## 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.v5i1.2533

## Penerapan Metode Dempster Shafer Untuk Sistem Deteksi Gangguan Kecemasan Obsessive Compulsive Disorder Berbasis Web
Nidia Enjelita Saragih * , Robiatul Adawiyah
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: 1,* nidia.1924@gmail.com, 2 robiatulbintisyarifudin@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nidia.1924@gmail.com
Abstrak− Obsessive  Compulsive  Disorderatau  OCD  merupakan  bagian  dari  gangguan  kecemasan  yang  membuat penderitanya  menghabiskan  banyak  waktu  untuk  melakukan  hal  yang  sama  berulang-ulang,  sehingga  menyebabkan  stress dan  memburuknya  kehidupan  sehari-hari.  Gangguan  kecemasan  ini  bisa  menjadi  semakin  parah  jika  penderita  tidak menyadari dan segera mendapat bantuan psikolog. Sebuah sistem pakar diagnosa OCD dapat menjadi langkah awal deteksi agar  penanganan  terhadap  gangguan  ini  bisa  dilakukan  sesegera  mungkin.  Implementasi  metode  Dempster  Shafer  pada sistem  pakar  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  mampu  menghasilkan  nilai  persentasi  kemungkinan  seseorang  mengidap OCD berdasarkan gejala yang diinputkan pengguna. Jika nilai persentasi yang didapatkan lebih dari  &0%, maka pengguna disarankan  untuk  mendapatkan penanganan dari seorang  psikolog sebelum gangguan  menjadi  semakin  parah. Sistem yang dibangun berbasis web sehingga mudah diakses oleh masyarakat.
Kata Kunci: Obsessive Compulsive Disorder; Gangguan Kecemasan; Sistem Pakar; Dempster Shafer
Abstract −Obsessive Compulsive disorder or OCD is a type of anxiety disorder that makes someone wasting so much time in doing the same things reccurently. it cause distress and significant impairment. This anxiety disorder will becoming worse if someone didn't realize and get psychologist help. An expert system that diagnose OCD would be the initial step of detection, so this disorder  can  be handled sooner.  By  implementing Dempster  Shafer  method, this  expert  system produce  percentage value  of  someone  having  this  disorder,  based  on  the  inputted  symptons.  If  the  result  more  than  60%,  the  user  need  a psychologist's treatment before it coming worse. The system is web based, so it is handy to access.
Keywords : Obsessive Compulsive Disorder; Anxiety Disorder; Expert System; Dempster Shafer

## 1. PENDAHULUAN
Kecemasan  dalam  tingkat  tertentu  dapat  membuat  seseorang  menjadi  lebih  produktif.  Misal,ketika  seseorang merasa  cemas  tidak  dapat  menyelesaikan  tugasnya,  maka  ia  akan  berusaha  semaksimal  mungkin  untuk menyelesaikannyadan mengumpulkannya tepat waktu agar dapat terhindar dari cemas yang lebih berat.Perasaan cemas  yang  disebutkan  diatas  bukanlah  menjadi  suatu  masalah,  cemas  akan  menjadi  masalah  apabila  perasaan itu  begitu  mengganggu  sampai  menghambat  seseorangdalam  melakukan  aktifitasnya[1].  Perasaan  cemas yangberlebihan  inilah  yang  perlupenanganan  dan  pemecahan  praktis  agar  ia  dapat  melakukan  aktifitasseperti biasa dan mencapaikehidupan efektif sehari-hari[2].
Gangguan  kecemasan  atau  disebut  sebagai anxiety  neurosis atau  disebut  juganeurosa  kecemasan merupakan bentuk  neurosa dengan gejala palingmencolok  ialah ketakutan yang terus menerus terhadap bahaya yangseolah-olah  terus  mengancam,  yang  sebenarnya  tidak  nyata  tetapihanya  ada  dalam  perasaan  penderitanya saja.  Kecemasan  merupakan  manifestasi  dari  berbagai  proses  yang  bercampurbaur  yang  terjadi  ketika  orang sedang  mengalami  tekanan  perasaan(frustasi)  dan  pertentangan  batin (konflik).  Kecemasan  itu  mempunyaisegi yang  disadari  yaitu  seperti  rasa  takut,  terkejut,  tidak  berdaya,  rasaberdosa  atau  bersalah,  terancam  dan sebagainya[3].
Terdapat  beberapa  tipe  gangguan  kecemasan,  antara  lain social  phobia , agoraphobia , panic  disorder , generalized anxiety disorder , post  traumatic  stress disorder , dan Obsessive  Compulsive Disorder [4] . Gangguan obsesif  kompulsifmerupakan  salah  satu  gangguan  yangpaling  sulit  ditangani[5].  Pada  gangguan  ini,  penderita mengalami munculnya pemikiran yang sama secara berulang-ulang yang cukup mengganggu.
Pada dasarnya setiap orang pernah memiliki pemikiran yang negatif atau mengganggu. Dari  suatu studi ditemukan bahwa 84% orang normal melaporkan pernah memiliki pemikiran-pemikiran yang terus berulang dan mengganggu.  Yang  membedakan  dengan  orang  yang  mengalami  gangguan  obsesif-kompulsif  adalah  bahwa orang-orang  yang  “normal”  akan  mampu  menghentikan  pemikiran-pemikiran  negatif  tersebut  sehingga  tidak sampai mengganggu dirinya; sedangkan penderita gangguan obsesif-kompulsif tidaklah demikian[6].
Obsesif adalah  suatu  pikiran yang terus-menerus  secarapatologis muncul dalam diri seseorang,bayangan ( image ), gagasan, atau impuls-impulsyang menetap (terus-menerus) yang dirasakanindividu mengganggu hingga kesadarannyakehilangan  kontrol  dan  secara  signifikanmenyebabkan anxiety dan distress. Kompulsifadalah tindakan yang didorong impuls yangberulang kali dilakukan, pengulangan perilakuatau tindakan mental di mana individumerasa harus melakukannya.
Gangguan  ini  dapat  menyerang  anak-anakataupun  orang  yang  baru  menginjakdewasa.  OCD  sering dimulai  ketika  seseorang  masih  dalam  usia  muda.  Puncak  usia  daripermulaan  serangan  bagi  laki-laki adalahantara 6-15 tahun dan untuk perempuanadalah usia 20-29 tahun [7].
Penderita obsessive- kompulsif bisa menghabiskan banyak waktu  dalam setiap harinya untuk melakukan hal yang sama berulang-ulang. Seperti berulangkali mengecek pintu, saluran gas, mencuci tangan, dan kegiatan

## 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.v5i1.2533
Submitted: 09/10/2020 ; Accepted: 22/11/2020 ; Published: 22/01/2021
lain.  Perilaku  repetitif  ini  dilakukan  penderita  dengan  tujuan  mengurangi  ketegangan  yangdihasilkan  pikiran- pikiran obsesif atau untukmencegah terjadinya suatu bencana[5].
Pada  umumnya  penderita  OCD  mengalami  gejala  yang  relatif  sama.  Namun,  observasi  gejala  lanjutan akan  mengantarkan  pada  beberapa  klasifikasi  dari  gangguan  kecemasan  ini.  Seperti  misalnya  subjek  yang mencuci  tangan  ketika  mau  makan  hingga  menghabiskan  waktu  15  menit,  dan  mandi  membutuhkan  waktu hingga hampir 1 jam.Ada pula ditemui kasus subjek yang ‘harus’ memeriksa kunci pintu hingga 11 kali sebelum tidur . Dan subjek F yang sangat lama memulai mencatat, karena garis bantu yang dibuat di sebelah kiri belum juga lurus sebagaimana yang diinginkan[8].Berdasarkan kemunculan gejala di atas, secara garis besar ada 3 tipe OCD yakni washing, checking, dan counting .
Deteksi  dini  terhadap  keberadaan  gangguan  ini  dapat  mempermudah  penanganannya  oleh  psikolog. Karena  itu  dibutuhkan  sebuah  sistem  pakar  yang  dapat  membantu  mendiagnosa  OCD  pada  seseorang.  Sistem pakar  adalah  sistem  yang  mampu  menirukan  penalaran  seorang  pakar  komputer  dapat  menyelesaikan  masalah yang  seperti  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli[9].  Sistem  pakar  mampu  menyimpan  pengetahuan  yang  dimiliki pakar untuk  menghasilkan keputusan atau analisa layaknya pakar. Sistem pakar telah banyak digunakan dalam berbagai bidang keilmuan, seperti kesehatan, teknik mesin, maupun bidang lainnya.
Pada  penelitian  ini,  sistem  mengadopsi  pengetahuan/kepakaran  psikolog  dalam  mendeteksi  keberadaan OCD berdasarkan gejala yang dialami oleh pengguna. Beberapa pertanyaan seputar gejala OCD akan diajukan kepada  pengguna  yang  harus  dijawab  dengan  jawaban  ya  atau  tidak.  Setiap  jawaban  akan  mengantarkan  pada kesimpulan  deteksi  OCD  dari    pengguna  tersebut.  Kemampuan  sistem  pakar  dalam  mendiagnosis  suatu  gejala memang  tidak  sebaik  seorang  dokter  ahli,  masih  banyak  hal  yang  tidak  pasti  atau  tidak  konsisten  yang  dapat menyebabkan  kemungkinan  kesalahan  diagnosis.  Ketidak  konsistenan  ini  dapat  menyebabkan  ketidakpastian hasil diagnosis sistem dan menjadi sebuah pertanyaan baru tentang besarnya persentasi kepastian hasil tersebut. Perhitungan  ketidakpastian  sangat  diperlukan  dalam  system  pakar,  agar  hasil  diagnosis  dapat  mendekati diagnosis  seorang  pakar  atau  ahli.  Metode  Perhitungan  ketidakpastian  sistem  pakar  dapat  dilakukan  dengan beberapa metode, salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode Demspter Shafer[10].
Metode Dempster Shafer memiliki beberapa karakteristik yang secara instuitif sesuai dengan cara berfikir seorang pakar, namun dengan dasar matematika yang kuat[11]. Beberapa penelitian di bidang sistem pakar telah dilakukan sebelumnya. Seperti yang dilakukan oleh Mikha Dayan Sinaga tentang implementasi Dempster Shafer dalam mendeteksi penyakit akibat bakteri Salmonella. Dalam penelitian tersebut, penulis menyimpulkan bahwa metode  Dempster  Shafer  mampu  memberikan  rekomendasi  perhitungan  yang  akurat  untuk  dapat  dijadikan referensi  ketepatan  diagnosa  untuk  mendeteksi  penyakit  dari  akibat  Bakteri  Salmonella[11].  Penelitian  lain dilakukan  oleh  Silvia  Angelia  Gozali  tentang  implementasi  metode Dempster  Shafer untuk  deteksi  penyakit mental skizofrenia dan psikotik. Penerapan  metode  Dampster  Shafer  dalam  mendeteksi  gejala  Mental  Disorder tipologi Skizofrenia dan Psikotik berhasil memberikan hasil yang tepat. Interaksi melalui aplikasi  berbasis web sangat memudahkan pengguna dalam memahami dan mengetahui gejala Mental Disorder[12].
Dengan  menerapkan  metode Dempster  Shafer dalam  diagnosa  OCD,    sistem  diharapkan  mampu memberikan  nilai  persentasi  kemungkinan  mengidap  OCD  berdasarkan  penelusuran  gejala  yang  dialami  oleh seseorang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan yang digunakan dalam penelitian ini, terlihat pada gambar berikut :

## 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.v5i1.2533
a) Studi Pustaka
Pengambilan  data  dari  buku,  e-journal,  dan    sumber-sumber  lain  yang  berhubungan  dengan  permasalahan yang akan diteliti beserta metode yang bisa dijadikan sebagai solusi.
b) Pengumpulan Pengetahuan
Pada tahap ini,  penulis mengumpulkan informasi terkait Obsessive Compulsive Disorder. Pengetahuan yang dimaksud  termasuk  data  gejala  yang  umum  dialami  oleh  penderita  OCD  dengan  melakukan  wawancara dengan pakar, dalam hal ini adalah seorang psikolog. Wawancara ini dilakukan pada biro psikologi Minauli Consult, Medan. Data yang didapat disajikan pada bagian dataset.
c) Merancang dan Membangun Aplikasi Sistem Pakar Selanjutnya  peneliti  merancang  sistem  utuh  yang  menerapkan  metode Dempster  Shafer .  Dempster-Shafer adalah suatu teori matematika untuk pembuktian berdasarkan belief functions and plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal), yang digunakan untuk mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah (bukti) untuk mengkalkulasi kemungkinan dari suatu peristiwa [13].
Belief  (Bel)  adalah  ukuran  kekuatan  evidence  (bukti)  dalam  mendukung  suatu  himpunan  proposisi. Jika  bernilai  0  maka  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada  evidence,  dan  jika  bernilai  1  menunjukkan  adanya kepastian atau Plausability (Pl). Plausibility dinotasikan sebagai berikut
𝑃𝑙(𝑠): 1 − 𝐵𝑒𝑙(−𝑠) (1)
Plausability juga bernilai  0 sampai 1. Jika kita yakin  -s, maka dapat dikatakan bahwa  “Bel=(-s)=0”. Pada  teorema  Dempster-Shafer  kita  mengenal  adanya frame  of  discernment yang  dinotasikan  dengan  “θ”. Frame  inimerupakansemesta  pembicaraan  dari  sekumpulan  hipotesis  sehingga  sering  disebut  dengan environment.
𝜃  =   {𝜃1, 𝜃2, …  𝜃𝑛} (2) Dimana : θ = Frame of discernment atau environment θ1, θ2, … θn  = elemen / unsur bagian dalam environment
Andaikan diketahui X adalah subset dari θ, dengan m ₁ sebagai fungsi densitas, dan Y juga merupakan subset  dari  θ dengan m ₂ sebagai  fungsi  densitasnya,  maka  kita  dapat  membentuk  fungsi  kombinasi  m ₁ dan m ₂ sebagai m ₃ , yaitu:
m3(Z) = ∑ 𝑋∩𝑌=𝑍𝑚1 𝑋.𝑚2(𝑌) 1−∑ 𝑋∩𝑌= ∅ 𝑚1 𝑋.𝑚2(𝑌) (3)
Implementasi  metode  Dempster  Shafer  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP. PHP  dikatakan  sebagai  sebuah server-side  embedded  script  language artinya sintaks - sintaks dan  perintah yang  kita  berikan  akan  sepenuhnya  dijalankan  oleh  server  tetapi  disertakan  pada  halaman  HTML  biasa. Aplikasi-aplikasi yang dibangun oleh PHP pada umumnya akan memberikan hasil pada web browser , tetapi prosesnya secara keseluruhan dijalankan di server [14].
World  Wide  Web (Biasa  disingkat  WWW)  atau  web  adalah  salah  satu  dari  sekian  banyak  layanan yang ada di internet. Layanan ini paling banyak digunakan di internet untuk menyampaikan informasi karena sifatnya mendukung multimedia. Artinya informasi tidak hanya disampaikan melalui teks, tapi juga gambar, video dan suara [15].
d) Input Gejala
Data  gejala  yang  didapatkan  pada  tahapan  pengumpulan  pengetahuan  sebelumnya,  diinputkan  ke  dalam sistem. Nilai bobot pada setiap gejala akan dikomputasikan dengan metode Dempster Shafer.
e) Training Gejala Menggunakan metode Dempster Shafe
Pada  tahapan  ini,  peneliti  akan  melakukan  simulasi    jalannya  sistem.  Pertanyaan-pertanyaan  yang  diajukan oleh sistem akan diinput jawabannya untuk mendapatkan presentasi hasil berdasarkan sistem.
f) Presentasi Hasil
Berdasarkan  input  jawaban  atas  pertanyaan  yang  diajukan  sistem,  sistem  akan  melakukan  perhitungan terhadap  nilai  bobot  dengan  menggunakan  metode  Dempster  Shafer.  Perhitungan  ini  menghasilkan  nilai presentasi indikasi OCD. Hasil yang didapat ditampilkan pada sistem pakar.
g) Pengujian
Langkah  terakhir  adalah  pengujian  cross  check  (verifikasi  pakar)  dengan  cara  membandingkan  hasil  yang diperoleh dari sistem dengan pengetahuan yang dimiliki pakar.  Beberapa simulasi dijalankan untuk menguji kesesuaian antara hasil sistem dengan analisa pakar.

## 2.2 Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini yaitu data gejala yang didapatkan dari studi pustaka dan wawancara dengan psikolog pada biro psikologi Minauli Consult, Medan. Rincian data terlihat pada tabel berikut:

## 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.v5i1.2533
Tabel 1 . Klasifikasi Obsessive Compulsive disorder No Nama Tipe Kode 1 Washing W 2 Checking C 3 Counting O
Adapun gejala yang umumnya dialami penderita OCD dijelaskan pada  tabel 2.
Tabel 2 . Data Gejala Kode Gejala G01 Muncul dorongan untuk melakukan suatu kegiatan berulang-ulang. G02 Terganggunya rutinitas normal G03 Memburuknya hubungan sosial G04 Munculnya  dorongan,  kekhawatiran,  dan  bayangan-bayangan  yang  terus mengganggu yang menyebabkan kegelisahan G05 Kecemasan yang muncul berasal dari dalam diri, bukan pengaruh dari luar G06 Tidak sedang berada di bawah pengaruh obat-obatan G07 Berusaha  menekan  atau  menghilangkan  gangguan  kecemasan  dengan  melakukan kegiatan berulang G08 Perbuatan  berulang  yang  dilakukan  bukan  untuk  memperoleh  kepuasan.  Tetapi hanya untuk mengurangi penderitaan akibat rasa cemas yang terus muncul
G09 Menghabiskan waktu lebih dari satu jam untuk melakukan hal yang berulang
G10 Berusaha  menghindari  tempat-tempat  yang  memicu  munculnya  obsesi  (misalnya menghindari berjabat tangan, menghindari ke toilet umum).
G11 Muncul  dorongan  agresif  yang  mengerikan(  misalnya  melukai  anak-anak  atau berteriak di tempat ibadah)
G12 Muncul  kebutuhan  untuk  memastikan  segala  benda  dalam  kondisi  khusus(misalnya susunan benda mesti simetris, dan berjumlah genap/ganjil) G13 Meyakini bahwa dirinya terkontaminasi oleh orang lain G14 Terus menerus mencuci tangan G15 Terus-menerus mengecek kompor atau tabung gas G16 Terus-menerus mengecek kunci pintu G17 Mengecek suatu pekerjaan secara berulang G18 Berpikir bahwa tangannya tetap kotor meski dicuci berkali-kali G19 Ragu apakah pintu rumah ditinggalan terbuka G20
Ragu telah mematikan Kompor
Data  gejala  di  atas  diberikan  nilai  bobot  oleh  psikolog,  agar  bisa  diimplementasikan  ke  dalam  metode Dempster Shafer . Adapun nilai bobot tersebut terlihat pada tabel 3.
Table 3. Data Bobot Gejala Kode Nilai Bobot W C O G01 0.8 0.8 0.8 G02 0.8 0.8 0.8 G03 0.7 0.7 0.7 G04 0.8 0.8 0.8 G05 0.8 0.8 0.8 G06 0.7 0.6 0.7 G07 0.8 0.8 0.8 G08 0.7 0.7 0.7 G09 0.8 0.7 0.6 G10 0.8 0.6 0.6 G11 0.4 0.3 0.2 G12 0.3 0.6 0.8 G13 0.8 0.5 0.4 G14 0.8 0.3 0.2 G15 0.2 0.8 0.3 G16 0.3 0.8 0.4 G17 0.4 0.8 0.4 G18 0.8 0.3 0.3 G19 0.2 0.8 0.4

## 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.v5i1.2533
Kode Nilai Bobot W C O G20 0.2 0.8 0.2
Referensi: Dra. Irna Minauli, M.Si

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  aplikasi  hasil  impelementasi  metode Dempster  Shafer dalam  diagnosa  OCD  ini,  user  diminta  untuk menjawab  sejumlah  pertanyaan  terkait  gejala  yang  dialami.  Jawaban  ini  akan  dihitung  menggunakan  metode Dempster  Shafer  berdasarkan  bobot  nilai  yang  diberikan  pakar.  Berikut  merupakan  flowchart  yang menggambarkan proses perhitungan dalam metode Dempster Shafer.
Gambar 2. Flowchart Dempster Shafer
Misalkan  seorang  pasien  memiliki  gejala:  Meyakini  bahwa  dirinya  terkontaminasi  oleh  orang  lain, mengecek suatu pekerjaan secara berulang, dan ragu apakah pintu rumah ditinggalan terbuka. Gejala 1 : Meyakini bahwa dirinya terkontaminasi oleh orang lain(G13).
m1{O,W} = 0.8
Ɵ = 1-0,8 = 0.2 Gejala 2 : Mengecek suatu pekerjaan secara berulang (G17) m2{C} = 0.8 Ɵ = 1-0,8
= 0.2
Dengan  munculnya  2  gejala  di  atas,  maka  harus  dilakukan  penghitungan  densitas  baru  untuk  beberapa kombinasi (m3). Untuk memudahkan perhitungan maka himpunan-himpunan bagian yang terbentuk dimasukkan

## 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.v5i1.2533
ke  dalam  tabel.  Kolom  pertama  diisi  dengan  gejala  yang  pertama  (m1).  Sedangkan  baris  pertama diisi  dengan gejala yang kedua (m2) . Sehingga diperoleh nilai m 3 sebagai hasil kombinasi m1 dan m2.
Tabel 4. Aturan Kombinasi m3
{C}        0.8 Ɵ            0.2 { O,W}      0.8 Ɵ            0.64 {O,W}     0.16 Ɵ               0.2 {C}       0.16 Ɵ            0.04
Karena tidak adanya irisan antara {P1, P4} dan {P2} maka diperoleh {ϴ} pada baris kedua kolom kedua dan  nilainya  diperoleh  dari  0,2  x  0,4.  Demikian  pula  {P2}  pada  baris  kedua  kolom  ketiga  merupakan  irisan antara {P2} baris kedua kolom pertama dengan {ϴ} pada baris pertama kolom ketiga dan nilainya diperoleh dari 0,8 x 0.4. Sehingga  dapat dihitung.
m3 (O, C ) = 0.16 1 − 0.64 = 0.44 m3 ( W ) = 0.16 1 − 0.64 = 0.44 m3 ( Ɵ  ) = 0.04 1 − 0.64 = 0.111
Jika kemudian  terdapat  gejala lain yaitu : ragu apakah pintu rumah ditinggalan terbuka (m4 {C}), maka harus dilakukan perhitungan untuk densitas baru m5.
Untuk  memudahkan  perhitungan  maka  himpunan-himpunan  akan  dibuat  ke  dalam  bentuk  tabel.  Kolom pertama berisi semua himpunan bagian pada m3 sebagai fungsi densitas. Sedangkan baris pertama berisi semua himpunan  bagian  pada  ragu  apakah  pintu  rumah  ditinggalan  terbuka  dengan  m4  sebagai  fungsi  densitas. Sehingga diperoleh nilai m5 sebagai hasil m kombinasi
m4{C}   = 0,8 m(Ɵ)   = 1 – 0,8  = 0,2
Tabel 5. Aturan Kombinasi m5 {C}         0.8 Ɵ         0.2 {O,W}      0.444 Ɵ         0.355 {O,W}    0.088 {C}        0.444 {C}         0.355 {C}       0.088 Ɵ           0.111 {C}         0.088 Ɵ        0.022
Sehingga dapat dihitung:
m5 (O, W) = 0.088 1 − 0.355 = 0.136
m5 (C ) = 0.088 + 0.088 + 0.352 1 − 0.355 = 0.818 m5 (Ɵ ) = 0.022
1 − 0.355 = 0.033
Berdasarkan langkah-langkah diatas maka dapat disimpulkan nilai densitas (m) baru sesuai gejala baru.
Tabel 6. Kesimpulan dalam menentukan nilai densitas (m) No Nilai Densitas Densitas(m) Nilai 1 m1 ( O,W) m1 (Ɵ) 0.8 0.2 2 m2 ( C) m1 (Ɵ) 0.8 0.2 3 m3 ( O, W) m3 ( C) m3 (Ɵ) 0.44 0.44 0.2 4 m4 ( C) m1 (Ɵ) 0.8 0.2 5 m5 ( O, W) 0.136

## 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.v5i1.2533
No Nilai Densitas Densitas(m) Nilai m3 (C) m3 (Ɵ) 0.818 0.033
Tabel  6  menunjukkan  bagaimana  proses  perhitungan  aturan  kombinasi  awal  sampai  aturan  kombinasi terakhir  berdasarkan  gejala  yang  dipilih, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  densitas  paling  tinggi  adalah  C, yaitu Obsessive Compulsive Disorder tipe Checking dengan nilai densitasnya yaitu 0,818 x 100% = 81%.

## 3.1 Implementasi Program
Adapun  implementasi  tampilan  antarmuka  sistem  pakar  diagnosa  penyakit Obsessive  Compulsive  Dissorder dengan Metode Dempster Shafer adalah sebagai berikut.
a. Antarmuka Halaman Awal
Halaman  awal  adalah  halaman  yang  pertama  kali  muncul  saat  user  mengakses  alamat  sistem.  Implementasi antarmuka halaman awal sistem dapat digambarkan seperti pada Gambar 3.
Gambar 3 . Tampilan Halaman Awal
Halaman ini akan menjadi halaman yang pertama sekali muncul saat  dijalankan. User diminta menekan tombol "Mulai" untuk masuk ke halaman selanjutnya.
b. Antarmuka Halaman Identitas.
Setelah user menekan tombol "Masuk" , tampilan berikutnya yang muncul adalah tampilan isian data diri. User diminta untuk mengisi data seperti nama, usia, dan jenis kelamin, sebelum memulai diagnosa.
Gambar 4 . Tampilan Identitas
c. Antarmuka Halaman Penelusuran
Selanjutnya,  user  diminta  untuk  mengisikan  checkbox  yang  bersesuaian  dengan  gejala  yang  dialami  oleh  user sesuai terlihat pada gambar 5.

## 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.v5i1.2533
Setiap halaman hanya menampilkan beberapa gejala, user harus menggeser halaman untuk  sampai pada halaman akhir dari penelusuran gejala, agar bisa mendapatkan hasil diagnosa.
Gambar 6 . Tampilan Halaman Akhir Penelusuran
d. Antarmuka Halaman Hasil Diagnosa
Gambar 7 berikut menampilkan hasil diagnosa dari gejala yang diinputkan oleh user.
Gambar 7 . Tampilan Halaman Hasil Diagnosa
Hasil yang ditampilkan dalam bentuk presentase yang merupakan nilai yang dihasilkan dari perhitungan menggunakan metode Dempster Shafer pada data gejala yang diisi oleh user. Nilai presentase ini akan menjadi patokan  seberapa  besar  kemungkinan  seorang  user  mengidap  OCD  sehingga  user  bisa  memutuskan  untuk mendapatkan penanganan psikologis sebelum penyakit semakin parah.
e. Antarmuka Halaman Tentang
Tampilan pada gambar 8 dimaksudkan untuk memberikan gambaran informasi mengenai penyakit OCD.
Gambar 8 . Tampilan Halaman Tentang

## 3.2 Pengujian
Pengujian cross check (verifikasi pakar) ini dilakukan dengan cara membandingkan hasil akhir dari proses yang dihasilkan suatu aplikasi / program dengan pengetahuan yang bersumber dari ahli / pakar terkait penelitian diatas

## 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.v5i1.2533
untuk  mendapatkan  keakuratan  hasil  dari  sistem  pakar  yang  telah  dibangun  untuk  seterusnya  digunakan  oleh user .
Tabel 7 . Data Pengujian Pengujian Gejala yang dipilih Hasil oleh pakar Hasil oleh sistem Kesim pulan 1 -Muncul dorongan melakukan kegiatan berulang -Meyakini  bahwa  dirinya  terkontaminasi  oleh  orang lain -Berpikir  bahwa  tangannya  tetap  kotor  meski  dicuci berkali-kali OCD tipe Washing 80 % OCD tipe washing Sesuai 2 - Memburuknya hubungan sosial -  Kecemasan  yang  muncul  berasal  dari  dalam  diri, bukan pengaruh dari luar - Terus-menerus mengecek kunci pintu OCD tipe Checking 74,8 % OCD tipe Checking Sesuai 3 -Munculnya  dorongan,  kekhawatiran,  dan  bayangan- bayangan  yang  terus  mengganggu  yang  menyebabkan kegelisahan -Menghabiskan  waktu  lebih  dari  satu  jam  untuk melakukan hal yang berulang - Muncul dorongan agresif yang mengerikan( misalnya melukai anak-anak atau berteriak di tempat ibadah) OCD tipe Washing 61,2 % OCD tipe Washing Sesuai 4 - Tidak sedang berada di bawah pengaruh obat-obatan -  Berusaha  menekan  atau  menghilangkan  gangguan kecemasan dengan melakukan kegiatan berulang -  Muncul  kebutuhan  untuk  memastikan  segala  benda dalam  kondisi  khusus(misalnya  susunan  benda  mesti simetris, dan berjumlah genap/ganjil) OCD tipe Counting 84,5% OCD tipe Counting Sesuai
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  di  atas,  diperoleh  kesesuaian  kesimpulan  antara  analisa  pakar dengan analisa yang dilakukan oleh sistem. Dengan demikian, sistem yang berjalan telah berjalan dengan baik dan menghasilkan kesimpulan sesuai dengan yang diharapkan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dengan  menggunakan  data  gejala  yang  didapat  dari  pakar dihasilkan sebuah aplikasi sistem pakar deteksi Obsessive Compulsive Disorder yang telah berjalan dengan baik. Ada 3 tipe Obsessive Compulsive Disorder yang mampu dikenali oleh sistem ini, yakni tipe washing, checking, dan ordering .  Bobot  pada  masing-masing  gejala  yang  didapat  dari  pakar  dihitung  menggunakan  metode Dempster Shafer untuk menghasilkan nilai persentasi indikasi seseorang mengidap OCD dengan terlebih dahulu menginput  gejala  yang  dialaminya.  Nilai  persentasi  yang  dihasilkan  dengan metode  Dempster  Shafer  ini,  telah diuji secara cross-checking dengan analisa yang dilakukan oleh pakar dan diperoleh kesesuaian.  Hal ini berarti metode Dempster  Shafer cocok  untuk  digunakan  dalam  sistem  pakar  deteksi Obsessive  Compulsive  Disorder . Kesesuaian  yang  diperoleh  dari  pengujian  juga  berarti  sistem  dianggap  telah  berhasil  menyimpan pengetahuan yang  dimiliki  oleh  pakar  dengan  baik.  Oleh  karena  itu,  nilai  yang  didapat  ini  cukup  akurat  untuk  dijadikan parameter  bagi  user  dalam  membantu  memutuskan  untuk  mengambil  langkah  penanganan.  Sistem  yang dihasilkan  tidak menyediakan pengetahuan mengenai terapi atau pengobatan yang dilakukan terhadap gangguan Obsessive Compulsive Disorder. Sebab hal ini membutuhkan observasi menyeluruh yang hanya bisa dilakukan melalui  konsultasi  langsung  dengan  seorang  psikolog.  Padapenelitian  selanjutnya  diharapkan  peneliti mengembangkan sistem pakar deteksi  penyakit mental lain yang saat ini banyak diderita oleh masyarakat, agar bisa tertangani lebih cepat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih peneliti sampaikan kepada Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM) yang telah mendanai penelitian ini.

## REFERENCES
[1] Alwisol, Psikologi Kepribadian (Edisi Revisi) . 2014.
[2] A. P. Maba and F. Tarbiyah, “Paradoxical Intervention Dalam Bimbingan Dan,” J. Ilm. Couns. , vol. 7, no. 2, pp. 99–

## 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.v5i1.2533
109, 2017.
[3] F. L. K. Nida, “Zikir Sebagai Psikoterapi Dalam Gangguan Kecemasan Bagi Lansia,” J. Bimbing. Konseling Islam , vol. 5, no. 1, pp. 133–150, 2014.
[4] American Psychiatric Association, Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders Fifth Edition, DSM-5 , 5th ed. Arlington : VA, American Psychiatric Association., 2013.
[5] W. A. Puspitosari, “Terapi Kognitif dan Perilaku pada Gangguan Obsesif Kompulsif,” J. Mutiara Med. , 2016.
[6] C. Suryaningrum, “Cognitive Behavior Therapy (Cbt) Untuk Mengatasi Gangguan Obsesif Kompulsif,” J. Ilm. Psikol. Terap. , 2013.
[7] R. Dwisaptani, . H., and . N., “Dinamika Penderita Gangguan Obsesif Kompulsif Kebersihan,” J. Ilm. Sos. dan Hum. , vol. 5, no. 1, pp. 7–24, 2011.
[8] F.  Fakhruddiana,  “Penghayatan  dan  Zikir  Surah  An-Nas  untuk  Mengurangi  Gejala  Obsessive-Compulsive  Disorder ( OCD ),” pp. 1–16, 2006.
[9] N. A. Hasibuan, H. Sunandar, S. Alas, and M. T. Informatika, “Gajah Menggunakan Metode Certainty,” no. 1, pp. 29– 39, 2017.
[10]  K. Kirman, A. Saputra, and J. Sukmana,  “Sistem Pakar Untuk  Mendiagnosis Penyakit Lambung Dan Penanganannya Menggunakan Metode Dempster Shafer,” Pseudocode , vol. 6, no. 1, pp. 58–66, 2019.
[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.
[12]  S.  Angelia  and  D.  Jollyta,  “Metode  Dempster  Shafer  untuk  Mendeteksi  Penyakit  Mental  Disorder :  Skizofrenia  dan Psikotik,” JMApTeKsi , vol. 1, no. 2, pp. 104–109, 2019.
[13]  F. F. C. Triara Puspitasari, Boko Susillo, “Implementasi Metode Dempster-Shafer Dalam Sistem Pakar Diagnosa Anak Tunagrahita Berbasis Web,” Jurnal Ilmiah Teknik Informatika . 2016.
[14]  S. Lestanti and A. D. Susana, “Jurnal Antivirus, Vol. 10,” vol. 10, no. 2, pp. 69–77, 2016.
[15]  G.  Y.  Swara,  M.  Kom,  and  Y.  Pebriadi,  “REKAYASA  PERANGKAT  LUNAK  PEMESANAN  TIKET  BIOSKOP Jurnal TEKNOIF ISSN : 2338-2724,” J. TEKNOIF , vol. 4, no. 2, pp. 27–39, 2016.
[16]  F. P. RANI, D. M. KHAIRINA, and H. R. HATTA, “Berprestasi Menggunakan Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis Decision Support System To Select Pandega Scout Achievement Using Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. MESRAN., R, no. 2, pp. 155–162, 2019.