Klasifikasi Penyakit Gigi Karies Dan Kalkulus Menggunakan Convolutional Neural Network
Keywords:
Gigi, Convolutional Nerual Network, Deep learningAbstract
Gigi merupakan salah satu organ tubuh yang penting bagi manusia. Gigi berfungsi untuk mengunyah makanan, berbicara, dan menjaga estetika wajah. Namun, gigi juga rentan terhadap berbagai penyakit, seperti karies, periodontitis, dan gigi berlubang. Karies adalah penyakit gigi yang paling umum terjadi di dunia. Karies disebabkan oleh bakteri yang menghasilkan asam yang dapat merusak enamel gigi dan Kalkulus adalah penumpukan plak dan mineral di permukaan gigi. Kalkulus dapat menyebabkan iritasi gusi dan meningkatkan risiko terjadinya periodontitis.Sebab itu, diperlukan suatu program untuk membantu masyarakat umum mengidentifikasi penyakit gigi karies dan kalkulus agar dapat memberikan perawatan yang maksimal sesuai dengan penyakitnya masing-masing. Penelitian kali ini menggunakan salah satu metode dari Deep Learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk melakukan klasifikasi penyakit gigi kedalam tiga kelas, penyakit gigi karies, penyakit gigi kalkulus. Hasil pengujian menunjukkan model yang dibuat mendapatkan tingkat akurasi sebesar 94%.
References
Village, C. I. G. D. I., & District, M. T. Bahaya Pemakaian Behel Yang Tidak Tepat Terhadap Terjadinya Karies Gigi Di Kelurahan Glugur Darat I Kecamatan Medan Timur.
Khaeriyah, R. (2019). Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Tensorflow Dalam Mendeteksi Sebuah Objek.
Https://Www.Kaggle.Com/Datasets,“Datasets.”
Sumini, S., Amikasari, B., & Nurhayati, D. (2014). Hubungan Konsumsi Makanan Manis Dengan Kejadian Karies Gigi Pada Anak Prasekolah Di Tk B Ra Muslimat Psm Tegalrejodesa Semen Kecamatan Nguntoronadi Kabupaten Magetan. Jurnal Delima Harapan, 1(1), 20-27.
Nurlila, R. U., La Fua, J., & Meliana, M. (2016). Pengaruh Pendidikan Kesehatan Terhadap Pengetahuan Tentang Kesehatan Gigi Pada Siswa Di Sd Kartika Xx-10 Kota Kendari Tahun 2015. Al-Ta'dib: Jurnal Kajian Ilmu Kependidikan, 9(1), 94-119.
Peharz, R., Tschiatschek, S., Pernkopf, F., & Domingos, P. (2015, February). On Theoretical Properties Of Sum-Product Networks. In Artificial Intelligence And Statistics (Pp. 744-752). Pmlr.
Ahmad, A. (2017). Mengenal Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Network,
Anhar, A., & Putra, R. A. (2023). Perancangan Dan Implementasi Self-Checkout System Pada Toko Ritel Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn). Elkomika: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 11(2), 466.Dan Deep Learning. J. Teknol. Indones., No. October, 3.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Excelcis Oroh, Chairismi Lubis

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.













