan photoshop seperti Gambar 5.
Gambar 4. Foto Asli Panoramik Gigi
Gambar 5. Gigi Seri Rahang Atas Hasil Segmentasi
Hasil  dari  segmentasi  kemudian  dilakukan binerisasi, proses binerisasi menggunakan iterative adaptive thresholding seperti Gambar 6.
Wajah Lancip
Wajah Kotak
Wajah Oval Gambar 6. Hasil Binerisasi Gigi Seri Panoramic
Dari  hasil  binerisasi  gigi  seri  kiri  dan  kanan bagian  rahang  atas  kemudian  diambil  fiturnya, fitur  yang  diambil,  yaitu:  area,  perimeter,  lebar, panjang, rasio lebar/panjang, rasio area/perimeter, pusat_x  dan  pusat_y.  Dari  fitur  yang  diambil selanjutnya  dimasukkan  tabel  di  database  MySql dan kemudian dilakukan normalisasi menggunakan  fuzzy  selanjutnya  pembelajaran
algoritma ID3. Proses pembelajaran algoritma ID3 dilakukan  2  kali,  yang  pertama  menggunakan Excel  yang  kedua  menggunakan  aplikasi  Weka. Hasil  pembelajaran  ID3  menggunakan  Excel seperti Gambar 4, sedangkan menggunakan Weka seperti Gambar 5.
Data  yang  digunakan  dalam  menganalisa algoritma  ID3  untuk  mengklasifikasi  bentuk wajah  manusia  sebanyak  26  baris.  Data  awalnya dalam  bentuk  angka  seperti  Tabel  3,  selanjutnya data  dinormalisasi  menggunakan  fuzzy  agar berskala  0  sampai  1  seperti  Table  4.  Data dinormalisasi  menggunakan  fuzzy  dengan  grafik segitiga seperti Tabel 2. Selanjutnya data tersebut disimpan  ke  tabel  database  MySql  dan  ke  bentuk arff.
Peneliti  menggunakan  2  model  data  untuk menganalisa  algoritma  ID3,  model  yang  pertama data terdapat 9 kolom, yaitu area, perimeter, lebar, panjang, rasio lebar/panjang, rasio area/perimeter, pusat_x,  pusat_y,  dan  kelas_wajah.  Model  yang kedua data terdapat 10 kolom, yaitu menambahkan 1 kolom untuk nomor.
Tree  hasil  dari  model  data  pertama  seperti Gambar  7.  Dan  tree  hasil  dari  model  data  kedua seperti  Gambar  8.  Model  data  pertama  dihitung menggunakan Excel, sedangkan model data kedua menggunakan aplikasi Weka.
Gambar 7. Tree ID3 Hasil Model Data Pertama
Data model pertama ataupun data model kedua sama-sama  terdapat  26  baris  untuk  training  ID3, hanya  saja  data  model  kedua  menambahkan nomor  pada  kolom  pertama.  Data  model  pertama menghasilkan  tree  seperti  Gambar  7  dan menghasilkan rule sebagai berikut:
[1] if rasio_l/p=sempit then kelas=oval (9)
[2] if  rasio_l/p=luas  and  pusat_y=sempit  then wajah=oval (2)
[3] if  rasio_l/p=luas  and  pusat_y=luas  and rasio_ar/per=luas then wajah=oval (3)
[4] if  rasio_l/p=luas  and  pusat_y=luas  and rasio_ar/per=sempit  and  area=luas  then wajah=lancip (2)
[5] if  rasio_l/p=luas  and  pusat_y=luas  and rasio_ar/per=sempit  and  area=sempit  then wajah=kotak (1)
Gambar 8. Tree ID3 Hasil Model Data Kedua
Dari  model  data  pertama  rule  ID3  terdapat  5 dengan nilai akurasi 65%.
Dari  model  data  kedua  tree  pada  Gambar  8 menghasilkan rule sebagai berikut:
[1] if no>10 then kelas=oval (16) [2] if  no<=10  and  perimeter=sempit  then wajah=kotak (2)
[3] if (no<=10 or no>2) and perimeter=luas and rasio_ar/per=sempit then wajah=kotak (2)
[4] if  (no<=10  or  no<=2)  and  perimeter=luas and  rasio_ar/per=sempit  then  wajah=lancip (2)
[5] if  (no<=10  or  no<=8)  and  perimeter=luas and rasio_ar/per=luas then wajah=oval (2)
[6] if (no<=10 or no>8) and perimeter=luas and rasio_ar/per=luas then wajah=lancip (2)
Dari rule  ID3 model data kedua menghasilkan 6 rule dengan nilai akurasi 100%.

## SIMPULAN
Dari  ujicoba  sistem,  terdapat  kesimpulan bahwa:  algoritma  ID3  dengan  model  data  kedua (menambahkan  kolom  nomor)  menghasilkan  nilai akurasi  100%.  Akan  tetapi  data  tersebut  kurang baik  karena  menggunakan  nomor.  Sedangkan algoritma ID3 model data pertama nilai akurasinya 65%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jiawei  Han,  Micheline  Kamber.  2001. Data Mining Concept and Techniques . [2] Ronny  Ardi  Giwani,  Paulus  Mudjihartono, Pranowo. 2011. Sistem Pendukung Keputusan Prediksi Kecepatan Studi Mahasiswa  Menggunakan  Metode  ID3 .
Universitas  Atma  Jaya  Yogyakarta,  Jurnal Buana  Informatika, Volume 2 Nomor 2, hal. 102-108.
[3] Frank, Vanden Berghen. 2003. Classification Trees: C4.5 . University Libre de Bruxelles.
[4] L.A.Zadeh.  1965. Fuzzy  Set .  Inf.  Control, Volume 8, Nomor 3, hal. 338-353.
[5] Wawan Gunawan, Agus Zainal Arifin. 2017.
Lokal  Fuzzy  Thresholding  Berdasarkan Pengukuran  Fuzzy  Similarity  pada  Interaktif Segmentasi  Citra  Panoramik  Gigi .  Jurnal Infotel, Volume 9 Nomor 1, hal. 40-47.
[6] Bilqis  Amaliah,  Anny  Yuniarti,  Anindita Sigit  Nugroho,  Agus  Zainal  Arifin.  2011.
Pemisahan  Gigi  pada  Dental  Panoramic Radiograph  dengan  Menggunakan  Integral Projection  yang  Dimodifikasi .  Jurnal  Ilmiah Kursor,  Volume  6  Nomor  2  Juli,  hal.  123- 130.
[7] Chastine  Fatichah,  Martin  L.  Tangel,  Fei Yan,  Janet  P.  Betancourt,  M.  Rahmat Widyanto,  Fangyan  Dong,  Kaoru  Hirota. 2015. Fuzzy  Feature  Representation  for White  Blood  Cell  Differential  Counting  in Acute  Leukemia  Diagnosis .  International Journal of Control, Automation and Systems , 1-11.
[8] Martin  L.  Tangel,  Chastine  Fatichah,  Fei Yan,  Janet  P.  Betancourt,  M.  Rahmat Widyanto,  Fangyan  Dong,  Kaoru  Hirota. 2013 .  Dental  Classification  for  Periapical
Radiograph  Based  on  Multiple  Fuzzy Attribute . IEEE , 304-309.
[9] Lukman,  D.  2006. Ilmu  Kedokteran  Gigi Forensik. Jakarta: Sagung Seto.
[10]
Nur Nafi'iyah, Retno Wardhani. 2016. Sistem Identifikasi Jenis Kelamin Manusia Berdasarkan  Foto  Panoramik  Gigi .  Seminar
Hasil Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, hal.  120-125.  Jember:  Politeknik  Negeri Jember.
[11] Jian  Zhang,  Rui  Sun,  Xiaosi  Zhan,  Chaoqun Hong.  2015. Accurate  Human  Face  Pose Recovery  from  Single  Image  Through Generic  Shape  Regularization .  Elsevier,  hal. 5-14.
[12] Dalila  Sanchez-Escobedo,  Mario  Castelan, William  A.P.  Smith.  2016. Statistical  3D Face  Shape  Estimation  from  Occluding Contours. Elsevier, hal. 111-124.
[13] Jian-Fang  Hu,  Wei-Shi  Zheng,  Xiaohua  Xie, Jianhuang  Lai.  2017. Sparse  Transfer  for Facial Shape from Shading . Pattern Recognition.
[14] Sugiartha,  I  Gusti  Rai  Agung.  2016. Ekstraksi  Warna,  Tekstur  dan  Bentuk  untuk Image Retrieval. Seminar Nasional Teknologi Informasi  dan  Multimedia (hal.  4.3-1-4.3-6).
Yogyakarta: STMIK AMIKOM.
[15] Yuita  Arum  Sari,  Ratih  Kartika  Dewi, Chastine  Fatichah.  2014.  4)  Seleksi  Fitur Menggunakan Ekstraksi Fitur Bentuk, Warna dan  Tekstur  dalam  Sistem  Temu  Kembali Citra  Daun. JUTI  Volume  12  No  1  Januari , 1-8.
[16] Nur  Nafi’iyah,  Retno  Wardhani.  2018.
Analisa  Fuzzy  C45  dalam  Mengklasifikasi Jenis  Kelamin  Manusia  dari  Fitur  Gigi Kaninus Panoramik . Procceding SENIATI.