## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o .   4 Hal:  233-238 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar dengan Menggunakan Metode Naive Bayes dalam Mengidentifikasi Penyakit Karies pada Gigi Manusia
Tio Ramadan Sapto Hari 1  , Sumijan 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## tioramadan07@gmail.com

## Abstract
Caries  disease  in  human  teeth  is  a  disease  that  permanently  destroys  the  inner  walls  of  teeth  and  forms  small  holes  in  the teeth.  The  Indonesian  people  lack  the  knowledge  to  find  information  and  identify  tooth  decay,  which  makes  many  people unaware  of  the  consequences  and  dangers  of  this disease.  Tooth decay  disease  is  usually  caused  by  three  factors.  The  first factor is teeth and saliva, which are the hosts of microorganisms in the oral cavity. Bacteria and food are the second and third factors.  The  purpose  of  this  research  is  to  help  the  public  find  information  about  tooth  decay,  thus  forming  a  branch  of artificial  intelligence,  the  expert  system.  Artificial  intelligence  is  a  science  that  allows  you  to  build  computer  systems  that display  intelligence  in  different  ways.  An  expert  system  is  a  computer  program  or  information  system  that  uses  some knowledge of an expert. The methods used in this study are the Naive Bayes method and the model's view controller, which are  implemented  as  a  database  in  the  PHP  Codeigniter  framework  and  MySQL.  The  data  processed  in  this  study  is knowledge about the symptoms of dental caries obtained from experts. The test results of this method provide patients with the  knowledge  necessary  to  prevent  tooth  decay,  with  an  accuracy  rate  of  83.61%.  This  expert  system  helps  the  public  to recognize and obtain information about tooth decay. The Expert System can also be used to take the first step in preventing tooth decay.
Keywords: Expert System, Dental Caries, Naive Bayes, Codeigniter Framework, MySQL.

## Abstrak
Penyakit  karies  pada  gigi  manusia  adalah  penyakit  yang  merusak  lapisan  gigi  secara  permanen  dan  membentuk  lubang- lubang  kecil  pada  gigi.  Minimnya  pengetahuan  masyarakat  Indonesia  untuk  mengetahui  informasi  dan  mengidentifikasi kerusakan gigi yang membuat banyak masyarakat tidak mengetahui akibat dan bahaya dari penyakit tersebut. Gangguan pada karies  gigi  sering  terjadi  karena  tiga  faktor.  Faktor  pertama  adalah  gigi  dan  air  liur  yang  berfungsi  sebagai  inang  bagi mikroorganisme  di  rongga  mulut.  Bakteri  dan  makanan  adalah  faktor  kedua  dan  ketiga.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk membantu masyarakat dalam mengetahui informasi tentang penyakit karies pada gigi,  sehingga dibuatlah cabang dari kecerdasan  buatan  yaitu  sistem  pakar.  Kecerdasan  buatan  adalah  ilmu  yang  memungkinkan  dalam  membangun  sistem komputer yang menampilkan kecerdasan dengan cara yang berbeda. Sistem Pakar merupakan salah satu program komputer atau  sistem  informasi  yang  menggunakan  beberapa  pengetahuan  dari  seorang  pakar.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  Naive  Bayes  dan Model  View  Controller yang  diimplementasikan  pada  PHP Framework Codeigniter dan MySQL sebagai  databasenya.  Data  yang  diolah  dalam  penelitian  ini  adalah  pengetahuan  tentang  gejala- gelaja  penyakit  karies  pada  gigi  yang  diperoleh  dari  seorang  pakar.  Hasil  dari  pengujian  terhadap  metode  ini  memberikan pengetahuan  yang  dibutuhkan  pasien  dalam  mencegah  penyakit  karies  pada  gigi  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  83,61%. Sistem  pakar  ini  telah  membantu  masyarakat  untuk  mengenali  dan  memperoleh  informasi  tentang  kerusakan  gigi.  Sistem Pakar ini juga dapat digunakan untuk mengambil langkah awal untuk mencegah gigi berlubang.
Kata kunci: Sistem Pakar, Penyakit Karies Gigi, Naive Bayes, Framework Codeigniter, MySQL.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Penyakit karies pada gigi manusia adalah penyakit yang merusak lapisan  gigi  secara permanen dan  membentuk lubang-lubang  kecil  pada  gigi.  Minimnya  pengetahuan masyarakat  Indonesia  untuk  mengetahui  informasi  dan mengidentifikasi kerusakan gigi yang membuat banyak masyarakat  tidak  mengetahui  akibat  dan  bahaya  dari penyakit tersebut
Gangguan  pada  karies  gigi  sering  terjadi  karena  tiga faktor.  Faktor  pertama  adalah  gigi  dan  air  liur  yang berfungsi sebagai inang bagi mikroorganisme di rongga mulut.  Bakteri  dan  makanan  adalah  faktor  kedua  dan ketiga.  Keadaan  ini  masih  bisa  berlanjut  lagi  dengan
seiringnya  waktu, jika faktor-faktor ini saling tumpang tindih, karies gigi atau kerusakan gigi akan terjadi [ 1 ].
Dari  berbagai  faktor  tersebut,  terdapat  sistem  yang dapat menyelesaikan masalah dan menemukan solusinya dengan alat bantu seperti aplikasi kecerdasan buatan  ( Artificial  Intelligence ).  Oleh  karena  itu, dibuatlah  sebuah  Sistem  Pakar  yang  berguna  untuk mengidentifikasi penyakit karies yang terjadi pada gigi manusia. Artificial  Intelligence merupakan  suatu  ilmu tentang bagaimana  membangun suatu  sistem  komputer yang menunjukkan kecerdasan dalam berbagai cara [ 2 ].
Sistem Pakar adalah salah satu program komputer yang mengadopsi  pengetahuan  seorang  pakar.  Sistem  Pakar
sangat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan, Sistem Pakar ini dapat mengumpulkan dan menyimpan pengetahuan dari satu atau beberapa pakar dalam basis pengetahuan tersebut [ 3 ]. Sistem Pakar bertujuan bukan untuk  menggantikan  peran  manusia,  tetapi  untuk menampilkan pengetahuan manusia dalam bentuk suatu sistem,  sehingga  dapat  digunakan  oleh  banyak  orang [ 4 ].
Metode  Naive  Bayes  membentuk  suatu  probabilistik sederhana yang berdasarkan pada Teorema Bayes pada umumnya,  inferensi  bayes  terutama  dengan  asumsi kemandirian  yang  kuat  [ 5 ].  Teorema  Bayes  juga  dapat digunakan  sebagai  alat  pengambilan  keputusan  dalam memperbarui tingkat kepercayaan informasi [ 6 ].
Sistem  Pakar  diagnosa  penyakit  menular  pada  ayam dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes  dan Certainty  Factor  ini  memiliki  50  data  uji.  Berdasarkan tabel  dari  hasil  pengujian  akurasi  dapat  diketahui  ada 45  data  uji  berdasarkan  diagnosa  pakar.  Lima  data  uji yang  dua  di  antaranya  tidak  menghasilkan  sistem diagnosis,  adalah Avian  Influenza dan Infectious Bronchitis .  Tiga  di  antaranya  tidak  sesuai  dengan diagnosis  pakar.  Hasilnya,  diperoleh  tingkat  akurasi 90%  dan  tingkat  akurasi  diagnostik  dapat  dikatakan dalam kategori baik [ 7 ].
Sistem  Pakar  metode  Naive  Bayes  ini  menggunakan Framewok Codeigniter . Framework merupakan sebuah library yang  diatur  dalam  arsitektur  yang  memberikan kecepatan,  akurasi,  kemudahan,  dan  konsistensi  dalam pengembangan  aplikasi  [ 8 ]. Framework  Codeigniter adalah  sebuah  aplikasi  open  source  yang  berfondasi dari Framework  PHP dengan model MVC  atau  biasa disebut Models View Controller yang digunakan untuk membangun suatu website dinamik dengan menggunakan kode PHP [ 9 ].
Dari pengujian dan perhitungan, maka diperoleh tingkat akurasi yang baik dari hasil perhitungan sistem, dengan keputusan  pakar  sebesar  1%  dari  10  data  pengujian. Berdasarkan  tingkat  akurasi  pengenalan  terhadap sistem, penelitian ini sangat akurat untuk mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman  kelapa  sawit secara  tepat  [ 10 ].  Metode  Naive  Bayes  digunakan dalam  proses  klasifikasi  data  diagnostik  kanker  rahim. Data  yang  diolah  merupakan  pasien  yang  sudah diagnosa secara langsung, pada penelitian terlihat hasil yang  dihitung  dengan  metode  naive  Bayes  dalam penelitian  ini  adalah  88%,  yang  hampir  sama  dengan tingkat akurasi diagnosa menggunakan metode Certainty Factory (CF) adalah 87,5%. Berdasarkan data tersebut, pasien Rara Intan dinyatakan terkena penyakit kanker  Rahim  sehingga  perlu  dilakukan  antisipasi  dan waspada  tingkat  tinggi  terhadap  keadaan  kesehatan Rahim  pasien  itu  sendiri,  tingkat  akurasi  sangat mendekati nilai pasti [ 11 ].
Menurut organisasi kesehatan dunia atau World Health Organization (WHO),  karies  gigi  merupakan  suatu proses patologis  setelah erupsi yang   erupsi lokal  yang
disebabkan  oleh  faktor  eksternal.  Proses  ini  dimulai dengan  kerusakan  pada  jaringan,  yang  melunak  dan akhirnya  menyebabkan  kavitasi  [ 12 ].  Karies  gigi  atau gigi  berlubang  adalah  salah  sat  penyakit  pada  jaringan gigi  yang  ditandai  dengan  kerusakan  jaringan  yang dimulai  dari  permukaan  gigi  yaitu  email  dan  dentin, kemudian menyebar ke pulpa [ 13 ].
Framework Codeigniter adalah sebuah framework PHP yang populer dan paling banyak digunakan. Framework Codeigniter disebut  juga Application  Development Framework yaitu  sebuah toolkit yang  digunakan  oleh para  pengembang  aplikasi  berbasis web yang menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP.  Tujuan Framework  Codeigniter untuk  mempercepat  dalam penulisan  program  karena CodeIgniter menyediakan banyak libraries yang  umum  dan  sering  digunakan dengan  cara  penggunaan  yang  sangat  mudah  dan simpel,  sehingga  programmer  dapat  fokus  pada pembuatan  program  dengan  meminimalkan  penulisan koding yang dibutuhkan [ 14 ].
Dari  uraian  yang  dibahas  diatas,  maka  peneliti melakukan  penelitian  dalam  bentuk  tesis  dengan  judul Sistem  Pakar  dengan  Menggunakan  Metode  Naive Bayes  dalam  Mengidentifikasi  Penyakit  Karies  pada Gigi Manusia.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Subjek Penelitian
Subjek  pada  penelitian  ini  adalah  Sistem  Pakar  Sistem Pakar  dengan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes dalam  Mengidentifikasi  Penyakit  Karies  pada  Gigi Manusia. Menerapkan  Sistem  Pakar  dengan  metode Naive  Bayes  untuk  mengetahui  secara  umum klasifikasi,  gejala,  serta  solusi  terbaik  mengenai penyakit karies pada gigi.
2.2. Sistem Pakar
Salah  satu  bentuk  dari Artificial  Intelligence adalah Sistem  Pakar.  Perkembangan  Sistem  Pakar  sudah banyak memberikan manfaat dalam kehidupan manusia.  Dalam  penggunaan  sistem  pakar  dapat melakukan  proses  diagnosa  terhadap  sebuah  penyakit dengan  menanamkan  pengetahuan  pakar  kedalam sistem  komputer  [ 15 ].  Untuk  merancang  Sistem  Pakar yang  baik  maka  diperlukan  aplikasi  yang  harus  di rancang agar bisa menyelesaikan berbagai permasalahan  dengan  mencontoh  kerja  dan  pemikiran para  pakar  [ 16 ]. Expert  system atau  Sistem  Pakar adalah  salah  satu  bagian  dari  kecerdasan  buatan ( Artificial Intelligent ) yang dirancang untuk pengambilan  keputusan  yang  diambil  oleh  seorang pakar dengan menggunakan pengetahuan ( Knowledge ), fakta  dan  teknik  berfikir  [ 17 ].  Sistem  Pakar  adalah sistem terkomputerisasi yang digunakan untuk pengambilan  keputusan  sebagaimana  yang  dipikirkan oleh para ahli atau para pakar [ 18 ]. Sistem Pakar terdiri dari  komponen  antarmuka  pengguna,  komponen  basis data  Sistem  Pakar  ( Expert  System  Database ),
komponen kemudahan penggunaan pengetahuan ( Knowledge  Acquisition  Facility ),  dan  komponen mekanisme penalaran ( Inference Mechanism ) [ 19 ].
2.3. Metode Naive Bayes
Metode  Naive  Bayes  merupakan  suatu  metode klasifikasi  berdasarkan  Teorema  Bayes.  Teorema Bayes  adalah  metode  yang  ditemukan  oleh  Thomas Bayes. Proses penghitungan teorema bayes menggunakan  data  opsional  akan  menghasilkan  nilai probabilitas  [ 20 ].  Teorema  Bayes  akan  digabungkan dengan  naivety,  yang  berarti  bahwa  setiap  atribut  atau variabel  adalah  independen.  Pengklasifikasi  Naive Bayes  dapat  dilatih  secara  efektif  dalam  pembelajaran dengan  cara  diawasi  [ 21 ].  Metode  Naive  Bayes merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  sistem  pakar yang menghitung probabilitas sederhana dari sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan kombinasi  frekuensi  dan  nilai  dari  sekumpulan  data yang  diberikan  [ 22 ].  Perhitungan  proses  Naive  Bayes dimulai  dari  penentuan  Naive  Bayes  Classifier  (nc) untuk  setiap  class.  Dengan  ketentuan  jika  hipotesis bernilai  benar  maka  bernilai  1,  dan  jika  hipotesis bernilai  salah  maka  bernilai  0  [ 23 ].  Secara  umum, teorema Bayes dinyatakan pada Persamaan (1).
(   |   ) (   |   )  (   )
(   )
(1)
Dimana B(GPK|  PKG) merupakan  probabilitas hipotesis GPK berdasarkan  kondisi PKG , B(PKG |GPK) merupakan  probabilitas PKG berdasarkan kondisi  pada  hipotesis GPK , B(GPK) merupakan probabilitas  hipotesis GPK , B(PKG) merupakan probabilitas PKG , PKG merupakan  bukti  yang  telah diamati,  dan GKS merupakan  hipotesis  Khusus,  benar atau salah.
Dari  rumus  Persamaan  1  maka  didapatkan  rumus persamaan Naive Bayes, terdapat pada Persamaan (2).

## (   |   )
Dimana nc merupakan  jumlah record pada  data learning , p merupakan  1/  banyaknya  data class (total penyakit), g merupakan  jumlah  data  parameter  (total gejala), n merupakan jumlah record pada data learning yang v = nc tiap data class (penyakit).
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai v untuk setiap penyakit dengan rumus, terdapat pada Persamaan (3) [ 24 ].
(   )     ( | )      ( | )
Dimana B(PKG) merupakan probabilitas marginal PKG dalam semua hipotesis yang mungkin, dan B(GPK|PKG) merupakan probabilitas hipotesis berdasarkan kondisi.
2.4. Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  atau  kerangka  kerja  memiliki tujuan  agar  mendapat  hasil  seperti  yang  diharapkan, masalah yang mudah dipecahkan dan mudah dipahami. Langkah-langkah  yang  harus  diikuti  dalam  penelitian ini disusun secara sistematis. Langkah-langkah tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisa Data
Analisa  data  merupakan  segala  sesuatu  yang  didapat melalui  pengamatan  maupun  dari  suatu  pandangan. Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  wawancara langsung  dengan  seorang  pakar  atau  ahli  untuk mendapatkan  data  yang  berupa  informasi  tentang penyakit karies pada gigi. Selain melakukan wawancara,  peneliti  juga  mendapatkan  sumber  data dari  berbagai  artikel  yang  berhubungan  dengan penyakit karies pada gigi.
3.2. Analisa Sistem
Perhitungan dalam tahapan analisa sistem menggunakan metode Naive Bayes. Tahapan prosesnya dimulai  dengan  pengumpulan  data  gejala  yang dimasukkan  oleh  pengguna  atau  pasien  sebagai  sistem oleh  pengguna  atau  pasien  sebagai  input  ke  dalam sistem.  Berikut  algoritma  proses  dalam  mendiagnosa penyakit  karies  gigi  berdasarkan  aturan  metode  Naive Bayes, dilihat pada Gambar 2.
(2) (3)
(1)
Gambar 2. Algoritma Flowchart Naive Bayes
3.3. Mengumpulkan Data Penyakit Karies
Pengumpulan  data  dari  pakar  gigi  memperoleh  data  5 jenis  penyakit  karies  pada  gigi.  Setiap  jenis  penyakit karies  gigi  diberikan  kode  berupa  huruf  dan  angka. Dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Data Jenis-jenis Penyakit Karies pada Gigi dan Solusi
Kode Jenis Solusi PKG1 Karies Superfisialis Melakukan penambalan dengan menggunakan semen  ionomer  kaca  (GIC)  atau  resin komposit. PKG2  Karies Media a. Melakukan  pengobatan  jangka  pendek setelah dua kali kunjungan untuk mengatasi rasa sakit..
b. Melakukan  penambalan  secara  permanen setelah  5  sampai  7  hari  (pasien  tidak memiliki keluhan). PKG3 Karies Profunda
a. Dokter harus melakukan analisis yang tepat untuk menentukan jenis penyakitnya.
b. Perawatan berulang biasanya empat sampai enam kali kunjungan.
c. Dokter  menggunakan  berbagai  instrumen untuk perawatan saluran akar dan menggunakan  berbagai  antiseptik  untuk mendisinfeksi saluran akar yang terinfeksi. d. Pada akhir perawatan, dokter gigi mengganti  saluran  akar  dan  melakukan penambalan  permanen  lima  sampai  tujuh hari kemudian. PKG4 Karies
Pulpitis Kronik a. Dirujuk  ke  dokter  gigi  untuk  dilakukan kaping  pulpa,  jika  gigi  blm  pernah  ada riwayat sakit dan gigi masih memungkinkan untuk direstorasi.
b. Dirujuk  ke  dokter  gigi  untuk  perawatan saluran  akar  jika  gigi  memiliki  riwayat nyeri dan masih dapat diperbaiki.
c. Dirujuk  ke  dokter  gigi  untuk  dilakukan pencabutan gigi, jika gigi tidak memungkinkan lagi direstorasi.
d. Apabila terjadi peradangan jaringan periodontal, maka harus dilakukan premedikasi terlebih dulu. PKG5 Karies
Pulpitis Akut a. Dirujuk  ke  dokter  gigi  untuk  dilakukan kaping  pulpa,  jika  gigi  belum  pernah  ada riwayat sakit dan gigi masih memungkinkan untuk direstorasi.
b. Dirujuk  ke  dokter  gigi  untuk  perawatan saluran  akar  jika  gigi  memiliki  riwayat nyeri dan masih dapat diperbaiki.
c. Dirujuk ke drg untuk dilakukan pencabutan gigi,  jika  gigi  tidak  memungkinkan  lagi direstorasi.
d. Apabila terjadi peradangan jaringan periodontal, maka harus dilakukan premedikasi terlebih dulu.
3.4 Mengumpulkan Data Gejala Penyakit Karies Gigi
Terdapat  beberapa  gejala  yang  timbul  dari  setiap  jenis penyakit  karies  pada  gigi.  Terdapat  24  (Dua  Puluh Empat)  gejala  pada  penyakit  karies  gigi  dan  diberikan kode berupa huruf dan angka. Dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel  2. Data Gejala Penyakit Karies pada Gigi Kode Gejala GPK1 Gigi Terasa Berlubang. GPK2 Gigi Tidak Ada Rasa Ngilu. GPK3 Gigi Tidak Sakit Apabila Diketuk. GPK4 Ada Lubang Hitam Di Permukaan Gigi. GPK5 Kedalaman Lubang Kecil. GPK6 Gigi Berlubang. GPK7 Lubang Berwarna Coklat. GPK8 Gigi Sakit Apabila Diketuk. GPK9 Gigi Terasa Ngilu. GPK10 Gigi Agak Nyeri. GPK11 Gigi Ngilu Berdenyut-Denyut.. GPK12 Terjadi Pembengkakan Pada Gusi. GPK13 Gigi Sangat Nyeri. GPK14 Gigi Tanggal.
GPK15 Tidak Terkena Rangsangan Gigi Tetap Terasa Sakit. GPK16 Gigi Kadang Sulit Untuk Mengunyah.
GPK17 Kadang  Sakit  Kepala  Pada  Gigi  Bagian  Sisi  Yang Sakit. GPK18 Gusi Berdenyut < 1 Menit. GPK19 Jika Makan Gigi Akan Lebih Terasa Sakit. GPK20 Dapat Terjadi Bengkak Namun Tidak Berkepanjangan.
GPK21 Antar  Gigi  Bagian  Atas  Dan  Bawah  Yang  Belum Bersentuhan,  Namun  Gigi  Tersebut  Terasa  Sudah Bersentuhan.
GPK22 Gusi Berdenyut > 1 Menit.
GPK23
Tidak  Dapat  Digunakan  Untuk  Mengunyah  Karena Gigi Akan Terasa Sakit.
GPK24 Jika Makan Menyebabkan Sakit Yang Mengganggu.
3.5 Menentukan Rule atau Aturan
Pengetahuan  yang  dapat  digunakan  harus  dinyatakan dalam  format  tertentu  dan  kemudian  disusun  ke  dalam basis  pengetahuan  atau  rule.  Penyakit  karies  gigi memiliki  gejala  yang  berbeda.  Tabel  3  di  bawah  ini berisi  rule  antara  gejala  dengan  penyakitnya  serta terdapat  solusi  yang  berdasarkan  pengumpulan  data dari  pakar  gigi  atau  dokter  gigi. Rule gejala  dan penyakit disajikan pada Tabel 3.
Tabel  3. Rule Gejala dan Penyakit
Kode Jenis Rule PKG1 Karies Superfisialis GPK1, GPK2, GPK3, GPK4, GPK5 PKG2 Karies Media GPK6, GPK7, GPK8, GPK9, GPK10 PKG3 Karies Profunda GPK8, GPK9, GPK10, GPK11, GPK12, GPK13, GPK14 PKG4 Karies Pulpitis Kronik GPK15, GPK16, GPK17, GPK18, GPK19, GPK20 PKG5 Karies Pulpitis Akut GPK21, GPK22, GPK23, GPK24
3.6 Perhitungan Metode Naive Bayes
Uji  coba  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Naive Bayes yang berasal dari data konsultasi sebanyak 10 pasien. Perhitungan Naive Bayesian diterapkan pada
pasien  pertama  yang  memiliki  gejala  gigi  terasa berlubang (GPK1), ada lubang hitam di permukaan gigi (GPK4),  kedalaman  lubang  kecil  (GPK5),  gigi  terasa ngilu  (GPK9),  dan  jika  makan  gigi  akan  lebih  terasa sakit (GPK19). Pada tahapan ini ada beberapa langkah dan  uji  coba  yang  akan  dicari  menggunakan  metode Naive  Bayes.  Menentukan  nilai  nc  untuk  setiap  class dan  menghitung  nilai  probabilitas  yang  terdapat  pada Persamaan (2).
3.7 Hasil Perhitungan Metode Naive Bayes
Berdasarkan hasil perhitungan diatas dengan menggunakan metode Naive Bayes. Kemudian didapatkan  hasil  klasifikasi  probabilitas  dari  setiap penyakit yang memiliki hasil perkalian tertinggi. Dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4. Hasil Perhitungan Kode Jenis Nilai Probabilitas PKG1 Karies Superfisialis 0,10679585498726 PKG2 Karies Media 7,3144366792704E-5 PKG3 Karies Profunda 7,3144366792704E-5 PKG4 Karies Pulpitis Kronik 7.3144366792704E-5 PKG5 Karies Pulpitis Akut 6.0533269069824E-5
Tabel 4 adalah hasil percobaan perhitungan menggunakan  metode  Naive  Bayes  yang  dikerjakan secara  manual.  Dari  hasil  tersebut  diperoleh  nilai probabilitas  terbesar  adalah  0,10679585498726.  Maka dapat  disimpulkan  bahwa  gigi  pasien  ke-1  mengalami penyakit karies superfisialis.
3.8 Hasil dan Perbandingan
Metode pengujian yang dilakukan dengan menggunakan  cara  pengujian  validasi.  Pengujian validasi bertujuan untuk membandingkan hasil perhitungan manual dengan hasil perhitungan di sistem sehingga  didapatkan  hasil  yang  valid  antar  sistem  dan perhitungan  manual.  Hasil  validasi  dengan  nilai  1 merupakan hasil diagnosa sistem berdasarkan diagnosa yang  diberikan  oleh  pakar.  Sedangkan  hasil  validas dengan  nilai  0  merupakan  hasil  diagnosa  sistem  yang tidak  sesuai  dengan  diagnosa  yang  diberikan  oleh pakar. Berikut ini adalah hasil pengujian sistem dengan menggunakan  data  konsultasi  23  pasien.  Perbandingan antara  hasil perhitungan  sistem dengan pakar disajikan pada Tabel 5.
Tabel  5. Perbandingan Hasil Tidak Valid antara Diagnosis Pakar dengan Sistem
Inisial Diagnosis Pakar Diagnosis Sistem Pakar Keterangan Pasien 1 Karies Superfisialis Karies Superfisialis Valid Pasien 2 Karies Media Karies Media Valid Pasien 3 Karies Profunda Karies Profunda Valid Pasien 4 Karies Media Karies Media Valid Pasien 5 Karies Pulpitis Kronik Karies Pulpitis Kronik Valid Pasien 6 Karies Pulpitis Akut Karies Pulpitis Akut Valid Pasien 7 Karies Superfisialis Karies Superfisialis Valid Pasien 8 Karies Profunda Karies Profunda Valid Pasien 9 Karies Media Karies Media Valid Pasien 10 Karies Pulpitis Kronik Karies Pulpitis Kronik Valid Pasien 11 Karies Superfisialis Karies Superfisialis Valid Pasien 12 Karies Profunda Karies Media Tidak Valid Pasien 13 Karies Pulpitis Kronik Karies Pulpitis Kronik Valid Pasien 14 Karies Media Karies Media Valid Pasien 15 Karies Superfisialis Karies Superfisialis Valid Pasien 16 Karies Media Karies Media Valid Pasien 17 Karies Superfisialis Karies Superfisialis Valid Pasien 18 Karies Profunda Karies Profunda Valid Pasien 19 Karies Media Karies Superfisialis Tidak Valid Pasien 20 Karies Pulpitis Akut Karies Pulpitis Akut Valid Pasien 21 Karies Media Karies Profunda Tidak Valid Pasien 22 Karies Pulpitis Akut Karies Pulpitis Akut Valid Pasien 23 Karies Profunda Karies Superfisialis Tidak Valid
Dari  Tabel  5  diatas  didapat  hasil  probabilitas  nilai akurasi  pakar  terhadap  23  data  konsultasi  pasien  yang diuji  adalah  83.61%.  Berdasarkan  tingkat  akurasi  dari hasil  implementasi  terhadap  sistem,  maka  penelitian tepat dalam  mengidentifikasi  penyakit  karies pada gigi manusia secara awal.

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  dari  23  data  konsultasi pasien,  didapatkan  bahwa  metode  Naive  Bayes  yang diaplikasikan  pada  Sistem  Pakar  ini  berguna  untuk mengidentifikasi  penyakit  karies  pada  gigi  manusia
serta  membantu  masyarakat  dalam  menentukan tindakan  awal  yang  tepat  dalam  menangani  penyakit karies  pada  gigi.  Tingkat  akurasi  sebesar  83,61% menggambarkan bahwa system ini layak diterapkan.

## Daftar Rujukan
[1] Arysespajayadi,  A.,  Sutoyo,  M.  N.,  &  Qammaddin,  Q.  (2019). Implementasi  Metode  Certainty  Factor  pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Karies  Gigi. Jurnal  Sains  Dan  Informatika , 5(2) , 167–176. DOI: https://doi.org/10.34128/jsi.v5i2.188
[2] Kurniawan,  A.,  Sumijan,  &  Jufriadif  Na’am.  (2019).  Sistem Pakar  Identifikasi  Modalitas  Belajar  Siswa  Menggunakan Metode Forward Chaining. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan
Teknologi Informasi) , 3(3) , 518–523. DOI:
https://doi.org/10.29207/resti.v3i3.1166
[3] Wahyuni,  W.  C.,  &  Sitio,  A.  S.  (2020).  Pest  Detection  Expert System  And  Method  Using  Bayes  Rice  Diseases. Journal  Of Computer  Networks,  Architecture  and  High  Performance
Computing , 2(2) , 313–319. DOI: https://doi.org/10.47709/cnapc.v2i2.411
[4] Setyaputri, K. E., Fadlil, A., & Sunardi, S. (2018). Comparative Analysis  of  Certainty  Factor  Method  and  Bayes  Probability Method  on  ENT  Disease  Expert  System. Scientific  Journal  of
Informatics , 5(2) , 205–212. DOI:
https://doi.org/10.15294/sji.v5i2.16151
[5] Ilham  Insani,  M.,  Alamsyah,  A.,  &  Putra,  A.  T.  (2018). Implementation  of  Expert  System  for  Diabetes  Diseases  using Naïve Bayes and Certainty Factor Methods. Scientific Journal of
Informatics , 5(2) , 185–193. DOI:
https://doi.org/10.15294/sji.v5i2.16143
[6] Sihotang,  H.  T.,  Riandari,  F.,  Simanjorang,  R.  M., Simangunsong, A., & Hasugian, P. S. (2019). Expert System for Diagnosis  Chicken  Disease  using  Bayes  Theorem. Journal  of Physics: Conference Series , 1230(1) . DOI:
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1230/1/012066
[7] Windarto,  Y.  E.,  &  Marfuah,  M.  (2020).  Implementasi  Naives Bayes-Certainty  Factor  untuk  Diagnosa  Penyakit  Menular.
Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan  Komputer) , 9(2) ,  208– 214. DOI: https://doi.org/10.32736/sisfokom.v9i2.823
[8] Nur,  R.  M.,  Na’am,  J.,  Nurcahyo,  G.  W.,  &  Arlis,  S.  (2019). Peningkatan  Keamanan  Website  Menggunakan  Metode  XML dengan  Framework  Codeigniter. Indonesian  Journal  of Computer Science , 8(2) , 156–163. DOI: https://doi.org/10.33022/ijcs.v8i2.188
[9] Rahman,  F.,  &  Ratna,  S.  (2018).  Perancangan  E-Learning Berbasis Web Menggunakan Framework Codeigniter. Technologia: Jurnal Ilmiah , 9(2) ,
95. DOI: https://doi.org/10.31602/tji.v9i2.1370
[10] Cahaya  Khairani,  Y.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2020).  Sistem  Pakar dalam  Mengidentifikasi  Tingkat  Keparahan  Penyakit  pada Tanaman  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Framework  Codeigniter. Jurnal Informasi Dan Teknologi , 3 , 53–57. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v3i1.113
[11] Yendrizal.  (2021).  Sistem  Pakar  Dalam  Diagnosa  Penyakit Kanker Rahim Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor. Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 , 251–257. DOI: https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2669
[12] Purnamawati, A., Nugroho, W., Putri, D., & Hidayat, W. (2020). Deteksi  Penyakit  Daun  Pada  Tanaman  Padi  Menggunakan Algoritma  Decision  Tree  ,  Random Forest  ,  Naïve  Bayes  ,  Svm Dan  Knn. Info  Tekjar :  Jurnal  Nasional  Informatika  Dan
Teknologi Jaringan , 5(1) , 212–215. DOI: https://doi.org/https://doi.org/10.30743/infotekjar.v5i1.2934
[13] Sukarsih,  S.,  Silfia,  A.,  &  Muliadi,  M.  (2019).  Perilaku  dan Keterampilan  Menyikat  Gigi  terhadap  Timbulnya  Karies  Gigi
pada  Anak  di  Kota  Jambi. Jurnal  Kesehatan  Gigi , 6(2) ,  80–86. DOI: https://doi.org/10.31983/jkg.v6i2.5479
[14] Abdussalaam,  F.,  &  Mardiansyah  Ramadhan,  M.  (2019). Perancangan  Sistem  Informasi  Work  Order  Dengan  Metode Iteratif  Menggunakan  Framework  Codeigniter  (Studi  Kasus :Cv Sirna  Miskin  Bandung). Jurnal  E-Komtek  (Elektro-Komputer- Teknik) , 3(1) , 35–48. DOI: https://doi.org/10.37339/e- komtek.v3i1.129
[15] Yanto,  M.,  Khairiazaz,  Y.,  &  Kunci,  K.  (2020).  Komparasi Metode  Naive  Bayes  dan  Certainty  Factor  untuk  Mendiagnosa Penyakit Anemia Pendahuluan Metode Penelitian. Jurnal Ilmiah KOMPUTASI , 19 , 1–8.
[16] Kurniawan,  A.,  Sumijan,  &  Jufriadif  Na’am.  (2019).  Sistem Pakar  Identifikasi  Modalitas  Belajar  Siswa  Menggunakan Metode Forward Chaining. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan
Teknologi Informasi) , 3(3) , 518–523. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v3i3.1166
[17] Minarni,  M.,  &  Irawan,  P.  (2019).  Implementasi  Metode  Naive Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Lambung. Jurnal TeknoIf, 7(2), 115. DOI: https://doi.org/10.21063/jtif.2019.v7.2.115-123
[18] Nababan, M., Laia, Y., Sitanggang, D., Sihombing, O., Indra, E., Siregar, S., Purba, W., & Mancur, R. (2018). The diagnose of oil palm disease using Naive Bayes Method based on Expert System Technology. Journal of Physics: Conference Series , 17(1) . DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/17/1/012015
[19] Puspa, M. A. (2018). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Hipertensi Menggunakan Metode Naive Bayes Pada Rsud Aloe Saboe Kota Gorontalo. ILKOM  Jurnal  Ilmiah , 10(2) ,  166–174.  DOI: https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i2.304.166-174
[20] Perbawawati,  A.  A.,  Sugiharti,  E.,  &  Muslim,  M.  A.  (2019). Bayes  Theorem  and  Forward  Chaining  Method  On  Expert System  for  Determine  Hypercholesterolemia  Drugs. Scientific
Journal of Informatics , 6(1) , 116–124. DOI: https://doi.org/10.15294/sji.v6i1.14149
[21] Silahudin,  D.,  Henderi,  &  Holidin,  A.  (2020).  Model  expert system for  diagnosis  of  COVID-19  using naïve  bayes  classifier. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 17(1) . DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/17/1/012067
[22] 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/https://doi.org/10.37012/jtik.v7i1.507
[23] Putra,  D.  W.  T.,  Utami,  A.  O.,  Minarni,  M.,  &  Swara,  G.  Y.
(2019). Accuracy Level of Diagnosis of ENT Diseases in Expert
System. Jurnal KomtekInfo , 6(2) , 127–134. DOI: https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v6i2.829
[24] Widiyawati, C., Imron, M., Informatika, T., & Kucing, P. (2018). Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Kucing  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier. Jurnal  Teknologi  Informasi
Techno.Com , 17(2) , 134–144. DOI: https://doi.org/10.33633/tc.v17i2.1625