## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.1901

## Implementasi Dempster Shafer Dalam Diagnosa Penyakit Impetigo Pada Balita
Asyahri Hadi Nasyuha 1 , Moch. Iswan Perangin Angin 2 , Marsono 1,*
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
2 Prodi Manajemen Informatika, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 ayi.nasyuha@gmail.com, 2 mochammadiswan@gmail.com, 3 marsonotgd@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: ayi.nasyuha@gmail.com
Abstrak− Diagnosa  impetigo  dengan  menggunakan  sistem  pakar  yang  menggunakan  sumber  kepakaran  bertujuan  untuk mendapatkan  informasi  yang  akurat  yang  sesuai  dengan  gejala  yang  diderita  oleh  pasien,  analsisi  sistem  pakar  ini menggunakan metode dempster shafer dengan teori matematika untuk pembuktian berdasarkan belief function and plausible reasoning (fungsi  kepercayaan  dan  pemikiran  yang  masuk  akal  yang  digunakan  untuk  mengkombinasi  potongan  informasi yang terpisah (bukti) untuk mengkalkulasi kemungkinan dari suatu peristiwa yang mampu menghasilkan informasi dari pakar mengenai gejala dan solusi dari penyakit gejala impetigo secara akurat dan membangun suatu program aplikasi sistem pakar yang mampu mendiagnosa secara dini impetigo pada balita serta memberikan solusi dan informasi dengan cepat.
Kata Kunci: Impetigo pada Balita, Sistem Pakar, Dempster Shafer
Abstract− The  diagnosis  of  impetigo  by  using  an  expert  system  that  uses  the  source  of  expertise  aims  to  obtain  accurate information in  accordance  with the  symptoms  suffered  by  the  patient, this  expert system analysis  uses the  dempster shafer method  with  mathematical  theory  for  proof  based  on  belief  function  and  plausible  reasoning  it  makes  sense  to  combine separate  pieces  of information  (evidence)  to calculate  the likelihood  of an  event that can  produce  information from  experts about  the  symptoms  and solutions  of  impetigo symptoms accurately and  build  an expert  application system  program  that  is able to diagnose early impetigo in infants and provide solutions and information quickly.
Keywords : Impetigo in Toddlers, Expert Systems, Dempster Shafers.

## 1. PENDAHULUAN
Daya tahan tubuh dan kulit pada balita lebih rentan untuk terkena beragam penyakit kulit yang diakibatkan oleh infeksi virus, bakteri, jamur, maupun parasit. Salah satu penyakit kulit yaitu penyakit Impetigo. Impetigo adalah suatu pioderma (infeksi kulit akibat bakteri Staphylococcus, Streptococcus, atau keduanya). Penyakit ini sangat menular dan sering dijumpai pada anak balita. Impetigo pada anak berusia kurang dari 6 tahun lebih tinggi dari pada  orang  dewasa,  namun  sebenarnya  impetigo  dapat  terrjadi  pada  semua  usia.  Impetigo  terjadi  lebih  sering terjadi  di  iklim  tropis  dan  di  dataran  rendah.  Kondisi  hangat  dan  lembab  lebih  rentan  terkena  gangguan  kulit. Kondisi  kebersihan  yang  buruk  juga  menyebabkan  impetigo.  Impetigo  dapat  mengenai  semua  ras.  Impetigo terjadi  pada  individu-individu  dari  segala  usia,  tetapi  paling  sering  terjadi  pada  anak  usia  2-5  tahun[1]. Penyebaran cepat dapat terjadi melalui keluarga, pusat penitipan anak, dan sekolah.  Impetigo lebih jarang terjadi pada orang dewasa, biasanya bersamaan dengan kondisi kulit atau infeksi lain dan lebih sering terjadi pada pria. Pada umumnya, impetigo dapat sembuh sendiri seiring waktu. Penularan bakteri penyebab impetigo dapat terjadi melalui kontak fisik langsung dengan bayi yang memiliki impetigo atau melalui perantara, seperti baju, handuk, serbet, dan sebagainya yang sebelumnya dipakai bersama.
Impetigo  memiliki  dua  jenis yang berbeda  seperti  Impetigo  Bulosa adalah  jenis  penyakit impetigo yang sering  menyerang  pada  bayi,  ditandainya  dengan  kelainan  pada  kulit  dan  cairan  yang  keluar  pada  kulit  yang mengakibatkan  infeksi  kulit  kronis.  Dan Impetigo  Krustosa adalah  jenis  impetigo  yang  manifestasi  gejalanya dapat  menular  dari  serangan  udara,  penyakit  ini  juga  dikenal  sebgai  penyakit  yang  sering  di  derita  oleh  orang yang memiliki tingkat kebersihan yang rendah dan faktor lingkungan yang kurang baik.
Beberapa  kasus impetigo bisa sembuh dengan  sendirinya dalam jangka waktu dua sampai tiga minggu tanpa diobati. Namun, resep antibiotik dari dokter dapat mempercepat penyembuhan menjadi 7-10 hari. Ini juga dapat mempersempit risiko penularan pada bayi dan anak-anak lain di sekitarnya. Impetigo bisa diobati dengan menggunakan antibiotik oles maupun antibiotik minum.Antibiotik oles digunakan jika infeksi yang terjadi masih ringan,  berada  pada  satu  area,  dan  belum  menyebar  ke  mana-mana.Antibiotik  minum  digunakan  jika  gejala impetigo tidak bisa ditangani dengan antibiotik oles, kondisinya semakin parah, dan menyebar ke bagian lainnya.
Jika  pengobatan  dengan  antibiotik  tidak  berpengaruh  setelah  tiga  hari,  dokter  akan  melakukan pemeriksaan  sampel  kulit  yang  terinfeksi  di  laboratorium  untuk melihat kemungkinan  adanya infeksi  penyakit lain  selain  impetigo.  Pemeriksaan  laboratorium  juga  perlu  dilakukan  jika  impetigo  kambuh  lagi.  Biasanya impetigo  kambuh  karena  masih  ada  bakteri  yang  bersarang  di  area  tertentu,  seperti  hidung,  sehingga  mudah menginfeksi daerah sekitarnya yang kebetulan mengalami luka.Jika terbukti benar, maka bakteri tersebut harus dibasmi  dengan  obat  antiseptik  khusus  yang  dapat  digunakan  pada  hidung.  Sistem  pakar  ( expert  system ) merupakan  suatu  perangkat  lunak  komputer  yang  mempunyai  dasar  pengetahuan  sebagai  domain  khusus  dan menggunakan  penalaran  inferensi  yang  hamper  sama  dengan  seorang  pakar  dalam  penyelesaian masalah[2].Sistem pakar adalah program kecerdasan buatan yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.1901
computer , agar computer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar diharapkan dapat bekerja dalam semua hal seperti seorang pakar. Sistem pakar merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI)  yang cukup tua karena sistem ini mulai dikembangkan pada pertengahan 1960. Sistem pakar yang mucul pertamaka kali adalah General-purpose problem solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel dan Simon.  Sistem  pakar  ( Expert System ) adalah aplikasi  berbasis  komputer  yang  digunakan untuk  menyelesaikan masalah  sebagaimana  yang  dipikirkan  oleh  pakar.pakar  yang  dimaksud  disini  adalah  orang  yang  mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam. Contohnya, dokter  adalah  seorang  pakar  yang mampu  mendiagnosa  penyakit  yang diderita pasien  serta  dapat memberikan penetalaksanaan    terhadap  penyakit  tersebut.  Sistem  pakar  juga  dikatakan  suatu  aplikasi  komputerisasi  yang berusaha menirukan proses penalaran dari seorang ahli dalam memecahkan masalah spesifik dan membuat suatu keputusan  atau  kesimpulan  karena  pengetahuannya  disimpan  dalam  basis  pengetahuan  untuk  diproses pemecahan masalah.
Salah  satu  metode  sistem  pakar  yaitu  metode Dempster  Shafer adalah  suatu  teori  matematika  untuk pembuktian berdasarkan belief function and plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal  yang  digunakan  untuk  mengkombinasi  potongan  informasi  yang  terpisah  (bukti)  untuk  mengkalkulasi kemungkinan  dari  suatu  peristiwa.  Dengan  menggunakan  sistem  pakar  diharapkan  dapat  mempercepat  dalam mendiagnosa penyakit impetigo pada balita, sehingga dapat dengan mudah diketahui jenis penyakit yang sedang menjangkit. Secara umum teori dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung dalam suatu himpunan proposisi. Jika bernilai 0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence, dan jika bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian, dimana nilai bel yaitu (0-0.9). Dan Plausibility (Pl)  dinotasikan  sebagai:  Pl(s)  =  1  –  Bel  (-s).  Plausibility  juga  bernilai  0  sampai  1.  Jika  yakin  akan  –s,  maka dapat  dikatakan  bahwa  Bel  (-s)  =  1,  dan  Pl  (-s)  =  0.  Dengan  perhitungan  metode  membantu  penyelesaian masalah diagnosa penyakit impetigo pada balita.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Pakar  adalah  orang  yang  memiliki  pengetahuan,  khusus,  pendapat  pengalaman dan  metode,  serta  kemampuan untuk mengaplikasikan  keahliannya  tersebut  guna menyelesaikan  masalah[3]. Sistem  Pakar (expert system) secara umum merupakan sistem informasi yang diprogram oleh komputer dengan memuat  pengetahuan dari  seorang  pakar  dan  diterapkan  untuk  orang  awam  dalam  menyelesaikan  masalah  maupun  hanya  sekedar mencari informasi tanpa harus berkonsultasi dengan seorang pakar.Tujuan sebenarnya sistem pakar bukan untuk menggantikan  peran  manusia,  tetapi  untuk  memsubstitusikan  pengetahuan  manusia  kedalam  bentuk  sistem, sehingga  dapat  digunakan  oleh  orang  banyak.Sistem  ini  memanfaatkan  kapabilitas  penalaran  untuk  mencapai suatu  simpulan.  Sistem  Pakar  bisa  juga  dikatakan  salah  satu  bidang  teknik  kecerdasan  buatan  yang  diminati karena  penerapannya  diberbagai  bidang    baik  dibidang  ilmu  pengetahuan  maupun  bisnis  yang  terbukti  sangat membantu  dalam  mengambil  keputusan  dan  penerapannya  sangat  luas.  Sistem  pakar  didefinisikan  sebagai aplikasi  yang  berbasis  komputer    dalam  memecahkan  masalah  sebagaimana  yang  dipikirkan  oleh  pakar  yang mempunyai  keahlian  khusus  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  dapat  diselesaikan  oleh  orang awam[4].  Secara  umum,  sistem  pakar (Expert  System) adalah  sistem  yang  mampu  menirukan  pengetahuan manusia ke komputer dengan tujuan agar komputer dapat menyelesaikan permasalah seperti yang dilakukan oleh para  ahli.  Dengan  adanya  sistem  ini,  orang  awam  dapat  menyelesaikan  masalah  yang  sebenarnya  hanya  dapat diselesaikan  dengan  bantuan  para  ahli.  Sistem  pakar  adalah  sebuah  aplikasi  yang  di  rancang  agar  dapat digunakan untuk menyelesaikan sebuah masalah layaknya seorang pakar[5]. Sistem pakar adalah sebuah sistem yang  kinerjanya  memindahkan  kemampuan  yang  dimiliki  seorang  pakar  dalam  bidang  tertentu  kedalam  sistem atau program komputer yang disajikan dengan tampilan yang dapat digunakan oleh yang bukan pakar sehingga dengan  sistem  tersebut  pengguna  dapat  membuat  sebuah  keputusan  atau  menentukan  kebijakan  layaknya seorang  pakar[6].  Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  yang  menggunakan  pengetahuan  manusia  dimana pengetahuan  tersebut  dimasukkan  ke  dalam  sebuah  komputer  dan  kemudian  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  yang  membutuhkan  kepakaran  atau  keahlian  manusia[7].  Sistem  Pakar  adalah  program  yang  dapat memberi  saran  secara  otomatis  yang  mencoba  untuk  menduplikasikan  tahapan  berpikir  dan  pengetahuan  dari para  ahli  untuk mendapatkan  sasaran  dari  sebah masalah  yang  dialami[8].  Sistem  Pakar  dibangun berdasarkan oleh  dua  bagian  utama,  yaitu  lingkungan  pengembang (development  environment) yang  digunakan  dalam membangun  komponen-komponen  dan  memperkenalkan  pengetahuan  kedalam  basis  pengetahuan (knowledge base) dan  lingkungan  konsultan (consultan  environment) lingkungan  berkonsultasi  dalam  mendapatkan  ilmu pengetahuan  dan  anjuran    seperti  halnya  berkonsultasi  dengan  seorang  pakar[9].  Struktur  sistem  pakar didasarkan  pada  dua  bagian  utama  sistem  tersebut  yakni  lingkungan  pengembang  dan  lingkungan  konsultasi. Lingkungan  pengembang  merupakan  bagian  dalam  memasukkan  pengetahuan  pakar  kedalam  sistem  pakar, sedangkan lingkungan konsultasi merupakan lingkungan dimana pengguna memperoleh pengetahuan yang telah dimasukkan oleh pakar kedalam sistem pakar tersebut[10].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.1901
Gambar 1 . Struktur Skema Sebuah Sistem Pakar[10].

## 2.2 Dempster Shafer
Dempster-Shafer pertama kali di perkenalkan oleh Dempster, yang melakukan percobaan model ketidakpastian dengan range probabilitas  sebagai  probabilitas  tunggal.  Kemudian  pada  tahun  1976  Shafer  mempublikasikan teori Dempster tersebut pada sebuah buku yang berjudul Mathematical Theory of Evident’ [11] . Dempster-Shafer merupakan  teori  matematika  berdasarkan  pada  bukti  dimana teori tersebut  dapat  memberikan  suatu  cara  untuk mengkombinasikan  bukti  dari  beberapa  sumber  dan  memberikan  tingkat  kepercayaan  yang  didasarkan  dari seluruh bukti yang ada[12]. 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 mengkalkulasikan kemungkinan dari suatu  peristiwa’[13].  Teori  Dempster-Shafer  merupakan  teori  matematika  dari  bukti.  Teori  tersebut  dapat memberikan  sebuah  cara  untuk  menggabungkan  bukti  dari  beberapa  sumber  dan  mendatangkan  atau memberikan  tingkat  kepercayaan  (direpresentasikan  melalui  fungsi  kepercayaan)  dimana  mengambil  dari seluruh  bukti  yang  tersedia[14].  Teori  ini  dapat  menunjukkan  suatu  cara  membedakan  bobot  keyakinan  yang disesuaikan  dengan  fakta  yang  ada.  Teori  ini  juga  dapat  membedakan  ketidakpastian  dan  ketidaktahuan. Dempster  Shafer merupakan  salah  satu  penalaran  yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  ketidak konsistenan[15].  Teori Dempster  Shafer memiliki  beberapa  karakteristik  yang  sesuai  dengan  cara  berpikir seorang pakar, namun didasari dengan matematika yang kuat. Secara umum teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval.
[Belief, Plausibility]                        (1)
Belief (Bel) merupakan  ukuran  kekuatan evidence dalam mendukung  suatu himpunan  proposisi. Jika  bernilai  0 maka  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada evidence, dan  jika  m  bernilai  1  menunjukan  adanya  nilai  kepastian. Plausibility (P1) dinotasikan sebagai berikut: P1(s) = 1 – Bel(-s)                          (2) Plausibility akan mengurangi tingkat kepercayaan dari evidence . Pada teori Dempster-Shafer memiliki frame of discrement ( 𝜃 ). Frame tersebut bertujuan untuk mengaitkan ukuran kepercayaan  elemen-elemen 𝜃 . Tidak  semua evidence secara  langsung  mendukung  setiap  elemen-elemen,  maka sebab itu diperlukan adanya probabilitas fungsi densitas (m).Nilai m tidak hanya mendefinisikan elemen-elemen 𝜃 saja, namun juga semua subsetnya.Sehingga jika 𝜃 berisi n elemen, maka subset 𝜃 adalah 2n. Jumlah semua m dalam subset 𝜃 sama dengan 1. Apabila tidak ada informasi apapun maka nilai m{ 𝜃 } = 1,0. Apabila diketahui X merupakan subset dari 𝜃 , dengan m1 sebagai fungsi densitasnya, dan Y juga merupakan subset dari 𝜃 dengan m2 sebagai fungsi densitasnya, maka dapat dibentuk fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3[11][12], yaitu:
M3(Z)= ∑𝑿∩𝒀=𝒁𝒎𝟏(𝑿)𝒎𝟐(𝒚) 𝟏−∑𝑿∩𝒀=Ѳ𝒎𝟏(𝑿)𝒎𝟐(𝒀) (3)
Keterangan : M1 = densitas untuk gejala pertama M2 = densitas untuk gejala kedua M3 = kombinasi dari kedua densitas diatas 𝜃 =semesta pembicara dari sekumpulan hipotesis (X’ dan Y’) X dan y = subset dari ZX’ dan y’ = subset dari 𝜃 .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.1901
Tabel 1 . Nilai kemungkinan antara Belief dan Plausibility
Evidential Interval Pengertian [1,1] Sepenuhnya benar [0,0] Sepenuhnya salah [0,1] Sepenuhnya tidak diketahui [Bel,1] dimana 0<Bel<1
Cenderung mendukung
[0,Pls] dimana 0<Pls<1
Cenderung menolak
[Bel,Pls] dimana 0<BelPls<1
Cenderung mendukung dan menolak

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  terjadi  tentang  mendiagnosa  penyakit  impetigo  berdasarkan  gejala- gejala yang terjadi pada balita maka dibutuhkan suatu sistem yang mampu mengadopsi proses dan cara berfikir seorang  pakar  yang nantinya  dapat  diaplikasikan  dalam  sebuah  sistem  komputer  dengan  menggunakan  metode Dempster Shafer.
Adapun  tahap  algoritma  sistem  dalam  proses  diagnosa  terhadap  penyakit  impetigo  pada  balita  dengan menggunakan metode Dempster Shafer yaitu sebagai berikut[8]: 1. Pembuatan basis pengetahuan
2. Membuat inisialisasi nilai densitas dan data gejala
3. Menerapkan metode Dempster Shafer pada diagnosa penyakit impetigo pada balita
4. Menetapkan hasil atau keputusan
Gambar 2 . Flowchart Algoritma

## 3.1  Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan merupakan bagian dari proses akuisisi pengetahuan teknis basis pengetahuan yang digunakan pada  rekayasa  pakar  ini  adalah  dengan  menggunakan  aturan  produksi (rule  base  knowledge). Dimana pengetahuan di representasikan dalam bentuk fakta dan Rule. Pengetahuan dalam sistem direpresentasikan oleh himpunan  kaidah  dalam  bentuk  fakta IF-THEN. Disini  pengetahuan  disajikan  dalam  aturan-aturan  yang berbentuk pasangan keadaan aksi (condition-action) “Jika (IF ) keadaan terpenuhi atau terjadi MAKA ( THEN )”. Suatu  aksi  akan  terjadi.  Langkah  yang  dibuat  untuk  basis  pengetahuan  sistem  pakar  ini  adalah  pengumpulan
Mulai Proses Diagnosa m3(Z) =   ∑x∩y=z m1(x)m2(y) 1-∑x∩y= 𝞠 m1(x)m2(y) Tampil Hasil Diagnosa Selesai Gejala dan Nilai Densitas Menghitung nilai belief & plausibility m( 𝞠 ) = 1 – m(X) Menghitung kombinasi dua gejala m1 ⊕ m2 (Z) = ∑ m1(X)m2(Y) Inisialisasi Data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.1901
data-data  yang  diperoleh  dari  hasil  survei  di  Rumah  Sakit  Umum  H.  Adam  Malik,  Medan.  Wawancara  yang berhubungan dengan penyakit Impetigo pada balita.
Tabel 2 . Data Gejala Impetigo No Kode Gejala Gejala Penyakit 1 G1 Bengkak didaerah kelenjar getah bening (limfa) (leher, tulang selangka, ketiak,dan pangkal paha) 2 G2 Benjilan (bula) mudah pecah dan membentuk collarete (luka dangkal dengan sisik ditepi) 3 G3 Gatal, Sakit 4 G4 Bintil-bintil merah atau lepuhanlembut berisi cairan atau nanah yang mudah pecah 5 G5 Ruam kemerahan dengan bintil merah kecilberisi cairan 6 G6 Koreng berwarna kuning seperti madu dan berminyak 7 G7 Gatal, kadang sakit 8 G8 Kadang demam 9 G9
Luka di dahi, wajah, hidung dan bahu
(Sumber: Rumah Sakit Umum H. Adam Malik, Medan)
Data-data  jumlah  diagnosa  penyakit  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  jenis  penyakit  impetigo  ini berjumlah 2 macam penyakit yaitu:
Tabel 3. Data Penyakit Impetigo No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P1 Penyakit Impetigo Krustosa 2 P2 Penyakit Impetigo Bulosa
Setelah  mengetahui  sumber  pengetahuan  mengenai  gejala  penyakit  impetigo  pada  balita,  tahap  selanjutnya menentukan nilai densitas dari gejala dan diagnosis penyakit tersebut:
Tabel 4 . Nilai Densitas Gejala Penyakit Impetigo No Kode Gejala Gejala Penyakit Nilai Densitas 1 G1 Bengkak didaerah kelenjar getah bening (limfa) (leher, tulang selangka, ketiak,dan pangkal paha) 0,3 2 G2 Benjilan (bula) mudah pecah dan membentuk collarete (luka dangkal dengan sisik ditepi) 0,9 3 G3 Gatal, Sakit 0,5 4 G4 Bintil-bintil merah atau lepuhanlembut berisi cairan atau nanah yang mudah pecah 0,8 5 G5 Ruam kemerahan dengan bintil merah kecilberisi cairan 0,9 6 G6 Koreng berwarna kuning seperti madu dan berminyak 0,8 7 G7 Gatal, kadang sakit 0,5 8 G8 Kadang demam 0,4 9 G9 Luka di dahi, wajah, hidung dan bahu 0,7
Dari  gejala  dan  jenis  diagnosa  penyakit  impetigo  yang  diketahui  maka  dapat  disimpulkan  basis pengetahuan berupa hubungan antara gejala dan jenis diagnosa penyakit impetigo pada balita. Basis pengetahuan dapat dilihat pada tabel 5 di bawah ini:
Tabel 5. Basis Pengetahuan No Kode Gejala Gejala Penyakit P1 P2 1 G1 Bengkak didaerah kelenjar getah bening (limfa) (leher, tulang selangka, ketiak,dan pangkal paha) √ 2 G2 Benjilan (bula) mudah pecah dan membentuk collarete (luka dangkal dengan sisik ditepi) √ 3 G3 Gatal, Sakit √ 4 G4 Bintil-bintil merah atau lepuhanlembut berisi cairan atau nanah yang mudah pecah √ 5 G5 Ruam kemerahan dengan bintil merah kecilberisi cairan √ 6 G6 Koreng berwarna kuning seperti madu dan berminyak √ 7 G7 Gatal, kadang sakit √ 8 G8 Kadang demam √

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.1901
9 G9 Luka di dahi, wajah, hidung dan bahu √

## 3.1 Penerapan Metode Dempster Shafer
Dempster  Shafer merupakan nilai yang diberikan untuk menunjukkan  besarnya  kepercayaan. Dimana nilai (m) suatu gejala yang diinput antara (0-1) dengan menerapkan persamaan 3 [15] :
Seorang  balita  menderita  penyakit  kulit,  dimana  balita  tersebut  diduga  terserang  penyakit  kulit  yang  belum diketahui  penyakit  kulit  tersebut.  Untuk  memastikan  mengenai  gejala-gejala  penyakit  yang  dialaminya    yaitu sebagai  berikut  adanya  bengkak  didaerah  kelenjar  getah  bening  (limfa)  (leher,  tulang  selangka,  ketiak,dan pangkal paha (g01), gatal, sakit (g03), dan bintil-bintil merah atau lepuhanlembut berisi cairan atau nanah yang mudah pecah (g04) maka dilakukan perhitungan dempster shafer sebagai berikut : Langkah  pertama hitung  nilai belief  &  disbelief hostile dari  gejala  g01  yaitu  “bengkak  didaerah  kelenjar getah bening  (limfa)  (leher,  tulang  selangka,  ketiak,dan  pangkal  paha  yang  terkena impetigo ”  yang  merupakan diagnosa  dari  penyakit impetigo ,  yang  ada  pada  diagnosa    (p1,  dan  p2).  Adapun  yang  digunakan  untuk melakukan diagnosa adalah:
m 1 (G01) = 0,3
m 1 (θ) = 1 – m 1 (G01) = 1 - 0,3 = 0,7
Kemudian G03“Gatal, Sakit” yang ada pada diagnosa (P1,P2) maka hitung juga belief & disbelief hostlife : m 2 (G03) = 0,5 m 2 (θ) = 1 – m 1 (G03) = 1 – 0,5 =0,5
Maka  setelah  G01,  G03  didapat  maka  dilakukan  kombinasi  perhitungan  terhadap  dua  gejala  yang  dialami, dengan rumus Dempster Shafer rule of combination dibawah jika diilustrasikan dapat dilihat table 6:
Tabel 6 . Aturan Kombinasi m 3
m 2 {P1} = 0,5 m 2 { θ }= 0,5 m 1 {P2} = 0,3 { θ } = 0,15 {P2 } = 0,15 m 1 { θ } = 0,7 {P1 } = 0,35 { θ }= 0,35
Setelah  itu  maka  dapat  dilihat  dari  kepercayaan  terhadap  diagnosa  yang  dialami  dengan  menggunakan  rumus Dempster Shafer rule of combination.
m 3 (P1) = 0,35 1−0,15 = 0,41176470588 m 3 (P2) = 0,15 1−0,15 = 0,17647058824
m 3 (θ) = 0,35 1−0,15 = 0,41176470588
Kemudian G04 yaitu “Bintil-bintil merah atau lepuhanlembut berisi cairan atau nanah yang mudah pecah “ maka nilai keyakinannya adalah :
m 4 (G04) =  0,8 m 4 (θ) = 1 - m 3 (G04)= 1- 0,8 = 0,2 Maka setelah G01,G03,G04, didapat maka dilakukan kobinasi perhitungan dengan rumus Dempster Shafer rule of combination dibawah
Tabel 7. Aturan kombinasi m 5
m 4 {P2} = 0,8 m 4 {θ}= 0,2 m 3 {P1} = 0,41176470588 {θ} = 0,3294117647 {P1} = 0,08235294118 m 3 {P2} = 0,17647058824 {P2} = 0,14117647059 {P2} = 0,03529411765 m 3 {θ} = 0,41176470588 {P2} = 0,3294117647
{θ} = 0,08235294118
Setelah  itu  maka  dapat  dilihat  dari  kepercayaan  terhadap  diagnosa  yang  dialami  dengan  menggunakan  rumus Dempster Shafer rule of combination
M 5 {P1} = 0,08235294118 1−0,3294117647 = 0,12280701755
M 5 {P2} = 0,14117647059 + 0,3294117647+ 0,03529411765
1−0,3294117647
=0,7543859649
M 5 { θ } = 0,08235294118 1−0,3294117647 = 0,12280701755
Nilai  keyakinan  yang  paling  kuat  adalah  terhadap  penyakit  {P2}  yaitu  sebesar  0,7543859648  (75%)  yang didapatkan dari G01, G03, G04.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.1901

## 4. KESIMPULAN
Untuk  menerapkan  metode Dempster  Shafer pada  sistem  pakar  yaitu  dengan  terlebih  dahulu  membuat  basis pengetahuan,  membuat  inisialisasi  nilai  densitas,  data  gejala,  menerapkan  metode Dempster  Shafer pada diagnosa penyakit impetigo, dan kemudian mendapatkan nilai hasil atau keputusan. Dari analisis metode di atas dapat dibuat sebuah sistem  Untuk merancang aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit impetigo pada balita  dengan  menggunakan  metode Dempster  Shafer yaitu  dengan  merancang Use  Case diagram, Activity diagram, Class diagram, Flowchart program,  kemudian  merancang  basis  data,  data  dimaksudkan  disimpan dalam  database  yang  diorganisasikan  oleh  suatu  sistem  dengan  sistem  manajemen  pangkalan  data  (  Database Management System /DBMS).  Melalui  pangkalan  data  inilah  data  dapat  diambil  dan  diekstrasi  dengan cepat[16].Sistem  pakar  ini  dapat  membantu  diagnosa  penyakit  Impetigo  berdasarkan  gejala  yang  diderita  oleh balita dan memberikan solusi untuk mengatasi gejala tersebut.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  STMIK  Triguna  Dharma  selaku  homebase  peneliti  yang  telah  memberikan dukungan  secara  moril  dan  materi,  terima  kasih  kepada  Bapak  Moch.  Iswan  Perangin  Angin  yang  telah berkontribusi atas penelitian ini, serta tak lupa pula ucapan terima kasih kepada Bapak Marsono yang juga ikut berkontribusi atas penelitian ini dan juga  selaku Kaprodi Sistem Informasi yang terus mendukung setiap dosen dalam  melakukan  penelitian.  Serta  ucapan  terima  kasih  kepada  Bapak/Ibu  yang  mengelolah  jurnal  Media Informatika  Budidarma  yang  telah  meluangkan  waktu  untuk  meriview  penelitian  ini,  dan  besar  harapan  kami agar  kerjasama  dalam  penerbitan  artikel  antara  STMIK  Triguna  Dharma  dengan  Budidarma  terus  berjalan dengan baik.

## REFERENCES
[1] M. S. Aprilina, D. P. Nastiti, A. D. Putriandani, and R. Hestiningsih, “Metode Plester Herbal Berbahan Bunga Teratai ( Nelumbium Nelumbo Druce ) Bagi Penderita Impetigo,” Ilm. Mhs. , vol. 2, no. 2, pp. 106–110, 2012.
[2] S.  Azhar,  H.  Latipa,  S.  Leni,  and  N.  Zulita,  “Sistem  Pakar  Penyakit  Ginjal  Pada  Manusia  Menggunakan  Metode Forward Chaining,” J. Media Infotama , vol. 10, no. 1, pp. 16–26, 2016.
[3] L. Septiana, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ispa Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android,” None , vol. 13, no. 2, pp. 1–7, 2016.
[4] S. Sibagariang, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android,” J. TIMES , vol. 3, no. 2, pp. 35–39, 2008.
[5] L.  A.  Latumakulita,  “SISTEM  PAKAR  PENDIAGNOSA  PENYAKIT  ANAK  MENGGUNAKAN  CERTAINTY FACTOR ( CF ) EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING CHILD DISEASE.”
[6] W. Wardiana and V. V. Tobing, “Aplikasi Sistem Pakar Tes Kepribadian Berbasis Web,” pp. 99–103.
[7] M. Dahria, Muhammad; Silalahi, Rosinda; Ramadhan, “SISTEM PAKAR METODE DEMPSTER SHAFER UNTUK MENENTUKANJENIS  GANGGUAN  PERKEMBANGAN PADA  ANAK,” J.  Ilm.  SAINTIKOM ,  vol.  12,  no.  1,  pp. 1–10, 2013.
[8] I. Akil, “Analisa Efektifitas Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining Pada Sistem Pakar,” None , vol. 13, no. 1, pp. 35–42, 2017.
[9] P.  Putri  and  H.  Mustafidah,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Hati  Menggunakan  Metode  Forward Chaining,” JUITA  J. Inform. , vol. I, no. 4, pp. 143–155, 2011.
[10]  H. Nurwarsito, “Sistem Informasi Jadwal Perkuliahan dengan Metode Sistem Pakar,” Eeccis , vol. III, no. 1, pp. 57–61, 2009.
[11]  M. D. Sinaga and N. S. B. Sembiring, “Penerapan Metode Dempster Shafer Untuk Mendiagnosa Penyakit Dari Akibat Bakteri Salmonella,” CogITo Smart J. , vol. 2, no. 2, p. 94, 2016, doi: 10.31154/cogito.v2i2.18.94-107.
[12]  R.  M.  Simanjorang,  “Perancangan  sistem  pakar  dalam  mengidentifikasi  tanaman  beracun  menggunakan  metode dempster shaper,” vol. 1, no. 2, pp. 134–138, 2017.
[13]  R.  Hamidi,  H.  Anra,  and  H.  S.  Pratiwi,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pakar  Dengan  Metode  Certainty  Factor  dan Metode Dempster-Shafer Pada Penyakit Kelinci,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 2, pp. 142–147, 2017.
[14]  E. R. Ritonga and M. D. Irawan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru,” J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 39–47, 2017, doi: https://doi.org/10.24114/cess.v2i1.7179.
[15]  E. Wahyuni and W. Prijodiprojo, “Prototype Sistem Pakar untuk Mendeteksi Tingkat Resiko Penyakit Jantung Koroner dengan Metode  Dempster-Shafer  (Studi Kasus:  RS. PKU  Muhammadiyah  YOGYAKARTA),” Berk. Ilm. MIPA ,  vol. 23, no. 2, p. 242752, 2013.
[16]  A.  H.  Nasyuha,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Memasarkan  Produk  Kulkas  Pada  Toko  Elektronik  City Menggunakan Metode AHP Berdasarkan Merek dagang,” vol. 17, no. 1, pp. 78–91, 2018.