## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 544 - 553 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1102 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut
Anzas Ibezato Zalukhu, Irwan Syahputra, Suhardiansyah, Zulham Sitorus, Khairul Pascasarjana, Magister Teknologi Informasi, Universitas Pembangunan Pancabudi, Medan, Indonesia Email: 1,* anzaszalukhu@gmail.com, 2 irwansyahputra92@gmail.com, 3 suhardiansyah16@gmail.com,
4 zulhamsitorus@dosen.pancabudi.ac.id, 5 khairul@dosen,pancabudi.ac.id Email Penulis Korenspondensi: anzaszalukhu@gmail.com
Abstrak- Gigi dan mulut merupakan organ vital yang memainkan peran penting dalam menjaga kesehatan manusia. Kelainan pada gigi dan mulut dapat menjadi pemicu penyakit lain dalam tubuh. Pentingnya menjaga kesehatan gigi dan mulut ditekankan, terutama mengingat  fungsinya  yang  esensial  dalam  berbicara,  menjaga  bentuk  wajah,  dan  mengunyah  makanan.  Sayangnya,  dengan perkembangan  zaman,  pola  makan  yang  tidak  sehat,  seperti  konsumsi  makanan  siap  saji  tinggi  gula,  garam,  dan  lemak,  dapat menyebabkan masalah kesehatan gigi dan mulut. Penyakit gigi dan mulut sering disebabkan oleh mikroorganisme, dan pengetahuan terbatas tentang gejala-gejala penyakit ini dapat menjadi hambatan untuk diagnosis dini. Sebagai solusi, penelitian ini mengusulkan penerapan  metode certainty  factor dalam  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit  gigi  dan  mulut.  Metode  ini  memungkinkan evaluasi tingkat keyakinan pakar terhadap data yang dianalisis, memberikan solusi atau rekomendasi dalam situasi kompleks. Penelitian ini mengacu pada pandangan pakar dokter gigi dan mulut, yang dianggap memiliki pengetahuan dan pengalaman yang mencukupi. Sistem  pakar  yang  diusulkan  bertujuan  untuk  meniru  proses  penalaran  seorang  pakar  dalam  memecahkan  masalah  spesifik  dalam bidang gigi dan mulut. Dengan memanfaatkan certainty factor , sistem ini dapat menyediakan solusi yang lebih dapat diandalkan dan memberikan kontribusi pada upaya pencegahan serta penanganan dini penyakit gigi dan mulut.
Kata kunci: Sistem Pakar; Penyakit Gigi dan Mulut,; Metode Certainty Factor .
Abstract- Teeth and mouth are vital organs that play a crucial role in maintaining human health. Abnormalities in teeth and mouth can trigger other diseases in the body. The importance of maintaining dental health is emphasized, especially considering its essential functions in speech, facial structure preservation, and food chewing. Unfortunately, with the advancement of time, unhealthy eating patterns, such as the consumption of ready-made foods high in sugar, salt, and fat, can lead to dental and oral health problems. Diseases of the teeth and mouth are often caused by microorganisms, and limited knowledge of the symptoms of these diseases can hinder early diagnosis. As a solution, this research proposes the implementation of the certainty factor method in an expert system for diagnosing dental and oral diseases. This method allows the evaluation of the expert's confidence level in the analyzed data, providing solutions or recommendations in complex situations.
This study refers to the perspectives of dental experts, who are considered to have sufficient knowledge and experience. The proposed expert system aims to mimic the reasoning process of a dental expert in solving specific problems in the field of teeth and mouth. By utilizing the certainty factor, this system can provide more reliable solutions and contribute to efforts in preventing and early treating dental and oral diseases.
Keywords: Expert System, Dental and Oral Diseases, Certainty Factor Method

## 1. PENDAHULUAN
Gigi dan Mulut adalah salah satu organ vital yang sangat berguna bagi kesehatan manusia yang patut diperhatikan perawatannya [1]. Oleh sebab itu menjaga kesehatan gigi dan mulut adalah hal yang sangat wajib bagi setiap manusia. Kelainan pada gigi dan mulut dapat menjadi salah satu pemicu munculnya penyakit yang lain pada tubuh manusia. Gigi merupakan bagian organ-organ tubuh yang ada pada wajah. Gigi adalah jaringan tubuh yang paling keras dibanding yang lainya  [2],[3].  Gigi  berfungsi  sangat  penting  kegunaanya  terutama  untuk  berbicara,  mempertahankan  bentuk  muka, merobek  dan  mengunyah  makanan  pada  sistem  pencernaan  [4],[5],[6].  Mengingat  fungsinya  sangat  penting,  maka dianjurkan  untuk  menjaga  kesehatan  gigi  sedini  mungkin  supaya  dapat  bertahan  lama  dalam  rongga  mulut.  Semakin berkembangnya zaman berbagai penyakit semakin mudah menghapiri tubuh manusia, hal ini terjadi karena kurangnya memperhatikan  makanan  dan  minuman  yang  dikonsumsi  sehingga  dampaknya  terhadap  kesehatan  gigi  dan  mulut. Makanan siap saji  mengandung  kadar gula, garam dan lemak  yang tinggi dan rendah  vitamin dan  mineral  yang dapat menyebabkan gigi berlubang dan kanker mulut [7]. Penyakit gigi dan mulut adalah penyakit yang sering terjadi di rongga mulut yang disebabkan oleh mikroorganisme. Pada dasarnya gigi berasal dari mesoderm dan sisanya dari ectoderm. Gigi tertanam  didalam  tulang  rahang  bawah  dan  atas  serta  tersusun  dalam  dua  lengkung-lengkung  rahang  atas  lebih  besar daripada lengkung rahang bawah. pada penelitian Nurzaman juga menjelaskan bentuk gigi manusia berbeda-beda sesuai dengan kegunaanya. Gigi seri (latera, tengah) untuk memotong, menghaluskan makanan sehingga mempunyai beberapa tonjolan. Gigi seri dan taring mempunyai dua akar dan molar atas mempunyai tiga akar [8].
Sesuai  dengan  penelitian  dan  wawancara,  penulis  menemukan  banyaknya  kasus  permasalahan  pasien  keterbatasan pegetahuan untuk identifikasi gejala-gejala penyakit gigi dan mulut. Dalam keterbatasan pengetahuan ini tidak lepas dari peran pakar dan ahli dibidangnya terutama dari seorang dokter gigi dan mulut. Pakar utama dalam hal ini adalah seorang

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 544 - 553 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1102 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
dokter  gigi  dan  mulut  yang  cukup  memiliki  pengalaman  yang  cukup  banyak.  Sistem  pakar  adalah  program  komputer yang dirancang untuk meniru kemampuan manusia dalam mengambil keputusan berdasarkan pengetauan dan pengalaman dibidangnya tertentu [9],[10]. Penelitian sebelumnya juga menjelaskan sistem pakar adalah program komputer atau sistem informasi yang berisi beberapa pengetahuan dari satu atau lebih manusia ahli yang berkaitan dengan suatu bidang yang cenderung spesifik. Pakar yang dimaksud adalah seseorang yang memiliki keahlian khusus di bidangnya masing masing, misalnya dokter, psikolog, mekanik, dan sebagainya. Perangkat lunak ini pertama kali dikembangkan oleh para peneliti dalam program kecerdasan buatan (AI) pada 1960-an dan 1970-an, dan baru diimplementasikan pada 1980-an. Sistem pakar akan membantu dokter dan paramedis dalam melakukan diagnosa penyakit, diantaranya pada maag dan usus buntu [11]. Sistem ini menggunakan aturan logika untuk memberikan solusi atau rekomendasi dalam siatusi kompleks. Sistem pakar adalah program atau aplikasi komputer yang sering dipakai untuk memecahkan suatu masalah berdasarkan fakta- fakta yang kumpulkan yang sama dengan pemikiran para ahli atau pakar [12],[13],[14]. Sistem pakar menjadi alat yang dapat membantu keterbatasan pengetahuan seseorang dengan memanfaatkan pengetahuan pakar yang telah  dimasukan kedalam  komputer.  Pada  penelitian  sumiati  dkk.  menjelaskan  bahwa  Sistem  pakar  merupakan  suatu  program  aplikasi komputerisasi yang berusaha menirukan proses penalaran dari seorang ahlinya dalam memecahkan masalah spesifikasi atau bisa dikatakan merupakan duplikat dari seorang pakar karena pengetahuannya disimpan didalam basis pengetahuan untuk diproses pemecahan masalahn [15].
Metode certainty factor (CF) adalah pendekatan yang menggambarkan tingkat keyakinan terhadap suatu informasi atau peraturan. Certainty factor adalah indikator numerik yang digunakan MYCIN untuk mewakili tingkat keyakinan dalam konteks klinis [16],[17]. Untuk menentukan tingkat keyakinan atau kepercayaan, perhitungan dilakukan menggunakan metode CF combine dengan merujuk pada tabel aturan [8], Faktor kepastian ( certainty factor) adalah suatu metode untuk membuktikan  apakah  suatu  fakta  itu  pasti  ataukah  tidak  pasti  yang  berbentuk  metrik  yang  biasanya  digunakan  dalam sistem  pakar.  Metode  ini  sangat  cocok  untuk  sistem  pakar  yang  mendiagnosis  sesuatu  yang  belum  pasti  [18].  Dalam mengekspresikan  derajat  keyakinan  digunakan  suatu  nilai  yang  disebut certainty  factor (CF)  untuk  mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data  [19]. Pada penelitian A. Yusuf juga menjelaskan faktor kepastian (certainty factor) adalah suatu metode yang digunakan untuk membuktikan suatu fakta apakah pasti atau tidak pasti atau hipotesis  berdasarkan  bukti  atau  penilaian  pakar  yang  sering  dipakai  dalam  sistem  pakar  [20],[14],.  Berdasarkan permasalahan diatas maka penulis merumuskan masalah sebagai berikut: bagaimana penerapan metode certainty factor untuk mendiagnosis penyakit gigi dan mulut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1 Langkah-Langkah Tahapan Penelitian
Keterangan tahapan penelitian:
a. Observasi (Pengamatan)
Tahapan ini dilakukan dengan cara mengamati sistem dan faktor-faktor yang berkaitan denga objek penelitian ini.
b. Pengumpulan Data/Wawancara Tahapan ini dilakukan dengan dua cara yaitu pengumpulan data primer dan sekunder:
1. Pengumpulan data primer yaitu dilakukan dengan melakukan wawancara langsung dengan kepada seorang ahli atau objek pakar yaitu dokter gigi dan mulut.
2. Pengumpulan data sekunder yaitu mengumpulkan data dengan cara membaca dan mempelajari buku-buku dan jurnal yang berkaitan dengan topik yang sedang di teliti.
c. Studi Kepustakaan
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  megguakan  buku-buku,  penelitian  sebelumnya  dan  jurnal  yang  berhubungan dengan judul dan masalah yang di teliti.
d. Implementasi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 544 - 553 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1102 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Dalam tahapan ini akan dilakukan implementasi dengan sistem yang akan dirancang bangun. Sistem ini akan diterapkan atau diimplementasikan dalam bahasa pemrograman php dan database mysql.

## 2.2 Objek Pakar
Penulis melakukan wawancara kepada dua dokter, pengolahan data diperoleh dari jawaban langsung dan kuesioner yang diberikan kepada pakar, berikut ini biodata pakar tersebut:
a. Nama
: drg. Cornelia Alhusni Umur : 26 Tahun STR : 1122100123260330 Jabatan : Dokter Gigi Tempat Kerja : Permata Bunda Pengalaman Kerja : 1 tahun b. Nama : drg. Poeja Asdini Umur : 26 Tahun STR : 1122100123263483 Jabatan : Dokter Gigi Tempat Kerja : Klinik Grandwis Medika Pengalaman Kerja : 1 tahun

## 2.3 Pengujian Metode Algoritma Sistem Pakar
Faktor kepastian ( Certainty Factor ) adalah suatu  metode  yang digunakan  untuk  membuktikan  suatu  fakta apakah pasti atau tidak pasti yang sering dipakai dalam sistem pakar. Metode ini sangat cocok dalam pembuatan sistem pakar pendiagnosa penyakit dalam dunia kesehatan yang membuktikan sesuatu yang belum pasti.
Rumusan Dasar ( Certainty Faktor) : CF [H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] Keterangan: CF [H,E] : Certainty Factor hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e diketahui dengan pasti MB[H,E] : Measure of belief terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1) MD : Measure Of Disbelief (Nilai Ketidakpastian) P
: Probability E
: Evidence (Peristiwa/Fakta) Certainty Factor Gejala  Tunggal: CF gejala = CF[user] * CF[pakar] Certainty Factor untuk lebih dari satu gejala: CF combine = CF old + CF gejala * (1-CF old ) Menghitung Presentase: CF presentase = CF combine * 100

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 544 - 553 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1102 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tabel Diagnosa Penyakit
Tabel diagnosa adalah suatu tabel yang berisikan proses pendeteksian terhadap suatu tabel dalam menemukan faktor- faktor penyebab penyakit dari 10 penyakit dan 32 gejala penyakit gigi dan mulut.
Tabel 1. Tabel Diagnosa KODE NAMA PENYAKIT GEJALA PT01 Karies Gigi Nyeri gigi yang dapat meningkat saat makan atau minum, Sensitivitas terhadap makanan atau minuman panas, dingin, atau manis, Lubang atau perubahan warna pada gigi PT02 Gingvitis Gusi merah, bengkak, atau berdarah saat menyikat gigi, Bau mulut yang tidak sedap, Perubahan warna pada gusi PT03 Periodontitis Pembengkakan dan kemerahan pada gusi, Pendarahan gusi, Gigi terasa longgar, Pemisahan gigi dari gusi PT04 Abses Gigi Nyeri gigi yang parah, Pembengkakan pada wajah atau pipi, Demam dan mungkin rasa pahit dalam mulut PT05 Gigi Sensitif Sensitivitas terhadap makanan atau minuman panas, dingin, atau asam Nyeri saat menyikat gigi atau mengunyah Retraksi gusi PT06 Gigi Anomali Gigi tumbuh tidak sejajar atau terlalu rapat, Kesulitan mengunyah atau membersihkan gigi dengan baik, Gangguan bicara PT07 Lekoplakia Bercak putih yang tidak bisa dihapus pada lidah, gusi, atau dalam mulut, Lesi yang mungkin tidak menimbulkan rasa sakit, Perubahan warna jaringan mulut PT08 Stomatitis Aftosa Luka kecil atau ulkus di dalam mulut, Nyeri saat makan atau minum, Pembengkakan atau peradangan di sekitar luka PT09 Gigi Tergeser Atau Hilang Akibat Kecelakaan Gigi yang patah atau hilang setelah kecelakaan , Nyeri pada area gigi yang terkena, Perubahan bentuk gigi PT10 Tumor / Kanker Mulut Luka yang tidak sembuh atau borok pada mulut, Pembengkakan atau benjolan di mulut atau leher, Kesulitan menelan atau berbicara, Nyeri atau kelemahan pada area wajah atau leher

## 3.2 Tabel Matriks
Tabel  matriks  adalah  tabel  penghubung  antara  gejala  dan  penyakit  yang  ada  pada  tabel  diagnosa  yang  dapat membantu dalam mengelompokkan pengetahuan tentang penyakit dan gejala.
Tabel 3. Tabel Matriks Penyakit dan Gejala
KODE GEJALA PENYAKIT Kar ies Gig i Gin g v itis Per io d o n titi s Ab ses Gig i
Gig i Sen sitif Gig i A n o m ali L ek o p lak ia Sto m atitis Af to sa Gig i T er g eser Ak ib at Kec elak aa n T u m o r / K an k er Mu lu t G001 Nyeri gigi yang dapat meningkat saat makan atau minum Y

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 544 - 553 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1102 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
G002 Sensitivitas terhadap makanan atau minuman panas, dingin, atau manis Y G003 Lubang atau perubahan warna pada gigi Y G004 Gusi merah, bengkak, atau berdarah saat menyikat gigi Y G005 Bau mulut yang tidak sedap Y G006 Perubahan warna pada gusi Y G007 Pembengkakan dan kemerahan pada gusi Y G008 Pendarahan gusi Y G009 Gigi terasa longgar Y G010 Pemisahan gigi dari gusi Y G011 Nyeri gigi yang parah Y G012 Pembengkakan pada wajah atau pipi Y G013 Demam dan mungkin rasa pahit dalam mulut Y G014 Sensitivitas terhadap makanan atau minuman panas, dingin, atau asam Y G015 Nyeri saat menyikat gigi atau mengunyah Y G016 Retraksi gusi Y G017 Gigi tumbuh tidak sejajar atau terlalu rapat Y G018 Kesulitan mengunyah atau membersihkan gigi dengan baik Y G019 Gangguan bicara Y G020 Bercak putih yang tidak bisa dihapus pada lidah, gusi, atau dalam mulut Y G021 Lesi yang mungkin tidak menimbulkan rasa sakit Y G022 Perubahan warna jaringan mulut Y G023 Luka kecil atau ulkus di dalam mulut Y G024 Nyeri saat makan atau minum Y G025 Pembengkakan atau peradangan di sekitar luka Y

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 544 - 553 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1102 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
G026
Gigi yang patah atau hilang setelah kecelakaan Y G027 Nyeri pada area gigi yang terkena Y G028 Perubahan bentuk gigi Y G029 Luka yang tidak sembuh atau borok pada mulut Y G030 Pembengkakan atau benjolan di mulut atau leher Y G031 Kesulitan menelan atau berbicara Y G032 Nyeri atau kelemahan pada area wajah atau leher Y

## 3.3 Tabel Penyakit dan Pohon Keputusan Pakar
Pohon keputusan adalah rancangan yang digunakan untuk membangun sistem pakar. Dalam diagram ini akan dicari solusi akhir setiap penelusuran. Fungsi diagram pohon keputusan adalah mempermudah untuk menyusun basis pengetahuan dan aturan ( rule ) dari setiap penelusuran penyakit gigi dan mulut berdasarkan gejala.
Tabel 3. Tabel Daftar Penyakit
NO  KODE NAMA PENYAKIT 1 PT01 Karies Gigi 2 PT02 Gingvitis 3 PT03 Periodontitis 4 PT04 Abses Gigi 5 PT05 Gigi Sensitif 6 PT06 Gigi Anomali 7 PT07 Lekoplakia 8 PT08 Stomatitis Aftosa 9 PT09 Gigi Tergeser Atau Hilang Akibat Kecelakaan 10 PT10 Tumor / Kanker Mulut
Gambar 2. Pohon Keputusan

## 3.4 Aturan (rule)
Rule merupakan pengetahuan untuk mengetahui jalannya gejala suatu penyakit yang telah diuraikan dalam pohon keputusan pakar untuk dijadikan kaidah aturan yang berfungsi mempermudah dalam membuat suatu program.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 544 - 553 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1102 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Tabel 4 Tabel Rule
ATURAN (RULE) KAIDAH ATURAN ATURAN (RULE)
KAIDAH ATURAN
Rule 1 IF G001 AND IF G002 AND IF G003 THEN PT01
Rule 6
IF G017 AND IF G018 AND IF G019 THEN PT06 Rule 2 IF G004 AND IF G005 AND IF G006 THEN PT02
Rule 7
IF G020 AND IF G021 AND IF G022 THEN PT07 Rule 3 IF G007 AND IF G008 AND IF G009 AND IF G010 THEN PT03 Rule 8 IF G023 AND IF G024 AND IF G025 THEN PT08 Rule 4 IF G011 AND IF G012 AND IF G013
THEN PT04 Rule 9
IF G026 AND IF G027 AND IF G028 THEN PT09 Rule 5 IF G014 AND IF G015 AND IF G016 THEN PT05
Rule 10 IF G029
AND IF G030 AND IF G031 AND IF G032 THEN PT10

## 3.5 Implementasi Certainty Factor
Dalam sistem pakar harus ada yang namanya basis pengetahuan. Basis pengetahuan merupakan kumpulan fakta- fakta beserta aturannya masing-masing yang akan menuju suatu kesimpulan. Dalam sistem yang dirancang, konsumen akan menjawab pertanyaan yang diajukan sesuai dengan gejala penyakit yang dialami. Pengguna hanya menjawab “ Ya ” atau  “ Tidak ”.  Jawaban  ini  akan  disesuaikan  dengan  basis  pengetahuan  dan  aturan  yang  ada  sehingga  diagnosa  akan menghasilkan kesimpulan jenis penyakit yang dialami.
Berikut basis pengetahuan yang digunakan:
a. Basis Pengetahuan gejala-gejala penyakit gigi dan mulut
b. Basis Pengetahuan aturan ( rule ) penyakit gigi dan mulut
c. Basis Pengetahuan nilai CF
d. Basis Pengetahuan Nilai CF pakar
e. Basis Pengetehuan Presentasi Kesimpuan.
Tabel 5. Nilai Certainty Factor (CF)
UNCERTAINTY TERM NILAI CF Tidak Yakin 0.0 Kurang Yakin 0.2 Ragu-ragu 0.4 Cukup Yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1.0 Tabel 6. Nilai CF pakar PENYAKIT CFPAKAR (GEJALA) BOBOT PAKAR PENYAKIT CFPAKAR (GEJALA) BOBOT PAKAR Karies Gigi Gejala 1 Gejala 2 Gejala 3 0.8 Gigi Anomali Gejala 1 Gejala 2 Gejala 3 0.8 0.7 0.7 0.9 0.6

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 544 - 553 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1102 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gingvitis Gejala 1 Gejala 2 Gejala 3 0.9 Lekoplakia Gejala 1 Gejala 2 Gejala 3 0.8 0.7 0.7 0.8 0.6 Periodontitis Gejala 1 Gejala 2 Gejala 3 Gejala 4 0.9 Stomatitis Aftosa Gejala 1 Gejala 2 Gejala 3 0.7 0.8 0.6 0.7 0.5 0.8 Gigi Tergeser Gejala 1 Gejala 2 Gejala 3 0.9 Abses Gigi Gejala 1 Gejala 2 Gejala 3 0.9 0.8 0.8 0.7 0.7 Tumor / Kanker Mulut Gejala 1 Gejala 2 Gejala 3 Gejala 4 0.8 Gigi Sensitif Gejala 1 Gejala 2 Gejala 3 0.8 0.7 0.7 0.8 0.6 0.9
Tabel 7. Presentase Kesimpulan
UNCERTAINTY TERM NILAI KEYAKINAN 0% - 50% Sedikit Kemungkinan 50 % - 79% Pasti 80% - 99% Kemungkinan Besar 100% Sangat Yakin Perhitungan Manual: Kaidah: IF Pembengkakan dan kemerahan pada gusi
And Pendarahan gusi
And
Gigi terasa longgar And Pemisahan gigi dari gusi Then Periodontitis Gejala 1 = Yakin = 0.8 Gejala 2 = Yakin = 0.8 Gejala 3 = Cukup Yakin   = 0.6 Gejala 4 = Sangat Yakin   = 1.0 CF gejala 1
= CF(user) * CF(pakar) = 0.8 * 0.90 = 0.72 CF gejala 2
= CF(user) * CF(pakar) = 0.8 * 0.80 = 0.64
CF gejala 3
= CF(user) * CF(pakar) = 0.6 * 0.70 = 0.42
CF gejala 4
= CF(user) * CF(pakar) = 1 * 0.80 = 0.8
CF combine1 (CF gejala1 , CF gejala2 ) = CF gejala1 + CF gejala2 *(1-CF gejala1 ) = 0.72 + 0.64 * (1-0.72) CF old1 = 0.3808
CF combine2 (CF old1 , CF gejala3 ) = CF old1 + CF gejala3 *(1-CF old1 ) = 0.3808+ 0.42* (1-0.3808) CF old2 = 0,4958
CF combine3 (CF old2 , CF gejala4 )

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 544 - 553 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1102 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
= CF old2 + CF gejala4 *(1-CF old2 ) = 0,4958+ 0.8 * (1-0,4958) CF old3 = 0.6533
Presentase = CF prnyskit * 100 = 0.6533 * 100 = 65.33% (Pasti).
menjelaskan  bahwa  uji  coba  sistem  berdasarkan  keempat  gejala  diatas  merujuk  pada  suatu  penyakit  yaitu PERIODONTITIS dengan nilai hasil certainty factor 0.653 dengan presentase keyakinan 65.3 % adalah Pasti. Sehingga kesimpulan dari diagnosa adalah pasien terkena penyakit PERIODONTITIS dengan nilai kepastian 0.653 .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  sebelumnya  maka  penulis  dapat  memberikan  kesimpulan  yaitu  bahwa  penerapan  metode Certainty  Factor pada  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit  gigi  dan  mulut  berhasil  meningkatkan  keakuratan diagnosis.  Dengan  memperhitungkan  tingkat  keyakinan  ( certainty )  dalam  pengambilan  keputusan,  sistem  ini  dapat memberikan dukungan yang lebih handal bagi praktisi kedokteran gigi dalam proses identifikasi dan pengobatan penyakit gigi serta mulut. Hasil penelitian berdasarkan perhitungan certainty factor dihasilkan sebuah nilai kepastian yang diambil dari perhitungan Measure Believe (MB) dan Measure Disbelieve (MD). MB dan MD ini didapat dari perhitungan nilai probabilitas kerusakan dan nilai evidance gejala. Nilai kepastian disesuaikan dengan nilai CF pada uncertainty term . Pada perhitungan manual dan implementasi sistem dihasilkan nilai kepastian 0.653 atau 65.3% artinya “pasti”. Penulis dalam penelitian ini masih ada kekurangan akan tetapi penulis memberikan saran yaitu dalam mendapatkan hasil perhitungan yang  lebih  maksimal  dapat  menggunakan  metode-metode  lain  dan certainty  factor ini  sebaiknya  dikembangkan aturannya-aturannya.

## REFENRENCES
[1] M. Kabu, E. Ngaga, and A. A. J. Sinlae, “Penerapan Certainty Factor dalam Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Berbasis Web di  Puskesmas  Halilulik,” JUKI  J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  110–123,  2023,  [Online].  Available: https://www.ioinformatic.org/index.php/JUKI/article/view/184
[2] E. D. S. Mulyani and N. N. F. SM, “Aplikasi Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Mobile,” Konf. Nas. Sist. Inform. 2017 STMIK , pp. 119–124, 2017.
[3] E. Rianti, F. Yenila, and H. Marfalino, “System Deteksi Gingivitis Gigi Menggunakan Certainty Factor,” J. Teknol. , vol. 11, pp. 50–56, 2021, doi: 10.35134/jitekin.v11i2.51.
[4] Tuslaela and D. Permadi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut,” J. PROSISKO Vol. , vol. 5, no. 1, pp. 17–26, 2018.
[5] I. Made et al. , “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Dengan Metode Dempster Shafer,” Sist. Inf. dan Teknol. , pp. 69–77, 2022.
[6] H. S. Arfajsyah, I. Permana, and F. N. Salisah, “Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 110, 2018, doi: 10.24014/rmsi.v4i2.5678.
[7] A. Zaelani and W. Winarti, “Implementasi Sistem Pakar Diagnosa Bau Mulut Penyakit Gigi Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web Studi Kasus : Klinik Elon Abdulgani,” vol. 1, no. 4, pp. 676–685, 2023.
[8] R. Sofa, D. D. S. Fatimah, and A. Susanto, “Pembangunan Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Tanaman Padi,” J. Algoritm. , vol. 9, no. 1, pp. 21–28, 2012, doi: 10.33364/algoritma/v.9-1.21.
[9] H. Leidiyana and R. D. Hariyanto, “Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Persendian Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 27–34, 2020, doi: 10.31603/komtika.v4i1.3701.
[10] Y.  Sari,  “Aplikasi  Pengukuran  Tingkat  Stres  Pada  Mahasiswa  Tingkat  Akhir  Dengan  Metode  Certainty  Factor,” J.  Tek. Indones. , vol. 2, no. 1, pp. 14–28, 2023, doi: 10.58860/jti.v2i1.8.
[11] M. Mukmin, A. R. Sabirin, and M. E. R, “Sistem Pakar Pembagian Harta Warisan Dalam Islam Berbasis Android Inheritance Sharing Expert System In Islam based on android,” vol. 12, no. 1, pp. 31–40, 2023.
[12] O. Nurdiawan and L. Pangestu, “Penerapan Sistem Pakar dalam Upaya Meminimalisir Resiko Penularan Penyakit Kucing,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 65–73, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.532.
[13] E. T. Marbun, K. Erwansyah, and J. Hutagalung, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kolesterol Pada Remaja Menggunakan Metode  Certainty  Factor,” J.  Sist.  Inf.  Triguna  Dharma  (JURSI  TGD) ,  vol.  1,  no.  4,  p.  549,  2022,  doi: 10.53513/jursi.v1i4.5686.
[14] L. E. Sabda Novita , Hari Aspriyono, “Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 2722–4368, 2023.
[15] E.  Marsinta,  D.  Suranti,  and  I.  Kanedi,  “Sistem  Pakar  Dalam  Mendiagnosa  Jenis  Perawatan  Kulit  Wajah  Menggunakan Metode Certainty Factor ( Klinik House Of Ristra ),” vol. 19, no. 2, pp. 367–376, 2023.
[16] A. Mulyani, D. Kurniadi, and S. I. Multajam, “Penerapan Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 544 - 553 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1102 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Difteri Berbasis Web,” Teknika , vol. 12, no. 3, pp. 205–211, 2023, doi: 10.34148/teknika.v12i3.686.
[17] I. L. Yuza and M. Sihombing, “THE CERTAINTY FACTOR METHOD,” vol. 2, no. November, pp. 193–205, 2023.
[18] J. Informasi, D. P. Anggraeni, and H. Syafrullah, “Sistem Pakar Diagnosa Gejala Malnutrisi pada Balita Menggunakan Metode Certainty Factor,” vol. 5, no. 4, pp. 10–11, 2023, doi: 10.60083/jidt.v5i4.419.
[19] Z. Azhar, “Pendeteksian Kerusakan Sepeda Motor Dengan Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 167–174, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.340.
[20] A. Yusuf, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, and U. M. Ponorogo, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Dengan Metode Forward Chaining,” vol. 2, no. 1, p. 15, 2016.