v RINGKASAN Pengeroposan tulang pada penderita

RINGKASAN
Pengeroposan tulang pada penderita osteoporosis berlangsung secara diamdiam, terus menerus, dan tanpa gejala apapun. Menurut Depkes penderita
osteoporosis telah mencapai sekitar 19,7 persen dari jumlah lansia yang ada di tanah
air. Deteksi dengan mengukur Bone Mineral Density (BMD) ternyata membutuhkan
biayanya sangat mahal, sehingga tidak banyak orang tertarik untuk memeriksa
kesehatan tulangnya.
Namun beberapa penelitian dewasa ini menunjukkan bahwa mandibular
inferior cortical bone dan trabecular bone pada dental panoramic radiographs sangat
dimungkinkan untuk memperkirakan BMD. Fenomena ini sangat menarik, sebab
kunjungan berobat ke dokter gigi biasanya sangat sering dilakukan, bahkan banyak
pula pasien yang berkunjung secara teratur, dimana dokter gigi sangat mudah
mendapatkan foto panorama gigi.
Dalam penelitian ini digunakan Fuzzy ARTMAP Berbobot untuk klasifikasi
penderita osteoporosis yang merupakan hasil relaksasi dari persamaan dalam metode
Simplified fuzzy ARTMAP (SFAM) dan simmetric Fuzzy ART (S-Fuzzy ART).
Serta membuat suatu pembobotan pada cluster output berdasarkan ukuran cluster dan
jumlah anggota dengan menggunakan konsep feromon pada sistem koloni semut. Dari
hasil ujicoba menunjukkan nilai akurasi pada Fuzzy ARTMAP berbobot sebesar
87,88%, sensitifitas sebesar 93.33% dan spesifisitas sebesar 83.33%. Nilai ini lebih
tinggi dibandingkan dengan menggunakan metode SFAM dengan nilai akurasi
sebesar 81.82%, sensitifitas sebesar 86.63% dan spesifisitas sebesar 77.78%.
Pada bagian kedua dilakuan integrasi metode watershed dengan active
contour berbasis level set untuk segmentasi cortical bone. Watershed memiliki
kelebihan mampu membentuk contour tertutup dengan ketebalan satu pixel. Namun,
sering terjadi segmentasi berlebih. Sedangkan active contour berbasis level set dapat
bergerak dinamis mendeteksi tepi objek. Namun, inisialisasi kurva dilakukan secara
manual untuk mendeteksi objek. Dengan mengintegrasikan kedua metode ini,
inisialisasi kurva dilakukan secara otomatis. Uji coba dilakukan pada sampel cortical
bone pada sisi kanan dan kiri dengan batas threshold 90% dan inisialisasi kurva dapat
dilakukan secara otomatis. Evolusi kurva dengan metode integrasi citra watershed
dengan active contour berbasis level set mencapai tepat pada boundary.
Sedangkan pada bagian ketiga, digunakan metode segmentasi menggunakan
algoritma hibrida, yakni integrasi dari multi direction gradient vector flow (MDGVF)
dan watershed. MDGVF menggerakkan kurva menuju kontur objek menggunakan
energi gradient yang dihasilkan dari intensitas image. Penentuan inisialisasi kurva
yang merupakan bagian penting pada metode segmentasi ini dapat diperoleh dengan
menggunakan watershed. Hasil uji coba pada 15 sampel data cortical bone
menunjukkan bahwa algoritma segmentasi MDGVF yang dioptimasi dengan
menggunakan watershed, mampu mencapai akurasi antara 90.58% sampai 96.23%
dibandingkan dengan segmentasi manual.
Diharapkan agar luaran penelitian ini menjadi sebuah inovasi baru yang
berupa sistem terintegrasi yang dapat diimplementasikan dengan mudah di ruang
praktik dokter gigi. Apabila dengan sistem ini pasien diidentifikasi menderita
osteoporosis, maka dapat direkomendasikan untuk memperoleh perawatan lebih lanjut
dari dokter yang kompeten.
v
vi