## SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA AWAL PENYAKIT LAMBUNG MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER-SHAFER BERBASIS WEB
1 Rizky Ardiansyah, 2 Fuziah Fauziah, 3 Andria Ningsih Fakultas  Teknologi Komunikasi dan Informatika Universitas Nasional Jl. Sawo Manila, Pejaten Ps Minggu Jakarta 12520
1 rizkiardiansyah3@gmail.com, 2 fauziah@civitas.unas.ac.id,
3 andrianingsih@civitas.unas.ac.id

## Abstrak
Berdasarkan  situs  kesehatan  Health  Line  menyebutkan  60%  orang  dewasa  akan mengalami  masalah  asam  lambung.  Di  Indonesia  penderita  GERD  pada  tahun  2018  adalah 27,4%  dan  menempati  urutan  10  besar  penyakit  dengan  penderita  terbanyak.  Hal  ini  dipicu juga  kurangnya  pengetahuan  masyarakat  terhadap  informasi  jenis-jenis  penyakit  serta  gejala yang terdapat pada lambung. Selain itu jika gejala penyakit lambung muncul maka masyarakat kadang  tidak  segera  berkonsultasi  kepada  dokter.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  dibuat sistem  pakar  yang  dapat  merekomendasikan  diagnosa  awal  penyakit  pada  lambung berdasarkan  gejala  yang  dipilih.  Sistem  pakar  merupakan  sistem  computer  yang  digunakan untuk  menyerap  pengetahuan  dan  keahlian  manusia.  Aplikasi  sistem  pakar  ini  dibuat menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  dan  database  MySQL.  Object  pada  penelitian  ini hanya  berfokus  pada  penyakit  lambung  yaitu  Gastroparesis,  GERD,  Dispepsia,  dan  Tukak Lambung.  Metode  Dempster  Shafer  merupakan  teori  matematika  berdasarkan  fungsi kepercayaan  dan  pemikiran  yang  masuk  akal.  Pengujian  akurasi  sistem  dengan  menggunakan 20 sample mendapatkan presentase sebesar 95%.
Kata kunci : Dempster-Shafer, GERD, Penyakit Lambung, PHP, Sistem Pakar.

## Abstract
According  to  the  Health  Line  media  website  publishes  health  Information,  60%  of adults  will  experience  stomach  acid  problems.  In  Indonesia,  patients  with  GERD  in  2018  are 27.4%  and  ranks  in  the  top  10  with  the  most  sufferers.  This  is  also  triggered  by  the  lack  of public  knowledge  of  information  on  the  types  of  diseases  and  symptoms  that  occur  in  the stomach. In addition, if symptoms of gastric disease appear, the community sometimes does not immediately consult a doctor. Therefore, in this study an expert system was created that could recommend  an  initial  diagnosis  of  diseases  of  the  stomach  based  on  the  symptoms  chosen. Expert systems are computer systems that are used to absorb human knowledge and expertise. This  expert  system  application  is  created  using  the  PHP  programming  language  and  MySQL database.  The  object  of  this  study  only  focuses  on  gastric  disease,  namely  Gastroparesis, GERD,  Dyspepsia,  and  Gastric  Ulcer.  The  Dempster  Shafer  method  is  a  mathematical  theory based  on  the function  of  belief  and  reasoning.  Testing  the  accuracy  of  the  system  by  using  20 samples get a percentage of 95%.
Keywords: Dempster-Shafer, Gerd, Gastric Disease, PHP, Expert System.

## PENDAHULUAN
Menurut  situs  kesehatan Health Line menyebutkan  60%  orang  dewasa  akan
mengalami  masalah  asam  lambung.  Penyakit asam  lambung  adalah  suatu  hal  yang  tidak dapat  dianggap  biasa,  karena  asam  lambung dapat  menyebabkan  penyakit  lambung  lain
datang. Sebagai contoh penyakit lambung yaitu GERD.  Menurut  Yayasan Gastroenterologi Indonesia (YGI) persentase  angka  kejadian GERD di  Indonesia  pada  tahun  2018  adalah 27,4%.  Berdasarkan  catatan  dari  Kementrian Kesehatan penyakit yang berhubungan dengan gastrointestinal berada  pada  10  besar penyakit terbanyak penderitanya di Indonesia.
Lambung  merupakan  organ  dalam tubuh  manusia  yang  cukup  rentan  terinfeksi bakteri  atau  terluka.  Salah  satu  penyebab gangguan kesehatan lambung diantaranya asam lambung  yang  meningkat  [1].  Meningkatnya asam lambung dapat diakibatkan dari beberapa factor salah  satunya  adalah  jenis makanan  yang  dikonsumsi.  Terlalu  sering mengonsumsi  makanan  yang  berlemak  dan buah yang rasanya masam dapat mengakibatkan asam  lambung  menjadi  naik  sehingga  kinerja lambung  tidak  maksimal.  Terdapat  beberapa penyakit pada lambung antara lain dyspepsia, Gastroesophageal  Reflux  Disease  (GERD), tukak  lambung, gastroparesis,  Gastroparesis dan kanker lambung. Beberapa penyakit pada lambung  tersebut  dapat  diakibatkan  dari bakteri  pada  lambung,  dan  juga  iritasi  pada lambung yang disebabkan oleh  meningkatnya asam  lambung  yang  dapat  menyebabkan terganggunya  kinerja  lambung.  Kesehatan lambung  merupakan  suatu  kebutuhan  primer bagi  manusia,  namun  terkadang  beberapa orang  kurang  memperhatikan  kesehatan  pada lambungnya [1]. Semua manusia menyadari bila kesehatan  lambungnya  mengalami  beberapa gangguan, tetapi sebagian besar  tidak
mengetahui penyakit apa yang sedang diderita pada  lambungnya  serta  bagaimana  cara meredakan dan mencegahnya. Oleh karena itu pada  penelitian  ini  dibuat  suatu  sistem  pakar untuk  memudahkan  masyarakat  umum  dalam mendiagnosa dini penyakit lambung.
Pada penelitian terdahulu telah dibuat sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit lambung  menggunakan  metode dempster shafer dengan  20  data  uji.  Hasil  ujicoba perbandingan  antara  sistem  dengan  hitungan manual  didapatkan tingkat keakurasian 88,40% [1].  Pada  penelitian  lain  penerapan  metode dempster  shafer dengan  menggunakan  100 data  rekam  medik  pada  2  rumah  sakit  untuk dibandingkan  dengan  hasil diagnose sistem menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  84% [2].  Sistem  pakar  menggunakan  metode dempster  shafer dengan  104  data  rekam medik  yang  digunakan  untuk  dibandingkan dengan  dignosa  sistem  menghasilkan  tingkat keakurasian  94,23%  [3].  Pada  penelitian  lain menggunakan  metode dempster  shafer dengan 40  data  uji  diperoleh  hasil  perbandingan antara hasil diagnosa sistem  dengan diagnose pakar  menghasilkan  tingkat  akurasi  95%  [4]. Pada  penelitian  lain  mengenai  sistem  pakar metode dempster  shafer menggunakan  35 data  uji  perbandingan  antara diagnose sistem dengan diagnose pakar  menghasilkan  tangkat akurasi 91,42% [5].
Pada  penelitian  lain  menghasilkan kesimpulan  bahwa  tingkat  akurasi  90% berdasarkan  20  data  sample  pengujian  antara sistem  dengan  pakar  [6].  Pada  penelitian
mengenai  perbandingan  metode certainly factor dengan dempster  shafer menggunakan 20 data uji didapatkan hasil tingkat keakurasian dempster shafer  lebih tinggi (90%)  disbanding- kan dengan  metode certainly factor (85%)[7]. Pada penelitian lain tentang Teknik rekomendasi pengobatan  menggunakan  metode dempster shafer teori dempster  shafer memiliki  tingkat fleksibilitas untuk mewakili dan menggabungkan beberapa  jenis  bukti  yang  diperoleh  dari beberapa sumber[8].
Pada  penelitian  terdahulu  tersebut terdapat  beberapa  kekurangan  diantaranya sistem  tersebut  hanya  membahas  beberapa penyakit  dan  tidak  terdapat  factor  yang menjadikan  penyebab  penyakit  tersebut  dan solusi  untuk  pencegahan  penyakit  tersebut. Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka pada penelitian ini  dibuat sebuah sistem  yang dapat melengkapi kekurangan pada penelitian sebelunya.  Identifikasi  masalah  pada  penelitian ini  meliputi  kurangnya  informasi  pada masyarakat tentang penyakit yang menyerang ambung  seperti GERD,  Gastritis,  Dispepsia , dan Tukak  Lambung, dan  juga  kurangnya pengetahuan  tentang  gejala-gejala  yang  dapat menyebabkan penyakit tersebut. Pada penelitian  ini  pembahasan  dibatasi  hanya sistem  pakar  menggunakan  metode Dempster Shafer dan hanya focus pada penyakit lambung GERD,  Gastroparesis,  Dispepsia,  dan  Tukak Lambung. Hasil  penelitian  diharapkan  dapat memberikan  output berupa hasil rekomendasi diagnosa  awal,  solusi  dari  penyakit  yang dihasilkan,  dan  langah-langkah  pencegahan
penyakit  tersebut.  Aplikasi  ini  dirancang dengan  menggunakan  bahasa  pemograman PHP  dengan  MySQL.  Tujuan  dari  penelitian ini adalah pembuatan sistem pakar yang dapat memberikan  informasi  berupa  rekomendasi diagnosa awal, dan langkah-langkah pencegahan untuk  masyarakat  berdasarkan  aturan  yang ada  dari  gejala  yang  dipilih,  menerapkan metode  dempster  shafer  dalam  membantu memberikan  rekomendasi  diagnosa  awal penyakit lambung.

## METODE PENELITIAN
Sistem  pakar  merupakan  sistem computer yang  digunakan  untuk  menyerap pengetahuan  dan  keahlian  manusia  [9]. Sistem pakar dirancang agar dapat membantu dalam  memberikan  informasi  dan  mengambil keputusan seperti yang dilakukan seorang pakar.
Terdapat  dua  bagian  pokok  dalam  sistem pakar, yaitu lingkungan pengembangan, dan lingkungan konsultaasi. Lingkungan pengembangan digunakan untuk membangun dari segi komponen dan basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh orang yang ingin mendapatkan informasi untuk berkonsultasi [10].

## Dempster Shafer
Teori dempster  shafer adalah  suatu teori matematika untuk pembuktian berdasarkan belief  functions (fungsi  kepercayaan)  dan plausible  reasoning  (pemikiran  yang  masuk akal), yang digunakan untuk mengkombinasikan potongan  informasi  yang  terpisah  (bukti)
untuk  mengkalkulasi  kemungkinan  dari  suatu peristiwa. Secara umum teori dempster shafer ditulis dalam suatu interval: [Belief,Plausibility]
Belief (Bel) merupakan ukuran
kekuatan  evidence  dalam  mendukung  suatu himpunan  proposisi.  Nilai Belief didapatkan dari pakar yang diperoleh dari ilmu pengetahuan pakar Nilai Bel ini berada dalam kisaran [0…1], Jika nilai Bel = 0 artinya tidak ada evidence dan  Bel  =  1  artinya  kepastian.
Fungsi belief dapat  diformulasikan  sebagai berikut:
Bel(X)= ∑ Y ⊆ X m(Y) (1)
Plausibility (Plau)  merupakan  ukuran ketidakpercayaan  terhadap  evidence/gejala. Plausibility juga bernilai 0 sampai 1. Jika kita yakin  akan  x,  maka  dapat  dikatakan  bahwa Bel(X)=1,  dan  Pl(X)=0.  Plausibility  akan mengurangi  tingkat  kepercayaan  dari  evidence. Plausibility (Plau) dinotasikan sebagai berikut:
Pls(X)=1-Bel(X)=1- ∑ Y ⊆ X m(Y) (2)
Dimana:
Bel(X) = Belief (X)
Pls(X) = Plausibility (X) m(Y) = mass function dari (Y)
Pada  teori dempster  shafer adanya frame of discernment yang dinotasikan dengan θ dan mass  function    yang  dinotasikan  dengan  m. frame of discernment adalah semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis sehingga  sering  disebut  dengan  environment. Sedangkan mass  function (m)  dalam  teori Dempster-Shafer  adalah  tingkat   kepercayaan
dari  suatu evidence (gejala),  sering  disebut dengan evidence  measure sehingga  dinotasikan dengan (m).  Untuk mengatasi sejumlah evidence tersebut  gunakan  aturan  yang  lebih  dikenal dengan Dempster’s rule of combination yaitu:
m 3 (Z) = (3)
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
adalah  jumlah  dari irisan pada perkalian m 1 (X) dan m 2 (Z).
K  =  perkalian  dari  mass  function  yang mengalami  konflik evidence bila  tidak  terdapat irisan.
Pada Gambar 1 dijelaskan diagram alur penelitian.  Proses  pertama  yang  dilakukan adalah identifikasi masalah pada gejala-gejala penyakit  yang  termasuk  dalam  penyakit lambung. Tahap kedua dilakukan studi  literatur yang  menjadi  referensi  dalam  mendapatkan informasi  terkait.  Tahap  ketiga  adalah  proses pengumpulan data dengan metode wawancara dan  mengutip  beberapa  bacaan  yang  terkait sistem  pakar.  Pada  tahap  keempat  dilakukan perancangan  sistem  dan  pembuatan  aplikasi. Tahap terakhir adalah pengujian sistem untuk mengetahui  apakah  data  informasi  yang didapatkan  valid  atau  tidak,  jika  tidak  valid kembali  ke  tahap  ke  empat  hingga  tahap keenam.  Analisis  hasil  merupakan  proses penjabaran  hasil  yang  sudah valid , dan  tahap terakhir  membuat kesimpulan hasil penelitian yang sudah di analisis.
Flowchart Penelitian
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## A. Flowchart Sistem
Pada Gambar 2 dijelaskan bagaimana alur  jalannya  aplikasi  sistem.    Aplikasi  diawali dengan  masuk  ke  dalam  menu diagnose . User melakukan  pengisian  data  diri  pada  menu diagnose , lalu user memilih gejala yang dialami.
Gejala yang dipilih akan diproses menggunakan
metode Dampster  Shafer ,  dan  setelah  proses perhitungan  selesai  maka  akan  ditampilkan hasil dari diagnosa dan hasil tersebut akan ter- simpan ke dalam database . Jika ingin melakukan diagnose maka  harus  mengulang  kembali  ke menu diagnose , jika tidak maka selesai.

## B. Flowchart Metode
Gambar 3. Flowchart Metode Dampster Shafer
Pada  Gambar  3  ditunjukkan  diagram alur  metode Dampster  Shafer yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Simbol  X berarti  penyakit,  symbol  I  merupakan banyaknya iterasi gejala dan m merupakan Mass Fuction.
Pada  Gambar  4  ditunjukkan Activity Diagram aplikasi sistem pakar. Diawali
dengan masuk ke diagnosa hingga memperoleh hasil diagnose.
Pada  Gambar  5  ditunjukkan Usecase Diagram dari aplikasi sistem pakar yang dibuat. Admin  memiliki  hak  penuh  pada  sistem  pada bagian  admin  termasuk  insert,  update,  dan delete  data. User hanya  dapat  melakukan konsultasi berdasarkan gejala yang dipilih.
C. Activity Diagram
Gambar 4. Activity Diagram

## D. Usecase diagram

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Basis Pengetahuan
Hal  yang  pertama  kali  dilakukan dalam  membuat  sebuah  sistem  pakar  adalah membuat struktur basis pengetahuan. Struktur basis pengetahuan dalam sistem pakar ini
adalah sebagai berikut :
1. Basis pengetahuan penyakit
2. Basis pengetahuan factor resiko
3. Basis pengetahuan gejala
4. Basis pengetahuan penyakit dan gejala
5. Basis pengetahuan nilai beliefe Tabel 1. Basis pengetahuan penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit  Pengertian P1 GERD GERD adalah penyakit yang menyebabkan munculnya rasa terbakar di dada akibat naiknya asam lambung P2 Tukak Lambung Tukak lambung adalah luka pada lambung yang menyebabkan keluhan sakit maag. Selain di lambung, luka tersebut dapat terbentuk di usus 12 jari atau bagian bawah kerongkongan P3 Gastroparesis Gastroparesis adalah gangguan pada otot lambung yang menyebabkan gerakan lambung untuk mendorong makanan ke usus menjadi lebih lambat. Gastroparesis ditandai dengan gejala berupa mual, muntah, dan mudah merasa kenyang. P4 Dispepsia Dispepsia adalah suatu kondisi yang bisa menyebabkan rasa tidak nyaman pada perut bagian atas karena asam lambung.
Pada  Tabel.1  berisikan  basis  pengetahuan jenis-jenis  penyakit  pada  lambung  manusia. Setelah basis pengetahuan, selanjutnya adalah
menentukan  pengetahuan  factor  resiko.  Pada
Tabel  2  diberikan  basis  pengetahuan  factor resiko yang terdapat pada penyakit lambung.
Tabel 2. Basis pengetahuan faktor resiko Kode Nama G1 Riwayat Penyakit DM G2 Riwayat Pasca Operasi Lambung G3 Riwayat meminum obat analgetik (aspirin) G4 Penyakit lain yang disebabkan oleh infeksi : HIV/AIDS, Chron, dan Infeksi bakteri lainnya
G5 Perut tidak nyaman pasca makan berlemak
G6 Riwayat konsumsi obat antidepresi
G7
Sering Makan-makanan berlemak
G8 Riwayat pengobatan kanker seperti kemoterapi atau radioterapi
G9
Sering mengkonsumsi kopi, rokok dan minuman beralkohol
Tabel.3  berisikan  basis  pengetahuan gejala  yang  terdapat  pada  penyakit  lambung.
Pada sistem pakar ini terdapat 36 gejala yang terdapat pada penyakit lambung.
Tabel 3. Basis pengetahuan gejala
Kode Nama G10 Berat badan menurun G11 Anoreksia G12 Muntah berwarna kuning dan pahit G13 Perut Terasa Kembung G14 Rongga Mulut Terasa Asam G15 Nyeri Dada dan Tenggorokan G16 Sendawa Berlebihan G17 Cegukan Berlebihan G18 Batuk Kering G19 Sulit Menelan Makanan G20 Muntah darah merah/hitam G21 Nyeri Pada Ulu Ati yang sakit menetap G22 Mual G23 Muntah-muntah G24 Tinja Berwarna Hitam G25 Nyeri Pada Perut G26 Nafsu Makan Menurun G27 Mudah kenyang G28 Cepat terasa kenyang setelah sedikit makan G29 Nyeri Setelah Makan G30 Muntah cairan asam /muntah air G31 Muntah makanan yang dimakan beberapa jam sebelumnya G32 Perut terasa panas dan tidak nyaman G33 Rasa penuh setelah makan G34 Buang gas yang berlebihan G35 Rasa kembung pada saluran cerna atas Pada Tabel 4 berisikan basis pengetahuan  penyakit  dan  gejala  pada penyakit  lambung.  Terdapat  4  jenis  penyakit
lambung  dengan  masing-masing  penyakit memiliki  gejala  tertentu  berdasarkan  basis pengetahuan gejala penyakit lambung. Tabel 4. Basis pengetahuan gejala penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit Aturan P1 GERD G1,  G2,  G5,  G7,  G10,  G11,  G12,  G13,  G14,  G15, G16,  G17,  G18,  G19,  G22,  G23,  G27,  G28,  G30, dan G35 P2 Tukak Lambung G1,  G2,  G3,  G4,  G6,  G10,  G11,  G12,  G13,  G20, G21,  G22,  G24,  G25,  G26,  G29,  G30,  G31,  dan G32 P3 Gastroparesis G1,  G3,  G5,  G7,  G8,  G10,  G12,  G13,  G16,  G20, G21, G22, G23, G26, G27, G30, G33, dan G35
P4 Dispepsia G3, G9, G10, G12, G13, G16, G19, G21, G22, G23, G27, G29, G30, G32, G33, G34,  dan G35 Tabel 5. Nilai belief masing-masing gejala Kode Gejala P1 P2 P3 P4 Believe G1    0,4 G2   0,6 G3    0,4 G4  0,8 G5   0,6 G6  0,8 G7   0,6 G8  0,8 G9  0,8 G10     0,1 G11   0,6 G12     0,1 G13     0,1 G14  0,8 G15  0,7 G16    0,4 G17  0,7 G18  0,8 G19   0,6 G20   0,7 G21    0,4 G22     0,1 G23    0,3 G24  0,8 G25  0,8 G26   0,6 G27    0,4 G28  0,9 G29   0,5 G30     0,2 G31  0,8 G32   0,6 G33   0,7 G34  0,7 G35    0,4 Pada Tabel.5 merupakan basis
pengetahuan  nilai  pada  masing  –  masing gejala.  Setelah  dilakukan  pengumpulan  data
berdasarkan sumber pengetahuan yang didapat,  dibuatlah  Tabel  daftar  penyakit, Tabel factor resiko,  Tabel  gejala,  dan  juga
Tabel gejala penyakit dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2, Tabel 3, dan Tabel 4.

## Analisis Metode Dempster Shafer
Pada  analisis  metode  ini  dilakukan pengujian  konsultasi  dengan  menggunakan  3 gejala yang diajukan oleh user yaitu:
1. Perut  tidak  nyaman  pasca  makan  berlemak (G5)
2. Riwayat konsumsi obat antidepresi (G6)
3. Riwayat pengobatan kanker seperti kemo- terapi atau radioterapi (G8)
Berikut  ini  adalah  contoh  simulasi diagnose.  Gejala  pertama  perut  tidak nyaman  pasca  makan  berlemak  (G5) memiliki  nilai  believe  0,6.    Gejala  tersebut masuk  kedalam  penyakit  P1,P3  sehingga m 1 (P1,P3)  =  0,6    dan  m 1 (  θ)  =  1  –  0,6  = 0,4.  Gejala  kedua  adalah  riwayat  konsumsi obat antidepresi (G6) memiliki nilai believe 0,8  yang  masuk  kedalam  penyakit  P2 sehingga m 2 (P2) = 0,8 dan m 2 ( θ) = 1 – 0,8 =  0,2.  Pada  Tabel  6  diberikan  aturan kombinasi m 3 .
Tabel 6. Aturan kombinasi mass function 3 ( m 3 ) m 2 (P2) 0,8 m 2 ( θ) 0,2 m 1 (P1,P3) 0,6 ( K) 0,48 (P1,P3)0,12 m 1 ( θ) 0,4 (P2) 0,32 ( θ) 0,08
Berdasarkan  Tabel  6  maka  diperoleh nilai  m 3 (P1,P3)  =  0,23077,  m 3 (P2)  = 0,61538 dan m 3 ( θ) = 0,15385. Gejala ketiga adalah  riwayat  pengobatan  kanker  seperti
kemoterapi  atau  radioterapi  (G8)  memiliki nilai  believe  0,8  ,  gejala  tersebut  masuk kedalam  penyakit  P3  sehingga  diperoleh  m 4 (P3) = 0,8 dan m 4 ( θ) = 0,2.
Tabel 7. Aturan kombinasi mass function 5 ( m 5 )
m 4 (P3) 0,8 m 4 ( θ)0,2
m 3 (P1,P3) 0,23077 (P3) 0,184616 (P1,P3) 0,046154 m 3 (P2) 0,61538 (K) 0,492304 (P2) 0,123076 m 3 ( θ) 0,15385 (P3) 0,12308 ( θ) 0,03077
Pada  Tabel  7  diberikan  aturan kombinasi m 5 . Berdasarkan Tabel 7 diperoleh m 5 (P3)=  0,60606,  m 5 (P1,P3)=  0,090909,  m 5
(P2) = 0,24242 dan m 5 (θ) = 0,060611. Nilai
keyakinan  terbesar  terdapat  pada  (P3)  yaitu Gastroparesis dengan nilai 0,60606 x 100% =
60,6%.
Tampilan Interface
Tampilan pada sistem pakar
diagnose penyakit lambung berbasis  web dapat diihat pada penjelasan berikut. 1. Halaman Home
Pada  Gambar  6  ditunjukkan  halaman  Home. Pada  halaman  home  terdapat  menu  yang digunakan  untuk  mengakses,  seperti  menu konsultasi, info, dan panduan.
Gambar 6. Halaman home 2. Halaman Konsultasi Gambar 7 merupakan tampilan halaman
konsultasi user . User memasukan data diri dan memilih gejala yang dikeluhkan.

## Gambar 7. Halaman konsultasi
3. Halaman Hasill
Pada Gamabr 8 diberikan tampilan halaman
hasil.  Pada  halaman  hasil  ditampilkan  hasil dari gejala yang telah user pilih.
Gambar 8. Halaman hasil

## Pengujian Akurasi
Pengujian  akurasi  digunakan  untuk membandingkan diagnose pakar  dengan diagnose sistem yang telah dibuat  pengujian
menggunakan  100  data  uji  dan  diambil  20 sample  sebagaimana  yang  ditampilkan  pada
Tabel.6.  Pada  Tabel  8  berikut  diberikan sebagian hasil pengujian sistem pakar.
Tabel 8. Sebagian hasil pengujian akurasi No Gejala yang dipilih Diagnosa Hasil Sistem Pakar 1 G1, G5, G7, G8 Gastroparesis (80%) Gastroparesis S 2 G1, G2, G3, G4 Tukak Lambung (84,4%) Tukak Lambung S 3 G3, G7, G8, G12 Gastroparesis (84,8%) Gastroparesis S 4 G8,G10,G11,G12 Gastroparesis (61,5%) Gastroparesis S 5 G5, G12, G14, G21 GERD (70,59%) GERD S 6 G19,G20, G21, G22 Tukak lambung (48,28%) Tukak Lambung S 7 G21,G27, G28, G29 GERD (72,97%) GERD S 8 G24,G29, G30, G31 Tukak Lambung (96%) Tukak Lambung S 9 G24,G26, G27, G28 GERD (51,43%) Tukak Lambung TS 10 G32,G33, G34, G35 Dispepsia (84,76%) Dispepsia S 11 G28,G29, G30, G31 GERD (43,37%) GERD S 12 G6, G9, G10, G11 Tukak Lambung (60,61%) Tukak Lambung S 13 G5, G7, G10, G13 GERD (84%) GERD S 14 G10,G11, G13, G15 GERD (70%) GERD S 15 G2, G7, G18, G25 GERD (66,06%) GERD S 16 G5, G6, G8 Gastroparesis (60,61%) Gastroparesis S 17 G6, G17, G18, G26 GERD (55,62%) GERD S 18 G21,G27, G32, G33 Dispepsia (49,2%) Dispepsia S 19 G7, G15, G16, G17 GERD (91%) GERD S 20 G21,G27, G28, G29 GERD GERD S
(72,97%)
Ket : S adalah Sesuai, TS adalah Tidak sesuai
Berdasarkan 20  data sample pengujian akurasi  perbandingan  antara  hasil  diagnose sistem  dengan  hasil  diagnose  pakar,  maka didapatkan  19  data  sesuai  dan  1  data  tidak sesuai.
x 100%     (4)
Sedangkan  hasil  dari  100  data pengujian  akurasi  perbandingan  antara  hasil diagnose  sistem  dengan  hasil  diagnose  pakar dengan  wawancara  kepada  dokter  Renzana Rizkika  maka  didapatkan  94  data  sesuai dengan diagnose pakar,  dengan  presentase 94%,  dan  6  data  yang  tidak  sesuai  dengan presentase 6%.
x 100%     (5) (data sesuai) (data tidak sesuai)
Dari perhitungan 100 data uji perbadningan dan  20  data  uji  perbandingan,  didapatkan pernurunan  presentase  sebesar  1%.  Adanya ketidaksesuaian antara diagnosa dokter terhadap diagnosa sistem. Hal ini diakibatkan karena  kurang  spesifiknya  gejala  yang  di
masukan, karena sistem mendiagnosa penyakit  berdasarkan  besaran  bobot  dari  tiap gejala, sedangkan dokter mendiagnosa penyakit  berdasarkan  banyaknya  gejala  yang diindikasikan  pada  penyakit  tersebut.  Sehingga dapat  dikatakan  sistem  pakar  diagnosa  awal penyakit  lambung  memiliki  tingkat  akurasi 94%.
x 100%          (6)
(GERD)
Dari  100  data  uji  perbandingan,  sistem merekomendasikan  adanya  indikasi  penyakit GERD  dengan  presentase  41%,  selanjutnya penyakit  tukak  lambung  30%  ,  gastroparesis 13% , dan dispepsia 16%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  tentang  sistem pakar diagnose awal  penyakit  lambung dengan  metode Dempster  Shafer dapat disimpulkan.  Besaran  nilai  belief  pada  gejala dapat  mempengaruhi  hasil  dari  diagnosa. Pengujian  akurasi  pada  sistem  dengan melakukan wawancara kepada dokter penyakit  dalam  menghasilkan  tingkat akurasi 94%.  Adanya  sostem  pakar  ini  mengedukasi masyarakat terhadap penyakit GERD, Gastroparesis, Dispepsia, dan Tukak
Lambung. Perbedaan diagnose sistem dengan pakar  disebabkan  adanya  gejala  penyakit yang  dimasukan  kurang  spesifik  dan  sistem mendiagnosa  berdasarkan  nilai  belief  gejala, sedangkan.  Dokter  dengan  melihat  gejala penyakit terbanyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kirman, A. Saputra, dan J. Sukmana. “Sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit  lambung  dan  penanganannya menggunakan metode dempser shafer,”
Jurnal  Pseudocode ,  vol.6,  no.1,  hal.
58 – 66, 2019.
[2] L. Khairiah, Tursina, dan T.
Rismawan,  “Sistem  pakar  diagnosis
penyakit hati dengan metode
dempster  shafer berbasis  android,”
Jurnal  Coding  Sistem  Komputer
Untan , vol. 5, no. 2, hal. 57-66, 2017.
[3] R.  Setiawan,  dan  C.  S.  S.  Bahri, “Implementasi metode dempster shafer pada  sistem  pakar  diagnosa penyakit tropis berbasis web,” Jurnal Coding Sistem  Komputer  Untan ,
vol. 6, no. 3, hal. 97-106, 2018.
[4] D.  Hastari,  dan  F.  Bimantoro.
“Sistem  pakar  untuk  mendiagnosis gangguan  mental  anak  menggunakan metode dempster shafer ,” J-COSINE , vol. 2, no. 2, hal. 71 – 79, 2018.
[5] D.  W.  Utomo,    Suprapto,  dan  N.
Hidayat,  “Pemodelan  sistem  pakar
diagnosis penyakit pada sistem
endokrin  manusia  dengan  metode dempster-shafer, “Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer,  vol.  1.  No.  9,  hal.  893-903. 2017. [6] D.  M.  Khairina,  H.  R.  Hatta,  R. Rustam, dan S. Maharani, “Automation diagnosis  of  skin  disease  in  humans using  dempster-shafer  method,  ” In Proc. The 2nd International Conference on Energy, Environmental and
Information  System  (ICENIS  2017),
2017, hal. 1 – 7.
[7] D.  T.  Yuwono,  A.  Fadlil  ,  dan
Sunardi.  “Comparative  analysis  of dempster-shafer method and certainty factor method on personality disorders  expert  sistems, ”  Scientific Journal  of  Informatics ,  vol.  6,  no.  1, hal. 12 – 22, 2019.
[8] A. Sagdoldanova, L. Atymtayeva dan
Z. Yespolayeva, “Medicine
recommendation  technique  by  using dempster-shafer  theory,” Adv.  Eng. Tec.  Appl .,  vol.  6,  no.  3,  hal.  27-32,
2017.
[9] A.  Susanto,  “Pengendalian  mutu
statistik dengan sistem pakar (pengembangan sistem pakar diagnosis,” Skripsi, Universitas Indonesia, Depok, 1991 [10] S. Kusumadewi, Artificial Intelligence  Teknik  dan  Aplikasinya ,
Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.