AZIZI, Fardan Maula (2024) Implementasi Single Shot Multibox Detector MobileNetV2 pada Sistem Deteksi Karies Gigi Berbasis Android. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Fardan Maula Azizi-H1D020053-Skripsi-2024.pdf Download (136kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Fardan Maula Azizi-H1D020053-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (867kB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Fardan Maula Azizi-H1D020053-Skripsi-2024.pdf Download (208kB)
	PDF (BabI) BAB-I-Fardan Maula Azizi-H1D020053-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only until 2 August 2025. Download (193kB)
	PDF (BabII) BAB-II-Fardan Maula Azizi-H1D020053-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only until 2 August 2025. Download (466kB)
	PDF (BabIII) BAB-III-Fardan Maula Azizi-H1D020053-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only until 2 August 2025. Download (301kB)
	PDF (BabIV) BAB-IV-Fardan Maula Azizi-H1D020053-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (BabV) BAB-V-Fardan Maula Azizi-H1D020053-Skripsi-2024.pdf Download (160kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Fardan Maula Azizi-H1D020053-Skripsi-2024.pdf Download (192kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Fardan Maula Azizi-H1D020053-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (386kB)

Abstract

Pentingnya pemahaman tentang kesehatan gigi dalam menjaga kesehatan tubuh tidak selalu dipahami dengan baik oleh semua orang. Salah satu masalah yang sering terjadi adalah karies gigi, yang bisa muncul karena kurangnya pemahaman tentang kebersihan mulut dan pemeliharaan gigi dengan baik. Jika karies gigi tidak diatasi, bisa menyebabkan kerusakan parah bahkan patahnya gigi. Deteksi dini karies gigi sangat penting untuk mencegah kerusakan lebih lanjut dan memberikan perawatan yang sesuai. Pada penelitian ini, dibuat suatu sistem deteksi karies gigi berbasis android untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Model yang digunakan pada aplikasi tersebut adalah SSD MobileNetV2. Dataset yang digunakan adalah data primer yang diambil dengan mengambil foto gigi seseorang yang memiliki karies gigi secara langsung dan data sekunder yang didapatkan dengan mengambil gambar secara online pada situs kaggle. Berdasarkan analisis hasil yang telah dilakukan, diperoleh model terbaik dengan nilai total loss 0,099633984 yang dilatih dengan menggunakan learning rate sebesar 0,001 dan batch size sebesar 4. Model terbaik diimplementasikan pada aplikasi android dengan menggunakan metode pengembangan waterfall. Fitur yang disediakan pada aplikasi adalah deteksi karies pada foto, deteksi karies pada realtime video, menyimpan hasil deteksi, melihat daftar hasil deteksi yang disimpan, melihat detail hasil deteksi, dan menghapus data hasil deteksi. Pengujian aplikasi dilakukan dengan menggunakan metode pengujian blackbox. Hasil uji blackbox menunjukkan hasil valid pada setiap pengujiannya yang menandakan aplikasi sudah sesuai dengan yang diharapkan.

Actions (login required)

View Item