@thesis{thesis,
		author={Amrodin  Rian Bagus - 125410221},
		title ={IDENTIFIKASI OSTEOPOROSIS MELALUI
DATASET CITRA GIGI MENGGUNAKAN
METODE K-MEANS},
		year={2016},
		url={https://eprints.akakom.ac.id/1593/},
		abstract={Osteoporosis merupakan penyakit sering dialami oleh kalangan lanjut usia yang
disebabkan oleh menurunnya kepadatan tulang sehingga tulang menjadi keropos. Penderita
seringkali tidak merasakan gejala awal osteoporosis, yang akibatnya tulang sudah banyak
kehilangan kepadatannya. Untuk itu perlu dilakukan identifikasi osteoporosis sejak awal
agar proses pemulihannya menjadi lebih mudah. Proses pemeriksaan kondisi kepadatan
tulang yang mahal juga menjadi penyebab banyak peneliti yang mencari alternatif lain,
yaitu dengan menggunakan citra gigi.
Dalam penelitian ini diimplementasikan perangkat lunak untuk mengidentifikasi
osteoporosis menggunakan k-means klastering. Data yang digunakan berupa dataset citra
gigi sebanyak 39 data untuk pelatihan dan 15 data untuk pengujian. Hasil yang diperoleh
dari penelitian ini yaitu metode k-means dapat digunakan untuk mengidentifikasi
osteoporosis dengan validasi sebesar 84,62% dan akurasi yang diperoleh sebesar 66,67%.

Kata Kunci : Data Mining, Java, K-means Klastering, Osteoporosis}
		}