Hal 1643−1649 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Metode Dempster Shafer pada Sistem Pakar Penentuan Penyakit Bayi
Herman 1 , Sunardi 2 , Virasanty Muslimah 1,*
1 Program Studi Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia 55166
2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia 55166 Email: 1 hermankaha@mti.uad.ac.id, 2 sunardi@mti.uad.ac.id, 3,* virasanty2107048003@webmail.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: virasanty2107048003@webmail.uad.ac.id Submitted 28-09-2022 ; Accepted 31-10-2022 ; Published 31-10-2022

## Abstrak
Kekebalan  tubuh  bayi  masih  lemah  sehingga  perlu  perhatian  khusus.  Orangtua  disarankan  memeriksakan  bayi  ke  tempat  layanan kesehatan  secara  rutin.  Antrian  panjang  sering  terjadi  karena  terbatasnya  jam  layanan  atau  praktek  dokter dalam  melayani pasien. Sistem  pakar  dibutuhkan  orangtua  agar  mudah  dalam  melakukan  identifikasi  dan  pencegahan  lebih  awal.  Sistem  yang  mencoba mengadaptasi pengetahuan manusia ke komputer untuk memecahkan masalah  dengan cara yang dilakukan para ahli disebut sistem pakar. Metode dempster shafer akan digunakan dalam penelitian ini sebagai sistem pakar penyakit bayi. Cara kerja dempster shafer adalah dengan mendefinisikan tiap gejala dengan nilai densitas. Penelitian ini menggunakan 23 jenis gejala dengan 3 jenis penyakit. Penyakit demam berdarah dapat diidentifikasi berdasarkan 11 gejala, malaria 13 gejala, dan diare 14 gejala. Hasil yang dihitung untuk satu contoh kasus, didapatkan bahwa penyakit Malaria (TOD02) merupakan yang paling mungkin dengan nilai sebesar 0,83 atau 83% yang diperoleh dari gejala badan menggigil tetapi berkeringat (SOD02), muntah (SOD03), terdapat darah pada feses (SOD06), demam muncul dan hilang secara bersamaan (SOD16), dan mata memerah (SOD17) sehingga diyakini penyakit bayi tersebut adalah Malaria.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Penyakit Bayi; Dempster Shafer; Sistem Pakar

## Abstract
The baby’s immune system is still weak so it needs special attention. Parents are advised to check their baby to the health service regularly. There are along queues due to limited hours of service or doctor’s practice in serving patients. Parents need expert systems to facilitate detection and early prevention. Systems that try to adapt human knowledge to computers to solve problems in the way that experts do are called expert systems. The dempster shafer method will be used in this study as an expert system for infant disease. The way the dempster shafer works is by defining each sysptom with a density value. This study uses 23 type pf symptoms with 3 types of disease. Dengue fever can be identified based on 11 symptoms, 13 sysmptoms of malaria, and 14 symptoms of diarrhea. The results of calculation on a case study found that the Malaria (TOD02) was the strongest with a value of 0,83 or 83% obtained from the symptoms of  the  body  shivering  but  sweating  (SOD02),  vomiting  (SOD03),  blood  in  the  stool  (SOD06),  fever  appears  and  disappears simultaneously (SOD16), and red eyes (SOD17) so it is believed that the baby’s disease is Malaria.
Keywords : Expert System; Baby Disease; Dempster Shafer; Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  orang  rentan  terhadap  masalah  kesehatan  yang  merupakan  hal  terpenting  bagi  manusia.  Penyebab  orangtua memiliki banyak ketakutan yaitu anak sangat rentan terhadap penyakit. Bayi umur 0-12 bulan merupakan periode sangat penting dalam proses pertumbuhan dan perkembangan yang sangat berpengaruh pada periode selanjutnya. Lingkungan yang tidak sehat menyebabkan bayi usia tersebut sangat rentan terhadap penyakit. Menurut survei yang dilakukan oleh pemerintah  Indonesia,  bayi  sering  terserang  masalah  kesehatan  yang  masih  berkisar  pada  penyakit perinatal,  penyakit menular, dan gizi buruk [1].
Kekebalan tubuh bayi masih lemah sehingga perlu perhatian khusus. Orangtua disarankan memeriksakan bayi ke tempat layanan kesehatan secara rutin. Namun terkadang terjadi permasalahan dalam hal waktu pelayanan atau praktek dokter yang terbatas dalam melayani pasien. Dokter spesialis atau bangsal masih kurang di beberapa rumah sakit sehingga pasien harus menunggu di ruang gawat darurat terlebih dahulu sebelum dipindahkan ke bangsal bayi untuk mendapatkan pemeriksaan.
Sistem  yang  mencoba  mengadaptasi  pengetahuan  manusia  untuk  membantu  komputer  memecahkan  masalah dengan cara yang dilakukan para ahli disebut sistem pakar [2]. Beberapa metode yang dimiliki sistem pakar diantaranya forward  chaining,  backward  chaining,  certainty  factor,  dempster  shafer, dan  teorema  bayes . Metode-metode  tersebut dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit pada bayi. Dalam hal ini orangtua membutuhkan sistem yang memudahkan dalam melakukan identifikasi dan pencegahan lebih awal.
Analisis metode dempster shafer guna mendiagnosis penyakit impetigo pada balita dapat memberikan solusi dalam mengatasi  gejalanya  [3].  Sistem  yang  dirancang dengan  metode forward  chaining untuk  mendiagnosis  penyakit  yang diderita bayi dapat mempermudah orangtua dalam memberikan informasi mengenai tindakan atau pengobatan dari setiap penyakit [4]. Analisis metode certainty factor dan probabilitas bayes ditemukan bahwa metode yang lebih baik dan akurat dalam mendiagnosa penyakit THT dengan hasil akurasi sebesar 100% untuk metode certainty factor dan sebesar 80% untuk metode probabilitas bayes [5]. Analisis perbandingan metode certainty factor, dempster shafer , dan teorema bayes yang dilakukan E-Healthcare sebagai sistem khusus penanganan masalah kulit anak. Analisis tersebut diketahui bahwa nilai probabilitas paling tinggi yaitu metode certainty factor dari dua metode lainnya sehingga diimplementasikan metode tersebut ke dalam sistem E-Healthcare [6].
Arthur P. Dempster pertama kali memperkenalkan dempster shafer dan kemudian dikembangkan oleh muridnya Glenn  Shafer  [7],  yaitu  teori  matematika  yang  didasarkan  pada  fungsi  keyakinan  dan  penalaran  yang  masuk  akal,
Hal 1643−1649 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
digunakan sebagai bukti yang digabungkan untuk menghitung kemungkinan suatu peristiwa [8][9]. Sebuah buku berjudul Mathematical Theory of Evident yang diterbitkan pada tahun 1976 berisi tentang teori dempster shafer [10][11]. Secara umum, teori dempster shafer dijelaskan pada interval[ Belief, Plausibility ] [12]. Belief adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung serangkaian proposisi. Fungsi belief dapat dirumuskan dengan persamaan berikut [13]:
𝐵𝑒𝑙(𝑋) = ∑ 𝑚(𝑌) 𝑌⊆𝑋 (1)
Sedangkan Plausibilty adalah negasi dari belief atau disebut fungsi ketidakpercayaan dinotasikan seperti berikut:
Pls (𝑋) = 1 − Bel(X) (2)
Bel(X) adalah nilai  kepercayaan yang diberikan oleh seorang pakar dan Pls(X) adalah  negasi  dari nilai  Bel(X). Metode dempster  shafer telah  diterapkan  dalam  sistem  mendiagnosis  penyakit  seperti  diagnosis  penyakit  yang terjadi pada  bayi  [14]  dan  diagnosis  penyakit  yang  terjadi  pada  kelinci  [8].  Teori dempster  shafer mendefinisikan  semesta pembicaraan yang berisi beberapa hipotesis yang dinamakan frame of discernment , yaitu serangkaian peristiwa kolektif yang  saling  eksklusif  dilambangkan  dengan  (θ)  [15].  Tingkat  kepercayaan  dari  suatu evidence (gejala)  dalam  teori dempster shafer adalah mass function (m) atau biasa disebut evidence measure . Evidence measure dilambangkan dengan (m). Tujuannya adalah untuk mengkorelasikan kepercayaan elemen θ. Tidak semua evidence secara langsung mendukung semua elemen sehingga fungsi densitas probabilitas (m) diperlukan. Elemen θ dan juga semua subset didefinisikan oleh nilai m. Oleh karena itu jika θ berisi n elemen maka subset  θ adalah 2n. Nilai m dalam semua subset θ sama dengan 1. Apabila dalam memilih hipotesis tidak ada informasi yang tersedia, maka nilai m{θ} =1,0.
Jika X dan Y sebagai subset dari θ dimana m 1 sebagai fungsi densitas dari X dan m 2 sebagai fungsi densitas dari Y maka dapat dibentuk fungsi kombinasi m 1 dan m 2 sebagai m 3 , yang ditunjukkan dengan persamaan (3) [16].
𝑚 3 (𝑧) = ∑ 𝑚1(𝑋)𝑚2(𝑌) 𝑋∩𝑌=𝑍 1−∑ 𝑚1(𝑋)𝑚2(𝑌) 𝑋∩𝑌=𝑍 (3)
dengan: m 3 (z) = mass function dari evidence (z) m 1 (X)
= mass function dari evidence (X) m 2 (Y)
= mass function dari evidence (Y) ∑ 𝑚 1 (𝑥)𝑚 2 (𝑦) 𝑋∩𝑌=𝑍 = hasil dari perkalian m 1 dan m 2 Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode dempster  shafer dalam  mendiganosis  penyakit  bayi. Metode  ini  diharapkan  agar  mendapatkan  hasil  secara  mudah  dan  lebih  tepat  untuk  identifikasi  awal  penyakit  yang diderita oleh bayi pada penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Perancangan Sistem Pakar
Gambar 1 merupakan kerangka kerja ( framework ) pembangunan sistem pakar dengan metode dempster shafer .
Sta rt Pengumpulan Data Pembuatan Model Sistem Pakar Perhitungan Metode Demps ter-Shafer Mengintegrasikan Model Sistem Pakar dengan Metode Dempster-Shafer Import Model Sistem Pa ka r dengan Kode Program Terintegrasi dengan baik? Semua Fitur Berjala n Proses  Berhas il End Ya Tidak Tidak Ya
Hal 1643−1649 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Kerangka tersebut memiliki tahap-tahap kerja sebagai berikut:
a. Tahap pertama adalah pengumpulan data, yaitu mengumpulkan data terkait penyakit bayi yang akan dibuat sebagai basis pengetahuan.
b. Tahap  kedua  adalah  pembuatan  model  sistem  pakar,  yaitu  membuat  model  sistem  pakar  dari  data  yang  telah didapatkan pada tahap pertama.
c. Tahap  ketiga  adalah  perhitungan  metode dempster  shafer. Diagnosis  penyakit  bayi  dilakukan  perhitungan menggunakan metode tersebut.
d. Tahap  keempat  mengintegrasikan  model  sistem  pakar  degan  metode dempster  shafer. Jika  integrasi  mendapatkan hasil yang baik maka hasil integrasi tersebut dapat di- import menggunakan kode program agar sistem dapat digunakan dengan baik dan lancar.

## 2.2 Perhitungan Dempster Shafer
Flowchart  pada  Gambar  2  menunjukkan  detail  dari  perhitungan dempster  shafer dalam  menentukan  penyakit  bayi berdasarkan basis pengetahuan yang sudah ada.
Gambar 2. Flowchart perhitungan dempster shafer
Pertama sekali adalah input nilai densitas dan plausabiliti. Dari input itu akan dihitung kombinasi awal yang akan diteruskan  dengan  kombinasi  lanjutan.  Jika  semua  kombinasi  sudah  dihitung  maka  dilakukan  perangkingan  untuk mendapatkan keputusan akhir dari diagnosis penyakit.

## 2.2 Perancangan Aplikasi Web
Penelitian ini mengimplementasikan sistem pakar dengan menggunakan metode dempster shafer dalam bentuk aplikasi berbasis  web.  Pembangunan  aplikasi  menggunakan  metode waterfall sebagai  cara  paling  sederhana  untuk mengimplementasikan pendekatan siklus hidup perangkat lunak secara progresif mulai dari analisis, desain, pengkodean, pengujian, dan penerapan [17]. Berikut tahapan pada metode waterfall dapat dilihat pada Gambar 3.
Sta rt Input Nilai Densitas dan Plausability Hitung kombinasi awal Hitung kombinasi lanjutan Ada lagi? Hitung ranking semua hasil kombinasi End Ya Tidak Mengambil nilai tertinggi
Hal 1643−1649 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 3. Alur Pembangunan Aplikasi Sistem Pakar

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Basis Pengetahuan
Gejala penyakit yang dirasakan pada bayi disertai nilai belief pada Tabel 1. Jenis penyakit bayi difokuskan tiga penyakit yaitu demam berdarah, malaria, dan diare yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 1. Gejala penyakit Kode Gejala Penyakit Nilai Belief SOD01 Demam tinggi 0,8 SOD02 Badan menggigil tetapi berkeringat 0,8 SOD03 Muntah 0,6 SOD04 Sakit perut 0,6 SOD05 Lebih rewel dari biasanya 0,4 SOD06 Terdapat darah pada feses 0,4 SOD07 Lemah dan lesu 0,8 SOD08 Muncul ruam pada kulit 0,6 SOD09 Dehidrasi 0,8 SOD10 Nafsu makan berkurang atau tidak mau menyusu sama sekali 0,4 SOD11 Terlihat mengantuk 0,2 SOD12 Kejang atau hilang kesadaran 0,6 SOD13 Sakit kepala 0,6 SOD14 Laju napas lebih cepat dari biasanya 0,4 SOD15 Anak mengalami kesulitan tidur 0,4 SOD16 Demam muncul dan hilang secara bersamaan 0,6 SOD17 Mata memerah 0,6 SOD18 Buang air lebih banyak dari biasanya 0,4 SOD19 Feses berair atau berbau busuk 0,8 SOD20 Urine berkurang dan berubah 0,4 SOD21 Bibir dan mata kering 0,6 SOD22 Tidak ada airmata yang keluar saat menangis 0,6 SOD23 Kulit terasa kering 0,4 Tabel 2. Jenis penyakit Kode Jenis Penyakit TOD01 Demam berdarah TOD02 Malaria TOD03 Diare
Berdasarkan yang teah diketahui yaitu gejala dan jenis penyakit pada bayi maka dapat disimpulkan rule penyakit dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rule Penyakit Rule Keterangan Rule Nilai Belief Demam berdarah SOD01 SOD03 SOD04 SOD05 • Demam tinggi • Muntah
• Sakit perut • Lebih rewel dari biasanya • 0,8 • 0,6 • 0,6 • 0,4
Hal 1643−1649 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
SOD06 SOD07 SOD08 SOD09 SOD10 SOD11 SOD12 • Terdapat darah pada feses
• Lemah dan lesu
• Muncul ruam pada kulit
• Dehidrasi
• Nafsu makan berkurang atau tidak mau menyusu sama sekali
• Terlihat mengantuk • Kejang atau hilang kesadaran • 0,4 • 0,8 • 0,6 • 0,8 • 0,4
• 0,2 • 0,6 Malaria SOD01 SOD02 SOD03 SOD04 SOD05 SOD07 SOD10 SOD11 SOD12 SOD13 SOD14 SOD15
SOD16
• Demam tinggi • Badan menggigil tetapi berkeringat
• Muntah
• Sakit perut
• Lebih rewel dari biasanya
• Lemah dan lesu
• Nafsu makan berkurang atau tidak mau menyusu sama sekali
• Terlihat mengantuk
• Kejang atau hilang kesadaran
• Sakit kepala
• Laju napas lebih cepat dari biasanya
• Anak mengalami kesulitan tidur
• Demam muncul dan hilang secara bersamaan
• 0,8 • 0,8 • 0,6 • 0,6 • 0,4 • 0,8 • 0,4 • 0,2 • 0,6 • 0,6 • 0,4
• 0,4 • 0,6 Diare SOD01 SOD03 SOD04 SOD05 SOD06 SOD07 SOD09 SOD17 SOD18 SOD19 SOD20 SOD21
SOD22 SOD23 • Demam tinggi • Muntah
• Sakit perut
• Lebih rele dari biasanya
• Terdapat darah pada feses
• Lemah dan lesu
• Dehidrasi
• Mata memerah
• Buang air lebih banyak dari biasanya
• Feses berair atau berbau busuk
• Urine berkurang dan berubah
• Bibir dan mata kering
• Tidak ada airmata yang keluar saat menangis
• Kulit terasa kering • 0,8 • 0,6 • 0,6 • 0,4 • 0,4 • 0,8 • 0,8 • 0,6 • 0,4 • 0,8 • 0,4 • 0,6
• 0,6 • 0,4

## 3.2 Analisis Metode Dempster Shafer
Tingkat kepercayaan yang diberikan pada dempster shafer dengan nilai gejala (m) ditentukan antara (0-1) dimana nilai 0 (nol)  menunjukkan  tidak  ada  evidence,  dan  nilai  1  menunjukkan  kepastian  [18]  dengan  menerapkan  persamaan  (3). Sebagai  contoh,  seorang  bayi  menderita  suatu  penyakit  dengan  badan  menggigil  tetapi  berkeringat  (SOD02), muntah (SOD03), terdapat darah pada feses (SOD06), demam muncul dan hilang secara bersamaan (SOD16), dan mata memerah (SOD17).  Bayi  tersebut  dicurigai  menderita  penyakit  yang  belum  diketahui  sehingga  dilakukan  perhitungan  metode dempster shafer , yang diuraikan berikut ini.
Langkah pertama, hitung nilai belief dan plausibility dari gejala SOD02 yaitu “badan menggigil tetapi berkeringat” sebagai m 1 m 1 (SOD02) =0,8 m 1 (θ)=1- m 1 (SOD02) m 1 (θ)=1-0,8 m 1 (θ)=0,2 Kemudian gejala lain ditemukan sebagai m 2 yaitu SOD03 “muntah” maka hitung juga nilai belief dan plausibility . m 2 (SOD03) =0,6 m 2 (θ)=1- m 2 (SOD03) m 2 (θ)=1-0,6 m 2 (θ)=0,4
Langkah kedua, setelah gejala SOD02 dan SOD03 didapat, maka kombinasi perhitungan dilakukan untuk dua gejala yang disajikan sebagai hasil kombinasi m 3 terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Aturan kombinasi m 3 m2(TOD01, TOD02, TOD03)=0,6 m2(θ)=0,4
Hal 1643−1649 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
m1(TOD02)=0,8  TOD02=0,48 TOD02=0,32 m1(θ)=0,2 TOD01, TOD02, TOD03=0,12 θ=0,08
Setelah dilakukan kombinasi perhitungan antara m 1 dan m 2 , maka didapat hasil perhitungan kombinasi m 3 m 3 (TOD02) =0,8 m 3 (TOD01, TOD02, TOD03)=0,12 m 3 (θ)=0,08 Kemudian gejala lain ditemukan sebagai m 4 yaitu SOD06 “terdapat darah pada feses” maka hitung juga nilai belief dan plausibility . m 4 (SOD03) =0,4 m 4 (θ)=1- m 4 (SOD06) m 4 (θ)=1-0,4 m 4 (θ)=0,6
Langkah ketiga, setelah gejala SOD02, SOD03, dan SOD06 didapat, maka kombinasi perhitungan dilakukan untuk tiga gejala yang disajikan sebagai hasil kombinasi m 5 terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Aturan kombinasi m 5 m4(TOD01, TOD03)=0,4 m6(θ)=0,6 m3(TOD02)=0,8 TOD02=0,32 TOD02=0,48 m3(TOD01, TOD02, TOD03)=0,12 TOD01, TOD02, TOD03=0,05 TOD01, TOD02, TOD03=0,07 m3(θ)=0,08 TOD01 TOD03=0,03 θ=0,05
Setelah dilakukan kombinasi perhitungan antara m 3 dan m 4 , maka didapat hasil perhitungan kombinasi m 5 m 5 (TOD02) =0,8 m 5 (TOD01, TOD02, TOD03)=0,12 m 5 (TOD01, TOD03)=0,03 m 5 (θ)=0,05 Kemudian gejala lain ditemukan sebagai m 6 yaitu SOD16 “demam muncul dan hilang secara bersamaan” maka hitung juga nilai belief dan plausibility . m 6 (SOD16) =0,6 m 6 (θ)=1- m 6 (SOD16) m 6 (θ)=1-0,6 m 6 (θ)=0,4
Langkah  keempat,  setelah  gejala  SOD02,  SOD03,  SOD06,  dan  SOD16  didapat  maka  kombinasi  perhitungan dilakukan untuk empat gejala yang disajikan sebagai hasil kombinasi m 7 terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Aturan kombinasi m 7 m6(TOD01, TOD03)=0,6 m6(θ)=0,4 m5(TOD02)=0,8 TOD02=0,48 TOD02=0,32 m5(TOD01, TOD02, TOD03)=0,12 TOD01, TOD02, TOD03=0,07 TOD01, TOD02, TOD03=0,05 m5(TOD01, TOD03)=0,03 TOD01 TOD03=0,02 TOD01 TOD03=0,01 m5(θ)=0,05 TOD02=0,03 θ=0,02
Setelah dilakukan kombinasi perhitungan antara m 5 dan m 6 maka didapat hasil perhitungan kombinasi m 7 m 7 (TOD01, TOD02, TOD03)=0,12 m 7 (TOD01, TOD03)=0,03 m 7 (θ)=0,02
Kemudian  gejala  lain  ditemukan  sebagai  m 8 yaitu  SOD17  “mata  memerah”  maka  hitung  juga  nilai belief dan plausibility . m 8 (SOD17) =0,8 m 8 (θ)=1- m 8 (SOD17) m 8 (θ)=1-0,8 m 8 (θ)=0,2
Langkah kelima, setelah gejala SOD02, SOD03, SOD06, SOD16 SOD17 didapat, maka kombinasi perhitungan dilakukan untuk lima gejala yang disajikan sebagai hasil kombinasi m 9 terlihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Aturan kombinasi m 9 m8(TOD03)=0,8 m8(θ)=0,2 m7(TOD02)=0,83 TOD02=0,66 TOD02=0,17 m7(TOD01, TOD02, TOD03)=0,12 TOD01, TOD02, TOD03=0,10 TOD01, TOD02, TOD03=0,02 m7(TOD01, TOD03)=0,03 TOD01 TOD03=0,03 TOD01 TOD03=0,01
Hal 1643−1649 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
m7(θ)=0,02 TOD03=0,02 θ=0,00
Setelah dilakukan kombinasi perhitungan antara m 7 dan m 8 maka didapat hasil perhitungan kombinasi m 9 m 9 (TOD02) =0,83 m 9 (TOD01, TOD02, TOD03)=0,12 m 9 (TOD01, TOD03)=0,03 m 9 (TOD03)=0,02 m 9 (θ)=0,00 Dari hasil perhitungan kombinasi m 9 diatas bahwa penyakit TOD02 “Malaria” merupakan keyakinan paling kuat dengan nilai sebesar 0,83 atau 83% yang diperoleh dari gejala SOD02, SOD03, SOD06, SOD16, dan SOD17.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penerapan metode dempster shafer pada sistem pakar perlu dibuat basis pengetahuan terlebih dahulu berdasarkan penilaian atau masukan dari  pakar.  Metode dempster shafer menyimpulkan hasil  diagnosis penyakit bayi berdasarkan persentase  nilai  kepercayaan  tertinggi.  Pada  contoh  kasus  yang  dihitung,  penyakit  TOD02  “Malaria”  merupakan keyakinan  yang  paling  kuat  dengan  nilai  sebesar  0,83  atau  83%  yang  diperoleh  dari  gejala  badan  menggigil  tetapi berkeringat (SOD02), muntah (SOD03), terdapat darah pada feses (SOD06), demam muncul dan hilang secara bersamaan (SOD16), dan mata memerah (SOD17) sehingga diyakini penyakit bayi tersebut adalah malaria. Dengan adanya sistem pakar menggunakan metode dempster shafer ini diharapkan ada alternatif solusi untuk mendiagnosis penyakit selain dari diagnosis yang dilakukan oleh dokter.

## REFERENCES
[1] M. A. Arif and A. R. Nugraha, “Sistem Pakar Penyakit Bayi Di Bawah Umur Lima Tahun,” J. Manaj. dan Tek. …, vol. 02, no. 01, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jumantaka/article/view/352
[2] A. I. Friska, T. Rismawan, S. Bahri, and J. S. Komputer, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Anak dengan Inference Forward Menerapkan Metode Dempster Shafer Berbasis Web,” Coding J. Komput. dan Apl. Untan, vol. 06, no. 02, pp. 25–35, 2018.
[3] 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, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.1901.
[4] V.  Viviliani  and  R.  Tanone,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  pada  Bayi  dengan  Metode  Forward  Chaining Berbasis Android,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, May 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1577.
[5] K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Comparative Analysis of Certainty Factor Method and Bayes Probability Method on ENT Disease Expert System,” Sci. J. Informatics, vol. 5, no. 2, pp. 205–212, Nov. 2018, doi: 10.15294/sji.v5i2.16151.
[6] P. S. Ramadhan and U. F. S. Sitorus Pane, “Analisis Perbandingan Metode (Certainty Factor, Dempster Shafer dan Teorema Bayes ) untuk Mendiagnosa Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun pada Anak,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 17, no. 2, p. 151, Aug. 2018, doi: 10.53513/jis.v17i2.38.
[7] Y.-W. Du and J.-J. Zhong, “Generalized combination rule for evidential reasoning approach and Dempster–Shafer theory of evidence,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 547, pp. 1201–1232, Feb. 2021, doi: 10.1016/j.ins.2020.07.072.
[8] 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,  [Online].  Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/18748
[9] T.  Gudiyangada  Nachappa,  S.  Tavakkoli  Piralilou,  K.  Gholamnia,  O.  Ghorbanzadeh,  O.  Rahmati,  and  T.  Blaschke,  “Flood Susceptibility  Mapping  with  Machine  Learning,  Multi-Criteria  Decision  Analysis  and  Ensemble  Using  Dempster  Shafer Theory,” J. Hydrol., vol. 590, p. 125275, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.jhydrol.2020.125275.
[10]  E.  G.  Wahyuni  and W.  Prijodiprodjo,  “Prototype  Sistem  Pakar  untuk  Mendeteksi  Tingkat  Resiko  Penyakit Jantung Koroner dengan  Metode  Dempster-Shafer,”  IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst.,  vol.  7,  no.  2,  p.  133,  Jul.  2013,  doi: 10.22146/ijccs.3352.
[11]  S. Orthega, N. Hidayat, and E. Santoso, “Implementasi Metode Dempster-Shafer untuk Mendiagnosa Penyakit Tanaman Padi,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 10, pp. 1240–1247, 2017.
[12]  R. Pratiwi, S. Andryana, and A. Gunaryati, “Diagnosa Hepatitis A Menggunakan Metode Dempster - Shafer,” J. ELTIKOM, vol. 4, no. 1, pp. 11–21, Jun. 2020, doi: 10.31961/eltikom.v4i1.156.
[13]  M. Hamid, A. Ibrahim, and F. M. Lausi, “Aplikasi Sistem Pakar Mendiagnosa Gizi Buruk Pada Anak Dengan Metode Dempster- Shafer Berbasis Web,” J. Ilm. Ilk. - Ilmu Komput. Inform., vol. 1, no. 2, pp. 79–85, Jul. 2018, doi: 10.47324/ilkominfo.v1i2.11.
[14]  I.  Amri,  T.  H.  Iskandar  Alam,  and  R.  Rezki,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Bayi Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,”  Insect  (Informatics  Secur.  J.  Tek.  Inform.,  vol.  5,  no.  1,  p.  1,  Oct.  2019,  doi: 10.33506/insect.v5i1.1278.
[15]  X. Deng, W. Jiang, and Z. Wang, “Zero-sum polymatrix games with link uncertainty: A Dempster-Shafer theory solution,” Appl. Math. Comput., vol. 340, pp. 101–112, Jan. 2019, doi: 10.1016/j.amc.2018.08.032.
[16]  S. Peñafiel, N. Baloian, H. Sanson, and J. A. Pino, “Applying Dempster–Shafer theory for developing a flexible, accurate and interpretable classifier,” Expert Syst. Appl., vol. 148, p. 113262, Jun. 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2020.113262.
[17]  G. W. Sasmito, “Penerapan Metode Waterfall Pada Desain Sistem Informasi Geografis Industri Kabupaten Tegal,” vol. 2, no. 1, pp. 6–12, 2017.
[18]  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, Dec. 2016, doi: 10.31154/cogito.v2i2.18.94-107.