## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tiroid Menggunakan Metode Dempster Shafer
Nurliana Br Saragih 1 * , Agustina Simangunsong 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara, Jl. Iskandar Muda No. 1 Medan 20154, Indonesia
E-mail: nurlianasaragih400@gmail.com

## Abstrak
Penyakit  tiroid  merupakan  gangguan  penyakit  yang  terletak  di  bagian  bawah  leher  tepatnya  di  bagian  bawah jakun.  Saat  ini  penyakit  tiroid  banyak  terjadi  di  kalangan  masyarakat,  dikarenakan  masih  banyak  yang  belum menyadari  secara  dini  penyakit  tiroid.  Penyakit  ini  merupakan  gangguan  penyakit  yang  jumlah  penderitanya sering  meningkat  di  Indonesia.  Sekitar  ratusan  juta  orang  di  dunia  hidup  dengan gangguan  tiroid.  Hal  ini disebabkan  kurangnya  informasi  berbasis  teknologi    yang  dapat  membantu  mengetahui  gejala-gejala  pada penyakit  tiroid.  Dengan  terbatasnya  seorang  pakar  yang  selalu  jarang  berada  ditempat  sehingga  dibutuhkan sebuah  sistem  pakar  dalam  mendiagnosa  penyakit  tiroid. Adapun  metode  dalam  mendiagnosa  penyakit  tiroid menggunakan  metode dempster  shafer ,  dengan  mendapatkan  35  gejala  dan  5  jenis  penyakit. Hasil  akhir  dari pengujian  sistem  ini  mendapatkan  hasil  diagnosa  terhadap  suatu  penyakit  tiroid  dengan  nilai  densitas  sebesar 80,23%. Hasil ini menunjukkan bahwa metode dempster shafer dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit tiroid yang dialami oleh pasien sehingga bertujuan untuk  membantu masyarakat mengambil keputusan dalam penanganan  penyakit. Sistem  ini  bisa  digunakan  oleh  para  masyarakat  untuk  lebih  cepat  mengetahui  jenis penyakit tiroid yang diderita masyarakat dan dapat mendiagnosa penyakit tiroid secara dini.
Kata Kunci : Dempster Shafer, Penyakit Tiroid,Sistem Pakar

## Abstract
Thyroid disease is a disease that is located at the bottom of the neck, at the bottom of the Adam's apple. Currently, thyroid disease occurs a lot in the community, because there are still many who do not realize thyroid disease early. This disease is a disease disorder whose number of sufferers often increases in Indonesia. About hundreds of  millions  of  people  in  the  world  live  with  thyroid  disorders.  This  is  due  to  the  lack  of  technology-based information that can help determine the symptoms of thyroid disease. With the limited number of experts who are rarely  available,  an  expert  system  is  needed  to  diagnose  thyroid  disease.  The  method  for  diagnosing  thyroid disease uses the Dempster Shafer method, by getting 35 symptoms and 5 types of disease. The final  result of testing this system is to get a diagnosis of a thyroid disease with a density value of 80.23%. These results indicate that the dempster shafer method can be used to diagnose thyroid disease experienced by patients so that it aims to help the community make decisions in handling the disease. This system can be used by the community to more quickly find out the type of thyroid disease suffered by the community and can diagnose thyroid disease early.
Keywords: Dempster Shafer, Thyroid Disease, Expert System

## Pendahuluan
Teknologi informasi dan komunikasi saat ini  berkembang  sangat  pesat  dan  telah  menjadi bagian  terpenting  dalam  membantu  pekerjaan seorang  manusia.  Di  era  modern  ini  ada perkembangan  teknologi  informasi  yang  paling canggih yang dapat membantu seorang manusia di  dalam  sebuah  pekerjaan.  Perkembangan
teknologi  informasi  dalam  bidang  ini  disebut sebagai sistem pakar(1).
Sistem  pakar  merupakan  sebuah  sistem yang  mengadopsi  pengetahuan  seorang  pakar kedalam program komputer yang nantinya akan menggantikan pakar tersebut dalam menyelesaikan  suatu  permasalahan.  Maka diperlukan adanya suatu aplikasi untuk
mengetahui  berbagai  jenis  penyakit.  Salah  satu penyakit  yang  banyak  terjadi  di  kalangan masyarakat  adalah  penyakit  tiroid,  dikarenakan masih banyak yang belum menyadari secara dini penyakit  tiroid.  Dikarenakan  gejala  penyakit tiroid  mirip  dengan  penyakit  yang  lain  seperti amandel  dan  sering  terjadi  salah  perkiraan(2). Sekitar  ratusan  juta  orang  di  dunia  hidup dengan gangguan  tiroid.  Indonesia  sendiri merupakan  negara  tertinggi  di  Asia  Tenggara dengan jumlah penderita tiroid sebanyak 17 juta jiwa atau 6,5 % dari seluruh penderita gangguan tiroid(3).  Sistem  pakar  ini  digunakan  karena pakar  tidak  selalu  berada  di  tempat  sehingga masyarakat juga sangat sulit untuk memeriksakan  dirinya  ke  dokter.  Dan  dengan adanya  sistem  pakar  ini  dapat  membantu masyarakat  supaya  mendeteksi  lebih  awal penyakit tiroid ini. Dan dalam penelitian kali ini diperlukan  sebuah  metode  inferensi  untuk mendiagnosa penyakit. Salah satu metode  yang digunakan yaitu Dempster Shafer.
Pada  tahapan  analisis  metode dempster shafer ini  dapat  menunjukkan  suatu  cara  untuk memberikan bobot pada keyakinan sesuai fakta yang dikumpulkan. Metode dempster shafer ini sangat  tepat  dipakai  pada  penelitian  ini  sebab teori  ini  dapat membedakan  ketidakpastian  dan ketidaktahuan(4). Sehingga metode ini mempunyai  nilai  densitas  dan  angka  kepastian yang tinggi dalam mendiagnosa penyakit.
Pada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tiroid Menggunakan Metode Dempster Shafer ” disimpulkan  bahwa  metode  ini  sangat  tepat dalam mendiagnosa penyakit tiroid dengan nilai densitas sebesar 97,6% sehingga dapat membantu masyarakat dalam mengatasi penyakit  tiroid(5).  Dan  terdapat  26  data  gejala. Dari  26  gejala  tersebut  dapat  menghasilkan  4 penyakit.  Sedangkan  pada  penelitian  ini memiliki 35 data gejala dan 5 data jenis penyakit dan  berbasis  web  yang  dapat  digunakan  secara online.
Tujuan dari penelitian ini adalah dengan adanya sistem  pakar  ini  diharapkan  mampu mempermudah  mendapatkan  informasi  baru yang  dihasilkan  dan  dapat  meningkatkan pengetahuan serta mengatasi permasalahan yang dihadapi oleh penderita penyakit tiroid.

## Metode
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan suatu  langkah  dalam  melaksanakan  sebuah penelitian  atau  kerangka  berpikir  secara  logis sehingga  penelitian  dapat  tersusun  secara sistematis. Kerangka kerja penelitian dijelaskan pada gambar 1 dibawah ini :

## Gambar 1. Kerangka kerja penelitian
1. Uraian Kerangka Kerja
Tahapan
penelitian dilakukan berdasarkan  pada  gambar  1.  Uraian  kerangka kerja  penelitian  ini  menjelaskan  beberapa tahapan  yang  ada  dalam  kerangka  kerja penelitian.  Berikut  yang  menjadi  uraian  dari setiap kerangka kerja penelitian
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  ada  penelitian  ini adalah  untuk  menentukan  objek  yang  akan diteliti  serta  mengetahui  jenis  penyakit  dan gejala  penyakit  yang  akan  diteliti  yaitu mendiagnosa penyakit tiroid.
b. Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang digunakan pada penelitian  ini  terdiri  dari  data  primer  dan  data sekunder.
1) Data Primer berupa pengamatan (Observasi)  dengan  datang  ke  lokasi penelitian  langsung  agar  mendapatkan hasil  informasi  dari  penyakit  yang diteliti.  Pengamatan  ini  dilakukan  di RSU Sari Mutiara yang beralamat di Jl. Medan  No.  17  Kecamatan  Lubuk Pakam, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara.
2) Data primer berupa wawancara terhadap pihak rekam medis yaitu Ibu Rosa Maria
Perangin-Angin Amd.RMIK untuk mendapatkan informasi
tentang penyakit tiroid. 3) Data  Sekunder  berupa  pengumpulan data  dari  tiga  buku  dan  sepuluh  jurnal yang dapat membantu
dalam mendiagnosa penyakit tiroid.
c. Analisa Data
Melakukan  analisa  data  terhadap  data yang  telah  terkumpul,  seperti  data  gejala  dan penyakit  tiroid.  Hal  ini  dilakukan  agar memudahkan untuk analisis selanjutnya. Setelah dilakukan analisa data, maka data tersebut diolah menggunakan  metode dempster  shafer. Setelah data  tersebut  diolah  menggunakan  metode dempster  shafer maka  akan  diperoleh  hasil diagnosa penyakit tiroid.
d. Analisa Metode Dempster Shafer
Dalam  penelitian  ini  menggunakan sistem  pakar  dengan  Metode Dempster  Shafer yaitu dengan menghitung nilai belief dari gejala dan  menghitung  nilai  densitas  baru  untuk perhitungan selanjutnya , kemudian menghitung nilai  tertinggi  atau  nilai  kepercayaan  yang diperoleh  dari  setiap  gejala  penyakit  dengan metode Dempster  Shafer .  Dan  hasil  akhirnya adalah  persentase  tertinggi  yang  dijadikan  nilai kepercayaan  dari  sekumpulan  gejala  dan kemudian hasil yang didapat menentukan bahwa orang tersebut menderita penyakit tiroid.
e. Rancang Bangun Sistem
Perancangan sistem yang dilakukan pada penelitian  ini  menggunakan  diagram Unified Modelling  Language yang  dapat  memberikan kemudahan dalam merancang sistem.
f. Pengujian Sistem
Dalam tahap ini, sistem yang telah dibuat akan  dilakukan  pengujian  apakah  sistem  ini dapat digunakan dengan baik atau tidak. Sistem yang  baik  akan  dapat  menjalankan  metode dempster  shafer yang  sudah  dimasukkan  ke dalam  sistem  tersebut,  agar  sistem  dapat membantu dalam diagnosa penyakit tiroid.
g. Implementasi Sistem
Tahap ini membahas tentang mengimplementasikan  sistem  yang  sudah  di bangun.  Implementasi  sistem  yang  digunakan pada sistem ini menggunakan bahasa pemrograman  PHP  dan  MySQL  sehingga
menghasilkan  sebuah  sistem  berbasis  web  dan user dapat mengakses sebuah sistem tersebut.
h. Penyusunan Laporan
Pada  tahap  ini  hasil  dari  laporan  sistem akan  disusun  dan  dimasukkan  ke  dalam skripsi yang akan di buat.
i. Publikasi Ilmiah
Pada  tahap  ini  menjelaskan  jurnal  yang sudah di buat sebelumnya akan di publikasikan atau diterbitkan menjadi sebuah jurnal.

## Hasil
Adapun  hasil  yang  terkumpul  dalam penelitian ini menghasilkan data-data berupa: 1. Data Penyakit Pada tabel dibawah ini menjelaskan tentang jenis penyakit  dari  tiroid  yang  berjumlah  5  penyakit beserta kode penyakit tersebut.

## Table 1. Data Penyakit
Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Hipotiroid P02 Hipertiroid P03 Penyakit Gondok P04 Radang Tiroid (Hashimoto) P05 Kanker Tiroid

## 2. Data Gejala
Pada tabel dibawah ini menjelaskan tentang jenis penyakit  dari  tiroid  yang  berjumlah  35  gejala beserta nilai belief tersebut
Table 2. Data Gejala
Kode Gejala Nama Gejala Nilai Belief G01 Pembengkakan dipangkal leher 0,9 G02 Nafsu makan berkurang 0,6 G03 Mulut terasa nyeri 0,4 G04 Sering mual dan muntah 0,4 G05 Suhu badan tinggi 0,6 G06 Telinga berdengung 0,4 G07 Mudah lelah dan pusing 0,6 G08 Sensitif terhadap dingin 0,6 G09 Depresi 0,1 G010 Rambut rontok 0,6 G011 Diare 0,2 G012 Lidah yang membesar 0,8 G013 Wajah bengkak 0,3 G014 Tremor (Gemetaran) 0,8 G015 Sendi kaku 0,4 G016 Berat badan naik tanpa sebab 0,6 G017 Sembelit 0,6 G018 Ngantuk berlebihan 0,6 G019 Konsentrasi menurun 0,6 G020 Siklus menstruasi tidak teratur 0,3 G021 Nafsu makan meningkat 0,6 G022 Kaki bengkak 0,2 G023 Berat badan menurun drastis 0,4 G024 Sulit menelan 0,7 G025 Sulit bernafas 0,6 G026 Sulit tidur 0,6
G027 Mudah marah 0,3 G028 Denyut jantung tidak teratur 0,8 G029 Rasa sakit pada tenggorokan 0,6 G030 Kuku rapuh 0,2 G031 Nyeri pada otot 0.4 G032 Batuk 0,5 G033 Kulit kering 0,6 G034 Sering berkeringat 0,8 G035 Suara serak yang tidak membaik setelah beberapa minggu 0,5
3. Data Nilai Persentase Dempster Shafer Pada  tabel  dibawah  ini  menjelaskan tentang  angka  keyakinan  atau  nilai kepastian  dari  metode  Dempster  Shafer berikut :
Table 3. Data Nilai Persentase Dempster Shafer No Keterangan Nilai 1 Tidak tahu 0%-19% 2 Sedikit Yakin 20%-39% 3 Cukup Yakin 40%-69% 4 Yakin 70%-89% 5 Sangat Yakin 90%-100%

## Studi Kasus
Gejala  yang  dialami  pasien  dari  hasil konsultasi :
IF Nafsu  makan  berkurang AND Wajah bengkak AND Ngantuk  berlebihan AND Konsentrasi  Menurun AND Nyeri  pada  Otot AND Batuk  Kuku  Rapuh AND Kulit  kering Then Penyakit Hipotiroid

## Data uji coba
Berikut  ini  adalah  data  yang  akan  diuji coba  di  dalam  perhitungan  menggunakan metode Dempster Shafer adalah sebagai berikut. Perhitungan Dempster Shafer :
1. Pasien 1
a. Tentukan  tingkat  keyakinan  M1  dan  M2 untuk menghasilkan M3
Gejala 1 : G02 (M1) merupakan gejala penyakit dari  Hipotiroid  (P01),  Penyakit  Gondok  (P03), dan  Hashimoto  (P04),    dengan  demikian ditentukan  nilai belief dan plausibility berikut ini:
G02 : Nafsu makan berkurang
Nilai belief M1 (G02) = 0,6 Nilai plausibility M1 (θ) = 1-0,6 = 0,4
Gejala  2 :  G013  (M2)  merupakan  gejala penyakit  dari  Hipotiroid  (P01),  dan  Hashimoto (P04),  dengan  demikian  ditentukan  nilai belief dan plausibility berikut ini:
G013 : Wajah Bengkak Nilai belief M2 (G013) = 0,3 Nilai plausibility M2 (θ) = 1-0,3= 0,7
Kemudian  menghitung  nilai  densitas  baru dengan  beberapa  kombinasi  M3.  Aturan kombinasi M3 sebagai berikut :
Tabel 4. Densitas Baru M3
M2 {P01, P04} 0,3 M2 {θ} 0,7
M1 {P01, P03, P04} 0,6
{P01, P04} 0,18 {P01, P03, P04} 0,42 M1 {θ} 0,4 {P01, P04} 0,12 {θ} 0,28
Maka selanjutnya menghitung tingkat keyakinan M3 yaitu :
Nilai belief M3 {P01, P04} =
Nilai belief M3 {P01, P03, P04} =
Nilai plausibility M3 (θ) =
Dari  hasil  perhitungan  nilai  densitas  m3  dapat diketahui  bahwa  nilai  keyakinan  terhadap Hipotiroid  (P01),  Penyakit  Gondok  (P03),  dan Hashimoto (P04) dari gejala G02 dan G013 yaitu sebesar 42%.
b. Tentukan tingkat keyakinan M3 dan M4 untuk menghasilkan M5
Gejala  3 :  G018  (M4)  merupakan  gejala penyakit dari Hipotiroid (P01), dengan demikian ditentukan nilai belief dan plausibility berikut ini :
G018 : Ngantuk berlebihan Nilai belief M4 (G018) = 0,6 Nilai plausibility M4 (θ) = 1-0,6= 0,4
Selanjutnya  menghitung  nilai  densitas  baru dengan  beberapa  kombinasi  M5.  Aturan kombinasi M5 sebagai berikut :
Tabel 5. Densitas Baru M5
M4 {P01} 0,6 M4 {θ} 0,4 M3 {P01, P04} 0,3 {P01} 0,18 {P01, P04} 0,12 M3 {P01, P03, P04} 0,42 {P01} 0,252 {P01, P03, P04} 0,168 M3 {θ} 0,28 {P01} 0,168 {θ} 0,112
Maka selanjutnya menghitung tingkat keyakinan M5 yaitu :
Nilai belief M5 {P01} =
Nilai belief M5 {P01, P04} =
Nilai belief M5 {P01, P03, P04} =
Nilai plausibility M5 (θ) =
Dari  hasil  perhitungan  nilai  densitas  m5  dapat diketahui  bahwa  nilai  keyakinan  terhadap Penyakit Hipotiroid (P01) dari gejala G02, G013 dan G018 yaitu sebesar 60%.

## c. Tentukan tingkat keyakinan M5 dan M6 untuk menghasilkan M7
Gejala  4 :  G019  (M6)  merupakan  gejala penyakit  dari  Hipotiroid  (P01)  dan  Hipertiroid (P02),  dengan  demikian  ditentukan  nilai belief dan plausibility berikut ini:
G019 : Konsentrasi menurun Nilai belief M6 (G019) = 0,6 Nilai plausibility M6 (θ) = 1-0,6= 0,4
Kemudian  menghitung  nilai  densitas  baru dengan  beberapa  kombinasi  M7.  Aturan kombinasi M7 sebagai berikut :
Tabel 6. Densitas Baru M7
M6 {P01, P02} 0,6 M6 {θ} 0,4 M5 {P01} 0,6 {P01} 0,36 {P01} 0,24 M5 {P01, P04} 0,12 {P01} 0,072 {P01, P04} 0,048 M5  {P01,  P03,  P04} 0,168 {P01} 0,1008 {P01, P03, P04} 0,0672 M5 {θ} 0,112 {P01, P02} 0,0672 {θ} 0,0448
Maka selanjutnya menghitung tingkat keyakinan M7 yaitu :
Nilai belief M7 {P01} =
0,7728
Nilai belief M7 {P01, P02} =
Nilai belief M7 {P01, P04} = Nilai belief M7 {P01, P03, P04} =
Nilai plausibility M7 (θ) =
Dari  hasil  perhitungan  nilai  densitas  m7  dapat diketahui  bahwa  nilai  keyakinan  paling  kuat adalah  terhadap  Hipotiroid  (P01)  dari  gejala G02,  G013,  G018  dan  G019  yaitu  sebesar 77,28%.
d. Tentukan  tingkat  keyakinan  M7  dan  M8 untuk menghasilkan M9
Gejala  5 :  G031  (M8)  merupakan  gejala penyakit  dari  Hipotiroid(P01)  dan  Hashimoto (P04),  dengan  demikian  ditentukan  nilai belief dan plausibility berikut ini:
G031 : Nyeri pada otot Nilai belief M8 (G031) = 0,4 Nilai plausibility M8 (θ) = 1-0,4= 0,6
Kemudian  menghitung  nilai  densitas  baru dengan  beberapa  kombinasi  M9.  Aturan kombinasi M9 sebagai berikut :
Tabel 7. Densitas Baru M9
M8 {P01, P04} 0,4 M8 {θ} 0,6 M7 {P01} {P01} 0,30912 {P01} 0,46368
M7 {P01, P02} {P01} 0,02688
{P01, P02} 0,04032
M7 {P01, P04} {P01, P04}0,0192
{P01, P04} 0,0288
M7 {P01, P03, P04}
{P01, P04} 0,02688 {P01, P03, P04} 0,04032 M7 {θ} {P01, P04} 0,01792 {θ} 0,02688
Maka selanjutnya menghitung tingkat keyakinan M9 yaitu : Nilai belief M9 {P01} = 0,79968 Nilai belief M9 {P01, P02} = Nilai belief M9 {P01, P04} = Nilai belief M9 {P01, P03, P04} =
Nilai plausibility M9 (θ) =
Dari  hasil  perhitungan  nilai  densitas  m9  dapat diketahui  bahwa  nilai  keyakinan  paling  kuat adalah  terhadap  Hipotiroid  (P01)  dari  gejala G02, G013, G018, G019 dan G031 yaitu sebesar 79,968%.
e. Tentukan  tingkat  keyakinan  M9  dan  M10 untuk menghasilkan M11
Gejala  6 :  G032  (M10)  merupakan  gejala penyakit  dari  Penyakit  Gondok  (P03)  dan Kanker Tiroid (P05), dengan demikian ditentukan  nilai belief dan plausibility berikut ini:
G032 : Batuk Nilai belief M10 (G032) = 0,5
Nilai plausibility M10 (θ)
= 1-0,5= 0,5
Kemudian  menghitung  nilai  densitas  baru dengan  beberapa  kombinasi  M11.  Aturan kombinasi M11 sebagai berikut :
Tabel 8. Densitas Baru M11
M10 {P03, P05} 0,5 M10 {θ} 0,5
M9 {P01} {Ø} 0,39984
{P01} 0,39984 M9 {P01, P02} {Ø}0,02016 {P01, P02}0,02016 M9 {P01, P04} {Ø} 0,0464 {P01, P04} 0,0464 M9 {P01, P03, P04} {P03} 0,02016
{P01, P03, P04}
0,02016
M9 {θ} {P01, P04} 0,01344 {θ} 0,01344 Maka selanjutnya menghitung tingkat keyakinan M11 yaitu : Nilai belief M11 {P01} = Nilai belief M11 {P01, P02} = Nilai belief M11 {P03} = Nilai belief M11 {P01, P04} =
Nilai belief M11  {P01,  P03,  P04}  = Nilai plausibility M11 (θ) =
Dari hasil perhitungan nilai densitas m11 dapat diketahui  bahwa  nilai  keyakinan  paling  kuat adalah terhadap Hipotiroid (P01) dari gejala G02, G013,  G018,  G019,  G031  dan  G032  yaitu sebesar 74,932%.
f. Tentukan  tingkat  keyakinan  M11  dan  M12 untuk menghasilkan M13
Gejala  7 :  G033  (M12)  merupakan  gejala penyakit  dari  Hipotiroid  (P01)  dan  Hashimoto (P04),  dengan  demikian  ditentukan  nilai belief dan plausibility berikut ini :
G033 : Kulit kering Nilai belief M12 (G033) = 0,6
Nilai plausibility M12 (θ) = 1-0,6= 0,4
Kemudian  menghitung  nilai  densitas  baru dengan  beberapa  kombinasi  M13.  Aturan kombinasi M13 sebagai berikut :
Tabel 9. Densitas Baru M13 M12 {P01, P04} 0,6 M12 {θ} 0,4 M11 {P01} {P01} 0,449592 {P01} 0,340988 M11 {P01, P02} {P01} 0,00655 {P01, P02} 0,0043
M11 {P03} {Ø} 0,00645 {P03} 0,0043 M11 {P01, P04}
{P01, P04} 0,05217 {P01, P04} 0,03478 M11 {P01, P03, P04} {P01, P04} 0,00645 {P01, P03, P04} 0,0043 M11 {θ} {P01, P04} 0,01510 {θ} 0,010072 Maka selanjutnya menghitung tingkat keyakinan M13 yaitu : Nilai belief M13 {P01} = = 0,8023 Nilai belief M13  {P01,  P03,  P04}  = 00432 Nilai belief M13 {P01, P02} = Nilai belief M13 {P01, P04} = Nilai belief M13 {P03} = Nilai plausibility M13 (θ) =
Dari hasil perhitungan nilai densitas m13 dapat diketahui  bahwa  nilai  keyakinan  paling  kuat adalah terhadap Hipotiroid (P01) dari gejala G02, G013, G018, G019, G031, G032 dan G033 yaitu sebesar 80,214%. Jadi dapat disimpulkan bahwa pasien Yakin terkena  penyakit  Hipotiroid.  Dan solusi untuk pencegahannya adalah dengan cara menerapkan pola makan yang sehat.

## Pembahasan
Dari hasil paparan dan beberapa data-data yang  telah  diuji  pada  sistem  di  atas  telah mendapatkan  hasil  diagnosa  penyakit  dari
gejala-gejala penyakit tersebut.
1. Perancangan sistem
Perancangan  sistem  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  menggunakan  diagram Unified Modelling  Language yang  dapat  memberikan kemudahan  dalam  merancang  sistem  ini. Perancangan sistem akan digambarkan menggunakan  sebuah  rancangan  berupa  UML yaitu :

## a. Use Case Diagram
Gambar 2. Use Case Diagram Dalam  gambar use  case di  atas  dapat dijelaskan  tentang  alur  atau  proses  jalannya suatu sistem dalam mendiagnosa penyakit tiroid yaitu  didalam  sistem  terdapat  dua  aktor  yang berperan yaitu admin dan  (user)pasien. Dimana admin dapat melihat halaman utama home, dapat melakukan  login  dengan  cara  menginputkan email  dan  password,  dapat  melihat  halaman utama admin(dashboard),  dapat  mengelola  data (penyakit,  gejala,  basis  pengetahuan)  seperti (tambah,  edit,  simpan  dan  hapus).  Lalu  admin juga  dapat  melihat  beberapa  data  konsultasi pasien yang sudah diinputkan oleh user. Admin juga  dapat  melihat  hasil  konsultasi  yang  sudah diinputkan.  Lalu  admin  juga  dapat  mencetak laporan  dari  hasil  yang  sudah  terinput.  Dan admin juga dapat melakukan logout dari sistem.
Lain halnya dengan user, user(pasien) hanya dapat  melakukan  konsultasi  dan  melihat  hasil konsultasi serta mencetak hasil laporan konsultasi.

## 2. Tampilan Hasil
Tampilan  ini  menampilkan  hasil  akhir proses perhitungan dari seluruh gejala yang di pilih oleh user
Gambar 3. Tampilan hasil laporan pada sistem
Dari  perancangan  sistem  di  atas  dapat dilihat  bahwa  sistem  ini  dapat  membantu masyarakat  yang  ingin  melakukan  konsultasi dengan cepat dan mudah. Tujuan dari penelitian ini  adalah  dengan  adanya sistem  pakar  ini diharapkan mampu mempermudah
mendapatkan  informasi  baru  yang  dihasilkan dan  dapat  meningkatkan  pengetahuan  serta mengatasi  permasalahan  yang  dihadapi  oleh penderita penyakit tiroid.

## Kesimpulan
Sebagai  penutup  hasil  dari  Sistem  Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Tiroid  Menggunakan Metode Dempster  Shafer .  Untuk  mengambil sebuah  kesimpulan  dan  saran  atas  kemajuan sistem  yang  dibuat.  Adapun  kesimpulan diantaranya sebagai berikut :
1. Dapat  membantu  masyarakat  melakukan konsultasi  melalui  sistem  ini  dengan  cepat dan  mudah,  dikarenakan  pakar  tidak  selalu berada di tempat sehingga masyarakat sulit untuk memeriksakan dirinya ke dokter. Dan adanya  sistem  ini  dapat  dijadikan  sebagai alat  bantu    pasien  agar  dapat  mendiagnosa penyakit tiroid secara dini.
2. Dengan  menggunakan  metode dempster shafer dapat  diterapkan  menggunakan langkah-langkah  perhitungan  menentukan nilai  belief,  menentukan  nilai  plausibility, menghitung  atau  menentukan frame  of discernment yang  dinotasikan  dengan  θ, melakukan  perhitungan  m1(gejala  1)  dan m2,  menghitung  nilai  densitas  baru  untuk
kombinasi  m3  dan  menghitung  nilai tertinggi  atau  nilai  kepercayaan  yang didapat  dari  setiap  gejala  penyakit  dengan metode Dempster  Shafer .  Pada  alternative ini  menggunakan  5  alternatif  penyakit  dan 35 gejala penyakit tiroid. Berdasarkan hasil pengujian sistem mendapatkan nilai densitas sebesar 80,23%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem pakar ini dapat membantu  mengatasi  permasalahan  yang dihadapi oleh penderita penyakit tiroid.
3. Program ini dirancang menggunakan UML( use  case  diagram,  activity  diagram, sequence  diagram,  class  diagram)  dan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai database nya. Dan dengan  adanya  sistem  ini  maka  bisa membantu  masyarakat  untuk  mendiagnosa penyakit tiroid secara dini.

## Kata pengantar
Dalam  penyusunan  dan  penerbitan  jurnal ini  penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada Tuhan Yang Maha Esa, kepada kedua Orang Tua saya  yaitu  Bapak  Kontan  Saragih  dan  Ibu Nasipah, kepada Dosen Pembimbing saya yaitu Ibu  Agustina  Simangunsong,  M.Kom,  kepada teman  seperjuangan  saya  yaitu  Danvy  Nadhira yang  sudah  membantu  saya  dalam  membantu penyusunan jurnal saya.

## Referensi
1. Gunawan D. LEMBU DENGAN MENGGUNAKAN

## METODE
CERTAINTY FACTOR. 2019;3(2):1–5. 2. Aprizum  Putra  ZM,  Ernawati,  Aan Erlansari. Sistem Pakar Diagnosa
Penyakit  Tiroid  Menggunakan  Metode
Naive Bayes Berbasis Android. J Rekursif.
2017;5(3):270–84.
3. Istockphoto.  Kenali  Gangguan  Tiroid, Penyakit  Terbanyak  Setelah  Diabetes
[Internet].  CNN  Indonesia.  2019  [cited 2021 Oct 23]. Available from:
https://www.cnnindonesia.com/gaya-hidu
p/20190828160108-255-425432/kenali-g angguan-tiroid-penyakit-terbanyak-setela h-diabetes
4. Simanjorang  RM.  Perancangan  sistem pakar  dalam  mengidentifikasi  tanaman beracun  menggunakan  metode  dempster shaper. 2017;1(2):134–8.
5. C  Nas.  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakt Tiroid  Menggunakan  Metode  Dempster Shafer.  J  Teknol  Dan  Open  Source  . 2019;2(1):1–14.
6. Ayu Novita Sari, Natalia Silalahi, Guidio Leonarde Ginting. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Kelenjar  Tiroid.  J  Ris  Komput. 2015;3(2):18–20.
7. Yasin ZA dan V. Pengantar Sistem Pakar Dan Metode. Mitra Wacana Media; 2020.
8. Azamris.  Buku  Ajar  Kelainan  Tiroid. Deepublish; 2020.