Perbandingan Metode Certainty Factor dan Teorema Bayes sebagai Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Penyakit Limfoma

Audina Tri Hardiyani; Erwin Harahap; Didi Suhaedi

doi:10.29313/bcsm.v3i2.7870

Audina Tri Hardiyani Universitas Islam Bandung
Erwin Harahap Matematika, Universitas Islam Bandung
Didi Suhaedi Matematika, Universitas Islam Bandung

DOI: https://doi.org/10.29313/bcsm.v3i2.7870

Keywords: Limfoma, Certainty Factor, Teorema Bayes

Abstract

Abstrak. Limfoma adalah istilah umum untuk berbagai jenis kanker darah yang timbul karena berada dalam sistem limfatik yang menyebabkan pembesaran kelenjar getah bening. Limfoma disebabkan oleh sel limfosit B atau T, yaitu sel darah putih dalam keadaan normal untuk menjaga daya tahan tubuh dan menangkal infeksi bakteri menjadi abnormal dengan membelah lebih cepat dari sel biasa. Limfoma dibagi menjadi 2 jenis, yaitu limfoma Hodgkin (LH) dan limfoma non-Hodgkin (LNH). Penerapan sistem pakar merupakan faktor ketidakpastian, untuk meminimalisir tingkat ketidakpastian seorang ahli menggunakan metode Certainty Factor (CF) dan Teorema Bayes (TB) untuk menggambarkan keyakinan seorang ahli. Penelitian bertujuan untuk mengetahui hasil perbandingan metode mana yang akan menghasilkan nilai validasi tertinggi. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, metode CF memiliki nilai persentase tertinggi dibandingkan TB dengan menyajikan nilai yang diperoleh dari metode LH CF sebesar 98% merupakan kemungkinan yang besar, sedangkan hasil persentase nilai LH TB sebesar 56% kecil kemungkinannya.

Abstract. Lymphoma is a general term for various types of blood cancers that arise because they are in the lymphatic system that causes enlargement of the lymph nodes. Lymphoma is caused by B or T lymphocyte cells, which are white blood cells under normal circumstances to maintain the body's resistance and ward off bacterial infections to become abnormal by dividing faster than ordinary cells. Lymphoma is divided into 2 types, namely Hodgkin lymphoma (LH) and non-Hodgkin lymphoma (LNH). The implementation of the expert system is an uncertainty factor, to minimize the level of uncertainty an expert uses the Certainty Factor (CF) method and Bayes' Theorem (TB) to describe the beliefs of an expert. The study aims to find out the results of the comparison of which method will produce the highest validation value. Based on the results of research that has been carried out, the CF method has the highest percentage value compared to TB by presenting the average value obtained from the CF LH method of 98% is a large possibility, while the percentage result of the average value of LH TB of 56% is a little likely.

References

[1] InfoDatin, “Data dan Kondisi Penyakit Limfoma Di Indonesia”, InfoDatin (Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan RI), ISSN: 2442-7656, 2015.
[2] M. Arifini, S. Slamin, dan W. E. Y. Retnani, Penerepan Metode Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama dan Penyakit Pada Tanaman Tembaka,” Berkala Sainstek, 5(1).21-28, 2017.
[3] R. S. T. Syahrin, “Model Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Gastrointestinal,” Informatika, pp. 1–10, 2018
[4] H. A. A. Fahmi, M. Nababan, M. Jannah, Y. F. A. Khairani, Lubis, and S. Fahri, “Analysis of Certainty Factor Methods to Determine Skills in Generation y,” Mecn. 2020 - Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Technol., pp. 222–225, 2020, doi: 10.1109/MECnIT48290.2020.9166646.
[5] Y. Darnita, dan M. Muntahanah, “Penerapan Algoritma Certainty Factor Tes Kesehatan Sebagai Syarat Kelayakan Mendapatkan Surat Izin Mengemudi (Sim),” Sistemasi, vol. 7, no. 3, p. 176, 2018, doi: 10.32520/stmsi.v7i3.379
[6] S. Arlis, “Diagnosis Penyakit Radang Sendi Dengan Menggunakan Metode Certainty Facto,” Satin-Sains Dan Teknologi Informai, 3(1), 42-47, 2017.
[7] Daniel Dan G. Virginia, “Implementasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Dengan Gejala Demam Menggunakan Metode Certainty Factor,” Jurnal Informatika, Vol 6, No.1, Hal 26-36, 2010.
[8] P. S. Ramadhan, dan U. F. S. Pane, “Analisis Perbandingan Metode (Certainty Factor, Dempster Shafer dan Teorema Bayes) Untuk Mendiagnosis Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun Pada Anak,” J. Saintikom (Jurnal Sains Manajemen Informasi dan Komputer), Vol 17, No.2, pp. 151-157, 2018.
[9] I. Russari, "Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Batu Ginjal Menggunakan Teorema Bayes," Jurikom (Jurnal Riset Komputer), vol. 3, no. 1, 2016.
[10] H. Simon, “Sistem Pendukung Keputusan,” Informatika Bandung, 2010.
[11] Sri Rahayu, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Gagal Ginjal Dengan Menggunakan Metode Bayes,” Vol IV, No.3. STMIK Budi Darma Medan, 2013.
[12] A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, & N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosis Penyakit Saraf Tulang Belakang,” Jurnal Ilmiah FIFO, 10(2), 18, 2019.
[13] M. H. Qamaruzzaman, "Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata Pada Manusia Menggunakan Teorema Bayes," IJNS-Indonesian Journal on Networking and Security, vol. 5, no. 4, 2016.