Osteoporosis merupakan penyakit degeneratif yang ditandai dengan rendahnya kepadatan mineral tulang yang sangat berbahaya apabila dibiarkan tanpa adanya penanganan karena dapat meningkatkan resiko rentan retak dan patah tulang. Dual Energy X-ray Absorptiometry (DXA) merupakan metode yang umum digunakan untuk deteksi osteoporosis. Namun masalahnya terletak pada ketersediaan jumlah perangkat DXA di Indonesia yang masih terbatas, oleh karena itu dibutuhkan suatu alternatif untuk mendeteksi osteoporosis. Pada proyek akhir ini, alternatif yang dipilih yaitu citra radiografi panoramik gigi dengan parameter tebal kortikal mandibula pada tulang rahang bawah. Hal ini dikarenakan mandibula berhubungan signifikan dengan kepadatan tulang sebagai parameter identifikasi osteoporosis. Citra radiografi panoramik gigi digunakan sebagai masukan sistem untuk selanjutnya dipilih ROI objek kortikal mandibula, kemudian dilakukan perbaikan kualitas citra melalui pre-processing dengan beberapa tahapan yaitu morphological operation, contrast stretching, adaptive-noise removal filtering dan image subtraction. Selanjutnya segmentasi dengan menggunakan metode thresholding dan morphological operation. Setelah itu dilakukan ekstraksi ciri untuk mengambil nilai rata-rata dari kortikal mandibula dan klasifikasi dengan metode KNN (K-Nearest Neighbor). Hasil keluaran sistem berupa kategori tingkat kepadatan tulang yaitu kepadatan tulang rendah atau normal. Sistem ini dapat memberikan informasi awal terkait kepadatan tulang dengan keberhasilan sistem mencapai 80% dan dapat dijadikan sebagai pertimbangan tindakan selanjutnya dalam antisipasi penyakit osteoporosis.