Detail Cantuman
Advanced SearchSkripsi
Implementasi Metode GLCM Dan Naive Bayes Untuk Klasifikasi Citra Dalam Mendeteksi Kelainan Gigi
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan dan melakukan pengujian Metode Level Co-occureunce Matrix (GLCM) dan Naive Bayes untuk mempermudah dalam proses pengklasifikasian.
Data ini diperoleh melalui (1) Studi Literatur, (2) Wawancara, (3) Analisis kebutuhan sistem.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem ini dapat digunakan untuk mengklasifikasi kelainan gigi dengan menggunakan metode Level Co-occureunce Matrix (GLCM) dan Naive Bayes menggunakan pengujian kuesioner diperoleh rata-rata penilaian dari pertanyaan yang diajukan ke responden sebesar 87,2%, hal ini membuktikan bahwa sistem pengolahan citra gigi dapat berjalan dengan baik dan mampu menganalisa kelianan gigi yang dialami sehingga akan mempermudah dokter dalam menganalisa kelainan gigig yang dialami oleh pasien.
Ketersediaan
2126/SKR-Ti/AKBA/20 | SKR/TI/2019 REF NIL i | Perpustakaan STMIK AKBA (A / 406) | Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan |
Informasi Detil
Judul Seri |
-
|
---|---|
No. Panggil |
SKR NIL i
|
Penerbit | STMIK AKBA : Makassar., 2019 |
Deskripsi Fisik |
xiv + 86 hlm.; 28,5 cm
|
Bahasa |
Indonesia
|
ISBN/ISSN |
-
|
Klasifikasi |
REF NIL i
|
Tipe Isi |
-
|
Tipe Media |
-
|
---|---|
Tipe Pembawa |
-
|
Edisi |
-
|
Subyek |
-
|
Info Detil Spesifik |
Pembimbing I: Ashari Dan Pembimbing II: Muhajirin
|
Pernyataan Tanggungjawab |
-
|
Versi lain/terkait
Tidak tersedia versi lain