SISTEM DIAGNOSIS PENYAKIT GIGI DAN MULUT MENGGUNAKAN KOMBINASI CASE BASED REASONING DAN RULE BASED REASONING

MADE HANINDIA PRAMI SWARI, Drs. Edi Winarko, M.Sc., Ph.D.

2014 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Penyakit gigi merupakan salah satu dari sepuluh penyakit yang paling sering dikeluhkan pasien yang berobat ke rumah sakit, namun rasio antara dokter gigi dan masyarakat di Indonesia masih jauh dari standar yang ditetapkan. Untuk mengakomodasi permasalahan kurangnya dokter gigi maka perlu dibuat sebuah sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit gigi dan mulut. Sistem dibuat dengan menggunakan kombinasi penalaran berbasis kasus (Case Based Reasoning) dan penalaran berbasis pengetahuan (Rule Based Reasoning) yang dimodelkan dalam bentuk coupling. Sistem pakar dimulai dengan menerapkan metode Case Based Reasoning (CBR) yang menghasilkan solusi berdasarkan nilai similaritas terbesar dari kasus lama dan tidak kurang dari nilai threshold yang ditentukan. Apabila nilai similaritas yang dihasilkan memiliki nilai similaritas yang lebih kecil dari nilai threshold, maka penalaran akan dilanjutkan dengan menerapkan metode Rule Based Reasoning (RBR) yang menggunakan Certainty Factor (CF) untuk menanggulangi nilai ketidakpastian. Pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa penggabungan kedua pendekatan ini dapat meningkatkan akurasi hasil diagnosis sistem. Pengujian dilakukan terhadap 25 buah kasus uji menghasilkan 18 buah kasus uji yang dinyatakan bernilai benar jika proses diagnosis menggunakan CBR saja, dan dengan menggunakan kombinasi CBR dan RBR terdapat 23 kasus uji yang dinyatakan bernilai benar sesuai hasil diagnosis pakar.

Tooth and mounth disease is one of the ten most frequently complained by the patient who had a treatment to a hospital, but there is a gap between the number of dentist and popolation in Indonesia. The ratio between dentist and population is under the established standard. To accommodate the lack of dentist number, it needs to make an expert system to diagnose tooth and mounth disease. This system is developed by using a combination through case based reasoning and rule based reasoning that formed in coupling model. The diagnosis system begins with applying CBR methods that generate solutions based on the largest similarity value from old cases and have a greater value than specified threshold value. If the similarity has a smaller value, then the reasoning would be continued by applying the RBR methods that uses certainty factor (CF) to handle the appearing uncertainties. The result of performed test indicates that the use of this combination able to improve the diagnostic. Based on test results performed to the 25 test cases, 18 cases are successfully diagnosed properly with CBR, and there are 23 test cases are successfully diagnosed properly by using this combination of CBR and RBR.

Kata Kunci : RBR, CBR, Coupling , Certainty Factor, Penyakit Gigi dan Mulut