Klasifikasi Penyakit Karies Gigi Menggunakan Algoritma Modified K-Nearest Neighbor

Abstrak

Karies gigi lebih dikenal sebagai lubang gigi adalah penyakit dimana bakteri merusak struktur jaringan gigi seperti enamel, dentin, dan sementum. Penyebab utama dari karies gigi adalah demineralisasi jaringan pada permukaan gigi yang disebabkan oleh asam organik yang berasal dari makanan yang mengandung gula. Bila karies gigi tidak cepat di tangani atau di cek sejak awal, maka kerusakan yang terjadi dapat semakin parah hingga akhirnya harus dicabut. Agar lebih mudah mengidentifikasi tingkat keparahan karies, maka dibuat sistem klasifikasi penyakit karies gigi menggunakan algoritma MKNN. Metode MKNN adalah pengembangan dari metode KNN dengan perbedaan utama berada pada perhitungan validitas data latih dan proses weight voting. Pada penelitian ini, terdapat 3 kelas penyakit karies yang berbeda dan 6 gejala atau variabel. Berikut adalah tahapan metode MKNN yang digunakan, yaitu perhitungan jarak menggunakan euclidean distance, pengujian validitas data latih, penentuan k berdasarkan perhitungan jarak, dan perhitungan weight voting KNN. Pada hasil pengujian, didapatkan bahwa nilai k, jumlah data latih, dan jumlah data uji mempengaruhi hasil klasifikasi. Hasil klasifikasi dari pengujian yang menggunakan 20 data latih, 10 data uji dan nilai k=3 sebagai berikut: 1 pasien klasifikasi karies superfisial, 5 pasien karies media, dan 3 pasien karies profunda. Hasil diagnosa yang dihasilkan aplikasi masih sesuai dengan diagnosa dari pakar (dokter).