## Perbandingan Metode Certainty Factor Dan Backpropagation untuk Mendiagnosis Penyakit Gangguan Tidur
Oktaria Permata Sari 1 , Arti Dian Nastiti 2 , Rusdi Efendi 1 , Desty Rodiah 1 ,
1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
2 Balai Jaringan Informasi dan Komunikasi, Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi, Jakarta, Indonesia oktariapermatasari15@gmail.com , arti.dian@bppt.go.id, rusdie@unsri.ac.id , destyrodiah@gmail.com
Abstrak—Gangguan  tidur  merupakan  salah  satu  penyakit yang  sering  diabaikan,  kondisi  ini  jika  terus  diabaikan  maka akan  sangat  berpengaruh  pada  kesehatan  penderita.  Sistem pakar untuk mendiagnosis gejala awal penyakit gangguan tidur sangat diperlukan. Sistem pakar yang dibangun menggunakan metode  Certainty  Factor  dan  Backpropagation  dimana  kedua metode  ini  akan  memberikan  informasi  hasil  diagnosis penyakit,  confidance  serta  solusi  awal  dari  penyakit  yang diderita.  Hasil  Confidance  dari  metode  Certainty  Factor  dan Backpropagation  akan  dibandingkan  untuk  melihat  metode mana  yang  paling  akurat  dalam  mendiagnosis  penyakit gangguan tidur. Penelitian ini menggunakan 18 gejala penyakit gangguan tidur, 6 jenis penyakit gangguan tidur serta 24 kasus pengujian.  Dari  24  kasus  pengujian  didapat  hasil  tingkat akurasi sebesar 100% pada metode Certainty Factor sedangkan untuk  metode  Backpropagation  didapat  hasil  tingkat  akurasi sebesar 70.83%.
Kata  kunci—Certainty  Factor,  Backpropagation,  Confusion Matrix, Gangguan Tidur.

## I. L ATAR B ELAKANG
Gangguan tidur merupakan suatu kumpulan kondisi yang ditandai dengan gangguan dalam jumlah, kualitas atau waktu tidur seseorang [1]. Gangguan tidur daat dialami oleh setiap orang  baik  kaya,  miskin,  berpendidikan  tinggi  atau  rendah, muda  dan  yang  paling  sering  ditemukan  adalah  pada  usia lanjut [2]. Gangguan tidur seringkali diabaikan oleh penderita dan  dianggap  tidak  serius,  padahal  pada  kenyataannya penyakit ini bisa sangat berdampak bagi kesehatan.
Penelitian  mengenai  diagnosis  penyakit  gigi  dengan menggunakan metode Certainty Factor menggunakan 20 data pasien,  28  gejala  serta  10  jenis  penyakit  gigi.  Dari  20  data pasien  tersebut,  terdapat  19  kasus  yang  sesuai  dan  1  kasus ysng  tidak  sesuai  sehingga  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar  95%  [3].  Penelitian  lain  yang  menimplementasikan jaringan  syaraf  tiruan  backpopagation  untuk  mendiagnosis penyakit kulit pada anak menghasilkan tingkat akurasi sebesar 87.22%  dengan  parameter  optimal  pada hidden  layer yang berjumlah 4, learning rate 0.4 dan epoch maksimum sebesar 300000 [4].
Tingkat akurasi sebesar 61.84% didapatkan dari penelitian yang mengembangkan sistem diagnosa peyakit dalam dengan menggunakan jaringan saraf tiruan metode backpropagation dan learning  vector  quantiation [5]  dengan  menggunakan epoch maksimum  sebesar 10000, hidden  layer sebanyak  30 neuron. Metode Certainty Factor juga telah digunakan dalam pengembangan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  menular dengan  metode forward  chaining dan certainty  factor [6] mendapatkan tingkat akurasi sebesar 85%.
Berdasarkan kasus gangguan tidur diatas penulis tertarik untuk  membuat  diagnosis  awal  pada  penderita  penyakit gangguan  tidur  dengan  metode Certainty  Factor dan Backpropagation . Hasil confidance metode Certainty Factor dan Backpropagation akan dibandingkan tingkat akurasinya.

## II. S TUDI L ITERATUR

## A. Gangguan Tidur
Gangguan tidur merupakan suatu kumpulan kondisi yang ditandai dengan gangguan dalam jumlah, kualitas, waktu tidur seseorang.  Gangguan  tidur  dapat  dialami  oleh  setiap  orang baik  kaya,  miskin,  berpendidikan  tinggi  atau  rendah,  muda dan yang paling sering ditemukan pada usia lanjut. Gangguan tidur  diklasifikasikan  berdasarkan  “Pedoman  Diagnosis Gangguan  Jiwa  di  Indonesia  (PPDGJ  III)”  menjadi  2 kelompok  yaitu  gangguan  tidur organik  dan  gangguan  tidur non  organik.  Pada  penelitian  ini  hanya  akan  membahas gangguan tidur non organik yaitu dissomnia dan parasomnia.
Dissomnia  adalah  kondisi  psikogenik  primer  ditandai dengan  gangguan  dominan  pada  kulitatas,  kuantitas  atau waktu  yang  disebabkan  oleh  hal-hal  emosional.  Gangguan tidur  yang  ternasuk  dalam  dissomnia  yaitu  insomnia, hipersomnia,  narkolepsi  dan  gangguan  jadwal  tidur.  Pada tabel  1  menjelaskan  gejala  dari  setiap  penyakit  gangguan tidur dissomnia.

## Tabel 1. Gejala Penyakit Gangguan Tidur Dissomnia
No. Jenis Gangguan Tidur Gejala 1. Insomnia
a. Sulit tidur atau sulit mempertahakan tidur
b. Merasa  tegang,  cemas,  khawatir  atau tertekan pada saat tidur
c. Kelelahan berkepanjangan yang menyebabkan  gangguan  bersosialisasi  atau gangguan pada pekerjaan
d. Hilangnya konsentrasi dan daya ingat
e. Bangun  tengah  malam  atau  bangun  terlalu dini
2. Hipersomnia a. Kantuk  berlebihan  atau  serangan  kantuk yang  parah  pada  siang  hari  yang  tidak disebabkan oleh kurangnya tidur
b. Membutuhkan  tenggang  waktu  yang  lebih lama untuk  mencapai keadaan  siaga penuh saat bangun tidur
c. Hilangnya konsentrasi dan daya ingat
d. Kelelahan  yang  berkepanjangan  yang menyebabkan gangguan bersosialisaasi atau gangguan pekerjaan
3. Narkolepsi a. Kantuk berlebihan pada siang hari serangan kantuk  yang  parah  pada  siang  hari  yang tidak disebabkan oleh kurangnya tidur
b. Tubuh  merasa  berat  atau  tidak  dapat menggerakkan  anggota  badan  sementara saat bangun tidur
c. Mendangar  bisikan  atau  melihat  bayangan yang kenyataanya tidak ada (halusinasi)
d. Kelelahan  yang  berkepanjangan  yang menyebabkan gangguan bersosialisaasi atau gangguan pekerjaan
4. Gangguan Jadwal Tidur a. Pola jadwal tidur kurang atau lebih dari 7-8 jam dimalam hari
b. Melakukan  perjalanan  ke  wilayah  yang berbeda  zona  waktunya,  atau  melakukan pekerjaan shift malam
c. Kelelahan  yang  berkepanjangan  yang menyebabkan gangguan bersosialisaasi atau gangguan pekerjaan
d. Hilangnya konsentrasi dan daya ingat
e. Bangun  tengah  malam  atau  bangun  terlalu dini
Sementara itu, parasomnia merupakan peristiwa episodik abnormal  yang  terjadi  pada  saat  tidur.  Dalam  kasus  anak- anak hal ini berhubungan dengan perkembangan, sedangkan pada orang dewas didominasi karena prikogenik. Gangguan tidur yang termasuk parasomnia yakni teror tidur dan mimpi buruk. Tabel 2 akan menguraikan gejala dari setiap penyakit gangguan tidur parasomnia.
Tabel 2. Gejala Penyakit Gangguan Tidur Parasomnia
No. Jenis Gangguan Tidur Gejala 1 . .
Teror Tidur a. Terbangun  dari  tidur  yang  diawali  dengan teriakan panik
b. Terdapat tanda berupa gelisah, berkeringat, tubuh bergetar,  nafas berat, nadi cepat dan memiliki detak jantung yang kencang
c. Episode  berulang  dan  berlangsung  1-10 menit  dan  biasanya  terjadi  pada  sepertiga awal tidur malam
d. Bingung dan menjadi gelisah saat terbangun
e. Tidak  bisa  berpikir  jernih  saat  bangun  dan tidak dapat mengingat rincian dari kejadiaan saat tidur atau mimpi
f. Merasa  tegang,  cemas,  khawatir  atau tertekan pada saat tidur 2
.
Mimpi Buruk a. Mimpi  tampak  nyata,  rinci,  jelas  dan menakutkan
b. Kelelahan  yang  berkepanjangan  yang menyebabkan gangguan bersosialisaasi atau gangguan pekerjaan
c. Dapat berpikir jernih saat bangun dan dapat mengingat rinci mimpi
d. Terdapat tanda berupa gelisah, berkeringat, tubuh bergetar,  nafas berat, nadi cepat dan memiliki detak jantung yang kencang

## B. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  burusaha  mengadopsi pengetahuan  pakar  ke  komputer,  sehngga  komputer  dapat melakukan  pekerjaan  sesuai  yang  dilakukan  oleh  para  ahli. Sistem  komputer  berguna  sebagai  sarana  bantu  untuk
menyelesaian  masalah  spesialis  yang  hanya  dilakukan  oleh pakar [3].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Certainty  Factor atau  faktor  kepastian  diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan pada tahu 1975 dalam pembuatan MYCIN. Certainty Factor merupakan nilai parameter klinis yang  diberikan  MYCIN  untuk  menunjukan  besarnya kepercayaan. Certainty Factor diformulasikan dalam rumus dasar sebagai berikut [7]:
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) = 𝑀𝐵 (𝐻, 𝐸) − 𝑀𝐷 (𝐻, 𝐸) (1) Keterangan H :  Hipotesis atau dugaan. E : Evidance atau gejala.
CF (H, E)  :  CF  dari  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh gejala  ( evidence )  E.  Besarnya  CF  berkisar antara  -1  sampai  dengan  1.  Nilai  -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan  1  menunjukkan  kepercayaan mutlak.
MB (H, E)  :  Ukuran  kenaikan  kepercayaan  ( measure  of increased  belief) terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD (H, E) :  Ukuran  kenaikan  ketidakpercayaan  ( measure of  increased  disbelief) terhadap  hipotesis  H yang dipengaruhi oleh gejala E.
Ada  beberapa  kombinasi Certainty  Factor terhadap premis tertentu, sebagai berikut:
 Certainty Factor dengan satu Premis []

𝐶𝐹 [𝐻, 𝑒] = 𝐶𝐹(𝐸, 𝑒) ∗ 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) = 𝐶𝐹(𝑈𝑠𝑒𝑟) ∗ 𝐶𝐹(𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟/𝑟𝑢𝑙𝑒) (2)  Certainty  Factor dengan  kesimpulan  yang  sama  (CF kombinasi) []
𝐶𝐹 𝐶 (𝐶𝐹 1 , 𝐶𝐹 2 ) =   𝐶𝐹 1 + 𝐶𝐹 2 (1 −   𝐶𝐹 1 );
𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐶𝐹 1 𝑑𝑎𝑛 𝐶𝐹 2 𝑏𝑒𝑟𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 (3) 𝐶𝐹 𝐶 (𝐶𝐹
1 , 𝐶𝐹 2 ) =   𝐶𝐹 1 + 𝐶𝐹 2 (1 +   𝐶𝐹 1 );
𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐶𝐹 1 𝑑𝑎𝑛 𝐶𝐹 2 𝑏𝑒𝑟𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓
(4)
𝐶𝐹 𝐶 (𝐶𝐹 1 , 𝐶𝐹 2 ) = {𝐶𝐹 1 + 𝐶𝐹 2 }/(1 − min {|𝐶𝐹 1 |, 𝐶𝐹 2 });
𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 (5)

## A. Metode Backpropagation
Metode Backpropagation atau  propogasi  balik,  pertama kali  ditemukan  oleh  Werbos  dan  dipopukerkan  oleh Rumelhart serta McClelland, dimana metode ini merupakan metode  pelatihan  terbimbing  ( supervised ).  Arsitektur  dari Backpropagation  terdiri  dari  dari  3  bagian,  yaitu  masukan, lapisan tersembunyi dan keluaran [8].
Terdapat  2  proses  yang  akan  dilakukan,  yaitu  proses pelatihan  dan  pengujian.  Langkah-langkah  dalam  proses pelatihan backpropagation adalah sebagai berikut:
Langkah 0 : Inisialisasi Bobot Langkah 1 : Selama kondisi belum terpenuhi, maka lakukan langkah ke-2 sampai langkah ke-9
Langkah 2 :  Untuk  setiap  pasang  data  pelatihan  ( training ), lakukan langkah ke-3 sampai langkah ke-8

## Tahap I : Umpan Maju (feedforward)
Langkah 3 : Setiap unit input X i ( X i , i = 1, ..., n ) menerima sinyal input dan menyebarkan sinyal tersebut ke seluruh lapisan tersembunyi
Langkah 4 : Masing-masing unit lapisan tersembunyi (Z i , j = 1,  ...,  p )  dikalikan  dengan  bobot  nya  dan dijumlahkan dengan rumus
𝑧 𝑛𝑒𝑡𝑗 =   𝑣 𝑗0 +   ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑗𝑖 𝑛 𝑖=1 (6)
serta ditambahkan biasnya dengan rumus:
𝑧 𝑗 =  𝑓(𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) = 1 1+ 𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡𝑗 (7)

## Keterangan
𝑧 𝑛𝑒𝑡𝑗 : Hidden antara node j ke i 𝑣 𝑗0 : Bobot awal pada context layer n : Jumlah hidden 𝑥 𝑖 : Bobot masukan ke i 𝑣 𝑗𝑖 : Bobot antara context ke j ke hidden i
𝑧 𝑗 : Hidden ke z f() : Fungsi aktivasi 𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑗 : Hidden pada saat itu – input pada hidden j
Langkah  5 :  Masing-masing  unit output ( 𝑌 𝑘 , k=1,  ...,  m ) dikalikan  dengan  bobot  dan  ditambahkan dengan rumus:
𝑦 𝑛𝑒𝑡𝑘 =   𝑤 𝑘0 +   ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑘𝑗 𝑝 𝑗=1 (8)
Serta  ditambakan  dengan  biasnya  dengan rumus:
𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) = 1 1+ 𝑒−𝑦_𝑛𝑒𝑡𝑘 (9)
Keterangan
𝑦 𝑛𝑒𝑡𝑘 : Nilai input pada ou tput layer k 𝑤 𝑘0 : Output awal pada layer k 𝑧 𝑗 𝑤 𝑘𝑗 : Hasil perkalian hidden j dengan bobot input (w)  dan hidden k  dengan menerapkan fungsi aktivasi
𝑦 𝑘 : nilai output ke i
𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 : nilai inputan pada layer k

## Tahap II : Umpan Mundur (backward propagation)
Langkah  6 :  Masing-masing  unit output ( 𝑌 𝑘 , k  =  1,  ...,  m ) menerima  pola  target 𝑡 𝑘 sesuai  dengan  pola input pelatihan  dan  kemudian  informasi kesalahan  atau error lapisan  ( 𝛿 𝑘 )  dihitung dengan rumus
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓 ′ (𝑦 𝑛𝑒𝑡𝑘 ) =   (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑦 𝑘 (1 − 𝑦 𝑘 ) (10)
𝛿 𝑘 digunakan  untuk  menghitung  besarnya koreksi  error  ( ∆𝑊 𝑗𝑘 )  yang  nantinya  akan digunakan untuk memperbaiki 𝑊 𝑗𝑘 dimana
∆𝑊 𝑗𝑘 =  𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (11)
Kemudian  hitung  juga  koreksi  bias  ( ∆𝑊 0𝑘 ) yang  nantinya  akan  digunakan  untuk memperbaiki ( 𝑊 0𝑘 )  dimana
∆𝑊 0𝑘 =  𝛼𝛿 𝑘 (12)
Keterangan
𝛿 𝑘 : Turunan layer k 𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 : Nilai target – nilai output
𝑓 ′ (𝑦 𝑛𝑒𝑡𝑘 ) :  Nilai  turunan sigmoid dari  input layer k ( ∆𝑊 𝑗𝑘 )      : Perubahan bobot antara layer j dan k 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 : Nilai turunan layer k dengan input ke j
Langkah 7 : Setiap unit lapisan tersembunyi Z j ( Z j , j = 1, ..., p )  dilakukan  perhitungan  error  pada  lapisan tersembunyi ( 𝛿 𝑗 ) dimana
𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 =   ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑘𝑗 𝑚 𝑘=1 (13)
Kemudian  hasilnya  dikalikan  dengan  turunan dari  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  jaringan untuk menghitung error 𝛿 𝑗 dimana:
𝛿 𝑗 =    𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑓 ′ (𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) =   𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑧 𝑗 (1 − 𝑧 𝑗 ) (14)
Kemudian  hitunglah  perubahan  bobot ∆𝑣 𝑗𝑖 (untuk memperbaiki ∆𝑣 𝑗𝑖 )  dengan
∆𝑧 𝑗𝑖 =  𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (15)
Setelah  itu  hitung  koreksi  bias ∆𝑣 𝑗0 (untuk memperbaiki (𝑣 𝑗0 ) dengan
∆𝑣 𝑗0 =  𝛼𝛿 𝑗 (16)
Keterangan
m : Jumlah layer output 𝛿 𝑘 𝑤 𝑘𝑗 : Turunan bobot pada layer j dengan layer k 𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 : Turunan input ke j ∆𝑧 𝑗𝑖 : Perubahan bobot layer ke i dan layer ke j 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 : Hasil kali nilai turunan layer ke j dengan input ke i

## Tahap III : Update Bobot dan Bias
Langkah  8 :  Masing-masing  output  ( Y k , k  =  1,  ...,  m ) dilakukan perubahan bobot dengan
𝑊 𝑘𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑊 𝑘𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +   ∆𝑊 𝑘𝑗 (17)
Kemudian  hitung  perubahan  bobot  pada lapisan tersembunyi ( j = 0, ..., p ) dengan
𝑣 𝑗𝑖 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑣 𝑗𝑖 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +   ∆𝑣 𝑗𝑖 (18)
Keterangan
𝑊 𝑘𝑗 : Bobot anatara input layer ke k dengan hidden layer ke j ∆𝑊 𝑘𝑗 : Perubahan bobot
𝑣 𝑗𝑖 : Bobot antara input layer j context layer i
Langkah 9 : Uji kondisi berhenti jika error ditemukan. Jika kondisi terpenuhi, maka pelatihan backpropagation dapat dihentikan.
Setelah  proses  pelatihan  dilaksanakan,  maka  akan dilakukan  pengujian.  Pengujian  dilakukan  melalui  tahap feedforward dengan langkah-langkah sebagai berikut:
Langkah 0 : Inisialisasi bobot
Langkah 1 : Untuk setiap vektor input, kerjakan langkah 2-4 Langkah 2 : Untuk i=1, ..., n set aktivasi input X i Langkah 3 : Untuk j=1, ..., p
𝑧 𝑛𝑒𝑡𝑗 =   𝑣 𝑗0 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑗𝑖 𝑛 𝑖=1 (19)
𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑗 )   = 1 1+𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡𝑗 (20)
Keterangan
𝑧 𝑛𝑒𝑡𝑗 : Hidden antara node j ke i 𝑣 𝑗0 : Bobot awal pada context layer
n : Jumlah hidden
𝑥 𝑖 : Bobot masukan ke i 𝑣 𝑗𝑖 : Bobot antara context ke j ke hidden i 𝑧 𝑗 : Hidden ke z f() : Fungsi aktivasi
Langkah 4 : Untuk k=1, ..., m :
𝑦 𝑛𝑒𝑡𝑘 =   𝑤 𝑘0 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑘𝑗 𝑝 𝑗=1 (21)
𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 )   = 1 1+𝑒−𝑦_𝑛𝑒𝑡𝑘
(22)
Keterangan
𝑦 𝑛𝑒𝑡𝑘 : Nilai input pada output layer k 𝑤 𝑘0 : Output awal pada layer k 𝑧 𝑗 𝑤 𝑘𝑗 :  Hasil  perkalian  hidden  j  dengan  bobot input ( w )  dan hidden k  dengan menerapkan fungsi aktivasi 𝑦 𝑘 : nilai output ke i

## B. Confusion Matrix
Confusion Matrix (tabel 3)adalah suatu alat yang berfungsi untuk  melakukan  analisis  apakah classifier tersebut  baik dalam  mengenali tuple dari  kelas  yang  berbeda.  Nilai true- positive dan true-negative memberikan  informasi  ketika classifier dalam  melakukan  klasifikasi  data  bernilai  benar, sedangkan false-positive dan false-negative memberikan informasi ketika classifier salah dalam melakukan klasifikasi data [9].
Tabel 3. Confusion Matrix Prediction (Prediksi Sistem) Actual (Keyakinan Pakar) Positif Negatif Positif TP FN Negatif FP TN Keterangan
:
TP ( True Positive ) : Prediksi positif sistem yang sama dengan prediksi positif pakar
FP ( False Positive ) : Prediksi negatif sistem tetapi prediksi pakar adalah positif
FN ( False Negative ) : Prediksi positif sistem tetapi prediksi pakar negatif
TN ( True Negative )  :  Prediksi  negatif  sistem  yang  sama dengan prediksi negatif pakar
Adapun  informasi  yang  dapat  diperoleh  dari confusion matrix antara lain:
1 Accuracy adalah kasus yang diidentifikasi benar dengan jumlah semua kasus, yang dirumuskan sebagai berikut.
AC = TP+TN/TP+FP+FN+TN (23)
2 Error Rate adalah kasus yang diidentifikasi salah dengan jumlah semua kasus, dirumuskan sebagai beikut.
ER = FP+FN/TP+FP+FN+TN (24) 3 Recall  adalah  proporsi  dari  kasus  positif  yang diidentifikasi dengan benar, dirumuskan sebagai berikut.
Recall = TP/TP+FN (25) 4 Precision adalah proporsi kasus dengan hasil positif yang benar, dirumuskan sebagai berikut. Precision = TP/TP+FP (26)

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Gejala dan Jenis Penyakit Gangguan Tidur
Gejala  penyakit  gangguan  tidur  yang  menjadi  masukan dari pasien akan ditunjukkan dalam tabel 4.
Tabel 4. Gejala Penyakit Gangguan Tidur
Kode Gejala G01 Sulit tidur atau sulit mempetahankan tidur G02 Kelelahan yang berkepanjangan yang menyebabkan gangguan bersosialisasi atau gangguan pekerjaan G03 Bangun tengah malam atau bangun terlalu dini
G04 Merasa tegang, cemas, khawatir atau tertekan pada saat tidur
G05 Penurunan konsentrasi dan daya ingat
G06 Kantuk  berlebihan  atau  serangan  kantuk  yang  parah  pada siang hari yang tidak disebabkan oleh kurangnya tidur
G07 Membutuhkan  tenggang  waktu  yang  lebih  lama  untuk mencapai keadaan siaga penuh saat bangun tidur
G08 Tubuh  merasa  berat  atau  tidak  dapat  menggerakan  anggota badan sementara saat bangun tidur
G09 Mendengar bisikan atau melihat bayangan yang kenyataannya tidak ada (halusinasi)
G10 Pola jadwal tidur kurang atau lebih dari 7-8 jam dimalam hari
G11 Melakukan  perjalanan  ke  wilayah  yang  bebeda  zona waktunya, atau melakukan pekerjaan shift malam G12 Terbangun dari tidur yang diawali dengan teriakan panik
G13 Terdapat  tanda  berupa  gelisah,  berkeringat,  tubuh  bergetar, bernafas  berat,  nadi  cepat  dan  memiliki  detak  jantung  yang cepat
G14 Episode  berulang  dan berlangsung  1-10  menit dan  biasanya terjadi pada sepertiga awal tidur G15 Bingung dan menjadi gelisah saat terbangun
G16 Tidak  bisa  berpikir  jernih  saat  bangun  dan  tidak  bisa mengingat  rincian  dari  kejadian  yang  terjadi  saat  tidur  atau mimpi
G17 Mimpi tampak nyata, jelas dan menakutkan

## G18
Dapat berpikir jernih saat bangun dan dapat mengingat rinci dari mimpi
Adapun  jenis  penyakit  gangguan  tidur  dapat diklasifikasikan dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 5. Jenis Penyakit Gangguan Tidur
Kode Penyakit K01 Insomnia K02 Hipersomnia K03 Narkolepsi K04 Gangguan Jadwal Tidur K05 Terror Tidur K06 Mimpi Buruk

## B. Rule Certainty Factor
Adapun aturan yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat  pada  tabel  6.  Aturan  yang  dibentuk  menggunakan inferensi forward chaining .
Tabel 6. Aturan dalam Klasifikasi Penyakit Gangguan Tidur
No
Aturan
1. IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 THEN K01
2. IF G06 AND G07 AND G02 AND G05 THEN K02
3. IF G06 AND G08 AND G09 AND G02 THEN K03
4. IF G10 AND G11 AND G02 AND G05 AND G03 THEN K04
5. IF G12 AND G13 AND G14 AND G15 AND G16 AND G04 THEN K05
6. IF G17 AND G02 AND G18 AND G13 THEN K06
Dalam  melakukan  perhitungan,  dibutuhkan  bobot  yang menggambarkan nilai kepercayaan pengguna terhadap gejala yang  dirasakan.  Tabel  7  menggambarkan  nilai  kepercayaan pengguna terhadap gejala yang dirasakan.

## Tabel 7. Nilai Kepercayaan Pengguna
Opsi Nilai kepercayaan User (CF user) Sedikit Yakin 0.4 Cukup Yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1.0

## C. Hasil Perbandingan Metode Certainty Factor dan Backpropagation
Pengujian  pada  pelitian  ini  menggunakan  data  dari penelitian  terdahulu.  Variabel  yang  digunakan  pada penelitian ini berupa nilai CF Pakar, nilai CF user dan gejala. Gambar  1 merupakan diagram alir yang menjelaskan proses perbandingan metode certainty factor dan backpropagation .
Tahapan perhitungan yang dilakukan dalam penelitian ini dimulai  ketika  pengguna  menekan  tombol  diagnosis  maka sistem  akan  memproses  masukan  dari  pengguna  berupa gejala dan bobot yang telah dipilih dan dilakukan perhitungan dengan  metode Certainty  Factor dan Backpropagation , sampai  menghasilkan  diagnosis  penyakit.  Kemudian  hasil diagnosis  kedua  metode  tersebut  akan  dihitung  dengan metode Confusion  Matrix sehingga  didapat  hasil perbandingan  tingkat  akurasi  dari  metode Certainty  Factor dan Backpropagation .
Gambar 1. Diagram Alir Proses Perbandingan Metode Certainty Factor dan Backpropagation
Dari  24  kasus  uji,  hasil  perhitungan  dangan Confusion Matrix terhadap metode Certainty Factor
dan Backpropagation memiliki  hasil  diagnosis  yeng  berbeda. Pada  metode Certainty  Factor ,  tingkat  kasus  yang diidentifikasi  benar  dengan  jumlah  semua  kasus  memiliki persentase  sangat  tinggi  dimana  menghasilkan  nilai  sebesar 100%,  untuk  kasus  yang  diidentifikasi  salah dengan jumlah kasus  memiliki  persentase  0%,  untuk  kasus  positif  yang diidentifikasi dengan benar memiliki persentase sangat tinggi yaitu 100% dan terakhir proporsi kasus dengan hasil positif benar memiliki perentase  sangat  tinggi yang bernilai 100%. Sedangkan  untuk  metode  Backpropagation  nilai  yang dihasilkan  dari  perbandingan  data,  atau  yang  diidentifikasi benar  dari  total  kesuluruhan  data  kasus  uji  memiliki persentase akurasi cukup tinggi sebesar 70.83%.
Jika dilihat dari tingkat ketepatan antara diagnosis sistem dengan diagnosis pakar ( precision ) memiliki persentase nilai tinggi  sebesar  100%.  Sedangkan  jika  dilihat  dari  tingkat perolehan  keberhasilan  sistem  untuk  menemukan  kembali sebuah  informasi  yang  bernilai  positif  memiliki  persentase
cukup  tinggi  yaitu  70.83%.  Sedangkan  kasus  yang diidentifikasi  salah  dengan  jumlah  semua  kasus  bernilai memiliki persentase nilai cukup yakin yaitu sebesar 70.83%. Metode Certainty  Factor menggunakan rule atau  aturan Forward Chaining sehingga hasil pengujian yang didapatkan lebih besar dibandingkan dengan metode Backpropagation.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  didapatkan  hasil bahwa  metode Certainty  Factor memiliki  tingkat  akurasi lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  metode Backpropagation dalam melakukan klasifikasi penyakit gangguan tidur. Hasil akurasi  metode Certainty  Factor adalah  sebesar  100% sedangkan metode Backpropagation memiliki tingkat akurasi sebesar 70.83%. Untuk penelitian di masa yang akan datang dapat dilakukan dengan menambahkan jumlah parameter dari gejala-  gejala  yang  dialami  sehingga  dapat  meningkatkan hasil akurasi.
D AFTAR P USTAKA
[1]  E.  D.  Harmoniati,  R.  Sekartini,  and  H.  Gunardi,  “Intervensi  Sleep Hygiene  pada  Anak  Usia  Sekolah  dengan  Gangguan  Tidur:  Sebuah Penelitian Awal,” Sari Pediatr. , vol. 18, no. 2, pp. 93–99, 2016.
[2]  I. Japardi, “Gangguan tidur,” 2002.
[3]  W. U. Setiabudi, E. Sugiharti, and F. Y. Arini, “Expert system diagnosis dental disease using Certainty Factor method,” Sci. J. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 43–50, 2017.
[4]  R. S. Suhartanto, C. Dewi, and L. Muflikhah, “Implementasi Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Kulit pada Anak,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2017.
[5]  Z.  A.  Leleury,  Y.  A.  Lesnussa,  and  J.  Madiuw,  “Sistem  Diagnosa Penyakit  Dalam  dengan  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode Backpropagation  dan  Learning  Vector  Quantization,” J.  Mat.  Integr. , vol. 12, no. 2, pp. 89–98, 2016.
[6]  W. Army, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Menular Dengan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor,” 2018.
[7]  S.  Kusumadewi,  “Artificial  intelligence  (teknik  dan  aplikasinya),” Yogyakarta Graha Ilmu , vol. 278, 2003.
[8]  J.  C.  Giarratano  and  G.  Riley, Expert  systems:  principles  and programming . Brooks/Cole Publishing Co., 1989.
[9]  I.  Mardianto  and  D.  Pratiwi,  “Sistem  deteksi  penyakit  pengeroposan tulang  dengan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation  dan representasi  ciri  dalam  ruang  eigen,” CommIT  (Communication  Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 1, pp. 69–80, 2008.