IDENTIFICATION OF DENTAL AND ORAL DISEASES IN HUMANS USING BAYES THEOREM METHOD
Abstract
Abstract: Teeth are part of the chewing apparatus in the digestive system in the human body, so they indirectly play a role in the health status of individuals. The mouth is an ideal place for bacteria to multiply due to temperature and humidity. There are several tooth fissures in the mouth so that food residues are easily left behind. Teeth and mouth are very important organs of the body because all diseases will start from diseases in this organ will cause several dangerous diseases that attack other organs of the body. This system was built with the aim of making it easier to identify Dental and Oral Cavity Diseases and producing the highest accuracy in diagnosing these diseases. The expert system was built using the Bayesian theorem method which is the main technique in the process of detecting dental and oral cavity diseases based on the knowledge of an expert. Diagnostic test results with an accuracy level of 61%, Therefore, the research conducted can be said to be successful in diagnosing dental and oral cavity diseases.
Keywords: Expert Systems, Identification, Teeth and Oral Cavity, Bayes Theorem.
Abstrak: Gigi merupakan bagian dari alat pengunyahan pada sistem pencernaan dalam tubuh manusia, sehingga secara tidak langsung berperan dalam status kesehatan perorangan. Mulut merupakan suatu tempat yang sangat ideal bagi perkembangbiakan bakteri karena temperatur dan kelembaban. Terdapat beberapa fisur gigi di mulut sehingga sisa makanan mudah tertinggal. Gigi dan mulut adalah organ-organ tubuh yang sangat penting karena semua penyakit akan berawal dari penyakit pada organ ini akan menimbulkan beberapa penyakit-penyakit membahayakan yang menyerang organ tubuh lainnya. Sistem ini dibangun dengan tujuan untuk mempermudah mengidentifikasi Penyakit Gigi dan Rongga Mulut serta menghasilkan keakuratan tertinggi dalam diagnosis penyakit tersebut. Sistem pakar yang dibangun menggunakan metode teorema bayes yang merupakan teknik utama dalam proses mendeteksi penyakit Gigi dan Rongga Mulut berdasarkan pengetahuan dari seorang pakar. Hasil pengujian diagnosis dengan tingkat akurasi sebesar 61%, maka dari itu penelitian yang dilakukan ini dapat dikatakan berhasil dalam mendiagnosa penyakit Gigi dan Rongga Mulut.
Kata kunci: Sistem Pakar, Identifikasi, Gigi dan Rongga Mulut, Teorema Bayes.
Full Text:
PDFReferences
Haryanto & Cahyono. (2019). Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Metode Forward. Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Metode Forward Chaining Di Uptd Kesehatan Puskesmas Bangil, 4(1), 248–254.
Simanjuntak et al., 2018. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Menggunakan Metode Naïve Bayes-Weighted Product. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(12), 6952–6958.
Purnomo, N., Munandar, M. H., Irawan, F., Lubis, J. R. (2022). Sistem Pakar Mendiagnosa Gangguan Mental pada Diri Seseorang Mengunakan Metode Certainty Factor. J Appl Comput Sci Technol, 3(1), 157–62. https://doi.org/10.52158/jacost.v3i1.307
Damanik, A. R., Sumijan., Nurcahyo, G. W. (2021). Prediksi Tingkat Kepuasan Dalam Pembelajaran Daring Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi. 3(3), 88-94. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i3.49
Fauzi, A. 2016,Penerapan Foeward Chaining dalam Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit pada Anak. Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi,Vol.1 No.1 https://doi.org/10.36805/technoxplore.v1i1.7
P. Hasan, E. W. Sholeha, and Y. N. Tetik, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol dan Asam Urat Menggunakan Metode Certainty Factor Charesterol and Uric Acid Disease Expert System Using Certainty Factor Method,” vol. 9, no. 1, pp. 47–58, 2019. https://doi.org/10.30700/jst.v9i1.448
Bangun, F. (2019). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit TBC Menggunakan Metode Teorema Bayes. Jurnal Teknik Dan Informatika, 6(2), 23–29. https://doi.org/10.30645/jurasik.v2i1.16
Tarigan, D. P., Ramadhan, P. S., & Yakub, S. (2022). Penerapan Teorema Bayes Untuk Mendeteksi Kerusakan Mesin Sepeda Motor. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 1(2), 73–79. https://doi.org/10.53513/jursi.v1i2.4907
Setiawan, F. A., Primasari, D., & Wahyudin, W. (2020). Sistem Pakar Identifikasi Kerusakan Sepeda Motor Suzuki Satria F150 dengan Teorema Bayes. Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika, 8(1), 30–41. https://doi.org/10.32832/kreatif.v8i1.3489
Sitepu, W. N. (2019). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Asma Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes. Jurnal Teknik Dan Informatika, 6(2), 69–75.
Rahmawati, A., & Budiarti, R. (2021). Perbandingan Estimasi Parameter Metode Bayesian Self dengan Prior Vague dan Uniform Pada Model Survival Berdistribusi Rayleigh. Jurnal Indonesia Sosial Sains, 2(3), 351–359. https://doi.org/10.36418/jiss.v2i3.209
Chandra, E. M., Yulindon, Y., & Hidayat, R. (2020). Implementasi Sistem Pakar Guna Mendiagnosa Penyakit Cacar Air dengan Metode Bayes. Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 10(1), 21–26. https://doi.org/10.35585/inspir.v10i1.2546
Sudiarto, R. (2018). Rancang Bangun Aplikasi Diagnosa Dini Terhadap Penyalagunaan Narkoba Menggunakan Metode Bayes Berbasis Web. Jurnal Teknik Elektro, 7(1), 45-51
Wulandari, S., Noor, M. F., Wardhana, A. K., & Kusrini, K. (2019). Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Padi Dengan Metode Bayes. Jurnal Informa: Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat, 5(2), 59–64.
Setiadhi, I. A. (2021). Sistem Pakar DiganosaJenis Kecanduan Narkoba Menggunakan Teorema Bayes. Journal of Information System and Artificial Intelligence, 2(1), 61-69. https://doi.org/10.26486/jisai.v2i1.60
Adid, F.M. (2023). Sistem Pakar Deteksi Kerusakan Mesin Mistsubishi 6D16 Pada Kapal Nelayan Menggunakan Metode Teorema Bayes. Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering, 2(3), 83-91. https://doi.org/10.47065/jieee.v2i3.889
N, Riyanto., & Suria,. O. (2018). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pencernaan Menggunakan Metode Teorema Bayes. 2(1), 7-12. https://doi.org/10.26486/JMAI.V2I1.65
Purnomo, N., Riko Muhammad Suri, Devi Yuliana, & M. Rasyid. (2023). Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Kulit Melanoma dengan Metode Teorema Bayes. Jurnal KomtekInfo, 10(2), 56–63. https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i2.368
Gultom J., Sagala JR. (2019). Sistem Pakar untuk Identifikasi Penyakit Ginjal. J Tek dan Inform. 6(2), 54–61.
Dewi OK, Purnomo AS. (2021). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kelamin Dengan Teorema Bayes. KONSTELASI Konvergensi Teknol dan Sist Inf. 1(2), 257–267. https://doi.org/10.24002/konstelasi.v1i2.4235
Rifqi, M. N., Iskandar, A. (2023). Analisa Sistem Pakar Menggunakan Algoritma Teorema Bayes Untuk Mendiagnosa Penyakit Fibrodysplasia Ossificans Progressiva (FOP). 4(4), 797-805. http://dx.doi.org/10.47065/josyc.v4i4.404
DOI: https://doi.org/10.54314/jssr.v8i1.2591
Article Metrics
Abstract view : 15 timesPDF - 3 times