## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT HEWAN SAPI POTONG MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER
Arya Fikar Mu’afi 1 , Suryo Adi Wibowo 2 , Hani Zulfia Zahro` 3
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia aryafykar19@gmail.com

## ABSTRAK
Sapi  merupakan  salah  satu  produk  ternak  utama  penghasil  protein  hewani  berupa  daging  dan  susu  yang cukup familiar di masyarakat. Oleh karena itu, usaha peternak sapi akan memberikan keuntungan lebih apabila dilakukan secara intensif. Namun ada juga masalah yang timbul pada sapi. Salah satu penyebab gagalnya kegiatan ini adalah karena  faktor penyakit. Keterbatasan waktu, biaya dan petugas kesehatan hewan  yang  masih sedikit menjadi hambatan bagi para peternak sapi dalam menganalisis penyakit yang menyerang sapi mereka berdasarkan gejala-gejala  yang tampak pada sapi. Karena alasan tersebut, maka pada penelitian  ini dibangun sebuah sistem pakar  untuk  mendeteksi  penyakit  sapi.  Sistem  pakar  ini  memiliki  8  penyakit  dan  31  gejala.  Metode  Dempster Shafer dipilih karena metode ini dianggap mampu untuk memberikan tingkat kepastian yang tinggi. Dari proses perhitungan menggunakan metode tersebut diperoleh kesimpulan bahwa penyakit yang diderita oleh sapi adalah Scabies dengan nilai 0,9887 atau 98,87%.
Kata kunci : Dempster Shafer, Diagnosa, Penyakit Sapi Potong, Sistem Pakar

## 1. PENDAHULUAN
Kesejahteraan  adalah  aspek  yang  krusial  bagi semua  makhluk  hidup.  Tidak  hanya  manusia  yang memerlukan  kesejahteraan,  tetapi  hewan-hewan  juga sangat bergantung pada kondisi kesehatannya. Dalam suatu  peternakan  sapi  khususnya  sapi  potong,  Ada berbagai  jenis  penyakit  yang  sudah  sangat  umum diidentifikasi  oleh  peternak,  terutama  mereka  yang beroperasi  dalam  skala  usaha  pertanian  menengah hingga besar. Dalam konteks keberhasilan peternakan, tidak  tergantung  pada  seberapa  besar  bisnisnya, pengetahuan  dan  pemahaman  tentang  penyakit  serta kemampuan untuk mengidentifikasi potensi risiko dan ancaman dari penyakit menular yang dapat mengakibatkan  kerugian  besar,  memiliki  peran  yang krusial. Karena itu, menjaga ternak sapi agar terhindar dari  sumber  wabah  dan  potensi  masalah  ini  menjadi fokus utama dan perhatian yang sangat serius. Namun, kekurangan  informasi, pengetahuan, dan pemahaman dalam mengenali penyakit dapat berpotensi menyebabkan  kesalahan  dalam  diagnosis dan penanganan penyakit pada sapi [1].
Jenis penyakit pada sapi yang belum teridentifikasi apakah disebabkan oleh virus alami atau parasit,  dapat  mengakibatkan  timbulnya  masalah kesehatan  pada  ternak  tersebut.  Penyakit  ini  dapat dengan  mudah  menular  ke  sapi  lainnya.  Informasi mengenai penyakit-penyakit yang menyerang sapi saat ini masih terbatas. Keterbatasan ini membuat peternak kesulitan  dalam  melakukan  diagnosis  penyakit  sapi secara  dini,  yang  pada  akhirnya  bisa  menyebabkan penanganan  penyakit  yang  terlambat  dan  berujung pada  kematian  sapi.  Dampak  dari  hal  ini  adalah kerugian finansial bagi peternak karena berkurangnya jumlah  populasi  ternak  mereka.  Selain  itu,  risiko penularan  penyakit  dari  sapi  yang  sudah  terinfeksi kepada  sapi  lainnya  juga  menjadi  perhatian  yang serius..
Dalam pembuatan system pakar ini metode yang diterapkan  adalah  pendekatan  berdasarkan  Teori dempster-Shafer.  Dimana  metode  ini  adalah  metode yang  cocok  dalam  peroses  pembuatan  system  pakar diagnose  penyakit  sapi  potong,  karena  metode dempster shafer adalah suatu metode matematika yang digunakan  mencari  nilai  kepastian  dari  potongan- potongan gejala yang ada dengan mengkombinasikan potongan-potongan data tersebut sehingga didapatkan nilai-nilai  kepastian  yang  bisa  mendukung  pencarian nilai kepastiannya dalam setiap masalah. Oleh karena itu  metode  ini  cocok  untuk  proses  diagnose  penyakit sapi potong karena yang dicari adalah nilai kepastian terhadap gejala yang ada.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitan Terkait
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh [2].” Aplikasi  Perbandingan  Metode  Cartanity  Factor dengan Dempster  Shafer pada  Sistem  Pakar  untuk mengdiagnosis  Penyakit  Balita  Usia  Kurang  dari  5 tahun”.  Pada  penelitian  ini  dibuat  sistem  pakar  yang membandingkan  metode  Certainty  Factor  dengan Dempster  Shafer  yang  bertujuan  untuk  menentukan ukuran  kepastian  morbiditas  balita  terhadap  kejadian atau kaidah mengenai gejala yang dialami balita sakit. Dan  juga  agar  dapat  memberikan  nilai  tertentu  dari hasil  metode  tersebut,  maka  dengan  adanya  sistem pakar  ini diharapkan dapat membantu pengguna atau masyarakat  untuk  mendiagnosa  penyakit  pada  balita yang mengidap suatu penyakit.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh [3]. “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penyakit Hewan  Sapi  dengan  Metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting )”. Penelitian ini bertujuan untuk membahas identifikasi  penyakit  sapi  dengan  metode  Simple Additive  Weighing  (SAW)  dengan  menggunakan
informasi  berbasis  web  sehingga  peternak  sapi mengetahui cara beternak sapi yang baik dan benar.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh [4].” Rancang  Bangun  Aplikasi  Penentuan  Jenis  Pakan Pada  Ikan  Channa  Menggunakan  Metode  SAW ( Simple Additive Weighting )”. Penelitian ini bertujuan untuk  menjawab  permasalahan  yang  dihadapi  para pecinta ikan. Tentukan jenis makanan apa yang cocok untuk aquarist Channa, karena pemilihan makanannya belum efektif. Sebab dalam memilih makanan, mereka selalu  melakukan  riset  sendiri  untuk  mendapatkan makanan  terbaik.  Untuk  selanjutnya,  definisi  feed dihasilkan  menggunakan  metode    Additive  Weight sederhana sebagai aplikasi  WEB.

## 2.2. Sistem Pakar
Perangkat lunak komputer yang menggabungkan pengetahuan  yang  diperoleh  dari  satu  atau  lebih manusia  yang  ahli  dalam  bidang  tertentu.  Program semacam  ini  pertama  kali  dikembangkan  oleh  para peneliti  di  bidang  kecerdasan  buatan  pada  tahun 1960an  dan  1970an,  dan  mulai  digunakan  secara komersial pada tahun 1980an.Sistem pakar sering kali memiliki  struktur  berdasarkan  seperangkat  aturan yang  digunakan  untuk  menganalisis  informasi  yang diberikan pengguna terkait dengan suatu hal. masalah tertentu dalam kelas masalah tertentu, serta melakukan analisis  matematis  terhadap  masalah  tersebut. Tergantung  pada  desainnya,  sistem  pakar  juga  dapat membuat rekomendasi mengenai serangkaian tindakan  yang  dapat  dilakukan  pengguna  untuk memecahkan  masalah.  Sistem  ini  menggunakan keterampilan  penalaran  untuk  menarik  kesimpulan. [5].

## 2.3. Hewan Sapi
Sapi  atau Bos  taurus adalah  hewan  ternak  yang termasuk  dalam  famili  Bovidae  dan  subfamili Bovinae. Sapi digunakan untuk memproduksi daging, susu,  dan  kulit.  Secara  umum,  sapi  dapat  dibagi menjadi  beberapa  jenis  berdasarkan  asal  usulnya, seperti  sapi  Bos  taurus  atau  sapi  Eropa,  sapi  Bos indicus  atau  sapi  Asia,  dan  sapi  hasil  persilangan antara kedua jenis sapi tersebut.
Sapi  memiliki  karakteristik  fisik  yang  berbeda- beda  tergantung  jenisnya,  namun  secara  umum memiliki bentuk tubuh yang besar, kaki yang pendek dan gemuk, leher yang panjang dan kuat, serta tanduk yang  besar  pada  beberapa  jenis  sapi.  Sapi meruPenyakit  hewan  herbivora  yang  memakan rumput,  daun,  dan  biji-bijian.  Pada  skripsi  sistem pendukung  keputusan  keputusan  penentuan  penyakit sapi, sapi dijadSapi objek penelitian untuk menentukan penyakit yang mungkin dialami oleh sapi berdasarkan  gejala-gejala  yang  muncul  pada  sapi tersebut.

## 2.4. Penyakit Hewan Sapi
Kondisi  kesehatan  yang  dapat  mempengaruhi kesejahteraan dan produksi sapi. Sapi yang sakit dapat mengalami  berbagai  gejala  seperti  demam,  lesu, kurang  nafsu  makan,  diare,  batuk,  bersin,  dan sebagainya.  Penyakit  sapi  dapat  disebabkan  oleh berbagai  faktor  seperti  infeksi  bakteri,  virus,  atau parasit,  lingkungan  yang  tidak  sehat,  gizi  yang  tidak seimbang, dan faktor genetic.
Pentingnya  memahami  penyakit  sapi  karena dengan  memahami  penyakit  yang  mungkin  terjadi pada sapi, peternak dapat melakukan langkah-langkah pencegahan  dan  pengobatan  yang  tepat.  Selain  itu, dengan  memahami  penyakit  sapi,  peternak  dapat meningkatkan  kesehatan  dan  produktivitas  sapi sehingga  dapat  meningkatkan  kualitas  dan  kuantitas produksi susu, daging, dan hasil ternak lainnya [6].

## 2.5. Metode Dempster Shafer
Dempster-Shafer  adalah  teori  matematika  yang berfokus  pada  penggunaan  fungsi  penalaran  dan keyakinan  untuk  menggabungkan  informasi  terpisah, yang  dikenal  sebagai  bukti,  untuk  menghitung probabilitas suatu peristiwa. [7].

## 2.6. Proses Perhitungan
Dempster Shafer Secara umum,
teori Dempster-Shafer diekspresikan dalam bentuk interval sebagai berikut:
Keyakinan  (Bel)  adalah  ukuran  seberapa  kuat bukti mendukung serangkaian proposisi tertentu. Nilai 0  menunjukkan  tidak  ada  bukti,  sedangkan  nilai  1 menunjukkan  kepastian  yang  lengkap.  Kisaran  nilai yang  diterima  untuk  Bel  adalah  dari  0  hingga  0,9. Hubungan antara keyakinan (Pl) dan keyakinan (Bel) dapat direpresentasikan melalui persamaan berikut:
𝑷𝒍𝒔 ( 𝑿 ) = 𝟏 − 𝑩𝒆𝒍 ( 𝑿 ) = 𝟏 − ∑ 𝒀⊆𝑿 𝒎 ( 𝑿 )
Dalam  teori  Dempster-Shafer,  terdapat  konsep yang  dikenal  sebagai  'frame  of  discernment'  yang biasanya  dilambangkan  dengan  θ.  Frame  ini  adalah himpunan semua hipotesis yang mungkin. Tujuannya adalah  untuk  menghubungkan  tingkat  keyakinan dengan elemen-elemen di dalam θ. Tidak semua bukti mendukung  langsung  setiap  elemen  dalam  θ.  Oleh karena  itu,  kita  memerlukan  fungsi  densitas probabilitas  (m)  untuk  menggambarkan  hal  ini.  Nilai m  tidak  hanya  menentukan  elemen  θ,  tetapi  juga seluruh himpunan bagiannya. Misalnya, jika θ berisi n elemen, maka jumlah himpunan bagian dalam θ adalah 2^n. Jumlah seluruh nilai m pada himpunan bagian θ haruslah  1.  Jika  kita  tidak  memiliki  informasi  untuk memilih  hipotesis,  maka  nilai  m{θ}  =  1,0.  Jika  kita mengetahui  bahwa  X  adalah  himpunan  bagian  dari fungsi kerapatan m1 dan Y juga merupakan himpunan bagian  dari  fungsi  kerapatan  m2,  maka  kita  dapat menggabungkan  kedua  fungsi  kerapatan  tersebut untuk mendapatkan m3. [7].
(1) (2)
m3 (Z) = ∑ 𝑿∩𝒀 𝒎𝟏 (𝑿).𝒎𝟐 (𝒀) 𝟏 − ∑ 𝑿∩𝒀=∅ 𝒎𝟏 (𝑿).𝒎𝟐 (𝒀) Keterangan: m1(X)   = mass function dari evidence (X) m2(Y)   = mass function dari evidence (Y) m3(Z)   = mass function dari evidence (Z) XYZ = Himpunan Evidence
= Himpunan Kosong
Berdasarkan  penjelasan  alur  penerapan rumus  pad  sistem  pakar  dempster  shafer  yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Penerapan rumus Keterangan: i = Instrumen (evidence) m = nilai mass fungsion / kepercayaan
X dan Y = output
I = iterasi

## 2.7. Laravel
Laravel  yaitu  kerangka  pengembangan  web berbasis  MVC  yang  dirancang  untuk  meningkatkan kualitas  perangkat  lunak  sekaligus  mengurangi  biaya pengembangan dan pemeliharaan. Kerangka kerja ini juga  bertujuan  untuk  meningkatkan  produktivitas dengan  menyediakan  sintaksis    dan  fungsionalitas yang jelas sehingga menghemat waktu implementasi. Laravel  adalah  framework  PHP  terkini,  dengan persyaratan  minimum PHP  versi 5.4  atau   lebih  baru [8].  Kerangka  kerja  ini  menekankan  kesederhanaan dan fleksibilitas dalam desainnya. [9].
1. Model: Komponen  yang  memiliki  tanggung jawab  dalam  menambah,  mengambil,  dan memperbarui  informasi  yang  tersimpan dalam database .
2. View: Komponen  yang  bertanggung  jawab untuk  mengelola  tampilan  situs  web  yang diperlihatkan  kepada  pengguna.  Komponen ini terdiri dari HTML, CSS, dan JavaScript.
3. "Controller: Bagian yang mengendalikan alur proses  pada  situs  web.  Ini  berperan  penting dalam  menghubungkan  antara View dan Model."
2.8. PHP ( Hypertext Preprocessor )
PHP,  singkatan  dari  Hypertext  Preprocessor, adalah  bahasa  pemrograman  open  source.  Bahasa  ini sering digunakan untuk mengembangkan aplikasi web fleksibel  yang  memungkinkan  integrasi  dengan database. PHP umumnya digunakan untuk
mengembangkan  berbagai  jenis  situs  web,  termasuk yang  berfokus  pada  e-commerce,  sistem  informasi, dan  halaman  arahan.  Karena  PHP  adalah  bahasa pemrograman  sisi  server,  skrip  yang  dihasilkan diproses  oleh  server.  Server  yang  umum  digunakan adalah Apache, Nginx, dan LiteSpeed. [10].

## 2.9. Database MySQL
Pengertian Database adalah suatu himpunan data yang  diatur  secara  logis  dan  berfungsi  untuk menyimpan  informasi  yang  relevan  bagi  suatu organisasi.  Saat  merancang  sebuah  database,  faktor efisiensi adalah salah satu hal yang perlu diperhatikan.
Sementara itu, MySQL adalah sistem manajemen basis data (DBMS) yang sangat populer dan bertindak seperti  sistem  manajemen  basis  data  relasional (RDBMS).  Selain  itu,  perangkat  lunak  MySQL bersifat  open  source  dan  server  database  dikenal sangat cepat, andal, mudah digunakan, dan mendukung  arsitektur  client-server  serta  sistem tertanam. [11] .

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Kebutuhan Fungsional
Persyaratan  fungsional  mengacu  pada  jenis persyaratan  yang  menggambarkan  proses  yang dilakukan  oleh  sistem.  Selanjutnya  persyaratan fungsional  mencakup  informasi  yang  harus  tersedia dan dihasilkan oleh sistem.
A. Kebutuhan Fungsional (Admin) Admin  adalah  pengguna  yang  memiliki  hak akses  penuh  pada  sistem.  Fungsi  utama  dari  admin adalah mengelola data yang digunakan dalam sistem serta mengatur hak akses pengguna. Berikut adalah beberapa fungsional admin:
1. Memasukan  data  penyakit:  Admin  dapat menambah,  mengedit,  dan  menghapus  data penyakit yang ada dalam sistem.
2. Memasukan data gejala: Admin dapat menambah,  mengedit,  dan  menghapus  data gejala yang ada dalam sistem.
3. Memasukan  data  nilai  belief  dan  pausibility: Admin  dapat menambah, mengedit,  dan menghapus  nilai  data  yang  digunakan  dalam perhitungan Dempster Shafer .
4. Mengatur  hak  akses  pengguna:  Admin  dapat mengatur hak akses pengguna, seperti menambah atau  menghapus  pengguna  serta  mengatur  level akses pengguna.
B. Kebutuhan Fungsional (User) User  adalah  pengguna  yang  menggunakan sistem  untuk  memperoleh  hasil  dari  penentuan penyakit  sapi  berdasarkan  gejala  yang  ditemukan pada sapi. Berikut adalah beberapa fungsional user:
1. Input  gejala:  User  dapat  memasukkan  gejala yang ditemukan pada sapi ke dalam sistem.
2. Melakukan  perhitungan Dempster  Shafer :  User dapat  melakukan  perhitungan  pada  gejala  yang dimasukkan.
(3)
3. Melihat  hasil:  User  dapat  melihat  hasil  dari perhitungan,  yaitu  daftar  penyakit  yang  paling memungkinkan  terjadi  pada  sapi  berdasarkan gejala yang dimasukkan.
4. Mengambil keputusan: User dapat menggunakan hasil  dari  sistem  untuk  mengambil  keputusan terkait  pengobatan  atau  penanganan  sapi  yang sakit.

## 3.2. Blok Diagram Sistem
Diagram  alur  arsitektur  sistem  menggambarkan langkah-langkah proses secara bertahap yang digunakan untuk menyelesaikan pengujian.
Gambar 2. Blok Diagram Sistem
Pada  Gambar  2.  terlihat  blok  diagram  sistem yang digunakan untuk diagnosis penyakit. User dapat memasukkan  gejala  yang  diamati,  kemudian  sistem akan mengolah informasi tersebut dengan melakukan pencocokan  gejala  yang  telah  dipilih.  Selanjutnya, sistem  akan  menggunakan  metode  Dempster-Shafer untuk menghitung hasilnya dan menentukan diagnosis penyakit  sapi  potong.  Selain  itu,  sistem  juga  akan memberikan  solusi  yang  sesuai  untuk  penyakit tersebut.

## 3.3. Struktur Menu Admin
Gambar 3. Struktur menu Admin
Pada  Gambar  3.  Anda  dapat  melihat  struktur yang  menampilkan  menu  yang  disediakan  untuk administrator yang memiliki akses. Setelah berhasil ke halaman  login  menuju  halaman  admin,  admin  akan diarahkan  ke  dashboard  dan  dapat  mengakses  model perhitungan dan memasukan data penyakit dan gejala.

## 3.4. Struktur Menu User
Gambar 4. Sutruktur Menu User
Pada  Gambar  4.  di  atas,  terlihat tampilan  menu yang tersedia bagi pengguna dengan hak akses terbatas hanya pada Metode Dempster-Shafer. Pengguna dapat melihat model perhitungan Metode Dempster-Shafer.

## 3.5. Flowchart Sistem Admin
Proses  jalannya  program  dalam  diagnosa penyakit  pada  hewan  sapi  dengan  metode  Dempster- Shafer  digambarkan  dalam  flowchart  yang  disajikan pada Gambar 5. Berikut.
Gambar 5. Flowchart Admin
Pada  diagram  alur  yang  ditampilkan  Gambar  5. proses  aplikasi  dimulai  dari  pengguna  membuka aplikasi dan tampil halaman awal Website. Administrator memberikan input Data Daftar Penyakit hewan Sapi terlebih dahulu melalui perangkat. Daftar Penyakit yang dipilih.
Input 1. Gejala yang dialami Proses 1. Mencocokan  gejala  yang di pilih 2. Mengitung  perhitungan metode Dempstar Shafer 3. Memilih kecocokan penyakit  dengan  hasil nilai  metode  Dempster Shafer Output Hasil dari penyakit sapi yang disertai solusi  yang  di berikan  untuk penyakit tersebut.

## 3.6. Flowchart Sistem User
Gambar 6. Flowchart User
Pada Gambar  6  di atas, terlihat alur proses bagi pengguna  baru  yang  ingin  memahami  langkah- langkah  metode  Dempster-Shafer  untuk  mengatasi penyakit  pada  sapi  potong  dan  mendapatkan  solusi terbaik.  Pertama,  pengguna  diharuskan  melakukan pendaftaran  terlebih  dahulu.  Setelah  memiliki  akun, mereka dapat langsung menuju halaman login. Ketika berhasil  login,  tampilan  awal  dari  situs  web  akan muncul.

## 3.7. Flowchart Metode Dempster Shafer
Gambar 7. Flowchat Metode
Pada  Gambar  7.  merupakan  alur  dari  proses diagnose  penyakit  hewan  sapi.  Pertama  user  diminta untuk  memasukkan  penyakit  dan  gejala  yang  akan
diuji. Kemudian tentukan  nilai  belief pada gejala  dan lakukan. Setelah itu melakukan perhitungan dari data gejala untuk menentukan presentase dan mencari nilai tertinggi.  Pada  akhir  sistem  akan  melakukan  proses pencarian  nilai  yang  tertinggi  pada  setiap  gejala, dimana  nilai  yang tertinggi  itulah  yang akan  menjadi hasil dari perhitungan metode Dempster shafer.

## 3.8. Data Penelitian
Langkah pertama dalam mengembangkan sistem pakar  adalah  mendefinisikan  struktur  data  penelitian. Seperti  yang  dijelaskan  Ashari  (2015),  keberhasilan penerapan  sistem  pakar  sangat  bergantung  pada metode  perancangan  data  dan  metode  pengolahan pengetahuan  untuk  dapat  menggunakannya  dalam menarik  kesimpulan,  kondisi  yang  menguntungkan bagi proses pencarian solusi.
1. Tabel Data Penyakit Sapi Pada Tabel 1, Tabel Kode Penyakit menggambarkan informasi mengenai kode penyakit dan  nama  penyakit,  yang  diperoleh  dari  sumber pengetahuan seorang ahli berkompeten, M. Mahfud.
Tabel 1. Data Penyakit Kode Nama Penyakit P001 Scabies P002 Bovie Ephemereal Fever / BEF P003 Helminthiasis P004 Diare P005 Pink Eyes P006 Bloat P007 Miasis P008 Malnutrisi
Dari  Tabel  1,  dapat  diidentifikasi  bahwa beberapa penyakit telah dikonfirmasi oleh seorang ahli pakar  bernama  M.  Mahfud.  Setelah  penelitian  lebih lanjut,  ditemukan  bahwa  ada  total  8  penyakit  yang teridentifikasi pada sapi ternak.

## 2. Tabel gejala Penyakit Sapi
Pada  Tabel  2.  Tabel  kode  gejala  menjelaskan tentang  kode  gejala  dan  gejala  pada  Sapi  Potong yang didapatkan data dari pakar ahli M. Mahfud.
Tabel 2. Data Gejala Kode Gejala G001 Menggosok – gosokan tubuh pada tembok G002 Lepu – lepu pada kulit G003 Kerak pada kulit G004 Kerontokan bulu G005 Penebalan kulit G006 Demam G007 Lesu G008 Keluar liur berlebih G009 Sesak nafas G010 Gemetar G011 keluar cairan dari mata G012 Keluar cairan dari hidung G013 Produksi air susu menurun G014 Badan kurus G015 Bulu kusan dan berdiri
Kode Gejala G016 Diare G017 Fases encer terus menerus G018 Tubuh sapi terlihat kurus G019 Nafsu makan berkurang G020 Kondisi kondisi punggung melengkung G021 Bulu mulai rontok G022 Bulu kaku dan kasar G023 Mata berair G024 Bengkak pada kelopak mata G025 Korena menjadi keruh G026 Borok pada korena mata G027 Perut bagian kiri membesar G028 Pernapasan terganggu G029 Gerakan kurang lincah (lemah) G030 Terlihat gelisah G031 Kulit kering
Dari  Tabel  2,  dapat  diperoleh  informasi  bahwa ada beberapa gejala yang terkait. Setelah analisis lebih lanjut, ditemukan bahwa terdapat total 31 gejala yang terkait dengan penyakit pada sapi ternak.

## 3. Tabel Data Belied dan Pauseblity
Pada Tabel 3. Tabel Data belief dan pausebelity menampilkan  tentang  nilai  keyakinan,  tidak keyakinan dan factor kepastian yang didapatkan data dari pakar ahli M. Mahfud.

## Tabel 3. Data belief dan pauseblity
Kode Gejala Nama Penyakit Simbol Fungsi Densitas Nilai Belief (Bel) Pausi -blity (P1) G001 (Scabies, Miasis) G001(P001, P007) 0,73 0,27 G002 Scabies G002(P001) 0,80 0,20 G003 Scabies G003(P001) 0,80 0,20 G004 Scabies G004(P001) 0,80 0,20 G005 Scabies G005(P001) 0,80 0,20 G006 Bovie Ephemereal Fever/ BEF G006(P002) 0,87 0,13 G007 Bovie Ephemereal Fever/ BEF G007(P002) 0,87 0,13 G008 Bovie Ephemereal Fever/ BEF G008(P002) 0,87 0,13 G009 Bovie Ephemereal Fever/ BEF G009(P002) 0,87 0,13 G010 Bovie Ephemereal Fever/ BEF G010(P002) 0,87 0,13 G011 Bovie Ephemereal Fever/ BEF G011(P002) 0,87 0,13 G012 Bovie Ephemereal Fever/ BEF G012(P002) 0,87 0,13 G013 Bovie Ephemereal Fever/ BEF G013(P002) 0,87 0,13
Kode Gejala Nama Penyakit Simbol Fungsi Densitas Nilai Belief (Bel) Pausi -blity (P1) G014 (Helminthiasi s, Malnutrisi) G0014(P003 , P008) 0,71 0,29 G015 Helminthiasis G0015(P003) 0,67 0,33 G016 (Helminthiasi s, malnutrisi) G016(P003, P008) 0,71 0,29 G017 Diare G017(P004) 0,84 0,16 G018 Diare G018(P004) 0,84 0,16 G019 (Diare, miasis) G019(P004, P007) 0,76 0,24 G020 Diare G020(P004) 0,84 0,16 G021 (Diare, malnutrisi) G021(P004, P008) 0,80 0,20 G022 Diare G022(P004) 0,84 0,16 G023 Pink Eye G023(P005) 0,75 0,25 G024 Pink Eye G024(P005) 0,75 0,25 G025 Pink Eye G025(P005) 0,75 0,25 G026 Pink Eye G026(P005) 0,75 0,25 G027 Bloat G027(P006) 0,67 0,33 G028 Bloat G028(P006) 0,67 0,33 G029 Bloat G029(P006) 0,67 0,33 G030 Miasis G030(P007) 0,67 0,33 G031 Malnutrisi G031(P008) 0,75 0,25
Pada  tabel  3.  Penggunaan  nilai  "belief"  dan "plausibility" yang diambil dari ahli pakar M. Mahfud, membantu  mengidentifikasi  tingkat  keyakinan  dan kemungkinan bahwa penyakit tertentu dapat menyebabkan  gejala  yang  diamati  pada  hewan  sapi. Nilai-nilai  ini  dapat  bervariasi  berdasarkan  penilaian ahli dan informasi yang tersedia.

## 3.9. Penerapan Medote Dempster Shafer
Pemilihan gejala yang mengharuskan user untuk memilih  gejala,  untuk  pemilihan  gejala  minimal  3 gejala :
Diketahui 3 gejala yang di pilih :
- G007 Lesu
- G008 Keluar luir berlebih
- G015 Bulu kusam dan berdiri
Hal pertama yang dilakukan adalah melihat G007 dan G008 a. Gejala G007 : Lesu
Gejala G007 ini adalah gejala untuk penyakit
Bovie Ephemereal Fever (P002) dengan :
m1 = {P002} = 0,88 m1 = {0} = 1- 0,88 = 0,12 b. Gejala G008
Gejala G008 ini adalah gejala untuk penyakit Bovie Ephemereal Fever (P002) dengan : m2 = {P002} = 0,88 m2 = {0} = 1-0,88 =0,12
Ketika  gejala  baru  muncul,  langkah  selanjutnya adalah  menghitung  densitas  baru  untuk  beberapa kombinasi (m3) sesuai dengan aturan yang tercantum dalam tabel:
Tabel 4. tabel kombinasi m2{P001} = 0,88 m2{θ} = 0,12 m3{P002} = 0,88 {P002} = 0,88 x 0,88 = 0,7744 {P002} = 0,12 x 0,88 = 0,1056 m3{θ} = 0,12 {P002} = 0,88 x 0,12 = 0,1056 {θ} = 0,12 x 0,12 = 0,0144 m3 = {P002} = = 0,9852 m3 = {0} = = 0,0144
c. Gejala G015
Gejala G015 ini adalah gejala untuk penyakit Helminthiasiss (P003) dengan :
m4 = {P003} = 0,67 m4 = {0} = 1- 0,67 = 0,33
Ketika  gejala  baru  muncul,  langkah  selanjutnya adalah  menghitung  densitas  baru  untuk  beberapa kombinasi (m5) sesuai dengan aturan yang tercantum dalam tabel:
Tabel 5. kombinasi
m5 = {P002} = = 0,9887
m5 = {0} = 0,03762 nilai densitas terbesar = 0,9887*100 = 98,87%.

## 3.10. Halaman Landing Page
Pada  halaman  ini,  Anda  akan  menemukan tampilan login, yang mirip dengan halaman login pada Gambar 8. di bawah ini.
Gambar 8. Desain Halaman Landing Page

## 3.11. Halaman Data Penyakit Sapi
Halaman  Jenis  Penyakit  digunakan  untuk melakukan pencatatan  jenis-jenis penyakit  yang akan diproses oleh superadmin untuk menghasilkan output, yang ditunjukkan pada Gambar 9. di bawah ini.
Gambar 9. Tampilan desain Data Daftar Penyakit Sapi

## 3.12. Halaman Data Gejala Sapi
Halaman  gejala  digunakan  untuk  mencatat  nilai dari  gejala  yang  telah  ditetapkan  dan  akan  diproses oleh superadmin untuk menghasilkan output,
sebagaimana  yang  terlihat  pada  Gambar  10.  di bawah ini.
Gambar 10. Tampilan desain Halaman gejala
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Halaman User
Pada  halaman  pengguna  ini,  terdapat  tiga  opsi menu,  yakni  halaman  beranda,  artikel,  dan  login.  Di bawah  ini,  Anda  akan  menemukan  gambar  yang menampilkan menu awal konsultasi penyakit menular seksual  beserta  tulisan  'Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Hewan Sapi Menggunakan Metode Dempster Shafer.

## Gambar 11. Tamplan awal

## 4.2. Tampilan Halaman Login
Halaman login ini ditujukan untuk pengguna dan administrator  yang  memiliki  akses  ke  halaman tersebut.  Memang  pada  halaman  aadministrator terdapat  menu  yang  menambahkan  data  penyakit, gejala,  nilai  belief,  plausebelity  dan  aturan  sehingga hanya admin yang memiliki akses ke halaman ini.
Gambar 12. Halaman Login
m4{P002} = 0,67 m4{θ} = 0,33 m5{P002} = 0,9852 {P002} = 0,67 x 0,9852 = 0,660 {P002} = 0,33 x 0,9852 = 0,1056 m5{θ} = 0,0144 {P002} = 0,67 x 0,0144 = 0,0096 {θ} = 0,33 x 0,0144 = 0,003762 0.0144
1 − 0 0,660 + 0,0096 + 0,003251 1 − 0 0,7744 + 0,1056 + 0,1056 1 − 0

## 4.3. Tampilan Halaman Dashboard
Halaman  Dashboard hanya tersedia untuk akses oleh  administrator.  Di  dalamnya,  halaman  ini berfungsi  untuk  menyajikan  informasi  mengenai penyakit sapi potong, sebagaimana yang terlihat pada Gambar 12 di bawah ini.
Gambar 13. Halaman Dashboard
4.4. Pengujian Fungsionalitas Sistem
Dalam pengujian fungsionalitas sistem, dilakukan serangkaian eksperimen untuk mengevaluasi semua  fitur  yang telah disediakan oleh sistem  dan  memastikan  bahwa  mereka  beroperasi dengan  baik.  Pengujian  ini  melibatkan  penggunaan empat jenis peramban yang berbeda, termasuk Google Chrome, Microsoft Edge, Mozilla Firefox, dan Opera, dengan versi-versi terkini.
Tabel 6. Fungsionalitas Sistem
Hak Akses Fungsional Chrome Edge Mozilla Opera Admin Login admin     Lupa Password Admin     Sesi admin     Logout admin     Menu utama admin     Daftar Data Penyakit Sapi     Tambah Data Penyakit Sapi     Edit Data Penyakit Sapi     Hapus Data Penyakit Sapi     Daftar Gejala Penyakit Sapi     Edit Gejala Penyakit Sapi     Menu Metode DEMPSTER SHAFER     Hitung Keseluruhan Penyakit Sapi     Seleksi Penyakit Sapi     Member Halaman Login     registrasi     Lupa Password     Logout     Menu utama member     Gejala    
Dalam  Tabel  6,  simbol  " ✓ "  digunakan  untuk menunjukkan  bahwa  pengujian  fungsionalitas  sistem telah  sukses  berjalan  dengan  baik  pada  berbagai peramban, termasuk Google Chrome, Microsoft Edge Mozilla Firefox, dan Opera.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dalam  sistem, dapat disimpulkan bahwa setelah proses perancangan dan  pembuatan  sistem  pakar  menggunakan  metode Dempster-Shafer,  penelitian  ini  dibangun  sebuah sistem pakar untuk  mendeteksi penyakit sapi. Sistem pakar  ini  memiliki 8 penyakit dan 31 gejala. Metode Dempster  Shafer  dipilih  karena  metode  ini  dianggap mampu  untuk  memberikan  tingkat  kepastian  yang tinggi. Dari proses perhitungan menggunakan metode tersebut  diperoleh  kesimpulan  bahwa  penyakit  yang diderita oleh sapi adalah Scabies dengan nilai 0,9887 atau 98,87%.
Untuk pengembangan lebih lanjut dari sistem ini maka disarankan Bagi pembaca/pengguna yang ingin mengembangkan system pakar diagnose penyakit sapi
potong  kiranya  dapat  menambah  gejala-gejala  dan penyakit sapi supaya menjadi lebih kompleks.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ikhsan,  Y.  N.,  Riyadi,  A.,  &  Fairuzabadi,  M. (2019).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Sapi Dengan Metode Forward Chaining.
[2] Kalimatullah, M. T., Wibowo, S. A., & Auliasari, K.  (2020).  Analisa  Perbandingan  Metode Certainty  Factor  Dengan  Dempster  Shafer  Pada Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit Balita  Usia  Kurang  Dari  5  Tahun.  Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 4(1)
[3] Sukamto. (2014). Sistem Pendukung  Keputusan Penentuan Penyakit Hewan Sapi Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting).
[4] Alvis  J.  (2023).  Rancang  Bangun  Aplikasi Penentuan  Jenis  Pakan  Pada  Ikan  Channa Menggunakan  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting).
[5] Joko  S  Dwi  Raharjo.  (2022).  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Lambung  dengan  Metode
Forward Chaining Berbasis Android. Joko S Dwi Raharjo.
[6] Kesehatan  Ternak.  (2018).  BA_  Kesehatan Ternak 2018.
[7] Rahmadhani,  A.,  Fauziah,  F.,  &  Aningsih,  A. (2020).  Sistem  Pakar  Deteksi  Dini  Kesehatan Mental Menggunakan Metode Dempster-Shafer. SISFOTENIKA, 10(1),
37. https://doi.org/10.30700/jst.v10i1.747
[8] Naista, D. (2016). Bikin Framework PHP Sendiri dengan  Teknik  OOP  dan  MVC.  Jakarta: Lokomedia.
[9] Subagia,  A.  (2017).  Membangun  Aplikasi dengan  Codeigniter  dan  Database  SQL  Server. PT Elex Media Komputindo, Jakarta.
[10] Habibi,  R.,  &  Aprilian,  R.  (2020).  Tutorial  dan penjelasan  aplikasi  e-office  berbasis  web menggunakan  metode  RAD.  Kreatif  Industri Nusantara.
[11] Habibi,  R.,  &  Aprilian,  R.  (2020).  Tutorial  dan penjelasan  aplikasi  e-office  berbasis  web menggunakan  metode  RAD.  Kreatif  Industri Nusantara.