## SISTEM PENDETEKSIAN PENYIMPANGAN TINGKAH LAKU ANAK USIA 0 SAMPAI 3 TAHUN DENGAN

## METODE BAYESIAN

## Diana Laily Fithri
Progdi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus Gondang manis POBOX 53 Bae Kudus Email : dila_fitri@yahoo.com

## ABSTRAK
Deteksi dini untuk penyimpangan tingkah  laku pada anak usia 0 sampai 3 tahun  menggunakan metode Bayesian merupakan suatu deteksi yang dapat digunakan oleh orang tua untuk menentukan jenis penyimpangan yang terjadi pada bayi. Setiap perkembangan tingkah laku pada tahap usia seorang anak pada  usia  0  sampai  3  tahun  mengalami  tingkah  laku  sesuai  dengan  usianya.  Jika  tidak  sesuai  dengan tahapan  seusianya,  ada  kemungkinan  anak  tersebut  mengalami  keterlambatan  perkembangan.  Dalam sistem  ini  pengguna  dapat  memilih  tingkah  laku  mana  saja  yang  sudah  dapat  dilakukan  oleh  anak tersebut, sehingga akan  menghasilkan sebuah diagnosa berupa  jenis-jenis keterlambatan. Metode yang digunakan dalam sistem ini adalah metode Bayesian . Variabel yang digunakan untuk deteksi dini untuk penyimpangan tingkah laku pada anak yaitu sikap duduk, tengkurap, merangkak, memindahkan barang dari  tangan  satu  ke  tangan  yang  lain,  memegang  benda  kecil,  bergembira  dengan  melempar  benda, mengeluarkan  kata-kata,  mengenal  muka  anggota  keluarga,  berpartisipasi  dalam  permainan  tepuk tangan dan sembunyi-sembunyian. Tingkat hasil deteksi penyimpangan tingkah laku pada anak usia 0-3 tahun  dapat  dilihat  dengan  menggunakan  keterlambatan  motorik  kasar,  keterlambatan  motorik  halus, keterlambatan bicara, keterlambatan sosialisasi. Semakin besar nilai keterlambatan dari variabel diatas, maka semakin besar tingkat penyimpangan tingkah laku pada anak tersebut.
Kata Kunci : Bayesian, perkembangan, anak, deteksi, tingkah laku,  diagnosa

## ABSTRACT
Early  detection  of  deviations  behavior  in  children  aged  0  to  3  years  using  a  Bayesian  method  of detection that can be used by parents to determine what kind of deviation that occurs in infants . Each developmental  stage  behavior  at  the  age  of  a  child  at  the  age  of  0  to  3  years  of  age-appropriate behavior  .  If  it  is  not  in  accordance  with  the  stages  of  his  age  ,  the  child  is  likely  to  experience developmental delays . In this system the user can choose whichever behavior can already be done by the child , so it will produce a diagnosis such as the types of delays . The method used in this system is the  Bayesian  method  .  Variables  that  are  used  for  early  detection  of  irregularities  in  the  child  's behavior is the attitude of sitting , prone, crawl  , move goods from one hand to  the other hand ,  hold small objects , delighted with throwing objects , the words , familiar face family members , participated and  applause  in  the  game  hide-and  .  Rate  of  deviation  detection  behavior  in  children  aged  0-3  years can be seen using gross motor delay , fine motor delay , speech delay , delay socialization . The greater the delay value of the variables above , the greater the degree of deviation in the child's behavior .
Keywords :Bayesian, development, children, detection, behavior, diagnosis

## 1. PENDAHULUAN
Pendeteksian  suatu  penyakit  atau  penyimpangan  tingkah  laku  banyak  digunakan  dalam  bidang kesehatan  karena  pendeteksian  suatu    penyakit  dipandang  sebagai  cara  penyimpanan  pengetahuan
sistem pakar pada bidang tertentu dalam program komputer sehingga keputusan dapat diberikan dalam melakukan penalaran secara cerdas.
Deteksi untuk penyimpangan tingkah laku pada anak usia 0 sampai 3 tahun. mengalami tingkah laku sesuai dengan usianya. Tingkah laku tersebut termasuk sebuah patokan apakah anak tersebut mengalami perkembangan  atau  tidak.  Dan  pada  usia  0  sampai  3  tahun  pasti  setiap  ibu  sangat  memperhatikan perkembangan  anaknya.  Dan  jika  anak  tidak  bertingkah  sesuai  dengan  usianya  maka  setiap  ibu  akan sangat khawatir. Para ibu akan sangat takut dan tidak tahu anaknya tersebut mengalami keterlambatan pertumbuhan jenis apapun.
Oleh  karena  itu,  dengan  dibuatnya  sistem  ini  berharap  supaya  para  ibu  dapat  mengetahui  apakah tingkah  laku  anaknya  termasuk  dalam  penyimpangan  atau  tidak.  Selain  itu  para  ibu  juga  dapat mengetahui  solusi  apa  yang  harus  dilakukan  jika  anaknya  mengalami  penyimpangan  tersebut. Sedangkan  tujuan  dibuatnya  sistem  ini  supaya  para  ibu  lebih  perhatian  terhadap  anaknya  yang  masih berusia dini, sehingga para  ibu dapat  mengetahui  apakah anaknya termasuk  melakukan penyimpangan atau  tidak.    Sistem  ini  juga  dapat  membantu  para  ibu  jika  anaknya  mengalami  tingkah  laku  yang menyimpang,  sehingga  para  ibu  bisa  mengatasi  atau  mengetahui  solusi  apa  yang  harus  dilakukan terhadap anaknya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  Dhani  (2009)  dalam  skripsi  yang  berjudul  Perancangan  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa Penyakit  Anak  menjelaskan  bahwa  sistem  pakar  merupakan  salah  satu  cabang  keerdasan  buatan  yang mempelajari  bagaiana  “mengadopsi”  cara  seorang  pakar  berfikir  dan  bernalar  dala  enyelesaikan  satu permasalahan,  dan  bagaimana  membuat  keputusan  dan  mengambil  kesimpulan  berdasarkan pengetahuan itu[2].
Menurut  Destiani  (2012)  dalam  jurnal  yang  berjudul  Perancangan  Analisa  Sistem  Pakar  Penyakit Kulit  Pada  Anak  menerangkan  bahwa  sistem  pakar  ( epert  system) adalah  siste  yang  berusaha mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  yang seperti  biasa  dilakuakan  oleh  para  ahli.  Sistem  pakar  yang  baik  dirancang  agar  dapat  menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli[1].
Menurut  Listiyono  (2008)  dalam  jurnal  yang  berjudul  “Merancang  dan  Membuat  Sistem  Pakar” menyatakan bahwa dalam bidang kedokteran teorema Bayes sudah dikenal tetapi teori ini lebih banyak diterapkan  dalam  logika  kedokteran  modern.  Teorema  ini  lebih  banyak  diterapkan  pada  hal-hal  yang berkenaan dengan diagnosa secara statistic yang berhubungan dengan probabilistik serta kemungkinan dari penyakit dan gejala-gejala yang berkaitan[6].
Menurut Vina Adriany (2011 ) dalam jurnal  yang berjudul “ Optimalisasi Perkemangan Anak Usia Dini  Melalui  Kegiatan  Penyuluhan  Deteksi  Dini  Tumbuh  Kembang  anak  “  menyatakan  bahwa Perkembangan  anak  usia  dini  memegang  peranan  yang  sangat  penting  dalam  perkembangan  seorang individu.  Agar seorang anak  memiliki perkembangan  yang  baik,  maka perlu ada deteksi dini tumbuh kembang  anak  yang    memiliki  tujuan  tercapainya  optimalisasi  perkembangan  seorang  anak.  Sangat disayangkan masih sedikit orang  tua yang m emiliki kesadaran untuk melakukan deteksi dini tumbuh kembang anak[7]

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Metode Pengembangan Sistem
Model  ini telah diperoleh dari proses engineering lainnya. Model  ini  menawarkan cara pembuatan perangkat lunak secara lebih nyata[5].Langkah –langkah yang penting dalam model ini : a. Penentuan dan analisis spesifikasi
Jasa,  kendala  dan  tujuan  dihasilkan  dari  konsultasi  dengan  pengguna  sistem.  Kemudian  semuanya itu dibuat dalam bentuk yang dapat dimengerti oleh user dan staff pengembang.
b. Desain sistem dan perangkat lunak
Proses  desain  sistem  membagi  kebutuhan-kebutuhan  menjadi  sistem  perangkat  lunak  atau perangkat  keras.  Proses  tersebut  menghasilkan  sebuah  arsitektur  sistem  keseluruhan.  Desain perangkat  lunak  termasuk  menghasilkan  fungsi  sistem  perangkat  lunak  dalam  bentuk  yang mungkin ditransformasi ke dalam satu atau lebih program yang dapat dijalankan.
c. Implementasi dan ujicoba unit
Selama  tahap  ini  desain  perangkat  lunak  disadari  sebagai  sebuah  program  lengkap  atau  unit program. Uji unit termasuk pengujian bahwa setiap unit sesuai spesifikasi.
d. Integrasi dan ujicoba sistem
Unit  program  diintegrasikan  dan  diuji  menjadi  sistem  yang  lengkap  untuk  meyakinkan  bahwa persyaratan perangkat lunak telah dipenuhi. Setelah ujicoba, sistem disampaikan ke customer. e. Operasi dan pemeliharaan
Normalnya,  ini  adalah  phase  yang  terpanjang.  Sistem  dipasang  dan  digunakan.  Pemeliharaan termasuk  pembetulan  kesalahan  yang  tidak  ditemukan  pada  langkah  sebelumnya.  Perbaikan implementasi unit sistem dan peningkatan jasa sistem sebagai kebutuhan baru ditemukan.

## 3.2 Probabilitas Bayesian
Menurut  Arhami  (2005) Probabilitas  Bayesian adalah  salah  satu  cara  untuk  mengatasi ketidakpastian dengan menggunakan Formula Bayes yang dinyatakan sebagai berikut:
Dimana :
: Probabilitas hipotesa H jika terdapat evidence E
: Probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesa H
: Probabilitas hipotesa H tanpa memandang evidence apapun.
: Probabilitas evidence E
Penerapan teorema  Bayes untuk  mengatasi  ketidakpastian,  jika  muncul  lebih  dari  satu  evidence dituliskan sebagai berikut :
Dimana : e : evidence lama
E
: evidence baru
: probabilitas adanya hipotesa H, jika muncul evidence E dari evidence lama
e
:  probabilitas kaitan antara e dan E jika hipotesa H benar.
: probabilitas kaitan antara e dan E tanpa memandang hipotesa apapun
: probabilitas hipotesa H jika terdapat evidence E.
Menurut Arhami (2005), dalam  bidang kedokteran teorema Bayes dikenal  lebih  banyak diterapkan dalam  logika  kedokteran  modern.  Teorema  ini  lebih  banyak  diterapkan  pada  hal-hal  yang  berkenaan dengan  diagnose  secara  statistik  yang  berhubungan  dengan  probabilitas  serta  kemungkinan  dari penyakit dan gejala-gejala yang berkaitan.
Secara umum teorema Bayes dengan E kejadian dan hipnotis H dapat dituliskan dalam bentuk :
…….................... (1)
........................... (2) ……...................... (3)
Berikut ini adalah contoh penghitungan menggunakan probabilitas Bayes : Seorang  dokter  mengetahui  bahwa  penyakit  maningitis  menyebabkan  “ stiff  neck ”  adalah  50%. Probabilitas  pasien  menderita  meningitis  adalah  1/50000  dan  probabilitas  pasien  menderita stiff neck adalah 1/20 dari nilai-nilai tersebut. Didapatkan : P ( stiff neck | meningitis) = 50% = 0,5 P (meningitis) = 1/50000 P ( stiff neck ) = 1/20
Maka :
Hasil di atas menunjukkan bahwa hanya 1 diantara 5000 pasien yang mengalami stiff neck .

## 3.3  Teorema Bayes
Menurut  Muhamad  Rachli  (2007)  sebelum  mendeskripsikan  bagaimana  teorema Bayes digunakan untuk klasifikasi, disusun  masalah klasifikasi dari  sudut pandang statistik. Jika X melambangkan  set atribut  data  dan Y melambangkan  kelas  variabel.  Jika  variabel  kelas  memiliki  hubungan  non deterministic dengan  atribut,  maka  dapat  diperlakukan X dan Y sebagai  variabel  acak  dan menangkap  hubungan  peluang  menggunakan   X Y P .  Peluang  bersyarat  ini  juga  dikenal  dengan posterior peluang untuk Y , dan sebaliknya peluang prior   Y P .
Berikut  adalah  contoh  kasus  tentang  peminjaman  yang  gagal.  Selama  fase training ,  perlu mempelajari peluang posterior untuk seluruh kombinasi X dan Y berdasar informasi yang diperoleh dari  training  data.  Dengan  mengetahui  peluang  ini, test  record X  dapat  diklasifikasikan  dengan menemukan  kelas Y  yang  memaksimalkan  peluang posterior
  X Y P .  Untuk  mengilustrasikan pendekatan  ini,  perhatikan  tugas  memprediksi  apakah  seseorang  akan  gagal  mengembalikan pinjamannya. Tabel 1 memperlihatkan training data dengan atribut : Home Owner , Marital Status , dan Annual  Income .  Peminjam  yang  gagal  membayar  diklasifikasikan  sebagai  seseorang  yang  membayar kembali pinjaman sebagai No .
Tabel 1 : Tabel Contoh Training set untuk masalah kegagalan pinjaman.
Biner Kategorikal Kontinyu Kelas Tid Home Owner Marital Status Annual Income Defaulted Borrower 1 Yes Single 120K No 2 No Married 100K No 3 No Single 70K No 4 Yes Married 120K No 5 No Divorce 95K Yes
6 No Married 60K No 7 Yes Divorce 220K No 8 No Single 85K Yes 9 No Married 75K No 10 No Single 90K Yes
Jika  diberikan test  record dengan  atribut  berikut  : X =  ( Home  Owner = No , Marital  Status = Married , Annual Income =  $120K).  Untuk  mengklasifikasi record ,  perlu  dihitung  peluang posterior
  X Yes P ,   X No P berdasar informasi yang tersedia pada training data.
Jika     X No P X Yes P  ,  maka record diklasifikasikan  sebagai Yes ,  sebaliknya  diklasifikasikan sebagai No . Untuk  mengestimasi  peluang posterior secara  akurat  untuk  setiap  kombinasi  label  kelas  yang mungkin  dan  nilai  atribut  adalah  masalah  sulit  karena  membutuhkan training set sangat  besar,  meski untuk  jumlah moderate atribut.  Teorema Bayes bermanfaat  karena  menyediakan  pernyataan  istilah peluang posterior dari peluang prior   Y P , peluang kelas bersyarat   Y X P dan bukti   X P :         X P Y xP Y X P X Y P 
Ketika membandingkan peluang posterior untuk nilai Y berbeda, istilah dominator ,   X P , selalu tetap, sehingga dapat diabailan. Peluang prior   Y P dapat dengan  mudah diestimasi dari training set dengan  menghitung  pecahan training  record yang  dimiliki  tiap  kelas.  Untuk  mengestimasi  peluang kelas bersyarat   Y X P , dihadirkan dua implementasi metoda klasifikasi Bayesian .

## 3.4 Naive Bayes Classifier
Naive bayes classifier mengestimasi peluang kelas bersyarat dengan mengasumsikan bahwa atribut adalah independen secara bersyarat yang diberikan dengan label kelas y . Asumsi independen bersyarat dapat dinyatakan dalam bentuk berikut (Muhamad Rachli, 2007)
         d i i y Y X P y Y X P 1 dengan tiap set atribut   d X X X X , , , 2 1   terdiri dari d atribut.

## Contoh naive bayes classifier
Perhatikan  data  set  yang  ditunjukkan  Tabel  2,  peluang  kelas  bersyarat  dapat  dihitung  untuk pengkategorian  tiap  atribut,  bersama  dengan  sampel mean dan  varian  untuk  atribut  kontinyu menggunakan metodologi yang dijelaskan pada bagian sebelumnya. Peluang ini diringkas pada Tabel 3.
Tabel 2 :  Contoh Tabel Naive Bayes Classifier untuk masalah klasifikasi pinjaman.
Tid Home Owner Marital Status Annual Income Defaulted Borrower 1 Yes Single 120K No 2 No Married 100K No 3 No Single 70K No 4 Yes Married 120K No 5 No Divorce 95K Yes 6 No Married 60K No ........................... (4) ......................... (5)
7 Yes Divorce 220K No 8 No Single 85K Yes 9 No Married 75K No 10 No Single 90K Yes
Tabel 3 : Peluang untuk mean dan varian
P( Home Owner = Yes | No ) = 3/7 P( Home Owner = No | No ) = 4/7 P(Home Owner = Yes | Yes ) = 0 P( Home Owner = No | Yes ) = 1 P( Marital Status = Single | No ) = 2/7
P( Marital Status = Divorce | No ) = 1/7
P( Marital Status = Married | No ) = 4/7
P( Marital Status = Single | Yes ) = 2/3 P( Marital Status = Divorce | Yes ) = 1/3
P( Marital Status = Married | No ) = 0
For Annual Income : If class = No : sample mean = 110 Sample variance = 2975
If class = Yes : sample mean = 90 Sample variance = 25
Untuk  memprediksi  label  kelas test  record X  =  ( Home Owner = No , Marital Status = Married , Income =  $120K),  perlu  menghitung  peluang posterior   X No P dan   X Yes P .  Mengingat  dari diskusi  sebelumnya  bahwa  peluang posterior ini  dapat  diestimasi  dengan  menghitung  produk  antara peluang prior   Y P dan peluang kelas  bersyarat    i i Y X P ,  yang bersesuaian dengan pembilang pada sisi kanan Persamaan 5.
Peluang prior tiap  kelas  dapat  diestimasi  dengan  menghitung  pecahan  tiap training  record yang dimiliki tiap kelas. Karena ada tiga record yang dimiliki kelas Yes dan tujuh record yang dimiliki kelas
No ,   Yes P = 0.3 dan   No P = 0.7. Menggunakan informasi yang disediakan pada Tabel 3,  peluang kelas besyarat dapat dihitung sebagai berikut.
  No X P = P( Home Owner = No | No ) x P( Status = Married | No )
x P( Annual Income =$120K| No )
= 4/7 x 4/7 x 0.0072 = 0.0024.
  Yes X P = P ( Home Owner = No | Yes ) x P( Status = Married | Yes )
x P( Annual Income =$120K| Yes ) = 1 x 0 x 1.2 x 10 -9 = 0.
Dengan menggabungkan,
peluang
posterior untuk kelas No adalah
    0016 . 0 0024 . 0 10 / 7   x x X No P , dengan   X P 1   adalah istilah tetap.
Menggunakan  pendekatan  yang  sama,  dapat  ditunjukkan  bahwa  peluang posterior untuk  kelas Yes adalah  nol  karena  peluang  kelas  bersyarat  adalah  nol.  Karena     X Yes P X No P  ,  maka record diklasifikasikan sebagai No .

## 3.5 Metode Bayesian
Metode  Bayesian  yang  saya  gunakan  adalah Naive  bayes  classifier . Naive  bayes  classifier mengestimasi peluang kelas bersyarat dengan mengasumsikan bahwa atribut adalah independen secara bersyarat yang diberikan dengan label kelas y . Asumsi independen bersyarat dapat dinyatakan dalam bentuk berikut :
         d i i y Y X P y Y X P 1

## 4. PEMBAHASAN
Perhitungan    manual  dengan  menggunakan  Metode Bayesian dapat  dilihat  di  tabel  4  yang  ada dibawah ini. Penyimpangan yang terkait dengan gejala yang diinputkan dihitung dengan menggunakan tabel knowledge base . Gejala yang dialami ditandai dengan warna merah pada nomer urutnya yaitu :
USIA 6 SAMPAI 9 BULAN a = dapat duduk tanpa dibantu b = dapat tengkurap dan berbalik sendiri
c = dapat merangkak meraih benda atau mendekati orang
d = memindahkan benda dari tangan satu ke tangan yang lain
e = memegang benda kecil dengan ibu jari dan jari telunjuk
f = bergembira dengan melempar benda-benda kasar
g = mengeluarkan kata-kata yang tanpa arti
h = mengenal muka anggota-anggota keluarga dan takut kepada orang asing
I = mulai berpartisipasi dalam permainan tepuk tangan dan sembunyi-sembunyian[4].
Isi data = 1 = dapat 2 = belum
Tabel 4 :  Knowledge Base
no a b C D e f g h i hasil
1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 keterlambatan perkembangan sosialisasi dan kemandirian 2 1 1
1 1 1 1 1 2 1 keterlambatan perkembangan sosialisasi dan kemandirian 3 1 1 1 1 1 1 2 1 1 keterlambata kemampuan bicara / bahasa
4 1 1 1 1 1 2 1 1 1 keterlambatan perkembangan emosi
5 1 1 1 1 2 1 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik halus
6 1 1 1 2 1 1 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik halus
7 1 1 2 1 1 1 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik kasar
8 1 2 1 1 1 1 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik kasar
9 2 1 1 1 1 1 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik kasar
10 2 2 1 1 1 1 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik kasar
11 2 2 2 1 1 1 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik kasar
12 2 2 2 2 1 1 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik halus
13 1 1 1 1
1 1 1 2 2 keterlambatan perkembangan sosialisasi dan kemandirian 14 1 1 1 2 2 1 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik halus 15 1 1 2 2 2 2 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik halus
16 1 1
1 1 1 1 2 2 2 keterlambatan perkembangan sosialisasi dan kemandirian 17 1 1 1 1 1 1 2 2 1 keterlambatan perkembangan sosialisasi dan kemandirian 18 1 2 2 1 1 1 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik kasar
19 2 1 2 1 1 1 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik kasar
20 1 1 1 2 2 2 1 1 1 keterlambatan perkembangan motorik halus

## Tahap 1 menghitung jumlah class/label
P(Y= halus)  = 6/20   „ jumlah data “motorik halus” pada komom „HASIL‟ dibagi jumlah data P(Y= kasar) = 7/20 „ jumlah data “motorik kasar” pada komom „HASIL‟ dibagi jumlah data P(Y= bicara)  = 1/20   „ jumlah data “kemampuan bicara” pada komom „HASIL‟ dibagi jumlah data P(Y= emosi)  = 1/20   „ jumlah data “kemampuan bicara” pada komom „HASIL‟ dibagi jumlah data P(Y=sosialisasi) = 5/20
Tahap 2 menghitung jumlah kasus yang sama dengan class yang sama
P(a =dapat| Y=halus) = 5/6 P(f=dapat| Y=halus) = 4/6 P(a = dapat | Y= kasar) = 3/7 P(f = dapat | Y= kasar) = 7/7 P(a = dapat | Y= bicara) = 1/1 P(f = dapat | Y= bicara) = 1/1 P(a = dapat | Y= emosi) = 1/1 P(f = dapat | Y= emosi) = 0/1 P(a = dapat | Y= sosialisasi) = 5/5 P(f = dapat | Y= sosialisasi) = 5/5 P(a =belum| Y=halus) = 1/6 P(f =belum| Y=halus) = 2/6 P(a = belum | Y= kasar) = 4/7 P(f = belum | Y= kasar) = 0/7 P(a = belum | Y=b icara) = 0/1 P(f = belum | Y=b icara) = 0/1 P(a = belum| Y= emosi) = 0/1 P(f = belum| Y= emosi) = 1/1 P(a = belum | Y=sosialisasi) = 0/5 P(f = belum | Y=sosialisasi) = 0/5
P(b =dapat| Y=halus) = 5/6
P(g=dapat| Y=halus) = 6/6 P(b = dapat | Y= kasar) = 3/7 P(g = dapat | Y= kasar) = 7/7 P(b = dapat | Y= bicara) = 1/1 P(g = dapat | Y= bicara) = 0/1 P(b = dapat | Y= emosi) = 1/1 P(g = dapat | Y= emosi) = 1/1 P(b = dapat | Y= sosialisasi) = 5/5 P(g = dapat | Y= sosialisasi) = 3/5
P(b =belum| Y=halus) = 1/6 P(g =belum| Y=halus) = 0/6 P(b = belum | Y= kasar) = 4/7 P(g = belum | Y= kasar) = 0/7
P(b = belum | Y=b icara) = 0/1
P(g = belum | Y=b icara) = 1/1
P(b = belum| Y= emosi) = 0/1
P(g = belum| Y= emosi) = 0/1
P(b = belum | Y=sosialisasi) = 0/5
P(g = belum | Y=sosialisasi) = 2/5
P(c =dapat| Y=halus) = 4/6
P(h=dapat| Y=halus) = 6/6
P(c = dapat | Y= kasar) = 3/7
P(h = dapat | Y= kasar) = 7/7 P(c = dapat | Y= bicara) = 1/1 P(h = dapat | Y= bicara) = 1/1 P(c = dapat | Y= emosi) = 1/1 P(h = dapat | Y= emosi) = 1/1
P(c = dapat | Y= sosialisasi) = 5/5
P(h = dapat | Y= sosialisasi) = 1/5 P(c =belum| Y=halus) = 2/6 P(h =belum| Y=halus) = 0/6 P(c = belum | Y= kasar) = 4/7 P(h = belum | Y= kasar) = 0/7 P(c = belum | Y=b icara) = 0/1 P(h = belum | Y=b icara) =0/1 P(c = belum| Y= emosi) = 0/1 P(h = belum| Y= emosi) = 0/1 P(c = belum | Y=sosialisasi) = 0/5
P(h = belum | Y=sosialisasi) = 4/5
P(d=dapat| Y=halus) = 1/6
P(i=dapat| Y=halus) = 6/6
P(d = dapat | Y= kasar) = 7/7 P(i = dapat | Y= kasar) = 7/7 P(d = dapat | Y= bicara) = 1/1 P(i = dapat | Y= bicara) = 1/1 P(d = dapat | Y= emosi) = 1/1 P(i = dapat | Y= emosi) = 1/1 P(d = dapat | Y= sosialisasi) = 5/5 P(i = dapat | Y= sosialisasi) = 2/5 P(d =belum| Y=halus) = 5/6 P(i =belum| Y=halus) = 0/6 P(d = belum | Y= kasar) = 0/7 P(i = belum | Y= kasar) = 0/7 P(d = belum | Y=b icara) =0/1 P(i = belum | Y=b icara) = 0/1 P(d = belum| Y= emosi) = 0/1 P(i = belum| Y= emosi) = 0/1 P(d = belum | Y=sosialisasi) = 0/5 P(i = belum | Y=sosialisasi) = 3/5
P(e=dapat| Y=halus) = 2/6 P(e = dapat | Y= kasar) = 7/7 P(e = dapat | Y= bicara) = 1/1 P(e = dapat | Y= emosi) = 1/1 P(e = dapat | Y= sosialisasi) = 5/5
P(e =belum| Y=halus) = 4/6 P(e = belum | Y= kasar) = 0/7 P(e = belum | Y=b icara) = 0/1 P(e = belum| Y= emosi) = 0/1 P(e = belum | Y=sosialisasi) = 0/5
Tahap  3  kalikan  semua  hasil  variable  sesuai  dengan  kolom  keterlambatan  motorik  kasar, motorik halus, emosi, dan sosialisasi dan kemandirian.
Keterlambatan motorik kasar =  4/7*4/7*4/7*7/7*0/7*7/7*7/7*7/7*7/7 = 0 Keterlambatan motorik Halus = 1/6*1/6*2/6*1/6*4/6*4/6*6/6*6/6*6/6 = 0.00069 Keterlambatan bicara = 0/1*0/1*0/1*1/1*0/1*1/1*0/1*1/1*1/1 = 0 Keterlambatan emosi = 0/1*0/1*0/1*1/1*0/1*0/1*1/1*1/1*1/1 = 0
Keterlambatan sosialisasi   = 0/5*0/5*0/5*5/5*0/5*5/5*3/5*1/5*2/5 = 0
Tahap  4,  diambil  yang  paling  maksimal,  sehingga  dapat  disimpilkan  bahwa  anak  tersebut mengalami keterlambatan motorik halus dengan nilai 0.00069.
Dari beberapa tahapan diatas, maka untuk menentukan penyimpangan pada anak usia 0 – 3 tahun dapat dideteksi dengan mudah dengan menggunakan 9 ( Sembilan ) variabel yang digunakan.

## 5. KESIMPULAN
Deteksian penyimpangan pada bayi usia 0  – 3 tahun menggunakan metode Bayesian merupakan suatu deteksi  dini  untuk  mencegah  adanya  penyimpangan  pada  bayi,  variable  yang  digunakan  dalam mendeteksi penyimpangan pada  bayi pada usia 0  –  3 tahun  yaitu sikap duduk, tengkurap,  merangkak, memindahkan barang dari tangan satu ke tangan yang lain, memegang benda kecil, bergembira dengan melempar  benda,  mengeluarkan  kata-kata,  mengenal  muka  anggota  keluarga,  berpartisipasi  dalam permainan  tepuk  tangan  dan  sembunyi-sembunyian[3]  ,  sehingga  orang  tua  dapat  melakukan pencegahan  penyimpangan  untuk  bayinya,  yang  meliputi  keterlambatan  motorik  kasar,  keterlambatan motorik halus, keterlambatan bicara, keterlambatan emosi  dan keterlambatan sosialisasi.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Destiani  .2012. Perancangan  Analisa  Sistem  Pakar  Penyakit  Kulit  Pada  Anak .  Sekolah  Tinggi Teknologi Garut. Jawa Barat
[2] Dhany,  S.  2009, Perancangan  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnose  Penyakit  Anak ,  Fakultas  Ilmu Komputer, Univeritas Sumatra Utara.
[3] Hastuti, Puji. 2011. Standar Asuhan Neonatus, Bayi  dan Balita . Akademi  Kebidanan Bakti Utama Pati. Pati
[4] Irwanto.2006. Penyimpangan Tumbuh Kembang Anak . OpenUrika Creative Multimedia, Surabaya
[5] Ladjamudin,A. 2005, Analisa dan Desain Sistem Informasi , Graha ilmu, Yogyakarta.
[6] Listiyono. 2008. Merancang dan Membuat Sistem Pakar .Universitas Stikubank. Semarang.
[7] Adriany,  Vina  .2011. Optimalisasi  Perkemangan  Anak  Usia  Dini  Melalui  Kegiatan  Penyuluhan Deteksi Dini Tumbuh Kembang anak . Fakultas Ilmu Pendidikan. Universitas Pendidikan Indonesia.