Vol.10, No.2, Agustus 2016 ISSN: 0852-730X

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan MulutManusia
Menggunakan Knowledge Base System dan
Certainty Factor
Jaenal Arifin STMIK Asia Malang Email: jaenalarifin@asia.ac.id
ABSTRAK .  Mahalnya  biaya  konsultasi  dan  pemeriksaan  penyakit  gigi  dan  mulut  menyebabkan  masyarakat  enggan untuk  memeriksakan  diri  ke dokter.  Untuk  meminimalisir biaya dan  memudahkan konsultasi dibutuhkan sebuah sistem yang  dapat  memprediksi  penyakit  gigi  dan  mulut  yang  sedang  dideritanya  tanpa  harus  pergi  ke  dokter  gigi  dan  mulut terlebih  dahulu.  Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli  [13].  Pakar  yang  dimaksud  disini adalah  orang  yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan  masalah  yang tidak dapat diselesaikan orang awam.Sebagai contoh, dokter adalah seorang pakar yang mampu mendiagnosis penyakit yang diderita pasien serta dapat memberikan  penatalaksanaan  suatu  penyakit.  Sistem  pakar  untuk  memprediksi  penyakit  gigi  dan  mulut  adalah  sebuah aplikasi  yang  dapat  membantu  masyarakat  awam  dalam  mendiagnosa  atau  memprediksi  penyakit  gigi  dan  mulut. Sehingga  masyarakat  dapat  meminimalisir  biaya  dan  memudahkan  konsultasi.Pada  penelitian  ini  akan  melakukan perancangan  sistem  pakar  menggunakan Knowledge  BasedSystem (KBS)  dan Certainty  Factor (CF).  Proses pembentukanKBS  dengan  menggabungkan  beberapa  kejadian  pada  target  keputusan  kemudian  diproses  sehingga memunculkan dependency  diagram selanjutnya  diproses  lagi  untuk  menghasilkan  tabel  keputusan  yang    belum  di reduksi,setelah proses reduksi dilakukan maka akan menghasilkan tabel yang sudah di reduksi.Dari tabel keputusan yang sudah  di  reduksi  menghasilkan if  thenrule .  Dengan  ditambahkan Certainty  Factor diharapkan  mampu  menghasilkan diagnosa  penyakit  yang  mendekati  keakuratan.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  sistem  pakar  untuk  memprediksi  awal penyakit  gigi  dan  mulut  dengan  menggunakan Knowledge  Based  System dan Certainty  Factor, memiliki  prosentase keberhasilan 90% serta kegagalan yang dialami 10%. Besar prosentase keberhasilan sangat bergantung oleh keakurasian data gejala penyakit yang digunakan.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Penyakit Gigi dan Mulut, Knowledge BasedSystem.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  organ  tubuh  yang  kurang  mendapatkan  perhatian  adalah  gigi  dan  mulut,  padahal  menjaga kesehatan gigi dan mulut itu sangat penting, sebab saraf gigi berhubungan dan berpengaruh langsung dengan saraf organ tubuh  lain. Oleh karena  itu,  menjaga  kesehatan gigi dengan  membiasakan diri rajin  menggosok gigi  penting  untuk  dilakukan  termasuk  pergi  ke  dokter  gigi  untuk  memeriksakan  gigi  secara  berkala  setiap enam  bulan  sekali.Sebagian  besar  orang  mulai  dari  anak-anak  hingga  orang  dewasa  sangat  enggan  untuk memeriksakan  gigi  ke  dokter  gigi,  apalagi  jika  tidak  ada  keluhan  yang  dirasakan.  Di  samping  biaya konsultasi  yang  mahal,  antrian  yang  panjang  dan  rasa  sakit  yang  membayangi  juga  menjadi  alasan  orang takut  ke  dokter  gigi.  Selain  itu,  minimnya  pengetahuan  serta  terbatasnya  sumber  informasi  menyebabkan rendahnya kesadaran masyarakat terhadap upaya mencegah bahkan juga mengobati penyakit gigi dan mulut.
Hal ini terbukti dari data Dirjen Pelayanan Medik tahun 2001 yang menunjukkan bahwa penyakit gigi dan mulut  termasuk  sepuluh  ranking  penyakit  terbanyak  di  Indonesia.  Berdasarkan  survei  Yayasan  Kesehatan Gigi  Indonesia  tahun  2003  yang  dilakukan  pada  anak-anak  menunjukkan  bahwa  70%  anak-anak  menderita karies  gigi  dan  gingivitis  (peradangan  gusi),  sedangkan  pada  orang  dewasa  ditemui  sebanyak  73%  yang menderita  karies  gigi.  Berdasarkan  hasil  survei  kesehatan  rumah  tangga  (SKRT)  tahun  2004,  sebanyak 90,05% penduduk Indonesia mempunyai masalah kesehatan gigi dan mulut. Angka ini pun meningkat pada hasil  riset  drg  Herniyawati,  Mkes  tahun  2007  yang  menunjukkan  sebanyak  72  persen  penduduk  Indonesia mengalami gigi berlubang.
Perlu  adanya  penyelesaian  untuk  permasalahan  di  atas  agar  masyarakat  dapat  mengetahui  cara penanganan  penyakit  yang  berhubungan  dengan  gigi  dan  mulut.  Maka,  untuk  menyelesaikan  masalah tersebut  digunakan  metode  penyelesaian  masalah  yang  berhubungan  AI  ( Artificial  Intelligent ).  Salah  satu cakupan  AI  adalah  sistem  pakar.  Sistem  pakar  ( Expert  System )  yaitu  sistem  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh  para  ahli,  dan  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  adalah knowledge  based  system . Knowledge  Based  System adalah  suatu  sistem  yang  menggunakan  set  pengetahuan  ( knowledge )  yang
dikodekan  ke  bahasa  mesin  untuk  dapat  membantu  manusia  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  dihadapi dengan berdasarkan atas pengetahuan yang telah diprogramkan ke sistem tersebut.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  dibutuhkan  sistem  yang  dapat  menjadi  tempat  konsultasi pertama  sebelum  menindaklanjutinya  dengan  perawatan  melalui  dokter  gigi.  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian ini akan dibangun sebuahsistem yang akan digunakan untuk mendiagnosa penyakit gigi dan mulut pada  manusia  menggunakan  metode  KBS.  Sistem  ini  nantinya  dapat  menghasilkan  diagnosa  berupa  nama penyakit,  gejala  dan  akan  memberikan  solusi  berupa  cara  penanganan  dan  pengobatan  yang  sesuai  dengan data  gejala  penyakit  hasil  inputan user. Dengan  menggunakan  sistem  ini,penderita  penyakit  gigi  dan mulutdapat  melakukan  konsultasi  menggunakan  komputer  atau  tanpa  harus  bertemu  dengan  dokter  secara langsung  untuk  mengetahui  penyakit  yang  dideritanya.  Pasien  cukup  memasukkan  gejala-gejala  penyakit yang dirasakan untuk kemudian diproses oleh komputer dan menampilkan hasil diagnosa.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ) Ada beberapa definisi mengenai kecerdasan buatan, diantaranya adalah :
1. Suatu studi yang mengupayakan bagaimana agar komputer berlaku cerdas.
2. Studi yang membuat komputer dapat menyelesaikan persoalan yang sulit.
3. Teknologi  yang  mensimulasikan  kecerdasan  manusia,  yaitu  bagaimana  mendefinisikan  dan  mencoba menyelesaikan  persoalan  menggunakan  komputer  dengan  meniru  bagaimana  manusia  menyelesaikan dengan cepat.
Kecerdasan  didefinisikan  oleh  John  McCarthy,  Stanford  sebagai  kemampuan  mencapai  sukses  dalam menyelesaikan suatu permasalahan [13].

## A. Sejarah Kecerdasan Buatan
Pada  tahun  1950-an  para  ilmuwan  dan  peneliti  mulai  memikirkan  bagaimana  caranya  agar  mesin  dapat melakukan  pekerjaan  seperti  yang  bisa  dikerjakan  manusia.  Alan  Turing,  seorang  matematikawan  Inggris pertama kali mengusulkan adanya tes untuk melihat bisa tidaknya sebuah mesin dikatakan cerdas. Hasil tes tersebut  kemudian  dikenal  dengan  Turing  Test,  dimana  si  mesin  tersebut  menyamar  seolah-olah  sebagai seorang di dalam suatu permainan yang diajukan. Turing beranggapan bahwa dirinya mampu berkomunikasi dengan orang lain, maka dapat dikatakan bahwa mesin tersebut cerdas (seperti layaknya manusia).
Kecerdasan  buatan  sendiri  dimunculkan  oleh  seorang  professor  dari  Massachusetts  Institute  of Technology yang bersama John McCarthy pada tahun 1956 pada Dartmount Conference yang dihadiri oleh para  peneliti  AI.  Pada  konferensi  tersebut  juga  didefinisikan  tujuan  utama  dari  kecerdasan  buatan,  yaitu  : mengetahui  dan  memodelkan  proses-proses  berfikir  manusia  dan  mendesain  mesin  agar    dapat  menirukan kelakuan manusia tersebut [13].

## B. Sub Disiplin Ilmu dalam Kecerdasan Buatan
Persoalan-persoalan yang mula-mula ditangani oleh kecerdasan buatan adalah pembuktian teorema dan permainan ( game ). Seorang periset kecerdasan buatan yang bernama Samuel menuliskan program permainan catur yang tidak hanya sekedar bermain catur, namun program tersebut juga dibuat agar dapat menggunakan pengalamannya  untuk  meningkatkan  kemampuannya.  Sementara  itu  Newell,  seorang  ahli  teori  logika berusaha membuktikan teorema-teorema matematika.
Makin  pesatnya  perkembangan  teknologi  menyebabkan  adanya  perkembangan  dan  perluasan  lingkup yang  membutuhkan  kehadiran  kecerdasan  buatan.  Karakteristik  cerdas  sudah  mulai  dibutuhkan  di  berbagai disiplin  ilmu  dan  teknologi.  Kecerdasan  buatan  tidak  hanya  merambah  di  berbagai  disiplin  ilmu  yang  lain. Irisan antara psikologi dan kecerdasan buatan melahirkan sebuah area yang dikenal dengan nama cognition & psycolinguistics. Irisan  antara  teknik  teknik  elektro  dengan  kecerdasan  buatan  melahirkan  berbagai  ilmu seperti : pengolahan citra, teori kendali, pengenalan pola dan robotika.
1. Sistem Pakar ( Expert  System ).  Komputer digunakan sebagai  sarana untuk menyimpan pengetahuan para pakar.  Komputer  akan  memiliki  keahlian  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dengan  meniru  keahlian yang dimiliki oleh pakar.
2. Pengolahan  Bahasa  Alami  ( Natural  Language  Processing ).  Dengan  pengolahan  bahasa  alami  ini diharapkan user dapat berkomunikasi dengan komputer dengan menggunakan bahasa sehari-hari.
3. Pengenalan  Ucapan  ( Speech  Recognition ).  Melalui  pengenalan  ucapan  diharapkan  manusia  dapat berkomunikasi dengan komputer menggunakan suara.
4. Robotika & Sistem Sensor ( Robotics & Sensory Sistem ).
5. Computer Vision ,  mencoba untuk dapat menginterprestasikan gambar atau obyek-obyek tampak  melalui komputer.
6. Intelligent Computer aided Instruction . Komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar.
7. Machine Learning, Jaringan Syaraf Tiruan, Fuzzy Logic, Algoritma Genetika.
8. Game Playing, pembuatan program-program permainan game.
Seiring dengan terus berkembangnya kecerdasan buatan, muncul beberapa teknologi yang juga bertujuan untuk membuat agar komputer menjadi cerdas sehingga dapat menirukan kerja manusia sehari-hari [13].
2.2 Sistem Pakar (Expert System) A. Definisi Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan.  Sistem  pakar  dirancang  agar  dapat  melakukan penalaran seperti layaknya seorang pakar pada suatu bidang keahlian tertentu [13].
Dengan  sistem  pakar  ini,  orang  awam  pun  dapat  menyelesaikan  masalah  yang  cukup  rumit  yang  hanya dapat  diselesaikan  dengan  bantuan  para  ahli.  Tujuan  pengembangan  sistem  pakar  sebenarnya  bukan  untuk menggantikan  peran  manusia,  tetapi  untuk  mensubtitusikan  pengetahuan  manusia  kedalam  bentuk  sistem, sehingga dapat digunakan oleh orang banyak.
Beberapa definisi tentang sistem pakar, antara lain : 1. Menurut  Durkin  :  Sistem  pakar  adalah  suatu  program  komputer  yang  dirancang  untuk  memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan oleh seorang pakar.
2. Menurut  Ignizio  :  Sistem  pakar  adalah  suatu  model  dan  prosedur  yang  berkaitan,  dalam  suatu  domain tertentu, yang mana tingkat keahliannya dapat dibandingkan dengan keahlian seorang pakar.
3. Menurut  Giarratano  dan  Riley  :  Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  komputer  yang  bisa  menyamai  atau meniru kemampuan seorang pakar [13].

## B. Konsep Dasar Sistem Pakar
Konsep  dasar  sistem  pakar  mengandung  :  keahlian,  ahli,  pengalihan  keahlian,  inferensi,  aturan,  dan kemampuan menjelaskan.
Keahlian  adalah  suatu  kelebihan  penguasaan  pengetahuan  di  bidang  tertentu  yang  diperoleh  dari  pelatihan, membaca atau pengalaman. Bentuk pengetahuan yang dapat digolongkan sebagai keahlian adalah : 1. Fakta-fakta pada lingkup permasalahan tertentu.
2. Teori-teori pada lingkup permasalahan tertentu.
3. Prosedur-prosedur dan aturan yang berkaitan dengan permasalahan tertentu.
4. Strategi-strategi tertentu untuk menyelesaikan masalah.
Ahli adalah seseorang yang mampu menjelaskan suatu tanggapan, mempelajari hal-hal baru seputar topik permasalahan,  menyusun  kembali  pengetahuan  jika  dipandang  perlu,  memecahkan  aturan-aturan  jika dibutuhkan, dan menentukan relevan tidaknya keahlian mereka.
Pengalihan  Keahlian  adalah  pengalihan  keahlian  dari  para  pakar  ke  komputer  (sistem)  untuk  kemudian dialihkan  lagi  ke  orang  lain  yang  membutuhkan  baik  orang  awam  maupun  untuk  para  pakar  sebagai asistennya.
Salah  satu  fitur  yang  harus  dimiliki  oleh  sistem  pakar  adalah  inferensi,  yaitu  kemampuan  sistem  pakar untuk  menalar,  membuat  kesimpulan  dan  membuat  rekomendasi.  Inferensi  dapat  dilakukan  karena  adanya basis  pengetahuan  (fakta  dan  prosedur  serta  aturan-aturan  tertentu).  Fitur  lainnya  dari  sistem  pakar  adalah kemampuan  untuk  merekomendasi.  Kemampuan  inilah  yang  membedakan  sistem  pakar  dengan  sistem konvensional.

## C. Karakteristik Sistem Pakar
Sistem  pakar  mempunyai  beberapa  karakteristik  dasar  yang  membedakan  dengan  program  komputer biasa umumnya :
1. Mempunyai  kepakaran,  dalam  menyelesaikan  masalah  bukan  hanya  mendapatkan  solusi  yang  benar saja, namun juga bagaimana mendapatkan pemecahan dengan cepat dan mahir.
2. Domain tertentu, Sistem pakar mengutamakan kedalaman mengenai bidang tertentu.
3. Memiliki  kemampuan  mengolah  data  yang  mengandung  ketidakpastian.  Kadang-kadang  data  yang tersedia  tidak  lengkap  sistem  harus  dapat  memberikan  pemecahan  sesuai  data  yang  tersedia  dengan memberikan pertimbangan, saran atau anjuran sesuai dengan kondisi yang ada.
4. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap program komputer dirancang untuk memberikan jawaban  yang  tepat  setiap  waktu.  Sedangkan  sistem  pakar  dirancang  untuk  berlaku  sebagai  seorang pakar,  kadang  memberikan  jawaban  yang  benar,  dan  suatu  saat  mungkin  tidak  tepat  ( Expert  system makes mistake ).

## D. Struktur Sistem Pakar
Sistem  pakar  terdiri  dari  dua  bagian  pokok,  yaitu  :  lingkungan  pengembangan,  ( development environment )  dan  lingkungan  konsultasi  ( consultation  environment ).  Lingkungan  pengembangan  sistem pakar  digunakan  untuk  memasukkan  pengetahuan  pakar  ke  dalam  lingkungan  sistem  pakar,  sedangkan lingkungan  konsultasi  digunakan  oleh  pengguna  yang  bukan  pakar  guna  memperoleh  pengetahuan  pakar [2].Struktur sistem pakar ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Struktur Sistem Pakar Komponen-komponen yang terdapat pada sistem pakar meliputi :
1. Antarmuka  Pengguna ( User  Interface ),  merupakan  mekanisme  yang  digunakan  oleh  pengguna  dan sistem  pakar  untuk  berkomunikasi.  Antarmuka  menerima  informasi  dari  pemakai  dan  mengubahnya  ke dalam  bentuk  yang  dapat  diterima  oleh  sistem  kemudian  menyajikannya  ke  dalam  bentuk  yang  dapat dimengerti oleh pemakai.
2. Basis Pengetahuan ( Knowledge Base ), merupakan inti dari suatu sistem pakar, yaitu berupa representasi pengetahuan dari pakar. Basis pengetahuan  tersusun atas fakta dan aturan. Fakta adalah informasi tentang objek  dalam  area  permasalahan  tertentu.  Aturan  adalah  informasi  tentang  cara  bagaimana  memperoleh suatu fakta baru dari fakta yang sudah diketahui.
3. Akuisisi  Pengetahuan ( Knowledge  Acquisition )adalah  akumulasi,  transfer,  dan  transformasi  keahlian dalam  menyelesaikan  masalah  dari  sumber  pengetahuan  ke  dalam  program  komputer.  K nowledge engineer menyerap  pengetahuan  untuk  selanjutnya  ditransfer  ke  dalam  basis  pengetahuan.  Pengetahuan diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan penelitian dan pengalaman pemakai.
4. Mesin Inferensi ( Inference  Engine ),  berperan sebagai otak dari sistem pakar. Mesin  inferensi  berfungsi untuk  memandu  proses  penalaran  terhadap  suatu  kondisi,  berdasarkan  pada  basis  pengetahuan  yang tersedia.  Di  dalam  mesin  inferensi  terjadi  proses  untuk  memanipulasi  dan  mengarahkan  kaidah,  model, dan fakta yang disimpan dalam basis pengetahuan dalam rangka mencapai solusi atau kesimpulan.
5. Workplace digunakan untuk merekam hasil-hasil dan kesimpulan yang dicapai. Ada 3 tipe keputusan yang dapat direkam, yaitu :
a. Rencana  : Bagaimana menghadapi masalah.
b. Agenda  : Aksi-aksi yang potensial yang sedang menunggu untuk dieksekusi.
c. Solusi : Calon aksi yang akan dibangkitkan.
6. Fasilitas  Penjelasan ,  merupakan  komponen  tambahan  yang  akan  meningkatkan  kemampuan  sistem pakar. Komponen ini menggambarkan penalaran sistem kepada pemakai.
7. Perbaikan Pengetahuan ,pakar memiliki kemampuan untuk menganalisis dan meningakatkan kinerjanya serta  kemampuannya  untuk  belajar  dari  kinerjanya.  Kemampuan  tersebut  adalah  penting  dalam pembelajaran  terkomputerisasi,  sehingga  program  akan  mampu  menganalisis  penyebab  kesuksesan  dan kegagalan yang dialaminya.

## E. Metode Forward dan Backward Chaining
Inferensi  merupakan  proses  untuk  menghasilkan  informasi  dari  fakta  yang  diketahui  atau  implikasi berdasarkan informasi yang tersedia. Dalam sistem pakar proses inferensi dilakukan dalam suatu modul yang disebut Inference Engine (Mesin Inferensi). Inference Engine merupakan modulyang berisi program tentang bagaimana mengendalikan proses penalaran . Ada dua metode inferensi yang penting dalam sistem pakar 1. Runut Maju ( Forward Chaining )berarti menggunakan himpunan aturan kondisi-aksi. Dalam metode ini, data digunakan untuk aturan mana yang dijalankan, kemudian aturan tersebut dijalankan. Proses diulang sampai ditemukan  suatu hasil ( Wilson, 1998 ). Forward Chaining ditunjukkan pada gambar 2  di  bawah ini:
Gambar 2. Forward Chaining 2. Runut Balik ( Backward Chaining )merupakan proses perunutan  yang arahnya kebalikan dari runut maju. Proses  penalaran  runut  balik  dimulai  dengan  tujuan/ goal kemudian  menurut  balik  ke  jalur  yang  akan mengarahkan ke goal tersebut, mencari bukti-bukti bahwa bagian kondisi terpenuhi. Backward Chaining ditunjukkan pada gambar 3 di bawah ini:
Gambar 3. Backward Chainin g Kedua  metode  inferensi  tersebut  dipengaruhi  oleh  tiga  macam  penelusuran,  yaitu Depth-First  Search , Breadth-First Search dan Best-First Search . 1. Depth-First Search
Penelusuran  dilakukan  mulai  dari  simpul  akar  (node)  dan  bergerak  turun  ke  dalam  secara  berurutan. Depth-First Search ditunjukkan pada gambar 4di bawah ini:
Gambar 4. Depth-First Search 2. Breadth-First Search
Bergerak  dari  simpul  akar,  simpul  yang  ada  pada  setiap  tingkat  diuji  sebelum  pindah  ke  tingkat selanjutnya. Breadth-First Search ditunjukkan pada gambar 5 di bawah ini:
Gambar 5. Breadth-First Search 3. Best-First Search
Bekerja  berdasarkan  kombinasi  metode Depth-firstsearch dan Breadth-first  search . Best-First  Search ditunjukkan pada gambar 6  di bawah ini:
Gambar 6. Best-First Search
Ada beberapa faktor yang mempengaruhi pemilihan backward atau forward dalam memilih metode penalaran, antara lain : 1. Banyaknya  keadaan  awal  dan  tujuan.  Jika  jumlah  keadaan  awal  lebih  kecil  dari  pada  tujuan,  maka digunakan penalaran forward . Sebaliknya, jika jumlah tujuan lebih banyak dari pada keadaan awal, maka dipilih penalaran backward . 2. Rata-rata jumlah node yang dapat diraih secara langsung dari suatu node. Lebih baik dipilih jumlah node tiap cabangnya lebih sedikit.
3. Apakah  program  butuh  menanyai  user  untuk  melakukan  justifikasi  terhadap  proses  penalaran?  Jika  iya, maka alangkah baiknya jika dipilih arah yang lebih memudahkan user .
Bentuk kejadian yang akan memicu penyelesaian masalah. Jika kejadian itu berupa fakta baru, maka lebih baik dipilih penalaran forward . Namun, jika kejadian itu berupa query , maka lebih baik digunakan penalaran backward . F. Keuntungan dan Kelemahan Sistem Pakar
Kehandalan sistem pakar terletak pada pengetahuan yang dimasukkan kedalamnya. Adapun manfaat yang dapat diperoleh dengan mengembangkan sistem pakar, antara lain :
1. Masyarakat  awam  non-pakar  dapat  memanfaatkan  keahlian  di  dalam  bidang  tertentu  tanpa  kesadaran langsung seorang pakar.
2. Meningkatkan produktivitas kerja, yaitu bertambahnya efisiensi pekerjaan tertentu serta hasil solusi kerja.
3. Penghematan waktu dalam menyelesaikan masalah yang kompleks.
4. Memberikan penyederhanaan solusi untuk kasus-kasus yang kompleks dan berulang-ulang.
5. Pengetahuan dari seorang pakar dapat dikombinasikan tanpa ada batas waktu.
6. Memungkinkan penggabungan berbagai bidang pengetahuan dari berbagai pakar untuk dikombinasikan. Selain banyak manfaat yang diperoleh, ada juga kelemahan pengembangan sistem pakar, yaitu :
1. Daya  kerja  dan  produktivitas  manusia  menjadi  berkurang  karena  semuanya  dilakukan  secara  otomatis oleh sistem.
2. Pengembangan perangkat lunak sistem pakar sulit dikembangkan.
3. Sistem pakar tidak 100% bernilai benar.

## G. Representasi Pengetahuan
Representasi  pengetahuan  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengkodekan  pengetahuan  dalam sebuah sistem pakar yang berbasis pengetahuan. Perepresentasian dimaksudkan untuk menangkap sifat-sifat penting problema dan membuat informasi itu dapat diakses oleh prosedur pemecahan problema.
Bahasa  representasi  harus  dapat  membuat  seorang programmer mampu  mengekspresikan  pengetahuan yang  diperlukan  untuk  mendapatkan  solusi  problema  yang  dapat  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa pemrograman dan dapat disimpan. Harus dirancang agar fakta-fakta dan pengetahuan lain yang terkandung di dalamnya dapat digunakan untuk penalaran [12].

## H. Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  berisi  pengetahuan-pengetahuan  dalam  penyelesaian  masalah.  Ada  2  bentuk pendekatan basis pengetahuan [13] :
1. Penalaran berbasis aturan ( rule-based reasoning )
Pada  penalaran  berbasis  aturan,  pengetahuan  direpresentasikan  dengan  menggunakan  aturan berbentuk  IF-THEN.  Bentuk  ini  digunakan  apabila  kita  memiliki  sejumlah  pengetahuan  pakar  pada suatu  permasalahan  tertentu,  dan  si  pakar  dapat  menyelesaikan  masalah  tersebut  secara  berurutan. Disamping  itu,  bentuk  ini  juga  digunakan  apabila  dibutuhkan  penjelasan  tentang  jejak  (langkah- langkah) pencapaian solusi.
2. Penalaran berbasis kasus ( case-based reasoning )
Pada  penalaran  berbasis  kasus,  basis  pengetahuan  akan  berisi  solusi-solusi  yang  telah  dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini digunakan apabila user menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada kasus-kasus yang  hampir  sama  (mirip).  Selain  itu  bentuk  ini  juga  digunakan  bila  kita  telah  memiliki  sejumlah situasi atau kasus tertentu dalam basis pengetahuan.

## 2.3 Gigi dan Mulut
A. Rongga Mulut
Menurut Pearce mulut  adalah  rongga  lonjong  pada  permulaan  saluran  pencernaan.  Terdiri  atas  dua bagian.  Bagian  luar  yang  sempit  atau  vestibuka,  yaitu  ruang  diantara  gusi  serta  gigi  dengan  bibir  dan  pipi, dan bagian dalam, yaitu rongga mulut yang dibatasi di sisi-sisinya oleh tulang maxilaris dan semua gigi, dan di sebelah belakang bersambung dengan awal farinx [8].
Menurut Swartz rongga mulut terbentang mulai dari permukaan dalam gigi sampai orofaring. Atap mulut dibentuk  oleh  palatum  durum  dan  mole.  Di  bagian  posterior  palatum  mole  berakhir  pada  uvula.  Lidah membentuk  dasar  mulut.  Pada  bagian  paling  posterior  dari  rongga  mulutterletak  tonsil  di  antara  kolumna anterior dan posterior [8].
Menurut Pearce mulut merupakan jalan masuk menuju system pencernaan dan berisi organ aksesori yang bersifat dalam proses awal pencernaan. Secara umum terdiri dari 2 bagian, yaitu :
1. Bagian luar (vestibula) yaitu ruang diantara gusi, gigi, bibir dan pipi
2. Bagian  rongga  mulut  (bagian)  dalam  yaitu  rongga  yang  dibatasi  sisinya  oleh  tulang  maksilaris, palatum dan mandibularis di sebelah belakang bersambung dengan faring.
Selaput  lendir  mulut  ditutupi  ephiteliumyang  berlapis-lapis.  Dibawahnya  terletak  kalenjar-kalenjar halus  yang  mengeluarkan  lendir.  Selaput  ini  sangat  kaya  akan  pembuluh  darah  dan  juga  memuat  banyak ujung akhir syaraf sensoris [8].
B. Gigi dan Komponennya
Menurut Pearce sebuah gigi mempunyai mahkota, leher, dan akar. Mahkota gigi menjulang di atas gusi, lehernya  dikelilingi  gusi  dan  akarnya  berada  di  bawahnya.  Gigi  dibuat  dari  bahan  yang  sangat  keras,  yaitu dentin. Di dalam pusat strukturnya terdapat rongga pulpa [8].
Menurut Fawcett orang dewasa memiliki 32 gigi, 16 tertanam di dalam proses alveoris maksila dan 16 di dalam  mandibula.  Yang  disebut  gigi  permaneni  ini  didahului  oleh  satu  set  sebanyak  20  gigi  desidua,  yang mulai  muncul  sekitar  7  bulan  setelah  lahir  dan  lengkap  pada  umur  6-8  tahun.  Gigi  ini  akan  tanggal  antara umur  enam  dan  tiga  belas,  dan  diganti  secara  berangsur  oleh  gigi  permanen,  atau  suksedaneus.  Proses penggantian  gigi  ini  berlangsung  sekitar  12  tahun  sampai  gigi  geligi  lengkap,  umumnya  pada  umur  18, dengan munculnya molar ketiga atau gigi kebijakan [8].
Menurut Fawcett semua gigi terdiri atas sebuah  mahkota yang  menonjol di atas gusi atau gingival, dan satu atau lebih akar gigi meruncing yang tertanam di dalam lubang atau alveolus di dalam tulang maksila atau mandibula. Batas antara mahkota dan akar gigi disebut leher atau serviks [8].
Manusia memiliki susunan gigi primer dan sekunder, yaitu :
a. Gigi primer, dimulai dari tuang diantara dua gigi depan yang terdiri dari 2 gigi seri, 1 taring, 3 geraham dan untuk total keseluruhan 20 gigi
b. Gigi sekunder, terdiri dari 2 gigi seri, 1 taring, 2 premolar dan 3 geraham untuk total keseluruhan 32 gigi. Fungsi  gigi  adalah  dalam  proses  matrikasi  (pengunyahan).  Menurut Pearce mengunyah  ialah menggigit dan menggiling makanan di antara gigi atas dan bawah. Gerakan lidah dan pipi membantu dengan memindah-mindahkan  makanan  lunak  ke  palatum  keras  ensit  gigi-gigi  [8].  Penampang  gigi  digambarkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Penampang Gigi

## 2.4 KnowledgeBased System (KBS)
Knowledge  Based  Expert  System atau  sistem  pakar  adalah  sebuah  program  berbasis  pengetahuan  yang menyediakan  penyelesaian  "berkualitas  pakar"  untuk  masalah-masalah  dalam  sebuah  bidang  yang  spesifik. Expert  System (ES)  adalah  salah  satu  sub  bidang artificial  intelligence ,  melalui  ES,  sistem  komputer melakukan  ekstraksi  informasi  tambahan  dari  user  dengan  memberikan  sejumlah  pertanyaan  yang  terkait dengan permasalahan selama konsultasi.
A. Pemakaian ES :
1. Oleh orang awam yang bukan pakar untuk meningkatkan pengetahuan dan kemampuan mereka dalam memecahkan suatu masalah.
2. Oleh pakar sebagai asisten yang berpengetahuan.
3. Untuk memperbanyak atau menyebarkan sumber pengetahuan yang semakin langka.
B. Ciri-ciri umum ES :
1. Terbatas pada bidang yang spesifik.Dapat memberikan penalaran untuk  data-data yang tidak lengkap atau tidak pasti.
2. Dapat mengemukakan rangkaian alasan yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami.
3. Berdasarkan pada rule atau kaidah tertentu.
4. Dirancang untuk dapat dikembangkan secara bertahap.
5. Output nya bersifat nasehat atau anjuran.
6. Output tergantung dari dialog dengan user.
7. Knowledge base dan inference engine terpisah.
C. Keuntungan pemakaian ES :
1. Membuat seorang yang awam dapat bekerja seperti layaknya seorang pakar.
2. Dapat bekerja dengan informasi yang tidak lengkap atau tidak pasti.
3. Meningkatkan  output  dan  produktivitas.  ES  dapat  bekerja  lebih  cepat  dari  manusia.  Keuntungan  ini berarti mengurangi jumlah pekerja yang dibutuhkan, dan akhirnya akan mereduksi biaya.
4. Meningkatkan  kualitas.  ES  menyediakan  nasehat  yang  konsisten  dan  dapat  mengurangi  tingkat kesalahan.
5. Membuat  peralatan  yang kompleks lebih  mudah  dioperasikan  karena  ES  dapat  melatih  pekerja  yang tidak berpengalaman.
6. Handal (reliability). ES tidak bisa lelah atau bosan, juga konsisten dalam memberi jawaban dan selalu memberikan perhatian penuh.
7. Pemindahan  pengetahuan  ke  lokasi  yang  jauh  serta  memperluas  jangkauan  seorang  pakar,  dapat diperoleh dan dipakai di mana saja.
8. Merupakan  arsip  yang  terpercaya  dari  sebuah  keahlian,  sehingga  user  seolah-olah  berkonsultasi langsung dengan sang pakar, meskipun mungkin sang pakar sudah pensiun.
D. Langkah-langkah membangun KBS
1. Isolasi area bagi KBS
Untuk membatasi permasalahan pada sistem pakar yang akan dibangun harus diberikan batasan organisasi  dan  juga  layanan  yang  dapat  diberikan  oleh  sistem.  Sebagai  contoh,  untuk  sistem  HMO, batasan struktur organisasi dan layanan ditunjukkan pada gambar 8 berikut:
Gambar 8. Block Diagram
2. Target Keputusan
Setelah  permasalahan  dibatasi,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  target  keputusan  bagi sistem  pakar.  Pasien  pada  umumnya  membutuhkan  bantuan  untuk  kasus  penyakit  yang  baru  diderita ( new  case )  atau  penanganan  berkelanjutan  dari  penyakit  yang  sudah  lama  diderita  ( follow-up  case ). Atau  mungkin  juga  pasien  yang  lain  hanya  membutuhkan  informasi  atau  layanan  lain,  sedangkan mereka yang bukan merupakan anggota akan diarahkan untuk ikut serta dalam keanggotaan HMO ini. Target keputusan ditunjukkan pada gambar 9 di bawah ini:
Gambar 9. Target Keputusan Faktor utama yang menentukan target keputusan, yaitu:
a) HMO  status:  Bagaimana  status  keanggotaan  dari  pasien?  Deklarasi  keanggotaan  dari  pasien  akan diikuti dengan validasi nomor id.
b) Reason: Apa alasan datang ke HMO? new case , follow-up case , information seeking atau other visit ?
c) Problem:  Bagaimana  keseriusan  dari  kondisi  pasien  sekarang?  Dalam  hal  ini  dapat  diidentikasi  dari temperature dan symptom yang lain.
Tergantung dari jawaban yang diberikan, disarankan untuk memberikan pelayanan kepada klien:
a) Level 1: Untuk anggota dengan kasus yang serius.
b) Level 2: Untuk anggota dengan kasus baru yang tidak serius.
c) Level 3: Untuk anggota dengan kasus lanjutan yang tidak serius.
d) Informasi atau layanan lain untuk anggota.
e) Layanan Non-anggota.

## 3. Membuat  Diagram Ketergantungan
Sasaran  pengambilan  keputusan  yang  akan  dibuat  prototypenya  ditransformasikan  ke  dalam  sebuah diagram ketergantungan ( dependency diagram ) yang bisa dilihat pada Gambar 10. Diagram ketergantungan untuk menunjukkan semua pertanyaan  input yang diperlukan,  jumlah rule dan rule set yang harus dibuat, kemudian  semua  alternatif  jawaban  yang  disediakan  ( values ).  Termasuk  ke  dalam values adalah  jenis rekomendasi yang disarankan sebagai output .
Gambar 10. Dependency Diagram 4. Membuat Tabel Keputusan
Tabel  -  tabel  pengambilan  keputusan  ( decission  tables )  diperlukan  untuk  menunjukkan  hubungan antara  nilai-nilai  yang  keluar  dan  masuk  dari/ke  fase-fase  bagian  tengah  atau  rekomendasi  akhir  ES. Sebuah segitiga yang dihasilkan pada langkah sebelumnya harus ditransformasikan menjadi sebuah tabel.
Penyusunan  setiap  tabel  pada  langkah  ini  memerlukan  3  (tiga)  tindakan  yang  juga  harus  dilakukan secara berurutan : a. Perencanaan
Jumlah  baris rule diperoleh  dengan  memperhatikan  jumlah  garis  yang  masuk  ke  dalam  sebuah segitiga,  kemudian  mengalikan  masing-masing  jumlah value yang  terdapat  pada  setiap  garis  input. Sebagai contoh pada segitiga rekomendasi akhir diatas, terdapat 3 buah garis masuk, yang jumlah value inputnya  masing-masing  adalah  2  (anggota,  bukan_anggota),  3  (kasus_baru,  kasus_lanjutan,  informasi) dan 2 (serius, non_serius). Maka jumlah barisnya adalah 2 x 3 x 2 = 12. b. Menyusun tabel pengambilan keputusan yang lengkap
Tabel ini diperoleh dengan mendaftar semua kombinasi input yang mungkin dan menuliskan semua valueoutput yang sesuai dengan setiap barisnya. Tabel keputusan ditunjukkan pada tabel 1berikut ini:
Tabel 1. Tabel Keputusan Set 1 Rule Member Status Reason Problem Concluding Recommendation For Support Level A  1 Ok new_case Serious level_1 A  2 Ok new_case non_serious level_2 A  3 Ok follow_up_case Serious level_1 A  4 Ok follow_up_case non_serious level_3 A  5 Ok information_other Serious information_other A  6 Ok information_other non_serious information_other A  7 not_ok new_case Serious non_member A  8 not_ok new_case non_serious non_member A  9 not_ok follow_up_case Serious non_member A 10 not_ok follow_up_case non_serious non_member A 11 not_ok information_other Serious non_member A 12 not_ok information_other non_serious
non_member
c. Mereduksi tabel pengambilan keputusan
Tindakan  reduksi  pada  dasarnya  serupa  dengan  penyederhanaan gate pada  desain  rangkaian  logika. Misalnya  dapat  dilihat  pada rule A7  sampai  A12.  Status  keanggotaan  yang  bukan_anggota  selalu menghasilkan  layanan  bukan  anggota,  sehingga  keenam rule ini  dapat  direduksi  menjadi rule B6  saja, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Penyederhanaan Tabel Keputusan Set 1 Rule Member Status Reason Problem ConcludingRecommendation For Support Level B  1 Ok new_case Serious
level_1
B  2 Ok new_case non_serious
level_2
B  3 Ok follow_up_case Serious
level_1
B  4 Ok follow_up_case
non_serious level_3 B  5 Ok information_other __ information_other B  6 not_ok __ __ non_member

## 5. Menulis IF-THEN Rule
Selanjutnya, berdasarkan tabel keputusan yang telah direduksi dapat diturunkan sistem berbasis aturan seperti pada Gambar 11berikut:
Gambar 11. IF-THEN Rule
6. Menyusun User Interface
Bagian ini akan mengkonstruksikan format tampilan pada layar yang dilihat atau digunakan pemakai selama berkonsultasi. Sebuah user-interface ES biasanya terdiri dari elemen-elemen : a. Pesan Pembukaan ( opening message )
Daftar semua pertanyaan yang mungkin diberikan pada saat user berkonsultasi dan semua alternatif jawaban yang mungkin diberikan user dari setiap pertanyaan.
b. Pesan Penutup ( closing message )
7. Mengisikan Knowledge-Based ke dalam Komputer
8. Mencoba Berkonsultasi
Langkah  7  dan  8  biasanya  dilakukan  berulang  kali  saat  terjadi  kesalahan  penulisan  ( syntax  error ) atau hasil yang diberikan tidak sesuai dengan yang diharapkan ( logic error ).[5].
2.5 Faktor kepastian ( Certainty Factor ) C ertainty Factor (CF) adalah suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yang berbentuk metric yang biasanya digunakan dalam sistem pakar.  CF diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan  dalam  pembuatan  MYCIN.  CF  merupakan  nilai  parameter  klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk menunjukkan besarnya kepercayaan.CF didefinisikan sebagai persamaan berikut :
CF (H, E) = MB (H, E) – MD (H, E) .............................................................................................  Pers.1
 CF (H, E) : CFdari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala (evidence) E. Besarnya CF berkisar antara -1 sampai 1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
 MB  (H,  E)  :  ukuran  kenaikan  kepercayaan  ( measure  of  increased  belief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
 MD  (H,  E)  :  ukuran  kenaikan  ketidakpercayaan  ( measure  of  increased  disbelief )  terhadap  hipotesis  H yang dipengaruhi oleh gejala E.
Bentuk dasar rumus certainty factor, adalah sebuah aturan JIKA E MAKA H seperti ditunjukkan oleh persamaan 2 berikut:
CF (H, e) = CF (E, e) * CF (H, E) ..................................................................................................  Pers.2  CF (H, e) : certainty factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e.
 CF (E, e) : certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e.
RULE 1 IF member_status = ok and reason = new_case or reason = follow_up_case and problem = serious THEN support = level_1 ; RULE  2 IF member_status = ok and reason = new_case and problem = non_serious THEN support = level_2 ; RULE 3 IF member_status = ok and reason = follow_up_case and problem = non_serious THEN support = level_3 ; RULE 4 IF member_status = ok and reason = information_other and problem = serious or problem = non_serious THEN support = information_other ; RULE 5 IF member_status = not_ok and reason = new_case or reason = follow_up_case or reason = information_other and problem = serious or problem = non_serious THEN support = non_member ;
 CF (H, E) : certainty factor hipotesis dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, ketika CF(E, e) = 1 Jika semua evidence pada antecedent diketahui dengan pasti maka persamaannya akan menjadi:
 CF (E, e) = CF (H, E)
 Dalam aplikasinya, CF(H,E) merupakan nilai kepastian yang diberikan pakar terhadap suatu aturan, sedangkan CF(E,e) merupakan nilai kerpercayaan yang diberikan oleh pengguna terhadap gejala yang dialaminya.
Kelebihan metode Certainty Factor adalah: 1. Metode ini cocok dipakai dalam sistem pakar untuk mengukur sesuatu apakah pasti atau tidak pasti.
2. Perhitungan  dengan  menggunakan  metode  ini  dalam  sekali  hitung  hanya  dapat  mengolah  2  data  saja sehingga keakuratan data dapat terjaga.
Kekurangan metode Certainty Factor adalah:
1.  Ide  umum  dari  pemodelan  ketidakpastian  manusia  dengan  menggunakan  numerik  metode certainty factor biasanya diperdebatkan.
2. Metode ini hanya dapat mengolah ketidakpastian/kepastian hanya 2 data saja. Perlu dilakukan beberapa kali pengolahan data untuk data yang lebih dari 2 buah.

## 3. METODE PENELITIAN

## A. Isolasi Area Knowledge Based System
Pembuatan    blok    diagram    dimaksudkan    untuk    membatasi    lingkup  permasalahan    yang    dibahas dengan  mengetahui  posisi  pokok  bahasan  pada domain yang lebih luas. Ditunjukkan pada gambar 12. B. Target Keputusan
Target keputusan merupakan detail blok diagram dari fokus permasalahan.Target keputusan ditunjukkan pada gambar 13.
C. Diagram Ketergantungan  ( Dependency diagram ) Dependency diagram mengindikasikan hubungan  antara  pertanyaan,  aturan,  nilai  dan  rekomendasi dari    basis  pengetahuan.  Bentuk  segitiga  menunjukkan  himpunan  aturan (rule  set )  dan  nomor  dari himpunan tersebut. Bentuk  kotak  menunjukkan  hasil  dari rule baik  berupa kesimpulan  awal,  fakta baru    maupun    rekomendasi    atau  saran.  Sedangkan    tanda  tanya  menunjukkan  kondisi  yang  akan mempengaruhi isi dari rule. Dependency diagram ditunjukkan pada gambar 14. D. Tabel Keputusan Merancang semua kemungkinan kondisi dari decision table . Perancangan dilakukan berdasarkan gambar segitiga  pada dependency  diagram .  Pertama  akan  ditentukan  jumlah  baris  dari  tabel  dengan  melakukan perhitungan  terhadap  semua  faktor  atau  kondisi  (gambar  15).Setelah  diperoleh  jumlah  baris,  kemudian akan  disusun Completed  Decision  Table yang  jumlahnya rules -nya  sama  dengan  jumlah  baris  dengan berbagai  macam  kombinasi rules (tabel  3).  Selanjutnya  akan  disusun Reduced  Decision  Table yang diperoleh  dari Completed  Decision  Table untuk  evaluasi  baris  selanjutnya,  kondisi  yang  diperoleh  dari Completed Decision Table akan disaring, agar tidak terjadi kondisi yang sama(tabel 3).
Gigi dan Mulut Gigi Mulut Persiste nsi Karies Media Kandidiasis Gingivitis Cheilitis SAR Abses Periodontal Impaksi Pencabutan gigi Periodontit is Scalling, root planning currettage Kalkulus Halitosis Menghilangkan faktor etiologi bisa juga menggunakan mouthwash Gangren Pulpa Restorasi Pemberian obat anti jamur dan peningkatan DHE Scalling, meningkatk an DHE Peningkatan asupan nutrisi, vitamin, air, pemberian minosep Pemberian pelembab bibir Pulp. Akut Pulp. Kronis Mematikan pulpa Pembersihan dan sterilisasi saluran akar Pemberian obat pereda nyeri Restorasi bedah flap sesuai tingkat keparahan, pemberian antibiotik
Gambar 12. Blok Diagram Permasalahan
Penanganan Gigi Impaksi Gangren Pulpa Pulpitis Kronis Pulpitis Akut Abses Periodontal Karies Media Persistensi 30 G42 G25 G02 G09 G14 G13 G16 G17 G10 G06 G09 G11 G14 G13 G12 G06 G04 G05 G10 G09 G07 Halitos is G17 G18 G19 G20 G28 G13 G39 G29 G25 G13 G01 G25 G30 Kalkulus Periodontitis G01 G02 G05 G03 G43 G04 Mulut Cheilitis Gingivitis Kandidiasis SAR G23 G24 G41 G37 G36 G35 G34 G38 G19 G20 G28 G25 G17 G21 G23 G22 G15 G01 G31 G32
Gambar 13. Target Keputusan
E. DependencyDiagram
? Gigi goyang (ya, tidak) ? Permukaan gigi baru tumbuh sedikit (ya, tidak)
S et 2 Persistensi S e t 1 R u le s 1 - ? Bintik putih pada gigi (ya, tidak) ? Gigi berlubang (ya, tidak) ? Gigi nyeri saat terkena  rangsangan panas/ dingin (ya, tidak) ? Dentin terlihat(ya, tidak) S et 3 Karies Media ? Gigi berlubang (ya, tidak) ? Dentin terlihat(ya, tidak) ? Pulpa terinfeksi / radang pulpa(ya, tidak) ? Sakit berdenyut tanpa rangsangan (ya, tidak) Ok Not_ok ? Lubang sangat besar pada gigi (ya, tidak) ? Nyeri saat berbaring (ya, tidak) S et 4 Pulpitis Akut Ok Not_ok Ok Not_ok ? Lubang sangat besar pada gigi (ya, tidak) ? Pulpa terinfeksi / radang pulpa(ya, tidak) ? Nyeri saat berbaring (ya, tidak) ? Muncul benjolan kemerahan pada lubang gigi(ya, tidak) ? Nyeri saat gigi terkena makanan (ya, tidak) ? Nyeri saat mengunyah (ya, tidak) ? Ruang pulpa terbuka (ya, tidak) S et 5 Pulpitis Kronis Ok Not_ok ? Lubang sangat besar pada gigi (ya, tidak) ? Ruang pulpa terbuka (ya, tidak) ? Nyeri saat mengunyah (ya, tidak) ? Pembusukan gigi (ya, tidak) ? Pulpa mati rasa (ya, tidak) ? Bau mulut tak sedap (ya, tidak)
S et 6 Gangren Pulpa Ok Not_ok
? Bau mulut tak sedap (ya, tidak)
? Terdapat endapan plak (ya, tidak)
? Terdapat karang gigi (ya, tidak) ?Gusi mudah berdarah (ya, tidak)
? Gigi goyang (ya, tidak) S et 7 Kalkulus Ok Not_ok ? Bercak putih pada lidah (ya, tidak) ? Bau mulut tak sedap (ya, tidak) ? Terasa perih saat makan dan minum (ya, tidak) ? Bercak putih pada rongga mulut (ya, tidak) S et 8 Kandidiasis Ok Not_ok ? Terdapat endapan plak (ya, tidak) ? Terdapat karang gigi (ya, tidak) ?Resesi gusi (ya, tidak) ? Gusi bengkak (ya, tidak) S et 9 Gingivitis Ok Not_ok ? Terdapat endapan plak (ya, tidak) ? Terdapat karang gigi (ya, tidak) ?Resesi gusi (ya, tidak) ? Gusi bengkak (ya, tidak) ?Terbentuk kantong antara gigi dan gusi(ya, tidak) ? Gigi goyang (ya, tidak) ? Bau mulut tak sedap (ya, tidak) ? Nyeri saat mengunyah (ya, tidak) ?Disertai rasa gatal (ya, tidak) S et 1 0 Periodontitis Ok Not_ok ? Nyeri saat mengunyah (ya, tidak) ? Gigi goyang (ya, tidak) ? Gusi bengkak (ya, tidak) ? Demam (ya, tidak) ?Nanah pada pangkal gusi (ya, tidak) ? Pembengkakan kalenjar getah bening (ya, tidak) S et 1 1 Abses Periodontal Ok Not_ok ? Bau mulut tak sedap (ya, tidak) S et 1 2 ? Bibir pecah-pecah (ya, tidak) Halitosis Ok Not_ok ?Kemerahan pada sudut-sudut mulut (ya, tidak) ? Sudut mulut terasa nyeri (ya, tidak) ? Sudut-sudut mulut bersisik (ya, tidak)
? Luka pada sudut mulut (ya, tidak)
S et 1 3 Cheilitis Ok Not_ok
? Terasa perih saat makan dan minum (ya, tidak)
? Terdapat luka pada mukosa mulut (ya, tidak) ? Luka terbuka pada lidah (ya, tidak)
S et 1 4
? Permukaan gigi baru tumbuh sedikit (ya, tidak) ? Gusi bengkak (ya, tidak) ? Nyeri pada TMJ (Sendi Temporo Mandibuler)(ya, tidak) ? Demam (ya, tidak) S et 1 5 SAR Ok Not_ok Impaksi Ok Not_ok Penanganan -Pencabutan gigi -Restorasi -Mematikan pulpa, pembersihan dan sterilisasi, pemberian obat pereda nyeri, restorasi -Mematikan pulpa, pembersihan dan sterilisasi, restorasi -Pembersihan dan sterilisasi, pemberian obat pereda nyeri, restorasi -Melakukan scalling, root planning, curratage -Menghilangkan faktor etiologi, bisa juga menggunakan mouthwash -Pemberian obat anti jamur, peningkatan DHE -Melakukan scalling dan meningkatkan DHE -Meningkatkan DHE
-Melakukan scalling, root planning, curattage atau bedah flap yang disesuiakan tingkat keparahannya serta pemberian antibiotik -Pemberian obat pereda nyeri -Memberikan pelembab bibir, menambah asupan vitamin, air memberikan antibiotik/minosep -Meningkatkan asupan nutrisi, vitamin dan air, pemberian minosep, meminimalisir faktor pencetus -Pencabutan pada gigi yang terbenam dengan membuka gusi/tulang yang menghalangi arah tumbuhnya -Tidak ada tindakan -Normal
Gambar 14. Dependency Diagram
Gambar 15. Decision Table for Rule Set 1

## F. Penulisan IF – THEN Rule
Berdasarkan  tabel  keputusan  yang  telah  direduksi  dapat  diturunkan  sistem  berbasis  aturan  yaitu pembentukan rule  if-THEN yang  melalui  proses  dari  isolasi,  target  keputusan, dependencydiagram ,  tabel keputusan.Penyusunan  tabel  keputusan  pada  langkah  ini  memerlukan  3  (tiga)  tindakan  yang  juga  harus dilakukan secara berurutan,pada bagian ini dicontohkan proses untuk set 2: 1. Perencanaan Step 1: Plan Set 2
Gambar 16. Decision Table for Rule Set 2 2. Menyusun tabel pengambilan keputusan yang lengkap Step 2 : Completed Decision Table
Tabel 3. Completed Decision Table Set 2 Rule Gigi goyang Permukaan gigi baru tumbuh sedikit Persistensi A 1 Ya Ya Ok A 2 Ya Tidak not_ok A 3 Tidak Ya not_ok A 4 Tidak Tidak not_ok 3. Mereduksi tabel pengambilan keputusan
Step 3 : Reduced Decision Table
Tabel 4. Reduced Decision Table Set 2 Rule Gigi goyang Permukaan gigi baru tumbuh sedikit Persistensi B 1 Ya Ya Ok B 2 Ya Tidak not_ok B 3 Tidak - not_ok
ConvertDecision Table to Rules – Rule Set 2
[R16] IF gigi goyang = ya andpermukaan gigi baru tumbuh sedikit = ya
THEN persistensi = ok
[R17] IF gigi goyang = ya andpermukaan gigi baru tumbuh sedikit = tidak THEN persistensi = not_ok
[R18] IF  (gigi  goyang  =  tidak)  and ( permukaan  gigi  baru  tumbuh  sedikit  =  ya  or  permukaan  gigi  baru tumbuh sedikit = tidak)THEN persistensi = not_ok

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  pembuatan if  then  rule selesai,  dan  dilanjut  dengan  perancangan user  interface .  Setelah pengetahuan  pakar  dimasukkan  kedalam  sistem,  selanjutnya  proses  konsultasi  dapat  dilaksanakan.  Proses konsultasi  dilakukan  oleh  pengguna  Sistem  Pakar.Form  konsultasi  berfungsi  untuk  mengetahui  diagnosa
Kondisi:
Number of Value
Persistensi (ok, not_ok) = 2 Karies media (ok, not_ok) = 2 Pulpitis akut (ok, not_ok) = 2 Pulpitis kronis (ok, not_ok) = 2 Gangren pulpa (ok, not_ok) = 2 Kalkulus (ok, not_ok) = 2 Kandidiasis (ok, not_ok) = 2 Gingivitis (ok, not_ok) = 2 Periodontitis (ok, not_ok) = 2 Abses Periodontal (ok_not_ok) = 2 Halitosis (ok_not_ok) = 2 Cheilitis (ok_not_ok) = 2 SAR (ok_not_ok) = 2
Impaksi (ok_not_ok) = 2 Rows = 2x2x2x2x2x2x2x2x2x2x2x2x2x2 = 16384 Kondisi: Number of Value Gigi goyang (ya, tidak) = 2
Permukaan gigi baru tumbuh sedikit (ya, tidak) = 2
Rows = 2 x 2 = 4
penyakit yang diderita pasien dengan cara menjawab pertanyaan dari  system seperti yang digambarkan pada Gambar 17.
Gambar 17 . Form Konsultasi
Setelah  menjawab  beberapa  pertanyaan  yang  diberikan  oleh  sistem,  maka  akan  ditemukan  hasil  atau diagnosa  penyakit  berdasarkan  pada  jawaban user .  Tampilan  hasil  diagnose  penyakit  digambarkan  pada Gambar 18.
Gambar 18. Hasil diagnosa penyakit
Berdasarkan  konsultasi  yang  sudah  dilakukan,  sistem  memastikan  pasien  terkena  penyakit  kandidiasis, serta ada kemungkinan juga terkena penyakit gangren pulpa, kalkulus, periodontitis, gingivitis dengan solusi penanganan pemberian obat anti jamur, peningkatan DHE( Dental Health Eduacation ), menghilangkan faktor etiologi bisa menggunakan mouthwash . Tampilan hasil diagnosa penyakit dan penanganan ditunjukkan pada gambar 19 dan gambar 20.
Gambar 19. Hasil diagnosa penyakit beserta nilai CF
Gambar 20. Solusi Penanganan

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  pengujian  mengenai  penerapan  sistem  pakaruntuk  diagnosa penyakit gigi dan mulut, maka dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Pembuatan  aplikasi  dengan  konsep  sistem  pakar  berbasis  dekstop  dalam  pendiagnosaan  penyakit  gigi dan mulut dapat membantu pendiagnosaan awal penyakit yang berkaitan dengan gigi dan mulut.
2. Aplikasi  sistem  pakar  ini  dirancang  dengan  keluarannya  berupa  diagnosa  beserta  penanganan  dan pengobatan dari penyakit gigi dan mulut.
3. Dengan  adanya  aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat  menjadi database pengetahuan  mengenai  hal-hal  yang berhubungan  dengan  gejala  dan  diagnosa  penyakit-penyakit  gigi  dan  mulut  beserta  solusi  dari diagnosanya.
4. Dari  hasil  uji  coba  untuk  menentukan  diagnosa  penyakit  gigi  dan  mulut  dengan  uji  coba  10  data menghasilkan tingkat kecocokan 9 data sehingga tingkat  keakurasian 90%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alam, Agus, “Manajemen Database dengan Microsoft Visual Basic 6.0”, Yogyakarta, Andi, 2000.
[2] Arhami, Muhammad, “Konsep Dasar Sistem Pakar”, Yogyakarta, Andi, 2005.
[3] Basuki, Achmad dan Syarif, Iwan. Modul Ajar Decission Tree. Surabaya. PENS-ITS. 2003
[4] Berry,  Michael,  J.  Dan  Linoff,  Gordon,  S.  Data  Mining  Techniques  for  Marketing  Sales  Customer Relationship Management. New York. Wiley Publishing Inc. 2004
[5] Dologite  D.G.  Developing  Knowledge-Based  Systems  Using  VP-Expert.  New  York.  Maxwell Maxmillan Publishing Company. 1993
[6] Fathansyah. Basis Data. Bandung. CV. Informatika.1999
[7] Gorunescu. Data Mining Concept Models and Technique. Berlin. Springer. 2011
[8] Irma Z, Indah dan Intan, S. Ayu. Penyakit Gigi, Mulut, dan THT. Yogyakarta. Nuha Medika. 2013
[9] Jogianto, H. Analisa dan Desain Sistem Informasi, Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakarta. ANDI. 2008
[10] Kendall dan Kendall. Analisis dan Perancangan Sistem Jilid 1Edisi Kelima. Jakarta. PT. Prenhalindo. 2003
[11] Kusrini. Sistem Pakar Teori dan Aplikasi. Yogyakarta. Andi. 2005
[12] Kusrini dan Luthfi, Emha, T. Algoritma dan Data Mining. Yogyakarta. Andi. 2009
[13] Kusumadewi, S. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta. GRAHA ILMU. 2003