Show simple item record

dc.contributor.advisorPurnamawati, Sarah
dc.contributor.advisorJaya, Ivan
dc.contributor.authorRambe, Ahmad Abror
dc.date.accessioned2022-07-15T03:31:40Z
dc.date.available2022-07-15T03:31:40Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/49537
dc.description.abstractThe third molar of impacted teeth is a condition which the wisdom teeth are difficult to grow and develop normally. It caused by there is no space. The clinical diagnosis of impacted wisdom teeth can be made by examining the dental x-rays through a panoramic x-ray of the teeth to see the position of the teeth in the arch. There are three types of classes in classifying third molars, i.e., class I, class II, and class III. This study aimed to construct a model to classify third molars based on their class using the Convolutional Neural Network (CNN). In building the model, several methods are used to improve the accuracy of the model, namely resizing, contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE), and segmentation. The results obtained from the accuracy that has been in training is 70%. Application development was also carried out in this study to assist in the use of the application for the classification process of class types on impacted wisdom teeth.en_US
dc.description.abstractImpaksi molar ketiga merupakan kondisi dimana gigi bungsu kesulitan untuk tumbuh dan berkembang secara normal dikarenakan tidak adanya ruang. Diagnosis klinis pada impaksi gigi molar ketiga dapat dilakukan dengan pemeriksaan melalui panoramik x-ray gigi untuk melihat posisi gigi dalam lengkung rahang. Terdapat tiga jenis kelas dalam mengklasifikasi gigi molar ketiga yaitu kelas I, kelas II, dan kelas III. Sehingga tujuan penelitian untuk membangun model yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi gigi molar ketiga berdasarkan kelasnya dengan menerapkan algoritma convolutional neural network (CNN). Dalam membangun model digunakan beberapa metode untuk meningkatkan akurasi model yaitu resizing, contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE), dan segmentation. Hasil akurasi yang didapat dari model yang telah di training adalah 70%. Pembangunan aplikasi juga dilakukan pada penelitian ini untuk membantu dalam penggunaan aplikasi untuk proses klasifikasi jenis kelas pada impaksi gigi molar ketiga.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.publisherUniversitas Sumatera Utaraen_US
dc.subjectconvolutional neural networken_US
dc.subjectgigi molar ketigaen_US
dc.subjectimpaksien_US
dc.subjectklasifikasien_US
dc.titleKlasifikasi Impaksi Gigi Molar Ketiga Menggunakan Convolutional Neural Networken_US
dc.typeThesisen_US
dc.identifier.nimNIM141402088
dc.description.pages57 halamanen_US
dc.description.typeSkripsi Sarjanaen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record