Metode Certainty Factor

A. Penjelasan Singkat Metode CF

Certainty factor merupakan suatu metode yang digunakan untuk memecahkan permasalahan dari jawaban yang tidak pasti, dan menghasilkan jawaban yang tidak pasti pula. Ketidak pastian ini dipengaruhi oleh dua faktor yaitu aturan yang tidak pasti dan jawaban pengguna yang tidak pasti. Contoh paling mudah dari penggunaan metode ini adalah pada kasus penentuan penyakit dengan gejala-gejala yang sudah ditentukan. Aturan yang tidak pasti pada kasus ini adalah aturan gejala-gejala yang ditentukan untuk suatu penyakit. Satu gejala dapat berada dibeberapa penyakit, dalam artian satu penyakit memiliki gejala yang sama dengan penyakit yang lain, inilah yang disebut dengan aturan yang tidak pasti. Kemudian saat pengguna memberikan jawaban atas pertanyaan yang diberikan oleh sistem, pengguna juga tidak tahu persis gejala terjadi pada tubuhnya. Sehingga dari ketidak pastian tersebut, diberikan jembatan agar kedua faktor ketidak pastian tersebut tidak terlalu jauh dari perkiraan atau kemungkinan yang terjadi. Jembatan penghubung kedua faktor tersebut adalah sebuah nilai, dimana nilai dari satu gejala maupun jawab mempunyai besaran nilai yang berbeda. Nilai inilah yang mengubah dari ketidak pastian menjadi kepastian. Paling tidak mendekati nilai pasti.

B. Contoh Perhitungan Manual Metode CF

Kasus yang diambil untuk contoh pada tulisan ini adalah penentuan penyakit dalam dengan menggunakan metode CF.

Penerapan perhitungan Certainty Factor, dilakukan setelah diagnosa penyakit selesai dan dihasilkan nilai kepercayaan dengan rumus:



1. Rule dengan evidence E tunggal dan hipotesis H tunggal

CF(H,E)=CF(E) *CF(Rule) 

2. Kombinasi rule dengan evidence E berbeda dan hipotesis H sama

 






Keterangan :

 

CF(H,E)	:	Certainty Factor dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. besarnya CF berkisar antara -1 sampai dengan 1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak, sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
CF(E)	:	Nilai yang ditentukan oleh pengguna saat berkonsultasi dengan sistem pakar
CF(rule)	:	Nilai yang ditentukan oleh pakar

 

1. Langkah pertama pakar, pakar menentukan nilai CF untuk masing-masing gejala. Berikut contohnya:

IF G1 : Anoreksia (CF rule = 0.4)

AND G30 : Demam (CF rule = 1.0)

AND G32 : Denyut nadi melambat (CF rule = 0.8)

AND G34 : Diare (CF rule = 0.4)

AND G46 : Lidah putih kotor (CF rule = 1.0)

AND G47 : Malayse (CF rule = 0.4)

AND G51 : Mual (CF rule = 0.4)

AND G64 : Perut sakit (CF rule = 1.0)

THEN P1 (Penyakit Typus)

Kemudian dilanjutkan dengan penentuan nilai bobot user. Misalkan user memilih jawaban sebagai berikut :

Anoreksia : Mungkin (CF E = 0.4)

Demam : Kemungkinan besar (CF E = 0.6)

Denyut nadi melambat : Kemungkinan besar (CF E = 0.6)

Diare : Tidak (CF E = 0)

Lidah putih kotor : Hampir pasti (CF E = 0.8)

Malayse : Mungkin (CF E = 0.4)

Mual : Mungkin (CF E = 0.4)

Perut sakit : Hampir pasti (CF E = 0.8)

2. Langkah kedua, kaidah-kaidah tersebut kemudian dihitung nilai CFnya dengan rumus rule dengan evidence E tunggal dan hipotesis H tunggal

3.   Langkah terakhir adalah mengkombinasikan nilai CF dari masing-masing kaidah

 



















Dari perhitungan yang sudah dilakukan di atas maka dapat disimpulkan bahwa, perhitungan tersebut memiliki tingkat keyakinan (CF) 0.99 dan presentase sebesar 99% untuk penyakit typus.

Berikut ini adalah tampilan program yang telah saya buat.

 

Memang masih ada beberapa kekurangan di dalam program yang saya buat, tapi sebagian besar sudah dapat digunakan untuk menghitung diagnosa penyakit dengan menggunakan metode ini.

Bagi yang membutuhkan bisa sms ke no berikut ini +6285842690883. NB: Saya Jual Murah

Tweet