## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 199 - 208

## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tumor Phyllodes Pada Wanita Menggunakan Metode Dempster Shafer

## Ratnida Saragih
Program Studi Teknik Informatika, STMIk Budi Darma, Medan, Indonesia Email : 1 ratnidasaragih@gmail.com
Abstrak − Sistem pakar adalah sistem yang menggabungkan pengetahuan manusia kedalam komputer yang dirancang untuk menirukan keahlian seorang pakar dalam menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan para ahli, dan dengan adanya sistem pakar dapat membantu para dokter untuk mendapatkan informasi dalam mendiagnosa penyakit. Tumor phyllodes merupakan neoplasma fibroepitelial keganasan payudara yang jarang ditemukan dan penyakit ini juga cukup langkah, insidensnya hanya sekitar 0,3-0,9% dari seluruh tumor payudara, tumor ini muncul dan terus membesar, adapun beberapa jenis kategori penyakit tumor    phyllodes  dalam  kategori  ganas  dan  jinak  yaitu  kanker  mammae,  tumor  fibroadenoma,  penyakit  mastitis,  penyakit ginekomastia, kanker paget. Dengan menerapkan metode dempster shafer ini bertujuan untuk mendiagnosa penyakit tumor phyllodes  berdasarkan  gejala  tumor  phyllodes,  dari  hasil  penelitian  diharapkan  dapat  mempermudah  para  dokter  dalam memberikan hasil diagnosa dengan akurat, sehingga memberikan hasil yang sesuai gejala-gejala yang dirasakan pasien.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Penyakit Tumor Phyllodes, Metode Dempster Shafer .
Abstract −Expert system is a system that combines human knowledge into a computer designed to mimic the expertise of an expert in solving problems such as those done by experts, and with the existence of an expert system can help doctors get information in diagnosing disease. Phyllodes tumors are rare fibroepithelial malignancy neoplasms and this disease is also quite a step, the incidence is only about 0.3-0.9% of all breast tumors, these tumors appear and continue to grow, while some types of  phyllodes  tumor  disease  in  the  malignant  category  and  benign,  mammary  cancer,  fibroadenoma  tumor,  mastitis, gynecomastia,  paget  cancer.  By  applying  the  shafer  dempster  method  aims  to  diagnose  phyllodes  tumor  disease  based  on phyllodes tumor symptoms, the results of the study are expected to make it easier for doctors to provide diagnostic results accurately, so as to produce results that match the patient's symptoms.
Keywords : Expert System, Phyllodes Tumor Disease, Dempster Shafer Method

## 1. PENDAHULUAN
Kecerdasan  buatan (Artificial  Intelligence) atau  AI,  yaitu intelligence yang  merupakan  sistem  yang  dimasukan kedalam suatu komputer agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang dilakukan manusia dan  dapat diharapkan dapat menyelesaikan masalah  yang biasanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli dalam bidang yang bersangkutan dari sejumlah fakta yang ada seperti yang biasa yang dilakukan oleh pakar yang dapat membantu dan memberikan solusi dalam mengambil keputusan dengan pengetahuan.
Sistem pakar (Expert System) pertama kali dikembangkan oleh komunitas Artificial  intellegence (AI) pada pertengahan tahun 1960. Sistem pakar yang muncul pertama kali adalah general-purpose problem solver (GPS) yang  dikembangkan  oleh  Newel  dan  Simon  (Turban,  1995).  Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  yang  dirancang untuk  dapat  menirukan  keahlian  seorang  pakar  dalam  memecahkan  suatu  masalah  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli [1].
Tumor  phyllodes  merupakan  neoplasma  fibroepitelial  keganasan  payudara  yang  jarang  ditemukan. insidensnya hanya sekitar 0,3-0,9% dari seluruh tumor payudara. tumor phyllodes umumnya unilateral, tunggal, tidak nyeri, dengan benjolan yang dapat teraba. Tumor ini  muncul dan terus membesar, atau berupa benjolan yang awalnya menetap lalu bertambah besar dalam beberapa bulan terakhir. Pada pemeriksaan fisik payudara, tumor phyllodes berupa benjolan lunak dan bulat, mirip fibroadenoma, namun  berukuran besar (>2-3 cm).3,4  Tumor dapat  terlihat  jelas  jika  cepat  membesar.  pembesaran  cepat  tidak  selalu  mengindikasikan  sifat  ganas.  Terlihat mengilat  dengan  permukaan  kulit  seperti  teregang  disertai  pelebaran  vena  permukaan  kulit.  Tumor  phyllodes sangat jarang ditemukan pada laki-laki, namun paling sering kasusnya ditemukan pada wanita kisaran usiaya 50 tahun,  Ada  beberapa  jenis  kategori  penyakit  tumor  phyllodes  dalam  kategori  ganas  dan  jinak  yaitu  :  kanker mammae, tumor fibroadenoma, penyakit mastitis, penyakit ginekomastia, kanker paget.
Umumnya banyak orang engan atau sungkan ke dokter ketika merasakan adanya benjolan yang awalnya menetap lalu bertambah besar. bahwa mereka menderita penyakit tumor phyllodes, ketidaktahuan ini disebabkan minimnya  informasi  mengenai  penyakit  tumor  phyllodes  dan  gejala-gejalanya,  minimya  tenaga  kerja  dokter spesialis (pakar) tentang penyakit tumor phyllodes dan juga biaya konsultasi yang cukup mahal, oleh karena itu diperlukan suatu sistem sebagai alat bantu dalam penentuan jenis penyakit tumor phyllodes apakah yang diderita oleh pasien. Dengan adanya sistem yang dibuat ini seseorang dapat menjadi lebih tahu dan paham tentang penyakit tumor  phyllodes  serta  gejala-gejala  umumnya,  sistem  pakar  ini  bertujuan  untuk  mendiagnosa  penyakit  tumor phyllodes berdasarkan gejala yang dirasakan.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 199 - 208
Dari  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  pada  sapi  dan  sistem  pakar diagnosa jenis penyakit tumor pada wanita menggunakan metode Dempster Shafer. Metode  dempster shafer ini bertujuan  supaya  orang  awam  bisa  mengetahui  penyakit  apa  yang  yang  dideritanya  berdasarkan  gejala  yang dirasakan tanpa harus bertemu dengan langsung dengan dokter spesialis (pakar). Karena keakuratannya hasilnya sudah sesuai dengan perhitungan yang diharapkan. Dengan demikian pada penelitian ini metode dempster shafer sangat efektif dan tepat untuk mendeteksi atau mendiagnosa suatu penyakit pada wanita dan penyakit paru [2].
Implementasi metode dempster shafer adalah suatu metode sistem pakar yang digunakan oleh pakar-pakar untuk mendiagnosa suatu gejala-gejaa dan penyebab dari penyakit tersebut. Metode dempster ini menggunakan parameter  nilai  bobot  densitas  yang  diperoleh  dari  pakar  yang  kemudian  dianalisis  untuk  mendapatkan  hasil diagnosa  pada  wanita  dan  nilai  probabilitas  terkena  penyakit  penyakit  bisa  hampir  pasti  dan  sangat  yakin kebenarannya kemudian di impementasikan kedaam sistem pakar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah suatu sistem yang dirancang untuk dapat menirukan keahlian seorang pakar dan menjawab pertanyaan dan memecahkan suatu  masalah  didalam kehidupan sehari-hari  didalam  dunia medis, sistem pakar sangat dibutuhkan dalam pengambilan keputusan dari seorang pakar dan bekerja dalam semua hal seperti seorang pakar. Suatu usaha keras jauh lebih kuat dari pada halnya suatu proses peniruan dari sesuatu yang nyata beserta keadaan sekelilingnya dalam bidang atau hal. Dan tujuan umum penyelesaian dalam  pemecahan masalah masih jauh dari apa yang diharapkan. Namun sistem pakar sangat berfungsi dalam batasan input yang diperbolehkan bagi sebuah fungsi. Hal ini dibuktikan bahwa sistem pakar telah banyak aplikasinya dalam berbagai bidang dikalangan zaman saat ini, seperti bisnis, kedokteran, ilmu pengetahuan, dan teknik. Dan memberikan solusi permasalahan dalam bidang domain [1].

## 2.2 Metode Dempster-Shafer
Metode Dempster Shafer merupakan suatu metode ketidakpastian berupa teori matematis dari bukti. Teori tersebut dapat  memberikan  sebuah  cara  untuk  menggabunkan  bukti  dari  beberapa  sumber  dan  mendatangkan  atau memberikan  tingkat  kepercayaan  atau  direpresentasikan  melalui  fungsi  kepercayaan  dimana  mengambil  dari seluruh  bukti  yang  tersedia  [1].  Kemudian  teori  dempster  shafer  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Arthur P.Dempster  and  Glenn  Shafer,  yang  melakukan  percobaan  ketidakpastian  dengan  range  probabilitas  dari  pada sebagai probabilitas tunggal. Kemudian pada tahun 1976 shafer mempublikasikan teori Dempster pada buku yang berjudul Mathematical Theory of Evident, menunjukan suatu cara untuk memberikan nilai keyakinan sesuai fakta yang dikumpulkan. Pada teori ini dapat membedakan ketidakpastian  dan ketidaktahuan. Teori Dempster-Shafer adalah representasi, kombinasi dan propogasi ketidakpastian, dimana teori ini memiliki karekteristik yang secara insitutitif dengan sesuai dengan cara berpikir seorang pakar, namun dasar matematika yang kuat. Metode Dempster shafer dapat digunakan untuk menangani informasi epistemic atau juga ketidaktahuan atau kekurangan informasi.
Secara umum teori Dempster Shafer ditulis dalam suatu interval: [Belief,Plausibility] Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence dalam  mendukung suatu himpunan proposisi. Jika bernilai  0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence, dan jika m bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian. Plausibility (Pls) akan mengurangi tingkat kepercayaan dari evidence. Secara umum Teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval :
[Belief, Plausibility]...................................................................................... (1)
1. Belief
Belief  (Bel) adalah  ukuran  kekuatan  evidence  (gejala)  dalam  mendukung  suatu  himpunan  bagian.  Jika bernilai  0  maka  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada  evidence,  dan  jika  bernilai  1  menunjukan  adanya kepastian.
2. Plausibility
Plausibility juga bernilai 0 sampai 1, jika kita yakin terhadap –s , maka dapat dikatakan bahwa Bel(-s) =1, dan P1(-s) =0. Plausibility mengurangi kepercayaan dari evidence. Teori Dempster-Shafer kita mengenal adanya frame of discernment yang dinotasikan θ dan mass function yang dinotasikan dengan m frame ini merupakan semesta  pembicaraan  dari  sekumpulan  hipotesis  sehingga  disebut  dengan environment . Plausibility (P1) dinotasikan sebagai :
[P1]s = 1 – Bel(-s)] ................................................................................. (2)
3. Mass Function
Mass  Function dalam  teori Dempster-Shafer adalah  tingkat  kepercayaan  dari  suatu evidence  measure sehingga  dinotasikan  dengan (m) .  Untuk  mengatasi  sejumlah evidence pada  teori  dembpster-shafer menggunakan aturan yang lebih dikenal dengan Dempster’s Rule of Combination .

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 199 - 208
Dimana :   =  =  − =  Y X z Y X Y m X m Y m X m Z Mi ) ( 2 ) ( 1 1 ) ( 2 ) ( 1 ) ( .................................................... (3)
Keterangan : m1(X) adalah mass function dari evidence X.
m2(Y) adalah mass function dari evidence Y.
m3(Z) adalah mass function dari evidence Z. θ = Himpunan Kosong

## 2.3 Tumor Phyllodes
Tumor phyllodes merupakan neoplasma fibroepitelial  keganasan payudara yang jarang ditemukan. insidensnya hanya sekitar 0,3-0,9% dari seluruh tumor payudara. tumor phyllodes umumnya unilateral, tunggal, tidak nyeri, dengan benjolan yang dapat teraba. Adapun  jenis tumor phyllodes yang sering terjadi kasusnya pada pasien adalah tumor phyllodes jenis  malignant(kanker), phyllodes jenis benign (bukan kanker), malignant merupakan kanker pada  payudara  yang  jenisnya  sangat  ganas  yang  bisa  menimbulkan  kanker  payudara  snagat  ganas  dan menimbulkan kematian dan sedangkan benign merupakan jenis tumor pada payudara yang sifatnya jinak tapi juga sangat berbahanya, Apabila gejala tersebut dibiarkan begitu akan mengakibatkan resiko yang sangat besar yang menimbukan kanker dan  mengakibatkan komplikasi dan kematian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  prosedur  kerja  yang  telah  dibuat,  pada  analisis  sistem  untuk  sistem  pakar  penyakit  tumor  phyllodes  pada wanita  ini  dilakukan  pengumpulan  data  dan  analisis  kebutuhan.  Pengumpulan  data  yaitu  dengan  melakukan konsultasi  dengan  dokter  spesialis,  dilakukan  untuk  memperoleh  beberapa  informasi  yang  berkaitan  dalam pembuatan  sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  tumor  phyllodes  yaitu,  berupa  data  gejala,  data  penyakit,  data hubungan  gejala  dan  penyakit.  Dalam  tahap  anaisis  ini  terdiri  dari  kebutuhan  proses,  kebutuhan  masukan  dan kebutuhan keluaran, analisis kebutuhan proses, yaitu menjelaskan bagaimana  sistem akan bekerja, proses-proses apa yang digunakan, mulai dari masuknya data input yang kemudian di proses oleh sistem hingga menjadi data output (tampilan akhir sistem).
Dalam membangun sistem pakar, yang perlu diperhatikan dan dilakukan terhadap tahap analisis :
1. Menentukan  masalah  yang  akan  dibangun  sistem  pakar  tersebut.  Sistem  pakar  yang  akan  dirancang merupakan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit tumor phyllodes pada wanita.
2. Mengumpulkan data-data yang diperlukan untuk membangun sistem yaitu berupa jenis kondisi dan gejala- gejala yang dialami pasien serta penanganan dan solusi yang paling tepat.
3. Menentukan  metode  penyelesaian  dari  permasalahan  tersebut,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode dempster shafer.
4. Menerapkan  metode  dempster  shafer  untuk  penyelesaian  masalah  tentang  penyakit  tumor  phyllodes menentukan hasil diagnosa.
Berikut adalah gejala-gejala umum yang terdapat pada penyakit Tumor  Phyllodes dapat dilihat pada tabel 1. gejala berikut ini.
Tabel 1. Tabel Gejala Penyakit Tumor  Phyllodes No Nama Gejala Kode Gejala 1. Warna payudara berbeda G1 2. Payudara terasa gatal G2 3. Payudara terasa nyeri dan sakit G3 4. Timbul nyeri dipayudara dan punggung G4 5. Muncul Benjolan Pada Ketiak G5 6. Payudara mengeluarkan cairan G6 7. Payudara membengkak G7 8. Ukuran  payudara tidak normal G8 9. Bengkak pada salah satu puting payudara G9 10. Kerutan disekitar payudara G10 11. Kulit tampak memerah seperti memar G11 12. Benjolan  ketiak dan endema lengan G12 13. Tubuh meriang dan demam G13 14 Benjolan mudah bergeser G14 15. Timbul bintil kemerahan G15 16. Timbul kemerahan pada payudara G16

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 199 - 208
No Nama Gejala Kode Gejala 17. Nyeri yang tidak kunjung  hilang  pada salah satu ketiak G17 18 Detak jantung cepat G18 19 Muncul benjolan halus sekitar payudara G19 20 Puting menjadi datar G20 21 Konsistensi Benjolan  terasa kenyal dan padat G21 Tabel 2. Rule Gejala Untuk Masing-Masing Penyakit Kode Nama Penyakit Gejala Masing-Masing penyakit P1 Kanker Mammae (cocrinoma Mammae) 1. Warna payudara berbeda 2. Payudara terasa gatal
3. Timbul nyeri dipayudara  dan punggung 4. Muncul Benjolan halus sekitar payudara 5. Payudara mengeluarkan cairan 6. Ukuran payudara tidak normal 7. Kerutan disekitar payudara 8. Muncul benjolan pada ketiak P2 Tumor fibroadenoma (FAM)  1. Muncul Benjolan padat sekitar payudara 2. Tidak Terasa sakit
3. Kulit tampak merah seperti memar 4. Konsistensi Benjolan  terasa kenyal dan padat 5. Mudah bergeser saat disentuh 6. Muncul benjolan pada ketiak P3 Penyakit Mastitis 1. Kulit tampak merah seperti memar 2. Bengkak pada salah satu puting payadara
3. Keluarnya cairan dari puting, bisa berupa darah dan bukan darah
4. Nyeri  yang tidak kunjung  hilang  pada salah satu ketiak 5. Payudara membengkak 6. Muncul benjolan pada ketiak 7. Tubuh meriang dan demam 8. Detak jantung cepat P4 Kista payudara 1. Payudara terasa Nyeri dan sakit 2. Benjolan halus sekitar payudara 3. Benjolan mudah bergeser 4. Puting susu mengeluarkan cairan 5. Payudara membengkak P5 Penyakit ginekomastia 1. Payudara terasa kenyal dan kencang jika disentuh 2. Puting susu mengeluarkan cairan 3. Payudara membesar 4. Tidak muncul rasa sakit
5. Tidak muncul rasa sakit 6. Payudara Nyeri dan sakit 7. Benjolan halus sekitar payudara P6 Kanker Paget 1. Payudara terasa  gatal 2. Timbul bilntil kemerahan 3. Puting susu mengeluarkan cairan 4. Timbul kemerahan pada payudara
5. Benjolan halus sekitar payudara
6. Puting menjadi datar
Berikut ini merupakan basis pengetahuan yang berisikan jenis penyakit yang mendukung perilaku gejala- gejala tumor phyllodes pada wanita dapat dilihat pada tabel 3. berikut ini.
Tabel 3. Analisis Penyakit Phyllodes
Kode Nama Penyakit P1 Kanker Mamae (Conrinoma Mammae) P2 Tumor fibroadenoma (FAM) P3 Penyakit  Mastitis P4 Kista Payudara

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 199 - 208
Kode Nama Penyakit P5 Penyakit Ginekomastia P6 Kanker Paget

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Proses pengambilan kesimpulan dengan metode dempster-shafer adalah pertama user memilih gejala satu gejala yang disediakan, selanjutnya sistem akan menghitung nilai belief (nilai densitas gejala) dan nilai plausibility. Jika banyaknya  gejala  yang  dimasukkan  hanya  satu  merajuk  kepad  penyakit  ‘X’,  maka  konkulasi  terakhir  adalh penyakit ‘X’ tersebut. Tetapi jika user mengimputkan gejala kedua dan sterusnya maka sistem akan menghitung nilai belief (nilai densitas) dan nilai plausibility pada gejala kedua.
Setelah  didapatkan  nilai  desnistas  gejala  satu  dan  gejala  kedua  maka  sistejm  akan  menghitung  nilai kombinasi kedua gejala tersebut. Yaitu m3, densitas  baru  yang merupakan kambinasi perhitungan anaara nilai densistas pertama (m1) dan denistas kedua (m2) gejala.  Pada perhitungan ini jika anatar variabel dalam m1 dan m2  terdaat  variabel  yang  sama,  maka  variabel  evisencial  conflict=  0,  tetapi  jika  terdapat  variabel  sama  nilai evidential conflict akan diperhitungkan sebagai pembagi hasil perhitungan anatara m1 dan m2. jika sudah tidak ada  lagi  gejala  yang  dimasukkan,  makahasil  mass  function  akan  dicek,  jika  nilai  mas  function-nya  =  0  maka penyakit  tidak  diketahui,  tetapi  jika  terdapat  nilai  mass  function,  maka  hasil  konkulasi  berdasarkan  penyakit dengan nilai function tersbesar( densitas paling tinggi) Contoh : warna payudara berbeda dengan, nilai m = 0.8 maka nilai m (q) = 1-0.8 = 0.2. Selanjutnya dapat, dilihat pada tabe berikut ini :
Tabel 4. Penentuan  Nilai Densititas Kode P1 P2 P3 P4 P5 P6 Belief Plausibility G1 * 0.7 0.3 G2 * 0.7 0.3 G3 * * * 0.6 0.4 G4 * 0.8 0,2 G5 * * * * * 0.7 0.3 G6 * * * 0.8 0.2 G7 * * 0.7 03 G8 * * 0.8 0.2 G9 * 0.6 0.4 G10 * 0.8 0.2 G11 * * 0.7 0.3 G12 * 0.6 0.4 G13 * 0.6 0.4 G14 * 07 0.3 G15 * 0.6 0.4 G16 * 0.5 0.5 G17 * 0.6 0.4 G18 * 0.5 0.5 G19 * * * 0.8 0,2 G20 * 0,6 0,4 G21 * 0,6 0,4
Berdasarkan  basis  data  pengetahuan  pada  tabel  3.4  diketahui  bahwa  ada  beberapa  penyakit  yang  akan memiliki gejala yang sama. Hasil dari kombinasi tersebut akan digunakan pada saat menunjukkan adanya gejala baru dengan fungsi  densititas m 3. Baris pertama berisi  semua himpunan bagian pada gejala pertama dengan m 1 sebagai fungsi densitas dan kolom pertama berisi himpunan bagian pada gejala kedua dengan m 2 sebagai fungsi densititas. Dari tabel diatas, sistem yang dapat memberikan informasi mengenai tumor phyllodes, jika gejala tumor phyllodes sesuai dengan yang di input, maka rule yang digunakan untuk penyakit mendiagnosa tumor phyllodes. Berikut ini adalah kaidah rule  masing-masing dari kesuluruhan penyakit :
R1 :IF “G1“ AND“ G2“AND “G4“ AND“ G5“ AND“ G8“ AND“ G10 THEN P1.
R2 :  IF “ G5“ AND“G 11“AND “G21”THEN P2. R3 : IF“G5“AND“G6“AND“G7“AND“G19”  THEN P3. R4 : IF “G3”AND“G5”AND“G6” AND”G7” AND”G19”  THEN P4. R5 : IF “G3”AND”G5”AND”G6” AND”G8” AND”G19”   THEN P5.
R6 : IF “G3”AND”G12”AND”G15”AND”G16”AND”G19” AND”G20” THEN P6.
Berikut  5  gejala-gejala  yang  diambil  pengguna  (user)  sebagai  gejala  yang  paling  umum  yang  dirasakan penderita penyakit tumor phyllodes berdasarkan hasil konsultasi yaitu :

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 199 - 208
Tabel 5. Gejala Umum Penyakit Tumor Phyllodes No Kode Gejala-Gejala Bobot 1 G3 Payudara Terasa Nyeri 0.6 2 G6 Payudara Mengeluarkan Cairan 0.8 3 G7 Payudara Membengkak 0.7 4 G8 Ukuran Payudara Tidak Normal 0.8 5 G19 Muncul Benjolan Halus Sekitar Payudara 0.8
Dari  gejala  tersebut  maka  ditentukan  bobot (belief) untuk  dempster  shafer  yang  akan  menentukan probabilitas jenis penyakit tumor phyllodes yang diderita oleh pasien dapat dilihat pada tabel 6. berikut :
Tabel 6. bobot (belief) No Nilai Bobot Persentase Nilai Densitas (%) Keterangan 1 1 100% Sangat pasti 2 0,75-0,99 75% Pasti 3 0,50-0,74 50% Cukup pasti 4 <0,50 25% Kurang pasti Tabel 7. Tipe Penyakit Tumor Phyllodes Jenis Penyakit Tumor Phyllodes Ganas Jinak Penyakit Kanker  Mammae ✓ Tumor fibroadenoma ✓ Penyakit Mastitis ✓ Penyakit Kista payudara ✓ Penyakit Ginekomastia ✓ Penyakit Kanker Paget ✓ Tabel 8. Solusi Dari Masing-Masing Penyakit No Nama Penyakit Solusi 1 Kanker  Mammae 1. Memiliih pengobatan kanker yang terbaik 2. Pembedahan 3. Kometrapi 4. Istirahat yang cukup 5. Konsultasi 2 Tumor fibroadenoma (FAM) 1. Konsultasi ke dokter spesialis 2. Memeriksa payudara secara teratur untuk memeriksa tanda-tanda pertumbuhan yang tidak biasa 3. Meningkatkan sistem kekebalan tubuh dengan olahraga 3 Penyakit Mastitis 1. Banyak istirahat
2. Minum air putih untuk menambah cairan tubuh
3. Hindari memakai bara terlalu ketat
4. Megompres payudara 5. Konsultasi kedokter spesialis 4 Kista payudara 1. Kompres dengan air hangat atau air dingin 2. Atur pola akan dengan baik 3. Mengkonsumsi obat peredah nyeri 4. Konsultasi kedokter spesialis 5. Terapi hormon
6. Operasi 5 Penyakit Ginekomastia 1. Kompres dengan es
2. Jangan konsumsi stimula
3. Berheti konsumsi substansi untuk olahrga 4. Konsultasi kedokter 6 Kanker Paget 1. Menjaga kebersihan kulit pada payudara
2. Menjaga kebersihan pakaian
3. Indari penggunaan produk yang memicu iritasi 4. Konsultas kedokter spesialis

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 199 - 208
Contoh  kasus  manualisasi  akan  dibagi  dalam  5  gejala,  kasus  1  perhitungan  dengan  1  gejala,  kasus  2 perhitungan dengan 2 gejala, kasus 3 perhitungan dengan 3 gejala, kasus 4 perhitungan dengan 4 gejala, kasus 5 perhitungan dengan 5 gejala.
Penyelesaian : Gejala 1  : Payudara Terasa Nyeri{G3} Dengan nilai m 1 {P4,P5,P6} = 0,6 m 1 { 𝜃 }=1-0,6=0,4 Gejala 2 : Benjolan halus sekitar payudara
Kemudian di ketahui dengan adanya gejala baru yaitu Benjolan halus sekitar payudara (G2) dengan nilai m 2 {P3,P4,P5}=0,8 m 2 { 𝜃} =1-0,8=0,2 Maka dihitung densitas baru untuk beberapa kombinasi dengan fungsi densitas m 3 berdasarkan gejala.
Tabel 9. Aturan Kombinasi m 3 m 2 {P3,P4,P5}= 0,8 m 2 { 𝜽} =0,2 m 1 {P4,P5,P6}=0,6 m 1 {P4}=0.48 m 1 {P4,P5,P6}=0,12 m 1 { 𝜃} = 0,4 m 2 {P3,P4,P5}=0,32 { 𝜃} =0,08 Merujuk pada rumus
Maka : 1. {P4,P5,P6}* {P3,P4,P5} 0,6*0,8=0,48 {P4}= 0,48 2. {P4,P5,P6}*{ 𝜃} 0.6*0,2= 0,12 {P4,P5,P6}=0,12 3. { 𝜃 }*{P3,P4,P5} 0,4*0,8=0,32 {P3,P5,P6}=0,32 4. { 𝜃 }*{ 𝜃 } 0,4*0,2=0.8 Sehingga dapat dihitung 𝜃 = Himpunan Kosong Maka : 1. m 3 {P4} = 0,48 1−0 = 0,48
2. m 3 {P4,P5,P6} = 0,12 1−0 = 0,12
3. m 3 {P3,P4,P5} 0,32 1−0 =0,32
4. m 3 { 𝜃} = 0,08 1−0 = 0,08
Dari perhitungan metode dempster-shafer di atas, nilai densitas paling tinggi adalah 0,48. Maka dihitung densitas baru untuk beberapa kombinasi dengan fungsi densitas. Gejala 3 : Payudara Membengkak{G7}
Kemudian  diketahui  dengan  adanya  gejala  baru  yaitu  Payudara  Membengkak{G7}  Dengan  nilai  m 4 {P4,P5,}=0,7 m 4 { 𝜃 }=1-0,7=0,3
Tabel 10. Aturan Kombinasi m 5 m 4 {P4,P5}= 0,7 m 4 { 𝜽} = 0,3 m 3 = {P4}= 0,48 {P4}=0,34 {P4} = 0,15 m 3 = {P4,P5,P6} = 0,12 {P4}= 0,07 {P4,P5,P6}= 0,04 m 3= {P3,P4,P5}=0,32 {P4}=0,23 {P3,P4,P5}=0,10 m 3 { 𝜃} = 0,08 {P4,P5}= 0,6 { 𝜃 }= 0,03
Maka : 1. {P4}*{P4,P5} 048*0,7 {P4} = 0,34 2. {P3,P5,P6}*{P4,P4}
0,12*0,7 {P4}= 0,07
3. {P3,P4,P6}*{P4,P5}
0,32*0,7 = 0,07 {P4}=0,23 4. {P4}*{ 𝜃 } 0,48*0,3 {P4}=0,15

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 199 - 208
5. {P4,P5,P6}*{ 𝜃 } P4,P5,P6}=0,04 6. {P3,P4,P5}*{ 𝜃 } 0,32*0,3 {P3,P4,P5}=0,10 7. { 𝜃 }*{ 𝜃 } 0,08*0,3 { 𝜃 }=0,03 Sehingga dapat dihitung 𝜃 = Himpunan Kosong Maka :
1. m 5 = {P4}= 0,34+0,07+0,23+0,15 1−0 = 0,79
2. m 5 = {P3,P4,P6}= 0,04 1−0 = 0,04
3. m 5 ={P3,P4,P5}= 0,10 1−0 =0,10
4. m 5 { 𝜃 }= 0,03 1−0 = 0,03 Dari perhitungan metode dempster shafer diatas, nilai densitas paling tinggi adalah m 5 0.79 Maka dihitung densitas baru untuk beberapa kombinasi dengan fungsi densitas m 7 Gejala 4 : Ukuran Payudara Tidak Normal {G8}
Kemudian  di  ketahui  dengan  adanya  gejala  baru yaitu  Ukuran  Payudara  Tidak  Normal  {G8}  Dengan  nilai  m 6 {P1,P5}= 0,8 m 6 { 𝜃} =1-0,8= 0,2
Tabel 11. Aturan Kombinasi m 7 m 6 {P1,P5} = 0,8
m 6 { 𝜽 } = 0,2
m 5 = {P4}=0,79 { 𝜃 }=0,64 {P4} = 0,16 m 5 = {P3,P4,P6}=0,04 { 𝜃 }=0,4 {P3,P4,P6}=0,008 m 5 ={P3,P4,P5}=0,10 {P5}=0,08 {P3,P4,P5}=0,02 m 5 { 𝜃 } = 0,03 {P1,P5}=0,03 { 𝜃 } = 0,006
Maka : 1. {P4}*{P1,P5} 0,79*0,8 { 𝜃 }= 0,64 2. {P3,P4,P6}*{P1,P5} {0,04}*{0,8} { 𝜃 }= 0,4 3. {P3,P4,P5} 0,10*08 {P5}=0,08 4. { 𝜃 }*{P1,P5} 0,003*0,8 {P1,P5}=0,03 5. {P4}*{ 𝜃} 0,79*0,2
{P4}=0,16 6. {P3,P4,P6}* {𝜃}
0,04*0,2
{P3,P4,P6}=0,008 7. {P3,P4,P5}* {𝜃} 0,10*0,2 {P3,P4,P5}=0,02 8. { 𝜃} *{ 𝜃} 0,03*0,2 { 𝜃} =0,006 Sehingga dapat dihitung 𝜃 = Himpunan Kosong Maka :
1. m 7 {P5}= 0,08 1−0,64 =0,23
2. m 7 {P4}= 0,16 1−0,64 = 0,5
3. m 7 {P1,P5}= 0,03 1−0,64 = 0,09
4. {P3,P4,P6} 0,008
1−0,64 =0,03

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 199 - 208
5. {P3,P4,P5}= 0,02 1−0,64 = 0,06
6. { 𝜃 } = 0,02 1−0,64 = 0,02
Dari  perhitungan metode dempster shafer diatas, nilai  densitas paling tinggi adalah =0,5. Maka dihitung densitas baru untuk beberapa kombinasi dengan fungsi densitas m 9. Gejala 5 : Muncul benjolan halus sekitar payudara{G19} Dengan nilai m 8 {P4,P5,P6}=0,8 m 8 { 𝜃 }= 0,2
Tabel 12. Aturan Kombinasi m 9 m 8 {P4,P5,P6}= 0,8 m 8 { 𝜽 } = 0,2 m 7 {P5}=0,23 {P5}=0,14 {P5}=0,05 m 7 {P4}=0,5 {P4}=0,4 {P4}=0,1 m 7 {P1,P5}=0,09 {P5}=0,08 {P1,P5}=0,02 m 7 {P3,P4,P6}=0,03 {P6}=0,03 {P3,P4,P6}=0,02 m 7 {P3,P4,P5}=0,06 {P5}0,05 {P3,P4,P5}=0,01 m 7 { 𝜃 }= 0,02 {P4,P5,P6}=0,02 { 𝜃 }=0,01
Maka : 1. m 9 {P5}*{P4,P5,P6} 0,23*0,8 {P5}=0,14 2. m 7 {P4}=*{P4,P5,P6} 0,5*0,8 {P4}= 0,4 3. m 7 {P1,P5}=*{P4,P5,P6} 0,09*0,8 {P1,P5}= 0,08 4. m 7 {P3,P4,P6}*{P4,P5,P6} 0,03*0,8 {P3,P4,P6}=0,03 5. m 7 {P3,P4,P5}*{P4,P5,P6} 0,06*0,8 {P3,P4,P5}=0,05 6. m 7 {P4}*{ 𝜃 } 0,5*0,2 {P4}=0,1 7. m 7 {P3,P4,P6}*{ 𝜃} 0.03,0,2 {P3,P4,P6}=0,02 8. m 7 { 𝜃} ∗ {𝜃} 0,02*0,1 { 𝜃} =0,01 Sehingga dapat dihitung 𝜃 = Himpunan Kosong Maka :
1. {P5}= 0,14+0,06+0,10+0,04 1−0 = 0,34
2. {P4}= 0,2+0,3 1−0 = 0,5
3. {P6}= 0,02 1−0 =0,02
4. {P1,P5}= 0,02 1−0 =0,02
5. {P4,P5,P6}= 0,02 1−0 =0,05
6. {P3,P4,P6}= 0,02 1−0 =0,02
7. {P3,P4,P5}= 0,03 1−0 = 0,03
8. { 𝜃 }= 0,01 1−0 = 0,01
Dari perhitungan metode dempster shafer diatas, nilai densitas keyakinan paling tinggi  adalah =0,5. Jadi hasil  diagnosa  menunjukkan  bahwa  pasien terkena  tumor  phyllodes   jenis  ganas  dan  nama  penyakitnya  adalah kista  payudara  dengan  persentase  kemungkinanya cukup  pasti.  Solusinya adalah  dengan,  Kompres  dengan  air hangat  atau air dingin,  Atur pola makan dengan baik, Mengkonsumsi  obat  peredah nyeri, Konsultasi  kedokter spesialis, Terapi hormon, dan Operasi.
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 199 - 208

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengembangan yang telah dilakukan selama proses parancangan hingga implementasi sistem pakar untuk  mendiagnosa  tumor  phyllodes  dengan  menggunakan  metode Dempster  Shafer ,  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Dengan adanya sistem pakar ini dapat mengetahui gejala-gejala tumor phyllodes dan informasi tentang jenis penyakit dan pencegahan dini dari penyakit tumor phyllodes.
2. Dengan  menerapkan  metode dempter  shafer dalam  meniagnosa  tumor  phyllodes  pada  wanita  dapat menghasilkan  perhitungan  valid  yang  sama  dengan  perhitungan  manual  sehingga  proses  diagnosa  dapat dilakukan dengan cepat dan akurat.
3. Dengan  merancang  sistem  pakar  maka  dapat  memudahkan  proses  konsultasi  tentang    penyakit  tumor phyllodes.

## REFERENCES
[1] S.Si., M.Kom , Edy Mulyanto, S.Si., M.Kom, Dr. Vincent Suhartono T.Sutojo, KECERDASAN BUATAN. Semarang: ANDI Yogyakarta, 2011.
[2] Eli Rosmita Ritonga and Muhammad Dedi Irawan, "SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PARU-PARU PADA ANAK DENGAN METODE DEMPSTER SHAFER," CESS (Journal Of Computer Engineering, System And Science), vol. 2, Januari 2017.
[3] Muhammad Arhami , Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta: ANDI OFFSET, 2004.
[4] S.Si.,  M.Kom.  ,  Edy  Mulyanto,  S.Si.,  M.Kom.  ,  Dr.  Vincent  Suhartono  T.  Sutojo,  KECERDASAN  BUATAN. Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET, 2011.
[5] Azamris, "Tumor Phyllodes," Laporan Tentang Kasus Tumor Phyllodes, vol. 41, p. 3, 2014.
[6] Adi Nugroho , Rekayasa Perangkat Lunak Beriorientasi Objek. Yogyakarta: ANDI OFFSET, 2010.
[7] Prabowo Pudjo Widodo and Herlawati, MENGGUNAKAN UML Secara Luas Digunakan untuk Memodelkan Analisis & Desain Sistem Berorientasi Objek. Bandung: INFORMATIKA Bandung, 2011.
[8] Rosa A.S. M. Salahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: INFORMATIKA Bandung, 2016.
[9] S.Si,  M.M  Primananda  Arif  Aditya,  Dasar-Dasar  Pemrograman  Database  Desktop  dengan  Visual  Basic.Net  2008. Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2013.
[10] KOMPUTER WAHANA, Microsoft Office 2010. Semarang: Andi Yogyakarta, 2010.
[11] D.  P.  Utomo  and  S.  D.  Nasution,  "SISTEM  PAKAR  MENDETEKSI  KERUSAKAN  TONER  DENGAN MENGGUNAKAN METODE CASE BASED-REASONING," JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 3, no. 5, pp. 430-434, 2016.