## 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.v8i1.7339

## Perbandingan Metode Dempster Shafer Dan Teorema Bayes Untuk Mendeteksi Penyakit Ensefalitis
M. Mustaqim, Galih Rakasiwi, Agus Iskandar *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 mhmdmustaqim25@gmail.com, 2 galihrakasiwi221@gmail.com, 3,* iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com
Abstrak− Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi seberapa baik Teorema Bayes dan Metode Dempster-Shafer mengidentifikasi  ensefalitis. Peradangan otak, atau  ensefalitis, dapat disebabkan  oleh beberapa hal, seperti penyakit bakteri atau virus. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk menilai seberapa baik kinerja kedua pendekatan dalam mengidentifikasi penyakit ini menggunakan data klinis. Permasalahan utama yang dihadapi dalam mendeteksi ensefalitis adalah kompleksitas variasi gejala dan faktor penyebabnya. Penelitian ini fokus pada analisis data klinis pasien ensefalitis, termasuk riwayat medis, hasil tes laboratorium, dan gejala klinis. Metode Dempster-Shafer, sebuah pendekatan teori kepercayaan yang memungkinkan integrasi informasi dari sumber yang tidak pasti, akan dibandingkan dengan Teorema Bayes, pendekatan statistik klasik yang sering  digunakan  dalam  diagnostik  medis. Metode penelitian  melibatkan pengumpulan  data klinis dari rekam  medis pasien yang terdiagnosis ensefalitis. Data ini kemudian akan  dianalisis menggunakan Metode Dempster-Shafer dan Teorema Bayes untuk  membandingkan  keakuratannya  dalam  mendeteksi  penyakit.  Selain  itu,  evaluasi  kinerja  metode  juga  akan  dilakukan melalui perbandingan sensitivitas, spesifisitas, dan nilai prediktif positif dan negatif dari  masing-masing  metode.  Hasil  dari penelitian  ini  diharapkan  memberikan  wawasan  yang  lebih  baik  tentang  efektivitas  Metode  Dempster-Shafer  dan  Teorema Bayes dalam mendeteksi penyakit ensefalitis. Implikasi dari temuan ini dapat digunakan untuk memperbaiki metode diagnostik yang ada dan meningkatkan kemampuan deteksi dini penyakit ini. Penelitian ini memiliki potensi untuk memberikan kontribusi penting terhadap perkembangan bidang kedokteran diagnostik dan dapat membantu praktisi medis dalam membuat keputusan yang  lebih  baik  dalam  penanganan  pasien  ensefalitis.  Dengan  menggunakan  metode  Dempster  Shafer,  tingkat  diagnosis ensefalitis mencapai 99,8%, sementara menerapkan Teorema Bayes memberikan tingkat diagnosis hanya sebesar 3,5%. Dari hasil ini dapat disimpulkan bahwa penerapan Dempster Shafer lebih kuat dan memberikan tingkat keyakinan yang lebih tinggi dalam proses diagnosis ensefalitis dibandingkan dengan metode Teorema Bayes.
Kata Kunci : Sistem Pakar; Metode Demster Shafer; Metode Teorema Bayes; Penyakit Ensefalitis
Abstract− The  aim  of  this  study  was  to  evaluate  how  well  Bayes'  Theorem  and  the  Dempster-Shafer  Method  identify encephalitis. Inflammation of the brain, or encephalitis, can be caused by several things, such as bacterial or viral diseases. The main aim of this study was to assess how well both approaches perform in identifying this disease using clinical data. The main problem faced in detecting encephalitis is the complexity of the variations in symptoms and causal factors. This research focuses on analyzing clinical data of encephalitis patients, including medical history, laboratory test results, and clinical symptoms. The Dempster-Shafer method, a belief theory approach that allows the integration of information from uncertain sources, will be compared with Bayes' Theorem, a classical statistical approach frequently used in medical diagnostics. The research method involves collecting clinical data from medical records of patients diagnosed with encephalitis. This data will then be analyzed using the Dempster-Shafer Method and Bayes' Theorem to compare their accuracy in detecting disease. In addition, evaluation of method performance will also be carried out by comparing the sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values of each method. The results of this research are expected to provide better insight into the effectiveness of the Dempster- Shafer Method and Bayes' Theorem in detecting encephalitis. The implications of these findings can be used to improve existing diagnostic  methods  and  increase  the  ability  of  early  detection  of  this  disease.  This  research  has  the  potential  to  make  an important contribution to the development of the field of diagnostic medicine and can help medical practitioners make better decisions  in  the  management  of  encephalitis  patients.  Using  the  Dempster  Shafer  method,  the  encephalitis  diagnosis  rate reached 99.8%, while applying Bayes' Theorem gave a diagnosis rate of only 3.5%. From these results it can be concluded that the application of Dempster Shafer is more powerful and provides a higher level of confidence in the encephalitis diagnosis process compared to the Bayes Theorem method.
Keywords: Expert System; Dempster Shafer Method; Bayes Theorem Method; Encephalitis Disease

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit ensefalitis, yang merupakan peradangan pada jaringan otak, merupakan kondisi medis yang memerlukan diagnosis dini untuk memastikan penanganan  yang efektif. Penyakit  ini dapat disebabkan oleh berbagai  faktor, termasuk infeksi virus atau bakteri. Deteksi dini menjadi krusial karena ensefalitis dapat menyebabkan komplikasi serius dan  berpotensi  mengancam  jiwa  jika tidak  ditangani dengan cepat. Oleh karena  itu, perbandingan antara kedua metode ini dalam mendeteksi penyakit ensefalitis menjadi relevan dan mendesak [1].
Permasalahan utama yang muncul terkait dengan penyakit ensefalitis adalah kerumitan gejala dan faktor penyebab yang bervariasi. Diagnosa penyakit ini seringkali memerlukan analisis data klinis yang cermat, dan itulah di mana sistem pakar menjadi relevan. Sistem pakar dapat memberikan bantuan dalam menganalisis gejala-gejala yang bervariasi dan mengidentifikasi faktor penyebab dengan lebih akurat. Namun, permasalahan muncul dalam memilih metode yang paling efektif untuk sistem pakar tersebut.
Sistem  pakar  yang  diimplementasikan  dalam  diagnosis  penyakit  ensefalitis  dapat  menggunakan  Metode Dempster-Shafer atau Teorema  Bayes sebagai  landasan analisisnya. Permasalahan  yang  muncul terkait dengan sistem pakar adalah bagaimana mengoptimalkan keakuratannya dalam mendeteksi penyakit ini. Beberapa sistem

## 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.v8i1.7339
pakar  mungkin  mengalami  kendala  dalam  mengatasi  ketidakpastian  dan  kompleksitas  informasi  klinis  yang berkaitan  dengan  ensefalitis.  Oleh  karena  itu,  perbandingan  antara  kedua  metode  menjadi  penting  untuk menemukan  metode  yang  paling  sesuai  dan  efektif  dalam  konteks  sistem  pakar  untuk  mendeteksi  penyakit ensefalitis.
Metode  Dempster-Shafer,  berbasis  pada  teori  kepercayaan,  memberikan  keleluasaan  dalam  mengelola ketidakpastian  dengan  cara  yang  lebih  dinamis.  Metode  ini  memungkinkan  integrasi  informasi  dari  berbagai sumber  dan  dapat  memodelkan  kepercayaan  dengan  lebih  fleksibel.  Di  sisi  lain,  Teorema  Bayes,  sebagai pendekatan  statistik  klasik,  menawarkan  kerangka  kerja  yang  terstruktur  dan  terukur  dalam  menghitung probabilitas penyakit berdasarkan bukti klinis [2].
Dempster-Shafer merupakan  suatu pendekatan analisis yang dikembangkan oleh Glenn Shafer pada tahun 1976,  yang  memanfaatkan  teori  massa  gabungan  atau  teori  kepercayaan  [3].  Metode  ini  memungkinkan representasi  ketidakpastian  dengan  menggunakan  massa  gabungan  yang  dapat  diatribusikan  pada  himpunan- himpunan potensi hasil. Dengan cara ini, metode ini memperlakukan ketidakpastian sebagai suatu elemen yang dapat  diukur  dan  diintegrasikan  ke  dalam  keputusan  diagnostik,  menjadikannya  relevan  dalam  konteks  sistem pakar untuk ensefalitis.
Sementara  itu,  Teorema  Bayes,  berasal  dari  karya  Thomas  Bayes  pada  abad  ke-18,  adalah  pendekatan statistik  yang  bergantung  pada  prinsip  dasar  teori  probabilitas  [4].  Teorema  ini  menyediakan  cara  untuk memperbarui probabilitas suatu hipotesis berdasarkan bukti baru yang diperoleh. Dengan menggunakan distribusi probabilitas  awal,  disebut  sebagai  probabilitas  prior,  dan  menggabungkannya  dengan  bukti  baru,  kita  dapat menghitung  distribusi  probabilitas  yang  diperbarui,  disebut  sebagai  probabilitas  posterior.  Dalam  konteks ensefalitis,  Teorema  Bayes  dapat  diaplikasikan  untuk  memberikan  perkiraan  probabilitas  penyakit  berdasarkan bukti klinis yang ada [5] [6] [7].
Penulis mengutip sejumlah publikasi relevan untuk mendukung penelitian terbaru ini, termasuk salah satu yang  diterbitkan  pada  tahun  2023  dan  dievaluasi  oleh  Naufal  Rifqi  dkk.;  itu  membandingkan  kemanjuran diagnostik  teknik  Demster  Shafer  dan  Teorema  Bayes  untuk  penyakit  Moya-Moya.  Penelitian  ini  menemukan bahwa  penggunaan  Teorema  Bayes  dan  teknik  Dempster-Shafer  menghasilkan  hasil  yang  bervariasi.  Setelah melakukan pemeriksaan  menyeluruh, para  ilmuwan  menemukan bahwa kedua pendekatan  ini digunakan untuk mengukur  kemungkinan  berkembangnya  penyakit  Moyamoya.  Nilai  probabilitas  tinggi  sebesar  91%  yang diperoleh dengan teknik Dempster-Shafer menunjukkan kemungkinan besar pasien menderita penyakit ini.
Di  sisi  lain,  Teorema  Bayes  menawarkan  hasil  alternatif  dengan  probabilitas  rendah  sebesar  22%, yang menunjukkan bahwa potensi pasien menderita Penyakit Moyamoya tidak terlalu besar[8]. Selanjutnya Penelitian yang  terbit  pada  tahun  2022  yang  diteliti  oleh  Novanka  Veldasari  Dkk  yang  membahas  tentang  Analisis perbandingan Metode Certainty  Factor, Demster Shafer dan Teorema Bayes dalam  mendeteksi Dini Gangguan Kesehatan  Mental.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  teknik  perhitungan  Dempster-Shafer  mempunyai keterbatasan yaitu tidak dapat dihitung jika hanya terdapat satu gejala, dapat dihitung jika terdapat lebih dari satu gejala  yang  disebabkan.  2.  Dari  temuan  kajian  perhitungan  probabilitas  dengan  menggunakan  teknik  Certainty Factor, Dempster-Shafer, Teorema Bayes, ditentukan bahwa pada Certainty Factor dan Teorema Bayes, semakin banyak gejala yang dipetik maka semakin besar pula nilai kemungkinan untuk mengidentifikasi keberadaannya. penyakit.  Secara  sederhana,  pendekatan  Faktor  Kepastian  menghasilkan  nilai  probabilitas  yang  lebih  besar dibandingkan metode Teorema Bayes dalam hal komputasi. Hal ini berbeda dengan Dempster-Shafer[5].
Penelitian selanjutnya ialah yang diteliti oleh Indri Susilawati Dkk yang terbit pada tahun 2023 membahas tentang  Sistem  Pakar  untuk  mengidentifikasi  penyakit  ITP  (Idiopathic  Thrombocytopenic  Purpura)  melalui Pendekatan Dempster Shafer, yang dimana penelitian tersebut menyimpulkan bahwa Temuan dari penelitian ini menunjukkan  bahwa  nilai  tertinggi  yang  ditemukan  untuk  setiap  kombinasi  gejala  yang  diperlukan  dalam mendiagnosa  ITP  adalah  sebesar  0,97  atau  97%. Dengan  memanfaatkan  lima  gejala,  metode  Dempster  Shafer mampu memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam menyimpulkan diagnosis. Hasil penelitian menyarankan bahwa  kemungkinan  besar  pengguna  menderita  ITP  berdasarkan  analisis  gejala  yang  dijalankan  dengan pendekatan Dempster Shafer [9].
Selanjutnya penelitian yang terbit pada tahun 2019 yang diteliti oleh Puji Sari Ramadhan yang membahas tentang  E-Pediatric  Dalam  Mendiagnosis  Leprosy  Pada  Anak  Menggunakan  Analisis  Kombinasi  K-Nearest Neighbor  Dan  Teorema  Bayes.  Nilai  akurasi  100%  dari  validitas  data  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa kombinasi  prosedur  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dinilai  tepat  dan  efektif  untuk  melakukan  analisis diagnostik.  Selain  itu,  metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Teorema  Bayes  telah  berhasil  diterapkan  pada  sistem komputer bernama E-Pediatric, menghasilkan nilai diagnostik yang sesuai dengan hasil perhitungan metode yang telah dilakukan, sehingga memungkinkan masyarakat luas untuk menggunakannya. dalam diagnosis dini penyakit kusta pada anak sebelum melakukan pemeriksaan tambahan sebagai acuan diagnosis[10].
Dengan  memahami  definisi  dan  potensi  masing-masing  penelitian  terdahulu,  penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  baik  tentang  efektivitas  mereka  dalam  mendukung  sistem  pakar  dalam mendeteksi penyakit ensefalitis. Pemilihan metode yang tepat dapat meningkatkan akurasi dan keandalan sistem pakar, memberikan kontribusi positif terhadap deteksi dini dan penanganan penyakit ensefalitis. Dengan demikian, penelitian ini menjadi langkah penting dalam meningkatkan kemampuan sistem pakar dalam mendukung praktisi medis dalam menghadapi tantangan kompleks penyakit ensefalitis.

## 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.v8i1.7339

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penyusunan penelitian ini, beberapa tahapan yang dilakukan penulis yaitu : a. Analisis permasalahan
Peneliti menganalisa permasalahan yang dimulai dari mendalami konsep dasar Metode Dempster-Shafer dan Teorema Bayes. Pemahaman tentang teori probabilitas, analisis kepercayaan, dan kerangka kerja Dempster- Shafer menjadi dasar bagi penelitian ini.
b. Pengumpulanan Data
Data yang relevan dengan penyakit ensefalitis dikumpulkan, termasuk informasi gejala, riwayat pasien, data medis lainnya. Kumpulan data ini akan digunakan sebagai dasar untuk pengujian dan evaluasi kinerja kedua metode.
c. Studi literatur
peneliti melakukan studi literatur dengan cara mencari sumber-sumber yang relevan melalui data jurnal ilmiah, media online dan sumber-sumber lainnya.
d. Perbandingan Metode
Peneliti membandingkan kinerja relatif dari Metode Dempster-Shafer dan Teorema Bayes dalam mendeteksi penyakit ensefalitis.
e. Kesimpulan
Peneliti menyimpulkan hasil penelitian yang telah dilakukan.
Dari tahapan di atas untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang  dibuat  untuk  meniru  keterampilan  pengambilan  keputusan, penalaran,  dan  pemecahan  masalah  manusia  dalam  bidang  tertentu[11]  [12]  [13].  Tujuan  utama  sistem  pakar adalah untuk menawarkan saran atau jawaban yang sebanding dengan yang dibuat oleh manusia yang ahli dalam suatu subjek tertentu. Sistem pakar menggunakan pengetahuan yang diprogram secara eksplisit dan prinsip-prinsip inferensial  untuk  menganalisis  informasi  yang  disajikan  kepadanya,  menyelidiki  banyak  pilihan,  dan menghasilkan  kesimpulan  atau  solusi  yang  masuk  akal[14]  [15]. Komponen  utama  dari  suatu  sistem  pakar melibatkan  basis pengetahuan dan  mesin  inferensi.  Basis pengetahuan  menyimpan  informasi dan aturan-aturan yang diperoleh dari ahli manusia dalam suatu bidang tertentu. Informasi ini mencakup fakta-fakta, hubungan, dan
Analisis Permasalahan Pengumpulan Data Literatur Review Analisa Perbandingan Metode Hasil Perbandingan/Kesimpulan Dempster Shafer Teorema Bayes

## 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.v8i1.7339
aturan-aturan inferensial yang mendefinisikan cara seorang pakar membuat keputusan dalam suatu konteks. Mesin inferensi, di sisi lain, bertanggung jawab untuk melakukan penalaran dan mengaplikasikan aturan-aturan dari basis pengetahuan  untuk  mencapai  solusi  atau  keputusan. Sistem  pakar  dapat  diterapkan  dalam  berbagai  bidang, termasuk  kedokteran,  keuangan,  manufaktur,  teknologi,  dan  lain  sebagainya  [16]  [17].  Kelebihan  sistem  pakar melibatkan  kemampuannya  untuk  menyimpan  dan  mengelola  pengetahuan  secara  efisien,  menghadapi kompleksitas masalah, dan memberikan solusi atau rekomendasi secara cepat. Namun, keterbatasan sistem pakar terletak pada ketergantungannya pada informasi yang telah diprogram dan kemampuannya yang terbatas dalam menangani situasi atau masalah di luar cakupan pengetahuannya [18] [19].

## 2.3 Penyakit Ensefalitis
Ensefalitis adalah suatu kondisi medis yang ditandai oleh peradangan pada otak yang dapat menyebabkan berbagai gejala dan gangguan kesehatan. Peradangan ini dapat melibatkan berbagai bagian otak, termasuk jaringan saraf dan sel-sel  saraf,  yang pada gilirannya dapat menyebabkan gangguan  fungsi otak. Ensefalitis dapat disebabkan oleh berbagai faktor, termasuk infeksi virus atau bakteri, reaksi autoimun, atau efek samping dari vaksinasi. Gejala ensefalitis  dapat  bervariasi,  tetapi  beberapa  gejala  umum  termasuk  demam  tinggi,  sakit  kepala,  kejang, kebingungan, perubahan perilaku, dan kesulitan berbicara atau bergerak. Gejala ini dapat muncul secara tiba-tiba dan  berkembang dengan cepat, menunjukkan adanya gangguan pada  fungsi otak.Infeksi  virus adalah penyebab umum ensefalitis, dengan beberapa virus yang dapat menyebabkan kondisi ini, seperti virus herpes simplex, virus cacar air, dan virus campak. Bakteri seperti Streptococcus pneumoniae juga dapat menjadi penyebab ensefalitis bakterial.  Selain  itu,  reaksi  autoimun,  di  mana  sistem  kekebalan  tubuh  menyerang  jaringan  otak  sendiri,  dapat menyebabkan  ensefalitis  autoimun.  Diagnosis  ensefalitis  melibatkan  pemeriksaan  gejala  klinis,  riwayat  medis pasien,  dan  serangkaian  tes  laboratorium,  seperti  pemeriksaan  darah,  cairan  serebrospinal,  dan  gambaran  otak menggunakan teknik pencitraan medis. Deteksi dini dan penanganan yang cepat penting dalam mengurangi risiko komplikasi serius dan meminimalkan dampak jangka panjang pada fungsi otak [20].

## 2.4 Metode Demster Shafer
Metode  Dempster-Shafer  (DS)  adalah  suatu  kerangka  kerja  atau  teori  matematika  yang  digunakan  untuk mengelola  ketidakpastian  dalam  pengambilan  keputusan  dan  pemrosesan  informasi.  Metode  ini  dikembangkan oleh Glenn Shafer pada tahun 1976 dan dinamai bersama olehnya dan pendahulunya, Arthur Dempster [21] [22]. Tujuan  utama  dari  Metode  Dempster-Shafer  adalah  menyediakan  suatu  kerangka  kerja  yang  dapat  mengatasi ketidakpastian dan tidak pastinya informasi yang diterima dari berbagai sumber [23] [24]. Adapun rumus metode Demster Shafer adalah sebagai berikut :
𝑀 3 (𝑍) = ∑ =𝑧𝑚1(𝑥).𝑚2(𝑦) 𝑥∩𝑦 1−𝑘 (1)
Dengan : m1 (X)  = mass function dari evidence X m2 (Y)  = mass function dari evidence Y m3 (Z)  = mass function dari evidence Z k = jumlah conflict evidence
𝑘 = ∑ 𝑚1 (𝑥). 𝑚2(𝑦) 𝑥∩𝑦=∅ (2)

## 2.5 Metode Teorema Bayes
Teorema Bayes adalah suatu prinsip dalam teori probabilitas yang memberikan kerangka kerja untuk memperbarui probabilitas suatu hipotesis berdasarkan bukti atau informasi baru yang diperoleh. Ditemukan oleh matematikawan Inggris,  Thomas  Bayes,  pada  abad  ke-18, teorema  ini  menyajikan  suatu  metode  sistematis  untuk memperbarui keyakinan atau probabilitas suatu hipotesis dengan mempertimbangkan informasi yang relevan [25]. Berikut ini rumus dari metode Teorema Bayes adalah :
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 )∗𝑃(𝐻)𝑖 ∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 𝑘 )∗𝑃(𝐻 𝑘 ) 𝑛 𝑘=1 (3)
Langkah 1 : Menentukan nilai probabilitas setiap informasi setiap hipotesis :
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 )∗𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) (4)
Langkah 2 : Mengestimasi probabilitas yang terkait dengan setiap data untuk setiap hipotesis yang telah diajukan.
∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) = 𝐺1 + ⋯ + 𝐺𝑛 𝑛 𝑘=1
(5)
Langkah 3 : Mengestimasi probabilitas pada setiap hipotesis, tanpa bergantung pada data pendukung.
𝑃(𝐻𝐸|𝐻 𝑘 ) = 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) ∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) 𝑛 𝑘=1 (6)

## 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.v8i1.7339

## Langkah 4 : Menghitung probabilitas hipotesis
∑ 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃 ( 𝐸 𝐻 𝑖 ) = 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) + ⋯ + 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) 𝑛 𝑘=1 (7)
Langkah 5 : Mengestimasi nilai  P(Hi|E), yang merupakan probabilitas kebenaran Hi dengan bukti E,
𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸 𝑖 ) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 𝑖 )∗𝑃(𝐻 𝑖 ) 𝑃( 𝐸 | 𝐻 𝑘 ) (8)
Langkah 6 : Hitung peluang Hi benar jika bukti E ada (P(Hi|E)) dan peluang awal adanya bukti (P(E|Hi)). Selain itu, nilai akhir dari kesimpulan yang diinginkan dapat diperoleh dengan menjumlahkan hasil perkalian tersebut.
∑ 𝑏𝑎𝑦𝑒𝑠 = 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸 𝑖 ) + ⋯ + 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸 𝑖 ) 𝑛 𝑘=1
(9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Knowledge Based (Basis Pengetahuan)
Basis pengetahuan adalah kumpulan informasi, fakta, konsep, dan pemahaman yang dimiliki oleh individu atau kelompok.  Basis  pengetahuan  membentuk  landasan  atau  fondasi  bagi  pemahaman  seseorang  tentang  dunia sekitarnya. Basis pengetahuan dapat diperoleh  melalui pengalaman pribadi, pendidikan  formal,  interaksi sosial, membaca, dan berbagai sumber informasi lainnya.
Tabel 1. Data Gejala dan Bobot Pada Penyakit Ensefalitis
Kode Gejala Nama Gejala Nilai Pakar EF01 Demam Tinggi 0,6 EF02 Sakit Kepala Berat 0,6 EF03 Mual dan muntah 0,4 EF04 Leher terasa kaku 0,4 EF05 Nyeri pada otot atau persendian 0,6 EF06 Kelelahan dan kelemahan 0,8 EF07 Perubahan perilaku seperti kebingungan, kegelisahan 0,8 EF08 Gangguan kesadaran 0,8 EF09 Kesulitan berbicara dan mendengar 0,6 EF10 Mengalami kejang 0,6 EF11 Sensitif terhadap cahaya (fotofobia) 0,8 EF12 Perubahan mental 0,6 EF13 Kehilangan kemampuan indra pengecap 0,6 EF14 Gangguan sensorik, seperti kehilangan rasa atau sensasi abnormal di tubuh 0,8
Tabel 1 menyajikan data gejala dan bobot pada penyakit ensefalitis. Setiap gejala memiliki kode dan nilai pakar yang mencerminkan tingkat kepentingan atau karakteristiknya terkait ensefalitis. Setiap gejala memiliki nilai pakar yang berkisar antara 0,4 hingga 0,8, menunjukkan tingkat signifikansinya dalam diagnosis ensefalitis. Data ini  dapat  menjadi  dasar  untuk  pengembangan  sistem  pakar  atau  model  penilaian  risiko  ensefalitis  berdasarkan gejala yang muncul pada pasien.
Tabel 2. Nilai Belief Belief  Pada Suatu Gejala  Nilai Belief Tidak 0,2 Kurang Yakin 0,4 Cukup Yakin 0,6 Yakin 0,8 Sangat Yakin 1
Tabel  2  memberikan  nilai-nilai  keyakinan  terkait  dengan  penilaian  atas  suatu  gejala.  Skala  ini menggambarkan tingkat keyakinan atau kepercayaan terhadap keberadaan atau relevansi gejala tersebut. Dalam tabel ini, nilai keyakinan dinyatakan sebagai berikut: Tidak (0,2), Kurang Yakin (0,4), Cukup Yakin (0,6), Yakin (0,8),  dan  Sangat  Yakin  (1).  Nilai-nilai  tersebut  membantu  mengukur  sejauh  mana  seseorang  yakin  terhadap hubungan antara gejala dan suatu kondisi atau peristiwa yang diamati.
Tabel 3. Persentase Kepastian Rentang Persentase Nilai Probabilitas 0% - 50% Tidak Terlalu Memungkinkan 51% - 79% Mungkin

## 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.v8i1.7339
Rentang Persentase Nilai Probabilitas 80% - 99% Sangat Memungkinkan 100% Sangat Yakin
Tabel 3 menyajikan nilai probabilitas yang terkait dengan rentang persentase, memberikan indikasi tingkat kepastian terhadap suatu peristiwa atau situasi. Dalam rentang 0% - 50%, dianggap Tidak Terlalu Memungkinkan; pada rentang 51%  -  79%, dianggap Mungkin;  pada rentang 80%  -  99%, dianggap Sangat Memungkinkan; dan pada  persentase  100%,  dianggap  Sangat  Yakin.  Tabel  ini  membantu  menggambarkan  sejauh  mana  tingkat keyakinan atau kepastian terhadap kemungkinan terjadinya suatu kejadian.
Tabel 4. Sampel Gejala yang Diderita User Kode Gejala Gejala Penyakit Bobot EF01 Demam Tinggi 0,8 EF02 Sakit Kepala Berat 0,8 EF04 Leher terasa kaku 0,4 EF07 Perubahan perilaku seperti kebingungan, kegelisahan 0,6 EF11 Sensitif terhadap cahaya (fotofobia) 0,6 EF13 Kehilangan kemampuan indra pengecap 0,8
Tabel  4  memberikan  gambaran  gejala  yang  mungkin  dialami  oleh  pengguna,  beserta  bobot  yang menunjukkan tingkat kepentingan atau intensitas setiap gejala terkait penyakit ensefalitis. Bobot yang diberikan pada  setiap  gejala  mencerminkan  seberapa  signifikan  gejala  tersebut  dalam  menentukan  kemungkinan  adanya penyakit  ensefalitis.  Pemahaman  ini  dapat  membantu  dalam  penilaian  risiko  dan  diagnosis  lebih  lanjut  terkait kondisi kesehatan pengguna.

## 3.2 Penerapan Metode Dempster Shafer
Glenn Shafer menciptakan Teori Bukti Dempster-Shafer, sebuah paradigma teori probabilitas yang dibangun di atas teori probabilitas tradisional. Teori  ini  berupaya untuk mengatasi ketidakpastian dan  mengatasi kelemahan teori probabilitas dalam situasi ketika terdapat data atau informasi yang tidak jelas atau parsial. Tahapan terakhir dalam penerapan pendekatan Dempster Shafer adalah sebagai berikut. 1. EF01 : Demam tinggi merupakan gejala ensefalitis dengan nilai belief 0,6. 𝑀 1 = 0,6 𝑀 1 (𝜃) = 1 − 0,6 = 0,4 2. EF02 : Sakit kepala berat merupakan gejala ensefalitis dengan nilai belief 0,6.
𝑀 2 = 0,6 𝑀 2 (𝜃) = 1 − 0,6 = 0,4
Kombinasi perhitungan untuk mendapatkan nilai densitas dari EF01 dan EF02 ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Aturan Kombinasi M 3
M 2 = 0,6  M 2 ( 𝜽 ) = 0,4 M 1 = 0,6 0,36 0,24 M 1 ( 𝜃 ) = 0,4 0,24 0,16
𝑀 3 = 0,36+0,24+0,24 1−0 = 0,84
𝑀 3 (𝜃) = 0,16 1−0 = 0,16 3. EF04 : Leher terasa kaku merupakan gejala ensefalitis dengan nilai belief 0,4. 𝑀 4 = 0,4 𝑀 4 (𝜃) = 1 − 0,4 = 0,6
Tabel 6. Aturan Kombinasi M 5
M 4 = 0,4  M 4 ( 𝜽 ) = 0,6
M 3 = 0,84 0,336 0,504 M 3 ( 𝜃 ) = 0,16 0,064 0,096
𝑀 5 = 0,336+0,504+0,064 1−0 = 0,904
𝑀 5 (𝜃) = 0,096 1−0 = 0,096
4. EF07 : Perubahan perilaku seperti kebingungan, kegelisahan merupakan gejala ensefalitis dengan nilai belief 0,8.
𝑀 6 = 0,8 𝑀 6 (𝜃) = 1 − 0,8 = 0,2

## 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.v8i1.7339
Tabel 7. Aturan Kombinasi M 7
M 6 = 0,8  M 6 ( 𝜽 ) = 0,2 M 5 = 0,904 0,723 0,181 M 5 ( 𝜃 ) = 0,096 0,077 0,019
𝑀 7 = 0,723+0,077+0,181
1−0 = 0,981
𝑀 7 (𝜃) = 0,019 1−0 = 0,019 5. EF11 : Sensitif terhadap cahaya (fotofobia) merupakan gejala ensefalitis dengan nilai belief  0,8. 𝑀 8 = 0,8 𝑀 8 (𝜃) = 1 − 0,8 = 0,2
Tabel 8. Aturan Kombinasi M 9
M 8 = 0,8  M 8 ( 𝜽 ) = 0,2 M 7 = 0,981 0,785 0,196 M 7 ( 𝜃 ) = 0,019 0,015 0,004
𝑀 9 = 0,785+0,015+0,196
1−0 = 0,996
𝑀 9 (𝜃) = 0,004 1−0 = 0,004
6. EF13 : Kehilangan kemampuan indra pengecap merupakan gejala ensefalitis dengan nilai belief 0,6. 𝑀 10 = 0,6
𝑀 10 (𝜃) = 1 − 0,6 = 0,4
Tabel 9. Aturan Kombinasi M 11
M 10 = 0,6  M 10 ( 𝜽 ) = 0,4 M 9 = 0,996 0,598 0,398 M 9 ( 𝜃 ) = 0,004 0,002 0,002
𝑀 11 = 0,598+0,002+0,398
1−0 = 0,998
𝑀 11 (𝜃) = 0,004 1−0 = 0,002
Tingkat paling tinggi yang tercatat pada setiap kombinasi gejala yang diperlukan untuk diagnosis ensefalitis adalah 0,998 atau 99,8%, yang dihitung menggunakan metode Dempster-Shafer dengan melibatkan enam gejala. Dari  hasil  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  tingkat  keyakinan  yang  sangat  tinggi,  pengguna  didiagnosis menderita ensefalitis.

## 3.3 Penerapan Metode Teorema Bayes
Analisis  perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus  Teorema  Bayes.  Penyelesaiannya  adalah  sebagai berikut :
1. Pastikan kemungkinannya
Hasil pembagian jumlah gejala dengan jumlah kondisi penyakit digunakan untuk menghitung probabilitas.
𝐸𝐹01 = 0,8 4 = 0,2 𝐸𝐹02 = 0,8 4 = 0,2
𝐸𝐹04 = 0,4 4 = 0,1
𝐸𝐹07 = 0,6 4 = 0,15
𝐸𝐹11 = 0,8 4 = 0,2
𝐸𝐹13 = 0,8 4 = 0,2
2. Jumlahkan semua nilai probabilitas ∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) = 𝑛 𝑘=1 0,2 + 0,2 + 0,1 + 0,15 + 0,2 + 0,2 = 1,05 3. Tentukan probabilitas setiap hipotesis secara independen dari informasi pendukung apa pun 𝐸𝐹01 = 0,2 1,05 = 0,19
𝐸𝐹02 = 0,2 1,05 = 0,19
𝐸𝐹04 = 0,1 1,05 = 0,095
𝐸𝐹07 = 0,15 1,05 = 0,143
𝐸𝐹11 = 0,2 1,05 = 0, 19

## 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.v8i1.7339
𝐸𝐹13 = 0,2 1,05 = 0,19
4. Menghitung probabilitas hipotesis
∑ = (0,2 ∗ 0,19) + (0,2 ∗ 0,19) + (0,1 ∗ 0,095) + (0,15 ∗ 0,143) + (0,2 ∗ 0,19) + (0,2 ∗ 0,19)
6 𝑘=6
= 0,038 + 0,038 + 0,01 + 0,021 + 0,038 + 0,038 = 0,183
5. Menghitung rumus untuk mengestimasi P(Hi|E)
𝑃(𝐻1|𝐸1) = 0,038 0,183 = 0,208 𝑃(𝐻1|𝐸2) = 0,038 0,183 = 0,208
𝑃(𝐻1|𝐸4) = 0,01 0,183 = 0,052 𝑃(𝐻1|𝐸7) = 0,021 0,183 = 0,117 𝑃(𝐻1|𝐸11) = 0,038 0,183 = 0,208
𝑃(𝐻1|𝐸13) = 0,038 0,183 = 0,208
6. Mengestimasi nilai akhir dari Teorema Bayes dilakukan dengan mengalikan probabilitas bukti asli
∑ = (0,038 ∗ 0,208) + (0,038 ∗ 0,208) + (0,01 ∗ 0,052) + (0,021 ∗ 0,117) + (0,038 ∗ 0,208) +
6 𝑘=6
(0,038 ∗ 0,208) = 0,008 + 0,008 + 0,0005 + 0,003 + 0,008 + 0,008 = 0,035
Karena  nilai  yang  dihitung  adalah  0,035  atau  setara  dengan  persentase  3,5%,  maka  ditentukan  dari perhitungan  yang  diberikan  sebelumnya  dengan  menerapkan  pendekatan  Teorema  Bayes  bahwa  pasien  atau pengguna tidak mengalami penyakit Ensefalitis.

## 3.4 Analisa Hasil Persentase
Tabel 10 dibawah  ini  memaparkan persentase hasil diagnosa penyakit Ensefalitis berdasarkan pendekatan  yang telah dipaparkan pada pembahasan diatas.
Tabel 10. Hasil Persentase Nama Penyakit Metode Yang Digunakan Dempster Shafer  Teorema Bayes Ensefalitis 99,8% 3,5%
Tabel  10  menyajikan  hasil  persentase  diagnosis  untuk  penyakit  ensefalitis  menggunakan  dua  metode berbeda,  yaitu  Dempster  Shafer  dan  Teorema  Bayes.  Dengan  menerapkan  metode  Dempster  Shafer,  tingkat diagnosis  untuk  ensefalitis  mencapai  99,8%.  Sementara  itu,  penerapan  Teorema  Bayes  memberikan  tingkat diagnosis  sebesar  3,5%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  metode  Dempster  Shafer  jauh  lebih  mendukung  dan memberikan tingkat keyakinan  yang  lebih tinggi  dalam  mendiagnosa penyakit ensefalitis dibandingkan dengan metode Teorema Bayes.

## 4. KESIMPULAN
Analisis hasil persentase menunjukkan perbandingan yang signifikan antara metode Dempster Shafer dan Teorema Bayes  dalam  mendiagnosa  penyakit  ensefalitis.  Dengan  mencapai  tingkat  diagnosis  sebesar  99,8%,  Dempster Shafer menonjol sebagai metode yang lebih dapat diandalkan dan akurat. Sebaliknya, Teorema Bayes memberikan tingkat diagnosis  yang  jauh  lebih rendah, hanya sebesar 3,5%. Kesimpulan utama  dari perbandingan  ini  adalah bahwa  dalam  konteks  mendiagnosa  ensefalitis,  metode  Dempster  Shafer  memiliki  keunggulan  yang  signifikan dalam  memberikan  keyakinan  tinggi  terhadap  keberadaan  penyakit.  Hasil  ini  dapat  menjadi  panduan  penting dalam pengembangan sistem diagnosis otomatis atau dalam pengambilan keputusan klinis. Penting untuk mencatat bahwa  keberhasilan  sebuah  metode  diagnosis  tidak  hanya  bergantung  pada  tingkat  persentase  semata.  Namun, tingkat tinggi yang tercatat pada Dempster Shafer menunjukkan kecenderungan yang positif untuk menjadi pilihan utama dalam proses diagnosis. Lebih lanjut, penelitian lebih lanjut dan evaluasi mendalam perlu dilakukan untuk memastikan  kehandalan  dan  generalisasi  hasil  ini  dalam  berbagai  konteks  medis.  Dalam  perkembangan  ilmu kedokteran  modern,  pemahaman  terhadap  metode  diagnosis  yang  efektif  sangat  penting  untuk  meningkatkan kualitas layanan kesehatan dan prognosis pasien.

## REFERENCESS
[1] P. R. A. Ida Bagus Suwisma, “Implementasi Dhempster-Shafer Dalam,” Porlatdata, vol. 2, no. 7, pp. 1–9, 2022.
[2] N.  Rifqi  and  A.  Iskandar,  “Perbandingan  Metode  Dempster  Shafer  Dan  Teorema  Bayes  Dalam  Sistem  Pakar Mendiagnosa Moyamoya  Disease,”  J. Sist.  Komput. dan  Inform. Hal 160−, vol. 168, no. 1, pp. 160–168, 2023, doi: 10.30865/json.v5i1.6819.

## 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.v8i1.7339
[3] Warna, “Implementasi Algoritma Certainty  Factor  untuk Mendiagnosa Penyakit  yang Disertai  Demam,”  vol.  IV, pp. 129–137, 2023.
[4] N.  Budiana  Informatika,  “Implementasi  Metode  Dempster-Shafer  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Ikan  Kerapu  Macan,” Teknologipintar.org, vol. 3, no. 5, pp. 2023–2024, 2023.
[5] N. Veldasari, A. Fadli, A. W. Wardhana, and M. S. Aliim, “Analisis Perbandingan Metode Certainty Factor, Dempster Shafer dan Teorema Bayes dalam Deteksi Dini Gangguan Kesehatan Mental,” J. Pendidik. dan Teknol. Indones., vol. 2, no. 7, pp. 329–339, 2022, doi: 10.52436/1.jpti.191.
[6] R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020.
[7] M. R. Fadillah, B. Andika, and  D. Saripurna, “Sistem  Pakar Mendiagnosa Penyakit Dan Hama Penyerang Tanaman Bougenville Dengan Metode Teorema Bayes,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. Dan Komputer), vol. 19, no. 1, pp. 88–99, 2020.
[8] G. Tangkudung, R. Gunawan, R. Tumewah, and J. M. Pertiwi, “MOYAMOYA DISEASE DENGAN PERDARAHAN INTRAVENTRIKULAR PADA PASIEN USIA MUDA,” J. Sinaps, vol. 3, no. 2, pp. 13–17, 2020.
[9] I. Susilawati and R. Y. Simanullang, “Sistem Pakar untuk Mengidentifikasi Penyakit ITP (Idiopathic Thrombocytopenic Purpura) melalui Pendekatan Dempster Shafer,” JIKTEKS  J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 3, pp. 17–24, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.faatuatua.com/index.php/JIKTEKS/article/view/10.
[10]  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.
[11]  N. Hidayat, R. Saragih, and H. Khair, “Diagnosa Penyakit Turunan (Heraditas) Imbisil Pada Manusia Dengan Metode Dempster Shafer,” J. Ilm. Multidisiplin, vol. 1, no. 10, pp. 3780–3788, 2022.
[12]  I.  H.  Santi  and  B.  Andari,  “Sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah  dengan  metode  certainty  factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 159–177, 2019.
[13]  C. Nas, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakt Tiroid Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Teknol. Dan Open Source, vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2019.
[14]  P. GIGI BALITA DENGAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAPER Cubfritua, F. Ariwisanto Sianturi, and A. Gea, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa,” Univ. Methodist Indones. Jl.Hang Tuah No.08 Medan Sumateera Utara, vol. 2, no. 1, p. 2052, 2015, [Online]. Available: http://jurnal.stmikmethodistbinjai.ac.id.
[15]  Y. S. R. Nur, A. Burhanuddin, D. Aldo, and W. L. Army, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Bawang Merah dengan Metode Case Based Reasoning,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 3, pp. 1356–1366, 2022.
[16]  R. Simalango and A. S. Sinaga, “Diagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Dengan Teorema Bayes,” vol. 3, pp. 43–50, 2019.
[17]  P. S. Ramadhan, “E-Pediatric dalam Mendiagnosis Leprosy pada Anak Menggunakan  Analisis  Kombinasi  K-Nearest Neighbor dan Teorema Bayes,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf., vol. Juli, pp. 540–544, 2019, [Online]. Available: http://seminar-id.com/prosiding/index.php/sensasi/article/view/361.
[18]  H.  T.  Sihotang,  E.  Panggabean,  and  H.  Zebua,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Herpes  Zoster  Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Inform. Pelita Nusant., vol. 3, no. 1, 2018.
[19]  D.  Nofriansyah,  R.  Gunawan,  and  E.  Elfitriani,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pertussis  (Batuk  Rejan) Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 3, no. 1, pp. 41–54, 2020.
[20]  W. A. Sari, A. P. Lubis, and A. K. Syahputra, “Diagnosa Penyakit Saraf Manusia Dengan Metode Forward Chaining Dalam Sistem Pakar,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 3, pp. 2246–2260, 2022.
[21]  P. S. Hasibuan and M. I. Batubara, “Penerapan Metode Dempster Shafer Dalam Mendiagnosa Penyakit Faringitis,”  J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 1, p. 59, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i1.1061.
[22]  H. Nahumury, A. Mulyani, and H. Nurdin, “Sistem Pendukung Keputusan Mendiagnosa Penyakit Virus Corona (Covid- 19) Menggunakan Metode Dempster-Shafer,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 4, no. 4, pp. 207–214, 2020.
[23]  F.  HIDAYAH,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Menggunakan  Metode  Topsis  Studi Kasus: Upk Bina Artha Kecamatan Kedung.” UNISNU JEPARA, 2018.
[24]  M. Aldjawad, S. Andryana, and A. Andrianingsih, “Penerapan Metode Perbandingan Dempster-Shafer dengan Certainty Factor pada Aplikasi Sistem Pakar Deteksi Dini Penyakit Alzheimer pada Lansia Berbasis Web,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. 5, no. 2, p. 144, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i2.206.
[25]  G. W. Nyipto Wibowo, S. Widiastuti, M. Muratno, E. Lolang, and S. Soraya, “Penerapan Metode Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa  Penyakit  Tubercolosis,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  4,  pp.  254–263,  2023,  doi: 10.47065/bits.v4i4.3035.