## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 847 − 854 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3320

## Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Parkinson Menerapkan Metode Dempster-Shafer
Agus Iskandar
Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia Email: agusiskandar1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agusiskandar1005@gmail.com Submitted: 04/04/2023; Accepted: 30/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak− Setelah  penyakit  Alzheimer,  penyakit  Parkinson  adalah  kondisi  neurodegeneratif  paling  umum  yang  menyerang orang.  Jutaan  orang,  atau  sekitar  1%  dari  populasi  dunia,  terkena  penyakit  Parkinson.  Penyakit  Parkinson  adalah  kondisi neurodegeneratif  sistem  saraf  pusat  yang  memengaruhi  sistem  motorik  dan  berkembang  seiring  waktu.  Meskipun  penyakit Parkinson  merupakan  kondisi  yang  tidak  umum,  namun  dibuat  suatu  alat  dengan  memanfaatkan  sistem  pakar  untuk mengidentifikasi kondisi tersebut dari gejala yang dialami pasien. Berdasarkan nilai kepercayaan yang dirasakan pengguna, sistem  pakar  menghasilkan  peluang  penyakit.  Teknik  pendekatan  Dempster-Shafer  digunakan  untuk  menghitung  nilai kepercayaan.  Pendekatan  Dempster-Shafer  mengurangi  ketidakpastian  dan  menghasilkan  diagnosis  yang  tepat.  hasil  dari pencantuman  atau  penghapusan  data  baru,  seperti  detail  tentang  gejala  dan  penyakit.  Di  bawah  pendekatan  ini,  spesialis dihargai  karena  pengetahuan  yang  mereka  miliki.  Metode  ini  menghargai  para  profesional  atas  pengetahuan  yang  mereka miliki. Dempster-Shafer Penyelidikan ini akan menggunakan pendekatan diagnostik untuk penyakit Parkinson. Berdasarkan hasil prosedur penerapan metode Dempster-Shafer, ditentukan bahwa pasien menunjukkan beberapa gejala penyakit Parkinson, dan ditentukan bahwa pasien memiliki penyakit Parkinson stadium 2 dengan nilai akurasi 0,944 atau persentase 94%. Sistem pakar  dengan  teknik  Dempster-Shafer  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  Parkinson  pada  pasien  atau  pengguna dengan perhitungan gejala yang dialami pasien, sesuai dengan hasil perhitungan yang dilakukan secara manual oleh sistem.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Dempster-Shafer; Parkinson
Abstract− After Alzheimer's disease, Parkinson's disease is the most common neurodegenerative condition affecting people. Millions  of  people,  or  about  1%  of  the  world's  population,  are  affected  by  Parkinson's  disease.  Parkinson's  disease  is  a neurodegenerative condition of the central nervous system that affects the motor system and develops over time. Even though Parkinson's disease is an uncommon condition, a tool is created by utilizing an expert system to identify this condition from the  symptoms  experienced  by  the  patient.  Based  on  the  user's  perceived  trust  value,  the  expert  system  generates  disease opportunities. The Dempster-Shafer approach technique is used to calculate the trust value. The  Dempster-Shafer approach reduces uncertainty and results in a correct diagnosis. the result of the inclusion or deletion of new data, such as details about symptoms  and  disease.  Under  this  approach,  specialists  are  valued  for  the  knowledge  they  possess.  This  method  rewards professionals for the knowledge they possess. Dempster-Shafer This investigation will use a diagnostic approach to Parkinson's disease. Based on the results of the procedure for applying the  Dempster-Shafer method, it was determined that the patient showed some symptoms of Parkinson's disease, and it was determined that the patient had stage 2 Parkinson's disease with an accuracy value of 0.944 or a percentage of 94%. An expert system with the Dempster-Shafer technique can be used to diagnose Parkinson's disease in patients or users by calculating the symptoms experienced by the patient, according to the results of calculations performed manually by the system.
Keywords: Expert System; Dempster-Shafer; Parkinson

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  Parkinson  adalah  kondisi  neurodegeneratif  sistem  saraf  pusat  yang  memengaruhi  sistem  motorik  dan berkembang seiring waktu. Jutaan orang, atau sekitar 1% dari populasi dunia, terkena penyakit Parkinson[1]. Di Indonesia,  yang  totalnya  mencapai  238.452.952  orang,  diperkirakan  876.665  di  antaranya  mengidap  penyakit Parkinson. Dengan frekuensi 1100 kematian pada tahun 2002[2]. Total kasus kematian akibat penyakit Parkinson di Indonesia menempati urutan ke-12 secara global atau ke-5 di Asia. Berdasarkan informasi yang dipublikasikan oleh  organisasi  ahli  saraf  Indonesia.  Bertambahnya  populasi  lanjut  usia  di  negara  maju,  khususnya  di  China, menjadi salah satu penyebab meningkatnya penderita Parkinson[3].
Kerusakan sel saraf di substantia nigra, wilayah otak yang bertanggung jawab untuk produksi dopamin, adalah akar penyebab penyakit Parkinson[4]. Dopamin berfungsi sebagai pembawa pesan antara otak dan daerah sistem saraf yang membantu mengatur dan mengkoordinasikan gerakan tubuh. Gejala penyakit Parkinson pertama kali muncul ketika gerakan tubuh menjadi lamban dan tidak teratur akibat kurangnya dopamin di otak[5]. Gejala penyakit  Parkinson  meliputi  tremor,  bradikinesia,  kekakuan  otot,  penurunan  keseimbangan,  ketidakteraturan postur tubuh, perubahan bicara, konstipasi, anosmia, kelelahan, dan air liur berlebihan.
Banyak peneliti, termasuk Anita Rosana et al., telah mempelajari secara ekstensif penggunaan sistem pakar menggunakan metode Dempster-Shafer. Karena mayoritas masyarakat menggunakan smartphone Android maka dibuatlah penelitian sistem pakar penggunaan metode Dempster-Shafer untuk mendiagnosa penyakit kulit manusia pada platform Android. Sistem tersebut dinilai sebagai sistem yang baik dan praktis untuk digunakan sesuai dengan temuan  uji  MOS  (Mean  Opinion  Score)  yang  mendapatkan  skor  4,35  dari  skala  5[6].  Asyahri  Hadi  dan  rekan menggunakan  metode  Dempster-Shafer  untuk  mendiagnosis  impetigo  pada  balita  secara  akurat,  dengan  skor

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 847 − 854 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3320
kepercayaan  0,75  atau  75%  berdasarkan  gejala  yang  diamati[7].  Dengan  menggunakan  sistem  pakar  dan pendekatan  Dempster-Shafer  berbasis  web,  Kirman  et  al.  mampu  mendiagnosis  disentri  dengan  tingkat kepercayaan 88,4%, yang sejalan dengan perhitungan manual untuk mendiagnosis penyakit saluran cerna[8]. Hasil perhitungan dari aturan kombinasi dengan nilai densitas terbesar 32%, dimana pasien lebih kecil kemungkinannya untuk menderita penyakit obstruktif usus halus, dihasilkan oleh Fifto dan Alex menggunakan teknik  Dempster- Shafer untuk mendiagnosis penyakit usus halus[9]. Dasril dan Sapta Eka melakukan penelitian teknik Dempster- Shafer untuk diagnosis hama dan penyakit bawang merah guna meningkatkan akurasi dengan membagi kuantitas data sesuai dengan jumlah data uji yang digunakan. Perhitungan probabilitas menghasilkan data dengan tingkat akurasi 95%[10]. Doddy dkk. melakukan kajian sistem pakar untuk mendiagnosa gangguan kepribadian dengan menggunakan  teknik  Dempster-Shafer.  Sistem  ini  dapat  menangani  data  jika  terjadi  perubahan  data  dan  dapat merepresentasikan nilai kepercayaan sebagai derajat kepercayaan sehingga lebih mudah untuk digunakan[11].
Teknik Dempster-Shafer dipilih oleh penulis berdasarkan tantangan yang telah diselidiki karena merupakan pendekatan ketidakpastian dalam bentuk penalaran yang akan digunakan untuk memberi nilai kepercayaan pada spesialis  agar  mereka  dapat  membuat  diagnosis  yang  tepat.  Teknik  Dempster-Shafer  akan  digunakan  dalam penelitian ini untuk mendiagnosis penyakit Parkinson berdasarkan gejala atau keluhan pasien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penyakit Parkinson
Penyakit Parkinson mempengaruhi bagian yang signifikan dari populasi yang lebih tua dan merupakan penyakit neurodegeneratif kedua yang paling umum yang mempengaruhi orang setelah penyakit Alzheimer[12]. Penyakit Parkinson  adalah  penyakit  pada  sistem  saraf  pusat  yang  menyebabkan  hilangnya  sel-sel  saraf  (neuron)  di substansia nigra, suatu wilayah batang otak, serta degenerasi dini sel-sel saraf tertentu di basal ganglia, bagian terdalam  dari  otak.  Sel-sel  ini  menjalani  reaksi  neurokimia  (juga  dikenal  sebagai  "neurokimia")  untuk menghasilkan sinyal yang memungkinkan mereka mengoordinasikan gerakan reguler[13].
Gejala  awal  penyakit  Parkinson dapat berkembang  pada  usia  berapa  pun,  namun  tidak  biasa  dan  sangat jarang terjadi sebelum usia 40 tahun. Hal ini sering terjadi antara usia 60 dan 70 tahun. Pasien penyakit Parkinson biasanya berusia 59 tahun[14]. Pasien penyakit Parkinson sering mengalami tremor atau getaran pada jari, ibu jari, tangan, dagu atau bibir, gangguan tulisan tangan, kehilangan bau, kesulitan tidur, kesulitan bergerak atau berjalan, sembelit,  dan  suara  yang  lebih  kecil.  Pasien  dengan  masalah  vokal  atau  bicara  menyumbang  sekitar  90%  dari gejala yang sering diamati pada tahap awal, menurut tes suara pasien[15].
Akan terlambat bagi pasien untuk menerima perawatan medis jika dia terlambat menerima pengetahuan tentang penyakit yang mereka hadapi. Berdasarkan gejala pasien, dokter atau ahli menentukan jenis kondisinya. Sistem  pakar  dapat  diprogram  untuk  menggunakan  keahlian  dokter.  Sistem  pakar  dapat  berfungsi  sebagai penolong  bagi  para  ahli  sekaligus  penasehat  yang  menawarkan  rekomendasi  kepada  pasien.  Perangkat  lunak pengetahuan yang dikenal sebagai sistem pakar memiliki pengalaman dan informasi yang dimasukkan oleh satu atau lebih pakar[16].
Informasi  yang  dimiliki  sistem  ini  merupakan  hasil  diagnosa  penyakit  pasien,  dan  informasi  tersebut menjadi acuan untuk menilai apakah pasien mengalami suatu kondisi atau tidak tanpa harus mengungkapkannya secara langsung kepada dokter spesialis. Teknik Dempster-Shafer dipilih oleh penulis berdasarkan tantangan yang telah diselidiki karena merupakan pendekatan ketidakpastian dalam bentuk penalaran yang akan digunakan untuk memberi nilai kepercayaan pada spesialis agar mereka dapat membuat diagnosis yang tepat.

## 2.2 Metode Dempster-Shafer
Bahkan jika ada banyak jenis penalaran dan model yang sangat rinci dan konsisten, banyak masalah tidak dapat diselesaikan secara lengkap dan konsisten. Dimasukkannya fakta tambahan inilah yang menyebabkan perbedaan ini.  Penalaran  non-monotorik  inilah  yang  digunakan  dalam  kasus  seperti  itu.  Kita  dapat  menggunakan  teori Dempster-Shafer bersama dengan logika untuk menyiasati kontradiksi ini[17].
Untuk  menghitung  probabilitas  suatu  peristiwa,  teori  Dempster-Shafer,  teori  matematika  untuk  bukti berdasarkan fungsi kepercayaan dan penalaran yang masuk akal, menggabungkan berbagai potongan informasi (bukti). Arthur p. Dempster dan Glerur Shafer adalah penulis teori ini[18].
Hipotesis  Dempster-Shafer  biasanya  disajikan  dalam  berbagai  kemungkinan  dan  keyakinan[19]. Keyakinan (Bel) adalah ukuran seberapa kuat tubuh proposisi didukung oleh bukti yang tersedia. Bila bernilai 0 berarti tidak ada bukti, dan bila bernilai 1 berarti ada kepastian mutlak. Plausibility (Pls) akan menurunkan tingkat kepastian berdasarkan bukti. Salah satu cara mengungkapkan keyakinan adalah sebagai berikut:
Bel(X) = ∑ M(Y) Y⊆X (1) Keterangan: Bel(X) : Belief(X) M(Y) : M(Y) = mass function dari (Y) Rumus untuk Plausibility (Pls):

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 847 − 854 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3320
Pls(X) = 1 − Bel(X) = 1 − ∑ M(X ′ ) Y⊆X (2) Keterangan: Bel(X’)  : Belief(X) Pls(X) : Plausibility (X)
M(X’) : mass function dari (X) M(Y) : mass function dari (Y)
Environment dalam teori Dempster-Shafer merupakan kumpulan universes yang diturunkan dari berbagai asumsi. Hanya ada satu elemen environment yang akan cocok dengan respons yang diperlukan dari sekumpulan elemen dari kemungkinan balasan.
Mass function (M) dalam teori Dempster-Shafer merupakan ukuran keyakinan dari suatu evidence (gejala). M3 dapat dibangun sebagai fungsi gabungan dari M1 dan M2 jika diketahui bahwa X dan Y adalah himpunan bagian dari 0, dengan M1 berfungsi sebagai fungsi identitas untuk X dan M2  berfungsi sebagai fungsi identitas untuk Y[20]. Ketika M1 dan M2 digabungkan untuk menghasilkan M3, yang diwakili oleh persamaan berikut:
M3(Z) = ∑ =M1(X).M2(Y) X⋂Y 1−∑ =θM1(X).M2(Y) X⋂Y (3) Keterangan: M3(Z) : Mass function dari evidence (Z) M1(X) : Mass function dari evidence (X) M2(Y) : Mass function dari evidence (Y)

## 2.3 Tahapan Penelitian
Penelitian ini memberikan kerangka untuk menggambarkan tahapan penelitian yang dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian. Tahapan yang dilakukan dalam proses penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Pada  titik  ini,  sebuah  penelitian  diperlukan  untuk  mengangkat  masalah  tersebut  untuk  diperdebatkan  dan membantu mengatasi situasi tersebut.
b. Pengumpulan Data
Langkah kedua adalah tahap pengumpulan data, di mana penulis mengumpulkan informasi yang diperlukan untuk penyelidikan.
c. Studi Literatur
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  studi  literatur,  yang  memerlukan  tindakan  yang  diambil  untuk mengumpulkan informasi dari berbagai buku dan studi sebelumnya.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Tahap  keempat  melibatkan  penggunaan  metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  untuk  memeriksa masalah dan memproses temuan. Teknik Dempster-Shafer digunakan dalam penyelidikan ini.
e. Laporan Penelitian
Pembuatan  laporan  penelitian  adalah  tahap  terakhir.  Jika  studi  telah  dilakukan  dan  hasilnya  telah  dipilih, langkah ini selesai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Knowledge Based (Basis Pengetahuan)
Basis pengetahuan adalah basis data informasi. Informasi basis pengetahuan berasal dari spesialis[21]. Ini adalah komponen yang dimiliki basis pengetahuan ini yang dibutuhkan sistem.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 847 − 854 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3320
Tabel 1. Data dan Bobot pada Gejala Penyakit Parkinson
Kode Gejala Nama Gejala Bobot G001 Tremor 0,5 G002 Gerak tubuh melambat (bradikinesia) 0,8 G003 Otot kaku 0,8 G004 Gangguan koordinasi gerak dan keseimbangan tubuh 0,8 G005 Tegang atau kram 0,3 G006 Postur tubuh tidak normal 0,5 G007 Ekspresi wajah berkurang 0,8 G008 Perubahan pola bicara dan intonasi 0,5 G009 Tulisan tangan lebih kecil atau sulit dibaca 0,5 G010 Gangguan kecemasan 0,8 G011 Mudah lelah 0,3 G012 Kehilangan berat badan 0,3 G013 Depresi 0,8 G014 Mengalami kesulitan menelan makanan (disfagia) 0,8 G015 Tidak adanya minat pada tugas atau pekerjaan 0,1 G016 Produksi air liur berlebih 0,5 G017 Sulit menahan buang air kecil 0,5 G018 Konstipasi atau sembelit 0,3 G019 Masalah tidur 0,8 G020 Indera penciuman berkurang (anosmia) 0,3 Tabel 2. Penyakit Pada Parkinson Kode Penyakit Nama Penyakit P001 Stadium 1 - Ringan P002 Stadium 2 - Sedang P003 Stadium 3 - Parah
Informasi  tentang  pendekatan  Dempster-Shafer  dikumpulkan  dari  wawancara  dan  berbagai  tinjauan literatur.  Untuk  mengumpulkan  informasi  tentang  pentingnya  percaya  pada  suatu  gejala,  kuesioner  diberikan kepada para profesional. Tabel 1 mencantumkan tanggapan kuesioner lain yang mungkin dipilih oleh para ahli.
Tabel 3. Nilai Kepercayaan (Belief)
Kepercayaan terhadap suatu gejala  Nilai Kepercayaan (Belief) Sangat tidak setuju 0.1 Tidak Setuju 0.3 Netral 0.5 Setuju 0.8 Sangat Setuju 1
Pengguna menjadi lebih yakin bahwa gejala ini benar-benar dialami semakin sering mereka berkunjung, yang meningkatkan persentase gagasan yang diterima. Nilai persentase interval kepercayaan yang hasilnya akan ditentukan oleh hasil perhitungan ditampilkan di bawah ini:
Tabel 4. Nilai Persentasi Kepastian Tingkat Persentase Nilai Kemungkinan 0% - 50% Sedikit kemungkinan 51% - 79% Kemungkinan 80% - 99% Kemungkinan Besar 100% Sangat Yakin
3.2 Penerapan Metode Certainty Factor
Gejala pasien harus dibandingkan dengan gejala penyakit sebelum menggunakan teknik Dempster-Shafer, yang kemudian akan digunakan untuk menentukan apakah satu penyakit dapat muncul bersamaan dengan yang lain[22]. Tabel di bawah ini menjadi dasar sampel gejala yang digunakan oleh sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit Parkinson:
Tabel 5. Sampel Data Gejala-Gejala Yang Diderita Pasien Kode Gejala Gejala Penyakit Kode Penyakit Bobot P1 P2 P3 G001 Tremor * * * 0,5

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 847 − 854 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3320
Kode Gejala Gejala Penyakit Kode Penyakit Bobot P1 P2 P3 G002 Gerak tubuh melambat (bradikinesia) * * 0,8 G003 Otot kaku * * * 0,8 G004 Gangguan koordinasi gerak dan keseimbangan tubuh * * 0,8 G005 Tegang atau kram * 0,3 G006 Postur tubuh tidak normal * * * 0,5 G007 Ekspresi wajah berkurang * * * 0,8 G008 Perubahan pola bicara dan intonasi * 0,5 G009 Tulisan tangan lebih kecil atau sulit dibaca * * 0,5 G010 Gangguan kecemasan * 0,8 G011 Mudah lelah * 0,3 G012 Kehilangan berat badan * * 0,3 G013 Depresi * 0,8 G014 Mengalami kesulitan menelan makanan (disfagia) * * 0,8 G015 Tidak adanya minat pada tugas atau pekerjaan * 0,1 G016 Produksi air liur berlebih * * 0,5 G017 Sulit menahan buang air kecil * * 0,5 G018 Konstipasi atau sembelit * * * 0,3 G019 Masalah tidur * * * 0,8 G020 Indera penciuman berkurang (anosmia) * 0,3
Berdasarkan temuan pengumpulan data dan pencarian yang dilakukan oleh para peneliti, gejala Parkinson diidentifikasi, dan ahli memastikan bahwa pasien benar-benar mengalami gejala tersebut. Ketika seorang pasien menunjukkan gejala yang dijelaskan pada tabel 5, penyakit Parkinson dicurigai, sedangkan stadium penyakitnya tidak diketahui. Untuk mengidentifikasi gejala penyakit, pasien harus menunjukkan tremor (G001), bradikinesia (perlambatan  gerakan  tubuh),  penurunan  koordinasi  gerakan  tubuh  dan  keseimbangan  (G004),  mudah  lelah (G011), disfagia (kesulitan menelan makanan) (G014), dan air liur berlebihan (G005) (G016). maka rumus berikut digunakan untuk menghitung Dempster-Shafer.
Langkah  pertama  adalah  mengakui  adanya  kepercayaan  dan  keraguan  yang  tidak  bersahabat  mengenai diagnosis penyakit parkinson dari tremor yang berhubungan dengan tremor (P001, P002, P003). Untuk melakukan diagnosis, metode berikut digunakan:
Penyelesaian menggunakan metode Dempster-Shafer a. G001: Tremor
Tremor merupakan gejala dari parkinson stadium 1 - ringan (P001), stadium 2 - sedang (P002), dan stadium 3 - parah (P003) dengan nilai kepercayaan 0,5.
𝑀 1 (𝑃001, 𝑃002, 𝑃003) = 0,5 𝑀 1 (𝜃) = 1 − 0,5 = 0,5
b. G002 : Gerak tubuh melambat (bradikinesia)
Gerak tubuh melambat (bradikinesia) merupakan gejala dari stadium 1 - ringan (P001) dan stadium 2 - sedang (P002) dengan nilai kepercayaan 0,8.
𝑀 2 (𝑃001, 𝑃002) = 0,8 𝑀 2 (𝜃) = 1 − 0,8 = 0,2
Setelah mendapatkan nilai dentitas dari G001 dan G002, selanjutnya dapat dilakukan kombinasi perhitungan terhadap dua gejala yang dialami dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Aturan Kombinasi M 3
M 2 (P001, P002) M 2 ( 𝜽 ) 0.8 0.2 M 1 (P001, P002, P003) P001, P002 P001, P002, P003 0,5 0,4 0,1 M 1 ( 𝜽 ) P002, P002 𝜃 0,5 0,4 0,1 Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 3 . 𝑀 3 (𝑃001, 𝑃002, 𝑃003) = 0,1 1−0 = 0,1
𝑀 3 (𝑃001, 𝑃002) = 0,4+0,4 1−0 = 0,8
𝑀 3 (𝜃) = 0,1 1−0 = 0,1
Nilai kemungkinan paling kuat adalah terhadap stadium 2 (P002) dan stadium 3 (P003) yaitu sebesar 0,8 atau 80%.
c. G004 : Gangguan koordinasi gerak dan keseimbangan tubuh

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 847 − 854 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3320
Gangguan koordinasi gerak dan keseimbangan tubuh  merupakan gejala dari stadium 2  - sedang (P002) dan stadium 3 - parah (P003) dengan nilai kepercayaan 0,8.
𝑀 4 (𝑃002, 𝑃003) = 0,8 𝑀 4 (𝜃) = 1 − 0,8 = 0,2 Jika diilustrasikan dalam tabel 7.
Tabel 7. Aturan Kombinasi M 5 M 4 (P002, P003) M 4 (ø) 0,8 0,2 M 3 (P001, P002, P003) P002, P003 P001, P002, P003 0,1 0,08 0,02 M 3 (P002, P003) P002, P003 P002, P003 0,8 0,64 0,16 M 3 (ø) P002, P003 ø 0,1 0,08 0,02 Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 5 . 𝑀 5 (𝑃001, 𝑃002, 𝑃003) = 0,02 1−0 = 0,02
𝑀 5 (𝑃002, 𝑃003) = 0,08+0,64+0,08+0,16 1−0 = 0,96
𝑀 5 (𝜃) = 0,02 1−0 = 0,02
Nilai kemungkinan paling kuat adalah terhadap stadium 2 (P002) dan stadium 3 (P003) yaitu sebesar 0,96 atau 96%.
d. G011 : Mudah lelah
Gejala mudah lelah merupakan gejala dari stadium 2 - sedang (P002) dengan nilai kepercayaan 0,3. 𝑀 6 (𝑃002) = 0,3 𝑀 6 (𝜃) = 1 − 0,3 = 0,7 Jika diilustrasikan dalam tabel 8.
Tabel 8. Aturan Kombinasi M 7 M 6 (P002) M 6 (ø) 0,3 0,7 M 5 (P001, P002, P003) P002 P001, P002, P003 0,02 0,01 0,01 M 5 (P002, P003) P002 P002, P003 0,96 0,29 0,67 M 5 (ø) P002 ø 0,02 0,3 0,01 Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 5 .
𝑀 7 (𝑃001, 𝑃002, 𝑃003) = 0,01 1−0 = 0,01
𝑀 7 (𝑃002, 𝑃003) = 0,67 1−0 = 0,67
𝑀 7 (𝑃002) = 0,01+0,29+0,3
1−0 = 0,6 𝑀 7 (𝜃) = 0,01 1−0 = 0,01
Nilai kemungkinan paling kuat adalah terhadap stadium 2 (P002) dan stadium 3 (P003) yaitu sebesar 0,67 atau 67%.
e. G014 : Disfagia merupakan gangguan kesulitan menelan makanan
Gangguan  kesulitan  menelan  makanan  merupakan  gejala  dari  parkinson  stadium  2  –  sedang  (P002)  dan stadium 3 – parah (P003) dengan nilai kepercayaan 0,8.
𝑀 8 (𝑃002, 𝑃003) = 0,8 𝑀 8 (𝜃) = 1 − 0,8 = 0,2 Jika diilustrasikan dalam tabel 9.
Tabel 9. Aturan Kombinasi M 9
M 8 (P002, P003) M 8 (ø) 0,8 0,2 M 7 (P001, P002, P003) P002, P003 P001, P002, P003 0,01 0.011 0.003 M 7 (P002, P003) P002, P003 P002, P003 0,67 0.54 0.13

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 847 − 854 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3320
M 8 (P002, P003) M 8 (ø) 0,8 0,2 M 7 (P002) 0,59 P002 0,48 P002 0,12 M 7 (ø) P002, P003 ø 0,01 0,01 0,003 Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 9 .
𝑀 9 (𝑃001, 𝑃002, 𝑃003) = 0,003
1−0 = 0,003
𝑀 9 (𝑃002, 𝑃003) = 0,011+0,54+0,01+0,13 1−0 = 0,694 𝑀 9 (𝑃002) = 0,48+0,12 1−0 = 0,594
𝑀 9 (𝜃) = 0,003 1−0 = 0,003
Nilai kemungkinan paling kuat adalah terhadap stadium 2 (P002) dan stadium 3 (P003) yaitu sebesar 0,694 atau 69%.
f. G016 : Produksi air liur berlebih
Produksi air liur yang berlebihan merupakan gejala penyakit parkinson dari stadium 2  – sedang (P002) dan stadium 3 – parah (P003) dengan nilai kepercayaan 0,5.
𝑀 10 (𝑃001, 𝑃002, 𝑃003) = 0,5 𝑀 10 (𝜃) = 1 − 0,5 = 0,5 Jika diilustrasikan dalam tabel 10.
Tabel 10. Aturan Kombinasi M 11
M 10 (P002) M 10 (ø) 0,5 0,5 M 9 (P001, P002, P003) P002 P001, P002, P003 0,003 0.001 0.001 M 9 (P002, P003) P002 P002, P003 0,694 0.347 0.347 M 9 (P002) 0,594 P002 0,297 P002 0,297 M 9 (ø) P002 Ø 0,003 0,001 0,001 Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 11 .
𝑀 11 (𝑃001, 𝑃002, 𝑃003) = 0,001
1−0 = 0,001
𝑀 11 (𝑃002, 𝑃003) = 0,347
1−0 = 0,347
𝑀 11 (𝑃002) = 0,001+0,347+0,297+0,001+0,297 1−0 = 0,944
𝑀 11 (𝜃) = 0,001 1−0 = 0,001
Nilai  terbesar  untuk  setiap  kombinasi  gejala  yang  diperlukan  untuk  mendiagnosis  penyakit  Parkinson adalah 0,944, atau 94%, menurut hasil perhitungan metode Dempster-Shafer menggunakan enam gejala. Proporsi kesimpulan menunjukkan bahwa pasien kemungkinan besar menderita penyakit Parkinson pada stadium 2, atau stadium menengah.

## 4. KESIMPULAN
Ketika  menggunakan  sistem  pakar,  teknik  Dempster-Shafer  pertama-tama  harus  diterapkan  pada  basis pengetahuan, menginisialisasi nilai densitas, dan data gejala, dan kemudian diperoleh nilai keputusan. Diharapkan masyarakat dapat lebih mudah mengidentifikasi penyakitnya setelah penelitian sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit Parkinson ini selesai. Hasil akhir dari penelitian ini menghasilkan diagnosis yang akurat dengan sampel data gejala yang digunakan sebesar 94% dan diagnosis kemungkinan tinggi memiliki penyakit Parkinson stadium sedang, dimana pendekatan ini mencari kepercayaan diagnostik berdasarkan metode Dempster-Shafer.

## REFERENCES
[1] T. Purworejo, R. Hardjo, R. Soeradji, and T. Klaten, “keparahan penyakit Parkinson,” Berk. NeuroSains, vol. 18, no. 3, pp. 130–135, 2019.
[2] L.  Lindayani,  D.  Marfuah,  D.  A.  Sudrajat,  and  E.  Supriatin,  “Literature  Review  Efektivitas  Latihan  Aerobik  Dalam Meningkatkan Fungsi Motorik Pada Lansia Dengan Penyakit Parkinson,” J. Risenologi, vol. 6, no. 1a, pp. 100–108, 2021.
[3] R. Setiarini and Subagya, “Profil Pasien Parkinson Di Poliklinik Saraf RSUP Dr. Sardjito,” J. Kedokt., vol. 1, no. 2, pp.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 847 − 854 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3320
169–175, 2016.
[4] G. Gunawan, “Parkinson and Stem Sel Therapy,” Fak. Kedokt. Univ. Brawijaya, pp. 39–46, 2017.
[5] N. Anestya, G. N. Saputra, A. Alam, and P. Yollamanda, “Manifestasi Neurooftalmologi pada Penyakit Parkinson dan Gangguan Gerak Lainnya,” Cermin Dunia Kedokt., vol. 49, no. 3, p. 129, 2022, doi: 10.55175/cdk.v49i3.1767.
[6] A. Rosana, G. Pasek, S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit pada Manusia dengan Metode Dempster-Shafer  (Expert  System  of  Diagnosing  Skin  Disease  of  Human  being  using  Dempster-Shafer  Method),”  J- Cosine, vol. 4, no. 2, pp. 129–138, 2020, [Online]. Available: http://jcosine.if.unram.ac.id/
[7] 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, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.1901.
[8] K. Kirman, A. Saputra, and J. Sukmana, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Lambung Dan Penanganannya Menggunakan Metode Dempster-Shafer,” Pseudocode, vol. 6, no. 1, pp. 58–66, 2019, doi: 10.33369/pseudocode.6.1.58- 66.
[9] F. Nugroho and A. U. Bani, “Penerapan Metode Dempster-Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Usus Halus,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 243, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3468.
[10]  D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Dempster-Shafer,” Komputika  J. Sist. Komput., vol. 9, no. 2, pp. 85–93, 2020, doi: 10.34010/komputika.v9i2.2884.
[11]  D.  T.  Yuwono,  A.  Fadlil,  and  S.  Sunardi,  “Implementasi  Metode  Dempster-Shafer  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Gangguan Kepribadian,” J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 9, no. 1, p. 25, 2019, doi: 10.21456/vol9iss1pp25-31.
[12]  R. Hari et al., “Education Of Early Detection Parkinson ’ s Disease To Cadres In Primary Health Care For,” vol. 9, no. September, pp. 1012–1018, 2022.
[13]  D.  D.  Mahendra  and  A.  Zarkasi,  “Rancang  Bangun  Sendok  Parkinson  Menggunakan  ESP-32  Dan  Metode Complementary Filter,” pp. 46–51, 2020.
[14]  M. N. Halim, A. Zarkasih, A. D. Nastiti, I. Komputer, U. Sriwijaya, and A. P. Parkinson, “Implementasi Logika Fuzzy Pada Sendok Makan Penderita Parkinson,” J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. Univ. Sriwij., vol. 12, no. 1, pp. 4–13, 2020.
[15]  M. A. Little, P. E. McSharry, E. J. Hunter, J. Spielman, and L. O. Ramig, “Suitability of dysphonia measurements for telemonitoring  of  Parkinson’s  disease,”  IEEE  Trans.  Biomed.  Eng.,  vol.  56,  no.  4,  pp.  1015–1022,  2009,  doi: 10.1109/TBME.2008.2005954.
[16]  A. Supiandi and D. B. Chandradimuka, “Sistem Pakar Diagnosa Depresi Mahasiswa Akhir Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Mobile,” J. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 102–111, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i1.2872.
[17]  D. D. Satriawan, E. Kumalasari, and A. Hamzah, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Pada Kelinci Berbasis Web,” J. Scr., vol. 4, no. 2, pp. 148–155, 2017.
[18]  Y. Wiguna, F. Taufik, and A. H. Nasyuha, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Batu Karang Menggunakan Metode Dempster-Shafer,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 5, no. 1, p. 66, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i1.4793.
[19]  H.  Nahumury,  A.  Mulyani,  and H.  Nurdin,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MENDIAGNOSA  PENYAKIT VIRUS  CORONA  (  COVID-19  )  MENGGUNAKAN  METODE  DEMPSTER-SHAFER  JISAMAR  (  Journal  of Information System , Applied , Management , Accounting and Researh ) p-ISSN : 2598-8700 ( Printed ) JISAMAR ( Journal of Info,” JISAMAR, J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 4, no. 4, pp. 207–214, 2020.
[20]  R.  Ardiansyah,  F.  Fauziah,  and  A.  Ningsih,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Awal  Penyakit  Lambung  Menggunakan Metode  Dempster-Shafer  Berbasis  Web,”  J.  Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa,  vol.  24,  no.  3,  pp.  182–196,  2019,  doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2395.
[21]  K. Ade and D. Zaliludin, “Bakteri Salmonella Dan Obat Penanganannya,” no. Selisik, 2018.
[22]  T. Puspitasari, B. Susilo, and F. F. Coastera, “Tunagrahita Berbasis Web,” J. Rekursif, vol. 4, no. 1, pp. 1–13, 2016.