## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2020 Vol. 2 N o .   3 Hal:  65-70 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar dalam Identifikasi Kerusakan Gigi pada Anak dengan Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor
Rahmad Dian 1  , Sumijan 2 , Yuhandri Yunus 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
rahmaddian27@gmail.com

## Abstract
Tooth decay in children is one of the most common problems found. This damage has a long-term effect on children's dental health.  The  limitation  of  expert  doctor's  service  hours  and  the  disproportionate  number  of  doctors  and  patients  makes  the service to patients not optimal. Then we need an expert system to help the role of expert doctors in diagnosing tooth decay. One of them carried out treatment or prevention measures from the start. In this study forward chaining and certainty factor methods  are  used,  in  which  this  expert  system  can  assist  an  expert  in  diagnosing  tooth  decay  based  on  the  symptoms experienced by the patient. The forward chaining method will be collaborated with the certainty factor method to calculate the  accuracy  of  the  type  of  tooth  decay  experienced.  The  use  of  these  two  methods  aims  to  provide  better  results  in overcoming or preventing tooth decay in children. From the test results obtained knowledge  for patients in dealing with or preventing tooth decay with an accuracy rate of 91.20%. The application of an expert system can be used for early action in overcoming or preventing tooth decay in children.
Keywords: Expert System, Child Tooth Damage, Expert Doctor, Forward Chaining, Certainty Factor.

## Abstrak
Kerusakan  gigi  pada  anak  adalah  salah  satu  masalah  serius  yang  banyak  ditemukan.  Kerusakan  ini  memberikan  pengaruh jangka panjang terhadap kesehatan gigi anak. Keterbatasan jam pelayanan dokter ahli dan tidak sebanding nya jumlah dokter dengan  pasien  membuat  pelayanan  terhadap  pasien  menjadi  tidak  optimal.  Maka  diperlukan  sebuah  sistem  pakar  untuk membantu  peran  dokter  ahli  dalam  melakukan  diagnosis  terhadap  kerusakan  gigi  yang  dialami.    Salah  satunya  dilakukan tindakan  pengobatan  atau  pencegahan  sejak  awal.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode forward  chaining dan certainty factor ,  dimana  nantinya  sistem  pakar  ini  dapat  membantu  seorang  pakar  dalam  mengdiagnosis  kerusakan  gigi  berdasarkan gejala-gejala yang dialami oleh pasien. Metode forward chaining akan di kolaborasikan dengan metode certainty factor untuk meghitung tingkat akurasi jenis kerusakan gigi  yang dialami. Pengunaan dua metode ini bertujuan untuk memberikan hasil lebih baik dalam mengatasi atau mencegah kerusakan gigi pada anak. Dari pengujian diperoleh hasil pengetahuan bagi pasien dalam  mengatasi  atau  mencegah  kerusakan  gigi  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  91,20%.  Aplikasi  sistem  pakar  dapat digunakan untuk tindakan dini dalam mengatasi atau mencegah kerusakan gigi pada anak.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Kerusakan Gigi Anak, Dokter Ahli, Forward Chaining , Certainty Factor .
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Gigi  adalah  organ  yang  sangat  penting  dan  vital keberadaannya  yang  merupakan  hal  perlu  dijaga  [ 1 ]. Kerusakan  gigi  pada  anak  merupakan  masalah  yang banyak  terjadi  di  seluruh  bagian  dunia  [ 2 ].  Kerusakan gigi  yang  tidak  diatasi  dengan  cepat  akan  berakibat fatal  bagi  pasien,  kerusakan  gigi  akan  memberikan pengaruh  terhadap  organ  lainnya.  Kerusakan  gigi  bisa terjadi  akibat  dari  pola  hidup  tidak  sehat  atau  dari bakteri yang menyerang gigi. Alshihri [ 3 ], menyebutkan  bahwa  dari  26  data  yang  ditelitinya, ditemukan hasil bahwa kerusakan gigi secara permanen terjadi pada anak  yang  menderita obesitas  dan sejalan dengan  pertumbuhan  gigi.  Dalam  penelitian  lain disebutkan  dari  187  subjek  penelitian  ditemukan sebanyak  152  orang  atau  81,3%  pasien  mengalami perawatan gigi [ 4 ].
Hal ini membuktikan tinggi nya tingkat kerusakan gigi yang terjadi pada anak-anak. Kerusakan gigi pada anak akan  memberikan  pengaruh  yang  besar  terhadap tumbuh kembang anak. Banyak faktor yang menyebabkan  kerusakan  gigi  di  antaranya  adalah karena  kurangnya  pengetahuan  orang  tua  terhadap penyakit  gigi  yang  bisa  dialami  oleh  anak  dan kurangnya antusias untuk  mencegah kerusakan  gigi itu terjadi. Selain itu, sebagian besar masyarakat juga takut memeriksakan  kondisi  gigi  mereka  kepada  dokter dikarenakan waktu dan biaya yang terbatas [ 5 ].
Banyak  hal  yang  bisa  dilakukan  untuk  mencegah timbulnya  kerusakan  gigi  pada  anak.  Hal  paling mendasar  seperti  dengan  cara  mengurangi  makanan yang  mengandung  gula  dan  selalu  menjaga  kebersihan gigi  sebelum  tidur.  Namun  bila  kerusakan  itu  telah terjadi, tentu saja harus ada tindakan yang diambil oleh orang  tua  agar  kerusakan  gigi  tidak  terjadi  secara
permanen.  Manton  dalam  penelitiannya  menyebutkan bahwa pengetahuan dalam merawat dengan memberikan  interverensi  seperti  wawancara  motivasi dan  panduan  antisipatif  memiliki  potensi  untuk memperbaiki  kesehatan  mulut  anak  melalui  perubahan perilaku.  Selain  itu,  juga  dapat  dicegah  dengan melakukan pemeriksaan secara rutin.
Pemeriksaan  rutin  merupakan  salah  satu  tindakan pencegahan  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengetahui ataupun  mengatasi  kerusakan  gigi,  terkhusus  pada anak.  Pemeriksaan  ini  dilakukan  oleh  dokter  gigi  yang khusus  menangani  masalah  gigi  dan  mulut.  Namun, jumlah  pasien  dengan  jumlah    dokter  gigi  yang  tidak seimbang  menjadi  masalah  utama  yang  sering  terjadi. Selain  itu,  jadwal  yang  singkat  mengakibatkan masyarakat  sulit  untuk  melakukan  pemeriksaan  secara rutin.  Akibat  dari  tidak  rutinnya  pemeriksaan  gigi  ini justru dapat memicu gejala yang muncul dan membawa dampak  yang  serius  bagi  pasien.  Untuk  itu  dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu dalam memberikan  diagnosis  agar  bisa  dilakukan  tindakan pengobatan ataupun untuk sekedar melakukan tindakan pencegahan seperti penggunaan sistem pakar.
Cara kerja sistem pakar sama hal nya dengan cara kerja seorang  pakar  dalam  mengambil  sebuah  keputusan. Indriani  [ 6 ]  menyatakan  bahwa  sistem  ini  mengadopsi pengetahuan  manusia  dari  keahlian  tertentu  ke komputer  dan  kemudian  komputer  tersebut  dapat menggantikan tugas rumit manusia untuk menyelesaikan masalah yang biasanya diselesaikan dari seorang  pakar.  Dalam  arti  lain,    sistem  pakar  bisa menjadi  jawaban  dari  permasalahan  ketersedian seorang  pakar  yang  bisa  diakses  kapan  saja.  Hal tersebut  tentu  dapat  memudahkan  pasien  dalam berkonsultasi [ 7 ].
Banyak bidang  yang  menggunakan  sistem pakar  untuk menyelesaikan  masalah  yang  ditemukan  di  masyarakat seperti bidang pertanian, perternakan, teknik, medis, dll .  Dalam  hal  ini,  para  peneliti  telah  memanfaatkan sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  melalui  interference engine  yang  diprogramkan  sehingga  pengguna  sistem diberikan  rekomendasi  tentang  pemberian  perlakuan tertentu  terhadap kasus yang dialami. Selain itu, sistem pakar  tersebut  juga  memberikan  dampak  yang signifikan terhadap pemecahaan persoalan yang ada. Dalam  pelaksanaannya,  sistem  pakar  memerlukan metode  agar  bisa  berjalan.  Beberapa  metode  yang  bisa dimanfaatkan  dalam  pembuatan  sistem  pakar,  seperti forward  chaining,  certainty  factor,  backward  chaining, dan  lainnya  [ 8 ].  Metode  tersebut  digunakan  dalam pencegahan  penyakit  penyebab  stroke,  penyakit  gigi, dan  penyakit  yang  sering  dialami  oleh  anak  secara umum.  Namun,  peneltian  tersebut  masih  belum memberikan  hasil  yang  maksimal  sehingga  diperlukan penggabungan  dua  metode.  Dalam  hal  ini,  peneliti menggunakan  dua  metode  yaitu  metode  forward chining  dan  certainty  faktor,  metode  forward  chaining bekerja  dengan  cara  melakukan  penelusuran  dari
masalah  kepada  solusinya  [ 9 ].  Dan  metode  certainty factor  bekerja  untuk  memberikan  kepastian  nilai  dan tingkat  akurasi  seorang  pakar  [ 10 ].  Dengan  ada  nya penelitian  ini  diharapkan  bisa  membantu  masyarakat dalam mengidentifikasi kerusakan gigi sedini mungkin. Serta  dengan  ada  nya  sistem  pakar  ini  pasien  dapat berkonsultasi diwaktu yang diinginkan dan memperoleh  hasil  untuk  pertolongan  pertama  sebelum ditangani dokter gigi.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1 Subjek Penelitian
Subjek  pada  penelitian  ini  adalah  penerapan  sistem pakar  dalam  identifikasi  kerusakan  gigi  anak.  Dengan menggunakan metode forward chaining dalam penelusuran  rule  dan certainty  factor sebagai  penentu persentase keyakinan. Sistem pakar ini di impementasikan dengan bahasa pemograman PHP.

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  atau expert  system adalah  salah  satu bagian  dari  kecerdasan  buatan  yang  khusus  untuk memecahkan  permasalahan  di  tingkat  ahli  dengan menggunakan  pengetahuan  [ 11 ].  Ada  pun  konsep  atau ide  dasar  sistem  pakar  adalah  keahlian  yang  ditransfer ke  suatu  komputer,  keahlian  yang  berupa  pengetahuan tersebut  disimpan  dan  nantinya  digunakan  oleh  sistem untuk mencari solusi dari fakta-fakta  yang didapatkan. Tujuan  utama  dari  sistem  pakar  tidaklah  mengantikan peran  seorang  pakar  atau  seorang  ahli,  tetapi  lebih sebagai  jembatan  antara  seorang  pakar  dengan  user yang  membutuhkan  pengetahuan  dibidang  kepakaran tersebut. Disisi lain sistem pakar dapat menjadi asisten seorang  pakar  yang  dapat  membantu  kinerja  seorang pakar.

## 2.3 Metode Forward Chaining
Metode forward  chaining digambarkan  dengan  cara berargumentasi  dari  fakta  yang  mengarah  pada kesimpulan. Penalaran diuji satu per satu dalam urutan tertentu.  Penalaran    bekerja  dengan  masalah  yang dimulai  dari  pencatatan  informasi  awal  sampai penyelesaian akhir yang ingin dicapai, sehingga seluruh proses  akan  dilakukan  secara  berurutan.  Gambar dibawah menunjukkan proses forward chaining .
Observation
Observation
Rule A Rule B
Fact 1 Fact 2 Rule C Ruke D Conl 1 Conl 2 Conl 3 Conl 4 Rule F Fact 3 Gambar 1. Penalaran Forward Chaining
2.4 Metode Certainty Factor
Certainty  factor atau  sering  disebut  CF  merupakan sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  nilai keyakinan  pakar.  CF  diperkenalkan  oleh  shortliffe Buchanan  melalui  sistem  pakar  MYCIN. Certainty factor menunjukan  ukuran  kepastian  terhadap  suatu fakta [ 12 ].
Untuk  melakukan  perhitungan  menggunakan certainty factor maka dibuat sebuah tabel yang menginterpretasikan trem dari pakar kedalam  nilai  CF. Berikut tabel 1 nilai certainty factor :
Tabel 1. Tabel Nilai Certainty Factor No Keterangan Nilai CF 1. Tidak Yakin 0 2. Kurang Yakin 0.2 3. Sedikit Yakin 0.4 4. Cukup Yakin 0.6 5. Yakin 0.8 6. Sangat Yakin 1
Kombinasi  faktor  kepastian  terhadap  premis  dengan aturan sebagai berikut :
Certainty factor dengan premis tunggal CF gejala = CF[user] * CF[pakar]................. (1) Apabila  terdapat  kaidah  dengan  kesimpulan  yang serupa  ( similiary  concluded  rules )  atau  lebih  dari  satu gejala,  maka  CF  selanjutnya  dihitung  dengan persamaan:
CF combine = CF old + CF gejala * (1- Cf old )..........(2) Sedangkan  untuk  menghitung  persentase  Terhadap penyakit, digunakan persaman CF persentase = CF combine * 100%..................... (3)
2.5 Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metode dalam  pengumpulan  data  yang  diperlukan  pertama library  research merupakan  penelitian  kepustakaan, dengan  mempelajari  berbagai  literatur  terkait  dengan penelitian  ini  untuk  mendapatkan  informasi  dari penelitian-penelitian terdahulu. Selanjutnya field research yaitu  melakukan  wawancara  dengan  pakar dalam  hal  ini  adalah  dokter  gigi.  Wawancara  langsung diilakukan  ditempat  praktek  dokter  tersebut,  yang merupakan  objek  dalam  penelitian  ini.  Terakhir laboratory research merupakan tahapan dalam pengolahan data yang ada, guna mencapai sasaran yang telah  ditentukan.  Pada  tahapan  ini  didukung  oleh prangkat komputer baik hardware maupun software.

## 2.6 Kerangka Kerja
Agar  penelitian  tidak  keluar  dari  jalur  nya  maka  perlu ada  kerangka  kerja  yang  bertugas  memandu  penelitian ini  sehingga  dicapai  tujuan  yang  diingikan.  Kerangka kerja  sistem  pakar  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  2 berikut:

## Analisa Data

## Pembentukan Rule Menggunakan Metode
Forward Chaining
Perhitungan menggunakan Metode Certainty Factor

## Hasil

## Gambar 2. Kerangka Kerja Sistem pakar
Pada  gambar  2  dapat  dilihat  tahapan  yang  akan dikerjakan  pada  penelitian  ini,  diamana  data  yang  ada akan dianalisa selanjutnya akan dibuat rule menggunakan  metode forward  chaining ,  setelah rule didapatkan maka akan dilakukan perhitungan menggunakan certainty  factor untuk  mengetahui tingkat akurasi terhadap hasil yang didapatkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 1.1 Analisa Data
Berdasarkan  subjek  penlitian  maka  data  yang diperlukan  dalam  peneitian  ini  adalah  data  jenis-jenis kerusakan  gigi  serta  gejala  dan  solusi  yang  diperoleh dari  hasi  wawancara  dengan  pakar.  Selain  data  jenis kerusakan juga diperlukan data pasien untuk melakukan  pengujian  sistem  pakar  ini.  Berikut disajikan  data  yang  telah  direkapitulasi  berdasakan hasil  wawancara  dengan  pakar  diobjek  penelitian. pertama data jenis kerusakan gigi.
Tabel 2. Tabel Jenis Kerusakan Gigi No Kode Kerusakan Jenis Kerusakan Gigi 1. KG1 Ulkus Dekubitus 2. KG2 Gingivitis 3. KG3 Abses 4. KG4 Pulpitis 5. KG5 Persistensi 6. KG6 Calculus 7. KG7 Gigi Fraktur 8. KG8 Periodontitis 9. KG9 Gangren Pulpa 10. KG10 Karies Gigi
Diperoleh  10  jenis  kerusakan  gigi  yang  umum  terjadi, tiap-tiap  jenis  kerusakan  di  inisialkan  dengan  kode KG1  sampai  KG10  seperti  terlihat  pada  tabel  2. Selanjut nya data Gejala, merupakan data gejala-gejala yang  dirangkum  dari  10 jenis  kerusakan  gigi  yang  ada pada  tabel  2.  Data  ini  didapatkan  dari  pakar  yaitu dokter gigi pada objek penelitian.
Tabel 3. Tabel Data Gejala No Kode Gejala Gejala Kerusakan 1. KK1 Luka Pada Gusi 2. KK2 Gigi Terasa Sakit 3. KK3 Pasien mengalami Demam 4. KK4 Gusi Mudah Berdarah 5. KK5 Gusi Bengkak dan Sakit 6. KK6 Nyeri Saat Menggunyah Makanan 7. KK7 Terdapat Nanah Pada Gusi 8. KK8 Gusi Turun atau Menyusut 9. KK9 Gigi  Sensitif  Terhadap  Makanan  Panas  atau Dingin 10. KK10 Nyeri Spontan 11. KK11 Muncul nya gigi Permanen berdempetan dengan gigi susu 12. KK12 Terdapat Plak Pada Gigi 13. KK13 Terlihat  Retakan  Pada  Gigi  atau  Gigi  Terlihat Cacat 14. KK14 Gusi Berdarah 15. KK15 Mulut Terasa Tidak Enak 16. KK16 Warna Gigi Berubah atau berbeda dengan Yang lainnya 17. KK17 Gigi  terasa  sakit  saat  Makan  Makanan  yang panas atau dingin 18. KK18 Sakit Gigi 19. KK19 Ada Lubang Pada Gigi 20. KK20 Gigi Susu Goyang 21. KK21 Noda  Berwarna  Cokelat,  Hitam,  Atau  Putih

## Pada Permukaan Gigi
Terdapat 21 gejala yang menjadi penyebab dari 10 jenis kerusakan  gigi  yang  ada  pada  Tabel  2.  Gejala-gejala tersebut  diinisialkan  dengan  kode  KK1  sampai  KK21 Seperti yang terlihat pada tabel 3.
1.2 Pembentukan Rule dengan  Metode Forward Chaining
Dari  data  jenis  kerusakan  dan  data  gejala  maka dilakukan  pembuatan  rule  dengan  metode forward chaining , berikut rule yang dihasilkan dari pengolahan data jenis kerusakan dan data gejala pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Rule
Rule Ke Rule
1. IF [KK1] AND [KK2] AND [KK3] THEN KG1 2. IF [KK4] AND [KK5] AND [KK6] AND [KK8] AND [KK12] THEN KG2 3. IF [KK3] AND [KK5] AND [KK6] AND [KK7] AND [KK9] THEN KG3
4. IF [KK10] AND [KK17] AND [KK19] THEN KG4 5. IF [KK11] AND [KK20] THEN KG5 6. IF [KK5] AND [KK4] AND [KK12] THEN KG6 7. IF [KK6] AND [KK9] AND [KK13] THEN KG7 8. IF [KK6] AND [KK14] AND [KK15] AND [KK7] THEN
KG8 9. IF [KK16] AND [KK17] THEN KG9 10 IF [KK18] AND [KK9] AND [KK19] AND [KK21] THEN KG10
Dari  hasil  pengolahan  didapkan  10 rule yang  terlihat pada tabel 4.
1.3 Perhitungan  Menggunakan  Metode Certainty Factor
Dari  rule  yang  didapatkan  dengan  metode  forward chaining  maka  dilakukan  perhitungan  dengan  metode certainty  factor  untuk  memperoleh  tingakat  keyakinan sistem  pakar.  Berikut  perhitungan certainty  factor dengan  menggunakan  rule  dari  proses forward chaining .  Rule  yang  telah  diperoleh  akan  diberikan nilai cf, seperti terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Nilai CF Pakar Rule Ke Rule 1. IF [KK1  :  0.8] AND [KK2  :  0.4] AND [KK3  :  0.6] THEN KG1 2. IF [KK4  :  0.4] AND [KK5  :  0.8] AND [KK6  :  0.6] AND [KK8 : 0.8] AND [KK12 : 0.4] THEN KG2 3. IF [KK3  :  0.4] AND [KK5  :  0.8] AND [KK6  :  0.6] AND [KK7 : 0.4] AND [KK9 : 0.8] THEN KG3 4. IF [KK10  :  0.6] AND [KK17  :  0.6]  AND  [KK19  :  0.8] THEN KG4 5.
IF [KK11 : 1] AND [KK20 : 0.8] THEN KG5 6. IF [KK5 : 0.4] AND [KK4 : 0.6] AND [KK12 : 0.8] THEN KG6 7. IF [KK6  :  0.4] AND [KK9  :  0.8] AND [KK13  :  1] THEN KG7 8.
IF [KK6 : 0.6] AND [KK14 : 0.6] AND [KK15 : 0.4] AND [KK7 : 0.6] THEN KG8 9. IF [KK16 : 0.8] AND [KK17 : 0.6] THEN KG9 10 IF [KK18 : 0.6] AND [KK9 : 0.4] AND [KK19 : 0.8] AND [KK21 : 0.8] THEN KG10
Selanjutnya  diperlukan  nilai  cf  user  yang  diperoleh berdasarkan gejala  yang dirasakan oleh pasien, nilai cf user dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Nilai CF User Kode Gejala Gejala Kerusakan Nilai KK1 Luka Pada Gusi. 0 KK2 Gigi Terasa Sakit. 0.4 KK3 Pasien Mengalami Demam. 0 KK4 Gusi Mudah Berdarah. 0.8 KK5 Gusi Bengkak dan Sakit. 0.6 KK6 Nyeri Saat Menggunyah Makanan. 0.8 KK7 Terdapat Nanah Pada Gusi. 0 KK8 Gusi Turun atau Menyusut. 0.6 KK9 Gigi  Sensitif  Terhadap  Makanan  Panas  atau Dingin 0 KK10 Nyeri Spontan. 0 KK11 Munculnya  Gigi  Permanen  Berdempetan Dengan Gigi Susu. 0 KK12 Terdapat Plak Pada Gigi. 0.2 KK13 Terlihat  Retakan  Pada  Gigi  atau  Gigi  Terlihat Cacat 0 KK14 Gusi Berdarah. 0.4 KK15 Mulut Terasa Tidak Enak. 0.2 KK16 Warna  Gigi  Berubah  atau  Berbeda  Dengan Yang Lainnya. 0 KK17 Gigi  Terasa  Sakit  Saat  Makan  Makanan  Yang Panas atau Dingin. 0 KK1 Sakit Gigi 0 KK2 Ada Lubang Pada Gigi. 0 KK3 Gigi Susu Goyang. 0 KK4 Noda  Berwarna  Cokelat,  Hitam,  atau  Putih Pada Permukaan Gigi. 0
Setelah  dilakukan  penelusuran  terhadap  semua  rule maka  diakukan  perhitungan  menggunak  rule  ke  dua karena dari semua rule yang ada kondisi yang terpenuhi adalah kodisi pada rule ke dua, selanjut nya berdsarkan rule  ke  dua  dilakukan  perhitungan certainty  factor seperti berikut:
Rule 2 = IF [KK4 : 0.4] AND [KK5 : 0.8] AND [KK6 : 0.6] AND [KK8 : 0.8] AND [KK12 : 0.4] THEN KG2 CF gejala1 = CF user * CF pakar =  0.8 * 0.4 =  0.32 CF gejala2 = CF user * CF pakar =  0.6 * 0.8 =  0.48 CF gejala3 = CF user * CF pakar
=  0.8 * 0.6 =  0.48
CF gejala4 = CF user * CF pakar
=  0.6 * 0.8 =  0.48
CF gejala5 = CF user * CF pakar =  0.2 * 0.4 =  0.8 Setelah  semua  gejala  pada rule 2  dihitung,  maka dilanjutkan  dengan  persamaan  berikut  nya  yaitu  CF combine . Seperti perhitungan dibawah ini: CF combine1 (CF gejala1 , CF gejala2 )  = CF gejala1 + CF gejala2 * (1- CF gejala1 ) = 0.32 + 0.48 * (1-0.48) CF old = 0.6464
CF combine2 (CF old , CF gejala3 )   = CF old + CF gejala3 * (1- CF old ) = 0.6464+ 0.48 * (1-0.6464)
CF old = 0.8161
CF combine3 (CF old , CF gejala4 )   = CF old + CF gejala4 * (1- CF old ) = 0.8161+ 0.48 * (1-0.8161)
CF old = 0.9044
CF combine4 (CF old , CF gejala5 ) = CF old + CF gejala5 * (1- CF old )
= 0. 0.9044+ 0.2 * (1-0.9044)
CF rule2 = 0.9120
Persentase rule2 = CF rule2 * 100
= 0.9120 * 100
= 91.20% Dari proses penelusuran rule dan perhitungan certainty factor didapatkan  hasil  bahwa  pasien  teridentifikasi mengalami  jenis  kerusakan  gingivitis  dengan  tingkat keyakinan 91.20%.

## 1.4 Hasil
Hasil  dari  sistem  pakar  dapat  dilihat  pada  aplikasi melalui  prangkat  komputer  dengan web  browser (mozila  atau  google  crome),  user  dari  sistem  pakar dapat  dengan  mudah  melakukan  konsultasi  terhadap kerusakan  gigi  yang  dialami,  sebelum  melakukan konsultasi  pasien  diwajibkan  membuat  akun  terlebih
dahulu,  dan  melanjutkan  untuk  konsultasi.  Berikut tampilan sistem pakar identifikasi kerusakan gigi:

## Gambar 3. Gambar Halaman Konsultasi
Pada  halaman  konsultasi  ini  user  atau    pasien  cukup memilih gejala yang dirasakan  jika semua gejala yang dirasakan  sudah  dipilih dilanjutkan  dengan  memilih diagnosa.  Maka  akan  muncul  hasil  identifikasi  jenis kerusakan  gigi  yang  dialami  berdasarkan  gejala  yang dirasakan.

## Gambar 4. Gambar Hasil Konsultasi
Hasil  konsultasi  dari  pasien  dengan  gejala  yang dirasakan  diperoleh  bahwa  pasien  mengalami  jenis kerusakan gingivitis dengan tingkat keyakinan 91.20%.

## 4. Kesimpulan
Telah  dibangun  sebuah  sistem  pakar  untuk  identifikasi kerusukan  gigi  pada  anak,  dimana  sitem  pakar  ini mampu  mengidentifikasi  10  jenis  kerusakan  gigi  pada anak  berdasarkan  gejala  yang  diaami.  Sitem  pakar  ini dapat  menjadi  alternatif  konsultasi  untuk  mengetahui jenis  kerusakan  dan  penanganan  secara  dini.  Sistem pakar  ini  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  91.20% berdasarkan iterpertasi pakar.

## Daftar Rujukan
[1] Walhidayat.,  &  Nanda,  R.  (2019). Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Gigi  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining    (Studi
Kasus: Klinik Gigi Drg. Tetra Asmira Teluk Kuantan) . Jurteksi, 5 (2), 47-52.
[2] Manton, D. J. (2018). Child Dental Caries -A Global Problem Of Inequality . EClinicalMedicine, 1 , 3-4.
[3] Alshihri, A. A., Rogers, H. J., Alqahtani, M. A., & Aldossary, M. S.  (2019).  Association  between  Dental  Caries  and  Obesity  in Children  and  Young  People:  A  Narrative  Review. International Journal of Dentistry ,1-8. DOI: https://doi.org/10.1155/2019/9105759 .
[4] Nomura,  Y.,  Maung,  K.,  Khine,  E.  M.  K.,  Sint,  K.  M.,  Lin,  M. P.,  Myint,  M.  K.  W.,  Aung,  T.,  Sogabe,  K.,  Otsuka, R.,  Okada, A.,  Kakuta,  E.,  &  Wint,  W.  Y.  (2019).  Prevalence  of  Dental Caries  in  5-  and  6-Year-Old  Myanmar  Children. Hindawi International Journal of Dentistry . DOI:
https://doi.org/10.1155/2019/5948379 .
[5] Ambara, B., Putra, D., & Rusjayanthi, D. (2017). Fuzzy System of  Dental  and  Oral  Disease  with  Certainty  Factor. IJCSI,  14 (3). DOI: https://doi.org/10.20943/01201703.2230 .
[6] Indriani,  A.  F.,  Rachmawati,  E.  Y.,  &  Fitriana,  J.  D.  (2018).
Pemanfaatan  Metode  Certainty  Factor  dalam  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit pada Anak . Techno.com, 17 (1), 17-22.
[7] Haryanto,  K.  W.,  &  Cahyono,  A.  D.  (2019). Aplikasi  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Metode  Forward  Chaining  Di UPTD Kesehatan Puskesmas Bangil . JOUTICA, 4 (1), 248-254.
[8] Prambudi, D. A., Widodo, C. E., & Widodo, A. P. (2018). Expert System  Application  of  Forward  Chaining  and  Certainty  Factors Method  for  The  Decision  of  Contraception  Tools. E3S  Web  of Conferences 31. DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/20183110009 .
[9] Permana, Y., Wijaya, I. G. P. S., & Bimantoro, F. (2017). Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Mata  Menggunakan  Metode  Certainty Factor Berbasis Android. J-cosine,  1 (1),  1-10. DOI: https://doi.org/10.29303/jcosine.v1i1.11 .
[10] Girsang, R. R., & Fahmi, H. (2019). Sistem Pakar Mengdiagnosa Penyakit Mata Katarak dengan Metode Certainty Factor Berbasis Web. Matics, 11 (1), 27-31. DOI: http://dx.doi.org/10.18860/mat.v11i1.7673 .
[11] Sugiharni, G. A. D., & Divayana, D. G. H. (2017). Pemanfaatan Metode  Forward  Chaining  Dalam  Pengembangan  Sistem  Pakar Pendiagnosa Kerusakan Televisi Berwarna . JANAPATI, 6 (1), 20- 29.
[12] Yuhandri. (2018). Diagnosa Penyakit Osteoporosis Menggunakan    Metode  Certainty  Factor. JURNAL  RESTI (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  2 (1),  422  –  429. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.349 .