## 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.v7i4.6778

## Analisis Perbandingan Teorema Bayes dan Certainty factor dalam Mendiagnosa Von Hippel-Lindau Disease
Kusno Harianto 1,* , Azahari 2
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: 1,* kusno@wicida.ac.id, 2 azahari@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: kusno@wicida.ac.id
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas dua metode diagnostik dalam mengidentifikasi penyakit Von Hippel-Lindau (VHL), yaitu Teorema Bayes dan Certainty Factor. VHL adalah penyakit langka yang memengaruhi organ- organ  seperti  otak,  mata,  dan  ginjal.  Kesehatan  adalah  aset  berharga  bagi  manusia,  dan  seringkali  diperlukan  bantuan  dari dokter  ahli  untuk  mendiagnosa  penyakit  yang  kompleks  seperti  VHL.  Dalam  era  teknologi  modern,  penggabungan  ilmu kedokteran dengan kecerdasan buatan telah memberikan dorongan baru dalam pengembangan sistem pakar untuk mendukung diagnosis medis yang lebih cepat dan akurat. Metode Teorema Bayes adalah teknik statistik yang digunakan untuk menghitung tingkat kepastian dalam data medis. Ini membantu dalam mengukur probabilitas apakah seseorang memiliki VHL atau tidak. Di  sisi  lain,  Certainty  Factor  adalah  metode  lain  yang  mengukur  tingkat  keyakinan  dalam  mendiagnosa  penyakit  dengan menggunakan metrik tertentu, seperti seberapa pasti gejala berkaitan dengan penyakit tersebut. Penelitian ini akan melakukan uji  coba  terhadap  kedua  metode  tersebut  dengan  menggunakan  data  medis  dan  kasus  VHL  yang  sudah  ada.  Kami  akan membandingkan  tingkat  akurasi,  efisiensi,  dan  kecepatan  kedua  metode  ini  dalam  mendiagnosa  VHL.  Hasil  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan  wawasan  yang berharga tentang  mana  metode  yang lebih baik digunakan dalam mendukung diagnosis  VHL.  Penerapan  sistem  pakar  dalam  dunia  kedokteran  sangat  penting  karena  dapat  membantu  dokter  dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem pakar medis  yang  lebih  canggih  dan  akurat,  yang  pada  gilirannya  akan  meningkatkan  perawatan  dan  prognosis  pasien  dengan penyakit VHL dan penyakit lainnya. Dengan demikian, penelitian ini memiliki dampak potensial yang signifikan dalam bidang kesehatan dan ilmu komputer. Hasil dari penelitian ini adalah dua metode dalam mendiagnosis penyakit Von Hippel-Lindau: "Certainty Factor" dengan tingkat kepastian 97,44%, dan "Teorema Bayes" dengan tingkat kepastian 41,22%. Ini memberikan pandangan tentang efektivitas relatif kedua metode tersebut dalam mendiagnosis penyakit tersebut, dengan "Certainty Factor" tampaknya lebih andal.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Analisis Perbandingan; Teorema Bayes; Certainty Factor; Von Hippel-Lindau Disease
Abstract− This research aims to compare the effectiveness of two diagnostic methods in identifying Von Hippel-Lindau (VHL) disease, namely the Bayes' Theorem and Certainty Factor. VHL is a rare disease that affects organs such as the brain, eyes, and kidneys. Health is a precious asset for humans, and often the assistance of specialized doctors is required to diagnose complex conditions like VHL. In the era of modern technology, the fusion of medical science with artificial intelligence has provided a fresh impetus in the development of expert systems to support faster and more accurate medical diagnoses. The Bayes' Theorem method is a statistical technique  used to calculate the level of  certainty in  medical data.  It helps measure the probability  of whether someone has VHL or not. On the other hand, Certainty Factor is another method that gauges the level of confidence in  diagnosing a  disease using specific  metrics, such as how  certain symptoms are related to the  disease. This  research  will conduct experiments on both methods using existing medical data and VHL cases. We will compare the accuracy, efficiency, and speed of both methods in diagnosing VHL. The results of this study are expected to provide valuable insights into which method is better suited to support VHL diagnosis. The implementation of expert systems in the field of medicine is crucial as it  can  assist  doctors  in  making  better  decisions.  The  findings  of  this  research  can  contribute  to  the  development  of  more advanced and accurate medical expert systems, which, in turn, will enhance the care and prognosis of patients with VHL and other diseases. Thus, this research has the potential for significant impact in the fields of health and computer s cience. The results of the study indicate two methods in diagnosing Von Hippel-Lindau disease: "Certainty Factor" with a certainty level of 97.44%, and "Bayes' Theorem" with a certainty level of 41.22%. This provides insights into the relative effectivenes s of both methods in diagnosing the disease, with "Certainty Factor" appearing to be more reliable.
Keywords: Expert System; Comparative Analysis; Bayes' Theorem; Certainty Factor; Von Hippel-Lindau Disease

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  Von  Hippel-Lindau  (VHL)  adalah  penyakit  genetik  langka  yang  memengaruhi  pertumbuhan  sel  pada berbagai organ tubuh manusia, termasuk otak, mata, ginjal, sumsum tulang belakang, dan pankreas[1]. Penyakit ini disebabkan oleh mutasi genetik dalam gen VHL dan sering kali bersifat familial, artinya dapat diwariskan dari generasi  ke  generasi[2].  VHL  memiliki  gejala  yang  beragam  dan  dapat  menunjukkan  tanda-tanda  yang  mirip dengan penyakit lain. Oleh karena itu, diagnosis VHL merupakan tantangan di dunia kedokteran yang memerlukan pendekatan yang cermat dan terpercaya.
Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  perkembangan  teknologi  medis  dan  ilmu  komputer  telah  membuka peluang  baru  dalam  bidang  diagnosis  penyakit.  Salah  satu  pendekatan  yang  semakin  berkembang  adalah penggunaan kecerdasan buatan (artificial intelligence, AI) dan sistem pakar dalam proses diagnostik. Teknologi ini  memiliki potensi besar untuk membantu dokter dan tenaga  medis dalam  mendiagnosa penyakit secara  lebih efisien dan akurat. Dalam konteks ini, metode statistik seperti Teorema Bayes dan Certainty Factor menjadi sangat relevan.

## 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.v7i4.6778
Teorema  Bayes  adalah  salah  satu  alat  statistik  yang  sangat  kuat  yang  digunakan  untuk  menghitung probabilitas berdasarkan informasi yang ada[3][4]. Dalam konteks diagnostik medis, Teorema Bayes digunakan untuk  menghitung  probabilitas  bahwa  seseorang  memiliki  suatu  penyakit  berdasarkan  gejala  yang  dialami  dan informasi medis yang tersedia. Dalam kasus VHL, Teorema Bayes dapat digunakan untuk menghitung probabilitas bahwa seorang pasien menderita penyakit ini berdasarkan gejala klinisnya, riwayat keluarga, dan hasil tes medis. Ini  dapat  membantu  dokter  dalam  mengambil  keputusan  yang  lebih  tepat  mengenai  diagnosis  dan  rencana perawatan.
Certainty Factor adalah metode lain yang digunakan dalam sistem pakar untuk mengukur tingkat keyakinan dalam mendiagnosa suatu kondisi[5]. Metode ini menggunakan metrik tertentu untuk menilai tingkat keyakinan bahwa suatu gejala atau tanda klinis berkaitan dengan penyakit tertentu[6]. Dalam konteks VHL, Certainty Factor dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keyakinan  bahwa  gejala  seperti  hematuria  (darah  dalam  urine)  atau hemianopsia  (kehilangan  sebagian  penglihatan)  berkaitan  dengan  penyakit  ini.  Hal  ini  dapat  membantu  dalam mengidentifikasi pasien yang memerlukan evaluasi lebih lanjut dan pemeriksaan lebih mendalam.
Diagnosis VHL adalah tugas yang kompleks dan sering kali memerlukan waktu yang cukup lama. Gejala penyakit ini bisa bervariasi dari satu pasien ke pasien lainnya, dan ada banyak faktor yang perlu dipertimbangkan dalam proses diagnosis, termasuk riwayat keluarga, hasil pemeriksaan fisik, dan data laboratorium.
Selain itu, karena VHL adalah penyakit langka, banyak dokter mungkin tidak memiliki pengalaman yang cukup  dalam  mengidentifikasi  dan  mengelola  kasus-kasus  ini.  Oleh  karena  itu,  ada  kebutuhan  yang  mendesak untuk pengembangan alat bantu diagnostik yang dapat membantu dokter dalam proses ini.
Penelitian  ini  memiliki  relevansi  yang  signifikan  dalam  dunia  kedokteran  dan  ilmu  komputer.  Dengan menggunakan Teorema Bayes dan Certainty Factor dalam analisis diagnosa VHL, dapat mengidentifikasi metode mana yang lebih efektif dan akurat dalam membantu dokter dalam mendiagnosa penyakit ini. Ini dapat berpotensi mempercepat proses diagnosis, mengurangi kesalahan diagnosa, dan meningkatkan pengelolaan kasus VHL.
Menurut hasil riset yang telah dilaksanakan oleh beberapa peneliti sebelumnya, salah satunya adalah Nur Yanti pada tahun 2020, mereka mengidentifikasi penyakit pada tanaman buah citrus dengan menerapkan metode certainty factor. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perhitungan certainty factor untuk penyakit huanglobing menunjukkan tingkat keyakinan sebesar 96%[7]. Pada tahun 2020, Rizal dan Sera melanjutkan dengan penelitian yang membahas penggunaan metode teorema Bayes dalam mendeteksi penyakit refraksi mata. Dalam penelitian ini, hasil perhitungan menunjukkan bahwa jenis penyakit presbiopi didiagnosis sebagai yang paling tinggi dengan presentase sebesar 45%[8]. Studi yang dilakukan oleh Mukhlis dan rekan-rekannya pada tahun 2021 menggunakan metode teorema Bayes untuk melakukan diagnosis penyakit pada tanaman kopi. Penelitian ini mencakup empat jenis penyakit dengan total dua belas gejala yang diamati. Hasil perhitungan dalam penelitian ini mengungkapkan bahwa  penyakit  jamur  upas  pada  tanaman  kopi  memiliki  nilai  probabilitas  tertinggi  sebesar  0,605  atau  setara dengan 60,5%, yang lebih tinggi daripada jenis penyakit lainnya[9]. Studi berikutnya yang dilakukan oleh Rohmat dan timnya pada tahun 2020 menggunakan metode certainty factor untuk mendiagnosis penyakit pada kuda laut. Dalam penelitian ini, ditemukan bahwa diagnosa penyakit buble desease memiliki tingkat  kepercayaan tertinggi sebesar 98,86%[10]. Penelitian yang dilakukan oleh Yunitasari dan rekannya pada tahun 2021 membandingkan penggunaan metode certainty factor dan dempster shafer dalam mendiagnosis gangguan depresi pasca melahirkan. Berdasarkan hasil perhitungan dalam penelitian ini, metode certainty factor terbukti lebih efektif daripada metode dempster shafer dalam mendiagnosis gangguan depresi pasca melahirkan, karena memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi, yaitu mencapai 90%, sedangkan metode dempster shafer hanya mencapai 70%[11].
Sistem pakar yang didasarkan pada metode ini juga dapat membantu dokter yang kurang berpengalaman dalam mengidentifikasi VHL, sehingga meningkatkan kemampuan mereka dalam merawat pasien dengan penyakit ini. Selain itu, hasil penelitian ini dapat membantu dalam pengembangan teknologi diagnostik yang lebih canggih dan  akurat,  yang  dapat  diterapkan  dalam  berbagai  aspek  kedokteran.  Hasil  penelitian  ini  juga  bisa  mendukung pengembangan teknologi diagnostik yang lebih canggih, yang dapat digunakan dalam berbagai bidang kedokteran. Penelitian  ini dapat  memberikan dampak positif pada perawatan pasien dan  meningkatkan pemahaman tentang penyakit VHL.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem Pakar adalah suatu jenis perangkat lunak atau sistem komputer yang dirancang untuk meniru kemampuan manusia  dalam  membuat  keputusan,  mendiagnosis  masalah,  atau  memberikan  solusi  dalam  suatu  bidang tertentu[12]. Sistem ini merupakan bagian dari cabang kecerdasan buatan yang fokus pada penerapan pengetahuan eksplisit dari seorang pakar manusia ke dalam sebuah sistem komputer[13]. Tujuan utama dari sistem pakar adalah untuk memberikan rekomendasi atau solusi yang cerdas dan tepat dalam konteks yang spesifik.
Sistem pakar bekerja dengan cara mengumpulkan pengetahuan dari seorang pakar manusia dalam bidang tertentu  dan  mengkodekannya  ke  dalam  bentuk  yang  dapat  dimengerti  oleh  komputer.  Informasi  ini  disimpan dalam bentuk aturan, basis pengetahuan, atau model yang dapat digunakan oleh sistem untuk menganalisis masalah dan  mengambil  keputusan[14].  Sistem  pakar  juga  dapat  belajar  dari  pengalaman,  mengasah  kemampuannya

## 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.v7i4.6778
seiring  waktu  dengan  membandingkan  hasil  prediksi  atau  solusi  yang  dihasilkannya  dengan  kinerja  yang sebenarnya[5].  Keunggulan  utama  sistem  pakar  adalah  kemampuannya  untuk  memberikan  solusi  dalam  situasi kompleks  atau  dalam  bidang  yang  memerlukan  pengetahuan  yang  mendalam[15].  Contoh  penggunaan  sistem pakar meliputi diagnosis medis, perencanaan produksi, pengelolaan rantai pasokan, peramalan cuaca, dan banyak bidang lainnya di mana keputusan berdasarkan pengetahuan khusus sangat penting.
Dalam perkembangannya, sistem pakar juga telah mengintegrasikan teknologi seperti kecerdasan buatan, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan kemampuannya dalam mengatasi masalah yang semakin kompleks dan beragam. Dengan demikian, sistem pakar memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi, kualitas, dan akurasi pengambilan keputusan dalam berbagai industri dan aplikasi.

## 2.2 Von Hippel-Lindau Disease
Penyakit Von Hippel-Lindau (VHL), juga dikenal sebagai sindrom Von Hippel-Lindau, adalah penyakit genetik langka  yang  ditandai  oleh  pembentukan  tumor  jinak  (non-kanker)  dan  kanker  di  berbagai  organ  dalam tubuh[16][17]. Penyakit ini ditemukan pertama kali oleh dua dokter, Eugene von Hippel dan Arvid Lindau, yang mengidentifikasi gejala-gejala utamanya pada awal abad ke-20. VHL  merupakan penyakit autosomal dominan, yang berarti bahwa satu salinan gen yang bermutasi dari salah satu orang tua sudah cukup untuk mewariskannya kepada anak mereka[18][19].
Diagnosis  penyakit  Von  Hippel-Lindau  biasanya  dibuat  melalui  pemeriksaan  genetik  untuk  mendeteksi mutasi  pada  gen  VHL.  Meskipun  tidak  ada  obat  yang  bisa  menyembuhkan  VHL,  perawatan  terfokus  pada pengelolaan tumor-tumor yang muncul, seperti operasi pengangkatan tumor atau penggunaan teknik pemantauan berkala. Pencegahan penyakit ini dalam keluarga dengan riwayat VHL dapat dilakukan dengan konseling genetik dan pengujian genetik pra-implantasi.

## 2.3 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[20]. 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[21][22].
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[5].  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. Adapun Rumus metode Certainty Factor dapat dilihat sebagai berikut[23]:
a. Premis Tunggal
CF(H, E) = CF(H) ∗ CF(E) (1)
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 ) (2)
CF kombinasi CF(H, E) old3 = CF(H, E) old + CF(H, E) 3 ∗ (1 − CF(H, E) old (3)

## 2.4 Metode Teorema Bayes
Thomas Bayes, seorang pendeta yang berasal dari Inggris dan beragama Presbiterian, dikenal sebagai tokoh yang mengembangkan Teorema Bayes pada tahun 1763. Teorema ini kemudian mengalami penyempurnaan dan revisi oleh  seorang  ahli  yang  bernama  Laplace.  Menurut  para  ahli,  tujuan  utama  dari  pendekatan  ini  adalah  untuk menghitung  probabilitas  suatu  peristiwa[24][25].  Teorema  Bayes  mencari  nilai  probabilitas  dengan mempertimbangkan  pengaruh  fundamental  dari  lingkungan  dan  sampel  terhadap  situasi  yang  dianalisis.  Untuk mendapatkan parameter baru, Teorema Bayes diaplikasikan dengan memanfaatkan pengetahuan sebelumnya.

## 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.v7i4.6778
Teorema Bayes merupakan metode yang sering digunakan dalam sistem pakar dan telah digunakan secara luas  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  melibatkan  perhitungan  probabilitas,  termasuk  penerapannya  dalam proses diagnosis penyakit. Teorema Bayes adalah teknik  yang  memanfaatkan prinsip-proinsip probabilitas atau nilai-nilai probabilitas untuk menghasilkan keputusan serta informasi yang akurat berdasarkan sebab-akibat yang sesungguhnya[26][27]. Ekspresi matematika dari Teorema Bayes dapat dirumuskan sebagai berikut[15]:
P(H|E) = P( E | H )∗P(H)i ∑ P( E | H k)∗P(H k ) n k=1 (4)
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 n : Jumlah hipotesa yang terjadi
Informasi  yang  disediakan  adalah  tentang  penggunaan  metode  Teorema  Bayes  dalam  menghitung probabilitas hipotesis berdasarkan bukti (evidence) yang  ada. Di bawah ini adalah algoritma untuk menerapkan metode ini:
a. Pertama-tama,  dengan  menggunakan  data  sampel  yang  telah  dikumpulkan,  hitung  probabilitas  setiap  bukti untuk setiap hipotesis dengan menggunakan Rumus Probabilitas Bayes berikut:
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 )∗𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) (5)
b. Selanjutnya,  dengan  menggunakan  data  sampel  tersebut,  gunakan  rumus  berikut  untuk  menghitung probabilitas dari setiap bukti terhadap setiap hipotesis:
∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) = 𝐺1 + ⋯ + 𝐺𝑛 𝑛 𝑘=1 (6)
c. Untuk  menentukan  probabilitas  dari  setiap  hipotesis  tanpa  mempertimbangkan  data  pendukung,  gunakan rumus berikut:
𝑃(𝐻𝐸|𝐻 𝑘 ) = 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) ∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) 𝑛 𝑘=1 (7)
d. Kemudian, untuk menentukan probabilitas hipotesis, terlepas dari bukti yang ada, gunakan rumus berikut:
∑ 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃 ( 𝐸 𝐻 𝑖 ) = 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) + ⋯ + 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) 𝑛 𝑘=1 (8)
e. Untuk menghitung P(Hi|E), yang merupakan kemungkinan bahwa Hi benar dengan adanya bukti E, gunakan rumus berikut:
𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸 𝑖 ) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 𝑖 )∗𝑃(𝐻 𝑖 ) 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) (9)
f. Dalam  Teorema  Bayes,  nilai  kesimpulan  dapat  dihitung  dengan  mengalikan  nilai  probabilitas  bukti  awal (P(E|Hi)) dengan probabilitas bahwa Hi benar jika ada bukti E (P(Hi|E)). Hasil perkalian tersebut kemudian dapat dijumlahkan untuk mendapatkan nilai 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 (10)

## 2.5 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  adalah  suatu  struktur  konseptual  yang  digunakan  untuk  merancang,  mengorganisasi, dan  menjalankan  sebuah  penelitian.  Ini  membantu  peneliti  dalam  mengidentifikasi  masalah  penelitian, merumuskan pertanyaan penelitian, dan merencanakan metode yang akan digunakan untuk menjawab pertanyaan- pertanyaan  tersebut.  Kerangka  kerja  penelitian  juga  membantu  mengatur  data,  menganalisis  temuan,  dan menyajikan hasil penelitian secara sistematis. Ada beberapa komponen utama dalam kerangka kerja penelitian ini, yang meliputi:
1. Analisa Masalah
Analisa  masalah  adalah  langkah  awal  dalam  memahami  dan  merinci  suatu  masalah  atau  situasi  tertentu. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi dan memahami sifat, penyebab, dan dampak masalah tersebut. Ini melibatkan pengumpulan informasi awal tentang masalah, seperti tanda-tanda atau gejala yang berkaitan, serta menyusun pemahaman awal tentang konteksnya.
2. Mengumpulkan Data
Mengumpulkan data adalah proses mengumpulkan informasi yang relevan dan diperlukan untuk analisis lebih lanjut.  Data  ini  bisa  diperoleh  melalui  berbagai  metode  seperti  survei,  wawancara,  pengamatan,  atau

## 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.v7i4.6778
penggunaan sumber data yang sudah ada. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa ada dasar  fakta yang kuat untuk analisis masalah.
3. Studi Pustaka
Studi  pustaka  melibatkan  penelusuran  dan  pembacaan  literatur  atau  sumber-sumber  yang  relevan  dengan masalah atau topik  yang sedang dipelajari. Ini  membantu untuk memahami penelitian atau pandangan  yang sudah  ada  terkait  dengan  masalah  tersebut.  Studi  pustaka  dapat  memberikan  konteks,  kerangka  kerja konseptual, dan dasar teoritis yang berguna untuk analisis masalah.
4. Analisa dan Perbandingan Metode
Analisis  dan  perbandingan  metode  melibatkan  evaluasi  dan  pemilihan  pendekatan  atau  metode  yang  sesuai untuk mengatasi masalah yang telah diidentifikasi. Ini bisa mencakup membandingkan berbagai pendekatan yang mungkin, seperti berbagai teknik atau strategi yang dapat digunakan. Tujuannya adalah untuk memilih metode yang paling efektif dalam mengatasi masalah yang ada.
5. Kesimpulan
Kesimpulan adalah tahap akhir dalam proses analisis. Ini melibatkan merangkum temuan dari analisis masalah dan  pengumpulan  data,  serta  menyimpulkan  solusi  atau  tindakan  yang  direkomendasikan.  Kesimpulan  ini harus didasarkan pada bukti yang ada dan analisis yang telah dilakukan.
Berikut ini adalah gambar kerangka kerja penelitian:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Pada tahap 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  Von  Hippel-Lindau.  Tabel  1  merujuk  pada  catatan  historis  dari  pasien  yang  telah  diamati  mengalami gangguan.
Tabel 1. Data Gejala dan Nilai Kepakaran Penyakit Von Hippel-Lindau Kode Gejala Daftar Gejala Nilai Pakar SC001 Sering sakit kepala 0,4 SC002 Mual 0,4 SC003 Kesulitan menjaga keseimbangan 0,6 SC004 Penurunan kekuatan atau koordinasi otot 0,6 SC005 Masalah penglihatan 0,4 SC006 Gangguan pendengaran pada satu telinga atau berdenging di telinga (tinnitus) 0,2 SC007 Tekanan darah yang meningkat 0,6 SC008 Diabetes 0,8 SC009 Terdapat benjolan pada tubuh 1 SC010 Mengalami penyakit kuning 0,8 SC011 Sakit punggung bahkan mati rasa 0,6
Pada  tabel  1  diketahui  sejumlah  gejala  yang  terkait  dengan  penyakit  Von  Hippel-Lindau  (VHL)  dan memberikan nilai kepakaran terhadap masing-masing gejala. Gejala seperti penurunan kekuatan atau koordinasi otot,  kesulitan  menjaga  keseimbangan,  diabetes,  dan  penyakit  kuning  memiliki  nilai  kepakaran  yang  tinggi, menunjukkan relevansi signifikan dalam mendiagnosis VHL. Sementara itu, gejala seperti gangguan pendengaran pada  satu  telinga  dan  serangan  panik  memiliki  nilai  kepakaran  yang  lebih  rendah.  Data  ini  membantu  dalam pemahaman tingkat pentingnya masing-masing gejala dalam konteks penyakit VHL.

## 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.v7i4.6778
Tabel 2. Nilai Keterangan
Kode Gejala Daftar Gejala Tidak 0 Tidak  Tahu 0,2 Kurang  Yakin 0,4 Cukup  Yakin 0,6 Yakin 0,8 Sangat  Yakin 1,0
Tabel 2,  yang berisi  "Nilai  Keterangan," digunakan untuk memberikan tingkat keyakinan atau kepastian terhadap  gejala-gejala  terkait  dengan  penyakit  Von  Hippel-Lindau  (VHL).  Skala  nilai  tersebut  berkisar  dari "Tidak" yang menunjukkan ketidakpastian hingga "Sangat Yakin" yang menandakan keyakinan paling kuat terkait dengan  hubungan  gejala  dengan  VHL.  Nilai-nilai  ini  memberikan  penilaian  yang  terstruktur  terhadap  tingkat keparahan atau kemungkinan penyakit pada pasien VHL.
Tabel 3. Data Riwayat Penyakit Pasien Nama Pasien Gejala SC00 1 SC00 2 SC00 3 SC00 4 SC00 5 SC00 6 SC00 7 SC00 8 SC00 9 SC01 0 SC01 1 Maria Dewi * * * * Siti Rahma * * * * Budi Santoso * * * * * Linda Wijaya * * * * * * Maya Suri * * * * * Agus Setiawa n * * * * * Putri Lestari Ahmad Fauzi * * * *
Simbol bintang (*) dalam Tabel 3 berperan sebagai penanda yang menunjukkan bahwa gejala yang terdaftar sebelumnya dalam tabel tersebut telah dialami oleh pasien. Dengan kehadiran simbol ini, kita dapat dengan cepat dan jelas mengidentifikasi gejala yang relevan atau signifikan dalam riwayat medis atau penilaian pasien.

## 3.2 Penerapan Metode Certainty Factor
Tindakan  yang  dipilih  untuk  diterapkan  pada  sistem  yang  akan  dibuat  melibatkan  penggunaan  algoritma. Pendekatan  yang  mengadopsi  metode  Certainty  Factor  telah  diputuskan  dan  direncanakan  melalui  berbagai konsultasi untuk mengidentifikasi jenis penyakit berdasarkan riwayat data pasien.
Tabel 4. Hasil Konsultasi Kode Gejala Daftar Gejala Jawaban Pasien Nilai Pasien SC001 Sering sakit kepala Ya 0,8 SC002 Mual Ya 0,8 SC003 Kesulitan menjaga keseimbangan Tidak 0 SC004 Penurunan kekuatan atau koordinasi otot Tidak 0 SC005 Masalah penglihatan Tidak 0 SC006 Gangguan  pendengaran  pada  satu  telinga  atau  berdenging  di telinga (tinnitus) Tidak 0 SC007 Tekanan darah yang meningkat Ya 0,6 SC008 Diabetes Tidak 0 SC009 Terdapat benjolan pada tubuh Ya 0,4 SC010 Mengalami penyakit kuning Ya 0,8 SC011 Sakit punggung bahkan mati rasa Ya 1

## 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.v7i4.6778
Tabel 4, yang merupakan "Hasil Konsultasi," mencatat respons pasien terhadap berbagai gejala yang terkait dengan penyakit Von Hippel-Lindau (VHL). Tabel ini memberikan gambaran tentang gejala yang dialami pasien dan  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk  evaluasi  dan  analisis  lebih  lanjut  terkait  dengan  kondisi  medis  yang mungkin dihadapi pasien.
Langkah-langkah dalam penerapan  metode certainty  factor  melibatkan  identifikasi adanya 6  gejala yang dialami oleh pasien. Dibawah ini adalah langkah-langkah dalam implementasi metode certainty factor.
1. Melakukan  penghitungan  dengan  menerapkan  metode  CF  sesuai  dengan  rumus  yang  diberikan  dalam persamaan 1, dan menemukan nilai keyakinan terkait  gejala yang diambil dari data pasien dijelaskan dalam Tabel 4, sementara nilai kepastian dapat ditemukan dalam Tabel 1.
a. SC001 = Sering sakit kepala
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1 = 𝐶𝐹[𝐻] 1 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 1 = 0,8 ∗ 0,4 = 0,32 b. SC002 = Mual 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 2 = 𝐶𝐹[𝐻] 2 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 2 = 0,8 ∗ 0,4
= 0,32
c. SC007 = Tekanan darah yang meningkat 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 3 = 𝐶𝐹[𝐻] 3 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 3 = 0,6 ∗ 0,6
= 0,36
d. SC008 = Terdapat benjolan pada tubuh
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 4 = 𝐶𝐹[𝐻] 4 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 4 = 0,4 ∗ 1
= 0,4 e. SC010 = Penyakit kuning
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 5 = 𝐶𝐹[𝐻] 5 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 5 = 0,8 ∗ 0,8
= 0,64
f. SC011 = Sakit punggung bahkan mati rasa 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 6 = 𝐶𝐹[𝐻] 6 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 6 = 1 ∗ 0,6 = 0,6
2. Tahapan ya 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 ) = 0,32 + 0,32 ∗ (1 − 0.32) = 0,32 + 0,32 ∗ 0,68 = 0,32 + 0,2176 = 0,5376 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒2 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 3 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 ) = 0,5376 + 0,36 ∗ (1 − 0,5376) = 0,5376 + 0,36 ∗ 0,4624 = 0,5376 + 0,1665 = 0,7041 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒3 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒2 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 4 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒2 ) = 0,7041 + 0,4 ∗ (1 − 0,7041) = 0,7041 + 0,4 ∗ 0,2959 = 0,7041 + 0,1184 = 0,8225 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒4 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒3 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 5 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒3 ) = 0,8225 + 0,64 ∗ (1 − 0,8225) = 0,8225 + 0,64 ∗ 0,1775 = 0,8225 + 0,1136 = 0,9361 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒5 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒4 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 6 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒4 ) = 0,9361 + 0,6 ∗ (1 − 0,9361) = 0,9361 + 0,6 ∗ 0,0639 = 0,9361 + 0,0383 = 0,9744

## 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.v7i4.6778
Hasil dari perhitungan yang telah dilakukan, didapatkan tingkat kepercayaan sebesar 0,9744 atau sekitar 97,44% untuk proses diagnosis penyakit Von Hippel-Lindau pada pasien.

## 3.3 Penerapan Metode Teorema Bayes
Langkah-langkah dalam implementasi metode teorema bayes untuk mendiagnosa penyakit Von Hippel-Lindau. 1. Menentukan probabilitas
𝑆𝐶001 = 6 11 = 0,5455
𝑆𝐶002 = 3 11 = 0,2727
𝑆𝐶003 = 3 11 = 0,2727
𝑆𝐶004 = 4 11 = 0,3636
𝑆𝐶005 = 3 11 = 0,2727
𝑆𝐶006 = 2 11 = 0,1818
𝑆𝐶007 = 4 11 = 0,3636
𝑆𝐶008 = 2 11 = 0,1818
𝑆𝐶009 = 2 11 = 0,1818
𝑆𝐶010 = 2 11 = 0,1818
𝑆𝐶011 = 2 11 = 0,1818
Hasil dari perhitungan untuk menentukan probabilitas dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai probabilitas Kode Gejala Daftar Gejala Nilai SC001 Sering sakit kepala 0,5455 SC002 Mual 0,2727 SC003 Kesulitan menjaga keseimbangan 0,2727 SC004 Penurunan kekuatan atau koordinasi otot 0,3636 SC005 Masalah penglihatan 0,2727 SC006 Gangguan pendengaran pada satu telinga atau berdenging di telinga (tinnitus)  0,1818 SC007 Tekanan darah yang meningkat 0,3636 SC008 Diabetes 0,1818 SC009 Terdapat benjolan pada tubuh 0,1818 SC010 Mengalami penyakit kuning 0,1818 SC011 Sakit punggung bahkan mati rasa 0,1818
Tabel  ini  menyajikan  data  mengenai  tanda-tanda  yang  diamati  dan  nilai-nilai  yang  berkaitan  dengan  setiap tanda yang menjadi indikator penyakit Von Hippel-Lindau.
2. Melakukan penggabungan nilai probabilitas yang terkait dengan setiap bukti untuk setiap hipotesis. Formula ini dijelaskan dalam persamaan 6 dan digunakan untuk menghitung total probabilitas setelah dikumpulkan. 𝑆𝐶001 = 𝑃(𝐸|𝐻) = 0,5455
𝑆𝐶002 = 𝑃(𝐸|𝐻) = 0,2727 𝑆𝐶007 = 𝑃(𝐸|𝐻) = 0,3636 𝑆𝐶009 = 𝑃(𝐸|𝐻) = 0,1818 𝑆𝐶010 = 𝑃(𝐸|𝐻) = 0,1818 𝑆𝐶011 = 𝑃(𝐸|𝐻) = 0,1818 ∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) = 𝑛 𝑘=1 0,5455 + 0,2727 + 0,3636 + 0,1818 + 0,1818 + 0,1818 = 1,7272 3. Persamaan 7 dirumuskan untuk mengestimasi probabilitas nilai hipotesis H tanpa mempertimbangkan setiap elemen bukti untuk setiap hipotesis.
𝑆𝐶001 = 𝑃(𝐻1) = 0,5455 1,7272 = 0,3158
𝑆𝐶002 = 𝑃(𝐻1) = 0,2727 1,7272 = 0,1579
𝑆𝐶007 = 𝑃(𝐻1) = 0,3636 1,7272 = 0,2105
𝑆𝐶009 = 𝑃(𝐻1) = 0,1818 1,7272 = 0,1053
𝑆𝐶010 = 𝑃(𝐻1) = 0,1818 1,7272 = 0,1053
𝑆𝐶011 = 𝑃(𝐻1) = 0,1818 1,7272 = 0,1053

## 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.v7i4.6778
4. Mengestimasi probabilitas hipotesis dengan dukungan bukti melibatkan perbandingan antara probabilitas awal bukti dengan probabilitas hipotesis tanpa memasukkan bukti pendukung. Langkah ini melibatkan peningkatan berurutan untuk setiap hipotesis yang dibahas dalam bagian kelima pembahasan.
∑ = (0,5455 ∗ 0,3158) + (0,2727 ∗ 0,1579) + (0,3636 ∗ 0,2105) + (0,1818 ∗ 0,1053) + (0,1818 ∗
6 𝑘=6 0,1053) + (0,1818 ∗ 0,1053) = 0,1723 + 0,0431 + 0,0765 + 0,0191 + 0,0191 + 0,0191
= 0,3493
5. Menghitung P(Hi|E), yang menunjukkan probabilitas kebenaran Hi dengan adanya bukti E, rumusnya terdapat dalam persamaan 9.
𝑃 = 0,5455∗0,3158 0,3493 = 0,1723
0,3493 = 0,4932 𝑃 = 0,2727∗0,1579
0,3493 = 0,0431
0,3493 = 0,1233 𝑃 = 0,3636∗0,2105
0,3493 = 0,0765
0,3493 = 0,2191
𝑃 = 0,1818∗0,1053
0,3493 = 0,0191 0,3493 = 0,0548
𝑃 = 0,1818∗0,1053
0,3493 = 0,0191
0,3493 = 0,0548
𝑃 = 0,1818∗0,1053
0,3493 = 0,0191 0,3493 = 0,0548
6. Estimasi nilai akhir Teorema Bayes dilakukan dengan perkalian probabilitas bukti awal, P(E|Hi), dengan nilai hipotesis Hi, dan kemudian mengumpulkan hasil perkalian dari persamaan 10.
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = (0,5455 ∗ 0,4932) + 6 𝑘=6 (0,2727 ∗ 0,1233) + (0,3636 ∗ 0,2191) + (0,1818 ∗ 0,0548) +
(0,1818 ∗ 0,0548) + (0,1818 ∗ 0,0548)
= 0,2691 + 0,0336 + 0,0797 + 0,0100 + 0,0100 + 0,0100
= 0,4122
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  pendekatan  Teorema  Bayes,  dapat  disimpulkan  bahwa  pasien mengalami kondisi penyakit Von Hippel-Lindau dengan tingkat keyakinan sebesar 0,4122 atau 41,22%.

## 3.4 Analisis Hasil Persentase
Tabel  6  dibawah  ini  memaparkan  persentase  hasil  diagnosis  penyakit  Von  Hippel-Lindau  berdasarkan  dua pendekatan yang telah disebutkan sebelumnya.
Tabel 6. Persentase Kedua Metode Penyakit Certainty Factor  Teorema Bayes Von Hippel-Lindau 97,44% 41,22%
Tabel 6 membandingkan dua metode dalam mendiagnosis penyakit Von Hippel-Lindau: "Certainty Factor" dengan  tingkat  kepastian  97,44%,  dan  "Teorema  Bayes"  dengan  tingkat  kepastian  41,22%.  Ini  memberikan pandangan  tentang  efektivitas  relatif  kedua  metode  tersebut  dalam  mendiagnosis  penyakit  tersebut,  dengan "Certainty Factor" tampaknya lebih andal.

## 4. KESIMPULAN
Perbedaan  yang  signifikan  terlihat  dalam  tingkat  keandalan  antara  dua  metode  yang  digunakan  dalam mendiagnosis penyakit Von Hippel-Lindau. Metode pertama adalah "Certainty Factor" dengan tingkat kepastian sangat tinggi, mencapai 97,44%. Ini menggambarkan kemampuan metode tersebut dalam memberikan diagnosis yang lebih akurat untuk penyakit tersebut. Di sisi lain, metode kedua, yaitu "Teorema Bayes," menunjukkan tingkat kepastian yang jauh lebih rendah, yakni sekitar 41,22%. Hal ini menunjukkan bahwa metode ini mungkin memiliki keterbatasan  dalam  memberikan  diagnosis  yang  tepat  untuk  penyakit  Von  Hippel-Lindau.  Dalam  konteks mendiagnosis  penyakit  ini,  "Certainty  Factor"  tampaknya  menjadi  pilihan  yang  lebih  handal  dengan  tingkat kepastian  yang  lebih  tinggi.  Hal  ini  memiliki  implikasi  penting  dalam  pengambilan  keputusan  medis  untuk penyakit  Von  Hippel-Lindau,  yang  memerlukan  diagnosis  yang  akurat  untuk  mengelola  dan  merencanakan perawatan yang sesuai.

## REFERENCES
[1] D. Ganeshan et al., “Tumors in von Hippel–Lindau syndrome: from head to toe—comprehensive state-of-the-art review,” Radiographics, vol. 38, no. 3, pp. 849–866, 2018.
[2] E. R. Maher and R. N. Sandford, “von Hippel-Lindau disease: an update,” Curr. Genet. Med. Rep., vol. 7, pp. 227–235, 2019.
[3] P. S. Ramadhan, “Penerapan Komparasi Teorema Bayes dengan Euclidean Probability dalam Pendiagnosaan Dermatic Bacterial,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[4] F.  A.  Sianturi,  “Analisa  metode  teorema  bayes  dalam  mendiagnosa  keguguran  pada  ibu  hamil  berdasarkan  jenis

## 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.v7i4.6778
makanan,” J. Tekinkom (Teknik Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 87–92, 2019.
[5] S. Alim, P. P. Lestari, and R. Rusliyawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung,” J. Data Min. Dan Sist. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 26–31, 2020.
[6] A.  Sucipto,  S.  Ahdan,  and  A.  Abyasa,  “Usulan  Sistem  untuk  Peningkatan  Produksi  Jagung  menggunakan  Metode Certainty Factor,” in Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung, 2020, pp. 478–488.
[7] N.  Y.  Lumban  Gaol,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman  Buah  Citrus  (Lemon)  Mengggunakan  Metode Certainty  Factor,”  J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan  Komputer),  vol.  19,  no.  1,  p.  1,  2020,  doi: 10.53513/jis.v19i1.219.
[8] R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020.
[9] M. Ramadhan, B. Anwar, R. Gunawan, and R. Kustini, “Pada Tanaman Kopi Menggunakan Metode,” Sist. Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Tanam. Kopi Menggunakan Metod. Teorema Bayes, vol. 4307, no. June, pp. 115–121, 2021.
[10]  Z. A. Rohmat Indra Borman, Riduwan Napianto, Putri Nurlandari, “602-2330-1-Pb,” vol. VII, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[11]  Y. Yunitasari, A. Voutama, and N. Sulistiyowati, “Perbandingan Metode Certainty Factor dan Dempster Shafer untuk Sistem Pakar Depresi Pasca Melahirkan,” Techno.Com, vol. 20, no. 3, pp. 362–371, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i3.4905.
[12]  H. Sastypratiwi and R. D. Nyoto, “Analisis Data Artikel Sistem Pakar Menggunakan Metode Systematic Review,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 250–257, 2020.
[13]  B. H. Hayadi, Sistem pakar. Deepublish, 2018.
[14]  P. S. Ramadhan, M. Kom, U. F. S. Pane, and M. Kom, Mengenal Metode Sistem Pakar. Uwais Inspirasi Indonesia, 2018.
[15]  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.
[16]  R. S. van Leeuwaarde, S. Ahmad, T. P. Links, and R. H. Giles, “Von Hippel-Lindau Syndrome,” 2018.
[17]  N. Xu, W. Duan, R. Zhang, and B. Yang, “Imaging diagnosis of von Hippel-Lindau syndrome,” J. Craniofac. Surg., vol. 30, no. 7, pp. e674–e677, 2019.
[18]  S. R. Li, K. J. Nicholson, K. L. Mccoy, S. E. Carty, and L. Yip, “Clinical and biochemical features of Pheochromocytoma characteristic of Von Hippel–Lindau syndrome,” World J. Surg., vol. 44, pp. 570–577, 2020.
[19]  H. A. Khan et al., “Ophthalmological Aspects of von-Hippel–Lindau Syndrome,” in Seminars in Ophthalmology, Taylor & Francis, 2021, pp. 531–540.
[20]  K.  E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Analisis  Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit THT,” J. Tek. Elektro, vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018, doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[21]  R. Rachman and A. Mukminin, “Penerapan metode certainty factor pada sistem pakar penentuan minat dan bakat siswa SD,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. Dan Inform., vol. 4, no. 2, pp. 90–97, 2018.
[22]  N.  Sunaryo,  Y.  Yuhandri,  and  S.  Sumijan,  “Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  dalam  Identifikasi Pengembangan Minat dan Bakat Khusus pada Siswa,” J. Sistim Inf. dan Teknol., pp. 48–55, 2021.
[23]  A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” 2019.
[24]  S. J. Siregar and K. Sari, “Sistem Pakar Menggunakan Teorema Bayes Dalam Rekomendasi Penentuan Jenis Anestesi Pada Pasien,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 1104–1110, 2022.
[25]  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.
[26]  R.  M.  Candra,  B.  Mirwanto,  T.  Informatika,  U.  Islam,  N.  Sultan,  and  S.  Kasim,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Gangguan Anxietas Dengan Menggunakan Teorema Bayes,” J. CoreIT, Vols, vol. 4, no. 2, 2018.
[27]  A. S. R. M. Sinaga, “Bayes Diagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Dengan Teorema Bayes,” Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform., vol. 3, no. 1, pp. 43–50, 2018.