KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2169-2178 DOI 10.30865/klik.v4i4.1734 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Dempster Shafer dalam Mendiagnosa Penyakit Pneumonia
Muhammad Rafi Fadhilah, Agung Triayudi *
Prodi Magister Teknologi Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Indonesia Email: 1 muhammadrafifadhillah2022@student.unas.ac.id, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  menerapkan  Metode  Dempster  Shafer  dalam  mendiagnosa  penyakit  Pneumonia. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Metode Dempster Shafer dalam mendiagnosa penyakit Pneumonia. Permasalahan utama yang dihadapi dalam diagnosis penyakit ini adalah kompleksitas dan ketidakpastian dalam interpretasi gejala serta hasil tes m edis. Metode Dempster Shafer, sebuah metode dalam teori keyakinan yang memungkinkan penggabungan informasi dari berbagai sumber dengan tingkat kepastian yang berbeda, diusulkan sebagai solusi untuk mengatasi ketidakpastian ini. Dalam penelitian ini, dat a gejala dan hasil tes medis dari pasien-pasien yang diduga menderita Pneumonia dikumpulkan. Kemudian, Metode Dempster Shafer diterapkan untuk menggabungkan informasi dari berbagai sumber, seperti hasil tes darah, sinar-X paru-paru, dan riwayat medis pasien. Metode ini  memungkinkan untuk  menetapkan tingkat keyakinan  terhadap  diagnosis yang  dihasilkan.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa penerapan  Metode  Dempster  Shafer  dalam  mendiagnosa  penyakit  Pneumonia  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dibandingkan dengan  pendekatan  tradisional.  Dengan  mempertimbangkan  ketidakpastian  dan  kompleksitas  dalam  diagnosis,  Metode  Dempster Shafer mampu memberikan estimasi yang lebih dapat diandalkan dan membantu dokter dalam membuat keputusan yang lebih tepat dalam menangani kasus Pneumonia. Penerapan Metode Dempster Shafer ini juga menghasilkan kerangka kerja yang dapat diadaptasi untuk  mendiagnosa  penyakit  lain  yang  memerlukan  pengelolaan  ketidakpastian.  Selain  itu,  pendekatan  ini  dapat  membantu meningkatkan efisiensi dalam proses diagnosis, mengarah pada pengurangan kesalahan diagnosis dan peningkatan kualitas perawatan pasien secara keseluruhan. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan metode diagnosis yang lebih canggih dan dapat diandalkan dalam bidang medis. Hasil analisis menggunakan metode Dempster-Shafer menunjukkan bahwa nilai maksimum untuk setiap gabungan gejala yang penting dalam mendiagnosis penyakit Pneumonia adalah 0,9811, yang setara dengan 98,11%. Berdasarkan penafsiran ini, diperkirakan bahwa pasien memiliki peluang besar mengidap pneumonia berat.
Kata Kunci : Sistem Pakar; Penyakit Pneumonia; Metode Dempster Shafer.
Abstract− The aim of this research is to apply the Dempster Shafer Method in diagnosing pneumonia. This research aims to apply the Dempster Shafer Method in diagnosing pneumonia. The main problem faced in the diagnosis of this disease is the complexity and uncertainty in the interpretation of symptoms and medical test results. Dempster Shafer's method, a method in belief theory that allows combining information from multiple sources with different levels of certainty, was proposed as a solution to overcome this uncertainty. In this study, symptom data and medical test results from patients suspected of suffering from pneumonia were collected. Then, the Dempster Shafer Method is applied to combine information from various sources, such as blood test results, lung X -rays, and the patient's medical history. This method makes it possible to establish the level of confidence in  the resulting diagnosis. The research results show that the application of the Dempster Shafer Method in diagnosing pneumonia provides more accurate results compared to traditional approaches. By considering the uncertainty and complexity in diagnosis, the Dempster Shafer Method is able to provide more reliable estimates and help doctors make more appropriate decisions in treating pneumonia cases. Application of the Demp ster Shafer  Method  also  produces  a  framework  that  can  be  adapted  to  diagnose  other  diseases  that  require  managing  uncertainty. Additionally, this approach can help increase efficiency in the diagnosis process, leading to a reduction in diagnostic errors and an improvement in the overall quality of patient care. Thus, this research makes an important contribution to the development of more sophisticated and reliable diagnostic methods in the medical field. The results of analysis using the Dempster-Shafer method show that the maximum value for each combination of symptoms that is important in diagnosing pneumonia is 0.9811, which is equivalent to 98.11%. Based on this interpretation, it is estimated that the patient has a high chance of suffering from severe pneumonia.
Keywords: Expert System; Pneumonia; Dempster Shafer Method

## 1. PENDAHULUAN
Pneumonia  merupakan  salah  satu  penyakit  infeksi  yang  menyerang  saluran  pernapasan  dan  dapat  disebabkan  oleh berbagai jenis patogen seperti bakteri, virus, atau jamur. Gejalanya meliputi demam, batuk berdahak, sesak napas, dan nyeri dada. Karena gejala yang seringkali bervariasi dan bisa tumpang tindih dengan penyakit lain, serta kompleksitas dalam  interpretasi  hasil  tes  medis  seperti  sinar-X  paru-paru,  diagnosa  Pneumonia  seringkali  menjadi  tantangan  bagi praktisi medis. Kesalahan diagnosa atau penundaan dalam pengobatan dapat berakibat fatal bagi pasien, oleh karena itu, pengembangan sistem yang dapat membantu dalam diagnosa tepat dan cepat sangatlah penting [1].
Permasalahan  utama  yang  dihadapi  dalam  diagnosa  Pneumonia  adalah  kompleksitas  dan  ketidakpastian  dalam menginterpretasi gejala serta hasil tes medis. Sistem pakar dapat menjadi solusi yang efektif untuk mengatasi masalah ini. Dengan menyediakan kerangka kerja yang terstruktur dan terorganisir, serta mampu menangani sejumlah besar data dengan cepat dan efisien, sistem pakar dapat membantu praktisi medis dalam membuat keputusan yang lebih tepat dan cepat. Sistem pakar adalah sebuah sistem komputer yang dibangun untuk meniru kemampuan penalaran dan pengambilan keputusan  manusia  dalam  suatu  bidang  tertentu.  Dengan  menggunakan  aturan  logika  dan  pengetahuan  yang  telah diprogram, sistem pakar mampu melakukan diagnosa serta memberikan rekomendasi pengobatan berdasarkan data yang dimasukkan.  Dalam  konteks  diagnosa  Pneumonia,  sistem  pakar  dapat  diimplementasikan  untuk  memproses  informasi gejala pasien serta hasil tes medis, kemudian menerapkan metode inferensi untuk menghasilkan diagnosis yang akurat.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  sistem  pakar  untuk  mengatasi  ketidakpastian  adalah  Metode Dempster-Shafer.  Metode  ini  merupakan  salah  satu  pendekatan  dalam  teori  keyakinan  yang  memungkinkan penggabungan  informasi  dari  berbagai  sumber  dengan  tingkat  kepastian  yang  berbeda.  Dengan  menggunakan  konsep himpunan massa, Metode Dempster-Shafer mampu mengatasi ketidakpastian dalam data serta memberikan estimasi yang lebih akurat [2]. Dalam penerapan Metode Dempster-Shafer dalam diagnosa Pneumonia, data gejala pasien dan hasil tes medis  dikumpulkan  dan  dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Kemudian,  sistem  akan  menggunakan  aturan  logika  dan pengetahuan  yang  telah  diprogram  untuk  menghitung  tingkat  kepastian  terhadap  diagnosis  Pneumonia  [3].  Dengan menggabungkan informasi  dari  berbagai  sumber, seperti hasil tes darah, sinar-X paru-paru, dan riwayat  medis pasien, Metode Dempster-Shafer memungkinkan untuk menetapkan tingkat keyakinan terhadap diagnosis yang dihasilkan [4].
Dalam melakukan penelitian, ada beberapa penelitian terdahulu yang digunakan penulis sebagai referensi. Yaitu penelitian yang diteliti oleh Razky Josefa Dkk yang terbit pada tahun 2019 yang berjudul tentang “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pneumonia Pada Anak Menggunakan Metode Case Based Reasoning”. Pada penelitian tersebut menyimpulkan bahwa Pneumonia adalah suatu infeksi serius pada saluran pernapasan yang menjadi penyebab utama kematian pada anak balita  di  seluruh  dunia,  terutama  di  negara-negara  berkembang.  Pneumonia  yang  terjadi  pada  anak  balita  cenderung memiliki dampak klinis yang lebih parah dibandingkan pada orang dewasa karena sistem kekebalan tubuh mereka yang belum  sepenuhnya  berkembang.  Saat  ini,  kesadaran  masyarakat  terhadap  pentingnya  penyakit  pneumonia  cenderung rendah,  karena  gejalanya  seringkali  mirip  dengan  penyakit  batuk  dan  karena  kurangnya  pengetahuan  yang  dimiliki masyarakat  tentang  penyakit  ini.  Dengan  pemanfaatan  sistem  pakar  ini,  orang  tua  dapat  lebih  mudah  memperoleh informasi  mengenai  penyakit  pneumonia  pada  anak.  Ini  terbukti  dengan  peningkatan  pengetahuan  orang  tua  yang memiliki anak tentang penyakit pneumonia pada anak [5].
Penelitian  selanjutnya  yang  diteliti  oleh  Temayori  Arni  Chasshidi  Dkk  pada  tahun  2021  yang  berjudul  tentang “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pneumonia  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Dan  Fuzzy  Logic Tsukamoto  Berbasis  Web”  pada  penelitiann  tersebut  menyimpulkan  bahwa  Aplikasi  sistem  pakar untuk  mendiagnosa penyakit Pneumonia telah berhasil memberikan informasi  kepada pengguna (pasien) tentang kondisi  Pneumonia yang mereka alami berdasarkan gejala yang mereka masukkan ke dalam sistem, serta memberikan solusi atau tindakan awal yang sesuai dengan diagnosa Pneumonia yang telah diberikan [6].
Penelitian berikutnya yang diteliti oleh Wirda Ayu Putri yang terbit pada tahun 2021 yang berjudul “Sistem Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Pneumonia  Menggunakan  Metode  Constraint  Satisfaction  Problem  (CSP)”.  pada  penelitian tersebut menyimpulkan bahwa penyakit pneumonia dapat didiagnosa menggunakan sistem pakar. Hal ini bertujuan untuk membantu  masyarakat  mengenali  gejala  awal  penyakit  pneumonia  tanpa  harus  langsung  berkonsultasi  dengan  dokter, terutama ketika dokter tidak tersedia di tempat, sehingga dapat mencegah terjadinya komplikasi fatal yang berujung pada kematian.  Dengan  menerapkan  metode  Constraint  Satisfaction  Problem  (CSP)  dalam  proses  diagnosis  penyakit pneumonia, sistem ini dapat  menghasilkan tingkat akurasi  yang tinggi dan memberikan informasi  yang  akurat  tentang kondisi penyakit pasien serta solusi yang tepat untuk pencegahannya [7].
Selanjutnya penelitian yang diteliti oleh Shintia Cantika Dkk Pada tahun 2023 yang berjudul tentang “Sistem Pakar Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Bronkho  Pneumonia  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Klinik  Assifa Bengkulu”. Pada penetian tersebut menyimpulkan bahwa Dari hasil pengujian yang dilakukan, metode certainty factor telah  terbukti  sebagai  solusi  yang  efektif  dalam  penggunaan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  Bronkho Pneumonia.  Dalam  praktiknya,  metode  certainty  factor  ini  mampu  memberikan  estimasi  persentase  tingkat  keyakinan terhadap suatu penyakit. Dengan demikian, pengguna dapat mengandalkan sistem pakar ini sebagai salah satu aplikasi yang memberikan bantuan dalam penanganan kasus Bronkho Pneumonia [1].
Selanjutnya penelitian yang diteliti oleh Joko Kuswanto Dkk pada tahun 2022 yang berjudul tentang “Penerapan Metode  Forward  Chaining  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Pneumonia”.  Pada  penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa Pengetahuan  mengenai  Pneumonia  pada  manusia  beserta  gejalanya  dapat  diorganisir  menjadi  kaidah  produksi  dalam bentuk  IF  then  ELSE.  Metode  forward  chaining  dapat  diterapkan  pada  mesin  inferensi  untuk  pneumonia  dan pengobatannya,  di  mana  proses  inferensi  dapat  menghasilkan  kesimpulan  meskipun  gejala  yang  dimasukkan  oleh pengguna  tidak  lengkap.  Output  yang  diberikan  mencakup  jenis  pneumonia  yang  didiagnosis  serta  rekomendasi pengobatan dan langkah-langkah pencegahan yang diperlukan [3].
Berdasarkan Hasil penelitian terdahulu yang telah dipaparkan, Kontribusi hasil penelitian ini sangat penting dalam bidang  medis.  Dengan  meningkatkan  akurasi  diagnosa  dan  mempercepat  proses  pengobatan,  sistem  pakar  yang menggunakan  Metode  Dempster-Shafer  dapat  membantu  dalam  meningkatkan  kualitas  perawatan pasien,  mengurangi kesalahan diagnosa, dan meminimalkan risiko komplikasi yang dapat timbul. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan solusi dalam diagnosa Pneumonia, tetapi juga memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas pelayanan kesehatan secara keseluruhan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penyakit Pneumonia
Penyakit Pneumonia adalah suatu kondisi medis yang ditandai oleh adanya peradangan pada jaringan paru-paru, terutama pada kantung-kantung udara kecil yang disebut alveoli. Peradangan ini biasanya disebabkan oleh infeksi virus, bakteri, atau jamur . Gejalanya meliputi demam, batuk, sesak napas, nyeri dada, dan produksi dahak berlebihan. Pneumonia dapat
terjadi pada siapa saja, tetapi paling sering terjadi pada anak-anak, lansia, dan individu dengan sistem kekebalan tubuh yang melemah. Penyakit ini dapat menjadi serius, terutama jika tidak segera diobati, dan dapat menyebabkan komplikasi berbahaya  seperti  abses  paru-paru  atau  bahkan  kegagalan  pernapasan  yang  mengancam  jiwa.  Pengobatan  biasanya melibatkan  pemberian  antibiotik  atau  antijamur,  tergantung  pada  penyebab  infeksi,  serta  tindakan  perawatan  suportif seperti istirahat yang cukup dan hidrasi yang adekuat. Pencegahan pneumonia dapat dilakukan dengan vaksinasi, menjaga kebersihan tangan, menghindari paparan asap rokok, dan menguatkan sistem kekebalan tubuh melalui gaya hidup sehat [7].

## 2.2 Sistem pakar
Sistem  pakar  adalah  jenis  sistem  kecerdasan  buatan  yang  menggunakan  pengetahuan  dan  aturan  logika  yang  telah diprogram  sebelumnya  untuk  meniru  kemampuan  penalaran  dan  pengambilan  keputusan  manusia  dalam  suatu  bidang tertentu, memanfaatkan teknologi komputer untuk memproses data, menerapkan aturan-aturan logika, dan menghasilkan solusi atau rekomendasi yang relevan, yang dapat memberikan konsultasi atau rekomendasi kepada pengguna berdasarkan informasi yang diberikan atau pertanyaan yang diajukan dalam domain khusus tertentu, dan memiliki kemampuan untuk belajar dari pengalaman atau data baru serta mampu mengatasi ketidakpastian dalam data atau informasi yang diberikan [8][9][10].

## 2.3 Metode Dempster Shafer
Metode Dempster-Shafer adalah suatu  teori  matematika yang digunakan dalam bidang teori  keyakinan (belief theory) untuk  mengkombinasikan informasi dari berbagai sumber dengan tingkat kepastian yang berbeda [11][12][13]. Dalam metode ini, setiap informasi dinyatakan sebagai himpunan massa yang mencerminkan tingkat keyakinan terhadap suatu peristiwa atau hipotesis [14][15][16]. Metode Dempster-Shafer memungkinkan untuk menggabungkan himpunan massa dari berbagai sumber informasi untuk menghasilkan tingkat kepercayaan yang lebih akurat. Dengan menggunakan aturan gabungan Dempster, metode ini dapat mengatasi ketidakpastian dan tidak eksklusifnya informasi, sehingga memberikan hasil  yang  lebih  robust  dalam  proses  pengambilan  keputusan  atau  penarikan  kesimpulan  [17][18]. Metode  Dempster- Shafer sering digunakan dalam sistem pakar, pengenalan pola, pengolahan citra, dan aplikasi lain di mana pengelolaan ketidakpastian  sangat  penting.  Secara  umum  teori  Dempster  Shafer  di  buat  dalam  interval  yaitu  Belief  (Bel)  yang merupakan indikator tingkat keyakinan terhadap suatu himpunan proposisi yang didukung oleh bukti. Nilai 0 menandakan ketiadaan  bukti,  sementara  nilai  1  menunjukkan  kepastian  akan  keberadaan  himpunan  proposisi  tersebut.  sedangkan Plausibility  (Pls)  adalah  ukuran  kepercayaan  terhadap  negasi  suatu  proposisi,  Nilai  Plausibility  juga  berkisar  antara  0 hingga 1. Berikut dapat dilihat untuk rumus Belief (Bel) [19][20].
𝐵𝑒𝑙(𝑥) = ∑ 𝑚(𝑦)
𝑌⊆𝑋 (1)
Keterangan rumus : Bel(x) : Belief (x) m (y) : m (y) = mass function dari (y) Rumus untuk Plausibility (Pls):
𝑃𝑙𝑠(𝑥) = 1 − 𝐵𝑒𝑙(𝑥) = 1 − ∑ 𝑚 (𝑥 ′ )
𝑌⊆𝑋 (2)
Keterangan rumus: Bel (x’)  : Belief (x) Pls (x) : Plausibility (x) m (x’) : mass function dari (x) m (y) : mass function dari (y)
Mass function (m) dalam teori Dempster-Shafer adalah indikator tingkat keyakinan terhadap suatu bukti (gejala). m3  dapat  disusun  sebagai  hasil  gabungan  dari  m1  dan  m2  jika  X  dan  Y  adalah  himpunan  bagian  dari  0,  dengan  m1 berperan sebagai fungsi identitas untuk x dan m2 berperan sebagai fungsi identitas untuk y. Saat M1 dan M2 digabungkan untuk menghasilkan m3, hal ini dijelaskan oleh persamaan sebagai 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)

## 2.4 Kerangka Kerja Penelitian
Dalam menyelesaikan penelian ini, melalui tahapan-tahapan kerangka kerja penelitian, yaitu :
a. Identifikasi Masalah
Dalam  langkah  pertama,  penulis  mengidentifikasi  bahwa  Pneumonia  adalah  penyakit  serius  yang  memerlukan diagnosis  tepat  dan  cepat.  Permasalahan  mendasar  yang  dihadapi  adalah  ketidakpastian  dalam  proses  diagnosa Pneumonia.
b. Pengumpulan Data
Langkah  kedua,  Penulis  mengumpulkan  data  dari  berbagai  sumber  yang  diperlukan  untuk  mendukung  proses diagnosa  Pneumonia.  Variabel-variabel  yang  diperlukan  untuk  proses  diagnosa  Pneumonia  diidentifikasi  dan dikumpulkan.  Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  metode-metode  yang  telah  terbukti  efektif dalam penelitian sebelumnya.
c. Studi Literatur
Langkah ketiga melakukan Tinjauan literatur dilakukan untuk memahami secara mendalam tentang Pneumonia sebagai penyakit, metode-metode diagnosa yang sudah ada, serta konsep dasar dari Metode Dempster-Shafer. Berbagai sumber literatur seperti jurnal ilmiah, buku, artikel, dan penelitian terkait digunakan untuk mendapatkan pemahaman yang komprehensif.
d. Penerapan Metode
Langkah  empat,  Penulis  melakukan  penerapan  metode  Dempster  Shafer  dalam  penyelesaian  penelitian  yang dilakukan
e. Kesimpulan
Hasil  penelitian  disimpulkan  untuk  menyajikan  temuan  utama  dari  penelitian  ini.  Kesimpulan  memberikan gambaran yang jelas tentang relevansi dan kontribusi penelitian ini dalam meningkatkan proses diagnosa Pneumonia dan memperbaiki perawatan pasien.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  dalam  sebuah  sistem  pakar  adalah  inti  dari  kecerdasan  buatan  tersebut.  Ini  adalah  representasi pengetahuan yang diperoleh dari para ahli manusia dalam suatu domain tertentu. Basis pengetahuan ini terdiri dari aturan- aturan,  fakta-fakta,  dan  keterkaitan  antara  berbagai  konsep  yang  relevan  dalam  domain  yang  dipelajari.  Ini  adalah komponen yang dimiliki basis pengetahuan yan dibutuhkan sistem.
Tabel 2. Penyakit pada Pneumonia Kode Nama Penyakit PNEU01 Pneumonia Ringan PNEU02 Pneumonia Berat
Tabel 2 menampilkan daftar penyakit yang terkait dengan pneumonia beserta kode dan nama penyakitnya. Kode PNEU01  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kondisi  Pneumonia  Ringan,  sedangkan  kode  PNEU02  digunakan  untuk mengidentifikasi kondisi Pneumonia Berat.
Mengidentifikasi Masalah Pengumpulan Data
Studi Literatur Penerapan metode Dempster Shafer : a. Menentukan data set informasi dari pakar b. mencari nilai setiap hipotesa c. Mencari nilai evidence pada setiap hipotesa
d. Penentuan tingkat kemungkinan terhadap evidence terhadap setiap hipotesa
e. Penentuan keputusan berdasarkan tingkat
Tabel 2. Data Gejala pada Penyakit Pneumonia
Kode Gejala GP01  Batuk ringan atau sedang GP02  Pilek GP03  Muntah
GP04  Sesak napas ringan atau napas yang lebih cepat dari biasanya GP05  Nyeri dada atau ketidaknyamanan saat bernapas dalam GP06  Demam GP07  Kelelahan atau kelemahan GP08  Kehilangan nafsu makan GP09  Sesak napas yang parah, terutama saat istirahat GP10 Detak jantung yang cepat atau tidak teratur
GP11  Perubahan warna kulit, mungkin menjadi pucat, kebiruan, atau berkeringat berlebihan GP12  Batuk yang parah dengan dahak berwarna kehijauan atau berdarah GP13  Berkeringat pada malam hari tanpa sebab
Tabel  2  merupakan  daftar  gejala  yang  terkait  dengan  penyakit  pneumonia  beserta  kode  gejalanya. Setiap  kode gejala  memberikan  deskripsi  yang  spesifik  tentang  gejala  yang  mungkin  dialami  oleh  seseorang  yang  menderita pneumonia.  Ini  menjadi  acuan  penting  bagi  para profesional  medis  dalam  melakukan  diagnosis  dan  pengobatan  yang tepat untuk pasien dengan gejala pneumonia.
Tabel 1. Nilai Kepercayaan Kepercayaan terhadap suatu gejala  Nilai Kepercayaan Sangat tidak setuju 0.1 Tidak Setuju 0.3 Netral 0.5 Setuju 0.8 Sangat Setuju 1
Tabel  3  menunjukkan  nilai  kepercayaan  yang  terkait  dengan  tingkat  keyakinan  terhadap  suatu  gejala  dalam konteks tertentu. Setiap tingkat kepercayaan memiliki nilai numerik yang menyatakan seberapa kuat keyakinan tersebut. Nilai-nilai ini digunakan dalam sistem pakar atau analisis keputusan untuk menilai relevansi atau signifikansi gejala dalam proses pengambilan keputusan. Semakin tinggi nilai kepercayaan, semakin kuat keyakinan terhadap gejala tersebut dalam mempengaruhi hasil atau keputusan yang dibuat.
Tabel 2. Nilai Persentasi Kepastian Tingkat Persentase Nilai Kemungkinan 0% - 50% Sedikit kemungkinan 51% - 79% Kemungkinan 80% - 99% Kemungkinan Besar 100% Sangat Yakin
Tabel 4 menampilkan nilai persentase kepastian yang berkaitan dengan tingkat keyakinan terhadap suatu peristiwa atau hasil dalam sebuah konteks. Setiap kategori  persentase memiliki nilai  kemungkinan yang menunjukkan seberapa besar  tingkat  kepastian  terhadap  suatu  kejadian.  Nilai-nilai  ini  berguna  dalam  evaluasi  risiko,  perencanaan,  dan pengambilan keputusan. Semakin tinggi persentase kepastian, semakin besar kepercayaan terhadap hasil yang diperoleh.
Tabel 3. Sampel Data Gejala-Gejala Yang Diderita Pasien
Kode Gejala Penyakit Kode Penyakit Bobot PNEU01  PNEU02 GP01  Batuk ringan atau sedang * 0,8 GP02  Pilek * * 0,5 GP03  Muntah * 0,3 GP04  Sesak napas ringan atau napas yang lebih cepat dari biasanya * 0,5 GP05  Nyeri dada atau ketidaknyamanan saat bernapas dalam * * 0,5 GP06  Demam * * 0,5 GP07  Kelelahan atau kelemahan * 0,3 GP08  Kehilangan nafsu makan * * 0,3 GP09  Sesak napas yang parah * 0,8 GP10 Detak jantung yang cepat atau tidak teratur * 0,5 GP11 Perubahan warna kulit, mungkin menjadi pucat, kebiruan, atau berkeringat berlebihan * 0,8
GP12  Batuk yang parah dengan dahak berwarna kehijauan atau berdarah * 0,8 GP13  Berkeringat pada malam hari tanpa sebab * * 0,3
Tabel  5  berisi  sampel  data  gejala-gejala  yang  dialami  oleh  seorang  pasien,  dengan  keterkaitan  gejala  terhadap penyakit tertentu beserta bobot yang terkait. Setiap gejala memiliki kode yang terkait dengan gejala penyakit tertentu, serta  bobot  yang  menunjukkan  tingkat  pentingnya  gejala  tersebut  dalam  diagnosis  penyakit.  Misalnya,  gejala  GP01 (Batuk ringan atau sedang) memiliki keterkaitan dengan penyakit PNEU01 (Pneumonia Ringan) dengan bobot 0,8, yang menandakan  tingkat  kepentingan  gejala  tersebut  dalam  diagnosis  penyakit  pneumonia  ringan.  Gejala  GP02  (Pilek) memiliki  keterkaitan  dengan  kedua  penyakit  PNEU01  dan  PNEU02  (Pneumonia  Berat)  dengan  bobot  0,5,  yang menunjukkan tingkat kepentingan yang lebih rendah dibandingkan dengan gejala GP01. Data ini berguna dalam proses diagnosis dan pengobatan penyakit berdasarkan gejala yang dialami oleh pasien.
Tabel 6. Gejala yang Dirasakan Pasien Kode Gejala GP02  Pilek GP03  Muntah GP05  Nyeri dada atau ketidaknyamanan saat bernapas dalam
GP06  Demam GP09  Sesak napas yang parah
GP10 Detak jantung yang cepat atau tidak teratur GP12  Batuk yang parah dengan dahak berwarna kehijauan atau berdarah GP13  Berkeringat pada malam hari tanpa sebab
Dalam tabel 6, tercantum gejala-gejala yang dirasakan oleh pasien, beserta dengan kode gejala yang sesuai. Ini memberikan  informasi  penting  bagi  dokter  atau  sistem  pakar  untuk  memperkirakan  kondisi  kesehatan  pasien.  Gejala- gejala  ini  dapat  memberikan  petunjuk  tentang  kemungkinan  diagnosis  penyakit  yang  mendasari,  seperti  pneumonia. Misalnya,  gejala  pilek  (GP02),  demam  (GP06),  dan  sesak  napas  yang  parah  (GP09)  dapat  mengarah  pada  dugaan pneumonia. Dengan mempertimbangkan gejala-gejala ini, dokter atau sistem pakar dapat melakukan evaluasi lebih lanjut untuk memberikan diagnosis yang tepat dan rencana pengobatan yang sesuai.

## 3.2 Penerapan Metode Dempster Shafer
Metode  Dempster-Shafer  adalah  teknik  dalam  teori  kepercayaan  (belief  theory)  yang  digunakan  untuk  menangani ketidakpastian dalam pengambilan keputusan. Penerapannya dalam diagnosa penyakit pneumonia melibatkan langkah- langkah berikut:
a. GP02 : Pilek
Pilek  adalah  salah  satu  gejala  dari  pneumonia  ringan  (PNEU01)  dan  pneumonia  berat  (PNEU02) dengan  nilai kepercayaan 0,5.
𝑀 1 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, 𝑃𝑁𝐸𝑈02) = 0,5
𝑀 1 (𝜃) = 1 − 0,5 = 0,5
b. GP03 : Muntah
Muntah adalah salah satu gejala dari pneumonia ringan (PNEU01) dengan nilai kepercayaan 0,3.
𝑀 2 (𝑃𝑁𝐸𝑈01) = 0,3
𝑀 2 (𝜃) = 1 − 0,3 = 0,7
Setelah  mendapatkan  nilai  dentitas  dari  GP02  dan  GP03  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  kombinasi perhitungan antara dua gejala yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Aturan Kombinasi M 3
M 2 (PNEU01) M 2 ( 𝜃 )
0,3 0,7 M 1 (PNEU01, PNEU02) PNEU01 PNEU01, PNEU02 0,5 0,15 0,35 M 1 ( 𝜃 ) PNEU01 𝜃 0,5 0,15 0,35
Langkah selanjutnya menghitung nilai dentitas M 3 .
𝑀 3 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, 𝑃𝑁𝐸𝑈02) = 0,35 1−0 = 0,35
𝑀 3 (𝑃𝑁𝐸𝑈01) = 0,15+0,15 1−0 = 0,3
𝑀 3 (𝜃) = 0,35 1−0 = 0,35
Nilai  kemungkinan  paling  besar  adalah  pneumonia  ringan  (PNEU01)  dan  pneumonia  berat  (PNEU02)  yaitu sebesar 0,35 atau setara dengan 35%.
c. GP05 : Nyeri dada atau ketidaknyamanan saat bernapas dalam
Nyeri dada atau ketidaknyamanan saat bernapas dalam adalah salah satu gejala dari pneumonia ringan (PNEU01) dan pneumonia berat (PNEU02) dengan nilai kepercayaan 0,5.
𝑀 4 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, 𝑃𝑁𝐸𝑈02) = 0,5
𝑀 4 (𝜃) = 1 − 0,5 = 0,5
Langkah selanjutnya adalah melakukan kombinasi perhitungan antara dua gejala yang dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Aturan Kombinasi M 5
M 4 (PNEU01, PNEU02) M 4 ( 𝜃 ) 0,5 0,5 M 3 (PNEU01, PNEU02) PNEU01, PNEU02 PNEU01, PNEU02 0,35 0,175 0,175 M 3 ( 𝜃 ) PNEU01, PNEU02 𝜃 0,65 0,325 0,325
Langkah selanjutnya menghitung nilai dentitas M 3 .
𝑀 5 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, 𝑃𝑁𝐸𝑈02) = 0,175+0,175+0,325
1−0 = 0,675
𝑀 5 (𝜃) = 0,325 1−0 = 0,325
Nilai  kemungkinan  paling  besar  adalah  pneumonia  ringan  (PNEU01)  dan  pneumonia  berat  (PNEU02)  yaitu sebesar 0,675 atau setara dengan 67,5%.
d. GP06 : Demam
Demam adalah salah satu gejala dari pneumonia ringan (PNEU01) dan pneumonia berat (PNEU02) dengan nilai kepercayaan 0,5.
𝑀 6 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, 𝑃𝑁𝐸𝑈02) = 0,5
𝑀 6 (𝜃) = 1 − 0,5 = 0,5
Langkah selanjutnya adalah melakukan kombinasi perhitungan antara dua gejala yang dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Aturan Kombinasi M 7
M 6 (PNEU01, PNEU02) M 6 ( 𝜃 ) 0,5 0,5 M 5 (PNEU01, PNEU02) PNEU01, PNEU02 PNEU01, PNEU02 0,675 0,3375 0,3375 M 5 ( 𝜃 ) PNEU01, PNEU02 𝜃 0,325 0,1625 0,1625
Langkah selanjutnya menghitung nilai dentitas M 3 .
𝑀 7 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, 𝑃𝑁𝐸𝑈02) = 0,3375+0,3375+0,1625
1−0 = 0,8375
𝑀 7 (𝜃) = 0,1625 1−0 = 0,1625
Nilai  kemungkinan  paling  besar  adalah  pneumonia  ringan  (PNEU01)  dan  pneumonia  berat  (PNEU02)  yaitu sebesar 0,8375 atau setara dengan 83,75%.
e. GP09 : Sesak napas yang parah
Sesak napas yang parah adalah salah satu gejala dari pneumonia ringan (PNEU01) dengan nilai kepercayaan 0,8.
𝑀 8 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, 𝑃𝑁𝐸𝑈02) = 0,8
𝑀 8 (𝜃) = 1 − 0,2 = 0,2
Langkah selanjutnya adalah melakukan kombinasi perhitungan antara dua gejala yang dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Aturan Kombinasi M 9 M 8 (PNEU01) M 8 ( 𝜃 ) 0,8 0,2 M 7 (PNEU01, PNEU02) PNEU01 PNEU01, PNEU02 0,8375 0,67 0,1675 M 7 ( 𝜃 ) PNEU01 𝜃 0,1625 0,13 0,0325
Langkah selanjutnya menghitung nilai dentitas M 3 .
𝑀 9 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, 𝑃𝑁𝐸𝑈02) = 0,1675
1−0 = 0,1675
𝑀 9 (𝑃𝑁𝐸𝑈01) = 0,67+0,13 1−0 = 0,8
𝑀 9 (𝜃) = 0,0325 1−0 = 0,0325
Nilai kemungkinan paling besar adalah pneumonia ringan (PNEU01) yaitu sebesar 0,8 atau setara dengan 80%.
f. GP10 : Detak jantung yang cepat atau tidak teratur
Detak jantung yang cepat atau tidak teratur adalah salah satu gejala dari pneumonia ringan (PNEU01) dengan nilai kepercayaan 0,5.
𝑀 10 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, ) = 0,5
𝑀 10 (𝜃) = 1 − 0,5 = 0,5
Langkah selanjutnya adalah melakukan kombinasi perhitungan antara dua gejala yang dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Aturan Kombinasi M 11
M 10 (PNEU01) M 10 ( 𝜃 ) 0,5 0,5 M 9 (PNEU01,PNEU02) PNEU01 PNEU01, PNEU02 0,1675 0,0838 0,0838 M 9 (PNEU01) PNEU01 PNEU01 0,8 0,4 0,4 M 9 ( 𝜃 ) PNEU01 𝜃 0,0325 0,0163 0,0163
Langkah selanjutnya menghitung nilai dentitas M 3 .
𝑀 11 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, 𝑃𝑁𝐸𝑈02) = 0,0838
1−0 = 0,0838
𝑀 11 (𝑃𝑁𝐸𝑈01) = 0,0838+0,4+0,0163+0,4
1−0 = 0,9 𝑀 11 (𝜃) = 0,0163 1−0 = 0,0163
Nilai kemungkinan paling besar adalah pneumonia ringan (PNEU01) yaitu sebesar 0,9 atau setara dengan 90%.
g. GP12 : Batuk yang parah dengan dahak berwarna kehijauan atau berdarah
Batuk yang parah dengan dahak berwarna kehijauan atau berdarah adalah salah satu gejala dari pneumonia ringan (PNEU01) dengan nilai kepercayaan 0,8.
𝑀 12 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, ) = 0,8
𝑀 12 (𝜃) = 1 − 0,3 = 0,2
Langkah selanjutnya adalah melakukan kombinasi perhitungan antara dua gejala yang dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12. Aturan Kombinasi M 13
M 12 (PNEU01) M 12 ( 𝜃 ) 0,8 0,2 M 11 (PNEU01,PNEU02) PNEU01 PNEU01, PNEU02 0,0838 0,067 0,0168 M 11 (PNEU01) PNEU01 PNEU01 0,9 0,72 0,18 M 11 ( 𝜃 ) PNEU01 𝜃
0,0163 0,013 0,0033
Langkah selanjutnya menghitung nilai dentitas M 3 .
𝑀 13 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, 𝑃𝑁𝐸𝑈02) = 0,0168
1 − 0 = 0,0168
𝑀 13 (𝑃𝑁𝐸𝑈01) = 0,067 + 0,72 + 0,013 + 0,18
1 − 0 = 0,9801
𝑀 13 (𝜃) = 0,0033 1 − 0 = 0,0033
Nilai  kemungkinan  paling  besar  adalah  pneumonia  ringan  (PNEU01)  yaitu  sebesar  0,9801  atau  setara  dengan 98,01%.
h. GP13 : Berkeringat pada malam hari tanpa sebab
Berkeringat  pada  malam  hari  tanpa  sebab  adalah  salah  satu  gejala  dari  pneumonia  ringan  (PNEU01)  dan pneumonia berat (PNEU02) dengan nilai kepercayaan 0,3.
𝑀 14 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, 𝑃𝑁𝐸𝑈02) = 0,3
𝑀 14 (𝜃) = 1 − 0,3 = 0,7
Langkah selanjutnya adalah melakukan kombinasi perhitungan antara dua gejala yang dapat dilihat pada tabel 13.
Tabel 13. Aturan Kombinasi M 15
M 14 (PNEU01, PNEU02) M 14 ( 𝜃 ) 0,3 0,7 M 13 (PNEU01,PNEU02) PNEU01, PNEU02 PNEU01, PNEU02 0,0168 0,005 0,0118 M 13 (PNEU01) PNEU01 PNEU01 0,9801 0,294 0,6861 M 13 ( 𝜃 ) PNEU01 𝜃 0,0033 0,001 0,0023
Langkah selanjutnya menghitung nilai dentitas M 3 .
𝑀 15 (𝑃𝑁𝐸𝑈01, 𝑃𝑁𝐸𝑈02) = 0,005 + 0,0118
1 − 0 = 0,0168
𝑀 15 (𝑃𝑁𝐸𝑈01) = 0,294 + 0,6861 + 0,001 1 − 0 = 0,98,11
𝑀 15 (𝜃) = 0,0023 1 − 0 = 0,0023
Hasil  perhitungan  metode  Dempster-Shafer  mengindikasikan  bahwa  nilai  maksimum  untuk  setiap  kombinasi gejala yang dibutuhkan dalam diagnosis penyakit Pneumonia adalah 0,9811, yang setara dengan 98,11%. Berdasarkan kesimpulan ini, dapat disimpulkan bahwa pasien memiliki kemungkinan besar menderita penyakit pneumonia berat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode Dempster-Shafer, nilai maksimum untuk setiap kombinasi gejala yang  digunakan  dalam  diagnosis  penyakit  pneumonia  adalah  0,9811,  yang  setara  dengan  98,11%.  Dari  nilai  ini, kesimpulan yang dapat diambil adalah bahwa pasien memiliki kemungkinan besar menderita penyakit pneumonia berat. Hal  ini menunjukkan  adanya  tingkat  kepastian  yang  tinggi  terkait  dengan  diagnosis  tersebut.  Pneumonia  berat  adalah kondisi serius yang memerlukan penanganan medis segera dan perawatan intensif untuk mencegah komplikasi yang lebih lanjut. Oleh karena itu, penting untuk segera mengonfirmasi diagnosis ini dan segera memulai pengobatan yang sesuai. Dengan  demikian,  langkah-langkah  lanjutan  perlu  diambil  dengan  cepat  untuk  memastikan  bahwa  pasien  menerima perawatan  yang  diperlukan  untuk  pemulihan  yang  optimal.  Menindaklanjuti  diagnosis  ini  dengan  uji  tambahan  dan konsultasi lebih lanjut dengan profesional medis akan menjadi langkah yang bijaksana dalam mengelola kondisi pasien dengan efektif dan memberikan dukungan yang tepat selama proses pengobatan.

## REFERENCES
[1]  S. Cantika, I. Kanedi, and J. Jumadi, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Bronkho Pneumonia Menggunakan Metode Certainty  Factor  Pada  Klinik  Assifa  Bengkulu,” J.  Media  Infotama ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  358–366,  2023,  doi: 10.37676/jmi.v19i2.4239.
[2] A.  S.  Pratama,  S.  Safrizal,  and  J.  Iriani,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Gangguan  Pernafasan  Oleh  Asap  Rokok Menggunakan Metode Dempster Shafer,” It (Informatic Tech. J. , vol. 9, no. 1, p. 79, 2021, doi: 10.22303/it.9.1.2021.79-88.
[3] J. Kuswanto and J. Dapiokta, “Penerapan Metode Forward Chaining untuk Diagnosa Penyakit Pneumonia,” J. Unitek , vol. 15, no. 1, pp. 20–26, 2022, doi: 10.52072/unitek.v15i1.311.
[4] A. R. Mz, I. G. P. S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem pakar diagnosa penyakit kulit pada manusia dengan metode dempster shafer,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 129–138, 2020.
[5] R. Josefa, R. Sovia, E. Praja, and W. Mandala, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pneumonia Pada Anak Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” pp. 868–872, 2019.
[6] S. Pakar, C. Factor, F. L. Tsukamoto, and B. Web, “Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pneumonia menggunakan metode certainty factor dan fuzzy logic tsukamoto berbasis web,” vol. 8, no. 2, pp. 118–128, 2021.
[7] W. A. Putri, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Pneumonia Menggunakan Metode Constraint Satisfaction Problem (CSP),” Media Online) , vol. 1, no. 1, pp. 9–13, 2021, [Online]. Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/bulletinds.
[8] E. F. Ginting, M. Hutasuhut, and M. R. Fitri, “Sistem Cerdas Mendiagnosa Penyakit Demam Tifoid Dengan Metode Case Based Reasoning,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 6, no. 3, pp. 717–723, 2023.
[9] I. Istiadi, Emma Budi Sulistiarini, Rudy Joegijantoro, and Affi Nizar Suksmawati, “Perbandingan Metode CBR dan Dempster- Shafer pada Sistem Pakar Terintegrasi Layanan Kesehatan,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 6, pp. 1143–1152, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3612.
[10]  A.  H.  Nasyuha,  Y.  Syahra,  M.  I.  Perangin-Angin,  D.  R.  Habibie,  and  A.  A.  Subagyo,  “Sistem  Pakar  Dalam  Mendiagnosis Penyakit Leishmaniasis Menerapkan Metode Case-Based Reasoning (CBR),” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 2, pp. 747–755, 2023.
[11]  A. S. P. Hiadaya, A Y, “Sistem Pakar Diagnosis Gejala Penyakit Turbekulosis dengan Metode Dempster-Shafer ; Studi Kasus : UPTD Puskesmas Temon II,” J. Stud. Inf. , pp. 442–453, 2020.
[12]  R. Rizky, “Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan dengan Metode Dempster Shafer di Kabupaten Pandeglang  Provinsi  Banten,” Pros.  Semin.  Nas.  Sisfotek ,  no.  September,  pp.  9–13,  2018,  [Online].  Available: http://seminar.iaii.or.id.
[13]  N.  Budiana  Informatika,  “Implementasi  Metode  Dempster-Shafer  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Ikan  Kerapu  Macan,” Teknologipintar.org , vol. 3, no. 5, pp. 2023–2024, 2023.
[14]  A. Silpiah, D. Arisandi, and W. Yulianti, “Perancangan Sistem Pakar dalam Mendiagnosa Penyakit Skizofrenia dengan Metode Dempster-Shafer,” J.  Comput.  Sci.  Inf.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  14–20,  2021,  [Online].  Available: https://journal.fkpt.org/index.php/Explorer/article/view/37%0Ahttps://journal.fkpt.org/index.php/Explorer/article/download/37/ 33.
[15]  H.  G.  Pyawai  and H.  Marcos,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi  Penyakit Jantung  Koroner  Menggunakan  Metode  Dempster Shafer,” J. Teknol. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 169–172, 2023.
[16]  P. R. A. Ida Bagus Suwisma, “Implementasi Dhempster-Shafer Dalam,” Porlatdata , vol. 2, no. 7, pp. 1–9, 2022.
[17]  M. Aldjawad, S. Andryana, and A. Andrianingsih, “Penerapan Metode Perbandingan Dempster-Shafer dengan Certainty Factor pada Aplikasi Sistem Pakar Deteksi Dini Penyakit Alzheimer pada Lansia Berbasis Web,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan Komunikasi) , vol. 5, no. 2, p. 144, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i2.206.
[18]  Sulindawaty  and  M.  Lestari,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Stroke  Transient  Ischaemic  Attack(TIA)  Dengan Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Sist. Inf. dan Teknol. Jar. , vol. 2, no. 2, pp. 25–30, 2021, [Online]. Available: http://e- jurnal.pustakatimur.org/index.php/sisfotekjar/article/view/28.
[19]  I. Susilawati and R. Y. Simanullang, “Sistem Pakar untuk Mengidentifikasi Penyakit ITP (Idiopathic Thrombocytopenic Purpura) melalui Pendekatan Dempster Shafer,” JIKTEKS  J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 17–24, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.faatuatua.com/index.php/JIKTEKS/article/view/10.
[20]  N.  Rifqi  and  A.  Iskandar,  “Perbandingan  Metode  Dempster  Shafer  Dan  Teorema  Bayes  Dalam  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Moyamoya Disease,” J. Sist. Komput. dan Inform. Hal 160− , vol. 168, no. 1, pp. 160–168, 2023, doi: 10.30865/json.v5i1.6819.