## 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.v5i2.2930

## Analisis Perbandingan Metode Certainty Factor dan Teorema Bayes untuk Mendiagnosa Penyakit Autis Pada Anak
Ramadhanu Ginting 1 , M Zarlis 2 , Rika Rosnelly 1
1 Fakultas Teknik dan Ilmu komputer, Prodi Magister Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia
2 Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* ramadanu.aragi@gmail.com, 2 m.zarlis@yahoo.com, 3 rikarosnelly@gmail.com Email Penulis Korespondensi: 1 ramadanu.aragi@gmail.com
Abstrak− Penelitian ini membahas tentang perancangan sebuah system yang khusus menangani masalah penyakit autis pada anak.  Autisme  adalah  salah  satu  perilaku  yang  terjadi  kepada  seseorang  khususnya  seorang  anak  yang  menyebabkan  sulit berinteraksi sosial. Sistem pakar adalah sebuah system yang merepresentasikan kemampuan seorang pakar ke dalam sebuah mesinDimana pada penelitian ini membahas bagaimana menganalisis 2 metode pada system pakar yaitu Certainty Factor dan Teorema bayes untuk diagnosa penyakit autis pada anak yang bertujuan untuk  menentukan metode mana yang paling tepat dan baik  untuk digunakan atau diimplementasikan kedalam sebuah aplikasi. yang akan berguna nantinya dalam menentukan kategori anak autisme.Berdasarkan penelitian yang dilakukan penulis didapatkan gambaran sederhana analisis perbandingan metode Certainty Factor dan Teorema Bayes dimana metode Certainty Factor memiliki akurasi perhitungan di atas 90%.
Kata Kunci: Autisme; Metode Certainty Factor; Metode Teorema Bayes
Abstract −This study discusses the design of a system that specifically addresses the problem of autism in children. Autism is a behavior that occurs to a person, especially a child, which makes social interaction difficult. The expert system is a syst em that represents the ability of an expert into a machine, where in this study, it discusses how to analyze 2 methods in an expert system,  namely  the  Certainty  Factor  and  the  Bayes  Theorem  for  diagnosing  autism  in  children  which  aims  to  determine which  method  is  the  most  appropriate  and  good  to  use.  or  implemented  into  an  application.  which  will  be  useful  later  in determining the category of children with autism. Based on the research conducted by the author, a simple description of the comparative analysis of the Certainty Factor and Bayes Theorem methods is obtained where the Certainty Factor method has a calculation accuracy above 90%.
Keywords : Autism; Certainty Factor Method; Bayes Theorem Method

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  faktor  yang  menyebabkan  semakin  meningkatnya  jumlah  penderita  autisme  adalah  kurangnya pengetahuan  dari  orang  tua  dan  kurangnya  jumlah  tenaga  ahli  yang  bisa  dijadikan  rujukan  dan  membantu mendiagnosis gejala autisme. Untuk mengatasi kekurangan tenaga ahli dapat dilakukan dengan membuat sistem pakar.  Sistem  pakar  dapat  menggantikan  tenaga  ahli  melakukan  diagnosis  sederhana  gejala  awal  autisme  pada anak Penelitian yang dilakukan oleh [1] .“Diagnosa Gangguan Autisme Pada Anak Berbasis Perangkat Bergerak Android” untuk mendeteksi autisme secara dini sehingga khususnya para masyarakat awam dan para orang tua akan adanya gangguan autism pada anak , sehingga informasi tersebut dapat ditindak lanjuti lebih dini. Dengan Deteksi  dini  gangguan  autism  pada  anak,  maka  dapat  dilakukan  penanganan  yang  tepat  dan  intensif,  sehingga anak  dapat  berkembang  dan  tumbuh  dengan  baik.  Tindak  lanjut  tersebut  sebagai  upaya  untuk  pengetahuan masyarakat  awam/  orang  tua  agar  lebih  lebih  tahu,  lebih  cermat,  perhatian  dan  waspada  terhadap  tumbuh kembang  anak.  [2][3].Autism  Spectrum  Disorder  (ASD)  atau  yang  lebih  sering  kita  kenal  sebagai  autisme, adalah  sebuah  kelainan  pada  sistem  saraf  yang  dapat  mempengaruhi  perkembangan  anak.  Seringkali  orangtua terlambat  menyadari  bahwa  anaknya  menderita  autis.  Hal  ini  biasa  disebabkan  karena  sedikitnya  pengetahuan dan informasi tentang autism [4][5]
Dampak  dari  autisme  berbeda-beda  pada  setiap  tahap  perkembangan,  dampak  autism  sebelum  masa sekolah  yaitu  tantrum  (ledakan  emosi),  telat  berbicara,  kurangnya  kontak  mata  dan  senyum  sosial,  lebih  suka menyendiri  dan  tidak  mampu  memahami  aturan.  Setelah  memasuki  usia  sekolah  perilaku  menarik  diri  akan berkurang, namun tetap tidak sulit untuk bersosialisasi dengan anak sebayanya dan tidak dapat berempati, terjadi hambatan perkembangan bahasa, dan performa yang tidak seimbang dalam tugas-tugas kognitif[6][7].Salah satu karakteristik  anak  autis  adalah  memiliki  hambatan  dalam  rentang  perhatian,  yang  berdampak  pada  proses pembelajaran.  Anak  autis  memerlukan  metode  belajar  yang  sesuai  dengan  karakteristiknya,  agar  dapat membantu proses belajarnya [8][9]
Sistem  pakar  adalah  pengembangan  kecerdasan  buatan  dalam  bentuk  aplikasi  praktis[10]  .Dalam penelitian lain, dijelaskan bahwa Sistem Pakar adalah salah satu metode yang terdapat dalam kecerdasan buatan yang digunakan untuk mendiagnosis kesalahan sistem dan sebagai pemecahan masalah[11]. Pendapat lain yang menunjukkan  bahwa  Sistem  Pakar  adalah  hasil  dari  pengetahuan  dan  prosedur  pencarian  [12].  Sistem  pakar secara umum adalah sistem yang berusaha yang mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar computer dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli.  Sistem  pakar  dikatakan  sistem mengadopsikan  cara  kerja  atau  pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  dirancang  untuk  memodelkan kemampuan masalah seperti seorang pakar [13].

## 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.v5i2.2930
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  Marlika  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Autisme  Pada  Anak  Berbasis Android“ dimana penelitian tersebut  menggunakan metode Certainty  Factor didapatkan hasil yang memuaskan dimana dibangun sebuah aplikasi  berbasis android  untuk  mendiagnosa apakah seorang anak menderita autisme atau tidak dan hasil yang didapatkan sesuai dengan hasil seorang pakar dan sudah diuji nilai kebenarannya [14]. Penelitian yang sama juga dilakukan oleh Suleman “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Autisme Pada Anak  Berbasis  Android”  dimana  peneliti  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  sebagai  metode  dalam memecahkan  masalah  dari  kasus  yang  penulis  angkat  dimana  didapatkan  hasil  yang  memuaskan  yang  mampu membuat sebuah system berbasis android untuk mendiagnosa penyakit autism pada anak serta membantu orang tua dan guru untuk segera mungkin menangani  anak yang didiagnosa menderita autism [17]. Berkaitan dengan hal  tersebut  maka penulis mengambil  judul penelitian untuk  membandingkan 2 metode dari  sistem pakar yaitu metode Certainty Factor dan Teorema bayes untuk menganalisa dan menentukan metode mana yang lebih baik digunakan dalam mendiagnosis anak penderita autisme.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja riset terbuat secara sistematis yang menuju pada tahapan proses yang hendak ditempuh pada riset ini bisa dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berikut penjelasan dari gambar 1, diatas:
1. Pengumpulan Data
Pada tahapan ini peneliti mengumpulkan data-data teori yang terkait dengan penelitian.Dimana data yang di dapatkan bersumber dari literature Jurnal , Buku , Website serta Riset yang dilakukan ke Sekolah Luar Biasa (SLB) Al – Azhar Medan.
2. Database
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  dan  pengolahan  data  sehingga  menjadi    database  yang    menjadi informasi  yang  akan  diolah.Database  yang  dimaksud  penulis  berupa  data  gejala  anak  penderita  Autisme, Jenis Autisme dimana terbagi menjadi 3 Jenis Autisme yaitu Interaksi Sosial, Komunikasi dan Pola Perilaku sesuai dengan buku rujukan dengan Judul DSM – IV “Diagnostic and Statistical Manual Of Mental Disorder “ ,serta nilai densitas dari tiap gejala [18].
3. Metode
Pada  tahapan  ini  peneliti  menggunakan  perbandingan  metode  yaitu Certainty  factor  dan  Teorema  Bayes. Ditahapan ini dilakukan proses perhitungan secara manual dari contoh kasus yang penulis sajikan.
4. Uji Data
Pada tahapan ini peneliti melakukan tahapan proses penelitian dan melakukan uji coba perbandingan metode. Setelah  itu  peneliti  melakukan  penentuan  sesuai  pengumpulan  data  untuk  menentukan  metode  mana  yang terbaik untuk digunakan.
5. Hasil Akurasi
Pengujian secara praktek menggunakan aplikasi  perhitungan menggunakan Microsoft  Office Excell dimana pengujian dilakukan dengan menguji  sample kemungkinan gejala dengan jenis autis yang mungkin diderita seorang anak.

## 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.v5i2.2930

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem Pakar termasuk sekelompok kecerdasan buatan yang memiliki pengetahuan khusus di mana pengetahuan ini  bisa  terus  berkembang  dan  di  update  sesuai  dengan  perkembangan  jaman  sehingga    dapat  memecahkan masalah yang ada secara cepat yang selama ini tidak begitu cepat dan effisien serta membutuhkan biaya dalam mencari penyelesaian untuk pemecahan masalahnya .

## 2.3 Metode Certainty Factor
Metode  Certainty  Factor  (CF)  ini  dipilih  ketika  dalam  menghadapi  suatu  masalah,  sering  ditemukan  jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh. Untuk mengakomodasi hal ini maka digunakan Certainty Factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi[15].
Berikut  perhitungan  Certainty  Factor  untuk  kombinasi  dua  buah  rule  dengan  evidence  berbeda  (E1  dan  E2), tetapi hipotesisnya sama:
𝑪𝑭 𝟏 +  𝐂𝐅 𝟐 (𝟏 − 𝑪𝑭 𝟏 )          𝐉𝐢𝐤𝐚 𝐂𝐅 𝟏 𝐚𝐭𝐚𝐮 𝐂𝐅 𝟐 >  𝟎 𝑪𝑭( 𝑪𝑭 𝟏 , 𝑪𝑭 𝟐 ) = 𝑪𝑭 𝟏 + 𝑪𝑭 𝟐 𝟏−𝐦𝐢𝐧[𝑪𝑭 𝟏  , 𝑪𝑭 𝟐 ] 𝐉𝐢𝐤𝐚 𝐂𝐅 𝟏 𝐚𝐭𝐚𝐮 𝐂𝐅 𝟐 < 𝟎 (1) 𝑪𝑭 𝟏 +  𝐂𝐅 𝟐 (𝟏 − 𝑪𝑭 𝟏 )          𝐉𝐢𝐤𝐚 𝐂𝐅 𝟏 𝐚𝐭𝐚𝐮 𝐂𝐅 𝟐 >  𝟎

## 2.4 Metode Teorema Bayes
Teorema  Bayes adalah  aturan  yang  menggunakan  probabilitas  untuk  menghasilkan  keputusan  dan  informasi yang tepat .Berikut persamaan Teorema Bayes :
𝑷(𝑴 𝒊 |𝑺) = 𝑷(𝑺 ∩ 𝑴 𝒊 ) 𝑷(𝑺) (2)

## 2.5 Autisme
Autisme  adalah  sebuah  kelainan  yang  mempengaruhi  perkembangan  anak  yang  termasuk  dalam  Pervasive Development Disorder (PDD). Autisme sering diasosiasikan dengan cacat mental, kesulitan melakukan gerakan kompleks, kesulitan dalam mengarahkan perhatian, dan lambatnya perkembangan kepribadian pada anak[16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Gejala, Nilai Densitas Serta Jenis Autisme
Dilakukan pengumpulan data, yaitu berupa  data gelaja, nilai densitas setiap gejala serta klasifikasi  jenis autism yang mungkin dialami seorang anak.Dimana data di peroleh dari hasil Literasi Jurnal, Buku, Website serta Riset yang di lakukan penulis Ke Sekolah Luar Biasa (SLB) Al – Azhar.
Tabel 1 . Daftar Gejala, Nilai Densitas dan Jenis Autisme
No Gejala Kode  Gejala Nilai Densitas Jenis Autisme 1 Tertawa-tawa sendiri, menangis atau marah tanpa sebab G1 0.8
Interaksi Sosial 2 Sering mengamuk tak terkendali G2 0.6 3 Tidak dapat berbagi dengan perasaan orang lain G3 0.5 4 Menolak atau menghindar untuk bertatap muka G4 0.7 5 Tidak menoleh bila dipanggil G5 0.4 6 Menolak dipeluk G6 0.3 7 Tidak berbagi kesenangan dengan orang lain G7 0.3 8 Saat bermain, bila didekati malah menjauh G8 0.3 9 Bermain sangat monoton dan aneh G9 0.5 Komunikasi 10 Tidak dapat berimajinasi dalam bermain G10 0.3 11 Perkembangan berbahasa mengalami keterlambatan G11 0.6 12 Kata-kata yang tidak dapat dimengerti orang lain G12 0.8 13 Menirukan kata, kalimat atau lagu tanpa tahu artinya G13 0.7 14 Bicaranya monoton seperti robot G14 0.5 15 Mimik datar G15 0.8 16 Berkomunikasi dengan menggunakan bahasa tubuh G16 0.4 17 Sering memperhatikan jari-jarinya sendiri atau kipas angin yang berputar G17 0.8 Pola Perilaku 18 Jika senang satu mainan tidak mau mainan yang G18 0.5

## 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.v5i2.2930
No Gejala Kode  Gejala Nilai Densitas Jenis Autisme lainnya 19 Bila bepergian harus melalui rute yang sama G19 0.6 20 Ada kelekatan dengan benda tertentu G20 0.3 21 Sering dianggap anak yang senang kerapian G21 0.3 22 Mengulang suatu gerakan tertentu G22 0.7 23 Dapat menjadi sangat hiperaktif atau hipoaktif G23 0.8 24 Mengalami gangguan makan G24 0.3
Berdasarkan data kepakaran  diagnose autism  pada anak pada tabel  1, dapat dibentuk basis aturan ( rule ), adapun aturan ( rule ) yang dibentuk adalah sebagai berikut : Rule 1 : IF Tertawa-tawa sendiri, menangis atau marah tanpa sebab =Yes AND Sering mengamuk tak terkendali =Yes AND Tidak  dapat  berbagi  dengan  perasaan  orang  lain  =Yes AND Tidak  menoleh  bila  dipanggil =Yes AND Menolak dipeluk  =Yes AND Tidak berbagi  kesenangan dengan orang lain=Yes AND Saat bermain, bila didekati malah menjauh =Yes THEN Jenis Autisme= Interaksi Sosial . Rule 2 : IF Bermain sangat  monoton dan aneh =Yes AND Tidak dapat  berimajinasi  dalam  bermain =Yes AND Perkembangan berbahasa mengalami  keterlambatan  =Yes AND Kata-kata yang tidak dapat  dimengerti orang  lain =Yes AND Menirukan  kata,  kalimat  atau  lagu  tanpa  tahu  artinya =Yes AND Bicaranya monoton seperti robot =Yes AND Mimik datar =Yes AND Berkomunikasi dengan menggunakan bahasa tubuh =Yes THEN Jenis Autisme = Komunikasi Rule 3  : IF Sering  memperhatikan  jari-jarinya  sendiri  atau  kipas  angin  yang  berputar  =Yes AND Jika  senang satu mainan tidak mau mainan yang lainnya =Yes AND Bila bepergian harus melalui rute yang sama =Yes AND Ada  kelekatan  dengan  benda  tertentu =Yes AND Sering  dianggap  anak  yang  senang kerapian =Yes AND Mengulang suatu gerakan tertentu =Yes AND Dapat menjadi sangat hiperaktif atau hipoaktif =Yes AND Mengalami gangguan makan =Yes THEN Jenis Autisme = Pola Perilaku.

## 3.2 Analisis Metode Certainty Factor
Pada  Tahap  ini  penulis  memberikan  gambaran  contoh  kasus  seorang  anak  penderita  autisme  di  mana  anak tersebut  memiliki  4  Gejala  autisme  dan  akan    di  cari  diagnosa  jenis  autisme  serta  akan  dihitung  berapa  nilai kemungkinan dari diagnosa jenis autisme tersebut.
Diketahui  Seorang  anak  memiliki  Gejala  Autisme  yaitu  Bila  bepergian  harus  melalui  rute  yang  sama (G19),  Mengulang  suatu  gerakan  tertentu  (G22),  Dapat  menjadi  dangat  hiperaktif  atau  hipoaktif  (G23)  dan Perkembangan berbahasa mengalami keterlambatan (G11).Berdasarkan data di atas, Jenis Autisme apakah yang di derita anak tersebut dan berapa nilai Probalitasnya ?

## 1. Menelusuri runut maju terhadap rule-rule yang ada
Rule 1  : IF Bila  bepergian  harus  melalui  rute  yang  sama  =Yes AND Mengulang  suatu  gerakan  tertentu  =Yes AND Dapat menjadi dangat hiperaktif atau hipoaktif =Yes THEN Jenis Autisme = Pola Perilaku . Rule 2 : IF Perkembangan berbahasa mengalami keterlambatan =Yes THEN Jenis Autisme = Komunikasi .
Berdasarkan  hasil  dari  proses  penelusuran  dengan  menggunakan  teknik  inferensi Forward  Chaining , diketahui bahwa anak tersebut memiliki karateristik Jenis Autisme : Pola Perilaku dan Komunikasi.
2.  Melakukan  proses  perhitungan  dengan  metode  Certainty  Factor  sesuai  dengan  persamaan  rumus  (1) dan identifikasi nilai kepastian gejala didapat dari tabel kepastian 1 :
a.   Jenis Autisme Pola Perilaku:
(G19 ,G22) = 0.6+0.7(1-0.6)    = 0.88 (CF kom)
(Cf kom dan G23) = 0.88+0.8(1-0.88) = 0.976 (Hasil CF) Maka  hasil  dari  perhitungan  dengan  metode Certainty  Factor  terhadap  3  gejala untuk  Jenis  Autisme Pola Perilaku adalah 0.976 atau 97 %.
b.   Jenis Autisme Komunikasi :
(G11) = 0.6+0(1-0.6) = 0.6 (Hasil CF)
Maka  hasil  dari  perhitungan  dengan  metode Certainty  Factor  terhadap  1  gejala untuk  Jenis  Autisme Komunikasi adalah 0.6 atau 60 %.

## 3. Kesimpulan Perhitungan
Nilai Max (Pola Perilaku dan Komunikasi) = (0.97 ; 0.6) = 0.97 Maka hasil diagnosa yang didapat dari kasus di atas, bahwa pasien anak kemungkinan besar memiliki Autisme dengan  Jenis  Autisme  Pola  Perilaku  dengan  tingkat  probabilitas  terhadap  Jenis  Autisme  tesebut adalah 0.97 atau 97 %.

## 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.v5i2.2930
Tabel 2. Hasil Diagnosa  kasus 4 Gejala
No  Kode Gejala Jenis Autisme Nilai Kemungkinan 1 K001 1.Bila bepergian harus melalui rute yang sama (G19) 2. Mengulang suatu gerakan tertentu (G22) 3.Dapat menjadi dangat hiperaktif atau hipoaktif (G23) 4.Perkembangan berbahasa mengalami keterlambatan (G11) Pola Perilaku 97 %

## 3.3 Analisis Metode Teorema Bayes
Pada  Tahap  ini  penulis  memberikan  gambaran  contoh  kasus  seorang  anak  penderita  autisme  di  mana  anak tersebut  memiliki  4  Gejala  autisme  dan  akan    di  cari  diagnosa  jenis  autisme  serta  akan  dihitung  berapa  nilai kemungkinan  dari  diagnosa  jenis  autism  tersebut.Contoh  kasus  di  samakan  dengan  contoh  kasus  metode Certainty Factor.
Diketahui  Seorang  anak  memiliki  Gejala  Autisme  yaitu  Bila  bepergian  harus  melalui  rute  yang  sama (G19),  Mengulang  suatu  gerakan  tertentu  (G22),  Dapat  menjadi  dangat  hiperaktif  atau  hipoaktif  (G23)  dan Perkembangan berbahasa mengalami keterlambatan (G11).Berdasarkan data di atas, Jenis Autisme apakah yang di derita anak tersebut dan berapa nilai Probalitasnya ?

## 1. Menelusuri runut maju terhadap rule-rule yang ada
Rule 1  : IF Bila  bepergian  harus  melalui  rute  yang  sama  =Yes AND Mengulang  suatu  gerakan  tertentu  =Yes AND Dapat menjadi dangat hiperaktif atau hipoaktif =Yes THEN Jenis Autisme = Pola Perilaku . Rule 2 : IF Perkembangan berbahasa mengalami keterlambatan =Yes THEN Jenis Autisme = Komunikasi .
Berdasarkan  hasil  dari  proses  penelusuran  dengan  menggunakan  teknik  inferensi Forward  Chaining , diketahui bahwa anak tersebut memiliki karateristik Jenis Autisme : Pola Perilaku dan Komunikasi.
2.Melakukan proses perhitungan dengan Metode Teorema Bayes sesuai dengan persamaan rumus (2) dan identifikasi nilai kepastian gejala didapat dari tabel kepastian 1 :
a.  Jenis Autisme Pola Perilaku:
(G19,G22,G23) (P|H1) = 0.6 / 2.1 = 0.286 (P|H2) = 0.7 / 2.1 = 0.333 (P|H3) = 0.8 / 2.1 = 0.381 P(E Hk) x P(Hk) = (0.6 * 0.286) + (0.7 * 0.333) + (0.8 * 0.381) = 0.710 P(H1|E) = (0.6 * 0.710) / 0.710 = 0.242 P(H2|E) = (0.7 * 0.710) / 0.710 = 0.329 P(H3|E) = (0.8 * 0.710) / 0.710 = 0.430 ΣBayes = (0.6 * 0.242) + (0.7 * 0.329) + (0.8 * 0.430)  = 0.719 (Hasil Bayes)
Maka  hasil  dari  perhitungan  dengan  metode Teorema  Bayes untuk  Jenis  Autisme  Pola  Perilaku adalah 0.71 atau 71%. b. Jenis Autisme Komunikasi: (P|H1) = 0.6 / 0.6 = 1 P(H1|E) = (0.6 * 1) / 1 = 0.6 ΣBayes = (0.6 * 0.6) = 0.36 (Hasil Bayes)
Maka  hasil  dari  perhitungan  dengan  metode Teorema  Bayes untuk  Jenis  Autisme  Komunikasi adalah 0.36 atau 36%.

## 3. Kesimpulan Perhitungan
Nilai Max (Pola Perilaku dan Komunikasi) = (0.71 ; 0.36) = 0.71 Maka hasil diagnosa yang didapat dari kasus di atas, bahwa pasien anak kemungkinan besar memiliki Autisme dengan  Jenis  Autisme  Pola  Perilaku  dengan  tingkat  probabilitas  terhadap  Jenis  Autisme  tesebut adalah 0.71 atau 71 %.
Tabel 3. Hasil Diagnosa kasus 4 Gejala No Kode Gejala Jenis Autisme Nilai Kemungkinan 1 K001 1.Bila bepergian harus melalui rute yang sama (G19) 2. Mengulang suatu gerakan tertentu (G22) 3.Dapat menjadi dangat hiperaktif atau hipoaktif (G23) 4.Perkembangan berbahasa mengalami keterlambatan (G11) Pola Perilaku 71 %

## 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.v5i2.2930

## 3.4 Hasil Perbandingan Metode
Setelah  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor dan Teorema  Bayes ,  untuk contoh  kasus  baru  maka  di  dapatkan  kesimpulan  perbandingan  metode  seperti  yang  terdapat  pada  table  3, Berikut ini:
Tabel 4. Hasil Perbandingan Metode Certainty Factor dan Teorema Bayes No Nama Gejala Diagnosa Pakar Hasil Diagnosa Certainty Factor Teorema Bayes Jenis Autisme Nilai Densitas % Jenis Autisme Nilai Densitas % 1 Achmad G17,G18,G22, G23 Pola Perilaku Pola Perilaku 99.4 Pola Perilaku 73.9 2 Annisa Hayfa G17,G22,G23 Pola Perilaku Pola Perilaku 98.8 Pola Perilaku 77.2 3 Dana Dwi G11,G14,G15 Komunikasi Komunikasi 96 Komunikasi 68.2 4 M. Rasya G9,G12,G14, G15 Komunikasi Komunikasi 99 Komunikasi 71.6 5 Zaki G9,G11,G14 Komunikasi Komunikasi 90 Komunikasi 54.2 6 Salsabila G11,G12 Komunikasi Komunikasi 92 Komunikasi 72.8 7 Ulfaira G1,G2,G5,G8 Interaksi Sosial Interaksi Sosial 96.6 Interaksi Sosial 65.5 8 Raihan G19,G21,G22 Pola Perilaku Pola Perilaku 91.6 Pola Perilaku 62.3 9 Abbrar G1,G2,G3 Interaksi Sosial Interaksi Sosial 96 Interaksi Sosial 68. 10 Fatimah G3,G4,G5,G7 Interaksi Sosial Interaksi Sosial 93.7 Interaksi Sosial 56.5
Maka  langkah  berikutnya  yang  harus  di  lakukan  adalah  dengan  menentukan  metode  mana  yang  paling tepat  dan  baik  untuk  melakukan  pendiagnosaan  penyakit  Autisme  Pada  Anak.Berdasarkan  data  dari  hasil perhitungan metode Certainty Factor dan Teorema Bayes , maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Pada perhitungan  untuk  contoh kasus 4 gejala  dengan metode Certainty Factor Jenis Autisme  yang terpilih adalah  Pola  Perilaku  dengan  nilai  probabilitas  0.97  dan  metode Teorema  Bayes didapatkan  hasil  jenis autisme  yang  sama  yaitu  Pola  Prilaku  dengan  nilai  Propabilitas  0,71.  Dari  hasil  perhitungan  tersebut  maka metode Certainty  Factor adalah  metode  yang  memiliki  nilai  probabilitas  tertinggi  dibandingkan  metode Teorema Bayes .
2. Berdasarkan  Tabel.3.Hasil  Perbandingan  Metode Certainty  Factor dan Teorema  Bayes didapatkan  hasil dimana  dari  10  anak  penderita  autisme  yang  didiagnosa  metode  Certainty  Factor  memiliki  keunggulan keakuratan  dalam  menentukan  jenis  autisme  pada  anak  dibuktikan  dengan    nilai  densitas  metode  Certainty Factor lebih tinggi di banding nilai densitas metode Teorema Bayes..
3. Dalam  kasus  mengidentifikasi  jenis  Autisme  pada  Anak,  metode Certainty  Factor dan Teorema  Bayes , memiliki  kesamaan  pola  ini  terlihat  dari  hasil  yang  diperoleh  yaitu  jika  gejala  semakin  banyak  maka  nilai probabilitas  jenis  penyakit  akan  semakin  tinggi.Namun  untuk  metode Teorema  Bayes memiliki nilai probabilitas yang diperoleh lebih kecil dibandingkan dengan nilai probabilitas metode Certainty Factor .
4. Berdasarkan  penjelasan  sebelumnya,  maka  didapatkan  hasil    untuk  mendiganosa  penyakit  Autisme  Pada Anak,  metode  yang  paling  tepat  dan  baik  adalah  metode Certainty  Factor. Hal  ini  sesuai  dengan  ilmu kepakaran bahwa satu  penyakit tidak dapat  ditetapkan hanya dengan satu  gejala atau dengan kata lain  nilai probabilitasnya rendah dan semakin banyak gejala-gejala yang diderita maka semakin mungkin terdiagnosa jenis penyakit tersebut dengan nilai probabilitasnya yang tinggi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  untuk  menganalisis  perbandingan  metode Certainty  Factor dan Teorema  Bayes maka  dapat  diperoleh  beberapa  kesimpulan,  adapun  kesimpulan  tersebut  sebagai  berikut  :  Berdasarkan  hasil perhitungan  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  diketahui  bahwa  metode Certainty  Factor adalah  metode  yang memiliki  nilai  probabilitas  tertinggi  dibandingkan  metode Teorema  Bayes .  Dengan  hasil  perhitungan  ini  maka nantinya  implementasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  Autisme  pada  Anak  adalah  dengan menggunakan metode Certainty Factor .

## 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.v5i2.2930

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] H. F. Qoriani, A. Ambarwati, S. Informasi, F. I. Komputer, and U. N. Surabaya, “Diagnosa gangguan autisme pada anak berbasis perangkat bergerak android,” vol. 23, no. 2, pp. 7–13, 2015.
[2] M. Aldrin, Z. Zukhri, and A. B. Cahyono, “Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Autisme,” Semin. Nas. Inform. Medis , vol. 8, pp. 60–61, 2017.
[3] R. Rachman, “Penerapan Sistem Pakar Untuk Diagnosa Autis Dengan Metode Forward Chaining,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 218–225, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5522.
[4] W. O. I. Amir, “Identifikasi Tingkat Pengetahuan Ibu Tentang Diet Casein Free dan Gluten Free pada Anak Autis,” JOM FKp, Vol. , vol. 5, no. 2, pp. 677–682, 2018.
[5] S.  Siyoto,  “Visual  Schedule  towards  the  Decline  of  Behavioral  Problems  in  Feeding  Activities  and  Defecation  in Children with Autism,” J. NERS , vol. 10, no. 2, p. 250, 2015, doi: 10.20473/jn.v10i22015.250-255.
[6] Asrizal, “Penanganan Anak Autis dalam Interaksi Sosial,” J. PKS , vol. 15, no. 1, pp. 1–8, 2016.
[7] R.  Dewi,  Inayatillah,  and  R.  Yullyana,  “Pengalaman Orangtua  dalam  Mengasuh  Anak  Autis  di  Kota  Banda  Aceh,” Psikoislamedia J. Psikol. , vol. 3, no. 2, pp. 288–301, 2018.
[8] T. Ballerina, “Meningkatkan Rentang Perhatian Anak Autis dalam Pembelajaran Pengenalan Huruf,” Inklusi , vol. 3, no. 2, p. 245, 2017, doi: 10.14421/ijds.030205.
[9] L.  S.  A.  Prasetyoningsih,  “Pengembangan  Tindak  Bahasa  Terapi  Dalam  Intervensi  Anak Autis  Spektrum  Perilaku,” Litera , vol. 15, no. 1, pp. 120–127, 2016, doi: 10.21831/ltr.v15i1.9771.
[10]  A. Al-Ajlan, “The Comparison between Forward and Backward Chaining,” Int. J. Mach. Learn. Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 106–113, 2015, doi: 10.7763/ijmlc.2015.v5.492.
[11]  T.  Wang,  G.  Zhang,  J.  Zhao,  Z.  He,  J.  Wang,  and  M.  J.  Perez-Jimenez,  “Fault  diagnosis  of  electric  power  systems based on fuzzy reasoning spiking neural p systems,” IEEE Trans. Power Syst. , vol. 30, no. 3, pp. 1182–1194, 2015, doi: 10.1109/TPWRS.2014.2347699.
[12]  M.  S.  Hossain,  F.  Ahmed,  Fatema-Tuj-Johora,  and  K.  Andersson,  “A  Belief  Rule  Based  Expert  System  to  Assess Tuberculosis under Uncertainty,” J. Med. Syst. , vol. 41, no. 3, 2017, doi: 10.1007/s10916-017-0685-8.
[13]  P. S. Ramadhan and U. F. S. Pane, “Analisis Perbandingan Metode (Certainty Factor, Dempster Shafer dan Teorema Bayes)  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Inflamasi  Dermatitis  Imun  pada  Anak,” J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 17, no. 2, pp. 151–157, 2018.
[14]  M. T. Pallangan, V. C. Poekoel, and A. Sambul, “Sistem Pakar Diagnosa Autisme pada Balita Berbasis Android,” J. Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 1–7, 2017, doi: 10.35793/jti.10.1.2017.15804.
[15]  D. Nofriansyah, P. S. Ramadhan, and B. Andika, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendeteksi Jenis Racun dan Spesies Ular pada Pasien yang Terkena Racun Bisa Ular Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. SAINTIKOM , vol. 14, no. 2, pp. 93–104, 2015.
[16]  T. Arifadhi and N. Susanti, “Pengaruh Penatalaksanaan Fisioterapi Pada Anak Kondisi Autisme Dengan Modalitas Play Exercise (Perceptual Motor Program) Dan Hidroterapi (Balance and Coordination) Di YPAC Surakarta,” J. PENA , vol. 33, no. 2, pp. 53–62, 2019.
[17]  Suleman,"Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Autisme  Pada  Anak  Berbasis  Android", Journal  Speed  – Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi – Volume 10 No 1 – 2018
[18]  American Psychiatric Assosiation ,"Buku  DSM – IV -Diagnostic and Statistical Manual Of Mental Disorder".