## APLIKASI SISTEM PAKAR DETEKSI PENYAKIT UMUM BERBASIS ANDROID
Angelina Listyani Kartika, Mira Orisa, Deddy Rudhistiar Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia angelinalistyanikartika@gmail.com

## ABSTRAK
Sakit  didefinisikan  kondisi  dimana  tubuh  tidak  berada  di  kondisi  normal  disebabkan  oleh  unsur  –  unsur yang berbeda baik unsur tersebut berasal dari dalam atau dari luar tubuh. Kesehatan diri menjadi hal yang sangat mendasar  bagi  setiap  individu  sebagai  langkah  awal  agar  dapat  melakukan  aktivitas  sehari  –  hari  dengan nyaman. Mendiagnosa penyakit umum tidaklah mudah dikarenakan beragam jenis penyakit dan gejalanya, maka dokter perlu mengkaji lebih dalam gejala yang dialami oleh pasien untuk memberikan pengobatan. Masalah lain yang muncul dalam lingkungan masyarakat adalah adanya masyarakat yang belum mengetahui informasi terkait gejala  penyakit  yang  dialami  sehingga  penderita  kebingungan  saat  akan  memutuskan  untuk  berobat  ke rumah sakit  atau  dokter.  Dalam  penelitian  ini  dibangun  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  umum  berdasarkan  basis pengetahuan  dari  seorang  pakar.  Implementasi  sistem  pakar  yang  dibangun  berbasis mobile dengan  bahasa pemrograman Java dan  basis  data  Firebase.  Metode Dempster  Shafer dapat  menangani  sebuah  masalah ketidakpastian  dengan  mengkombinasikan  suatu  informasi  yang  terpisah  dengan  bukti  atau  gejala  yang  ada dalam kalkulasi kemungkinan suatu peristiwa. Hasil dari pengujian sistem didapatkan nilai akurasi 100% yang disetujui  oleh  pakar.  Sedangkan  untuk  hasil  pengujian  metode Dempster  Shafer dengan  25  skenario  yang terdapat di aplikasi sistem pakar deteksi penyakit umum berbasis android didapatkan hasil yaitu hasil diagnosis aplikasi memiliki 100% nilai keakuratan jika dibandingkan dengan hasil diagnosa dari pakar.
Kata kunci : Sistem Pakar, Dempster Shafer, Penyakit Umum

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  tubuh  manusia  merupakan  sesuatu hal yang sangat dibutuhkan bagi setiap orang sebagai modal  awal  dalam  pekembangan  potensi  individu dalam  menjalani  hidup.  Pembangunan  kesehatan sendiri pada hakikatnya bertujuan untuk meningkatkan  kesadaran  dan  kemauan  hidup  sehat pada  setiap  individu,  agar  dapat  teruwujud  derajat kesehatan  masyarakat  setinggi-tingginya  dan  sebaik- baiknya  [1].  Menurut  teori  klasik  H.L.  Bloom  ada empat  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  derajat kesehatan  manusia,  yaitu  gaya  hidup  ( Lifestyle ), lingkungan  (sosial,  ekonomi,  politik,  budaya), pelayanan  kesehatan,  faktor  genetik  [2].  Selain  itu, pertambahan  jumlah  penduduk  yang  relatif  cukup tinggi,  ditambah  dengan  pertambahan  usia  harapan hidup manusia, menambah jumlah penduduk di dunia sehingga dapat menyebabkan permasalahan kesehatan  semakin  kompleks.  Menurut  BPS  (Badan Pusat  Statistik)  pada  tahun  2022  Indonesia  memiliki total  6.09%  penduduk  yang  memiliki  keluhan kesehatan  dan  terganggu  aktivitasnya  tapi  enggan untuk berobat [3].
Masalah  lain  yang  muncul  dalam  lingkungan masyarakat  adalah  masih  banyaknya  masyarakat adalah  kurangnya  informasi  terkait  gejala  penyakit yang  dialami  sehingga  penderita  kebingungan  saat akan  memutuskan untuk berobat ke rumah sakit atau dokter.  Informasi  yang  dibuat  berupa  sistem  yang dapat  menerima  inputan  gejala  yang  dialami  oleh penderita  dan  memberi  informasi  tentang  penyakit tersebut.  Salah satu pemanfaatan teknologi  yang bisa digunakan  yaitu  sistem  pakar,  sistem  pakar  sangat
berguna untuk membantu masyarakat awam mendiagnosa  penyakit  sesuai  dengan  gejala  yang dialami, dan memberi informasi terkait penyakit serta solusi pengobatan [4].
Dari  penjabaran  diatas,  penulis  ingin  membuat perancangan  aplikasi  sistem  pakar  berbasis  Android dan  Firebase  sebagai  databasenya,  dengan  Dempster Shafer  sebagai  metodenya.  Tujuan  dari  dibuatnya sistem  pakar  ini  bukan  untuk  menggantikan kedudukan  seorang  ahli  atau  pakar  melainkan  untuk menjadikan  pengetahuan  dan  pengalaman  dari  ahli dapat  dengan  mudah  dimengerti  oleh  masyarakat umum.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Putri, R. E., Siregar, I. K., & Rahayu, E. (2022). “Implementasi Expert  System Diagnosa  Penyakit Hipertensi  Menggunakan  Metode Dempster  Shafer ”. Penelitian ini bertujuan membuat sebuah sistem pakar dibuat  menggunakan  metode Dempster  Shafer yang menggunakan  kemungkinan  bersifat  subyektif  dan aturan dalam mengkombinasikan kepercayaan berdasarkan  bukti  yang  diperoleh.  Dalam  penelitan yang  dilakukan  oleh  peneliti  ditujukan  untuk  pasien agar  dapat  mendapatkan  solusi  dari  hasil  diagnosis dan  prediksi  sesuai  dengan  basis  pengetahuan  pakar tanpa  menggantikan  pakar  tersebut.  Hasil  dari penelitian  dan  perancangan  yang  telah  dilakukan aplikasi  dapat  melakukan  analisa Dempster  Shafer untuk  melakukan  diagnosa  awal  mengenai  penyakit hipertensi. Aplikasi ini menggunakan MySQL sebagai
databasenya  dan  bahasa  pemrograman  menggunakan PHP [5].
Rahmanita,  E.,  Agustiono,  W.,  &  Juliyanti,  R. (2019).  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Saluran Pencernaan  Dengan  Perbandingan  Metode Forward Chaining Dan Dempster  Shafer ”.  Penelitian  ini dilakukan karena kurangnya pengetahuan masyarakat terkait gejala saluran penceranaan yang dialami, serta informasi  yang  didapat  oleh  pasien  kurang  akurat. Aplikasi  yang  dirancang  oleh  peneliti  dapat melakukan  analisis  terhadap  penyakit  saluran pencernaan dengan basis pengetahuan pakar berdasarkan metode Forward Chaining dan Dempster Shafer. Aplikasi  ini  dapat  menghasilkan  diagnosa setelah berkonsultasi dengan cara menjawab pertanyaan  sesuai  dengan  gejala  yang  dirasakan  oleh pasien.  Dari  hasil  kesimpulan  yang  didapatkan aplikasi  yang  telah  dibuat  memiliki  akurasi  dengan diagnosa pakar yaitu 71% [6].
Menurut  penelitian  Simarmata,  E.  R.  (2021). “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Hipertensi Dengan Mengunakan  Metode Forward  Chaining dan  Toeri Probabilitas”. Dalam penelitian ini peneliti melakukan  perancangan  aplikasi  sitstem  pakar berbasis website dengan  menggunakan  metode Forward Chaining yang digunakan untuk penelusuran  dan  penarikan  kes-impulan  sesuai dengan input an  gejala.  Dari  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  oleh  peneliti  didapatkan  kesimpulan bahwa  aplikasi  ini  berhasil  menjadi  suatu  media informasi  pengetahuan  dan  sarana  konsultasi  pasien terkait gejala hipertensi yang dialami [7].

## 2.2. Sistem Pakar
Akumulasi  pengetahuan  dari  para  ahli  tidak dapat dipisahkan dari sistem pakar karena merupakan sistem  berbasis  pengetahuan.  Langkah  akuisisi pengetahuan diperlukan untuk mendapatkan pengetahuan  yang  dimiliki  oleh  seorang  ahli. Mengekstraksi, menyusun, dan mengatur pengetahuan dari sumber pengetahuan sehingga dapat digunakan  sebagai  landasan  pengetahuan  untuk pengambilan  keputusan  sistem  pakar  adalah  proses akuisisi pengetahuan [8]. Lingkungan pengembangan dan  lingkungan  konsultasi  adalah  dua  komponen penting  dari  sistem  pakar.  Penulis  membangun komponennya  dan  menambah  pengetahuan  ke  basis pengetahuan di lingkungan pengembangan. Pengguna berkonsultasi di lingkungan konsultasi untuk mendapatkan  pengetahuan  dari  sistem  pakar,  seperti berkonsultasi dengan ahli [9].

## 2.3. Metode Dempster Shafer
Dempster  Shafer adalah  teori  matematika  yang menggabungkan  potongan-potongan  informasi  yang berbeda dengan  bukti untuk menentukan probabilitas suatu peristiwa. Ini didasarkan pada fungsi kepercayaan  dan  penalaran  yang  masuk  akal. Hipotesis Dempster  Shafer dibuat  oleh  Arthur  P. Dempster  dan  Glenn  Shafer  [6]  .  Secara  umum
Dempster  Shafer ditulis  dalam  satu  interval  ( Be- lief,Plausibility ). Bel(X)= ∑Y ⊆ X m(Y) (1) P1(X) = 1- Bel (X) (2) 𝑚 3 (𝑧) = ∑ 𝑥∩𝑦=𝑥 𝑚1 (𝑥).𝑚2 (𝑌)
1−𝐾 (3)
𝐾 =   ∑ 𝑚 1 𝑥∩𝑦=𝜃 (𝑋). 𝑚 2 (𝑌) (4) Keterangan : Bel(X) = Belief (X) Pl(X) = Plausibility (X) 𝑚 1 (X) adalah mass function dari evidence X 𝑚 2 (Y) adalah mass function dari evidence Y 𝑚 3 (Z) adalah mass function dari evidence Z ∑ 𝑥 ∩ 𝑦 = 𝑥 𝑚1 (𝑥).𝑚2 (𝑌) adalah jumlah irisan perkalian dari 𝑚 1 (𝑋) dan 𝑚 2 (Y). K adalah jumlah conflict evidence Nilai belief memiliki nilai [0…1], jika bernilai 0 maka  dapat  didartikan  bahwa  tidak  ada  nilai kepastian  dan  jka  bernilai  1  maka  menunjukan kriteria  yang  memiliki  kepastian.  Fungsi belief diformulasikan  pada  persamaan  (1).  Persamaan matematik  untuk  perhitungan plausiblity dirumuskan pada persamaan (2) dimana plausibility memiliki nilai yang  sama  dengan  nilai belief yaitu  0  sampai  1,  jika yakin  akan  X  atau  gejala  sebuah  penyakit  maka didefinisikan  dengan  Bel(X)  =  1,  dan  P1(X)  =  0. Sesuai dengan persamaan nomor (2) untuk mendapatkan  nilai plausibility dapat  dilakukan dengan  mengurangi  nilai  kepercayaan evidence atau 1 dikurangi dengan nilai belief dari sebuah gejala . Dalam teori  perhitungan Dempster  Shafer terdapat  istilah frame  of  discernment dan mass function yang  dilambangkan  dengan 𝜃 dan  m, masing-masing  dalam  teori Dempster  Shafer .  Teori Dempster  Shafer menggunakan  teknik  yang  dikenal sebagai teknik Kombinasi Dempster untuk mengatasi bukti, di mana fungsi massa adalah nilai kepercayaan dari  ukuran  bukti  [10].    Pada  persamaan  nomor  (3) ditulisakan proses perhitungan kombinasi dari metode Dempster  Shafer. Pada  persamaan  nomor  (4) dituliskan  persamaan  matriks  K  (keyakinan  akhir) representasi  dari  tingkat  keyakinan  atau  kepercayaan kita  terhadap  suatu  pernyataan  atau  hipotesis  setelah menggabungkan  informasi  dari  dua  sumber  yaitu 𝑚 1 (𝑋) dan  𝑚 2 (𝑌) untuk  setiap  elemen  yang memenuhi kondisi tertentu.

## 2.4. Penyakit Umum Dalam Masyarakat
Sakit  didefinisikan  sebagai  kondisi  dimana tubuh tidak berada di kondisi normal disebabkan oleh faktor  yang  berbeda  –  beda,  baik  faktor  tersebut berasal  dari  dalam  atau  dari  luar  tubuh  [1].  Oleh karena  itu,  kesehatan  diri  menjadi  hal  yang  sangat mendasar  bagi  setiap  individu  sebagai  langkah  awal agar  dapat  melakukan  aktivitas  sehari  –  hari  dengan nyaman.  Menurut teori  klasik  H.L  Bloom  ada  empat faktor  yang  dapat  mempengaruhi  derajat  kesehatan manusia,  khususnya  cara  hidup  ( Lifestyle ),  iklim (sosial,  keuangan,  politik,  sosial),  administrasi kesejahteraan, elemen keturunan  [2].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Use Case Diagram
Pada gambar 1 berikut merupakan use case dari sistem  pakar  deteksi  penyakit  umum.  Sesuai  dengan use  case diagram  berikut  peran user dalam  sistem adalah  untuk  melakukan  konsultasi  terkait  gejala yang  dialami.  Sedangkan  peran  dari  admin  adalah untuk  mengelola  data  penyakit  pada  sistem  dan admin melakukan login sesuai dengan hak akses yang diberikan.
Gambar 1 Use Case Diagram

## 3.2. Struktur Menu Aplikasi
Pada  gambar  2  ditunjukan  struktur  menu aplikasi dari sistem pakar deteksi penyakit umum.
Gambar 2 Struktur Menu Aplikasi
Dalam  pembuatan  sebuah  aplikasi  perancangan antarmuka  harus  dilakukan,  perancangan  tersebut meliputi  penggambaran, perancangan dan pembuatan sketsa  secara  terpisah  menjadi  satu  dalam  bentuk bagan  alur  sistem.  Struktur menu  aplikasi ditujukkan pada  gambar  2  yang  berisi  menu  daftar  penyakit, diagnosa  gejala  dan about  us. Untuk  halaman  admin terdapat daftar penyakit, daftar gejala.

## 3.3. Flowchart Metode
Pada  gambar  3  merupakan flowchart  Dempster Shafer melakukan input an gejala yang dirasakan oleh penderita.  Jika inputan gejala  telah  dilakukan  proses perhitungan  nilai plausibility atau  ukuran  ketidak
percayaan  dari  sebuah  gejala.  Setelah  proses perhitungan plausibility selesai  maka  selanjutnya sistem akan  memastikan apakah G=1 atau  lebih,  jika G=1  maka  akan  langsung  menghasilkan  penyakit yang  dialami.  Jika  tidak  maka  selanutnya  akan dilakukan perhitungan kombinasi antara gejala 1  dan 2  untuk  mendapatkan  nilai  kombinasi 𝑚 3 dengan menggunakan rumus perhitungan kombinasi . Apabila sudah didapatkan hasil dari perhitungan kombinasi 𝑚 3 dan  gejala yang di input kan  sudah habis maka hasil yang diambil untuk menghasilkan diagnosis  adalah  nilai  keyakinan  terbesar  ( max ),  jika hasil max sudah  ditentukan  maka  terakhir  adalah mengoutputkan  hasil  diagnosa  penyakit.  Apabila ternyata  gejala  yang  dihitung  masih  belum  sesuai dengan  gejala  yang  diinputkan  maka  akan  dilakukan kembali  perhitungan  kombinasi  untuk  menghasilkan nilai  kombinasi 𝑚 5 dengan  menggunakan  nilai plausibility 𝑚 4 .
Gambar 3 Flowchart Metode

## 3.4. Data Penyakit Umum
Pada  tabel  1  dituliskan  10  penyakit  yang digunakan  dalam  aplikasi  sistem  pakar  deteksi penyakit  umum.  Pada  tabel  1  dapat  dilihat  jenis penyakit  menurut  pendapat  dr.  Muhammad  Bahtiar Fauzi sebagai pakar terdapat 10 penyakit yang secara umum dialami pasien dengan kelompok usia 20  – 30 tahun.
Tabel 1 Jenis Penyakit Umum Dialami Pasien Usia 20 – 30 tahun Kode Penyakit Jenis Penyakit P001 Vertigo ( Benign Paroxysmal Positional Vertigo ) P002 Nyeri Kepala ( Tension Type Headache) P003 Anemia Defisiensi Besi P004 ISK (Infeksi Saluran Kencing) P005 Radang Parenkim Paru (Pneumonia) P006 Tipes (Tifoid Fever) P007 Sindrom Dispepsi ( Dyspepsia) P008 Radang Selaput Mata ( Konjungtivitis ) P009 Amandel ( Tonsilitis Akut) P010 Biduran ( Urtikaria ) Sumber : Dokumentasi Pribadi

## 3.5. Data Gejala
Pada tabel 2 ditunjukkan kode gejala dan gejala dari 10 penyakit sesuai basis pengetahuan dari pakar. Dari  tabel  penyakit  2  dapat  dilihat  bahwa  telah didapatkan  data  gejala  dari  pakar  dengan  total  51 gejala  yang  sudah  sesuai  dengan  masing  –  masing penyakit pada tabel 1. Sebagai berikut:
Tabel 2 Gejala Penyakit
Kode Gejala G1 Pusing Berputar G2 Ada atau Tidak Gangguan Pendengaran G3 Sering Mual G4 Sering Muntah G5 Keringat Dingin G6 Nyeri Kepala Seperti Ditekan G7 Nyeri Di Kedua Bagian Kepala G8 Tidak Bertambah Berat Dengan Aktivitas G9 Kepala Terasa Berat G10 Ada Gangguan Tidur G11 Pencetus ( Stres, Depresi, Kurang Tidur) G12 Pucat G13 Lemah G14 Letih G15 Lesu
G16 Pengelihatan Berkunang - Kunang
G17 Pusing G18 Demam G19 Jarang Mual
G20 Jarang Muntah
G21 Nyeri Pinggang
G22 Nyeri Diatas Kemaluan G23 Nyeri Kencing G24 Sering Kencing G25 Batuk Dahak Kental G26 Pilek G27 Demam >7  Hari G28 Nyeri Kepala G29 Konstipasi (Susah Buang Air Besar) G30 Diare G31 Bab Beradarah G32 Susah makan G33 Nyeri Perut G34 Nyeri Perut Tengah Atas Seperti Terasa Terbakar G35 Rasa Penuh Setelah Makan G36 Cepat Kenyang G37 Perut Kembung G38 Sendawa G39 Mata Merah G40 Mata Berair G41 Mata Terasa Mengganjal
G42 Keluar Banyak Kotoran Di Mata
G43 Tenggorokan Terasa Kering
G44 Nyeri Tenggorokan
G45 Nyeri Menelan G46 Demam Tinggi G47 Tidak Mau Makan
G48 Gatal
G49 Kulit Bentol - Bentol Kemerahan G50 Seperti Tersengat (Sangat Gatal Hingga Berasa Panas) G51 Sesak Sumber : Dokumentasi Pribadi
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Utama User
Gambar 4 Halaman Utama User
Halaman  utama user pada  gambar  4  berisi menu-menu  yang  terdapat  pada  halaman  user  untuk melihat  daftar  penyakit  dan  detail  penyakit,  serta terdapat  menu  diagnosis  untuk  melakukan  konsultasi penyakit dari gejala yang dialami.

## 4.2. Halaman Daftar Penyakit User
Gambar 5 Halaman Daftar Penyakit User
Gambar 5 menunjukkan halaman daftar penyakit user pada  menu  ini  terdapat  10  penyakit yang dicantumkan seperti Vertigo (Benign
Paroxysmal  Positional  Vertigo) ,  Nyeri  Kepala (Tension Type Headache) , Anemia (Anemia Defisiensi  Besi),  ISK  (Infeksi  Saluran  Kencing), Radang Parenkim Paru (Pneumonia) , Radang Selaput Mata (Konjungtivitis), Tipes (Tifoid Fever) , Amandel ( Tonsilitis Akut),  Sindrom  Dispepsi (Dyspepsia), Biduran (Urtikaria)

## 4.3. Halaman Hasil Diagnosa
Gambar 6 Halaman Hasil Diagnosa
Gambar  6  merupakan  halaman  hasil  diagnosa berisikan  hasil deteksi penyakit  yang telah dilakukan
oleh  pengguna.  Pada  halaman  hasil  diagnosa  ini terdapat  button  diagnosa  ulang  untuk  melakukan diagnosa ulang dan kembali ke halaman in-put gejala. Sedangkan  untuk  button  lihat  daftar  penyakit  akan mengarahkan  pengguna  ke  halaman  daftar  penyakit sehingga  pengguna  dapat  melihat  langsung  deskripsi terkait hasil deteksi penyakit yang didapatkan.

## 4.4. Halaman Tambah Data Gejala

## Gambar 7 Halaman Tambah Data Gejala
Halaman  tambah  data  gejala  pada  gambar  7 digunakan  admin  untuk  menambahkan  data  gejala yang  ditampilkan  pada  halaman  daftar  gejala  admin dan  halaman  diagnosa  gejala user ,  data  yang  telah ditambahkan  oleh  admin  akan  disimpan  kedalam realtime database.

## 4.5. Pengujian Sistem
Tabel 3 Pengujian Sistem Fungsi Pengujian Sistem Operasi Android Loading 6 (M) 12 (S) 13 (T) Menampilkan Halaman Dashboard User    2 Second Menampilkan Halaman Dashboard Admin    1 Second Menampilkan Halaman Daftar Penyakit User    1 Second Menampilkan Halaman Detail Penyakit User    2 Second Menampilkan Halaman Gejala Pasien    6 Second Menampilkan Hasil Diagnosa    3 Second Menampilkan About Us    1 Second Menampilkan Daftar Penyakit Admin    1 Second Menampilkan Detail Penyakit Admin    2 Second Menampilkan Halaman Tambah Data enayakit    2 Second Menampilkan Halaman Daftar Gejala    1 Second Menampilkan Halaman Tambah Data Gejala    1 Second
Berdasarkan hasil pengujian sistem pada tabel  3 didapatkan  hasil  bahwa  waktu  rendering  aplikasi yang  diujikan  terdapat  1  respon  halaman  menu  yang membutuhkan  6  detik  untuk  menampilkan  konten dari  halaman  menu  diagnosa  gejala,  dikarenakan beberapa  faktor  salah  satunya  dari  desain  UI  yang
rumit  menyebabkan  kinerja  peragkat  keras  yang terbatas.

## 4.6. Pengujian Metode Dempster Shafer
Pengujian  perhitungan  metode dempster  shafer dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  skenario. Misalkan pada skenario pertama dengan menginputkan  4  gejala  seperti  mual,  diare,  susah makan  dan  keringat  dingin.  Dan  mengambil  nilai terbesar sebagai hasil diagnosis.
Pengujian  perhitungan  metode dempster  shafer dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  skenario.
Misalkan pada skenario pertama dengan menginputkan 4 gejala seperti berikut : 1. Gejala 3 : Sering Mual
Maka 𝑚 1 (G3) = 0.9 𝑚 1 {Ø}  = 1 - 𝑚 1 (G3) = 1 – 0.90  = 0.10 2. Gejala 30 : Diare Maka 𝑚 2 (G30) = 0.9 𝑚 2 Ø} = 1 - 𝑚 2 ( G4) = 1 – 0.90  = 0.10
Setelah dilakukan perhitungan untuk menentukan  nilai plausibility ,  maka  selanjutnya dilakukan  perhitungan  kombinasi 𝑚 3 seperti  berikut ini :
Tabel 4 Perhitungan Kombinasi mass function 𝑚 3
𝑚 2 P006 0.90 𝑚 3 Ø 0.10 𝑚 1 P001,P006,P007 0.90 P006 0.81 P001,P006,P007 0.09 𝑚 3 Ø 0.10 P006 0.09 Ø 0.01 Sehingga  dapat  dihitung  nilai  dentitas 𝑚 3 sebagai berikut : 𝑚 3 P001,P006,P007 = 0.09 𝑚 3 P006 = 0.90 𝑚 3 {Ø} = 0.01
Setelah  dilakukan  perhitungan  kombinasi  untuk menentukan  hasil  dari 𝑚 3 maka  selanjutnya dilakukan  perhitungan  kombinasi 𝑚 4 seperti  untuk menentukan  nilai  dari  gejala  berikutnya,  perhitungan dapat dilihat pada tabel 5 seperti berikut ini : 3. Gejala 32 : Susah Makan Maka 𝑚 4 (G32) = 0.5 𝑚 4 {Ø}    = 1 – 𝑚 4 (G34) = 1 – 0.50  = 0.50
Tabel 5 Perhitungan Kombinasi mass function 𝑚 5
𝑚 4 P006 0.50 𝑚 4 Ø 0.50
𝑚 3 P001, P006,P007 0.09 P006 0.05 P001,P006,P007 0.05 𝑚 3 P006 0.90 P006 0.45 P006 0.45 𝑚 3 Ø 0.01 P006 0.01 Ø 0.01
Sehingga dapat dihitung nilai dentitas 𝑚 5 sebagai berikut : 𝑚 6 P001,P006,P007= 0.05 𝑚 6 P006 = 0.95 𝑚 6 {Ø}  = 0.01
4. Gejala G5 : Keringat Dingin Maka 𝑚 6 (G5) = 0.1 𝑚 6 {Ø    = 1 - 𝑚 6 (G34) = 1 – 0.10 = 0.90 Setelah  dilakukan  perhitungan  kombinasi  untuk menentukan  hasil  dari 𝑚 5 maka  selanjutnya dilakukan  perhitungan  kombinasi 𝑚 6 seperti  untuk menentukan  nilai  dari  gejala  berikutnya,  perhitungan dapat dilihat pada tabel 6 seperti berikut ini :
Tabel 6 Perhitungan Kombinasi mass function 𝑚 7
𝑚 6 P001 0.10 𝑚 6 Ø 0.90 𝑚 5 P001, P006,P007 0.05 P001 0.05 P001,P006,P007 0.04 𝑚 5 P006 0.95 P001,P006 0.00 P006 0.86 𝑚 5 Ø 0.01 P001 0.01 Ø 0.05
Sehingga  dapat  dihitung  nilai  dentitas 𝑚 7 sebagai berikut : 𝑚 7 P001, P006, P007 = 0.04 𝑚 7 P001= 0.05 𝑚 7 P001,P006 = 0 𝑚 7 P006 = 0.86 𝑚 7 {Ø} = 0.05
Dari perhitungan yang telah dilakukan menghasilkan  bahwa  nilai  dentitas  yang  diadapatkan dari  inputan  gejala  G3,  G30,  G32,  dan  G5  adalah P006 atau Tifoid Fever yaitu 0.86.
Gambar 8 Hasil Diagnosa Sistem
Pada  gambar  8  ditunjukkan  hasil  diagnosa sistem, dan dapat dilihat bahwa hasil diagnosa sistem dan  perhitungan  manual  metode dempster  shafer sesuai.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang didapatkan dari hasil pengujian  dengan  menggunakan  metode Dempster Shafer telah  bejalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan. Pada  pengujian sistem  dan  metode Dempster  Shafer dengan  25  skenario  yang  terdapat  di  aplikasi  sistem pakar  deteksi  penyakit  umum  berbasis  android  telah berjalan  100%  sesuai  yang  diharapkan  dan  memiliki nilai  keakuratan  dengan  diagnosa  dokter  sebesar 100%.  Adapun  saran  yang  perlu  dikembangkan  dari aplikasi  ini  adalah  dapat  menambahkan  riwayat diagnosis pada menu pasien sehingga pengguna dapat melihat hasil diagnosis yang sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Elektronik,  I.  K.  Udayana,  dan  M.  D. Ariyawan,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Umum Pada Manusia Berbasis Web”.
[2]  K. Biro Komunikasi dan Pelayanan Masyarakat, “Bersama  Selesaikan  Masalah  Kesehatan,” https://www.kemkes.go.id/article/print/1801290 0004/bersama-selesaikan-masalah- kesehatan.html , 2018.
[3]  Biro  Komunikasi  dan  Pelayanan  Masyarakat, “6.09%  Warga  RI  Punya  Keluhan  Kesehatan Tapi  Enggan  Berobat,” DataIndonesia.id ,  26 Januari 2023.
[4]  S.  Batubara,  S.  Wahyuni,  dan  E.  Hariyanto, “Seminar Nasional Royal (SENAR) 2018 ISSN 2622-9986 (cetak) STMIK Royal-AMIK Royal, hlm.  81-86  ISSN  2622-6510  (online)  Kisaran, Asahan,” 2018.
[5]  R.  E.  Putri dkk. ,  “Implementasi  Expert  System Diagnosa  Penyakit  Hipertensi  Menggunakan Metode  Dempster  Shafer,” Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 9, no. 2, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.mdp.ac.id [6]  E.  Rahmanita,  W.  Agustiono,  dan  R.  Juliyanti, “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT SALURAN PENCERNAAN DENGAN PERBANDINGAN METODE FORWARD
CHAINING DAN DEMPSTER SHAFER,” vol.
7, no. 2, 2019.
[7]  E. R. Simarmata, “SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT HIPERTENSI DENGAN MENGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN TOERI
PROBABILITAS,” Jurnal  METHODIKA ,  vol. 7, no. 1, 2021.
[8]  H. Mayatopani, R. Subekti, N. Yudaningsih, dan M.  Sanwasih,  “Pengembangan  Sistem  Pakar Diagnosa  Gangguan  Mental  dengan  Mesin Inferensi  Menggunakan  Algoritma  Dempster- Shafer Theory,” 2022.
[9]  N. A. Putri, “Sistem Pakar untuk Mengidentifikasi
Kepribadian Siswa
Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  dalam Mendukung  Pendekatan  Guru,” INTECOMS: Journal of Information Technology and
Computer  Science ,  vol.  1,  no.  1,  hlm.  78–90, Mar 2018, doi: 10.31539/intecoms.v1i1.164.
[10]  R.  Ardiansyah,  F.  Fauziah,  dan  A.  Ningsih,
“SISTEM  PAKAR  UNTUK  DIAGNOSA
AWAL
PENYAKIT
LAMBUNG MENGGUNAKAN  METODE  DEMPSTER- SHAFER  BERBASIS  WEB,” Jurnal  Ilmiah
Teknologi  dan  Rekayasa ,  vol.  24,  no.  3,  hlm. 182–196, 2019,
doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2395.