## SISTEM PAKAR DIAGNOSA KONDISI GIGI TIRUAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Orin Nuraeni 1) , Fitriyani 2)
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya, Jl. Terusan Sekolah No. 1-2, Cicaheum, Kec. Kiaracondong, Kota Bandung
Co Responden Email: fitriyani@ars.ac.id
Article history
Received 22 Nov 2022 Revised 10 Dec 2022 Accepted 10 Jan 2023 Available online 15 Feb 2023
Keywords Expert System, Android Application, Denture, Naïve Bayes
Abstract
Teeth  are  one  of  the  most  important  limbs  because  they  are  used  daily  to  chew food. Some diseases cause teeth to become damaged and cannot be used to chew properly,  this  led  to  the  creation  of  dentures  as  a  substitute  for  natural  teeth. Dentures are also very useful for the TNI so the Air Force has a special hospital to provide dentures and consult if there is any damage. The problem found is that many of the TNI outside Jakarta have come to the Martadinata TNI Hospital for consultation even though the dentures are still good. This study aims to create an application  that  can  make  it  easier  for  TNI  throughout  Indonesia  to  be  able  to consult or get an early diagnosis of whether the dentures used must be replaced immediately  or  can  still  be  used.  The  research  method  used  is  the  Naïve  Bayes Classifier, which works based on probability. From the results of this study, the authors  conducted  a  trial  on  the  symptom  data  of  12  patients,  symptom  data compared with symptom data that cause denture conditions to be acted upon or not and the result is the value of 0.00890 is the largest, then the case example of the 1st patient is classified as a level of no need for action.
Riwayat
Diterima 22 Nov 2022 Revisi 10 Des 2022 Disetujui 10 Jan 2023 Terbit  online 15 Feb 2023
Kata Kunci
Sistem Pakar,
Aplikasi Android, Gigi Tiruan, Naïve Bayes

## Abstrak
Gigi  merupakan  salah  satu  anggota  tubuh  yang  sangat  penting  karena  digunakan setiap hari untuk mengunyah makanan. Terdapat penyakit yang menyebabkan gigi menjadi rusak dan tidak bisa digunakan untuk mengunyah dengan baik, hal tersebut menyebabkan diciptakannya gigi tiruan sebagai pengganti gigi asli. Gigi tiruan pun menjadi  hal  yang  sangat  berguna  bagi  TNI  sehingga  TNI  Angkatan  udara mempunyai  rumah  sakit  khusus  untuk  menyediakan  gigi  tiruan  dan  berkonsultasi jika  ada  kerusakan.  Masalah  yang  ditemukan  adalah  banyak  dari  TNI  yang  ada diluar Jakarta telah datang ke RS TNI Martadinata untuk berkonsultasi, padahal gigi tiruannya masih bagus. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi yang dapat memudahkan  TNI  di  seluruh  Indonesia  untuk  dapat  berkonsultasi  atau  mendapat diagnosis dini apakah gigi tiruan  yang digunakan harus segera diganti atau  masih dapat  digunakan.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  Naïve  Bayes Classifier dimana cara kerjanya berdasarkan probabilitas. Dari hasil penelitian ini yaitu  penulis  melakukan  uji  coba  terhadap  data  gejala  12  pasien,  data  gejala dibandingkan  dengan  data  gejala  yang  menyebabkan  kondisi  gigi  tiruan  harus ditindak  atau  tidak  dan  hasilnya  adalah  nilai 0.00890  paling  besar,  maka  contoh kasus pasien ke-1 di klasifikasikan sebagai tingkat tidak perlu dilakukan tindakan.

## PENDAHULUAN
Kesehatan merupakan bagian terpenting bagi  manusia,  setiap  manusia  tentu  ingin memiliki  tubuh  yang  sehat.  Kesehatan  juga merupakan  salah  satu  unsur  penduduk  yang sejahtera  karena  tercapainya  hak  untuk  hidup sehat  bagi  siapa  saja.  Akan  tetapi  pada kenyataanya manusia sering memiliki masalah kesehatan, salah satu masalah kesehatan yang
sering  terjadi  yaitu  penyakit  pada  gigi. Seseorang yang mengalami penyakit pada gigi dapat  menimbulkan  dampak  negatif  bagi kehidupan sehari-hari. Maka dari itu menjaga kebersihan gigi dan mulut merupakan hal yang sangat penting. Gangguan pada gigi dan mulut dapat  pemicu  penyakit  yang  lain  (Tuslaela  & Permadi,  2018)    Kesehatan  gigi  dan  mulut berfungsi untuk menentukan keadaan kesehatan  dari  seseorang.  Untuk  menilai
keadaannya  tersebut  bisa  dilihat  dari  adanya penyakit  gigi  atau  tidak  seperti  karies  gigi, karies gigi ini merupakan salah satu penyakit jaringan gigi yang didapati dengan kerusakan jaringan  dimulai  dari  permukaan  gigi  sampai meluas  kedaerah  pulpa  (L.  Marthinu  & Bidjuni,  2020),  karies  gigi  ditimbulkan  dari aktifitas bakteri dalam plak yang menyebabkan demineralisasi pada gigi (Rahayu  et  al.,  2020),  salah  satu  nya mengakibatkan  gigi  rusak  dan  mengharuskan seseorang menggunakan gigi tiruan.
Gigi tiruan adalah yang dapat menggantikan  satu  atau  beberapa  gigi  yang hilang pada rahang atas maupun rahang bawah dan  dapat  di  buka  pasang  kembali  oleh penggunanya. Rumah sakit martadinata adalah rumah  sakit  yang  khusus  TNI  yang  berlokasi di  Jakarta.  Rumah  sakit  ini  khusus  untuk memeriksa gigi, dan dengan adanya penelitian ini dapat memudahkan pasien untuk berkonsultasi mengenai gigi tiruan yang masih layak dipakai atau tidak. Hasil Riskesdas 2018 pada  rentang  usia  35-44  tahun,  sebanyak 17,5%  masyarakat  indonesia  mengalami tanggal gigi, sedangkan pada rentang usia 45- 54  sebanyak  23,6%  karena  tanggal  dan dicabut,  pada  rentang  usia  55-64  sebanyak 29,0%. Hasil ini dapat dilihat bahwa semakin bertambah  usia  seseorang  jumlah  gigi  yang hilang akan semakin tinggi. Hal  ini
menunjukkan  bahwa  kurang  nya  kesadaran masyarakat akan pentingnya menjaga kesehatan gigi. (Keumala & Mardelita, 2021) Sistem pakar yaitu suatu sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli pakar  (Tuslaela  &  Permadi,  2018)  Sistem  ini disebut dengan sistem pakar karena fungsi dan perannya sama seperti seorang ahli yang harus memiliki  pengetahuan  dalam  memecahkan suatu  persoalan.  Sistem  ini  juga  bekerja dengan menggunakan pengetahuan dan metode  analisis  yang  telah  didefinisikan terlebih  dahulu  oleh  pakar yang  sudah  sesuai dengan  keahliannya.  Sebelumnya  Sistem Pakar  juga  sudah  pernah  dibuat  untuk mendeteksi  Implementasi  Metode  Certainty Factor  pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Karies  Gigi  (Arysespajayadi  et  al.,  2019) Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  dan Mulut Berbasis Web dengan Metode Forward Chaining (Tuslaela & Permadi, 2018)
Metode  naïve  bayes  mempunyai  cara kerja yang cocok untuk membantu mengambil keputusan.  Naïve  bayes  bekerja  dengan mencari  probabilitas  bersyarat  yaitu  suatu peristiwa  yang  terjadi,  metode Naïve bayes pernah  diterapkan  dalam  sistem  pakar  untuk diagnosa penyakit selama kehamilan menggunakan  metode naïve  bayes berbasis web (Handoko & Neneng, 2021) Pernah pula diterapkan  untuk  diagnosis  penyakit  pada tanaman  jagung  menggunakan  metode naïve bayes berbasis  android(Handoko  &  Neneng, 2021)  pernah  pula  diterapkan  untuk  metode baging  untuk  imbalance  class  pada  bedah toraks menggunakan naïve bayes dan menghasilkan  sistem  yang  akurat  (Fitriyani, 2018)
Tujuan  penelitian  ini  dapat  membantu pasien dalam mengetahui informasi mengenai kondisi  gigi  tiruan  yang  digunakan  masih layak atau tidak, sehingga dapat meminimalisir  resiko  terjadinya  gangguan kesehatan pada gigi tiruan.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dalam  penelitian  ini terbagi  kedalam  tiga  bagian  yaitu  metode pengumpulan  data,  metode  pengembangan perangkat lunak, dan metode inferensi sistem.
A. Metode Pengumpulan Data.

## Studi Pustaka
Studi  pustaka  yaitu  mengumpulkan informasi dari berbagai sumber yang berhubungan  dengan  penelitian  seperti  dari buku dan jurnal.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang berhubungan dengan penelitian ini.
Penelitian yang dilakukan oleh (Handoko  &  Neneng,  2021)  yang  memiliki tujuan  untuk  membantu  tenaga  medis  dalam mendiagnosa  penyakit  pada  ibu  hamil,  selain itu  ada  juga  penelitian  dari  (Cahyadi  & Wahyudin,  2019)  mempunyai  tujuan  untuk memudahkan dalam mendiagnosa pada penyakit gigi aplikasi yang di gunakan masih berbasis website ,  selanjutnya  ada  penelitian dari (L. T. Marthinu & Bidjuni, 2020) aplikasi ini membantu dokter gigi satuan brimob polda Sulawesi utara untuk mendata penyakit karies pada gigi, selanjutnya penelitian dari (Tuslaela  &  Permadi,  2018)  sistem  ini membantu mendiagnosa penyakit gigi, aplikasi  ini  menggunakan  metode  forward
chaining  dan  aplikasinya  berbasis website , penelitian  dari  (Syarifudin  et  al.,  2018) penelitian  ini  membantu  petani  dalam mendiagnosis penyakit pada tanaman jagung, aplikasi ini menggunakan metode naïve bayes dan  aplikasi  ini  sudah  berbasis  android, penelitian  dari  (AR,  2018)  aplikasi  ini  untuk mengentisipasi kegagalan pengembangan sistem  informasi  aplikasi  ini  menggunakan metode  forward  chaining,  penelitian  dari (Nurwulandari  &  Arifin,  2019)  sistem  ini dibuat  khusus  untuk  mendeteksi  tumbuh kembang  anak  pada  usia  0  sampai  2  tahun aplikasi  ini  sudah  berbasis  android,  yang terakhir  ada  penelitian  dari  (Fahrozi  et  al., 2019) penelitian ini berguna untuk
mendiagnosa  kemusyrikan  umat  islam  sistem ini menggunakan metode forward chaining.

## Wawancara
Wawancara  dilakukan  dengan  dokter Gigi  drg.  Irma  R,  Sp.Ort  guna  mendapat gambaran  tentang  kebutuhan  sistem  dan permasalahan yang dihadapi.

## Objek Pakar
Penulis berkonsultasi dengan satu orang pakar yang membantu penulis dalam memaparkan  kondisi  gigi  tiruan.  Pakar tersebut  berasal  dari  Rumah  Sakit  TNI Martadinata  Jakarta  dan  merupakan  dokter spesialis gigi tiruan selama 20 tahun.

## Hasil Wawancara
Hasil wawancara dengan dengan pakar, dijelaskan  kondisi  gigi  tiruan  yang  harus segera  dilakukan  Tindakan  mempunyai  dua aspek  yaitu  aspek  perilaku  dan  non  perilaku. Adapun aspek perilaku memiliki 3 gejala dan aspek  non  prilaku  memiliki  9  gejala.  Aspek perilaku yang disebutkan
dalam mempengaruhi  kondisi  gigi  tiruan  adalah pasien  melakukan  perendaman  gigi  tiruan kurang dari tiga kali dalam sehari, pasien tidak menggosok  gigi  tiruan  setiap  hari,  pasien jarang  melepas  gigi  tiruan  sebelum  tidur. sedangkan aspek non perilaku yang mempengaruhi  kondisi  gigi  tiruan  semakin baik  adalah  pasien  minum  air  kemasan dibandingkan  minum  air  sumur  karena  air sumur  memiliki  ph  yang  lebih  jelek dibandingkan  air  kemasan,  pasien  tidak
merokok,  pasien  jarang  memakan  makanan manis,  pasien  tidak  mempunyai  kebiasaan memakan makanan asam, pasien tidak merasa ngilu saat mengunyah, pasien tidak mempunyai  gigi  berlubang,  pasien  tidak mempunyai  plak  gigi,  dan  pasien  tidak mempunyai karang gigi.

## Basis Pengetahuan
Pada  pembuatan  sistem  pakar  ini, terdapat  dua  kondisi  gigi  tiruan,  yaitu  harus dilakukan Tindakan dan tidak harus dilakukan tindakan.  Berikut  akan  dijelaskan  di  dalam tabel jenis kondisi dan gejalanya.

## 1. Tabel Pakar
Macam-macam  kondisi  gigi  tiruan disebutkan dalam Tabel.1
Tabel 1 Tabel Daftar Tingkat Kondisi Gigi Tiruan
M acam –  macam  gejala  Gigi  Tiruan  dapat dilihat pada tabel.2
Tabel 2 Gejala Gigi Tiruan No Gejala Kode Gejala 1 Merendam  Gigi  Tiruan Lebih dari Tiga Kali Sehari G1 2 Menggosok Gigi Tiruan Setiap Hari G2 3 Sering Melepas Gigi Tiruan Sebelum Tidur G3 4 Minum Air Kemasan G4 5 Minum Air Sumur G5 6 Merokok G6 7 Mempunyai Kebiasaan Memakan makanan Manis G7 8 Mempunyai Kebiasaan Memakan makanan Asam G8 9 Merasa Ngilu Saat Mengunyah G9 10 Mempunyai Gigi Berlubang G10 11 Mempunyai Plak Gigi G11 12 Mempunyai Karang Gigi G12 No Kondisi Gigi Tiruan Kode Kondisi 1 Perlu Dilakukan Tindakan K1 2 Tidak Perlu Dilakukan Tindakan K2

## 2. Tabel Keputusan Pakar
Berikut adalah tabel keputusan pakar dari jenis kondisi beserta gejalanya, dapat dilihat dalam Tabel.3.
Tabel 3 Tabel Keputusan Pakar
A. Model
Pembangunan

## Perangkat
Lunak Mobile D Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu aplikasi android. Metode pengembangan aplikasi yang digunakan adalah Mobile D.
Sumber: (Syarifudin et al., 2018) Gambar. 1 Urutan Pekerjaan Pada Mobile-D
Dari  gambar  1 mobile-d menjelas metodologi  yang  paling  rinci  untuk  tujuan tersebut, memiliki spesifikasi yang komprehensif untuk setiap fase dan tahap, dan untuk  tugas-tugas  yang  terkait  (Syarifudin  et al., 2018)
Metode  pengembangan  aplikasi  mobile-d. terdiri dari tahapan berikut:
1. Explore .  Pada  tahap explore ,  perangkat yang akan dibuat adalah berbasis android dengan bahasa pemrograman Java.
2. Initialize .  Kebutuhan  pada  aplikasi  ini yaitu fitur fitur tambah konsultasi, tambah gejala, tambah keputusan, review
keputusan, hasil konsultasi. 3. Productionize , Tahap pengembangan aplikasi  yang  terdiri  dari  3  tahap,  hari perencanaan  yang  dibuat  dalam  1  bulan,
hari  kerja  dalam  2  bulan  dan  hari  rilis aplikasi dalam 1 minggu.
4. Stabilize Memastikan  bahwa  aplikasi stabil di perangkat dan sistem operasi.
5. System  Test  and  Fix Melakukan  tahap testing sebelum rilis, mulai dari pengujian internal dan  pengujian  external  yaitu dengan Blackbox testing dan Whitebox testing.

## B. Metode Inferensi Sistem
Metode inferensi sistem yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode Naïve Bayes Classifier.  Proses  klasifikasi  untuk  pengujian algoritma yang dilakukan berdasarkan penerapan algoritma Naïve Bayes ini memiliki dua  proses,  yaitu  proses pelatihan  dan proses klasifikasi.  Proses  pelatihan  menggunakan  3 data  pasien  yang  sudah  diketahui  hasilnya. Sedangkan pada proses klasifikasi menggunakan  3  data  pasien  lain  tanpa diketahui kategorinya.
1. Proses Pelatihan
Berdasarkan  algoritma  Naïve  Bayes, langkah proses pelatihan dengan menggunakan  input  3  data  pasien  yang sudah diketahui kategorinya 2. Proses Klasifikasi Setelah didapatkan model probabilitas, maka pengklasifikasian secara otomatis menggunakan sistem pun dapat
dilakukan input 3 data pasien belum diketahui kategorinya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Analisa kebutuhan
Pada  tahap  ini  dianalisis  kebutuhan persyaratan dari  Sistem Deteksi Kondisi Gigi Tiruan  yang  akan  dibuat  dalam  Aplikasi Android ini terdiri dari 2 use case yaitu:
Halaman Pasien: A1. Pasien dapat login A2. Pasien dapat logout A3. Pasien dapat melakukan konsultasi A4. Pasien dapat melihat data konsultasi.
Halaman Dokter: B1. Dokter dapat login B2. Dokter dapat logout B3. Dokter dapat melihat data konsultasi B4. Dokter dapat mereview hasil konsultasi B5. Dokter dapat melakukan konsultasi.
Gejala Kondisi K1 K2 G1 √ G2 √ G3 √ G4 √ G5 √ G6 √ G7 √ G8 √ G9 √ G10 √ G11 √ G12 √
2. System and software design
Pada  tahap  ini  dirancang Use  Case diagram,  Activity  Diagram,  Use  Case Diagram
2.1. Use Case Diagram
Use  case  diagram  pada  aplikasi diagnosa kondisi gigi tiruan dapat dilihat pada Gambar.2
Gambar. 2 Use Case Diagram Pada Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Kondisi Gigi
Pada  gambar  2  merupakan  use  case diagram untuk aplikasi sistem pakar diagnosa kondisi  gigi.  Dalam  hal  ini  terdapat  2 pengguna  aplikasi  yang  memiliki  hak  akses yaitu  pasien  dan  dokter.  untuk  pasien  hanya diberikan akses untuk menu login, melakukan konsultasi  dan  melihat  hasil  konsultasi  saja, sedangkan  dokter  dapat  mengakses  semua menu  yang  terdapat  didalam  program  ketika masuk.

## 2.2. Activity Diagram
Pembuatan activity diagram pada proses antara  actor  yaitu  pasien  dan  dokter  dengan sistem  pakar  diagnosa  kondisi  gigi  dalam memilih  menu  mengelola  data  kondisi,  dapat dilihat pada Gambar.3 Gambar. 3 Activity Diagram Menu Hasil
Konsultasi
2.3. Class Diagram Class diagram merupakan gambaran tentang seluruh class yang digunakan dalam penelitian. Dapat dilihat pada Gambar.5
Gambar. 4 Class Diagram Pada Sistem Pakar Diagnosa Kondisi Gigi
3. Perhitungan Naïve Bayes Uji coba dilakukan dengan mendapatkan  data  gejala  12  pasien.  Data gejala pasien dibandingkan dengan data gejala
yang  menyebabkan  kondisi  gigi  tiruan  harus ditindak  atau  tidak.  Contoh  perhitungan dengan menggunakan klasifikasi Naïve Bayes Classifier  dapat  diterapkan  pada  pasien  ke-1 mengalami  gejala  nomor  G1,G2,G3  ,G4  dan G11. Bobot yang didapatkan untuk perhitungan naïve bayes didapatkan dari hasil konsultasi dengan dokter dan melihat dari nilai pengaruh yang besar atau rendah.
Langkah  langkah  perhitungan  Naïve Bayes adalah sebagai berikut:
3.1. Menentukan nilai nc untuk setiap class 3.1.1. Perlu Dilakukan Tindakan n=1 p=1/2 =0.5 m = 12
G1.nc = 0 G2.nc= 0
G3. nc = 1 G4.nc =0
G11.nc = 0
3.1.2. Tidak Perlu Dilakukan Tindakan n=1
p=1/2 =0.5 m = 12
G1.nc = 1
G2.nc= 1 G3. nc = 0 G4.nc = 1 G11.nc = 0 3.2. Menghitung Nilai P (aiVj) dan menghitung nilai P(Vj) 3.2.1. Perlu DIlakukan Tindakan P(G1|K1) = 0 + 12 x 0.5 = 6/12 = 0.461 1 + 12 P(G2|  K1)  =  0  +  12  x  0.5  =  6/12  = 0.461 1 + 12 P(G3|  K1)  =  1  +  12  x  0.5  =  7/12  = 0.538 1 + 12 P(G4|  K1)  =  0  +  12  x  0.5  =  6/12  = 0.461 1 + 12 P(G11|  K1)  =  1  +  12  x  0.5  =  6/12= 0.538
1 + 12 3.2.2. Tidak Perlu Dilakukan Tindakan
P(G1|K2) = 1 + 12 x 0.5 = 0.538
1 + 12 P(G2| K2) = 1 + 12 x 0.5 = 0.538 1 + 12 P(G3| K2) = 0 + 12 x 0.5 = 0.461 1 + 12 P(G4| K2) = 1 + 12 x 0.5 = 0.538 1 + 12 P(G11| K2) = 0 + 12 x 0.5 = 0.461 1 + 12 2 3.3. Menghitung p(ai|vj) x P(vj) untuk tiap v 3.3.1. Perlu Dilakukan Tindakan P(K1)  x  [  P(G1|K1)  x  P(G2|K1)  x P(G3|K1) x P(G4|K1) x P(G11|K1)] = 0.5 x 0.461 x 0.461 x 0.538 x 0.461 x 0.538 = 0.006536 3.3.2. Tidak Perlu Dilakukan Tindakan P(K2)  x  [  P(G1|K2)  x  P(G2|K2)  x P(G3|K2) x P(G4|K2) x P(G11|K2)] = 0.5 x 0.538 x 0.538 x 0.461  x 0.538 x 0.461
= 0.00890
3.4. Menentukan Hasil Klasifikasi Menentukan  hasil  klasifikasi  yaitu  v yang memiliki hasil perkalian yang terbesar.
Hasil  v  yang  memiliki  perkalian  terbesar didapatkan pada Tabel.4
Tabel 4 Hasil Klasifikas
Karena  nilai  0.00890  paling  besar,  maka contoh  kasus  pasien  ke-1  diklasifikasikan sebagai tingkat Tidak Perlu dilakukan tindakan

## 4. Tampilan Sistem
User  Interface  pada  aplikasi  sistem  pakar diagnosa  kondisi  gigi  yang  telah  dibuat sebagai berikut:
a. Tampilan Halaman Login
Tampilan  halaman  login  merupakan halaman  untuk  akses  kehalaman  utama dari  sistem  pakar  diagnosa  kondisi  gigi yang dapat dilihat pada Gambar.6 Kondisi Nilai V K1 0.006536 K2 0.00890

## Gambar. 5 User Interface Login
b. Tampilan Halaman Daftar
Halaman  daftar  hanya  dapat  diakses  oleh admin  dan  digunakan  untuk  menambah data pasien, dapat dilihat pada Gambar.7
Gambar. 6 User Interface Halaman Daftar
Gambar.7 menunjukan menu daftar Pasien baru yang dimana terdapat kolom Nama Lengkap, Nomor Telepon, Alamat, Username dan juga Password . Dan jika sudah terisi semua user bisa meng klik tombol daftar.

## c. Tampilan Halaman Konsultasi
Halaman konsultasi adalah halaman untuk melakukan  konsultasi  pasien.  Dapat dilihat pada Gambar.8
Gambar. 7 User Interface Halaman Konsultasi
Pada Gambar.8 menunjukan halaman konsultasi  yang  dimana  terdapat  beberapa pertanyaan yang dapat di jawab oleh pasien. d. Tampilan Halaman Hasil Konsultasi
Halaman konsultasi adalah halaman yang memunculkan  seluruh  hasil  konsultasi.
Dapat dilihat pada Gambar.9
Gambar. 8 User Interface Hasil Konsultasi
Pada  gambar.9  ini  terdapat  hasil  dari konsultasi oleh pasien

## 5. Pengujian
Dalam  pengujian  perangkat  lunak  ini penulis  menggunakan  metode  pengujian White  Box.  White  Box  testing  adalah meramalkan cara kerja perangkat lunak secara rinci,  karenanya  logical  path  (jalur  logika) perangkat lunak akan ditest dengan menyediakan test case yang akan mengerjakan kumpulan  kondisi  dan  atau  pengulangan secara spesifik (Girsang & Fahmi, 2019)
A. Pengujian Halaman Konsultasi Halaman  konsultasi  berfungsi  untuk user  melakukan  konsultasi.  Dalam  pengujian white  box  terdapat  beberapa  tahap  yaitu membuat  flowchart,  grafik  alir,  cyclomatic complexity  dan  test  case.  Berikut  adalah pengujian white box halaman konsultasi.
1. Flowchart Pengujian Halaman Konsultasi Sistem  dalam  halaman  konsultasi digambarkan pada Gambar.10 dan Gambar.11 dikarenakan 2 file ini saling terhubung.
Gambar.10  adalah  flowchart  dari  sistem  file konsultasibaru.php.
Gambar. 9 Flowchart Sistem File Konsultasi Baru
Gambar.11  adalah  flowchart  sistem  file sistempakar.java
Gambar. 10 Flowchart File Sistem Pakar

## 2. Grafik Alir
Grafik  alir  dibuat  dari  flowchart sebelumnya,  digambarkan  pada  Gambar  12. dan Gambar 13.
Gambar.12  adalah  grafik  alir  sistem  dari  file konsultasi baru.
Gambar. 11 Grafik Alir Sistem File
Konsultasi Baru
Gambar.13  adalah  Grafik  Alir  Sistem  File Sistem Pakar
Gambar. 12 Grafik Alir Sistem File Sistem
Pakar
3. Cyclomatic Complexity Cyclomatic Complexity adalah matrik perangkat  lunak  yang  menyediakan  ukuran kuantitatif dari kekompleksan logical program
(Dzahabi Yunas et al., 2021)
Berikut adalah cyclomatic complexity dari  white  box  testing  sistem  konsultasi  pada sistem pakar diagnosa kondisi gigi tiruan:
Path  pada  grafik  alir  sistem  file  konsultasi baru: Path 1: 1-2-3-4 Path 2: 1-2-3-4-2-3-6-7
Path 3: 1-2-3-5
Path 4: 1-2-3-5-2-3-6-7 Path 5: 1-2-3-4-2-3-6-1
Path 6: 1-2-3-5-2-3-6-1
Rumus  cyclomatic  complexity:  V  (G)  =  E-
N+2, dimana E= edge pada grafik alir
N = node pada grafik alir
Maka, cyclomatic complexity pada pengujian sistem file konsultasi baru adalah:
V (G)   = 10 - 6 + 2 = 6 Path pada grafik alir sistem file sistem pakar: Path 1: 1-2-3-4-5-6-7 Path 2: 1-2-7 Path 3: 1-2-3-4-7 Maka, cyclomatic complexity pada pengujian sistem file konsultasi baru adalah: V (G)   = 7 - 6 + 2 = 3 4. Test Case Test  Case  dilakukan  setelah  Path  diketahui. Berikut  adalah  test  case  dalam  pengujian sistem konsultasi:
a. Test  Case  Jalur  (Path  1)  untuk  file konsultasi baru:
Nilai: Input Jawaban nya dimana record.eof = true Hasil yang diharapkan: Muncul pertanyaan selanjutnya yang berhubungan dengan pertanyaan pertama.
Keterangan: Valid
a. Test  Case  Jalur  (Path  2)  untuk  file konsultasi baru:
Nilai: Input jawaban dan terpenuhi Hasil yang diharapkan: Direct ke halaman sistem pakar Keterangan: Valid
b. Test  Case  Jalur  (Path  1)  untuk  file konsultasi baru : Nilai:  Input  jawaban  tidak  dimana record.eof = false
Hasil yang diharapkan: Muncul pertanyaan lainnya yang tidak berhubungan dengan pertanyaan pertama Keterangan: Valid
c. Test  Case  Jalur  (Path  3)  untuk  file konsultasi baru :
Nilai : Input jawaban dan terpenuhi Hasil yang diharapkan: Direct ke halaman sistem pakar Keterangan : Valid d. Test  Case  Jalur  (Path  4)  untuk  file konsultasi baru :
Nilai: Input jawaban dan tidak terpenuhi
Hasil yang diharapkan: Mengulang pertanyaan
Keterangan : Valid
a. Test Case Jalur (Path 1) untuk file sistem pakar :
Nilai : Mengecek tabel relasi, table kondisi dan data ditemukan Hasil  yang  diharapkan:  hasil  ditemukan, insert data ke table analisa, memunculkan hasil ke user Keterangan: Valid
e. Test Case Jalur (Path 2) untuk file sistem pakar :
Nilai:  Mengecek  tabel  relasi  dan  data tidak ditemukan Hasil yang diharapkan: proses dihentikan, tampilkan  keterangan  bahwa  konsultasi gagal Keterangan: Valid
f. Test Case Jalur (Path 3) untuk file sistem pakar :
Nilai:    Mengecek  tabel  relasi  dan  data tidak ditemukan
Hasil yang diharapkan: proses dihentikan, tampilkan  keterangan  bahwa  konsultasi gagal
Keterangan: Valid

## KESIMPULAN
Dalam  Bab  ini  penulis  mengambil kesimpulan  berdasarkan  pembahasan  pada bab-bab sebelumnya yang ada pada penelitian skripsi  ini.  Berikut  kesimpulan  yang  didapat dari pembuatan sistem pakar diagnosa kondisi gigi tiruan ini yaitu:
1. Aplikasi  yang  dibuat  dapat  mendeteksi apakah kondisi gigi tiruan dan memudahkan  pasien  untuk  berkonsultasi dimana  saja  sehingga  pasien  tidak  perlu datang  ke  rumah  sakit  hanya  untuk pengecekan  mengingat  kondisi  tempat dinas  yang  jauh  dari  rumah  sakit.  Pada aplikasi  ini  terdiri  dari  12  gejala  yang terdiri dari gejala dari aspek perilaku dan aspek non perilaku
2. Metode  naïve  bayes  untuk  sistem  pakar kondisi gigi tiruan yang diterapkan cukup akurat  setelah  dibandingkan  dengan konsultasi secara langsung.

## SARAN
Berdasarkan  kesimpulan  yang  sudah dijabarkan sebelumnya, maka penulis memberikan  beberapa  saran  yang  dapat membantu dalam penelitian selanjutnya.
1. Tampilan  dalam  aplikasi  perlu  dilakukan pembaruan sesuai perkembangan teknologi.
2. Aplikasi  ini  diharapkan  agar  dapat menambah menu live chat
3. Pada  penelitian  selanjutnya  di  harapkan untuk menerapkan metode Neural Network , metode Simple Additive Weighting (SAW)

## REFERENSI
AR,  K.  (2018).  Sistem  Pakar  Antisipasi
Kegagalan Pengembangan Sistem
Informasi  dengan  Pendekatan  Forward Chaining. Elkawnie , 3 (2),  211–232. https://doi.org/10.22373/ekw.v3i2.2772
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. https://doi.org/10.34128/JSI.V5I2.188 Cahyadi,  D.,  &  Wahyudin.  (2019).  Sistem Informasi Pendukung Keputusan Diagnosis  Penyakit  Gigi  Berbasis  Web Pada Klinik Metro Medika Bogor. Jurnal
Rekayasa Informasi , 8 (1), 1–21.
Dzahabi  Yunas,  R.  Al,  Triayudi,  A.,  & Sholihati,  I.  D.  (2021).  Implementasi Sistem  Pakar  untuk  Mendeteksi  Virus Covid-19  dengan  Perbandingan  Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor. Jurnal
JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi) , 5 (3), 338. https://doi.org/10.35870/jtik.v5i3.221
Fahrozi,  W.,  Indra,  E.,  &  Harahap,  C.  B.
(2019).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Kemusyrikan  Umat  Islam  Dengan Metode Forward Chaining. Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM  PRIMA) , 3 (1),  1–4.
https://doi.org/10.34012/jusikom.v3i1.1 60
Fitriyani,  F.  (2018).  Metode  Bagging  Untuk
Imbalance  Class  Pada  Bedah  Toraks Menggunakan  Naive  Bayes. Jurnal Kajian Ilmiah , 18 (3), 278. https://doi.org/10.31599/jki.v18i3.281
Girsang,  R.  R.,  &  Fahmi,  H.  (2019).  Sistem
Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Mata
KatarakDengan Metode Certainty Factor Berbasis  Web. Matics , 11 (1),  27. https://doi.org/10.18860/mat.v11i1.7673
Handoko,  M.  R.,  &  Neneng.  (2021).  Sistem
Pakar Diagnosa Penyakit Ispa Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier Berbasis Web. CSRID
(Computer  Science  Research  and  Its Development  Journal) , 10 (3),  127. https://doi.org/10.22303/csrid.10.3.2018 .127-138
Keumala,  C.  R.,  &  Mardelita,  S.  (2021).
HUBUNGAN PENGETAHUAN MASYARAKAT DENGAN
TINDAKAN  PEMELIHARAAN  GIGI TIRUAN  SEBAGIAN  LEPASAN  DI DESA  COT  BAROH  KABUPATEN BIREUEN. JURNAL MUTIARA KESEHATAN MASYARAKAT , 6 (2), 56– 61.
Marthinu,  L.,  &  Bidjuni,  M.  (2020).

## PENYAKIT KARIES GIGI PADA
PERSONIL  DETASEMEN  GEGANA SATUAN  BRIMOB  POLDA  SULAWESI UTARA TAHUN 2019 (pp. 58–64).
Marthinu,  L.  T.,  &  Bidjuni,  M.  (2020). Penyakit  Karies  Gigi  Pada  Personil Detasemen Gegana Satuan Brimob Polda Sulawesi  Utara  Tahun  2019. JIGIM (Jurnal  Ilmiah  Gigi  Dan  Mulut) , 3 (2), 58–64. https://doi.org/10.47718/jgm.v3i2.1436
Nurwulandari, T., & Arifin, T. (2019). Sistem
Pakar Untuk Mendeteksi Tumbuh Kembang Anak Usia 0 Sampai 2 Tahun Berbasis Android. Jurnal Tekno Insentif ,
12 (2),28–35. https://doi.org/10.36787/jti.v12i2.72
Rahayu,  I.,  Topiq,  S.,  &  Susanti,  S.  (2020). Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Pada  Bayi  Menggunakan
Metode Dempster Shafer. Jurnal Responsif : Riset Sains Dan Informatika , 2 (2), 222–231.
https://doi.org/10.51977/jti.v2i2.314
Syarifudin,  A.,  Hidayat,  N.,  &  Fanani,  L. (2018). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada  Tanaman  Jagung  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Android. In Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer (Vol.  2, Issue  7,  pp.  2738–2744).  http://j- ptiik.ub.ac.id

## Tuslaela, T., & Permadi, D. (2018). SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI DAN MULUT BERBASIS WEB DENGAN
METODE FORWARD CHAINING. Undefined , Tuslaela, .