## Implementasi Metode Certainty Factor Dalam Diagnosa Penyakit Gigi
Yuza Reswan 1 , Pahrizal 2 , Khairullah 3 , Mat Agus 4
Email :1 yuzareswan@umb.ac.id , 2 pahrizal@umb.ac.id , 3 khairullah@umb.ac.id , 4 matagus457@gmail.com 1,2, 3,4 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu Jl. Bali, Po Box 118 Telp. (0736) 22756 Fax. (0736) 26161 Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu
(Received: Nopember 2024, Revised : Februari 2024, Accepied : April 2024)
Abstract - This  study  aimedd  to  build  an  application  program that  can  aid  plant  experts provide  knowlwdge  in the form of an expert  system.so  it  can  be  employed  to  treat  diseases  of  the teeth.  The  system  can  forecast  diseases.the  method  usedd  was the  expert  system  which  is  built  using  a  certainty  value  called certainty factor. The resulting values can be utilized to infer the types of diseases  and  pests on the  grapes.  The  results  achieved from  this  study  are  the  implementation  of  the  Certainty  Factor method in the diagnosis of dental disease. The conclusion of this study is to produce a website-based expert system that can help doctors  diagnose  dental  diseases  based  on  the  symptoms caused.
Keywords: Webiste,  Teeth,  Certainty  Factor,  Disease,  Expert System.
Intisari- Penelitian      ini      dilakukan      untuk      membangun program   aplikasi   yang   dapat membantu pakar  memberikan pengetahuan dalam bentuk sistem pakar. Sehingga dapat dipakai untuk  mendiagnosa  dan  menangani  penyakit  pada  gigi.  sistem tersebut  dapat  untuk  memprediksi  penyakit.  Metode  yang penelitian  yang  digunakan  adalah  Sistem  Pakar  yang  dibangun menggunakan  nilai  kepastian  yang  disebut Certainty  Factor. Nilai  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk  menyimpulkan penyakit  gigi  yang  di  alami.  Hasil  yang  dicapai  dari  penelitian ini  adalah Implementasi  Metode  Certainty  Factor  Dalam Diagnosa  Penyakit  Gigi Simpulan  penelitian  ini  adalah Menghasilkan sebuah  sistem pakar berbasis website yang dapat membantu dokter mendiagnosa penyakit  pada gigi berdasarkan gejala yang ditimbulkan .

## I. PENDAHULUAN
Gigi merupakan salah satu organ terpenting yang ada  di  dalam  tubuh manusia.  Sebagai  satu  satunya  organ yang  tidak  bisa  menyembuhkan  dirinya  sendiri,  gigi menjadi  organ  tubuh  yang  sangat  dijaga  dan  dirawat kondisinya  selama  kehidupan  seseorang    berlangsung. Gigi  juga  termasuk  organ  yang  sangat  penting  dalam proses  pengolahan  makanan.  Seseorang  dapat  dipastikan akan  sulit  mengunyah  makanan  tanpa  adanya  gigi. Kesehatan gigi dan mulut penting untuk diperhatikan dan merupakan  bagian  integral  dari  kesehatan  secara keseluruhan  yang  memerlukan  penanganan  segera sebelum  terlambat  dan  dapat  mempengaruhi  kondisi kesehatan  seseorang.  Setiap  orang  perlu  mengetahui  cara menjaga  kesehatan  gigi  dan  mulut  mereka.  Pengetahuan tentang  kesehatan  gigi  dan  mulut  merupakan  salah  satu usaha  untuk  mencegah  dan  menanggulangi  masalah kesehatan  gigi  melalui  pendekatan  pendidikan  kesehatan gigi dan mulut [1].
Data informasi kesehatan gigi di Indonesia yang diperoleh  dari  Pusat  Data  dan  Informasi  (Pusdatin) Kementerian  Kesehatan  RI  tahun  2014  mengungkapkan bahwa  presentase  penduduk  Indonesia  yang  memiliki masalah  kesehatan  gigi tahun 2007 dan 2013 meningkat dari  23,2%  menjadi  25,9%.  Penduduk  yang  menerima perawatan  medis  gigi  meningkat  dari  29,7%  tahun2007 menjadi  31,1%  pada  tahun  2013  [2].Sistem  pakar merupakan  cabang  ilmu  dari Artificial  intelligence . Kecerdasan  buatan  merupakan  bagian  dari  ilmu pengetahuan  komputer  yang  khusus    ditujuka  n    dalam perancangan    otomatisasi    tingkah    laku    cerdas    dalam sistem kecerdasan komputer. Sistem pakar begitu banyak membantu  manusia  khususnya  di  bibidang  kesehatan dengan  cara  atau  metode  tertentu  dalam  menyelesaikan suatu  permasalahan  salah  satunya  adalah  dengan  metode certainty  factor (kepastian)  yang  memiliki  keunggulan dari  beberapa  metode  dalam  sistem  pakar  ini  sudah dibuktikan  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang menyatakan  bahwa  metode certainty  factor tingkat akurasi sistem lebih akurat dibandingakan dengan metode forward  chaining dan backward  chaining dengan  nilai akurasi  sistem  sebesar  88  %  [3]  kemudian  penelitian sebelumnya  Analisis  Perbandingan  Metode (Certainty Factor,  Dempster  Shafer  dan  Teorema  Bayes) .  Hasil penelitian  menerangkan  bahwa  metode Certainty  Factor adalah  metode  yang  memiliki  nilai  probabilitas  tertinggi dari  metode Dempster  Shafer dan Teorema  Bayes [4]. Certainty  factor dalam hal ini  digunakan  sebagai metode perhitungan  Kepastian  dalam  mendiagnosa  penyakit dengan  cara  mengakumulasi  gejala  yang  ada  kemudian melakukan  perhitungan  nilai  dari  gejala  tersebut  yang sudah  diberikan  oleh  pakar/ahli  kemudian  menghasilkan kesimpulan  kepastian  penyakit  diderita  yang  di  ambil kepastian  tertinggi  dari  beberapa  penyakit  yang dipengaruhi  oleh  gejala  yang  dipilih  oleh  pengguna ditunjukan dengan angka persen.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## Gigi
Gigi merupakan salah  satu  organterpenting yang  ada  di  dalam  tubuh  manusia.  Sebagai  satu satunya  organ  yang  tidak  bisa  menyembuhkan
dirinya  sendiri,  gigi    menjadi    organ    tubuh    yang sangat  dijaga  dan  dirawat  kondisinya  selama kehidupan      seseorang      berlangsung.      Gigi  juga termasuk  organ  yang  sangat  penting  dalam  proses pengolahan  makanan.  Seseorang  dapat  dipastikan akan  sulit  mengunyah  makanan  tanpa  adanya  gigi. Kesehatan  gigi  penting  untuk  diperhatikan  dan merupakan  bagian  integral  dari  kesehatan  secara keseluruhan  yang  memerlukan  penanganan  segera sebelum terlambat dan dapat mempengaruhi kondisi kesehatan seseorang. [1].

## Artificial Intelligence
Sistem  pakar  merupakan  cabang  ilmu  dari Artificial  intelligence (AI).  AI  atau  kecerdasan buatan  merupakan  bagian  dari  ilmu  pengetahuan komputer  yang  khusus    ditujukan    dalam perancangan    otomatisasi    tingkah    laku    cerdas dalam sistem kecerdasan komputer. Sistem memperlihatkan  sifat-sifat  khas  yang  dihubungkan dengan      kecerdasan      dalam      kelakuan      atau tindak-tanduk      yang  sepenuhnya  bisa  menirukan beberapa  fungsi  otak  manusia,  seperti  pengertian bahasa, pengetahuan, pemikiran, pemecahan masalah dan lain sebagainya [6].
Sistem Pakar Sistem  pakar  merupakan  cabang  dari  AI ( Artificial Inteligence ) yang cukup tua karena sistem ini mulai di kembangkan pada pertengahan 1960 [8], sistem  pakar  merupakan  suatu  program  komputer yang  menggunakan  cabang  dari  AI  ( Artificial Inteligence ) yang menggunakan pengetahuan manusia,  fakta  dan  teknik  penalaran  untuk memecahkan  masalah  yang  biasanya  diselesaikan oleh seorang pakar.
Metode Certainty factor Dalam menghadapi masalah, sering ditemukan  jawaban  yang  tidak  memiliki  kepastian penuh.Ketidakpastian ini dapat dipengaruhi oleh tiga hal,  yaitu:  kesalahan,  probabilitas  dan  kombinasi gejala ( evidence ). Kesalahan dapat terjadi karena: a. ambiguitas,  sesuatu  di  definisikan  dengan  lebih dari satu cara
b. ketidaklengkapan data
c. kesalahan informasi
d. ketidakpercayaan terhadap suatu alat
e. adanya bias
Metode yang berhubungan dengan ketidakpastian  adalah certainty  factor Pada  teori kepastian,  ketidakpastian  direpresentasikan  dalam derajat kepercayaan. Teori Kepastian  mengandalkan penggunaan certainty factor (CF, tingkat kepercayaan).  CF  menyatakan  derajat  kepercayaan
dalam  suatu  kejadian  (atau  fakta  atau  hipotesis) didasarkan pada bukti-bukt i(ataupendapatpakar).
Faktor kepastian (c ertainty factor ) diperkenalkan  oleh  Shortliffe  Buchanan  dalam pembuatan MYCIN. Certainty factor (CF) merupakan  nilai  parameter  klinis  yangd  iberikan MYCIN  untuk  menunjukkan  besarnya  kepercayaan. Certainty factor didefinisikan sebagai berikut[7]:
Penelitian Relevan
Stephanie  Halim  dan  Sing  Hasun  (2015) yang meneliti penyakit Osteoporosis dan Osteotrithis.  Hasil  penelitian  menerangkan  aplikasi sistem  pakar  dapat  mendiagnosa  Osteoporosis  dan Osteotrithis dengan keberhasilan persenatase penelitian  80%  [5].  Muhammad  Isriyandi  dan Nurfalinda  (2018)  meneliti  perbandingan  metode certainty  factor , forward  chaining dan backward chaining pada  sistem  pakar    berdasarkan  dari  hasil pengujian  terhadap  data  uji  sebanyak  25  data  uji dengan  menggunakan  metode certainty  factor tingkat  akurasi  sistem  lebih  akurat  dibandingakan dengan  metode forward  chaining dan backward chaining dengan  nilai  akurasi  sistem  sebesar  88  %. Dan untuk rata – rata nilai persentase hasil diagnosa menggunakan  metode certainty  factor adalah sebesar 86,80 % [3].
Puji  Sari  Ramadhan  dan  Usti  Fatimah Sitorus  Pane  (2018)  Analisis  Perbandingan  Metode (Certainty  Factor,  Dempster  Shafer  dan  Teorema Bayes  ) untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Inflamasi Dermatitis  Imun  pada  Anak.  Hasil  penelitian menerangkan  bahwa  Berdasarkan  hasil  perhitungan yang  telah  dilakukan  maka  dapat  diketahui  bahwa metode Certainty  Factor adalah  metode  yang memiliki  nilai  probabilitas  tertinggi  dari  metode Dempster Shafer dan Teorema Bayes [4].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan metode  pengembangan  system Waterfal ,  nama  lain dari  Model Waterfall adalah  Model  Air  Terjun kadang dinamakan siklus hidup klasik ( classiclifecyle ),  dimana  hal  ini menyiratkan pendekatan yang sistematis dan berurutan (sekuensial) pada pengembangan perangkat lunak.Pengembangan  perangkat  lunak  dimulai  dari analisa kebutuhan pengguna,desain sistem perangkat lunak,  lalu dilanjutkan dengan pembuatan  program atau    penulisan  kodeprogram    ( coding ),  dan dilakukannya pengujian  program,  dan yang terakhir penerapan  program  dan  pemeliharaan.  Gambar model  pengembangan  system Waterfall dapat  d ilihat pada gambar 3.1.

## Gambar 3.1Model Pengembangan Water fall
Penjelasan untuk masing-masing tahap Waterfall :
1. Communication
Sebelum  memulai  pekerjaan  yang  bersifat teknis,sangat  diperlukan  adanya  komunikasi  untuk memahami  dan  mencapai  tujuan  yang  ingin  dicapai dalam  analisis  kebutuhan.Hasil  dari  komunikasi tersebut adalah inisialisasi proyek,seperti menganalisis  permasalahan  yang  dihadapi  dan mengumpulkan  data-data  yang  diperlukan,  serta membantu mendefinisikan fitur dan fungsi software . Pengumpulan  data-data  tambahan  bisa  juga  diambil dari jurnal, artikel, dan internet .
2. Planning Tahap berikutnya adalah tahapan perencanaan  yang  menjelaskan  tentang  estimasi tugas-tugas teknis yang akan dilakukan,resiko-resiko yang  dapat  terjadi,  sumber  daya  yang  diperlukan dalam  membuat  sistem,produk  kerja  yang  ingin  di hasilkan,penjadwalan  kerja yang akan dilaksanakan, dan tracking proses pengerjaan sistem.
3. Modeling
Tahapan  ini  adalah  tahap  perancangan  dan pemodelan  arsitektur  system  yang  berfokus  pada perancangan  struktur  data,  arsitektur software ,
tampilan interface ,dan algoritma
program.Tujuannya untuk lebih memahami gambaran besar dari apa yang akan dikerjakan.
4. Construction
Tahapan Construction  ini  merupakan proses penerjemahan  bentuk  desain  menjadi  kode  atau bentuk/bahasa  yang  dapat  dibaca  oleh  mesin. Setelah  pengkodean  selesai,dilakukan  pengujian terhadap  sistem    dan    juga    kode    yang      sudah dibuat.    Tujuannya    untuk  menemukan    kesalahan yang   mungkin  terjadi   untuk  nantinya diperbaiki.
5. Deployment
Tahapan deployment merupakan  tahapan implementasi software ke customer ,      pemeliharaan software secara  berkala,  perbaikan software , evaluasi software ,    dan  pengembangan software
berdasarkan  umpan  balik  yang  diberikan  agar system  dapat  tetap  berjalan  dan  berkembang  sesuai dengan fungsinya.[8]
IV. HASSIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
Setelah  melakukan  penelitian  dan  proses kode,  penulis  telah  melalukan  pembuatan  sistem pakar berbasis website dalam mendiagnosa penyakit gigi.Aplikasi dibangun menggunakan bahasa pemrograman  php,  javascript  dan  css  dengan database menggunakan SQL Server

## User InterfaceAdmin
1. Interface Halaman Login Admin
Di  halaman  ini  admin  untuk  memasukan  nama  dan password  untuk  mengakases  halaman  admin  agar bias mengelola halaman dan menu-menu dari sistem pakar.
Gambar 1 Interface Halaman Login Admin
2. Interface Halaman Awal /Dashboard Admin Dasboard admin    merupakan  halaman  yang memeiliki  beberapa  menu  yaitu    Admin,Mengelola gejala,  pengetahuan,  penyakit,  post  keterangan,  dan ubah password.
Gambar 2 Interface Halaman Dashboard Admin
3. Interface Halaman Edit Admin
Halaman  edit  admin  berfungsi  untuk menambah admin dari sistem pakar
4. Interface Halaman Kelola Penyakit Halaman  kelola  penyakit  dilakukan  oleh untuk  admin  didalam  mengelola  penyakit  untuk menambahkan  dan  mengubah  serta  menghapus penyakit.
Gambar 4 Interface Halaman Kelola penyakit
5. Interface Halaman Kelola Gejala
Halaman gejala merupakan untuk menambahkan, menghapus dan menghapus gejala
Gambar 5 Interface Halaman Kelola Gejala 6. Interface Halaman Kelola pengetahuan Halaman  kelola  pengetahuan  digunakan untuk  mengelola  pengetahuan  atau  metode  agar sistem dan dokter memiliki akurasi yang sama
Gambar 6 Interface Halaman Kelola Pengetahuan
7. Interface Halaman Kelola Keterangan
Halaman  kekola  adalah  berisi  tentang keterangan  dari  penyakit  gigi  dan  bisa  di  ubah  oleh admin
8. Interface Halaman Kelola ubah password Halaman  kelola  password  digunakan  untuk mengubah password bagi admin yang sedang login.
Gambar 8 Interface Halaman Kelola Gejala
9. Interface Halaman Pengunjung Halaman  pengunjung  merupakan  halaman utama  ketika  pengunjung  mengunjungi  situs  sistem pakar.  Yang  di  desain  secrara  responsive  dan menampilkan beberapa menu.
Gambar 9 Interface Halaman pengunjung
10. Interface Pengunjung halaman diagnosa Halaman
diagnosa adalah proses pengunjung  dalam  melakukan  diagnose  dengan gejala yang di alami
Gambar 10 Interface Pengunjung Halaman diagnosa
11. Interface Pengunjung Halaman hasil diagnosa Halaman  hasil  merupakan  lanjutan  dari proses  diagnosa  yang  menghasilkan  hasl  daignosa atas gejala yang di alami
12. Interface Pengunjung Halaman cetak hasil Halaman  cetak  hasil  agar  pengunjung  bisa dijadikan hard file maupun soft file.
Gambar 12 Interface Pengunjung Halaman
Cetak diagnosa 13. Interface Pengunjung  Halaman  Keterangan Penyakit
Halaman keterangan penyakit adalah tampilan  dari  penyakit  pada  gigi  dan  pengunjung bisa lebih paham dari beberapa penyakit gigi.
Gambar 13 Interface Pengunjung Halaman Keterangan penyakit
14. Desain Interface Pengunjung  Halaman  Hubungi Kami
Halaman  hubungi  kami  sebagai  sarana  bagi pengunjung  untuk  berinteraksi  ataupun  melakukan pengiriman pesan.
Gambar 14 Interface Pengunjung Halaman Hubungi Kami
15. Interface Pengunjung Halaman Tentang Halaman  tentang  berisi  ulasan  tentang sistem pakar yang dibuat.
B. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  agar  sistem pakar  yang  telah  dibuat  telah  sesuai  dan  bisa digunakan.
Tabel 1Pengujian Menu Utama Kasus Dan Hasil Uji Aksi/data masukan Yang diharapkan Menekan Tombol Login Berhasil Menekan Tombol Data Gejala Berhasil Menekan Tombol Data Penyakit Berhasil Menekan Tombol Data pengetahuan Berhasil Menekan Tombol Data Keterangan Berhasil Menekan Tombol Proses Diagnosa Berhasil Menekan Tombol Tentang Berhasil Menekan Tombol logout Berhasil Menekan hubungi kami Berhasil Pengujian Pada Form Login Tabel 2 Pengujian Form Login Kasus Dan Hasil Uji Aksi/data masukan Yang diharapkan MenekanTombol Login Berhasil MenekanTombol Logout Berhasil Input Username dan Password Berhasil Pengujian Pada Form Data Admin Tabel 3 Pengujian Form Admin Kasus Dan Hasil Uji Aksi/data masukan Yang diharapkan Menekan Tombol Tambah Berhasil Menekan Tombol Simpan  Berhasil Menekan Tombol Hapus  Berhasil
Pengujian Pada Form Data Penyakit Table 4 Pengujian Form Data Penyakit
Kasus Dan Hasil Uji
Aksi/data masukan Yang diharapkan Menekan Tombol Tambah Berhasil Menekan Tombol Simpan  Berhasil Menekan Tombol Hapus  Berhasil Menekan Tombol Batal Berhasil Pengujian Pada Form Data Gejala

## Tabel 5 Pengujian Form Data Gejala
Kasus Dan Hasil Uji Aksi/data masukan Yang diharapkan Menekan Tombol Tambah Berhasil Menekan Tombol Simpan  Berhasil Menekan Tombol Hapus  Berhasil Menekan Tombol Batal Berhasil
Pengujian Pada Form Data Pengetahuan Tabel 6 Pengujian Form Data Pengetahuan Kasus Dan Hasil Uji
Aksi/data masukan Yang diharapkan Menekan Tombol Tambah Berhasil Menekan Tombol Simpan Berhasil Menekan Tombol Hapus Berhasil Menekan Tombol Batal Berhasil Pengujian Pada Form Data Diagnosa Tabel 7 Pengujian Form Proses diagnose
Pengujian Pada Form Keluar Tabel 8 Pengujian Form Keluar Kasus Dan Hasil Uji Aksi/data masukan Yang diharapkan Menekan Tombol Ok  Berhasil Menekan Tombol Cancel Berhasil . V. PENUTUP
A. Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  penulis  dapat  menyimpulkan  bahwa sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit  gigi  dengan certainty  factor dapat  diimplementasikan    dengan baik serta dapat memberikan solusi cara mengatasinya. Sistem pakar untuk diagnosa penyakit gigi  dapat    membantu  untuk  mendiagnosa  penyakit yang sedang terjadi dan juga memberikan cara untuk mengatasinya.
B. Saran
1. Fitur  login  untuk  user  agar  mereka  dapat menyimpan  data  yang  mereka  masukkan atau  saling  berdiskusi  di  dalam  sebuah sistem website.
2. Aplikasi  dibuatkan  dalam  bentuk  Android versi  online  offline  yang  dapat  digunakan baik  secara  online  maupun  offline  ketika tidak  terjangkau internet.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sukmana,  Teddie, Mengenal  Rokok    dan Bahayanya , Jakarta : Be Champion, 2009.
[2] Biro  komunikasi  dan  pelayanan  masyrakat kementerian  kesehatan  RI,  “jangan  biarkan rokok  merenggut  napa  kita”,11  Juli 2019,[online]. Aviable : https://www.kemkes.go.id/article/view . [accessed 01 april 2020]. [3] Muhammad Isriyand, Nurfalinda,
“Perbandingan  Metode  Forward  Chaining, Backward  Chaining,  Dan  Certainty  Factor Dalam  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit Kandungan  Pada  Ibu  Hamil”,  pp.  9 -10, Agustus 2018.
[4] Puji  Sari  Ramadhan,  Usti  Fatimah  Sitorus Pane,”Analisis Perbandingan Metode
(Certainty  Factor,  Dempster  Shafer  dan Teorema  Bayes  )  untuk  Mendiagnosa
Penyakit  Inflamasi  Dermatitis  Imun  pada Anak” Sains  dan  Komputer ,  Vol.17,  No.2, pp. 151~157,Agustus 2018.
[5] Stephanie  Halim,  Seng  Hansun” Penerapan Metode  Certainty  Factor  dalam  Sistem Pakar  Pendeteksi  Resiko  Osteoporosis  dan Osteoarthritis,” ULTIMA  Computing ,  Vol.
VII, No. 2 Desember 2015.
[6] Kusrini ,  Aplikasi  SistemPakar ,  Yogyakarta:
ANDI, 2008. [9] Giarratano, J. Cand Riley G. “ ExpertSystems: Principles and Programming, 2nd edition ”. PWS Publishing Co,USA,1994. [8]
Sukamto,R & shalahudin,M. Rekayasa perangkat lunak terstruktur dan beroreintasi objek. Bandung:informatika bandung ,2013.
Kasus Dan Hasil Uji Aksi/data masukan Yang diharapkan Menekan Tombol Diagnosa Berhasil Menekan Tombol Batal Berhasil