Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 736-743

## Perbandingan Akurasi Metode Dempster-Shafer dan Certainty Factor pada Sistem Pakar Penyakit Zoonosis
Teguh Ansyor Lorosae 1 , Sahrul Ramadhan 2 , Khairunnisa 3*
1,2,3* Universitas Muhammadiyah Bima, Indonesia E-mail: 1 ansyorlorosae95@gmail.com, 2 sahrul@umbima.ac.id,
3 *khairunnisa.hum@gmail.com

## Abstract
In Indonesia there are still health problems where infectious diseases are increasing, more  than  60%  of  disease  cases  in  the  world  are  zoonotic  diseases  and  about  70%  of zoonotic  diseases  come  from  animals.  In  Indonesia,  there  are  132  species  of  micro- organisms that are zoonotic.  The Minister of Health also warned in recent years about emerging  and  re-emerging  zoonotic  diseases,  'emerging  zoonoses'  are zoonotic diseases that  have  just  emerged,  can  occur  anywhere  in  the  world,  and  the  impact  is  potentially severe such as, losses at the time of the outbreak, the cost of disease management, post- outbreak losses, quarantine costs, losses due to the restoration of public awareness and the  fear  of  consuming  livestock  products.  This  study  will  compare  the  accuracy  of  the Dempster-Shafer and Certainty Factor methods in zoonotic disease expert systems. Based on the results of Confusion Matrix theory testing, 99% accuracy of the Dempster-Shafer method and 100% accuracy of the Certainty Factor method were obtained.
Keywords: Accuracy, Expert System, Dempster-Shafer, Certainty Factor, Zoonosis

## Abstrak
Di  Indonesia  masih  ditemukan  masalah  kesehatan  dimana  penyakit  menular  yang semakin meningkat, lebih dari 60% kasus penyakit di dunia adalah penyakit zoonosis dan sekitar  70%  diantara  penyakit  zoonosis  berasal  dari  hewan.  Di  Indonesia  terdapat  132 spesies mikro-organisme yang bersifat zoonotik.  Menteri Kesehatan juga mengingatkan beberapa  tahun  terakhir  mengenai  emerging  and    re-emerging  zoonosis  diseases  , ‘emerging  zoonoses’  merupakan  penyakit  zoonosis  yang  baru  muncul,  dapat  terjadi dimana  saja  di  dunia,  dan  dampaknya  berpotensi  parah  seperti,  kerugian  pada  saat wabah,  biaya  penanggulangan  penyakit,  kerugian  pasca  wabah,  biaya  karantina, kerugian akibat pemulihan public awareness  dan adanya ketakutan untuk mengkonsumsi hasil  peternakan.  Pada  penelitian  ini  akan  membandingkan  akurasi  metode  Dempster- Shafer dan Certainty Factor pada sistem pakar penyakit zoonosis. Berdasarkan hasil dari pengujian  teori  Confusion Matrix  diperoleh  99%  pada  akurasi  metode  Dempster-Shafer dan 100% pada akurasi metode Certainty Factor.
Kata Kunci: Akurasi, Sistem Pakar, Dempster-Shafer, Certainty Factor,  Zoonosis

## 1. Pendahuluan
Penyakit  selalu  menjadi  ancaman  bagi  manusia,  seperti  ancaman  dari  penyakit menular  yang  sudah  diketahui  maupun  penyakit  menular  baru  yang  sebelumnya tidak  dikenal.  Zoonosis  merupakan  penyakit  menular  dari  hewan  ke  manusia, zoonosis  juga  menjadi  ancaman  baru  bagi  manusia[1],  [2].  Penyakit  zoonosis  ini dapat  disebabkan  oleh  berbagai  jenis  mikroorganisme,  yaitu  bakteri,  virus,  jamur maupun protozoa[3]. Di Indonesia juga masih ditemukan masalah kesehatan dimana penyakit  menular  yang  semakin  meningkat,  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO) memperkirakan bahwa 61 persen dari semua penyakit manusia berasal dari zoonosis
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 736-743
dan  sekitar  70%  diantara  penyakit  zoonosis  berasal  dari  hewan.  Di  Indonesia terdapat 132 spesies mikroorganisme yang bersifat zoonotik.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  tujuan  penelitian  untuk  melakukan penelitian  dengan  sebuah  sistem  yang  dapat    membantu  dalam  mendiagnosa penyakit  zoonosis  secara  akurat,  yaitu  sistem  pakar  dengan  kemudahan  menginput langsung  gejala  yang  dirasakan  lalu  mendapatkan  diagnosa  penyakit  yang  dialami. Beberapa  penelitian  terkait  sistem  pakar  untuk  diagnose  penyakit  zoonosis  yai tu oleh [4] yang menjelaskan diagnosis penyakit pada hewan dengan menggunakan 30 gejala  penyakit,  penelitian  lainnya  oleh  [5]  yang  menjelaskan  diagnosis  penyakit Leishmaniasis yang merupakan salah satu zoonosis yang dijangkitkan dari hewan ke makhluk lain melalui vektor (zoonosis) menggunakan sistem pakar.   Perbedaan pada penelitian  menganalisis  tingkat  akurasi  confusion  matrix  dengan  menggunakan metode  Certainty  Factor  dan  Dempster  Shafer.  Metode  Certainty  Factor  ini  dipilih bertujuan  untuk  mengakomodasi  ketidakpastian  pemikiran  seorang  pakar  dengan nilai  kepastian.  Sementara  Dempster  Shafer  bertujuan  untuk  teori  pembuktian matematika  berdasarkan  nilai  belief  dan  plausability  [6].  Penyakit  zoonosis memiliki  karakteristik  yang  kompleks,  termasuk  banyaknya  faktor  yang  dapat mempengaruhi diagnosa[7]–[9]. Penggunaan metode Dempster-Shafer dan Certainty Factor dalam sistem pakar mungkin menghadapi kesulitan dalam mempertimbangkan  tingkat  ketidakpastian  dan  kompleksitas  faktor -faktor  ini[10]. Oleh  karena  itu,  perlu  diperhatikan  bagaimana  kedua  metode  ini  mengatasi kompleksitas  dalam  diagnosis  untuk  memberikan  akurasi  yang  optimal [11]. Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  mengenai metode  Certainty  Factor  dan  Dempster  Shafer,  maka  manfaat  penelitian  yaitu menghasilkan  analisis  dalam  membandingkan  akurasi  pada  kedua  metode  tersebut sehingga  diperoleh  hasil  metode  mana  yang  lebih  akurat  untuk  kasus  penyakit zoonosis.

## 2. Metodologi Penelitian
Data  yang  telah  diperoleh  dari  data  sekunder  dilakukan  verifikasi  dengan  pakar untuk  mengetahui  kualitas  data  ( reliability ).  Data  dikelompokkan  sesuai  dengan jenis  penyakit  dan  diberi  bobot  atau  nilai  kepercayaan  dari  pakar,  kemudian dilakukan  perhitungan  manual  menggunakan  metode Certainty  Factor dan  metode Dempster Shafer . Setelah mendapatkan data lengkap, dilakukan perhitungan metode dengan  keyakinan  pakar,  lalu  dilanjutkan  menguji  tingkat  akurasi  dengan menggunakan confusion  matrix untuk  mengetahui  metode  mana  yang  lebih  tepat digunakan untuk mendiagnosa penyakit zoonosis.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 736-743

## 2.1. Dempster-Shafer
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  mengidentifikasi  bahwa  tidak  ada  evidence,  dan  jika bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian. Plausability (Pl) dinotasikan sebagai Pl(s) = 1 –  Bel(-s).  Plausability  juga  bernilai  0  sampai  1.  Jika  kita  yakin  akan  –s,  maka  dapat dikatakan  bahwa  Bel(-s)=1,  dan  PL(-s)=0.  Pada  teori  Dempster-Shafer  kita  mengenal adanya  frame  of  discernment  yang  dinotasikan  dengan  θ.  Frame  ini  merupakan  semesta pembicara dari sekumpulan hipotesis[12].
(1)
Keterangan : m3(Z) : Mass function dari evidence (Z)
m1(X)  :  Mass  function  dari  evidence  (X),  yang  diperoleh  dari  nilai  keyakinan  suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence tersebut.
m2(Y)  :  Mass  function  dari  evidence  (Y),  yang  diperoleh  dari  nilai  keyakinan  suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence tersebut.
∑ 𝑋 ∩ 𝑌 = 𝑍 𝑚 1(X). m2(Y) : Merupakan nilai kekuatan dari evidence Z yang diperoleh dari kombinasi sekumpulan evidence X dan Y yang memiliki irisan.
∑ 𝑋 ∩ 𝑌 = ∅ 𝑚 1(X). m2(Y) : Merupakan nilai kekuatan dari kombinasi sekumpulan X dan Y evidence yang tidak memiliki irisan.

## 2.2. Certainty Factor
Faktor  kepastian  ( Certainty  Factor )  diperkenalkan  oleh  Shortliffe  Buchanan  dalam pembuatan  MYCIN  ( Wesley ,  1984).  Certainty  factor  (CF)  merupakan  nilai  parameter klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk  menunjukkan  besarnya  kepercayaan.  Certainty Factor didefinisikan sebagai berikut [11], [13], [14]:
CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E) (2)
Keterangan:
CF(H,E)  :  Certainty  factor  dari  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh  gejala  ( evidence )  E. Besarnya  CF  berkisar  antara  -1  sampai  dengan  1.  Nilai  -1  menunjukkan ketidakpercayaan  mutlak,  sedangkan  nilai  1  menunjukkan  kepercayaan mutlak.
MB(H,E) : Ukuran kenaikan kepercayaan ( measure of increased belief ) terhadap hipotesis
H yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD(H,E) : Ukuran kenaikan ketidakpercayaan ( measure of increased deisbelief ) terhadap hipotesis H dipengaruhi oleh gejala E.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pembahasan
Berdasarkan  pengetahuan  yang  diperoleh  oleh  pakar  semua  penyakit  zoonosis  yang telah  diketahui  memiliki  gejala-gejala  yang  dapat  dibentuk  sebagai  aturan  (rule)  seperti dibawah ini :
R1 : IF  G1  AND  G2  AND  G3  AND  G4  AND  G5  AND  G6  AND  G7  THEN Penyakit = P1 (Anthrax) R2 : IF G1 AND G5 AND G6 AND G8 AND G9 AND G10 AND G11AND G12 THEN Penyakit = P2 (Botulisme) R3 : IF  G13  AND  G14  AND  G15  AND  G16  AND  G17  THEN  Penyakit  =  P3 (Tuberkulosis) R4 : IF G4 AND G18 AND G19 AND G20 AND G21 AND G22THEN Penyakit = P4 (Leptospirosis)
R5 : IF  G4  AND  G14  AND  G23AND  G24AND  G25AND  G26AND  G27AND G28 AND G29 THEN Penyakit = P5 (Mulut dan Kuku) R6 : IF G5 AND G30AND G31AND G32AND G33AND G34AND G35AND G36
AND G37THEN Penyakit = P6 (Rabies)
R7 : IF  G4  AND  G14  AND  G20  AND  G38AND  G39AND  G40AND  G41AND G42AND G43 AND G44THEN Penyakit = P7 (Babesiosis) R8 : IF  G1  AND  G2  AND  G7  AND  G15  AND  G23AND  G45AND  G46  AND G47THEN Penyakit = P8 (Fasciolasis) R9 : IF G7 AND G15 AND G23AND G45AND G46AND G47 AND G48 Penyakit = P9 (Nematodis)
Berdasarkan  pengetahuan  yang  diperoleh  penilaian  bobot  gejala  pada  penyakit zoonosis dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 1. Pembobotan Gejala Gejala Dempster Shafer Certainty Factor Penyakit DS Penyakit P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 G1 P1,P2,P8 0,8 0,8 0,8 0,4 G2 P1,P8 0,4 0,4 0,8 G3 P1 0,6 0,6 G4 P1,P4,P5,P7 0,4 0,4 0,6 0,6 0,4 G5 P1,P2,P6 0,8 0,8 0,4 0,2 G6 P1,P2 0,2 0,2 0,9 G7 P1,P8,P9 0,2 0,2 0,6 0,6 G8 P2 0,2 0,2 G9 P2 0,4 0,4 G10 P2 0,6 0,6 G11 P2 0,8 0,8 G12 P2 0,4 0,4 G13 P3 0,9 0,9 G14 P3,P5,P7 0,8 0,2 0,8 0,6 G15 P3,P8,P9 0,2 0,2 0,2 0,6 G16 P3 0,6 0,6 G17 P3 0,6 0,6 G18 P4 0,8 0,8 G19 P4 0,8 0,8 G20 P4,P7 0,6 0,8 0,6 G21 P4 0,4 0,4 G22 P4 0,4 0,4 G23 P5,P8,P9 0,6 0,6 0,4 0,6 G24 P5 0,8 0,8 G25 P5 0,6 0,6 G26 P5 0,8 0,8 G27 P5 0,6 0,6 G28 P5 0,6 0,6 G29 P5 0,6 0,6 G30 P6 0,4 0,4 G31 P6 0,8 0,8 G32 P6 0,8 0,8 G33 P6 0,2 0,2 G34 P6 0,4 0,4 G35 P6 0,6 0,6 G36 P6 0,4 0,4 G37 P6 0,4 0,4

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gejala Dempster Shafer Certainty Factor Penyakit DS Penyakit P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 G38 P7 0,8 0,8 G39 P7 0,6 0,6 G40 P7 0,8 0,8 G41 P7 0,6 0,6 G42 P7 0,8 0,8 G43 P7 0,6 0,6 G44 P7 0,4 0,4 G45 P8,P9 0,8 0,8 0,6 G46 P8,P9 0,6 0,6 0,8 G47 P8,P9 0,2 0,2 0,4 G48 P9 0,2 0,2

## 3.2. Hasil

## 3.2.1. Perhitungan Penyakit Dengan Dempster-Shafer
Perhitungan penyakit dengan Dempster-Shafer dilakukan untuk menganalisa hasil agar dapat  dibandingkan  dengan  perhitungan  penyakit  dengan  Certainty  Factor.  Perhitungan dapat  dilakukan  menggunakan  data  nilai  bobot  yang  diperoleh  langsung  dari  pakar penyakit zoonosis.
A. Penyakit Anthrax (P1)
Pada  penyakit  anthrax  gejala  yang  terkait  adalah  hewan  mati  tanpa  diikuti  gejala klinis  atau  mati  cepat  (G1),  pendarahan  pada  lubang  hidung  dan  anus  (G2), pembengkakan daerah leher, dada, lambung, dan alat kelamin luar (G3), panas tinggi (G4), sulit bernafas (G5), sempoyongan (G6), lemah (G7). Perhitungan 1 : m1(G1) = 0,8 m1{θ} = 1 – m1(G1) = 1 – 0,8  = 0,2
Perhitungan 2 : m1(G2) = 0,4 m2{θ} = 1 – m2(G2) = 1 – 0,4  = 0,6 m2(G2) = 0,4  m2{θ} =  0,6 m1(G1) = 0,8 0,32 0,48 m1{θ} = 0,2 - 0,12 Keyakinan :   m3 = m3{θ} = Perhitungan 3 : m4(G3) = 0,6 m4{θ} = 1 – m4(G3) = 1 – 0,6  = 0,4 m4(G3) = 0,6  m4{θ} =  0,4 m3 = 0,8 0,48 0,32 m3{θ} = 0,12 - 0,048 Keyakinan :   m5 = m5{θ} = Perhitungan 4 : m6(G4)  = 0,4 m6{θ} = 1 – m6(G4) = 1 – 0,4  = 0,6 m6(G4) = 0,4  m6{θ} =  0,6 m5 = 0,8 0,32 0,48 m5{θ} = 0,048 - 0,0288 Keyakinan :   m7 = m7{θ} =
Perhitungan 5 : m8(G5) = 0,8
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 736-743
m8{θ} = 1 – m8(G5) = 1 – 0,8  = 0,2 m8(G5) = 0,8 m8{θ} =  0,2 m7 = 0,8 0,64 0,16 m7{θ} = 0,0288 - 0,00576 Keyakinan :   m9 = m9{θ} = Perhitungan 6 : m10(G6)  = 0,2
m10{θ} = 1 – m10(G6) = 1 – 0,2  = 0,8
m10(G6) = 0,2 m10{θ} =  0,8 m9 = 0,8 0,16 0,64 m9{θ} = 0,00576 - 0,004608 Keyakinan :   m11 = m11{θ} =
Perhitungan 7 : m12(G7) = 0,2 m12{θ} = 1 – m12(G7) = 1 – 0,2  = 0,8
m12(G6) = 0,2 m12{θ} =  0,8 m11 = 0,8 0,16 0,64 m11{θ} = 0,004608 - 0,0036864 Keyakinan :   m13 = m13{θ} =
Nilai Akhir :   (m13 + m13{θ})  x 100% (0,8 + 0,0036864) x 100% = 80,36%

## 3.2.2. Perhitungan Penyakit Dengan Certainty Factor
Perhitungan penyakit dengan Certainty Factor dilakukan untuk menganalisa hasil agar dapat  dibandingkan  dengan  perhitungan  penyakit  dengan  Dempster-Shafer.  Perhitungan dapat  dilakukan  menggunakan  data  nilai  bobot  yang  diperoleh  langsung  dari  pakar penyakit zoonosis.
A. Penyakit Penyakit Caries Gigi (P1) Pada  penyakit  anthrax  gejala  yang  terkait  adalah  hewan  mati  tanpa  diikuti  gejala klinis  atau  mati  cepat  (G1),  pendarahan  pada  lubang  hidung  dan  anus  (G2), pembengkakan daerah leher, dada, lambung, dan alat kelamin luar (G3), panas tinggi (G4), sulit bernafas (G5), sempoyongan (G6), lemah (G7). Perhitungan (CF User x CF Pakar) : CF G1 = 0,6 x 0,8 = 0,48 | CF G2 = 0,2 x 0,4 = 0,8 | CF G3 = 0,8 x 0,6 = 0,48 | CF G4 = 0,6 x 0,4 = 0,24 | CF G5 = 0,6 x 0,8 = 0,48 |
CF G6 = 0,4 x 0,2 = 0,8 | CF G7 = 0,2 x 0,2 = 0,4
Perhitungan CF Combine : CF G1 + CF G2 x (1 – CF G1) = 0,48 + 0,8 x (1 – 0,48) = 0,48 + 0,416 = 0,896 CF Old 1 + CF G3 x (1 – CF Old 1) = 0,896 + 0,48 x (1 – 0,896) = 0,896 + 0,0499 = 0,9459 CF  Old  2  +  CF  G4  x  (1  –  CF  Old  2)  =  0,9459  +  0,24  x  (1  –  0,9459)  =  0,9459  + 0,0129 = 0,9584 CF  Old  3  +  CF  G5  x  (1  –  CF  Old  3)  =  0,9584  +  0,48  x  (1  –  0,9584)  =  0,9584  + 0,0199 = 0,9783 CF Old 4 + CF G6 x (1 – CF Old 4) = 0,9783 + 0,8 x (1 – 0,9783) = 0,9783 + 0,0173 = 0,9956 CF Old 5 + CF G7 x (1 – CF Old 5) = 0,9956 + 0,4 x (1 – 0,9956) = 0,9956 + 0,0017 = 0,9973 Persentase :
CF Combine x 100% = 0,9973 x 100% = 99,73%

## 3.2.3. Perbandingan Perhitungan Metode dengan Keyakinan Pakar
Berikut  ini  merupakan  hasil  perhitungan  metode  Dempster-Shafer  dengan  Certainty Factor  yang  memiliki  proses  perhitungan  yang  berbeda  namun  memiliki  kesamaan  dan perbedaannya masing-masing pada setiap kejadian.
Tabel 2. Perbandingan Hasil Perhitungan Metode dengan Keyakinan Pakar
K Hasil Perhitungan Metode Keyakinan Pakar Akurasi DS CF P N(%) DS CF P N(%) P N(%)
a b c d a b c d 1 P1 80,36 P1 99,73 P1 100 8 0 0 1 8 0 0 1 2 P2 97,69 P2 100 P2 100 8 0 0 1 8 0 0 1 3 P3 98,65 P3 98,05 P3 100 8 0 0 1 8 0 0 1 4 P4 98,65 P4 98,85 P4 100 8 0 0 1 8 0 0 1 5 P5 99,95 P5 98,72 P5 100 8 0 0 1 8 0 0 1 6 P6 99,50 P6 91,79 P6 100 8 0 0 1 8 0 0 1 7 P7 95,96 P7 99,63 P7 100 8 0 0 1 8 0 0 1 8 P8 86,19 P8 99,69 P8 100 8 0 0 1 8 0 0 1 9 P9 76,06 P9 98,19 P9 100 8 0 0 1 8 0 0 1 10 P4,P5 81,92 P4 94,93 P4,P5 80/90 6 0 1 1 8 0 0 1 11 P6 99,50 P6 95,75 P6 100 8 0 0 1 8 0 0 1 12 P3 98,53 P3 98,84 P3 100 8 0 0 1 8 0 0 1 Total 94 0 1 12  96 0 0 12

## 3.2.4. Akurasi Ketepatan Hasil Perhitungan Metode
Berdasarkan  Tabel  2  akurasi  dapat  dihitung  dengan  menggunakan Confusion  Matrix terhadap  ketepatan  penyakitnya.  Dimana  diketahui  bahwa  keyakinan  pakar  merupakan acuan  untuk  dibandingkan  dengan  hasil  perhitungan  metode  Dempster-Shafer  dan Certainty  Factor,  sehingga  pada  perhitungan  akurasi  menggunakan  Confusion  Matrix penilaian hasil perhitungan metode adalah keyakinan prediksi sistem  yang dibandingkan dengan keyakinan pakar.
a) Akurasi Metode Dempster-Shafer
Accuracy :
b) Akurasi Metode Certainty Factor
Accuracy :

## 4. Kesimpulan
Pada penelitian yang dilakukan ini dapat disimpulkan dengan membandingkan akurasi hasil  proses  perhitungan  dari  kedua  metode  tersebut  dengan  penilaian  keyakinan  pakar secara  kuantitatif,  yaitu  dengan  menggunakan  teori  Confusion  Matrix  yang  hasilnya adalah  99%  pada  akurasi  metode  Dempster-Shafer  dan  100%  pada  akurasi  metode Certainty  Factor.  Saran    penelitian  selanjutnya  (1)  Menambahkan  jumlah  variabel  yang
Pakar Negatif  Positif DS  Negatif 94 0 Positif 1 12 Pakar Negatif  Positif CF  Negatif 96 0 Positif 0 12
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 736-743
lebih  banyak  lagi.  (2)  Menggunakan  metode  lain  yang  dapat  dibandingkan  dalam menyelesaikan ketidakpasitian.

## Daftar Pustaka
[1] B.  P.  T.  P.  S.  Utara,  “Zoonosis  Dan  Upaya  Pencegahannya  (Kasus  Sumatera Utara),” 2016.
[2] V. Saﬁtri, G. Setiaji, And A. Lestariningsih, “Prioritasisasi Zoonosis Di Indonesia Melalui Pendekatan One Health,” 2019.
[3] D.  K.  Hau,  A.  Pohan,  And  J.  Nulik,  “Penyakit-Penyakit  Zoonosis  Di  Nusa Tenggara  Timur,” Lokakarya  Nas.  Penyakit  Zoonosis.  Balai  Pengkaj.  Teknol. Nusa Tenggara Timur , 2015.
[4] T.  T.  Gultom,  “Penerapan  Metode  Demster  Shafer  Pada  Sistem  Pakar  Terhadap Penyakit Rabies Hewan,” Satesi J. Sains Teknol. Dan Sist. Inf. , Vol. 1, No. 2, Pp. 92–98, 2021.
[5] C. Chazar, N. H. Harani, And A. Kurniawan, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Kucing Menggunakan Metode Naã Ve Bayes,” J. Tek. Inform. , Vol. 11, No. 1, Pp. 18–24, 2019.
[6] T. A. Lorosae, A. Setyanto, And E. Pramono, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Gigi  Dan  Mulut  Menggunakan  Metode  Dempster-Shafer  Dan  Certainty  Factor,” Konf. Nas. Sist. Inf. 2018 , 2018.
[7] L.  Richard,  C.  Aenishaenslin,  And  K.  Zinszer,  “Zoonoses  And  Social Determinants Of Health: A Consultation Of Canadian Experts,” One  Heal. ,  Vol. 12, P. 100199, 2021.
[8] E. C. Hobbs, A. Colling, R. B. Gurung, And J. Allen, “The Potential Of Diagnostic Point‐Of‐Care  Tests  (Pocts)  For  Infectious  And  Zoonotic  Animal  Diseases  In Developing Countries: Technical, Regulatory And Sociocultural Considerations,”
Transbound. Emerg. Dis. , Vol. 68, No. 4, Pp. 1835–1849, 2021.
[9] L. Marlinda, W. Widiyawati, W. Indrarti, And R. Widiastuti, “Dog Disease Expert System Using Certainty Factor Method,” Sink. J. Dan Penelit. Tek. Inform. , Vol. 4, No. 2, Pp. 98–104, 2020.
[10] M.  D.  Sinaga,  N.  S.  B.  Sembiring,  E.  Darmayanti,  R.  Maulida,  E.  V.  Haryanto, And  E.  Ginting,  “A  Comparison  Of  The  Tsukamoto  Fuzzy  Method  And  The Dempster  Shafer  Method  For  Diagnosing  Leptospirosis,”  In 2021  9th International Conference On Cyber And It Service Management (Citsm) , 2021, Pp. 1–5.
[11] J. Liebowitz, The Handbook Of Applied Expert Systems . Crc Press, 2019.
[12] R.  S.  Y.  Zebua Et  Al. , Fenomena  Artificial  Intelligence  (Ai) .  Pt.  Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[13] X. Sun, J. Tan, Y. Wen, And C. Feng, “Rolling Bearing Fault Diagnosis Method Based  On  Data-Driven  Random  Fuzzy  Evidence  Acquisition  And  Dempster– Shafer Evidence Theory,” Adv. Mech. Eng. , Vol. 8, No. 1, P. 1687814015624834, 2016.
[14] I.  Gupta  And  G.  Nagpal, Artificial  Intelligence  And  Expert  Systems .  Mercury Learning And Information, 2020.