KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2244-2252 DOI 10.30865/klik.v4i4.1568 https://djournals.com/klik

## Analisa Perbandingan Metode Teorema Bayes dan Case Based Reasoning dalam Mendeteksi Penyakit Polymyalgia Rheumatica
Intan Putri F, Siti Emalia, Agus Iskandar *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika,Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 intanputriferina09@gmail.com, 2 emaliasaqila66@gmail.com2, 3, *iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk mengadakan analisis perbandingan antara dua metode diagnostik, yakni Teorema Bayes dan Case Based Reasoning, dalam mendeteksi penyakit Polymyalgia Rheumatica. Penyakit ini dikenal dengan gejala nyeri otot dan kaku pada bagian tubuh tertentu, sehingga diagnosis yang tepat sangat penting untuk pengelolaan penyakit yang efektif. Permasalahan yang dihadapi  adalah  meningkatkan  akurasi  dan  efektivitas  diagnosis,  dan  penelitian  ini  merinci  bagaimana  kedua  metode  tersebut diaplikasikan. Metode Teorema Bayes digunakan untuk menghitung probabilitas keberadaan penyakit berdasarkan gejala yang muncul. Sementara itu, Case Based Reasoning memanfaatkan pengetahuan dari kasus-kasus sebelumnya untuk menentukan diagnosis pada kasus yang baru. Pengumpulan data melibatkan informasi gejala Polymyalgia Rheumatica dari sejumlah pasien. Analisis perbandingan mencakup evaluasi akurasi, sensitivitas, spesifisitas, dan waktu komputasi dari kedua metode. Hasil penelitian ini diharapkan  dapat memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai  keefektifan  masing-masing  metode  dalam  mendukung  diagnosis Polymyalgia Rheumatica. Temuan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi penting bagi pengembangan sistem diagnostik yang lebih baik, dengan potensi meningkatkan kemampuan praktisi medis dalam mengidentifikasi dan mengelola penyakit ini secara lebih efisien. Hasil analisis dengan memanfaatkan dua pendekatan, yakni Teorema Bayes dan Case-Based Reasoning, untuk menilai Penyakit Polymyalgia Rheumatica, mengungkap perbedaan yang cukup mencolok dalam tingkat kepastian prediksi. Teorema Bayes menetapkan probabilitas sekitar 22,1%, sedangkan pendekatan Case-Based Reasoning memunculkan tingkat kemungkinan mencapai 52%.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Metode Toerema Bayes, Metode Case Based Reasoning , Penyakit Polymyalgia Rheumatica
Abstract− This research aims to conduct a comparative analysis between two diagnostic methods, namely Bayes' Theorem and Case Based Reasoning, in detecting Polymyalgia Rheumatica. This disease is known for its symptoms of muscle pain and stiffness in certain parts  of the body, so  correct  diagnosis  is  very  important  for  effective disease  management.  The  problem  at  hand is increasing the accuracy and effectiveness of diagnosis, and this research details how both methods are applied. The Bayes Theorem method is  used to calculate the probability of the existence of a disease based on the symptoms that appear. Meanwhile, Case Based Reasoning utilizes knowledge  from  previous  cases  to  determine  the  diagnosis  in  new  cases.  Data  collection  involves  information  on  Polymyalgia Rheumatica symptoms from a number of patients. The comparative analysis includes evaluation of the accuracy, sensitivity, specificity, and  computational  time  of  both  methods.  It  is  hoped  that  the  results  of  this  research  will  provide  a  deeper  understanding  of  the effectiveness of each method in supporting the diagnosis of Polymyalgia Rheumatica. These findings are expected to make an important contribution to the development of better diagnostic systems, with the potential to improve medical practitioners' ability to identify and manage  this  disease  more  efficiently.  The  results  of  the  analysis  using  two  approaches,  namely  Bayes'  Theorem  and  Case-Based Reasoning, to assess Polymyalgia Rheumatica, revealed quite striking differences in the level of prediction certainty. Bayes' theorem sets the probability at around 22.1%, while the Case-Based Reasoning approach gives a probability level of up to 52%.
Keywords: Expert System, Bayes Toerema Method, Case Based Reasoning Method, Polymyalgia Rheumatica

## 1. PENDAHULUAN
Polymyalgia Rheumatica (PMR) merupakan suatu penyakit inflamasi yang menyerang otot dan jaringan ikat, terutama di daerah bahu, leher, pinggang, dan panggul. Pasien PMR mengalami gejala berupa nyeri otot yang intens, kekakuan, dan kelemahan tubuh, yang dapat menghambat aktivitas sehari-hari. Meskipun PMR tidak bersifat fatal, dampaknya terhadap kualitas  hidup  dapat  signifikan.  Mendiagnosis  PMR  merupakan  tantangan  karena  gejalanya  seringkali  mirip  dengan kondisi  lain  seperti  rheumatoid  arthritis,  osteoarthritis,  atau  masalah  non-reumatik.  Oleh  karena  itu,  proses  diagnostik yang teliti dan efektif diperlukan untuk membedakan PMR dari penyakit lain. Pemahaman mendalam terhadap riwayat klinis,  pemeriksaan  fisik,  dan  hasil  tes  laboratorium,  terutama  tingkat  kecepatan  endapan  darah  (ESR),  merupakan komponen  penting  dalam  mengidentifikasi  dan  mengonfirmasi  PMR.  Pengelolaan  yang  tepat  diperlukan  untuk mengurangi gejala dan meningkatkan kualitas hidup pasien PMR [1].
Permasalahan  utama  yang  dihadapi  dalam  diagnosis  PMR  ialah  kompleksitas  gejala  dan  kemiripannya  dengan kondisi lain. Pasien seringkali mengalami nyeri otot dan kekakuan yang tidak khas, yang dapat menyesatkan dalam proses diagnosis. Keakuratan dalam mengenali dan membedakan PMR dari kondisi serupa menjadi esensial untuk menghindari kesalahan dalam penanganan dan pengelolaan penyakit. Kendala ini memicu kebutuhan akan pendekatan diagnostik yang lebih canggih dan tepat guna. Dalam mengatasi tantangan diagnostik pada PMR, penerapan sistem pakar menjadi solusi yang  menjanjikan.  Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang  mampu  mengambil  keputusan  dan memberikan solusi pada suatu bidang tertentu. Dengan memanfaatkan pengetahuan dari para ahli dan  data gejala yang dikumpulkan, sistem pakar dapat membantu praktisi medis dalam mengidentifikasi dan mendiagnosis PMR dengan lebih akurat. Keunggulan sistem pakar terletak pada kemampuannya dalam memproses informasi kompleks, mengenali pola, dan menyusun hubungan antarvariabel, yang seringkali sulit dilakukan oleh manusia.
Sistem pakar merupakan suatu inovasi dalam dunia kecerdasan buatan yang dirancang untuk meniru kemampuan manusia  dalam  mengambil  keputusan  dan  menyelesaikan  masalah  di  suatu  bidang  tertentu.  Fungsinya  mencakup kemampuan untuk menganalisis informasi, mengevaluasi situasi, dan memberikan solusi atau rekomendasi berdasarkan
Intan Putri F, Analisa Perbandingan  Metode Teorema Bayes dan Case Based Reasoning  dalam mendeteksi  penyakit

## Polymyalgia Rheumatica
pengetahuan yang telah diprogramkan sebelumnya. Sistem pakar biasanya menggunakan aturan-aturan atau pengetahuan yang  diberikan  oleh  para  ahli  manusia  dalam  bidang  tertentu  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  [2][3]. Dalam konteks diagnosis Polymyalgia Rheumatica (PMR), sistem pakar dapat memberikan kontribusi yang signifikan. Diagnosis PMR seringkali menantang karena gejalanya yang mirip dengan kondisi lain. Sistem pakar dapat diprogram untuk  memahami pola gejala yang  berkaitan dengan PMR, menilai tingkat  keparahan, dan menyusun klasifikasi  yang tepat  berdasarkan pengetahuan medis terkini. Hal ini dapat  membantu praktisi medis dalam mengidentifikasi  penyakit dengan lebih akurat dan efisien [4]. Pengetahuan yang ditanamkan dalam sistem pakar dapat mencakup informasi tentang gejala khas PMR seperti nyeri otot yang melibatkan bahu, leher, pinggang, dan panggul. Selain itu, sistem pakar dapat mempertimbangkan  faktor  risiko,  riwayat  medis  pasien,  dan  hasil  tes  laboratorium  yang  relevan.  Aturan-aturan  yang diterapkan dalam sistem pakar dapat mencakup hubungan antara gejala, hasil tes, dan diagnosis akhir PMR. Keunggulan sistem  pakar  melibatkan  kemampuannya  untuk  menyimpan,  mengelola,  dan  merepresentasikan  pengetahuan  secara sistematis. Dengan adanya sistem pakar, praktisi medis dapat mengakses informasi medis yang relevan dengan cepat dan dapat diandalkan, yang dapat meningkatkan kualitas diagnosis dan perencanaan pengobatan [5].
Dalam implementasi sistem pakar untuk diagnosis PMR, dua metode yang akan dianalisis secara komprehensif adalah Teorema Bayes dan Case Based Reasoning (CBR) [6]. Teorema Bayes merupakan metode statistik yang berfokus pada perhitungan probabilitas berdasarkan informasi awal. Dalam konteks PMR, Teorema Bayes dapat digunakan untuk menghitung  probabilitas  keberadaan  penyakit  berdasarkan  gejala  yang  muncul.  Sementara  itu,  CBR  memanfaatkan pengetahuan dari kasus-kasus sebelumnya untuk menentukan diagnosis pada kasus baru. Kombinasi  kedua metode ini diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  dan  ketepatan  diagnosis  PMR,  mengingat  kompleksitas  gejala  dan  tingginya variasi kondisi pada setiap pasien [7].
Metode Teorema Bayes adalah suatu  pendekatan statistik yang digunakan untuk menghitung probabilitas suatu kejadian  berdasarkan  pengetahuan  sebelumnya  tentang  faktor-faktor  terkait.  Ditemukan  oleh  matematikawan  Prancis, Thomas Bayes, metode ini memanfaatkan formula Bayes untuk memperbarui atau merevisi probabilitas suatu kejadian seiring dengan munculnya data baru atau informasi tambahan. Teorema Bayes banyak digunakan dalam berbagai konteks, termasuk dalam analisis data, kecerdasan buatan, pengambilan keputusan, dan di berbagai bidang ilmu lainnya.
Metode  Case-Based  Reasoning  (CBR)  adalah  pendekatan  dalam  kecerdasan  buatan  yang  berfokus  pada pemecahan  masalah  dengan  merujuk  pada  kasus-kasus  atau  pengalaman-pengalaman  sebelumnya  yang  relevan.  CBR menggunakan  pengetahuan  yang  terkandung  dalam  kasus-kasus  yang  telah  dipecahkan  sebelumnya  untuk  memandu pemecahan masalah pada kasus yang serupa. Pendekatan ini melibatkan empat tahap utama: mengidentifikasi kasus yang relevan,  mengekstrak  informasi  dari  kasus  tersebut,  menerapkan  solusi  dari  kasus  tersebut  ke  kasus  yang  baru,  dan memantau atau merevisi solusi berdasarkan hasilnya.
CBR dapat  diterapkan dalam berbagai bidang, seperti sistem pakar, diagnosis medis, pengelolaan pengetahuan, dan  pengambilan  keputusan.  Dengan  menggunakan  pengetahuan  yang  bersifat  konkret  dan  spesifik  dari  kasus-kasus sebelumnya, metode ini memungkinkan sistem untuk belajar dan beradaptasi dengan situasi-situasi baru secara efektif.
Dalam penyusunan  penelitian ini, beberapa  Penelitian  terdahulu  yang dijadikan sebagai  referensi  penulis, yaitu penelitian yang diteliti oleh Catur Nugroho Dkk pada tahun 2022 yang membahas tentang sistem pakar mendeteksi gejala awal penyakit apendisitis dengan metode Case Base Reasoning (CBR) berbasis Mobile Android. Pada penelitian tersebut menyimpulkan bahwa Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Apendisitis yang dibangun memberikan informasi secara mudah mulai dari pemahaman, bahaya, factor penyebab, gejala penyakit dan solusi hanya dengan berkonsultasi dengan sistem dan tujuan dapat membantu memberikan solusi yang baik [8]. Selanjutnya penelitian yang diteliti oleh Hari Marfalino Dkk pada tahun 2022 yang membahas tentang “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Saluran Pencernaan Manusia Dengan Metode Cased Based Reasoning” . pada penelitan tersebut menyimpulkan bahwa  Sistem pakar yang dihasilkan sesuai dengan inputan data keluhan atau hipotesis yang dimasukan oleh pasien sendiri, jadi pasien harus teliti dalam mengisikan data dalam dialog konsultasi yang telah disediakan oleh sistem dengan tingkat akurasi 86,5% [9]. Berikutnya penelitian pada  tahun  2021  yang  diteliti  oleh  Surya  Aulia  Rahman  Dkk  yang  membahas  tentang  “Sistem  Pakar  Menggunakan Metode Case Based Reasoning Dalam Akurasi Penyakit Disebabkan Oleh Bakteri Staphylococcus Aureus”. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa Dengan adanya penerapan aplikasi ini dapat membantu untuk mempermudah masyarakat umum  untuk  mengetahui  jenis-jenis  penyakit  bakteri  staphylococcus  aureus  pada  pasien  dengan  cepat  tanpa  harus langsung bertemu dokter, serta dapat memberikan penanganan sementara yang terkait dengan penyakit disebabkan oleh bakteri stapgtlococcus aureus [10]. Berikutnya penelitian pada tahun 2021 yang diteliti oleh sirjon nainggolan Dkk yang membahas tentang “ Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kulit Menggunakan Metode Teorema Bayes ”. pada penelitian tersebut  menyimpulkan  bahwa  Metode  teorema  bayes  dapat  melakukan  pemecahan  masalah  untuk  diagnosa  penyakit kulit [11].
Dengan  menggunakan  pendekatan  sistem  pakar  yang  mengintegrasikan  Teorema  Bayes  dan  CBR,  diharapkan penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  meningkatkan  kualitas  diagnosis  PMR.  Dengan  adanya sistem pakar yang dapat bekerja secara efisien dan akurat, praktisi medis akan mendapatkan dukungan yang lebih baik dalam menghadapi tantangan diagnostik pada penyakit ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Intan Putri F, Analisa Perbandingan  Metode Teorema Bayes dan Case Based Reasoning  dalam mendeteksi  penyakit

## Polymyalgia Rheumatica
Dalam penyelesaian penelitian ini, ada beberapa tahapan yang harus dilakukan. Tahapan-tahapan tersebut dapat dilihat sebagai berikut :
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah adalah proses pengenalan, analisis, dan penentuan permasalahan atau tantangan yang perlu diatasi  atau  diselesaikan.  Dalam  konteks  penelitian  atau  perencanaan,  identifikasi  masalah  melibatkan  pengumpulan informasi, analisis data, dan evaluasi situasi untuk menentukan area atau isu yang memerlukan perhatian khusus. Hal ini merupakan langkah awal yang penting dalam merancang solusi atau strategi yang efektif.
b. Pengumpulan Data
Penulis Mengumpulkan data klinis dan informasi medis terkait penyakit Polymyalgia Rheumatica yang diperlukan untuk penelitian. Data ini dapat mencakup gejala, riwayat kesehatan, hasil tes, dan informasi lain yang relevan.
c. Studi Literatur
Penulis Melakukan  tinjauan  literatur  /  studi  literatur  untuk  memahami  secara  mendalam  tentang  penyakit Polymyalgia  Rheumatica,  metode  Teorema  Bayes,  dan  Case-Based  Reasoning.  Menelusuri  jurnal  ilmiah,  artikel,  dan literatur terkait untuk memahami dasar teori dan pengembangan sebelumnya dalam bidang tersebut.
d. Analisis perbandingan Metode
Penulis melakukan analisis perbandingan antara hasil yang diperoleh dari metode Teorema Bayes dan Case-Based Reasoning.  Mengukur  keakuratan,  kehandalan,  dan  efektivitas  keduanya  dalam  mendeteksi  penyakit  Polymyalgia Rheumatica.
e. Kesimpulan
Dalam  tahap  akhir,  peneliti  merangkum  dan  menyajikan  hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan.  Proses  ini melibatkan evaluasi menyeluruh terhadap temuan, sintesis informasi, dan penyusunan kesimpulan yang menggambarkan gambaran utuh dari penelitian tersebut. Kesimpulan ini menjadi landasan penting untuk menilai relevansi temuan terhadap pertanyaan penelitian, mengonfirmasi atau menolak hipotesis, dan merinci implikasi praktis atau teoretis yang mungkin muncul.
Berikut gambar 1 dari tahapan penelitian yang sudah dipaparkan di atas :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  Pakar  adalah  suatu  kategori  sistem  kecerdasan  buatan  yang  dibuat  untuk  meniru  kemampuan  seorang  pakar manusia  di  suatu  bidang  khusus  [12][13].  Sistem  ini  beroperasi  dengan  menggunakan  pengetahuan  eksplisit  yang disediakan oleh para ahli manusia serta aturan-aturan yang terkait untuk mengambil keputusan atau memberikan solusi dalam situasi tertentu. Dengan menerapkan logika inferensial, sistem pakar dapat mengevaluasi informasi yang diberikan dan menghasilkan output yang sesuai berdasarkan pengetahuan dan aturan yang telah di-program sebelumnya [14]. Fokus utama  dari  sistem  pakar  adalah  memberikan  solusi  atau  rekomendasi  dengan  tingkat  kecerdasan  yang  sejajar  dengan keputusan  yang  akan  diambil  oleh  seorang  pakar  manusia  dalam  konteks  tertentu.  Dengan  demikian,  sistem  pakar memberikan kontribusi dalam meningkatkan efisiensi dan ketepatan dalam pengambilan keputusan di berbagai bidang yang memerlukan tingkat pengetahuan khusus [15][16][17].
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur Analisa Perbandingan Metode Kesimpulan Teorema Bayes Case Based Reasoning

## Intan Putri F, Analisa Perbandingan  Metode Teorema Bayes dan Case Based Reasoning  dalam mendeteksi  penyakit Polymyalgia Rheumatica
Metode  Teorema  Bayes  dalam  sistem  pakar  merupakan  pendekatan  matematis  untuk  menghitung  probabilitas  suatu kejadian  berdasarkan  informasi  sebelumnya  atau  pengetahuan  awal  [18][19].  Dalam  konteks  sistem  pakar,  Teorema Bayes digunakan untuk memperbarui probabilitas suatu hipotesis setelah menerima data baru atau informasi tambahan. Teorema Bayes memungkinkan perhitungan probabilitas kondisional dari suatu hipotesis (H) berdasarkan data atau bukti yang diperoleh (E). Dengan menggunakan Teorema Bayes, sistem pakar dapat memperbarui pengetahuan atau keyakinan awal tentang suatu hipotesis berdasarkan informasi baru yang diperoleh, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih akurat atau rekomendasi yang lebih baik dalam lingkup kecerdasan buatan [20]. Berikut rumus teorema bayes secara umum :
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 )∗𝑃(𝐻)𝑖 ∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 𝑘 )∗𝑃(𝐻 𝑘 ) 𝑛 𝑘=1 (1)
di mana :
( P(H | E)) adalah probabilitas kondisional dari hipotesis H given evidence E. ( P(E | H)) adalah probabilitas kondisional dari evidence E given hypothesis H.
( P(H)) adalah probabilitas awal atau prior probability dari hipotesis H.
( P(E)) adalah probabilitas total dari evidence E.

## 2.4 Metode Case Based Reasoning
Case-Based  Reasoning  (CBR)  merupakan  suatu  paradigma,  sistem,  atau  metode  penalaran  yang  digunakan  untuk menangani masalah baru dengan cara merujuk pada informasi dan solusi yang tersimpan dalam kasus-kasus atau masalah- masalah  sebelumnya  yang  memiliki  kesamaan  dengan  situasi  saat  ini  [21][22].  Dalam  esensinya,  CBR  adalah  teknik pemecahan  masalah  yang  mengadopsi  solusi  dari  kasus-kasus  sebelumnya  yang  serupa  dengan  masalah  yang  sedang dihadapi. Paradigma penalaran berbasis kasus ini mengandalkan pengetahuan yang terdapat dalam basis data yang berisi solusi-solusi  yang  sudah  ditemukan  sebelumnya  [23][24].  Penerapan  Case-Based  Reasoning  terlihat  dalam  berbagai bidang,  terutama  dalam  kerangka  kecerdasan  buatan.  Beberapa  bidang  yang  dapat  memanfaatkan  CBR  melibatkan hukum, kedokteran, rekayasa, komputasi, jaringan komunikasi, desain pabrik, keuangan, penjadwalan, bahasa, sejarah, makanan/nutrisi,  penemuan  rute,  dan  lingkungan.  Dengan  mengandalkan  pengetahuan  yang  sudah ada  dan  menyusun solusi  berdasarkan analogi dengan kasus-kasus sebelumnya, Case-Based Reasoning  membantu  meningkatkan efisiensi dan ketepatan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang kompleks dan bervariasi di berbagai bidang[25][26].
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  = 𝑆1∗𝑊1+𝑆2∗𝑊2+⋯+𝑆𝑛∗𝑊𝑛 𝑊1+𝑊2+⋯+𝑊𝑛 (2)
Keterangan: S  = Similarity (nilai kemiripan) yaitu 1 (sama) dan 0 (berbeda) W  = Weight (bobot yang diberikan) Adapun rumus dari metode Case Based Reasoning dapat dilihat sebgai berikut :

## 2.5 Penyakit Polymyalgia Rheumatica
Polymyalgia  Rheumatica (PMR)  adalah  penyakit yang  dapat  memengaruhi  kualitas  hidup  seseorang  karena  gejalanya yang dapat membatasi pergerakan dan menyebabkan ketidaknyamanan. Gejala PMR meliputi nyeri dan kekakuan pada otot-otot besar, terutama di daerah leher, bahu, panggul, dan punggung atas. Kondisi ini sering muncul secara tiba-tiba, dan penderita dapat mengalami kelelahan serta penurunan berat badan. PMR lebih umum terjadi pada orang dewasa di atas  usia  50  tahun,  dan  lebih  sering  ditemukan  pada  wanita  daripada  pria.  Meskipun  penyebab  pasti  PMR  belum sepenuhnya  dipahami,  diketahui  bahwa  kondisi  ini  terkait  dengan  peradangan  pada  pembuluh  darah.  Diagnosis  PMR melibatkan evaluasi gejala klinis, pemeriksaan fisik, dan hasil tes laboratorium, seperti tingkat kecepatan endapan darah (ESR) yang meningkat. Pengobatan utama untuk PMR adalah kortikosteroid, yang sering memberikan respons positif dalam meredakan gejala. Terapi ini dapat membantu mengurangi peradangan dan meningkatkan kualitas hidup penderita. Meskipun  PMR  dapat  memberikan  dampak  yang  signifikan  pada  kehidupan  sehari-hari,  prognosisnya  umumnya  baik dengan  penanganan  medis  yang  tepat.  Penderita PMR  akan  memerlukan  pemantauan  dan  manajemen  jangka  panjang untuk mengelola gejala dan mencegah komplikasi yang mungkin muncul.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Knowledge Based
Dalam  konteks  sistem  pakar,  pendekatan  knowledge-based  mencakup  penggunaan  pengetahuan  manusia  yang  telah diakuisisi dan direpresentasikan secara formal untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu domain tertentu. Penggunaan  pengetahuan  ini  tidak  hanya  bertujuan  untuk  memecahkan  masalah,  tetapi  juga  untuk  memberikan pemahaman  mendalam  tentang  suatu  konteks  atau  bidang  keahlian.  Dengan  demikian,  knowledge-based  system  tidak hanya  mengandalkan  data  tetapi  juga  mengintegrasikan  aspek  pengetahuan  manusia  dalam  menyajikan  solusi  atau rekomendasi yang lebih kontekstual dan berbasis domain. Pendekatan ini sering digunakan dalam pengembangan sistem pakar untuk meningkatkan kecerdasan dan kemampuan adaptasi dalam menghadapi situasi kompleks.
Intan Putri F, Analisa Perbandingan  Metode Teorema Bayes dan Case Based Reasoning  dalam mendeteksi  penyakit

## Polymyalgia Rheumatica
Tabel 1. Data Kepakaran Penyakit Polymyalgia Rheumatica
No  Kode Gejala Nama Gejala Bobot 1 PR01 Rasa sakit dan kekakuan pada otot 0,8 2 PR02 Kelelahan 0,4 3 PR03 Penurunan berat badan 0,4 4 PR04 Demam ringan 0,4 5 PR05 Penurunan nafsu makan 0,4 6 PR06 Susah tidur 0,6 7 PR07 Anemia 0,4 8 PR08 Pembengkakan dan Rasa Panas pada Daerah yang Terkena 0,8 9 PR09 Kerusakan fungsi bahu 0,8 10 PR10 Kerusakan fungsi sendi, terutama pada pergelangan tangan dan lutut 0,8
Tabel 1 menunjukkan data kepakaran terkait Penyakit Polymyalgia Rheumatica dengan memberikan bobot pada masing-masing  gejala.  Bobot  tersebut  mencerminkan  tingkat  relevansi  atau  tingkat  keparahan  gejala  terhadap  kondisi PMR. Semakin tinggi bobotnya, semakin penting gejala tersebut dalam menentukan diagnosis atau pemahaman kondisi pasien dengan PMR.
Tabel 2. Gejala yang Dialami Kode Gejala Nama Gejala Bobot PR01 Rasa sakit dan kekakuan pada otot 0,8 PR02 Kelelahan 1 PR03 Penurunan berat badan 0,6 PR06 Susah tidur 0,6 PR08 Pembengkakan dan Rasa Panas pada Daerah yang Terkena 0,6
Tabel 2 adalah tabel sampel gejala Penyakit Polymyalgia Rheumatica (PMR) yang mungkin dirasakan oleh pasien atau pengguna. Rasa sakit dan kekakuan pada otot (PR01) dan kelelahan (PR02) menonjol dengan bobot tinggi, sedangkan penurunan berat badan (PR03) diakui sebagai gejala penting. Susah tidur (PR06) dan pembengkakan dengan rasa panas (PR08) juga memiliki bobot yang cukup tinggi. Tabel ini dirancang untuk memberikan gambaran singkat tentang variasi gejala PMR yang potensial dialami oleh individu.
Tabel 3. Nilai Kepercayaan Kepercayaan Terhadap Gejala  Nilai Kepercayaan Sangat Yakin 1 Yakin 0,8 Cukup Yakin 0,6 Kurang Yakin 0,4 Tidak 0,2
Tabel  3  memberikan  nilai  kepercayaan  terhadap gejala  yang  terkait  dengan  Penyakit  Polymyalgia Rheumatica (PMR). Setiap tingkat kepercayaan, seperti Sangat  Yakin (1) hingga Tidak (0,2), memberikan panduan tentang sejauh mana keyakinan terhadap hubungan antara gejala dan PMR. Nilai-nilai ini membantu dalam penilaian dan interpretasi gejala dengan tingkat keyakinan yang berbeda.
Tabel 4. Persentase Kepastian Rentang Persentase Nilai Probabilitas 0% - 50% Tidak Mungkin 51% - 79% Mungkin 80% - 99% Sangat Memungkinkan 100% Sangat Yakin
Tabel  4  menyajikan nilai  probabilitas terkait persentase, memberikan petunjuk kepastian peristiwa atau situasi. Dalam  rentang  0%  -  50%,  disebut  Tidak  Terlalu  Memungkinkan;  51%  -  79%,  Mungkin;  80%  -  99%,  Sangat Memungkinkan; dan pada 100%, Sangat Yakin. Tabel ini memperlihatkan seberapa yakin atau pastinya suatu kejadian mungkin terjadi.

## 3.2 Penerapan Metode Teorema Bayes
Diketahui dari 10 gejala pada penyakit Polymyalgia Rheumatica, pasien mengalami gejala yang dapat dilihat pada tabel 2. Analisis perhitungan dilakukan dengan menggunakan rumus metode teorema bayes. Penyelesaiannya adalah sebagai berikut:
a. Menentukan nilai probabilitas
Intan Putri F, Analisa Perbandingan  Metode Teorema Bayes dan Case Based Reasoning  dalam mendeteksi  penyakit Polymyalgia Rheumatica
Probabilitas dihitung melalui pembagian antara jumlah total gejala dengan jumlah keseluruhan gejala penyakit yang dirasakan pasien.
𝑃𝑅01 = 0,8 3,6 = 0,222
𝑃𝑅02 = 1 3,6 = 0,278
𝑃𝑅03 = 0,6 3,6 = 0,167
𝑃𝑅06 = 0,6 3,6 = 0,167
𝑃𝑅08 = 0,6 3,6 = 0,167
b. Menggabungkan total nilai probabilitas
∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) = 𝑛 𝑘=1 0,222 + 0,278 + 0,167 + 0,167 + 0,167 = 1
c. Menentukan probabilitas untuk setiap hipotesis tanpa bergantung pada data yang mendukung
𝑃𝑅01 = 0,222 1 = 0,222
𝑃𝑅02 = 0,278 1 = 0,278
𝑃𝑅03 = 0,167 1 = 0,167
𝑃𝑅06 = 0,167 1 = 0,167
𝑃𝑅08 = 0,167 1 = 0,167
d. Menghitung probabilitas hipotesis
∑ = (0,222 ∗ 0,222) + (0,278 ∗ 0,278) + (0,167 ∗ 0,167) + (0,167 ∗ 0,167) + (0,167 ∗ 0,167) 5 𝑘=5
= 0,049 + 0,077 + 0,028 + 0,028 + 0,028
= 0,210
e. Menghitung rumus untuk mengestimasikan P(Hi|E)
𝑃(𝐻1|𝐸1) = 0,222∗0,222
0,21 = 0,235 𝑃(𝐻1|𝐸2) = 0,278∗0,278 0,21 = 0,368
𝑃(𝐻1|𝐸3) = 0,167∗0,167 0,21 = 0,132
𝑃(𝐻1|𝐸6) = 0,167∗0,167 0,21 = 0,132
𝑃(𝐻1|𝐸8) = 0,167∗0,167 0,21 = 0,132
f. Nilai akhir dari Teorema Bayes dilakukan dengan mengalikan probabilitas bukti awal
∑ = (0,222 ∗ 0,235) + (0,278 ∗ 0,368) + (0,167 ∗ 0,132) + (0,167 ∗ 0,132) + (0,167 ∗ 0,132) 5 𝑘=5
= 0,052 + 0,102 + 0,022 + 0,022 + 0,022 = 0,221
Berdasarkan perhitungan menggunakan metode Teorema Bayes, hasil menunjukkan bahwa kemungkinan pasien atau pengguna mengalami Penyakit Polymyalgia Rheumatica sangat rendah, dengan nilai perhitungan sebesar 0,221 atau setara dengan persentase 22,1%.

## 3.3 Penerapan Metode Case Based Reasoning
Diketahui dari 10 gejala pada penyakit Polymyalgia Rheumatica, pasien mengalami gejala yang dapat dilihat pada tabel 2.  Analisis  perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus  metode  case  based reasoning. Penyelesaiannya  adalah sebagai berikut:
a. Tahapan retrieve
Intan Putri F, Analisa Perbandingan  Metode Teorema Bayes dan Case Based Reasoning  dalam mendeteksi  penyakit Polymyalgia Rheumatica
Dalam  langkah  ini,  pengidentifikasian  kasus  secara  individu  dilakukan  secara  manual  maupun  melalui  sistem komputer. Pencarian masalah dilakukan untuk setiap jenis kondisi dan dapat dirinci sebagai berikut:
Tabel 5. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Polymyalgia Rheumatica
Kode Gejala Kasus Lama Kode Nama Gejala Kasus Baru PR01 Rasa sakit dan kekakuan pada otot PR01 Rasa  sakit  dan  kekakuan  pada otot PR02  Kelelahan PR02  Kelelahan PR03  Penurunan berat badan PR03  Penurunan berat badan PR04  Demam ringan PR06  Susah tidur PR05 Penurunan nafsu makan PR08 Pembengkakan  dan  Rasa  Panas pada Daerah yang Terkena PR06  Susah tidur PR07  Anemia PR08 Pembengkakan  dan  Rasa  Panas pada Daerah yang Terkena PR09  Kerusakan fungsi bahu
PR10 Kerusakan fungsi sendi, terutama pada pergelangan tangan dan lutut
Pada  tabel  5  terdapat  kasus  yang  melibatkan  5  gejala,  termasuk  rasa  sakit  dan  kekakuan  pada  otot  (PR01), kelelahan  (PR02),  penurunan berat badan (PR03),  susah tidur  (PR06), dan  pembengkakan dan rasa panas pada daerah yang terkena (PR08).
b. Tahapan Reuse
Dalam fase penggunaan kembali, dilakukan perhitungan kesamaan untuk memverifikasi sejauh mana kesamaan antara kasus sebelumnya dan kasus terbaru. Berikut adalah penjelasan mengenai cara mengidentifikasi paralelisme:
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(1) = (𝑆1∗𝑊1)+(𝑆2∗𝑊2)+⋯+(𝑆𝑛∗𝑊𝑛) 𝑊1+𝑊2+⋯+𝑊𝑛
= (1∗0,8)+(1∗0,4)+(1∗0,4)+(0∗0,4)+(0∗0,4)+(1∗0,6)+(0∗0,4)+(1∗0,8)+(0∗0,8)+(0∗0,8)
0,8+0,4+0,4+0,4+0,4+0,6+0,4+0,8+0,8+0,8
= 0,8+0,4+0,4+0+0+0,6+0+0,8+0+0 0,8+0,4+0,4+0,4+0,4+0,6+0,4+0,8+0,8+0,8
= 3 5,8 = 0,517
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  metode  case  based  reasoning,  hasil  menunjukkan  bahwa  kemungkinan pasien atau pengguna mengalami Penyakit Polymyalgia Rheumatica, dengan nilai perhitungan sebesar 0,517 atau setara dengan persentase 52%.
c. Tahapan Revise
Proses  meninjau  temuan  dari  prosedur  kesamaan  sedang  berlangsung.  Nilai  kesamaan  untuk  Polymyalgia Rheumatica adalah 52%. Hasil ini menunjukkan bahwa pasien mungkin mengalami  Polymyalgia Rheumatica, dengan nilai kesamaan sebesar 52%.
d. Tahapan Retain
Pada fase Memelihara dalam metode Penalaran Berbasis Kasus, kasus baru beserta solusinya disimpan dalam basis kasus untuk penggunaan masa mendatang. Tahap ini melibatkan pembaruan basis kasus untuk memastikan keaktualan dan  relevansinya.  Basis  data  kini  terbuka  untuk  kasus  baru  yang  telah  diuji  terkait  myasthenia  gravis  dalam  berbagai bentuk. Diharapkan bahwa contoh-contoh ini dapat digunakan sebagai pembanding dengan kasus-kasus baru, baik yang dicari secara khusus maupun yang telah ada sebelumnya. Untuk memastikan keteraturan dan keterjangkauan basis kasus selama fase retensi, penting untuk menyusunnya secara logis dan mudah diakses. Selain itu, perlunya menjaga agar basis kasus  tidak  terkontaminasi  oleh  informasi  yang  tidak  akurat  atau  tidak  relevan,  merupakan  upaya  untuk  mengatasi masalah terkait di masa depan.

## 3.4 Analisa Hasil Persentase
Berdasarkan proses perhitungan dengan kedua metode yaitu metode teorema bayes dan caes based reasoning diketahui hasil perhitungan yang dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Persentase Perhitungan Nama Penyakit Metode Yang Digunakan Teorema Bayes  Case Based Reasoning Polymyalgia Rheumatica 22,1% 52%
Intan Putri F, Analisa Perbandingan  Metode Teorema Bayes dan Case Based Reasoning  dalam mendeteksi  penyakit

## Polymyalgia Rheumatica
Tabel  6  merupakan  tabel  yang  berisi  hasil  persentase  perhitungan  menggunakan  dua  metode  berbeda, menampilkan pembandingan antara Teorema Bayes dan Case-Based Reasoning untuk Penyakit Polymyalgia Rheumatica. Menurut Teorema Bayes, kemungkinan terkena penyakit ini adalah sebesar 22,1%, sedangkan dengan metode Case-Based Reasoning,  kemungkinan  tersebut  meningkat  menjadi  52%.  Tabel  ini  memberikan  gambaran  perbandingan  tingkat kepastian antara dua metode dalam menilai kemungkinan keberadaan penyakit Polymyalgia Rheumatica pada pasien.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan  dua  metode,  Teorema  Bayes  dan  Case-Based  Reasoning,  terkait  Penyakit Polymyalgia Rheumatica, terdapat perbedaan signifikan dalam tingkat kepastian prediksi. Teorema Bayes menunjukkan kemungkinan  sebesar  22,1%,  sementara  Case-Based  Reasoning  memberikan  tingkat  kemungkinan  sebesar  52%. Perbedaan  ini  dapat  disebabkan  oleh  pendekatan  yang  berbeda  dalam  mengevaluasi  informasi  dan  kasus-kasus sebelumnya.  Meskipun  demikian,  kedua  metode  tersebut  memberikan  kontribusi  yang  berharga  dalam  menentukan diagnosis dan tingkat  keparahan penyakit. Pemilihan metode yang sesuai  akan sangat  bergantung pada kebutuhan dan karakteristik kasus individu. Dengan menggabungkan kekuatan kedua metode, dapat meningkatkan akurasi dan kepastian dalam  meramalkan  dan  menangani  Penyakit  Polymyalgia  Rheumatica,  membuka  peluang  untuk  pengembangan pendekatan diagnostik dan terapeutik yang lebih holistik dan efektif.

## REFERENCES
[1] P. S. Ramadhan, “Sistem Pakar Pendiagnosaan Dermatitis Imun Menggunakan Teorema Bayes,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 3, no. 1, pp. 43–48, 2018.
[2] Warna, “Implementasi Algoritma Certainty Factor untuk Mendiagnosa Penyakit yang Disertai Demam,” vol. IV, pp. 129–137, 2023.
[3] R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020.
[4] N. Hidayat, R. Saragih, and H. Khair, “Diagnosa Penyakit Turunan (Heraditas) Imbisil Pada Manusia Dengan Metode Dempster Shafer,” J. Ilm. Multidisiplin , vol. 1, no. 10, pp. 3780–3788, 2022.
[5] N. Veldasari, A. Fadli, A. W. Wardhana, and M. S. Aliim, “Analisis Perbandingan Metode Certainty Factor, Dempster Shafer dan Teorema Bayes dalam Deteksi Dini Gangguan Kesehatan Mental,” J. Pendidik. dan Teknol. Indones. , vol. 2, no. 7, pp. 329– 339, 2022, doi: 10.52436/1.jpti.191.
[6] N. J. Telambanua, N. Nofriadi, and A. Dermawan, “Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Penyakit Mata Menerapkan Metode Case Based Reasoning,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 570–580, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2116.
[7] H.  T.  Sihotang,  E.  Panggabean,  and  H.  Zebua,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Herpes  Zoster  Dengan  Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 3, no. 1, 2018.
[8] A.  U.  Bani  and  F.  Nugroho,  “Sistem  Pakar  Dalam  Diagnosa  Penyakit  Tuberkulosis  Otak  Menggunakan  Metode  Certainty Factor,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 1170–1174, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2507.
[9] H. Marfalino, T. Novita, and D. Djesmedi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Saluran Pencernaan Pada Manusia Dengan Metode Cased  Based  Reasoning,” J.  Sains  Inform.  Terap. ,  vol.  I,  no.  2,  pp.  83–88,  2022,  [Online].  Available:  https://rcf- indonesia.org/jurnal/index.php/jsit.
[10]  S. A. Rahman and S. Sumijan, “Sistem Pakar Menggunakan Metode Case Based Reasoning dalam Akurasi Penyakit Disebabkan oleh Bakteri Staphylococcus Aureus,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 13–19, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i1.38.
[11]  S. Nainggolan and F. A. Sianturi, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kulit Menggunakan Metode Teorema Bayes,” JIKOMSI [Jurnal Ilmu Komput. dan Sist. Informasi] , vol. 3, no. 3, pp. 192–196, 2021.
[12]  A. Wijayanti, F. N. Arifah, D. E. Putri, M. D. Satriyanto, and S. Sallu, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis dengan mengimplementasikan Metode Case Based Reasoning,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 3, 2023.
[13]  N.  Budiana  Informatika,  “Implementasi  Metode  Dempster-Shafer  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Ikan  Kerapu  Macan,” Teknologipintar.org , vol. 3, no. 5, pp. 2023–2024, 2023.
[14]  E.  Oktarina et  al. ,  “PENERAPAN  METODE  CERTAINTY  FACTOR  DALAM  MENDIAGNOSIS  Pengaruh  dan  peran teknologi  informasi  pada  saat  ini  benar-benar  dibutuhkan  di  segala  aspek  kehidupan  dan  bidang  ,  salah  satunya  merupakan aplikasi perangkat lunak yang menggunakan basis pengetahuan ( k,” vol. 7, no. 2, pp. 129–136, 2022.
[15]  I. Susilawati and R. Y. Simanullang, “Sistem Pakar untuk Mengidentifikasi Penyakit ITP (Idiopathic Thrombocytopenic Purpura) melalui Pendekatan Dempster Shafer,” JIKTEKS  J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 17–24, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.faatuatua.com/index.php/JIKTEKS/article/view/10.
[16]  M. F. Azmi, P. Purwadi, and G. Syahputra, “Sistem Pakar Mendeteksi Gizi Buruk Pada Balita Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” J. Cyber Tech , vol. 1, no. 3, 2022.
[17]  R. R. Girsang and H. Fahmi, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mata Katarak Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” MATICS J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. (Journal Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2019.
[18]  A.  H.  Nasyuha,  Y.  Syahra,  M.  I.  Perangin-Angin,  D.  R.  Habibie,  and  A.  A.  Subagyo,  “Sistem  Pakar  Dalam  Mendiagnosis Penyakit Leishmaniasis Menerapkan Metode Case-Based Reasoning (CBR),” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 2, pp. 747–755, 2023.
[19]  M. R. Fadillah, B. Andika, and D. Saripurna, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Dan Hama Penyerang Tanaman Bougenville Dengan Metode Teorema Bayes,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. Dan Komputer) , vol. 19, no. 1, pp. 88–99, 2020.
[20]  H.  Hafizah,  “Sistem  Pakar  Untuk  Pendiagnosaan  Karies  Gigi  Menggunakan  Teorema  Bayes,” J.  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist. Komput. TGD , vol. 4, no. 1, pp. 103–111, 2021.
[21]  D. APRIZA and S. Samsuryadi, “Perbandingan Metode Euclidean Distance Dengan Coefficient Correlation Pada Klasifikasi Penyakit Multiple Sclerosis Lesion …,” 2019, [Online]. Available:
Intan Putri F, Analisa Perbandingan  Metode Teorema Bayes dan Case Based Reasoning  dalam mendeteksi  penyakit Polymyalgia Rheumatica
https://repository.unsri.ac.id/23207/%0Ahttps://repository.unsri.ac.id/23207/52/RAMA_55201_09121402019_0004027101_01 _front_ref.pdf.
[22]  I. Istiadi, Emma Budi Sulistiarini, Rudy Joegijantoro, and Affi Nizar Suksmawati, “Perbandingan Metode CBR dan Dempster- Shafer pada Sistem Pakar Terintegrasi Layanan Kesehatan,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 6, pp. 1143–1152, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3612.
[23]  C.  Nugroho,  A.  D.  Wiranata,  and  R.  T.  Aldisa,  “Sistem  Pakar  untuk  Mendeteksi  Gejala  Awal  Penyakit  Apendisitis  dengan Metode Case Based Reasoning (CBR) Berbasis Mobile Android,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 6, no. 4, pp. 543–547, 2022.
[24]  I. Dinata and S. Sofiana, “Implementasi Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Anggur Menggunakan Metode CBR (Case Based Reasoning) Berbasis Website,” OKTAL J. Ilmu Komput. dan Sains , vol. 1, no. 06, pp. 630–640, 2022.
[25]  I. Nugraha and M. Siddik, “Penerapan Metode Case Based Reasoning (CBR) Dalam Sistem Pakar Untuk Menentukan Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Hidroponik,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 91–96, 2021.
[26]  D. Dona, H. Maradona, and M. Masdewi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Jantung Dengan Metode Case Based Reasoning (Cbr),” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2021.