## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PERIODONTAL MENGGUNAKAN METODE
DEMPSTER – SHAFER

## Muhammad Aufa Ridwan
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Samudra Email: m.aufa78@gmail.com

## Arief Maulana
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Samudra Email: mamangmaulana120@gmail.com

## Aulia Rahman Syahputera
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Samudra Email: arsy.jr@gmail.com
Mudhi Ulfani
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Samudra Email: mudhiulfanii@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit  periodontal  atau periodontal  pathology ,  merupakan  penyakit  yang  menyebabkan terlepasnya  gigi  akibat  reaksi  dari  bakteri  yang  menghasilkan  kerusakan  progresif  pada  jaringan penunjang gigi. Menurut hasil riset kesehatan dasar Indonesia tahun 2013, sebesar 25,9% penduduk Indonesia  mempunyai  masalah  kesehatan  jaringan  periodontal.  Masalah  yang  dihadapi  adalah inimnya pengetahuan serta terbatasnya sumber informasi mengenai kesehatan jaringan periodontal menyebabkan kesadaran masyarakat untuk menjaga kesehatan gigi dan mulut masih rendah. Oleh karena  itu,  maka  perlu  adanya  inovasi  yang  mampu  melakukan  konsultasi  dengan  mudah  hanya dengan  memberikan  potongan  informasi  tentang  penyakit  periodontal.  Inovasi  tersebut memanfaatkan pengetahuan yang dimiliki oleh pakar agar dapat menghasilkan diagnosa yang sesuai dengan pemeriksaan yang dilakukan secara langsung. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah  metode Dempster  –  Shafer yaitu  metode  representasi,  kombinasi  dan  propogasi ketidakpastian, dimana teori ini memiliki beberapa karakteristik yang secara intuitif sesuai dengan cara berfikir seorang pakar, namun dasar matematika yang kuat. Dempster – Shafer digunakan untuk mendapatkan  persentase  tertinggi  kemungkinan  terjadinya  suatu  penyakit  berdasarkan  informasi gejala yang diberikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penentuan penyakit sangat dipengaruhi oleh nilai belief serta data aturan yang diberikan oleh pakar. Pemanfaatan metode Dempster – Shafer telah  berhasil  melakukan  diagnose  penyakit  dengan  nilai  akurasi  sebesar  92,86%  dari  subjek penelitian sebanyak 14 orang pasien klinik gigi dan mulut Rumah Sakit Umum Daerah Langsa.
Kata kunci: sistem pakar, demspter – shafer , penyakit periodontal

## ABSTRACT
Periodontal disease is a disease that causes tooth loss due to inflammation from bacteria that results in progressive damage to the supporting tissues of the teeth. According to the results of Indonesia's basic health research in 2013, 25.9% of Indonesia's population has periodontal tissue health problems. The problem faced is the lack of knowledge and the limited source of information
about the health of periodontal tissues, causing public awareness to maintain oral health is still low. Therefore, it is necessary to have innovations are capable to carry out consultations easily without having  to  be  given  clear  information  about  periodontal  disease.  The  innovation  utilizes  the knowledge  possessed  by  experts  in  order  to  produce  a  diagnosis  that  is  consistent  with  the examination  carried  out  directly. The  method  used  in  this  study  is  the  Dempster-Shafer  method, which is a method of representation, combination and uncertainty propogation, where this theory has several characteristics that are instutitively in accordance with the way of thinking of an expert, but with a strong mathematical basis. Dempster - Shafers are used to get the highest percentage of the likelihood of an illness based on the symptom information provided. The results showed that the determination  of  the  disease  was  strongly  influenced  by  the  value  of  belief  as  well  as  rule  data provided  by  experts.  Utilization  of  the  Dempster-Shafer  method  has  successfully  diagnosed  the disease with an accuracy value of 92.86% of the study subjects as many as 14 dental and oral clinic patients at the Rumah Sakit Umum Daerah Langsa.

## Keywords: expert system, demspter – shafer, periodontal disease

## 1. PENDAHULUAN
Hampir setiap orang pernah mengalami gangguan kesehatan jaringan periodontal, baik berupa gangguan gigi berlubang maupun gangguan jaringan penyangga gigi. Upaya pemeliharaan plak gigi untuk kesehatan jaringan periodontal yang masih sangat rendah menjadi pemicu banyak terjadinya gangguan penyakit pada jaringan periodontal.
Menurut hasil riset kesehatan dasar Indonesia tahun 2013, sebesar 25,9% penduduk Indonesia mempunyai  masalah  kesehatan  jaringan  periodontal.  Diantara  mereka,  terdapat  31,1%  yang menerima  perawatan,  sementara  68,9%  lainnya  tidak  melakukan  perawatan  (4).  Riset  kesehatan dasar  Indonesia  dilakukan  pada  seluruh  fasilitas  kesehatan  yang  ada  di  Indonesia,  salah  satunya Rumah Sakit Umum Daerah Langsa.
Penyakit  periodontal  atau periodontal  pathology ,  merupakan  penyakit  yang  menyebabkan terlepasnya gigi akibat inflamasi dari bakteri yang menghasilkan kerusakan progresif pada jaringan penunjang  gigi  (7).  Penyakit  periodontal  di  masyarakat  mempunyai  dampak  yang  luas,  yaitu gangguan  pada  kualitas  hidup  antara  lain  keterbatasan  fungsi  gigi  (sulit  mengunyah,  makanan tersangkut, nafas bau, pencernaan terganggu), disabilitas fisik (diet tidak memuaskan, menghindari makanan  tertentu,  tidak  bisa  menyikat  gigi  dengan  baik),  keluhan  rasa  sakit  setiap  mengunyah makanan, ngilu, sakit kepala, sakit di rahang),  ketidaknyamanan psikis (merasa rendah diri, sangat menderita, khawatir), dan disabilitas psikis (tidur terganggu, sulit berkonsentrasi, merasa malu) (10).
Perkembangan  dunia  teknologi  informasi  telah  banyak  mengalami  perubahan  yang  pesat, seiring  dengan  kebutuhan  manusia  akan  teknologi  informasi.  Hal  ini  mendorong  para  ahli  untuk mengembangkan  komputer  agar  dapat  membantu  kerja  manusia.  Salah  satu  ilmu  komputer  yang dapat  membantu  mengembangkan  komputer  untuk  membantu  kerja  manusia  adalah  sistem  pakar ( Expert System ).
Kurangnya informasi mengenai penyakit yang sedang diderita, rasa malu dan tertutup untuk berkonsultasi  secara  langsung  mengenai  kesehatan  jaringan  periodontal  menyebabkan  penyakit semakin  berkembang.  Oleh  karena  itu,  maka  perlu  adanya  inovasi  yang  mampu  melakukan konsultasi dengan mudah tanpa harus diberikan informasi yang jelas tentang penyakit periodontal.
Implementasi sistem pakar dapat digunakan diberbagai bidang salah satunya bidang kesehatan. Ada  beberapa  metode  yang  dapat  diterapkan  pada  sistem  pakar.  Dalam  penelitiannya,  Hamidi menyatakan bahwa “Metode Dempster  -  Shafer mendiagnosis  penyakit  kelinci  di  kota Pontianak lebih baik dibandingkan dengan metode Certainty Factor. Tingkat keakuratan hasil diagnosis sistem pakar dengan metode Certainty Factor adalah 80%, sedangkan hasil diagnosis sistem pakar dengan metode Dempster – Shafer adalah 85%” (2). Metode Dempster  –  Shafer pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Dempster  yang  melakukan percobaan model ketidakpastian dengan range probabilitas sebagai probabilitas tunggal. Kemudian pada tahun 1976 Shafer mempublikasikan teori Dempster tersebut pada sebuah buku yang berjudul
Mathematical Theory of Evidence . Secara umum teori Dempster – Shafer ditulis dalam suatu interval [ Belief,  Plausibility ]. Belief ( Bel )  adalah  ukuran  kekuatan evidence dalam  mendukung  suatu himpunan proposisi. Jika bernilai 0 (nol) maka mengindikasikan bahwa tidak ada kepastian (6).

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Analisis Kebutuhan Sistem
Sebelum melakukan pengembangan sistem maka tahap pertama yang harus dilakukan adalah menganalisis kebutuhan sistem dari sisi perangkat lunak ( software ) dan kebutuhan perangkat keras ( hardware ). Kebutuhan sistem tersebut adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Kebutuhan Sistem No Perangkat Spesifikasi Kegunaan Jumlah 1 Laptop Intel Core i7, Ram 4 GB Perangkat pembuatan dan pengujian aplikasi. 1 2 MySQL MySQL 5.5 Database server 1 3 PHP PHP 5.6 Bahasa pemrograman yang digunakan 1 4 Web Server Apache Agar script php dapat berjalan di web server 1

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan di Rumah Sakit Umum Daerah Langsa yang terdapat di Kota Langsa menggunakan data yang didapat langsung dari dokter spesialis bedah mulut dengan melakukan Studi Pustaka, Dokumentasi, dan Diskusi Bebas. Dari hasil pengumpulan data diperoleh pengetahuan tentang gejala, penyakit, solusi serta nilai belief .
2.3 Perancangan Sistem
2.3.1 Diagram Alur Konsultasi
Gambar 1. Diagram Alur Konsultasi
Diagram alur konsultasi merupakan alur yang digunakan pengguna dalam berinteraksi dengan sistem.  Pada  tahap  awal,  seorang  pengguna  diwajibkan  untuk  memilih  gejala  yang  tersedia  pada sistem  berdasarkan  keluhan  yang  sedang  dialami.  Pemilihan  gejala  ini  memberikan  kebebasan kepada pengguna untuk memilih lebih dari 1 (satu) gejala dalam melakukan konsultasi. Gejala yang telah  dipilih  oleh  pengguna  selanjutnya  akan  tersimpan  pada  basis  pengetahuan  sebagai pembelajaran  sistem.  Pada  tahap  ini  sistem  akan  melakukan  pencocokan  dengan  melihat  pilihan gejala  yang  ada,  apabila  gejala  yang  dipilih  sudah  memenuhi  ketentuan  yaitu  lebih  dari  1,  maka sistem  akan  dilanjutkan  dengan  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode  Dempster  Shafer. Namun sebaliknya, apabila ketentuan gejala belum atau tidak terpenuhi maka pengguna diwajibkan untuk memilih gejala kembali. Setelah melalui proses perhitungan dengan metode dempster shafer, sistem akan menampilkan hasil diagnosa beserta nilai kepercayaan yang ditemukan.

## 2.3.2 Metode Demspter – Shafer

## Gambar 2. Metode Dempster – Shafer
Proses diagnosa membutuhkan data masukan berupa gejala dari pasien. Pada tahap ini, sistem akan  melakukan  pengujian  apakah  gejala  yang  dipilih  sudah  memenuhi  ketentuan,  apabila  tidak lebih dari 1 maka pasien diharuskan untuk memilih gejala hingga lebih dari 1. Apabila pada proses pemilihan gejala, pasien memilih  2 gejala atau lebih, maka dilakukan perhitungan untuk mencari kombinasi dari nilai gejala pertama atau m1(X) dan gejala kedua atau m2(Y). Kombinasi dari m1(X) dan m2(Y) menghasilkan nilai dari m3(Z). Perhitungan dilakukan dengan menggunakan persamaan:
Keterangan:
: mass  function dari evidence
(Z)
: mass  function dari evidence
(X)
: mass function dari evidence (Y)
Pada  kondisi  tertentu  seperti  gejala  yang  dipilih  berjumlah  3  atau  lebih,  sistem  akan menentukan nilai dari mass function baru dengan persamaan:
Keterangan:
: mass  function dari evidence
(Z)
: mass  function dari evidence
(X)
: mass function dari evidence (Y)
Setelah  melakukan  perhitungan  menggunakan  persamaan  tersebut,  didapatkan  nilai kepercayaan  gejala  terhadap  penyakit  berdasarkan  basis  pengetahuan  yang  ada.  Dalam  beberapa kasus, hasil perhitungan memungkinkan sistem mendapatkan hasil lebih dari 1 jenis penyakit sesuai dengan gejala yang dipilih, namun sistem akan memilih penyakit yang memiliki nilai kemungkinan yang tertinggi dan akan mengabaikan nilai lainnya.

## 2.3.3 Diagram Konteks

## Gambar 3. Diagram Konteks
Diagram konteks menggambarkan sebuah sistem yang telah ada secara keseluruhan mulai dari interaksi  antara  administrator  dengan  sistem,  pakar  dengan  sistem,  pasien  dengan  sistem,  sampai interaksi antara seorang dokter dengan sistem.

## 2.3.4 Entity Relationship Diagram (ERD)

## Gambar 4. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity  Relationship  Diagram menggambarkan  hubungan  antar  entitas  pada  sistem  pakar diagnosa penyakit periodontal.

## 2.3.5 Basis Pengetahuan
Tabel 2. Data Gejala Kode Gejala Nama Gejala G001 Bau mulut tak sedap G002 Gusi bengkak G003 Gusi mudah berdarah saat menyikat gigi G004 Gusi berwarna merah kehitaman G005 Gusi mengalami inflamasi dan peka jika disentu G006 Gusi terlepas G007 Gigi terlihat lebih panjang G008 Gigi depan mulai bergeser G009 Abses pada gusi mulai terbentuk G010 Gigi goyang G011 Terbentuk poket antara gigi dan gusi G012 Luka berwarna putih pada lidah, pipi bagian dalam, langit - langit, gusi dan amandel G013 Luka yang sedikit menimbul G014 Kesulitan makan atau menelan G015 Berdarah apabila luka tergesek G016 Retak atau kemerahan pada ujung mulut G017 Nyeri pada mulut G018 Muncul nanah pada mulut G019 Terasa sakit saat membuka mulut
G020 Pembengkakan kelenjar getah bening di leher G021 Terasa nyeri saat mengunyah makanan G022 Terasa nyeri pada gusi G023 Ujung gusi mengalami pengikisan G024 Bibir terasa kering G025 Luka terbuka lebar pada mulut G026 Gusi berwarna merah
Data gejala berisikan informasi gejala yang menjadi ciri atau tanda terjadinya suatu penyakit
Tabel 3. Data Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit Definisi Penyakit Solusi P001 Gingivitis Gingivitis (radang gusi) adalah penyakit akibat infeksi bakteri yang menyebabkan gusi meradang hingga merah dan membengkak. kondisi gingivitis
ditimbulkan oleh plak, perubahan gingiva juga dideteksi selama periode ketidakseimbangan hormonal dan penyakit sistemik, atau sebagai efek samping obat. Menjaga kebersihan mulut seperti rajin menyikat gigi, gunakan sikat yang lembut dengan kepala berujung kecil, menggunakan pasta gigi yang mengandung fluoride, melakukan flossing setelah sikat gigi. Melakukan scalling gigi, root planning, atau curettage yang disesuaikan dengan tingkat keparahan P002 Periodontitis Penyakit peradangan jaringan pendukung  gigi  yang  disebabkan oleh  kelompok  mikroorganisme tertentu, yang mengakibatkan penghancuran progresif ligamentum periodontal dan tulang alveolar, dengan pembentukan  poket,  resesi,  atau keduanya. Menjaga kesehatan gigi agar terbebas dari bakteri. Gosoklah gigi setiap selesai makan atau 2 kali sehari Melakukan scalling atau pembersihan karang gigi Melakukan root planing untuk membersihkan dan mencegah penumpukan bakteri P003 Kandidiasis Kandidiasis  adalah  infeksi  jamur yang disebabkan oleh jenis jamur yaitu  Candida,  atau  Candida albicans. Kandidiasis dapat Lakukan kebersihan gigi yang baik. Sikat gigi setidaknya 2 kali sehari dan floss 1 kali sehari. Ganti sikat
mempengaruhi area kelamin, mulut, kulit, dan darah gigi dengan sering sampai infeksi pulih. Jangan bergantian sikat gigi. Kumur dengan air garam hangat. Larutkan ½ sendok teh garam (2,5 mL) dengan 1 cup (235 mL) air hangat. Kumur dan buang larutan, jangan ditelan. Gunakan nursing pads Jaga kadar gula Hindari potensial iritan P004 Abses Periodontal Kumpulan nanah yang terlokalisasi (yaitu abses) di dalam jaringan  periodonsium.  Abses periodontal  terjadi  di  samping gigi,  dan  berbeda  dari  abses periapikal yang lebih umum, yang mewakili  penyebaran  infeksi  dari gigi  mati  (yaitu  yang  telah mengalami nekrosis pulpa). Melakukan scalling gigi, root planing, atau curettage yang disesuaikan dengan tingkat keparahan Pemberian antibiotik atau anti jamur P005 Abses Periapikal Kumpulan nanah yang terlokalisasi (yaitu abses) di dalam jaringan  periodonsium.  Abses periapikal terjadi di ujung gigi. Melakukan bedah mulut Pengobatan saluran akur Mencabut pulpa yang mengeluarkan nanah P006 Gingivostomatitis Gingivostomatitis adalah permasalahan  pada  mulut  yang umum terjadi. Penyakit ini biasanya ditandai dengan pembengkakan  dan  luka  di  mulut serta gusi. Pemberian antibiotik atau anti jamur Data  penyakit  berisikan  jenis  –  jenis  penyakit  yang  termasuk  ke  dalam  kategori  penyakit periodontal.
Tabel 4. Data Aturan Kode Aturan Kode Gejala Kode Penyakit 1 G001 P001 2 G002 P001 3 G003 P001
4 G004 P001 5 G005 P001 6 G006 P002 7 G001 P002 8 G005 P002 9 G007 P002 10 G008 P002 11 G009 P002 12 G010 P002 13 G011 P002 14 G012 P003 15 G013 P003 16 G014 P003 17 G015 P003 18 G016 P003 19 G017 P004 20 G002 P004 21 G014 P004 22 G018 P004 23 G014 P005 24 G019 P005 25 G020 P005 26 G021 P005 27 G022 P005 28 G023 P006 29 G024 P006 30 G025 P006 31 G026 P006 32 G012 P006

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Impelentasi Sistem
Implementasi  sistem  adalah  tahap  penerapan  serta  pengembangan  sistem  berdasarkan  pada rancangan yang telah dibuat. Hasil implementasi sistem menampilkan halaman – halaman maupun modul – modul aplikasi yang telah dibuat.

## Gambar 5. Halaman Kelola Data Penyakit
Halaman  kelola  data  penyakit  merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk  menambah, mengedit, menghapus data penyakit yang dibutuhkan sistem.
Gambar 6. Halaman Kelola Data Gejala
Halaman ini akan menampilkan tabel seluruh data gejala yang telah ada pada database sistem. Pada sistem pakar diagnosa penyakit periodontal yang telah dibuat, terdapat 26 data gejala

## Gambar 7. Halaman Kelola Data Aturan
Halaman kelola data aturan merupakan halaman untuk menambah, menghapus, mengedit basis pengetahuan aturan yang menghubungkan antara data gejala dengan data penyakit.

## Gambar 8. Halaman Hasil Konsultasi
Halaman hasil konsultasi merupakan halaman yang menampilkan hasil konsultasi dari sistem berdasarkan gejala yang telah dipilih oleh pasien. Hasil konsultasi akan menampilkan jenis penyakit yang  sedang  diderita  oleh  pasien,  definisi  penyakit,  solusi  yang  dapat  dilakukan  serta  nilai kepercayaan sistem terhadap hasil diagnosa.
Nilai  kepercayaan  dihasilkan  dari  perhitungan  metode Dempster  –  Shafer berdasarkan  nilai densitas gejala yang telah dipilih. Pada gambar tersebut, pasien memilih 4 gejala yaitu, Gusi terlepas, Gigi depan mulai bergeser, Luka yang sedikit menimbul, dan Kesulitan makan atau minum. Nilai densitas berasal dari nilai belief yang ditambahkan pada basis pengetahuan.

## 3.2 Hasil Uji Fungsi Sistem
3.2.1 Pengujian Aplikasi
Tabel 5. Hasil Pengujian Aplikasi No Fungsi Status 1 User memilih gejala Valid 2 Menampilkan hasil diagnosa penyakit Valid 3 Login menggunakan username dan password pasien Valid 4 Login menggunakan username dan password dokter Valid 5 Login menggunakan username dan password pakar Valid 6 Login menggunakan username dan password administrator Valid 7 Input, Edit, Delete data penyakit Valid 8 Input, Edit, Delete data gejala Valid 9 Input, Edit, Delete data aturan Valid
Berdasarkan hasil pengujian setiap modul aplikasi, didapatkan bahwa sistem yang dibuat telah berjalan dengan normal dan sesuai dengan rancangan yang dibuat.

## 3.2.2 Hasil Uji Keakuratan Sistem
Pengujian keakuratan aplikasi dalam mendiagnosa penyakit dilakukan dengan membandingkan  hasil  diagnosa  keluaran  sistem  dengan  hasil  diagnosa  oleh  dokter.  Pengujian dilakukan terhadap 14 orang pasien yang berkunjung pada klinik gigi dan mulut rumah sakit umum langsa. Adapun hasil pengujian disajikan pada tabel berikut:
Tabel 6. Hasil Uji Keakuratan Sistem
Nama Pasien Diagnosa Sistem Persentase Diagnosa Dokter Kesesuaian Diagnosa Ani Kandidiasis 56,24% Gingivitis Tidak Sesuai Neysa Ufaira Periodontitis 99,79% Periodontitis Sesuai Ir. Irawan Abses Periodontal 72,97% Abses Periodontal Sesuai Intan Purnama Sari Gingivitis 79,13% Gingivitis Sesuai Zahari Yahya Gingivitis 76,27% Gingivitis Sesuai Evi Zulida Periodontitis 94,11% Periodontitis Sesuai Ayu Mustika Sari Abses Periapikal 53,52% Abses Periapikal Sesuai Irfan Taufiq Gingivitis 72,74% Gingivitis Sesuai Diman Sari Siregar Gingivostomatitis 95,28% Gingivostomatitis Sesuai Fatimah Periodontitis 93,16% Periodontitis Sesuai Fachrul Rizza Periodontitis 65,73% Periodontitis Sesuai Tukiman Abses Periapikal 87,56% Abses Periapikal Sesuai Handayani Periodontitis 99,87% Periodontitis Sesuai Cut Nasliah Abses Periodontal 77,15% Abses Periodontal Sesuai Jumlah Data Sesuai 13 Jumlah Data Tidak Sesuai 1 Jumlah Data 14
Adapun perhitungan perbandingan antara diagnosa sistem dengan diagnosa dokter adalah sebagai berikut:
Nilai akurasi sesuai:
Nilai akurasi tidak sesuai:
Berdasarkan uji keakuratan terhadap hasil diagnosa sistem didapatkan nilai keakuratan sebesar 92,86%,  sedangkan  nilai  ketidak  akuratan  sebesar  7,14%.  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit periodontal  metode  Dempster  –  Shafer  mampu  mendiagnosa  penyakit  periodontal  secara  valid karena memiliki nilai keakuratan sebesar 92,86%.

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengembangan  dan  penelitian  terhadap  sistem  pakar  diagnosa  penyakit periodontal menggunakan metode Dempster – Shafer yang telah peneliti lakukan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Periodontal  Menggunakan  Metode Dempster  –  Shafer mampu  digunakan  sebagai  media  diagnosa  penyakit  periodontal  secara  valid  karena aplikasi ini memberikan hasil diagnosa dengan nilai keakuratan sebesar 92,86% dan telah diuji terhadap 14 orang pasien klinik gigi dan mulut rumah sakit umum daerah langsa tanpa terjadi kegagalan fungsi sistem.
2. Pengembangan  sistem  telah  berhasil  dilakukan  karena  sistem  pakar  telah  berjalan  dan berfungsi secara normal serta sesuai dengan rancangan yang telah dibuat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Afyenni, Rita, 2014. Perancangan Data Flow Diagram Untuk Sistem Informasi Sekolah (Studi Kasus Pada Sma Pembangunan Laboratorium UNP) . Jurnal TEKNOIF. 2(1): 35-39
[2]  Hamidi, Ricky, Hengky Anra, Helen Sasty Pratiwi. 2017. Analisis Perbandingan Sistem Pakar Dengan Metode Certainty Factor Dan Metode Dempster-Shafer Pada Penyakit Kelinci . Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN). 5(2): 142-147.
[3]  Hatta,  Muhammad.  2011. Penyakit  Periodontal  Dan  Hubungannya  Dengan  Aterosklerosis . Fakultas Kedokteran Gigi. Universitas Hasanuddin Makassar
[4]  Kemenkes Ri. 2013. Riset Kesehatan Dasar ; RISKESDAS. Jakarta: Balitbang Kemenkes Ri
[5]  Kirman, Andika Saputra, Jacky Sukmana. 2019. Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Lambung Dan Penanganannya Menggunakan Metode Dempster Shafer . Jurnal  Pseudocode. 6(1): 58-66
[6]  Minardi,  Joko,  Suyatno.  2011. Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kehamilan Menggunakan Metode Dempster - Shafer Dan Decision Tree . Jurnal SIMETRIS. 7(1): 83-98
[7]  Nisa, Triana Dian, Rifkie Primartha. 2014. Diagnosis Penyakit Gigi Periodontal Menggunakan Sistem Pakar Fuzzy . Jurnal Generic. 9(1): 309-319
[8]  Noor, Muhammad, Ayu Masykurinnisa. 2017. Aplikasi Ayatul Ahkam Berbasis Web. Jurnal Sains dan informatika. 3(2): 94-100
[9]  Rosnelly, Rika. (2003). “ Sistem Pakar Konsep Dan Teori ”. Yogyakarta: Penerbit Andi
[10]  Tampubolon,  Nurmala  Situmorang.  2005. Dampak  Karies  Gigi  Dan  Penyakit  Periodontal Terhadap Kualitas Hidup . Makalah. Dalam: Pidato Pengukuhan Jabatan Guru Besar Tetap di Fakultas Kedokteran Gigi USU, 16 November
[11]  Sembiring,  Nia  Sari  Br,  Mikha  Dayan Sinaga.  2017. Penerapan  Metode  Dempster  -  Shafer Untuk Mendiagnosa Penyakit Dari Akibat Bakteri Treponema Pallidum . CSRID Journal. 9(3): 180-189
[12]  Sitorus, L. 2015. Algoritma dan Pemrograman . Yogyakarta: Andi.