PEMBANGUNAN MEDIA KONSULTASI PENYAKIT GIGI MENGGUNAKAN METODE DEMSPTER-SHAFER
Ernest Dwi Saptorini 1 , Nita Merlina 2 1 2 Jurusan Sistem Informasi
1 2 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta Selatan.Telp. (021) 78839513 ernestdwi@gmail.com , nita@nusamandiri.ac.id

## ABSTRACT
Media  Consulting  Dental    Disease  Using  Dempster-Shafer  Method . Expert  system  could serve  as  a  consultants  which  would  advise  the  user  as  well  ass  the  assistant  for  the  expert.  One way to prevent and help to detect persons’s levelof risk dental disease, by making anexpert system as  a  consultant  media  in  order  taht  could  minimize  the  risk  of  serious  illness  of  death  resulting. Diagnostic  result  of  dental  disease  expert  system  is  equal  with  The  Dempster-Shafer    inference engine.  The  conclusion  is  expert  system  has  been  built  could  be  applied  for  dental  disease diagnostic.
Keywords: Expert System, Tooth Ache, Dempster-Shafer.

## PENDAHULUAN
Kesehatan  gigi  dan  mulut  merupakan hal yang sangat penting bagi manusia, karena kesehatan gigi
dan mulut dapat mempengaruhi kesehatan tubuh secara menyeluruh.  Mulut  merupakan  suatu  tempat yang  sangat  ideal  bagi  perkembangbiakan bakteri  karena  temperatur,  kelembaban,  dan makanan  cukup  tersedia  disana.  Juga  karena pada  mulut  terdapat  beberapa  fisur  gigi, sehingga  sisa  makanan  mudah  tertinggal,  hal ini  merupakan  makanan  yang  amat  disukai oleh  bakteri.  Bila  sisa  makanan  ini  dimakan oleh  bakteri,  maka  akan  terjadi  proses peragian  yang  menghasilkan  asam susu  yang dapat  melunakkan  bagian  terkeras  dari  gigi. Bagian  gigi  yang  lunak  dan  mengalami kerusakan  oleh  proses  kimia  bakteri  karena asam  susu  disebut  karies.  Jadi  boleh dikatakan bahwa karies gigi merupakan suatu proses  perusakan  oleh  asam  bersama  dengan pembusukan gigi.
Artifical Intelegence (AI) atau kecerdasan  buatan  dikenal  dengan  adanya aplikasi  yang  disebut  sistem  pakar  ( expert system ).  Sistem  pakar  adalah  aplikasi komputer yang digunakan untuk
menyelesaikan  masalah  sebagaimana  yang dipikirkan  oleh  pakar.  Pakar  yang  yang dimaksud  di  sini  adalah  orang  yang mempunyai  keahlian  khusus  yang  dapat menyelesaikan  masalah  yang  tidak  dapat diselesaikan  oleh  orang  awam.  Dalam Kusrini (2008:3).
Pembuatan  sistem  pakar  penyakit  gigi berbasis web  ini,  dimaksudkan untuk mempermudah masyarakat khususnya pengguna awam dalam mendiagnosa
penyakitnya sendiri sedini mungkin. Sehubungan  dengan  terbatasnya  dokter  gigi di  Indonesia  yang  menyebabkan  biaya berobat  tersebut  menjadi  mahal.  Dengan mengaplikasikan  metode dempster-shafer untuk  mengasilkan  persentase  berdasarkan gejala  yang  ada  dengan  menggunakan forward  chaining ,  yang  mampu  memberikan hasil penyakit dan persentase kepada pengguna sistem.

## BAHAN DAN METODE
Dalam Artanti (2004:59) mengemukakan  bahwa  “AI  atau  kecerdasan buatan  adalah  ide-ide  untuk  membuat  suatu perangkat  lunak  komputer  yang  memiliki kecerdasan sehingga perangkat lunak komputer  tersebut  dapat  melakukan  suatu pekerjaan yang dilakukan oleh manusia”.
Arhami  (2005a:3)  “Sistem  pakar adalah  salah  satu  cabang  dari Artificial Intelegent (AI)  yang  membuat  pengguna secara  luas knowledge yang  khusus  untuk penyelesaian  masalah  tingkat  manusia  yang pakar.  Seorang  pakar  adalah  orang  yang mempunyai  keahlian  dalam  bidang  tertentu, yaitu pakar yang mempunyai knowledge atau kemampuan  khusus  yang  orang  lain  tidak mengetahui  atau  mampu  dalam  bidang  yang dimilikinya”.
Merlina dan Hidayat (2012:3) “Sistem pakar  terdiri  atas  2  bagian  pokok,  yaitu lingkungan pengembangan ( development environment )  dan  lingkungan  konsultasi ( consultation environment )”.
1. Lingkungan  pengembangan  digunakan sebagai  pengembangan  sistem  pakar, baik  dari  segi  pembangunan  komponen maupun basis pengetahuan.
2. Lingkungan  konsultasi  digunakan  oleh seorang yang bukan ahli untuk berkonsultasi. Sumber: Turban (2001) dalam Desiani dan Arhami (2006:234) Gambar 1.Arsitektur Sistem pakar
Sulistyohati dan Hidayat (2008:E- 2)  mengemukakan bahwa “Ada berbagai macam  penalaran  dengan  model  yang lengkap dan sangat konsisten, tetapi pada kenyataannya banyak permasalahan yang tidak  dapat  terselesaikan  secara  lengkap dan  konsisten.  Ketidak  konsistenan tersebut adalah
akibat adanya
penambahan  fakta  baru.  Penalaran  yang seperti  itu  disebut  dengan  penalaran  non monotonis.  Untuk  mengatasi  ketidak konsistenan tersebut maka dapat menggunakan  penalaran  dengan  teori Dempster-Shafer .  Secara  umum  teori Dempster-Shafer ditulis  dalam  suatu interval ”. penulisan umum : [ belief, plausibility ]
1. Belief  (Bel) adalah  ukuran  kekuatan evidance dalam mendukung suatu himpunan  proposisi.  Jiaka  bernilai  0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence ,  jika  bernilai  1  menunjukan adanya kepastian.
2. Plausibility ( Pl ) dinotasikan sebagai : Pl(s)= 1 – Bel (1) Plausibility juga  bernilai  0  sampai  1.  jika yakin  akan s ,  maka  dapat  dikatakan  bahwa bel 1 dan Pl (s) = 0.
Pada  teori dempster-shafer dikenal adanya frame of discrement yang dinotasikan dengan  θ. Frame ini  merupakan  semesta pembicaraan  dari  sekumpulan  hipotesis. Tujuannya adalah mengkaitkan ukuran kepercayaan  elemen-elemen  θ.  Tidak  semua evidence secara  langsung  mendukung  tiap- tiap  elemen.  Untuk  itu  perlu  adanya probabilitas fungsi densitas (m). Nilai m tidak hanya  mendefinisikan  elemen-elemen  θ  saja, namun juga semua subsetnya. Sehingga jika θ berisi  n  elemen,  maka  subset  θ  adalah  2n". Jumlah semua m dalam subset θ sama dengan 1  apabila  tidak  ada  informasi  apapun  utnuk memilih  hipotesis,  maka  nilai  :  m{θ}  =  1,0. apabila  diketehui  X  adalah  subset  dari  θ, dengan m1 sebagai fungsi densitasnya, dan Y juga  merupakan  subset  dari  θ  dengan  m2 sebagai  fungsi  densitanya,  maka  dapat dibentuk  fungsi  kombinasi  m1  dan  m2 sebagai m3, yaitu :
(2) keterangan  : m = Nilai densitas (kepercayaan) m1 (X) = Mass function dari evidence X m2 (Y) = Mass function dari evidence Y m3(Z) = Mass function dari evidence Z Ø = Himpunan Kosong κ
= Jumlah conflict evidence ( 2 )
Start Pilih Gejala & Pilih Jenis Data Kosong? Pilih Gejala? End Tampil Data Kode, Gejala, Bobot dan Aksi Y Y T T Simpan Pilihan Proses “Data Gejala Belum Dipilih” & “Data Jenis Harus dipilih” Tampil Daftar gejala yang dipilih Proses Diagnosa Tampil Hasil Konsultasi Konsultasi

## Gambar 2.Algoritma Sistem Pakar Gigi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan dilakukan terhadap 5 kasus  yang  dipilih  secara  berbeda. Pembahasan  meliputi  perbandingan  5 kasus  yang  diuji  melalui  sistem  dengan perhitungan manual. Kasus pertama yang diuji  melalui  sistem  adalah  sebagai berikut:
Gambar 3.Tampilan Hasil Diagnosa
Proses Perhitungan 2 Gejala Hasil Perhitungan Manual
Proses m1 dan m2 m1  =  (E11)  -  {P10,p11,p12,p16,p18} bobot = 0,4 m2= (E1) - {p01,p02,p07,p08,p10,p11,p12,p16, p17,p18,p19} bobot = 0,7 p01,p02,p07,p08, p10,p11,p12,p16, p17,p18,p19 (0,7) Ɵ 0,3 p10,p11,p12, p16,p18 (0,4) P10,p11,p12,p16, p18, 0,28 P10,p11,p12,p16, p18 0,12 Ɵ 0,6 p01,p02,p07,p08 ,p10,p11,p12,p16, p17,p18,p19 0,42 Ɵ 0,18 Hasil m3 adalah perhitungan dari m1 dan m2 - m3 {p10,p11,p12,p16,p18}   =  0,28  / 1-0 = 0,28 -m3 { p01,p02,p07,p08,p10,p11,p12,p16,p17,p 18,p19} = 0,42 / 1-0 = 0,42 hasil diagnosa m3 - m3 {p10,p11,p12,p16,p18}  =  0,12  / 1-0 = 0,12 - m3 {Ɵ} =  0,18  / 1-0 = 0,18

## Hasil Perhitungan Sistem Diagnosa
Dari  percobaan  dengan  2 evidance diatas  hasil  yang  di  dapatkan  adalah  nilai infikasi  0.42  dan  dikonversikan  ke  dalam bentuk persen  menjadi 42.0%. Hasil goal nya
adalah m3{p01,p02,p07,p08,p10,
p11,p12,p16,p17,p18,p19} sesuai dengan hasil diagnosa pada sistem.

## Proses Perhitungan 3 Gejala Hasil Perhitungan Manual
Prozes m1 dan m2 m1 = (E18) - {p18,p19} bobot 0,9 m2  =  (E11)  -  {p10,p11,p12,p16,p18}  bobot 0,4
Hasil m3 adalah perhitungan dari m1 dan m2 - m3 {p18} =  0.36  / 1-0 = 0.36 - m3 {p10, p11,p12,p16,p18} =  0.4  /  1-
0 = 0.4
- m3 {p18,p19} =  0.54  / 1-0 = 0.54 - m3 {Ɵ} =  0.6  /  1-
0 = 0.6
m4 = (E1) - {p01,p02,p07,p08,p10,p11,p12,p16,p17, p18,p19}bobot 0,7
{p01,p02,p07,p08, p10,p11,p12,p16, p17,p18,p19} 0,7 Ɵ 0,3 {p18} 0,36 p18 0,252 p18 0,108 {p10,p11,p12, p16,p18} 0,4 p10,p11,p12,p16, p18 0,28 p10,p11,p12, p16,p18 0,12 {p18,p19} 0,54 p18,p19 0,378 p18,p19 0,162 {Ɵ} 0,6 p01,p02,p07,p08, p10,p11,p12,p16, p17,p18,p19 0,42 Ɵ 0,18 Hasil m5 adalah perhitungan dari m3 dan m4 - m5 {p18} = 0,252/1-0= 0,252 - m5 {p18} = 0,108/1-0= 0,108 - m5 {p10,p11,p12,p16,p18}  =  0,28  / 1-0 = 0,28 - m5 {p10,p11,p12,p16,p18}  =  0,12  /
1-0 = 0,12 -  m5  {p18,p19}=  0,378/1-0  =  0,378 hasil diagnosa m5 - m5 {p18,p19}
= 0,162/1-0= 0,162 - m5 {p01,p02,p07,p08,p10,p11, p12,p16,p17,p18,p19} =  0,42  / 1-0 = 0,42 - m5 {Ɵ} =  0,18  / 1-0 = 0,18

## Hasil Perhitungan Sistem Diagnosa
Hasil  percobaan  3 evidence diatas,  hasil yang  didapat  adalah  nilai  indikasi  0.378 dan  dikonversikan  kedalam  bentuk persen  menjadi  37,8%.  Hasil goal nya p10,p11,p12,p16,p18 (0,4) Ɵ 0,6 p18,p19 (0,9) p18 0,36 p18,p19 0,54 Ɵ 0,1 p10,p11,p12,p16,p18 0,4 Ɵ 0,6
adalah  m5{p18,p19} sesuai  dengan hasil diagnosa pada sistem.
Proses Perhitungan 4 Gejala
Hasil Perhitungan Manual Proses m1 dan m2 m1  =  (E21)  -  {p01,p05,p06,p17}  bobot 0,9 m2 = (E18) - {p18,p19} bobot 0,9 Hasil m3 adalah perhitungan dari m1 dan m2 Penyebut 1-0,81= 0,19 - m3 {Ɵ} =  0.81  /  0.19  = 4.263 - m3 {p18,p19} =  0.09  /  0.19  = 0.474 - m3 {p01,p05,p06,p17}         =  0.09  /  0.19 = 0.474 - m3 {Ɵ} =  0.01  /  0.19 = 0.053
m4  =  (E11)  -  {p10,p11,p12,p16,p18} bobot 0,4 {p10,p11,p12, p16,p18} 0,4 Ɵ 0,6 {Ɵ} 4,263 p10,p11,p12, p16,p18 1,7 Ɵ 0.56 {p18,p19} 0,474 p18 0,19 p18,p19 0,284 {p01,p05,p06, p17} 0,474 Ɵ 0,19 p01,p05,p06,p17 0,284 {Ɵ} 0,053 p10,p11,p12, p16,p18 0,021 Ɵ 0,0318 Hasil m5 adalah perhitungan dari m3 dan m4 Penyebut 1-0,19=0,81 - m5 {p18} =  0,19  /  0,81  = 0,235 - m5 {p18,p19} =  0,284  / 0,81 = 0,351 - m5 {Ɵ} =  0,19  /  0,81  = 0,235 - m5 {p01,p05,p06,p17} =  0,284  / 0,81 = 0,351 -  m5  {p10,p11,p12,p16,p18}=  0,021  / 0,81 = 0,026
- m5 {Ɵ} =  0,0318  /  0,81  =
0,04 m6 =
(E1)
- {p01,p02,p07,p08,p10,p11,p12, p16,p17,p18,p19} bobot 0,7
{p01,p02,p07,p08, p10,p11,p12,p16, p17,p18,p19} 0,7 Ɵ 0,3 {p18} 0,235 p18 0,165 p18 0,071 {p18,p19} 0,351 p18,p19 0,246 p18,p19 0,105 {p01,p05, p06,p17} 0,351 p01,p17 0,246 p01,p05,p06,p17 0,105 {Ɵ} 0,04 p01,p02,p07,p08, p10,p11,p12,p16, p17,p18,p19 0,028 Ɵ 0,012 Hasil  m7  adalah  perhitungan  dari  m5 dan m6 - m7 {p18} =  0,165  / 1-0 = 0,165 - m7 {p18} =  0,071  / 1-0 = 0,071 - m7 {p18,p19} =0,246/1-0=  0,246 hasil diagnosa m7 - m7 {p18,p19} =  0,246  / 1-0 = 0,246 - m7 {p01,p17} =  0,246  / 1-0 = 0,246 - m7 {p01,p5,p6,p17} =  0,105  / 1-0 = 0,105 - m7 {p01,p02,p07,p08 p10,p11,p12,p16,p17,p18,p19} = 0,028 / 1-0 = 0,028 - m7 {Ɵ} =  0,012  /  1-0  = 0,12
Hasil Perhitungan Sistem Diagnosa
p18,p19 (0,9) Ɵ 0,1 p01,p05,p06,p17 (0,9) Ɵ 0,81 P01,p05,p06,p17 0,09 Ɵ 0,1 p18,p19 0,09 Ɵ 0,01
Hasil  percobaan  4 evidence diatas, hasil yang didapat adalah nilai indikasi 0,246 dan  dikonversikan  ke  dalam  bentuk  persen menjadi  24.6  %.  Hasil goal nya  adalah m7{p18,p19}  sesuai  dengan  hasil  diagnosa pada sistem.

## Proses Perhitungan 5 Gejala Hasil Perhitungan Manual
Proses m1 dan m2 m1  =  (E24)  -  {p01,p05,p06,p07,p17}  bobot 0.7 m2 = (E21) - {p01,p05,p06,p17} bobot 0.9
Hasil m3 adalah perhitungan dari m1 dan m2 - m3 {p01,p05,p06,p17} =  0,63  / 1-0 = 0,63 - m3 {p01,p05,p06,p17} =  0,07  / 1-0 = 0,07 - m3 {p01,p05,p06,p07,p17} =  0,27  /
1-0 = 0,27 - m3 {Ɵ} =  0,03  / 1-0 = 0,03 m4 = (E18) - {p18,p19} bobot 0,9 {p18,p19 } 0,9 Ɵ 0,1 {p01,p05,p06,p17} 0,63 Ɵ 0,567 p01,p05,p06,p17 0,063 {p01,p05,p06,p17} 0,27 Ɵ 0,243 p01,p05,p06,p17 0,027 {p01,p05,p06, p07,p17} 0,07 Ɵ 0,063 p01,p05,p06,p07, p17 0,007 {Ɵ} 0,03 p18,p19 0,027 Ɵ 0,003
Hasil m5 adalah perhitungan dari m3 dan m4 Penyebut  1-(0,567+0,243+0,063)  =1- 0,873 =0,127 - m5 {Ɵ} =  0,567  /  0,127  = 4,465 - m5 {Ɵ} =  0,243  /  0,127  = 1,913 - m5 {Ɵ} =  0,063  /  0,127  = 0,496 - m5 {p01,p05,p06,p17} =  0,063  / 0,127 = 0,496 - m5 {p01,p05,p06,p17} =  0,027  / 0,127 = 0,213 -  m5  {p01,p05,p06,p07,p17}=  0,007  / 0,127 = 0,055 - m5 {p18,p19} =  0,027  / 0,127 = 0,213 - m5 {Ɵ} =  0,003  /  0,127  = 0,024
Hasil m5 --- perhitungan m3 dan m4
- m5{p01,p05,p06,p17}=(0,567+0,243)/0,1 27 =0,81/0,127=6,37 7 - m5 { p1,p5,p6,p7,p17} =  0,007  /  0,127= 0.055 - m5 {p18,p19} =  0,027  /  0,127= 0.213 - m5 {Ɵ} =  0,003  /  0,127= 0.024
m6  =  (E11)  -  {p10,p11,p12,p16,p18} bobot 0,4 {p10,p11,p12, p16,p18}
0,4
Ɵ 0,6 {p01,p05,p06, p17} 0,496 Ɵ 0,198 p01,p05,p06,p17 0,298 {p01,p05,p06, p17} 0,213 Ɵ 0,085 p01,p05,p06,p17 0,128 {p01,p05,p06, p07,p17} 0,055 Ɵ 0,022 p01,p05,p06,p07, p17 0,033 {Ɵ} 0,003 p10,p11,p12, p16,p18 0,010 Ɵ 0,014 p01,p05,p06, p17 (0,9) Ɵ 0,1 p01,p05,p06, p07,p17 (0,7) p01,p05,p06, p17 0,63 p01,p5,p6,p7, p17 0,07 Ɵ 0,3 p01,p05,p06,p17 0,27 Ɵ 0,03
Hasil m7 adalah perhitungan dari m5 dan m6 Penyebut 1-(0,198+0,085+0,022) = 1- 0,305=0,695 - m7 {Ɵ} =  0,198  /  0,695  = 0,285 - m7 {Ɵ} =  0,085  /  0,695  = 0,122
- m7 {Ɵ}
=  0,022  /  0,695  =
0,032 - m7 {p01,p05,p06,p17}  =  0,298  /  0,695 =0,429 - m7 {p01,p05,p06,p17}  =  0,128  /  0,695  = 0,184 -  m7  {p01,p05,p06,p07,p17}=  0,033  /  0,695 = 0,047 -  m7  {p10,p11,p12,p16,p18}=  0,010  /  0,695 = 0,014 - m7 {Ɵ} =  0,014  /  0,695  = 0,020 m8 = (E1) -{p01,p02,p07,p08,p10,p11,p12, p16,p17,p18,p19} bobot 0,7 {p01,p02,p07,p08, p10,p11,p12,p16, p17,p18,p19} 0,7 Ɵ 0,3 {p01,p05,p06, p17} 0,429 p01,p17 0,300 p01,p05,p06, p17 0,129 {p01,p05,p06, p17} 0,184 p01,p17 0,129 p01,p05,p06, p17 0,055 {p01,p05,p06, p07,p17} 0,047 p01,p07,p17 0,033 p01,p05,p06, p07,p17 0,014 {Ɵ} 0,020 p1,p2,p7,p8,p10, p11,p12,p16,p17, p18,p19 0,014 Ɵ 0,006 Hasil m9 adalah perhitungan dari m7 dan m8 - m9 {p01,p17} =  (0,3+0,129)  /  1- 0 = 0,429 - m9 {p01,p05,p06,p17}  =  0,129  /  1-0  = 0,129 - m9 {p01,p05,p06,p17}  =  0,055  /  1-0  = 0,055 - m9 {p01,p07,p17} =  0,033  /  1-0  = 0,033 -  m9  {p01,p05,p06,p07,p17}=  0,014  /  1-0  = 0,014 - m9{p1,p2,p7,p8,p10,p11,p12,p16,p17,p18,p1 9} =  0,014  /  1-0  = 0,014 - m9 {Ɵ} =  0,006  /  1-0  = 0,006

## Hasil Perhitungan Sistem Diagnosa
Hasil  percobaan  5 evidence diatas,  hasil  yang  didapat  adalah  nilai indikasi  0,429  dan  dikonversikan  ke dalam  bentuk  persen  menjadi  42,9%. Hasil goal nya  adalah  m9{p01,p17} sesuai  dengan  hasil  diagnosa  pada sistem.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  kegiatan  yang  telah dilakukan penulis selama perancangan hingga implementasi,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  dapat  mewakili  tenaga medis  untuk  menangani  seorang  pasien yang  menderita  penyakit  gigi  dengan cara  memberikan  hasil  diagnosa  sesuai dengan gejala yang dialami.
2. Publikasi website ini  dimaksudkan untuk  mempermudah  siapa  saja  yang akan  melakukan  konsultasi  mengenai keluhan  sakit  yang  diderita  sekitar daerah gigi dan mulut.
3. Dengan menggunakan metode
dempster-shafer dalam menghitung nilai kepercayaan,  dapat  melihat  apakah sistem  tersebut  menghasilkan  diagnosa yang akurat atau tidak.

## DAFTAR PUSTAKA
Amborowati,  Armadyah.  2007.  Pengantar Pemrograman Terstruktur. Yogyakarta: Andi Offset. Arhami,  Muhammad.  2005.  Konsep  Dasar Sistem  Pakar.  Yogyakarta:  Andi
Offset.
Artanti, F.R. 2004. Perancangan dan
Pembuatan  Sistem  Pakar  Hama  dan Pengemdalian untuk Tanaman
Hortikultura.  Skripsi.  Diambil  dari: http://aksara.pcr.ac.id/.../read.pdf.ph p?...id. (22 April 2014)
A.S  Rosa  dan  Shalahuddin  M.  2011.  Modul Pembelajaran  Rekayasa  Perangkat Lunak  (Tersktruktur  &  Berorientasi Objek). Bandung: Modula.
Dahria, Muhammad, dkk. 2013. Sistem Pakar Metode Dempster-Shafer untuk menentukan jenis gangguan perkembangan  pada  anak.  ISSN:
1978-6603  Vol.  12,  No.1.  Diambil dari:
http://lppm.trigunadharma.ac.id/publ ish/hplUjurnal  12-1-2013_1  Dahria new.pdf. (22 April 2014)
Desiani,  Anita,  dan  Muhammad  Arhami. 2006.  Konsep  Kecerdasan  Buatan. Yogyakarta: Andi Offset.
Database Menggunakan FoxPro 9.0. Jakarta: Elex Media Komputindo.
Kurniawan,  Budi.  2011.  Skripsi  Aplikasi Sistem  Pakar  Berbasis  Web  untuk Diagnosa  penyakit  Gigi  dan  Mulut. Diambil dari: www.uin.ac.id/skripsi/BUDI- KURNIAWAN/gigi_dan_mulut.pdf. (09 Agustus 2011) Kusrini.  2008.  APLIKASI  SISTEM  PAKAR menentukan Faktor Pepastian Pengguna dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan. Yogyakarta: Andi Offset. Ladjamudin.  2005.  Analisis  dan  Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu. Machfoedz, ircham. 2008. Menjaga Kesehatan Gigi dan Mulut. Yogyakarta: Fitramaya. Merlina,  Nita  dan  Rahmat  Hidayat.  2012. Perancangan  Sistem  Pakar.  Studi Kasus:  Sistem  Pakar  Kenaikan Jabatan. Bogor: Ghalia Indonesia. Minartiningtyas, Brigida. 2013. Pengembangan Sistem Pakar. Diambil dari: http://informatika.web.id/pengemba ngan-sistem-pakar.htm.  (22  April 2014) Nurlaela,  Fetty.  2013.  Sistem  Pakar  untuk mendeteksi  penyakit  gigi  pada manusia.  ISSN:  1979-9330  Vol.10 No.4. Diambil dari: www.scribd.com/mobile/doc/18659 8957. (22 April 2014) Nurzaman,  Dini  Destiani,  Dhami  Johar Dhamiri. 2012. Pembangunan Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosis  Penyakit  Gigi  dan  Mulut Pada  Manusia.  ISSN:  2302-7339
Vol.  09  No.  12.  Diambil  dari: http://jurnal.sttgarut.ac.id/index.php/ algoritma/article/view/13.  (22  April
2014)
Sugiono.  (2010).  Metode  Penelitian  Bisnis (Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,
dan R&D). Bandung: Alfabeta. Sulistyohati,  Aprilia  dan  Taufiq  Hidayat. 2008. Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Ginjal  dengan Metode Dempster-Shafer .  ISSN: 1907-5022. Diambil dari: http://journal.uii.ac.id/index.php/sna ti/article/view/720/675.  (22  April 2014)
Turban,  Efraim,  Jay  Aronson  dan  Ting  Peng Liang.  2005. Decision  Support Systems  and  Intelligent  Systems.
Yogyakarta: Andi Offset.
Wahyuni, Elyza gustri dan Widodo
Prijodiprojo. 2013. Prototype Sistem Pakar  untuk  Mendeteksi  Tingkat Resiko  Penyakit  Jantung  Koroner dengan  Metode Dempster-Shafer (Studi Kasus: RS.PKU Muhammadiyah Yogyakarta). IJCCS,  Vol.7,  No.2,  pp.  133~144.
Frieyadi e . 2007. Belajar Sendiri Pemrograman
Diambil
dari: http://jurnal.ugm.ac.id/index.php/ijc cs/article/view/. (22 April 2014).

## BIODATA PENULIS
Ernest  Dwi  Saptorini ,  Mahasiswa  STMIK Nusa Mandiri Jurusan SIstem Informasi.
Nita Merlina, M.Kom adalah Staff Pengajar di  STMIK  Nusa  Mandiri  aktif  mengajar sampai  saat  ini  dan  selalu  membantu mahasiswa  dalam  melakukan  penelitian  dan Membimbing mahasiswa Skripsi.