Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK) Vol : 4, No. 2,  Agustus  2019 ISSN (Print) : 2615-2703 ,  ISSN (Online): 2615-2711

## PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA DEMPSTER SHAFER

## DAN FUZZY-NAIVE BAYES DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT DEMAM BERDARAH DAN TIFUS
1) Angelina Sagita Sastrawan, 2) I Gede Aris Gunadi, 3) I N. Sukajaya
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha
Singaraja, Indonesia
e-mail: angelina.sagita@gmail.com, igedearisgunadi@undiksha.ac.id,
nyoman.sukajaya@undiksha.ac.id

## ABSTRAK
Menurut  data  tahun  2017  dan  2018,  penyakit  Demam  Berdarah  dan  Tifus  selalu  masuk sebagai  10  (sepuluh)  besar  penyakit  dengan  jumlah  rawat  inap  terbanyak  di  Rumah  Sakit  Umum Daerah  Kabupaten  Buleleng.  Ada  baiknya  ketika  gejala  sudah  mulai  muncul,  langsung  diberikan penanganan  yang  tepat  sehingga  penyakit  dapat  diobati  sejak  dini  dan  jumlah  pasien  rawat  inap menjadi  berkurang.  Hal  ini  menjadi  dasar  perlunya  pendeteksian  penyakit  dilihat  dari  gejala  awal yang  dialami.  Dalam  penelitian  ini  deteksi  penyakit  dibatasi  pada  Demam  Berdarah  dan  Tifus. Metode yang digunakan adalah Dempster Shafer atau sistem pakar dengan representasi pengetahuan dari pakar yaitu seorang Dokter Spesialis yang bekerja di Rumah  Sakit Umum Daerah Kabupaten Buleleng.  Metode  ini  sekaligus  akan  dibandingkan  dengan  metode Machine  Learning yaitu kombinasi dari fuzzy logic dan naive bayes yang sesuai dengan karakteristik data gejala  yang ada. Model  klasifikasi  menggunakan  metode k-fold  cross  validation ,  sedangkan  pengujian  akurasi menggunakan confusion  matriks .  Untuk  menguji  akurasi  hasil  klasifikasi  digunakan  matriks konfusi.  Dengan k =  4  pada metode k-fold  cross  validation , dan  perhitungan  akurasi,  presisi,  dan recall  pada confusion  matriks didapat  bahwa  nilai  akurasi  menggunakan  metode Dempster  Shafer lebih besar daripada metode Fuzzy Naive Bayes .
Kata kunci: deteksi penyakit, metode dempster shafer, metode fuzzy-naive bayes

## ABSTRACT
According  to  data  from  2017  and  2018,  Dengue  Fever  and  Typhus  Fever  are  always included  as  10  (ten)  major  diseases  with  the  highest  number  of  hospitalizations  at  the  Buleleng Regency General Hospital. It's good when the symptoms have begun to appear, immediately given appropriate treatment so that the disease can be treated early and the number of inpatients becomes reduced.  This  is  the  basis  for  the  need  for  disease  detection  seen  from  the  initial  symptoms experienced. In this study disease detection was limited to Dengue Fever and Typhus. The method used  is  Dempster  Shafer  or  expert  system  with  knowledge  representation  from  experts,  namely  a Specialist  Doctor  who  works  at  the  Buleleng  Regency  General  Hospital.  This  method  will  also be compared  with  the  Machine  Learning  method,  which  is  a  combination  of  fuzzy  logic  and  naïve bayes  that  is  in  accordance  with  the  characteristics  of  existing  symptom  data.  The  classification model uses the k-fold cross validation method, while the accuracy test uses confusion matrix. To test the accuracy of the classification results, a confusion matrix is  used. With k = 4 in the k-fold cross validation, and the calculation of accuracy, precision, and recall in the confusion matrix, it is found that  the  accuracy  value  using  the  Dempster  Shafer  method  is  greater  than  the  Fuzzy  Naive  Bayes method.
Keywords : detection disease, dempster-shafer method, fuzzy-naive bayes method

## I. PENDAHULUAN
Kesehatan  yang  baik  merupakan  hal utama  yang  diinginkan  oleh  setiap  orang, karena  dengan  tubuh  yang  sehat,  segala aktifitas  dapat  dilakukan  dengan  baik.  Namun demikian,  tetap  ada  kemungkinan  seseorang terserang  penyakit  yang  diakibatkan  oleh bakteri,  virus,  dan  cara  penyebaran  lainnya, bahkan  sampai  harus  memeriksakan  diri  ke fasilitas  kesehatan  terdekat.  Sesuai  dengan data  dari  Buku  Profil  Rumah  Sakit  Umum Tahun  2017,  jumlah  kunjungan  pasien  pada Pelayanan Gawat Darurat adalah 27.194 orang atau  rata-rata  berjumlah  74 orang  perhari,  dan jumlah  kunjungan  pasien  pada  Poliklinik adalah  13.859  orang  atau  jika  dirata-ratakan berjumlah  380  orang  perhari.  Akan  sangat bermanfaat  jika  di  awal  terserang  penyakit, telah  dapat  diketahui  kemungkinan  besar penyakit  yang  diderita,  sehingga  penanganan selanjutnya  lebih  mudah  dilaksanakan  dan diobati.  Terutama  untuk  beberapa  penyakit yang  memiliki  kemiripan  gejala  namun penanganan  kedua  penyakit  ini  jauh  berbeda, beberapa diantaranya adalah Demam Berdarah (DB)  dan  Tifus.  Hal  ini  menjadi  dasar  bahwa pendeteksian  harus  lebih  baik  dilaksanakan agar mendapatkan penanganan awal yang tepat dan  dapat  mengurangi  jumlah  pasien  yang rawat  inap karena  sudah dapat ditangani  sejak dini
Salah satu metode yang dapat diterapkan dalam proses deteksi awal penyakit DB dan Tifus adalah metode Dempster Shafer. Metode  Dempster  Shafer  dapat  memberikan tingkat keyakinan tentang jenis penyakit sesuai dengan  gejala  yang  dirasakan  oleh  user  [7]. Metode Dempster  Shafer memanfaatkan  nilai pakar  dalam  perhitungannya  sehingga  sangat bergantung  dari  pakar  yang  memberi  nilai keyakinan. Dalam beberapa kasus, pakar tidak dapat  memberikan  nilai  keyakinan  sehingga perhitungan  pada  metode  Dempster  Shafer tidak  dapat  dilaksanakan  [6].  Oleh  karena  itu, proses  pendeteksian  juga  diterapkan  dengan memanfaatkan  analisa  dari  pola  data  yang telah  ada  sebelumnya  dengan  metode  Naive Bayes  yang  dikombinasikan  dengan  fuzzy logic.
Dari  latar  belakang  diatas,  dalam penelitian  ini  akan  dilakukan  perbandingan sistem mana yang lebih akurat dalam membantu mendeteksi  penyakit  Demam  Berdarah  dan Tifus, antara metode sistem pakar menggunakan  metode Dempster  Shafer dan metode  machine  learning  dengan Naive  Bayes yang  dikombinasikan  dengan fuzzy  logic . Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  dapat digunakan oleh masyarakat awam atau paramedis  dalam  mendeteksi  awal  penyakit demam berdarah dan tifus, dan mengetahui nilai akurasi  terbaik  dari  penerapan  kedua  metode diatas  untuk  mendeteksi  diagnosis  penyakit demam berdarah dan tifus.

## II. TINJAUAN PUSTAKA A. Demam Berdarah dan Tifus
Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  adalah penyakit  infeksi  yang  disebabkan  oleh  virus Dengue,  sedangkan  demam  Tifoid  (Tifus) adalah  demam  yang  disebabkan  oleh  kuman Salmonella  typhi  atau  Salmonella  para  typhi dengan  metode  penularan  ke  manusia  melalui makanan  dan  atau  minuman  yang  tercemar dengan  feses  manusia.  Demam  tifoid  banyak ditemukan  di  masyarakat  perkotaan  maupun  di perdesaan  dan  erat  kaitannya  dengan  kualitas hygiene  pribadi  dan  sanitasi  lingkungan  yang kurang  baik  [4].  Gejala  pasien  yang  terkena penyakit  tifus  adalah  demam,  sakit  kepala (pusing),  nyeri  otot,  pegal-pegal,  insomnia, anoreksia,  mual  muntah,  diare,  nyeri  abdomen, BAB  berdarah,  dan  lidah  putih,  sedangkan gejala  pasien  dengan  penyakit  DBD  adalah demam,  nyeri  kepala,  nyeri  retroorbital, mialgia/atralgia,  ruam,  gusi  berdarah,  mimisan, nyeri  perut,  mual/muntah,  hematemesis,  dan dapat juga melena [5].

## B. Metode Dempster Shafer
Metode  Dempster  Shafer  adalah    teori matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan belief  functions (fungsi  kepercayaan)  yang mengkombinasikan  satu  kemungkinan  dengan fakta  yang  ada  [3].  Teori Dempster  Shafer ditulis dalam suatu interval [Belief,Plausibility]. Belief  (Bel)  adalah  ukuran  kekuatan  evidence dalam  mendukung  kepercayaan,  sedangkan plausibility (Pls) adalah ukuran
ketidakpercayaan  terhadap  evidence/    gejala. Jika  yakin  akan  X,  maka  dapat  dikatakan bahwa Bel(X)=1 dan Pls(X)=0.
Dalam  teori Dempster  Shafer dikenal juga  dengan  adanya  frame  of  discernment (FOD)  yang  dinotasikan  dengan  θ  dan  mass function  yang  dinotasikan  dengan  ( )  seperti pada persamaan (1) berikut :
         Y X Z Y X Y m X m Y m X m Z m ) ( 2 ) ( 1 1 ) ( 2 ) ( 1 ) ( 3 (1)
Dimana : 3(Z) = mass function dari evidence (Z) 1(X )= mass function dari evidence (X), yang diperoleh  dari  nilai  keyakinan  suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence . 2(Y)= mass function dari evidence (Y), yang diperoleh  dari  nilai  keyakinan  suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence . ∑ ∩ = 1(X). 2(Y)  =  merupakan  nilai
kekuatan  dari evidence Z yang diperoleh  dari  kombinasi  sekumpulan evidence X  dan  Y  yang  memiliki irisan.
∑ ∩ = ∅ 1(X). 2(Y)  =  merupakan  nilai kekuatan  dari  kombinasi  sekumpulan X dan Y evidence yang tidak memiliki irisan
C. Metode Fuzzy Naive Bayes Metode Fuzzy-Naive Bayes mengkombinasikan  Logika Fuzzy dan Naive Bayes dalam  perhitungan  di  dalamnya.  Logika fuzzy bekerja  dengan  menggunakan  derajat keanggotaan  dari  sebuah  nilai  yang  kemudian digunakan  untuk  menentukan  hasil  yang  ingin dihasilkan  berdasarkan  atas  spesifikasi  yang telah  ditentukan  [8].  Metode Naive  Bayes merupakan pengklasifikasian dengan memprediksi peluang di masa depan berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya, dengan perhitungan sesuai persamaan 2 berikut ini :
P(X|Ci)=P( 1| ) ... P( | ) P( )      (2) Dimana : X = gejala yang muncul x1, x2,...., xn = gejala ke-1 s/d ke-n Ci = class ke-i

## D. Metode Pengukuran Klasifikasi
Dalam penelitian ini, pengukuran klasifikasi  menggunakan  metode k-fold  cross validation dan confusion matriks . Metode cross validation merupakan  metode  yang  digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja  model  maupun algoritma [1]. Dataset akan dibagi menjadi data training dan data testing, dimana proses training dan  testing  dilakukan  sebanyak  k  kali  secara berulang-ulang.  Pemodelan  secara  berulang diyakini  lebih  kuat  terhadap  spesifikasi  salah model  yang  diakibatkan  oleh  suatu  kebetulan pola  data.  Dengan  menggunakan  k=4,  metode 4-fold  cross  validation akan  membagi  dataset secara  acak  ke  dalam  4  subset  yaitu  D1,  D2, D3, dan D4 yang diilustrasikan  seperti  Gambar 1 berikut ini :
Gambar 1. Ilustrasi 4- fold cross validation
Sebagai evaluasi akurasi model klasifikasi  untuk  memperkirakan  objek  yang benar  atau  salah,  maka  digunakan  metode confusion  matriks yaitu  sebuah  matriks  dari prediksi  yang  akan  dibandingkan  dengan  kelas sebenarnya.  Ilustrasi confusion  matrik dapat digambarkan seperti Tabel 1 di bawah ini :
Tabel 1. Ilustrasi Confusion Matriks Kelas Terklasifikasi Positif Terklasifikasi Negatif Positif TP ( True Positif ) FN ( False Negatif ) Negatif FP ( False Positif )
TN ( True Negatif )
Berdasarkan  nilai  True  Negative  (TN), False  Positive (FP), False  Negative (FN),  dan True  Positive (TP)  diperoleh  nilai  akurasi, presisi dan recall . Nilai akurasi menggambarkan seberapa akurat sistem dapat mengklasifikasikan data  secara  benar,  yaitu  perbandingan  antara data yang terklasifikasi benar dengan keseluruhan  data.  Nilai presisi menggambarkan jumlah data kategori positif yang diklasifikasikan secara benar dibagi dengan total data yang diklasifikasi positif. Recall
menunjukkan  berapa  persen  data  kategori positif  yang  terklasifikasikan  dengan  benar oleh sistem.
Ketiga  penilaian  kinerja  klasifikasi  ini didapat dengan rumus pada persamaan sebagai berikut : Akurasi = (3) Presisi = (4) Recall = (5)

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  alur sebagai berikut :
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
3.1 Pengumpulan Data Metode pengumpulan data pada penelitian  ini  adalah  dengan  melaksanakan pencatatan  data  pasien  Demam  Berdarah  dan Tifus  dengan  jumlah  100  data  dari  aplikasi Sistem  Informasi  Manajemen  Rumah  Sakit (SIM RS). SIM RS adalah sistem komputerisasi  yang  dimiliki  oleh  RSUD Kabupaten  Buleleng  untuk  memproses  dan mengintegrasikan  seluruh  alur  proses  bisnis layanan  kesehatan  dalam  bentuk  jaringan koordinasi, pelaporan dan prosedur administrasi  untuk  memperoleh  informasi
secara cepat, tepat dan akurat. Dari aplikasi SIM RS didapat rekapitulasi data pasien dengan jenis penyakit  yang  diderita  dari  rentang  waktu Agustus  2018  sampai  dengan  April  2019.  Dari rekapitulasi  ini,  kombinasi  nomor  rekam  medis dan jenis penyakit khusus Demam Berdarah dan Tifus digunakan untuk mempermudah pencarian dokumen  rekam  medis  lengkap  dengan  data gejala yang dialami oleh masing-masing pasien. Jumlah  komposisi  data  adalah  masing-masing 50  data  pasien  dengan  gejala  Demam  Berdarah dan Tifus.
Adapun  data  gejala  yang  muncul  pada ditunjukkan pada Tabel 2 di bawah ini : Tabel 2. Data Gejala Ko de Nama Gejala Kode Nama Gejala E1 Lama Panas E11 Lidah Putih E2 Jenis Panas E12 Nyeri Perut E3 Mual E13 Nyeri Sendi E4 Muntah E14 Nyeri Kepala E5 Mimisan E15 Nyeri Ulu Hati E6 Gusi Berdarah E16 Batuk E7 Lemas E17 Pilek E8 Diare E18 Sesak E9 Sembelit E19 Pusing E10 Bintik Merah E20 Nyeri Seluruh Badan 3.2 Metode Dempster Shafer dan Fuzzy-Naive

## Bayes
Dari  100  data  gejala  pasien  yang  telah dikumpulkan,  akan  diolah  dengan  dua  metode yaitu  metode Dempster  Shafer dan  metode Fuzzy-Naive  Bayes .  Proses  awal  pada  metode Dempster  Shafer adalah  wawancara  dengan Dokter  Spesialis  yang  bekerja  di  RSUD Kabupaten  Buleleng  sebagai  pakar.  Setelah terjadi  proses  akuisisi  pengetahuan  mengenai gejala  yang  digunakan  dalam  perhitungan Dempster  Shafer,  pakar  memilih  12  (dua  belas) gejala  penyakit  yang  menunjukkan  adanya penyakit Demam Berdarah ataupun Tifus seperti ditunjukkan pada Tabel 3 berikut ini :
Tabel 3. Nilai Keyakinan Pakar
Ko de Gejala DB Tif us Nilai Keya kinan G1 Lama Panas 1-5 hari Ya - 0,8 >6 hari - Ya 0,8
G2 Jenis Panas Naik Turun - Ya 0,8 Tinggi Ya - 0,8 G3 Mimisan Ya - 0,6 G4 Gusi Berdarah Ya - 0,6 G5 Bintik Merah Ya Ya 0,45 G6 Nyeri Sendi Ya Ya 0,45 G7 Sakit Kepala Ya Ya 0,3 G8 Mual Ya Ya 0,5 G9 Muntah Ya Ya 0,5 G10 Diare - Ya 0,6 G11 Sembelit - Ya 0,6 G12 Lidah Putih - Ya 0,75
Nilai  keyakinan  pada  tabel  diatas digunakan  sebagai  dasar  perhitungan  dengan metode  Demspter  Shafer,  sehingga  didapat nilai  kemungkinan  pasien  terkena  penyakit Demam  Berdarah  atau  Tifus  dari  gejala  awal yang dialami.
Berbeda  dengan  metode Dempster Shafer , metode Fuzzy-Naive Bayes memanfaatkan data sebelumnya untuk digunakan sebagai data training dalam klasifikasi sebuah data.
Perhitungan  fuzzy  akan  mencari  nilai keanggotaan  pada  Gejala  Lama  Panas  dengan metode  Fuzzy  Logic.  Menurut  Kriteria  WHO, salah  satu  gejala  suatu  penyakit  terdiagnosis DB  adalah  adanya  gejala  demam  atau  riwayat demam akut antara 2-7 hari. Demam akut atau demam  tinggi  dapat  diartikan  sebagai  demam yang  memiliki  batasan  nilai  atau  derajat  suhu tubuh diatas 39,5’C [2].
Gejala  dari  penyakit  Tifus  antara  lain demam  diawal  kebanyakan  samar-samar.  Pada minggu  ke-2  intensitas  demam  makin  tinggi, kadang  terus-menerus  (kontinu),  bila  pasien membaik  maka  pada  minggu  ke  3  suhu  badan berangsur  turun  dan  dapat  normal  kembali pada akhir minggu ke 3.
Data gejala diatas dapat direpresentasikan melalui bentuk kurva dimana adalah  derajat  keanggotaan  yang  ditampilkan pada Gambar 3 sebagai berikut :
Gambar 3. Kurva Gejala Lama Panas
Sesuai  gambar  kurva  diatas,  fungsi keanggotaan DB akan menjadi :
                   9 6 ); 6 9 /( ) 9 ( 6 3 ; 1 3 0 ); 0 3 /( ) 0 ( 9 ; 0 ) ( x x x x x x x 
Fungsi keanggotaan Tifus setelah disesuaikan  dengan  gambar  kurva  diatas  akan menjadi :
 
                 21 14 ); 14 21 /( ) 21 ( 14 8 ; 1 8 0 ); 0 8 /( ) 0 ( 21 ; 0 ) ( x x x x x x x 
Nilai  gejala  lama  panas  yang  telah diproses  menggunakan  metode fuzzy akan dikombinasikan  bersama  gejala  lain  yang muncul  menggunakan  metode Naive  Bayes dengan  menghitung  probabilitas  kemunculan tiap  gejala  sesuai  dengan  Tabel  3  pada  data training untuk setiap kelas.
3.3. Metode Pengujian
Model  yang  didapatkan  dari  penerapan metode Dempster  Shafer dan Fuzzy-Naive Bayes ini  akan  diuji  menggunakan k-fold  cross validation .  Dengan  menentukan  k=4  maka langkah-langkah  pengujian  data  dengan  4- fold cross  validation dan confusion  matrik pada dataset berjumlah 100 data yang digunakan akan dibagi  rata  menjadi  4  subset  data,  yaitu 1 adalah  data  ke-1  s/d  25, 2  adalah  data  ke-26 s/d  50, 3  adalah  data  ke-51  s/d  75,  dan 4 adalah  data  ke-76  s/d  100.  Dalam  proses penghitungannya,  salah  satu  subset  data  dipilih untuk digunakan sebagai data testing dan subset data  lainnya  sebagai  data  training.  Pembagian masing-masing  subset  diatur  seperti  tabel dibawah ini :
Tabel 4. Pembagian Dataset No Nilai k Data Training Data Test 1. k=1 D2, D3, D4 D1 2. k=2 D1, D3, D4 D2 3. k=3 D1, D2, D4 D3 4. k=4 D1, D2, D3 D4 DB            Tifus 1 ) ( x 
0 Domain 3      6   8                14          21
Tingkat  akurasi  dihitung  pada  setiap iterasi  (iterasi-1,  iterasi-2,  iterasi-3,  iterasi-4), kemudian  dihitung  rata-rata  tingkat  akurasi dari  seluruh  iterasi  untuk  mendapatkan  tingkat akurasi data keseluruhan. Setelah data terkumpul dan dilakukan iterasi dengan metode 4- fold  cross  validation ,  maka  dilanjutkan dengan  pengukuran  klasifikasi  menggunakan confusion  matrik .  Hasil  keluaran  klasifikasi pada  penelitian  ini  termasuk multi  class yaitu Demam  Berdarah  (DB)  sebagai class pertama dan  Tifus  sebagai class kedua.  Analisa  data dilakukan dengan membandingkan nilai akurasi, presisi ,  dan recall dari  penerapan metode Dempster  Shafer dan  metode Fuzzy- Naive  Bayes untuk  mendeteksi  penyakit demam berdarah dan tifus.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
C. Hasil  Klasifikasi  dengan  Metode Dempster Shafer
Hasil  klasifikasi  iterasi  ke-1  yaitu  data testing  D1  atau  data  ke-1  sampai  dengan  data ke-25 menggunakan nilai pakar adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Klasifikasi D1 Dempster Shafer ID Pasien Prediksi Sistem ID Pasien Prediksi Sistem ID001  DB ID014 DB ID002  DB ID015 Tifus ID003  DB ID016 Tifus ID004  DB ID017 DB/Tifus ID005  DB ID018 DB ID006  Tifus ID019 Tifus ID007  Tifus ID020 Tifus ID008  Tifus ID021 Tifus ID009  Tifus ID022 Tifus ID010  Tifus ID023 Tifus ID011  Tifus ID024 DB ID012  Tifus ID025 DB ID013  Tifus
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  5,  dapat dilihat  bahwa  sistem  dapat  memprediksi  24 data  dari  25  data  yang  diuji.  Hasil  prediksi didapat  dengan  memilih  penyakit  yang memiliki  nilai  keyakinan  yang  lebih  tinggi antara DB dan tifus. Data lainnya berjumlah  1 (satu)  data  belum  dapat  diprediksi  secara  pasti karena setelah gejala  yang dialami oleh pasien diproses  menggunakan  perhitungan  dengan metode Dempster  Shafer ,  nilai  keyakinan kedua penyakit ini bernilai sama.
Hasil  klasifikasi  menggunakan  metode Dempster  Shafer akan  dibandingkan  dengan
nilai  aktual  dari  data  penyakit  pasien  untuk mendapatkan  nilai  TP,  FP,  FN,  dan  TN  sesuai dengan  Tabel  1.Ilustrasi Confusion  Matriks . Berdasarkan  hasil  prediksi  sistem  pada  iterasi ke-1,  maka  didapat  nilai confusion  matriks seperti pada Tabel 6 berikut ini :
Tabel 6. Confusion Matriks DS Iterasi ke-1 Terklasifikasi Positif Terklasifikasi Negatif Kelas Positif TP = 9 FN = 2 Kelas Negatif FP = 0 TN = 13
Dengan menggunakan perhitungan yang sama  menggunakan  metode Dempster  Shafer (DS),  didapat  nilai confusion  matriks hasil prediksi  pada  iterasi  k=2,  k=3,  dan  k=4 ditunjukkan seperti pada Tabel 7 berikut ini :
Tabel 7. Confusion Matriks Metode DS k=2 k=3 k=4 Nilai TP 12 7 10 Nilai FP 2 2 2 Nilai FN 0 3 1 Nilai TN 8 10 8
Dari nilai confusion matriks pada setiap iterasi  di  tabel  7,  dapat  dilihat  bahwa  ketepatan hasil  prediksi  yang  ditunjukkan  oleh  nilai  TP dan  TN  paling  tinggi  ada  pada  iterasi  k=2 sejumlah  20  data,  sedangkan  pada  iterasi  k=3 dan  k=4  masing-masing  sejumlah  17  dan  18 data.
D. Hasil  Klasifikasi  dengan  Metode Fuzzy- Naive Bayes
Pengolahan  data  dengan  metode fuzzy- naive  bayes menggunakan  data  gejala  yang sama  dengan  metode Dempster  Shafer .  Nilai akurasi  pada  hasil  klasifikasi  kedua  metode  ini akan dibandingkan sehingga didapatkan metode yang terbaik dalam mendeteksi penyakit demam berdarah  dan  tifus.  Pada  iterasi  ke-1  yaitu  pada k = 1, data training yang digunakan adalah data ke-26  sampai  dengan  data  ke-100,  sedangkan data  testing  yang  digunakan  adalah  data  ke-1 sampai dengan data ke-25 atau disebut data D1. Hasil  klasifikasi  dapat  ditunjukkan  seperti  pada Tabel 8 berikut ini :
Tabel 8. Klasifikasi D1 Fuzzy-Naive Bayes
ID Pasien Prediksi Sistem ID Pasien Prediksi Sistem ID001 DB ID014 DB ID002 DB ID015 Tifus ID003 DB ID016 DB
ID004 Tifus ID017 DB ID005 DB ID018 Tifus ID006 Tifus ID019 Tifus ID007 DB ID020 Tifus ID008 Tifus ID021 DB/Tifus ID009 Tifus ID022 Tifus ID010 DB ID023 Tifus ID011 Tifus ID024 DB ID012 DB/Tifus ID025 DB ID013 Tifus Klasifikasi menggunakan metode fuzzy-naive  bayes dengan  menggunakan  data training  sejumlah  75  data  dan  data  testing sejumlah  25  data  seperti  pada  tabel  8  di  atas, dapat  memprediksi  23  dari  25  data  yang  diuji. Data  lainnya  sejumlah  2  data  belum  dapat diprediksi karena kedua data ini memiliki nilai perhitungan  yang  sama  ketika  diproses menggunakan metode fuzzy-naive bayes .
Hasil  klasifikasi  pada  Tabel  8  akan dibandingkan  dengan  data  penyakit  aktualnya untuk mendapatkan nilai  TP, FP, FN, dan  TN. Nilai confusion  matriks sesuai  nilai  tersebut dapat ditunjukkan pada Tabel 9 di bawah ini : Tabel 9. Confusion Matriks FNB Iterasi ke-1
Terklasifikasi Positif Terklasifikasi Negatif Kelas Positif TP = 9 FN = 3 Kelas Negatif FP = 1 TN = 10 Nilai confusion  matriks hasil  prediksi pada  iterasi  k=2,  k=3,  dan  k=4  ditunjukkan seperti pada Tabel 10 berikut ini
Tabel 10. Confusion Matriks Metode Fuzzy-Naive Bayes k=2 k=3 k=4 Nilai TP 8 5 4 Nilai FP 1 0 3 Nilai FN 5 7 6 Nilai TN 10 13 9
Dari  rangkuman  nilai confusion  matriks pada setiap iterasi di tabel 9 dan tabel 10, dapat dilihat  bahwa  ketepatan  hasil  prediksi  yang ditunjukkan  oleh  nilai  TP  dan  TN  paling  tinggi ada  pada  iterasi  k=1  sejumlah  19  data, sedangkan  pada  iterasi  k=2,  k=3,  dan  k=4 masing-masing  sejumlah  18,  18,  dan  13  data. Nilai  dari  setiap  iterasi  akan  dicari  nilai  rata- ratanya  sehingga  didapatkan  nilai  akurasi, presisi dan recall dari  metode Fuzzy-Naive Bayes .

## E. Perhitungan Akurasi
Sesuai  dengan  tabel  6  dan  7  pada metode Dempster  Shafer dan  tabel  9  dan  10 pada  metode Fuzzy Naive  Bayes ,  didapat  nilai TP, FP, FN, dan FN pada data D1, D2, D3, dan D4.  Dari  nilai  tersebut,  sesuai  dengan persamaan  (2),  (3),  dan  (4)  akan  dicari  nilai akurasi, presisi dan recall pada  setiap  dataset untuk  menentukan  metode  mana  yang  lebih tepat  dalam  mengklasifikasi  pasien  dengan penyakit  demam  berdarah  atau  tifus.  Data perbandingan  nilai  akurasi,  presisi  dan  recall berdasarkan  nilai confusion  matriks pada  kedua metode  tersebut  dirangkum  dalam  bentuk  tabel dan  ditunjukkan  seperti  pada  Tabel  11  berikut ini :
Tabel 11. Perbandingan nilai akurasi, presisi dan recall N o. Evaluasi Data 1-25 (D1) Data 26-50 (D2) Data 51-75 (D3) Data 76-100 (D4) DS FNB DS FNB DS FNB DS FNB 1. Akurasi 88% 76% 80% 72% 68% 72% 72% 52% 2. Presisi 100% 90% 85,71% 88,89% 77,78% 100% 83,33% 57,14% 3. Recall 81,82% 75% 100% 61,54% 70% 41,67% 90,91% 40%
Pada perhitungan dengan menggunakan data  testing  D1,  dapat  dilihat  bahwa  metode Dempster  Shafer memiliki  nilai  akurasi, presisi, dan recall yang lebih besar dibandingkan  menggunakan  metode Fuzzy- Naive  Bayes .  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  nilai ketepatan pendeteksian yang ditunjukkan oleh nilai True  Positif (TP)  dan  nilai True  Negatif (TN)  pada  confusion  matriks.  Dari  jumlah data testing sebanyak 25 data, nilai TP dan TN pada metode Dempster Shafer
yang
didapatkan  adalah  sejumlah  9  dan  13  data, sedangkan nilai TP dan TN pada metode Fuzzy- Naive Bayes adalah 9 dan 10 data, yang apabila dijumlahkan  bernilai  22  dan  19  data.  Dari proses  perhitungan  metode Fuzzy-Naive  Bayes juga diketahui bahwa ada beberapa  gejala  yang tidak  muncul  pada  data  training  di  data  ke-26 sampai dengan data ke-100, sehingga probabilitas  gejala  menjadi  bernilai  0  saat proses  klasifikasi  data  testing  di  data  ke-1 sampai dengan data ke-25.
Pada data D2 dengan komposisi jumlah pasien DB dan Tifus sebanyak 37 dan 38 data, metode Demspter Shafer memiliki nilai presisi yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan metode Fuzzy-Naive
Bayes
karena perbandingan  jumlah  data  positif  yang terklasifikasi  benar  terhadap  jumlah  data positif  pada  metode Dempster  Shafer hanya 85,71% sedangkan pada metode FNB bernilai 88,89%.  Jika  diperhatikan  pada  tabel  7  dan tabel  10,  sistem  dapat  memprediksi  nilai positif  untuk  metode Dempster  Shafer adalah sebanyak  14  data  dengan  termasuk  di dalamnya 2 data salah klasifikasi, dibandingkan  metode Fuzzy-Naive  Bayes yaitu 9 data dengan 1 data salah terklasifikasi. Hal  ini  yang  mengakibatkan  nilai  presisi  atau pengukuran  tingkat  kebenaran  sistem  pada Fuzzy-Naive  Bayes lebih  besar  dibandingkan metode Dempster  Shafer .  Untuk  nilai  akurasi dan recall , metode Dempster Shafer memiliki nilai  yang  lebih  besar  dibandingkan  metode Fuzzy-Naive Bayes .
Untuk  data  testing  D3,  ketepatan prediksi pada metode Fuzzy-Naive Bayes lebih banyak  dengan  jumlah  TP  dan  TN  adalah  5 dan 13 dibandingkan metode Demspter Shafer dengan  TP  dan  TN  berjumlah  7  dan  10.  Hal ini mengakibatkan metode Fuzzy-Naive Bayes memiliki  nilai  akurasi  dan presisi yang  lebih unggul dibandingkan metode Dempster Shafer yaitu dengan nilai 72% dan 100%. Untuk nilai recall , metode Dempster Shafer memiliki nilai lebih  besar  yaitu  70%  dibandingkan  metode Fuzzy-Naive  Bayes dengan  nilai  41,67%.  Ini menunjukkan bahwa ketepatan metode Dempster  Shafer dalam  memprediksi  data positif  lebih  besar  dibandingkan  metode Fuzzy-Naive Bayes.
Pada data D4 dengan komposisi jumlah pasien DB dan Tifus sebanyak 37 dan 38 data, metode Demspter  Shafer memiliki  nilai akurasi  sebesar  72%  yang  lebih  unggul dibandingkan  metode Fuzzy-Naive  Bayes dengan  nilai  52%.  Begitu  pula  untuk  presisi dan  recall,  metode Demspter  Shafer memiliki nilai  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  metode Fuzzy-Naive Bayes.
Apabila  nilai  rata-rata  akurasi,  presisi dan  recall  dari  data  keseluruhan  digambarkan dalam  bentuk  grafik,  maka  dapat  ditunjukkan pada Gambar di bawah ini :
Gambar 2. Grafik Data Akurasi
Nilai  akurasi  mengukur  nilai  ketepatan seluruh  hasil  prediksi  pada  sistem  dengan  nilai diagnosis  sebenarnya  pada  keseluruhan  data. Dengan nilai akurasi sebesar 77%, menunjukkan  bahwa  sistem  prediksi  dengan metode Demspter Shafer dapat
mengklasifikasikan  data  gejala  awal  pasien dengan tepat sebesar 77 data dari 100 data yang ada. Sedangkan sistem prediksi yang menerapkan metode Fuzzy-Naive Bayes memiliki  akurasi  lebih  rendah  dibandingkan metode Demspter Shafer yaitu sebesar 68%. Nilai presisi menggambarkan kehandalan sistem  dalam  memberikan  hasil  prediksi  yang benar.  Pada  metode Demspter  Shafer ,  jumlah data  yang  diprediksi  benar  dibandingkan dengan jumlah data yang diprediksi oleh sistem memiliki  nilai  86,70%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  dari  100  hasil  prediksi  sistem  dengan metode Demspter  Shafer ,  sebesar  86,70% prediksi  benar  terdiagnosis  penyakit  Demam Berdarah  atau  Tifus.  Untuk  metode Fuzzy- Naive  Bayes ,  memiliki  perbedaan  nilai presisi yang tidak terlalu signifikan yaitu 84%.
Nilai recall ,  menunjukkan  seberapa relevan  hasil  prediksi  yang  diberikan  oleh sistem  dibandingkan  dengan  data  positif  secara aktual.  Perbedaan  nilai  recall  pada  metode Demspter Shafer dan Fuzzy-Naive Bayes adalah masing-masing  bernilai  85,68%  dan  54,55%. Perbedaan nilai yang cukup besar ini menandakan  bahwa  untuk  memprediksi  data positif, sistem dengan metode Demspter Shafer lebih  handal  dibandingkan  dengan  sistem dengan metode Fuzzy-Naive Bayes .

## V. PENUTUP
Dari hasil perhitungan dan perbandingan nilai akurasi dari metode Dempster Shafer dan Fuzzy Naive Bayes , didapat kesimpulan bahwa akurasi dari metode Dempster Shafer sangat tergantung dari nilai pakar yang menentukan bobot dari setiap gejala yang dialami oleh Dari  hasil  perhitungan  dan  perbandingan nilai  akurasi  dari  metode Dempster  Shafer dan
0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00% Akurasi Presisi Recall 77.00% 86.70% 85.68% 68.00% 84.00%
54.55% Dempster
Shafer Fuzzy Naive Bayes
Fuzzy Naive Bayes , didapat kesimpulan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Akurasi  dari  metode Demspter  Shafer sangat  tergantung  dari  nilai  pakar  yang menentukan  bobot  dari  setiap  gejala  yang dialami  oleh  pasien.  Proses  akuisisi pengetahuan  pakar  terhadap  data  gejala pada  rekam  medik  yang  ditunjukkan menjadi  tabel  nilai  pakar  menjadi  faktor penentu  dalam  perhitungan  menggunakan metode ini.
2. Metode alternatif lain dengan memanfaatkan pola data gejala pada pasien yaitu metode Fuzzy-Naive Bayes dipengaruhi  oleh  komposisi  data  training yang digunakan sebagai model
pembelajaran  dalam  klasifikasi  pada  data testing.  Penggunakan  metode  pengujian dengan k-fold  cross  validation tepat digunakan untuk menghindari faktor kebetulan  dari  pengambilan  data  training yang  acak,  dan  nilai  akurasi  metode  ini menjadi lebih akurat.
3. Dari perbandingan nilai akurasi pada kedua metode  diatas,  metode Dempster  Shafer lebih  tepat  digunakan  dalam  penelitian  ini karena  kemampuan  dalam  mendeteksi apakah  gejala  tersebut  dapat  didiagnosa sebagai  Demam  Berdarah  atau  Tifus  lebih akurat yaitu sebesar 77%.
Saran  yang  muncul  setelah  dilakukan penelitian  ini  adalah  perlu  dilakukannya preprocessing untuk  menentukan  fitur  gejala yang  berpengaruh  dalam  penentuan  penyakit Demam  Berdarah  dan  Tifus.  Penelitian selanjutnya juga diharapkan dapat memperluas ruang  lingkup  deteksi  penyakit  dengan mengakomodir  data  pasien  dengan  kategori non diagnosis yaitu terkena penyakit keduanya,  bukan  Demam  Berdarah,  atau bukan Tifus untuk memberikan ruang kemungkinan  bagi  gejala  awal  yang  mirip dialami  namun  tidak  terdiagnosis  sebagai Demam  Berdarah  atau  Tifus  atau  malah terkena kedua penyakit tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bahri,  S.,  Marisa  Midyanti,  D.,  & Hidayati, R. (2018). Perbandingan
Algoritma  Naive  Bayes  dan  C4.5  Untuk Klasifikasi Penyakit Anak. Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATi) , 11–2018.
[2] Kurniati, H. S. (2016). Gambaran Pengetahuan  Ibu  dan  Metode  Penanganan Demam Pada Balitia Di Wilayah Puskesmas  Pisangan  Kota  Tangerang
Selatan. UINJKT  Respository .  Retrieved from http://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstrea m/123456789/33032/1/Hizah Septi Kurniati-FKIK.pdf .
[3] Mau,  S.  (2014)  ‘Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Menggunakan
Teorema  Bayes  dan  Dempster  Shafer’, Pekommas, pp. 23-32 [4] Menteri Kesehatan RI. (2006). “Documentslide.Com_Kmk-No-364-Ttg-
Pedoman-Pengendalian-Demam- Tifoidpdf.Pdf” (pp. 20–35). pp. 20–35
[5] Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia. (2014). Peraturan Menteri Tentang
Panduan  Praktik  Klinis. Lincolin  Arsyad , 3 (2),
1–46. https://doi.org/http://dx.doi.org/110.21043/
equilibrium.v3i2.1268
[6] Nababan,  M.,  Regasari,  R.,  Putri,  M. (2017)  ‘Pembangkitan  Nilai  Belief  Pada Dempster  Shafer  Dengan  Particle  Swarm
Optimization (PSO) Untuk Penentuan Pasal Kasus Penganiayaan’, Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer (J-PTIIK), pp. 1036-1044
[7] Suhendro,  Nina  Sevani  (2018)  ‘Deteksi Penyakit  Demam  Berdarah  Dan  Tipus
Application of Dempster-Shafer To Detect’, Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer, pp. 459–471 [8] Zuhri (2015) ‘Penentuan Prioritas
Perguruan  Tinggi  Negeri  di  Indonesia Menggunakan  Metode  Analisa Fuzzy
Topsis’, Jurnal Ilman, pp. 50-60.