Author  : Finanta  Okmayura* 1 ,  Impian  Sefria  Nanda 2 ,  Bestari  Aulia  Ananda 3 ,  Nurul  Azani 4 ,  Khairiyah Alifya Azizah 5

## Permodelan UML Untuk Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Jaringan Gigi Menggunakan Teorema Bayes
Finanta Okmayura* 1 , Impian Sefria Nanda 2 , Bestari Aulia Ananda 3 , Nurul Azani 4 , Khairiyah Alifya Azizah 5 , 12345 Pendidikan Informatika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan,Universitas Muhammadiyah Riau
1 finantaokmayura@umri.ac.id *, 2 sefrianandapakpahan82@gmail.com, 3 bestariauliaananda@gmail.com,
4 khairiyahalifya2411@gmail.com, 5 nurulazani60@gmail.com

## Abstract
Some citizens still lack understanding in spotting dental ailment ensuing in many human beings now not knowing the impact of the beginning of the ailment. Dental tissue disease is a sickness that assaults the teeth, glaze, dentin, cementum, and even the bones of the teeth. This have a look at discusses the design of an professional machine for diagnosing dental caries the use of  the  Unified  Modeling  Language  (UML).  The  design  of  this  system  detects  TMD  (Temporomandibular  problems)  and Edentoulus Ridge. This research is expected to help improve efficiency and accuracy in diagnosing diseases in dental tissue, this method was created using the Bayes Theorem method to help experts diagnose diseases suffered by patients and dental disease  diagnosis  expert  systems  can  provide  appropriate  and  accurate  recommendations  to  experts,  so  that  patients  can receive optimal and directed treatment. The results and discussion in this study will be in the form of a mobile-based intelligent system application design.
Keywords: UML, Bayes Theorem, Dental Tissue Disease

## Abstrak
Beberapa warga masih  kurang pengetahuan dalam mengerti penyakit tulang keras yang berwarna putih di dalam mulut yang dikenal dengan istilah gigi mengakibatkan beberapa warga yang menyangkal mengetahui dampak asal penyakit tadi. Penyakit jaringan gigi adalah penyakit yang menyerang enamel , glasir , dentin , sementum , bahkan tulang  gigi.  Penelitian  ini  membahas  perihal  perbuatan  rancangan  sistem  ahli  untuk  mendiagnosis  karies  gigi dengan  menggunakan Unified  Modeling  Language (UML).  Perbuatan  rancangan  sistem  ini  mendeteksi  TMD ( Temporomandibular Disorders ) dan Edentoulus Ridge . Penelitian ini diharapkan dapat membantu meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam diagnosa penyakit pada jaringan gigi, Metode ini diciptakan dengan menggunakan metode  Teorema  Bayes buat membantu para  ahli  mendiagnosis  penyakit  yang diderita pasien serta sistem pakar diagnosa penyakit gigi dapat memberikan rekomendasi yang tepat dan akurat kepada para ahli, sehingga pasien dapat menerima perawatan yang optimal dan terarah. Hasil dan pembahasan dalam penelitian ini akan berupa perbuatan rancangan aplikasi sistem cerdas berbasis mobile.
Kata kunci: UML, Teorema Bayes, Penyakit Jaringan Gigi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Sistem pakar ialah salah satu asal sekian banyak bidang atau  area  konflik  Kecerdasan  Buatan  (AI)  dan  adalah program personal computer cerdas yang menggunakan pengetahuan  teknik  intervensi  buat  menuntaskan masalah masalah yang sulit di cari kepakarannya secara spesifik di aspek aspek yang dimiliki sang insan. [1]
Gigi  adalah  organ  keras  yang  ada  di  organ  ekspresi yaitu  mulut  dan  di  gunakan  buat  memasak  kuliner ketika  menikmatinya.  Dengan  ini  gigi  menaruh  faal buat merobek, mengunyah, serta meghaluskan kuliner seblum kuliner masuk ke tenggorokan. Oleh sebab itu, krusial  buat  menjaga  perawatan  gigi  agar  gigi terlindungi dan tidak rusak. Bila anda tidak sadar akan kesehatan  gigi  anda,  maka  dapat  mengakibatkan penyakit yang menghambat gigi anda.[9]
Pilihan lain yang dapat dipergunakan untuk membantu orang  mendiagnosis  penyakit  gigi  merupakan  metode pakar  yang  menggunakan  teorema  bayes. System ahli merupakan sebuah system yang memakai pengetahuan manusia  serta  mengaplikasikannya  di  personal computer basis personal computer guna merampungkan masalah yang biasa di alami sang para ahli.[5]
Reverend  Thomas  Bayes  menemukan  teorema  bayes dan  teorema  bayes  di  gunakan  menjadi  metode  buat menghitung  kemungkinan  tanda  tanda  penyakit  yang berkaitan dengan yang akan terjadi penelitian yang di lakukan.  Secara  umum  ini  diperankan  untuk menetapkan  angka  kebenaran  sedari  pokok  bahasan. Kemungkinan  pada  teorema  bayes  mempertegas hubungan  antara  sela  sela  kemungkinan  hipotesis  Hi serta informasi bahwa kuliner harus dikoyak, dimakan, dan dihancurkan sebelum masuk ke tenggorokan. Oleh
Author  : Finanta  Okmayura* 1 ,  Impian  Sefria  Nanda 2 ,  Bestari  Aulia  Ananda 3 ,  Nurul  Azani 4 ,  Khairiyah Alifya Azizah 5
karena itu, penting untuk menjaga perawatan gigi agar gigi  terlindungi  dan  tidak  rusak.  Jika  kesehatan  gigi tidak terjaga, maka dapat menyebabkan penyakit yang dapat merusak gigi.[6]
Selain  itu,  dalam  implementasi  sistem  pakar  dengan menggunakan  sistem  pemodelan  UML,  banyak  kasus yang  telah  berhasil  dilakukan  dalam  perbuatan rancangan  sistem,  diantaranya  adalah  perbuatan rancangan system ahli guna mendiagnosis penyakit di anak  mungil  dengan  menggunakan  metode Damster Shafer , dimana metode ini dapat digunakan pengguna untuk  mendiagnosis  penyakit  pada  anak  kecil,  dan penyelidikan  dan  perbuatan  merancang  sistem informasi  publik  dengan  menggunakan Unified Modelling  Language (UML)  dimana  perbuatan rancangan  sistem  informasi  publik  ini  dapat memberikan  kemudahan  bagi  masyarakat  serta meningkatkan  efisiensi  pemerintah  kota  atau  daerah. [7].
Sesuai uraian diatas peneliti tertarik untuk mengangkat judul  “Pemodelan  UML  Untuk  Perbuatan  rancangan Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Jaringan  Gigi Menggunakan  Pendekatan  Teorema  Bayes”.  Dalam jurnal  ini  peneliti  menggunakan  perbuatan  rancangan UML  ( Unified  Modelling  Language )  bagai  metode metode  permodelan  visual  pada  perbuatan  rancangan sistem pakar diagnose penyakit pada jaringan gigi.

## 2. Metode Penelitian

## Gambar 1. Diagram Metode Penelitian
2.1. Identifikasi Masalah
Dari pengamatan melalui pendahuluan yang dilakukan, kurangnya  pengetahuan  masyarakat  untuk  mengenali penyakit gigi membuat banyak orang yang tidak peduli dengan dampak berasal penyakit tadi. Itulah sebabnya banyak orang yang mengeluh waktu penyakit tersebut memburuk  dan  nerujung  pada  kerusakan  gigi.  Untuk mengatasi  hal  tersebut,  identifikasi  pertama  menjadi hal yang penting.

## 2.2. Perumusan Masalah
Sehabis  tahap  identifikasi  perkara,  maka  di  lakukan perumusan  dilema.  Selesainya  perumusan  persoalan, maka perlu di buat suatu perbuatan rancangan system . Perbuatan  rancangan system tadi  di  tujukan  buat membantu masyarakat pada mengidentifikasi penyakit di  jaringan  gigi  sehingga  dapat  di  lakukan  tindakan selanjutnya menggunakan berbagai macam solusi yang di sarankan oleh system .

## 2.3. Pengumpulan Data
Studi  Pustaka  merupakan  langkah  pertama  dalam proses  pengkajian  tugas  akhir.  Metode  ini  di pergunakan  buat  mendapatkan  data  data  literatur  lain berasal buku buku referensi dan materi yang di angkat dalam  penelitian  ini,  yaitu  pembagian  terstruktur mengenai  metode  metode  ahli,  penggunaan  teorema Bayes  serta  jenis  jenis  penyakit  pada  jaringan  gigi. Melalui  buku  buku,  majalah,  serta  situs  situs pendukung yang bisa membantu pembuatan penelitian. [8]
Wawancara secara tatap muka dilakukan peneliti untuk memperoleh informasi dan fakta fakta dengan seorang dokter  spesialis  gigi  yang  ahli  terhadap  wacana penyakit yang bisa timbul pada jaringan gigi, yaitu drg. Elka  Ayu  Amalia,  Sp.Pros.  Hasil  wawancara  didapat isu,  informasi  dan  fakta  yang  berkaitan  dengan penyakit pada jaringan gigi yang memiliki tanda tanda, baik yang mempunnyai tanda tanda hampir sama atau beda sama sekali.  Untuk menyelesaikan penelitian ini maka  akan  dimanfaatkan  fakta  fakta  tersebut  sebagai bahan acuan.
2.4. Analisa Sistem
Di  tahap  ini  dilaksanakan  analisis  terhadap  sistem manual termasuk buat memperoleh minus minus yang dimiliki oleh system lama tersebut. Pada sistem manual kinerja  apotik  lambat  karena proses  manual  selain  itu penyusunan  laporan  transaksi  obat  masuk  dan  keluar membutuhkan waktu yang lama.
2.5. Permodelan Sistem
Permodelan  Sistem  yang  digunakan  peneliti  yaitu UML  ( Unified  Modelling  Language )  yang  berisikan Use Case Diagram, Activity Diagram, Class Diagram, DFD , dan ERD .

## 2.6. Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan  dan  saran  ialah  langkah  terakhir  dalam penyelidikan. Konklusi bisa berangka ( + )   juga  ( - ) hal ini sinkron menggunakan hasil yang di peroleh di tes system , selain itu saran ialah asa untuk waktu akan datang untuk perkembangan system .

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Implementasi Teorema Bayes
Pada  data  penyakit  ini  penulis  mendapatkan  data berdasarkan fakta-fakta yang diperoleh dari pakar yaitu seorang  dokter  gigi.  Berikut table 1  adalah  penyakit
Author  : Finanta  Okmayura* 1 ,  Impian  Sefria  Nanda 2 ,  Bestari  Aulia  Ananda 3 ,  Nurul  Azani 4 ,  Khairiyah Alifya Azizah 5
yang  di  dapatkan  dalam  penyelesaian  masalah  terkait mendignosis penyakit pada jaringan gigi:

## Tabel  1.Data Penyakit Gigi
Nama Penyakit Gejala Penyakit Solusi TMD (Temporoma ndibular
Disorders)
Sedikit  sakit  di  pelipis serta  sepanjang  rahang bawah Rasa sakit waktu mengunyah serta
gemeretuk Kepala terasa pusing Wajah terasa tidak
nyaman
Sendi berbunyi (clicking)
Pendengaran  berdengung ( tinitus aurium )
Sakit di area sendi
Membuka mulut tapi tidak bisa  kembali  menutup
(locking) Terkuncinya
rahang
dengan mudah
Serta  adanya  deviasi  juga defleksi gerakan rahang
Tidak  bisa  membuka  dan menutup mulut Dokter akan memberikan solusi berupa tindakan
memperbaiki posisi rahang yang bergeser
Edentulous Ridge Sakit gigi Kepekaan gigi tinggi
Waktu makan pedas, dingin,  manis  akan  terasa ngilu  dari  level  rendah hingga tinggi Liang yang tampak didalam gigi Terdapat  kotoran  pada daerah  luar  gigi  yang kecoklatan,  hitam  juga putih
Sakit  waktu  menguyah kuliner
Tidak  bisa  membuka  dan menutup mulut
Melakukan Implan gigi  (Penanaman akar  gigi  buatan pada  rahang  untuk menopang mahkota gigi buatan). Memasang gigi palsu untuk menggantikan  gigi yang  hilang,  gigi palsu  memiliki  2 jenis  yaitu  gigi palsu yang terpasang secara permanen  dan gigi palsu yang dapat di lepas sewaktu
waktu
Berikut tabel 2 merupakan data gejala yang di dapatkan dalam  penyelesaian  masalah  terkait  mendiagnosis penyakit gigi:

## Tabel 2. GejalaPenyakit Gigi
No Kode Gejala Gejala 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G09 G10 G11 G12 G13 G14 G15 G16 G17
Sedikit  sakit  pada  pelipis  dan sepanjang rahang bawah
Rasa  sakit  waktu  mengunyah  juga gemeretuk Sakit kepala Sakit pada area muka Bunyi sendi (clicking) Pendengaran berdengung (tinitus aurium) Sakit pada area sendi Membuka  mulut  tapi  tidak  bisa kembali menutup (locking) Terkuncinya rahang dengan mudah Serta  adanya  deviasi  hingga  defleksi gerakan rahang Sakit gigi Kepekaan gigi tinggi Waktu  makan  pedas,  dingin,  manis akan  terasa  ngilu  dari  level  rendah hingga tinggi Liang yang tampak didalam gigi Terdapat kotoran pada daerah luar gigi yang kecoklatan, hitam juga putih Sakit waktu menguyah kuliner Tidak  bisa  membuka  dan  menutup mulut
Dari tabel diatas maka rule yang dapat dibentuk untuk mendiagnosis penyakit gigi adalah:
Rule 1: IF Sedikit  sakit  pada  pelipis  dan  sepanjang rahang bawah
AND Rasa sakit saat menguynah dan gemerutuk
AND Sakit kepala
AND Sakit pada area muka
AND Bunyi di persendian ( clicking )
AND Pendengaran berdengung (tinitus aurium)
AND Sakit di area sendi
AND Membuka mulut tapi tidak bisa kembali menutup ( locking )
AND Terkuncinya rahang dengan mudah
AND Munculnya  deviasi  maupun  defleksi  gerakan rahang
THEN TMD (Temporomandibular Disorders )
Rule 2 : IF Sakit gigi
AND Kepekaan gigi yang tinggi
AND Waktu  makan  pedas,  dingin,  manis  akan  terasa ngilu dari level rendah hingga tinggi
AND Liang yang tampak di dalam gigi
AND Terdapat  kotoran  pada  daerah  luar  gigi  yang kecoklatan, hitam juga putih
AND Sakit waktu menguyah kuliner.
AND Tidak bisa membuka dan menutup mulut
Author  : Finanta  Okmayura* 1 ,  Impian  Sefria  Nanda 2 ,  Bestari  Aulia  Ananda 3 ,  Nurul  Azani 4 ,  Khairiyah Alifya Azizah 5

## THEN Edentulous Ridge
Dibawah  ini  ialah tabel angka  gejala  dan  tanda  tanda penyakit  gigi  yang  di  dapat  dari  data  fakta  penderita pengidap  penyakit  gigi  yang  sudah  melaksanakan perundingan  medis  di  mana  data  tersebut  akan digunakan buat menentukan berapa angka kemungkinan atau angka dari tanda tanda bagai angka huna  memperoleh  angka  keputusan  bayes.  Adapun angka  kemungkinan  dari  gejala  penyakit  gigi  pada Gambar 2 seperti berikut:

## Gambar 2. Data Riwayat Pasien
Angka  kemungkinan  di  dapat  dari  jumlah  gejala  dan tanda tanda bagai total penyakit
𝑝(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵Ո𝐴) 𝑃(𝐵) (1)
P01 = TMD ( Temporomandibular Disorders )
G01 = 3 11 = 0.21
G02 = 2 11 = 0.14
G03 = 2 11 = 0.14
G04 = 2 11 = 0.14
G05 = 1 11 = 0.07 G06 = 1 11 = 0.07
G07 = 2 11 = 0.14
G08 = 1 11 = 0.07
G10 = 2 11 = 0.14
G12 = 1 11 = 0.07
G16 = 2 11 = 0.14
P02 = Edentulous Ridge
G01 = 2 14 = 0.14
G03 = 2 14 = 0.14
G04 = 1 14 = 0.07
G05 = 1 14 = 0.07
G06 = 2
14 = 0.14
G07 = 2
14 = 0.14
G09 = 1
14 = 0.07
G10 = 2 14 = 0.14
G12 = 5 14 = 0.36
G13 = 5 14 = 0.36
G14 = 3 14 = 0.28
G15 = 3 14 = 0.21 G16 = 5
14 = 0.36
G17 = 4 14 = 0.28
Tabel  di  bawah  ialah  contoh  perkara  yang menampilkan  tanda  tanda  yang  di  alami  penyakit  di jaringan  gigi.  Seorang  penderita  penyakit  gigi mengalami berbagai tanda tanda, selanjutnya penderita segera  bertindak  untuk  kosnsultasi  kepada  drg.  Elka Ayu Amalia dari 17 pilihan gejala yang akan diberikan kepada pasien, terlihat pada tabel 3 berikut. Ini :

## Tabel 3..Data Perundingan Medis Pasien
Kode gejala Gejala Jawaban G01 Sedikit sakit pada pelipis
dan  sepanjang  rahang
bawah Ya G02 Waktu  mengunyah  dan
gemeretuk  akan  terasa
ngilu Ya G03 Sakit kepala Tidak G04 Sakit pada area muka Tidak G05
Bunyi  pada  persendian (clicking)
Tidak G06 Pendengaran berdengung
( tinitus aurium ) Ya
G07 Sakit pada area sendi Tidak
G08
Membuka  mulut  tapi
tidak bisa kembali menutup (locking) Tidak
G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G09 G10 G11 G12 G13 G14 G15 G16 G17
Linda Edentulous Ridge P02
* * *
Martati Edentulous Ridge P02 * * * * Jamilah Edentulous Ridge P02 * * * Denny Edentulous Ridge P02 * * * *
Julkar Edentulous Ridge P02 * * * Novi Edentulous Ridge P02 * * * Slamet
Edentulous Ridge P02
* * Cecep Edentulous Ridge P02 * * * Zuriati Edentulous Ridge P02 * * *
Yanti Edentulous Ridge P02 * *
Jannah Edentulous Ridge P02 *
Bimo Edentulous Ridge P02
* * Ria Edentulous
Ridge P02 Azizah Edentulous Ridge P02 *
*
Jamilah Edentulous
Ridge P02 *
* * Deswizar Edentulous Ridge P02
* Syahril Temporoma ndibular Disorders P01 * * * * Haq Al Temporoma ndibular Disorders P01 * * * * Natasya Temporoma ndibular Disorders P01 * * * * * * Amanda Temporoma ndibular
Disorders P01 * * * * * Nama Pasien Nama Penyakit Kode Gejala
Author  : Finanta  Okmayura* 1 ,  Impian  Sefria  Nanda 2 ,  Bestari  Aulia  Ananda 3 ,  Nurul  Azani 4 ,  Khairiyah Alifya Azizah 5
G09 Terkuncinya rahang
dengan mudah Tidak G10 Munculnya deviasi
maupun defleksi gerakan rahang Tidak G11 Sakit Gigi Ya G12 Kepekaan gigi yang tinggi Ya G13 Waktu  makan  pedas, dingin, manis akan terasa ngilu  dari  level  rendah hingga tinggi Ya G14 Liang  yang  tampak  di dalam gigi Tidak G15 Terdapat  kotoran  pada daerah  luar  gigi  yang kecoklatan,  hitam  juga putih Ya G16
Sakit  waktu  menguyah
kuliner. Ya G17 Tidak bisa membuka dan menutup mulut Tidak
Selanjutnya merupakan langka-langkah dalam penyelesaiannya yaitu :
Pertama , ketika angka kemungkinan sudah diketahui, maka  selanjutnya  akan  dijumlahkan  angkanya.  sesuai fakta sampel terbaru yang bermula pada tabel gejala.
∑ 𝑘 𝑛 𝐺𝑛 = 1 = 𝐺1 + ⋯ + 𝐺𝑛 (2)
P01 = TMD ( Temporomandibular Disorders )
G01 = P(E|H1) = 0.21
G02 = P(E|H2) = 0.14 G06 = P(E|H6) = 0.07 G012 = P(E|H12) = 0.07
G016 = P(E|H16) = 0.14 ∑ 𝑘 𝑛
𝐺𝑛 = 5 = 0.21 + 0.14 + 0.7 + 0.7 + 0.14 = 0.63

## P02 = Edentulous Ridge
G01 = P(E|H1) = 0.14
G06 = P(E|H6) = 0.14
G12 = P(E|H12) = 0.36
G13 = P(E|H13) = 0.36 G15 = P(E|H15) = 0.21 G16 = P(E|H16) = 0.36
∑ 𝑘 𝑛
𝐺𝑛 = 6 = 0.14 + 0.14 + 0.36 + 0.36 + 0.21
+ 0.36 = 1.57
Kedua ,  memperoleh  kemungkinan  hipotesa  H  tanpa memperhatikan evidence menggunakan cara membagikan  angka  kemungkinan evidence awal menggunakan hasil penjumlahan  kemungkinan  sesuai fakta sampel terbaru
P(H i ) = 𝑝(𝐸|𝐻i ) ∑ =𝑛 𝑛 𝑘 (3)
P01 = TMD ( Temporomandibular Disorders )
G01 = P(H1) = 0.21 0.63 = 0.13
G02 = P(H2) = 0.14 0.63 = 0.09
G06 = P(H6) = 0.07 0.63 = 0.11
G012 = P(H12) = 0.07 0.63 = 0.11 G016 = P(H16) = 0.14 0.63 = 0.09

## P02 = Edentulous Ridge
G01 = P(H1) = 0.14 1.57 = 0.09 G06 = P(H6) = 0.14 1.57 = 0.09
G12 = P(H12) = 0.36 1.57 = 0.23 G13 = P(H13) = 0.36 1.57 = 0.23 G15 = P(H15) = 0.21 1.57 = 0.13
G16 = P(H16) = 0.36
1.57 = 0.23
Ketiga ,  langkah  ketiga,  menentukan  kemungkinan hipotesis  dengan  berdasarkan evidence dengan menggunakan  memperkalikan  angka  kemungkinan evidence awal  dengan  angka  kemungkinan  hipotesis tanpa berdasarkan evidence dan semua hasil perkalian itu kita jumlahkan.
∑ = 𝑛 𝑛 𝑘 = P(H i )*P(E|H i )+…+P(H i )*P(E|H i )                (4)
P01 = TMD ( Temporomandibular Disorders )
∑ = 5 𝑛 𝑘 =  (0.21*0.13)  +  (0.14*0.09)  +  (0.07*0.11)  + (0.07*0.11) + (0.14*0.09) = 0.06
P02 = Edentulous Ridge
∑ = 6 𝑛 𝑘 =  (0.14*0.09)  +  (0.14*0.09)  +  (0.36*0.23)  + (0.36*0.23) + (0.21*0.13) + (0.36*0.23) = 0.3
Keempat ,  memperoleh  angka  P  (Hi|Ei)  atau kemungkinan  hipotesis  H,  menggunakan  jalan memperkalikan  akibat  angka  kemungkinan  hipotesa tidak berdasarkan evidence dengan angka kemungkinan  awal  lalu  dibag  menggunakan  akibat
Author  : Finanta  Okmayura* 1 ,  Impian  Sefria  Nanda 2 ,  Bestari  Aulia  Ananda 3 ,  Nurul  Azani 4 ,  Khairiyah Alifya Azizah 5
kemungkinan hipotesa dengan memperhatikan evidence.
P(H i |E i ) = 𝑃(𝐻i)∗𝑃(𝐸|𝐻i) ∑ =𝑛 𝑛 𝑘
(5)
P01 = TMD ( Temporomandibular Disorders )
P(H 1 |E) = 0.21∗0.13 0.06 = 0.455
P(H 2 |E) = 0.14∗0.09 0.06 = 0.21
P(H 6 |E) = 0.07∗0.11
0.06 = 0.13
P(H 12 |E) = 0.07∗0.11
0.06 = 0.13
P(H 16 |E) = 0.14∗0.09
0.06 = 0.21
P02 = Edentulous Ridge
P(H 1 |E) = 0.14∗0.09 0.3 = 0.042
P(H 6 |E) = 0.14∗0.09
0.3 = 0.042
P(H 12 |E) = 0.36∗0.23
0.3 = 0.276
P(H 13 |E) = 0.36∗0.23 0.3 = 0.276
Kelima, langkah terakhir yaitu menetukan  angka bayes ialah  dengan  memperkalikan  angka  kemungkinan evidence awal atau P(E|Hi)  kepada angka hipotesa Hi benar  jika  diberikan evidence E  atau  P(Hi|E)  dan selanjutnya di jumlahkan.
∑ = 𝑛 𝑘 1 Bayes = P(E|H i ) * P(H i |E i )…+  P(H i |E i )         (6)
P01 = TMD ( Temporomandibular Disorders ) ∑ = 𝑛 𝑘 5 Bayes  =  (0.21*0.455)  +  (0.14*0.21)  + (0.07*0.13) + (0.07*0.13) + (0.14*0.21) = 0.17
P02 = Edentulous Ridge
∑ = 𝑛 𝑘 6 Bayes  =  (0.14*0.042)  +  (0.14*0.042)  + (0.36*0.276)  +  (0.36*0.276)  +  (0.21*0.091)  + (0.36*0.276) = 0.33
Setelah  semua  langkah  langkah  hitung  menghitung yang menggunakan metode Teorema bayes tadi, jadi kita  mampu mengetahui  bahwa diagnose pasien menderita  Penyakit  Edentulous  Ridge dengan angka keyakinan 0,33% atau 33% yang paling tinggi berasal macam lain, oleh karenanya cara pengobatannya ialah melakukan  Implan  gigi  (penanaman  akar  gigi  buatan di rahang buat menopang mahkota gigi sintesis), mengenakan  gigi  palsu  untuk  menggantikan  posisi gigi yang hilang, gigi
tidak
asli atau palsu memiliki dua jenis yaitu gigi palsu yg terpasang secara  tetap  di  akar  gigi   serta gigi  palsu  yg bisa pada tanggal sewaktu waktu.

## 3.2. Perancangan UML
Untuk  perbuatan  rancangan  system,  disini  penulis menggunakan diagram UML(Unified Modeling
Language).  Adapun  diagram  yang  digunakan  adalah Use Case Diagram, Activity Diagram, Class Diagram, Data Flow Diagram, Entity Relationship Diagram.
Use Case Diagram :
Gambar 3. Use Case Diagram yang di rancang
Activity Diagram :
Gambar 4. Activity Diagram Diagnosa (Pasien)
Author  : Finanta  Okmayura* 1 ,  Impian  Sefria  Nanda 2 ,  Bestari  Aulia  Ananda 3 ,  Nurul  Azani 4 ,  Khairiyah Alifya Azizah 5
Gambar 6. Activity Diagram Login ( Admin )
Gambar 7 Activity Diagram Data Penyakit ( Admin )

## Class Diagram
Gambar 9 Class Diagram DFD (Data Flow Diagram)
Gambar 10. Data Flow Diagram (DFD)
ERD (Entity Relationship Diagram)
Author  : Finanta  Okmayura* 1 ,  Impian  Sefria  Nanda 2 ,  Bestari  Aulia  Ananda 3 ,  Nurul  Azani 4 ,  Khairiyah Alifya Azizah 5

## 4.   Kesimpulan
a. Perancangan  Sistem  Pakar  yang  digunakan mendiagnosis wabah yang ada pada jaringan gigi sudah berhasil  disusun  dengan  menggunakan  permodelan UML ( Unified Modelling Language).
b. Hasil  diagnosa  dari system pakar  ini  didapat  dari proses  perhitungan  teorema  bayes.  Dimana  metode terome  bayes  memberikan  angka  keyakinan  sebesar 100% dari kecocokan output dari data pakar contoh nya pada data di atas angka kecocokan yang di dapat sesuai dengan  data  pakar  yaitu  dengan  hasil  teeroma  bayes sebesar 33% untuk penyakit Edentulous Ridge dan 17% untuk penyakit TMD ( Temporomandibular Disorders ).

## Daftar Rujukan
[1] Abdul  Hafiz,  Lukman,  and  Desi  Andreswari.  2018.  6  Jurnal Rekursif Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Tulang Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining . http://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/.
[2] Azmi,  Zulfian,  and  Kurniadi  Syahputra.  2018.  “JISICOM (Journal  of  Information  System,  Informatics  and  Computing  ) Implementasi  Teorema  Bayes  Untuk  Mendiagnosis  Tingkat Stres .” Jln. Salemba I 2(1)
[3] Bidang,  Perspektif,  and  Akuntansi  Agustinus  Mujilan. 2017. Analisis  Dan  Perbuatan  rancangan  Sistem . http://feb.widyamandala.ac.id .
[4] Dewi,  O  K,  and  A  S  Purnomo. KONSTELASI: Konvergensi  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Kelamin Dengan Teorema Bayes.
[5] Indah  Ramadani  Lubis,  Nur,  and  Jufri  Halim.  2022.  “Sistem Pakar Mendiagnosis Penyakit Ephelis (Flek Hitam) Pada Kulit Wajah  Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes.”  Jurnal Teknologi  Sistem Informasi dan  Sistem Komputer  TGD) 5(1):
33–44. https://ojs.trigunadharma.ac.id/.
[6] Munaiseche,  CPC  et  al.  2018.  “Implementasi  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Jantung  Pada  Manusia.”  efrontiers  Jurnal Frontiers 1(2): 201. www.unima.ac.id/lppm/.
[7] Okmayura,  Finanta,  and  Noverta  Effendi.  2019.  “Rancang Bangun  Sistem  Pakar  Untuk  Identifikasi  Dini  Pelaku  Bullying Pada  Remaja  Menggunakan.”  Journal  of  Education  Informatic Technology and Science (JeITS) 1.
[8] Vitriani,  V.,  Okmayura,  F.,  &  Satria,  R.  2022.  “Analisis  Dan Perbuatan rancangan Sistem Informasi Pelayanan Administrasi Publik  Menggunakan  Unified  Modeling  Language  (UML)”. Simtika, 5(1), 27–34.
[9] Sembiring  Milala,  Junasti.  2021.  “J-SISKO  TECH  Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD Sistem Pakar Untuk Pendiagnosaan Karies Gigi Menggunakan Teorema Bayes.” 4(1): 103–11.
[10] Kaleluku,  A.P  (2021).  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA PENYAKIT  PADA  ANJING  JENIS  HERDER  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  FORWARD  CHAINING. (Skripsi  Sarjana,  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan Komputer).
[11] Bahar  and  Depy  Wahyu  Pratama.  2017.  Jutisi  (Jurnal  Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi) “Penerapan Teorema Bayes Dalam Sistem Pakar Untuk Perundingan medis Siswa Bermasalah .”6(2) :  1449 – 1588./