## Analisa Metode Certainty Factor dan Teorema Bayes Dalam Mendeteksi Suatu Penyakit
Ainul Afnan Maulia 1 , Kusrini 2 , Adrianto Mahendra Wijaya 3
1 Magister Teknik Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta, ainul.1194@students.amikom.ac.id 2 Magister Teknik Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta, kusrini@amikom.ac.id
3 Magister Teknik Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta, adrianto@amikom.ac.id
DOI 10.31102/zeta.2021.6.1.6-10

## ABSTRACT
DBD, Measles, and Typhus are diseases that are often experienced by Indonesian people. And for DHF itself, according to data from the Ministry of Health in 2018, the most affected province was West Java with  a total  of 8,732 patients, followed by  East Java,  8,449. But for Case fatality rate, North  Maluku Province ranks first with a percentage of 3.64%. Symptoms experienced by sufferers of this disease are almost similar, that is what causes ordinary people to often misdiagnose this disease. So that we need an expert system that can help the community in determining the symptoms of the disease experienced early so that later the community can deal with sufferers so that it is not worse. In this study using 2 methods,  namely  Certainty  Factor  and  Bayes  Theorem  to  be  compared  which  will  be  analyzed  the accuracy of each method . From this research Certainty factor gets 80% accuracy while Bayes Theorem only gets 60% so it can be concluded that the certainty factor method is better at detecting a disease which later other researchers can find out the level of accuracy of each method.
Keywords: DBD, Measles, Typhus, Certainty Factor, Bayes Theorem

## ABSTRAK
DBD, Campak,  dan Tipes  merupakan penyakit yang sering dialami oleh masyarakat indonesia. Dan untuk DBD sendiri Menurut data kemenkes tahun 2018 Provinsi yang terbanyak terjangkit adalah Jawa Barat dengan total penderita sebanyak 8.732 disusul oleh Jawa Timur 8.449. Namun untuk Case fatality rate Povinsi Maluku Utara menempati urutan pertama dengan persentase 3,64 % . Gejala yang dialami penderita  penyakit  ini  hampir  mirip,  hal  itulah  yang  menyebabkan  masyarakat  awam  sering  salah diagnosa  akan  penyakit  ini.  Sehingga  dibutuhkan  sebuah  sistem  pakar  yang  dapat  membantu masyarakat dalam menentukan gejala penyakit yang dialami sejak dini agar nantinya masyarakat dapat menangani  penderita  agar  tidak  lebih  parah.  Didalam  penelitian  ini  menggunakan  2  metode  yaitu Certainty Factor dan Teorema Bayes untuk dibandingkan yang nantinya dianalisa akurasi dari masing- masing metode. Dari penelitian ini Certainty factor mendapat akurasi 80% sedangkan Teorema bayes hanya  mendapat  60%  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  certainty  factor  lebih  baik  dalam mendeteksi suatu penyakit yang nantinya peneliti lain dapat mengetahui tingkat akurasi dari masing- masing metode.
Kata Kunci : DBD, Campak, Tipes, Certainty Factor , Teorema Bayes

## 1. PENDAHULUAN
DBD,  Campak,  dan  Tipes    merupakan penyakit  yang  sering  dialami  oleh  masyarakat indonesia. Dan untuk DBD sendiri Menurut data kemenkes  tahun  2018  Provinsi  yang  terbanyak terjangkit  adalah  Jawa  Barat  dengan  total penderita  sebanyak  8.732  disusul  oleh  Jawa Timur  8.449.  Namun  untuk  Case  fatality  rate Povinsi  Maluku  Utara  menempati  urutan pertama  dengan  persentase  3,64  %  .  Gejala yang dialami penderita penyakit ini hampir mirip, hal itulah yang menyebabkan masyarakat awam sering  salah  diagnosa  akan  penyakit  ini. Sehingga dibutuhkan sebuah sistem pakar yang dapat membantu masyarakat dalam menentukan gejala penyakit yang dialami sejak dini agar nantinya masyarakat dapat menangani penderita agar tidak lebih parah.
Metode  Certainty  Factor  adalah  metode kepastian  yang menyatakan kepercayaan pada suatu kejadian dengan bukti dengan memberikan  nilai  terhadap  kejadian  tersebut. Metode ini dipilih ketika seorang peneliti terjebak di  suatu  kondisi  dimana  peneliti  tersebut menemukan  jawaban  yang  tidak  memiliki kepastian  penuh.    Metode  di  pakai  dalam penilitian ini dikarenakan peniliti akan mengukur tingkat  akurasi  dari  sebuah  sistem  pakar  yang nantinya  dipakai  untuk  menentukan  hasil  dari sebuah sistem pakar deteksi penyakit diatas.
Metode  Teorema  Bayes  adalah  metode yang  digunakan  untuk  menyatakan  nilai  suatu kejadian  dimana  menggunakan  probabilitas bersyarat  sebagai  dasarnya.  Metode  ini  dipilih peneliti  dikarenakan  metode  bayes  sendiri banyak  digunakan  oleh  peneliti  lain  dalam menentukan  suatu  kejadian  dimana  metode  ini menggunakan penyederhanaan dari cara klasik yang penuh dengan integral untuk memperoleh model  marginal.  Metode  ini  juga  mampu menandingi metode certainty factor dalam suatu kondisi  sehingga  peneliti  ingin  menbandingkan metode  keduanya  dalam  kondisi  yang  terdapat pemecahan variable gejala yang lebih spesifik.
Penelitian  milik  Cassandra,  menunjukkan bahwa  Teorema  Bayes  dapat  digunakan  diluar deteksi  penyakit  manusia  dan  tentunya  dalam penelitiannya  teorema  ini  berjalan  dengan semestinya(Cassandra dan Sari, 2018). Begitupun dengan penelitian milik Ferdiansyah, yang  menyatakan  bahwa  Certainty  Factor  juga dapat digunakan untuk penyakit diluar manusia dan  mendapat  nilai  akurasi  sebesar  86% (Ferdiansyah,  dkk.  ,  2018).  Penelitian  milik Jhony  dapat  memanfaatkan  teorema  bayes  ke dalam sebuah aplikasi dimana aplikasi tersebut dapat  dimanfaatkan  oleh  sesorang  yang diagnose  menderita  gangguan  jiwa  Neurosis (Jhony, Sianturi and Tambunan, 2017).
Penelitian milik Nugroho juga dapat mendiagnosa penyakit kehamilan yang dikemas dalam sebuah aplikasi (Nugroho and Wardoyo, 2013).  Penelitian  milik  Sihotang  menerapkan sebuah sistem teorema bayes kedalam sebuah aplikasi  visual  basic  dimana  aplikasi  tersebut bertujuan  untuk  mendiagnosa  penyakit  Herpes zoster dan aplikasi tersebut sudah diujicobakan di  Rumah  Sakit  Umum  Royal  Prima  Medan dengan  nilai  keyakinan  lebih  dari  62% (SIHOTANG,  Panggabean  dan  Zebua,  2018). Penelitian milik Ramadhan menerapkan teorema  bayes  kedalam  sebuah  aplikasi  web dimana  dikemudian  hari  penelitian  miliknya dibandingkan  lagi  dengan  sebuah  teorema certainty factor (Ramadhan, 2018).
Dengan mengukur tingkat akurasi di dalam sistem pakar tersebut, nantinya peneliti mendapatkan  informasi  tentang  keakuratan metode tersebut dalam sebuah kasus.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Abdullah, penelitian  ini  menghasilkan  Sistem  pakar  yang dikembangkan  yaitu  sistem  berbasis  web sehingga dapat diakses dengan mudah dimanapun dan kapanpun. Hasil akurasi sistem pakar  yang  dikembangkan  dengan  metode backward chaining menghasilkan akurasi ketepatan  pengujian  dari  sistem  yang  telah dibandingkan  hasilnya dengan pakar mencapai hasil  sebesar  93%  dengan  bobot  penyakit  0.9 (R.  W.  Abdullah,  dkk.  2019).  Penelitian selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Ramadhan Didapatkan  metode  Certainty  Factors  yang memiliki  nilai  probabilitas  tertinggi  daripada kedua  metode  lainnya  sehingga  nantinya perancangan sistem dapat menggunakan metode Certainty Factors (Ramadhan and Pane, 2018).  Penelitian  milik  Siahaan  mendapatkan hasil  dimana  Certainty  Factors  mendapatkan ranking  satu  dengan  nilai  9.11  dibandingkan dengan  metode  Teorema  Bayes  yang  hanya mendapat nilai 7.93 saat diranking menggunakan metode Perbandingan Eksponesial (Siahaan, 2017). Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Purba dan didapatkan  nilai  Teorema  Bayes  lebih  tinggi daripada Certainty Factor dengan perbandingan nilai  99,7%  berbanding  dengan  99%  (Purba, 2020).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ilham menerapkan  metode  Certainty  Factor  dan Teorema  Bayes  kedalam  system  pakar  yang mereka  bangun  dan  menghasilkan  kedua metode  tersebut  berjalan  dengan  baik  (Ilham, dkk.  2019).  Penelitian  milik  Leman  juga menerapkan  kedua  metode  tersebut  kedalam sistem pakar deteksi penyakit tanaman miliknya
sehingga  didapatkan  hasil  yang  baik  di  kedua metode tersebut (Leman, 2018).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Jenis, Sifat dan Pendekatan Penelitia
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah eksperimen, dimana penulis menerapkan  dua  metode  dalam  penelitian dimana  nantinya  dua  metode  tersebut  dinilai tingkat akurasinya dalam 1 kali eksperimen.
Sifat penelitian ini adalah komparatif dimana paada  penelitian  ini  akan  membandingkan metode certainty factor dan teorema bayes yang nantinya  akan  dihitung  tingkat  akurasi  dari masing – masing metode.
Pendekatan  penelitian  ini  adalah  kuantitatif dimana  didalam  penelitian  ini  akan  berfokus pada perhitungan kedua metode tersebut untuk mendapatkan hasil akurasi dari masing-masing metode.
3.2 Metode Pengumpulan Data
1. Metode  Wawancara,  metode  ini  dilakukan untuk mengumpulkan data-data gejala dari tiap  penyakit  dari  tenaga  medis  yang berpengalaman.
2. Metode  Secondary  Sources,  metode  ini dilakukan  dengan  cara  mencari  dokumen terkait  dengan  gejala-gejala  penyakit  dan sebagai penunjang dari metode wawancara.

## 3.3 Metode Analisis Data
Data-data  yang  diperoleh  nantinya  akan diolah  dengan  menggunakan  metode  Certainty Factor dan Teorema Bayes yang nantinya akan dinilai tingkat akurasinya.

## 4. HASIL PENELITIAN

## 4.1 Analisis Permasalahan
Dalam  pengujian  ini  dilakukan Analisa  dengan pakar  atau  ahli  dalam  bidang  kesehatan  untuk mendapatkan perbandingan. Sistem pakar akan bekerja mirip  seperti  seorang  pakar,  maka  dari itu  diperlukan input data  berupa  aturan-aturan yang  nantinya  dapat  dijadikan  pola  pikir  dari sebuah  sistem.  Maka  dari  itu  dibuatlah  aturan yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data kepakaran penyakit
Node  Gejala Tipes  DBD Campak G1 Demam 0,6 0,6 0,6 G2 Bibir pecah 0,1 G3 Nafsu makan menurun 0,3 0,1 G4 Lemah 0,25 0,2
letih G5 Lidah kotor 0,4 G6 Bitnik merah 0,3 0,3 G7 Gusi berdarah 0,6
Dari  data  Tabel  1  dapat  ditarik  aturan  sebagai berikut :
Aturan 1 : IF Demam=Yes AND bibir pecah=Yes AND  nafsu  makan  menurun=Yes  AND  lemah letih=Yes AND lidah kotor=Yes THEN Penyakit = TIPES.
Aturan 2 : IF demam=Yes AND bitnik merah=Yes AND gusi berdarah=Yes THEN Penyakit = DBD.
Rule 3 : IF demam=Yes AND nafsu makan =Yes AND  lemah  letih=Yes  AND  bitnik  merah=Yes THEN Penyakit = Campak.

## 4.2 Analisis perhitungan metode Certainty Factors dan Teorema Bayes
Dari pengujian beberapa gejala pasien yang diuji dari sistem dengan pakar ahli akan ditampilkan pada  Tabel  1.  Dengan  hasil  untuk  certainty Factor maka akan menghasilkan tingkat akurasi:
8 10 x100%  =  80%,  sedangkan  untuk  teorema bayes menghasilkan tingkat akurasi 6 10 x 100%=
60%. Tabel 2. Hasil perhitungan metode Pasien Sistem Pakar Certainty Factor Teorema Bayes Pasien 1 Dbd Dbd Dbd Pasien 2 Tipes Tipes Tipes Pasien 3 Campak Campak Tipes Pasien 4 Tipes Campak Dbd Pasien 5 Dbd Dbd Dbd Pasien 6 Tipes Tipes Tipes Pasien 7 Campak Campak Tipes Pasien 8 Tipes Campak Dbd Pasien 9 Campak Campak Campak Pasien 10 Campak Campak Campak
Contoh  kasus  untuk  perhitungan  manual  dari metode  Certainty  Factor    dan  Teorema  Bayes dapat  diambil  dari  salah  satu  pasien.  Pasien yang  akan  dilakukan  perhitungan  manual memiliki  gejala,  nafsu  makan  menurun  (G3), lemah letih (G4) dan bintik merah(G7).
e-ISSN: 2579-5864

## 4.2.1  Metode Certainty Factor
Langkah – Langkah dalam perhitungan metode certainty factor adalah sebagai berikut :
1. Menelusuri Aturan yang ada.
Rule  1  :  IF  nafsu  makan  menurun  AND  lemah letih THEN TIPES.
Rule 2 : IF bitnik merah THEN DBD. Rule  3  :  IF  Nafsu  makan  menurun  AND  lemah letih AND bitnik merah THEN CAMPAK. Berdasarkan  hasil  dari  proses  penelusuran diketahui  bahwa  pasien  berpotensi  mengalami diantara 3 jenis penyakit.
2. Mengkalikan CF user dan CF pakar Untuk CF User, memilih nilai G3=0,4, G4=0,2 dan G7=0,6, maka : G3 = 0,4 * 0,3 = 0,12 G4 = 0,2 * 0,25 = 0,05
G7 = 0,6 * 0,3 = 0,18
3. Melakukan proses perhitungan dengan metode Certainty Factor :
a.  Tipes :
G3 dan G4 = 0,12 + 0,05 (1-0,12) = 0, 164 b.  DBD : G7 = 0,18 + 0 (1-0,18) = 0,18
c.  Campak : G3 dan G4 = 0,04 + 0,04 (1-0,04) = 0,0784 Cf kombinasi dan G7= 0,0784 + 0,18 ( 1- 0,0784 ) = 0,244288
Dari perhitungan tersebut dapat ditarik kesimpulan  bahwa  Campak  memiliki  nilai tertinggi  yang  berarti  kemungkinan  tertinggi pasien mengalami penyakit Campak berdasarkan metode Certainty Factor.

## 4.2.2  Metode Teorema Bayes
Adapun Langkah-langkah dalam teorema bayes adalah sebagai berikut :
1.  Menelusuri aturan yang ada. Rule 1 : IF  nafsu makan menurun AND  lemah letih THEN TIPES. Rule 2 : IF bitnik merah THEN DBD. Rule 3 : IF Nafsu makan menurun AND lemah letih AND bitnik merah THEN CAMPAK. Berdasarkan  hasil  dari  proses  penelusuran diketahui  bahwa  pasien  berpotensi mengalami diantara 3 jenis penyakit
2.  Melakukan  proses  perhitungan  dengan metode Teorema Bayes.
a.  Tipes : (P|H1) = 0,3 / 0,55 = 0,55 (P|H1) = 0.25 / 0,55  = 0,45 P(E Hk) x P(Hk) = ( 0,3 * 0,55 ) + ( 0,25 *
0,45 ) = 0,277 P(H1|E) = ( 0,3 * 0,55 ) / 0,277 = 1,44
P(H2|E) = ( 0,25 * 0,45 ) / 0,277 = 0,41 ∑Bayes = ( 0,3 * 1, 44 ) + ( 0,25 * 0,41 ) = 0,53 ( Hasil bayes )
b.  DBD : (P|H1) = 0.3 / 0.3 = 1 P(H1|E) = (0.3 * 1) / 1 = 0.3 ∑Bayes = (0.3 * 0.3) = 0.09 ( Hasil bayes )
c.  Campak :
(P|H1) = 0,1 / 0,6 = 0,17
(P|H2) = 0,2 / 0,6 = 0,33
(P|H3) = 0,3 / 0,6 = 0,5
P(E  Hk)  x  P(Hk)  =  (0,1  *  0,17)  +  (0,2  * 0,33) + (0,3 * 0,5) = 0,23
P(H1|E) = (0,1 * 0,17) / 0,23 = 0,071 P(H2|E) = (0,2 * 0,33) / 0,23 = 0,285
P(H3|E) = (0,3 * 0,5) / 0,23 = 0,642 ∑Bayes = (0,21 * 0,071) + (0,2 * 0,285) + (0.3 * 0,642 ) = 0, 257 ( Hasil Bayes )
Dari perhitungan tersebut dapat ditarik kesimpulan  bahwa  Tipes  memiliki  nilai  tertinggi yang  berarti  kemungkinan  tertinggi  pasien mengalami penyakit Tipes berdasarkan metode Teorema bayes.

## 4.2.3  Perbandingan Metode
Dari  perhitungan  kedua  metode  tadi  dapat disimpulkan  bahwa  metode  Certainty  Factor megdiagnosa bahwa pasien mengalami penyakit  Campak  dengan  tingkat  kepercayaan 24% dan Metode Teorema bayes mendiagnosa pasien  mengalami  penyakit  Tipes  dengan tingkat  kepercayaan  51  %  sehingga  garis besarnya kedua metode tersebut mendapatkan perbedaan  hasil  dan  meskipun  certainty  factor memiliki  persentase  yang  kecil  namun  haasil diagnose  pakar  pasien  memang  mengalami penyakit  Campak,  maka  dari  itu  metode Certainty  Factor  mendiagnosa  secara  tepat daripada diagnose dari metode Teorema Bayes.

## 5. KESIMPULAN
Dari  perhitungan  tersebut,  metode  Certainty Factor  dapat  memprediksi suatu  penyakit  lebih banyak  dengan  persentase  akurasi  80% daripada Teorema Bayes yang hanya mendapat 60%.  Diharapkan  dari  hasil  penelitian  ini  dapat menunjang  peneliti-peneliti  lainnya  jika  ingin menggunakan  metode  certainty  factor  atau teorema bayes ke dalam sebuah program atau aplikasi prediksi suatu penyakit.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah,  r.  w.,  nugroho,  f.  p.  and  kusrini (2019) ‘Sistem pakar deteksi penyakit tipes, dbd, campak  dan  diare  dengan  metode  backward chaining’, 5.
Cassandra, c. and sari, r. (2018) ‘Agricultural  Expert  System  Design  based  on Bayes Theorem’, 2018 International Conference on  Information  Management  and  Technology (ICIMTech) . IEEE, (September), pp. 315 –320.
Ferdiansyah,  w.  r.,  muflikhah,  l.  and adinugroho,  s. (2018)  ‘Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Pada  Kambing Menggunakan  Metode Naive  Bayes  dan  Certainty  Factor’,  2(2),  pp. 451 –458.
Ilham, d. n. dkk (2019)  ‘Analisis Perbandingan  Penerapan  Metode  Bayes  Dan Certainty  Factor  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit Tanaman Kakao’, 3(April).
Jhony,  c.,  sianturi,  m.  and  tambunan,  f. (2017)  ‘Penerapan  Metode  Theorema  Bayes Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Gangguan  Jiwa Neurosis’, pp. 138–148.
Leman, d. (2018) ‘Expert System Diagnose
Tuberculosis Using Bayes Theorem Method and Shafer Dempster Method’, 2018 6th
International  Conference  on  Cyber  and  IT Service  Management  (CITSM) .  IEEE,  (Citsm), pp. 1 –4.
Nugroho,  a.  k.  and  wardoyo,  r.  (2013) ‘Sistem  Pakar  Menggunakan  Teorema  Bayes untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Kehamilan’, 23(September), pp. 247 –254.
Purba, a. j. f. (2020) ‘Perbandingan Metode Bayes Dan Certenty Factor Pada Sistem Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Varisela  Pada  Anak- Anak’, Health  and  Contemporary  Technology Journal , 1(1), pp. 20 –25.
Ramadhan,  p.  s. (2018)  ‘Sistem  Pakar Pendiagnosaan  Dermatitis  Imun  Menggunakan Teorema  Bayes’, InfoTekJar  (Jurnal  Nasional Informatika  dan  Teknologi  Jaringan) ,  3(1),  pp.
43 –48. doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.643.
Ramadhan,  p.  s.  and  pane,  u.  f.  s.  (2018) ‘Analisis  Perbandingan  Metode  (  Certainty Factor , Dempster Shafer dan Teorema Bayes ) untuk Mendiagnosa Penyakit Inflamasi Dermatitis  Imun  pada  Anak’, Sains  dan Komputer , 17(2), pp. 151 –157.
Siahaan,  i.  ( 2017)  ‘Perbandingan  Metode Certainty Factor Dan Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Angina Pektoris Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial’, Pelita Informatika: Informasi dan Informatika ,  16(4),  pp.  391 –397.  Available  at: https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/58 0/552.
Sihotang, h. t., panggabean, e. and zebua, h. (2018) ‘Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit
Herpes  Zoster  Dengan  Menggunakan  Metode Teorema Bayes’, 3(1). doi:
10.31227/osf.io/rjqgz.