Metode Algoritma Bayes

Metode algoritma Bayes merupakan algoritma prediksi atau klasifikasi dengan metode statistik dan probabilitas. Bayes merupakan sebuah konsep aturan yang dapat menghasilkan nilai kemungkinan serta memberikan informasi tambahan tentang nilai yang telah dihasilkan.

Metode bayes merupakan salah satu metode ketidakpastian dapat memberikan hasil diagnosa dengan nilai probabilitas. Probabilitas bersyarat adalah probabilitas dari suatu peristiwa yang terjadi, mengingat bahwa itu memiliki beberapa hubungan dengan satu atau lebih peristiwa lainnya. Dalam artikel ini akan memanfaatkan kecerdasan buatan dengan menggunakan metode Bayes yang bertujuan untuk menganalisis penyakit kulit pada manusia

Adapun rumus metode bayes adalah sebagai berikut :

Contoh Perhitungan Manual Metode Algoritma Bayes

Berikut adalah contoh perhitungan manual metode algoritma bayes dengan studi kasus mendiagnosa penyakit kulit pada manusia. Diketahui :

Secara umum metode Bayes dinyatakan dalam persamaan perhihtungan manual untuk melakukan penalaran disajikan pada Persamaan

Dimana nilai P(Hi|E) adalah Probabilitas hipotesa Hi terjadi jika evidence E terjadi. P(E|Hi) adalah probabilitas munculnya evidence E jika hipotesa Hi terjadi. P(Hi) adalah probabilitas hipotesa H tanpa memandang evidence apapun dan n adalah jumlah hipotesa yang terjadi

Contoh kasus dari penyakit kulit pada manusia dengan menjawab beberapa pertanyaan, dan di dapatkan gejala G01, G02, G03, G06 dan G07

Langkah 1 :
Mendefenisikan Terlebih dahulu nilai probabilitas dari tiap evidence untuk tiap hipotesis berdasarkan data sampel yang ada menggunakan rumus probabilitas bayes

• P01 = Dermatitis
  • G01 = P (E / H1) = 0.627
  • G02 = P (E / H1) = 0.549
  • G03 = P (E / H1) = 0.157
• P02 = Kadas
  • G06 = P (E / H2) = 0.471
  • G07 = P (E / H2) = 0.078
• P03 = Kutu Air
  • G01 = P (E / H3) = 0.595
  • G02 = P (E / H3) = 0.198
  • G07 = P (E / H3) = 0.068

Langkah 2 :
Menjumlahkan nilai probabilitas dari tiap evidence untuk masing-masing hipotesis berdasarkan data sampel.

• P01 = Dermatitis
  • G01 + G02 + G03
  • 0.627 + 0.549 + 0.157
  • 1.333
• P02 = Kadas
  • G06 + G07
  • 0.471 + 0.078
  • 0.549
• P03 = Kutu air
  • G01 + G02 + G07
  • 0.595 + 0.198 + 0.068
  • 0.861

Langkah 3 :
Mencari nilai probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun bagi masing-masing

• P01 = Dermatitis
  • G01 = P(H1) = 0.627 / 1.333 = 0.470
  • G02 = P(H1) = 0.549 / 1.333 = 0.412
  • G03 = P(H1) = 0.157 / 1.333 = 0.118
• P02 = Kadas
  • G06 = P(H2) = 0.471 / 0.549 = 0.858
  • G07 = P(H2) = 0.078 / 0.549 = 0.142
• P03 = Kutu Air
  • G01 = P(H3) = 0.595 / 0.861 = 0.691
  • G02 = P(H3) = 0.198 / 0.861 = 0.230
  • G07 = P(H3) = 0.068 / 0.861 = 0.079

Langkah 4 :
Mencari nilai probabilitas hipotesis memandang evidence dengan cara mengalikan nilai probabilitas hipotesis tanpa memandang evidence dan menjumlahkan hasil perkalian bagi masing-masing hipotesis

• P01 = Dermatitis
  • = (0.627 * 0.470) + (0.549 * 0.412) + (0.157 * 0.118)
  • = 0.540
• P02 = Kadas
  • = (0.471 * 0.858) + (0.078* 0.142)
  • = 0.415
• P03 = Kutu Air
  • = (0.595 * 0.691) + (0.198 * 0.230) + (0.068 * 0.079)
  • = 0.462

Langkah 5 :
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai P(Hi | E) atau probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence e.

• P01 = Dermatitis
  • G01 = 0.627 * 0.470 / 0.540 = 0.546
  • G02 = 0.549 * 0.412 / 0.540 = 0.419
  • G03 = 0.157 * 0.118 / 0.540 = 0.034
• P02 = Kadas
  • G06 = 0.471 * 0.858 / 0.415 = 0.974
  • G07 = 0.078 * 0.142 / 0.415 = 0.027
• P03 = Kutu Air
  • G01 = 0.595 * 0.691 / 0.462 = 0.890
  • G02 = 0.198 * 0.230 / 0.462 = 0.099
  • G03 = 0.068 * 0.079 / 0.462 = 0.012

Langkah 6 :
Langkah selanjutnya adalah mengalikan nilai probabilitas evidence awal dengan nilai hipotesis H benar jika diberikan evidence E dan menjumlahkan hasil perkalian.

• P01 = Dermatitis
  • = (0.627 * 0.546) + (0.549 * 0.419) + (0.157 * 0.034)
  • = 0.577711
• P02 = Kadas
  • = (0.471 * 0.974) + (0.078 * 0.027)
  • = 0.46086
• P03 = Kutu Air
  • = (0.595 * 0.890) + (0.198 * 0.099) + (0.068 * 0.012)
  • = 0.549968

Langkah 7 :
Langkah selanjutnya adalah nilai persentase perhitungan penyakit kulit pada manusia sebagai berikut:.

• P01 = Dermatitis
  • = 0.577711 * 100 %
  • = 57.7711 %
• P02 = Kadas
  • = 0.46086 * 100 %
  • = 46.086 %
• P03 = Kutu Air
  • = 0.549968 * 100 %
  • = 54.9968 %

Dari kesimpulan perhitungan diatas,didapatkan bahwa jenis penyakit kulit yang di alami adalah P01-Dermatis mulut dengan persentase 57.7711 %.

Dari contoh kasus diatas, maka dapat diambil kesimpulan bahwa sistem pakar dengan menggunakkan algoritma metode bayes dapat melakukan penulusuran gejala dan penyakit berdasarkan penulusuran jawaban atas pertanyaan-pertanyaan yang telah diberikan melalui interkasi dengan sistem serta dapat mempermudah seseorang dalam mendiagnosa jenis penyakit kulit yang di alami berdasarkan gejala yang dialami orang tersebut.

Program Algoritma Metode Bayes

Berikut ini adalah screenshoot program metode Bayes, dimana untuk contoh kasusnya adalah Sistem Pakar Mendiaganosa Penyakit Kulit Pada Manusia . Untuk demo program secara langsung dapat di klik disini.

Berikut Screenshoot Programnya

Page : Registrasi Pasien

Page : Menentukan Gejala Yang Dialami Pasien

Page : Hasil Diagnosa Penyakit