## 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.v6i3.4140

## Penerapan Metode Dempster Shafer Untuk Diagnosa Penyakit Batu Karang
Vina Winda Sari, Muhammad Zunaidi, Asyahri Hadi Nasyuha * , Marsono
Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 winda_vina@yahoo.co.id, 2 mhdzunaidi@gmail.com, 3,* ayi.nasyuha@gmail.com, 4 marsonotgd@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: ayi.nasyuha@gmail.com
Abstrak− Batu karang atau batu saluran kemih merupakan suatu endapan kecil dan keras yang terbentuk diginjal, saluran kemih dan sering menimbulkan rasa sakit saat buang air kecil, dikarenakan pengetahuan masyarakat yang minim terhadap masalah penyakit batu karang, dan untuk mengetahui keadaan tersebut biasanya masyarakat melakukan pemeriksaan ke Rumah Sakit atau Dokter. Namun hal ini tidak semua orang dapat melakukannya, hal ini dapat dikarenakan faktor perekonomian yang kurang mencukupi ataupun jarak yang jauh untuk mendatangi Dokter, terdapat pula kelemahan setiap jam kerja praktek Dokter yang terbatas. Oleh karena itu diperlukan inovasi dan solusi dalam kondisi tersebut, yaitu dengan memanfaatkan teknologi komputer untuk membangun sistem pakar yang memiliki kemampuan selayaknya seorang dokter dalam melakukan diagnosa. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan suatu analisis sistem pakar dengan metode Dempster Shafer yang dapat membantu dokter dan asisten dokter, ataupun masyarakat umum dalam mendiagnosa penyakit batu karang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dengan analisis metode Dempster Shafer mendapatkan hasil diagnosa yang lebih optimal dan akurat terkait penyakit batu karang yang tersedia untuk masyarakat umum dan dapat membantu dalam pemeriksaan penyakit batu karang.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Dempster Shafer; Batu Karang
Abstract− Rocks or urinary tract stones are small and hard deposits that form in the kidneys, urinary tract and often cause pain when urinating, due to lack of public knowledge about the problem of coral disease, and to find out about this situation, people usually do an examination at the home. Sick or Doctor. However, not everyone can do this, this can be due  to insufficient economic factors or long distances to visit the doctor, there are also weaknesses in the limited working hours of the doctor's practice. Therefore, innovations and solutions are needed in these conditions, namely by utilizing computer technology to build an expert system that has the ability as a doctor in making diagnoses. This study aims to create an expert system analysis with the Dempster Shafer method that can help doctors and physician assistants, or the general public in diagnosing co ral stone disease. The results of this study indicate that with the analysis of the Dempster Shafer method, more optimal and accurate diagnostic results related to coral disease are available to the general public and can assist in the examination of coral disease.
Keywords : Expert System; Dempster Shafer; Coral Disease.

## 1. PENDAHULUAN
Batu karang atau batu saluran kemih merupakan suatu endapan kecil dan keras yang terbentuk diginjal dan sering menimbulkan rasa sakit saat buang air kecil, jika batu tersebut besar maka bisa tersekat di dalam buah pinggang atau saluran kencing dan menyebabkan rasa sakit. Rasa nyeri sering berubah seiring pergerakan batu karang pada saluran urin. Batu karang dapat menimbulkan tanda atau gejala sampai batu tersebut bergerak di dalam ureter pipa yang menghubungkan ginjal dan kandung kemih[1]. Dari beberapa tanda dan gejala yang dirasakan, tidak semua masyarakat mengetahui apakah dirinya mengidap penyakit batu karang atau tidak, dan untuk mengetahui keadaan tersebut biasanya masyarakat melakukan pemeriksaan ke Rumah Sakit atau Dokter. Namun hal ini tidak semua orang dapat melakukannya, hal ini dapat dikarenakan faktor perekonomian yang kurang mencukupi ataupun jarak yang jauh untuk mendatangi Dokter, terdapat pula kelemahan setiap jam kerja praktek Dokter yang terbatas, dan seiring dengan berkembangnya teknologi informasi serta komunikasi yang semakin meningkat, maka kebutuhan akan  informasi  yang  cepat  dan  akurat  menjadi  kebutuhan  yang  utama,  terutama  dalam  perkembangan  di  dunia medis  juga  semakin  meningkat.  Penerapan  penelitian  ini  dapat  memberikan  pengetahuan  tambahan  kepada masyarakat khususnya pengetahuan pada batu karang, penelitian ini membangun sebuah sistem android yang dapat mendiagnosa penyakit batu karang dengan pengembangan konsep sistem cerdas yang diimplementasikan kedalam aplikasi  Android  sehingga  dapat  digunakan  oleh  masyarakat  untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  batu  karang. Disarankan  Reserch and Development  digunakan sebagai  metode penelitian untuk  membangun sistem berbasis android[2], tujuan nya agar dapat  menghasilkan produk baru berbentuk  sistem berbasis Android  [3], data yang digunakan  bersumber  dari  hasil  wawancara  dari  dokter  spesialis  yang  mengetahui  penyakit  batu  karang. Menciptakan  sebuah  sistem  yang  mengembangkan  konsep  keilmuan  Arificial  Intelegence  yang  menggunakan metode Dempster Shafer merupakan tujuan dari penelitian ini. Sistem pakar merupakan sistem yang mengadopsi cara berfikir manusia dalam menyelesaikan suatu permasalahan kedalam bentuk sistem berbasis komputer seperti pada penelitian sistem pakar sebelumnya [4] yang meneliti tanaman pisang dengan teorema bayes dan,[5] yang menggunakan  sistem  pakar  untuk  meneliti  penyakit  impetigo  pada  balita  dengan  dempster  shafer,  dan  setiap masalah  yang  akan  diselesaikan  memerlukan  suatu  metode  yang  tepat  dalam  penerapannya,  dan  dalam mendiagnosa  penyakit  Batu  Karang  ini  akan  menerapkan  metode  Dempster  Shafer,  seperti  penelitian  [6]  yang meneliti penyakit kelinci dengan metode dempster shafer, dan penelitian [7] untuk masalah penyakit akibat bakteri.

## 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.v6i3.4140

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  penerapan  pendekatan  kuantitatif  untuk  menguji  kebenaran  hipotesis  berupa probabilitas  penyakit  batu  karang  sesuai  dengan  gejala  yang  dialami  dengan  menggunakan  analisis  metode Dempster Shafer[5]. Disamping itu terdapat kerangka kerja yang harus dilakukan untuk menyelesaikan penelitian ini, berikut daftar kerangka kerja yang harus diikuti:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Analisis Masalah
Penelitian  ini  mengacu  pada  keterbatasan  tenaga  ahli  atau  dokter  khusus  yang  dapat  menangani  penyakit  batu karang sehingga perlu diciptakan sebuah sistem kesehatan berbasis android yang menawarkan solusi penanganan awal penyakit batu karang. Program Sistem Pakar merupakan program dengan basis pengetahuan yang dinamis, dengan  kata  lain  pengetahuan  yang  ada  pada  program  ini  harus  dapat  bertambah  atau  bisa  diedit  tanpa  harus mengubah  isi  dari  program  secara  keseluruhan.  Terhambatnya  penanganan  penyakit  batu  karang  disebabkan kurangnya  pengetahuan  masyarakat  umum  terkait  penyakit  tersebut  sehingga  tidak  dapat  memberikan  bantuan awal  ketika  mengalami  penyakit  batu  karang.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  maka  di  buat  Program Sistem  Pakar  yang  melibatkan  pengetahuan  seorang  pakar  yang  ahli  dpada  penyakit  batu  karang,  sehingga memudahkan dalam mendiagnosa penyakit dan melakukan pencegahan serta membuat  solusi  layaknya seorang pakar. Untuk menghasilkan sistem pakar yang baik, maka dibutuhkan sebuah metode yang dapat diandalkan dalam melakukan proses diagnosa, dan metode yang digunakan dalam hal ini adalah metode Dempster Shafer [5] , [8] .

## 2.2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar atau Expert System biasa disebut juga dengan Knowledge Based System yaitu suatu aplikasi komputer yang  ditujukan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  atau  pemecahan  persoalan  dalam  bidang  yang spesifik[9],[2]. Sistem ini bekerja dengan menggunakan pengetahuan dan metode analisis yang telah didefinisikan terlebih  dahulu  oleh  pakar  yang  sesusai  dengan  bidang  keahliannya[10],[11].  Sistem  pakar  juga  dapat didefenisikan  sebagai  program  kecerdasan  buatan  yang  menggabungkan  pangkalan  pengetahuan  base  dengan sistem  inferensi  untuk  menirukan  seorang  pakar[12],[13].  Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang  berupa mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli[14],[15].

## 2.2.2 Dempster Shafer
Metode  Dempster  Shafer  adalah  suatu  teori  matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan belief  functions  and plausible  reasoning (fungsi  kepercayaan  dan  pemikiran  yang  masuk  akal)  yang  digunakan  untuk mengkombinasikan  potongan  informasi  yang  terpisah  (bukti)  untuk  mengkalkulasi  kemungkinan  dari  suatu peristiwa. Teori ini dikembangkan oleh P.Dempster dan Glenn Shafer[16],[17]. Secara umum teori Dempster Shafer ditulis dalam suatu interval :
1. Belif (Bel)  adalah  ukuran  kekuatan evidence dalam  mendukung  suatu  himpunan  proposisi.  Jika  bernilai  0 (nol) maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence , dan jika bernilai 1 menunjukan adanya kepastian. Dimana nilai bel yaitu (0-0.9).
2. Plausibility /logis (Pls) dinotasikan sebagai :
Pengumpulan Pengetahuan Pakar Analisis Data Penerapan Metode Dempster Shafer Hasil Diagnosa Analisis Masalah

## 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.v6i3.4140
Plausibility juga bernilai 0 sampai 1, jika yakin akan –s, maka dapat dikatakan Bel (X) = 1 dan Pl(Y) = 0.
Bel(X) = ∑ m (Y) 𝑦=𝑥 (1)
Sedangkan, Plausibility (Pls) dinotasikan sebagai berikut:
Pls(X)=1 - Bel(X ’)= 1 - ∑ m (X′) 𝑦=𝑥 (2)
Dimana: Bel(X) = Belief (X) Pls(X) = Plausibility (X) m(X)= mass function dari (X) m(Y) = mass function dari (Y)
Pada  aplikasi  sistem  pakar  dalam  satu  penyakit  terdapat  sejumlah evidence yang  akan  digunakan  pada faktor ketidakpastian dalam pengambilan keputusan untuk  diagnosa suatu penyakit. Untuk mengatasi  sejumlah evidence tersebut pada teori Dempster-Shafer menggunakan aturan yang lebih dikenal dengan Dempster’s Rule of Combination .
m3(Z) = ∑ m1(X)m2(Y) 𝑋  𝑌−𝑍 (3) Dimana: m3(Z)
= mass function dari evidence (Z) m1(X) = mass function dari evidence (X) m3(Y) = mass function dari evidence (Y)
Secara umum formulasi untuk Dempster’s Rule of Combination adalah:
M3(Z) = ∑ m1(X)m2(Y) 𝑋  𝑌−𝑍 1−𝐾 (4)
Dimana: k = Jumlah evidential conflict . Besarnya jumlah evidential conflict (k) dirumuskan dengan  :
K = ∑ m1(X)m2(Y) 𝑋  𝑌−𝜃 (5)
Sehingga bila persamaan (5) disubstitusikan ke persamaan (4) akan menjadi:
m3(z) = ∑ 𝑥 ∩ 𝑌 − 𝑧       𝑚1(𝑋). 𝑚2(𝑌) 1 − ∑ 𝑥 ∩ 𝑌 − 𝜃     𝑚1(𝑋). 𝑚2(𝑌)
Dimana: m 3( Z ) = mass function dari evidence (Z) m 1( X )= mass function dari evidence (X) m 2( Y ) = mass function dari evidence (Y) k  = jumlah evidential conflict .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menciptakan  sebuah  sistem  yang  mampu mendiagnosa  penyakit  dan  memberikan  solusi  seperti  seorang pakar, maka dibutuhkan Langkah-langkah yang harus dilakukan dan dijalankan oleh sistem dalam proses diganosa penyakit batu karang.

## 3.1 Algoritma Sistem
Algoritma sistem merupakan sebuah tahapan yang dilakukan sebelum melakukan proses diagnosa pada Penyakit Batu  Karang  dalam  memilih back-end  programmer dengan  menggunkan  metode Dempster  Shafer. Hal  ini dilakukan untuk membantu atau mempermudah para ahli untuk mendiagnosa suatu penyakit dari beberapa gejala, adapun algoritma sistem diagnosa adalah sebagai berikut:
1. Sumber Pengetahuan meliputi penentuan rule ataupun mesin inferensi, pencarian gejala dan penyakit.
2. Menentukan Basis pengetuan
3. Menentukan nilai Densitas.
4. Menetukan proses perhitungan metode Dempster Shafer.

## 3.2 Analisis dan Hasil
Pengetahuan  sistem  pakar  merupakan  pemindahan  pengetahuan  kepakaran  dari  seorang  pakar  kedalam  sebuah sistem  komputer  dengan  memanfaatkan  pengetahuan  yang  ada.  Sumber pengetahuan  dari  pakar  ini  tentunya menjadi  acuan  dasar  sistem  dalam  menarik  suatu  kesimpulan,  sehingga  tabel basis  pengetahuan  ini  sangat

## 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.v6i3.4140
menentukan proses perhitungan dan hasil diagnosa dalam menentukan jenis penyakit  batu  karang, seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 1. Data Penyakit Batu Karang No Nama Penyakit Kode Penyakit 1 Batu karang ureter (Saluran kemih yang menghubungkan antara ginjal dengan kandung kemih) P1 2 Batu karang saluran uretra (Saluran kemih yang menghubungkan antara kandung kemih dan alat kelamin) P2
Berdasarkan hasil wawancara didapatkan jenis penyakit batu  karang seperti tabel  1 di  atas, maka dibuat sebuah basis pengatuhan dari gejala yang dialami sebeperti tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Basis Pengetahuan No Gejala Penyakit P1 P2 1 Frekuensi buang air kecil meningkat dan terasa nyeri √ 2 Buang air kecil tidak lancar atau seperti tidak selesai √ √ 3 Urin berwarna gelap atau keruh √ √ 4 Nyeri hebat dibagian punggung sampai terjadi kolik (Rasa sakit yang hilang tibul dan menjalar) √ 5 Nyeri pada bagian perut bawah √ 6 Keluarnya serpihan pasir bersama urin √ 7 Pembengkakan dan nyeri pada penis √ 8 Adanya darah di dalam urin (Hematuria) √ 9 Mual disertai demam √
Dalam pemberian nilai densitas gejala hal yang dilakukan yaitu dengan cara mewawancarai seorang pakar. Dari hasil wawancara didapatkan Nilai Densitas Metode Dempster Shafer seperti data pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 3. Nilai Densitas Metode Dempster Shafer Uncertain Term Demster Shafer Definitely (Pasti tidak) -1.0 Almost certainly not (Hampir pasti tidak) -0.8 Probably not (Kemungkinan besar tidak) -0.6 Maybe not (mungkin tidak) -0.4 Unknown (Tida tau) -0.2 to 0.2 Maybe (mungkin) 0.4 Probably (Kemungkinan besar) 0.6 Almost certainty (Hampir pasti) 0.8 Definitely (Pasti) 1.0 Tabel 4. Nilai Densitas Gejala Penyakit Batu Karang No Kode Gejala Nama Gejala Nilai Densitas 1 G1 Frekuensi buang air kecil meningkat dan terasa nyeri 0,6 2 G2 Buang air kecil tidak lancar atau seperti tidak selesai 04 3 G3 Urin berwarna gelap atau keruh 0,4 4 G4 Nyeri hebat dibagian punggung sampai terjadi kolik (Rasa sakit yang hilang tibul dan menjalar) 0,7 5 G5 Nyeri pada bagian perut bawah 0,6 6 G6 Keluarnya serpihan pasir bersama urin 0,6 7 G7 Pembengkakan dan nyeri pada penis 0,7 8 G8 Adanya darah di dalam urin (Hematuria) 0,6 9 G9 Mual disertai demam 0,5
Dari basis pengetahuan juga didapatkan solusi dari penyakit batu karang, data solusi penyakit batu karang dapat dilihat pada tabel 5 di bawah ini

## 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.v6i3.4140
Tabel 5. Solusi Penyakit Batu Karang
No Kode Penyakit Solusi Penyakit 1 P1 (Ureter) Dokter akan melakukan pemeriksaan penunjang seperti -USG, Untuk menemukan batu karang (batu kandung kemih). -  Pemeriksaan  CT  Scan,  untuk  menemukan  batu  kadung  kemih  yang ukurannya lebih kecil.
Batu  karang  yang  berukuran  kecil  (batu  kandung  kemih),    dokter biasanya akan menyarankan pasien untuk minum air putih lebih banyak.
Tujuannya adalah agar batu kandung kemih tersebut dapat ikut terbawa keluar oleh urine. 2 P2 (Uretra) Jika  ukuran  batu  cukup  besar,  langkah  pengobatan  yang  dilakukan untuk mengeluarkan batu kandung kemih antara lain :
- Cystolitholapaxy , sistoskop akan dimasukan ke dalam kandung kemih pasien. Sistoskop tersebut sudah disambungkan dengan alaat khusus yang  dapat  mengeluarkan  sinar  laser  atau  gelombang  suara  untuk menghancurkan batu hingga menjadi kepingan kecil
- Operasi,  prosedur  ini  dilakukan  jika  ukuran  batu  kandung  kemih terlalu besar dan terlalu keras, sehingga tidak bisa dikeluarkan dengan cara cystolitholapaxy.
Gejala ke-1 : Frekuensi buang air kecil meningkat dan terasa nyeri (G1).
Apabila diketahui nilai kepercayaan setelah dilakukan observasi ”Frekuensi buang air kecil meningkat dan terasa nyeri” sebagai gejala dari penyakit Batu karang Ureter (P1).
Maka : m1 {bel} = 0,6
m1 {θ} = 1-0,6
=0,4 Gejala ke-2 : Urin berwarna gelap atau keruh (G3). Apabila diketahui nilai kepercayaan setelah dilakukan observasi  berwarna gelap atau keruh” sebagai gejala dari penyakit Batu karang ureter dan uretra (P1,P2).
Maka : m2 {bel} = 0,4 m2 {θ} = 1-0,4
= 0,6 Aturan kombinasi untuk m3
Tabel 6. Perhitungan Dempster Shafer Terhadap Dua Gejala m2 {p1,p2} = 0.4 m1 {θ} =0.6 m1 {p1} = 0.6 {p1} = 0.24 {p1} =0.36 m1 {θ} = 0.4 {p1,p2} =0.16 θ  = 0.24
Sehingga dapat dihitung:
m3 {P1} = 0,24 + 0,36 1 − 0 = 0,6 m3 {P1, p2} = 0,16 1 − 0 = 0,16 m3 {θ} = 0,24 1 − 0 = 0,24
Gejala ke-3 : Nyeri hebat dibagian punggung sampai terjadi kolik (G4).
Apabila diketahui  nilai kepercayaan setelah dilakukan observasi  Nyeri  hebat  dibagian punggung sampai terjadi kolik” sebagai gejala dari penyakit Batu karang Ureter (P1).
Maka
: m4 {bel}  = 0,7
m4 {θ} = 1-0,7 = 0,3 Tabel 7. Perhitungan Dempster Shafer Tiga Gejala m4 {p1} = 0,7 m4 {θ} =0,3 m3 {p1} = 0,6 {p1}   = 0,42 {p1} =0,18 m3 {p1,p2} = 0,16 {p1} = 0,112 {p1,p2} = 0,048 m3 {θ} = 0,24 {p1} = 0,168 Ø = 0,072
Sehingga dapat dihitung:

## 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.v6i3.4140
m5 {P1} = 0,42 + 0,112 + 0,168 + 0,18 1 − 0 = 0,88
m5 {P1, P2} = 0,048 1 − 0 = 0,048
m5 {Ø} = 0,072 1 − 0 = 0,072
Gejala ke-4 : Mual disertai demam (G9).
Apabila  diketahui  nilai  kepercayaan  setelah  dilakukan  observasi  ”  Mual  disertai  demam”  sebagai  gejala  dari penyakit Batu karang ureter (P1).
Maka : m6 {bel} = 0,5
m6 {θ}
= 1-0,5
= 0,5 Tabel 8. Perhitungan Dempster Shafer Empat Gejala m6 {p2} = 0,5 m6 {θ} =0,5 m5 {p1} = 0,88 {p1}   = 0,44 {p1} =0,044 m5 {p1,p2} = 0,048 {p1} = 0,024 {p1,p2} = 0,024 m5 {θ} = 0,072 {p1} = 0,036 Ø = 0,036 Sehingga dapat dihitung: m7 {P1} = 0,44 + 0,024 + 0,036 + 0,44 1 − 0 = 0,94
m7 {P1, P2} = 0,024 1 − 0 = 0,024
m7 {Ø} = 0,036 1 − 0 = 0,036
Dari  perhitungan diatas dengan 4 gejala pada penyakit batu  karang, maka diambil nilai  dempster shafer yaitu p1 = 0,94 yang menyatakan bahwa dari gejala yang ada maka pasien tersebut terkena penyakit batu karang jenis ureter.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  maka  dapat diambil  kesimpulan  berdasarkan  rumusan  masalah  yang  telah ditetapkan  sebelumnya  bahwa  implementasi  metode  Dempster  Shafer  yang  dibangun  dalam  sistem  pakar menghasilkan diagnosa yang tepat sesuai dengan gejala yang dialami nilai dempster shafer yaitu p1 = 0,94 yang menyatakan bahwa dari gejala yang ada maka pasien tersebut terkena penyakit batu karang jenis ureter. Analisis ini  layak  diimplementasikan  sehingga  dapat  membantu  masayarakat  umum  dalam  mencegah  dan  menangani penyakit batu karang.

## REFERENCES
[1] N. Rosmawanti and G. P. Kusumawardhani, “Model Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gagal Ginjal,” J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 9, 2021.
[2] M. P. N. Saputri, R. R. Isnanto, and I. P. Windasari, “Aplikasi Sistem Pakar Pendeteksi Gastroenteritis Berbasis Android,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 5, no. 3, p. 110, 2017, doi: 10.14710/jtsiskom.5.3.2017.110-114.
[3] S. Sibagariang, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android,” J. TIMES , vol. 3, no. 2, pp. 35–39, 2008.
[4] M. Zunaidi, U. Fatimah, S. Sitorus, and A. H. Nasyuha, “Analisis Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tanaman Pisang,” vol. 5, pp. 1302–1308, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3225.
[5] A. H. Nasyuha, M. I. Perangin Angin, and M. M. Marsono, “Implementasi Dempster Shafer Dalam Diagnosa Penyakit Impetigo Pada Balita,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 700, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.1901.
[6] R.  Hamidi,  H.  Anra,  and  H.  S.  Pratiwi,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pakar  Dengan  Metode  Certainty  Factor  dan Metode Dempster-Shafer Pada Penyakit Kelinci,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 2, pp. 142–147, 2017.
[7] M. D. Sinaga and N. S. B. Sembiring, “Penerapan Metode Dempster Shafer Untuk Mendiagnosa Penyakit Dari Akibat Bakteri Salmonella,” CogITo Smart J. , vol. 2, no. 2, p. 94, 2016, doi: 10.31154/cogito.v2i2.18.94-107.
[8] R. M. Simanjorang, “Perancangan sistem pakar dalam mengidentifikasi tanaman beracun menggunakan metode dempster shaper,” vol. 1, no. 2, pp. 134–138, 2017.
[9] P. T. Prasetyaningrum and N. B. Hangesti, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Akibat Virus Menggunakan Teorema Bayes,” Telematika , vol. 15, no. 2, p. 117, 2018, doi: 10.31315/telematika.v15i2.3128.
[10]  Y.  Hendra,  A.  Parapat,  and  D.  Juniansha,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kejiwaan  Dengan  Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Sist. Inf. dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 94–108, 2020, doi: 10.47080/simika.v3i1.855.
[11]  R. Hariyanto and K. Sa’diyah, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama Pada Tanaman Tebu Menggunakan Metode Certainty  Factor,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–4,  2018,  doi: 10.31328/jointecs.v3i1.500.

## 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.v6i3.4140
[12]  S.  Murni  and  F.  Riandari,  “Penerapan  Metode  Teorema  Bayes  Pada  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Lambung,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol. 1, no. 2, pp. 19–25, 2018, doi: 10.34012/jutikomp.v1i2.226.
[13]  R. Rachman and A. Mukminin, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Penentuan Minat dan Bakat Siswa SD,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 90, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.6828.
[14]  F. A. Setiawan et al. , “Sistem Pakar Identifikasi Kerusakan Sepeda Motor Suzuki Satria F150 dengan Teorema Bayes,” Krea-Tif , vol. 8, no. 1, pp. 30–41, 2020, doi: 10.32832/kreatif.v8i2.3489.
[15]  T. Perdana and A. S. Purnomo, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Hipertensi Menggunakan Teorema Bayes,” pp. 182–191, 2020.
[16]  W. D. W. I. LESTARI, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kucing Anggora Menggunakan Metode Dempster Shafer,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. ISSN 2540 – 7902 Vol. , vol. 1, no. 1, pp. 113–119, 2016.
[17]  D. T. Yuwono, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Implementasi Metode Dempster Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kepribadian,” J. Sist. Inf. BISNIS , vol. 9, no. 1, p. 25, May 2019, doi: 10.21456/vol9iss1pp25-31.