## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, June 2023 Page: 327−335 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3560

## Analisis Perbandingan Sistem Pakar dalam Mendiagnosa Penyakit Limfoma Hodgkin Menggunakan Algoritma  Teorema Bayes dan Certainty Factor

## Muklis Mahendra, Rahmadhani Pane*, Rohani
Prodi Teknologi Informasi, Fakultas: Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu, Indonesia Email: 1 muklismahendra45@gmail.com, 2 rahmadanipane@gmail.com, 3 pasariburohani@gmail.com Email Penulis Korespondensi: muklismahendra45@gmail.com Submitted: 02/06/2023 ; Accepted: 29/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak- Penyakit merupakan tantangan utama dalam dunia medis. Diagnosis yang tepat dan akurat menjadi kunci penting dalam penanganan penyakit, termasuk dalam kasus penyakit kanker. Salah satu jenis kanker yang menyerang limfatik dalam tubuh yaitu Limfoma Hodgkin juga termasuk dalam jenis penyakit yang lagka, biasanya penyakit ini terjadi pada usia remaja  serta orang dewasa. Jenis penyakit ini menggunakan pengobatan yang serius namun tidak sedikit juga pasien yang dapat sembuh. Pentingnya diagnosis  yang  akurat  dan  tepat  waktu  dalam  mendiagnosa  penyakit Limfima  Hodgkin merupakan  faktor  penting  dalam merencanakan pengobatan yang efektif dan memberikan prognosis yang baik bagi pasien. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi komparatif terhadap metode Teorema Bayes dan Certainty Factor dalam mendiagnosis penyakit Limfoma Hodgkin dengan membandingkan kedua metode tersebut.  Dalam mendiagnosa penyakit ini juga menjadi tantangan bagi seorang pakar dikarenakan gejala yang ditimbulkan hampir sama dengan gejala penyakit Limfoma lainnya, memiliki kerumitan tersendiri. Dengan itu maka penelitian ini memberikan alternatif untuk memudahkan dalam mendiagnosa dengan memanfaatkan sebuah sistem yang dapat mengetahui tingkat kepastian dari sebuah penyakit berdasarkan berdasarkan data-data yang ada diantaranya gejala penyakit, nilai dari  pakar serta nilai dari seorang user.  Setelah  dilakukan  penelitian  dengan  memanfaatkan  perbandingan  dua  algoritma  yaitu Teorema Bayes dan Certainty Factor maka dilakukan penelitian dengan menerapkan berbagai tahapan pemrosesan seuai dengan algoritma yang telah ditetapkan. Dengan menggunakan dari algoritma Teorema Bayes sebesar 77,7%  sedangkan nilai yang lebih tinggi dihasilkan oleh algoritma Certainty Factor sebesar 94,1%. Dari perhitungan antara metode Teorema Bayes dan Certainty Factor menunjukkan  bahwa  metode Certainty  Factor lebih  akurat  dalam  mendiagnosa  penyakit Linfoma  Hodgkin dan  dapat digunakan pada penelitian selanjutnya.
Kata Kunci: Penyakit Limfoma Hodgkin; Sistem Pakar; Algoritma Teorema Bayes; Algoritma Certainty Factor
Abstract -Disease is a major challenge in the medical world. Accurate and timely diagnosis is a crucial key in disease management, including in cases of cancer. One type of cancer that affects the lymphatic system in the body is Hodgkin's lymphoma, which is also  considered  a  rare  disease. Typically,  this  disease occurs  in  adolescents  and  adults.  Hodgkin's  lymphoma  requires  serious treatment, although there are also cases of successful recovery. The importance of accurate and timely diagnosis in diagnosing Hodgkin's lymphoma is a critical factor in planning effective treatment and providing a favorable prognosis for patients. This study aims  to  perform  a  comparative  evaluation  of  the  Bayesian  Theorem  and  Certainty  Factor  methods  in  diagnosing  Hodgkin's lymphoma by comparing both methods. Diagnosing this disease is challenging for an expert due to the similarity of symptoms with other lymphoma diseases, which adds complexity. Therefore, this research provides an alternative to facilitate diagnosis by utilizing a system that can determine the level of certainty of a disease based on available data, including symptoms, expert values, and user values. After conducting research by comparing the two algorithms, Bayesian Theorem and Certainty Factor, various processing stages were implemented according to the established algorithm. The Bayesian Theorem algorithm yielded a result of 77.7%, while the Certainty Factor algorithm produced a higher value of 94.1%. The comparison between the Bayesian Theorem and Certainty Factor methods shows that the Certainty Factor method is more accurate in diagnosing Hodgkin's lymphoma and can be used in further research.
Keywords: Hodgkin's Lymphoma; Expert System; Bayes Theorem Algorithm; Certainty Factor Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Limfoma Hodgkin adalah jenis kanker langka yang menyerang sistem limfatik dalam tubuh. Disebut juga limfoma Hodgkin karena adanya sel Reed-Sternberg yang khas dalam jaringan limfoid yang terkena. Penyakit ini umumnya terjadi pada remaja dan dewasa muda. Limfoma Hodgkin ditandai oleh pembengkakan kelenjar getah bening, demam, kelelahan, gatal-gatal, dan penurunan berat badan tanpa sebab. Diagnosis melibatkan serangkaian tes dan pemeriksaan seperti biopsi kelenjar getah bening, analisis darah, dan pencitraan medis[1][2]. Pengobatan terdiri dari kemoterapi, radioterapi,  dan  dalam  kasus  yang  lebih  parah  yaitu  transplantasi  sumsum  tulang.  Meskipun  serius,  tingkat kesembuhan tinggi jika didiagnosis pada tahap awal. Peningkatan pengetahuan dan penelitian terus dilakukan untuk meningkatkan pemahaman dan pengobatan penyakit ini[3][4].
Diagnosa penyakit Limfoma Hodgkin dapat menjadi tantangan karena gejalanya yang mirip dengan kondisi lain dan kelangkaan penyakit ini. Hal ini dapat mengakibatkan keterlambatan dalam diagnosis dan pengobatan yang tepat[2]. Namun, perkembangan dalam bidang kecerdasan buatan, khususnya sistem pakar, telah membantu dalam mengatasi permasalahan ini. Dengan menggunakan algoritma dan aturan yang telah diprogram, sistem pakar dapat membantu dokter dalam mengidentifikasi kemungkinan Limfoma Hodgkin berdasarkan gejala yang ada. Hal ini dapat mempercepat proses diagnosis, meminimalkan risiko kesalahan, dan memastikan penanganan yang tepat.
Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  pengembangan  sistem  pakar5  telah  memberikan  kontribusi  besar  dalam bidang  medis,  termasuk  dalam  mendiagnosa  penyakit.  Sistem  pakar  ialah  kelompok  dari  program  komputer  yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, June 2023 Page: 327−335 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3560
menggunakan  ilmu  dari  pakar  dan  aturan  yang  telah  diprogram  untuk  meniru  kemampuan  manusia  dalam mendiagnosis  masalah  atau  memberikan  solusi  dalam  bidang  tertentu[5][6][7].  Dalam  konteks  penyakit Limfoma Hodgkin, sistem pakar dapat membantu dokter dalam melakukan diagnosa yang akurat dan konsisten.
Algoritma  yang  biasa  digunakan  dalam  sistem  pakar  antara  lain  Forward  Chaining,  Backward  Chaining, Demstersafer, Certainty Factor, Teorema Bayes dan lain sebagainya[8]. Pada penelitian ini akan melakukan analisis perbandingan terhadap dua algoritma yang umum digunakan dalam sistem pakar, yaitu algoritma Teorema Bayes dan Certainty Factor, dalam mendiagnosa penyakit Limfoma Hodgkin . Algoritma Teorema Bayes adalah metode statistik yang digunakan untuk menghitung probabilitas suatu kejadian berdasarkan probabilitas awal[9][10]. Selain itu, dalam penelitian ini juga melibatkan algoritma Certainty Factor. Algoritma Certainty Factor merupakan Algoritma dalam sistem  pakar  yang  menggabungkan  faktor  kepastian  ( certainty  factor )  dari  aturan-aturan  yang  diterapkan  untuk menghasilkan tingkat kepastian dalam kesimpulan atau diagnosis[11][12].
Penelitian ini akan menggunakan data dari pasien Limfoma Hodgkin dan mengimplementasikan kedua metode dalam  diagnosis  penyakit  tersebut.  Hasil  analisis  perbandingan  akan  dievaluasi  berdasarkan  tingkat  keakuratan, kehandalan, dan efektivitas masing-masing metode. Pada akhir penelitian ini, diharapkan akan tercapai pemahaman yang lebih mendalam mengenai keunggulan dan kelemahan dari setiap metode, serta implikasinya dalam mendiagnosa Limfoma Hodgkin . Dengan demikian, penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi penting dalam pengembangan metode  diagnosis  yang  lebih  unggul  untuk Limfoma  Hodgkin dan  penyakit  lain  pada  penelitian  selanjutnya,  yang mampu memberikan manfaat yang signifikan bagi pasien dan praktisi medis dalam penanganan penyakit ini.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  dapat  memberikan  dukungan  untuk  penelitian  ini  adalah  studi  yang dilakukan pada tahun 2020 oleh Naftali Sulardi dan Arita Witanti. Penelitian tersebut membahas tentang penggunaan sistem pakar dalam penentuan penyakit anemia dengan menggunakan algoritma teorema Bayes. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi jenis penyakit anemia yang terjadi pada pasien. Hasil dari implementasi algoritma menunjukkan tingkat akurasi sebesar 0.7395, dengan jenis penyakit yang didiagnosis adalah Anemia Zat Besi[13]. Penelitian yang dilakukan oleh Tugiono dkk, tahun 2021 yang mengenai penerapan sistem pakar algoritma teorema bayes mendiagnosa karies gigi dari penelitian tersebut menghasilkan nilai akurasi pasien tersebut mengalami karies gigi sebesar 71.00%[14]. Penelitian yang dilakukan oleh Dicky Novriansyah dkk, pada tahun 2020 yang membahas sistem  pakar  dengan  menerapkan  algoritma  teorema  bayes  untuk  diagnosa  penyakit  batuk  rejan  dengan  ini menghasilkan tingkat akurasi sebesar sebesar 75%[15]. Pada tahun 2020, Muhammad dkk melakukan penelitian yang membahas tentang penerapan algoritma certainty factor dalam sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit kolesterol di  kalangan  remaja.  Dalam  penelitian  tersebut,  algoritma tersebut  diterapkan  pada  setiap  jenis  penyakit, termasuk Kolesterol HDL, Kolesterol LDL, dan Disiplidemia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai tertinggi pada faktor kepastian (CF) penyakit Disiplidemia adalah sebesar 0.83632[16]. Penelitian yang dilakukan oleh Andreas Nugraha Putra  dkk  tahun  2021  mengenai  penerapan  sistem  pakar  dengan  menggunakan  algoritma certainty  factor untuk mendiagnosis  penyakit  gastritis  yang  mana  penelitian  ini  terdapat  beberapa  atau  banyak  gejala  yang  timpul  dari penyakit ini dialami pada pasien dan setelah dilakukan pengujian maka dapat diketahui persentase seorang pasien mengidap penyakit tersebut sebesar sebesar 91.6%[17].
Mengacu  pada  penjelasan  tersebut,  penulis  melakukan  penelitian  mengenai  diagnosis  penyakit Limfoma Hodgkin dengan  membandingkan  algoritma Teorema  Bayes dan Certainty  Factor .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membantu  pakar  dalam  mendiagnosis  penyakit  yang  diderita  oleh  pasien  melalui  gejala  atau  keluhan  yang diungkapkan, tanpa memerlukan pertemuan langsung antara pakar dan pasien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Suatu  penelitian  tidak  akan  terhindar  dari  tahapan-tahapan  penelitian  yang  harus  dilakukan  oleh  seorang  peneliti, sehingga membuat penelitian ini menjadi lebih objektif berdasarkan urutan dari setiap tahapan yang telah ditetapkan sebelumnya. Dengan kesesuaian tahapan dapat memberikan mahsil yang akurat. Merupakan sebuah keharusan bahwa dalam sebuah penelitian terdapat algoritma ataupun utahapan yang logis dan sistematis yang dimana berisi penjelasan dari setiap tahapan yang ada.
a. Studi Kepustakaan
Pada  tahap  ini,  dilakukan  studi  kepustakaan  yang  mencakup  mencari  berbagai  sumber  atau  informasi  terkait dengan topik yang terkait dengan permasalahan dan algoritma yang digunakan. Sumber-sumber yang dicari dapat berupa buku, artikel, atau publikasi lainnya yang memberikan wawasan tentang topik tersebut.
b. Analisis Algoritma
Dalam  tahapan  ini,  dilakukan  analisis  algoritma  yang  mencakup  menganalisis  topik  permasalahan  yang  ada. Selanjutnya, dilakukan proses analisis untuk setiap tahapan algoritma yang digunakan dalam penelitian ini.
c. Penerapan Algoritma
Pada tahap ini, dilakukan penerapan algoritma dengan menjalankan proses atas setiap tahapan yang ada dalam algoritma tersebut. Tujuan dari  penerapan ini adalah untuk  menghasilkan faktor keyakinan dari algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma Teorema Bayes dan Certainty Factor . d. Pengujian Algoritma

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, June 2023 Page: 327−335 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3560
Algoritma  pengujian  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dengan  membandingkan  dua  algoritma  yang  berbeda algoritma Teorema Bayes dan Certainty Factor .
e. Penarikan Kesimpulan
Pembuatan kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan menjadi sebuah paragraf.
Maka dari penjelasan diatas dapat digambarkan sebuah kerangka penelitian seperti gambar 1 dibawah ini:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  jenis  sistem  kecerdasan  buatan  yang  dirancang  untuk  meniru  pengetahuan  dan  kemampuan seorang  pakar  manusia  dalam  bidang  tertentu[18].  Sistem  pakar  menggunakan  aturan-aturan  dan  fakta-fakta  yang diperoleh dari pakar manusia untuk memberikan solusi atau rekomendasi yang serupa dengan yang diberikan oleh pakar[19]. Sistem pakar fokus pada pengetahuan domain tertentu dan menggunakan basis pengetahuan yang telah ditentukan sebelumnya[20]. Dalam bidang kesehatan sistem pakar dapat digunkan untuk mempermudah seorang pakar (Dokter), untuk memnudahkan dapal proses diagnosa melalui gejala yang diderita oleh pasien[21].

## 2.3 Penyakit Limfoma Hodgkin
Limfoma  Hodgkin  adalah  salah  satu  jenis  kanker  sistem  limfatik  yang  ditandai  oleh  pertumbuhan sel-sel  limfosit bermutasi di dalam kelenjar getah bening[22]. Penyakit ini dinamakan berdasarkan nama dokter yang pertama kali menggambarkannya,  yaitu Thomas  Hodgkin.  Limfoma  Hodgkin  biasanya  menyerang  orang  muda,  antara  usia  15 hingga 40 tahun, meskipun dapat juga terjadi pada usia dan dewasa. Penyakit ini ditandai dengan pembesaran kelenjar getah bening, demam, kelelahan, gatal-gatal pada kulit, dan penurunan berat badan yang signifikan. Limfoma Hodgkin umumnya  terjadi  pada  orang  muda  dewasa  dan  dapat  mempengaruhi  sistem  kekebalan  tubuh[23].  Pencegahan Limfoma Hodgkin belum diketahui secara pasti, tetapi menjaga gaya hidup sehat, termasuk mengonsumsi makanan bergizi, berolahraga secara teratur, menghindari  paparan zat  beracun, dan menjaga kebersihan diri, dapat  menjaga sistem  kekebalan  tubuh  dan  mengurangi  risiko  penyakit.  Pengobatan  Limfoma  Hodgkin  melibatkan  pendekatan multidisiplin, termasuk kemoterapi, radioterapi, terapi target, dan transplantasi sumsum tulang. Pilihan pengobatan tergantung  pada  stadium  penyakit,  usia  pasien,  dan  kondisi  kesehatan.  Kemoterapi  adalah  metode  umum  yang menggunakan  obat-obatan  untuk  membunuh  sel  kanker,  sedangkan  radioterapi  menggunakan  sinar-X  atau  radiasi lainnya untuk menghancurkan sel kanker. Terapi target melibatkan penggunaan obat-obatan yang menargetkan sel-sel kanker tertentu. Transplantasi sumsum tulang digunakan dalam kasus yang lebih lanjut jika diperlukan penggantian sumsum tulang yang rusak[24].

## 2.4 Algoritma Teorema Bayes
Teorema  Bayes  merupakan  salah  satu  algoritma  atau  metode  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  penilaian  atau inferensi berdasarkan informasi yang ada[18]. Algoritma ini diperkenalkan oleh Thomas Bayes merupakan seorang matematikawan. Algoritma ini juga banyak digunkan dalam dunia kesehatan, dalam sistem diagnostik medis, Teorema Bayes digunakan untuk memperbarui probabilitas penyakit berdasarkan gejala yang diamati dan hasil tes. Dalam hal ini, probabilitas awal penyakit diperbarui dengan informasi tambahan yang diperoleh melalui hasil tes atau gejala baru yang  muncul.  Ini  memungkinkan  dokter  untuk  membuat  keputusan  diagnosis  yang  lebih  akurat  dan  memberikan perawatan yang sesuai kepada pasien[13]. Rumus dari Algoritma Teorema Bayes Seperti dibawah ini:
𝑃(𝐻𝑖|𝐸) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻) 𝑖 ∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan:
𝑃(𝐻|𝐸) 𝑖 = Probabilitas hipotesa pada evidence ke-i

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, June 2023 Page: 327−335 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3560
𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 = Probabilitas evidence pada hipotesis ke-i benar. 𝑃(𝐻) 𝑖 = Probabilitas hipotesis ke-i. n = Jumlah kemungkinan hipotesis

## 2.5 Algoritma Certainty Factor
Tujuan dari metode faktor kepastian (CF), yang dikemukakan oleh Shortliffe dan Buchanan pada tahun 1975, adalah untuk memperhitungkan ketidakpastian dalam inferensi ahli[25]. Pakar (seperti dokter) sering memeriksa informasi yang  diungkapkan  dengan  ketidakpastian  yang  dihitung  menurut  persepsi  pakar  tentang  masalah  yang  dihadapi. Algorithm  Certainty  Factor  (CF)  merupakan  algoritma  yang  digunakan  dalam  sistem  kecerdasan  buatan  untuk mengevaluasi keyakinan atau kepastian terkait suatu keputusan atau prediksi. Algoritma ini memanfaatkan konsep faktor  kepastian  untuk  menggabungkan  dan  menghitung  tingkat  keyakinan  dari  berbagai  aturan  atau  fakta  yang relevan. Pada dasarnya, algoritma Certainty Factor menggabungkan dua faktor utama, yaitu keakuratan aturan dan kekuatan informasi yang dikumpulkan untuk mencapai suatu kesimpulan. Keakuratan aturan dinyatakan dalam bentuk faktor kepastian, yang mengindikasikan sejauh mana suatu aturan atau asumsi benar. Sedangkan kekuatan informasi mengacu pada sejauh mana bukti atau fakta yang dikumpulkan mendukung atau membantah suatu kesimpulan[26]. Berikut rumus dari algoritma certainty factor[27]:
H (CF=Cfi) (2) Keterangan: E1. . .En = nilai evidence H = nilai hipotesa yang dihasilkan CF = tingkat keyakinan dari fakta-fakta yang ada Bentuk rumus dasar certainty factor : CF(H,e) = CF(E,e)*CF(H,E) (3) Keterangan: CF(H,e) = hipotesis certainty factor opada evidence e CF(E,e) = certainty factor E apada evidence e CF(H,E) = certainty factor hipotesis dengan evidence yang diketahui pasti Apabila semua nilai dari evidence diketahi dengan pasti maka diterapkan persamaan berikut:
CF(E,e) = CF(H,E) (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan ini  pada dasarnya untuk  mencari  pengetahuan pakar terhadap penyakit Limfoma Hodgkin , sehingga pada utahap akhir penelitian ini diperoleh diagnosa dari penyakit tersebut secara objektif dan terstruktur dari gejala yang ada  serta  yang  dialami  oleh  pasien.  Maka  berikut  ini  merupakan  beberapa  gejala  serta  nilai  pakar,  seperti  tabel  1 dibawah ini:
Tabel 1. Data nilai pakar terhadap gejala Kode Gejala Keterangan Nilai Pakar G1 Demam 0,9 G2 Muntah 0,6 G3 Berkeringat dimalam hari 0,8 G4 Gatal-gatal 0,7 G5 Sesak nafas 0,9 G6 Batuk tak kunjung sembuh 0,7 G7 Menurunnya berat badan 0,8
Dari tabel 1 dapat diketahui sebuah informasi bahwa terdapat 7 gejala pada penyakit Limfoma Hodgkin dan terdapat nilai pakar pada setiap gejala. Gejala demam dengan kode G1 memiliki nilai pakar 0,9. Gejala muntah dengan kode G2 memiliki nilai pakar 0,6. Gejala berkeringat dimalam hari dengan kode G3 memiliki nilai pakar 0,8. Gejala gatal-gatal dengan kode G4 memiliki nilai 0,7. Gejala sesak nafas dengan kode G5 memiliki nilai pakar 0,9. Batuk tak kunjung sembuh dengan nilai pakar 0,7. Gejala menurunnya berat badan dengan kode G7 dengan nilai pakar 0,8. Berikut ini jawaban dari user yang dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data nilai user terhadap gejala
Kode Gejala Keterangan Nilai User G1 Demam 0,5 G2 Muntah 0,4 G3 Berkeringat dimalam hari 0,4

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, June 2023 Page: 327−335 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3560
G4 Gatal-gatal 0,6 G5 Sesak nafas 0,3 G6 Batuk tak kunjung sembuh 0,5 G7 Menurunnya berat badan 0,3 Tabel 3. Aturan Bayes No  Nilai Bayes Teorema Bayes 1 0 – 0.2 Tidak Ada 2 0.3 – 0.4 Mungkin 3 0.5 – 0.6 Kemungkinan Besar 4 0.7 – 0.8 Hampir Pasti 5 0.9 - 1 Pasti
Tabel 2 adalah gejala penyakit yang dirasakan pasien dan tabel 3 adalah aturan nilai bayes. Dari tabel 2 dan 3 didapatkan informasi bahwa pasien kemungkinan besar mengalami demam, mungkin mengalami muntah, mungkin berkeringat dimalam hari, kemungkinan besar mengalami gatal-gatal, mungkin mengalami sesak nafas, kemungkinan besar mengalami batuk yang tak kunjung sembuh dan mungkin mengalami penurunan berat badan.

## 3.1 Penerapan Algoritma Teorema Bayes
Nilai  pakar  dan  nilai  user  terkait  dengan  gejala  yang  telah  diketahui  sebelumnya,  maka  kita  dapat  melaksanakan langkah-langkah penerapan metode Teorema Bayes sebagai berikut: Menghitung nilai probabilitas 𝑃(𝐻) 𝑖
𝑃(𝐻) 1 = 𝐻 1 𝐻 1 +𝐻 2 +𝐻 3 +𝐻 4 +𝐻 5 +𝐻 6 +𝐻 7 = 0.9 0.9+0.6+0.8+0.7+0.9+0.7+0.8
= 0.9 5.4.
= 0.167
𝑃(𝐻) 2 = 𝐻 2 𝐻 1 +𝐻 2 +𝐻 3 +𝐻 4 +𝐻 5 +𝐻 6 +𝐻 7 = 0.9 0.9+0.6+0.8+0.7+0.9+0.7+0.8
= 0.9 5.4.
= 0.111
𝑃(𝐻) 3 = 𝐻 3 𝐻 1 +𝐻 2 +𝐻 3 +𝐻 4 +𝐻 5 +𝐻 6 +𝐻 7 = 0.9 0.9+0.6+0.8+0.7+0.9+0.7+0.8
= 0.9 5.4.
= 0.148
𝑃(𝐻) 4 = 𝐻 4 𝐻 1 +𝐻 2 +𝐻 3 +𝐻 4 +𝐻 5 +𝐻 6 +𝐻 7 = 0.9 0.9+0.6+0.8+0.7+0.9+0.7+0.8
= 0.9 5.4.
= 0.130
𝑃(𝐻) 5 = 𝐻 5 𝐻 1 +𝐻 2 +𝐻 3 +𝐻 4 +𝐻 5 +𝐻 6 +𝐻 7 = 0.9 0.9+0.6+0.8+0.7+0.9+0.7+0.8
= 0.9 5.4.
= 0.167
𝑃(𝐻) 6 = 𝐻 6 𝐻 1 +𝐻 2 +𝐻 3 +𝐻 4 +𝐻 5 +𝐻 6 +𝐻 7 = 0.9 0.9+0.6+0.8+0.7+0.9+0.7+0.8
= 0.9 5.4.
= 0.130
𝑃(𝐻) 7 = 𝐻 7 𝐻 1 +𝐻 2 +𝐻 3 +𝐻 4 +𝐻 5 +𝐻 6 +𝐻 7 = 0.9 0.9+0.6+0.8+0.7+0.9+0.7+0.8 = 0.9 5.4.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, June 2023 Page: 327−335 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3560
= 0.148
Langkah  selanjutnya  adalah  mengalikan  nilai  probabilitas  hipotesis  ke-i  dengan  probabilitas  bukti  pada hipotesis ke-i.
∑ 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 = (0,5 ∗ 0,167) + (0,4 ∗ 0,111) + (0,4 ∗ 0,148) + (0,6 ∗ 0,13) + (0,3 ∗ 0,167) + (0,5 ∗ 0,13) + (0,3 ∗ 0,148)
= 0,083 + 0,044 + 0,059 + 0,078 + 0,05 + 0,065 + 0,044
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai P(Hi|E) yang merupakan kemungkinan bahwa Hi benar dengan adanya bukti E.
𝑃(𝐻|𝐸) 1 = 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 ∑ 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0,083 0,424 = 0,197
𝑃(𝐻|𝐸) 2 = 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 ∑ 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0,044 0,424 = 0,105
𝑃(𝐻|𝐸) 3 = 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 ∑ 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0,059 0,424 = 0,14
𝑃(𝐻|𝐸) 4 = 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 ∑ 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0,078 0,424 = 0,183
𝑃(𝐻|𝐸) 5 = 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 ∑ 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0,05 0,424 = 0,118
𝑃(𝐻|𝐸) 6 = 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 ∑ 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0,065 0,424 = 0,153
𝑃(𝐻|𝐸) 7 = 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 ∑ 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0,044 0,424 = 0,105
Menyusun  hasil  dalam  bentuk  persentase  untuk  menunjukkan  tingkat  kemungkinan  seorang  pasien  atau pengguna mengalami penyakit Limfoma Hodgkin .
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑖𝑎𝑔𝑛𝑜𝑠𝑎 = 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠1 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠2 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠3 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠4 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠5 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠6 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠7 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠8 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠9    ∗ 100%
= (0,197 ∗ 0,9) + (0,105 ∗ 0,6) + (0,14 ∗ 0,8) + (0,183 ∗ 0,7) + (0,118 ∗ 0,9) + (0,153 ∗ 0,7) + (0,105 ∗ 0,8) ∗ 100%
= 0,177 + 0,063 + 0,112 + 0,128 + 0,106 + 0,107 + 0,084 ∗ 100%
= 0,777 ∗ 100%
= 77,7%
Berdasarkan penentuan hasil diagnosa penyakit Limfoma Hodgkin pada seorang penyakit dengan menerapkan algoritma Teorema Bayes dengan nilai persentase sebesar 77.7%.
= 0.183
𝑃(𝐻|𝐸) 5 = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻) 𝑖 ∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0.050 0.424
= 0.118
𝑃(𝐻|𝐸) 6 = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻) 𝑖 ∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0.065 0.424 = 0.153

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, June 2023 Page: 327−335 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3560
𝑃(𝐻|𝐸) 7 = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻) 𝑖 ∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0.044 0.424
= 0.105
Menyusun hasil dalam bentuk persentase untuk menunjukkan tingkat kemungkinan seorang pasien atau pengguna mengalami penyakit Limfoma Hodgkin .
Hasil Diagnosa = Bayes1 + Bayes2 +Bayes3 + Bayes4 + Bayes5 + Bayes6 + Bayes7 + Bayes8 + Bayes9 x 100%
= (0.197 x 0.9) + (0.105 x 0.6) + (0.140 x 0.8) + (0.183 x 0.7) + (0.118 x 0.9) + (0.153 x 0.7)
+ (0.105 x 0.8)  x 100%
= 0.177 + 0.063 + 0.112 + 0.128 + 0.106 + 0.107 + 0.084 x 100%
= 0.777 x 100%
= 77.7%
Berdasarkan  penentuan  hasil  diagnosa  penyakit Limfoma  Hodgkin pada  seorang  penyakit  dengan  menerapkan algoritma Teorema Bayes dengan nilai persentase sebesar 77.7%.

## 3.2 Penerapan Algoritma Certainty Factor
Dilakukan perhitungan berdasarkan data yang diperoleh, yaitu nilai pakar dan nilai pengguna terhadap gejala yang ada Certainty Factor dimulai dengan menghitung nilai Cfpakarnya dengan cara mengkalikan Cfuser dengan CF seperti pada langkah-langkah dibawah ini: CF[HE]1  = CF[H]1*CF[E]1
= 0.9*0.5 = 0.45 CF[HE]2  = CF[H]2*CF[E]2 = 0.6*0.4 = 0.24
CF[HE]3  = CF[H]3*CF[E]3 = 0.8*0.4 = 0.32 CF[HE]4  = CF[H]4*CF[E]4 = 0.7*0.6 = 0.42 CF[HE]5  = CF[H]5*CF[E]5 = 0.9*0.3 = 0.27 CF[HE]6  = CF[H]4*CF[E]4
= 0.7*0.5 = 0.35 CF[HE]7  = CF[H]5*CF[E]5
= 0.8*0.3 = 0.24
Tahapan terakhir dengan mengkombinasikan nilai CF untuk setiap gejala Cfpakar*Cfuser), seperti dibawah ini:
Cfcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * (1-CF[H,E]1)
= 0.45 + 0.24 (1-0.45)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, June 2023 Page: 327−335 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3560
= 0.45 + 0.24 (0.55)
= 0.45 + 0.55
= 0.582 old
Cfcombine CF[H,E]old,3  = CF[H,E] old + CF[H,E]3 * (1-CF[H,E]old)
= 0.582 + 0.32 (1-0.582) = 0.582 + 0.32 (0.418) = 0.582 + 0.418
= 0.716 old1
Cfcombine CF[H,E]old1,4  = CF[H,E] old1 + CF[H,E]4 * (1-CF[H,E]old1)
= 0.716 + 0.42 (1-0.77) = 0.716 + 0.42 (0.284) = 0.716 + 0.284 = 0.835 old2
Cfcombine CF[H,E]old2,5  = CF[H,E] old1 + CF[H,E]5 * (1-CF[H,E]old2)
= 0.835 + 0.27 (1-0.835) = 0.835 + 0.27 (0.165) = 0.835 + 0.165
= 0.880 old3
Cfcombine CF[H,E]old3,6  = CF[H,E] old1 + CF[H,E]4 * (1-CF[H,E]old1)
= 0.880 + 0.35 (1-0.880)
= 0.880 + 0.35 (0.120) = 0.880 + 0.120
= 0.922 old4
Cfcombine CF[H,E]old4,7  = CF[H,E] old1 + CF[H,E]5 * (1-CF[H,E]old2)
= 0.922 + 0.24 (1-0.922)
= 0.922 + 0.24 (0.078) = 0.922 + 0.078 = 0.941 old5
Setelah memperoleh nilai Cfcombine, maka dapat melakukan nilai persentase keyakinan. Seperti dibawah ini:
CF[H,E]old2 * 100%   = 0.941 * 100%
= 94.1% Hasil penerapan algoritma Certainty Factor pada penyakit Limfoma Hodgkin nilai persentase keyakinan sebesar 94.1%.

## 3.3 Perbandingan Algoritma Teorema Bayes dan Certainty Factor
Berikut ini merupakan tabel hasil dari perbandingan antara dua algoritma yaitu algoritma Teorema Bayes dan Certainty Factor seperti 4 dibawah ini:
Tabel 4. Perbandingan Algoritma Teorema Bayes dan Certainty Factor
Algoritma Hasil Persentase Algoritma Teorema Bayes 77.7% Algoritma Certainty Factor 94.1%
Berdasarkan tabel perbandingan algoritma diatas maka dapat diketahui bahwa terdapat selisih nilai antar  kedua algoritma tersebut, Algoritma Teorema Bayes menghasilkan nilai yang lebih rindah yaitu dengan persentasi kemungkinan sebesar 77.7% sedangkan Algoritma Certainty Factor menghasilkan nilai yang lebih tinggi dengan persentase keyakinan sebesar 94.1%.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, June 2023 Page: 327−335 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3560

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  mengenai  perbandingan Algoritma Teorema  Bayes dan Certainty  Factor untuk  menganalisis penyakit Limfoma Hodgkin , terdapat beberapa gejala dari penyakit tersebut serbta nilai dari seorang pakar yang dijadikan acuan dalam mendiagnosa serta nilai user yang mendukung hasil diagnosa sehingga dapat menghasilkan kepastian yang objektif. Sistem pakar dapat  mempermudah mendiagnosa penyakit dengan lebih efektif dan efisien dikrenkan dengan adanya sistem ini seorang pakar dan user tidak perlu bertemu secara langsung, namun hanya membutuhkan jawaban dari seorang  user  atas  gejala  yang  diderita  maka  dapat  mengetahui  diagnosa  dari  penyakit  tersebut.  Penelitian  ini  telah dilakukan dengan perbandingan dua metode tersebut dengan melalui berbagai tahapan yang sehingga dapat menghasilkan nilai dari algoritma Teorema Bayes sebesar 77.7%  sedangkan nilai yang lebih tinggi dihasilkan oleh algoritma Certainty Factor sebesar 94.1%. diharapkan dapat membantu seorang pakar mempermudah dalam mendiagnosis penyakit Limfoma Hodgkin.

## REFERENCES
[1]  F.  Octaviani,  “KLASIFIKASI  LIMFOMA  NON-HODGKIN  MENGGUNAKAN  RESNET  PRETRAINED  MODEL.” Universitas AMIKOM Yogyakarta, 2022.
[2]  N. Soetandyo, R. V. Rebecca, M. Yunti, and A. H. Reksodiputro, “Limfoma Komposit: Limfoma Hodgkin dan Limfoma Non- Hodgkin Sebuah Laporan Kasus,” J. Penyakit Dalam Indones. Vol , vol. 5, no. 3, 2018.
[3]  R. U. SELVINA, “ASUHAN KEPERAWATAN PADA PASIEN DENGAN DIAGNOSA MEDIS LIMFOMA HODGKIN DI RUANG A1 RSPAL DR. RAMELAN SURABAYA.” STIKES HANG TUAH SURABAYA, 2022.
[4]  N. Sutandyo, “Limfoma komposit: limfoma hodgkin dan limfoma non-hodgkin sebuah laporan kasus,” 2018.
[5]  F. Bangun, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tbc Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Tek. Dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 23–29, 2019.
[6]  P. S. Ramadhan, M. Kom, U. F. S. Pane, and M. Kom, Mengenal Metode Sistem Pakar . Uwais Inspirasi Indonesia, 2018.
[7]  B. H. Hayadi, Sistem pakar . Deepublish, 2018.
[8]  D. Puspita, “Penerapan Metode Forward Chaining untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Rabies Pada Manusia,” Sains, Apl. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 70–77, 2023.
[9]  M.  R.  Handoko  and  N.  Neneng,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Selama  Kehamilan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Berbasis Web,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021.
[10]  F. A. Sianturi, “Analisa metode teorema bayes dalam mendiagnosa keguguran pada ibu hamil berdasarkan jenis makanan,” J. Tekinkom (Teknik Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 87–92, 2019.
[11]  I. H. Santi and B. Andari, “Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah dengan Metode Certainty Factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 159, 2019, doi: 10.29407/intensif.v3i2.12792.
[12]  D. Maulina, “Metode Certainty Factor Dalam Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak,” J. Inf. Syst. Manag. , vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2020.
[13]  N. Sulardi and A. Witanti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020.
[14]  H. Hafizah, T. Tugiono, and A. Azlan, “Sistem Pakar Untuk Pendiagnosaan Karies Gigi Menggunakan Teorema Bayes,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 4, no. 1, p. 103, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.2625.
[15]  J. Hutagalung, D. Nofriansyah, and M. A. Syahdian, “Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai ( BPNT ) Menggunakan Metode ARAS,” vol. 6, pp. 198–207, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3478.
[16]  S. Komputer, M. Busthomi, N. Nafi, and N. Q. Nawafilah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kolesterol pada Remaja dengan Metode Certainty Factor,” vol. 15, no. 1, pp. 23–29, 2020.
[17]  A. N. Putra, R. Ishak, and J. Maulana, “Penerapan Algoritma Certainty Factor Dan Pemodelan Uml Dalam Merancang Aplikasi Diagnosis Penyakit Gastritis,” vol. VII, no. 2, pp. 63–68, 2021.
[18]  A. Wenda, K. Kraugusteeliana, A. A. Suryanto, S. N. Alam, and K. Suhada, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Paru- Paru dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 1, pp. 82–88, 2023.
[19]  J. Perintis et al. , “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Mesin Sepeda Motor Matic Injeksi Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining,” SISITI  Semin. Ilm. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 12, no. 1, pp. 425–438, Feb. 2023.
[20]  H. Wahyu Putra, G. Widi Nurcahyo, F. Ilmu Komputer, and U. YPTK Padang, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ginjal Dengan Metoda Forward Chaining,” vol. 5, no. 1, 2019, doi: 10.22216/jsi.v5i1.4081.
[21]  M. Ramadhan and H. Winata, “Sistem Pakar Mendiagnosa Gangguna Fungsi Kardiovaskular Dengan Metode Theorema Bayes,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, Aug. 2019.
[22]  H.  Lawrenti,  “Penghambat  Immune  Checkpoint  untuk  Terapi  Kanker,” Cermin  Dunia  Kedokt. ,  vol.  49,  p.  24,  2022,  doi: 10.55175/cdk.v49i0.1966.
[23]  P. S. Apriliana Hardika, “Sindrom Felty – Diagnosis dan Tata Laksana,” Cermin Dunia Kedokt. , vol. 49, no. 1, pp. 14–18, 2022, doi: 10.55175/cdk.v49i1.181.
[24]  Mutmainnah, H. Irawiraman, and M. Pratiningrum, “Pemeriksaan Imunohistokimia Cd20 Di Laboratorium Patologi Anatomi Rsud Abdul Wahab Sjahranie,” J. Verdure , vol. 4, no. 1, pp. 228–242, 2022.
[25]  R. T. Aldisa, “Penerapan Metode Certainty Factor Dalam Mendiagnosa Penyakit PES,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 2, pp. 436–442, 2023.
[26]  D. Wahiddin and D. Kusumaningrum, “Implementasi Algoritma Certainty Factor untuk Mendiagnosa Penyakit yang Disertai Demam,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 129–137, 2023.
[27]  F. Ramadhan, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tropis dengan Algoritma Certainty Factor Berbasis Web,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 138–147, 2023.