ISSN: 1907-4093 (print), 2087-9814 (online)
309

## Diagnosis Penyakit Gigi Periodontal Menggunakan Sistem Pakar Fuzzy
Triana Dian Nisa 1 , dan Rifkie Primartha 2
1,2 Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya E-mail: 1 iieeecha@ymail.com , dan 2 rifkie77@gmail.com

## Abstrak
Penyakit periodontal merupakan salah satu penyakit yang sangat meluas dalam kehidupan masyarakat. Seperti cabang medis lainnya, pengobatan yang tepat hanya dengan   diagnosis   yang   benar   terhadap   gejala-gejala   suatu   penyakit.   Diagnosis   ini dilakukan   dengan   evaluasi   pemeriksaan   klinis.   Namun,   pemeriksaan   klinis   ini mengandung ketidakpastian (ambiguitas) data, sehingga diperlukan perhitungan yang tepat untuk mengukur dan menentukan kriteria keparahan peradangan pada gigi. Pada penelitian ini mengembangkan  sistem pakar fuzzy  untuk mengdiagnosis penyakit gigi periodontal.  Pengukuran relatif digunakan untuk mendapatkan nilai akurasi dengan Mean Percentage Absolute Error (MAPE). MAPE  merupakan nilai tengah kesalahan persentase absolut dari suatu peramalan atau prediksi. Hasil perhitungan nilai galat diperoleh sebesar 9,91% sehingga akurasi penelitian ini diperoleh sebesar 90,09%.
Kata Kunci: periodontal, diagnosis, ambiguitas data, sistem pakar fuzzy .

## Abstract
Periodontal   disease   is   a   disease   that   is   widespread   in   society.   As   the   other branches of medicine, the fix treatment depends on the correct diagnosis of disease symptoms. Diagnosis is implemented to evaluate the clinical examination. However, the clinical examination contains uncertainty (ambiguity) data, so it is required precise calculation criteria for measuring and determining the severity of inflammation of the tooth. This study developed fuzzy expert system to diagnosis the periodontal dental disease.   The   relative   measurement   used   to   obtain   the   accuracy   value   with  Mean Percentage Absolute Error (MAPE). MAPE is the absolute value of the percentage error   midst   of   a   forecasting   or   prediction.   The   result   of   error   value   was   9.91%, therefore the accuracy of this study about 90.09%.
Keywords: periodontal, diagnosis, ambiguity data, fuzzy expert system.

## 1. Pendahuluan
Penyakit periodontal merupakan salah satu penyakit yang sangat meluas dalam kehidupan masyarakat  dan umumnya menyebabkan tanggalnya gigi akibat inflamasi dari   bakteri   yang   menghasilkan   kerusakan   progresif   pada   jaringan   penunjang   gigi. Secara tradisional, penyakit periodontal telah dibagi menjadi 2 kategori utama yaitu gingivitis dan periodontitis. Gingivitis adalah bentuk penyakit periodontal yang ringan, dengan   tanda   klinis   gingiva   berwarna   merah,   membengkak   dan   mudah   berdarah, sedangkan   periodontitis   ditandai   dengan   kehilangan   perlekatan   dan   pembentukan pocket yang disebabkan oleh perkembangan bakteri patogen dan penurunan mekanisme pertahanan diri pasien [1].
Copyright © 2014 Jurnal Generic. All rights reserved
Jurnal Generic
Teknologi softcomputing adalah   suatu  bidang   kajian   penelitian   interdisipliner dalam ilmu komputasi dan kecerdasan buatan. Beberapa teknik dalam softcomputing antara   lain   sistem   pakar   ( expert   system ),   jaringan   syaraf   tiruan   ( artificial neural networks ),   logika fuzzy ,   dan   algoritma   genetik  telah  banyak   dikembangkan   karena mempunyai   keunggulan   dalam  menyelesaikan   masalah   yang   mengandung ketidakpastian, ketidaktepatan dan kebenaran parsial, termasuk dalam bidang kesehatan.
Metode   berbasis   logika fuzzy dikembangkan   oleh   [2]  untuk   pengambilan keputusan   prognostik  pada   penyakit  kanker   payudara   dan   prostat.   Hasilnya   adalah Fuzzy   Knowledge-Neural  Network (FK-NN)   merupakan   teknik   yang   menghasilkan prediksi akurasi tertinggi.
Penelitian   terhadap   lima   algoritma   klarifikasi Neuro-Fuzzy berdasarkan pendekatan yang berbeda untuk mengorganisir dan memilih kumpulan data biologis dengan membangun sistem inferensi fuzzy [3].  Hasil  sistem Fuzzy trainable memiliki akurasi   82,6%,   sistem Fuzzy berbasis   histogram   memiliki   akurasi   83,3%,   algoritma Clustering Mountain memiliki akurasi 86,1%, algoritma NEFCLASS memiliki akurasi 84,3%, dan Fuzzy-Kohonen Net memiliki  pakurasi 78,8%.  Berdasarkan kenyataaan di atas,   penelitian   ini   menerapkan   sistem  pakar fuzzy untuk  diagnosis   penyakit   gigi periodontal.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1 Analisis Permasalahan
Pengobatan   yang   tepat   hanya   dapat   dilakukan   dengan   diagnosis   yang   benar terhadap   gejala   penyakit   periodontal.   Beberapa   pemeriksaan   klinis   telah   digunakan melalui parameter berikut, seperti indeks plak (IP), indeks gingiva, tingkat perlekatan klinis dan indeks MB. Namun, pemeriksaan klinis ini mengandung ketidakpastian data. Selain   itu,   pendokumentasian   hasil   pemeriksaan   klinis   pasien   yang   masih   manual akibatnya   kesulitan   dalam   pencarian   data   pasien.   Kondisi   tersebut   menimbulkan permasalahan dalam memproses ketidakpastian data dan pencarian data secara manual, yaitu:
1. Diperlukan perhitungan yang tepat dalam mengukur dan menentukan kriteria keparahan inflamasi pada suatu gigi;
2. Diperlukan   pemahaman   patogenesa   penyakit   periodontal   melalui   uji   klinis terkontrol;
3. Sulitnya melakukan pengecekan atau pencarian data pasien;
4. Waktu yang diperlukan menjadi cukup lama dalam proses pemeriksaan;
5. Jika  ada  pasien  menjalani  perawatan  maka  harus menunggu  terlebih  dahulu, sehingga pelayanan menjadi kurang efektif.

## 2.2 Analisis Sistem Pakar Fuzzy
Sistem   pakar   tersusun   atas  beberapa  komponen,   salah   satunya   adalah   basis pengetahuan   dan   mesin   inferensi.   Pada   basis   pengetahuan   berisi   pengetahuan- pengetahuan   dalam   penyelesaian   masalah.   Pendekatan   basis   pengetahuan   yang digunakan pada penelitian ini adalah penalaran berbasis aturan ( rule-based reasoning ). Proses mesin inferensi terbagi menjadi 3 tahapan, yaitu: fuzzifikasi, inferensi, dan defuzzifikasi.   Pada   tahap   fuzzifikasi,   nilai  masukan crisp diubah   menjadi  masukan fuzzy . Tahap selanjutnya, menetukan aturan fuzzy dengan mencocokan nilai linguistik berdasarkan Tabel 5. Kemudian dilakukan proses inferensi minimum dan maksimum.
Diagnosis Penyakit Gigi Periodontal Menggunakan Sistem Pakar Fuzzy
(Triana Dian Nisa)

## 310
Jurnal Generic
Pada tahap terakhir, derajat keanggotaan dari masing-masing nilai linguistik yang terbentuk   dihitung   menggunakan   metode Centroid. Hasilnya   adalah  masukan crisp berupa nilai yang menyatakan level penyakit gigi periodontal.

## 2.3 Analisis Data Masukan
Data masukan perangkat lunak merupakan faktor yang mempengaruhi nilai level penyakit   gigi   periodontal.   Data   masukan   dibagi   menjadi   3   variabel   linguistik   yaitu indeks  gingiva  ( Gingival Index /GI),  kedalaman pocket ( Probing Pocket Depth /PPD), dan mobilitas ( Mobility /MB). Variabel linguistik GI memiliki 3 nilai linguistik yaitu L ( Low ), M ( Middle ) dan H ( High ). Pengukuran dilakukan pada empat area pada  setiap unit gingiva (sisi bukal yang meliputi mesial, mid, distal dan sisi lingual), kemudian skor yang didapat dijumlah dan dibagi 4 interval masing-masing nilai linguistik dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1: Interval nilai linguistik variabel GI [4]
Nilai Linguistik Interval Nilai Linguistik L 0 < a < 1 M 0 < a < 2 H a > 1
Variabel linguistik PPD memiliki 3 nilai linguistik yaitu LD ( Less Deep ), MD ( Medium Deep ) dan VD ( Very Deep ). Pocket periodontal merupakan pendalaman sulkus gingiva atau gusi (normalnya 2-3 mm). Kedalaman pocket merupakan jarak antara dasar pocket dan   margin   gingiva.  Untuk  menentukan  kedalaman pocket dapat  dilakukan probing  menggunakan probe periodontal. Interval nilai linguistik variabel PPD dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2: Interval nilai linguistik variabel PPD [4]
Nilai Linguistik Interval Nilai Linguistik LD b < 4 MD 1 < b < 7 VD b > 4
Variabel linguistik MB memiliki 3 nilai linguistik yaitu L ( Low ), M ( Middle ) dan H   ( High ).   Pemeriksaan   dapat   dilakukan   dengan   menekan   salah  satu   gigi   yang bersangkutan dengan alat atau ujung jari dengan ujung jari lainnya pada sisi gigi yang bersebrangan   dan   gigi   tetangganya   yang   digunakan   sebagai   titik   pedoman   sehingga gerakan relatif dapat diperiksa. Cara lain untuk memeriksa mobilitas (walaupun tidak
Diagnosis Penyakit Gigi Periodontal Menggunakan Sistem Pakar Fuzzy (Triana Dian Nisa)

## 311
mengukurnya) adalah dengan pasien mengoklusikan gigi-geliginya. Tabel 3 merupakan interval nilai linguistik dari variabel MB.
Tabel 3: Interval nilai linguistik variabel MB [4]
Nilai Linguistik Interval Nilai Linguistik L 0 < c < 1 M 0 < a < 2 H a > 1

## 2.4 Analisis Data Keluaran
Hasil perhitungan yang menjadi data keluaran adalah PL. Variabel linguistik PL memiliki 6 nilai linguistik yaitu LG ( Less Gin ), MG ( Medium Gin ), SG ( Strong Gin ), LP  ( Less   Perio ),   MP  ( Medium   Perio )   dan   SP  ( Strong   Perio ).   Masing-masing   nilai linguistik memiliki interval yang berbeda seperti pada Tabel 4.
Tabel 4: Interval nilai linguistik variabel PL [4]
Nilai Linguistik Interval Nilai Linguistik LG d < 20 MG 10 < d < 30 SG 20 < d < 40 LP 30 < d < 60 MP 40 < d < 80 SP d > 60

## 2.5 Analisis Proses Fuzzifikasi
Fuzzifikasi merupakan proses awal dalam perhitungan. Pada proses ini, masing- masing variabel masukan dicocokan nilai linguistiknya, kemudian dihitung nilai derajat keanggotaannya berdasarkan dengan fungsi keanggotaan masing-masing variabel. Pada tahap   fuzzifikasi,   diperoleh  masukan fuzzy berupa   nilai   linguistik   dan   derajat keanggotaan dari masing-masing variabel.

## 2.6 Analisis Proses Inferensi
Tahap perhitungan selanjutnya menggunakan pendekatan fuzzy adalah inferensi. Proses inferensi menggunakan metode Mamdani, karena metode ini memiliki penalaran
Jurnal Generic Vol. 9, No. 1, Maret 2014:  309~319
Jurnal Generic
yang mirip dengan penalaran manusia. Pada tahap ini, penalaran menggunakan masukan fuzzy dan aturan fuzzy pada Tabel 5 yang diperoleh dari pakar  gigi.  Setelah didapat aturan   yang   sesuai,   dilakukan   proses   inferensi   minimum   dengan   memilih   derajat keanggotaan   minimum   dari   nilai-nilai   linguistik   dan   menentukan   nilai   derajat keanggotaan pada fungsi keanggotaan variabel PL. Jika dari aturan tersebut terdapat nilai   linguistik   PL   yang   sama,   maka   dilanjutkan   ke   proses   inferensi   maksimum. Kemudian didapat nilai linguistik dan derajat keanggotaan untuk variabel PL.
Tabel 5: Aturan Fuzzy dengan variable GI, PPD, MB dan PL
Nomor Aturan GI (Gingival Index) PPD (Probing Pocket Depth) MB (Mobility) PL (Periodontal Level) Aturan 1 L LD L LG Aturan 2 L MD L LG Aturan 3 L MD M MP Aturan 4 L VD L MP Aturan 5 L VD M MP Aturan 6 L VD H SP Aturan 7 M LD L MG Aturan 8 M MD L MG Aturan 9 M MD M MP Aturan 10 M MD H SP Aturan 11 M VD L SG Aturan 12 M VD M MP Aturan 13 M VD H SP Aturan 14 H LD L SG Aturan 15 H MD L SG Aturan 16 H MD M MP Aturan 17 H MD H SP
Diagnosis Penyakit Gigi Periodontal Menggunakan Sistem Pakar Fuzzy
(Triana Dian Nisa)

## 313
Aturan 18 H VD L SG Aturan 19 H VD M MP Aturan 20 H VD H SP Aturan 21 L MD H MP Aturan 22 H LD H SP Aturan 23 H LD M MP Aturan 24 M LD M MP Aturan 25 M LD H SP Aturan 26 L LD M MP Aturan 27 L LD H SP

## 2.7 Analisis Proses Defuzzifikasi
Defuzzifikasi merupakan proses konversi dari  keluaran fuzzy menjadi  keluaran crisp . Pada proses defuzzifikasi digunakan metode Centroid untuk mendapatkam nilai keluaran crisp. Pada metode ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat   daerah fuzzy [5].   Jumlah   titik   yang   digunakan   dalam   perhitungan   akan menentukan   ketelitian   dari   nilai   level   periodontal.   Untuk   mendapatkan   nilai crisp digunakan metode Centroid untuk mencari centre of gravity (COG) dari aggregate set dengan cara mencari titik yang membagi area solusi menjadi 2 bagian yang sama [6].
(1)
Berdasarkan   Persamaan  (1),   harus   ditentukan   sekumpulan   sampel   titik   yang digunakan   untuk   menemukan   titik   pusat   gravitasi   pada   daerah   abu-abu   dari   seperti gambar di bawah. Semakin banyak jumlah titik yang digunakan, semakin teliti hasil perhitungannya [5].
Jurnal Generic Vol. 9, No. 1, Maret 2014:  309~319

## 2.8 Analisis Proses Diagnosis
Pada proses diagnosis hasil perhitungan yang diperoleh dari proses  defuzzifikasi diklasifikasikan berdasarkan ketentuan pada Tabel 6 untuk mendapatkan diagnosis level periodontal.
Tabel 6: Interval Nilai COG untuk Diagnosa Level Periodontal
COG Diagnosis 10 < COG ≤ 20 Gingivitis Ringan ( Less Gingivitis ) 20 < COG ≤ 30 Gingivitis Sedang ( Medium Gingivitis ) 30 < COG ≤ 40 Gingivitis Berat ( Strong Gingivitis ) 40 < COG ≤ 60 Periodontitis Ringan ( Less Periodontitis ) 60 < COG ≤ 80 Periodontitis Sedang ( Medium Periodontitis ) COG > 80 Periodontitis Berat ( Strong Periodontitis )

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Hasil Percobaan
Pengujian dilakukan pada penelitian ini menggunakan data dari literatur [4]. Hasil pengujian   menggunakan  pendekatan fuzzy Mamdani   dibandingkan   dengan   hasil pengujian dengan compiler MATLAB R2012a diperlihatkan pada Tabel 7. Tabel 7 menunjukkan bahwa sistem pakar fuzzy ini dapat digunakan sebagai alat diagnosis   penyakit   gigi   periodontal   karena   hasil   perhitungan   level   periodontal menggunakan sistem pakar fuzzy dan hasil perhitungan level periodontal menggunakan compiler MATLAB   R2012a   berada   pada   rentang   ( range )   yang   sama   sehingga menghasilkan diagnosis yang sama pula.
Selain itu, pengujian untuk mengetahui pengaruh masing-masing data masukan terhadap   data   keluaran   dilakukan   sebanyak   4   kali   dengan   kriteria   berbeda   seperti diperlihatkan pada Tabel 8.
Tabel 8 menunjukkan bahwa peningkatan nilai GI dan MB dapat meningkatkan level periodontal. Level periodontal dengan nilai GI = 0.3 gi dan nilai MB = 0.2 mm masuk dalam level Medium Gingivitis . Level periodontal dengan nilai GI = 0.8 gi dan nilai MB = 0.4 mm masuk ke level Strong Gingivitis . Level periodontal dengan nilai GI = 1 gi dan nilai MB = 0.5 mm masuk ke level Strong Gingivitis . Level periodontal dengan   nilai   GI   =   1.2   gi   dan   nilai   MB   =   0.8   mm   masuk   ke   dalam   level Less Periodontitis . Level periodontal dengan nilai GI = 1.3 – 3 gi dan nilai MB = 1.4 – 2.8 mm masuk ke level Medium Periodontitis .
Tabel 7: Hasil Perbandingan Sistem Pakar Fuzzy dengan MATLAB No. GI (gi) PPD (mm) MB (mm) Sistem Pakar Fuzzy MATLAB R2012a Range Level Peridontal (PL) 1. 2.5 6 2.8 77.37 78.2 60 – 80
Diagnosis Penyakit Gigi Periodontal Menggunakan Sistem Pakar Fuzzy (Triana Dian Nisa)

## 315
2. 1.8 1.6 0.4 37.33 45.3 30 – 40 3. 2.4 7.4 1.4 65.24 65.9 60 – 80 4. 1.2 1.8 0.5 34.79 45.6 30 – 40 5. 2.4 1.9 0.8 47.5 55 40 – 60 6. 3 5.6 2.1 77.09 77.7 60 – 80 7. 0.3 0.4 0.2 18.04 27.2 10 – 20 8. 1.2 1.5 0.9 46.47 55.4 40 – 60 9. 1 5 2 77.37 78.2 60 – 80 10. 1.3 4.1 1.8 73.56 73.2 60 – 80 11. 1 1.2 1.5 67.22 67.6 60 – 80 12. 0.8 1.5 0.9 44.12 53.9 40 – 60 13. 1 1.3 2 77.68 79.1 60 – 80
Tabel 8: Hasil Pengujian dengan Nilai GI dan MB Meningkat
No. GI (gi) PPD (mm) MB (mm) PL 1. 0.3 4.1 0.2 27.96 2. 0.8 4.1 0.4 31.44 3. 1 4.1 0.5 33.33 4. 1.2 4.1 0.8 41.9 5. 1.3 4.1 1.4 65.24 6. 1.8 4.1 1.8 73.56 7. 2.4 4.1 2 77.75 8. 2.5 4.1 2.1 77.75 9. 3 4.1 2.8 77.75
Tabel 9: Hasil Pengujian dengan Nilai PPD dan MB Meningkat
No. GI (gi) PPD (mm) MB (mm) PL 1. 2.4 0.4 0.2 33.53
Jurnal Generic Vol. 9, No. 1, Maret 2014:  309~319
2. 2.4 1.2 0.4 38.95 3. 2.4 1.3 0.5 41.25 4. 2.4 1.6 0.8 47.65 5. 2.4 1.8 0.9 50.35 6. 2.4 1.9 1.4 65.24 7. 2.4 4.1 1.5 67.22 8. 2.4 5 1.8 72.86 9. 2.4 5.6 2 77.09 10. 2.4 6 2.1 77.37 11. 2.4 7.4 2.8 77.38
Tabel   9   memperlihatkan   bahwa   peningkatan   nilai   PPD   dan   MB   dapat meningkatkan level periodontal. Level periodontal dengan nilai PPD = 0.4 dan 1.2 mm dan nilai MB = 0.2 dan 0.4 mm masuk ke level Strong Gingivitis . Level periodontal dengan nilai PPD = 1.3 – 1.8 mm dan nilai MB = 0.5 – 0.9 mm masuk ke level Less Periodontitis . Level periodontal dengan nilai PPD = 1.9 – 7.4 mm dan nilai MB = 1.4 – 2.8 mm masuk ke level Medium Periodontitis .
Tabel 10: Hasil Pengujian dengan Nilai GI Meningkat
No. GI (gi) PPD (mm) MB (mm) PL 1. 0.3 1.5 0.9 43.75 2. 0.8 1.5 0.9 44.12 3. 1.3 1.5 0.9 46.25 4. 1.8 1.5 0.9 46.47 5. 2.4 1.5 0.9 50.33 6. 2.5 1.5 0.9 50.33 7. 3 1.5 0.9 50.33
Tabel 10 memperlihatkan bahwa peningkatan nilai GI saja tidak mempengaruhi peningkatan level periodontal. Karena walaupun nilai GI semakin meningkat, tetapi level periodontal tidak mengalami perubahan.

## Tabel 11: Hasil Pengujian dengan Nilai PPD Meningkat
Diagnosis Penyakit Gigi Periodontal Menggunakan Sistem Pakar Fuzzy (Triana Dian Nisa)

## 317
Tabel   11
menunjukkan   bahwa   peningkatan   nilai   PPD   saja   tidak   memberikan   pengaruh   pada peningkatan level periodontal.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut:
(a) Sistem   pakar fuzzy yang   dikembangkan   untuk   diagnosis   penyakit   gigi periodontal menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90,09%;
(b) Sistem pakar fuzzy dengan metode Mamdani dapat digunakan untuk diagnosis penyakit gigi periodontal dengan nilai galat sebesar 9,91%;
(c) Nilai   galat   terjadi   dikarenakan   hasil   pembulatan   nilai   linguistik   pada   proses fuzzifikasi sistem pakar fuzzy ini tidak sama persis dengan hasil pembulatan nilai linguistik pada proses fuzzifikasi dengan compiler MATLAB R2012a;
(d) Hasil   penelitian   juga   menunjukkan   bahwa   nilai   GI,   PPD   dan   MB   saling berkaitan dalam menunjukkan nilai level periodontal.

## Referensi
[1]   F.A Carranza, & M.G. Newman, “Clinical Periodontology”, London: WB Saunders Company, 2006.
[2]   H. Seker, M. Odetayo, D. Petrovic, & R.N.G. Naguib, “ A Fuzzy Logic Based Method for Prognostic Decision Making in Breast and Prostate Cancer” , IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 2003.
[3]   A. Lorenz, M. Blum., H. Ermert, & Th. Senge, “Comparison of Different Neuro- Fuzzy Classification Systems for the Detection of Prostate Cancer in Ultrasonic Images”, Ultrasonics Symposium, 1997.
[4]   N.  Allahverdi,  &  T. Akcan,  “Fuzzy   Expert   System   Design   for Diagnosis
Jurnal Generic Vol. 9, No. 1, Maret 2014:  309~319
318
No. GI (gi) PPD (mm)
MB (mm) PL 1. 2.4 0.4 0.9 50.31 2. 2.4 1.2 0.9 50.31 3. 2.4 1.3 0.9 50.31 4. 2.4 1.5 0.9 50.33 5. 2.4 1.6 0.9 50.33 6. 2.4 1.8 0.9 50.35 7. 2.4 1.9 0.9 50.36 8. 2.4 5 0.9 50.37 9. 2.4 5.6 0.9 50.41
Periodontal Dental Disease ”, Selcuk University, Institute of Natural Sciences, MS. Thesis, Konya, 2011.
[5]   Suyanto, “Soft Computing”, Bandung: Informatika, 2008.
[6]   B. Rudianto, “Logika Fuzzy”, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2012.
Diagnosis Penyakit Gigi Periodontal Menggunakan Sistem Pakar Fuzzy (Triana Dian Nisa)
319