## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3078

## Perbandingan Metode Certainty Factor dan Theorema Bayes dalam Mendiagnosa Penyakit Kandidiasis pada Manusia Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial
Zaimah Panjaitan 1 , Hafizah 1 , Rico Imanta Ginting 2 , Amrullah 1
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
2 Prodi Teknik Komputer, STMIK Triguna Dharma Medan, Indonesia Email: 1,* zaimahp09@gmail.com, 2 hafizah22isnartiilyas@gmail.com, 3 imantarico@gmail.com,
4 amrullahmedan1@gmail.com Email Penulis Korespondensi: zaimahp09@gmail.com
Abstrak− Kandidiasis  adalah  penyakit  infeksi  yang  disebabkan  oleh  jamur  candidia.  Penelitian  tentang  jamur  ini  sudah banyak  dilakukan  hingga  ditemukan  beberapa  jenis  jamur  candidia  yang  dapat  menyerang  dan  menyebabkan  infeksi  pada manusia.  Jenis  penyakit  kandidiasis  juga  beragam,  namun  dapat  digolongkan  secara  umum  menjadi  tiga  jenis  yaitu  yang menyerang  mulut  ( Candidiasis  Thrush ),  vagina  ( Candiasis  Vulvoginal ),  dan  kulit  ( Candidiasis  Cutaneous ).  Penyakit kandidiasis  sangat  rentan  menjangkit  dan  menular,  oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah  study  untuk  mendiagnosa  penyakit kandidiasis.  Dewasa  ini  sistem  pakar  sering  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit.  Ada  beberapa  metode  yang  umum digunakan  dalam  kepakaran  diantaranya  metode Certainty  Factor dan Theorema  Bayes .  Namun  masalah  yang  dihadapi dalam  mengimplementasikan  sistem  pakar  pada  bidang  apapun  adalah  faktor  ketidakpastian.  Hal  ini  disebabkan  oleh keraguan  pengguna  dalam  menjawab  pertanyaan  saat  sesi  konsultasi  atau  bahkan  ketidaktepatan  metode  yang  digunakan dalam  membangun  sistem.  Oleh  karena  itu  perlu  dipelajari  dan  dibandingkan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk membangun  sistem.  Perbandingan  eksponensial  merupakan  metode  perbandingan  sederhana  yang  mampu  mengurangi  bias dalam proses analisa yang dilakukan.  Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menganalisa kedua metode tersebut dan membandingkan hasilnya dengan metode perbandingan eksponensial dalam mendeteksi penyakit kandidiasis pada manusia. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa kedua metode tersebut mencapai hasil yang sama yaitu tingkat persentase terendah ada pada penyakit Candidiasis Truth , kemudian Candidiasis Vuvoginal , dan yang paling tinggi Candidiasis Cutaneous . Dari kedua metode ini, Certanty Factor lebih akurat dalam mendiagnosa penyakit kandidiasis.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Certainty Factor ; Theorema Bayes ; Perbandingan Eksponensial; Kandidiasis
Abstract− Candidiasis is an infectious disease caused by the fungus candida. Research on this fungus has been widely carried out until several types of candida fungi are found that can attack and cause infections in humans. Types of candidiasis also vary, but can be classified in general into three types, namely attacking the mouth (Candidiasis Thrush), vagina (Vulvoginal Candidiasis), and skin (Cutaneous Candidiasis). Candidiasis is very susceptible to infection and infection, therefore a study is needed  to  diagnose  candidiasis.  Today,  expert  systems  are  often  used  to  diagnose  diseases.  There  are  several  methods commonly used in expertise, including the Certainty Factor method and the Bayes Theorem. However, the problem faced in implementing  an  expert  system  in  any  field  is  uncertainty.  This  is  caused  by  the  user's  hesitation  in  answering  questions during the consultation session or even the inaccuracy of the methods used in building the system. Therefore, it is necessary to study and compare the methods that can be used to build the system. Exponential is a simple comparison that can reduce bias in the analysis process. This study aims to apply and analyze both methods and the results compare with an exponential comparison in detecting candidiasis in humans. The results of this study showed that both methods achieved the same results, namely  the  lowest  percentage  level  was  Candidiasis  Truth,  then  Vuvoginal  Candidiasis,  and  the  highest  was  Candidiasis Cutaneous. Of these two methods, Certanty Factor is more accurate in diagnosing candidiasis.
Keywords : Expert System; Certainty Factor; Theorema Bayes; Exponential Comparison; Candidiasis

## 1. PENDAHULUAN
Kandidiasis  merupakan  suatu  bentuk  penyakit  yang  dapat  menyerang  manusia  yang  disebabkan  oleh  infeksi jamur  berjenis candida .  Infeksi  yang  menjangkit  dapat  berupa  infeksi  berat  atau  infeksi  invasif.  Infeksi  ini berkembang menjadi penyakit  kandidemia, kandidiasis diseminata, endocarditis, meningitis, endofalmitis, serta infeksi  pada  organ  dalam  lainnya[1].  Penyakit  berupa  infeksi  oleh  jamur  merupakan  penyakit  yang  tidak  bisa dianggap  ringan,  pada  beberapa  jenis  candidia  dapat  menurunkan  sistem  imun  pada  manusia  atau  hewan  yang dijangkit[2].  Penyakit  ini  sangat  mudah  menjangkit,  faktor  penyebab  penyakit  ini  juga  sangat  dekat  dengan kehidupan  manusia  seperti  faktor  iklim  dan  faktor  kebersihan.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  pada  25 responden  di  RSUD  Dr.H.Abdul  Moeloek  Provinsi  Lampung  Tahun  2013  bahwa  beberapa  faktor  dapat berpengaruh terhadap penyakit kandidiasis yaitu berupa kebersihan pakaian, kebersihan kulit, kebersihan tangan dan kuku, kebersihan genitalia, kebersihan handuk, dan kebersihan tempat tidur[3].
Dalam  kehidupan  modern,  sistem  pakar  telah  digunakan  pada  banyak  bidang  seperti  pertanian, peternakan, kedokteran dan lain sebagainya. Namun masalah yang dihadapi dalam mengimplementasikan sistem pakar  pada  bidang  apapun  adalah  faktor  ketidakpastian.  Hal  ini  disebabkan  oleh  keraguan  pengguna  dalam menjawab  pertanyaan  saat  sesi  konsultasi  atau  bahkan  ketidaktepatan  metode  yang  digunakan  dalam membangun sistem. Oleh karena itu, untuk meminimalisir faktor ketidakpastian tersebut maka selalu digunakan metode Certainty Factor karena metode ini berisi nilai untuk mengukur tingkat kepercayaan ahli[4]. Disisi lain,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3078
Submitted: 19/06/2021 ; Accepted: 22/07/2021 ; Published: 31/07/2021
untuk  meminimalisir  tingkat  ketidakpastian  tersebut  banyak  juga  digunakan  metode Theorema  Bayes karena pada  metode  ini  dihitung  probabilitas  terhadap  suatu  masalah  berdasarkan  pengaruh  dari  hasil  observasi  yang dilakukan di lapangan[5].
Begitu  juga  pada  penyakit  kandidiasis,  sistem  pakar  dapat  diterapkan  dalam  mendiagnosa  penyakit kandidiasis. Mengingat bahwa penyebab penyakit ini sangat bersinggungan dengan kehidupan sehari-hari serta penularannya yang sangat mudah, maka diperlukan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit ini. Metode yang biasa  dipakai  dalam  mendiagnosa  penyakit  seperti Certainty  Factor atau Theorema  Bayes dapat  menjadi alternatif.  Pada  penelitian  sebelumnya,  telah  banyak  dilakukan  penelitian  sejenisnya  seperti  sistem  pakar diagnosa  influenza pada  anak  dengan  metode Certainty  Factor [6],  sistem  pakar  mendiagnosa  gangguan  fungsi kardiovaskular dengan metode Theorema Bayes [7], dan masih banyak penelitian sejenis.
Untuk  menetapkan  metode  mana  yang  paling  tepat  untuk  digunakan  dalam  mendiagnosa  penyakit kandidiasis,  maka  perlu  dilakukan  studi  dan  perbandingan  terhadap  kedua  metode  tersebut.  Pada  beberapa penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  perbandingan  metode Certainty  Factor dengan  metode  lain  seperti perbandingan  metode Certainty  Factor dan Theorema  Bayes dalam  mendiagnosa  penyakit  angina  pektoris menggunakan  metode  perbandingan  eksponensial[8],  perbandingan Certainty  Factor dan Forward  Chaining untuk  Diagnosis  Dini  Penyakit  Kulit  Kucing[9],  analisa  perbandingan  metode Certainty  Factor dan Dempster Shafer pada sistem pakar diagnosa penyakit Diabetes Melitus[10], dan perbandingan efektifitas Certainty Factor dan Dempster-Shafer dalam penentuan gaya belajar remaja[11].
Pada  penelitian  ini  akan  dibahas  bagaimana  cara  menerapkan  sistem  pakar  dengan  membandingkan metode Certainty  Factor dan Theorema  Bayes .  Kedua  metode  tersebut  akan  diuraikan  secara  terperinci  dalam mendiagnosa  penyakit  kandidiasis  dengan  sampel  penelitian  yang  sama.  Kemudian  dari  hasil  penelitian  kedua metode tersebut akan dilihat dengan perbandingan eksponensial yang mana diantara kedua metode tersebut yang paling baik dan cocok untuk digunakan oleh peneliti selanjutnya dalam membangun sistem pada masalah serupa.
Penelitian  ini  berkontribusi  dalam  memberikan  pengetahuan  baru  kepada  peneliti  berikutnya  tentang metode yang sebaiknya digunakan dalam kasus serupa. Selain itu, peneliti berikutnya dapat menerapkan metode yang  paling  akurat  dalam  mendiagnosa  penyakit  kandidiasis  untuk  kemudian  membangun  sistem  berupa program yang dapat digunakan untuk membantu masyarakat dalam mendiagnosa penyakit kandidiasis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Dalam penelitian ini dilakukan beberapa proses yang dapat dilihat sebagai berikut:
Gambar 1 . Kerangka Penelitian
Pada gambar 1 di atas, dapat dijelaskan, sebagai berikut:
1. Pertama sekali dilakukan analisa terhadap permasalahan yaitu jenis-jenis penyakit kandidiasis.
2. Kemudian  selanjutnya  dilakukan  tahapan  akuisisi  pengetahuan  pakar  berupa  gejala-gejala  berdasarkan indikasi  penyakit  pada  kasus  kandidiasis.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  analisa  terhadap  175  sampel pasien yang terinfeksi penyakit kandidiasis.
3. Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  basis  pengetahuan  berupa nilai  MB  dan  MD  setiap  gejala  yang  dialami oleh  pasien  untuk  metode  Certainty  Factor  dan  nilai  probabilitas  berdasarkan  kejadian  untuk  metode

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3078
Theorema Bayes dari 175 pasien tersebut.
4. Selanjutnya  dilakukan  implementasi  metode  Certainty  Factor  dan  Theorema  Bayes  terhadap  seorang pasien yang mengalami gejala-gejala kandidiasis
5. Kedua  hasil  penerapan  metode  tersebut  dibandingkan  dengan  menggunakan  teori  perbandingan eksponensial
6. Dari semua tahap di atas, diambil kesimpulan.

## 2.2 Kajian Pustaka
Penyakit  yang  diakibatkan  infeksi  jamur  merupakan  penyakit  yang  sering  menjangkit  manusia.  Berbagai  jenis jamur  dapat  menyebabkan  penyakit  pada  manusia.  Kandidiasis  merupakan  salah  satu  jenis  jamur  yang  dapat menyerang  manusia.  Telah  ditemukan  bahwa  jamur  ini  juga  memiliki  jenis  yang  bermacam-macam  dan mengakibatkan  jenis  penyakit  yang  bermacam  pula.  Secara  umum  penyakit  kandidiasis  dapat  digolongkan  ke dalam  tiga  jenis  yaitu Candidiasis  Thrush , Candidiasis  Vulvoginal ,  dan Candidiasis  Cutaneous . Candidiasis Thrush merupakan  jenis  kandidiasis  yang  menyerang  area  mulut  manusia.  Jenis  jamur  candida  yang  dapat menyerang  mulut  adalah Kandida  Albikan,  Candida  Parapsilosis,  Candida  Tropicalis,  Candida  Glabrata, dan Candida  Guillermondii .  Jenis-jenis  candida  ini  adalah  organisme  dari  flora  mulut  dan  dapat  menimbulkan infeksi jika ada faktor pendukung[12]. Kandidiasis mulut dan tenggorokan, juga dikenal sebagai "sariawan" atau kandidiasis orofaringeal (OPC), atau oral moniliasis, adalah infeksi jamur yang terjadi ketika ada pertumbuhan berlebih  dari  Candida  albicans.  Biasanya  ditemukan  di  kulit  atau  selaput  lendir.  Namun,  jika  lingkungan  di dalam mulut atau tenggorokan menjadi tidak seimbang, Candida bisa berkembang biak. Kemudian Candidiasis Vulvoginal merupakan  penyakit  yang  sangat  sering  menjangkit  wanita  dalam  masa  produktif. Kandidiasis Vulvovaginalis merupakan suatu infeksi pada area vagina dan vulva yang disebabkan oleh jamur Candida baik spesies Candida  albicans maupun Candida  non-albicans .  Sebanyak  70-75%  wanita  minimal  sekali  seumur hidup  pernah  mengalami  infeksi  ini    terutama  pada  saat  usia  reproduktif  aktif  dan  sekitar  10-15%[13]. Candidiasis Cutaneous atau disebut juga kandidiasis kulit merupakan penyakit pada kulit yang disebabkan oleh infeksi  jamur  candida.  Sistem  pakar  sebagai  solusi  permasalahan  dalam  kehidupan  modern  menghadirkan banyak metode yang dapat diimplementasikan dalam mendeteksi penyakit termasuk penyakit kandidiasis. Sistem pakar  membantu  memudahkan  manusia  dalam  mengambil  keputusan  atau  dalam  pemecahan  masalah.  Setiap metode  di  dalam  sistem  pakar  pastinya  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  serta  memiliki  ciri  tertentu  yang dapat  disesuaikan  oleh  pemakainya  dalam  menyelesaikan  masalah.  Sistem  pakar  tidak  akan  membuat  pakar menjadi  tidak  lagi dibutuhkan,  jauh  daripada  itu  justru  sistem  pakar  akan  membantu  pakar  dalam  menganalisa sebuah  permasalahan  serta  dapat  menjadi  alternatif  sistem  yang  dapat  dipercaya  oleh  pakar  untuk menggantikannya dalam situasi tertentu.
Certainty  Factor  merupakan  teori  yang  dapat  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  ketidakpastian  dalam penyelesaian  sebuah  masalah  dengan  cara  mengukur  nilai  kepercayaan  ahli.  Metode  ini  pertama  sekali diperkenalkan oleh  Shortliffe Buchanan dalam  membuat  MYCIN  yaitu  sebuah  aplikasi  untuk mengidentifikasi bakteri yang menyebabkan infeksi berat, seperti bakteremia dan meningitis. Certainty Factor menunjukkan nilai kepercayaan  pakar  dengan  ukuran  0-1  dimana  0  merupakan  nilai  terendah  yang  berarti  pasti  tidak  dan  1 menunjukkan nilai tertinggi yang berarti pasti[14].
Theorema  Bayes memberikan  hasil  penalaran  kepakaran  berdasarkan  nilai  probabilitas  atau  nilai kemungkinan  dari  sebab-sebab  yang  terjadi  pada  data  yang  dijadikan  nilai  input  dalam  penyelesaian permasalahan.  Cara  kerja  metode  ini  yaitu  dengan  membandingkan  nilai  kejadian  yang  diharapkan  terhadap kemungkinan  yang  akan  terjadi[15]. Metode  Perbandingan  Exponensial  (MPE)  adalah  salah  satu  metode  dari Decision Suport System (DSS) yang digunakan untuk menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan kriteria  jamak.  mengkuantifikasikan  pendapat  seseorang  atau  lebih  dalam  skala  tertentu. Dengan  perhitungan secara eksponensial, perbedaan nilai antara kriteria dapat dibedakan tergantung kepada kemampuan orang yang menilai[16].

## 2.3 Analisa Penyakit Kandidiasis
Sebelum  mendiagnosa  jenis  penyakit  kandidiasis  yang  diderita  oleh  seseorang,  perlu  diketahui  terlebih  dahulu jenis  atau  macam-macam  penyakit  yang  disebabkan  oleh  jamur  candidia.  Pada  dasarnya  ada  beberapa  jenis penyakit  kandidiasis  berdasarkan  jenis  jamur  yang  menginfeksi,  namun  secara  garis  besar  penyakit  ini digolongkan ke dalam tiga bagian yaitu sebagai berikut:
Tabel 1. Data Macam-Macam Penyakit Kandidiasis No  Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P1 Candidiasis Thrush 2 P2 Candidiasis Vulvoginal 3 P3 Candidiasis Cutaneous

## 2.4 Tahap Akuisisi Pengetahuan
Tahap  ini  merupakan  kegiatan  pengumpulan  pengetahuan  dari  sumber-sumber  seperti  pakar,  buku,  jurnal  dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3078
Submitted: 19/06/2021 ; Accepted: 22/07/2021 ; Published: 31/07/2021
dari berbagai sumber. Pengetahuan yang dikumpulkan berkaitan dengan penelusuran gejala-gejala dari penyakit kandidiasis yang menyerang manusia. Data-data dari berbagai sumber pengetahuan harus diolah sedemikian rupa sehingga  menghasilkan  solusi  yang  baik. Rule  base merupakan  basis  pengetahuan  yang  diakuisisi  dari pengetahuan pakar sebagai acuan dalam penerapan sistem pada metode.  Berikut adalah basis pengetahuan yang didapatkan dari penyakit kandidiasis:
Tabel 2 . Basis Pengetahuan No Kode Gejala Gejala Penyakit Nama Penyakit Pengobatan 1 G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 Kuning di lidah, bibir, dan gusi Kemerahan di mulut dan tenggorokan Kulit pecah-pecah di sudut mulut Nyeri saat menelan. Gigi keropos Bibir pecah-pecah Mual dan muntah Letih dan lesu Candidiasis Thrush Menggunakan obat anti jamur Amphotericin B dengan cara injeksi atau suntik digunakan untuk mengobati jamur yang ada dimulut. 2 G9 G10G11 G12 G13 G14 Terasa terbakar saat buang air kecil Terjadi pembengkakan Rasa gatal yang ekstrim Keputihan Kemerah-merahan Ruam Candidiasis Vulvoginal Oleskan  krim  anti  jamur  Clotrimazole dengan kandungan clotrimazole 1% pada area  luar  sekitar  anus  dan  alat  kelamin (anogenital)  yang  gatal,  sebanyak  2–3 kali sehari, selama 2 minggu. 3 G15 G16 G17 G18 G19 G20 Kering Pecah-pecah Sakit otot-otot Suhu tubuh naik turun Panas tinggi Kemerah-merahan Candidiasis Cutaneous Taburkan bedak obat anti jamur
Miconazole  2  kali  sehari    untuk mengatasi infeksi jamur pada kulit.

## 2.5 Analisa Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan menjadi hal yang paling utama di dalam sistem pakar. Yang menjadi basis pengetahuan pada metode Certainty  Factor adalah  fakta-fakta  berupa  pengetahuan  pakar  yang  menjadi  dasar  pengetahuan  untuk diperiksa dan diperhitungkan dalam mencapai nilai  kepastian pada kasus yang dihadapi. Nilai CF akan didapat dari  rumus  pengurangan  MB( Measure  of  belief )  yaitu  nilai  kepercayaan  dan  MD( Measure  Of  Disbelief )  atau nilai  ketidakpercaan[17].  Sama  seperti  CF,  basis  pengetahuan  pada Theorema  Bayes juga  berupa  fakta-fakta pengetahuan  pakar  yang  menjadi  acuan  untuk  diperhitungkan.  Namun  pada Theorema  Bayes ,  cara  untuk mendapatkan  hasil  dari  keputusan  adalah  dengan  memperhitungkan  nilai  probabilitas  berupa  kemungkinan berdasarkan  hipotesa.  Nilai  probabilitas  di  dapat  dengan  membagikan  nilai  probabilitas  hipotesa  tanpa memandang evidence dengan probabilitas evidence yang ada[18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  hasil  dan  pembahasan  bagaimana  pengujian  dilaksanakan  untuk  mengetahui  bagaimana Certainty  Factor dan Theorema  Bayes dapat  memberikan  hasil  diagnosa  pada  penyakit  kandidiasis,  kemudian dari  kedua  metode  tersebut  yang  manakah  diantara  keduanya  yang  akurat  dalam  memberika  solusi  yang  tepat. Perhitungan  dilakukan  dengan  menganalisa  basis  pengetahuan  yang  ada  berupa  fakta-fakta  pengetahuan  pakar yang  sama  untuk  kedua metode  tersebut,  kemudian  menghitung dengan  masing-masing rumus yang  ada.  Hasil dari keduanya dapat dianalisa dan dibandingkan dengan metode perbandingan eksponensial.

## 3.1 Pembentukan aturan
Dengan aturan yang dibentuk akan memudahkan dalam analisa. Aturan berikut merupakan dasar dari diagnosa penyakit kandidiasis yang berlaku untuk kedua metode yang akan diterapkan:
Tabel 3 . Pembentukan Aturan No Kode Gejala Nama Gejala Jenis Penyakit P1 P2 P3 1 G1 Kuning di lidah, bibir, dan gusi ✓ 2 G2 Kemerahan di mulut dan tenggorokan ✓ 3 G3 Kulit pecah-pecah di sudut mulut ✓ 4 G4 Nyeri saat menelan. ✓

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3078
No Kode Gejala Nama Gejala Jenis Penyakit P1 P2 P3 5 G5 Gigi keropos ✓ 6 G6 Bibir pecah-pecah ✓ 7 G7 Mual dan muntah ✓ 8 G8 Letih dan lesu ✓ 9 G9 Terasa terbakar saat buang air kecil ✓ 10 G10 Terjadi pembengkakan ✓ 11 G11 Rasa gatal yang ekstrim ✓ 12 G12 Keputihan ✓ 13 G13 Kemerah-merahan ✓ 14 G14 Ruam ✓ 15 G15 Kering ✓ 16 G16 Pecah-pecah ✓ 17 G17 Sakit otot-otot ✓ 18 G18 Suhu tubuh naik turun ✓ 19 G19 Panas tinggi ✓ 20 G20 Kemerah-merahan ✓
Berdasarkan  penelitian  pada  fakta  yang  terjadi dari  175  populasi  yang  mengalami  penyakit  kandidiasis, didapatkan data sebagai berikut:
Tabel 4 . Penyakit Kandidiasis No Jenis penyakit Jumlah kasus Terjangkit 1 Candidiasis Thrush 80 2 Candidiasis Vulvoginal 55 3 Candidiasis Cutaneous 40 JUMLAH 175

## 3.2 Penerapan Metode Certainty Factor
Certainty Factor merupakan metode yang menyatakan tingkat kepercayaan dalam suatu kejadian atau yang biasa disebut dengan fakta atau hipotesa berdasarkan fakta dari bukti-bukti. Untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data, maka dibuatlah penilaian sebagai berikut [14]:
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]   =  𝑀𝐵[𝐻, 𝐸] –  𝑀𝐷[𝐻, 𝐸] (1) Dimana:
𝑀𝐵 [𝐻, 𝐸] = max[P(H|E), P(H)] −  P(H)
Max [1,0] −  P(H)
MD (H, E) = min [P(H|E), P(H)] − P(H) Min [1,0] −  P(H)
Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similarly concluded rules) :
CFcombineCF[H,E]1,2= CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * [1- CF[H,E]1]                                  (2) Keterangan: CF[H,E] : Certainty factor hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e diketahui dengan pasti MB[H,E] : Measure of belief terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1) MD[H,E] : Measure of disbelief terhadap evidebce H, jika diberikan evidance E (antara 0 dan 1) Certainty factor untuk kaidah premis tunggal
P(H) : Probabilitas kejadian berdasarkan hipotesa
Adapun nilai kepercayaan antara 0 dan 1 memiliki bobot sebagai berikut [19]:
Tabel 5 . Nilai Kepercayaan No Keterangan Nilai 1 Tidak 0 2 Tidak Tahu 0,2 3 Sedikit Yakin 0,4 4 Cukup Yakin 0,6 5 Yakin 0,8 6 Sangat Yakin 1

## 3.2.1 Menentukan nilai CF
Untuk  menentukan  nilai  CF  maka  digunakan  data  yang  ada  pada  rumusan  yang  telah  ditentukan.  Adapun

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3078
tahapannya adalah sebagai berikut :
1. Menentukan nilai P(H) untuk setiap penyakit
Nilai probabilitas setiap penyakit diambil dari nilai kasus yang terjadi terhadap sample yang diteliti dengan rumusan sebagai berikut :
𝑃(𝐻, 𝐸1) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 80 175 = 0,45 𝑃(𝐻, 𝐸1) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 55 175 = 0,31 𝑃(𝐻, 𝐸1) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 40 175 = 0,22
2. Menentukan nilai P(H) untuk setiap gejala
Nilai probabilitas pada setiap gejala diambil dari banyaknya penderita yang mengalami gejala tersebut dibagi dengan  jumlah  pasien  yang  mengalami  penyakit  pada  rule  yang  bersangkutan.  (Data  ini  diambil  dari  studi kasus di lapangan)
𝑃(𝐻, 𝐸1) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 50 80 = 0,62 𝑃(𝐻, 𝐸2) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 45 80 = 0,56 𝑃(𝐻, 𝐸3) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 39 80 = 0,48 𝑃(𝐻, 𝐸4) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 53 80 = 0,66 𝑃(𝐻, 𝐸5) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 50 80 = 0,62 𝑃(𝐻, 𝐸6) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 78 80 = 0,97 𝑃(𝐻, 𝐸7) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 66 80 = 0,82 𝑃(𝐻, 𝐸8) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 43 80 = 0,53 𝑃(𝐻, 𝐸9) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 50 55 = 0,90 𝑃(𝐻, 𝐸10) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 48 55 = 0,87 𝑃(𝐻, 𝐸11) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 44 55 = 0,81 𝑃(𝐻, 𝐸12) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 39 55 = 0,70 𝑃(𝐻, 𝐸13) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 30 55 = 0,54 𝑃(𝐻, 𝐸14) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 27 55 = 0,49 𝑃(𝐻, 𝐸15) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 38 40 = 0,95 𝑃(𝐻, 𝐸16) = 𝑃(𝐻)
𝑃(𝐸) = 35 40 = 0,87

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3078
𝑃(𝐻, 𝐸17) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 30 40 = 0,75 𝑃(𝐻, 𝐸18) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 15 40 = 0,37 𝑃(𝐻, 𝐸19) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 13 40 = 0,32 𝑃(𝐻, 𝐸20) = 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) = 39 40 = 0,97
3. Menetukan nilai MB[H,E]
Setelah diketahui nilai P(H) untuk penyakit dan semua gejala, maka diimplementasikan lah rumus berikut :
𝑀𝐵 [𝐻, 𝐸] = max[P(H|E), P(H)] −  P(H)
Max [1,0] −  P(H) 𝑀𝐵 [𝐻, 𝐸1] = max[0.62, 0.45] −  0.45 Max [1,0] −  0.45 = 0.30
Kemudian Nilai MB dicari untuk setiap gejala.
4. Menentukan nilai MD[H,E]
Selanjutnya, dicari nilai MD [H,E] sebagai berikut :
MD (H, E) = min[P(H|E), P(H)] − P(H)
Min [1,0] −  P(H)
MD (H, E) = min[0.97, 0.22] − 0.22 Min [1,0] − 0.22 = 0
Lanjutkan perhitungan hingga nilai seluruh MD diketahui. Karena nilai pembagi pada rumus ini adalah nilai minimum yaitu 0 maka hasilnya adalah 0.
5. Menentukan nilai CF
Rumus  mencari  nilai  pakar  yaitu  dengan  mengurangkan  nilai  MB  dan  MD  yang  telah  didapatkan sebelumnya, hasil pengurangan inilah yang disebut dengan nilai CF untuk setiap gejala :
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸]   =  𝑀𝐵[𝐻, 𝐸] –  𝑀𝐷[𝐻, 𝐸]
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] =  0.30 –  0 = 0.30
Tabel 6 . Nilai CF No Kode Gejala Nama Gejala MB MD CF 1 G1 Kuning di lidah, bibir, dan gusi 0.30 0 0.30 2 G2 Kemerahan di mulut dan tenggorokan 0.2 0 0.2 3 G3 Kulit pecah-pecah di sudut mulut 0.05 0 0.05 4 G4 Nyeri saat menelan. 0.38 0 0.38 5 G5 Gigi keropos 0.30 0 0.30 6 G6 Bibir pecah-pecah 0.94 0 0.94 7 G7 Mual dan muntah 0.67 0 0.67 8 G8 Letih dan lesu 0.14 0 0.14 9 G9 Terasa terbakar saat buang air kecil 0.85 0 0.85 10 G10 Terjadi pembengkakan 0.81 0 0.81 11 G11 Rasa gatal yang ekstrim 0.72 0 0.72 12 G12 Keputihan 0.56 0 0.56 13 G13 Kemerah-merahan 0.33 0 0.33 14 G14 Ruam 0.26 0 0.26 15 G15 Kering 0.66 0 0.66 16 G16 Pecah-pecah 0.83 0 0.83 17 G17 Sakit otot-otot 0.67 0 0.67 18 G18 Suhu tubuh naik turun 0.19 0 0.19 19 G19 Panas tinggi 0.12 0 0.12 20 G20 Kemerah-merahan 0.96 0 0.96 3.2.2 Penyelesaian kasus dengan CF

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3078
Pada studi kasus ini seseorang diduga terinfeksi kandidiasis. Berikut adalah gejala-gejala yang dialami pasien :
1. Kuning di gusi, lidah (G1)
2. Kemerah-merahan  (G2)
3. Mual dan muntah (G7)
4. Terasa terbakar saat buang air kecil (G9)
5. Rasa gatal yang ekstrim (G11)
6. Kemerah-merahan didaerah vagina (G13)
7. Ruam (G14)
8. Bibir kering (G15)
9. Otot-otot sakit/pegal (G17) 10. Kemerah-merahan di daerah mulut (G20)
Untuk  mengetahui  jenis  penyakit  yang  diderita,  Nilai  CF  dari  seluruh  gejala-gejala  yang  dialami kemudian akan kita masukkan ke dalam rumus combine sebagai berikut :
a. Gejala yang mengindikasikan pada P1 adalah : (G1, G2, dan G7)
CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * [1- CF[H,E] 1 ]
CF combine CF[H,E] 1,2 = 0.30 + 0.2 * [1- 0.30] = 0.44 (old 1)
CF combine CF[H,E]old 1,7 = 0.44 + 0.67* [1- 0.44] = 0.8115
sMaka nilai kepercayaan terhadap P1 adalah 0.8115 x 100% = 81,15%
b. Gejala yang mengindikasikan pada P2 adalah : (G9, G11, G13 dan G14)
CF combine CF[H,E] 9,11 = CF[H,E] 9 + CF[H,E] 11 * [1- CF[H,E] 9 ]
CF combine CF[H,E] 9,11 = 0.85 + 0.72 * [1- 0.85] = 0.958 (old1)
CF combine CF[H,E]old 1,13 = 0.958 + 0.33* [1- 0.958] = 0.9718 (old 2)
CF combine CF[H,E]old 2,14 = 0.9718 + 0.26 * [1- 0.9718] = 0.9791
Maka nilai kepercayaan terhadap P2 adalah 0.9791 x 100% = 97,91%
c. Gejala yang mengindikasikan pada P3 adalah : (G15, G17, dan G20)
CF combine CF[H,E] 15,17 = CF[H,E] 15 + CF[H,E] 17 * [1- CF[H,E] 15 ]
CF combine CF[H,E] 15,17 = 0.66+ 0.67 * [1- 0.66] = 0.8878 (old 1)
CF combine CF[H,E]old 1,20 = 0.8878 + 0.96 * [1- 0.8878] = 0.9955
Maka nilai kepercayaan terhadap P3 adalah 0.9955 x 100% = 99.55%
Dari kesemua nilai yang dihasilkan, maka nilai keyakinan yang paling besar ada pada P3 yaitu penyakit candidiasis cutaneous.

## 3.3 Penerapan dengan Theorema Bayes
Theorema  Bayes merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  nilai  probabilitas  suatu permasalahan  berdasarkan  data  yang  didapatkan  dari  observasi  yang  dilakukan.  Oleh  karena  itu  untuk mendapatkan  hasil  keputusan  dari  data  yang  didapatkan  maka  dilakukan  pengamatan.  Setelah  pengamatan dilakukan, informasi dalam  nilai distribusi awal  dikombinasikan dengan informasi dengan data sampel melalui Theorema Bayes [5]. Probabilitas bayes merupakan salah satu cara untuk mengatasi ketidakpastian data dengan menggunakan Formula bayes yang dinyatakan dengan:
𝑃(𝐻, 𝐸1) = 𝑃(𝐸,𝐻).𝑃(𝐻)
𝑃(𝐸) (3)
Keterangan : P(H,E) = probabilitas hipotesis H jika diberikan evidence E P(E,H) = probailitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesis H P(H)   = probabilitas H tanpa mengandung evidence apapun P(E)   = probabilitas evidence E
Berikut tahapan yang dilakukan dalam mendiagnosa penyakit kandidiasis berdasarkan studi kasus di atas dengan Theorema Bayes:
1. Menentukan nilai probabilitas setiap gejala
Nilai probabilitas setiap gejala telah didapatkan saat menyelesaikan kasus dengan metode Certainty Factor .
2. Menjumlahkan nilai probabilitas setiap penyakit dari gejala yang ada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3078
P1 = 0.62+0.56+0.48+0.66+0.62+0.97+0.82+0.53= 5.26
P2 = 0.90+0.87+0.81+0.70+0.54+0.49 = 4.31 P3 = 0.95+0.87+0.75+0.37+0.32+0.97 = 4.23
3. Mencari nilai probabilitas H
Tahap ini dilakukan dengan membagikan nilai setiap gejala dengan nilai probabilitas setiap penyakit.
𝑃1 = ( 0.62 5.26 ) 𝑥0.62 + ( 0.56 5.26 ) 𝑥0.56 + ( 0.48 5.26 ) 𝑥0.48 + ( 0.66 5.26 ) 𝑥0.66 + ( 0.62 5.26 ) 𝑥0.62 + ( 0.97 5.26 ) 𝑥0.97 + ( 0.82 5.26 ) 𝑥0.82 + ( 0.53 5.26 ) 𝑥0.53 = 0.62
𝑃2 = ( 0.90 4.31 ) 𝑥0.90 + ( 0.87 4.31 ) 𝑥0.87 + ( 0.81 4.31 ) 𝑥0.81 + ( 0.70 4.31 ) 𝑥0.70 + ( 0.54 4.31 ) 𝑥0.54 + ( 0.49 4.31 ) 𝑥0.4 = 0.71 𝑃3 = ( 0.95 4.23 ) 𝑥0.95 + ( 0.87 4.23 ) 𝑥0.87 + ( 0.75 4.23 ) 𝑥0.75 + ( 0.37 4.23 ) 𝑥0.37 + ( 0.32 4.23 ) 𝑥0.32 + ( 0.97 4.23 ) 𝑥0.9 = 0.76

## 4. Mencari nilai kesimpulan berdasarkan study kasus
𝑃1 = ( 0.62 𝑥 0.11 0.62 ) 𝑥 0.62 + ( 0.56 𝑥 0.10 0.62 ) 𝑥 0.56 + ( 0.82 𝑥 0.10 0.62 ) 𝑥 0.82 = 0.24
𝑃2 = ( 0.90 𝑥 0.20 0.71 ) 𝑥 0.90 + ( 0.81 𝑥 0.18 0.71 ) 𝑥 0.81 + ( 0.54 𝑥 0.12 0.71 ) 𝑥 0.54 + ( 0.49 𝑥 0.11 0.71 ) 𝑥 0.49 = 0.44 𝑃3 = ( 0.95 𝑥 0.22 0.76 ) 𝑥 0.95 + ( 0.75 𝑥 0.17 0.76 ) 𝑥 0.75 + ( 0.97 𝑥 0.23 0.76 ) 𝑥 0.49 = 0.62
Dari  hasil  yang  di  dapat,  kemungkinan  pasien  menderita  P1  adalah  24%,  P2  sebanyak  44%,  dan  P3 sebesar 62%. Jadi pasien lebih tinggi kemungkinannya mengalami penyakit kandidiasis couteneous.

## 3.4 Penerapan Metode Perbandingan Ekponensial
Dalam menerapkan metode perbandingan eksponensial, ada beberapa langkah yang harus diselesaikan, sebagai berikut : 1. Menentukan nilai alternatif
Adapun alternatif disini adalah : a. Metode Certainty Factor
b. Theorema Bayes.
2. Menetukan kriteria
Kriteria yang dimiliki oleh kedua metode tersebut adalah : a. Jumlah langkah-langkah yang digunakan
b. Jumlah gejala pada penyakit
3. Menetukan bobot
Bobot  merupakan  hal  yang  penting  untuk  dibuat  dan  diberi  nilainya  berdasarkan  kepentingan  dari  kriteria yang  ada.  Karena  kedua  kriteria  ini  sama  pentingnya,  gejala  penyakit  sama,  dan  langkah-langkah  juga mendekati kemiripan dalam banyaknya step yang dilalui, maka dibuatlah bobot kedua kriteria bernilai sama yaitu 50%.
4. Memberikan nilai dan menghitung skor
Setelah semua hal-hal di atas diselesaikan, maka saatnya memberikan nilai untuk mendapatkan rangking.
Tabel 7 . Nilai Perbandiangan No Alternatif Hasil diagnosa Pengaruh kriteria Bobot Perhitungan Rangking 1 Certainty Factor 99,55 50% 0.5 99,55 (0.5) = 9,97 1 2 Theorema Bayes 62 50% 0.5 62 (0.5) = 7,87 2

## 3.5 Hasil Penelitian
Berdasarkan tahapan yang telah dilakukan pada penelitian ini, maka didapatlah bahwa : 1. Hasil  kedua  uji  coba  dengan  metode Certainty  Factor dan Theorema  Bayes adalah  sama  yaitu  tingkat persentase terendah ada pada penyakit Candidiasis Truth, kemudian Candidiasis Vuvoginal , dan yang paling tinggi Candidiasis Cutaneous .
Tabel 8 . Hasil Perhitungan
No  Nama Penyakit Hasil diagnosa pada kasus pasien Certainty Factor Theorema Bayes 1 Candidiasis Thrush 81,15% 24%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3078
No  Nama Penyakit Hasil diagnosa pada kasus pasien Certainty Factor Theorema Bayes 2 Candidiasis Vulvoginal 97,91% 44% 3 Candidiasis Cuteneous 99,55% 62%
2. Hasil perbandingan kedua metode ini dengan metode perbandingan exponensial menunjukkan bahwa metode Certainty Factor lebih akurat dalam mendiagnosa penyakit kandidiasis.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan terhadap sample yang sama, dapat diambil kesimpulan bahwa Metode  Certainty  factor  dan  theorema  bayes  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  kandidiasis. Kemudian,  setelah  dilakukan  perbandingan  dengan  metode  perbandingan  eksponensial,  maka  disimpulkan bahwa  metode Certainty  Factor lebih  akurat  dalam  mendiagnosa  penyakit  kandidiasis.  Oleh  karena  itu,  maka metode  Certainty  Factor  adalah  metode  yang  lebih  direkomendasikan  untuk  dipakai  dalam  mendiagnosa penyakit kandidiasis atau penyakit lainnya dalam penelitian sejenis pada masa yang akan datang.

## REFERENCES
[1] K.  F.  Kalista,  L.  K.  Chen,  R.  Wahyuningsih,  and  C.  M.  Rumende,  “Karakteristik  Klinis  dan  Prevalensi  Pasien Kandidiasis Invasif di Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo,” J. Penyakit Dalam Indones. , vol. 4, no. 2, p. 56, 2017, doi: 10.7454/jpdi.v4i2.104.
[2] D.  Flamandita,  M.  Sahlan,  K.  Lischer,  and  D.  K.  Pratami,  “Molecular  Docking  Analysis  of  Anti-Candida  albicans Biomarkers  in  Sulawesi  Propolis  Against  Secreted  Aspartic  Proteinase-5,” ICETAS  2019  -  2019  6th  IEEE  Int.  Conf. Eng. Technol. Appl. Sci. , 2019, doi: 10.1109/ICETAS48360.2019.9117300.
[3] M.  Provinsi  and  L.  Tahun,  “HUBUNGAN  KEBIASAAN  SEHARI-HARI  DENGAN  TIMBULNYA  KEJADIAN KANDIDIASIS INTERTRIGO PADA PASIEN RAWAT JALAN DI RUMAH SAKIT UMUM DR . H . ABDOEL,” vol. 2, no. 4, pp. 169–176, 2015.
[4] A. Andriani, A. Meyliana, Sardiarinto, W. E. Susanto, and Supriyanta, “Certainty Factors in Expert System to Diagnose Disease  of  Chili  Plants,” 2018  6th  Int.  Conf.  Cyber  IT  Serv.  Manag.  CITSM  2018 ,  no.  Citsm,  pp.  1–6,  2019,  doi: 10.1109/CITSM.2018.8674264.
[5] R. Syahrin, S. T. Informatika, T. Bayes, and P. Gastrointestinal, “Model  Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Gastrointestinal,” pp. 1–10, 2018.
[6] T. Informatika, U. M. Sidoarjo, J. R. Gelam, and C. Sidoarjo, “Dengan Metode ‘ Certainty Factor ,’” 2015.
[7] M.  Ramadhan  and  H.  Winata,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Gangguna  Fungsi  Kardiovaskular  Dengan  Metode Theorema Bayes,” vol. 513, no. 1, pp. 510–513, 2019.
[8] I.  Siahaan,  “Perbandingan  metode  certainty  factor  dan  bayes  dalam  mendiagnosa  penyakit  angina  pektoris menggunakan metode perbandingan eksponensial,” Pelita  Inform.  Inf. dan  Inform. ,  vol. 6,  no. 2, pp. 193–199,  2017, [Online]. Available: https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/580/552.
[9] W.  Uriawan,  A.  R.  Atmadja,  M.  Irfan,  I.  Taufik,  and  N.  J.  Luhung,  “Comparison  of  Certainty  Factor  and  Forward Chaining  for Early  Diagnosis  of  Cats  Skin  Diseases,” 2018  6th  Int.  Conf.  Cyber  IT  Serv.  Manag.  CITSM  2018 ,  no. Citsm, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1109/CITSM.2018.8674381.
[10]  C.  R.  Amanda  Patria,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  dan  Dempster  Shafer  pada  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Diabetes Melitus,” p. 283, 2015.
[11]  W. Yulianti, D. Arisandi, and A. Syaf, “Comparison of the effectiveness of certainty factor vs dempster-shafer in the determination  of  the  adolescent  learning  styles,” Proc.  -  2018  2nd  Int.  Conf.  Electr.  Eng.  Informatics  Towar.  Most Effic. W. Mak. Deal. with Futur. Electr. Power Syst. Big Data Anal. ICon EEI 2018 , no. October, pp. 46–50, 2018, doi: 10.1109/ICon-EEI.2018.8784313.
[12]  Z. Gaib, “Faktor – Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Terjadinya Kandidiasis Eritematosa Pada Pengguna Gigitiruan Lengkap,” e-GIGI , vol. 1, no. 2, 2013, doi: 10.35790/eg.1.2.2013.3228.
[13]  A. G. Manuputty and L. Astari, “Kandidiasis Vulvovaginalis Pada Anak Dengan Diabetes Melitus Tipe I Departmen Ilmu  Kesehatan  Kulit  dan  Kelamin  ,  Fakultas  Kedokteran  Universitas  Airlangga  /  Rumah  Sakit  Umum  Daerah  Dr  . Soetomo  ,  Surabaya  Corresponding  author  e-mail :  linda.astari@yahoo.c,” Departmen  Ilmu  Kesehat.  Kulit  dan Kelamin, Fak. Kedokt. Univ. Airlangga , vol. 12, no. 2, pp. 43–51, 2020.
[14]  H. Fahmi, A. A. Nababan, M. Jannah, M. Khairani, Y. F. A. Lubis, and S. Fahri, “Analysis of Certainty Factor Methods to Determine Skills in Generation y,” Mecn.  2020  -  Int.  Conf.  Mech.  Electron.  Comput.  Ind.  Technol. ,  pp.  222–225, 2020, doi: 10.1109/MECnIT48290.2020.9166646.
[15]  P.  S.  Ramadhan,  “Sistem  Pakar  Pendiagnosaan  Dermatitis  Imun  Menggunakan  Teorema  Bayes,” InfoTekJar  (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 43–48, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.643.
[16]  R.  I.  Borman  and  H.  Fauzi,  “Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa,” CESS  J. Comput.  Eng.  Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[17]  P.  Informatika,  B.  Darma,  M. Program,  and S.  Teknik,  “Certainty  Factor,” Encycl.  Oper. Res.  Manag.  Sci. , pp. 160– 160, 2013, doi: 10.1007/978-1-4419-1153-7_200031.
[18]  R.  Simalango  and  A.  S.  Sinaga,  “Diagnosa  penyakit  ikan  hias  air  tawar  dengan  Teorema  Bayes,” J.  Penelit.  Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 43–50, 2018.
[19]  Y.  Darnita  and  M.  Muntahanah,  “Penerapan  Algoritma  Certainty  Factor  Tes  Kesehatan  Sebagai  Syarat  Kelayakan Mendapatkan Surat Izin Mengemudi (Sim),” Sistemasi , vol. 7, no. 3, p. 176, 2018, doi: 10.32520/stmsi.v7i3.379.