## IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR DETEKSI PENYAKIT GIGI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB

## Muhammad Inzanul Huda, Febriana Santi Wahyuni, Ahmad Fahrudi Setiawan
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818014@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Dengan berjalannya waktu, kepedulian warga indonesia tentang kondisi kesehatan mengalami penurunan. Penyebabnya  adalah  aktivitas  yang  berlebihan  yang  diemban  oleh  individu,  karenanya  kesehatan  sering  kali menjadi  hal  yang  terabaikan.  Khususnya,  perawatan  gigi  yang  sering  diabaikan,  pada  akhirnya  dapat menyebabkan penyakit gigi. Dalam era digital saat ini, teknologi informasi dapat digunakan secara efektif untuk mengembangkan sistem yang bisa digunakan untuk deteksi penyakit gigi, diantaranya adalah sistem pakar. Dalam konteks  pengembangan  sistem  pakar,  terdapat  berbagai  strategi  yang  dapat  digunakan  untuk  mendukung penyelesaian  masalah.  Salah  satunya  adalah  dengan  metode certaity  factor.  Certaity  Factor ialah  metode penggabungan  tingkat  kepercayaan  yang  melahirkan  nilai  satu  tunggal.  Angka  yang  dikatakan  "keyakinan" dimanfaatkan guna mengindikasikan sejauh mana (dalam bentuk certainty factor - cf ) seorang ahli mempercayai data  tertentu  yang  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  memiliki  potensi  besar  dalam  mendukung  deteksi penyakit gigi. Oleh karena itu, peneliti melakukan inovasi dengan melakukan penelitian tentang penerapan Sistem Pakar untuk mendeteksi penyakit gigi menggunakan metodologi certainty factor . tujuannya adalah memberikan kenyamanan bagi user untuk mengakses situs web dan juga membantu mereka dalam melakukan deteksi penyakit gigi dengan  lebih tepat dan akurat. Berdasarkan black boox tasting, semua  fitur dapat  berjalan  lancar di ketiga browser  yaitu, Opera  Mini,  Mozila  Firefox,  dan  Google  Chrome ,  Dari  hasil  pengujian  15 user menunjukkan bahwa 75% menyatakan sangat setuju, 20% merasa kurang setuju, dan 3% tidak setuju, dan Berdasarkan hasil Pengujian  pakar  yang  ditunjukkan  pada  tabel  13  dapat  disimpulkan  bahwa website telah  berhasil  melakukan deteksi penyakit gigi sesuai dengan hasil wawancara dengan pakar dengan tingkat keakuratan mencapai 75%.
Kata kunci :  Certainty factor, penyakit gigi, sistem pakar.

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  berjalannya  waktu,  kepedulian  warga indonesia  tentang  kondisi  kesehatan  mengalami penurunan.  Penyebabnya  adalah  aktivitas  yang berlebihan dan komitmen yang diemban oleh individu, karenanya  kesehatan  sering  kali  menjadi  hal  yang terabaikan , Khususnya,  perawatan  gigi  dan  mulut sering  diabaikan  setelah  makan,  yang  akhirnya  dapat menyebabkan penyakit gigi. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  penyakit  gigi  memegang  posisi teratas dalam direktori , sepuluh gagngguan kesehatan yang paling sering dipermasalahkan warga Indonesia. Penyebabnya adlah  persepsi dan perilaku  masyarakat yang  masih  kurang  merawat  kondisi  gigi  dan  mulut mereka. (Nurzaman, 2012).[1]
Diagnosis  gangguan  kesehatan  daerah kavitas oral biasanya  ditanggulangi  oleh  dokter  gigi  yang menganalisis gejala terkait, serta kondisi permasalahan  gigi  dan  mulut  yang  dapat  dilihat. Makarios A, (2012).  Sayangnya, kebanyakan masyarakat cenderung mengobati gangguan kesehatan gigi  dan  mulut  dengan  cara  mereka  sendiri, sebagaimana  mengonsumsi  obat  antibiotic,  karena mereka  jarang  berkonsultasi  dengan  profesional medis.  Penyebabnya  adalah  kurangnya  kesadaran masyarakat  untuk  berkonsultasi  mengenai  masalah kesehatan  gigi  dan  mulut  yang  mereka  alami.  Selain itu,  keterbatasan  waktu  dan  padatnya  jadwal  dokter
spesialis  juga  menjadi  kendala  dalam  memberikan konsultasi kepada masyarakat. [2]
Dalam  era  digital  saat  ini,  teknologi  informasi dapat digunakan secara efektif untuk , mengembangkan  sistem  yang  bisa  berguna  pada diagnosis  penyakit  gigi.  Diantaranya  adalah  sistem pakar. Sistem pakar adalah  sistem kecerdasan buatan yang  dirancang  untuk  menyimpan,  mengorganisasi, dan  menerapkan  pengetahuan  eksplisit  dari  seorang ahli manusia dalam suatu domain tertentu. Tujuannya adalah  untuk  memberikan  solusi  atau  rekomendasi yang  cerdas  dalam  menangani  masalah  atau pengambilan  keputusan,  mirip  dengan  cara  seorang ahli atau pakar melakukannya.
Dalam  konteks  pengembangan  sistem  pakar, terdapat berbagai strategi yang dapat digunakan untuk mendukung  penyelesaian  masalah.  Salah  satunya adalah  dengan  metode certaity  factor ,  yang dimaksudkan  untuk  mengukur  tingkat  keyakinan seorang ahli.
Berdasarkan , penjelasan  sebelumnya,  kita  dapat menyimpulkan  bahwa  sistem  pakar  memiliki  potensi besar dalam mendukung diagnosis penyakit gigi. Oleh karena  itu,  peneliti  melakukan  inovasi  dengan mengusulkan  penelitian  tentang penerapan  Sistem Pakar  untuk  mendeteksi  penyakit  gigi  secara  online menggunakan  metodologi certainty  factor .  Dengan adanya  sistem  ini,  tujuannya  adalah  memberikan kenyamanan bagi user untuk mengakses situs web dan
juga  membantu  mereka  dalam  melakukan  diagnosis penyakit , gigi dengan lebih tepat dan akurat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Dari hasil riset yang dilakukan Efendi dkk (2020) dengan judul riset "Diagnosa Penyakit Gangguan Jiwa Menggunakan  Metode Certainty  Factor ,"  penelitian ini  bertujuan  untuk  membangun  sistem  pakar  dalam mendiagnosis  gangguan  jiwa  sebagai  langkah pencegahan  sejak  dini  dalam  menghadapi  penyakit. Riset ini menciptakan ., sebuah situs web yang berguna untuk  mengdiagnosis  gangguan  jiwa  mengaju  pada gejala  yang  dirasakan  oleh  individu.  Di  dalam  situs web ini, metodologi Certainty Factor digunakan untuk menilai tingkat keyakinan yang dimiliki oleh para ahli dalam menghadapi permasalahan. [3]
Berdasarkan penelitian R.S. Putra dan Y. Yunus pada  tahun  (2021)  dengan  judul  penelitian  "Sistem Pakar Analisis Gangguan Jiwa Menggunakan Metode Certainty Factor, " penelitian ini memiliki tujuan guna mengembangkan  system  pakar  yang  berguna  untuk proses dalam mengdiagnosis masalah kejiwaan. Hasil dari  riset  ini  adalah  sebuah  situs  web  yang memungkinkan user untuk menentukan jenis masalah kejiwaan  yang  mungkin  mereka  alami  sesuai  dengan gejala gejala yang mereka alami. dalam situs web ini, metodologi Certainty  Factor dimanfaatkan  sebagai syarat  tingkat  keyakinan  untuk  respons  sehubungan dengan ketidakpastian dalam analisis informasi. [4]
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Z.A Faisal pada tahun (2019) pada jurnalnya "Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Ayam  Petelur  Menggunakan Metode Case Based Reasoning Berbasis Web”, sistem pakar  adalah  suatu  sistem  yang  di  susun  dan diterapkan menggunakan bahasa pemrograman tertentu  agar  bisa  menangani  kendala  sebagaimana yang  biasanya  dijalankan  oleh  para  pakar.  Menurut penelitian  ini,  metode Case  Based  Reasoning (CBR) adalah  metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan masalah  dengan  cara  menemukan  solusi  berdasarkan pada pengalaman sebelumnya atau kasus-kasus serupa yang telah dipecahkan. [5]

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  kecerdasan  buatan yang  dirancang  untuk  menyimpan,  mengorganisasi, dan  menerapkan  pengetahuan  eksplisit  dari  seorang ahli manusia dalam suatu domain tertentu. Tujuannya adalah  untuk  memberikan  solusi  atau  rekomendasi yang  cerdas  dalam  menangani  masalah  atau pengambilan  keputusan,  mirip  dengan  cara  seorang ahli atau pakar melakukannya. Kusrini, (2008). [6]
Harapannya  sistem pakar ini akan memeberikan kemudahan  bagi  masyarakat  dalam  menyelesaikan masalah  mereka,  sesuai  dengan  cara  yang  biasa dilakukan pakar. Pada tahap ini menyertakan langkah- langkah  berikut:  akusisi  penggetahuan,  rpresentasi pemahaman, inverensi pemahaman, dan penyampaian pemahaman kepada user . T. Sutoyo, (2011).
2.3. Certainty Factor Certaity  Factor ialah  metode  penggabungan tingkat  kepercayaan  melahirka  nilai  satu  tunggal. Angka  yang  dikatakan  "keyakinan"  dimanfaatkan guna  mengindikasikan  sejauh  mana  (dalam  bentuk certainty  factor  -  cf )  seorang  ahli  mempercayai  data tertentu. (T. Sutoyo, M. Vincent, 2011).[7] CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E)                             (1) MB[h,e1^e2] = {MB[h,e1] + MB[h,e2].[1-MB[h,e1]} MD[h,e1^e2] = {MD[h,e1] + MD[h,e2].[1-MD[h,e1]}

## 2.4. Penyakit Gigi
Penyakit merupakan suatu proses perusakan yang terjadi pada organ atau organisme tertentu, menyebabkan ketidaknyamanan yang dapat dirasakan baik secara fisik maupun mental. Sedangkan penyakit gigi  dan  mulut  adalah  proses  perusakan  yang  khusus terjadi pada gigi dan mulut. Meskipun insiden penyakit gigi dan mulut jarang terjadi, namun bahayanya dapat menjadi sangat serius.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Basis Pengetahuan
Gejala  yang  terkait  dengan  penyakit  gigi  hanya pada penelitian ini diberikan fokus pada gejala umum yang sering dialami oleh penderita. Dalam konteks ini, data  yang  digunakan  didapatkan  melalui  wawancara dengan seorang ahli, yaitu drg. Tamtowi Djauhari
.
a. Daftar Jenis Penyakit
Pada  Tabel  1  merupakan  daftar  jenis  Penyakit, yang berisi kode penyakit, dan nama penyakit.
Tabel 1. Jenis Penyakit NO Kode Penyakit 1 PY001 Gigi Berlubang 2 PY002 Radang Gusi 3 PY003 Abses Gigi 4 PY004 Abrasi Gigi 5 PY005 Alveolar Osteitis 6 PY006 Maloklusi
b. Daftar Gejala
Pada  Tabel  2  merupakan  daftar  Gejala,  yang berisikan kode penyakit, dan nama gejala Tabel 2. Daftar Gejala NO Kode Gejala 1 GJ001 Gigi . terasa . ngilu 2 GJ002 Gigi . terasa . berdenyut 3 GJ003 Kepala . terasa . pusing 4 GJ004 Terdapat / lubang / pada / gigi 5 GJ005 Sakit / saat / mengunyah 6 GJ006 Gusi / bengkak 7 GJ007 Bau / mulut 8 GJ008 Gusi / berwarna / merah 9 GJ009 Gusi rentan berdarah 10 GJ010 Adanya / plak/karang / gigi
11 GJ011 Demam diatas 38 derajat celcius 12 GJ012 Gigi / terasa / sakit
13 GJ013 Sakit / saat / mengunyah 14 GJ014 Gigi / terasa / sensitive
NO Kode Gejala 15 GJ015 Bentuk / gigi / tampak / terkikis 16 GJ016 Ngilu / berkepenjangan 17 GJ017 Sakit / setelah / pencabutan / gigi 18 GJ018 Sakit / sampai kepala, telinga dan , leher
19 GJ019 Gigi / tidak / sejajar 20 GJ020 Perubahan / pada / wajah 21 GJ021 Tidak / nyaman ketika / mengunyah 22 GJ022 Cadel .
c. Daftar Nilai Kepastian Pakar
Pada Tabel 3 merupakan daftar parameter untuk setiap gejala yang diberikan oleh pakar, yang berisikan keterangan dan Nilai Keyakinan.
Tabel 3. Tabel Daftar Kepastian Pakar(MB) NO Keterangan Nilai Keyakinan 1 Selalu . 1 2 Sering . 0.8 3 Jarang . 0.6 4 Sesekali . 0.4 5 Tidak / Pernah 0

## d. Daftar Nilai Kepastian User
Pada Tabel 4 merupakan daftar parameter untuk user sesuai keadaan saat ini, yang berisikan keterangan dan Nilai Keyakinan
Tabel 4. Tabel Daftar Kepastian User (MD) NO Keterangan Nilai Keyakinan 1 Selalu . 1 2 Sering . 0.8 3 Jarang . 0.6 4 Sesekali . 0.4 5 Tidak / Pernah 0
e. Penanganan
Pada  Tabel  5  Tabel  penanganan  penyakit menjelaskan  tentang  nama  penyakit,  gejala  penyakit dan  penanganan  penyakit,  penanganan  penyakit  ini dapat  menentukan  jenis  penyakit  berdasarkan  gejala, data  pada  tabel  5  ini  di  dapat  dari  hasil  wawancara dengan pakar.
Tabel 5. Tabel Penanganan Nama Penyakit Gejala Penanganan Gigi Berlubang  Gigi . terasa . ngilu
 Gigi . terasa . berdenyut  Kepala . terasa . pusing  Terdapat / lubang / pada gigi  Sakit / saat / mengunyah
Jika Gigi yang berlubang tidak sakit, maka langsung di tambal. jika gigi yang berlubang terasa sakit atau bengkak maka di obati terlebih dahulu kemudian di tambal. Radang Gusi  Gusi / bengkak  Bau / mulut  Gusi / berwarna / merah
 Gusi rentan berdarah  Adanya / plak/karang / gigi Jika terdapat karang gusi maka di bersihkan dahulu kemudian diobati. jika akar gigi yang sakit maka langsung di cabut. Abses Gigi  Gigi . terasa . ngilu  Bau / mulut
 Demam
 Gigi / terasa / sakit  Sakit / saat / mengunyah Jika bengkak diberikan obat anti biotik dan anti falmasi. jika tidak bengkak maka hanya di berikan obat anti nyeri
Abrasi Gigi  Gigi . terasa . ngilu  Gigi / terasa / sensitive  Bentuk / gigi / tampak / terkikis
 Ngilu / berkepenjangan Hanya diberikan anti nyeri Alveolar osteitis  Bau / mulut  Demam  Gigi / terasa / sakit  Sakit / setelah / pencabutan / gigi  Sakit / sampai kepala, telinga
dan , leher.. Jika terjadi karena gigi berlubang maka harus di tambal. Namun jika terjadi karena radang gusi maka harus di cabut.
Maloklusi  Gigi / tidak / sejajar  Perubahan / pada / wajah
 Tidak / nyaman ketika / mengunyah  Cadel .
Jika karena keturunan maka harus di operasi. Namun jika karena kebiasaan jelek maka bisa menggunakan kawat gigi.
f. Daftar Aturan
Pada Tabel  6  merupakan daftar aturan atau rule sebagai acuan untuk melakukan deteksi penyakit gigi, yang berisikan aturan if then.

## Tabel 6. Tabel Daftar Aturan
No Aturan/ Rule
1 IF GJ001 AND GJ002 AND GJ003 AND GJ004 AND GJ005 THEN PY01.
2 IF GJ006 AND GJ007 AND GJ008 AND GJ009 AND GJ010 THEN PY02
3 IF GJ006 AND GJ011 AND GJ002 AND GJ012 AND GJ013 THEN PY03
4 IF GJ001 AND GJ014 AND GJ015 AND GJ016 THEN PY04
5 IF GJ011AND GJ007) AND GJ012 AND GJ017 AND GJ018 THEN PY05
6 IF GJ019 AND GJ020 AND GJ021 AND GJ022 THEN PY06
3.2. Diagram Use Case Use  case diperuntukan  guna  menggambarkan aktivitas proses  pada  sistem. Berikut adalah  use case diagram untuk  deteksi  penyakit  gigi,  di  mana  admin dapat  mengakses login,  input  data ,  proses data ,  dan tahap terakhir adalah melihat hasil proses.
Gambar 1. Diagram Use Case
3.3. Flowchart Sistem Pada flowchart  sistem ,  langkah  pertama  adalah user atau pengguna memilih menu deteksi, selanjutnya mengisi  nama  dan  memilih  gejala  sesuai  dengan kondisi  saat  ini.  Setelah  itu,  sistem  akan  melakukan verifikasi untuk ., memastikan kelengkapan data  yang diinputkan. Jika data belum memadai, program segera mengarahkan  kembali  ke  menu  gejala.  Apabila  data telah  terpenuhi,  program  selanjutnya  memproses berdasarkan gejala yang telah diinputkan user.
Gambar 2. Flowchart Sistem
3.4. Flowcart Metodologi
Pada tahap awal, sistem menerima input nilai CF dari user berdasarkan gejala yang dialami. Kemudian, sistem  melakukan  perhitungan  nilai  CF  untuk  gejala penyakit  dengan  memperkali  angka  CF  dari  ahli menggunakan  angka  CF  dari  pengguna.  Selanjutnya, sistem  akan  melakukan  perhitungan  nilai  CF kombinasi dengan  menggabungkan  hasil perhitungan nilai CF dari gejala.
Gambar 3. Flowchart Metode
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Metode Certainty Factor
Sistem  Pakar  untuk  deteksi  penyakit  gigi  ini dilengkapi dengan data mengenai 6 jenis penyakit, 23 gejala, informasi penanganan, dan nilai hipotesis dari pakar.  Dalam  pelaksanaannya,  sistem  ini  terdiri  dari beberapa tahap, yaitu :
1. Sistem  akan  mengajukan ., pertanyaan  kepada user mengenai  gejala-gejala  yang  telah  mereka alami.
2. User menginputkan nilai probabilitas dari gejala yang mereka alami.
3. Sistem  akan  menggunakan  metode certainty factor (cf) untuk melakukan perhitungan dengan mengestimasi  bobot  setiap  gejala  yang  akan digunakan  untuk  menghasilkan  nilai  CF.  Nilai
CF ini akan digunakan untuk menghitung tingkat keyakinan terkait deteksi penyakit pada user .
Contoh kasus : User menginputkan  gejala-gejala  sesuai  kondisi  saat ini sesuai tabel 7
Tabel 7. Tabel Gejala Yang Diilih User No Gejala Yang Dipilih Nilai MD Ket 1 Gigi terasa ngilu 1 Selalu 2 Gusi bengkak 0,8 Sering 3 Gigi terasa berdenyut 0,8 Sering 4 Gusi rentan berdarah 0,6 Jarang 5 Kepala terasa pusing 0,6 Jarang

## Tabel 8. Tabel Nilai MB
No Kode Gejala Kode Penyakit Nilai MB 1 GJ001 PY001 0,6 2 GJ002 0,8 3 GJ003 0,4 4 GJ004 1 5 GJ005 1 6 GJ006 PY002 1 7 GJ007 1 8 GJ008 0,6 9 GJ009 0,8 10 GJ010 0,4

## Tabel 9. Tabel Nilai CF
No Nilai Ketidak Pastian Kode Penyakit Nilai MB Nilai MD Nilai CF 1 CF1 PY001 0,6 1 0,6 2 CF2 0,8 0,8 0,64 3 CF3 0,4 0,6 0,24 4 CF4 1 0 0 5 CF5 1 0 0 6 CF6 PY002 1 0,8 0,8 7 CF7 1 0 0 8 CF8 0,4 0 0 9 CF9 1 0,6 0,6 10 CF10 1 0 0
Perhitungan untuk mencari nilai kepastian
g. Penyakit Gigi berlubang
(MB * MD = CF) 0,6 * 1 = 0,6 ; 0,8 * 0,8 = 0,64 ;
0,4 * 0,6 = 0,24; 1 * 0 = 0; 1 * 0 = 0 Nilai kombinasi A = CF1 + (CF2 * (1 - CF1)) = 0,6 + (0,64 * (1 - 0,6)) = 0,856 Nilai kombinasi B = CF3 + (CF(A) *(1-CF3)) = 0,24+(0,856 * (1 - 0,24)) = 0,890 Nilai kombinasi C = CF4 + (CF(B) * (1 - CF4)) = 0 + (0,890 * (1 - 0)) = 0,890 Nilai kombinasi D = CF5 + (CF(C) * (1 - CF5)) = 0 + (0,890 * (1 - 0)) = 0,890 Kombinasi Persentase = Cfcombine * 100%  = 0,890 * 100% = 89% h. Penyakit Radang Gusi
(MB * MD = CF) 1 * 0,8 = 0,8 ; 1 * 0 = 0; 0,4 * 0 = 0; 1 * 0,6 = 0,6; 1 * 0 = 0
Nilai kombinasi A = CF6 + (CF7 * (1 – CF6)) = 0,8 + (0 * (1 - 0,8)) = 0,8 Nilai kombinasi B = CF8 + (CF(A) * (1 – CF8)) = 0 + (0,8 * (1 - 0)) = 0,8 Nilai kombinasi C = CF9 + (CF(B) * (1  – CF9)) = 0,4 + (0,8 * (1 – 0,6)) = 0,92 Nilai kombinasi D = CF10 + (CF(C) * (1 – CF10)) = 0 + (0,92 * (1 - 0)) = 0,92
Kombinasi Persentase = Cfcombine * 100%  = 0,92 * 100% = 92%
Berdasarkan Hasil Perhitungan diatas nilai tertingginya  adalah  Radang  Gusi  dengan  tingkat keyakinan 92%.

## 4.2. Halaman Login
Pada Gambar 4 ini menjelaskan tentang halaman login  dimana,  halaman  ini  hanya  digunakan  untuk otoritas pengguna aplikasi, yaitu admin.
Gambar 4. Tampilan Login

## 4.3. Halaman Dashboard
Pada  Gambar  5  menjelaskan  tentang  halaman dashboard yang berisi tenatang informasi  detai setiap halaman.

## Gambar 5. Tampilan Halaman Dashboard

## 4.4. Halaman Data Gejala
Pada  Gambar  6  menjelaskan  tentang  halaman gejala  yang  berisi  tenatang  informasi  admin/petugas dapat menambah, megedit, dan meghapus data.

## Gambar 6. Tampilan Halaman Data Gejala

## 4.5. Halaman Data Penyakit
Pada  Gambar  7  menjelaskan  halaman  data penyakit yang berisi tenatang informasi data penyakit yang berisi kode, penyakit, penanganan, pada halaman gejala  ini  admin/petugas  dapat  menambah,  megedit, dan meghapus data.
Gambar 7. Tampilan Halaman Data Penyakit

## 4.6. Halaman Data Deteksi
Pada  Gambar  8  menjelaskan  tentang  halaman data  deteksi  yang  berisi  tenatang  informasi  data deteksi, pada halaman gejala  ini admin/petugas dapat menambah, megedit, dan meghapus data.

## Gambar 8. Tampilan Halaman Data Deteksi

## 4.7. Halaman Data Hasil Deteksi
Pada  Gambar  9  menjelaskan  tentang  halaman data  hasil  deteksi  yang  berisi  tenatang  informasi seperti  jenis penyakit gigi  yang di derita berdasarkan gejala yang di inputkan, penanganan, dan perhitungan.
Gambar 9. Halaman Data Hasil Deteksi

## 4.8. Blackbox Tasting
Blackbox  Tastnig dilakukan  untuk  mengetahui apakah  fitur  yang  terdapat  pada  halaman Admin dan User beroperasi  dengan  efektiaf  ataupun  nihil, sebelum responden memberikan ulasan. Bila ditemukan  kekurangan,  tindakan  selanjutnya  ialah pengkajian website agar dapat berjalan dengan baik.
Tabel Tabel 10. Blackbox Tasting No Kasus Uji Harapan Hasil Hasil Uji Halaman Login 1 Verifikasi username dan password Data username dan password terverivikasi dengan benar Valid 2 Pengisian username dan password salah kemudian klik button login Sistem akan menolak kemudian menampilkan pemberitahuan “ username dan password salah!” Valid Halaman Dasboard Admin 3 Masuk ke halaman dashboard terdapat informasi jumlah deteksi,jumlah gejala, jumlah penyakit, dan petugas yang aktif. Menampilkan informasi jumlah deteksi,jumlah gejala, jumlah penyakit, dan petugas yang aktif Valid Halaman Petugas 4 Masuk ke halaman petugas  terdapat informasi data petugas. Menampilkan informasi data petugas Valid 5 Terdapat button tambah data, edit dan hapus. Klik button tambah data, edit dan hapus maka dapat mengolah data Valid Halaman Gejala 6 Masuk ke halaman gejala  terdapat informasi data gejala. Menampilkan informasi data gejala Valid 7 Terdapat button tambah data, edit dan hapus. Klik button tambah data, edit dan hapus maka dapat mengolah data Valid Halaman Penyakit 8 Masuk ke halaman penyakit terdapat informasi data penyakit. Menampilkan informasi data penyakit Valid
No Kasus Uji Harapan Hasil Hasil Uji 9 Terdapat button tambah data, edit dan hapus. Klik button tambah data, edit dan hapus maka dapat mengolah data Valid Halaman Deteksi 10 Masuk ke halaman Deteksi terdapat informasi data Deteksi Menampilkan informasi data Deteksi Valid 11 Terdapat button tambah data, edit dan hapus. Klik button tambah data, edit dan hapus maka dapat mengolah data Valid Halaman Hasil Deteksi 12 Masuk ke halaman hasil diagnosis terdapat informasi tentang perhitungan Certainty Factor Menampilkan hasil perhitungan menggunakan metode Certainty Factor Valid 13 Terdapat button Cetak Perhitungan dan Terdapat button Cetak hasil deteksi Klik button Cetak Perhitungan dan Terdapat button Cetak hasil deteksi maka langsung diarahkan pada halaman preview print dan Proses cetak berhasil dilakukan Valid 4.9. Pengujian Browser
Pengujian Browser merupakan proses pengujian mengenai  komponen  komponen  situs  web  ini. Pengujian  komponen  tersebut  dilakukan  untuk menentukan  apakah  sistem  beroperasi  dengan  baik atau  tetap  ada error .  Pada  pengujian berowser ini dilakukan pada tiga browser berbeda. Hasil pengujian browser terdokumentasi di Tabel 11.
Tabel 11. Pengujian Browser No Kasus Uji Opera Mini Mozilla Fire fox Chrome 1 Login √ √ √ 2 Menu Dashboard √ √ √ 3 Menu Petugas √ √ √ 4 Menu Gejala √ √ √ 5 Menu Penyakit √ √ √ 6 Menu Deteksi √ √ √ 7 Menu Hasil Deteksi √ √ √ 8 Menu Logout √ √ √
4.10. Pengujian User Pengujian user dimaksudkan  dalam  rangka mengetahui  sejauh  mana website telah  mencapai kinerja optimal atau belum, daftar pertanyaan berisi 7 pertanyaan  tentang website .  Berdasarkan  hasil  dari pengisian  daftar  pertanyaan  yang  didapatkan  penulis dari responden mendapatkan hasil seperti berikut :
Tabel 12. Pengujian User No Pertanyaan SS KS TS 1 Apakah desain menu situs online telah menarik? 12 2 1 2 Apakah tataletak menu pada situs online ini gampang dimengerti? 10 5 0 3 Apakah navigasi pemilihan gejala berupa “combokbox” 12 3 0
No Pertanyaan SS KS TS pada menu deteksi mudah digunakan?
4
Apakah kolom kolom pada situs online ini mudah di pahami dan mudah di akses? 11 2 2 5 Apakah informasi hasil terdeteksi cocok dengan informasi pada website? 8 6 1 6 Apakah website cenderung memudahkan dalam melakukan deteksi penyakit gigi? 14 1 0 No Pertanyaan SS KS TS 7 Apakah website ini cenderung memudahkan menentukan penanganan penyakit gigi 12 3 0 Total 79 22 4 Keterangan :
SS  : Sangat Setuju KS  : Kurang Setuju TS  : Tidak Tetuju Presentase  responden  memilih  sangat  setuju (79/105 x 100%) = 75%
Presentase  responden  memilih  kurang  setuju (22/105 x 100%) = 20%
Presentase responden memilih tidak setuju (5/105 x 100%) = 3%.

## 4.11. Pengujian Pkar
Berikut  mrrupakan  pengujian  menggunakan  12 test case yang dilakukan di website . Hasil deteksi dari website ini kemudian  dibandingkan   dengan  hasil wawancara  yang  diperoleh  dari  pakar  yaitu  drg. Tamtowi Djauhari.
Tabel Tabel 13. Pengujian Pakar NO Kode Gejala Sistem Pakar 1 GJ010, GJ013, GJ015 ,GJ018 PY004 PY004 2 GJ006, GJ011, GJ013, GJ014, GJ019 PY003 PY002 3 GJ006 ,GJ007, GJ008, GJ009, GJ010. PY002 PY002
NO Kode Gejala Sistem Pakar 4 GJ010, GJ001, GJ022, GJ016, GJ011. PY006 PY001 5 GJ008, GJ009, GJ013, GJ016, GJ017 PY002 PY002 6 GJ006, GJ011, GJ007, GJ012, GJ013. PY003 PY003 7 GJ001, GJ014, GJ015, GJ016. PY004 PY004 8 GJ001, GJ002, GJ003, GJ004, GJ005. PY001 PY001 9 GJ019, GJ020, GJ021, GJ022 PY006 PY006 10 GJ011, GJ007, GJ012, GJ017, GJ018 PY005 PY005 11 GJ012, GJ001, GJ007, GJ020, GJ021, PY006 PY006 12 GJ007, GJ002, GJ003, GJ011, GJ012, PY003 PY005

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  didapat  pada  penilitian  ini yaitu:  Berdasarkan  hasil black  boox  tasting, semua fitur  yang  ada  pada  halaman Admin dan User dapat berjalan  sesuai  harapan  penulis,  Setelah  menguji website di  3 browser yang  tidak  sama  menunjukkan bahwa  semua user interface berjalan  lancar di ketiga browser tersebut  yaitu, Opera  Mini, Mozila  Firefox, dan Google Chrome, Hasil pengujian dari 15 pengguna menunjukkan  bahwa  75%  dari  mereka  sangat  setuju, 20%  merasa  kurang  setuju,  dan  3% tidak  setuju,  dan Berdasarkan  hasil  Pengujian  pakar  yang  ditunjukkan pada  tabel  13  dari  12 test  case, dapat  disimpulkan
bahwa  website  telah  berhasil  melakukan  deteksi penyakit  gigi  sesuai  dengan  hasil  wawancara  dengan pakar,  yaitu  :  drg  Tamtowi  Djauhari  dengan  tingkat keakuratan  mencapai  75%.  Untuk  sekarang,  fokus pengembangan aplikasi ada pada website, diharapkan dapat di lanjutkan ke versi mobile untuk pengembang selanjutnya . Krmudian  bisa  juga  diperluas  dengan menerapkan  metodologi  alternatif  layaknya Case Based  Reasoning untuk  mengevaluasi efektivitas metodologi Case Based Reasoning.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurzaman, Destiani, dkk. 2012 “ Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Gigi Dan Mulut Pada Manusia ”. Jurnal Algoritma
[2] Makarios  A,  Prasetiyowati  M.  2012  “ Rancang Bangun Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Mulut  Dan  Gigi  dengan  Metode  Fuzzy  Logic” . ULTIMATICS .
[3] Efendi,  A.  Fauzi,  D.  S.  Kusumaningrum.  2020.
“ Diagnosa Penyakit Gangguan Jiwa
Menggunakan  Metode  Certainty  Factor”.
Universitas Buana Perjuangan ISSN.2715-2766.
[4] R.  S.  Putra,  Y.  Yunus.  2021. “Sistem  Pakar Dalam Menganalisis Gangguan Jiwa
Menggunakan  Metode  Certainty  Factor”. Universitas  Putra  Indonesia  YPTK  Padang ISSN.2686-3154.
[5] Zendy  Achmad  Faisal.  2019.  “ Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Petelur Menggunakan Metode  Case  Based  Reasoning  Berbasis  Web .
Institut Teknologi Nasional Malang .
[6] Kusrini,  2008  “ Aplikasi Sistem Pakar, Yogyakarta” : Andi Offset.
[7] T.  Sutoyo,  M.  Vincent,  2011 ,“Kecerdasan Buatan, Yogyakarta:” Andi Offset.