## 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.v5i1.2669

## Sistem Pakar Dalam Diagnosa Penyakit Kanker Rahim Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor

## Yendrizal
Program Studi Teknik Komputer, AMIK Kosgoro, Koto Panjang Kota Solok, Indonesia Email: yendrizal70@gmail.com
Abstrak− Rahim  merupakan  salah satu  organ  reproduksi  yaitu  mulut  Rahim  yang sangat  rentan terkena  kanker  dan sangat sering  wanita  mengalami  penyakit  kanker  dikarenakan  kurangnya  memperhatikan  kesehatan,  kanker  Rahim  sangat  sering terjadi pada wanita yang  telah  memasuki  usia  mulai  dari  usai 47 tahun keatas,  banyak  jenis  penyakit  yang diderita wanita pada bagian Rahim bisa seperti kista, kanker serviks, kanker uterus, kanker vagina dan lainnya, penyakit kanker juga sangat sulit untuk disembuhkan sehingga para pasien pada akhirnya  harus menyerah dan menghadapi kematian. Dari hal tersebut perlu  dilakukan  diagnosa  dari  awal  agar  dapat  meminimalisirkan  jumlah  angka  kematian  yang  diakibatkan  oleh  penyakit kanker Rahim yang dihadapi banyak wanita didunia terutama di Indonesia, dalam diagnosa penyakit ini dapat menggunakan system  komputer  yang  bekerjasama  dengan  para  pakar  sehingga  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  disebut  dengan  sistem pakar sebagai upaya dalam membantu penyelesaian masalah yang terjadi terhadap penyakit Rahim yang sedang dialami oleh beberpa    wanita.  Hasil  dari  penelitian  ini  akan  menunjukan  tingkat persentase  terhadap  penyakit yang  dialami  oleh  pasien sebesar 88% dengan bantuan implementasi metode naïve bayes dan certainty factory.
Kata Kunci : Sistem Pakar; Kanker Rahim; Naïve Bayes; CF
Abstract− The uterus is one of the reproductive organs, namely the mouth of the uterus which is very susceptible to cancer and  very  often  women  experience  cancer due  to  a  lack  of  health  care.  suffered  by  women  in  the  uterus  can  be  like  cysts, cervical cancer, uterine cancer, vaginal cancer and others, cancer is also very difficult to cure so that patients eventually have to give up and face death. From this it is necessary to make a diagnosis from the beginning in order to minimize the number of deaths caused by cervical cancer which is faced by many women in the world, especially in Indonesia, in diagnosing this disease can use a computer system in collaboration with experts to produce a system called the system. experts as an effort to help solve problems that occur with uterine disease that is being experienced by some women. The results of this study will show the percentage level of disease experienced by patients by 88% with the help of implementing the naïve Bayes method and certainty factory.
Keywords : Expert System; Uterine Cancer; Naïve Bayes; CF

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  medis  sudah  banyak  jenis  penyakit  yang  ditemui  dan  sudah  sangat  banyak  alternatif  dan  cara pengobatan yang dianggap sangat  ampuh  dalam menangani  jenis penyakit yang dihadapi, tetapi  sangat  banyak juga  jenis  penyakit  yang  hingga  detik  ini  tidak  ada  obat  yang  mampu  menangani  penyakit  tersebut  melainkan terus  mengurangi  rasa  sakit  yang  didetrita  hingga  menunggu  kematian  menjemput,  jenis  penyakit  yang berbahaya  sangat  banyak  jenisnya  ada  penyakit  yang  diakibatkan  oleh  virus,  bakteri  berbahaya  dan  karena hormone  tubuh  yang  tidak  seimbang  sehingga  terbentuknya  jaringan  sel  yang  berbahaya  seperti  tumor  dan kanker[1].
Pada kasus kanker telah banyak menelan korban jiwa tanpa memandang usia dan jenis kelamin, sejak dini bahkan bayi dalam kandungan juga bisa terkena penyakit kanker, ada jenis kanker yang hanya menyerang kaum wanita  seperti  kanker  rahim,  kanker  sangat  suka  menyerang  bagian  rahim  wanita  yang  sudah  lanjut  usia  atau tergolong  menopause  yaitu  yang  sudah  tidak  dating  bulan  lagi,  karena  tidak  produktifnya  dan  tidak  seimbang lagi daya tahan tubuh seorang wanita sehingga kanker ada, kanker Rahim itu sendiri disebut dalam dunia medis sebagai  kanker  Rahim  yaitu  kanker  yang  tunbuh  diakibatkan  tumor  ganas  atau  daging  yang  tumbuh  secara abnormal dan terus berkembang serta menganggu sistem tubuh lainya dan menimbulkan rasa sakit yang akhirnya menjadi  kanker,  kanker  ini  jika  dibiarkan  akan  mengakibatkan  menyebar  keseluruh  tubuh,  jalan  satu-satunya adalah secepatnya melakukan pengangkatan Rahim pada wanita yang menderita penyakit kanker tersebut[2].
Penyakit kanker juga merupakan penyakit yang sangat mematikan bahkan diseluruh dunia sudah menjadi pembunuh  nomor  satu  dan  dari  banyaknya  jumlah  penderita  penyakit  kanker,  wanita  merupakan  penderita penyakit  kanker  terbanyak  dari  100  persen  penderita  penyakit  kanker  wanita  menduduki  60  persen  dari keseluruh bagian, dan jenis kanker yang dapat menimpa wanita juga sangat banyak terutama terdapat pada rahim seorang  wanita,  pada  Rahim  juga  sangat  banyak  jenis  penyakit  kanker  yang  akan  menyerang  berupa,  kanker serviks,  kanker  Rahim,  kanker  endometrium,  kanker  ovarium,  kista,  kanker  uterus,  kanker  dinding  rahim  dan lainnya,  setiap  kanker  yang  menyerang  pasti  akan  menimbulkan  efek  negatif  pada  tubuh  manusia,  sehingga mengakibatkan terjadinya kerusakan pada sistem tubuh manusia[3].
Kanker merupakan sebuah sel yang terdapat dalam tubuh manusia yang terus bertumbuh dan berkembang secara  tidak  terkendali  dalam  salah  satu  bagian  tubuh,  kanker  atau  sel  abnormal  sangat  sering  mengambil  alih dan  menutupi  system  kerja  tubuh  yang  ditumpanginya,  dan  sering  sekali  kanker  terus  bertumbuh  dan menyebabkan  perubahan  pada  bentuk  tubuh  yang  ditumbuhi  kanker  tersebut,  karena  karkteristik  kanker  yang sering  membuat  keruskan  kinerja  kerja  organ  dan  memakan  kemampuan  organ  dalam  menjalani  fungsinya

## 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.v5i1.2669
menyebabkan  rusaknya  sistem  tubuh  dan  menimbulkan  berbagai  penyakit  hingga  komplikasi  terhadap  tubuh, jika  sudah  terjadi  komplikasi  berbagai  penyakit  dan  rasa  sakit  yang  ditimbulkan  penyakit  sangat  sulit  diobati, jika harus melakukan pengobatan pasien penderita penyakit kanker harus bersedia untuk menghabiskan banyak uang  yang  mereka  miliki  dan  peluang  sembuh  terhadap  penyakit  kanker,  dan  kebanyakan  pasien  yang  sedang melawan  kanker  tidak  mengetahui  bahwa  tubuhnya  sedang  terjangkit  penyakit  kanker  sehingga  sering  sekali pasien yang tahu terkena kanker diakibatkan sudah berada distadium akhir, sehingga sering terjadi keterlambatan kesadaran terhadap penyakit ini mengakibatkan terjadinya kematian[4].
Untuk  penyakit  kanker  rahim,  setiap  pasien  yang  terkena  penyakit  kanker  rahim  akan  berakhir  pada pengangkatan rahim, kebanyakan kasus pasien yang terkena kangker rahim mengalami keadaaan yang membaik setelah  melakukan  pengangkatan  rahim,  tetapi  tidak  jarang  kanker  yang  berada  pada  rahim  menyerang  organ tubuh  yang  lain  dan  menimbulkan  penyakit  baru  pada  setiap  kondisi  tubuh,  hal  ini  tentu  menjadi  kasus  yang membahayakan  bagi  setiap  kasus  wanita  yang  terkena  kanker,  perlu  dilakukan  diagnosa  secara  dini  untuk meminimaliskan  dan  mencegah  adanya  keberadaan  penyakit  kanker,  saat  ini  untuk  mengetahui  bahkan mencegah  sebuah  penyakit  baik  penyakit  yang  ada  pada  diri  manusia  maupun  hewan  sudah  dapat  diketahui menggunakan  teknologi  komputer  yang  sudah  dirancang  dengan  mendapatkan  ilmu  pengetahuan  dari  seorang ahli dalam suatu bidang ilmu yang biasa disebut dengan sistem pakar.
Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang  dibangun  dengan  menggunakan  kecanggihan  teknologi  komputer dalam rampung segala jenis pengetahuan yang dimiliki  oleh seorang pakar untuk mengetahui sebuah informasi yang  berguna  bagi  penggunanya  tanpa  harus  mendatangi  seorang  pakar,  denga  nada  sistem  pakar  lebih memberikan asa percaya seorang pengguna sistem untuk mengetahui hal apa saja yang telah dialami oleh kondisi dan situasi yang sedang dihadapi oleh seorang pengguna, pada pembuatan sistem pakar ini dilakukan kombinasi dan dukungan dari dua metode untuk mendapatkan hasil terhadap presentasi yang menghasilkan informasi yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi dengan menggunakan metode. Dalam penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes dan certainty Factor (CF), metode tersebut dianggap sangat baik dalam menentukan tingkat akurasi maupun tingkat peluang terhadap faktor kondisi dan keadaan yang sendang dihadapi oleh pasien[5], [6].
Pada penelitian terdahulu penggunaan sistem pakar terhadap metode yang digunakan dalam mendiagnosa sebuah  penyakit  seperti  diagnosa  penyakit  hama  terhadap  kucing,  diagnosa  penyakit  ginjal,  diagnosa  penyakit campak  rubella  pada  anak  dan  banyak  lainnya  yang  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  –  Certainty  Factory, diharapkan  dengan  peneitian  ini  dapat  mengurangi  resiko  dan  pencegahan  terhadap  antisipasi  penyakit  kanker pada rahim.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Peneilitian  berikut  menggunakann  teknik  metodologi  kuantitiatif,  dalam  penelitian  ini  metode  pendekatan kuantitatif digunakan dalam sebuah penelitian yang menggunakan tingkat dan ukuran terhadap  hasil yang ingin dicapat sebagai hasil dari sebuah penelitian maupun hasil dari sebuah hasil analisa. Metode kuantitatif dilakukan tahapan dalam sebuah penelitian sebagai berikut[7]:
Start Studi Lapangan Masalah Tujuan Pengumpulan data Analisa & Metode Kesimpulan & Saran

## 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.v5i1.2669
Dalam  sebuah  penelitian  dilakukan  beberapa  tahapan  untuk  mendapatkan  data  dan  penyelesaian masalahnya,    yang  dimulai  dari  melakukan  observasi  tehadap  tempat  melakukan  penelitian  dan  melihat permasalahan  yang  ditemukan,  selanjutnya  dilakukan  perumusan  tujuan  yang  didaparkan  dari  permasalahan yang  telah  ditemukan,  adapun  untuk  mencapai  beberapa  tujuan  dari  sebuah  penelitian,  peneliti  melakukan pengumpulan data yang pada akhirnya akan merujuk  kepada hasil dari  jawaban terhadap penelitian, hasil yang ditemukan  berupa  data  yang  sangat  banyak  dari  beberapa    pernyataan  yang  telah  dikembangkan  untuk mendapatkan  hasil  penelitian  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dengan  menggunakan  pendekatan sebuah  analisa  dan  metode  yang  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  mencari  tingkat  akurasi  terhadap  sebuah keputusan  diagnose  penyakit  kanker  Rahim.  Dalam  pengumpulan  data  penulis  melakukan  beberapa  teknik pengumpulan data sebagai berikut[8]:
1. Observasi
Penelitian  ini  melakukan  peninjauan  langsung  terhadap  permasalahan  yang  ada  dilapangan,  untuk  melihat segala aspek dan hubungan antara satu dengan yang lain demi mencapai sebuah tujuan dari penelitian.
2. Kuesioner
Kuesioner  dilakukan  dengan  cara  mengambil  beberapa  data  dari  pasien  normal  dan  pasien  yang  mengidap dan pernah mengalami penyakit kanker rahim bertujuan untuk mengetahui gejala yang dialami oleh beberapa pasien,  data  kuesioner  ini  sebelumnya  ditanyakan  kepada  beberapa  pakar  dalam  menentukan  gejala  yang menunjukan tipe dari jenis penyakit.
3. Studi Pustaka
Dalam pengumpulan data dilakukan pengumpulan data dengan menggunakan buku-buku, jurnal dan lainnya yang  bersumber  dengan  ilmu  pengetahuan  sebagai  penambahan  pengetahuan  atau  literatur  rewiew  sebuah penelitian untuk mendapatkan hasil penelitian yang lebih baik dan terarah.

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sesuatu  yang dibangun dan dirancang  dengan menggunakan pengetahuan sistem  komputer dan pengetahuan seorang pakar yang dipadukan menjadi sebuah sistem yang dijalakan berdasarkan pengetahuan pakar pakar agar system tetap terarah dan terpecaya, pengetahuan seorang pakar dalam suatu disiplin penerapan ilmu[9], [10].

## 2.2 Naïve Bayes
Naïve bayes itu sendiri merupkan salah satu algoritma dalam metode klasifikasi yang dimiliki oleh data mining yang  memanfaatkan  perhitungan  statistik  dan  probabilitas,  naïve  bayes  itu  sendiri  biasa  digunakan  untuk memprediksi sebuah peluan kejadian dari sebuah objek, berdasarkan pengalaman maupun kejadian yang pernah ada  sebelumnya  yang  biasa  dikenal  dengan  sebutan teorema  bayes ,  berikut  ini  merupakan  rumusan  dalam perhitungan menggunakan metode naïve bayes[11]–[13]:
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 )𝑃(𝐶 𝑖 ) 𝑃(𝑋)
Keterangan: 𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐶𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑏𝑒𝑟𝑖 𝑖𝑠𝑖 𝑟𝑒𝑐𝑜𝑟𝑑 𝑋 𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 ) 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑚𝑒𝑛𝑐𝑎𝑟𝑖 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑗𝑎𝑑𝑖 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑝𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟

## 2.3 Certainty Factor
Certainty  factor adalah singkatan dari CF yaitu salah satu  metode yang memperhitungkan setiap elemen secara berkesinambungan  dan  ketergantungan  dari  hasil  data  yang  telah  di  proses  sebelumnya  untuk  menghasilan sebuah  keputusan  dalam  menunjukan  tingkatan  kepastain.  Hasil  keputusan  berupa  kepastian  didalam  sebuah kasus, dalam mendapatkan tingkat kepastian menggunakan rumusan sebagai berikut ini[14]–[16]:
𝐶𝐹 𝐶𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 (𝐻, 𝐸) = 𝐶𝐹(𝐻) × 𝐶𝐹(𝐸) 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 1,2 = 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 1 + 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 2 × (1 − 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 1 ) 𝐶𝐹 𝐶𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 (𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑3 = 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 3 × (1 − 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑 ) Dimana: 𝐶𝐹 (𝑅𝑢𝑙𝑒) = 𝑓𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 𝑘𝑒𝑝𝑎𝑠𝑡𝑖𝑎𝑛 𝐻                 = 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟ℎ𝑎𝑑𝑎𝑝 ℎ𝑖𝑝𝑜𝑡𝑒𝑠𝑖𝑠 𝐻 𝐸 = 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑎𝑟𝑡𝑖 𝑠𝑒𝑏𝑢𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑤𝑎

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  perhitungan  kasus  menggunakan  dua  metode  yang  nantinya  melihat  kesesuaiaan dan  perbedaan  terhadap  kuantitas  yang  ditemukan  di  dalam  membuat  sebuah  keputusan  terhadap  tingkat keyakinan dalam mendiagnosa penyakit kanker rahim, dalam tahapan perhitungan yang dilakukan peneliti dalam menentukan diagnosa penyakit kanker rahim sebagai berikut ini:

## 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.v5i1.2669
Gambar 2. Perhitungan Certainty Factor
Tahapan yang akan dilakukan pengujian juga menggunakan algoritma Naïve bayes sebagai berikut ini:
Gambar 2. Perhitungan Naïve Bayes
Berikut ini merupakan diagnosa beberapan gejala umum pasien dengan diagnosa penyakit kanker rahim.
Tabel 1. Gejala Penyakit ID Gejala Inisial CF 01 Benjolan pada perut A 0,6 02 Keputihan berbau B 0,4 03 Sakit pada saat buang air kecil C 0,2 04 Nyeri bagian Rahim & mual D 0,7 05 Pendarahan//haid lebih dari 3 bulan E 0,8
Setiap gejala penyakit memiliki tingkatan tersendiri dalam bentuk certainty factor sementara menganalisa maupun  diagnosa  penyakit  yang  temasuk  gejala  dari  penyakit  kanker  rahim  hasil  akhir  dari  metode  CF  dan Naïve bayes untuk melihat tingkat akurasi dari hasil kedua metode tersebut.
Tabel 2. Nilai Bobot Jawaban Gejala CF Tidak 0,1 Tidak Tahu 0,2 Mungkin 0,4 Benar 0,6 Sangat Benar 0,8
Berikut  ini  merupakan  sampel  dari  pernyataan  yang  memuat  pernyataan  dari  sampel  pasien  dan  dilakukan perhitungan menggunakan metode certainty Factor (CF) .
Tabel 3. Data User No Nama User Gejala Hasil A B C D E 001 Rahma Benar Sangat Mungkin Tidak Tahu Sangat Positif
Start Menentukan Nilai CF tiap gejala Menghitung nilai CF kombine End Start Data hasil pre-processing Diagnosis menggunakan naive bayes Data Diagnosis Start

## 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.v5i1.2669
No Nama User Gejala Hasil A B C D E indah Benar Benar Kanker Rahim 002  Rani dinda Mungkin Tidak Tahu Tidak Tahu Tidak Tahu Sangat Benar Negatif Kanker Rahim 003 Zubaidah Mungkin Tidak Tahu Sangat Benar Sangat Benar Benar Positif Kanker Rahim 004 Julia Benar mungkin Tidak Benar Tidak benar Positif Kanker Rahim 005 Dartisa Tidak Tahu Tidak Tahu Mungkin Sangat Benar Benar Negatif Kanker Rahim 006 Rara intan Benar Tidak tahu Tidak Benar Sangat benar ???
Hasil dari perhitungan menggunakan metode certainty Factor (CF) dilakukan dengan cara setiap user yang memiliki data rule user 006 (rule yang ingin diketahui hasil diagnosa penyakit kanker Rahim)
𝐶𝐹 1 (𝐻, 𝐸)   = 𝐶𝐹(𝐻 1 ) × 𝐶𝐹(𝐸 1 ) = 0,6  × 0,6 = 0,36 𝐶𝐹 2 (𝐻, 𝐸) = 𝐶𝐹(𝐻 2 ) × 𝐶𝐹(𝐸 2 ) = = 0,4  × 0,2 = 𝟎, 𝟎𝟖 𝐶𝐹 3 (𝐻, 𝐸) = 𝐶𝐹(𝐻 3 ) × 𝐶𝐹(𝐸 3 ) = 0,2  × 0,1 = 𝟎, 𝟎𝟐 𝐶𝐹 4 (𝐻, 𝐸) = 𝐶𝐹(𝐻 4 ) × 𝐶𝐹(𝐸 4 ) = 0,6  × 0,7 = 𝟎, 𝟒𝟐 𝐶𝐹 5 (𝐻, 𝐸) = 𝐶𝐹(𝐻 5 ) × 𝐶𝐹(𝐸 5 ) = 0,8  × 0,8 = 𝟎, 𝟔𝟒
Selanjutnya dilakukan kombinasi dengan menggunakan metode CF kombinasi sebagai berikut ini:
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 1,2 = 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 1 + 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 2 × (1 − 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 1 ) = 0,36 + 0,08 × (1 − 0,36)
= 0,392
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑,3 = 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 3 × (1 − 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑 ) = 0,392 + 0,02 × (1 − 0,392)
= 0,40416
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑3,4 = 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑3,4 + 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 4 × (1 − 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑3,4 ) = 0,40416 + 0,42 × (1 − 0,40416) = 0,6544128
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑4,5 = 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑4,5 + 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 5 × (1 − 𝐶𝐹 (𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑4,5 ) = 0,6544128 + 0,64 × (1 − 0,6544128) = 0,87559
Dalam tingkat prediksi pasien bernama Rara Intan meimiliki tingkat akurasi terhadap diagnosis penyakit kanker  Rahim  yang  dihadapinya  sebesar  0,87559  yang  berarti  memiliki  tingkat  persentase  sebesar  yang  cukup tinggi  yaitu 87 %, selanjutnya dilakukan perhitungan menggunakan metode Naïve Bayes sebagai berikut ini:
a. Hitung nilai P(X ⃒ Ci) untuk setiap kelas i P(kriteria A = “Benar” ⃒ keterangan = “Positif”) P(kriteria A = 2/3 = 0,6666 P(kriteria A = “Benar” ⃒ keterangan = “Negatif”) P(kriteria A = 0/2 = 0 P(kriteria B = “Tidak Tahu” ⃒ keterangan = “Positif”) P(kriteria B = 1/3 = 0,3333 P(kriteria B = “Tidak Tahu” ⃒ keterangan = “Negatif”) P(kriteria B = 1/2 = 0,5 P(kriteria C = “Tidak” ⃒ keterangan = “Positif”) P(kriteria C = 1/3 = 0,3333 P(kriteria C = “Tidak” ⃒ keterangan = “Negatif”)

## 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.v5i1.2669
P(kriteria C = 0/2 = 0 P(kriteria D = “Benar” ⃒ keterangan = “Positif”) P(kriteria D = 1/3 = 0,3333 P(kriteria D = “Benar” ⃒ keterangan = “Negatif”) P(kriteria D = 0/2 = 0 P(kriteria E = “Sangat Benar” ⃒ keterangan = “Positif”) P(kriteria E = 1/3 = 0,3333 P(kriteria E = “Sangat Benar” ⃒ keterangan = “Negatif”) P(kriteria E = 1/2 = 0,5
b. Nilai P(X ⃒ Ci) untuk setiap kelas (label)
P(X ⃒ keterangan “Positif”) =0,6666 × 0,3333 × 0,333 × 0,333 × 0,333 = 0,8887 P(X ⃒ keterangan “Negatif”) =0 × 0,5 × 0× 0× 0,5 = 0
c. Hitung nilai P(X ⃒ Ci)*P(Ci)
P(X ⃒ keterangan “Positif”) × P (keterangan “Positif”) = 0,8887 × 3/5 = 0,53322 P(X ⃒ keterangan “Negatif”) × P (keterangan “Negatif”) = 0 × 2/5 = 0
Maka  hasil  dari  perhitungan  menggunakan metode  naïve  bayes  berdasarkan  nilai  tertinggi  yaitu  sebesar 0,8887%  atau  sebesar  88%  digunakan  nilai  perhitungan  P(xICi)*P(Ci)  untuk  melihat  hasil  keseluruhan perbandingan nilai negatif dan nilai keseluruhan positif dari tolal nilai dan seluruh data diagnosa.
Tabel 4. Hasil Akhir Naïve Bayes 006 Rara intan Benar Tidak tahu Tidak Benar Sangat benar Positif Kanker Rahim

## 4. KESIMPULAN
Naïve bayes digunakan dalam proses klasifikasi data diagnosa penyakit kanker Rahim dimana data yang diolah merupakan  pasien  yang  sudah  didagnosa  secara  langsung,  pada  penelitian  terlihat  jasil  yang  didapat  dari perhitungan  naïve  bayes  sebesar  88%  nilai  yang  hamper  sama  dengan  tingkat  akurasi  diagsona  menggunakan metode  Certainty  Factory  (CF)  yaiitu  87,5%,  dari  data  tersebut  pasien  Rara  Intan  dinyatakan  secara  mutlak terkena penyakit kanker Rahim sehingga perlu dilakukan antisipasi dan waspada tingkat tinggi terhadap keadaan kesehatan Rahim pasien itu sendiri, tingkat akurasi sangat mendekati nilai pasti.

## REFERENCES
[1] M. D. Shafer, “Sistem Pakar Pendektesi Penyakit Kanker Menggunakan Metode Demster Shafer,” pp. 13–18, 2013.
[2] S. A. Putri and E. P. Saputra, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Awal Kanker Reproduksi Wanita Dengan Metode Certainty Factor,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 3, pp. 63–68, 2018.
[3] N. Zahroh and Y. Findawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kista Ovarium Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” Justit Umj , vol. 8, 2018.
[4] M.  Sihombing  and  M. Ayub,  “Sistem  Pakar  Berbasis Web sebagai Alat  Bantu  Pembelajaran  Mahasiswa Kedokteran untuk Penyakit Kanker Darah pada Anak,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2010.
[5] Z. Chen, S. Liang, Y. Ke, Z. Yang, and H. Zhao, “Landslide susceptibility assessment using evidential belief function, certainty factor and frequency ratio model at Baxie River basin, NW China,” Geocarto Int. , vol. 34, no. 4, pp. 348–367, 2019.
[6] N. D. Prayoga, N. Hidayat, and R. K. Dewi, “Sistem Diagnosis Penyakit Hati Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 8, pp. 2666–2671, 2018.
[7] S. Effendi and Tukiran, Metode Penelitian Survei , II. Jakarta: LP3ES, 2012.
[8] H.  Hasanah,  “TEKNIK-TEKNIK  OBSERVASI  (Sebuah  Alternatif  Metode  Pengumpulan  Data  Kualitatif  Ilmu-ilmu Sosial),” At-Taqaddum , vol. 8, no. 1, p. 21, 2017.
[9] J.  M.  Corchado,  J.  F.  De  Paz,  S.  Rodríguez,  and  J.  Bajo,  “Model of  experts  for decision support in the diagnosis  of leukemia patients,” Artif. Intell. Med. , vol. 46, no. 3, pp. 179–200, 2009.
[10]  Sri Hartati Sari Iswanti, Sistem Pakar dan Pengembangannya . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2016.
[11]  E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[12]  T.  R.  Patil  and  M.  .  Sherekar,  “Performance  Analysis  of  Naive  Bayes  and  J48  Classification  Algorithm  for  Data Classification,” Int. J. Comput. Sci. Appl. , vol. 6, no. 2, pp. 256–261, 2013.
[13]  D. Srianto and E. Mulyanto, “Perbandingan K-Nearest Neighbor Dan Naive Bayes,” Techno.COM , vol. 15, no. 3, pp. 241–245, 2016.
[14]  A. S. Sembiring et al. , “Implementation of Certainty Factor Method for Expert System,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019.

## 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.v5i1.2669
[15]  N. A. Hasibuan, H. Sunandar, S. Alas, and Suginam, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kaki Gajah Mengguanakan Metode Certainty Factor,” J. Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 29–39, 2017.
[16]  I. Sumatorno, D. Arisandi, A. P. U. Siahaan, and M. Mesran,  “Expert System of Catfish Disease Determinants Using Certainty Factor Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 202–209, 2017.