## 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.v7i4.6776

## Analisis Perbandingan metode Teorema Bayes dan CF dalam Mendiagnosa Gejala Penyakit Demam Berdarah Dengue
Bartolomius Harpad 1 , Reza Andrea 2,*
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
2 Prodi Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, Indonesia Email: 1 harpad@wicida.ac.id, 2.* reza@politanisamarinda.ac.id Email Penulis Korespondensi: reza@politanisamarinda.ac.id
Abstrak −Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  adalah  kondisi  yang  memiliki  potensi  berbahaya  dan  menjadi  isu kesehatan di berbagai negara tropis. Guna mendeteksi penyakit ini dengan akurat dan cepat, berbagai metode diagnosa telah dikembangkan. Insidensi DBD bisa berfluktuasi dari tahun ke tahun, dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti perubahan cuaca, upaya pengendalian vektor, dan aspek sosial ekonomi. Di Indonesia, beberapa tahun mengalami wabah DBD dengan jumlah kasus  yang signifikan.  Dalam penelitian  ini, Penulis  melakukan perbandingan antara  metode Teorema Bayes  dan Certainty Factor  (CF)  untuk  mendiagnosa  gejala  DBD.  Teorema  Bayes  menghitung  probabilitas  penyakit  berdasarkan  gejala, sedangkan Certainty Factor menggunakan tingkat keyakinan menghubungkan gejala dengan penyakit. Data gejala dari pasien DBD  terdahulu  dikumpulkan,  dan  kedua  metode  digunakan  untuk  mendiagnosis  kasus-kasus  tersebut.  Hasil  analisis menunjukkan bahwa keduanya memiliki kelebihan dan keterbatasan masing-masing dalam akurasi dan kecepatan. Teorema Bayes  akurat  saat  data  gejala  lengkap,  sementara  Certainty  Factor  berguna  ketika  data  tak  lengkap  atau  terdapat ketidakpastian.  Kedua metode bisa digunakan bersamaan sesuai  konteks. Penelitian  ini mengilustrasikan penerapan analisis statistik  dan  pendekatan  berbasis  data  untuk  meningkatkan  diagnosa  DBD,  juga  merangsang  pengembangan  metode kombinasi canggih di  masa depan. Penelitian ini  membuka  wawasan tentang pendekatan probabilitas dan logika keyakinan dalam  pengembangan  diagnosa  DBD.  Kedua  metode  ini  bisa  diterapkan  bergantian  atau  bersamaan,  tergantung  data  dan karakteristik  kasus.  Hasil  menerapkan  Teorema  Bayes  dan  Certainty  Factor  bahwa  Teorema  Bayes  memberikan  57,29%, sedangkan Certainty Factor mencapai 94,47% untuk mendiagnosis DBD.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Teorema Bayes; Certainty Factor; Penyakit DBD
Abstract −Dengue Hemorrhagic Fever (DHF)  is a potentially hazardous condition and a health concern in various tropical countries. To accurately and swiftly  detect this disease, various diagnostic  methods have been developed. The incidence  of DHF  can  fluctuate  from  year  to  year,  influenced  by  factors  such  as  weather  changes,  vector  control  efforts,  and  socio- economic  aspects.  In  Indonesia,  there  have  been  significant  outbreaks  of  DHF  in  certain  years.  In  this  study,  the  Author conducted  a  comparison  between  the  Bayesian  Theorem  method  and  the  Certainty  Factor  (CF)  method  to  diagnose  DHF symptoms. The Bayesian Theorem  calculates the probability  of the disease based  on symptoms,  while the Certainty Factor employs a  confidence level to link symptoms  with the  disease. Symptom data from previous  DHF patients were  collected, and both methods were utilized to diagnose these cases. The analysis results indicate that both methods have their respective strengths and limitations in terms of accuracy and speed. The Bayesian Theorem is accurate when complete symptom data is available,  while  the  Certainty  Factor  is  useful  when  data  is  incomplete  or  uncertainty  exists.  Both  methods  can  be  used concurrently based  on  context. This research  illustrates the application of statistical analysis and data-driven approaches to enhance DHF diagnosis, also stimulating the development of advanced combined methods in the future. This study provides insights into the use of probabilistic approaches and confidence-based logic in DHF diagnostic development. Both methods can  be  applied  interchangeably  or  in  conjunction,  depending  on  data  and  case  characteristics.  The  results  of  applying  the Bayesian Theorem and Certainty Factor show that the Bayesian Theorem yields 57.29%, while the Certainty Factor achieves 94.47% accuracy in diagnosing DHF.
Keywords: Expert System; Bayes Theorem; Certainty Factor; DHF

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  merupakan  kondisi  infeksi  virus  yang  menyebar  kepada  manusia lewat sengatan nyamuk Aedes aegypti yang terinfeksi. Gejala utama dari penyakit ini termasuk demam tiba-tiba, yang mungkin disertai oleh migrain parah, nyeri pada otot dan sendi, serta timbulnya ruam pada kulit[1]. DBD menjadi  salah  satu  jenis  penyakit  infeksi  yang  memiliki  dampak  yang  penting  dan  menjadi  perhatian  global dalam  bidang  kesehatan,  khususnya  di  wilayah  tropis  dan  subtropis.  Penyebab  utama  dari  DBD  adalah  virus yang ditularkan lewat gigitan nyamuk Aedes aegypti yang telah terjangkit.
Gejala DBD berkisar dari demam mendadak hingga bentuk berat yang dapat mengancam jiwa, termasuk perdarahan  yang  parah.  Diagnosa  dini  dan  akurat  sangat  penting  dalam  mengurangi  dampak  dan  risiko komplikasi  akibat  penyakit  ini  [2].  DBD  dapat  bervariasi  dalam  tingkat  keparahan,  dari  bentuk  ringan  hingga bentuk  berat  yang  dikenal  sebagai  Demam  Berdarah  Dengue  Berat  (DBDB)  atau  Demam  Dengue  Hemoragik (DDH).  Bentuk  berat  dari  DBD  dapat  menyebabkan  perdarahan  yang  serius,  gangguan  pembekuan  darah,  dan potensial menyebabkan komplikasi yang mengancam jiwa.
Pencegahan dan pengendalian penyakit ini melibatkan upaya untuk mengurangi populasi nyamuk vektor, mencegah  gigitan  nyamuk  dengan  menggunakan  insektisida  atau  perlindungan  fisik,  serta  meningkatkan kesadaran  masyarakat  mengenai  tindakan  pencegahan.  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  sering  terjadi  di

## 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.v7i4.6776
wilayah-wilayah tropis dan subtropis, dan memiliki potensi untuk menyebabkan isu kesehatan masyarakat yang signifikan dalam situasi wabah tertentu[3].
Di  Indonesia,  situasi  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  tercatat  dari  92  kabupaten/kota  di  7 provinsi. Pada minggu ke-6, terjadi peningkatan jumlah kasus sebanyak 1.285 kasus dengan 13 orang meninggal akibat  penyakit  ini.  Selama  tahun  2022  secara  keseluruhan,  Kementerian  Kesehatan  mencatat  bahwa  terdapat 143.176  kasus  DBD  yang  dilaporkan  dan  1.238  kematian  terkait.  Keadaan  DBD  di  Indonesia  cenderung berubah-ubah  dari  tahun  ke  tahun.  Lonjakan  kasus  dapat  terjadi,  khususnya  selama  musim  hujan,  dimana nyamuk Aedes aegypti yang bertindak sebagai vektor DBD berkembang biak secara cepat di tempat-tempat yang menggenang  air.  Selain  itu,  faktor-faktor  seperti  urbanisasi,  kepadatan  penduduk,  dan  kurangnya  kesadaran masyarakat tentang upaya pencegahan juga dapat mempengaruhi penyebaran penyakit ini.
Dalam  upaya  mendiagnosa  DBD,  pendekatan  berbasis  analisis  statistik  dan  berbasis  data  telah  menjadi perhatian  utama  [4].  Metode  Teorema  Bayes  dan  Certainty  Factor  (CF)  adalah  dua  pendekatan  yang  memiliki potensi  dalam  mendiagnosa  penyakit  berdasarkan  gejala  yang  muncul.  Teorema  Bayes  menggunakan  prinsip probabilitas untuk menghitung kemungkinan terjadinya penyakit berdasarkan gejala, sementara CF menganalisis kesamaan  gejala  antara  pasien  untuk  melakukan  diagnosa. Penelitian  mengenai  perbandingan  analisis  antara metode  Teorema  Bayes  dan  Certainty  Factor  (CF)  dalam  diagnosis  gejala  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue memiliki hubungan erat dengan bidang Sistem Pakar. Sistem Pakar adalah sistem yang diciptakan untuk meniru kemampuan  pengambilan  keputusan  manusia  dalam  suatu  domain  khusus,  contohnya  dalam  diagnosa  medis. Dalam  konteks  penyakit  seperti  DBD,  Sistem  Pakar  dapat  berperan  dalam  memberikan  rekomendasi  diagnosa berdasarkan informasi yang diinputkan [5]-[1].
Penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk  berkontribusi  pada  perkembangan  Sistem  Pakar  yang  lebih  avanz dalam  proses  diagnosis  penyakit  DBD.  Melalui  perbandingan  metode  Teorema  Bayes  dan  CF,  penelitian  ini memiliki  potensi  untuk  membantu  mengidentifikasi  pendekatan  mana  yang  lebih  sesuai  untuk  diadopsi  dalam sistem pakar, dengan tujuan untuk memberikan diagnosis otomatis yang akurat.
Sejumlah  penelitian  sebelumnya  telah  dijadikan  referensi  oleh  penulis  untuk  mendukung  penelitian terbaru  ini.  Salah  satu  penelitian  yang  menjadi  rujukan  adalah  studi  yang  dilakukan  oleh  Bima  Pratama  dan rekannya pada tahun 2019. Penelitian tersebut mengulas tentang Sistem Pakar dalam Diagnosis Penyakit DBD yang  Disebabkan  oleh  Virus  Nyamuk  Aedes  aegypti  dengan  Penerapan  Metode  Certainty  Factor.  Hasil penelitian tersebut menyimpulkan bahwa sistem pakar tersebut mampu melakukan diagnosis penyakit DBD yang disebabkan oleh virus nyamuk Aedes aegypti dengan menggunakan metode Certainty Factor[1].
Penelitian  terkini  yang  dilakukan  pada  tahun  2020  oleh  Asep  Abdul  Sofyan  dan  rekannya  mengangkat topik  "Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor (CF)".  Dalam  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa  individu  dalam  masyarakat  mampu  mengidentifikasi  serta menginterpretasikan  gejala  demam  berdarah  sendiri,  yang  memungkinkan  mereka  untuk  mengambil  langkah penanganan  awal  yang  cepat  dan  tepat.  Selain  itu,  penelitian  tersebut  menciptakan  sebuah  sistem  pakar  yang dapat  secara  efisien  dan  sederhana  mendiagnosa  tanda-tanda  awal  demam  berdarah  dengue.  Sistem  pakar  ini dikembangkan dengan menggunakan platform mobile Android[6].
Berikutnya adalah penelitian  yang dilakukan oleh tim peneliti  yang dipimpin oleh Ghina Salsabila  pada tahun  2019.  Penelitian  ini  mengangkat  isu  tentang  Sistem  Pakar  untuk  Diagnosis  Demam  Berdarah  Dengue dengan  Menggunakan  Pendekatan  Metode  Certainty  Factor.  Dalam  penelitian  tersebut,  kesimpulannya  adalah bahwa sistem pakar DBD yang menggunakan metode CF untuk menghitung presentase kemungkinan terjadinya infeksi penyakit dapat memberikan bantuan dalam deteksi dini penyakit demam berdarah dengue melalui gejala klinis  atau  tanda-tanda  yang  teramati  atau  dirasakan  oleh  pasien.  Hasil  keluaran  dari  sistem  pakar  demam berdarah dengue adalah angka presentase kemungkinan terinfeksinya penyakit DBD[7].
Selanjutnya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  tim  peneliti  yang  dipimpin  oleh  Warna  dan  rekan- rekannya  pada  tahun  2023.  Penelitian  ini  membahas  mengenai  Penerapan  Algoritma  Certainty  Factor  untuk Diagnosis  Penyakit  yang  Menyebabkan  Demam.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  dalam  sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit yang disertai demam, metode certainty factor juga diterapkan dengan tujuan untuk  mencapai  hasil  yang  optimal.  Evaluasi  hasil  diagnosis  dilakukan  menggunakan  30  data  uji,  dan  8  data yang  telah  divalidasi  oleh  pakar,  di  mana  7  data  sesuai  dan  1  data  tidak  sesuai.  Hasil  akurasi  yang  diperoleh adalah sebesar 87,5%[4].
Berikutnya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bangun  Sri  Langgeng  Anggoro  pada  tahun  2018. Penelitian ini fokus pada Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Demam Berdarah dengan Pendekatan Metode Decision  Tree.  Dalam  penelitian  tersebut,  simpulannya  adalah  bahwa  aturan-aturan  dibentuk  menggunakan metode  Decision  Tree  dan  berhasil  digunakan  dalam  melakukan  Diagnosis  Penyakit  Demam  Berdarah (DBD)[3].
Dengan  mengimplementasikan  temuan  dari  penelitian  ini  dalam  Sistem  Pakar,  diharapkan  bahwa kemampuan  dalam  mendiagnosis  penyakit  DBD  dapat  ditingkatkan  dalam  aspek  akurasi,  kecepatan,  dan kepastian  dalam  memberikan  rekomendasi  langkah-langkah  berikutnya.  Ini  akan  memberikan  dukungan  yang lebih efektif dalam upaya penanganan dan pengendalian penyakit DBD.

## 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.v7i4.6776

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem Pakar merupakan suatu perangkat  komputer atau software yang didesain untuk memodelkan kapabilitas pengambilan  keputusan  dan  pengetahuan  seorang  ahli  manusia  dalam  domain  atau  disiplin  tertentu.  Sistem  ini memanfaatkan  pengetahuan  yang  telah  dikumpulkan  dari  para  ahli  manusia  serta  aturan  yang  terkait  untuk menghasilkan  rekomendasi,  solusi,  atau  keputusan  yang  kompleks  dalam  berbagai  situasi.  Sistem  Pakar  dapat berfungsi  sebagai  alat  bantu  dalam  mengatasi  masalah  yang  kompleks  dan  memerlukan  pengetahuan  yang mendalam,  serta  memberikan  solusi  berdasarkan  informasi  yang  diberikan  oleh  pengguna  atau  input  yang dianalisis [8]-[5]-[9].
Sistem  ini  menggunakan basis pengetahuan  yang telah diprogram dan  metode pemecahan  masalah  yang khusus  untuk  memberikan  solusi,  rekomendasi,  atau  analisis  dalam  situasi  yang  kompleks  dan  spesifik. Biasanya,  Sistem  Pakar  mengintegrasikan  pengetahuan  dalam  bidang  tertentu,  peraturan  logika,  dan  strategi pemrosesan  informasi  guna  membantu  pengguna  dalam  mengambil  keputusan  yang  lebih  optimal  dan  efektif dalam situasi yang spesifik [10]-[11]-[12].
Sistem Pakar dirancang untuk meniru kemampuan pemecahan masalah dan pengambilan keputusan yang dimiliki  oleh  seorang  ahli  manusia  dalam  suatu  domain  tertentu.  Sistem  Pakar  menggabungkan  pengetahuan eksplisit  (yang  dinyatakan  dalam  bentuk  aturan  atau  basis  pengetahuan)  dengan  kemampuan  komputasi  untuk memproses  informasi  dan  memberikan  rekomendasi,  solusi,  atau  analisis  yang  konsisten  dengan  keahlian  ahli dalam bidang yang spesifik [13]-[14]-[15].

## 2.2 Penyakit DBD
Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  merupakan  suatu  infeksi  virus  yang  diakibatkan  oleh  virus  dengue,  yang ditransmisikan  melalui gigitan nyamuk vektor Aedes aegypti atau Aedes albopictus  yang telah terinfeksi.  DBD ditandai oleh gejala demam mendadak, nyeri sendi dan otot yang parah, sakit kepala, ruam pada kulit, dan dalam kasus  yang  lebih  berat,  perdarahan  internal  dan  masalah  pembekuan  darah.  Gejala  umumnya  muncul  setelah masa  inkubasi dan dapat  berkisar dari bentuk ringan hingga berat, yang  membutuhkan penanganan medis  yang serius [1].
Demam  berdarah umumnya  melanda pada periode dan usai  musim  hujan, terutama di daerah tropis dan subtropis,  termasuk  wilayah  seperti  Afrika,  Asia  Tenggara,  Tiongkok,  India,  Timur  Tengah,  Karibia,  Amerika Tengah, Amerika Selatan, juga Australia, Pasifik Selatan, dan Pasifik Tengah. Tanda dan gejala demam berdarah bisa berbeda-beda pada setiap pasien, bergantung pada tingkat keparahan dan tahapan DBD yang dihadapi[2]:

## 2.3 Metode Teorema Bayes
Metode  Teorema  Bayes  ialah  suatu  pendekatan  statistik  yang  diterapkan  untuk  mengestimasi  probabilitas  dari suatu  peristiwa  atau  situasi  berdasarkan  data  yang  tersedia  pada  saat  ini  atau  awalnya.  Metode  ini  didasarkan pada  Teorema  Bayes  [16]-[17],  yang  merupakan  prinsip  dasar  dalam  teori  probabilitas  yang  memungkinkan pembaruan  probabilitas  suatu  peristiwa  ketika  informasi  tambahan  tersedia.  Metode  Teorema  Bayes  sering digunakan dalam berbagai bidang, termasuk statistik, ilmu data, dan ilmu komputer, untuk mengambil keputusan atau melakukan prediksi  berdasarkan data yang telah ada dan  mengintegrasikan  informasi  baru  yang diperoleh. Metode  Teorema  Bayes  ditemukan  oleh  Thomas  Bayes  yang  berprofesi  seorang  pendeta.  Metode  tersebut ditemukan pada tahun 1763 [18]-[19].
Dalam  lingkungan  medis  atau  dalam  proses  diagnostik,  Metode  Teorema  Bayes  dapat  diterapkan  untuk mengkomputasi  peluang  terjadinya  suatu  penyakit  berdasarkan  gejala  yang  teramati  atau  faktor  risiko  khusus. Metode  ini  memungkinkan  penyedia  layanan  kesehatan  untuk  memperbarui  penilaian  mereka  mengenai kemungkinan suatu kondisi berdasarkan informasi baru, seperti hasil tes laboratorium tambahan atau perubahan dalam  gejala  pasien.  Dengan  menggabungkan  informasi  terbaru  bersama  dengan  pengetahuan  awal,  Metode Teorema Bayes memiliki potensi untuk mendukung proses diagnosis penyakit dan pengambilan keputusan medis yang lebih informatif. Prinsip utama dari Metode Teorema Bayes adalah untuk menghitung atau memperbaharui probabilitas terjadinya suatu peristiwa atau kondisi berdasarkan informasi yang ada saat ini atau informasi yang baru diakuisisi. Melalui penggabungan  informasi  baru dengan pengetahuan awal  atau hipotesis  yang telah ada, pendekatan ini membantu dalam membuat keputusan yang lebih efektif dan lebih terinformasi[20]. Di bawah ini, diperlihatkan rumus Persamaan menggunakan Teorema Bayes:
P(H|E) = P( E | H )∗P(H)i ∑ P( E | H k)∗P(H k ) n k=1 (1)
Keterangan: P(H|E)  : Probabilitas hipotesa H jika diketahui evidence E P(E|H)  : Probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesa H P(H) : Probabilitas hipotesa H P(E) : Probabilitas evidence E

## 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.v7i4.6776
n : Jumlah hipotesa yang terjadi Berikut ini panduan langkah demi langkah dalam menerapkan Metode Teorema Bayes:
a. Dengan  memanfaatkan data sampel  yang telah terkumpul,  langkah pertama adalah  menghitung probabilitas masing-masing  informasi  untuk  tiap  hipotesis  menggunakan  formula  Probabilitas  Bayes,  yang  dapat dirumuskan seperti berikut":
P(H|E) = P( E | H )∗P(H) P(E) (2)
b. Dengan memanfaatkan contoh data, langkah berikutnya adalah menerapkan formula ini untuk mengestimasi probabilitas yang terkait dengan masing-masing informasi untuk setiap hipotesis yang ada.
∑ P(E|H k ) = G1 + ⋯ + Gn n k=1
(3)
c. Berikut adalah Rumus  yang digunakan untuk mengkomputasi probabilitas pada setiap hipotesis, independen dari data pendukung:
P(HE|H k ) = P(E|H i ) ∑ P(E|H k ) n k=1 (4)
d. Menghitung  probabilitas  hipotesis  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  berikut,  di  mana  bukti  awal diambil  sebagai  titik  awal  dan  nilai  probabilitas  hipotesis  yang  tidak  memiliki  bukti  dikalikan  dengan  nilai probabilitas awal dari bukti, dan hasil perkalian tersebut dijumlahkan untuk setiap hipotesis:
∑ P(H i ) ∗ P ( E H i ) = P(H i ) ∗ P(E|H i ) + ⋯ + P(H i ) ∗ P(E|H i ) n k=1
(5)
e. Formula  untuk  mengestimasi  P(Hi|E),  yang  merupakan  probabilitas  kebenaran  Hi  dengan  bukti  E,  dapat dirumuskan sebagai berikut::
P(H i |E i ) = P( E | H i)∗P(H i ) P(E|H k ) (6)
f. Dalam  konteks  Teorema  Bayes,  nilai  kesimpulan  dapat  dihitung  dengan  mengalikan  probabilitas  awal  dari bukti (P(E|Hi)) dengan probabilitas bahwa Hi adalah benar jika bukti E ada (P(Hi|E)). Hasil dari perhitungan perkalian ini dapat dijumlahkan untuk menghasilkan nilai akhir dari kesimpulan yang diinginkan.
∑ bayes = P(E|H i ) ∗ P(H i |E i ) + ⋯ + P(E|H i ) ∗ P(H i |E i ) n k=1 (7)

## 2.4 Metode Certainty Factor
Metode  Certainty  Factor  merupakan  suatu  strategi  yang  diterapkan  dalam  Sistem  Pakar  untuk  mengukur  serta mengartikan  tingkat  keyakinan  atau  ketidakpastian  dalam  suatu  keputusan  atau  rekomendasi  yang  dihasilkan oleh sistem[21]-[22]. Dengan metode ini, sistem pakar memiliki kapabilitas untuk mempertimbangkan informasi yang  dapat  mempengaruhi  kepastian  suatu  keputusan,  baik  dampaknya  bersifat  positif  maupun  negatif.  Dalam metode  Certainty  Factor,  setiap  fakta  atau  aturan  dalam  basis  pengetahuan  diberi  nilai  Certainty  Factor  (CF) yang  menggambarkan  sejauh  mana  fakta  tersebut  mendukung  atau  meragukan  suatu  hipotesis  atau  keputusan. Nilai  CF  berkisar  antara  -1  dan  1,  dengan  nilai  positif  menunjukkan  dukungan  dan  nilai  negatif  menunjukkan keraguan  terhadap  hipotesis.  Misalnya,  jika  sebuah  fakta  sangat  mendukung  suatu  keputusan  atau  hipotesis, maka nilai CF akan mendekati 1. Sebaliknya, jika fakta tersebut menentang hipotesis, nilai CF akan mendekati - 1. Nilai 0 menunjukkan bahwa fakta tidak memiliki pengaruh apapun terhadap keputusan [23]-[24].
Pada  saat  mengambil  keputusan  atau  mengeluarkan  rekomendasi,  sistem  pakar  akan  menggabungkan nilai-nilai  Certainty  Factor  dari  berbagai  fakta  atau  aturan  yang  terkait  dengan  situasi  tertentu.  Dengan menghitung  total  nilai  CF  dan  mempertimbangkan  dampak  positif  dan  negatif  dari  setiap  faktor,  sistem  pakar dapat  menghasilkan  tingkat  keyakinan  keseluruhan  terhadap  suatu  keputusan  atau  rekomendasi.  Metode Certainty Factor sangat berguna dalam mengatasi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan di dalam Sistem Pakar, terutama ketika informasi yang tersedia tidak lengkap atau ambigu. Ini memungkinkan sistem pakar untuk memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan sesuai dengan tingkat keyakinan yang diperoleh dari informasi yang ada [25]-[26]. Adapun Rumus metode Certainty Factor dapat dilihat sebagai berikut : a. Premis Tunggal
CF(H, E) = CF(H) ∗ CF(E) (8)
Keterangan : CF(H)  : Ukuran Kepercayaan Pengguna CF(E)  : Ukuran Kepercayaan Pakar
b. Premis Kombinasi
CF kombinasi CF(H, E) 1 = CF(H, E 1 ) + CF(H, E 2 ) ∗ (1 − CF(H, E 1 ) (9)
CF kombinasi CF(H, E) old3 = CF(H, E) old + CF(H, E) 3 ∗ (1 − CF(H, E) old (10)

## 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.v7i4.6776

## 2.5 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  Kerja  Penelitian  adalah  struktur  atau  kerangka  konseptual  yang  digunakan  untuk  merancang, mengorganisir, dan mengarahkan seluruh proses penelitian. Kerangka kerja ini membantu peneliti dalam merinci langkah-langkah  yang  akan  diambil,  mengidentifikasi  elemen  yang  relevan,  serta  mengatur  hubungan  antara variabel dan konsep yang terlibat dalam penelitian. Berikut dapat dilihat gambar Kerangka Kerja Penelitian
Gambar 1. Kerangka Penelitian
a. Analisa Masalah
Dalam  melakukan penelitian,  Penulis  membutuhkan sebuah studi untuk mengangkat isu tersebut  agar dapat dibahas dan membantu menyelesaikan situasi tersebut.
b. Mengumpulkan Data
Pada penelitian ini, penulis mengumpulkan data atau bukti yang mendukung hipotesis atau tujuan penelitian, serta memvalidasi temuan atau hasil penelitian.
c. Studi Pustaka
Pada  penelitian  ini,  penulis  melakukan  studi  pustaka  untuk  memahami  penelitian  dan  perkembangan sebelumnya dalam domain tertentu, membangun dasar pengetahuan yang kuat, mengidentifikasi kekosongan penelitian yang ada, dan merumuskan kerangka teoretis untuk penelitian yang sedang dilakukan.
d. Analisa dan Perbandingan Metode
Pada  penelitian  ini,  penulis  melakukan  perbandingan  antara  metode  Teorema  Bayes  dan  Metode  Certainty Factor.
e. Kesimpulan
Penulis merangkuman singkat dari temuan atau hasil yang telah diperoleh dari suatu penelitian, analisis, atau proses evaluasi. Ini adalah bagian penting dari setiap karya tulis atau presentasi karena menggambarkan inti dari apa yang telah dipelajari, ditemukan, atau disimpulkan dari seluruh proses.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Permasalahan
Mengenal  berbagai  tanda-tanda  yang  muncul  pada  penyakit  demam  berdarah  dengue  (DBD)  memiliki signifikansi yang besar sebelum mengidentifikasi jenis gangguan yang dialami oleh individu tersebut.  Pada fase ini,  data  dikumpulkan  dari  beragam  referensi,  termasuk  ahli  spesialis,  literatur,  publikasi  ilmiah,  dan  sumber- sumber  lainnya.  Informasi  yang  terhimpun  berkaitan  dengan  eksplorasi  gejala  yang  terkait  dengan  penyakit demam  berdarah  dengue.  Tabel  1  merujuk  pada  catatan  historis  dari  pasien  yang  telah  diamati  mengalami gangguan.
Tabel 1. Data Gejala dan Nilai Kepakaran Penyakit DBD Kode Gejala Daftar Gejala Nilai Pakar Kod01 Demam hingga 40 derajat celcius 0,8 Kod02 Sakit kepala hebat 0,6 Kod03 Nyeri otot, tulang, dan sendi 0,4 Kod04 Mual dan muntah 0,4 Kod05 Sakit pada bagian belakang mata 0,6 Kod06 Pembengkakan kelenjar getah bening 0,6 Kod07 Ruam kulit 0,8 Kod08 Jantung berdebar 0,6

## 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.v7i4.6776
Kode Gejala Daftar Gejala Nilai Pakar Kod09 Gusi berdarah atau mimisan 0,8 Kod10 Sakit Perut 0,6 Kod11 Penurunan jumlah trombosit 1
Selanjutnya  pada  Tabel  2  menyajikan  skala  penilaian  dengan  nilai-nilai  yang  mengindikasikan  tingkat keyakinan  terhadap  suatu  pernyataan,  Tabel  ini  menggambarkan  sejauh  mana  tingkat  keyakinan  yang  dapat diatribusikan pada berbagai pernyataan dengan menggunakan skala nilai yang disediakan.
Tabel 2. Nilai Keterangan Keterangan Nilai CF Sangat  Yakin 1,0 Yakin 0,8 Cukup  Yakin 0,6 Kurang  Yakin 0,4 Tidak  Tahu 0,2 Tidak 0 Tabel 3. Data Riwayat Penyakit Pasien Nama Pasien Gejala Kod0 1 Kod0 2 Kod0 3 Kod0 4 Kod0 5 Kod0 6 Kod0 7 Kod0 8 Kod0 9 Kod1 0 Kod1 1 Ayu * * * * Dika * * * * * Citra * * * * Elsa * * * * * * Hisyam * * * * * Guntur * * * * * Khairunnis a * * * * * * Fajar * * * * * Adlin * * * * * Aldo * * * * *
Simbol  bintang  (*)  di  Tabel  3  mengindikasikan  bahwa  gejala  yang  tercantum  sebelumnya  telah  dialami oleh pasien.

## 3.2 Penerapan Metode Bayes
Tindakan  yang  dipilih  untuk  diterapkan  pada  sistem  yang  akan  dibuat  melibatkan  penerapan  algoritma. Pendekatan  yang  menggunakan  Teorema  Bayes  telah  diadopsi  dan  dirancang  melalui  proses  konsultasi  untuk mengenali jenis penyakit berdasarkan data historis pasien.

## Tabel 4. Hasil Konsultasi
Kode Gejala Pertanyaan Berdasarkan Gejala Jawaban Pasien Kod01 Demam hingga 40 derajat celcius Ya Kod02 Sakit kepala hebat Ya Kod03 Nyeri otot, tulang, dan sendi Ya Kod04 Mual dan muntah Tidak Kod05 Sakit pada bagian belakang mata Ya Kod06 Pembengkakan kelenjar getah bening Tidak Kod07 Ruam kulit Ya Kod08 Jantung berdebar Ya Kod09 Gusi berdarah atau mimisan Ya Kod10 Sakit Perut Tidak Kod11 Penurunan jumlah trombosit Tidak
Setiap  gejala  dihitung  menggunakan  Teorema  Bayes  setelah  menerima  respons  dari  pertanyaan konsultatif. Di bawah ini adalah langkah-langkah algoritma implementasi metode Teorema Bayes: a. Tentukan tingkat probabilitas
Probabilitas  dihitung  dengan  menghasilkan  hasil  bagi  antara  jumlah  total  gejala  dan  jumlah  keseluruhan penyakit, atau lebih lengkapnya dapat diilustrasikan dalam persamaan 2.
Kod01 = 8 11 = 0,727

## 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.v7i4.6776
Kod02 = 5 11 = 0,455
Kod03 = 7 11 = 0,636
Kod04 = 4 11 = 0,364
Kod05 = 3 11 = 0,273
Kod06 = 3 11 = 0,273
Kod07 = 6 11 = 0,545
Kod08 = 5 11 = 0,455
Kod09 = 4 11 = 0,364
Kod10 = 4 11 = 0,364
Kod11 = 2 11 = 0,182
Hasil  perhitungan untuk setiap gejala  berdasarkan  jenis penyakit dari perhitungan sebelumnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 5. Gejala dan Nilai Gejala Penyakit DBD Kode Gejala Daftar Gejala Nilai Gejala Kod01 Demam hingga 40 derajat celcius 0,727 Kod02 Sakit kepala hebat 0,455 Kod03 Nyeri otot, tulang, dan sendi 0,636 Kod04 Mual dan muntah 0,364 Kod05 Sakit pada bagian belakang mata 0,273 Kod06 Pembengkakan kelenjar getah bening 0,273 Kod07 Ruam kulit 0,545 Kod08 Jantung berdebar 0,455 Kod09 Gusi berdarah atau mimisan 0,364 Kod10 Sakit Perut 0,364 Kod11 Penurunan jumlah trombosit 0,182
Tabel ini memberikan informasi tentang gejala-gejala yang diamati dan nilai-nilai masing-masing gejala yang menjadi indikator terkait dengan penyakit DBD.
b. Dengan merujuk pada data contoh, lakukan agregasi nilai probabilitas yang terkait dengan setiap bukti untuk masing-masing  hipotesis.  Formula  ini  tertera  dalam  persamaan  3  dan  dipergunakan  untuk  menggabungkan total probabilitas setelah diperoleh.
Kod01 = P(E|H) = 0,727 Kod02 = P(E|H) = 0,455 Kod03 = P(E|H) = 0,636 Kod05 = P(E|H) = 0,273 Kod07 = P(E|H) = 0,545 Kod08 = P(E|H) = 0,455 Kod09 = P(E|H) = 0,364 ∑ P(E|H k ) = n k=1 0,727 + 0,455 + 0,636 + 0,273 + 0,545 + 0,455 + 0,364 = 3,455
c. Persamaan  keempat  dirumuskan  guna  mengestimasi  probabilitas  nilai  hipotesis  H  tanpa  memperhatikan setiap elemen bukti untuk tiap hipotesis.
Kod01 = P(H1) = 0,727 3,455 = 0,210
Kod02 = P(H1) = 0,455 3,455 = 0,132
Kod03 = P(H1) = 0,636
3,455 = 0,184
Kod05 = P(H1) = 0,273
3,455 = 0,079
Kod07 = P(H1) = 0,545 3,455 = 0,158
Kod08 = P(H1) = 0,455 3,455 = 0,132
Kod09 = P(H1) = 0,364 3,455 = 0,105
d. Menghitung probabilitas hipotesis dengan bukti pendukung melibatkan perbandingan antara nilai probabilitas awal bukti dengan probabilitas hipotesis tanpa inklusi bukti pendukung. Langkah ini melibatkan peningkatan bertahap untuk setiap hipotesis yang dibahas dalam bagian pembahasan kelima.

## 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.v7i4.6776
∑ = (0,727 ∗ 0,210) + (0,455 ∗ 0,132) + (0,636 ∗ 0,184) + (0,273 ∗ 0,079) + (0,545 ∗ 0,158) +
7 k=7 (0,455 ∗ 0,132) + (0,364 ∗ 0,105)
= 0,153 + 0,060 + 0,117 + 0,022 + 0,086 + 0,060 + 0,038 = 0,536
e. Melakukan  perhitungan  P(Hi|E),  yang  mewakili  probabilitas  kebenaran  Hi  dengan  adanya  bukti  E, formula terdapat dalam persamaan 6.
P(H1|E1) = 0,727∗0,210
0,536 = 0,153 0,536 = 0,286
P(H1|E2) = 0,455∗0,132
0,536 = 0,060 0,536 = 0,112 P(H1|E3) = 0,636∗0,184 0,536 = 0,117 0,536 = 0,219 P(H1|E5) = 0,273∗0,079 0,536 = 0,022 0,536 = 0,040 P(H1|E7) = 0,545∗0,158
0,536 = 0,086 0,536 = 0,161 P(H1|E8) = 0,455∗0,132 0,536 = 0,060 0,536 = 0,112 P(H1|E9) = 0,364∗0,105 0,536 = 0,038 0,536 = 0,071
f. Mengestimasi  nilai  akhir  dari  Teorema  Bayes  dilakukan  dengan  mengalikan  probabilitas  bukti  asli,  yaitu P(E|Hi), dengan nilai hipotesis Hi, kemudian mengagregasi hasil perkalian yang berasal dari persamaan 7. ∑ Bayes = (0,727 ∗ 0,286) + 7 k=7 (0,455 ∗ 0,112) + (0,636 ∗ 0,219) + (0,273 ∗ 0,040) + (0,545 ∗
0,161) + (0,455 ∗ 0,112) + (0,364 ∗ 0,071) = 0,208 + 0,051 + 0,139 + 0,011 + 0,088 + 0,051 + 0,026 = 0,573
Berdasarkan  hasil  komputasi  menggunakan  pendekatan  Teorema  Bayes,  dapat  disimpulkan  bahwa  pasien mengalami kondisi Demam Berdarah Dengue dengan tingkat keyakinan sebesar 0,573 atau 57,29%.

## 3.3 Penerapan Metode Certainty Factor
Langkah-langkah dalam penerapan metode certainty factor melibatkan identifikasi adanya 7 gejala yang  sejajar dengan penyakit DBD dalam hasil pencocokan.
a. Melakukan  penghitungan  dengan  menerapkan  metode  CF  sesuai  dengan  rumus  yang  diberikan  dalam persamaan 8, dan menemukan nilai keyakinan terkait gejala yang diambil dari data pasien dijelaskan dalam Tabel 5, sementara nilai kepastian dapat ditemukan dalam Tabel 1.
1) Kod01 = Demam hingga 40 derajat celcius (0,727)
CF[H, E] 1 = CF[H] 1 ∗ CF[E] 1 = 0,727 ∗ 0,8
= 0,582
2) Kod02 = Sakit kepala hebat (0,455) CF[H, E] 2 = CF[H] 2 ∗ CF[E] 2 = 0,455 ∗ 0,6
= 0,273
3) Kod03 = Nyeri otot, tulang, dan sendi (0,636) CF[H, E] 3 = CF[H] 3 ∗ CF[E] 3 = 0,636 ∗ 0,4
= 0,254
4) Kod05 = Sakit pada bagian belakang mata (0,273) CF[H, E] 4 = CF[H] 4 ∗ CF[E] 4 = 0,273 ∗ 0,6 = 0,164 5) Kod07 = Ruam kulit (0,545) CF[H, E] 5 = CF[H] 5 ∗ CF[E] 5 = 0,545 ∗ 0,8 = 0,436
6) Kod08 = Jantung berdebar (0,455) CF[H, E] 6 = CF[H] 6 ∗ CF[E] 6 = 0,455 ∗ 0,6 = 0,273 7) Kod09 = Gusi berdarah atau mimisan (0,364) CF[H, E] 7 = CF[H] 7 ∗ CF[E] 7 = 0,364 ∗ 0,8 = 0,291

## 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.v7i4.6776
b. Tahapan berikutnya melibatkan penggabungan nilai CF dari masing-masing peraturan dengan menggunakan formula CFcombine sebagaimana ditunjukkan dalam persamaan 2.
CF combine1 = CF[ H , E ] 1 + CF [ H , E ] 2 ∗ ( 1 − CF[ H , E ] 1 ) = 0,582 + 0,273 ∗ (1 − 0.582) = 0,582 + 0,273 ∗ 0,418 = 0,582 + 0,114 = 0,696 CF combine2 = CF combine1 + CF[H, E] 3 ∗ (1 − CF combine1 ) = 0,696 + 0,254 ∗ (1 − 0,696) = 0,696 + 0,254 ∗ 0,304 = 0,696 + 0,077 = 0,773 CF combine3 = CF combine2 + CF[H, E] 4 ∗ (1 − CF combine2 ) = 0,773 + 0,164 ∗ (1 − 0,773) = 0,773 + 0,164 ∗ 0,227 = 0,773 + 0,037 = 0,810 CF combine4 = CF combine3 + CF[H, E] 5 ∗ (1 − CF combine3 ) = 0,810 + 0,436 ∗ (1 − 0,810) = 0,810 + 0,436 ∗ 0,190 = 0,810 + 0,083 = 0,893 CF combine5 = CF combine4 + CF[H, E] 6 ∗ (1 − CF combine4 ) = 0,893 + 0,273 ∗ (1 − 0,893) = 0,893 + 0,273 ∗ 0,107 = 0,893 + 0,029 = 0,922 CF combine6 = CF combine5 + CF[H, E] 7 ∗ (1 − CF combine5 ) = 0,922 + 0,291 ∗ (1 − 0,922) = 0,922 + 0,291 ∗ 0,078 = 0,922 + 0,023 = 0,945
Dari hasil komputasi yang telah dilakukan, didapatkan tingkat kepercayaan sekitar 0,945 atau sekitar 94,47% untuk proses diagnosis penyakit jenis demam berdarah dengue pada pasien.

## 3.4 Analisa Hasil Persentase Metode Teorema Bayes dan CF (Certainty Factor)
Tabel 6 dibawah ini memaparkan persentase hasil diagnosis penyakit demam berdarah dengue berdasarkan dua pendekatan yang telah disebutkan sebelumnya.
Tabel 6. Hasil Persentase Nama Penyakit Teorema Bayes  Certainty Factor Demam Berdarah Dengue 57,29% 94,47%
Persentase  hasil  dari  penerapan  metode  Teorema  Bayes  dan  Faktor  Keyakinan  dapat  ditemukan  dalam Tabel 6, dan kesimpulannya adalah metode Teorema Bayes menghasilkan persentase sekitar 57,29%, sementara metode  Faktor  Keyakinan  menghasilkan  persentase  sekitar  94,47%  untuk  mendiagnosis  penyakit  demam berdarah dengue.

## 4. KESIMPULAN
Metode Bayes Theorem dan metode Certainty Factor memiliki potensi dalam proses diagnosis Demam Berdarah Dengue, seiring dengan  hasil perdebatan  yang telah diajukan dalam pembandingan efektivitas keduanya dalam mengidentifikasi  penyakit  tersebut.  Temuan  dari  pelaksanaan  sistem  pakar  dengan  penerapan  metode  Bayes Theorem menunjukkan tingkat akurasi sekitar 57,29%, sementara metode Certainty Factor menghasilkan tingkat akurasi sekitar 94,47%. Oleh karena  itu, dalam upaya untuk mengembangkan penelitian serupa di  masa depan, disarankan  untuk  lebih  mempertimbangkan  penerapan  teknik  Certainty  Factor  dalam  mengidentifikasi  kasus Demam Berdarah Dengue atau gangguan kesehatan lainnya.

## REFERENCES
[1] B.  Pratama  and  J.  R.  Sagala,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Demam  Berdarah  Akibat  Virus  Nyamuk  Aedes Aegpty Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” Excell. Midwifery J., vol. 2, no. 2, pp. 68–73, 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.v7i4.6776
[2] D.  O.  Kurniawati  and  T.  F.  Efendi,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Diagnosa  Penyakit  Demam Berdarah,”  J.  Inform.  Komput.  dan  …,  vol.  2020,  no.  1,  pp.  1–10,  2021,  [Online].  Available: https://jurnal.itbaas.ac.id/index.php/jikobis/article/view/17.
[3] B.  S.  L.  Anggoro,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Demam  Berdarah  Menggunakan  Metode  Decision  Tree,”  Fak. Komun. Dan Inform. Univ. Muahammadyah Surakarta, pp. 1–11, 2018.
[4] E. Oktarina et al., “PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR DALAM MENDIAGNOSIS .
[5] R. Simalango and A. S. Sinaga, “Diagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Dengan Teorema Bayes,” vol. 3, pp. 43–50, 2019.
[6] A. A. Sofyan, J. Wastira, and Y. Ayash, “Garuda2575322,” vol. 10, no. 1, 2020.
[7] A.  Wahyu  Syahroni,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Demam  Berdarah  Berbasis  Website  Menggunakan  Metode Certainty Factor,” Univ. Palangka Raya, pp. 1–127, 2019.
[8] Warna, “Implementasi Algoritma Certainty  Factor  untuk Mendiagnosa Penyakit  yang Disertai  Demam,”  vol.  IV, pp. 129–137, 2023.
[9] S. N. Arif, M. Syahril, S. Kusnasari, and H. Winata, “Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Handphone Oppo Dengan Menggunakan Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. Dan Sist. Komput. TGD, vol. 4, no. 1, pp. 112–126, 2021.
[10]  M. R. Fadhillah, I. Ishak, and P. S. Ramadhan, “Implementasi Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Penyakit Gastritis Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,”  J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[11]  M.  R.  Fadillah,  B.  Andika,  and  D.  Saripurna,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Dan  Hama  Penyerang  Tanaman Bougenville Dengan Metode Teorema Bayes,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. Dan Komputer), vol. 19, no. 1, pp. 88–99, 2020.
[12]  D.  Nofriansyah,  R.  Gunawan,  and  E.  Elfitriani,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pertussis  (Batuk  Rejan) Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 3, no. 1, pp. 41–54, 2020.
[13]  H. Hafizah, “Sistem Pakar Untuk Pendiagnosaan Karies Gigi Menggunakan Teorema Bayes,”  J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 4, no. 1, pp. 103–111, 2021.
[14]  N.  A.  Sagat  and  A.  S.  Purnomo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Mata  Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes,”  J. Pendidik. dan Teknol. Indones., vol. 1, no. 8, pp. 329–337, 2021.
[15]  M. Syahrizal and H. Haryati, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Deteksi Kerusakan Mesin Alat Berat (Beko) Dengan Menerapkan Metode Teorema Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 2, no. 2, 2018.
[16]  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.
[17]  R.  Rachman,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Penyakit  Refraksi  Mata  Dengan  Metode  Teorema  Bayes  Berbasis  Web,”  J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020.
[18]  P.  S.  Ramadhan,  “Sistem  Pakar  Pendiagnosaan  Dermatitis  Imun  Menggunakan  Teorema  Bayes,”  InfoTekJar  J.  Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 3, no. 1, pp. 43–48, 2018.
[19]  S.  Murni  and  F.  Riandari,  “Penerapan  Metode  Teorema  Bayes  Pada  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Lambung,” J. Teknol. Dan Ilmu Komput. Prima, vol. 1, no. 2, pp. 166–172, 2018.
[20]  H.  T.  Sihotang,  E.  Panggabean,  and  H.  Zebua,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Herpes  Zoster  Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Inform. Pelita Nusant., vol. 3, no. 1, 2018.
[21]  D. Maulina, “Metode Certainty Factor Dalam Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2020.
[22]  S. Batubara, S. Wahyuni, and E. Hariyanto, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dalam,” in Seminar Nasional Royal (SENAR), 2018, vol. 1, no. 1, pp. 81–86.
[23]  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, pp. 159–177, 2019.
[24]  D. Aldo and A. Ardi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Limfoma dengan Metode Certainty Factor,” Sains dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 60–69, 2019.
[25]  R.  Hariyanto  and  K.  Sa’diyah,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  dan  Hama  Pada  Tanaman  Tebu  Menggunakan Metode Certainty Factor,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 3, no. 1, pp. 29–32, 2018.
[26]  R.  R.  Girsang  and  H.  Fahmi,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Katarak  Dengan  Metode  Certainty  Factor Berbasis Web,” MATICS J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. (Journal Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 11, no. 1, pp. 27– 31, 2019.