Deteksi Barodontalgia pada Kasus Perawatan Pulpitis Reversibel Melalui Sinyal Wicara dengan Metoda Linear Predictive Coding (LPC) dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN)

  • Muhammad Farhan Amanda Universitas Telkom
  • Bambang Hidayat Universitas Telkom
  • Andy Shantyo P RSGM Ladokgi RE Martadinata
Keywords: Suara, Speech , Pulpitis, Barodontalgia, LPC, K-NN.

Abstract

Suara merupakan sarana bagi setiap individu untuk berkomunikasi. Setiap individu memiliki klasifikasi suara yang berbeda-beda yang dapat dijadikan identitas. Suara atau bunyi memiliki pengertian yaitu gelombang jenis longitudinal yang merambat dan dihasilkan oleh benda yang bergetar. Selain dapat dijadikan sebagai identitas, suara juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi penyakit pada gigi seseorang. Yaitu dengan menggunakan speech processing. Speech processing merupakan proses mengambil informasi yang diinginkan dari sinyal suara. Penelitian ini merupakan tahapan pertama dari empat tahap penelitian gejala pulpitis reversibel dalam fenomena baradontalgia dengan penyelam sebagai objek yaitu mendeteksi suara orang sakit pulpitis reversibel. Pulpitis reversibel adalah inflamasi pulpa ringan dimana jika penyebabnya dihilangkan, maka inflamasi sudah hilang dan pulpa sudah kembali normal. Sedangkan baradontalgia merupakan fenomena sakit gigi yang disebabkan oleh perubahan tekanan udara. Dalam penelitian ini sudah dilaksanakan analisis dari signal wicara dari seorang penyelam, dari ciri-ciri audio yang diperoleh sudah dilanjutkan dengan proses klasifikasi yang diharapkan menghasilkan informasi tentang kesehatan penyelam. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perbedaan suara orang yang menderita penyakit pulpitis reversibel dan suara orang sehat dengan metode Linear Predective Coding (LPC) dan klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) menggunakan Matrix Laboratory (MATLAB) dan mendapatkan akurasi sebesar 93,33 %.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2019-02-02