JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1,  Juni 2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT GINJAL MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER-SHAFER BERBASIS WEBSITE
Yonathan 1 , Benisius 2
Program Studi Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu komputer Universitas Kristen Krida Wacana yonathan.2015tin012@civitas.ukrida.ac.id 1 , ehba@ukrida.ac.id 2

## Abstrak
Ginjal  merupakan  bagian  tubuh  yang  berfungsi  untuk  membantu  menjaga  keseimbangan  cairan  dalam  tubuh,  mencegah penumpukan limbah sehingga dapat menjaga komposisi darah, serta memproduksi hormon dan enzim yang dapat membantu dalam  mengendalikan  tekanan  darah.  Penyakit  ginjal  merupakan  kondisi  ginjal  yang  tidak  dapat  berfungsi  dengan  baik dalam menyaring darah seperti seharusnya. Gangguan pada ginjal dapat berupa penyakit seperti ginjal akut, ginjal kronik, infeksi  saluran  kemih,  serta  glomerulonefritis.  Sistem  pakar  merupakan  suatu  program  yang  dapat  membantu  dalam memberikan  sebuah  informasi  pada  era  saat  ini,  karena  sistem  pakar  mengandung  pengetahuan  ( knowledge )  dan keterampilan  dari  seorang  pakar  dalam  bidang  tertentu,  kemudian  sistem  akan  melakukan  percobaan  untuk  memecahkan suatu  permasalahan  sesuai  dengan  kepakarannya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  pembaharuan  terkait  metode dempster-shafer terjadap  gejala  yang  terjadi  pada  penyakit  ginjal  dan  mengukur  tingkat  akurasi  metode  dengan  hasil diagnosis  pakar  sehingga  pemanfaatan  dari  sistem  pakar  dapat  digunakan  sebagai  solusi  untuk  mencegah  penyakit  ginjal sejak  dini  dan  dapat  diakses  oleh  siapapun  tanpa  harus  mengeluarkan  biaya  dalam  melakukan  konsultasi.  Uji  akurasi dilakukan dengan menggunakan 20 data uji yang berbeda terhadap metode dempster-shafer dengan membandingkan hasil diagnosis  pakar  sehingga  akan  didapat  klasifikasi  data  yang  benar.  Dari  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan  metode dempster-shafer didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  70%  sehingga  metode  ini  memiliki  fungsi  yang  cukup  baik  dengan diagnosis pakar.
Kata Kunci : dempster-shafer , ginjal, sistem pakar

## I. PENDAHULUAN
Penyakit ginjal [1] merupakan kondisi ginjal yang tidak  dapat  berfungsi  dengan  baik  dalam  menyaring darah  seperti  seharusnya.  Kerusakan  pada  ginjal disebabkan adanya penumpukan limbah di dalam tubuh. Penderita  penyakit  ginjal  akan  memiliki  peluang  resiko lebih  tinggi  untuk  terserang  penyakit  stroke  atau serangan  jantung.  Faktor  utama  yang  yang  dapat meningkatkan  resiko  penyakit  ginjal  pada  manusia disebabkan karena adanya penyakit diabetes,  hipertensi, dan riwayat penyakit gagal ginjal pada keluarga.
Teknologi dapat digunakan dalam bidang kesehatan,  salah  satunya  adalah  untuk  membantu  dalam pendeteksian  dini  penyakit  ginjal.  Melalui  teknologi  ini, masyarakat  yang  ingin  melakukan  pemeriksaan  atau
mengetahui penyakit yang dideritanya tidak harus datang ke rumah sakit, puskesmas atau pusat kesehatan lainnya, namun dapat melakukan pemeriksaan secara mandiri.
Pada  bidang  ilmu  komputer,  sistem  pakar  dapat dibuat  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  suatu kesimpulan,  jawaban  atau  solusi  melalui  seorang  pakar atau  ahli  dalam  bidang  tertentu  [2].  Kemampuan  pakar yang diimplentasikan ke dalam sistem yaitu kemampuan pakar  dalam  mendiagnosis  penyakit  yang  diderita  oleh pasien  melalui  pertanyaan-pertanyaan  yang  sudah dimasukkan  ke  dalam  sistem  pengetahuan.  Aplikasi sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit  ginjal  juga pernah  dilakukan  oleh  Sulistyohati  [3] dan  Putra  [4] menggunakan metode dempster-shafer . Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan oleh Sulistyohati  [3]  dan  Putra  [4],  penelitian  ini  bermaksud
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1,  Juni 2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
untuk melakukan pembaharuan terkait metode dempster- shafer terhadap  gejala-gejala  yang  terjadi  pada  penyakit ginjal  dan  mengukur  tingkat  akurasi  dari  metode dempster-shafer yang terjadi pada penyakit ginjal melalui hasil diagnosis pakar. Hasil uji akurasi akan menentukan apakah  metode dempster-shafer cukup  baik  sesuai dengan diagnosis pakar.

## II. KONSEP DASAR

## A. Disfungsi Ginjal
Penyakit  pada  ginjal  atau  disfungsi  ginjal[5][6] dibagi  menjadi  dua  yaitu  akut  dan  kronik,  kedua  hal tersebut ditentukan berdasarkan estimasi durasi penyakit, hasil analisa urin, dan kecepatan atau kemampuan filtrasi dari glomerulus, dimana penyakit ginjal tersebut bersifat reversibel (dapat terulang kembali). Sindrom gagal ginjal (uremia)  meliputi peningkatan  kadar darah dan kreatinin pada  urea  dengan  gejala  letih,  anoreksia,  mual,  muntah, pruritus, dan perubahan neurologis .
Penyakit  ginjal  akut  merupakan  penurunan kondisi  fungsi  ginjal  yang  terjadi  secara  mendadak dengan  penurunan  filtrasi  glomerulus  dan  produksi  urin, serta  peningkatan  kadar  kreatinin  plasma  dan  urea nitrogen darah.  [5][6]. Sedangkan penyakit  ginjal kronik merupakan hilangnya fungsi ginjal secara progresif yang berhubungan  dengan  penyakit  sistemik,  seperti  penyakit diabetes  mellitus,  hipertensi,  lupus  eritmatosus  sistemik. Selain  itu,  penyakit  ginjal  kronik  dapat  berhubungan dengan  penyakit  ginjal  intrinsik,  seperti  penyakit  ginjal akut,  glomerulonefritis  kronik,  pielonefritis  kronik, uropati  obstruktif,  atau  gangguan  vaskular.  Penyakit ginjal kronik dapat terjadi dalam jangka waktu yang lama atau bertahap-tahap (hitungan bulan hingga tahun) [5][6]
Fungsi urinarius dan ginjal dapat dipengaruhi oleh beberapa  macam  gangguan,  untuk  jenis  disfungsi urinarius  paling  sering  adalah  infeksi  pada  kandungan kemih. Infeksi saluran kemih (ISK) merupakan inflamasi epitel  yang  disebabkan  oleh  bakteri  dari  flora  usus sehingga infeksi saluran kemih dapat terjadi di sepanjang saluran  kemih  seperti  uretra,  prostat,  kandungan  kemih, ureter, atau ginjal. [5].
Pada  setiap  tipe  glomerulonefritis  lapisan  epitel atau podosit dari membran kapiler glomerulus mengalami gangguan dengan adanya perubahan permeabilitas  membran  dan  hilangnya  muatan  negatif, sehingga  dapat  terjadi  pengembangan  atau  menebalnya
membran basal pada matriks mesangial. Perubahan yang terjadi  di  dalam  glomerulus  ditandai  adanya  penebalan progresif,  dan  fibrosis  membran,  dan  basal  glomerulus, dan  ekspansi  matriks  mesangial  dengan  proteinuria,  dan progresi  sehingga  dapat  menyebabkan  penyakit  ginjal kronik [5].

## B.
Sistem Pakar Sistem  pakar  merupakan  suatu  program  yang
dapat meniru atau mensimulasikan pengetahuan ( knowledge )  dan  keterampilan  ( skill )  dari  seorang  pakar atau  ahli  pada  bidang  tertentu,  kemudian  sistem  akan melakukan percobaan untuk memecahkan suatu permasalahan sesuai dengan kepakarannya. Sistem pakar juga  sering  disebut  sebagai  aplikasi  dari  kecerdasan buatan ( artificial intelligence ) [7]
C. Metode Dempster-Shafer Metode dempster-shafer merupakan teori matematika  yang  digunakan  untuk  pembuktian  hasil berdasarkan belief  functions  and  plausible  reasoning yang merupakan fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal, teori ini digunakan untuk  memperhitungkan kemungkinan  dari  suatu  peristiwa. Dempster-shafer ditulis  dalam  bentuk  [ Belief , Plausibility ]. Belief bertujuan untuk menunjukkan suatu ukuran dari kekuatan evidance (gejala) dalam menunjang suatu hasil hipotesis, jika  bernilai  0  menunjukkan  tidak  adanya evidance (gejala),  dan  jika  bernilai  1  menunjukkan  adanya kepastian.
Bel(X) = ...................................................... (1)
Sedangkan plausibility
bertujuan untuk menunjukkan  suatu  keadaan  yang  dapat  dipercaya,  dan pada plausibility juga  bernilai  0  sampai  1  (Laila,  2015; Puspitasari et al ., 2016; Ihsan et al ., 2017).
Pls(X) = 1 – Bel(X)..................................... (2)
Teori dempster-shafer dapat  digunakan  untuk mengelompokkan  beberapa  hipotesis  ke  dalam  suatu lingkungan  atau environment yang  biasa  disebut  dengan pembicaraan  himpunan  semesta  dari  sekumpulan hipotesis dengan notasi θ. Tidak semua evidance (gejala) secara  langsung  mendukung  setiap  elemen,  maka
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
diperlukan  probabilitas  fungsi  densitas  (m)  untuk menunjukkan  besarnya  kepercayaan evidence terhadap hipotesis tertentu [8][9]
Pada  aplikasi  sistem  pakar  untuk  satu  penyakit memiliki  sejumlah evidance yang  digunakan  untuk memberi diagnosis suatu penyakit pada faktor ketidakpastian dalam mengambil keputusan.
Sehingga[8]untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut, menggunakan  aturan  yang  disebut  dengan Dempster’s Rule of Combination .
m3(Z) = ∑ ( )  ( ) ∑ ( )  ( ) .............(3)

## III. METODE
Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  tahapan penelitian seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian  dimulai  dari  memperoleh  atau mengakuisisi pengetahuan dari pakar dan sumber lain seperti buku, jurnal dan internet dengan menggunakan  teknik  studi  literatur,  wawancara,  dan kuisioner,  kemudian  direpresentasikan  dalam  bentuk rule  base, setelah  itu  dilakukan  perancangan  desain, diimplementasikan dengan Bahasa PHP, dan kemudian  dilakukan  pengujian  untuk  didapatkan kesimpulan.
IV. ANALISA, HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa dan Perancangan
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menggambarkan sebuah aktivitas atau pekerjaan yang saling berkaitan dan terstruktur dalam menyelesaikan suatu masalah, sehingga dapat menghasilkan sebuah produk yang diinginkan:
1) Sistem  akan  mengadaptasi  hasil  pemikiran  seorang pakar  yang  dituangkan  dalam rule  base atau  kaidah diagnosis pada penyakit ginjal.
2) Sistem  akan  melakukan  analisa  data  masukan  dari pengguna  dengan  menggunakan  sebuah  aturan  yang sudah ditetapkan pada rule base .
3) Sistem akan  mengambil sebuah kesimpulan dari data masukkan tersebut.
4) Sistem akan memberikan sebuah informasi mengenai data penyakit yang diderita berdasarkan data masukan tersebut.
Perancangan sistem pakar  merupakan tahapan  hasil dari akuisisi pengetahuan, representasi pengetahuan, serta penerapan  metode  yang  akan  digunakan,  yaitu  sebagai berikut:
1) Hasil Akuisisi Pengetahuan
Hasil  akuisisi  pengetahuan  yang  sudah  dilakukan, maka  terdapat  faktor  utama  pada  gejala  penyakit  ginjal yang  paling  banyak  terjadi  adalah  penyakit  diabetes, hipertensi,  dan  riwayat  penyakit  ginjal  berasal  dari keturunan.
2) Hasil Representasi Pengetahuan Hasil representasi pengetahuan yang sudah dilakukan  dibuat  dalam  bentuk  tabel  keputusan  yang berasal dari pakar dan rule base untuk memperoleh hasil kesimpulan, sebagai berikut:

## i)) Tabel Keputusan
Pada tabel 1 menjelaskan mengenai tabel keputusan atau pemberian  bobot  nilai  pada  gejala  terhadap  penyakit tersebut,  dimana  dalam  pemberian  pembobotan  niliai melibatkan pakar yang berprofesi sebagai dokter spesialis penyakit  dalam  khususnya  penyakit  ginjal.  Hasil  akhir yang  didapat  pada  tabel  merupakan  penilaian  yang dilakukan dan disetujui langsung oleh pakar.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050, e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1,  Juni 2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Tabel 1 Tabel Keputusan
No Gejala Bobot Nilai P1 P2 P3 P4 1 Sering buang air kecil 0  0,2  0,6  0,3 2 Rasa nyeri (panas) saat buang air kecil 0 0  0,8 0 3 Terdapat darah atau nanah dalam urin 0 0  0,8  0,3 4 Urin keluar dalam jumlah berlebih 0  0,2  0,3  0,4 5 Rasa sakit yang menetap di perut bagian bawah pinggang 0,4  0,1  0,5  0,4 6 Nyeri pada bagian tubuh lainnya 0,5  0,5  0,4  0,3 7 Demam 0,2  0,2 1  0,4 8 Merasa lelah, kurang energi 0,6  0,6  0,3  0,5 9 Penurunan berat badan 0,3  0,7 0  0,2 10 Menurunnya nafsu makan 0,6  0,5  0,2  0,3 11 Perut terasa kembung 0,5  0,7  0,3  0,4 12 Mual, muntah 0,8  0,8  0,3  0,5 13 Sulit tidur (insomnia) 0,4  0,4 0  0,3 14 Kram otot pada malam hari 0,4  0,3  0,3  0,3 15 Pembengkakan di pergelangan kaki 0,6  0,7 0  0,8 16 Bengkak seputar mata sehabis bangun tidur di pagi hari 0,6  0,6 0  0,8 17 Kulit terasa gatal dan kering 0  0,5 0 0 18 Dehidrasi 0,5 0  0,5 0 19 Terasa ada gumpalan besar pada bagian kanan atau kiri panggul  0,3  0,5  0,3  0,4 20 Diabetes 0  0,7  0,4  0,3 21 Hipertensi 0,3  0,9  0,2  0,5 22 Riwayat penyakit ginjal berasal dari keturunan 0,2  0,5 0  0,3 23 Tubuh terasa dingin terkadang menggigil 0,2 0  0,5  0,5 24 Mengkonsumsi obat-obatan (sedang melakukan rawat jalan) 0,5  0,5 0  0,5 25 Mengkonsumsi minuman beralkohol 0,5  0,1 0  0,3 Keterangan:
P1 : Ginjal Akut P2 : Ginjal Kronik P3 : Infeksi Saluran Kemih P4 : Glomerulonefritis
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1,  Juni 2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
ii)) Rule Base
Rule  base atau  kaidah  produksi  merupakan hubungan  antar  dua  bagian  implikasi,  yaitu  premis  (jika) dan  bagian  konklusi.  Sehingga  dinotasikan  dalam  bentuk jika-maka  ( if-then ).  berikut  adalah rule  base yang digunakan:
Rule 1: If G22 and G24 and G25 then P1. Rule 2: If G20 and G21 and G22 then P2. Rule 3: If G1 and G2 and G3 and G7 and G23 then P3.
Rule 4: If G1 and G3 and G7 and G15 and G16 and G21 then P4. Rule 5: If G1 and G4 and G8 and G10 and G12 and G13 then P2.
Rule 6: If G5 and G6 and G11 and G13 and G19 then P1.
Rule 7: If G5 and G6 and G18 and G19 then P3. Rule 8: If G8 and G10 and G12 and G13 and G14 then P4.
Rule 9: If G5 and G11 and G13 and G16 and G19 then P1.
Rule 10: If G6 and G9 and G14 and G15 and G16 and G24 then P2.
iii)) Perhitungan Metode Dempster-Shafer Setelah  data  diperoleh  dari user yang  telah memilih gejalanya maka akan dilakukan pencocokan data gejala  tersebut  dengan rule  base yang  sudah  dibuat, sehingga  nilai-nilai  dari  setiap  gejala  akan  dihitung dengan  menggunakan  metode dempster-shafer untuk menentukan  hasil  diagnosa  berupa  data  penyakit  yang diderita.  Berikut  adalah  rumus  yang  digunakan  untuk penelitian sistem pakar ini.
Bel(X) = .......................................................... (1) Pls(X) = 1 – Bel(X).......................................... (2) m3(Z) = ∑ ( )  ( ) ∑ ( )  ( ) ........................... (6)
Misal  contoh  kasus  yang  digunakan  dalam perhitungan  metode dempster-shafer terdapat  beberapa gejala, yaitu sering ingin buang air kecil (G1), rasa nyeri (panas)  saat  buang  air  kecil  (G2),  terdapat  darah  atau nanah dalam urin (G3), demam (G7):
1. Gejala ke-1: sering ingin buang air kecil
Akan  dilakukan  proses  pencocokan  pada  data  gejala tersebut  dengan rule  base yang  sudah  dibuat,  maka terdapat pada rule 3, rule 4, dan rule 5 dengan gejala dari
penyakit dengan nilai densitas m{P2} = 0,2, m{P3} = 0,6, m{P4}  =  0,3.  Pilih  nilai  densitas  yang  tertinggi  untuk dijadikan  sebagai  m1  dengan  menggunakan  rumus,  lalu hitung nilai belief dan plausibility dari gejala G1: m1{P2,P3,P4} = 0,6 m1{θ} = 1 – 0,6 = 0,4
2. Gejala ke-2: rasa nyeri (panas) saat buang air kecil Akan  dilakukan  proses  pencocokan  pada  data  gejala tersebut  dengan rule  base yang  sudah  dibuat,  maka terdapat  pada rule 3  dengan  gejala  dari  penyakit  dengan nilai  densitas  m{P3}  =  0,8.  Pilih  nilai  densitas  yang tertinggi  untuk  dijadikan  sebagai  m2,  lalu  hitung  nilai belief dan plausibility dari gejala G2: m2{P3} = 0,8 m2{θ} = 1 – 0,8 = 0,2
Tabel 2 Aturan Kombinasi Untuk m3 m1 m2 {P3} = 0,8 {θ} = 0,2 {P2,P3,P4} = 0,6 {P3} = 0,48 {P2,P3} = 0,12 {θ} = 0,4 {P3} = 0,32 {θ} = 0,8
Sehingga  dapat  dihitung  dengan  menggunakan
persamaan m3(Z) = ∑ ( )  ( ) ∑ ( )  ( ) , dimana: m3{P3} = = 0,8 m3{P2,P3} = = 0,12 m3{θ} = 0,8
3. Gejala ke-3: terdapat darah atau nanah dalam urin Akan  dilakukan  proses  pencocokan  pada  data  gejala tersebut  dengan rule  base yang  sudah  dibuat,  maka terdapat  pada rule 3,  dan rule 4  dengan  gejala  dari penyakit dengan nilai densitas m{P3} = 0,8, m{P4} = 0,3. Pilih nilai densitas yang tertinggi untuk dijadikan sebagai m4,  kemudian  hitung  nilai belief dan plausibility dari gejala G3:
m4{P3,P4} = 0,8
m4{θ} = 1 – 0,8 = 0,2
Tabel 3 Aturan Kombinasi Untuk m5 m3 m4 {P3,P4} = 0,8 {θ} = 0,2 {P3} = 0,8 {P3} = 0,64 {P3} = 0,16 {P2,P3} = 0,12 {P3} = 0,096 {P2,P3} = 0,024 {θ} = 0,8 {P3,P4} = 0,64 {θ} = 0,16
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1,  Juni 2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Sehingga  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan m5(Z) = ∑
( )  ( )
∑
( )  ( ) , dimana:
m5{P3} = = 0,896 m5{P2,P3} = = 0,024 m5{P3,P4} = = 0,64 m5{θ} = 0,16
4. Gejala ke-4: demam
Akan  dilakukan  proses  pencocokan  pada  data  gejala tersebut  dengan rule  base yang  sudah  dibuat,  maka terdapat  pada rule 3,  dan rule 4  dengan  gejala  dari penyakit  dengan  nilai  densitas  m{P3}  =  1,  m{P4}  =  0,4. Pilih nilai densitas yang tertinggi untuk dijadikan sebagai m6,  kemudian  hitung  nilai belief dan plausibility dari gejala G7: m6{P3,P4} = 1 m6{θ} = 1 – 1 = 0
Tabel 4 Aturan Kombinasi Untuk m7 m5
m6 {P3,P4} = 1 {θ} = 0 {P3} = 0,896 {P3} = 0,896 {P3} = 0 {P2,P3} =0,024 {P3} = 0,024 {P2,P3} =0
{P3,P4} = 0,64 {P3,P4} = 0,64
{P3,P4} = 0
{θ} = 0,16 {P3,P4} = 0,16
{θ} = 0
Sehingga  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan m7(Z) = ∑
( )  ( )
∑
( )  ( ) , dimana:
m7{P3} =
= 0,92
m7{P2,P3} = 0 m7{P3,P4} =
= 0,8 m7{θ} = 0
5. Pengambilan Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas  diperoleh beberapa  data  penyakit  beserta  nilai  probabilitas  yang dimiliki, yaitu:
Tabel 5 Hasil Akhir No Penyakit Nilai probabilitas 1 Infeksi saluran kemih {P3} 0,92 2 Infeksi saluran kemih {P3}, Glomerulonefritis {P4} 0,8
Berdasarkan  tabel  4.5  hasil  perhitungan  yang didapat  adalah  infeksi  saluran  kemih  (P3)  yang  memiliki nilai  probabilitas  paling  tinggi  dari  antara  nilai probabilitas  penyakit  yang  lainnya,  yaitu  sebesar  0,92.
Maka  penyakit  tersebut  merupakan  kandidat  kuat  yang mungkin di derita oleh pasien.

## B. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  menjelaskan  beberapa  menu yang terdapat pada sistem yang digunakan, yaitu:
1) Halaman User
Gambar  1  merupakan  implementasi  tampilan menu  utama  untuk user pada sistem.  Pada  menu  ini user dapat  melihat  narasumber  (pakar)  yang  membantu menganalisa  hubungan  antar  gejala  dan  penyakit  beserta nilai  bobot.  Narasumber  yang  dituju  merupakan  seorang pakar  yang  ahli  di  bidang  penyakit  dalam  karena pembahasan penelitian ini mengenai penyakit ginjal.
Gambar 1. Tampilan Menu Utama
Gambar  2  merupakan  implementasi  tampilan  menu kesehatan  untuk user pada  sistem.  Pada  menu  ini  berisi mengenai  berbagai  informasi  mengenai  tentang  gaya hidup sehat, data statistik indonesian renal registry , serta data  penyakit  yang  berkaitan  dengan  penelitian  yang dilakukan.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1,  Juni 2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Gambar 2 Tampilan Menu Kesehatan
Gambar 3 merupakan implementasi tampilan menu konsultasi. Apabila user ingin melakukan konsultasi maka user harus  memiliki  akun  terlebih  dahulu  agar  bisa melakukan  konsultasi.  Setelah  itu,  jika user ingin mengetahui hasil penyakit yang di derita maka user harus pilih  data  gejala  yang  dialami,  jika  sudah  selesai  maka user dapat  menekan  tombol  diagnosis  untuk  mengetahui hasil diagnosis berupa penyakit yang diderita.
Gambar 3 Tampilan Menu Konsultasi
2) Halaman Admin
Gambar 4 merupakan implementasi tampilan menu penyakit  pada  halaman  admin.  Bagian  ini  admin  dapat melakukan proses tambah, edit , delete pada data penyakit yang akan digunakan pada sistem.
Gambar 4 Tampilan Menu Penyakit
Gambar 5 merupakan implementasi tampilan menu tambah  penyakit  pada  halaman  admin.  Bagian  ini  admin dapat  menambah  data  penyakit  jika  terdapat  ada  data penyakit  baru  yang  ingin  digunakan  ke  dalam  sistem dengan cara mengisi form tersebut lalu tekan tombol save jika  sudah  selesai,  maka  data  yang  dimasukkan  akan masuk ke dalam tabel ds_problems sebagai data baru.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1,  Juni 2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Gambar 5 Tampilan Menu Tambah Penyakit
Gambar  6  merupakan  implementasi  tampilan  menu edit penyakit  pada  halaman  admin.  Bagian  ini  admin dapat mengubah data penyakit jika terjadi kesalahan pada penulisan  kode  penyakit  atau  nama  penyakit,  jika  admin sudah mengubah data tersebut maka secara otomatis data pada  tabel  ds_problems  akan  terganti  menjadi  data  yang baru diubah.
Gambar 6 Tampilan Menu Edit Penyakit
Gambar 7 merupakan hasil implementasi tampilan menu gejala pada halaman admin. Bagian ini admin dapat melakukan proses tambah, dan edit pada data gejala yang akan digunakan pada sistem.
Gambar 7 Tampilan Menu Gejala
Gambar  8  merupakan  implementasi  tampilan menu  tambah  gejala  pada  halaman  admin.  Bagian  ini admin dapat menambah data gejala jika terdapat ada data gejala baru yang ingin digunakan ke dalam sistem dengan cara  mengisi form tersebut  lalu  tekan  tombol save jika sudah selesai, maka data yang dimasukkan akan masuk ke dalam tabel ds_evidences sebagai data baru.

## Gambar 81 Tampilan Menu Tambah Gejala
Gambar  9  merupakan  implementasi  tampilan  menu edit gejala  pada  halaman  admin.  Bagian  ini  admin  dapat mengubah  data  gejala  jika  terjadi  kesalahan  pada penulisan kode gejala atau nama gejala, jika admin sudah mengubah  data  tersebut  maka  secara  otomatis  data  pada tabel  ds_evidences  akan  terganti  menjadi  data  yang  baru diubah.
Gambar 9 Tampilan Menu Edit Gejala

## V. KESIMPULAN
Berdasakan  data  uji  akurasi  dengan  menggunakan  20 data  sampel  yang  kemudian  dibandingkan  dengan diagnosis  pakar,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa metode dempster-shafer menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar 70% dalam mendiagnosis penyakit ginjal.

## REFERENASI
[1] National  Institute  of  Diabetes  and  Digestive  and Kidney Diseases. 2016. Kidney Disease Statistics for the United States . https://www.niddk.nih.gov/health- information/health-statistics/kidney-disease .  Diakses pada tanggal 25 Maret 2019.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1,  Juni 2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
[2] Yasmiyati.  2017. Sitem  Pakar  Diagnosis  Penyakit
Pada  Perokok  Dengan  Metode  Forward  Chaining Berbasis WEB . http://eprints.ums.ac.id/51223/1/NASKAH%20PUB LIKASI_L200130131.pdf.  Diakses  pada  tanggal  10 Maret 2019.
[3] Sulistyohati,  Aprilia.,  Taufiq  H.  2008. Aplikasi
Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ginjal  Dengan
Metode
Dempster-Shafer . https://journal.uii.ac.id/Snati/article/view/720/675. Diakses pada tanggal 09 juli 2018
[4] Putra, Teri A., M. Hafizh. Implementation of Shafer
Dempster
Methods on Web-Based Disease Diagnosis Exposure System using PHP and MySQL . http://ijcs.stmikindonesia.ac.id/index.php/ijcs/article/ view/87/36 .  Indonesian  Journal  of  Computer Science  (IJCS)  Vol.  7.  No.  2.  2018:  (143-152). Diakses pada tanggal 10 Maret 2019.
[5] Huether,  Sue  E.,  Kathryn  LM.  2017. Buku  Ajar Patofisiologi Edisi 6 Volume 2 . Singapore: Elsevier
[6] Papadakis,  Maxine  A.,  Stephen  JM.  2013. Current Medical  Diagnosis  &  Treatment .  USA:  The
McGraw-Hill. [7] Irawan,
Jusak.
2007. Sistem Pakar . https://kupdf.net/download/buku-sistem- pakar_5981c9fedc0d60ed5e2bb17d_pdf.
Diakses pada tanggal 15 Maret 2019 .
[8] Orthega,  Syailendra.,  Nurul  Hidayat,  dan  Edy Santoso.
Implementasi Metode Dempster-
Shafer Untuk Mendiagnosa Penyakit Tanaman Padi. j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/download/371/159/ . Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer  Vol.  1,  No.  10,  2017:  (1240  –  1247). Diakses pada tanggal 14 Maret 2019.
[9] Widyaningsih,  Maura.,  dan  Rio  Gunadi. Dempster Shafer  Untuk  Sistem  Diagnosa  Gejala  Penyakit
Kulit Pada Kucing.
stmikplk.ac.id/jurnal/index.php/saintekom/article/do wnload/24/19/. Jurnal Saintekom Vol.7 , No.1, 2017: (82 – 94). Diakses pada tanggal 14 Maret 2019.