Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit

## Pembobotan Atribut Dengan Pairwise Comparison Pada Case Based Reasoning Deteksi Dini Penyakit Gigi Menggunakan KNN
Taufik Hidayatullah 1 , Setyawan Wibisono 2
1, Program Studi Teknik Informatikai, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia.
2, Program Studi Teknik Informatikai, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia email: 1 thidayatullah23@gmail.com, 2 setyawan@edu.unisbank.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 18 Februari 2022 Direvisi 30 Maret 2022 Disetujui 8 Juni 2022 Dipublikasi 8 Juni 2022 Penyakit  gigi  sering  kali  dianggap  sepele  namun  sangat  mengganggu.  Apabila  gigi mengalami  permasalahan  umumnya  yang  mengakibatkan  adalah  cuaca  dan  makanan  yang dikosumsi. Masyarakat umum yang menderita sakit gigi jarang-jarang mau berobat ke rumah sakit  atau  dokter  spesialis.  Dengan  teknologi  komputer  yang  semakin  berkembang  sekarang mempermudah segalanya tidak terkecuali implementasi diagnose penyakit gigi. Penderita dapat mengobati  sakit  gigi  sendiri  dengan  arahan  dari  computer  atau  sistem  pakar  tepatnya. Penggunaan  sistem  untuk  penanganan  yang  lebih  efesien  dengan  menggunakan sistem  pakar metode  Case  Based  Reasoning  (CBR)  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  dan  algoritma  K- Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut.  Hasil  perhitungan  parameter  dengan  metode pairwise  comparison  pada  8  penyakit  gigi  dan  46  gejala  menghasilkan  tiga  kelompok pembobotan yaitu: berat = 0,693144314, sedang = 0,222716022, dan ringan = 0,084139664.
Katakunci: Sistem Pakar Penyakit Gigi Pairwase Compresion CBR K-Nearest Neighbor

## ABSTRACT
Keyword: Expert System
Dental disease Pairwase Compresion CBR K-Nearest Neighbor
Dental disease is often considered trivial but very disturbing. If your teeth have problems, the general consequences are the weather and the food you eat. The general public who suffer from toothache rarely want to go to a hospital or specialist doctor. With computer technology that is increasingly developing, it is now easier for everything, including the implementation of the diagnosis of dental disease. Patients can treat toothaches themselves with directions from a computer or expert system to be precise. The use of a system for more efficient handling uses an expert system using the Case Based Reasoning (CBR) method to solve a problem and the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm to classify objects based on the learning data that is closest to the object. The results of the parameter calculation using the pairwise comparison method on 8 dental  diseases  and  46  symptoms  resulted  in  three  weighting  groups,  namely:  heavy  =  0.693144314, moderate = 0.222716022, and mild = 0.084139664.
DOI Artikel: 10.35891/explorit.v14i1.2946
@2022 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Yudharta Pasuruanta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
Gigi memiliki peran penting dan sangat vital keberadaannya. Oleh karenan itu kesehatan gigi penting sekali maka dari itu kesehatan perlu di jaga. Sebagian besar masyarakat, dihimbau untuk rutin periksa gigi setidaknya enam bulan sekali dari pada tidak dipedulikan, karena mungkin yang mereka  pikirkan  itu  hal  biasa  dan  dianggap  sepele.  Padahal  penyakit  gigi  dapat  menimbulkan  efek  samping  yang sangat  mengganggu  diri  sendiri maupun orang lain misalnya kepala pusing, bau mulut tidak sedap, gusi yang terasa sakit, dll [1].
Kebanyakan orang berfikir kesehatan mulut dan gigi terkadang memang terlihat sepele, sebenarnya ada banyak penyakit mulut dan gigi bisa menimbulakan dampak yang serius bagi kesehatan, penyebab permaslahan gigi dan mulut dari makanan yang dikosumsi, sisa makanan yang di mulut menjadikan bakteri dan kuman sehingga besar kemungkinannya akan berdampak kesehatan tubuh yang lainnya terutama pada gigi [2].
Ketidak  hadiran  dokter  gigi  di  lingkungan  masyarakat,  tempat  pelayanan  kesehatan  gigi  yang  jauh  dari  masyarkat  serta  tidak  tahunya pengetahuan tentang menjaga kesehatan  mulut dan gigi bisa menyebabkan waktu penyembuhan menjadi lama dan bahkan  bisa mengakibatkan hal yang  fatal  bagi  penderitnya.  Dalam  perkembangan  teknologi  yang  pesat,  orang-orang  sekarang  telah  memanfaatkan  teknologi  untuk  membantu mengetahui penyakit apa yang sedang dialami termasuk mulut dan gigi. Pemanfaatan sistem pakar untuk penaganan pertama lebih mudah dan efesien [3].
Sistem pakar mempunyai beberapa metode untuk penyelesaian suatu masalah contohnya Case Based Reasoning adalah metode yang membantu peneliti untuk membuat sistem pengambil keputusan kasus baru yang didasari dari kasus lama yang pernah terjadi untuk solusinya, karena metode memakai kasus dulu untuk mendapatkan solusi pada pada kasus baru yang diberikan, sistem dapat mencari kasus yang memeiliki tingkat kesamaan yang paling mendekati. Penerapan Pairwase Compresion digunakan peneliti untuk menentukan bobot perbandingan berpasangan suatu parameter, dan perhitungan nilai kemripan antara kasus sekarang dengan kasus dulu menggunakan algoritma KNN untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan data yang sudah ada untuk pembelajaran, kemiripan memiliki kesamaan paling dekat dengan objek. Kasus yang mempunyai nilai yang paling dekat (k = 1).

## 2. Kajian teori

## 2.1. Sistem pakar
Sistem  dibuat  untuk  yang  memiliki  kecerdasan  buatan  layaknya  kepintaran  pemikiran  seseorang  pakar  dalam  memberikan  jawaban, memecahkan, dan pertanyaan sesuatu permasalahan.
Dalam sistem ini memiliki konsep dasar meliputi berikut ini [4]:
• Expertise adalah ilmu pengetahuan yang didapat dari pengalaman, penelitian, dan membaca.
• Expert yaitu seorang memiliki pengalaman, pengetahuan, dan menguasai metode khusus, juga dapat menerapkannya untuk memecahkan suatu masalah atau mengasih nasehat.
• Transfering Expertise adalah program komputer yang memiliki keahlian seperti seorang pakar, lalu dipindahkan atau transfer kepada orang lain yang belum memiliki pengetahuan seperti seorang pakar.
• Inferencing yaitu sebuah penalaran yang dimiliki oleh program.
• rule yaitu rule-based system adalah pengetahuan yang disimpan dalam bentuk rule, sabagai prosedur untuk pemecah suatu masalah pada kasus yang baru.
• Explanation Capability adalah kemampuannya memeberi rekomendasi tepat. Penjelasan dilakukan sub sistem yang disebut explanation . Bagian dari sistem memungkinkan untuk memeriksa yang dibuatnya dan menjelaskan kegunaanya.
2.2. Case Based Reasoning (CBR)
Metode untuk digunakan pemecahan suatu masalah. Menurut Fransica (2010), CBR adalah metode untuk penyelesaian suatu pemasalahan kasus kejadian yang sama yang pernah terjadi di masa lalu untuk digunakan menyelesaikan masalah yang baru [5].
Terdapat siklus-siklus untuk penggunaan metode CBR adalah:
1. Revise yaitu Membenahi solusi permasalahan yang diberikan .
2. Retrieve yaitu Mencari kasus permasalahan yang mempunyai kemiripan kasus.
3. Retain yaitu Menyimpan hasil kasus yang ditangani agar dapat digunakan untuk pembelajaran selanjutnya .
4. Reuse yaitu Menggunakan informasi dari kasus lama yang mempunyai kemiripan untuk memecahkan kasus baru.

## 2.3. Pairwise comprasion
Terdapat cara untuk menganalisa konsistensi yaitu salah satu kriteria dibandingkan dengan kriteria lain yang mana dapat menuju arah ketidak konsistensi. Terdapat rumus konsistensi dari matriks ordo sebagai berikut:
𝑪𝑰 = (λmaks –𝑛) (n−1) (1)
Keterangan:
𝑪𝑰 = Indeks konsistensi.
𝑁 = Ukuran matriks.
λmaks = Eigen memiliki nilai tertinggi matriks ordo n.
Nilai eigen terbesar  dapat  dari  perjumlahan  kali  jumlah  kolom  dengan eigen .  Untuk  mengetahuin  dari  batasan  konsistenan  dapat  melakukan proses  pengukuran  dengan  membandingkan 𝑪𝑰 ( indeks  konsistensi )  dengan 𝑹𝑰 (nilai  random),  dengan  nama  lain 𝑪𝑹 ( rasio  konsistensi )  nilai bergantung pada ordo matriks n , rumus 𝑪𝑹 sebagai berikut :
𝑪𝑹 = 𝑪𝑰 ⸓ 𝑹𝑰
(2)
Apabila 𝑪𝑹 memiliki  nilai  dibawah  10%  maka  tidak  konsistensi  pendapat  tetap  diterima.  Berikut  terdapat  konsep-konsep  dasar  untuk penggunaan AHP ( Analytic Hierarchy Process ) [6]:
1. Decomposition adalah pemecah permasalahan yang dijadikan beberapa unsur yang saling berkaitan.
2. Comparative Judgement adalah kepentingan nilai berkaitan dua elemen pada tingkat tertentu yang memiliki keterkaitan dangan tingkat diatasnya, sebagai penentu prioritas dari element. Untuk memilik hasil yang mudah, dijelaskan dalam bentuk matriks pairwase comparison (perbandingan berpasangan).
Tabel 1: Tabel Comparative Judgement Nilai kepentingan
Keterangan
Definisi 2,4,6,8 Nilai pada penilaian pertimbangan dua yang berdekatan. Nilai Tengah
9 Satu kriteria yang memiliki sifat mutlak sangat-sangat penting di bandingkan dengan element-element lainya. Nilai sangat-sangat penting 7 Keteria pertama meliki nilai sangat penting dari pada keteria yang lain. Nilai sangat penting 5 Keteria pertma memliki nilai lebih penting dibandingkan keteria yang lain. Nilai lebih penting 3 Keteria pertama mempunyai nilai sedikit lebih penting dengan keteria yang lain. Nilai Sedikit lebih penting 1 Keteria satu dan keteria yang lain meliliki pengaruh sama penting. Nilai Sama penting
3. Logical Consistency merupakan kelompok obyek memiliki kesaam sesuai dengan relevasi.
4. Synthesis  Of  Priority menentukan  prioritas  keteria  dan  dilihat sebagai  bobot  kontribusi  element  dengan  tujuang  untuk  pengambil  keputusan. AHP melakukan analisa terhadap prioritas element dengan memakai metode perbandingan berpasangan antar dua element.

## 2.4. K-Nearest Neighbor
Mencari nilai yang ada di database dari jarak terdekat pada setiap kasus dulu, dan penentuan nilai kesamaan pada sumber kasus untuk menmukan target case . Proses algoritma pada data kasus baru untuk mencari kelompok objek yang paling dekat. Berikut nilai kemiripan (similarity) dengan menggunakan rumus [7]:
S(p,c) = 𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+⋯ 𝑤1+𝑤2+⋯ (3)
Ket:
S = similaritas (nilai kamiripan)
W = Weight (bobot kasus)
Tolak ukur kesamaan biasanya pada nilai 0 sampai dengan 1. Apabila nilai 0 dapat disimpulkan tidak adanya  kesamaan, jika bernilai 1 maka kedua kasus memliki kesamaan.

## 3. Metodelogi penelitian
Proses  perhitungan  dari  hasil  diagnosa  penyakit  gigi  dengan  gejala  yang  sedang  dialami  untuk  dimasukan  didata,  dari  gejela  yang  masukan nantinya menjadi 8 hasil diagnose penyakit yaitu Abses Periodontal, Abses Periapical, Abrasi gigi, Bruxism, Gingivitis (Radang Gusi), Karias Gigi (Gigi berlubang), Fraktur Gigi , Periodontitis . Selanjutnya memilih opsi gejala yang sudah tertera, contoh bau mulut tidak sedap, gigi berlubang atau retak, noda berwarna coklat kehitaman pada permukaan gigi, rasa nyeri saat mengunyah makanan, dan pembengkakan gusi dibagian samping disertai nanah. Pilih salah satu yang sesuai dengan kendala yang dialami untuk melihat hasil diagnosa penyakit yang dideritanya.
Berikut merupakan alur sistem pengguna ( user ):
Gambar 1. Sistem Pengguna
Admin meliliki proses lebih penting yaitu mengatur database mulai mengurangi atau manambahkan data penyakit atau gelaja, diagnosa penyakit dan informasi pencegahan dan penanganan sebagai tindakan maintenance data. Berikut adalah gambaran alur sistem admin:
Gambar 2. Sistem Admin 4. Pembahasan dan Hasil uji coba
4.1 Data Pengatahuan
Dari  banyaknya  diagnosa  penyakit  gigi  yang  orang-orang  lain  pernah  alami,  dari  hasil  diagnosa  penyakit  gigi  yang  paling  umum  tergolong menjadi 8 diagnosa penyakit yang sering dialami oleh masyarakat umum dengan kode penyakitnya yaitu:
Tabel 2: Diagnosa Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit 𝑃 - 1 Abses Periodontal 𝑃 - 2 Abses Periapical 𝑃 - 3 Abses Gigi 𝑃 - 4 Bruxism 𝑃 - 5 Gingivitis 𝑃 - 6 Karies Gigi 𝑃 - 7 Fraktur Gigi 𝑃 - 8 Periodontitis

## 4.2 Perhitungan Pairwise Comprasion
Proses perhitungan algoritma KNN untuk menghasilakn nilai perbandingan berpasangan menggunakan pairwise comparison pada CBR deteksi penyakit gigi ditunjukan seperti[8]:
1. Menentukan tingkat bobot gejala berdasarkan yang diderita secara subjektif dari batasan secara umum seseoarang pakar penyakit gigi. Untuk penggunaan metode CBR setiap atribut ditentukan berdasarkan:
a. Gejala sedang 4 kali lebih penting dari pada gejala ringan.
b. Gejala berat 7 kali lebih penting dari pada gejala sedang.
2. Tingkat kepentingan perbandingan persamaan atribut dalam bentuk nilai kriteria:
a. Nilai 2,4,6,8 Nilai Tengah
b. Nilai 1 sama dengan sama
c. Nilai 3 sama dengan sedang
d. Nilai 5 sama dengan berat
e. Nilai 7 sama dengan sangat berat
f. Nilai 9 sama dengan ekstrim
3. Pairwise comparison untuk menentukan nilai matrik . Dari nilai diatas dapat ditentukan perhitungan matriks perbandingan pasangan sebagai berikut:
Tabel 3: Matriks perbandingan Berpasangan
a. Perbandingan K (1) dan K (2) dengan hasil 0.3 dinilai dari perhitungan baris kolom K (1) =1 dibagi K (2)=4 K (1)/ K (2)= 0.3, begitu pula sejenisnya.
b. Nilai total jumlah K (1) 1.442857, K (2) 5.333333 dan 11 didapatkan dari perhitungan perjumlahan kolom.
c. Nilai kolom √𝑋 3 hasil dari perhitungan √𝑋 3 variable kolom nilai kali.
d. Nilai kolom bobot ditentukan dari √𝑋 3 di bagi dengan hasil perjumlahan kolom √𝑋 3 .
e. pembobotan parameter ini adalah:
K (1) = 0.693144314 adalah Gejala Berat
K (2) = 0. 222716022 adalah Gejala Sedang
K (3) = 0.084139664 adalah Gejala Ringan
5. menghitung konsitensi sebagai proses perbandingan kriteria yang memiliki sifat konsitensi.
a. Untuk menentukan nilai λmaks atau Eigen nilai maksimal yaitu didapat dari penjumlahan hasil perjumlahan kolom matriks perbandingan pasangan dalam bentuk decimal dengan eigen ve ctor. b. Hasil perhitungan 𝑪𝑰 :
𝑪𝑰 = (3.113463−3) (3−1) = 0.056732
c. Menntukan hasil konsitensi 𝑪𝑹 berdasarkan nilai 𝑹𝑰 0,9.
Tabel 5. Table 𝑹𝑰 𝑁 𝟏 𝟐 𝟑 𝑹𝑰 0.00 0.00 0.9 Nilai konsentensi : 𝑪𝑹 = 0,056732 0,9 = 0.063035
Jika 𝑪𝑹 < 0.1 masih bisa diterima.
6. Tabel hasil perhitungan pembobotan gejala penyakit gigi dan diterapkan pada masing masing gejala berikut merupakan tabel pembobotan:
Tabel 6. Perhitungan Pembobotan dan Gejala
Kode Jenis Gejala Nilai Pembobotan 𝐺 01 Gusi bengkak disertai nanah. 0.693144314 𝐺 02 Sakit saat mengunyah makanan 0.222716022 𝐺 03 Gusi berwarna kemerahan. 0.084139664 𝐺 04 Terasa lunak pada gusi. 0.084139664 𝐺 05 Pembengkakan kelenjar getah pada leher. 0.693144314 𝐺 06 Bau mulut 0.084139664 𝐺 07 Badan terasa demam dan kurang fit 0.222716022 𝐺 08 Goyang pada salah satu gigi 0.222716022
𝐺 09 Bagian gisi dalam mengalami pembengkakan (bagian akar gigi) 0.693144314 𝐺 10 Terdapat lubang pada gigi 0.222716022 𝐺 11 Gigi terasa sensitive dan agak ngilu 0.222716022 𝐺 12 Terdapat kikisan pada gigi 0.084139664 𝐺 13 Gigi terasa sensitive terhadap panas dan dingin akibat resesi gusi 0.693144314 𝐺 14 Gesekan yang cukup keras pada gigi (mengerat) sampai membangunkan teman tidur. 0.084139664 𝐺 15 Gigi rata bergoyang atau longgar, gigi retak. 0.084139664 𝐺 16 Lapisan gigi bagian dalam kropos akibat emanel gigi risak. 0.693144314 𝐺 17 Terasa kaku atau lelah pada bagian rahan. 0.222716022 𝐺 18 Sakit kepala dan rahang 0.222716022 𝐺 19 Kepala terasa pusing. 0.222716022 𝐺 20 Edema mengakitkan gusi bengkak 0.693144314 𝐺 21 Mengecilnya gusi sehingga kelihatan akar gigi. 0.693144314 𝐺 22 Sikat gigi hinga gusi berdarah 0.084139664 𝐺 23 Terasa licin pada gusi 0.084139664 𝐺 24 ketika ditekan gigi terasa sakit atau goyang 0.084139664 𝐺 25 Makan makanan manis, pedas, panas, dingin sehingga mengakibatkan nyeri 0.693144314 𝐺 26 Terdapat lubang pada gigi. 0.222716022 𝐺 27 Dipermukaan gigi terlihat ada noda ciklat kehitaman 0.084139664 𝐺 28 Mulut tidak enak 0.084139664 𝐺 29 Patahnya gusi mengakibatkan disekelilingnya bengkak 0.222716022 𝐺 30 Terkadang terasa nyeri tak terduga 0.084139664 𝐺 31 Nyeri pada gigi dan gusi. 0.222716022 𝐺 32 Ada bagian yang hilang pada gigi. 0.222716022 𝐺 33 Gigi pernah mengalami benturan. 0.222716022 𝐺 34 Ketika disentuh. 0.084139664 𝐺 35 Akar gigi terlihat atau gigi terlihat lebih panjang akibat Gusi resesi 0.222716022 𝐺 36 Gigi interdental mengakibatkan penurunan tulang 0.693144314 𝐺 37 Ketika mengunyah makanan gigi terasa goyang 0.222716022 𝐺 38 Pada karang gigi terdapat penumpukan plak kotoran. 0.084139664 𝐺 39 Gusi enamel  berwarna kecoklatan dan terdapat cekungan 0.222716022 𝐺 40 Kesalaha saat sikat gigi 0.084139664 𝐺 41 Sendi rahang berbunyi saat buka tutup mulut. 0.222716022 𝐺 42 Nyeri saat kondisi tertentu seperti sedang menstruasi, hamil, atau penyakit kelainan darah. 0.084139664 𝐺 43 Menyangkutnya makanan membuat nyeri pada gusi dan gigi 0.084139664 𝐺 44 Gigi tajam karena gigi pecah. 0.222716022 𝐺 45 Retak pada bagian permukaan gigi. 0.222716022 𝐺 46 Permukaan gigi yang tajam menyebabkan sariawan trauma pada jaringan lunak. 0.222716022 4.3 Hasil Pengujian
1. Hasil pengujian pertama
Pada proses pengujian pertama sistem pakar diagnosa penyakit gigi dilakukan dengan memasukan beberapa gejala sehingga mendapatkan nilai perbandingan. Berikut merupakan konsultasi penyakit gigi dengan contoh kasus penyakit Abses Periapical (P02):
Tabel 7. Uji coba pertama dengan diagnosa penyakit gigi Abses Periapical
KASUS LAMA (P02) KASUS BARU Sakit atau nyeri saat mengunnyah makanan. • • Sakit atau nyeri saat mengunnyah makanan Leher terdapat pembengkakan kelenjar getah bening. • • Leher terdapat pembengkakan kelenjar getah bening. Mulut berbau tidak enak. • • Mulut berbau tidak enak. Badan terasa demam dan kurang fit. • •
Badan terasa demam dan kurang fit.
Bagian gisi dalam mengalami pembengkakan (bagian akar gigi) •
Terdapat lubang pada gigi

## •
Untuk menghitung nilai membandingkan gejala baru dengan gejala lama, misalnya kode penyakit P02. Dalam perhitungan nilai similaritas menggunakan algoritma KNN. Berikut adalah penjelasan dan perhitungan algoritma similaritas K-Nearest Neighbor menggunakan contoh kode penyakit P02:
a. Kode penyakit P02 = Abses Periapical c. Proses perhitungan algoritma KNN:
S ( x ,P02) = (1∗ 0.222716022 )+(1∗ 0.693144314 )+(1∗ 0.084139664 )+(1∗ 0.222716022 ) 0.222716022 + 0.693144314 + 0.084139664 + 0.222716022 + 0.693144314 + 0.222716022 = 1.22271602 2.13857636 = 0.57174298
d. Kasus memiliki kesamaan gejala masing-masing kasus yang tidak memiliki kemiripan bernilai 0. Pada tabel konsultasi penyakit gigi diatas terdapat 4 gejala kasus baru sama dengan kasus dulu. Maka nilai kemiripan pada masing masing gejala tersebut adalah 0.57174298
e. Kesimpulan dari penjelasan diatas untuk pengujian pertama adalah kasus baru jika dibandingkan dengan P02 hasil yang di peroleh kesamaan nilai 0.5842824612 yang diartikan sebagai kasus baru relatif sama dengan P02 (kasus lama).

## 5. Kesimpulan
Dari hasil penelitian diatas, pada perhitungan bobot similaritas pairwise comparison dilihat pada 8 penyakit gigi dan 46 gejala. Membuktikan bahwa pairwise comparison dapat digunakana sebagai pembobotan nilai similaritas. Pada hasil perhitungan  gejala berat dengan nilai bobot awal 5 menghasilkan  bobot  0.693144314,  pada  hasil  perhitungan  gejala  berat  dengan  nilai  bobot  awal  3  menghasilkan  bobot  0.222716022,  pada  hasil perhitungan gejala berat dengan nilai bobot awal 1 menghasilkan bobot 0.084139664. Pada parameter konsultasi gejala berat, sedang, dan ringan. Dengan  pembobotan pairwise  comparison sistem  dapat  menghasilkan  nilai  similaritas  tinggi  pada  alternatif  penyakit  gigi  dan  memberikan  hasil diagnose penyakit serta gejala pembobotan. Jika hasil similaritas bernilai < 0.5 akan dilakukan penyimpanan kasus dengan proses revise. Sebagai hasil nilai batas pertimbangan moderat 0.5 digunakan untuk menentukan sebuah konsultasi kasus baru pada pakar yang memiliki wewenang.

## 6. Daftar pustaka
[1]
A. D. C. Kurniawan Wahyu Haryanto1, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Metode Forward,” Apl. Sist. Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Metod. Forw. Chain. Di Uptd Kesehat. Puskesmas Bangil , vol. 4, no. 1, pp. 248–254, 2019.
[2] A. M. Puspitasari, D. E. Ratnawati, and A. W. Widodo, “Klasifikasi Penyakit Gigi Dan Mulut Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J-Ptiik , vol. 2, no. 2, pp. 802–810, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[3] Y. Yuliyana and A. S. R. M. Sinaga, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Menggunakan Metode Naive Bayes,” Fountain Informatics J. , vol. 4, no. 1, p. 19, 2019, doi: 10.21111/fij.v4i1.3019.
[4] D. permadi Tuslaela, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining,” J. PROSISKO , vol. 5, no. 1, pp. 17–26, 2018, [Online]. Available: http://e-jurnal.lppmunsera.org/index.php/PROSISKO/article/view/586/594.
[5] D. Dona, H. Maradona, and M. Masdewi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Jantung Dengan Metode Case Based Reasoning (Cbr),” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.31849/zn.v3i1.6442.
[6] F. B. Fitri and S. Wibisono, “Negara Dalam Penanganan Covid-19 Menggunakan Metode Hybrid,” Sist. Pemeringkatan Negara G20 Dalam
Penanganan Covid-19 Menggunakan Metod. Hybrid Ahp-Topsis , vol. 5, no. 36, 2021.
[7] A. Amanaturohim and S. Wibisono, “Penentuan Parameter Terbobot Menggunakan Pairwise Comparison Untuk CBR Deteksi Dini,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 5, pp. 280–294, 2021.
[8] N. K. Umami and S. Wibisono, “Deteksi Dini Penyakit Balita Menggunakan Algoritma Sorensen Berbobot,” J. Ilm. Inform. , vol. 9, no. 02, pp. 60–67, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i02.3744.