Sistem Pakar Ortodonti Untuk Diagnosis Tingkat Keparahan Maloklusi Menggunakan Fuzzy Inference System Dengan Metode Sugeno.

Ika Christine Purba, Dr. Sri Mulyana, M.Kom.

2025 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Maloklusi merupakan kondisi oklusi yang tidak sesuai dengan standar oklusi yang dianggap normal, dan di Indonesia, kondisi ini masih memiliki tingkat prevalensi yang relatif tinggi. Maloklusi dapat menyebabkan masalah dan memiliki 

dampak yang besar bagi pasien dalam hal batas fungsi dan estetika. Untuk mengatasi hal tersebut dilakukan perawatan ortodonti yang sesuai dengan tingkat keparahannya. Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya adalah pengembangan sistem pakar ortodonti kasus maloklusi menggunakan metode forward chaining dan certainty factor. Sistem tersebut hanya berfokus pada klasifikasi Angle klas maloklusi tanpa mengukur tingkat keparahannya. Penelitian ini mendalami bagaimana mendiagnosa tingkat keparahan maloklusi dengan melakukan proses diagnosa dengan dibantu oleh sistem berbasis pakar. Sistem pakar dikembangkan menggunakan metode Fuzzy Sugeno serta Certainty Factor. Sistem ini melakukan proses diagnosa dengan mengukur jarak maloklusi dan menanyakan gejala yang dirasakan, lalu dihitung hasil jawaban dari pertanyaan tersebut sehingga menghasilkan hasil diagnosa sementara. Penelitian ini telah diuji dengan 30 kasus maloklusi. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosa sistem dengan hasil diagnosa pakar / dokter gigi.

Malocclusion is a condition of occlusion that does not conform to the standard of occlusion that is considered normal, and in Indonesia, this condition still has a relatively high prevalence rate. Malocclusion can cause problems and have a major impact on patients in terms of functional limits and aesthetics. To overcome this, orthodontic treatment is carried out according to its severity. Research that has been done before is the development of an orthodontic expert system for malocclusion cases using forward chaining and certainty factor methods. The system only focuses on the classification of Angle class malocclusion without measuring its severity. This research explores how to diagnose the severity of malocclusion by carrying out the diagnosis process with the help of an expert-based system. The expert system was developed using the Fuzzy Sugeno and Certainty Factor methods. The system performs the diagnosis process by measuring the distance of malocclusion and asking the symptoms felt, then calculating the answers to these questions so as to produce temporary diagnosis results. This research has been tested with 30 malocclusion cases. The evaluation is done by comparing the results of the system diagnosis with the results of the expert / dentist diagnosis. 

Kata Kunci : Kata Kunci: Maloklusi, Sistem Pakar, Fuzzy Sugeno, Certainty Factor.