## SISTEM PAKAR DETEKSI PENYAKIT DIABETES DAN TINGKAT KEPARAHAN LUKA PADA PENDERITA DIABETES MENGGUNAKAN

## METODE DEMPSTER-SHAFER
Aditya Farid Riyan Wijaya, Mira Orisa, Renaldi Prismaswara P Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia 1718130@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Sistem  pakar  merupakan  suatu software komputer  yang  didalamnya  berisi  pengetahuan  dan  fakta-fakta yang  biasanya  digunakan  seorang  pakar  dalam  membuat  solusi  atau  menentukan  keputusan  untuk menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu.  Sistem  pakar  dapat  diimplementasikan  dalam  berbagai  macam bidang salah  satunya adalah bidang kesehatan. Penderita diabetes terus mengalami peningkatan akhir-akhir  ini terlebih  lagi  disaat  pandemi  Covid-19.  Menurut  Wiku  Adisasmito  selaku  juru  bicara  Satgas  COVID-19, peningkatan  kasus  penderita  diabetes  ini  disebabkan  oleh  faktor  ekonomi-sosial,  lingkungan,  genetik, peningkatan jumlah masyarakat yang mengalami kelebihan berat badan atau obesitas dan berkurangnya aktivitas secara  fisik.  Untuk  membantu  deteksi  awal  pada  masyarakat  dengan  jadwal  yang  padat  sehingga  tidak  selalu bisa  konsultasi  langsung  dengan  dokter  ahlinya,  maka  penerapan  sistem  pakar dapat  digunakan  menjadi solusinya yaitu dengan membangun sistem pakar deteksi penyakit diabetes dan tingkat keparahan luka diabetik yang dapat memudahkan masyarakat dalam melakukan deteksi awal yang dapat diakses dimana saja dan kapan saja  dengan  bantuan  teknologi.  Sistem  pakar  ini  dibuat  dengan  mengaplikasikan  metode dempster  shafer , dimana  pada  setiap  gejala  terdapat  bobot  atau  nilai  yang  diberikan  oleh  pakar  yang  kemudian  nilai  bobot tersebut  digunakan  untuk  melakukan  proses  perhitungan  sehingga  mendapakatkan  hasil  dari  sistem  berupa deteksi  kemungkinan  penyakit  yang  diderita.  Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsional  sistem  menunjukkan fungsional  aplikasi  berjalan  dengan  baik.  Pada  sistem  pakar  ini  terdapat  pengujian  yang  dilakukan  dengan melakukan perpandingan antara hasil deteksi sistem dengan hasil diagnosa  pakar. Dari hasil pengujian tersebut didapatkan hasil yang sesuai dengan tingkat keakuratan 100%.
Kata kunci: Sistem Pakar, Dempster Shafer, Diabetes, Luka Diabetik, Deteksi.

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  merupakan  penyakit  kronis  yang terjadi  karena  pankreas  menghasilkan  insulin  yang minimal,  tubuh  yang  kekurangan  insulin  tidak  dapat mengontrol  tingkat  glukosa  dengan  baik  sehingga terjadi  penumpukan  glukosa  dalam  darah.  Penderita diabetes terus mengalami peningkatan akhir-akhir ini terlebih  lagi  disaat  pandemi  Covid-19.  Peningkatan kasus  penderita  diabetes  ini  disebabkan  oleh  faktor ekonomi-sosial,  lingkungan,  genetik,  peningkatan jumlah  masyarakat  yang  mengalami  kelebihan  berat badan atau obesitas dan berkurangnya aktivitas fisik.
Dengan  terus  meningkatnya  penderita  diabetes maka  kasus  kematian  akibat  diabetes  juga  terus meningkat,  terlebih  lagi  jika  penderita  diabetes  juga terpapar  Covid-19  [1].  Untuk  membantu  diagnosis awal  pada  masyarakat  dengan  jadwal  yang  padat sehingga tidak selalu bisa konsultasi langsung dengan dokter  ahlinya,  maka  penerapan  sistem  pakar  dapat digunakan menjadi solusinya yaitu dengan membangun  sistem  pakar  deteksi  penyakit  diabetes dan  tingkat  keparahan  luka  diabetik  yang  dapat memudahkan  masyarakat  dalam  melakukan  deteksi awal  yang  dapat  diakses  dimana  saja  dan  kapan  saja dengan bantuan teknologi.
Sistem pakar merupakan suatu software komputer  yang  di  dalamnya  berisi  pengetahuan  dan fakta-fakta  yang  biasanya  digunakan  seorang  pakar
dalam  membuat  solusi  atau  menentukan  keputusan untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu. Terdapat  banyak  metode  dalam  sistem  pakar  yang dapat  digunakan  untuk  membantu  proses  pemecahan berbagai masalah yang  ada. Dempster-Shafer merupakan  salah  satu  metode  yang  sering  dipakai dalam  sistem  pakar.  Pada  penelitian  terdahulu  [2]. Dalam  Judul  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pakar dengan  Metode Certainty  Factor dan  Metode Dempster-Shafer Pada  Penyakit  Kelinci”,  penelitian ini  menghasilkan  perhitungan  metode Certainty Factor dengan  tingkat  keakuratan  80%  dan  metode Dempster-Shafer dengan tingkat keakuratan 85%.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  [3].  Dalam  judul  “Penerapan metode Certainty  Factor Untuk  Sistem  Pakar Diagnosa Kerusakan Pada Mobil Daihatsu”, penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sistem pakar  diagnosa  kerusakan  pada  mobil  daihatsu berbasis web yang  dapat  memudahkan  para  pemilik mobil  untuk  mengetahui  kerusakan  apa  saja  yang terjadi  pada  mobil  dan  solusi  yang  tepat  untuk perbaikannya. Pada penelitian ini menghasilkan suatu website yang  dapat  digunakan  untuk  membantu dalam  proses  diagnosa  atau  mengetahui  kerusakan apa  yang  terjadi  pada  mobil  daihatsu  berdasarkan
gejala-gejala  yang  dimasukkan.  Pada website ini mengaplikasikan  metode certainty  factor untuk mengukur tingkat kepastian fakta dalam mendiagnosa kerusakan mobil.
Pada penelitian [4]. Dalam judul “ Implementasi aplikasi  Penghitungan  Kebutuhan  Kalori  Penderita Diabetes  Melitus  di  Lingkungan  Klinik ” ,  penelitian ini  bertujuan  untuk  membuat  aplikasi  penghitung kalori  pada  penderita  diabetes  yang  dapat  membantu petugas  klinik  dalam  proses  penanganan  penyakit yang  dapat  berpengaruh  pada  kualitas  hidup  dan penurunan  resiko  pada  pasien.  Pada  penelitian  ini menghasilkan  suatu  aplikasi  yang  dapat  digunakan untuk  menghitung  jumlah  kalori  harian  yang dibutuhkan oleh penderita diabetes berdasarkan umur, berat  badan  ideal  dan  aktivitas  keseharian.  Pada aplikasi ini menerapkan metode fuzzy tzukamoto yang dinilai  memiliki  keterkaitan  hasil  tersebut  dengan sifat  manusia  secara  koognitif  dalam  situasi  seperti pembentukan  konsep  pengambilan  keputusan  dalam lingkungan yang tidak pasti, dan pengenalan pola.
Pada  penelitian  [5].  Dalam  judul  “Sistem  Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Diabetes Menggunakan Metode Certainty  Factor ”,  penelitian  ini  bertujuan untuk  membangun  sistem  pakar  diagnosa  penyakit diabetes  yang  dapat  mempermudah  pasien  untuk mengetahui gejala penyakit diabetes dan solusi untuk mengatasi  penyakit  tersebut.  Pada  penelitian  ini menghasilkan  suatu  aplikasi  yang  dapat  digunakan untuk  mendiagnosa  penyakit  diabetes  berdasarkan gejala-gejala  umum  yang  sering  dialamai  penderita diabetes.  Pada  aplikasi  ini  mengaplikasikan  metode certainty factor untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran  seseorang  dalam  menentukan  suatau keputusan.
Pada  penelitian  [6].  Dalam  judul  “Diagnosa Penyakit  Gangguan  Jiwa  Menggunakan  Metode Certainty  Factor ”,  penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun sistem pakar diagnosa penyakit gangguan  jiwa  yang  dapat  membantu  mendiagnosa gangguan  kejiwaan  sebagai  pencegahan  dini  untuk mengatasi  penyakit  tersebut.  Pada  penelitian  ini menghasilkan  suatu website yang  dapat  digunakan untuk  mendiagnosa  penyakit  gangguan  kejiwaan berdasarkan  gejala  yang  dialami.  Pada webisite ini menggunakan metode certainty factor yang digunakan  untuk  mendapatkan  tingkat  keyakinan pakar terhadap suatu masalah yang sedang dihadapi.
Pada  penelitian  [7].  Dalam  judul  “Sistem  Pakar menganalisi  Gangguan  Jiwa  Menggunakan  Metode Certainty  Factor ”,  penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun  sistem  pakar  diagnosis  gangguan  jiwa yang  dapat  membantu  mendiagnosa  jenis  gangguan jiwa.  Pada  penelitian  ini  menghasilkan  suatu webiste yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  jenis gangguan jiwa yang diderita berdasarkan gejala yang rasakan.
Pada  penelitian  [8].  Dalam  judul  “Sistem  Pakar Berbasis  Android  untuk  Diagnosis  Diabetes  Militus dengan  Metode Forward  Chainning ”,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  aplikasi  sistem pakar  berbasis  mobile  android  untuk  diagnosis diabetes  militus.  Pada  penelitian  ini  menghasilkan suatu  aplikasi  mobile  berbasis  android  yang digunakan untuk mendeteksi diabetes militus berdasarkan  gejala  yang  sedang  dialami  dan menentukan  persentase  kemungkingan  terjadinya penyakit  tersebut.  Pada  aplikasi  ini  menggunakan metode forward  chainning untuk  mendapatkan informasi  yang  kemudian  diimplementasikan  dengan aturan  penalaran  sebagai  hasil  kesimpulan  diagnosis sesuai dengan gejala.
Pada  penelitian  [9].  Dalam  judul  “Sistem  Pakar
Deteksi Penyakit Diabetes Mellitus (DM) menggunakan  Metode Forward  chainning dan Certainty  factor Berbasis  Android”,  penelitian  ini bertujuan untuk membuat suatu penyelesaian masalah dengan menggunakan sistem pakar dengan menerapkan  metode forward chainning dan certainty factor .  Pada  penelitian  ini  menghasilkan  suatu aplikasi mobile dengan  sistem  operasi  android  yang digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  diabetes melitus.
Pada  penelitian  [10].  Dalam  judul  “Proses Penyembuhan Luka Kaki Diabetik Dengan Perawatan Luka  Metode Moist  Wound  Healing ”,  penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisa  hasil  dari  implementasi peratawan luka dengan moist wound healing terhadap penyembuhan  luka diabetik. Hasil  yang didapat pada penelitian  ini  menunjukkan  teknik moist  wound healing mempercepat  proses  penyembuhan  luka diabetik.
Pada penelitian [11]. Dalam judul “Perancangan Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Diabetes  Berbasis Web Menggunakan Algoritma Naive Bayes ”, penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan membangun  sebuah  sistem  pakar  yang  dapat digunakan untuk mendeteksi kemungkinan menderita penyakit  diabetes.  Penelitian  ini  menghasilkan  suatu website yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi penyakit diabetes berdasarkan gejala yang dimasukkan. Pada penelitian ini menerapkan algoritma naive  bayes yang  digunakan  untuk mengklasifikasi dengan nilai probabilitas dan statistik untuk  memprediksi  peluang  yang  akan  terjadi berdasarkan pengalaman sebelumnya.
Pada  penelitian  [12].  Dalam  judul  “Penerapan Metode Dempster  Shafer Pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Usus  Halus”,  penelitian  ini bertujuan  untuk  memudahkan  masyarakat  dalam mengetahui  penyakit  usus  halus  yang  diderita.  Pada penelitian  ini  menghasilkan  suatu  aplikasi  yang digunakan  untuk  melakukan  diagnosa  dini  penyakit usus  halus.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode dempster  shafer untuk  mencari  keyakinan  dari diagnosa.

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  suatu  software  yang dibuat  berdasarkan  pengetahuan,  fakta-fakta  dan teknik penalaran untuk memecahkan suatu permasalahan  tertentu  yang  biasanya  membutuhkan bantuan  seorang  ahli  dalam  bidang  tertentu.  Dengan bantuan  sistem  pakar  permasalahan  yang  rumit tersebut bisa diselesaikan dengan mudah, pengembangan  sistem  pakar  dibuat  dengan  tujuan untuk membantu masyarakat luas dalam memecahkan suatu  permasalahan  tertentu  dengan  cara  meniru proses pemikiran manusia atau ahli dalam memecahkan suatu masalah tertentu [13].
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  bagian  dari kecerdasan buatan yang didalamnya terdapat pengetahuan  dan  fakta-fakta  dari  seorang  pakar. Keterbatasan waktu, tenaga dan juga pikiran para ahli dalam  melakukan  tugasnya  merupakan  salah  satu alasan penerapan sistem pakar pada komputer sangat dibutuhkan.  Penerapan  sistem  pakar  menghasilkan keakurasian,  kecepatan  dan  dapat  diakses  dimana saja,  sehingga  sangat  bermanfaat  untuk  meringankan tugas para ahli dalam menyelesaikan suatu permasalahan  tertentu  dibidangnya  masing-masing [11].

## 2.3. Dempster-shafer
Dempster-shafer adalah  suatu  metode  yang memiliki parameter keyakinan yang digunakan untuk mengatasi  atau  menghitung  ketidak  konsistenan dalam  proses  diagnosa.  Dalam  metode dempster- shafer ,  terdapat  teori  yang  secara  umum  dituliskan dalam  suatu  interval  [ Believe,  Plausability ]. Believe (Bel)  merupakan  suatu  himpunan  preposisi  yang didukung  oleh  ukuran  kekuatan evidence (bukti). Terindikasi  tidak  pasti  jika  bernilai  0  dan  akan terindikasi  pasti  jika  bernilai  1. Plausability dinotasikan  (P1)  sebagai  :  Pl(s)  =  1-Bel(-s). Plausability dapat  dinyatakan  yakin  jika  bernilai  1 dan tidak yakin jika bernilai 0 [12].
Dalam  teori  metode dempster-shafer terdapat suatu frame yang  merupakan  semesta  pembicaraan berdasarkan kumpulan hipotesis, yang biasa dinotasikan dengan 0 dan biasa disebut dengan frame of  discrement .  Berdasarkan  fungsi  densitas  m2,  m1 dan Y merupakan subset dari nilai 0. Maka kombinasi m1  dan  m2  sebagai  m3,  dapat  disimpulkan  sebagai berikut [12] :
𝑚 3( 𝑧 ) = Σx∩y=m1(x)m2(y) 1−Σx∩y =m1(x)m2(y) (1)
Keterangan :
m1(x) = Penyakit dari gejala x
m2(y) = Penyakit dari gejala y 𝑚 3( 𝑧 ) = Hasil dari perkalian penyakit dari gejala x dan penyakit dari gejala y x∩y  =  Irisan  atau  penyakit  yang  sama  antara penyakit x dan penyakit y

## 2.4. Diabetes
Diabetes  merupakan  gangguan  metabolisme kronik dimana hormon  insulin  yang dihasilkan tubuh tidak  mencukupi  kebutuhan  atau  tubuh  tidak  bisa menerima  insulin  yang  dihasilkan  secara  optimal. Tubuh  yang  kekurangan  insulin  menyebabkan terjadinya  penumpukan  glukosa  dalam  darah  yang dapat  menganggu  metabolisme  lemak,  karbohidrat dan protein dalam tubuh. Diabetes dengan karakteristik  hiperglikemia  kronis  yang  disebabkan oleh  faktor  lingkungan  dan  genetik  tidak  dapat disembuhkan, tetapi dapat dikendalikan [14].

## 2.5. Luka Diabetik
Luka  pada  penderita  diabetes  atau  yang  biasa disebut  dengan  luka  diabetik  merupakan  salah  satu penyakit  komplikasi  yang  disebabkan  oleh  penyakit diabetes.  Luka  pada  penderita  diabetes  biasanya disebabkan karena infeksi pada luka yang menyebabkan  terjadinya  peningkatan  bakteri  dan ditambah  kurangnya  sistem  kekebalan  tubuh  yang mengakibatkan  proses  inflamasi  luka  berlangsung lama.  Luka  diabetik  dapat  menjadi  parah  dan meningkatkan  resiko  terjadinya  amputasi  jika  tidak mendapatkan perawatan yang tepat dan optimal [10].

## 2.6. Website
Website adalah  kumpulan  halaman  situs  pada domain  atau  subdomain  yang  berada  didalam internet.  Halaman  pada website ditulis  dalam  format HTML ( Hypertext Text Markup Language ) yang bisa diakses  melalui  HTTP  dengan  menggunakan  sebuah URL yang biasa disebut dengan Homepage . Halaman website biasanya  berisi  media  informasi  yang digunakan  untuk  menyebarkan  suatu  informasi kepada para pembacanya melalui web browser [15].

## 2.7. PHP
PHP  ( Personal  Home  Page )  adalah  standar bahasa pemrograman yang digunakan dalam website . PHP  juga  dapat  diartikan  sebagai Hypertext Preeprocessor , bahasa pemrograman berbentuk script yang berada didalam web server . Bahasa pemrograman  ini  dapat  berjalan  pada server yang hasilnya  juga  dapat  ditampilkan  pada user [15]. Dalam  bahasa  pemrograman  PHP  tidak  perlu melakukan  kompilasi  dalam  penggunaannya.  Semua sintax yang  dimasukkan  akan  dikirim  dan  diproses pada server ,  kemudian  hasil  dari  proses  akan dikirimkan  pada browser  user yang  sedang mengakses  dan  menghasilkan  suatu user  interface atau tampilan antar muka pada user [16].

## 2.8. MYSQL
MYSQL  adalah  suatu software  open  source database server yang  termasuk  jenis  RDBMS ( Relational  Database  Management  System )  yang dapat  digunakan  untuk  membuat,  menampung  dan mengolah database dengan  jumlah  besar  dan  dapat
diakses  oleh  banyak user [15].  RDBMS  adalah program  yang  memungkinkan  pengguna database untuk  membuat,  memanipulasi,  dan  menggunakan data  dalam  tabel  relasional,  sehingga  memungkinkan untuk  memanfaatkan  hubungan  antara  satu  tabel dengan  tabel  lainnya  saat  menggunakan  tabel  yang ada dalam database . [16].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi  pengetahuan  pada  penelitian  ini didapatkan  dari  pakar  Ns.  Muamar  Kadavi,  S.Kep selaku kepala bidang keperawatan di pusat perawatan luka  Pedis  Care  Malang,  jurnal  dan  orang-orang dengan penyakit diabetes. Proses wawancara dilakukan  untuk  mendapatkan  sumber  pengetahuan dan  informasi  dari  pakar.  Sumber  pengetahuan  dan informasi  yang  didapat  dari  pakar  digunakan  untuk mengetahui cara  mendiagnosis penyakit diabetes  dan tingkatan luka  pada  kaki  penderita  diabetes berdasarkan  gejala  klinis  yang  dirasakan  dan  terlihat pada  penderita.    Sumber  pengetahuan  dan  informasi yang  didapat  dari  pakar  juga  digunakan  untuk mendapatkan solusi penanganan untuk pasien dengan penyakit  diabetes  dan  cara  perawatan  yang  tepat untuk pasien dengan tingkat luka tertentu.

## 3.2. Basis Pengetahuan
Subsistem  ini  terdiri  dari  aturan  yang  mengatur hubungan  antara  gejala  pasien  dengan  jenis  penyakit diabetes  dan  tingkat  keparahan  pada  luka  diabetik. Pada penelitian ini dibangun sebuah basis pengetahuan  untuk  menentukan  jenis  penyakit  dan tingkat keparahan luka. Penentuan jenis penyakit dan tingkat keparahan luka diabetik dibangun berdasarkan nilai kepercayaan yang diberikan oleh pakar. Adapun pada  Tabel  1  dan  Tabel  3  menunjukkan  aturan  yang dipakai untuk mendeteksi penyakit. Pada Tabel 2 dan Tabel  4  menunjukkan  jenis  penyakit  dan  tingkat keparahan luka.
Tabel 1. Tabel Gejala Diabetes KODE GEJALA P001  P002  P003  P004  Bobot G001  Usia >= 30 tahun * * 0.9 G002  Usia < 30 tahun * * 0.7 G003 Kadar gula darah tinggi (lebih dari 200 mg/dL) * * * * 0.9 G004 Kelebihan berat badan (obesitas) * * 0.8 G005 Pola makan tidak teratur * 0.8 G006 Sering haus dan lapar * * * * 0.7 G007 Sering buang air kecil * * * * 0.9 G008 Luka yang sulit sembuh (lebih dari 3-4 minggu) * * * 0.9 G009  Pandangan kabur * * * * 0.8
KODE GEJALA P001  P002  P003  P004  Bobot G010 Memiliki riwayat keluarga yang terkena diabetes * * * * 0.9 G011 Penurunan berat badan secara berangsur-angsur * * 0.9 G012  Gatal-gatal * * 0.5 G013  Sering letih * * * * 0.7 G014  Sering pusing * * 0.6 G015 Sedang dalam masa mengandung * 0.6 G016 Kesemutan pada kaki dan tangan * * 0.5

## Tabel 2. Tabel Penyakit Diabetes
KODE PENYAKIT P001 Diabetes Tipe 1 P002 Diabetes Tipe 2 P003 Prediabetes P004 Gestational

## Tabel 3. Tabel Gejala Luka Diabetes
KODE GEJALA P01  P02  P03  Bobot G01 Terjadi pembengkakan di area sekitar luka * * 0.9 G02 Terasa hangat disekitar luka * * 0.8 G03 Luka berair * * * 0.9 G04 Luka bernanah * * 0.9 G05 Luka berwarna pink ke merah-merahan * * * 0.9 G06 Luka berwarna kuning * 0.8 G07 Luka berwarna hitam (gelap) * 0.9 G08 Luka mengeluarkan bau tidak sedap * 0.8 G09 Terasa nyeri pada bagian luka * * 0.9 G10 Kulit pada sekitar luka menjadi kering * 0.8 G11 Demam * 0.5 G12 Menggigil * 0.5 G13 Terasa gatal pada area luka dan sekitarnya * * * 0.6

## Tabel 4. Tabel Tingkat Keparahan Luka Diabetes
KODE TINGKAT KEPARAHAN P01 Ringan P02 Sedang
P03
Berat

## 3.3. Mesin Inferensi
Pada  penelitian  ini  sistem  pakar  dirancang menggunakan  metode dempster-shafer yaitu  dimulai dari  sekumpulan  fakta-fakta  tentang  suatu  gejala ( premis )  dari user sebagai  masukkan  sistem berdasarkan  pada  nilai  kepastian  pada  setiap  gejala ( premis ), yang kemudian dilakukan proses perhitungan untuk mendeteksi kemungkinan penyakit yang  diderita  dan  nilai  kepercayaannya.  Teknik penelusuran  seperti  ini  biasa  disebut  dengan forward chainning .
3.4. Flowhart Sistem
Gambar 1. Alur Proses Sistem Diagnosa Diabetes
Pada  Gambar  1  menunjukkan flowchart sistem, pertama  pengunjung  memilih  menu  diagnosa, kemudian  mengisikan  gejala  sesuai  dengan  apa  yang dialami.  Setelah  itu  sistem  akan  melakukan pengecekan  apakah  data  yang  dimasukkan  lebih  dari 2,  jika  tidak  maka  sistem  akan  kembali  kehalaman input gejala,  jika  iya  maka  sistem  akan  memproses atau mendeteksi penyakit diabetes berdasarkan gejala yang  telah  dimasukkan.  Setelah  sistem  selesai memproses, hasil deteksi akan ditampilkan.

## 3.5. Flowchart Metode
Gambar 2. Alur Proses Dempster Shafer
Pada  Gambar  2  menunjukkan  perancangan  sistem yang mengimplementasikan metode Dempster-Shafer memerlukan  beberapa  tahapan  agar  menghasilkan keluaran  yang  sesuai  dengan  prosedur  komputasi dalam  metode  tersebut.  Tahapan  prosedur  tersebut meliputi input data  gejala,  proses  menentukan plausability kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perhitungan  densitas  berdasarkan input gejala,  hasil terbesar  dari  proses  perhitungan  digunakan  sebagai output . Output tersebuat  akan  berupa  hasil  deteksi penyakit  dan  tingkat  keparahan  luka.  Dalam  metode Dempster  Shafer menunjukkan  bahwa  setiap  proses memiliki  fungsi  untuk  saling  berhubungan  dengan proses  lainnya  sehingga  dapat  menghasilkan output akhir sistem yang sesuai.
3.6. User Interface
Pada  penelitian  ini  perancangan user  interface website terdiri  dari  2  bagian,  yaitu  bagian  halaman administrator dan halaman user . Halaman administrator digunakan oleh admin atau pakar untuk memasukkan data pengetahuan dan fakta yang  dapat
digunakan untuk basis data pada saat proses diagnosis dan  halaman user digunakan  oleh user atau pengunjung untuk melakukan konsultasi atau deteksi.
3.7. Desain Halaman User
Gambar 3. Tampilan Desain Halaman User
Pada  Gambar  3  halaman  user  ditujukan  untuk pengunjung website ,  pada  desain  halaman  user menampilkan nama website , tagline dan slider , menu konsultasi  dan  menu login untuk  masuk  ke  halaman admin.

## 3.8. Desain Halaman Admin
Gambar 4. Tampilan Desain Halaman User
Pada  Gambar  4  halaman  admin  ditujukan  untuk administrator,  pada  desain  halaman  admin  menampilkan nama  website,  menu-menu  yang  digunakan  untuk memasukkan  data  yang  akan  ditampilkan  pada  halaman user dan menu logout untuk kembali ke ke halaman user.

## 3.9. Analisis Pengguna Sistem
Pengguna aplikasi sistem pakar deteksi penyakit dan tingkat keparahan luka kaki ini dibagi menjadi 2, yaitu :
1. Masyarakat umum Masyarakat  umum  dapat  mengakses  website sistem  pakar  untuk  melakukan  deteksi  penyakit diabetes dan tingkat keparahan luka.
2. Pakar atau admin Pakar  atau  admin  memliki  akses  untuk  masuk kedalam  halaman  admin  yang  bisa  digunakan untuk  melakukan  pengolahan  data  pada  sistem pakar  deteksi  penyakit  diabetes  dan  tingkat keparahan luka.

## 3.10. Blog Diagram Sistem
Gambar 5. Blok Diagram Sistem
Pada  Gambar  5  menunjukkan  bahwa  rangkaian sistem  yang  akan  dirancang  terdiri  dari  data  gejala yang  digunakan  sebagai input ,  deteksi  penyakit  dan luka  pada  penderita  diabetes  sebagai  basis  data. Proses  deteksi  berdasarkan  gejala  dan  basis  data menggunakan dempster-shafer .  Hasil  deteksi  dan solusi sebagai output dari proses deteksi.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahap penerapan  dan  pengujian  pada  sistem,  dimana program  yang  sudah  dirancang  dan  dibuat  akan dilakukan  proses  uji  coba  yang  bertujuan  untuk mengamati dan menentukan ketepatan program. Pada pengujian  sistem  ini  meninjau  dari  segi  tampilan desain form dan hasil analisa terhadap hasil pengujian yang telah dilakukan.

## 4.2. Halaman Home
Gambar 6. Tampilan Halaman Home
Pada  Gambar  6 berisi  tampilan  halaman  awal dan  menu–menu  yang  akan  digunakan  dalam  sistem pakar deteksi  penyakit  diabetes  dan  tingkat  luka pada penderita diabetes.

## 4.3 Halaman Konsultasi
Pada  Gambar  7  pengunjung  dapat  melakukan proses  deteksi  untuk  penyakit  diabetes  dan  tingkat keparahan pada luka diabetik pada halaman ini.
4.4 Halaman Login
Gambar 8. Tampilan Halaman Login
Pada  Gambar  8  berfungsi  untuk  verifikasi  akun admin  untuk  masuk  kedalam  halaman  admin  dan mengelola  data  admin  yang  berupa  data  gejala,  data penyakit dan data pengetahuan.

## 4.5 Halaman Dashboard
Gambar 9. Tampilan Halaman Dashboard
Pada  Gambar  9  berisi  data  pada  halaman home dan  menu–menu  yang digunakan dalam  sistem  pakar deteksi penyakit diabetes dan tingkat keparahan pada penderita luka diabetik.

## 4.6 Halaman Gejala Diabetes
Gambar 10. Tampilan Halaman Gejala Diabetes
Pada  Gambar  10  berisi  data-data  gejala  dari penyakit diabetes yang sering dialami oleh penderita .

## 4.7 Halaman Gejala Luka Diabetik
Gambar 11. Tampilan Halaman Gejala Luka Diabetik
Pada  Gambar  11  berisi  data-data  gejala  dari luka diabetik yang sering dialami oleh penderita.

## 4.8 Halaman Penyakit

## Gambar 12. Tampilan Halaman Penyakit
Pada  Gambar  12  berisi  data-data  penyakit diabetes yang banyak terjadi pada penderita.

## 4.9 Halaman Tingkat Luka
Gambar 13. Tampilan Halaman Tingkat Luka
Pada Gambar  13  berisi  data-data  tingkatan  luka pada  penderita yang akan digunakan untuk memenentukan cara perawatan pada luka.

## 4.10 Halaman Pengetahuan
Gambar 14. Tampilan Halaman Pengetahuan
Pada Gambar 14 berisi  data  penyakit dan  gejala yang  sering  dialami jika  menderita  penyakit tersebut  dan    terdapat  pula  nilai believe yang diberikan oleh pakar .

## 4.11. Pengujian sistem
Pada  pengujian  sistem  dilakukan  percobaan input gejala  dan  memastikan output yang  dihasilkan sesuai  dengan  keinginan.  Berdasarkan  pengujian pada  sistem  menunjukkan  hasil  sistem  dan  diagnosa pakar  mendapatkan  hasil  yang  sama,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  telah  berjalan  dengan baik.  Adapun  tabel  pengujian  sistem  dapat  dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 5. Tabel Pengujian Penyakit Diabetes
No Gejala Hasil Sistem Diagnosa Pakar  Kesesuaian 1 G002, G004, G005, G006 Diabetes Tipe 2 Diabetes Tipe 2 Sesuai 2 G002, G003, G014, G016 Diabetes Tipe 1 Diabetes Tipe 1 Sesuai 3 G002, G006, G007, G009 Diabetes Tipe 1 Prediabetes Diabetes Tipe 1 Prediabetes Sesuai 4 G009, G010, G013, G015 Gestational Gestational Sesuai 5 G002, G008, G011, G012 Diabetes Tipe 1 Diabetes Tipe 1 Sesuai

## Tabel 6. Tabel Pengujian Tingakat Keparahan Luka
No Gejala Hasil Sistem Diagnosa Pakar  Kesesuaian 1 G03, G08, G05, G13 Ringan Ringan - Sedang Sesuai 2 G01, G04, G09, G13 Sedang - Berat Sedang - Berat Sesuai 3 G02, G04, G06, G13 Sedang Sedang - Berat Sesuai 4 G03, G06, G09, G13 Sedang Sedang - Berat Sesuai 5 G01, G07, G10, G11 Berat Berat Sesuai

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  secara keseluruhan, maka dapat disimpulkan bahwa aplikasi sistem pakar berhasil dirancang dan dibangun dengan menerapkan  perhitungan  metode dempster-shafer . Berdasarkan  hasil  pengujian  keakuratan  metode melalui  perhitungan  manual,  simulasi  program  dan diagnosa  pakar,  diperoleh  hasil  deteksi  dengan tingkat keakuratan sebesar 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Shemi  H.  Diabetes  Melitus  Berkontribusi  Pada Tingginya  Kasus Kematian COVID-19 [Internet]. IDN  Times.  2022  [cited  2022  March  22].
Available
from: https://www.idntimes.com/news/indonesia/helmi/ diabetes-melitus-berkontribusi-pada-tingginya- kasus-kematian- covid?q=diabetes%20militus%20berkontribusi [2] Hamidi  R,  Anra  H,  Pratiwi  HS.  Analisis Perbandingan  Sistem  Pakar  Dengan  Metode Certainty  Factor  dan  Metode  Dempster-Shafer Pada Penyakit Kelinci”. 2017.
[3] Iswara  DA.  Penerapan  Metode  Certainty  Factor Untuk  Sistem  Pakar  Diagnosis  Kerusakan  Pada Mobil Daihatsu”. 2021.
[4] Pranoto  YA,  Wibowo  SA,  Rokhman  M,  Widodo KA. Impementasi Aplikasi Penghitung Kebutuhan Kalori Penderita Diabetes Melitus Di Lingkungan Klinik”. 2018.
[5] Sujiati  E.  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis Penyakit  Diabetes  Melitus  Menggunakan  Metode Certainty Factor”. STIMK Pelita Nusantara. 2020.
[6] Efendi  A,  Fauzi  DS.  Diagnosa  Penyakit Gangguan  Jiwa  Menggunakan  Metode  Certainty Factor”. Universitas Buana Perjuangan. 2020.
[7] Putra  RS,  Yunus  Y.  Sistem  Pakar  Dalam Menganalisis  Gangguan  Jiwa  Menggunakan Metode  Certainty  Factor”.  Universitas  Putra Indonesia YPTK Padang. 2021.
[8] Nawangnugraeni  DA.  Sistem  Pakar  Berbasis Android  untuk  Diagnosis  Diabetes  Melitus dengan  Metode  Forward  Chainning”.  Institut
Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama
Pekalongan. 2020.
[9] Utami  YP,  Triayudi  A,  Handayani  ETE.  Sistem Pakar  Deteksi  Penyakit  Diabetes  Mellitus  (DM) menggunakan  Metode  Forward  chainning  dan Certainty factor Berbasis Android”. 2021.
[10] Primadani  AF,  Nurrahmantika  D.  Proses Penyembuhan  Luka  Kaki  Diabetik  Dengan Perawatan Luka Metode Moist Wound Healing”. 2021.
[11] Widodo  YH,  Anggraeni  SA,  Sutabri  T. Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Diabetes Berbasis Web Menggunakan Algoritma Naive Bayes”. Universitas Mohammad Husni Thamrin. 2021.
[12] Nugroho  F,  Bani  AU.  Penerpan  Metode Dampster  Shafer  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Usus Halus”. Universitas Bung Karno. 2022.
[13] Oktavia  TN,  Satyareni  DM,  Jannah  EN.
Rancang Bangun Sistem Pakar Untuk Mendignosis  Gangguan  Kepribadian  Histerik Menggunakan  Metode  Certainty  Factor”. Universitas  Pesantren  Tinggi  Darul  ‘Ulum. 2015.
[14] Anggriawan  BW.  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Diabetes  Melitus  Berbasis  Web Menggunakan Metode Certainty Factor”. 2017.
[15] Trimarsiah  Y,  Arafat  M.  Analisis  Dan Perancangan  Website  Sebagai  Sarana  Informasi pada  Lembaga  Bahasa  Kewirausahaan  Dan Komputer  AKMI  Baturaja”.  AMIK  AKMI Baturaja. 2017.
[16] Wibowo  KM,  Kanedi  I,  Jumadi  J.  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  Menentukan  Lokasi Pertambangan  Batu  Bara  di  Provinsi  Bengkulu Berbasis Website”. Universitas Dahasen Bengkulu. 2015.