Radiografi merupakan komponen penting dari odontologi forensik karena merupakan metode identifikasi yang mudah, hemat biaya, dan noninvasif, khususnya untuk mengidentifikasi mayat dengan membandingkan radiografi premortem dan postmortem. Radiografi gigi dapat memberikan informasi yang dapat diandalkan, seperti data perbandingan bentuk anatomi gigi, anomali periapikal, tambalan, gigi berlubang, garis luar, dan posisi gigi yang terdampak, antara lain. Broadbent menemukan sefalometri lateral pada tahun 1931, yang memiliki manfaat untuk mendapatkan representasi visual yang komprehensif dari struktur tengkorak dan kontur jaringan lunak. Selain itu, sefalometri lateral memungkinkan evaluasi beberapa komponen anatomi, seperti tulang hidung, sinus frontal, sinus sphenoid, dan gambar lain yang membantu dalam proses identifikasi jenis kelamin.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Handayani et al. menunjukkan seberapa baik kedua model ini memprediksi jenis kelamin orang dewasa Indonesia dengan memanfaatkan 297 model ANN sefalometri lateral dengan 80% sampel untuk pelatihan, 10% sampel untuk pengujian, dan 10% sampel untuk validasi. Meskipun akurasi keseluruhan tercapai sebesar 80%, ketidakseimbangan data mengurangi akurasi prediksi jenis kelamin laki-laki. Ketidakseimbangan data terjadi ketika jumlah orang di setiap kelas tidak sama. Dengan kata lain, satu kelas tidak terwakili dengan baik (kelas minoritas), sedangkan kelas lainnya memiliki lebih banyak kasus (kelas mayoritas). Dalam banyak situasi kehidupan nyata, masalah ketidakcocokan kelas terjadi. Metode yang paling terkenal untuk menangani data yang tidak merata adalah teknik oversampling minoritas sintetis (SMOTE). SMOTE menciptakan pola data palsu baru dengan menggabungkan sampel dari kelas minoritas dengan K tetangga terdekatnya dalam garis lurus.
Bahan dan Hasil
Radiografi sefalometri diperoleh dari pasien yang mencari perawatan di Rumah Sakit Gigi 51动漫 di Surabaya, Indonesia, sebagai bagian dari penelitian ini. Penelitian ini telah lulus tinjauan etik dengan nomor etik 316/HRECC.FODM/III/2023 yang dilakukan oleh Komisi Izin Etik Penelitian Kesehatan Fakultas Kedokteran Gigi 51动漫. Kami memilih bentuk yang sesuai untuk orang berusia antara 18 dan 40 tahun. Koleksi ini terdiri dari 297 foto sefalometri, termasuk 229 gambar dalam kategori wanita dan 68 gambar dalam kategori pria. Kesenjangan yang diamati dalam data antara pria dan wanita dapat dikaitkan dengan representasi dominan pasien wanita yang mencari terapi ortodontik, seperti yang ditunjukkan oleh sebagian besar data sefalometri yang dikumpulkan. Bahasa pemrograman Python digunakan untuk membagi foto menjadi tiga segmen berbeda, yaitu 80% untuk pelatihan, 15% untuk validasi, dan 15% untuk pengujian.
Radiografi sefalometri diperiksa untuk menilai sudut SNA, sudut SGA, dan parameter panjang mandibula. Kami menggunakan metode SHAP, yang merupakan metrik berbasis Python, untuk mengukur tingkat integrasi komponen sefalometri yang digunakan dalam ANN dan menentukan kepentingannya. Pendekatan SHAP digunakan untuk membantu model ANN dalam memperoleh parameter yang tepat untuk mengidentifikasi kategori baru pengukuran parameter. Selain itu, pendekatan SHAP membantu dalam menentukan apakah ada jawaban tunggal dalam kategori ini yang memiliki kumpulan atribut yang diinginkan. Oleh karena itu, dengan menggunakan metodologi SHAP dalam penelitian kami, kami telah memastikan bahwa sudut mandibula yang diperoleh dari radiografi sefalometri muncul sebagai parameter yang paling dapat diandalkan untuk menilai prediksi jenis kelamin pada populasi Indonesia. Penelitian ini berkaitan dengan penelitian yang dilakukan oleh Sikka et al. dan Patil et al, yang menunjukkan variasi signifikan pada mandibula antara pria dan wanita. Penelitian ini menunjukkan bahwa karakteristik yang dipilih, khususnya sudut SGA, menimbulkan masalah dalam memprediksi jenis kelamin secara akurat.
Kesimpulan
Studi ini mengusulkan penggunaan SMOTE sebagai solusi untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data dalam model ANN yang digunakan untuk identifikasi gender. Kemanjuran SMOTE dalam menambah sampel pria telah dibuktikan, meskipun studi ini tidak mengamati adanya peningkatan akurasi. Di antara keempat karakteristik yang dipilih, sudut mandibula memiliki pengaruh yang signifikan terhadap prediksi gender. Untuk meningkatkan kinerja, penelitian di masa mendatang dapat melibatkan perluasan kumpulan data dan melakukan analisis menyeluruh terhadap distribusi sampel gender. Lebih jauh, peneliti harus mengevaluasi karakteristik dan parameter tambahan, seperti kepadatan tengkorak, yang dapat digunakan dalam studi tengkorak yang tidak teridentifikasi dan bencana massal.
Penulis : Prof.Dr.Ahmad Yudianto,dr.SpF.M.Subsp.S.B.M[K].,SH.,M.Kes
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada tulisan kami di
Vitria Wuri Handayani, Ahmad Yudianto, Mieke Sylvia M.A.R, Riries Rulaningtyas, Muhammad Rasyad Caesarardhi, Ramadhan Hardani Putra, The potential of synthetic minority oversampling technique to enhance the precision of gender prediction: an investigation of artificial neural networks with cephalometry, Vol. 10 (2) 2024 Russian Journal of Forensi褋 Medicine, pp 139-150
Baca juga: Separuh Anak Sekolah Full-Day di Kota Besar Kelebihan Berat Badan, Ini Penyebabnya
