## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 2 | Issue 1 | June (2019)
IJUBI
Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence

## PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI MENGGUNAKAN ALGORITMA BAYES
Sri Ngudi Wahyuni 1 , Lila Garjita 2 1 Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
1 yuni@amikom.ac.id, 2 lilagln96@gmail.com
12 Jl. Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta
Keywords:
Expert System, Disease, Dental, Diagnosis, Bayes

## Abstract
Dental disease is a health problem in Indonesia, many people complain about it.  In  2013  Indonesia's  basic  health  research  that  25.9%  of  Indonesia's population had dental and mouth problems. The public awareness to maintain dental and oral health is still low at around 13.1%. In addition, there is a lack of  a number  of  dentists,  causing  the  high cost  of  dental  examinations.   The expert system of Dental Disease Diagnosis System is a solution which can to detect  symptoms  of  dental  disease  early  before  go  to  doctors.The  Bayes algorithm  is  one  of  methods  which  efisien  to  use  in  expert  system  for developing  it.  The  bayes  algorithm  is  accurate  to  diagnose  early  dental diseases,  by  entering  a  diagnosis  -  an  alternative  probability  value  of  the disease and symptoms obtained from an expert.
Kata Kunci Sistem Pakar,
Penyakit, Gigi, Diagnosis, Bayes

## Abstrak
Penyakit  gigi  merupakan  masalah  kesehatan  di  Indonesia,  banyak  orang mengeluhkannya. Pada 2013 penelitian kesehatan dasar di Indonesia bahwa 25,9%  populasi  Indonesia  memiliki  masalah  gigi  dan  mulut.  Kesadaran masyarakat  untuk  menjaga  kesehatan  gigi  dan  mulut  masih  rendah  sekitar 13,1%. Selain itu, kurangnya jumlah dokter gigi, menyebabkan tingginya biaya pemeriksaan gigi. Sistem pakar Sistem Diagnosis Penyakit Gigi adalah solusi yang  dapat  mendeteksi  gejala  penyakit  gigi  lebih  awal  sebelum  pergi  ke dokter.  Algoritma  Bayes  adalah  salah  satu  metode  yang  efisien  untuk digunakan dalam sistem pakar untuk mengembangkannya. Algoritma bayes akurat untuk mendiagnosis penyakit gigi dini, dengan memasukkan diagnosis - nilai probabilitas alternatif penyakit dan gejala yang diperoleh dari seorang ahli.

## Pendahuluan
Penyakit  gigi  merupakan  salah  satu  masalah kesehatan  yang  banyak  dikeluhkan,  menurut hasil  riset  kesehatan  dasar  Indonesia  tahun 2013,  sebesar  25.9%  penduduk  Indonesia mempunyai  masalah  gigi  dan  mulut. Minimnya pengetahuan dan minimnya sumber informasi mengenai kesehatan gigi dan mulut menyebabkan  kesadaran  masyarakat  untuk menjaga  kesehatan  gigi  dan  mulut  masih rendah, kurang lebih hanya sekitar 31.1% yang menerima  perawatan  dan  tenaga  medis  gigi yaitu perawat gigi, dokter gigi atau dokter gigi
spesialis,  sementara  68.9%  lainnya  tidak melakukan perawatan ke dokter gigi maupun ahlinya [1].
Pada  tahun  2016,  jumlah  rasio  ideal  antara tenaga dokter gigi terhadap jumlah penduduk di Indonesia adalah 1 berbanding 9.000. Namun karena masih rendahnya tenaga dokter gigi di Indonesia,  rasio  itu  membengkak  hingga  1 berbanding 24.000. Jumlah rasio ideal ini sangat jauh  dengan  standar  yang  ditetapkan  World Health Organization (WHO) yaitu 1 berbanding 2.000 penduduk. Kondisi
memprihatinkan  ini  masih  ditambah  dengan
belum  meratanya  persebaran  dokter  gigi,  di mana  70%  nya  masih  terpusat  di  Pulau  Jawa. Hal  inilah  yang  menyebabkan  kurangnya keinginan  masyarakat  untuk  melakukan pendiagnosaan  awal  penyakit  gigi  ke  dokter. Kurangnya  perbandingan  jumlah  dokter dengan  perbandingan  jumlah  penduduk menyebabkan mahalnya biaya periksa gigi [2].

## Landasan Teori

## Arsitektur Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang  biasanya  hanya  dapat  dipecahkan  oleh seorang pakar dalam bidang tersebut. Adapun ciri-ciri sistem pakar adalah:
1. Terbatas pada bidang yang spesifik.
2. Dapat  memberikan  penalaran  untuk  data- data yang tidak lengkap atau tidak pasti.
3. Dapat  mengemukakan  rangkaian  alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami.
4. Berdasarkan pada rule atau kaidah tertentu.
5. Dirancang  untuk  dapat  dikembangkan secara bertahap.
6. Outputnya bersifat nasihat atau anjuran.
7. Output tergantung dari dialog dengan user.
Adapun  skema  sistem  pakar  dijelaskan  pada gambar 1.
Gambar 1. Skema Sistem Pakar
Gambar 1 menjelaskan dialog antara program dan  pemakai  yang  memungkinkan  sistem pakar menerima intruksi dan informasi (input) dari  pemakai,  juga  memberikan  informasi (output) kepada pemakai.
• Basis  Pengetahuan,  pengetahuan  berisi tentang  pemahaman,  formulasi  dan penyelesaian  masalah  yang  disusun berdasarkan fakta dan aturan.
• Akuisisi  pengetahuan,  adlah  bagian  yang berisi akumulasi, transfer dan transformasi keahlian dalam rangka memberikan solusi atas suatu masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program komputer. • Mesin  Inferensi,  adalah  mesin  inferensi adalah program komputer yang memberikan  metodologi  untuk  penalaran tentang  informasi  yang  ada  dalam  basis pengetahuan  dan  dalam  workplace  dan untuk memformulasikan kesimpulan.
• Workplace, merupakan area dari sekumpulan  memori  kerja  (working memory)  dan  digunakan  untuk  merekam hasil-hasil dan kesimpulan yang dicapai.
• Fasilitas Penjelasan, merupakan komponen tambahan  yang  akan  meningkatkan kemampuan  sistem  pakar  dan  dapat menggambarkan  pola  pikir  penalaran sistem kepada pemakai.
• Perbaikan  Pengetahuan,  pakar  memiliki kapabilitas untuk menganalisis dan belajar dari kinerjanya sehingga dapat melakukan perbaikan atau evaluasi untuk meningkatkan kinerjanya.
• Kemampuan  tersebut  sangat  penting karena program akan mampu menganalisis kesuksesan  atau  kegagalan  dari  program tersebut.

## Penyakit Gigi
Berikut adalah beberapa macam penyakit pada, antara lain [3]:

## Ginggivitis
Ginggivitis adalah inflamasi ginggiva marginal atau  radang  gusi.  Radang  gusi  ini  dapat disebabkan  oleh  faktor  lokal  maupun  faktor sistemik. Faktor lokal diantaranya karang gigi, bakteri,  sisa  makanan  (plak),  pemakaian  sikat gigi yang salah, rokok, tambalan yang kurang baik. Faktor sistemik meliputi Diabetes Melitus (DM),  ketidakseimbangan  hormon  (saat menstruasi, kehamilan, menopause, pemakaian kontrasepsi), keracunan logam, dan sebagainya.

## Karies Gigi
Karies  gigi  merupakan  suatu  penyakit  infeksi pada  jaringan  keras  gigi  yang  mengakibatkan kerusakan  struktur  gigi  dan  bersifat  kronik. Hal-  hal  yang  mendukung  terjadinya  karies gigi  adalah  gigi  yang  peka,  adanya  bakteri streptococcus mutans dan adanya plak gigi.

## Abses Gigi
Pengumpulan nanah yang telah menyebar dari sebuah gigi ke jaringan di sekitarnya, biasanya berasal dari suatu infeksi. Abses ini terjadi dari infeksi gigi yang berisi cairan (nanah) dialirkan ke gusi sehingga gusi yang berada didekat gigi tersebut membengkak.

## Periodontitis
Peradangan jaringan periodontium yang lebih dalam  yang  merupakan  lanjutan  dari peradangan ginggiva. Sebagian besar periodontitis merupakan akibat
dari penumpukan  plak  dan  karang  gigi  diantara gigi dan gusi. Akan terbentuk kantong diantara gigi  dan  gusi,  lalu  meluas  kebawah  diantara akar gigi dan tulang dibawahnya. Kantong ini mengumpulkan plak dalam suatu lingkungan bebas oksigen yang mempermudah pertumbuhan bakteri.

## Pulpitis
Pulpitis  adalah  peradangan  pada  pulpa  gigi yang  menimbulkan  rasa  nyeri,  merupakan reaksi terhadap toksin bakteri pada karies gigi. Penyebab  pulpitis  yang  paling  sering ditemukan adalah pembusukan gigi dan cidera. Pulpa  yang  terbungkus  dalam  dinding  yang keras tidak akan memiliki ruang cukup untuk membengkak  ketika  terjadi  peradangan,  yang terjadi hanyalah peningkatan tekanan didalam gigi.  Peradangan  yang  ringan  tidak  akan menimbulkan  kerusakan  gigi  permanen, peradangan  yang  berat  bisa  mematikan pulpa.Sitohang  (2017)  pada  penelitiannya menggunakan metode Bayes untuk pendeteksian  penyakit  Diabetes  mellitus, menyatakan  bahwa  pendeteksian  secara  dini mampu  meminimalkan  resiko  kematian, dengan  tingkat  tingkat  akurasi  yang  cukup tinggi  [4].  Penelitian  lain  dilakukan  oleh Ramadhan (2015) menggunakan  Metode Bayes untuk  melakukan  pendiagnosaan  Dermatitis
Imun  atau  penyakit  pada  kulit  yang  sebagian besar diderita oleh bayi maupun anak-anak dan menyebabkan  pelemahan  imun,  menyatakan bahwa hasil analisis pendiagnosaan akurat [5]. Penelitian  selanjutnya  adalah  yang  dilakukan oleh  Amani,  dkk  (2017)  yaitu  pendeteksian dehidrasi  berdasarkan  Warna  dan  Kadar Amonia  pada  Urin  Berbasis  Sensor  TCS3200 Dan  MQ135.  Hasil  penelitiannya  adalah persentase  error  pembacaan  sensor  warna TCS3200  adalah  sebesar  2,70%  dan  korelasi pembacaan  sensor  gas  MQ135  dengan tegangan keluarannya sebesar 99,81%. Selanjutnya pada pengujian sistem
menggunakan Naive Bayes dengan jumlah data latih sebanyak 46 data dan data uji sebanyak 23 data, diperoleh akurasi sebesar 95,65% dengan waktu  komputasi  rata-rata  selama  0,69  detik. Hal  ini  membuktikan  bahwa  metode  bayes cukup  akurat  untuk  digunakan.Berdasarkan pembahasan  tersebut  diatas,  tujuan  penelitian ini  adalah  Bagaimana  melakukan  diagnosa awal  penyakit  gigi  menggunakan  metode algoritma bayes?

## Teorema Bayes
Teorema Bayes adalah sebuah teorema dengan dua  penafsiran  yang  berbeda.  teorema  ini menyatakan seberapa jauh derajat kepercayaan subjektif  harus  berubah  secara  rasional  ketika ada  petunjuk  baru.  Dalam  penafsiran frekuentis teorema ini menjelaskan representasi invers  probabilitas  dua  kejadian  dan merupakan dasar dari statistika Bayes.
1. Evidence  Tunggal  (E)  dan  Hipotesis Tunggal (H)
(1)
Keterangan : p(H|E) = probabilitas hipotesis H terjadi jika evidence E terjadi p(E|H) = probabilitas munculnya evidence E jika hipotesis H terjadi
p(H)    = probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun p(E)    = probabilitas evidence E tanpa memandang hipotesa apapun
2. Evidence  tunggal  (E)  dan  hipotesis  ganda
(H 1 , H 2 ,…H 3 ) (2)
Keterangan: p(Hi|E) =  probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence E p(E|H i )  =  probabilitas  munculnya  evidence  E jika diketahui hipotesis Hi  benar p(Hi) =probabilitas hipotesis Hi (menurut hasil sebelumnya  tanpa    memandang  evidence apapun) n=  jumlah hipotesis yang mungkin

## 3. Evidence ganda dan hipotesis ganda

## (3)
Nilai  Probabilitas  Bayes  untuk  Penyakit/ p(Hi)
Nilai probabilitas Bayes untuk penyakit adalah nilai  kemungkinan  terjadinya  penyakit  (Hi) tanpa  melihat  gejala  apapun.  Adapun  nilai probabilitas Bayes tersebut didapat dari pakar yang terkait dengan sistem pakar yang dibuat yaitu dokter spesialis gigi terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Nilai Probabilitas Bayes untuk
Penyakit / p(Hi) No Hi Nilai 1 Ginggivitis 0.13 2 Karies Gigi 0.22 3 Abses Gigi 0.12 4 Periodontitis 0.2 5 Pulpitis 0.33
Tabel 1 menjelaskan tentang nilai  probabilitas yang  ditentukan  oleh  pakar,  yaitu  dokter  gigi dari  sebuah  klinik  gigi  di  Yogyakarta  dalam kurun waktu bulan Maret – Mei 2018. Adapun pengambilan sample dilakukan dengan teknik Purposive sampling, karena tidak seluruh pasien dapat dijadikan sampel.
Tabel 2. Tabel jumlah pasien tahun 2018
No Penyakit Maret April Me i Jumlah 1 Ginggivitis 15 27 23 65 2 Karies Gigi 44 41 22 107 3 Abses Gigi 18 16 23 57 4 Periodontitis  29 37 33 99 5 Pulpitis 61 52 47 160 Jumlah 167 173 148  488
Tabel 2 adalah jumlah responden sebanyak 488 pasien  dari  5  penyakit  gigi  yang  memiliki jumlah pasien terbanyak.

## Tabel Gejala
Berikut  adalah  tabel  gejala  yang  digunakan sebagai acuan tertera pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Gejala penyakit gigi Kode Gejala Gejala G01 Gusi Meradang G02 Gigi Berlubang G03 Gusi Membengkak G04 Adanya plak pada gigi G05 Gusi tampak merah atau merah tua G06 Gigi goyang G07 Gusi mudah berdarah G08 Gigi  nyeri  saat  makan  asam dan dingin G09 Gigi seperti terkikis G10 Gigi  nyeri  saat  mengunyah  / menggigit G11 Gusi sakit berkepanjangan G12 Gigi nyeri saat malam hari G13 Nyeri parah pada gigi menyebar ke rahang, leher dan telinga G14 Bau Mulut G15 Pada  gigi  terdapat  noda berwarna  coklat,  hitam  dan putih G16 Kelenjar getah bening dibawah rahang membengkak dan nyeri G17 Gigi menjadi sensitif G18 Wajah  dan  pipi  nampak bengkak G19 Rasa anyir dimulut G20 Gusi terasa nyeri dan perih G21 Adanya  nanah  yang  keluar antara gigi dan gusi G22 Penyusutan  gusi  sehingga  gigi terlihat lebih tinggi dari normal
G23 Gigi  berlubang  cukup  dalam sampai pulpa terbuka G24 Badan terasa demam G25 Nyeri  tajam  dan  berdenyut terjadi selama 10-15 menit

## Data penyakit dan saran
Berikut  adalah  data  penyakit  dan  saran menurut ahli, tertera pada tabel 4.
Tabel 4. Data penyakit saran.
No Nama Penya kit Saran Pengobatan 1 Ginggi vitis - Hindari merokok / penggunaan tembakau dalam bentuk lain
- Memenuhi nutrisi tubuh
- Menyikat  gigi  dengan  sikat gigi yang lembut
- Mengganti  sikat  yang  baru setiap 3 bulan sekali
- Membersihkan  sela-sela  gigi dengan  benang  gigi  minimal 1x sehari
- Pasien  harap  memperbaiki kebersihan mulut dan berkumur dengan obat kumur  iodium  povidon  3  x sehari selama 3 hari - Bila dengan perbaikan kebersihan  tidak  sembuh,
Amoksilin  500  mg  3  x  sehari selama 5 hari
- Anjuran untuk
membersihkan  karang  gigi dan  melakukan  fisioterapi oral di klinik - Melakukan pengangkatan
operculum di klinik 2 Karies Gigi - Hindari konsumsi tinggi gula dan yang mengandung asam
- Menyikat  gigi  dengan  sikat gigi yang lembut
- Mengganti  sikat  yang  baru setiap 3 bulan sekali
- Membersihkan  sela-sela  gigi dengan  benang  gigi  minimal 1x sehari
- Menggunakan  pasta  gigi yang mengandung fluor
- Pasien  harap  memperbaiki kebersihan mulut dan berkumur dengan obat
kumur  iodium  povidon  3  x sehari selama 3 hari
- Jika  pembusukan  berhenti sebelum  mencapai  dentin, maka email membaik dengan sendirinya dan bintik putih digigi akan menghilang,  perlindungan dentin mengulas fluor. Anjuran  untuk  melakukan aplikasi  /  perawatan  fluor atau  penambalan  gigi  di klinik.
- Jika  dentin  yang  menutup pulpa  sudah  tipis  maka dapat dilakukan pulp capping.  Anjuran  untuk melakukan perawatan capping pulpa di klinik - Jika pembusukan telah mencapai dentin, maka bagian gigi yang membusuk harus  diangkat  dan  diganti dengan  penambalan  dengan tumpatan  tetap.  Anjuran untuk  pencabutan  gigi  di klinik.
- Jika  gigi  sudah  terkikis banyak anjuran untuk perawatan pembuatan mahkota gigi di klinik. 3 Abses
Gigi
- Hindari konsumsi tinggi gula dan yang mengandung asam
- Menyikat  gigi  dengan  sikat gigi yang lembut
- Mengganti  sikat  yang  baru setiap 3 bulan sekali
- Membersihkan  sela-sela  gigi dengan  benang  gigi  minimal 1x sehari
- Pasien  dianjurkan  berkumur dengan air hangat
- Mengkonsumsi  obat  pereda nyeri dan anti biotik
- Bila  ada  indikasi,  gigi  harus dicabut  setelah  infeksi  reda dan konsultasikan ke dokter.
- Anjuran  pembuatan  kanal gigi di klinik
- Anjuran  untuk  perawatan insisi  drainase  abses  untuk mengeluarkan  nana  pada gusi. 4 Period ontitis - Hindari merokok / penggunaan tembakau dalam bentuk lain
- Memenuhi nutrisi tubuh
- Menyikat  gigi  dengan  sikat gigi yang lembut
- Mengganti  sikat  yang  baru setiap 3 bulan sekali
- Membersihkan  sela-sela  gigi dengan  benang  gigi  minimal 1x sehari
- Pasien  harap  memperbaiki kebersihan mulut dan berkumur dengan obat kumur  iodium  povidon  3  x sehari selama 3 hari
- Anjuran  untuk  pembersihan karang  gigi,  saku  gigi,  food impaction  dan  penyebab lokal lainnya di klinik.
- Pemberian  obat  Antibiotik terpilih seperti Amoksilin 500 mg (3 x sehari) selama 5 hari.
- Bila  sudah  goyah  gigi  harus dicabut diklinik.
- Anjuran  untuk  melakukan Root Planning di klinik. 5 Pulpiti s
- Menyikat  gigi  dengan  sikat gigi yang lembut
- Mengganti  sikat  yang  baru setiap 3 bulan sekali
- Membersihkan  sela-sela  gigi dengan  benang  gigi  minimal 1x sehari
- Pasien  dianjurkan  berkumur dengan air hangat
- Melakukan  rontgen  untuk mengecek masih bisa diselamatkan  /  tidaknya pulpa.
- Anjuran untuk melakukan uji pulpa  dengan  penguji  pulpa elektrik  untuk  mengetahui kondisi  pulpa  yang  bisa dilakukan di klinik.
- Anjuran  untuk  melakukan perawatan  saluran  akar  di klinik untuk menyelamatkan pulpa yang masih hidup.

## Metode penelitian
Berikut  adalah  metode  penelitian  yang digunakan  pada  penelitian  ini,  tertera  pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode penelitian
Adapun  tahapan  metode  penelitian  yang dilakukan adalah sebagai berikut:
Tahap  pertama  adalah  proses  Pengumpulan data, adapun tahapan pengumpulan data
• Proses  observasi  adalah  proses  melakukan ujicoba  atau  datang  langsung  melihat  dan mengamati  proses  yang  terjadi  di  sebuah klinik gigi.
• Wawancara  dilakukan  kepada  pakar,  yaitu dokter  gigi,  tentang  penyakit  gigi  dan indikasinya.
• Kepustakaan  dilakukan  dengan  membaca beberapa referensi tetang kepakaran penyakit  gigi  dan  pemanfaatan  teorema Bayes.
Tahapan kedua adalah analisis. Adapun analisis yang  digunakan  adalah  metode  purpose sampling,  analisis  Pieces,  analisis  kebutuhan fungsional dan non fungsional. Adapun analisis kebutuhan  fungsional  adalah  mengidentifikasi jenis  kebutuhan  yang  berisi  proses  yang  akan dilakukan  oleh  system.  Kebutuhan  fungsional juga  berisi  informasi-informasi  apa  saja  yang harus ada dan dihasilkan oleh sistem [6]. Analisis Kebutuhan  Non  Fungsional,  ialah  tipe requirement  yang  berisi  properti  perilaku  yang
Pengumpulan data
• Observasi di sebuah klinik gigi
• Pengambilan sample
• Wawancara dengan ahli
• Studi pustaka

## Analisis data
• Metode pupose sampling
• Analisis fungsional dan non fungsional
• Analisis Pieces sebagai framework yang digunakan

## Pengembangan system
• Membangun ERD, DFD, dll
Pengujian sistem dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosa dokter dengan aplikasi.
dimiliki  oleh  sistem,  meliputi:  operasional, performance, keamanan, politik dan budaya.
Metode  purpose  sampling  digunakan  karena tidak  semua  pasien  akan  menjadi  sampel. Berikut adalah rumus pengambilan sampel.
n = N
(4)
Ne 2 + 1
Keterangan: n = Banyaknya unit sampel
N = Banyaknya Populasi e = Taraf Nyata (0,10)
1 = Bilangan Konstanta
Tahapan  ketiga  pada  metode  penelitian  adalah tahapan pengembangan sistem, dengan membangun  UML,  ERD  dan  lain  sebagainya. Dalam  merancang  dan  pengembangan  website aplikasi  riset  keyword  ini  digunakan  metode prototyping, merupakan metode pengembangan sistem  yang  menggunakan  pendekatan  untuk membuat  suatu  program  dengan  cepat  dan bertahap sehingga segera dapat dievaluasi oleh pemakai.
Tahapan  keempat  adalah  tahapan  pengujian. Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan hasil  pemeriksaan  manul  oleh  dokter  dengan analisa system.

## Pembahasan
Pada  bulan  Maret  -  Mei  pasien  penderita penyakit  gigi  adalah  berjumlah  488  dengan  5 penyakit  gigi,  dari  jumlah  tersebut  di  ambil sampel sebanyak 30% dari masing-masing jenis penyakit tertera pada tabel 4.
Tabel 4. Sampel pasien menggunakan metode
puspose sampling No Penyakit Jumlah 1 Ginggivitis 11 2 Karies Gigi 18 3 Abses Gigi 10 4 Periodontitis 17 5 Pulpitis 27 Jumlah 83
Tabel 4 menjelaskan tetang jumlah sampel yang diambil dari 488 pasien dengan menggunakan metode purpose sampling karena tidak semua pasien dijasikan sampel.
Berikut perhitungan sampel pada tabel 4.
Populasi  adalah  sebanyak  488  dimana e ditetapkan  0,1  yaitu  penyimpangan  dalam pemakaian  sampel  sebesar  10%  dengan Bilangan Konstanta adalah 1. Sehingga:
n = 488 488 𝑥 (0.1) 2 +  1 n = 488
488 𝑥 (0.01) +  1 n = 488 5.88 n = 82,99
dibulatkan menjadi 83
Berdasarkan  hasil  perhitungan  sampel,  maka dapat diketahui bahwa banyaknya pasien yang akan  diteliti  pada  pengambilan  sampel  secara purposive  sampling dari  populasi  pasien  R+ Klinik Gigi sebanyak 83 sampel (orang).
Adapun masing-masing jenis penyakit diambil sample sebagai berikut:
a.  Penderita Penyakit Ginggivitis
ni = 65 488 𝑥 83
ni = 11,05  dibulatkan menjadi 11
b.   Penderita Penyakit Karies Gigi
ni = 107 488 𝑥 83 ni = 18,19 dibulatkan menjadi 18 c.   Penderita Penyakit Abses Gigi ni = 57 488 𝑥 83 ni = 9,69 dibulatkan menjadi 10
d.   Penderita Penyakit Periodontitis
ni = 99 488 𝑥 83
ni = 16,84 dibulatkan menjadi 17
e.   Penderita Penyakit Pulpitis
ni = 160 488 𝑥 83
ni = 27,21 dibulatkan menjadi 27
Sedangkan  untuk  nilai  probabilitas evidence pada  setiap  hipotesa  didapat  dengan menghitung jumlah kemunculan gejala  dibagi dengan  jumlah  hipotesa  pada  setiap  jenis
penyakit yang akan dicari. Mengunakan rumus (2)  Perhitungan  algoritma  bayes  ketika  ada seorang  pasien  mengalami  gigi  nyeri  saat mengunyah atau menggigit (E10) dan demam (E24):
=  (p(E10|H1)*p(E24|H1)*p(H1) ) +
(p(E10|H2)*p(E24|H2)*p(H2))+ (p(E10|H3)*p(E24|H3)*p(H3))+ (p(E10|H4)*p(E24|H4)*p(H4))+
(p(E10|H5)*p(E24|H5)*p(H5))
=  (0*0*0.13) + (1*0*0.22) + (0.8*0.9*0.12) +
(0.88*0*0.2) + (0.70*1*0.33)
=  0 + 0 + 0.0864 + 0 + 0.231
= 0.34
Adapun  perhitungan  probabilitas  selanjutnya adalah
Dari  hasil  perhitungan  tersebut,  dapat diketahui  hipotesa  (jenis  penyakit)  yang dialami  oleh  pasien  berdasarkan evidence (gejala)  yang  timbul  adalah H5  =  Pulpitis karena probablitas yang dihasilkan
mempunyai nilai terbesar.
Nilai  Probabilitas  Bayes  untuk  Gejala/ p(E|Hi)
Nilai  probabilitas  Bayes  untuk  gejala  adalah nilai  kemungkinan  terjadinya  gejala  (E) terhadap  suatu    penyakit  yang  di  diagnosis (Hi). Adapun nilai probabilitas Bayes tersebut didapat dari pakar yang terkait dengan sistem pakar  yang  dibuat  yaitu  dokter  spesialis  gigi terdapat pada Tabel .
Tabel 5 . Tabel Nilai Probabilitas Bayes untuk Gejala / p(E|Hi)
Tabel 5 menjelaskan tentang nilai  probabilitas evidence setiap  hipotesa,  didapat  dengan menghitung jumlah kemunculan gejala  dibagi dengan  jumlah  hipotesa  pada  setiap  jenis penyakit  yang  akan  dicari.  Perhitungannya adalah  seorang  pasien  mengalami  gigi  nyeri saat  mengunyah  atau  menggigit  (E10)  dan demam  (E24).  Hasil  perhitungan  tersebut, dapat diketahui hipotesa (jenis penyakit) yang dialami  oleh  pasien  berdasarkan evidence (gejala)  yang  timbul  adalah  H5  =  Pulpitis karena probablitas yang dihasilkan mempunyai nilai terbesar.

## Kesimpulan dan Saran
Sistem  mampu  melakukan  diagnosa  awal penyakit  gigi  dengan  menggunakan  metode bayes  dengan  cara  memasukkan  diagnosa  - alternatif  nilai  probabilitas  dari  penyakit  dan gejala  yang  diperoleh  dari  seorang  pakar. Berdasarkan  hasil  kuesioner  sistem  dinilai cukup  akurat  dalam  membantu  dokter melakukan  diagnosa  awal  terhadap  pasien. Berdasarkan  hasil  kuesioner  sistem  dinilai efisien  dalam  membantu  pasien  dalam melakukan  diagnosa  awal  tentang  penyakit gigi yang diderita.

## Referensi
[1] Kemenkes RI.” Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2013”, Jakarta: Kemenkes RI. 2014., http://www.depkes.go.id/resources/downl oad/pusdatin/profil-kesehatan-
indonesia/profil-kesehatan-indonesia- 2013.pdf ,  akses  online  tanggal  10  Mei 2018.
[2] Xav.  2016.  Perawatan  gigi  mahal  hanya mitos.
[Online]. Available: ( www.pressreader.com/indonesia/jawa- pos/20161125/282754881302865 , diakses tanggal 10 Mei 2018) . Surabaya : Jawa Pos
[3]  A.  M.  Puspitasari,  D.E.  Ratnawati,  A.W. Widodo,  “Klasifikasi Penyakit  Gigi  Dan Mulut  Menggunakan  Metode  Support Vector  Machine”,  Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, e-ISSN: 2548-964X, Vol. 2, No. 2, Februari 2018, hlm. 802-810, 2018
[4] H.  T.  Sihotang,  “Perancangan  Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Diabetes Dengan Metode  Bayes”,  Jurnal  Mantik  Penusa, Volume 1 No. 1 Juli,   e-ISSN 2580-9741,
2017. [5] P.S. Ramadhan, “ Sistem Pakar Pendiagnosaan Dermatitis Imun Menggunakan  Teorema  Bayes”,  Jurn al
Informatika  dan  Teknologi  Jaringan, ISSN  240-7600, Vol  3,  No  1,  September 2018
[6] S.N. Wahyuni, D. A. Wijaya, “ Penerapan Dan  Optimasi  Riset  Keyworddengan Teknik  Allintitllepada  Mesin  Pencari Google” Jurnal Mantik Penusa Vol. 2, No. 2Desember pp.40-44. 2018