INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 12259-12272 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penggunaan Artificial Intelligence untuk Estimasi Usia Melalui Analisis Radiografi Panoramik
Radhityana Luktri Utami Universitas Airlangga
Email: utami.radhityana@gmail.com

## Abstrak
Salah  satu  hal  penting  dalam  odontologi  forensik  adalah  estimasi  usia.  Analisis  estimasi  usia menggunakan radiografi panoramik adalah metode yang paling sering digunakan karena tidak invasif, namun analisis secara manual dianggap cukup rumit dan  cukup menghabiskan banyak waktu sehingga dibutuhkan bantuan teknologi AI untuk mempercepat dan mempermudah proses analisis. Tujuan dari review  ini  adalah  untuk  menyampaikan  penerapan  AI  pada  estimasi  usia  melalui  analisis  RP  yang digunakan  pada  penelitian  tahun  2020-2023.  Lima  dari  9  jurnal  yang  memenuhi  kriteria  inklusi menggunakan aplikasi CNN, 1 jurnal menggunakan aplikasi ENN, 2 jurnal menggunakan aplikasi hibrida CNN dan KNN dan 1 jurnal menggunakan aplikasi transfer learning. Aplikasi AI CNN yang paling sering digunakan dan terbukti efektif dan akurat dalam membantu estimasi usia melalui analisis RP.
Kata Kunci: Artificial Intelligence, Estimasi Usia, Radiografi Panoramik

## Abstract
One of a key points identification in forensic odontology is age estimation. The most used method for age estimation analysis is the analysis using panoramic radiography. Despite being simple and non- invasive, manual analysis is too complicated and takes too much time therefore aid from AI is required. The outcome of this review is to inform about the recent research about AI application in RP analysis for age estimation. Five from nine journals which meet the inclusion criteria use CNN, 2 journal uses a hybrid application of CNN and KNN, 1 journal uses ENN, and 1 journal uses transfer learning. CNN is the AI that is most used and can be proven to have great accuracy and effectiveness to assist in RP analysis. Keywords: Artificial Intelligence, Age Estimating, Panoramic Radiography

## PENDAHULUAN
Pada odontologi forensik, salah satu faktor penting untuk mengevaluasi keabsahan individu  adalah  usia.  Estimasi  usia  biasanya  digunakan  dalam  proses  legal  atau  hukum, tindak kriminal dan odontologi forensik. Analisis estimasi usia juga dapat dilakukan pada jenazah  yang  ditemukan  tanpa  identitas  untuk  pencarian  identitas  agar  memudahkan proses identifikasi jenazah.
Pengestimasian usia dental adalah salah satu metode yang paling dipercaya untuk menentukan  pertumbuhan  individu.  Penentuan  usia  dental  dapat  digunakan  dalam penentuan usia dari individu yang tidak memiliki dokumen identitas legal atau dilakukan pada  individu  yang  dicurigai  telah  memalsukan  dokumen,  individu  yang  hilang  ingatan, imigran illegal dan sebagai persyaratan adopsi (1,2). Beberapa metode untuk menentukan usia antara lain metode Demirjian, Nolla, Ubelaker, Moores, Schour and Massler, Fanning and Hunt, Gustafson and Koch (3 – 8). Metode Demirjian dan Nolla menganalisis beberapa tahapan perkembangan dental mulai dari pertama munculnya titik-titik kalsifikasi sampai dengan penutupan ujung akar dental dilihat dari radiografi panoramik dan memberikan nilai pada masing-masing dental, lalu nilai tersebut akan dikonversikan menjadi usia dental. Willems  (9)  kemudian  memodifikasi  sistem  skoring  yang  dibuat  oleh  Demirjian  dan mengaplikasikannya  pada  populasi  anak  Belgia,  yang  mendapat  hasil  dengan  tingkat akurasi yang tinggi.
Radiografi  panoramik  (RP)  adalah  teknik  radiografi  yang  menampilkan  gambaran panoramik dari tulang bawah wajah. RP menunjukkan seluruh dental pada rahang atas juga rahang bawah. Pada RP, tulang rahang dan sendi temporo mandibular juga dapat terlihat dengan jelas. Gambaran RP dipercaya memiliki gambaran dengan efektivitas lebih tinggi dibandingkan  dengan  gambaran  radiografi  lainnya  (10).  Institut  Forensik  Malaysia menyatakan gambaran RP merupakan media primer dan merupakan media metode yang
paling acap kali digunakan dalam proses penentuan usia (11,12). Tetapi, analisis estimasi usia menggunakan RP yang dilakukan secara manual sangat menghabiskan banyak waktu dan dirasa cukup rumit. Dari batasan metode yang digunakan saat ini dikembangkanlah inovasi yang  berarah  pada ilmu komputer, termasuk metode inteligensi buatan (AI)  yang mulai banyak digunakan dalam bidang kesehatan.
John  McCharthy,  pada  tahun  1954,  menemukan  istilah Artificial  Intelligence,  yang dapat  didefinisikan  sebagai  ‘bidang  ilmu  dan  teknologi  yang  berhubungan  dengan pemahaman  komputasi  yang  biasa  disebut  perilaku  inteligen,  dan  dengan  pembuatan artefak yang memiliki perilaku tersebut’ (13). Macam-macam AI yang berhubungan dengan bidang kesehatan antara lain adalah deep learning, machine learning-neural networks, rule- based  expert  systems,  natural  language  processing  (NLP)-statistical  and  semantic  NLP, physical robots, dan robotic process automation (14). Berikut adalah penggunaan teknologi AI dalam bidang odontologi forensik:

## Rekonstruksi Wajah
Pembuatan  wajah  dari  suatu  individu  yang  tidak  dikenal  dari  tengkorak  yang didapatkan  dapat  disebut  sebagai  aproksimasi  atau  rekonstruksi  wajah.  Hal  ini  dapat dilakukan melalui integrasi osteologi, anatomi, seni dan antropologi. Metode ini digunakan pada bidang forensik saat suatu kasus melibatkan tengkorak tidak dikenal. Video kamera laser  dihubungkan  dengan  computer  atau  alat CT  scan  digunakan  pada  metode rekonstruksi wajah secara computer. Artificial neural networks digunakan dalam penentuan jenis  kelamin  dilihat  dari  struktur  kerangka  dengan  tingkat  keakuratan  95%.  Metode  AI dapat  mengeliminasi  bias,  tidak  membutuhkan  keterampilan  khusus  dan  dapat mengeluarkan hasil yang cepat dalam estimasi jenis kelamin suatu kerangka (15).

## Analisis Bitemark
Bitemark pada jaringan manusia dapat ditemukan dalam berbagai kasus kekerasan misalnya  kekerasan pada anak,  kekerasan seksual dan kasus  yang melibatkan kekerasan fisik. Beberapa cara yang  dapat  dilakukan untuk melakukan analisis bitemark antara lain dengan fotografi digital dengan menggunakan UV light, visible light dan infrared, computer assisted overlays, scan 3D optic intraoral, atau software Dental Print 3D (16). AI lalu akan mengembangkan trained  network  yang  dapat  memberikan  akurasi  kesamaan  dengan memilih beberapa tanda spesifik dari  bitemark yang didapat dan dianalisis  pada model. Bitemark  yang  telah  didapatkan  dari  analisis  data  antemortem  akan  disimpan  sebagai database,  lalu  menggunakan  algoritma  yang  dikembangkan  oleh  AI  bitemark  akan  lalu
dapat  dicocokkan  dengan  data postmortem  yang  lalu  dapat  digunakan  sebagai  data identifikasi. Misalnya, dalam kasus kecelakaan masal seperti kecelakaan pesawat, apabila data bitemark  bisa  didapatkan  sebelum  perjalanan,  maka  informasi  ini  mungkin  akan berguna dalam proses identifikasi penumpang (17).

## Cheiloscopy
Pola bibir adalah ciri yang unik pada setiap individu. Cheiloscopy merupakan studi jejak  pola  bibir  yang  digunakan  secara  luas  sebagai  metode  identifikasi  pada  proses investigasi forensik. Bibir manusia merupakan biometric landmark. Sistem novel biometric berdasarkan hanya pada kontur bibir dan pengukuran bibir secara geometrik, dibandingkan dengan metode lain seperti tekstur dari permukaan bibir telah digunakan menggunakan Probabilistic Neural Network pada verifikasi biometrik berdasarkan bibir (18).

## Estimasi Usia
Salah  satu  faktor  terpenting  pada  identifikasi  merupakan  identifikasi  usia.  Dalam identifikasi jenazah dan kerangka tidak dikenal pada suatu kasus, kecelakaan dan bencana massal, pemeriksaan ini memiliki peran penting. Dental merupakan struktur terkuat pada tubuh manusia yang biasanya tahan terhadap perubahan postmortem. Dikarenakan hal ini, dental memiliki peran krusial pada identifikasi rekonstruksi juga perbandingan pada data ante  mortem  dan  postmortem.  Beberapa  algoritma  machine  learning  dapat mengembangkan  tingkat  keakuratan  dari  estimasi  usia  dental.  Beberapa  pemrograman neural network dapat melatih computer agar dapat secara otomatis mengestimasikan usia seorang individual melalui perkambang dari artificial intelligence (19).

## Penentuan Jenis Kelamin
Aspek  penting  dalam  identifikasi  individual,  selain  usia  adalah  penentuan  jenis kelamin.  Model  yang  sebelumnya  telah  digunakan  yaitu  analisis  diskriminan  dan  regresi logisrik  dapat  diganti  dengan  algortima  yang  diciptakan  dari  artificial  neural  network. Sehingga  pengaplikasian  dari  teknik  ini  pada  bidang  odontologi  forensik  akan  memiliki perkembangan  yang  menjanjikan  untuk  memudahkan  pemakaian  dan  mengurangi terjadinya kesalahan (20).

## Identifikasi Personal
Menggunakan  teknik  yang  tepat,  identifikasi  personal  adalah  ilmu  penting  yang digunakan pada identifikasi manusia hidup, jenazah, dan juga jenazah yang tidak utuh. Pada investigasi  tempat  kejadian  perkara,  teknik  ini  biasa  digunakan  yaitu  sistem Personal
Identification  berdasarkan  Meta-Heuristic  Algorithm,  yang  dilaporkan  dapat mengidentifikasi 97,7% kasus dengan menggunakan RP (21).

## METODE PENELITIAN
Metode yang dilakukan dalam penulisan review ini menggunakan mesin pencarian Google  Scholar menggunakan  kata  kunci  “ artificial  intelligence  for  age  estimation  using panoramic”  dengan  variasi  “machine  learning”,“deep  learning” .  Kriteria  inklusi  yang digunakan  adalah  penelitian  yang  diterbitkan  pada  tahun  2020-2023  yang  menjelaskan mengenai  identifikasi  usia  menggunakan  radiografi  panoramik  dan  dilakukan  dengan bantuan AI, sedangkan kriteria eksklusi adalah penelitain identitifikasi usia menggunakan RP tanpa bantuan AI, serta identifikasi usia dengan metode selain menggunakan RP. Sembilan jurnal didapatkan berdasarkan metode pencarian yang sesuai dengan kriteria inklusi. Tujuan penulisan review  ini  adalah  untuk  memaparkan  aplikasi  berbagai  macam  jenis  AI  yang digunakan pada estimasi usia menggunakan RP.
No Penulis & Tahun Publikasi Judul Metode Simpulan 1. Seyed M. M. Kahaki, Md. Jan Nordin. Nazatul S. Ahmad, Mahir
Arzoky. Waidah Ismail (2020) (22)
Deep convolutional neural network designed for age assessment based on orthopantomography data
Dataset dari 456 RP
dengan rentang usia 1-
17 tahun Ekstraksi menggunakan projection-based
feature transform dan
mendesain deep convolutional neural networks (DCNNs)
Metode ini dapat mengestimasikan usia secara otomatis dengan akurat. 2. Dr. B. Hemalatha (2021) (23) Intelligent identification of dental age assessment using elman neural network with guaranteed convergence particle
swarm optimization
Menggunakan 100 RP
dari anak anak India.
Menggunakan algoritma Elman Neural Network (ENN) dengan
Guaranteed Convergence Particle Swarm Optimization (GCPSO) untuk
Hasil analisis menunjukkan tingkat akurasi 89% dibandingan algortima lainnya.
mengklasifikasikan usia
dental
3. Macia J Zaborowicz. Kararzyna Zaborowicz. Barbara Biedziak. Tomasz Garbowski
(2022) (24)
Deep learning neural modelling as a precise method in the assessment of the chronological age of children and adolescents using tooth and bone
parameters
Menggunakan dataset dari 619 RP dengan rentang usia 4-15 tahun. Model neural dilakukan menggunakan H 2 O.ai software dengan metode deep learning
Metode neural modelling dapat digunakan untuk menentukan usia
berdasarkan perkembangan dental dan tulang 4. Fatemeh Sharifonnasabi. Noor Zaman
Jhanjhi. Jacob John. Peyman Obeidy. Shahab S. Band. Hamid Alinejad-Rokny. Mohammed Baz (2022) (25)
Hybrid HCNN-KNN model enhances age estimation accuracy in orthopantomography
Menggunakan dataset dari 1992 RP dengan rentang usia 15-23 tahun. Menggunakan model hybrid convolutional neural network dan K nearest neighbors (KNN)
Dengan model hybrid dapat dengan akurat mengestimasi usia dnegan tingkat akurasi 98.78%
5. Norhasmira Mohammad. Anuard Mikdad
Muad. Rohana Ahmad. Mohd Yusmiadidil Putera Mohd Yusof (2022) (26)
Accuracy of advanced deep learning with tersorflow and keras for classifying teeth developmental stages in digital panoramic imaging
Menggunakan dataset
240 RP dengan rentang usia 5-14 tahun.
Menggunakan implementasi convolutions neural network
Model yang digunakan memiliki akurasi
97,74% pada training, 96,63% pada validasi, dan 78,13% pada testing. Model CNN dapat mengestimasi usia tanpa over atau under estimasi dalam proses learning
6. Chuang Chuang MU, Gang Li (2022) (27) Age estimation using panoramic radiographs by transfer learning Menggunakan RP dari 3000 pasien dengan rentang usia 12-71 tahun dibagi dalam grup training set (n=2400), validation set (n=300) dan test set (n=300). Menggunakan transfer learning The
ResNet, EfficientNet, VggNet dan DenseNet transfer learning models
Transfer learning model dapat mengesktraksi berbagai macam fitur pada beberapa kelompok usia dan dapat digunakan pada estimasi usia menggunakan RP.
7. Merve Parlak Baydoğan, Sümeyye Çoşgun Baybars, Seda Arslan
Tuncer (2022)
(28) Age detection by deep learning from dental panoramic radiographs Menggunakan 627 PR
dari individual berusia 2-21 tahun yang dibagi dalam dua kelas: <13 dan ≥13 tahun 70% dari dataset digunakan untuk training
Menggunakan CNN dan k-CNN Akurasi 84% dan sensitivitas 76% 8. Jihyeon Ko, Yu- Rin Kim, Han-
Jeong Hwang, Won-du Chang, Man-Seok Han, Seoul-Hee Nam, Young-Jin Jung
(2022) (29) Dental panoramic radiography in age estimation for dental care using Dark-Net 19 Menggunakan 15.000
PR untuk training  dan dites menggunakan 2.000 PR
Menggunakan CNN
(dark-net 19) dengan 19
layer
Akurasi sekitar 84% dan 96%
dengan estimasi rentang penerimaan ±5
dan ±10 tahun

## 9. Sumayh S.
Aljameel, Lujain Althumairy, Basmah
Albassam,
Ghoson Alsheikh, Lama
Predictive artificial intelligence model for detecting dental age using panoramic
radiograph images
Menggunakan 529 PR dengan usia 3-21+. 423 untuk training dan 106
untuk tes.
Menggunakan CNN yaitu Xception, VGG16,
Model Xception memiliki performa yang paling baik dengan rasio kesalahan 1,417 untuk kelompok usia 6-11 tahun
Albluwi, Reem
Althukair,
Muhanad Alhareky, Abdulaziz Alamri, Afnan Alabdan, Suliman Y. Shahin (2023)
(30)

## DenseNet121 dan Resnet50

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Usia dental dapat didapatkan dengan menganalisis dental sebagai metode identifikasi usia.  Gambaran  radiografi  dapat  digunakan  sebagai  alat  metode  identifikasi  usia  dental manusia  dengan  melihat  tahapan  pertumbuhan  dan  perkembangan  dental.  Tahapan pertumbuhan  dan  perkembangan  dental  dapat  dibagi  menjadi  dua  yaitu  tahapan pembentukan benih dan tahapan pertumbuhan atau erupsi dental. Mineralisasi gigi atau pembentukan dentin, enamel, dan sementum yang terjadi di dalam tulang alveolar adalah tahapan pembentukan dental. Pergerakan dental ke arah aksial hingga menembus puncak tulang alveolar dan mencapai level oklusal adalah erupsi atau pertumbuhan dental (31).
Dalam penelitian Seved et al(22), Zaborowicz et al (24), Mohammad et al (26) , Ko et al  (29)  dan  Aljameel  (30),  pengembangan artificial  intelligence  yang  digunakan  adalah convolutional neural networks (CNN). CNN adalah salah satu kelas dari hierarchical neural networks  dengan  berbagai  tahapan  konvolusi  dan  pengumpulan  yang  dapat  menukar pesan-pesan antara satu sama lain (32). Tidak seperti teknik feature-based learning yang bergantung pada ekstraksi fitur diskriminatif yang kuat dari gambar-gambar dengan tujuan untuk  memberikan training  pada  classifier  untuk  digunakan  dalam  membedakan  antara beberapa kategori, CNN bergantung pada feature representation learning. CNN juga dapat mempelajari berbagai fitur representasi yang berguna secara langsung dari sebuah gambar, bukan dengan menggunakan fitur pembeda dari nilai pixel dalam sebuah gambar. Pada CNN, lapisan convolutional dapat mengekstrak fitur lokal, saat lapisan pooling mengurangi resolusi dari fitur sehingga menjadikan fitur tersebut lebih kuat terhadap noise (33,34).
Untuk menggunakan CNN dalam proses pengestimasian usia melalui foto radiografi panoramik, beberapa filter yang lebih kecil dari gambar asli akan dilibatkan dalam lapisan convolutional,  dan  bobot  mana  yang  dipelajari  pada  tahapan  training.  Filter-filer  ini
bertujuan  untuk  mengekstrak  detail  halus  pada  gambar  seperti  pinggiran,  ujung  dan gumpalan. Lapisan pooling juga diaplikasikan untuk mengurangi jumlah parameter yang dikomputasi sehingga mengurangi komputasi lapisan selanjutnya. Kemudian, CNN dilatih oleh koleksi fitur-fitur dental dan artinya ke dalam label-label dari region of interest (ROI) yang  diekstraksi  dalam  bagian  yang  tersegmentasi.  Lalu  fitur training  akan  dilewatkan melalui  CNN  dan  fitur-fitur  spesifiknya  yang  lalu  akan  diekstraksi  menggunakan  fungsi aktifasi  pada  lapisan  tertentu  dari  CNN.  Meskipun  masing-masing  lapisan  dari  CNN merespon pada gambar training, hanya sebagian kecil lapisan yang sesuai untuk ekstraksi fitur gambar dimana tidak ada kondisi spesifik untuk mengidentifikasi lapisan-lapisan ini. Sehingga  berbagai  jumlah  lapisan  akan  digunakan  untuk  mengobservasi  bagaimana mereka berjalan.
Pada  penelitian  Hemalatha  (23)  menggunakan Elman  neural  network  (ENN).  ENN adalah salah satu dari recurrent neural networks (RNN) yang dibentuk oleh model neuron cell  yang berjumlah  besar berdasarkan aturan tertentu. Pada  praktiknya, neural network (NN) adalah model matematik yang dapat memproses informasi secara parallel, dengan toleransi kesalahan yang baik, dan fungsi adaptivitas serta memori asosiatif. NN biasanya digunakan dalam klasifikasi dan rekognisi. Sebagai salah satu macam dari recurrent network recurrent  network  yang  memiliki  lapisan  konteks  sebagai  lapisan  dalam  self-referenced, ENN dilatih dalam cara diawasi menggunakan algoritma back propagation yang popular, berdasarkan dalam input dan target yang diberikan kepada network. Sementara itu ENN dapat memodelkan sitem nonlinear dinamik dan mempelajari pola time-varying sehingga ENN memiliki kemampuan yang baik untuk memecahkan permasalahan dari serial diskrit waktu (35).
Pada penelitiannya, Sharifonnasabi et al (25) dan Baydogan (28)  menggunakan sistem gabungan  dari  CNN  dan K-nearest  neighbor  (KNN).  KNN  adalah  macam  dari  algoritma supervised learning yang digunakan dalam regresi dan klasifikasi. KNN dapat memprediksi kelas yang tepat pada data tes dengan mengkalkulasi jarak antara data tes dan seluruh training points. KNN adalah metode non parametrik yang digunakan untuk klasifikasi. KNN sendiri adalah salah satu dari algoritma klasifikasi terbaik yang diketahui. KNN digunakan untuk  mengklasifikasikan  observasi-observasi  yang  tidak  berlabel  dengan  cara mengelompokkan  mereka  dalam  kelas  contoh-contoh  yang  memiliki  label  paling  mirip. Karakteristik dari observasi akan dikumpulkan untuk dataset training dan dataset tes (36). Pada penelitian Mu et al (27), AI yang digunakan adalah transfer learning. Transfer learning  berfokus  pada  mentransfer  pengetahuan  antara  domain  yang  merupakan
metodologi machine  learning  untuk  memecahkan  masalah.  Transfer  learning  bertujuan untuk  memanfaatkan  pengetahuan  dari  domaoin  yang  berhubungan  (disebut  domain sumber) untuk mengembangkan performa pembelajaran atau mengurangi jumlah contoh berlabel  yang  dibutuhkan  pada  domain  target.  Berdasarkan  diskrepansi  antara  domain, transfer learning dapat dibagi menjadi dua kategori yaitu transfer learning homogen dan heterogen. Pendekatan transfer learning homogen adalah mengembangkan mengusulkan penanganan  situasi  dimana  domain-domain  berasal  dari  ruang  fitur  yang  sama.  Pada transfer learning homoge, beberapa studi mengasumsikan bahwa domain-domain berbeda hanya pada distribusi marginal. Sehingga domain beradaptasi dengan cara mengoreksi bias pemilihan  sampel  dan covariate  shift  (37,38)  Transfer  learning  heterogen  merujuk  pada proses transfer pengetahuan pada situasi dimana domain-domain memiliki ruang fitur yang berbeda. Selain adaptasi distribusi, transfer learning heterogen membutuhkan fitur adaptasi ruang, sehingga menjadikan transfer learning ini lebih rumit dibandingkan transfer learning homogen (39).

## Pembahasan
Salah satu prosedur utama dalam ilmu klinis dental, prosedur hukum atau legal dan ilmu forensik adalah identifikasi usia dental. Identifikasi usia, dalam ilmu kedokteran gigi, digunakan  dalam  tahap  perencaan  atau  dalam  pelaksanaan  perawatan.  Dalam  ilmu forensik, identifikasi usia dental digunakan untuk pengidentifikasian korban bencana massal (31).
Gigi adalah struktur paling kuat dari tubuh manusia yang memiliki ketahanan tinggi terhadap  faktor  eksternal,  seperti  contohnya  suhu  tinggi,  ledakan  dan  kondisi  ekstrim lainnya. Dikarenakan usia dental adalah indikator biologis yang cukup tidak dipengaruhi faktor nutrisi dan faktor lainnya, identifikasi usia dental dikatakan lebih akurat dibandingkan dengan  metode  lainnya.  Ada  beberapa  macam  metode  identifikasi  usia  dental  antara lainnya morfologi, radiografi dan biokimia. Metode radiografi dianggap merupakan metode yang paling sederhana, mudah dilakukan, tidak invasive serta murah untuk estimasi usia (40).
Pemeriksaan estimasi usia dental merupakan proses yang rumit dan memakan waktu sehingga digunakanlah bantuan dari  AI untuk mempermudah dan mempercepat proses identifikasi usia dental dari suatu gambaran radiografi. Pengembangan AI yang digunakan pada jurnal-jurnal di atas adalah CNN, ENN, KNN, dan transfer learning.
Berdasarkan  kriteria  inklusi  pencarian  jurnal,  dapat  ditemukan  9  jurnal  yang  sesuai dengankriteria inklusi. Ditemukan 5 jurnal yang menggunakan pengaplikasian AI berjenis CNN  dalam  pengestimasian  usia  melalui  gambaran  radiografi  panoramik  dalam penelitiannya, 2 jurnal menggunakan pengaplikasian hibrida dari CNN dan KNN, 1 jurnal menggunakan  metode  ENN  dan  1  jurnal  menggunakan  metode  transfer  learning. Pengaplikasian  CNN  merupakan  metode  yang  paling  banyak  digunakan  dalam pengaplikasian  AI  untuk  membantu  identifikasi  estimasi  usia  dental  dari  radiografi panoramik.

## SIMPULAN
Salah satu yang merupakan proses penting dalam suatu pengidentifikasian suatu tubuh atau jenazah adalah usia dental, sedangkan identifikasi usia dental menggunakan RP  dapat  disebut  sebagai  metode  yang  mudah  dan  murah  untuk  dilakukan.  Tetapi, estimasi usia dental menggunakan analisis radiografi panoramik yang dilakukan secara manual dapat disebut sebagai proses yang rumit dan cukup menghabiskan banyak waktu sehingga  pada  pengembangan  teknologi,  digunakanlah  pengembangan  AI  untuk membantu  proses  analisis  radiografi  panoramik.  Dari  9  jurnal  yang  ditemukan menggunakan kriteria inklusi, ditemukan 5 jurnal yang menggunakan aplikasi AI berjenis CNN  atau convolutional  neural  network  untuk  membantu  proses  estimasi  usia  dental yang  juga  terbukti  dapat  melakukan  estimasi  usia  dental  dari  gambaran  radiografi panoramik dengan akurasi cukup baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Aljameel SS, Althumairy L, Albassam B, Alsheikh G, Albluwi L, Althukair R, et al. Predictive Artificial Intelligence Model for Detecting Dental Age Using Panoramic Radiograph Images. Big Data and Cognitive Computing. 2023 Mar 1;7(1).
Alkaabi S, Yussof S, Al-Mulla S. Evaluation of Convolutional Neural Network  based  on Dental Images for Age Estimation. 2019. 1 – 5 p.
Alqahtani S, Hector M, Liversidge H. Accuracy of Dental Age Estimation Charts: Schour and Massler, Ubelaker and the London Atlas. Am J Phys Anthropol. 2014 Apr 8;154.
AlQahtani S. Dental Age Assessment. In: Adams C, Carabott R, Evans S, editors. Forensic Odontology: An Essential Guide. First Edition. Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons, Ltd; 2014. p. 119 – 24.
Bewes  J,  Low  A,  Morphett  A,  Pate  F,  Henneberg  M.  Artificial  intelligence  for  sex
determination of  skeletal remains: Application of a deep learning artificial neural network to human skulls. J Forensic Leg Med. 2019 Feb 1;62.
Ciresan D, Meier U, Masci J, Gambardella LM, Schmidhuber J. Flexible, High Performance Convolutional  Neural  Networks  for  Image  Classification.  International  Joint Conference on Artificial Intelligence IJCAI-2011. 2011. 1237 – 1242 p.
Čular L, Tomaic M, Subašić M, Šarić T, Sajkovic V, Vodanovic M. Dental age estimation from panoramic X-ray images using statistical models. 2017 Jan 8;
Davenport T, Kalakota R. The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Hosp J. 2019 Jun 1;6:94 – 8.
Day O, Khoshgoftaar T. A survey on heterogeneous transfer learning. J Big Data. 2017 Sep 26;4:29.
Demirjian A, Goldstein H, Tanner JM. A New System of Dental Age Assessment. Hum Biol.
1973 Jan;45:211 – 27.
Demirjian A, Goldstein H. New system for dental maturity based on seven and four teeth. Ann Hum Biol. 1976 Oct 1;3:411 – 21.
Hammadi D, Al-Mashhadani H, Mahmood F, Ramo F. Personal Identification System Using Dental Panoramic Radiograph Based on Meta_Heuristic Algorithm. 2019 Apr 19;
Hemalatha DrB. Intelligent Identification of Dental Age Assessment using Elman Neural Network with Guaranteed Convergence Particle Swarm Optimization. Int J of Aquatic Science  [Internet].  2021;12(3):2375 – 86.  Available  from:  http://www.journal- aquaticscience.com/article_136925.html
Huang J, Smola A, Gretton A, Borgwardt K, Schölkopf B. Correcting Sample Selection Bias by Unlabeled Data. Vol. 19, Advances in Neural Information Processing Systems 19: Proceedings of the 2006 Conference, 601-608 (2007). 2006. 601 – 608 p.
Ko  J,  Kim  YR,  Hwang  HJ,  Chang  W  Du,  Han  MS,  Nam  SH,  et  al.  Dental  Panoramic Radiography  in  Age  Estimation  for  Dental  Care  using  Dark-Net  19.  Journal  of Magnetics. 2022;27(4):485 – 91.
LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep Learning. Nature. 2015 Jan;521:436 – 44.
Long J, Shelhamer E, Darrell T. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation.
ArXiv. 2014 Nov 1;79.
Mahasantipiya  PM,  Yeesarapat  U,  Suriyadet  T,  Sricharoen  J,  Dumrongwanich  A, Thaiupathump  T.  Bite  Mark  Identification  Using  Neural  Networks:  A  Preliminary Study. Lecture Notes in Engineering and Computer Science. 2011 Mar 1;1.
Memorando  J.  Evaluation  of  mandibular  third  molar  for  age  estimation  of  Filipino
population age 9 - 23 years. J Forensic Odontostomatol. 2020 May 15;1:26 – 33.
Mohammad N, Muad A, Ahmad R, Mohd Yusof MYP. Accuracy of advanced deep learning with  tensorflow  and  keras  for  classifying  teeth  developmental  stages  in  digital panoramic imaging. BMC Med Imaging. 2022 Apr 8;22.
Moorrees C, Fanning E, Hunt  E. Age  Variation of Formation Stage  for Ten  Permanent Teeth. J Dent Res. 1963 Jan;42:1490 – 502.
Mousavi  Kahaki  SM,  Nordin  MJ,  Ahmad  NS,  Arzoky  M,  Ismail  W.  Deep  convolutional neural network designed for age assessment based on orthopantomography data. Neural Comput Appl. 2020 Jul 1;32.
Mu C, Li G. Age Estimation using Panoramic Radiographs by Transfer Learning. Chin J Dent Res. 2022 Jun 10;25:119 – 24.
Mualla  N,  Houssein  E,  Hassan  M.  Dental  Age  Estimation  Based  on  X-ray  images.
Computers, Materials & Continua. 2019 Jan 1;61:591 – 605.
Mughal A, Hassan N, Ahmed A. Bone Age Assessment Methods: A Critical Review. Pak J Med Sci. 2014 Mar 2;30:211 – 5.
Nagi R, Konidena A, Rakesh D, Jain S, Kaur N, Mann A. Digitization in forensic odontology: A paradigm shift in forensic investigations. J Forensic Dent Sci. 2019 Jan 1;11:5.
Panchbhai A. Dental  radiographic indicators, a key to age  estimation. Dentomaxillofac Radiol. 2011 May 1;40:199 – 212.
Parlak Baydoğan M, Çoşgun Baybars S, Tuncer SA. Age Detection by Deep Learning from Dental  Panoramic  Radiographs.  Artificial  Intelligence  Theory  and  Application. 2022;2(2):51 – 8.
Patil D, Vineetha R, Vatsa S, Shetty D, Raju A, Naik N, et al. Artificial neural network for gender determination using mandibular morphometric parameters: A comparative retrospective study. Cogent Eng. 2020 Feb 7;7.
Ren G, Cao Y, Wen S, Huang T, Zeng Z. A Modified Elman Neural Network with a New Learning Rate Scheme. Neurocomputing. 2018 Apr 1;286.
Schmeling A, Reisinger W, Geserick G, Olze A. Age estimation of unaccompanied minors: Part I. General considerations. Forensic Sci Int [Internet]. 2006;159:S61 – 4. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0379073806000740
Sharifonnasabi F, Zaman N, John J, Obeidy P, S. Band S, Alinejad-Rokny H, et al. Hybrid HCNN-KNN  Model  Enhances  Age  Estimation  Accuracy  in  Orthopantomography. Front Public Health. 2022 May 1;10:879418.
Sharma S. Artificial Intelligence in Dentistry: The Current Concepts and a Peek into the
Future. International Journal of Contemporary Medical Research [IJCMR]. 2019 Dec 1;6.
Sugiyama  M,  Suzuki  T,  Nakajima  S,  Kashima  H,  von  Bünau  P,  Kawanabe  M.  Direct importance estimation for covariate shift adaptation. Ann Inst Stat Math. 2008 Feb 1;60:699 – 746.
Tao J, Wang J, Wang A, Xie Z, Wang Z, Wu S, et al. Dental Age Estimation: A Machine Learning Perspective. In: Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer Verlag; 2020. p. 722 – 33.
Ubelaker D, Parra R. Application of Three Dental Methods of Adult Age Estimation from Intact Single Rooted Teeth to a Peruvian Sample. J Forensic Sci. 2008 Jan;53:608 – 11.
Willems G, Olmen A, Spiessens B, Carels C. Dental Age Estimation in Belgian Children:
Demirjian’s Technique Revisited. J Forensic Sci. 2001 Aug 1;46:893– 5.
Wróbel K, Doroz R, Porwik P, Naruniec J, Kowalski M. Using a Probabilistic Neural Network for lip-based biometric verification. Eng Appl Artif Intell. 2017 Sep 1;64:112 – 27.
Zaborowicz M, Zaborowicz K, Biedziak B, Garbowski T. Deep Learning Neural Modelling as a Precise Method in the Assessment of the Chronological Age of Children and Adolescents Using Tooth and Bone Parameters. Sensors. 2022 Jan 14;22:637.
Zhang Z. Introduction to machine learning: K-nearest neighbors. Ann Transl Med. 2016 Jun 1;4:218.