Volume 3 Nomor 1, Juni 2020 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## SISTEM PAKAR MENENTUKAN KERUSAKAN GIGI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
EXPERT SYSTEM TO DETERMINE DENTAL DAMAGE USING THE CERTAINTY FACTOR METHOD
Subhan Hartanto 1 , Nadya Andhika Putri 2
Universitas Pembangunan Panca Budi 1 , Universitas Pembangunan Panca Budi 2 subhanhartanto@dosen.pancabudi.ac.id , nadyaandhika@dosen.pancabudi.ac.id

## ABSTRACT
Damage to the teeth can affect the health of other members of the body, so that it will interfere with activity. Symptoms of this disease are often not considered or considered unimportant. This also occurs in dental diseases including those that damage tooth structure and cause cavities. To find out the symptoms of tooth decay that are owned by patients, users or users only answer a few questions that exist on the Expert System web as a tool in providing consulting services like an expert through the web. The purpose of this study is to  create  an  Expert  System  program  that  contains  the  knowledge  of  an  expert  who  has  the  ability  to diagnose  human  tooth decay  based  on the  physical form  that  occurs  and  the taste experienced  and  the position of human teeth based on expert / expert knowledge (dentists) using the Certainty Factor method . This system will provide solutions and make it easier for doctors to socialize their patients. Keywords: certanty factor, teeth, expert system.

## ABSTRAK
Kerusakan pada gigi dapat mempengaruhi kesehatan anggota tubuh lainnya, sehingga akan mengganggu aktivitas. Gejala penyakit ini seringkali tidak diperhatikan atau dianggap tidak  penting. Hal ini juga terjadi pada  penyakit  gigi  termasuk  yang  merusak  struktur  gigi  dan  menyebabkan  gigi  berlubang. Untuk mengetahui  gejala  kerusakan  gigi  yang  dimiliki  pasien,  user  atau  pengguna  hanya  menjawab  beberapa pertanyaan yang ada pada web Sistem Pakar sebagaimana alat bantu dalam memberikan layanan konsultasi layaknya  seorang  pakar  melalui  web.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  suatu  program Sistem  Pakar  yang  berisi  pengetahuan  dari  seorang  pakar  yang  memiliki  kemampuan  mendiagnosa kerusakan  gigi  manusia  berdasarkan  bentuk  fisik  yang  terjadi  dan  rasa  yang  dialami  serta  posisi  gigi manusia berdasarkan pengetahuan pakar/ahli (dokter gigi) menggunakan metode Certainty Factor . Sistem ini nantinya akan memberikan solusi-solusi dan memudahkan dokter dalam melakukan sosialisi terhadap pasiennya.
Kata Kunci :certanty factor, gigi, sistem pakar.

## PENDAHULUAN
Di  zaman  teknologi  sekarang  ini, berbagai  permasalahan  yang  ada  dapat diselesaikan dengan teknologi. Peradaban manusia yang sudah berkembang mampu mengatasi permasalahan yang ada disekitar
kehidupan  mereka.  Hal  itu  dikarenakan adanya sebuah teknologi mampu
berperan  layaknya  seorang  manusia sehingga membuat  pekerjaan  atau
permasalahan  menjadi  lebih  mudah dengan hasil yang lebih maksimal.
Kesehatan  merupakan  hal  yang sangat penting dalam melakukan aktivitas  sehari-hari.  Kerusakan  pada gigi  dapat  mempengaruhi  kesehatan anggota  tubuh  lainnya,  sehingga  akan mengganggu  aktivitas  sehari  -  hari. Gejala  awal  suatu  penyakit  seringkali tidak  diperhatikan  atau  dianggap  tidak terlalu  penting.  Kecenderungan  ini  juga terjadi pada penyakit gigi termasuk yang
merusak struktur gigi dan menyebabkan gigi berlubang (Sumini, et.al. 2014). Salah  satu  pemanfaatan  teknologi yang  dapat  digunakan  untuk  membantu orang awam dalam mengetahui penyakit yang dialaminya adalah Artificial Intelligent (kecerdasan  buatan).  Sistem Pakar adalah program berbasis
pengetahuan  yang  menyediakan  solusi- solusi  dengan  kualitas  pakar  untuk problema-problema dalam suatu domain yang  spesifik.  Sistem  pakar  merupakan program  komputer  yang  meniru  proses pemikiran dan pengetahuan pakar dalam menyelesaikan
suatu masalah tertentu(Azwary, dkk., 2016).
Sistem  pakar  dalam  penelitian  ini menggunakan  menggunakan  metode Certainty  Factor. Faktor  Kepastian  ( Certainty Factor) menyatakan kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian (atau  fakta  atau  hipotesis)  berdasarkan bukti  atau  penilaian  pakar.  Certainty Factor megggunakan sebuah nilai untuk mengasumsikan derajad keyakinan seorang  pakar  terhadap  suatu  data (Daniel dan Virginia G, 2010).
Dengan  adanya  penelitian  mengenai
Sistem  Pakar  Menentukan  Kerusakan Gigi,  dapat  membantu  dokter  dalam mengetahui  kerusakan  gigi  sehingga memudahkan dokter dalam memberikan solusi kepada pasien  dalam  penanganan yang harus dilakukan oleh pasien. Untuk mengetahui  gejala  kerusakan  gigi  yang dimiliki  pasien, user atau  pengguna hanya  menjawab  beberapa  pertanyaan yang  ada  pada web Sistem  Pakar sebagaimana alat bantu dalam memberikan layanan konsultasi layaknya seorang pakar melalui
web (Supartini & Hindarto, 2016). Program  Sistem  Pakar  yang  berisi pengetahuan  dari  seorang  pakar  yang memiliki kemampuan mendiagnosa kerusakan gigi pada manusia
berdasarkan  bentuk  fisik  dan  rasa  yang dialami  serta  posisi  gigi  manusia
berdasarkan pengetahuan pakar/ahli (dokter  gigi)  menggunakan Certainty Factor (Sembiring,  dkk.,  2019).  Sistem pakar  kerusakan  gigi  tersebut  dapat memudahkan  atau  membantu  dokter dalam mengetahui dengan mudah penyakit masing-masing pasiennya.
Sistem  ini  nantinya  akan  memberikan solusi-solusi  dan  memudahkan  dokter dalam  melakukan  sosialisi  terhadap pasiennya(Nasution, dkk., 2017).

## METODE
Penulis  dapat  menjelaskan  beberapa kerangka  kerja  yang  akan  dilakukan dalam  penelitian  ini,  yaitu  sebagai berikut:
1. Mempelajari Literatur
Pada  penelitian  ini  terlebih  dahulu mempelajari  literatur yang berhubungan dengan  permasalahan.  Setelah  literatur dipelajari  kemudian  diseleksi  untuk dapat  ditentukan  literatur  mana  yang akan digunakan dalam penelitian nantinya. Sumber-sumber literatur didapatkan  dari  perpustakaan,  jurnal, artikel dan konsep-konsep lain.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dan  informasi dilakukan untuk mengetahui sistem yang diteliti.  Hasil  dari  data  dan  informasi yang  dikumpulkan  akan  dijadikan  data pendukung penelitian serta
pengumpulan  data  dilakukan  untuk mengetahui kebutuhan dari pengguna.
3. Analisa Kebutuhan
Analisa  dapat  didefinisikan  sebagai penguraian  dari  suatu  sistem  informasi yang utuh kedalam bagian-bagian komponennya.  Analisa  kebutuhan  ini bertujuan  untuk  mengetahui  apa  saja yang  dibutuhkan  dalam  perancangan sistem  yang  di  bangun  dan  mengetahui kebutuhan-kebutuhan  pendukung  dari perancangan sistem.
4. Desain dan Perancangan Sistem
Pada tahap ini kegiatan desain sistem dilakukan  untuk  sebagai  awal  dari
perancangan sistem yang akan dibangun sesuai  kebutuhan.    Pada  tahap  ini  akan dilakukan  pemodelan  terhadap  sistem yang  akan  dibangun  dengan  pemodelan UML ( Unified Modelling Language ).
5. Implementasi Sistem
Implementasi sistem dilakukan sesuai desain  dan  rancangan  antar  muka aplikasi yang akan dibangun. Pada tahap ini  juga  melakukan  pengkodingan  atau pembuatan  program  sehingga  sistem yang  dirancang  dapat  digunakan  oleh user.
6. Pengujian Sistem
Melakukan  pengujian  sistem  untuk mengetahui  uji  kelayakan  sistem  yang telah  dibangun  sesuai  dengan  yang diharapkan  dan  dengan  dilakukannya pengujian juga dapat mengetahui kelemahan serta kelebihan sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN A. PEMBAHASAN
Sistem  pakar  (expert  system)  secara umum  adalah  sistem  yang  berusaha mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang biasa  dilakukan  oleh  para  ahli.  Atau dengan  kata  lain  sistem  pakar  adalah sistem yang didesain dan
diimplementasikan dengan bantuan bahasa  pemrograman  tertentu  untuk dapat  menyelesaikan  masalah  seperti yang dilakukan oleh para ahli  (Rohman Feri F dan Fauzijah A. 2008).
Sistem  pakar  terdiri  dari  dua  bagian pokok, yaitu: lingkungan pengembangan (development
environment)
dan lingkungan konsultasi (consultation environment).

## Gambar 1. Arsitektur Sistem Pakar
Lingkungan  pengembangan  digunakan sebagai  pembangun  sistem  pakar  baik dari segi pembangun komponen maupun basis pengetahuan. Lingkungan
konsultasi  digunakan  oleh  seseorang yang  bukan  ahli  untuk  berkonsultasi (Yuwono B. 2010).
Certainty  Factor (CF)  digunakan untuk  menyatakan  tingkat  keyakinan pakar  dalam  suatu  pernyataan  (Levine, 1988). Certainty  Factor dinilai  dengan angka  dalam  rentang  -1  (yakin  negatif) sampai  1  (yakin  positif).  Pemberian nulai untuk pembagian tingkat keyakinan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tingkat Keyakinan CF Kondisi tidak pasti (Uncertain Term) CF Pasti Tidak (Definetely Not) -1.0 Hampir  Pasti  Tidak (Almost  Certainty Not) -0.8 Kemungkinan  Besar  Tidak (Probably Not) -0.6 Kemungkinan Tidak (Maybe Not) -0.4 Tidak Tahu (Unknown) 0.2 Kemungkinan (Maybe) 0.4 Kemungkinan Besar (Probably) 0.6 Hampir Pasti (Almost Certainty) 0.8 Pasti (Definitely) 1.0 Berikut data yang telah diperoleh dari wawancara dengan Dokter Gigi mengenai  jenis  kerusakan  gigi  beserta gejala yang dialami. Data jenis kerusakan gigi dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut :
Tabel 2. Kerusakan Gigi NO JENIS KERUSAKAN GIGI KODE JENIS 1 Abses Gigi J001 2 Gigi Hipersensitif J002 3 Gingivitis J003 4 Glositis J004 5 Karies Gigi J005 6 Tumor Gigi J006
Gejala  yang  dirasakan  dapat  dilihat pada tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Gejala yang Dirasakan NO Gejala Kode Gejala 1 Gusi mudah berdarah GG001 2 Peradangan pada gusi GG002 3 Rasa sakit pada gusi GG003 4 Susah makan/menelan GG004 5 Ngilu saat makan dan minum panas/dingin GG005 6 Ngilu saat makan dan minum manis GG006 7 Ngilu saat menghirup udara dari mulut GG007 8 Demam/tidak enak badan GG008 9 Warna gusi berubah GG009 10 Pembesaran lidah GG010 11 Lidah warnah kemerahan GG011 12 Sakit gigi GG012 13 Lubang yang terlihat pada gigi GG013 14 Ngilu saat menggigit makanan GG014 15 Gigi sensitif GG015 16 Nyeri pada lidah GG016 17 Insomnia GG017 18 Ngilu saat menyikat gigi GG018 19 Bau mulut GG019 20 Gusi bengkak/terdapat benjolan GG020 21 Terdapat luka pada gusi GG021 22 Susah bicara GG022 23 Ngilu saat makan dan minum asam GG023 24 Gusi yang menurun GG024 25 Gusi yang terasa lunak GG025 26 Permukaan lidah halus dan licin GG026 27 Terdapat noda pada permukaan gigi GG027
Adapun rule-rule dari aplikasi Sistem Pakar untuk mengidentifikasi kerusakan gigi yaitu seperti pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Aturan kerusakan gigi dengan gejalanya NO IF THEN NILA I CF 1 GG004 AND GG005 AND GG008 AND GG014 AND GG017 AND GG019 AND GG022 J001 Abses Gigi CF = 1 2 GG004 AND GG005 J001 Abses Gigi CF = 0,2 3 GG004 AND GG005 AND GG008 J001 Abses Gigi CF = 0,4 4 GG004 AND GG005 AND GG008 AND GG014 J001 Abses Gigi CF = 0,6 5 GG004 AND GG005 AND GG008 AND GG014 AND GG017 J001 Abses Gigi CF =
0,7
6
GG004 AND GG005 AND GG008 AND GG014 AND GG017 AND GG019 J001 Abses Gigi CF = 0,8
7
GG005 AND GG006 AND GG007 AND GG018 AND GG023 AND
GG024
J002 Gigi
Hipersensitif CF =
1 8 GG005 AND GG006 J002 Gigi Hipersensitif CF = 0,2 9 GG005 AND GG006 AND GG007 J002 Gigi Hipersensitif CF = 0,4 10 GG005 AND GG006 AND GG007 AND GG018 J002 Gigi Hipersensitif CF = 0,6 11 GG005 AND GG006 AND J002 CF = 0,8
GG007 AND GG018 AND
GG023
Gigi Hipersensitif 12
GG001 AND GG009 AND GG019 AND GG020 AND GG025
J003
Gingivitis CF = 1
13 GG001 AND
GG009 J003 Gingivitis CF = 0,2 14 GG001 AND GG009 AND GG019 J003 Gingivitis
CF =
0,5 15 GG001 AND GG009 AND GG019 AND GG020 J003 Gingivitis CF = 0,8 16 GG010 AND GG011 AND GG016 AND GG022 AND GG026 J004 Glositis CF = 1 17 GG010 AND GG011 J004 Glositis CF = 0,2 18 GG010 AND GG011 AND GG016 J004 Glositis CF = 0,5 19 GG010 AND GG011 AND GG016 AND GG022 J004 Glositis
CF = 0,8 20 GG005 AND
GG006 AND GG012 AND GG013 AND GG014 AND GG015 AND GG027
J005 Karies Gigi
CF = 1
21 GG005 AND
GG006 J005 Karies Gigi
CF =
0,2 22 GG005 AND GG006 AND GG012 J005 Karies Gigi CF = 0,4 23 GG005 AND GG006 AND GG012 AND GG013 J005 Karies Gigi CF = 0,6 24 GG005 AND GG006 AND GG012 AND GG013 AND GG014 J005 Karies Gigi CF = 0,7
25 GG005 AND GG006 AND GG012 AND GG013 AND GG014 AND GG015 J005 Karies Gigi CF = 0,8
26
GG001 AND GG002 AND GG003 AND GG014 AND GG019 AND GG020 AND GG021 AND
GG022
J006 Tumor Gigi CF =
1 27 GG001 AND
GG002 J006 Tumor Gigi CF = 0,1 28 GG001 AND GG002 AND GG003 J006 Tumor Gigi CF = 0,2 29 GG001 AND GG002 AND GG003 AND GG014 J006 Tumor Gigi CF = 0,3 30 GG001 AND GG002 AND GG003 AND GG014 AND GG019 J006 Tumor Gigi CF = 0,5
31
GG001 AND GG002 AND GG003 AND GG014 AND GG019 AND GG020 J006 Tumor Gigi CF = 0,7
32
GG001 AND GG002 AND GG003 AND GG014 AND GG019 AND GG020 AND GG001 J006 Tumor Gigi CF = 0,8
Faktor Kepastian ( Certainty Factor)
Pada  sesi  konsultasi  sistem, user diberi  pilihan  jawaban  di  mana  saya memberikan  lima  pilihan  jawaban  yang masing-maisng bobot sebagai berikut :
Tabel 5. Tabel Tingkat Keyakinan Certainty Term CF Pasti Tidak 0,1 Hampir Tidak Pasti 0,2 Kemungkinan Besar Tidak 0,3 Mungkin Tidak 0,4
Tidak Tahu 0,5 Mungkin 0.6 Kemungkinan Besar 0,7 Hampir Pasti 0,8 Pasti 1 Nilai  0,1  menunjukkan  bahwa user tidak  mengalami  gejala  seperti  yang dinyatakan oleh sistem. Persentase nilai akan semakin besar ketika user semakin yakin  akan  gejala  yang  dia  rasakan. Dalam perhitungan persentase ini penulis  menggunakan  rule  yang  premis majemuk  dan  diubah  kedalam  premis tunggal.  Kemudian  masing-masing rule baru dihitung CF nya dengan menggunakan persamaan sehingga setelah diperoleh nilai CF untuk masing- masing rule , kemudian nilai CF tersebut dikombinasikan  dengan  persamaan  dari dialog user dengan  sistem,  maka diperoleh  fakta  gejala.  Fakta  gejala tersebut dapat dilihat atau diuraikan pada tabel 6 sebagai berikut :
Tabel 6. Fakta Kerusakan Gigi Fakta Certainty Term Nilai CF GG001 Pasti CF = 1,0 GG002 Pasti Tidak CF = 0,1 GG004 Hampir Pasti CF = 0,8 GG005 Mungkin CF = 0,6 GG006 Mungkin Tidak CF = 0,4 GG008 Pasti CF = 1,0 GG009 Hampir Tidak Pasti CF = 0,2 GG012 Kemungkinan Besar CF = 0,3 GG015 Kemungkinan Besar CF = 0,3 GG016 Tidak Tahu CF = 0,5 GG019 Mungkin Tidak CF = 0,4 GG025 Pasti CF = 0,10 GG026 Hampir Pasti CF = 1,0 GG027 Mungkin CF = 1,0 Setelah  fakta  gejala  didapatkan  dari user (pengguna) , maka proses
selanjutnya  adalah  sistem  memeriksa gejala yang ada  di dalam rule .  Adapun rule  –  rule yang  akan  diproses berdasarkan  dialog user dengan  sistem dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 7.  Nilai CF Rule No Rule Nilai CF 1. IF  GG004  AND  GG005 THEN J001 CF = 0,2 2. IF  GG004  AND  GG005 AND GG008 THEN J001 CF = 0,4
3. IF  GG005  AND  GG006 THEN J002 CF = 0,2 4. IF  GG001  AND  GG009 THEN J003 CF = 0,2 5. IF  GG001  AND  GG009 AND GG019 THEN J003 CF = 0,5 6. IF  GG005  AND  GG006 THEN J005 CF = 0,2 7. IF  GG005  AND  GG006 AND GG012 THEN J005 CF = 0,4 8. IF  GG001  AND  GG002 THEN J006 CF = 0,1 Setelah rule  –  rule diketahui  maka langkah  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan  pencarian  nilai Hypothesis (fakta baru) dengan menggunakan rumus Certainty Faktor yaitu CF ( A AND B ) = Min( CF ( A ), CF ( B )) * CF ( rule ). Setelah perhitungan selesai dari setiap rule – rule yang terpilih. Maka diperoleh hasil hypothesis atau  fakta  baru  yang terdapat pada tabel 8 sebagai berikut :
Tabel 8.  Fakta Baru Fakta Baru Nilai CF J001 Hypothesis 0,12 J001 Hypothesis 0,24 J002 Hypothesis 0,08 J003 Hypothesis 0,04 J003 Hypothesis 0,04 J005 Hypothesis 0,04 J005 Hypothesis 0,06 J006 Hypothesis 0,01 Dari  tabel  fakta  baru  di  atas  dapat  kita lihat,  terdapat  hasil hypothesis yang sama. Maka  langkah selanjutnya adalah melakukan  perhitungan  CF  gabungan (kombinasi) dengan menggunakan rumus CF1  +  CF 2 * (1 -    CF 1)  atau dengan kata lain dilakukan penjumlahan terhadap setiap nilai fakta baru per setiap jenis kemudian total penjumlahan dikalikan  dengan  satu  dikurang  nilai maksimum  dari  hasil  fakta  baru  per setiap jenis . Setelah hasilnya didapatkan maka dikalikan dengan 100 %.
Setelah  hasil  kombinasi  didapatkan agar  memudahkan  untuk  melihat  hasil yang  akan  diperoleh  oleh user .  Maka dapat dibuat tabel hasil sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil Kombinasi Dan Nilai CF Kode Kerusa kan Gigi Jenis Kerusak an Gigi Rule Nilai CF Hasil Komb inasi J001 Abses Gigi Rule 2 0,14 27,36 % J001 Abses Gigi Rule 3 0,28 J002 Gigi Hipersen sitif Rule 8 0,42 7,36% J003 Gingiviti s Rule 13 0,07 7,68% J003 Gingiviti s Rule 14 0,08 J005 Karies Gigi Rule 21 0,16 9,40% J005 Karies Gigi Rule 22 0,21 J006 Tumor Gigi Rule 27 0,14 0,99%
Dari  tabel  hasil  kombinasi  dan  nilai CF di atas  maka dapat dibuat tabel 9 di mana  tabel  tersebut  menjelaskan  urutan hasil  kombinasi  dan  nilai  CF  yang terbesar kenilai yang terkecil.
Tabel 9. Urutan Nilai Hasil Kombinasi Dan
Nilai CF Kode Kerusakan Gigi Jenis Kerusakan Gigi Hasil Kombinasi J001 Abses Gigi 27,36 % J005 Karies Gigi 9,40 % J003 Gingivitis 7,68 % J002 Gigi Hipersensitif 7,36 % J006 Tumor Gigi 0,99 % Kesimpulan  dari  tabel  urutan  nilai hasil  kombinasi  dan  nilai  CF  di  atas dapat  dilihat  jenis  kerusakan  gigi  yang dimiliki  oleh user adalah  Abses  Gigi dengan  Tingkat  Kepastian  0,2736  atau dengan 27,36 %.

## B. HASIL  DAN  IMPLEMENTASI SISTEM
Pengujian  aplikasi  dilakukan  agar
aplikasi dapat dioperasikan oleh
pengguna  atau user dan  mengetahui bagaimana  bentuk  tampilan  aplikasi sistem pakar diagnosa kerusakan gigi.
1. Halaman Menu Login
Halaman  menu  login  ini  menyajikan beberapa  data  yang  harus  diisi  uleh admin seperti user name dan password. (gambar 2).
Gambar 2. Tampilan Halaman Menu Login
2. Halaman  Menu  Halaman  Utama Login Pada  menu  ini  akan  ditampilkan ucapan selamat datang kepada admin, selain itu juga akan terlihat username admin  mana  saja  yang  sedang  aktif. (gambar 3).
Gambar 3. Halaman Menu Utama Login
3. Halaman Menu Gejala yang Dirasakan Menu  gejala  merupakan  tempat penginputan  gejala  apa  saja  yang terdapat pada kerusakan gigi,
sehingga user bisa melakukan
keluhan  yang  mereka  alami  pada sistem tanpa harus menunggu konsultasi kepada dokter gigi.
(gambar 4).

## Gambar 4. Halaman Menu Gejala yang Dirasakan
4. Halaman Menu Lokasi Gigi Menu  lokasi  gigi  merupakan  tempat penginputan  dimana  letak  gigi  yang mengalami  kerusakan,  sehingga  user bisa melakukan keluhan yang mereka alami  pada  sistem  tanpa  harus menunggu  konsultasi  kepada  dokter gigi. (gambar 5).

## Gambar 5. Halaman Menu Lokasi Gigi
5. Halaman Menu Lubang Gigi Menu  lubang gigi  merupakan tempat penginputan  seberapa  dalam  dan besarnya lubang gigi yang mengalami kerusakan, sehingga user bisa melakukan  keluhan  yang  mereka alami  pada  sistem  tanpa  harus menunggu  konsultasi  kepada  dokter gigi. (gambar 6).
Gambar 6. Halaman Menu Lubang Gigi
6. Halaman  Menu  Tingkat  Kerusakan Gigi Menu tingkat kerusakan gigi merupakan tempat penginputan seberapa parah kerusakan gigi tersebut  dan  jenis  kerusakan  gigi, sehingga user bisa melakukan keluhan  yang  mereka  alami  pada sistem tanpa harus menunggu konsultasi kepada dokter gigi.
(gambar 7).
Gambar 7. Halaman Menu Tingkat

## Kerusakan Gigi
7. Halaman Menu Nilai Batasan Menu  nilai  batas  kerusakan  gigi merupakan  tempat  penginputan  rule kerusakan gigi. (gambar 8).
Gambar 8. Halaman Menu Nilai Batasan

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Sistem  Pakar  ini  dapat  memberi kemudahan  kepada user karena dengan menggunakan website dimana bisa diakses dari mana saja. 2. Metode Certainty  Factor dapat digunakan untuk proses mengidentifikasi  kepribadian  sesuai dengan  bobot  dari  nilai  tingkat keyakinan dan solusi perbaikannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Azwary,  F.,  Indriani,  F.,  &  Nugrahadi,
D.  T.  (2016).  Question  Answering System Berbasis Artificial Intelligence Markup Language sebagai Media Informasi. Klik- Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , 3 (1), 48-60.
Daniel,  D.,  &  Virginia,  G.  (2010).
Implementasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosis penyakit dengan gejala demam menggunakan metode certainty factor . Jurnal Informatika,
6 (1).
Nasution,  Y.  L.,  Mesran,  M.,  Suginam, S.,  &  Fadlina,  F.  (2017).  Sistem
Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Tumor  Otak  Menggunakan  Metode Certainty Factor (CF). Jurnal Ilmiah
INFOTEK , 2 (1).
Rohajawati,  S.,  &  Supriyati,  R.  (2010).
Sistem  Pakar:  Diagnosis  Penyakit
Unggas  Dengan  Metode  Certainty
Factor. CommIT (Communication and Information Technology) Journal , 4 (1), 41-46.
Rohman,  F.  F.,  &  Fauzijah,  A.  (2008). Rancang  bangun  aplikasi  sistem pakar  untuk  menentukan  jenis gangguan perkembangan pada anak. Media informatika , 6 (1). Sembiring, A. S., Manahan, O., Napitupulu, M. H., Hasugian, P. S.,
Riandari, F., Simanjorang, R. M., ... &  Sihotang,  H.  T.  (2019,  August). Implementation  of  Certainty  Factor Method for Expert System. In Journal  of  Physics:  Conference
Series (Vol.  1255,  No.  1,  p. 012065). IOP Publishing.
Sumini, S., Amikasari, B., & Nurhayati, D.  (2014).  Hubungan  konsumsi makanan  manis  dengan  kejadian karies gigi pada anak prasekolah di TK B RA Muslimat PSM Tegalrejodesa  Semen  Kecamatan Nguntoronadi Kabupaten
Magetan. Jurnal Delima Harapan , 1 (1), 20-27.
Supartini,  W.,  &  Hindarto,  H.  (2016).
Sistem Pakar Berbasis Web Dengan Metode  Forward  Chaining  Dalam Mendiagnosa Dini Penyakit Tuberkulosis Di Jawa Timur. Kinetik:  Game  Technology, Information System, Computer Network,  Computing,  Electronics, and Control , 1 (3), 147-154. Yudatama,  U.  (2008).  Sistem  Pakar untuk  Diagnosis  Kerusakan  Mesin Mobil Panther Berbasis Mobile. Jurnal Teknologi , 1 (2), 212-218. Yuwono, B. (2015, July). Pengembangan  sistem  pakar  pada perangkat mobile untuk mendiagnosa penyakit gigi. In Seminar  Nasional  Informatika (SEMNASIF) (Vol. 1, No. 4).