Abstrak—Menurut  Riset  Kesehatan  Dasar  Nasional,  dari populasi  penduduk  Indonesia  tahun  2018  penderita  penyakit karies gigi mencapai 80%. Tindakan deteksi dini sebelum karies semakin  parah  sangatlah  penting.  Metode  deteksi  dini  karies sekarang  ini  hanya  tersedia  di  rumah  sakit  dan  hanya  bisa dilakukan  oleh  dokter  gigi.  Penelitian  ini  menawarkan  ide dengan  menggunakan  metode  Fluoresen  Optik.  Prinsipnya adalah dengan memanfaatkan biomarker Matriks Metalloproteinase-8 (MMP-8) pada saliva, yang dapat bereaksi secara inhibit dengan kurkumin yang memiliki sifat fluoresen. Kandungan  MMP-8  akan  semakin  bertambah  dengan bertambahnya jumlah karies gigi ataupun tingkat keparahannya. Dengan menggunakan kurkumin yang bersifat fluoresen,  reaksi  antara  kurkumin  dan  MMP-8  akan dimanfaatkan.  Prinsipnya  adalah  sampel  yang  berupa campuran saliva dan kurkumin akan dikenai cahaya UV yang kemudian  akan  menghasilkan  emisi  cahaya  fluoresen  yang dapat diakuisisi oleh sensor AS7262 untuk kemudian dikirim ke komputer untuk dianalisis dan dilatih tiga jenis algoritma yakni ANN, KNN dan SVM. Klasifikasi yang digunakan menggunakan standar American Dental Association (ADA) dan klasifikasi biner (positif/negatif). Model dengan akurasi terbaik dihasilkan oleh algoritma dengan klasifikasi biner. Model ANN, KNN  dam  SVM  untuk  klasifikasi  biner  memiliki  akurasi validasi  yang  masing-masing  nilainya  adalah  90%,  80%  dan 60%. Sensitivitas pengklasifikasian pada metode ini cukup baik dibandingkan dengan metode konvensional yang ada.
Kata Kunci—Cahaya UV, Fluoresen, Karies, Kurkumin, MMP-8, Sensor AS7262.

## I. PENDAHULUAN
ARIES gigi adalah penyakit yang terjadi akibat interaksi kompleks  antara  bakteri  penghasil  asam  yang  ada  di mulut  dengan  karbohidrat  yang  terfermentasi.  Asam  yang terdapat  pada  plak  gigi  akan  menyebabkan  demineralisasi email dan dentin pada permukaan halus gigi sehingga karies gigi dapat menyebabkan gigi berlubang. Penyakit ini sangat umum  ditemukan  di  Indonesia.  Menurut  Riset  Kesehatan Dasar Nasional Tahun 2018 yang dipublikasikan oleh Badan Litbangkes  Kemenkes  RI,  Penderita  karies  di  Indonesia mencapai  80%  dari  populasi  penduduk  Indonesia  dengan lebih  dari  90%  penderitanya  adalah  anak-anak  usia  dini. Penyakit  ini  dapat  menurunkan  produktivitas,  menjadi sumber  infeksi,  dan  dapat  menyebabkan  kehilangan  gigi sehingga penanggulangan atau pencegahan terhadap penyakit ini  menjadi  sangat  penting  [1].  Salah  satu  cara  untuk mencegah karies gigi adalah dengan melakukan deteksi dini terhadap  penyakit  tersebut,  sehingga  penanganan  yang intensif dapat dilakukan sebelum seseorang menderita karies gigi  atau  sebelum  penyakitnya  menjadi  parah.  Namun, sayangnya  alat  dan  metode  deteksi  dini  yang  ada  saat  ini hanya tersedia di rumah sakit atau klinik tertentu dan hanya bisa didiagnosis oleh tenaga profesional seperti dokter gigi. beberapa alat yang biasa digunakan dalam mendeteksi karies
gigi  saat  ini  adalah DIAGNOdent dan  Rontgen,  alat-alat tersebut  memiliki  harga  yang  cukup  mahal.  Dari  beberapa poin  di  atas,  penulis  menilai  pentingnya  menemukan alternatif yang baik untuk menjadi solusi masa kini.
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  dan  ilmu pengetahuan, banyak ditemukan biomarker baru yang dapat dimanfaatkan sebagai solusi berbagai permasalahan kesehatan. Salah satunya adalah enzim Matriks Metalloproteinase  8  (MMP-8).  MMP-8  merupakan  enzim yang  terdapat  pada  saliva  (air  liur)  dari  seseorang.  Enzim tersebut  akan  semakin  banyak  diproduksi  sejalan  dengan bertambahnya  kerusakan  struktur  gigi  (karies).  Enzim tersebut  dapat  bereaksi  dengan  larutan  kurkumin  secara inhibit. Kurkumin adalah zat yang terdapat pada kunyit yang memiliki  sifat  fluoresen  terutama  saat  disinari  dengan  sinar ultraviolet dan dapat bereaksi dengan enzim MMP-8. Prinsip dasarnya adalah Enzim MMP-8 dapat mengurangi intensitas fluoresen  dari  kurkumin  jika  direaksikan  dengan  zat kurkumin  tersebut.  Dengan  menggunakan  Teknik  fluoresen Optik,  intensitas  dan  spektrum  emisi  fluoresen  dari  larutan saliva  yang  telah  direaksikan  dengan  kurkumin  akan dianalisis  untuk  menentukan  adanya  potensi  penyakit  pada seseorang.  Sebagai fluorophore fluoresen,  kurkumin  akan bekerja  optimal  untuk  cahaya  eksitasi  dengan  panjang gelombang  UV  (350nm  –  450nm)  dan  menghasilkan  emisi fluoresen  pada  panjang  gelombang  hijau  (500nm  -550nm). Dengan demikian diharapkan intensitas emisi fluoresen yang dihasilkan  dari  reaksi  antara  MMP-8  pada  saliva  dengan

## Deteksi Dini Karies Gigi dengan Metode Fluoresen Optik pada Saliva
Immanuel Mayerd, Totok Mujiono, dan Muhammad Rivai Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : totok_m@ee.its.ac.id
K
Gambar 1. Ilustrasi Diagram Jablonski.
Tabel 1.
Rincian alat dan bahan. No. Nama Keterangan 1 Board Arduino Uno Mikrokontroler 2 Sensor AS7262 Sensor cahaya 3 LED UV 395-400nm Sumber eksitasi 4 Power supply 5V Sumber tenaga 5 Colorcompass MFA Kalibrator 6 Etanol Pelarut kurkumin 7 Kurkumin murni Fluorophore. 8 Alat laboratorium kimia Alat bantu pembuatan larutan kurkumin 9 Sampel saliva pasien Sumber data
larutan kurkumin dapat diklasifikasikan berdasarkan tingkat keparahan kariesnya

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Karies Gigi
Karies gigi adalah penyakit yang disebabkan oleh biofilm, dipicu  oleh  gula,  multifaktorial  dan  dinamis  yang mengakibatkan  demineralisasi  dan  remineralisasi  secara bertahap pada jaringan keras gigi [2]. Biofilm adalah lapisan mikroorganisme  yang  menempel  pada  permukaan  gigi  dan dapat  menyebabkan  kerusakan  pada  gigi  jika  tidak dibersihkan dengan baik. Gula dalam makanan dan minuman dapat  memicu  pertumbuhan  bakteri  dalam  biofilm  yang menghasilkan asam yang merusak enamel gigi. Demineralisasi terjadi ketika asam tersebut mengikis mineral pada  enamel  gigi,  sementara  remineralisasi  terjadi  ketika mineral  tersebut  digantikan  kembali  melalui  saliva  dan fluoride.    Jika  gigi  berlubang  tidak  segera  diobati,  mereka akan  menyebar  dan  dapat  memengaruhi  lapisan  yang  lebih dalam.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  sakit  gigi  parah,  infeksi dan kehilangan gigi.
Salah  satu  klasifikasi  karies  gigi  yang  digunakan saat  ini adalah  Sistem  Klasifikasi  Karies  dari American  Dental Association (ADA) dengan pengklasifikasian penyakit karies mulai  dari  struktur  gigi  yang  tidak  terpengaruh  /  sehat (sound) , kerusakan pada email gigi / lapisan luar gigi (initial), kerusakan  dentin  gigi (moderate) ,  dan  kerusakan  gigi menyeluruh yang dapat mencapai pulpa ( advanced).

## B. Saliva
Saliva adalah sekresi eksokrin yang mengandung 99% air dan  berbagai  elektrolit  (natrium,  kalium,  kalsium,  klorida, magnesium, bikarbonat, fosfat) serta protein yang mencakup enzim,  imunoglobulin  dan  agen  anti  mikroba  lainnya, glikoprotein  mukosa,  jejak  albumin,  dan  beberapa polipeptida  dan  oligopeptida  yang  penting  untuk  kesehatan mulut  [3].  Saliva  (air  liur)  merupakan  cairan  biologis  yang mudah diakses dan mengandung berbagai macam biomarker yang menjadikan saliva menjadi media diagnostik yang baik. Komposisi  saliva  pada  dasarnya  berasal  dari  darah,  tetapi pada  kelenjar  saliva,  mekanisme  transpor  aktif  dan  sekresi dapat mengubah komposisi saliva karena komponen organik
kelenjar  saliva  berasal  dari  sintesis  protein  dan  disimpan dalam sel asinar pankreas. Keuntungan terbesar menggunakan  saliva  adalah  pengambilan  sampel  dapat dilakukan  secara  non-invasif  dengan  metode  yang  rasional [4].  Selain  itu,  saliva  sudah  memenuhi  kriteria  dasar  dari biomarker yang baik [5].

## C. Matriks Metalloproteinase (MMPs)
Matriks  Metalloproteinase  (MMP)  adalah  suatu  enzim yang  dapat  mendegradasi  komponen  matriks  ekstraseluler. Saat ini setidaknya ada puluhan enzim yang termasuk dalam keluarga MMPs, salah satunya adalah mmp-8. Secara khusus, MMP-8  aktif  yang  berasal  dari  neutrofil  diketahui  sebagai kolagenase  utama  yang  dihasilkan  oleh  sel  inang  yang menyebabkan kerusakan jaringan periodontal sebagai akibat dari degradasi kolagen gingiva dan ligamen periodontal [6].
Pada  sebuah  literatur  terkait  MMP-8  dan  karies  gigi ditemukan bahwa secara statistika konsentrasi MMP-8 pada grup  penderita  karies  secara  signifikan  jauh  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  grup  yang  tidak  menderita  karies. Penelitian ini menggunakan sampel acak dari orang dewasa dengan  usia  18-35  tahun  yang  dikategorikan  berdasarkan jumlah  karies  yang  diderita.  Pengukuran  kadar  MMP-8 dilakukan  dengan  menggunakan  standar  laboratorium menggunakan prinsip ELISA (enzyme-linked immunosorbent assay) .  Korelasi  antara  MMP-8  dan  karies  gigi  ditentukan dengan menggunakan metode korelasi Spearman. Kemudian menggunakan  analisis  regresi  linear  berganda  untuk menemukan hubungan antara faktor-faktor risiko karies dan MMP-8 [7].

## D. Fluoresen
Secara umum, fluoresen adalah suatu  fenomena di  mana di  mana suatu zat  tertentu yang disebut  dengan fluorophore mengabsorpsi cahaya pada satu panjang gelombang tertentu dan kemudian mengemisi cahaya dengan panjang gelombang yang lebih panjang. Proses yang terjadi antara  absorpsi dan emisi cahaya biasanya diilustrasikan dengan sebuah diagram
Gambar 2. Diagram Blok Sistem.
Gambar 3. Rancangan alat (A) dan setup eksperimen (B).
Gambar 4. Diagram alir optimasi pembelajaran mesin.
yang  disebut  dengan  diagram  Jablonski  yang  diilustrasikan pada  Gambar  1  [8].  Diagram  ini  sering  digunakan  sebagai titik  awal  untuk  menganalisis  absorpsi  dan  emisi  cahaya. Gambar  diagram  Jablonski  di  atas  menunjukkan  gambaran umum dari diagram tersebut. Singlet Ground state, first state dan second  state masing-masing  digambarkan  oleh  S0,  S1, dan S2. Pada masing-masing state, fluorophore dapat berada dalam  sejumlah  tingkat  energi  vibrasi  yang  digambarkan dengan  0,1,2,  dst.  Transisi  antar  keadaan  digambarkan sebagai garis vertikal yang mengilustrasikan sifat instan dari absorpsi cahaya [8].

## E. Kurkumin
Kurkumin adalah senyawa polifenol hidrofobik campuran tiga curcuminoid yang  terkandung  dalam  tanaman  herbal kunyit.  Kandungan  kurkumin  dapat  ditemukan  di  beberapa tanaman  herbal  terutama  pada  tanaman curcuma  longa (kunyit). Berbagai macam studi terkait Bioimaging yang telah dilakukan  menunjukkan  bahwa  kurkumin  dapat  dijadikan probe  fluoresen  yang  potensial.  probe  fluoresen  berbasis kurkumin  dapat  secara  khusus  mengikat  berbagai  macam target.  Molekul  kurkumin  memiliki  delokalisasi  elektron yang  tinggi  dan  struktur  π-terkonjugasi  yang  tinggi  dengan sifat  optik  dan  listrik  yang  baik.  Studi  menunjukkan  bahwa probe  fluoresen  berbasis  kurkumin  memiliki  kapasitas pengikatan yang kuat [9].
Kurkumin memiliki banyak aktivitas farmakologis seperti antioksidan,  anti-infeksi,  anti-inflamasi,  anti-Alzheimer  dan anti-kanker.  Kurkumin  memiliki  sifat  kelarutan  air  yang cukup  rendah  khususnya  pada  pH  asam  dan  netral  yakni hanya  sekitar  11ng/ml  .  Untuk  itu,  penting  untuk  mengatur pH  menjadi  basa  saat  ingin  memanfaatkan  kurkumin. Kurkumin  memiliki  kestabilan  dan  perilaku  absorpsi, fluoresen dan degradasi yang berbeda-beda yang bergantung terhadap  pelarut,  suhu,  pH  dan  faktor-faktor  lainnya. Sehingga,  perlakuan  terhadap  kurkumin  perlu  diperhatikan sesuai dengan kebutuhan dan preferensi masing-masing [10].

## F. Metode Klasifikasi
Penelitian ini menggunakan beberapa algoritma pembelajaran  mesin  untuk  dibandingkan  satu  sama  lain. Algoritma-algoritma  tersebut  adalah Artificial  Neural Network  (ANN),  K-Nearest  Neighbors  (KNN), dan Support Vector  Machine  (SVM).  Artificial  Neural  Network (ANN) pada dasarnya adalah tiruan dari jaringan saraf otak manusia.
Para ilmuan menciptakan algoritma matematika yang bekerja menyerupai  kemampuan  sistem  jaringan  saraf  tersebut. Secara  umum,  ANN  yang  terdiri  dari  layer input ,  beberapa hidden layer ( f ( x )) dan layer output [11]. K-Nearest  Neighbors (KNN)  adalah  suatu  metode  yang menggunakan  algoritma  klasifikasi  dengan supervised learnng yang sederhana namun sangat efektif. Algoritma ini merupakan  jenis  non  parametric  sehingga  tidak  ada  asumsi awal saat menggunakannya. Ide dasar dari KNN adalah untuk menemukan K tetangga terdekat  dari  sebuah titik data yang ingin  diprediksi.  Nilai  K  yang  digunakan  akan  sangat memengaruhi  klasifikasi  yang  dapat  dihasilkan,  umumnya untuk  menentukan  nilai  K  dapat  dilakukan  dengan  melihat evaluasi terhadap beberapa nilai K yang berbeda [12].
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  metode pembelajaran mesin  yang biasa digunakan untuk  klasifikasi dan regresi. SVM bekerja dengan mencari hyperplane yang memisahkan antara dua kelas data dalam ruangan berdimensi lebih  tinggi. Hyperplane tersebut  dipilih  berdasarkan  jarak terbesar antara titik-titik data terdekat dari kedua kelas, yang disebut  sebagai  vektor  pendukung (support  vectors). Pada awalnya  SVM  dirancang  khusus  untuk  menyelesaikan permasalahan  klasifikasi  biner,  namun  SVM  telah berkembang sedemikian rupa sehingga dapat menyelesaikan permasalahan  klasifikasi  Multi-kelas  dengan  menggunakan pendekatan  tertentu.  Pendekatan  tersebut  antara  lain  adalah metode one-against-all yang  akan  membandingkan  setiap model  klasifikasi  ke-i  terhadap  keseluruhan  data  selain kelasnya dan metode one-against-one yang akan membandingkan antar tiap pasangan kelas [13].

## III. PERANCANGAN DAN METODOLOGI

## A. Kebutuhan Penelitian
Beberapa kebutuhan alat dan bahan yang digunakan pada penelitian ini terlihat pada Tabel 1.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  beberapa library dan software seperti yang tertulis pada daftar di bawah.
1. Visual Studio Code
2. Arduino IDE
3. Python
4. Scikit-Learn
5. TensorFlow dan Keras
6. Matplotlib dan Microsoft Excel
7. Library Python pendukung

## B. Perancangan Hardware dan Software
Prototipe  alat  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk eksperimen  dan  pengambilan  data  pasien.  Diagram  blok sistem secara umum terlihat pada Gambar 2. Prinsip dasarnya adalah  sumber  eksitasi  LED  UV  dengan range panjang gelombang  350-400nm  dipancarkan  ke  arah  sampel  saliva yang telah dicampur dengan larutan kurkumin.   Kemudian, dengan menggunakan komunikasi I2C antara board Arduino Uno  dan  sensor  AS7262,  emisi  fluoresen  yang  dihasilkan dibaca  oleh  sensor  untuk  kemudian  disimpan  di  komputer. Sumber eksitasi  UV,  sampel dan sensor AS7262 diletakkan sejajar satu sama lain. LED UV dirangkai seri dengan resistor sebesar  220  Ω  dan  diberi  sumber  tegangan  dari  DC power supply sebesar 5V. Proses pengambilan data dilakukan dalam ruang gelap dan tertutup untuk menghindari pengaruh cahaya
Gambar 5. Hasil akhir larutan kurkumin yang siap dipakai.
dari  luar.  Hasil  akhir  rancangan  alat  dan setup eksperimen dapat dilihat pada Gambar 3.
Beberapa perancangan software dilakukan untuk membantu  mempermudah  melakukan  eksperimen  dan pengambilan data. Pertama, melakukan pemrograman board Arduino  untuk  berkomunikasi  secara  I2C  dengan  sensor AS7262.  Selanjutnya,  dengan  memanfaatkan  bahasa pemrograman  Python  dan library pendukung,  dilakukan pemrograman  untuk  memindahkan  data  dari  terminal Arduino  IDE  ke  terminal  Python  secara realtime untuk mempermudah pengolahan data. Data yang telah dipindahkan,  kemudian  dapat  secara  langsung  diolah  dan divisualisasi  dengan menggunakan library Matplotlib  untuk mempermudah  pengamatan  selama  melakukan  eksperimen. Setelah melakukan eksperimen dan mendapatkan kesimpulan-kesimpulan, selanjutnya akan dilakukan pengambilan data emisi  fluoresen sampel  pasien  yang telah dilabeli  oleh  dokter  gigi  untuk  kemudian  disimpan  secara offline dalam  format  csv  untuk  dilatih  dengan  algoritma- algoritma  pembelajaran  mesin.  Gambar  4  menunjukkan proses  pembuatan  model-model  pembelajaran  mesin  dan optimasinya  berdasarkan  data  yang  telah  didapatkan sebelumnya.

## C. Persiapan Larutan Kurkumin
Untuk  mempersiapkan  larutan  kurkumin,  beberapa langkah  yang  dapat  dilakukan  adalah;  pertama  adalah menyiapkan  70mg  bubuk  kurkumin  murni  dengan menggunakan  timbangan  digital.  Selanjutnya,  menyiapkan 100ml  alkohol  70%  pada  gelas  beaker  berukuran  100ml. Kemudian,  mencampurkan  100  ml  alkohol  sebelumnya dengan  70mg  kurkumin  di  gelas  beaker,  campuran  tersebut kemudian diaduk hingga merata dengan pompa vakum kimia. Larutan kurkumin dengan konsentrasi 0.7mg/ml telah selesai dibuat. Langkah terakhir adalah menyimpan larutan tersebut di tempat tertutup pada suhu ruangan dan jauh dari paparan sinar  matahari.  Gambar  5  adalah  hasil  akhir  dari  larutan kurkumin yang sudah siap dipakai.

## D. Persiapan Sampel
Sebelum  sampel  dapat  digunakan,  ada  beberapa  langkah
yang perlu diperhatikan untuk meminimalisir variabel bebas. Pasien dipastikan telah melakukan pengecekan ke dokter gigi untuk  memvalidasi  tingkat  keparahan  karies  giginya berdasarkan klasifikasi American Dental Association (ADA). Sebelum  melakukan  pengambilan  data  saliva,  pasien  juga telah  menyikat  gigi    selama  30-60  menit  sebelum  kumur- kumur.  Air  kumur-kumur  yang  dipakai  adalah  air  mineral sebanyak 20ml. Setiap pasien hanya berkumur-kumur selama 30 detik saja. Segera setelah berkumur-kumur, hasil kumur- kumur  diambil  sebanyak  2ml  dan  dipindahkan  ke  dalam tabung reaksi. Selanjutnya, saliva hasil kumur-kumur ditetesi oleh  larutan  kurkumin  dengan  konsentrasi  0.7mg/ml sebanyak 5 tetes, 6 tetes dan 7 tetes untuk tiap-tiap sampel.

## E. Pengolahan Data
Sumber  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berasal dari hasil bacaan sensor AS7262 terhadap emisi cahaya yang dihasilkan  oleh  sampel.  Saliva  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah sampel yang berasal dari pasien-pasien klinik dokter gigi mitra yang merupakan mahasiswa Teknik Elektro  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember.  Seluruh Sampel  saliva  telah  mendapatkan  persetujuan  dari pemiliknya masing-masing untuk digunakan dalam penelitian ini. Sampel-sampel tersebut juga sudah divalidasi klasifikasinya  atau  tingkat  keparahannya  oleh  dokter  gigi berdasarkan  standar American  Dental  Association (ADA), sehingga  penulis  dapat  melabeli  sampel  tersebut  secara kualitatif.
Data  hasil  pembacaan  sensor  AS7262  berbentuk  enam saluran spektrum dengan panjang gelombang 450, 500, 550, 570, 600 dan 650nm. Data-data tersebut kemudian dijadikan sebuah data set yang terdiri dari enam fitur yang merupakan seluruh spektrum yang telah disebutkan sebelumnya dan label berdasarkan klasifikasi ADA. Untuk meningkatkan performa model,  data  set  dinormalisasi  dengan  persamaan min-max scaler.
𝐼 𝑛𝑜𝑟𝑚 = 𝐼 −  𝐼 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 𝐼 𝑚𝑎𝑥𝑖𝑚𝑢𝑚 − 𝐼 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 (1)
Dengan 𝐼 𝑛𝑜𝑟𝑚 adalah nilai intensitas setelah dinormalisasi, 𝐼 adalah  nilai  intensitas  sebelum  di  normalisasi, 𝐼 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚
Gambar 6. Hasil kalibrasi fluoresen kurkumin: (A) sensor AS7262, dan (B) Colorcompass.
adalah nilai  intensitas minimum, dan 𝐼 𝑚𝑎𝑥𝑖𝑚𝑢𝑚 adalah nilai intensitas maksimum. Proporsi data pada penelitian ini pada dasarnya  tidak  seimbang  antar  kelasnya.  Untuk  itu,  penulis menggunakan  teknik  augmentasi  data  dengan  melakukan oversampling untuk menyeimbangkan data antara kelas.

## F. Pendekatan Klasifikasi
Data  pada  penelitian  ini  disimpan  dalam  bentuk  file Microsoft  Excel  untuk  diolah  dan  dianalisis  lebih  lanjut. Fitur-fitur  data  terdiri  dari  jumlah  tetes  kurkumin,  nama pasien, hasil bacaan keenam Channel sensor AS7262, jumlah karies gigi berdasarkan klasifikasi  ADA, jumlah karies gigi berdasarkan klasifikasi positif/negatif, dan jumlah karies total tanpa mempertimbangkan klasifikasi apa pun. Label data tiap barisnya terdiri dari dua jenis pendekatan yang berbeda yakni yang  dilabeli  berdasarkan  klasifikasi  ADA  (data  dilabeli dengan nama sesuai dengan gigi dengan level karies terparah) dan  yang  dilabeli  dengan  berdasarkan  klasifikasi  positif karies/  negatif  karies.  Data  tersebut  dirata-ratakan  untuk setiap  pasiennya.  Selain  itu,  data  dinormalisasi  dengan menggunakan  teknik  normalisasi min-max  scaler dengan menggunakan  persamaan  (1)  untuk  mempermudah  analisis data dan mengoptimalkan pembelajaran mesin.
Data yang telah diolah dan dilabeli akan diimplementasikan  ke  dalam  tiga  algoritma  pembelajaran mesin  yang  berbeda-beda.  Algoritma-algoritma  tersebut antara lain adalah Artificial Neural Network (ANN) , Support Vector  Machine (SVM) dan K-Nearest  Neighbors (KNN). Metode Cross Validation digunakan sebagai tambahan untuk mengoptimalkan  pembelajaran  mesin  dan  menghasilkan model  terbaik.  Beberapa hyperparameter juga  perlu  diatur sebagai  penyesuaian  terhadap  data  yang  ada  (optimasi hyperparameter ).  Untuk  melakukan  tugas  ini,  penulis menggunakan  metode  GridSearchCV  untuk  membantu melakukan  iterasi  terhadap  semua  parameter  yang  ingin digunakan.
Data  asli  pada  penelitian  ini merupakan  data  yang  sudah ternormalisasi dari 37 sampel pasien. Data asli pada dasarnya tidak seimbang antar kelasnya terutama pada jenis klasifikasi positif  karies  dan  negatif  karies,  di  mana  dari  keseluruhan data, proporsi data sehat hanyalah 20% dari keseluruhan data. Oleh  karena  itu,  metode  augmentasi  berupa  oversampling data akan digunakan pada data asli untuk  menyeimbangkan data untuk tiap kelasnya.

## IV. HASIL EKSPERIMEN DAN PEMBAHASAN

## A. Kalibrasi Dengan Colorcompass
Pada  Gambar  6  terlihat  hasil  bacaan  fluoresen  kurkumin dengan konsentrasi 0.7mg/ml oleh detektor AS7262 (A) dan colorcompass (B). Pada colorcompass terlihat bahwa puncak eksitasi berada pada panjang gelombang 570nm sama seperti yang  terlihat  pada  sensor  AS7262.  Pada  colorcompass  juga terlihat bahwa bahu dari grafik berada pada area 530nm dan 600nm.  Dari  perbandingan  tersebut  terlihat  bahwa  puncak fluoresen  kurkumin  sudah  berada  pada  panjang  gelombang yang  diharapkan  berdasarkan  referensi  yakni  530nm  – 570nm.  Hasil  ini  juga  menunjukkan  bahwa  sensor  AS7262 memiliki  kemampuan  yang  cukup  untuk  mendeteksi  emisi fluoresen kurkumin.

## B. Perbandingan Model
Hasil terbaik berdasarkan nilai akurasi pada penelitian ini adalah  model  dengan  klasifikasi  biner  yang  menggunakan algoritma  ANN  kemudian  disusul  dengan  algoritma  KNN dan  SVM  dengan  nilai  akurasi  validasi  secara  berurutan adalah 90%, 80% dan 60% yang dapat dilihat pada Tabel 2. Sedangkan untuk model dengan klasifikasi ADA mendapatkan hasil yang cukup buruk, di  mana nilai  akurasi untuk  model  ANN,  KNN  dan  SVM  berada  di  bawah  50%. Hal tersebut sangatlah wajar, mengingat teknik labeling yang digunakan  adalah  gigi  dengan  karies  terparah  tanpa memperhitungkan  gigi  lainnya.  Selain  Metrik  akurasi, penelitian  ini  juga  memperhitungkan  metrik recall (sensitivitas) terutama untuk kelas positif karies. Hal ini perlu dilakukan  untuk  menemukan  model  dengan  nilai false negative terkecil  karena  akan  berbahaya  jika  seseorang menderita  karies  namun  terdiagnosis  sehat.  Model  dengan nilai  sensitivitas  terbaik  adalah  model  ANN  dengan sensitivitas  terhadap  kelas  karies  sebesar  100%.  Hal  ini menunjukkan bahwa model dengan algoritma ANN dengan klasifikasi  biner  menunjukkan  performa  lebih  baik  dalam konteks  penelitian  ini  di  mana  model  ini  memiliki kemampuan lebih baik dalam memprediksi true positive pada karies daripada false negative.
Pada Tabel 3 terlihat perbandingan sensitivitas klasifikasi positif  antara  metode  pada  penelitian  ini  dan  metode konvensional pada referensi lainnya. Sayangnya perbandingan  yang  disajikan  tidak  bisa  perbandingan langsung karena perbedaan data dan dokter validator. Hal ini disebabkan  oleh  jenis  klasifikasi  yang  digunakan  berbeda- beda antar referensi. Namun, perbandingan tidak langsung ini bisa  dijadikan  gambaran  untuk  melihat  hasil  dari penelitian ini. Hampir seluruh metode deteksi karies konvensional yang digunakan saat ini memiliki kecenderungan bersifat subjektif karena masih  memerlukan interpretasi  hasil dari  dokter gigi pemeriksa.  Sebagai  contoh,  metode visual  tactile (melihat dan  meraba)  dilakukan  langsung  oleh  dokter  gigi  sehingga dapat bersifat sangat subjektif tergantung dengan pemeriksanya.  Selain  itu,  metode  lain  seperti DIAGNOdent dan bitewing radiograph juga masih memerlukan interpretasi hasil dari tenaga ahli.
Selain  validasi  menggunakan cross  validation, penulis juga  melakukan  uji  Sistem  Inferensi  untuk  model-model klasifikasi  biner  menggunakan  algoritma  ANN,  KNN,  dan SVM seperti yang terlihat pada Tabel 4. Pengujian dilakukan dengan  data  baru  yang  tidak  ada  kaitan  dengan  proses pembelajaran.  Dari  lima  pasien,  model  ANN  berhasil memprediksi  benar  sebanyak  empat  kali,  model  KNN berhasil  memprediksi  benar  sebanyak  tiga  kali,  dan  model SVM berhasil memprediksi benar sebanyak dua kali. Secara umum,  dapat  dikatakan  hasil  dari  penelitian  ini  cukup  baik dari segi akurasi dan sensitivitas terhadap kelas positif karies, namun metode ini masih memiliki ruang untuk pengembangan  lebih  baik  lagi  seperti  menambah  data, mencoba  pendekatan  pengklasifikasian  yang  berbeda, mencoba  pendekatan  pengukuran  kandungan  MMP-8,  dan mengontrol lebih banyak variabel yang memungkinkan untuk dikontrol.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  telah  dirancang hardware,  software , dan  larutan  kurkumin  untuk  melakukan  eksperimen  dan mengklasifikasikan  karies  berdasarkan    emisi  fluoresen kurkumin  yang  bereaksi  dengan  MMP-8  dalam  mendeteksi karies  gigi  berdasarkan  kandungan  MMP-8  pada  saliva manusia.  Berdasarkan  studi  literatur,    MMP-8  yang merupakan  enzim  banyak  ditemukan  seiring  bertambah parahnya  karies  gigi  menjadi  dasaran  dalam  melakukan penelitian  ini.  Selain  itu,  sifat-sifat  kurkumin  seperti  anti- inflamasi,  absorpsi,  emisi  dan  degradasinya  penting  untuk diketahui dalam melakukan penelitian ini.
Setelah melakukan berbagai macam eksperimen, pengambilan  data  dilakukan  pada  sampel  yang  sudah divalidasi  tingkat  keparahan  karies  giginya.  Data-data tersebut  kemudian  diolah  dan  diimplementasikan  pada beberapa algoritma pembelajaran mesin seperti ANN, SVM, dan KNN untuk mengklasifikasikan karies gigi berdasarkan standar  klasifikasi  biner  dan  ADA.  Beberapa  kesimpulan yang  berhasil  didapatkan  pada  penelitian  ini  antara  lain adalah: (1) Model dengan akurasi terbaik adalah model yang menggunakan  algoritma  ANN  menggunakan  klasifikasi positif/negatif  dengan  akurasi  sebesar  90%.  (2)  Model dengan akurasi terbaik memiliki sensitivitas yang cukup baik
untuk  kelas positif karies jika dibandingkan dengan metode konvensional lainnya.  (3)  Model terbaik secara keseluruhan adalah  model  dengan  algoritma  ANN  disusul  oleh  KNN kemudian  SVM.  (4)  Metode  ini  bisa  dibandingkan  dengan metode konvensional dengan menggunakan jenis klasifikasi positif/negatif,  namun  sulit  untuk  dibandingkan  jika menggunakan klasifikasi ADA.

## B. Saran
Penelitian  masih  perlu  diteliti  lebih  lanjut  dengan menambah  data  sebanyak  mungkin  (berdasarkan  klasifikasi ADA)  kemudian  membandingkannya  dengan  menghitung kandungan  MMP-8  pada  tiap  sampel  dengan  menggunakan teknik  ELISA (Enzyme-Linked  Immunosorbent  Assay) . Beberapa  batasan  masalah  seperti  pengaruh  pH  mulut  dan penggunaan  lensa  dichroic  perlu  diteliti  lebih  lanjut  untuk mendapatkan hasil maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Imak, A. Celebi, K. Siddique, M. Turkoglu, A. Sengur, and I. Salam, “Dental  Caries  Detection  Using  Score-Based  Multi-Input  Deep Convolutional  Neural  Network,” IEEE  Access ,  vol.  10,  pp.  18320– 18329, 2022.
[2]  N. B. Pitts et al. , “Dental caries,” Nat. Rev. Dis. Prim. , vol. 3, no. 1, pp. 1–16, 2017.
[3]  P. D. V. de Almeida, A. M. Gregio, M. A. Machado, A. A. De Lima, L.  R.  Azevedo,  and  others,  “Saliva  composition  and  functions:  a comprehensive review,” J contemp dent Pr. , vol. 9, no. 3, pp. 72–80, 2008.
[4]  N. Rathnayake, D.-R. Gieselmann, A. M. Heikkinen, T. Tervahartiala, and  T.  Sorsa,  “Salivary  diagnostics—point-of-care  diagnostics  of MMP-8  in  dentistry  and  medicine,” Diagnostics ,  vol.  7,  no.  1,  p.  7, 2017.
[5]  J. Liu and Y. Duan, “Saliva: a potential media for disease diagnostics and monitoring,” Oral Oncol. , vol. 48, no. 7, pp. 569–577, 2012.
[6]  V. Checchi et al. , “The role of matrix metalloproteinases in periodontal disease,” Int. J. Environ. Res. Public Health , vol. 17, no. 14, p. 4923, 2020.
[7]  A.  Ashwini et  al. ,  “Dentin  degradonomics--The  potential  role  of salivary MMP-8 in dentin caries,” J. Clin. Exp. Dent. , vol. 12, no. 2, p. e108, 2020.
[8]  J. R. Lakowicz, Principles of Fluorescence Spectroscopy . New York: Springer, 2006, ISBN : 0-8493-4188-4.
[9]  F.  A.  Curylofo-Zotti et  al. , “Differential effects of natural Curcumin and  chemically  modified  curcumin  on  inflammation  and  bone resorption in model of experimental periodontitis,” Arch.  Oral  Biol. , vol. 91, pp. 42–50, 2018.
[10]  O. Naksuriya, M. J. van Steenbergen, J. S. Torano, S. Okonogi, and W. E. Hennink, “A kinetic degradation study of curcumin in its free form and  loaded  in  polymeric  micelles,” AAPS  J. ,  vol.  18,  pp.  777–787, 2016.
[11]  O.  A.  Montesinos  López,  A.  Montesinos  López,  and  J.  Crossa, “Fundamentals of Artificial Neural Networks and Deep Learning,” in Multivariate  statistical  machine  learning  methods  for  genomic prediction , New York: Springer, 2022, pp. 379–425.
[12]  K. Taunk, S. De, S. Verma, and A. Swetapadma, “A Brief Review of Nearest Neighbor Algorithm for Learning and Classification,” in 2019 International  Conference  on  Intelligent  Computing  and  Control Systems (ICCS) , 2019, pp. 1255–1260.
[13]  S.  Ghosh,  A.  Dasgupta,  and  A.  Swetapadma,  “A  Study  on  Support Vector Machine Based Linear and Non-Linear Pattern Classification,” in 2019  International  Conference  on  Intelligent  Sustainable  Systems (ICISS) , 2019, pp. 24–28.
Tabel 2. Perbandingan akurasi klasifikasi biner. Algoritma K-Fold Hyperparameter Nilai terbaik Akurasi KNN 5 n_neighbors 5 80% weight distance metric euclidean ANN 5 Epochs 1000 90% Batch_size 4 Learning_rate 1E-7 Dropout 0.1 SVM 5 C (Regularisasi) 1.01 60% gamma
Scale kernel rbf Tabel 3. Perbandingan sensitivitas dengan metode konvensional. Metode Klasifikasi Sensitivitas Bitewing Radiograph Positif Interproksimal 50% Positif Oklusal 70% Laser DIAGNOdent Positif 97% Penelitian Ini Positif 100% Tabel 4. Hasil uji sistem inferensi. Nama Pasien Kondisi Asli Hasil Uji ANN Hasil Uji KNN Hasil Uji SVM Pasien 1 Sehat Sehat Sehat Sehat Pasien 2 Karies Sehat Sehat Sehat Pasien 3 Sehat Sehat Sehat Sehat Pasien 4 Karies Karies Sehat Sehat Pasien 5 Karies Karies Karies Sehat