## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut Menggunakan Metode Case-Based Reasoning
Penyakit gigi dan mulut menduduki peringkat pertama dari daftar 10 penyakit paling dikeluhkan oleh  masyarakat.  Hal  ini  disebabkan  oleh  kurangnya  kesadaran  masyarakat  dalam  menjaga  kesehatan gigi  dan  mulut  serta  buruknya  pengetahuan  masyarakat  akan  dampak  penyakit  gigi  dan  mulut.  Tujuan dari  penelitian  ini  membantu  dalam  mendiagnosa  penyakit  gigi  dan  mulut  yang  dialami  oleh  pasien dengan menggunakan sistem pakar. Sistem pakar mengelola setiap gejala penyakit yang dirasakan oleh pasien  dan  melakukan  pengujian  menggunakan  metode  Case-Based  Reasoning.  Hasil  dari  pengujian metode  Case-Based  Reasoning  dihasilkan  sebuah  diagnosa  penyakit  gigi  dan  mulut  dengan  tingkat kemiripan  pada  suatu  penyakit  sebesar  69,23%.  Maka  metode ini dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa penyakit  gigi  dan  mulut  yang  dialami  oleh  pasien,  sehingga  membantu  dokter  spesialis  mengambil keputusan dalam penanganan penyakit.
Kata kunci: Sistem Pakar, Diagnoosa, Gigi Dan Mulut, Case-Based Reasoning

## Abstract
Oral  and  dental  disease  was  ranked  first  in  the  list  of  the  10  most  complained  of  by  the community. This is caused by a lack of public awareness in maintaining dental and oral health and poor public knowledge of the effects of dental and oral diseases. The purpose of this study helps in diagnosing dental  and  oral  diseases  experienced  by  patients  using  an  expert  system.  The  expert  system  manages every  symptom  of  the  disease  felt  by  the  patient  and  performs  testing  using  the  Case-Based  Reasoning method. The results of testing the Case-Based Reasoning method produced a diagnosis of dental and oral diseases with a similarity in disease to 69.23%. So this method can be used to diagnose dental and oral diseases experienced by patients, thus helping specialist doctors make decisions in handling diseases..
Keywords : Expert Systems, Diagnosis, Teeth and Mouth, Case-Based Reasoning

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  zaman,  kesadaran  masyarakat  indonesia  akan  kesehatan  saat  ini  mulai berkurang.  Hal  ini  disebabkan  oleh  banyaknya  kegiatan  atau  aktifitas  yang  dilakukan  sehingga masyarakat  mulai  mengabaikan  kesehatan.  Sering  kali  masyarakat  tidak  memperhatikan  kesehatan  gigi dan  mulut  setelah  menyantap  makanan  sehingga  menimbulkan  penyakit  gigi  dan  mulut.  Berdasarkan penelitian, penyakit gigi dan mulut pada manusia menduduki urutan pertama dari daftar 10 besar penyakit yang paling banyak dikeluhkan masyarakat indonesia yang disebabkan persepsi dan perilaku masyarakat terhadap kesehatan gigi dan mulut masih buruk [1].
Diagnosa  penyakit  gigi  dan  mulut  dilakukan  oleh  dokter  spesialis  gigi  dan  mulut  berdasarkan gejala  yang  diterima  dan  bentuk  kerusakan  gigi  atau  mulut  yang  terlihat  [2].  Namun  seringkali masyarakat  mengatasi  gangguan  kesehatan  gigi  dan  mulut  berdasarkan  pengetahuan  sendiri  seperti menggunakan  obat  pereda  nyeri  [3].  Hal  ini  diakibatkan  minimnya  perilaku  masyarakat  untuk mengkonsultasikan penyakit yang dialami. Selanjutnya keterbatasan dokter spesialis dalam hal waktu dan banyaknya  aktifitas  juga  menjadi  faktor  kekurangan  dalam  memberikan  konsultasi  pada  masyarakat. Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  dibutuhkan  suatu  sistem  pakar  yang  mampu  mendiagnosa  penyakit gigi dan mulut berdasarkan data klinis pasien.
Chairun Nas , Kusnadi STMIK Catur Insan Cendikia Jl. Kesambi No.202, Cirebon e-mail: chairun.nas@cic.ac.id , kusnadi@cic.ac.id
Abstrak
Sistem pakar secara umum mengadopsi pengetahuan manusia kedalam komputer agar komputer dapat  menyelesaikan  masalah  secara  sistematis  seperti  halnya  manusia  menyelesaikan  masalah  [4]. Didalam sistem pakar, terdapat teknik atau metode penalaran yang digunakan untuk menghasilkan sebuah penyelesaian.  Salah  satu  teknik  atau  metode  dalam  sistem  pakar  adalah  metode  Case-Based  Reasoning yang dapat memproses permasalahan yang diajukan dengan menggunakan solusi pada kasus sebelumnya yang memiliki persamaan kasus [5].
Penggunaan  sistem  pakar  menggunakan  metode Case-Based  Reasoning sebelumnya  telah dilakukan  pada  pendiagnosaan  penyakit  paru-paru.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  pada  satu kasus  baru  dengan  8  kasus  yang  telah  ada  sebelumnya  untuk  di  uji  nilai  kedekatannya.  Dari  hasil pengujian ini ditemukan kasus ke 5 yang memiliki tingkat kesamaan sebesar 0,93 atau 93% dengan kasus baru  yang  dimasukkan.  Sehingga  metode  ini  dapat  digunakan  untuk  melakukan  diagnosa  dengan membandingkan suatu kasus baru dengan kasus lama [6].
Sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  gigi  sebelumnya  juga  telah  dilakukan  dengan menggunakan  metode Forward  Chaining .  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  2  jenis penyakit  gigi  dan  14  gejala  penyakitnya.  Metode Forward  Chaining melakukan  pengujian  diagosa terhadap  penyakit  gigi  dengan  mengikuti rule yang  telah  dibuat.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan  suatu jenis penyakit dimana melakukan 5 kali iterasi proses rule [3]. Kekurangan dari penggunaan metode ini adalah ketergantungan terhadap rule , apabila rule tidak terpenuhi, maka hasil diagnosa tidak ditemukan. Dari  penelitian  yang  telah  dibahas  sebelumnya,  maka  metode Case-Based  Reasoning cocok digunakan dalam perancangan aplikasi sistem pakar untuk menentukan tingkat kemiripan suatu kasus.

## 2. STUDI LITERATUR

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sebuah  sistem  yang  mengajarkan  sebuah  komputer  agar  komputer  dapat menyelesaikan masalah seperti layanknya manusia yang ahli dibidangnya[7]. Sistem pakar dibangun agar dapat  membantu  orang  awam  dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  biasanya  hanya  dapat diselesaikan  oleh  seorang  ahli  atau  pakar.  Sistem  pakar  dikategorikan  kedalam  perangkat  lunak  tingkat tinggi,  dimana  didalam  sistem  tersebut  ditanam logika agar  dapat  menduplikasi  fungsi  dari  seorang ahli yang  khusus  dibidangnya  [8].  Dengan  adanya  sistem  pakar,  maka  keluaran  yang  akan  dihasilkan  lebih efektif, terorganisir dan tepat dibandingkan dengan keluaran yang dihasilkan oleh manusia [3].
Untuk  pembangunan  sistem  pakar  dibutuhkan  komponen-komponen  utama  seperti  Antarmuka Pengguna  ( User  Interface ),  Basis  Pengetahuan  ( Knowledge  Base ),  Mekanisme  Inferensi  ( Inference Machine )  dan  Memori  Kerja  ( Working  Memory )  [1].  Komponen-komponen  tersebut  saling  berintegrasi dalam  membangun  sistem  pakar  yang  lebih  efektif  dan  untuk  menghasilkan  keluaran  yang  tepat. Komponen knowledge base dalam sistem pakar bersifat khusus untuk satu domain masalah saja atau satu bidang masalah seperti bidang kedokteran, keuangan dan lain-lain [5].
Aplikasi  Sistem  Pakar  disusun  oleh  dua  bagian  utama,  yaitu  lingkungan  pengembang ( Development  Environment )  yang  berguna  untuk  memasukkan  pengetahuan  pakar  kedalam  lingkungan sistem  pakar,  sedangkan  lingkungan  konsultasi  ( Consultation  Environment )  berguna  untuk  memperoleh pengetahuan dari pakar [9].

## 2.2 Case-Based Reasoning
Case-Based  Reasoning termasuk  bagian  dari  representasi  pengetehuan  dimanamerupakan sebuah  metode  dalam  sistem  pakar  yang  berbasis  pengetahuan. Case-Based  Reasoning adalah  satu penyelesaian masalah, dimana masalah tersebut diselesaikan dengan melihat pola atau keadaan yang telah terjadi sebelumnya [7]. Kapabilitas metode Case-Based Reasoning dibidang medis mencakup diagnosis, prognosis,  terapi  dan  tindak  lanjut  pada  pasien  [4].  Maka  dapat  digambarkan  secara  sederhana bahwasanya metode Case-Based Reasoning dalam mendiagnosa melakukan pembandingan dengan kasus lama terhadap kasus baru.
Pada  sebuah  metode,  terdapat  tahapan  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  akhir.  Secara umum proses metode Case-Based Reasoning terdiri dari 4 langkah pada Gambar 1, yaitu [6]:
1. Retrieve ,  merupakan  proses  pengenalan  masalah  dan  pencarian  persamaan  masalah  pada database.
2. Reuse ,  merupakan  proses  menggunakan  kembali  informasi  atau  pengetahuan  yang  telah tersimpan pada database untuk memecahkan masalah.
3. Revise , merupakan proses untuk memperbaiki solusi yang diusulkan.
4. Retain ,  merupakan  proses  menyimpan  pengetahuan  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk memecahkan masalah kedalam basis kasus yang ada.
Gambar 1. Tahapan Case-Based Reasoning
Saat  proses  temu  kembali kasus  yang telah  ada,  akan dilakukan  perhitungan  tingkat  kemiripan struktur  antara  kasus  baru  dengan  objek  yang  ada  pada  kasus-kasus  yang  telah  tersimpan  sebelumnya. Fungsi kemiripan ( Similarity ) adalah langkah yang digunakan untuk mengenali kesamaan atau kemiripan antara kasus-kasus yang tersimpan dalam basis kasus dengan kasus yang baru [4]. Rumus dalam mencari nilai kemiripan yaitu :
Similarity = 𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+..𝑠𝑛∗𝑤𝑛 𝑤1+𝑤2+...𝑤𝑛 ........... (1)
Keterangan : S    = similarity jika terdapat kemiripan kasus maka akan bernilai 1, sedangkan tidak mirip, bernilai 0. W  = weight (bobot yang diberikan).

## 2.3 Penyakit Gigi Dan Mulut
Penyakit adalah suatu proses penghancuran secara partikular dalam suatu organ atau organisme yang  menyebabkan  keadaan  tidak  nyaman  yang  dialami  oleh  tubuh  dan  pikiran  [2].  Gigi  tertanam didalam tulang rahang bawah dan atas serta tersusun dalam dua lengkungan rahang atas dan lengkungan rahang  bawah,  sehingga  kedudukan  gigi  bawah  agak  melampaui  gigi  atas  [1].  Gigi  dan  mulut  menjadi tempat  masuknya  makanan  yang  kita  makan,  maka  mulut  dan  gigi  rentan  mengalami  sakit  disebabkan bakteri apabila tidak menjaga kesehatan gigi dan mulut.
Maka penyakit gigi dan mulut dapat diartikan proses penghancuran secara partikular yang terjadi pada gigi dan mulut [2]. Penyakit gigi dan mulut dapat diartikan juga keadaan tidak normal yang terjadi pada gigi dan mulut-mulut yang disebabkan oleh gejala-gejala tertentu. Gejala umum yang sering terjadi pada penyakit gigi dan mulut dapat dilihat pada kondisi gigi dan mulut tersebut.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  dapat  diuraikan  tahapan  proses  dalam  pendiagnosaan  penyakit  gigi  dan mulut menggunakan metode Case-Based Reasoning pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Proses Penelitian

## 3. 1 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengumpulan  berupa  data  jenis  penyakit  dan  data  gejala-gejala yang  berhubungan  dengan  penyakit  gigi  dan  mulut.  Data  diperoleh  melalui  wawancara  dengan  dokter spesialis gigi dan mulut. Adapun jenis penyakit yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Penyakit Gigi Dan Mulut Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Gingivitis Ulseratif Nekrosisakut P02 Trench Mouth P03 Candidiasis Oral P04 Abses Periodental P05 Glosistis P06 Abses Periapikal P07 Herpes Labialis P08 Stomatitis Angularis P09 Gingivostomatitis
Dari data yang diperoleh, didapatkan 9 jenis penyakit gigi dan mulut. Selanjutnya gejala-gejala dari penyakit serta hubungan antara gejala dan penyakit yang  dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Data Gejala Penyakit Gigi Dan Mulut Kode Nama Gejala Penyakit Bobot P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 P08 P09 G01 Bau mulut * * * 1 G02 Gusi bengkak, merah dan berdarah * 3 G03 Gelisah * 1 G04 Kelelahan * 1 G05 Gingival  berkaratin,  gaung  luka  diantara  gigi dan gusi * 3 G06 Pembesaran  limfonoid  dikepala,  leher  atau rahang * 1 G07 Demam * * * * 3 G08 Gusi mudah berdarah * 3 G09 Kelenjer  getah  bening  dibawah  rahang  sering kali membengkak * 3 G10 Mengunyah dan menelan makanan menyebabkan rasa nyeri * * 5 G11 Kehilangan selera makan * * * 1 G12 Pebengkakan pada gusi * 3 G13 Sakit saat membuka mulut * * 1 G14 Pecah-pecah dan kemerahan pada sudut mulut
* 3
G15 Peradangan pada lidah * 5 G16 Pembekakan kelenjer getah bening leher * 5
G17 Permungkaan lidah yang halus
* 1
G18 Mengunyah akan menimbulkan rasa sakit * 1 G19 Lidah berwarna merah dan putih * 3 G20 Alergi pada pasta gigi dan obat kumur * 1 G21 Gigi terasa sakit * 3 G22 Kesulitan mengunyah, menelan dan berbicara * 3 G23 Ujung-ujung gusi yang terletak diantara dua gigi mengalami pengikisan * 5 G24 Muncul  bintik  kuning,  putih  atau  krem  didalam mulut * 5 G25 Kulit terkelupas * 3 G26 Sedikit pendarahan apabila lesi tergores * 3 G27 Timbulnya kerak yang berlebihan * 3 G28 Merintis kecil * 1 G29 Bibir terasa kering * 1 G30 Luka kecil sekitar 1-5 milimeter diameter * 3 G31 Gusi berwarna merah * 1 G32 Banyak luka terbuka berwarna putih dan kuning * 5 G33 Perih sekitar luka * 3 G34 Fisur Eritemotosis Simetris pada kulit Commisura * 1 G35 Kesemutan pada wilayah bibir * 3 G36 Lesi menyerupai keju * 1 G37 Didalam mulut seperti terdapat kapas * 3 G38 Rasa  gatal  dan  iritasi  pada  daerah  birbir  dan mulut * * 5 G39 Rasa sakit dan nyeri pada bibir dan mulut * 5 G40 Munculnya nanah * 5 G41 Susah mengunyah makanan * * * 3 G42 Luka kecil (lecet) pada bibir dan mulut * 3 G43 Nyeri gusi * 5
Setiap  penyakit  memiliki  gejalanya  masing-masing  dan  setiap  gejala  juga  memiliki  bobot nilainya. bobot gejala dikelompokkan ke dalam 3 jenis :
a. Gejala dengan bobot bernilai 1 digolongkan kedalam gejala ringan.
b. Gejala dengan bobot bernilai 3 digolongkan kedalam gejala sedang.
c. Gejala dengan bobot bernilai 5 digolongkan kedalam gejala berat.
Hubungan antara penyakit dan gejala ini dapat dijadikan sebagai basis kasus lama dalam proses metode Case-Based Reasoning , dimana basis kasus tersebut akan dibandingkan dengan kasus baru.

## 3.2 Input Kasus Baru
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  kasus  baru.  Kasus  baru diperoleh melalui gejala yang dirasakan oleh pasien saat ini, sehingga dapat ditemukan jenis penyakit gigi dan mulut yang diderita. Kasus baru yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Data Kasus Baru / Gejala Yang Dirasakan Pasien
No Kode Gejala Nama Gejala Yang Dirasakan 1. G23 Ujung-ujung gusi yang terletak diantara dua gigi mengalami pengikisan 2. G40 Munculnya nanah 3. G43 Nyeri gusi 4. G02 Gusi bengkak, merah dan berdarah 5. G08 Gusi mudah berdarah 6. G21 Gigi terasa sakit 7. G41 Susah mengunyah makanan 8. G01 Bau mulut 9. G11 Kehilangan selera makanan 10. G18 Mengunyah akan menimbulkan rasa sakit 11. G31 Gusi berwarna merah
3.3 Proses Metode Case-Based Reasoning Setelah seluruh data yang dibutuhkan dikumpulkan, selanjutnya dapat dilakukan proses metode Case-Based  Reasoning .  Pada  proses  metode  ini,  ada  4  tahapan  yang  harus  dilakukan  yaitu,  tahapan Retrieve ,  dimana  pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  pengenalan  masalah  dan  pencarian  masalah  pada database.  Selanjutnya  tahapan Reuse yang  digunakan  untuk  menggunakan  kembali  pengetahuan  yang
telah  tersimpan  sebelumnya  dimana  diartikan  sebagai  proses  pencarian  nilai similarity .  Tahapan selanjutnya  yaitu Revise ,  dimana  solusi  yang  dihasilkan  akan  dievaluasi  kembali.  Dan  terakhir  tahapan Retain yang merupakan tahapan proses penyimpanan pengetahuan yang dihasilkan ke dalam database.

## 3.4 Perancangan Sistem
sistem pakar dalam penelitian ini dirancang menggunakan UML ( Unified Modelling Language ) agar mempermudah memindahkan konsep sistem yang dirancang kedalam bentuk aplikasi. Perancangan sistem  dirancangkan  dalam  2  bentuk,  yaitu Use  Case  Diagram yang  menggambarkan  hubungan  antara aktor  dengan  sistem  dan Class  Diagram yang  menggambarkan  hubungan  data-data  yang  ada  dalam sistem. Adapun bentuk Use Case dan Class Diagram dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4 berikut:
Gambar 3. Use Case Diagram
Gambar 4. Class Diagram

## 3.5 Implementasi Sistem
Sistem  pakar  dalam  penelitian  ini  diimplementasikan  ke  dalam  web  yang  dibangun menggunakan bahasa pemograman php dan MySql. Tujuan sistem pakar ini diimplementasikan kedalam bentuk aplikasi web agar sistem pakar ini dapat diakses oleh user dimanapun dan kapanpun menggunakan jaringan internet.

## 4. ANALISA DAN HASIL
Pada  analisa  sistem  pakar  ini,  dilakukan  proses  berdasarkan  tahapan  dari  metode Case-Based Reasoning , maka dilakukan analisa pada setiap tahapan sebagai berikut:

## 4.1 Tahapan Retrieve
Sebagaimana  telah  dijelaskan  sebelumnya,  pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  pengenalan masalah  dan  pencarian  masalah  pada  database.  Pencarian  masalah  tersebut  dilakukan  untuk  setiap masing-masing jenis penyakit yang dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Penyakit Gigi Dan Mulut Jenis Gingivitis Ulseratif Nekrosis Akut
Untuk  pencarian  masalah  penyakit  Gingvitis  Ulseratif  Nekrosis  Akut  pada  kasus  baru  yang diperoleh, maka dapat dilihat hubungannya pada Gambar 5 berikut:
Gambar 5. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Gingvitis Ulseratif Nekrosis Akut
b. Penyakit Gigi Dan Mulut Jenis Trench Mouth
Untuk  pencarian  masalah  penyakit  Trench  Mouth  pada  kasus  baru  yang diperoleh, maka  dapat dilihat hubungannya pada Gambar 6 berikut:
Gambar 6. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Trench Mouth
c. Penyakit Gigi Dan Mulut Jenis Candidiasis Oral
Untuk  pencarian  masalah  penyakit  Candidiasis  Oral  pada  kasus  baru  yang  diperoleh,  maka dilihat hubungannya pada Gambar 7 Berikut:
Gambar 7. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Candidiasis Oral
d. Penyakit Gigi dan Mulut Jenis Abses Periodental
Untuk  pencarian  masalah  penyakit  Abses  Periodental  pada  kasus  baru  yang  diperoleh,  maka dilihat hubungannya pada Gambar 8 berikut:
Gambar 8. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Abses Periodental e. Penyakit  Gigi dan Mulut Jenis Glositis
Untuk  pencarian  masalah  penyakit  Glositis  pada  kasus  baru  yang  diperoleh,  maka  dilihat hubungannya pada Gambar 9 berikut:
Gambar 9. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Glositis
f. Penyakit Gigi dan Mulut Jenis Abses Periapikal
Untuk  pencarian  masalah  penyakit  Abses  Periapikal  pada  kasus  baru  yang  diperoleh,  maka dilihat hubungannya pada Gambar 10 berikut:
Gambar 10. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Abses Periapikal
g. Penyakit Gigi dan Mulut Jenis Herpes Labialis
Untuk pencarian masalah penyakit Herpes Labialis pada kasus baru yang diperoleh, maka dilihat hubungannya pada Gambar 11 berikut:
Gambar 11. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Herpes Labialis
h. Penyakit Gigi dan Mulut Jenis Stomatitis Angularis
Untuk  pencarian  masalah  penyakit  Stomatitis  Angularis  pada  kasus  baru  yang  diperoleh, maka dilihat hubungannya pada Gambar 12 berikut:
Gambar 12. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Stomatitis Angularis
i. Penyakit Gigi dan Mulut Jenis Gingivostomatitis
Untuk  pencarian  masalah  penyakit  Gingivostomatitis  pada  kasus  baru  yang  diperoleh,  maka dilihat hubungannya pada Gambar 13 berikut:
Gambar 12. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Gingivostomatitis

## 4.2 Tahapan Reuse
Pada  tahapan reuse ,  dilakukan  perhitungan similarity untuk  mencari  tingkat  kemiripan  kasus lama dengan kasus baru. Adapun proses pencarian kemiripan ini dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Ginggivitis Ulseratif Nekrosis Akut
Dari  hubungan  kasus  lama  dengan  kasus  baru  yang  dilakukan  pada  tahapan Retrieve ,  maka diperoleh 3 gejala yang sama, maka dari hubungan tersebut didapatkan similarity sebagai berikut:
Similarity (1) = 𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+..𝑠𝑛∗𝑤𝑛 𝑤1+𝑤2+...𝑤𝑛
= 1∗1+1∗3+0∗3+0∗5+0∗3+1∗5
1+3+3+5+3+5 = 9 20 = 0,45
= 45 %
b. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Trench Mouth
Dari  hubungan  kasus  lama  dengan  kasus  baru  yang  dilakukan  pada  tahapan Retrieve ,  maka diperoleh 3 gejala yang sama, maka dari hubungan tersebut didapatkan similarity sebagai berikut:
Similarity (2) = 𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+..𝑠𝑛∗𝑤𝑛 𝑤1+𝑤2+...𝑤𝑛
= 1∗1+0∗1+0∗1+0∗3+1∗3+0∗3+0∗5+1∗5 1+1+1+3+3+3+5+5 = 9 22 = 0,40909 = 40,9 %
c. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Candidiasis Oral
Dari  hubungan  kasus  lama  dengan  kasus  baru  yang  dilakukan  pada  tahapan Retrieve ,  maka diperoleh 1 gejala yang sama, maka dari hubungan tersebut didapatkan similarity sebagai berikut:
Similarity (3) =
𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+..𝑠𝑛∗𝑤𝑛
𝑤1+𝑤2+...𝑤𝑛
= 0∗3+0∗5+0∗3+0∗1+0∗3+1∗1
3+5+3+1+3+1 = 1 16 = 0,0625 = 6,25 %
d. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Abses Periodental
Dari  hubungan  kasus  lama  dengan  kasus  baru  yang  dilakukan  pada  tahapan Retrieve ,  maka diperoleh 3 gejala yang sama, maka dari hubungan tersebut didapatkan similarity sebagai berikut:
Similarity (4) = 𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+..𝑠𝑛∗𝑤𝑛 𝑤1+𝑤2+...𝑤𝑛
= 0∗3+0∗1+1∗1+1∗5+1∗3 3+1+1+5+3 = 9 13 = 0,6923
= 69,23 %
e. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Glositis
Dari  hubungan  kasus  lama  dengan  kasus  baru  yang  dilakukan  pada  tahapan Retrieve ,  maka diperoleh 1 gejala yang sama, maka dari hubungan tersebut didapatkan similarity sebagai berikut:
Similarity (5) = 𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+..𝑠𝑛∗𝑤𝑛 𝑤1+𝑤2+...𝑤𝑛
= 0∗5+0∗1+0∗3+0∗1+0∗3+1∗3
5+1+3+1+3+3
= 3 16 = 0,1875
= 18,75 %
f. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Abses Periapikal
Dari  hubungan  kasus  lama  dengan  kasus  baru  yang  dilakukan  pada  tahapan Retrieve ,  maka diperoleh 2 gejala yang sama, maka dari hubungan tersebut didapatkan similarity sebagai berikut:
Similarity (6) = 𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+..𝑠𝑛∗𝑤𝑛 𝑤1+𝑤2+...𝑤𝑛
= 0∗3+0∗5+0∗5+1∗3+1∗3 3+5+5+3+3 = 6 19 = 0,3157 = 31,57 %
g. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Herpes Labialis
Dari  hubungan  kasus  lama  dengan  kasus  baru  yang  dilakukan  pada  tahapan Retrieve ,  maka diperoleh 1 gejala yang sama, maka dari hubungan tersebut didapatkan similarity sebagai berikut:
Similarity (7) = 𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+..𝑠𝑛∗𝑤𝑛 𝑤1+𝑤2+...𝑤𝑛
= 1∗1+0∗1+0∗3+0∗3+0∗3+0∗5+0∗5+0∗3 1+1+3+3+3+5+5+3
= 1 24 = 0,0416
= 4,16 %
h. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Stomatitis Angularis
Dari  hubungan  kasus  lama  dengan  kasus  baru  yang  dilakukan  pada  tahapan Retrieve ,  maka diperoleh 0 gejala yang sama, maka dari hubungan tersebut didapatkan similarity sebagai berikut:
Similarity (8) = 𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+..𝑠𝑛∗𝑤𝑛 𝑤1+𝑤2+...𝑤𝑛
= 0∗1+0∗3+0∗3+0∗1+0∗5 1+3+3+1+5 = 0 13 = 0
= 0 %
i. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Gingivostomatitis
Dari  hubungan  kasus  lama  dengan  kasus  baru  yang  dilakukan  pada  tahapan Retrieve ,  maka diperoleh 3 gejala yang sama, maka dari hubungan tersebut didapatkan similarity sebagai berikut:
Similarity (9) = 𝑠1∗𝑤1+𝑠2∗𝑤2+..𝑠𝑛∗𝑤𝑛 𝑤1+𝑤2+...𝑤𝑛
= 1∗1+0∗3+1∗1+0∗3+1∗1+0∗5
1+3+1+3+1+5 = 3 14 = 0,2142
= 21,42 %

## 4.3 Tahapan Revise
Pada tahapan ini dilakukan proses meninjau kembali hasil yang diperoleh dari proses similarity . Dari  perhitungan similarity untuk  setiap  jenis  penyakit  gigi  dan mulut,  ditemukan  jenis  penyakit  Abses Periodental  sebagai  nilai similarity tertinggi  dengan  nilai  kemiripan  sebesar  69,23%.  Sedangkan  untuk jenis penyakit Stomatitis Angularis memiliki nilai similarity terendah dengan nilai kemiripan 0%. Maka  dari  hasil  tersebut  dapat  dilakukan  diagnosa,  bahwa  pasien  mengalami  penyakit  Abses Periodental  dengan  nilai  kemiripan  sebesar  69,23%  dan  pasien  tidak  memiliki  kemungkinan  untuk terjangkit penyakit Stomatitis Angularis.

## 4.4 Tahapan Retain
Pada tahapan ini, kasus baru yang telah di uji dengan setiap jenis penyakit gigi dan mulut dapat dimasukkan kedalam database. Hal ini bertujuan apabila dilakukan proses pencarian kasus baru dan kasus lama, kasus ini dapat digunakan untuk dibandingkan pada kasus baru lainnya.

## 4.5 Pengujian Sistem Pakar Penyakit Gigi Dan Mulut
Pengujian  sistem  menggambarkan  bagaimana  sebuah  sistem  berjalan.  Tahapan  pengujian  ini berisikan hasil eksekusi program dan penjelasan program yang telah dirancang. Adapun tampilan sistem yang telah dibangun dapat dilihat sebagai berikut:
a. Tampilan Halaman Utama
Tampilan Halaman Utama merupakan tampilan awal dari sistem. Pada Halaman Utama terdapat menu-menu  yang  dapat  diakses  dalam  menjalankan  program.  Adapun  tampilan  Halaman  Utama  dapat dilihat pada Gambar 13 berikut:
Gambar 13. Halaman Utama Sistem Pakar
b. Tampilan Form Hasil Diagnosa
Tampilan  Form  Hasil  Diagnosa  merupakan  halaman  yang  menampilkan  jenis  penyakit  yang dialami  oleh  pasien.  Pada  halaman  ini  juga  dijelaskan  keterangan  tentang  penyakit,  penyebab  penyakit dan pencegahannya. Adapun tampilan Form Hasil Diagnosa dapat dilihat pada Gambar 17 berikut:
Gambar 17. Form Hasil Diagnosa Sistem Pakar

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang telah dijelaskan, maka dari penelitian ini didapatkan kesimpulan dan saran sebagai berikut:

## 5.1 Simpulan
Sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode Case-Based  Reasoning telah  dapat  melakukan analisa  terhadap  data  gejala-gejala  yang  dirasakan  oleh  pasien  dengan  mencari  kemiripan  pada  kasus lama. Dari hasil analisa tersebut, diperoleh nilai kemiripan tertinggi sebesar 69,23% pada sebuah penyakit gigi dan mulut, sehingga pasien dapat di diagnosa mengalami penyakit gigi dan mulut. Maka dengan hasil diagnosa  tersebut,  dapat  membantu  dokter  spesialis  mengambil  keputusan  dalam  melakukan  tindakan selanjutnya.

## 5.2 Saran
Dalam penelitian selanjutnya, diharapkan adanya pengembangan metode Case-Based Reasoning menggunakan metode sistem pakar lainnya, sehingga didapatkan hasil yang lebih maksimal dan komplek. Sehingga dalam pendiagnosaan sebuah penyakit didapatkan hasil yang mendekati kebenaran.
Provide a statement that what is expected, as stated in the "Introduction" chapter can ultimately result in "Results and Discussion" chapter, so there is compatibility. Moreover, it can also be added the prospect of the development of research results and application prospects of further studies into the next (based on result and discussion).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurzaman,  Destiani  D,  Dhamiri  D.  Pembangunan  Aplikasi Sistem  Pakar untuk  Diagnosis  Penyakit Gigi Dan Mulut Pada Manusia. Jurnal Algoritma . 2012; 9(12): 1-8. ISSN 2302-7339.
[2] Makarios A, Prasetiyowati M. Rancang Bangun Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Mulut Dan Gigi dengan Metode Fuzzy Logic. ULTIMATICS . 2012; 4(2): 1-6. ISSN 2085-4552.
[3] Silvia,  Leonita  C,  Virginia,  Candra  Y,  Sevani  N.  Aplikasi  Diagnosis  Karies  Pada  Gigi  Manusia Berbasis Web. ULTIMATICS . 2015; 7(1): 43-49. ISSN 2085-4552.
[4] Fatmayati  F.  Rancangan  Sistem  Penalaran  Berbasis  Kasus  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Gigi  dan Mulut. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia . 2015; 55-60. ISSN 2302-3805.
[5] Retnowati  R,  Pujiyanta  A.  Implementasi  Case  Base  Reasoning  Pada  Sistem  Pakar  Dalam Menentukan  Jenis  Gangguan  Kejiwaan. Jurnal  Sarja  Teknik  Informatika .  2013;  1(1):  69-78.  ISSN 2338-5197.
[6] Kusuma  D, Chairani.  Rancang  Bangun  Sistem akar  Pendiagnosa  Penyakit  Paru-Paru  Menggunakan Metode Case Based Reasoning. Jurnal Infotel . 2014; 6(2): 57-62.
[7] Irfandi M, Romadhony A, Saadah S. Implementasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Menggunakan  Metode  Hybrid  Case-Based  dan  Rule-Based  Reasoning. Indonesia  Symposium  On Computing . 2015; 219-225. ISSN 2460-3295
[8] Setiabudi  W,  Sugiharti  E,  Arini  F.  Expert  System  Diagnosis  Dental  Disease  Using  Certanty  Factor Method. Scientific Journal of Informatics . 2017; 4(1): 43-50. ISSN 2407-7658
[9] Nas  C.  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tiroid  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer. Jurnal Teknologi Dan Open Source . 2019; 2(1): 1-14. ISSN 2655-7592