## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   1 Hal:  27-32 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar Akurasi dalam Mengidentifikasi Penyakit Gingivitis pada Gigi Manusia dengan Metode Naive Bayes
Rifa Yuliza 1 
1 Universitas Putra IndonesiaYPTK Padang
riefayuliza@gmail.com

## Abstract
Gingivitis is a condition where the gums become inflamed due to a bacterial infection, causing the gums to swell. Gingivitis if  treated  too  late  will  trigger  more  dangerous  dental  disease.  Minimize  knowledge  about  gingivitis  and  limited  time  to consult with experts so that people pay less attention to dental and oral health which can indicate gingivitis. The purpose of this  study  was  to  determine  accuracy  in  identifying  gingivitis  disease  using  the  Naive  Bayes  method,  which  can  help  the public to find out information about gingivitis, so a system with experts was built. Expert System is knowledge from experts that is entered into a computer or system that can be used for consultation. The data used in this study were 24 symptom data and  5  types  of  disease  data  sourced  from  interviews  with  an  expert.  The  experts  used  in  this  study  were  dentists  at  the Rahmatan  Lil  Alamin  Clinic.  The  data  can  be  obtained  from  the  results  of  the  medical  records  of  patients  who  perform examinations with dentists. The data processed in this study is knowledge about the symptoms and types of gingivitis in the teeth obtained from an expert. The result of the test is that the largest value of the total probability is found in the type of gum disease Puberty with a value of 0.000106795855. This research can help the community to conduct consultations easily, find out the symptoms early so that people do not have to go to the hospital with a long distance.
Keywords: Expert System, Identification, Gingivitis, Dental, Naive Bayes.

## Abstrak
Gingivitis  adalah  kondisi  gusi  yang  meradang  akibat  infeksi  bakteri  sehingga  menyebabkan  gusi  bengkak.  Gingivitis  jika terlambat  diobati  akan  memicu  terjadi  penyakit  pada  gigi  yang  lebih  berbahaya.  Minim  nya  pengetahuan  tentang  penyakit gingivitis  serta  keterbatasan  waktu  untuk  konsultasi  ke  pakar  sehingga  masyarakat  kurang  memperhatikan  akan  kesehatan gigi  dan  mulut  yang  dapat  terindikasi  penyakit  gingivitis.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  akurasi  dalam mengidentifikasi  penyakit  gingivitis  dengan  menggunakan  metode  naive  bayes,  yang  mana  dapat  membantu  masyarakat untuk  mengetahui  informasi  tentang  penyakit  gingivitis,  sehingga  dibangunlah  sebuah  sistem  yang  disebut  dengan  sistem pakar.  Sistem  Pakar  merupakan  pengetahuan  dari  pakar  yang  dimasukan  kedalam  komputer  atau  sistem  yang  dapat digunakan untuk konsultasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 24 data gejala dan 5 data jenis penyakit yang bersumber  dari  hasil  wawancara  dengan  seorang  pakar.  Pakar  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dokter  gigi  di Klinik  Rahmatan  Lil  Alamin.  Data  tersebut  di  dapat  dari  hasil  rekam  medik  pasien  yang  melakukan  pemeriksaan  dengan dokter gigi. Data yang diolah dalam penelitian ini adalah pengetahuan tentang gejala-gelaja dan jenis-jenis penyakit gingivitis pada gigi yang didapatkan dari seorang pakar. Hasil dari pengujian adalah nilai terbesar dari hasil probabilitas total terdapat pada jenis penyakit gingivitis Pubertas dengan nilai 0,000106795855. Penelitian ini dapat membantu masyarakat untuk melakukan  konsultasi  dengan  mudah,  mengetahui  gejala  secara  dini  sehingga  masyarakat  tidak  harus  pergi kerumah sakit dengan jarak yang jauh.
Kata kunci: Sistem Pakar, Identifikasi, Gingivitis, Gigi, Naive Bayes.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Minimnya  pengetahuan  mengenai  kesehatan  gigi menyebabkan  sebagian  orang  tidak  peduli  bahwa menjaga  kesehatan  gigi  itu  sangat  penting,  gingivitis merupakan  satu diantara  masalah kesehatan  gigi  yang harus  perhatikan  [1].  Mayoritas  masyarakat  kurang peduli  dan  masih  memandang  remeh  mengenai kesehatan dan kebersihan gigi [2]. Kesadaran perlunya menjaga  kebersihan  gigi  yang  kurang  menyebabkan timbulnya bakteri yang dapat menyebabkan terjadinya penyakit gingivitis [3].
Gingivitis  disebabkan  oleh  penumpukan  bakteri  yang ada  di  dalam  rongga  mulut  [4].  Peradangan  yang terjadi  pada  gusi  tanpa  merusak  jaringan  pendukung gigi  disebut  juga  sebagai  penyakit  gingivitis  [5]. Gingivitis  bisa  menyebabkan  terjadinya  pendarahan yang disertai dengan pembengkakan, warna kemerahan, eksudat, dan perubahan kontur normal [6]. Gingivitis  yang  tidak  terkontrol  dapat  berkembang menjadi periodontitis yang tidak dapat dipulihkan [7].
Jauhnya  jarak  yang  ditempuh  ke  dokter  tempat konsultasi  dan  panjangnya  antrian  konsultasi  menjadi salah  satu  penyebab  masyarakat  jarang  melakukan
pemeriksaan  pada  dokter  gigi,  maka  dibutuhkan sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  masyarakat dalam  menyelesaikan  masalahnya  yang  disebut dengan Sistem Pakar [8].
Sistem  Pakar  (SP)  merupakan  salah  satu  bagian  dari kecerdasan  buatan  [9].  Suatu  sistem  disebut  cerdas jika  dapat  memecahkan  masalah  secara  mandiri  dan efisien.  Kecerdasan  seperti  itu  ditemukan  dalam sistem  komputer  [10].  Teknik  Artificial  Intelligence telah  digunakan  di  bidang kedokteran  untuk mengindentifikasi  penyakit  secara  akurat  [11].  SP merupakan sistem yang mengimplementasikan pengetahuan  dari  seorang  pakar  ke  dalam  sebuah program komputer [8].
Sistem  Pakar  sebagai  perangkat  lunak  pengetahuan ahli  untuk  memecahkan  masalah  dan  memberikan saran dengan menggunakan penalaran pakar berdasarkan  fakta  dan  data  [12].  Mengidentifikasi penyakit  pada  bidang  kedokteran  agar  lebih  tepat  dan akurat  melalui  SP  digunakan  algoritma  Naive  Bayes [14].
Metode Naive Bayes (NB) adalah sebuah metode yang digunakan dalam memprediksi probabilitas [15]. Nilai probabilitas  data  uji  pada  metode  NB  dihitung berdasarkan  data  kasus  yang  sudah  ada  sebelumnya [16].  Naive  Bayes  mempunyai  nilai  akurasi  yang mencapai  nilai  tertinggi  dengan  nilai  99,51%  [17]. Algoritma  Naive  Bayes  memiliki  nilai  prediksi  yang relatif  lebih  tinggi,  dibandingkan  dengan  algoritma Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbour (KNN) [18].
Metode  NB  digunakan  pada  Sistem  Pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  pada  kucing.  Data  yang digunakan  adalah  5  jenis  penyakit  yang  ada  pada kucing  dengan  22  gejala.  Uji  coba  dilakukan  dengan 20  data  konsultasi  didapatkan  18  data  yang  sesuai antara  diagnosa  sistem  dengan  diagnosa  pakar, sehingga  mempunyai  nilai  akurasi  yang  cukup  akurat yaitu  sebesar  90%.  Sistem  ini  dapat  digunakan  untuk membantu  pengguna  atau  para  pecinta  kucing  dalam mengidentifikasi  penyakit  yang  diderita  oleh  kucing sehingga dapat membantu merawat binatang peliharaannya [19].
SP  dengan  melakukan  uji  coba  pada  23  data  pasien yang  diambil  dari  daftar  konsultasi  pasien,  datanya yaitu  5  jenis  penyakit  karies  pada  gigi  dan  24  gejala yang  diperoleh  dari  hasil  wawancara  yang  telah dilakukan  dengan  seorang  pakar,  Uji  coba  dilakukan dengan menggunakan metode NB, didapatkan 19 data yang  valid  dan  4  data  tidak  valid  atau  tidak  sesuai dengan diagnosa pakar sehingga menghasilkan tingkat akurasi dengan nilai 83,61% yang membuat sistem ini layak untuk digunakan [20].
Aplikasi SP dengan menggunakan metode NB dengan 31 gejala dan 6 jenis penyakit yang ada pada penyakit ISPA dilakukan uji coba pada 39 data uji, dari 39 kali
penguji terdapat 36 data uji yang sesuai dan 3 data uji yang tidak sesuai, dengan nilai akurasi dari pengujian tersebut  sebesar  92,3%.  Aplikasi  ini  membuat seseorang merasa seperti sedang berkonsultasi dengan seorang  dokter  atau  pakar  yang  menangani  penyakit ISPA [21].
SP  dalam  mengidentifikasi  hama  dan  penyakit  pada tanaman  hias  Aglaonema  dengan  metode  NB  dengan 62 gejala dan 7 jenis hama serta 7 jenis penyakit yang menyerang  Aglaonema.  Uji  coba  dilakukan  pada  30 data uji yang didapatkan dari hasil wawancara dengan pakar,  menghasilkan  27  data  dari  30  data  uji  sesuai dengan diagnosa pakar dan 3 data tidak sesuai dengan diagnosa  pakar  sehingga  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar 90% yang menunjukkan keakuratan sistem ini cukup  baik.  Sistem  ini  dapat  membantu  user  atau orang  yang  memelihara  tanaman  hias  agar  dapat mengidentifikasi  hama  dan  penyakit  yang  menyerang tanaman  hias  Aglaonema  dari  gejala-gejala  yang  ada pada  sistem  sehingga  dapat  ditangani  dengan  cepat dan  tanaman  hias  Aglaonema  dapat  dirawat  dengan baik [22].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  Sistem  Pakar dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes  untuk identifikasi  jenis  penyakit  gingivitis  gigi  pada  gigi manusia,  sehingga  SP  dapat  digunakan  oleh masyarakat  yang  bukan  pakar  untuk  mengidentifikasi dengan  akurat  jenis  penyakit  gingivitis  berdasarkan gejala-gejala yang ada.
Dari  uraian  yang  dibahas  di  atas,  maka  dilakukan penelitian  dalam  bentuk  tesis  dengan  judul  Sistem Pakar  Akurasi  dalam  Mengidentifikasi  Penyakit Gingivitis  pada  Gigi  Manusia  dengan  Metode  Naive Bayes.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Subjek Penelitian
Subjek  pada  penelitian  ini  adalah  Sistem  Pakar Akurasi  dalam  Mengidentifikasi  Penyakit  Gingivitis pada  Gigi  Manusia  dengan  Metode  Naive  Bayes. Menerapkan  Sistem  Pakar  dengan  metode  Naive Bayes  untuk  mengetahui  jenis  peyakit  gingivitis, gejala,  serta  solusi  terbaik  mengenai  penyakit gingivitis pada gigi manusia.
2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar  (SP)  merupakan  sistem  yang  menyalin pengetahuan  pakar  ke  dalam  komputer,  agar  dapat menyelesaikan  suatu  masalah  seperti  seorang  pakar [23].  SP  adalah  sarana  yang  digunakan  untuk  berbagi dan  mendistribusikan  pengetahuan  yang  diperoleh secara langsung ataupun tidak langsung dari pakar dari bidang  ilmiah  yang  berbeda  [13].  Pengetahuan  yang didapatkan  kemudian  disimpan  dalam  memori komputer  sehingga  pengguna  dapat  berkonsultasi dengan  komputer  untuk  suatu  keperluan  tertentu,  lalu komputer  dapat  menyimpulkan  seperti  layaknya
seorang  pakar  [22].  Sistem  Pakar  menyediakan informasi yang memadai tanpa penundaan [24].
2.3. Metode Naïve Bayes
Metode  Naive  Bayes  (MNB)  adalah  algoritma pembelajaran  mesin  yang  didasarkan  pada  teorema bayes.  Itu  dapat  menghasilkan  keluaran  melalui metode probabilistik [25]. MNB memprediksi peluang di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  inggris yang  bernama  Thomas  Bayes  [9].  Keuntungan penggunaan MNB adalah metode ini hanya membutuhkan jumlah data pelatihan  yang kecil untuk menentukan  estimasi  paremeter  yang  diperlukan dalam  proses  pengklasifikasian  [14].  Metode  ini banyak  diterapkan  pada  hal  –  hal  yang  berkenaan dengan  diagnosa  secara  statistik  yang  berhubungan dengan  probabilistik  serta  kemungkinan  dari  penyakit dan gejala gejala yang berkaitan [26].
Perhitungan  proses  MNB  dimulai  dari  penentuan Naive  Bayes  Classifier  (nbc)  untuk  setiap  class,  jika hipotesis  bernilai  benar  maka  bernilai  1,  dan  jika hipotesis  bernilai  salah  maka  bernilai  0  [20].  Secara umum, teorema Bayes dinyatakan pada Persamaan (1).
(   |   ) (   |   )  (   ) (   ) (1)
Dimana (   |   ) merupakan probabilitas hipotesis GPG berdasarkan kondisi PGG , (   |   ) merupakan probabilitas PGG berdasarkan  kondisi GPG , B(GPG) merupakan probabilitas  hipotesis GPG , B(PGG) merupakan probabilitas hipotesis PGG . GPG merupakan hipotesis khusus (benar atau salah), dan PGG merupakan bukti yang telah diamati.
Dari  rumus  Persamaan  (1)  maka  didapatkan  rumus persamaan  Naive  Bayes,  dinyatakan  pada  Persamaan (2).
(   |   ) (      ) (2)
Dimana nbc merupakan  jumlah record pada  data learning , s merupakan  jumlah  data  parameter  (  total gejala), d merupakan  1/  banyaknya  data class (  total penyakit), n merupakan  jumlah record pada  data learning  yang tiap  data class (  penyakit). Langkah selanjutnya adalah  menghitung  nilai  v untuk setiap  penyakit  dengan  rumus,  dinyatakan  pada Persamaan (3).
(   )     ( | )      ( | ) (3)
Dimana B(PGG) merupakan  probabilitas  marginal PGG dalam  semua  hipotesis  yang  mungkin, (   |   ) =  probabilitas  hipotesis  berdasarkan kondisi.
2.4. Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian mempunyai tujuan agar mendapat hasil  seperti  yang  diharapkan.  Langkah-langkah  yang harus  diikuti  dalam  penelitian  ini  disusun  secara sistematis.  Langkah-langkah  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  hasil  dan  pembahasan  terdapat  beberapa kegiatan-kegiatan    yang    akan    dilakukan.    Pertama analisa    data  dan  menentukan Rule atau  aturan,  serta perhitungan Case Based Reasoning
3.1. Analisa data
Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  wawancara langsung  dengan  seorang  pakar  dokter  gigi  di  Klinik Rahmatan  Lil  Alamin . untuk  mendapatkan  data,  data yang  didapatkan  adalah  data  jenis  penyakit  gingivitis dan data gejala penyakit gingivitis.
Data  jenis  penyakit  gingivitis  pada  gigi  manusia sebanyak  5  data  jenis  penyakit  yang  telah  diberikan inisial dengan kode PGG01 sampai PGG02 yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel jenis penyakit gingivitis pada gigi
No. Kode
Jenis Penyakit
1 PGG01 Gingivitis Marginal 2 PGG02 ANUG (Acute Necrotizing Ulcerative Gingivitis) 3 PGG03 Gingivitis Pubertas 4 PGG04 Gingivitis Scorbutic
5 PGG05 Gingivitis Pregnancy
Data  gejala  penyakit  gingivitis  sebanyak  24  data gejala  yang  telah  diberi  kode  untuk  mewakili  gejala
tersebut yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel gejala penyakit gingivitis pada gigi
No Kode Gejala 1 GPG01 Tepi gingiva membengkak merah. 2 GPG02 Karang gigi. 3 GPG03 Gusi tidak mudah berdarah. 4 GPG04 Perubahan warna gusi merah kebiruan. 5 GPG05 Tidak terasa sakit. 6 GPG06 Lesi sangat sensitif terhadap tekanan.
7 GPG07
Rasa sakit dan nyeri ketika mengunyah makanan pedas atau panas.
8 GPG08 Mulut terasa seperti logam. 9 GPG09 Sering terjadi peningkatan temperature. 10 GPG10 Gusi sangat mudah berdarah. 11 GPG11 Lapisan abu abu pada gusi. 12 GPG12
Luka seperti kawah diantara gigi dan gusi.
13 GPG13 Perubahan warna gusi menjadi merah kebiruan 14 GPG14 Pendarahan pada gingiva 15 GPG15 Pembengkakan pada gusi 16 GPG16 Nafas berbau tidak sedap. 17 GPG17 Kekurangan vitamin C. 18 GPG18 Ulserasi berwarna merah terang. 19 GPG19 Pendarahan terjadi secara spontan. 20 GPG20 Memiliki permukaan mengkilat yang halus. 21 GPG21
Gigi mudah berdarah ketika menyikat gigi.
22 GPG22
Gusi membengkak dengan warna merah terang.
23 GPG23
Rasa sakit ketika mengunyah. 24 GPG24 Gigi menjadi longgar.
3.2. Menentukan Rule atau aturan
Pada saat menentukan jenis penyakit gingivitis dengan menggunakan aplikasi Sistem Pakar, maka diperlukan sebuah Rule atau  aturan.  Aturan  tersebut  mewakili seorang  pakar  dalam  menentukan  sebuah  keputusan. Keputusan  yang  dihasilkan  pada  sistem  tersebut menunjukkan  jenis  penyakit  apa  yang  mungkin diderita  oleh  pengguna Rule tersebut  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rule gejala dan jenis penyakit Jenis Penyakit Rule Gingivitis Marginal GPG01, GPG02, GPG03, GPG04, GPG05 ANUG (Acute Necrotizing Ulcerative Gingivitis) GPG06, GPG07, GPG08, GPG09, GPG10, GPG11, GPG12 Gingivitis Pubertas GPG02, GPG13, GPG14, GPG15, GPG16 Gingivitis Scorbutic GPG02, GPG17, GPG18, GPG19, GPG20 Gingivitis Pregnancy GPG16, GPG21, GPG22, GPG23, GPG24 3.4 Proses Perhitungan Naive Bayes
Pengujian  perhitungan  menggunakan  metode  Naive Bayes  diterapkan  pada  salah  satu  contoh  kasus konsultasi  pasien  di  Klinik  Rahmatan  Lil  Alamin. Perhitungan Naive Bayes diterapkan pada pasien ke-1 yang  mengalami  gejala  Pendarahan  pada  gingiva (GPG14),  Pembengkakan  pada  gusi(GPG15),  Nafas berbau  tidak  sedap  (GPG16),  Kekurangan  vitamin  C (GPG17),  dan  Gigi  mudah  berdarah  ketika  menyikat gigi (GPG21). Pada tahapan ini ada beberapa langkah dan  uji  coba  yang  akan  dicari  menggunakan  metode Naive Bayes adalah sebagai berikut:
a. Menentukan nilai nc untuk setiap class
b. Menghitung nilai probabilitas.
c. Menghitung nilai probabilitas total setiap penyakit.
d. Menentukan  nilai  terbesar  dari  perhitungan probabilitas total setiap penyakit.
Hasil perhitungan probabilitas total dapat dilihat pada Tabel 4.
Kode Jenis Penyakit Nilai Probabilitas PGG01 Gingivitis Marginal -5 PGG02 ANUG (Acute Necrotizing Ulcerative Gingivitis) -5 PGG03 Gingivitis Pubertas PGG04 Gingivitis Scorbutic -5 PGG05 Gingivitis Pregnancy -5
Berdasarkan  hasil  yang  ada  pada  Tabel  4,  maka  nilai terbesar dari hasil probabilitas total terdapat pada jenis penyakit gingivitis Pubertas dengan nilai 0,000106795855.

## 4. Kesimpulan
Adanya  Sistem  Pakar  identifikasi  penyakit  gingivitis pada gigi manusia, maka dapat membantu masyarakat untuk melakukan konsultasi dengan mudah,
mengetahui  gejala  secara  dini  sehingga  masyarakat tidak  harus  pergi  kerumah  sakit  dengan  jarak  yang jauh. Penerapan metode Naive Bayes untuk mengidentifikasi  penyakit  gingivitis  yaitu  dengan melakukan  langkah-langkah  perhitungan  dari  metode Naive  Bayes,  maka  nilai  terbesar  dari  hasil probabilitas  total  terdapat  pada  jenis  penyakit gingivitis Pubertas dengan nilai 0,000106795855.

## Daftar Rujukan
[1] Suryani,  L.  (2021).  Hubungan  Pengetahuan  Kebersihan  Gigi dengan  Gingivitis  Pada  Wanita  Pubertas  di  MTSS  Babah Krueng. Jurnal Mutiara Ners, 4(1), 1-4. DOI: https://doi.org/10.51544/jmn.v4i1.1216
[2] Skripsa,  T.  H.,  Unique,  A.  A.,  &  Hermawati,  D.  (2021). Hubungan Pengetahuan dan Tindakan Menjaga Kesehatan Gigi Mulut  dengan  Keluhan  Subyektif  Permasalahan  Gigi  Mulut pada  Mahasiswa  Kesehatan  dan  Non  Kesehatan.  e-GiGi,  9(1). DOI: https://doi.org/10.35790/eg.9.1.2021.32676
[3] Rianti,  E.,  Yenila,  F.,  &  Marfalino,  H.  (2021).  Expert  System System Deteksi Gingivitis Gigi Menggunakan Certainty Factor.
Jurnal Teknologi, 11(2), 50-56. DOI:
https://doi.org/10.35134/jitekin.v11i2.51
[4] Khaleel,  B.  I.,  &  Aziz,  M.  S.  (2021,  May).  Using  Artificial Intelligence  Methods  For  Diagnosis  Of  Gingivitis  Diseases.  In Journal  of  Physics:  Conference  Series  (Vol.  1897,  No.  1,  p. 012027).  IOP  Publishing.  DOI: https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1897/1/012027
[5] Kaura,  M.  A.,  Bawa,  H.  M.,  Ekuase,  E.,  &  Bamgbose,  B.  O.
(2021). Oral hygiene level and prevalence of gingivitis amongst pregnant  women  in  a  nigerian  teaching  hospital.  Journal  of
Dentomaxillofacial Science, 6(1), 10-16. DOI:
https://doi.org/10.15562/jdmfs.v6i1.1119
[6] Senjaya, A. A., Arini, N. W., Ratmini, N. K., & Handayani, N. K.  A.  S.  S.  (2020).  Hubungan  Sextan  yang  Mengalami Gingivitis  dengan  Usia  Kehamilan  pada  Ibu  Hamil  Di Puskesmas  Manggis  Ii  Kabupaten  Karangasem  Tahun  2019. Jurnal  Kesehatan  Gigi  (Dental  Health  Journal),  7(2),  53-58. DOI: https://doi.org/10.33992/jkg.v7i2.1260
[7] Huang, S., He, T., Yue, F., Xu, X., Wang, L., Zhu, P., ... & Xu, J.  (2021).  Longitudinal  multi-omics  and  microbiome  meta- analysis  identify  an  asymptomatic  gingival  state  that  links gingivitis,  periodontitis,  and  aging.  MBio,  12(2),  e03281-20. DOI: https://doi.org/10.1128/mBio.03281-20
[8] Andesti, C. L., Sumijan, S., & Nurcahyo, G. W. (2020). Expert System in Accuracy to Identify Gingivitis in Humans Using the Certainty  Factor  Method.  Jurnal  Informasi  dan  Teknologi,  97- 104. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v2i3.69
[9] Restari,  R.  H.,  Sinurat,  S.,  &  Suginam,  S.  (2020).  Rancangan Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Mononukleosis
Dengan  Metode  Naive  Bayes.  JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer), 7(3), 403-408. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v7i3.2179
[10] Băjenescu,  T.  M.  (2020).  Comparing  artificial  intelligence developments  of  superpowers:  China  and  the  US.  Journal  of
Social Sciences, 3(3), 43-50. DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.3971959
[11] Kaur, S., Singla, J., Nkenyereye, L., Jha, S., Prashar, D., Joshi, G.  P.,  ...  &  Islam,  S.  R.  (2020).  Medical  diagnostic  systems using  artificial  intelligence  (ai)  algorithms:  Principles  and perspectives. IEEE Access, 8, 228049-228069. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3042273
[12] Sarazin,  A.,  Bascans,  J.,  Sciau,  J.  B.,  Song,  J.,  Supiot,  B., Montarnal, A., ... & Truptil, S. (2021). Expert system dedicated
to  condition-based  maintenance  based  on  a  knowledge  graph approach: Application to an aeronautic system. Expert Systems with
Applications, 186, 115767. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115767
[13] Saibene,  A.,  Assale,  M.,  &  Giltri,  M.  (2021).  Expert  systems: Definitions, advantages and issues in medical field applications. Expert  Systems  with  Applications,  177,  114900.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114900
[14] Widodo,  Y.  B.,  Anggraeini,  S.  A.,  &  Sutabri,  T.  (2021). Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Diabetes Berbasis  Web  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes.  Jurnal Teknologi Informatika Dan Komputer MH. Thamrin, 7(1), 112- 123. DOI: https://doi.org/10.37012/jtik.v7i1.507
[15] Suherman, B. B.  (2021).  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Dan Hama  pada  Tanaman  Jagung  Menggunakan  Metode  Naive Bayes. Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak, 2(3), 390-398. DOI: https://doi.org/10.33365/jatika.v2i3.1251
[16] Nugroho, F. A., Solikin, A. F., Anggraini, M. D., & Kusrini, K. (2021).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Virus  Corona  Dengan  Metode
Naïve  Bayes.  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (TIKomSiN), 9(1), 81-88. DOI:
http://dx.doi.org/10.30646/tikomsin.v9i1.553
[17] Karim,  F.,  Nurcahyo,  G.  W.,  &  Sumijan,  S.  (2021).  Sistem Pakar  dalam  Mengidentifikasi  Gejala  Stroke  Menggunakan Metode  Naive  Bayes.  Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi, 221-226. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i4.69
[18] Yang, L., Fu, B., Li, Y., Liu, Y., Huang, W., Feng, S., ... & Bu, H.  (2020).  Prediction  model  of  the  response  to  neoadjuvant chemotherapy  in  breast  cancers  by  a  Naive  Bayes  algorithm. Computer methods and programs in biomedicine, 192, 105458.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105458
[19] Ramadhan,  F.  Z.,  Aditya,  G.,  Nainggolan,  P.  D.  Y.,  & Adhinata,  F.  D.  (2021).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  pada
Hewan Kucing Berbasis Web. Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), 5(2), 122-131. DOI:
https://doi.org/10.31603/komtika.v5i2.5301
[20] Hari,  T.  R.  S.,  &  Sumijan,  S.  (2021).  Sistem  Pakar  dengan Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dalam  Mengidentifikasi
Penyakit  Karies  pada  Gigi  Manusia.  Jurnal  Sistim  Informasi dan Teknologi, 233-238. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i4.71
[21] Ramadhana,  F.,  Fauziah,  F.,  &  Winarsih,  W.  (2020).  Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit ISPA menggunakan Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Website.  STRING  (Satuan Tulisan  Riset  dan  Inovasi  Teknologi),  4(3),  320-329.  DOI: http://dx.doi.org/10.30998/string.v4i3.5441
[22] Amalia,  M.  M.,  Ernawati,  E.,  &  Wijanarko,  A.  (2022). Implementasi  Metode  Naïve  Bayes  Dalam  Sistem  Pakar Diagnosis Hama dan Penyakit Pada Tanaman Hias Aglaonema SP.  Rekursif:  Jurnal  Informatika,  10(1),  23-39.  DOI: https://doi.org/10.33369/rekursif.v10i1.18953
[23] Narulita,  D.,  &  Yuhandri,  Y.  (2021).  Sistem  Pakar  Dalam Menganalisis  Tingkat  Akurasi  Keparahan  Penyakit  Erosi  Gigi Menggunakan  Metode  Certainty  Factor.  Jurnal  Informasi  dan Teknologi, 239-244.
DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v3i4.160
[24] Mohapatra,  S.,  &  Anand,  K.  (2021).  An  expert  system  to implement  symptom  analysis  in  healthcare.  Integration  of Cloud  Computing  with  Internet  of  Things:  Foundations,
Analytics,
and
Applications, 57-69. DOI:
https://doi.org/10.1002/9781119769323.ch4
[25] Zohra,  F.  T.  (2020).  Prediction  of  Different  Diseases  and Development  of  a  Clinical  Decision  Support  System  using Naive  Bayes  Classifier.  International  Journal  for  Research  in Applied Science and Engineering Technology, 8(5), 8-13. DOI: http://doi.org/10.22214/ijraset.2020.5002
[26] Rahman,  N.  T.  (2020).  Analisa  Algoritma  Decision  Tree  dan Naive  Bayes  pada  Pasien  Penyakit  Liver.  JURNAL FASILKOM  (teknologi  inFormASi  dan  ILmu  KOMputer), 10(2), 144-151. DOI: https://doi.org/10.37859/jf.v10i2.2087