## Implementasi Dempster-Shafer Theory Sebagai Mesin Inferensi Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Cerebral Palsy
Moh. Erkamim 1* , Mursalim Tonggiroh 2 , Novi Yona Sidratul Munti 3 , Yuri Rahmanto 4
1 Program Studi Sistem Informasi Kota Cerdas, Universitas Tunas Pembangunan, Surakarta, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Kampar, Indonesia
4 Program Studi Teknik Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandarlampung, Indonesia Email: 1,* erkamim@lecture.utp.ac.id, 2 mursalim.t@gmail.com, 3 noviyona99@gmail.com, 4 yurirahmanto@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: erkamim@lecture.utp.ac.id Submitted: 30/10/2023 ; Accepted: 25/12/2023 ; Published: 26/12/2023
Abstrak –Diagnosa dini dan intervensi yang tepat sangat penting untuk meminimalkan dampak jangka panjang dari penyakit Cerebral Palsy pada anak. Saat ini, diagnosis Cerebral Palsy pada anak-anak seringkali didasarkan pada pengamatan klinis, tes perkembangan, dan pencitraan otak. Diperlukannya pengetahuan medis dan pengamatan yang cermat oleh seorang profesional kesehatan  yang  berpengalaman,  yang  sering  kali  sulit  diakses  di  berbagai  daerah.  Untuk  itu  diagnosa  awal  oleh  orang  tua menjadi sangat penting untuk melakukan tindakan terhadap anak penderita penyakit Cerebral Palsy. Penelitian ini bertujuan untuk  mengembangkan  sistem  pakar  yang  dapat  melakukan  diagnosa  penyakit  Cerebral  Palsy  pada  anak  menggunakan algoritma Dempster-Shafer Theory sebagai mesin inferensi agar memudahkan dalam mendiagnosa dan menghasilkan diagnosa yang  tepat.  Pendekatan  Dempster-Shafer  Theory  bekerja  dengan  menghitung  tingkat  keyakinan  atau  kepercayaan  terhadap suatu hipotesis atau kejadian tertentu berdasarkan  evidensi  yang ada. Sistem pakar  yang  dibangun berbasis website  dengan kemampuan  dapat  melakukan  diagnosa  berdasarkan  gejala  dan  menampilkan  hasil  diagnosa,  definisi  dari  jenis  penyakit Cerebral Palsy pada anak serta tindakan atau cara penanganannya. Berdasarkan pada hasil pengujian tingkat akurasi diperoleh nilai sebesar 90% dan tergolong pada kriteria “Baik”.
Kata Kunci: Cerebral Palsy; Dempster-Shafer Theory; Diagnosa Penyakit; Mesin Inferensi; Sistem Pakar
Abstract– Early diagnosis and appropriate intervention are very important to minimize the long-term impact of Cerebral Palsy in children. Currently, the diagnosis of Cerebral Palsy in children is often based on clinical observations, developmental tests, and brain imaging. It requires medical knowledge and careful observation by an experienced health professional, which is often difficult to access in many areas. For this reason, early diagnosis by parents is very important for taking action against children suffering from Cerebral Palsy. This research aims to develop an expert system that can diagnose Cerebral Palsy in children using  the  Dempster-Shafer  Theory  algorithm  as  an  inference  engine  to  make  it  easier  to  diagnose  and  produce  the  right diagnosis. The Dempster-Shafer Theory approach  works by  calculating the  level of  confidence  or belief in a  hypothesis  or certain  event  based  on  existing  evidence.  An  expert  system  built  on  a  website  has  the  ability  to  make  diagnoses  based  on symptoms and  display diagnosis results, definitions of  the type of Cerebral Palsy  disease in  children, as  well  as actions  or methods of treating it. Based on the test results, the accuracy level obtained was a value of 90% and was classified as "Good" criteria.
Keywords : Cerebral Palsy; Dempster-Shafer Theory; Disease Diagnosis; Inference Engine; Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit Cerebral Palsy merupakan kelompok gangguan motorik permanen yang terjadi pada perkembangan otak anak sejak dini, mengakibatkan gangguan gerakan, koordinasi, dan postur tubuh [1]. Cerebral Palsy adalah salah satu  gangguan  neurologis  paling  umum  yang  memengaruhi  anak-anak,  dengan  dampak  yang  signifikan  pada kehidupan sehari-hari dan perkembangan anak [2]. Diagnosa dini dan intervensi yang tepat sangat penting untuk meminimalkan dampak jangka panjang dari penyakit Cerebral Palsy pada anak. Namun, diagnosa Cerebral Palsy pada anak bukanlah tugas yang mudah. Saat ini, diagnosis  Cerebral Palsy pada anak-anak seringkali didasarkan pada pengamatan klinis, tes perkembangan, dan pencitraan otak [3]. Maka untuk mendiagnosa penyakit Cerebral Palsy  dibutuhkan  pengetahuan  medis  dan  pengamatan  yang  cermat  oleh  seorang  profesional  kesehatan  yang berpengalaman, yang sering kali sulit diakses di berbagai daerah. Sulitnya akses ini membuat orang tua tidak dapat melakukan diagnosa terhadap anaknya. Diagnosa awal oleh orang tua menjadi sangat penting untuk melakukan tindakan selanjutnya pada anak yang disinyalir terdapat gejala-gejala yang mengarah pada penyakit Cerebral Palsy. Maka,  pengembangan  sistem  pakar  menjadi  alternatif  untuk  membantu  dalam  mendiagnosa  awal  agar  untuk membantu  dalam  mengetahui  apakah  anak  mengidap  penyakit  Cerebral  Palsy.  Sistem  pakar  merupakan  suatu bentuk  teknologi  yang  menggabungkan  pengetahuan  eksplisit  dari  para  ahli  dan  aturan-aturan  penilaian  untuk mengambil  keputusan  yang  kompleks  [4].  Selain  itu,  sebuah  sistem  pakar  memiliki  kemampuan  dalam memberikan  informasi  berdasarkan  pengetahuan  dalam  bidang  tertentu  yang  umumnya  pengetahuan  tersebut dimiliki oleh orang yang mempunyai kepakaran pada bidang tersebut [5]. Pada sebuah sistem pakar terdapat sub- bagian  yang dapat melakukan penalaran  yaitu  mesin  inferensi, dimana  bagian  ini  berfungsi untuk  menganalisis fakta, data, atau informasi yang diinputkan ke dalam sistem dan menghubungkannya dengan pengetahuan yang ada untuk mencapai kesimpulan atau rekomendasi [6].
Penelitian terkait pengembangan sistem pakar untuk diagnosis penyakit, gangguan ataupun permasalahan pada  tumbuh  kembang  anak  telah  dilakukan  oleh  penelitian  sebelumnya  dengan  beragam  penggunaan  mesin
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6940
inferensi. Penelitian pertama mengenai penggunaan metode Forward Chaining untuk mendiagnosa malnutrisi pada anak  dengan  menghasilkan  akurasi  mencapai  90%  yang  didapatkan  dari  perbandingan  hasil  sistem  dengan diagnosa  oleh  pakar  [7].  Forward  Chaining  pendekatan  penalaran  yang  dimulai  dari  fakta-fakta  atau  informasi awal  yang  sudah  diketahui  dan  kemudian  digunakan  untuk  mencapai  suatu  tujuan  atau  hipotesis.  Penelitian berikutnya mengenai penerapan pendekatan Backward Chaining untuk diagnosa penyakit sistem syaraf pusat pada anak  yang  mendapatkan  akurasi  mencapai  80%  [8].  Metode  Backward  Chaining  kebalikan  dari  pendekatan Forward Chaining, dimana penalaran  yang dimulai dari tujuan atau hipotesis  yang  ingin dicapai dan kemudian bekerja mundur untuk mencari fakta atau informasi yang mendukung tujuan tersebut. Penelitian selanjutnya yaitu tentang sistem pakar untuk mendiagnosis  Down Syndrome pada anak menggunakan algoritma Certainty Factor [9]. Penelitian ini tidak mengukur kinerja atau akurasi dari sistem yang dikembangkan. Algoritma Certainty Factor yang digunakan bekerja dengan mengukur dan menggambarkan tingkat keyakinan suatu pernyataan atau hipotesis dalam suatu sistem berbasis pengetahuan. Penelitian lainnya, yaitu mengenai penggunaan mesin inferensi dengan metode  Bayes'  Theorem  untuk  mendiagnosa  penyakit  Guillain-Barre  Syndrome  [10].  Peneliti  tidak  melakukan pengukuran  terhadap  kinerja  mesin  inferensi  yang  diterapkan.  Algoritma  Bayes'  Theorem  menggunakan  teori probabilitas untuk memperbarui atau merevisi estimasi probabilitas berdasarkan informasi baru yang diterima.
Berdasarkan penelitian terdahulu maka perbedaan penelitian ini dengan penelitian yang telah dipaparkan sebelumnya yaitu pada penelitian ini menggunakan pendekatan Dempster-Shafer Theory sebagai mesin inferensi dan studi kasus yang digunakan yaitu diagnosa penyakit Cerebral Palsy pada anak. Selain itu pada penelitian ini untuk menentukan tingkat kepercayaan atau penetapan densitas digunakan teknik  Expert Evaluation. Teknik ini digunakan  untuk  memberikan  nilai  densitas  berdasarkan  pemberian  penilaian  dari  ahli  tentang  seberapa  kuat keyakinan  terhadap  suatu  hipotesis  berdasarkan  pengetahuannya,  pengalaman,  dan  informasi  yang  ada  [11]. Algoritma Dempster-Shafer Theory bekerja dengan menghitung tingkat kepercayaan terhadap setiap hipotesis dan menggabungkan bukti dari berbagai sumber dengan menggunakan aturan untuk mewakili kepercayaan terhadap berbagai kemungkinan [12]. Algoritma ini mampu mengatasi permasalahan di mana probabilitas klasik mungkin tidak  cukup  untuk  menggambarkan  ketidakpastian  dengan  tepat [13].  Dengan  memungkinkan  representasi  dan pengelolaan  ketidakpastian  yang  lebih  fleksibel,  Dempster-Shafer  Theory  memiliki  aplikasi  yang  luas  dalam pemanfaatannya sebagai mesin inferensi karena kemampuannya dalam analisis data kompleks.
Berdasarkan paparan sebelumnya, maka penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang dapat  mendiagnosa  penyakit  Cerebral  Palsy  pada  anak  menggunakan  algoritma  Dempster-Shafer  Theory  agar memudahkan dalam  mendiagnosa dan  menghasilkan diagnosa  yang tepat. Pendekatan  Dempster-Shafer Theory digunakan sebagai mesin inferensi dengan memperhitungkan faktor gabungan antar fakta sehingga mempengaruhi pada besaran peluang yang terjadi. Sistem pakar yang dikembangkan melakukan diagnosa dengan memasukkan gejala yang dialami dan dilengkapi dengan penjelasan mengenai jenis penyakit serta cara penanganannya. Untuk memudahkan dalam akses dan penggunaan sistem, maka sistem pakar ini dikembangkan berbasiskan website.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  serangkaian  langkah  yang  harus  diikuti  dalam  rangka  melakukan  investigasi sistematis  terhadap  suatu  masalah  atau  pertanyaan  penelitian  [14].  Langkah-langkah  dalam  penelitian  ini divisualisasikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian
Langkah-langkah penelitian yang ditunjukkan pada Gambar 1, secara terinci dijelaskan sebagai berikut: 1) Identifikasi Masalah
Identifikasi Masalah Membangun Basis Pengetahuan Melakukan
Representasi Pengetahuan Membangun Mesin Inferensi Membangun Sistem Pengujian  dan Validasi
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6940
Tujuan dari identifikasi masalah adalah untuk memahami dengan jelas apa yang menjadi isu utama yang perlu dipecahkan,  dijelaskan,  atau  diinvestigasi  [15].  Pokok  permasalahan  pada  penelitian  ini  diperoleh  melalui wawancara dan observasi. Berdasarkan observasi dan wawancara untuk mendiagnosa penyakit Cerebral Palsy pada anak  bukanlah tugas  yang  mudah, hal  ini dikarenakan diperlukan pengetahuan  medis dan pengamatan yang cermat oleh seorang profesional kesehatan yang berpengalaman, yang sering kali sulit diakses di berbagai daerah.  Untuk  itu  identifikasi  dini  terhadap  gejala-gejala  penyakit  ini  dapat  membantu  orangtua  untuk mengetahui perkembangan anaknya sehingga dapat melakukan penanganan dengan tepat.
2) Membangun Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan atau  knowledge  base  dalam  sistem pakar  merujuk pada komponen  inti  yang  menyimpan pengetahuan eksplisit dan informasi yang digunakan untuk membuat keputusan atau memberikan solusi dalam konteks  yang  sesuai  [16].  Biasanya,  knowledge  base  terdiri  dari  basis  data  yang  berisi  fakta,  aturan, pengetahuan  domain,  dan  model-model  yang  diperlukan  untuk  pemecahan  masalah.  Pada  tahap  ini  akan dikumpulkan pengetahuan-pengetahuan mengenai gejala, jenis penyakit dan cara penanganan untuk penyakit Cerebral Palsy yang didapatkan dari Dokter Spesialis Anak subdivisi Neurologi.
3) Melakukan Representasi Pengetahuan
Representasi  pengetahuan  merujuk  pada  cara  informasi  dan  pengetahuan  manusia  disusun  dan  dimodelkan agar dapat  dipahami dan digunakan oleh komputer atau  sistem pakar  [17].  Pada penelitian  ini, pengetahuan yang telah didapatkan dari seorang pakar akan direpresentasikan dalam bentuk tabel keputusan sehingga dapat diketahui aturan dari gejala-gejala yang ada terhadap penyakitnya.
4) Membangun Mesin Inferensi
Mesin inferensi beroperasi dengan menganalisis fakta, data, atau informasi yang diinputkan ke dalam sistem dan  menghubungkannya dengan pengetahuan  yang ada  untuk  mencapai kesimpulan atau rekomendasi  [18]. Pada  penelitian  ini  mesin  inferensi  dibangun  dengan  menggunakan  algoritma  Dempster-Shafer  Theory. Algoritma ini bekerja dengan menghitung tingkat kepercayaan terhadap setiap hipotesis dan menggabungkan bukti  dari  berbagai  sumber  dengan  menggunakan  aturan  untuk  mewakili  kepercayaan  terhadap  berbagai kemungkinan  [19].  Pada  tahap  ini  akan  dihasilkan  mesin  inferensi  yang  dapat  menentukan  diagnosa berdasarkan basis pengetahuan yang telah didapatkan.
5) Membangun Sistem
Membangun  sistem  atau  proses  implementasi  sistem  merujuk  pada  proses  mengubah  hasil  analisis  dan pemodelan  kedalam  Bahasa  yang  dimengerti  oleh  komputer  untuk  menjadi  sebuah  perangkat  lunak  [20]. Sistem pakar ini dikembangkan dengan berbasis website, sehingga digunakan code editor yakni Atom dengan MySQL sebagai databasenya.
6) Pengujian dan Validasi
Fase ini dilakukan untuk mengetahui kinerja atau menilai sejauh mana model maupun sistem yang telah dibuat mampu memberikan hasil yang tepat dan konsisten [21]. Uji yang dilakukan melalui pengujian akurasi, dimana model atau sistem dilakukan pengukuran terhadap kemampuannya dalam memprediksi hasil yang benar atau sesuai dengan data  yang ada.  Nilai akurasi didapatkan dengan  membandingkan  hasil  yang diperoleh sistem dengan  hasil  diagnosa  pakar.  Nilai  akurasi  didapatkan  dengan  membandingkan  hasil  yang  diperoleh  sistem dengan hasil diagnosa pakar. Untuk mendapatkan nilai akurasi digunakan persamaan (1).
Accuracy = TB TU × 100%
(1)
dimana, TB merupakan total dari prediksi benar dan TT merupakan total dari seluruh uji.

## 2.2 Algoritma Dempster-Shafer Theory
Algoritma  Dempster-Shafer Theory  merupakan  pendekatan dalam teori kombinasi  bukti  yang digunakan untuk mengelola ketidakpastian dalam pengambilan keputusan. Teori ini dikembangkan oleh Glenn Shafer di tahun 1976 dan  dikenal  sebagai  salah  satu  pendekatan  yang  sangat  efektif  dalam  pengolahan  data  yang  tidak  lengkap  atau ambigu  [22].  Algoritma  ini  bekerja  dengan  menghitung  tingkat  kepercayaan  terhadap  setiap  hipotesis  dan menggabungkan bukti dari berbagai sumber dengan menggunakan aturan untuk mewakili kepercayaan terhadap berbagai  kemungkinan  [19].  Algoritma  Dempster-Shafer  Theory  mampu  mengatasi  permasalahan  di  mana probabilitas  klasik  mungkin  tidak  cukup  untuk  menggambarkan  ketidakpastian  dengan  tepat  [13].  Dengan memungkinkan representasi dan pengelolaan ketidakpastian yang lebih fleksibel,  algoritma ini memiliki aplikasi yang luas dalam pemanfaatannya sebagai mesin inferensi karena kemampuannya dalam analisis data kompleks.
Secara spesifik algoritma Dempster-Shafer Theory didasari pada pembuktian melalui tingkat kepercayaan atau yang disebut dengan belief serta memperhatikan pola pikir logis atau dikenal dengan plausibility, kemudian kombinasinya  digunakan  untuk  membuktikan  fenomena  berdasarkan  kalkulasi  dari  probabilitas  yang  ada  [23]. Dalam  Dempster-Shafer  Theory,  informasi  diwakili  oleh  himpunan  fungsi  kepercayaan  (belief  functions)  yang menunjukkan tingkat keyakinan terhadap berbagai proposisi  atau kejadian  [24].  Apabila  belief  memiliki  nilai  0 berarti tidak  memiliki  evidence, sebaliknya apabila  mendapatkan  nilai 1  berarti ada  evidence. Sehingga, fungsi belief dapat direpresentasikan melalui persamaan (2).
Bel(X) = ∑ m ⊂X (Y) (2)
dimana, Bel(X) merujuk pada fungsi kepercayaan pada variabel (X) , kemudian untuk m(Y) merujuk pada mass  function  pada  variabel (Y) .  Agar  diperoleh nilai  fungsi kepercayaan (plausibility),  maka  dihitung melalui persamaan (3).
𝑃𝑙𝑠(𝑋) = 1 − 𝐵𝑒𝑙(𝑋′) = 1 − ∑ 𝑚 𝑛 𝑌⊂𝑋 (𝑋′)
(3)
dimana,  Pls  merupakan  fungsi  kepercayaan  yang  memiliki  nilai  antara  0  sampai  dengan  1.  Akan  tetapi, faktanya  dalam  pembangunan  sistem  pakar  muncul  unsur-unsur  yang  mengakibatkan  terjadinya  ketidakpastian dari jawaban pengguna. Segala yang mungkin tersebut dalam Dempster-Shafer Theory disebut dengan power set yang simbolnya yaitu 𝑃(𝜃) . Sehingga, dalam mendapatkan nilainya dihitung melalui persamaan (4).
𝑚 = 𝑃(𝜃) (4)
dimana,  m  merujuk  pada  nilai  mass  function,  kemudian 𝑃(𝜃) merepresentasikan  nilai  power  set. Penggunaan  Dempster-Shafer  Theory  berkembang  dengan  penggunaan  evidence  pada  variabel  ketidakpastian dalam  menyelesaikan  permasalahannya.  Maka,  untuk  menyelesaikan  permasalahan  evidence  yang  jumlahnya banyak  dipakai  prosedur  yang  disebut  dengan  dempster’s  rule  of  combination.  Prosedur  tersebut  melakukan kombinasi diantara evidence yakni m 1 dan m 2 dengan persamaan (5).
𝑚 1 ⊕ 𝑚 2 (𝑍) = ∑ 𝑚 1 (𝑋)𝑚 2 (𝑌) 𝑋∩𝑌=𝑍 (5)
dimana, 𝑚 1 ⊕ 𝑚 2 (𝑍) merujuk pada nilai mass function dalam suatu evidence, 𝑚 1 (𝑋) merujuk pada mass function  dalam  suatu  evidence (𝑋) , 𝑚 2 (𝑌) merujuk  pada  mass  function  dalam  suatu  evidence (𝑌) ,  serta  merujuk  pada  operator  direct  sum.  Selanjutnya,  untuk  mendapatkan  dempster’s  rule  of  combination  digunakan persamaan (5).
𝑚 1 ⊕ 𝑚 2 (𝑍) = ∑ 𝑚 1 (𝑋)𝑚 2 (𝑌) 𝑋∩𝑌=𝑍 1−𝑘
(6)
Pada persamaan (6), 𝑘 merujuk pada jumlah evidential conflict, sehingga agar didapatkan nilai total dari 𝑘 diterapkan persamaan (7).
𝑘 = ∑ 𝑚 1 (𝑋)𝑚 2 (𝑌) 𝑋∩𝑌=𝜃 (7)
dimana, 𝑚 1 ⊕ 𝑚 2 merujuk  pada  pengkombinasian  antara 𝑚 1 dan 𝑚 2 yang  kemudian  didapatkan  hasil gabungan  menjadi 𝑚 3 .  Agar  mempermudah  dalam  proses  perhitungannya  maka  nilai  dari  pengkombinasian tersebut dapat diperoleh melalui persamaan (8).
𝑚 3 (𝑍) = ∑ 𝑚 1 (𝑋)𝑚 2 (𝑌) 𝑋∩𝑌=𝑍 1−∑ 𝑚 1 (𝑋)𝑚 2 (𝑌) 𝑋∩𝑌=𝜃
(8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mengembangkan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Cerebral  Palsy  pada  anak  menggunakan  algoritma Dempster-Shafer  Theory  diawali  dengan  mengumpulkan  pengetahuan  yang  dibutuhkan  melalui  proses  akuisisi pengetahuan.  Proses  akuisisi  pengetahuan  merujuk  pada  proses  mengumpulkan,  memahami,  dan  merekam pengetahuan  eksplisit  dan  implisit  dari  sumber-sumber  manusia  atau  sumber  pengetahuan  lainnya  dalam  suatu domain tertentu. Proses akuisisi pengetahuan ini akan menghasilkan basis pengetahuan yang nantinya digunakan dalam proses diagnosa pada sistem pakar. Pada penelitian ini pengetahuan yang dikumpulkan berhubungan dengan gejala, penyakit dan cara penanganannya  yang didapatkan dari didapatkan dari Dokter Spesialis Anak subdivisi Neurologi. Pada studi kasus ini didapatkan sebanyak 4 jenis penyakit Cerebral Palsy. Daftar jenis penyakit tersebut disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jenis Penyakit Cerebral Palsy Kode Penyakit Jenis Penyakit P01 Cerebral Palsy Tipe Spastic P02 Cerebral Palsy Tipe Dyskinetic P03 Cerebral Palsy Tipe Ataxia P04 Cerebral Palsy Tipe Mixed
Pada Tabel 1, berisi jenis penyakit Cerebral Palsy yang kemudian dari jenis penyakit tersebut dikumpulkan data  gejala-gejalanya.  Sehingga  didapatkan  daftar  gejalanya  sebanyak  25  gejala  dan  diberikan  nilai  densitas. Teknik yang digunakan untuk mendapatkan nilai densitas menggunakan teknik  Expert Evaluation. Dimana ahli domain dapat memberikan  masukan  mengenai  sejauh  mana bukti atau informasi  mendukung  hipotesis tertentu. Nilai densitas  massa dapat ditentukan berdasarkan penilaian ahli tentang seberapa kuatnya bukti tersebut. Nilai
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6940
pada Pls mempunyai rentang nilai 0 hingga 1, dimana jika tingkat keyakinan pakar mendekati nilai 1 maka gejala tersebut mendekati pasti. Daftar gejala, jenis penyakitnya beserta nilai densitasnya tersaji pada Tabel 2.
Tabel 2. Daftar Gejala Beserta Nilai Densitasnya Kode Gejala Nama Gejala Jenis Penyakit Nilai Densitas P1 P2 P3  P4 G1 Kejang otot yang tidak terkendali. X 0,8 G2 Kontraksi otot yang tidak disengaja dan tidak dapat diprediksi. X 0,8 G3 Kekakuan pada otot. X 0,8 G4 Keterlambatan dalam mencapai melewati tonggak perkembangan motorik seperti merangkak atau berjalan. X X 0,6 G5 Ketidakmampuan  berjalan  atau  berjalan  dengan  bantuan perangkat. X X 0,6 G6 Hiperrefleksia (reaksi refleks yang terlalu kuat) atau hiporefleksia (reaksi refleks yang lemah). X X 0,6 G7 Gerakan kaku atau tidak alami. X X 0,7 G8 Keterlambatan  perkembangan  motorik  atau  kemampuan  gerak tubuh. X X 0,7 G9 Kesulitan mengendalikan gerakan tubuh. X X X 0,6 G10 Gangguan gerakan refleks. X X 0,7 G11 Gangguan bicara atau komunikasi. X X X 0,5 G12 Kejang atau epilepsy. X X X X 0.6 G13 Kesulitan mengontrol buang air kecil. X X X 0,6 G14 Gangguan sensorik, seperti sensitif terhadap suara atau cahaya. X X X 0,7 G15 Gerakan tubuh yang tidak terkoordinasi. X X 0,7 G16 Gangguan keseimbangan. X X 0,7 G17 Kesulitan dalam menjaga posisi tubuh yang benar X X 0,8 G18 Kesulitan menelan makanan, X X 0,6 G19 Gangguan pada kemampuan mengunyah. X X 0,6 G20 Kelainan postur yang mencolok, seperti posisi tubuh yang kaku. X X 0,7 G21 Mengalami masalah pada koordinasi gerakan. X 0,8 G22 Kegagalan  motorik  halus,  seperti  kesulitan  mengambil  atau menggenggam objek. X 0,8 G23 Kontraktur  otot  (otot  kaku  dan  pendek  karena  kurangnya gerakan). X X 0,7 G24 Sering jatuh atau terjatuh. X X 0,7 G25 Kelemahan otot, terutama di satu sisi tubuh. X X 0,6
Pada Tabel 2 menunjukkan daftar gejala, jenis penyakitnya dan nilai densitas yang diberikan oleh pakar. Mesin  inferensi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menerapkan  pendekatan  Dempster-Shafer  Theory.  Pada konsep  pendekatan  Dempster-Shafer  Theory  dilakukan  pencarian  probabilitas  yang  didasari  oleh  tingkat kepercayaan  yang  digunakan  dalam  menggabungkan  fakta-fakta  yang  ada.  Sebagai  studi  kasus  untuk menyelesaikan permasalahan diagnosa jenis gangguan belajar pada anak didapatkan gejala-gejala sebagai berikut: Gejala 1 (G1) : Kejang otot yang tidak terkendali. Gejala 2 (G7) : Gerakan kaku atau tidak alami. Gejala 3 (G9) : Kesulitan mengendalikan gerakan tubuh.
Dari gejala yang telah didapatkan, selanjutnya diselesaikan dengan menggunakan pendekatan  Dempster- Shafer Theory secara step-by-step sebagai berikut:
Diperoleh  Gejala  1  (G1)  yaitu:  Kejang  otot  yang  tidak  terkendali.  Pakar  telah  menetapkan  bahwa  gejala  ini memiliki nilai densitas sebesar 0,7. Dimana, gejala ini merupakan gejala pada penyakit Cerebral Palsy Tipe Spastic (P1). Sehingga nilai mass function dapat dihitung sebagai berikut: m 1 {P1} = 0,8 m 1 {θ} = 1 − 0,8 = 0,2
Selanjutnya, didapatkan Gejala 2 (G7) yaitu: Gerakan kaku atau tidak alami. Pakar telah menetapkan bahwa gejala ini memiliki nilai densitas sebesar 0,7. Dimana, gejala ini merupakan gejala pada penyakit Cerebral Palsy Tipe Spastic (P1) dan Cerebral Palsy Tipe Dyskinetic (P2). Sehingga nilai mass function adalah sebagai berikut: m 2 {P1, P2} = 0,7 m 2 {θ} = 1 − 0,7 = 0,3
Setelah nilai densitas untuk G1 dan G7 telah didapatkan, dilanjutkan dengan menghitung nilai kombinasi dari  kedua  densitas  yaitu m 1 dan m 2 melalui  penggunaan  tabel  aturan  kombinasi  melalui  persamaan  (8). Pengkombinasian dari dua densitas ini digunakan untuk memperoleh nilai keyakinan dari gejala baru. Penggunaan
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6940
table ini digunakan untuk memudahkan dalam perhitungan. Aturan penggabungan dari G1 dan G7 agar didapatkan nilai dari m 3 disajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Kombinasi Aturan Untuk m 3
{P1, P2} (0,7) θ (0,3) {P1}  (0,8) {P1} (0,56)  {P1}  (0,24) θ (0,2)  {P1, P2}  (0,14) θ (0,06)
Pada Tabel 3 merupakan hasil penggabungan antara G1 dan G7 untuk memperoleh nilai kombinasi yang baru. Penggabungan densitas m 1 serta m 2 menjadi m 3 dihitung melalui persamaan (7). Proses perhitungan untuk mencari m 3 adalah sebagai berikut:
m 3 {P1, P2} = 0,14 1−0 = 0,14 m 3 {P1} = 0,56+0,24 1−0 = 0,8 m 3 {θ} = 0,06 1−0 = 0,06
Kemudian,  gejala  berikutnya  yaitu  Gejala  3  (G9):  Kesulitan  mengendalikan  gerakan  tubuh.  Pakar  telah menetapkan  bahwa  gejala  ini  memiliki  nilai  densitas  sebesar  0,6.  Dimana,  gejala  ini  merupakan  gejala  pada penyakit Cerebral Palsy Tipe Spastic (P1), Cerebral Palsy Tipe Dyskinetic (P2), Cerebral Palsy Tipe Ataxia (P3). Sehingga nilai mass function dapat dihitung sebagai berikut: m 4 {P1, P2, P3} = 0,6 m 4 {θ} = 1 − 0,6 = 0,4
Setelah didapatkan nilai densitas untuk G1, G7 dan G9, dilanjutkan dengan menghitung nilai kombinasinya melalui penggunaan tabel aturan kombinasi. Pengkombinasian tersebut kemudian disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Kombinasi Aturan Untuk m 5
{P1, P2, P3} (0,6) θ (0,4) {P1, P2}  (0,14) {P1, P2} (0,084)  {P1, P2}  (0,056) {P1} (0,8) {P1} (0,48) {P1} (0,32) θ (0,06)  {P1, P2, P3}  (0,036) θ (0,024)
Pada Tabel 4  merupakan hasil penggabungan antara  G1, G7 dan G9 untuk memperoleh nilai kombinasi yang  baru.  Penggabungan kombinasi densitas tersebut akan  membentuk m 5 . Berdasarkan persamaan (8), maka proses perhitungannya adalah sebagai berikut:
m 5 {P1, P2} = 0,084+0,56 1−0 = 0,18 m 5 {P1, P2, P3} = 0,036 1−0 = 0,036 m 5 {P1} = 0,48+0,32 1−0 = 0,8 m 3 {θ} = 0,024 1−0 = 0,024
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  kombinasi  densitas m 5 ,  seluruh  gejala  pada  studi  kasus  ini  sudah dilakukan kombinasi. Sehingga, dapat dilihat bahwa nilai yang paling tinggi yaitu P1 yang mendapatkan nilai 0,8 atau 80%. Ini arti nya hasil diagnosa berdasarkan studi kasus ini adalah penyakit Cerebral Palsy Tipe Spastic (P1).
Sistem  pakar  ini  dikembangkan  berbasiskan  website  menggunakan  code  editor  yakni  Atom  dengan database MySQL. Sistem pakar diagnosa penyakit Cerebral Palsy ini mempunyai fitur-fitur seperti: pengelolaan data  gejala,  penyakit,  aturan  Dempster-Shafer  Theory,  melakukan  diagnosa,  melihat  hasil  diagnosa  dan penanganannya.  Pada  sistem  ini  terdapat  2  (dua)  jenis  pengguna,  yakni:  administrator  dan  pengguna  umum. Administrator  dapat  menginputkan  data-data  seperti  data  gejala,  penyakit  dan  aturan  Dempster-Shafer  Theory. Tampilan user interface administrator untuk mengelola data gejala disajikan pada Gambar 2.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6940
Pada  Gambar  2  terlihat  tampilan  form  mengelola  data  gejala,  pada  menu  tersebut  pengguna  dapat menambahkan, mengubah dan hapus data gejala. Begitu pula untuk menu administrator yang lain yaitu data gejala, penyakit dan aturan Dempster-Shafer Theory, pada menu-menu tersebut administrator dapat mengelola data-data tersebut. Sedangkan pengguna umum dapat melakukan diagnosa dan melihat daftar jenis gangguan belajar pada anak. Pengguna umum untuk menggunakan sistem ini pertama kali akan membuka menu utama. Pada menu utama ini  disajikan  fitur-fitur  yang  dapat  diakses  oleh  pengguna  diantaranya:  mulai  konsultasi  dan  daftar  penyakit Cerebral Palsy pada anak. User interface untuk halaman menu utama untuk pengguna disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. User Interface Halaman Menu Utama Pengguna
Pada Gambar 3, memperlihatkan  halaman  menu  utama sistem pakar  yang berisi  fitur-fitur berupa daftar penyakit dan  memulai konsultasi.  Untuk  melakukan diagnosa pengguna dapat langsung  mengklik  button  mulai konsultasi. Setelah  halaman proses diagnosa terbuka,  maka pengguna dapat  mengisi gejala dengan disesuaikan dengan apa yang dialami oleh pengguna. User interface proses diagnosa tersaji pada Gambar 4.
Pada Gambar 4, pengguna dapat mengisi gejala yang dialami dengan melakukan checklist sesuai dengan petunjuk yang ada pada sistem. Pada studi kasus ini terdapat 25 gejala terkait diagnosa penyakit  Cerebral Palsy.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6940
Setelah pengguna telah mengisi gejala yang dialami kemudian pengguna dapat menekan button diagnosa. Setelah itu,  sistem  akan  menampilkan  hasil  diagnosa  dengan  menampilkan  hasil  perhitungan  Dempster-Shafer  Theory dilengkapi dengan definisi dan tindakannya. Tampilan user interface untuk hasil diagnosa tersaji pada Gambar 5.
Gambar 5. User Interface Hasil Diagnosa
Pada  Gambar  5  menunjukkan  hasil  diagnosa  dengan  menampilkan  jenis  penyakit  dan  hasil  perhitungan derajat kepercayaan dengan menggunakan pendekatan Dempster-Shafer Theory serta dilengkapi dengan tindakan atau  cara  penanganannya.  Hasil  perhitungan  menggunakan  studi  kasus  yang  sama  dengan  perhitungan  manual menunjukkan hasil yang tidak berbeda, ini artinya perhitungan yang dihasilkan oleh sistem yang dibangun dapat dikatakan “Valid”.
Sebelum sistem pakar yang digunakan, maka sistem ini perlu dilakukan pengujian terlebih dahulu. Hal ini dilakukan agar kinerja dari sistem yang dikembangkan dapat diukur dan telah sesuai dengan kebutuhan. Uji yang dilakukan  yaitu  pengujian  akurasi  dengan  membandingkan  hasil  luaran  dari  sistem  dengan  diagnosa  yang dihasilkan oleh pakar. Sampel uji yang diterapkan yaitu sebanyak 40 kasus uji yang dilakukan secara acak untuk gejala yang dialami. Dari kasus tersebut kemudian akan dibandingkan hasil yang didapatkan oleh sistem pakar dan hasil  dari  seorang  pakar.  Setelah  dilakukan  pengujian  dari  40  kasus  tersebut  sistem  dapat  melakukan  diagnosa dengan benar sebanyak 36 kasus dan untuk kasus yang terdiagnosa tidak benar sejumlah 4. Untuk mendapatkan tingkat  akurasinya,  hasil  yang  telah  diperoleh  dihitung  persamaan  (8).  Berikut  ini  proses  perhitungan  untuk mencari nilai akurasi:
Accuracy = 36 40 × 100% = 90%
Berdasarkan  hasil  perolehan  nilai  akurasi  tersebut  didapatkan  nilai  90%.  Sehingga  untuk  persentase ketidaktepatannya adalah 10%. Untuk lebih jelasnya hasil uji akurasi ini dibuat dalam bentuk grafik yang tersaji pada Gambar 6.

## Gambar 6. Grafik Persentase Uji Akurasi
Pada Gambar 6, menunjukkan grafik hasil uji akurasi, dimana hasil diagnosa yang tepat sebesar 90%. Hasil tersebut kemudian ditransformasi pada pengelompokkan tingkat akurasi berikut ini: nilai antara 76% hingga 100% masuk  kategori  “Baik”;  nilai  antara  56%  hingga  75%  masuk  kategori  “Cukup”;  nilai  antara  40%  hingga  55% masuk  kategori  “Kurang  Baik”;  dan  lebih  kecil  dari  40%  masuk  kategori  “Tidak  Baik”  [25].  Sehingga, berlandaskan pada penilaian pada kriteria tersebut maka sistem pakar yang dikembangkan masuk dalam kriteria “Baik”. Akurasi  ini dipengaruhi oleh kinerja algoritma  Dempster-Shafer Theory  mampu  mengatasi  masalah di mana  terdapat  beberapa  sumber  bukti  atau  data  yang  mungkin  saling  tumpang  tindih  atau  tidak  lengkap,  dan diperlukan cara untuk menggabungkannya menjadi satu kesimpulan yang lebih kuat. Namun, diagnosa yang tidak tepat  mencapai  10%  ini  terjadi  karena  beberapa  faktor  diantaranya:  algoritma  ini  tergantung  pada  pengetahuan
90% 10% Diagnosa Tepat Diagnosa Tidak Tepat
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6940
awal yang baik tentang domain masalah, seperti pengetahuan tentang derajat kepercayaan dan ketidakpastian yang akurat. Kesalahan dalam modelisasi pengetahuan awal dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat. Selain itu, pada studi kasus diagnosa  jenis penyakit  Cerebral Palsy  pada anak terdapat beberapa penyakit  yang  memiliki gejala yang serupa.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  yang  dilakukan  mengembangkan  sistem  pakar  dengan  menerapkan  pendekatan  Dempster-Shafer Theory sebagai mesin inferensi untuk diagnosis penyakit Cerebral Palsy pada anak. Pendekatan Dempster-Shafer Theory dalam penerapanya untuk mesin inferensi bekerja dengan menghitung tingkat keyakinan atau kepercayaan terhadap  suatu  hipotesis  atau  kejadian  tertentu  berdasarkan  evidensi  yang  ada.  Sistem  pakar  yang  dibangun berbasis  website  dengan  kemampuan  dapat  melakukan  diagnosa  berdasarkan  gejala  dan  menampilkan  hasil diagnosa,  definisi  dari  jenis  penyakit  Cerebral  Palsy  pada  anak  serta  tindakan  atau  cara  penanganannya. Berdasarkan pada hasil pengujian tingkat akurasi diperoleh nilai sebesar 90% dan tergolong pada kriteria “Baik”. Hasil  ini  memperlihatkan  bahwasanya  pendekatan  Dempster-Shafer  Theory  mampu  dengan  baik diimplementasikan sebagai mesin inferensi untuk mendiagnosa penyakit Cerebral Palsy pada anak. Namun, model yang  dikembangkan  perlu  perbaikan  untuk  penelitian  kedepan  diantaranya  perlu  validitas  terhadap  tingkat kepercayaan  yang  ditetapkan,  hal  ini  akan  berpengaruh  pada  hasil  diagnosa.  Maka,  dibutuhkan  kombinasi algoritma Dempster-Shafer Theory dengan Fuzzy Logic, agar nilai keyakinan yang ditentukan oleh seorang pakar agar pengukuran kebenaran atau keanggotaan yang lebih fleksibel.

## REFERENCES
[1] A. R. Anindita, “Pelaksanaan Support Group Pada Orangtua Anak Dengan Cerebral Palsy,” Focus J. Pekerj. Sos., vol. 2, no. 2, pp. 208–218, 2019.
[2] N. Purnamasari, W. W. Rasidi, and N. Hasbiah, “Hubungan Antara Kemampuan Motorik Kasar Dan Kualitas Hidup Pada Anak Cerebral Palsy,” J. Keperawatan dan Fisioter., vol. 5, no. 1, pp. 139–146, 2022, doi: 10.35451/jkf.v5i1.1371.
[3] N. Sulistyawati and A. R. Mansur, “Identifikasi Faktor Penyebab dan Tanda Gejala Anak Dengan Cerebral Palsy,”  J. Kesehat. Karya Husada, vol. 1, no. 7, pp. 77–88, 2019.
[4] I. Gupta and G. Nagpal, Artificial Intelligence and Expert Systems. Herndon: Mercury Learning and Information, 2020.
[5] D. Arisandi and I. P. Sari, Sistem Pakar Dengan Fuzzy Expert System. Ponorogo: Gracias Logis Kreatif, 2021.
[6] A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO, vol. 10, no. 2, p. 18, 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[7] R.  M.  Nur  and  S.  Arlis,  “Sistem  Pakar  dalam  Mengidentifikasi  Penyakit  Malnutrisi  pada  Balita  Metode  Forward Chaining,” J. KomtekInfo, vol. 9, no. 1, pp. 6–11, 2022, doi: 10.35134/komtekinfo.v9i1.197.
[8] F. Felix and L. W. Santoso, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sistem Saraf Pusat dengan Metode Backward Chaining dan Certainty Factor,” J. Infra, vol. 10, no. 1, pp. 142–148, 2022.
[9] S.  S.  Sundari,  Y.  H.  Agustin,  and  H.  Silmi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Tingkat  Retardasi  Down  Syndrome  Pada  Anak Menggunakan Metode Certainty Factor,” in Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknik Informatika (SENSITIF), 2019, pp. 289–300.
[10]  I. Arfyanti and M. Fahmi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Guillain-Barre Syndrome dengan Menerapkan Algoritma Teorema Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 2, pp. 787–792, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.6065.
[11]  Y.  Fernando,  R.  Napianto,  and  R.  I.  Borman,  “Implementasi  Algoritma  Dempster-Shafer  Theory  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Psikologis Gangguan Kontrol Impuls,” Insearch (Information Syst. Res. J., vol. 2, no. 2, pp. 46–54, 2022.
[12]  S.  Pulungan,  M.  Fakhriza,  and  A.  M.  Harahap,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Kanker  Nasofaring  Sejak  Dini Menggunakan Metode Dempster Shafer Berbasis Web,” J. Ilm. Sist. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 2, pp. 59–86, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.55606/juisik.v3i2.486
[13]  R.  Napianto,  Y.  Rahmanto,  R.  I.  Borman,  O.  Lestari,  and  N.  Nugroho,  “Dhempster-Shafer  Implementation  in Overcoming Uncertainty in the Inference Engine for Diagnosing Oral Cavity Cancer,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal), vol. 13, no. 1, pp. 45–53, 2021, doi: 10.22303/csrid.13.1.2021.46-54.
[14]  R. D. Gunawan, R. Napianto, R. I. Borman, and I. Hanifah, “Penerapan Pengembangan Sistem Extreme Programming Pada Aplikasi Pencarian Dokter Spesialis di Bandar lampung Berbasis Android,” J. Format, vol. 8, no. 2, pp. 148–157, 2019.
[15]  R. I. Borman, D. A. Megawaty, and A. Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus: PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J., vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.
[16]  J. Liebowitz, The Handbook of Applied Expert Systems. New York: CRC Press, 2019.
[17]  C. Roysdon and H. D. White, Expert Systems in Reference Services. London: Taylor & Francis, 2019.
[18]  A. Herliana, V. A. Setiawan, and R. T. Prasetio, “Penerapan Inferensi Backward Chaining Pada Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Tulang,” J. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 50–60, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i1.2818.
[19]  I. D. Ananda, R. Kurniawan, N. Yanti, and F. Insani, “Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Gangguan Tidur Menggunakan Metode Dempster Shafer,” JIMP J. Inform. Merdeka Pasuruan, vol. 6, no. 3, pp. 1–8, 2022.
[20]  R. D. Gunawan, R. Napianto, R. I. Borman, and I. Hanifah, “Implementation of Dijkstra’s Algorithm in Determining the Shortest Path (Case Study: Specialist Doctor Search in Bandar Lampung),” Int. J. Inf. Syst. Comput. Sci., vol. 3, no. 3, pp. 98–106, 2019.
[21]  R. I. Borman, R. Napianto, N. Nugroho, D. Pasha, Y. Rahmanto, and Y. E. P. Yudoutomo, “Implementation of PCA and KNN Algorithms in the Classification of Indonesian Medicinal Plants,” in ICOMITEE 2021, 2021, pp. 46–50.
[22]  F. Okmayura and N. Effendi, “Design of Expert System for  Early  Identification for Suspect Bullying On  Vocational Students by Using Dempster Shafer Theory,” CIRCUIT J. Ilm. Pendidik. Tek. Elektro, vol. 3, no. 1, pp. 48–61, 2019.
[23]  R.  Napianto,  Y.  Rahmanto,  R.  I.  Borman,  O.  Lestari,  and  N.  Nugroho,  “Dhempster-Shafer  Implementation  in Overcoming Uncertainty in the Inference Engine for Diagnosing Oral Cavity Cancer,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal), vol. 13, no. 1, pp. 45–53, 2021.
[24]  M. Safitri, F. Insani, N. Yanti, and L. Oktavia, “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Stress Pasca Trauma Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 4, pp. 594–603, 2023, doi: 10.30865/json.v4i4.6309.
[25]  H. Mayatopani, R. I. Borman, W. T. Atmojo, and A. Arisantoso, “Classification of Vehicle Types Using Backpropagation Neural  Networks  with  Metric  and  Ecentricity  Parameters,”  J.  Ris.  Inform.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  65–70,  2021,  doi: 10.34288/jri.v4i1.293.