## Journal of Technology and Informatics (JoTI)
Vol. 3,  No. 2, Bulan April Tahun 2022 P-ISSN 2721-4842 E-ISSN 2686-6102
DOI: 10.37802/joti.v3i2.220

## Sistem Pakar Klasifikasi Dan Diagnosa Penyakit Burung Murai Batu Menggunakan Metode Dempster-Shafer
Rifki Fahrial Zainal 1 , Syariful Alim 2 , Muhammad Hamza Syaiful Islam 3 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Bhayangkara Surabaya Email: rifki@ubhara.ac.id , syalihbara@ubhara.ac.id , mh.zah.mh@gmail.com
Abstrak: Burung  murai  batu  adalah  anggota  keluarga  Turdidae.  Burung  keluarga  Turdidae  dikenal  memiliki kemampuan berkicau yang baik dengan suara merdu, bermelodi, dan sangat bervariasi. burung ini juga mempunyai harga  yang  cukup  mahal  oleh  sebab  itu  kebutuhan  informasi  sangat  di  butuhkan  para  masyarakat  awam  untuk mengatasi  masalah  tentang  penyakit  burung  Murai  Batu  yang  hanya  bisa  diselesaikan  dengan  bantuan  para  ahli. Dempster-Shafer  adalah  generalisasi  dari  Bayesian  theory  of  subjective  probability.  Fungsi  kepercayaan  berbasis derajat kepercayaan (atau keyakinan, atau jaminan) pada suatu masalah terhadap probabilitas untuk masalah terkait. Derajat kepercayaan itu sendiri mungkin atau mungkin tidak memiliki sifat probabilitas matematika; seberapa banyak perbedaannya tergantung pada seberapa dekat kedua permasalahan itu berkaitan. Pada penelitian ini  menghasilkan sebuah aplikasi sistem pakar untuk klasifikasi dan diagnosa penyakit pada burung murai batu menggunakan metode Dempster Shafer. Dalam aplikasi ini juga dapat digunakan untuk mencari presentase kemungkinan penyakit dengan mendiagnosa  gejala  yang  tampak  pada  burung  murai  batu.  Diharapkan  dengan  penggunaan  aplikasi  ini  dapat menghasilkan diagnosa yang valid.
Kata Kunci: Burung Murai Batu, Gejala Penyakit, Jenis Penyakit, Sistem Pakar, Dempster Shafer
Abstract: The rock magpie is a member of the Turdidae family. Birds of the Turdidae family are known to have good chirping  abilities  with  melodious,  melodic,  and  very  varied  sounds.  This  bird  also  has  a  fairly  expensive  price, therefore  the  need  for  information  is  urgently  needed  by  the  general  public  to  overcome  the  problem  of  the  rock magpie bird disease which can only be solved with the help of experts. Dempster-Shafer is a generalization of the Bayesian theory of subjective probability. The confidence function is based on the degree of confidence (or confidence, or assurance) in a problem with respect to the probability for the related problem. The degree of confidence itself may or  may  not  have  the  property  of  mathematical  probability;  how  much  they  differ  depends  on  how  closely  the  two problems are related.
This research produces an expert system application for the classification and diagnosis of diseases in rock magpies using the Dempster Shafer method. In this application, it can also be used to find the percentage of possible disease by  diagnosing  the  symptoms  seen  in  stone  rock.  It  is  hoped  that  the  use  of  this  application  can  produce  a  valid diagnosis.
Keywords : Rock Magpie Bird, Disease Symptoms, Disease Types, Expert System, Dempster Shafer

## PENDAHULUAN
Burung  murai  batu  adalah  anggota  keluarga Turdidae.  Burung  keluarga  Turdidae  dikenal  memiliki kemampuan  berkicau  yang  baik  dengan  suara  merdu, bermelodi,  dan  sangat  bervariasi.  burung  ini  juga mempunyai  harga  yang  cukup  mahal  oleh  sebab  itu kebutuhan informasi sangat di butuhkan para masyarakat awam untuk mengatasi masalah tentang penyakit burung Murai Batu yang hanya bisa diselesaikan dengan bantuan para  ahli.  Penyakit  tersebut  dapat  disebabkan  oleh serangan  virus  ataupun  bakteri.  Untuk  mendiagnosa sebuah  penyakit  diperlukan  gejala-gejala  yang  tampak. Diperlukan keseriusan dan tindakan yang cepat sebelum semua terlambat dan mengalami kerugian. Oleh sebab itu aplikasi  ini  dibuat  untuk  membantu  masyarakat  awam untuk  mendapatkan  beberapa  informasi  mengenai penyakit  burung  murai  batu.  Semakin  cepat  penyakit diketahui,  maka  semakin  cepat  pula  mereka  dapat
mencegahnya.  Aplikasi  yang  dibangun  merupakan sistem pengelolaan pengetahuan yang mudah digunakan dan dinamis. Artinya bahwa pakar dapat menambahkan, mengubah dan menghapus pengetahuan atau aturan baru tanpa  harus  memulai  dari  awal.  Aplikasi  ini dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  database-nya. Metode  inferensi  yang  digunakan  adalah  metode Dempster-Shafer [1]-[2].

## Sistem Pakar
Sistem pakar adalah suatu program komputer yang mengandung pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik. Jenis program ini  pertama  kali  dikembangkan  oleh  periset  kecerdasan buatan  pada  dasawarsa  1960-an  dan  1970-an  dan diterapkan  secara  komersial  selama  1980-an.  Bentuk umum  sistem  pakar  adalah  suatu  program  yang  dibuat
berdasarkan  suatu  set  aturan  yang  menganalisis informasi  (biasanya  diberikan  oleh  pengguna  suatu sistem)  mengenai  suatu  kelas  masalah  spesifik  serta analisis  matematis  dari  masalah  tersebut.  Tergantung dari desainnya, sistem pakar juga mampu merekomendasikan  suatu  rangkaian  tindakan  pengguna untuk dapat menerapkan koreksi. Sistem ini memanfaatkan  kapabilitas  penalaran  untuk  mencapai suatu simpulan [3].

## Ciri-ciri Sistem Pakar
a. Terbatas pada domain keahlian tertentu.
b. Mampu  memberikan  penalaran  untuk  data- data yang tidak lengkap atau tidak pasti.
c. Mampu  menjelaskan  alasan-alasan  yang diberikannya  dengan  cara  yang  dapat dipahami.
d. Bekerja berdasarkan kaidah atau rule tertentu.
e. Mudah dimodifikasi.
f. Basis  pengetahuan  dan  mekanisme  inferensi terpisah.
g. Keluarannya atau output bersifat anjuran.
h. Sistem  dapat  mengaktifkan  kaidah  secara searah  sesuai,  dituntun  oleh  dialog  dengan pengguna

## Konsep Dasar Sistem Pakar
Kepakaran  merupakan  suatu  pengetahuan yang diperoleh dari pelatihan, membaca dan pengalaman. Kepakaran memungkinkan para ahli dapat mengambil  keputusan  lebih  cepat  dan  lebih  baik daripada seorang yang bukan pakar
Kepakaran meliputi pengetahuan tentang:
a) Fakta-fakta  tentang  bidang  permasalahan tertentu b) Teori-teori  tentang  bidang  permasalahan tertentu c) Aturan-aturan      dan      prosedur-prosedur menurut bidang  permasalahan umumnya. d) Aturan  heuristic  yang  harus  dikerjakan dalam suatu situasi tertentu e) Strategi global untuk memecahkan permasalahan
f) Pengetahuan  tentang  pengetahuan  (meta knowledge)
Pakar  adalah  seseorang  yang  mempunyai pengetahuan,  pengalaman,  dan  metode  khusus  serta mampu  menerapkannya  untuk  memecahkan  masalah atau  memberi  nasihat.  Seorang  pakar  harus  mampu menjelaskan  dan  mempelajari  hal-hal  baru  yang berkaitan  dengan  topik  permasalahan,  jika  perlu  harus mampu  menyusun  kembali  pengetahuan-pengetahuan yang  didapatkan  dan  dapat  memecahkan  aturan-aturan serta  menentukan  relevansi  kepakarannya.  Seorang pakar mampu melakukan kegiatan-kegiatan berikut ;
a)
Mengenali
dan
memformulasikan permasalahan b) Memecahkan  permasalahan  secara  cepat dan tepat c) Menerangkan pemecahannya d) Belajar dari pengalaman e) Merestrukturisasi pengetahuan f) Memecahkan aturan-aturan g) Menentukan relevansi h) Pemindahan kepakaran (transferring expertise) Tujuan dari sistem pakar adalah memindahkan  kepakaran  dari  seorang  pakar  ke  dalam komputer,  kemudian  ditransfer  kepada  orang  lain  yang bukan pakar. Proses ini melibatkan empat kegiatan, yaitu :
a) Akusisi  pengetahuan  (dari  pakar  atau sumber lain)
b) Representasi pengetahuan (pada komputer)
c) Inferensi pengetahuan
d) Pemindahan pengetahuan ke pengguna
Inferensi  adalah  sebuah  prosedur  (program) yang  mempunyai  kemampuan  dalam  melakukan penalaran.  Inferensi  ditampilkan  pada  suatu  komponen yang disebut  mesin inferensi  yang  mencakup prosedur- prosedur  mengenai  pemecahan  masalah.  Semua pengetahuan yang dimiliki oleh seorang pakar disimpan pada basis pengetahuan oleh sistem pakar. Tugas mesin inferensi  adalah  mengambil  kesimpulan  berdasarkan basis pengetahuan yang dimilikinya [4].

## Dempster-Shafer
Dempster-Shafer  adalah  generalisasi  dari Bayesian  theory  of  subjective  probability.  Fungsi kepercayaan berbasis derajat kepercayaan (atau keyakinan,  atau  jaminan)  pada  suatu  masalah  terhadap probabilitas untuk masalah terkait. Derajat kepercayaan itu  sendiri  mungkin  atau  mungkin  tidak  memiliki  sifat probabilitas matematika; seberapa banyak perbedaannya tergantung pada seberapa dekat kedua permasalahan itu berkaitan [4].
Sering digunakan sebagai metode sensor fusion, teori  Dempster-Shafer  didasarkan  pada  dua  ide: memperoleh derajat kepercayaan untuk satu masalah dari probabilitas  subjektif  terhadap  masalah  yang  berkaitan, dan  aturan  Dempster  ini  [5]  untuk  menggabungkan derajat seperti keyakinan ketika mereka didasarkan pada suatu  bukti  independen.  Pada  dasarnya,  tingkat kepercayaan proposisi tergantung terutama pada jumlah solusi  (atas  masalah-masalah  yang  berkaitan)  yang mengandung  proposisi,  dan  probabilitas  subjektif  dari masing-  masing  solusi.  Juga  memberikan  kontribusi aturan  kombinasi  yang  mencerminkan  asumsi  umum tentang data.
Dalam  formalisme  ini  tingkat  kepercayaan (juga  disebut  sebagai  mass  --  massa)  dipresentasikan sebagai  fungsi  keyakinan  dibanding  daripada  distribusi probabilitas Bayesian. Nilai probabilitas diberikan untuk sekumpulan kemungkinan daripada suatu event tunggal.
Teori  Dempster-Shafer  memberikan  massa untuk  semua  himpunan  bagian  tidak  kosong  dari proposisi  yang  membentuk  sistem-dalam  hal  set-teori, power  set  dari  proposisi.  Sebagai  contoh,  asumsikan situasi di mana ada dua masalah terkait, atau proposisi, dalam suatu sistem. Dalam sistem ini, fungsi keyakinan memberikan  massa  untuk  proposisi  pertama,  kedua, keduanya atau bahkan tidak kedua-duanya.

## METODE PENELITIAN Belief dan Plausibility
Teori  Dempster  Shafer  adalah  suatu  teori matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan  belief functions          (fungsi          kepercayaan)          dan  plausible reasoning (pemikiran yang masuk akal), yang digunakan untuk  mengkombinasikan  potongan  informasi  yang terpisah (bukti) untuk mengkalkulasi kemungkinan dari suatu  peristiwa.  Secara  umum  teori  Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval [5].
Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence dalam medukung suatu himpunan proposisi.Jika bernilai 0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence, dan jika bernilai 1
Plausibility (Pl) dinotasikan sebagai: 𝑃(𝑠) = 1 − 𝐵𝑒𝑙(−𝑠) (1)
Keterangan:
P : Plausibility Bel : Belief Plausibility juga bernilai 0 sampai 1, jika kita yakin akan –s, maka dapat dikatakan bahwa Bel(¬s)=1, dan  Pl(¬s)=0.  Plausibility  akan  mengurangi  tingkat kepercayaan  dari  evidence.  Teori  Dempster-Shafer  kita mengenal adanya frame of discernment yang dinotasikan dengan θ dan mass function yang dinotasikan dengan m. Frame  ini  merupakan  semesta  pembicaraan  dari sekumpulan hipotesis sehingga disebut dengan environtment.
Misalkan: θ = {A, B, C, D, E, F, G, H, I, J} Keterangan: A = Gagal Ginjal Kronik B = Kanker Ginjal C = Pielonefritis D = Sindroma Nefrotik E = Hidronefrosis F = Kanker Kandung Kemih G = Ginjal Polikista H = Nefritis Tubulointerstisialis I = Sistitis J = Infeksi Saluran Kemih

## Mass Function
Mass  function  (m)  dalam  Teori  Dempster- Shafer  adalah  tingkat  kepercayaan  dari  suatu  evidence measure  sehingga  dinotasikan  dengan  (m).  Untuk mengatasi  sejumlah  evidence  pada  Teori  Dempster- Shafer  menggunakan  aturan  yang  lebih  dikenal  dengan Dempster’s Rule of Combination.
𝑚 3 (𝑍) = ∑ 𝑚1(𝑋)∙𝑚2(𝑌) 𝑥∩𝑦=𝑧
1−𝐾 (2)
Dimana, 𝐾 =   ∑ 𝑚 1 (𝑋) ∙ 𝑚 2 (𝑌) 𝑥∩𝑦=∅
Keterangan: m1(X) : mass function dari evidence X m2(Y) : mass function dari evidence Y m3(Z) : mass function dari evidence Z Κ : jumlah conflict evidence.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses diagnosa, sistem akan melakukan proses  diagnosa  berdasarkan  urutan  pertanyaan  yang ditanyakan  sistem  kepada  user.  Jika  user  telah  selesai memilih  gejala-gejala,  maka  sistem  akan  menghitung nilai kepercayaan gejala menggunakan metode Dempster-Shafer.
Untuk  pengujian  pertama,  digunakan  aturan kombinasi  gejala  “Bulu  berdiri”  dan  “Tidak  mau makan”.  Pengujian  kedua  ditambahkan  aturan  gejala “Mata bengkak” ke dalam kombinasi. Pengujian ke tiga ditambahkan  aturan  gejala  “Kejang-kejang”  ke  dalam kombinasi.  Pengujian  ke  empat  ditambahkan  aturan gejala  “Cairan  menetes  dari  hidung”  ke  dalam kombinasi.  Pengujian  ke-lima  ditambahkan  aturan “Bertengger kepala di bawah”.

## Pengujian Pertama
Pada pengujian pertama,digunakan kombinasi “Bulu  berdiri”  dan  “Tidak  mau  makan”.  Kombinasi tersebut menghasilkan perhitungan sebagai berikut:
Tabel 1. Pengujian pertama
M {P05} 0.8 M{θ} 0.2 M1{P08,P06,P 02} 0.333 {} 0.2664 {P02,P06,P08,}0. 0666 M{θ}0.667 {P05,}0.5 336 θ 0.1334
Perhitungan Demspter-Shafer: m2 {} =(0.2664 )/(1-0) = 0.2664 m2 {P02,P06,P08} =(0.0666 )/(1-0) = 0.0666 m2 {P05} =(0.5336 )/(1-0) = 0.5336
Sehingga dari perhitungan 2 didapatkan : m2() = 0.2664 m2(P02,P06,P08) = 0.0666 m2(P05) = 0.5336

## Pengujian Kedua
Pada  pengujian  kedua,digunakan  kombinasi “Bulu  berdiri”,  “Tidak  mau  makan”  dan  “Mata bengkak”. Kombinasi tersebut menghasilkan perhitungan sebagai berikut:
Tabel 2. Pengujian kedua
M {P06} 0.8 M{θ}0.2 m2{}0.2664 {} 0.2131 {} 0.0533 m2{P02,P06,P08}0.0 666 {P06,} 0.0533 {P02,P06,P0 8,} m2{P05}0.5336 {}0.426 9 0.0133 M{θ} 0.4664 {P06,} 0.3731 {P05,}0.1067
Perhitungan Demspter-Shafer: m4 {} =(0.6933 )/(1-0) = 0.6933 m4 {P06} =(0.4264 )/(1-0) = 0.4264
m4 {P02,P06,P08} =(0.0133 )/(1-0) = 0.0133 m4 {P05} =(0.1067 )/(1-0) = 0.1067 Sehingga dari perhitungan 4 didapatkan : m4() = 0.69328 m4(P06) = 0.4264 m4(P02,P06,P08) = 0.01332 m4(P05) = 0.10672

## Pengujian Ketiga
Pada  pengujian  ketiga,digunakan  kombinasi “Bulu  berdiri”,  “Tidak  mau  makan”,  “Mata  bengkak” dan “Kejang-kejang”. Kombinasi tersebut menghasilkan perhitungan sebagai berikut:
Tabel 3. Pengujian ketiga
M {P09,P02} 0.5 M{θ} 0.5 m4{}0.6933 {}0.3466 {}0.3466 m4{P06}0.4264 {}0.2132 {P06,}0.2132 m4{P02,P06,P0 8}0.0133 {P02,}0.00 67 {P02,P06,P08, }0.0067 m4{P05}0.1067 {}0.0534 {P05,}0.0534 M{θ}0.89328 {P02,P09,} 0.4466 Θ 0.4466 Perhitungan Demspter-Shafer: m5 {} =(0.9598 )/(1-0) = 0.9598 m5 {P06} =(0.2132 )/(1-0) = 0.2132
m5 {P02} =(0.0067 )/(1-0) = 0.0067 m5 {P02,P06,P08} =(0.0067 )/(1-0) = 0.0067 m5 {P05} =(0.0534 )/(1-0) = 0.0534 m5 {P02,P09} =(0.4466 )/(1-0) = 0.4466 Sehingga dari perhitungan 5 didapatkan : m5() = 0.95984 m5(P06) = 0.2132 m5(P02) = 0.00666 m5(P02,P06,P08) = 0.00666 m5(P05) = 0.05336 m5(P02,P09) = 0.44664
Pengujian Keempat
Pada pengujian
keempat,digunakan
kombinasi  “Bulu  berdiri”,  “Tidak  mau  makan”,  “Mata bengkak”,  “Kejang-kejang”  dan  “Cairan  menetes  dari hidung”. Kombinasi tersebut menghasilkan perhitungan sebagai berikut:
Tabel 4. Pengujian keempat M P10,P07,P01,P06, P04,P03}0.166 M{θ}0.834 m5{}0.9598 {}0.1593 {}0.8005 m5{P06}0.2 132 {P06,}0.0354 {P06,}0.17 78 m5{P02}0.0 067 {}0.0011 {P02,}0.00 56 m5{P02,P06 ,P08}0.0067 {P06,}0.0011 {P02,P06,P 08,}0.0056 m5{P05}0.0 534 {}0.0089 {P05,}0.04 45 m5{P02,P09 }0.4466 {}0.0741 {P02,P09,} 0.3725 M{θ}0.5533 6 {P01,P03,P04,P06 ,P07,P10,}0.0919 θ 0.4615
Perhitungan Demspter-Shafer:
m7 {} =(1.0439 )/(1-0 = 1.0439
m7 {P06} =(0.2143 )/(1-0) = 0.2143 m7 {P02} =(0.0056 )/(1-0) = 0.0056 m7 {P02,P06,P08} =(0.0056 )/(1-0) = 0.0056 m7 {P05} =(0.0445 )/(1-0) = 0.0445 m7 {P02,P09} =(0.3725 )/(1-0) = 0.3725 m7  {P01,P03,P04,P06,P07,P10}  =(0.0919 )/(1-0) = 0.0919 Sehingga dari perhitungan 7 didapatkan : m7() = 1.04394556 m7(P06) = 0.21430556 m7(P02) = 0.00555444 m7(P02,P06,P08) = 0.00555444 m7(P05) = 0.04450224 m7(P02,P09) = 0.37249776 m7(P01,P03,P04,P06,P07,P10) = 0.09185776

## Pengujian Kelima
Pada pengujian kelima, digunakan kombinasi “Bulu  berdiri”,  “Tidak  mau  makan”,  “Mata  bengkak”, “Kejang-kejang”,  “Cairan  menetes  dari  hidung”  dan “Bertengger  kepala  di  bawah”.  Kombinasi  tersebut menghasilkan perhitungan sebagai berikut:
Tabel 5. Pengujian kelima M M{θ}0.67 m7{}1.0439 {P10,P11, P01}0.33 {}0.6994 m7{P06}0.2143 {}0.3445 {P06,}0.1436 m7{P02}0.0056 {}0.0707 {P02,}0.0037 m7{P02,P06,P08 }0.0056 {}0.0018 {P02,P06,P08,} 0.0037 m7{P05}0.0445 {}0.0018 {P05,}0.0298
m7{P02,P09}0.3 725 {}0.0147 {P02,P09,}0.24 96 m7{P01,P03,P04 ,P06,P07,P10} {}0.1229 {P01,P03,P04,P 06,P07,P10,} 0.0919 {P01,P10, }0.0303 0.0615 Perhitungan Demspter-Shafer: m8 {} =(1.2559 )/(1-0) = 1.2559
m8 {P06} =(0.1436 )/(1-0) = 0.1436 m8 {P02} =(0.0037 )/(1-0) = 0.0037 m8 {P02,P06,P08} =(0.0037 )/(1-0) = 0.0037 m8 {P05} =(0.0298 )/(1-0) } = 0.0298
m8 {P02,P09} =(0.2496 )/(1-0) = 0.2496 m8 {P01,P10} =(0.0303 )/(1-0) = 0.0303 m8  {P01,P03,P04,P06,P07,P10}  =(0.0615 )/(1-0) = 0.0615
m8 {P01,P10,P11} =(0.2997 )/(1-0) = 0.2997 Sehingga dari perhitungan 8 didapatkan : m8() = 1.2559423252 m8(P06) = 0.1435847252 m8(P02) = 0.0037214748 m8(P02,P06,P08) = 0.0037214748 m8(P05) = 0.0298165008 m8(P02,P09) = 0.2495734992 m8(P01,P10) = 0.0303130608 m8(P01,P03,P04,P06,P07,P10) =0.0615446992 m8(P01,P10,P11) = 0.2996869392 Dari hasil perhitungan  yang terakhir tersebut kemudian diurutkan nilainya dari yang terbesar ke yang terkecil sebagai berikut :
m8(  P02  |  Bronkhitis)  =0.003721474x100%  jadi  nilai kepercayaan sebesar 0.37%
m8(  P05  |  Kejang)  =  0.0298165008  x100%  jadi  nilai kepercayaan sebesar 2.98%
m8(  P06  |  Kolera)  =  0.1435847252  x100%  jadi  nilai kepercayaan sebesar 14.36%

## ANALISA PENGUJIAN
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan bahwa  sistem  pakar  untuk  klasifikasi  dan  diagnosa penyakit  pada  burung  mura  batu  menggunakan  metode Dempster Shafer memberikan hasil berupa :
1. Sistem  pakar  ini  dapat  memberikan  informasi penyakit  sesuai  harapan  pakar  dan  perhitungan mengunakan metode Dempster Shafer.
2. Dari  pengujian  diagnosa  berdasarkan  aturan (Rule)  didapatkan  hasil  penyakit  bronkhitis 0.37%, Kejang 2.98%, Kolera 14.36%
3. Pada pengujian perhitungan manual dan perhitungan  sistem  mempunyai  kesamaan  atau kesesuaian.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan aplikasi  sistem  pakar  untuk  klasifikasi  dan  diagnosa penyakit pada burung murai batu menggunakan metode dempster shafer yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa  Dari  pengujian  diagnosa  gejala  yang  dipilih kurang dari 2 didapatkan hasil proses diagnose tidak bisa dilajutkan dan keluar pesan pilih minimal 2 gejala. Dari hasil pengujian diatas dijelaskan ketika proses diagnose dipilih semua maka proses diagnose tidak bisa dilajutkan dan keluar pesan tidak bisa proses karena gejala terpilih semua.  Dari  pengujian  diagnosa  berdasarkan  aturan (Rule)  didapatkan  hasil  penyakit  bronkhitis  0.37%, Kejang 2.98%, Kolera 14.36%
Setelah melakukan evaluasi terhadap aplikasi secara keseluruhan,  diharapkan  dari  hasil  penelitian  ini  dapat dikembangkan lebih lanjut dengan Pengetahuan penyakit dan gejala dapat ditambah lagi agar daftar penyakit dan gejala  lebih  lengkap  sehingga  yang  didiagnosa  lebih lengkap,  Dibuat  aplikasi  yang  dapat  diakses  secara offline agar pada saat di tempat yang tidak ada jaringan internet  pengguna  dapat  menggunakan  aplikasi,  dan Membandingkan  hasil  diagnosis  sistem  pakar  dengan hasil diagnosis dokter hewan untuk mengetahui akurasi hasil sistem pakar

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Dahria,  Muhammad., Sistem  Pakar  Metode
Dempster-Shafer untuk Menentukan Jenis Gangguan Perkembangan pada Anak., 2013 .
[2]  Fahrozi,  Wirhan., Penerapan  Metode  Dempster- Shafer  untuk  Mendiagnoas  Penyakit  pada  Ikan Koi ., 2018
[3]  Faizal,  Edi., Penerapan  Teori  Dempster-Shafer pada  Sistem  Cerdas  untuk  mendeteksi  Gangguan Kehamilan ., 2014
[4]  Faizal,  Harry., Rancang  Bangun  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Sapi dengan Metode Dempster- Shafer berbasis Web ., 2015
[5]  Indraswari,  Deby  Putri., Sistem  Pendukung Keputusan Deteksi Dini Penyakit Stroke menggunakan Metode Dempter-Shafer ., 2015