PENGEMBANGAN MODEL DETEKSI PENYAKIT GIGI BERBASIS VISI KOMPUTER DENGAN ARSITEKTUR MOBILENETV2 (CNN) PADA POLI GIGI KLINIK MITRA SEHAT KARAWANG

Dhio Andreas, Gemilang (2025) PENGEMBANGAN MODEL DETEKSI PENYAKIT GIGI BERBASIS VISI KOMPUTER DENGAN ARSITEKTUR MOBILENETV2 (CNN) PADA POLI GIGI KLINIK MITRA SEHAT KARAWANG. Other thesis, UNSADA.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (659kB)
	Text BAB 2.pdf Download (628kB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (527kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (595kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (908kB)
	Text HASIL TURNITIN.pdf Download (603kB)
	Text SUKET TURNITIN.pdf Download (673kB)

Abstract

Masalah kesehatan gigi di masyarakat memerlukan penanganan yang cepat dan akurat, sementara keterbatasan tenaga medis dan alat diagnostik menjadi tantangan tersendiri di klinik-klinik daerah. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deteksi penyakit gigi berbasis visi komputer dengan menggunakan arsitektur MobileNetV2 (CNN) untuk membantu diagnosis awal pada Poli Gigi Klinik Mitra Sehat Karawang. Dataset berupa gambar kondisi gigi dikumpulkan dan diproses melalui teknik augmentasi untuk meningkatkan variasi data. Model MobileNetV2 digunakan karena keunggulannya dalam mendeteksi fitur visual dengan jumlah parameter yang relatif kecil dan efisiensi komputasi yang baik. Proses pelatihan dilakukan dengan membagi data menjadi set pelatihan dan validasi, menggunakan teknik fine-tuning untuk menyesuaikan model pada domain medis. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi validasi mencapai lebih dari 85%, dengan loss yang cenderung stabil pada data validasi, meski terdapat indikasi overfitting pada data pelatihan. Temuan ini menunjukkan potensi penggunaan model MobileNetV2 untuk membantu proses identifikasi penyakit gigi seperti kalkulus, karies, dan kondisi normal secara otomatis, sehingga dapat menjadi alat pendukung keputusan bagi dokter gigi di klinik. Penelitian ini diharapkan menjadi langkah awal dalam penerapan teknologi visi komputer untuk layanan kesehatan gigi berbasis kecerdasan buatan di tingkat layanan primer.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	Dosen Pembimbing : Dr.AJI SETIAWAN. S.Kom, MMSI
Uncontrolled Keywords:	Deteksi penyakit gigi, visi komputer, MobileNetV2, CNN, klinik gigi.
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Last Modified:	28 Nov 2025 07:09
URI:	http://repository.unsada.id/id/eprint/10167

Actions (login required)

View Item