## 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.v8i2.7455

## Sistem Pakar Deteksi Penyakit Jantung Koroner dengan Perbandingan Metode Dempster Shafer dan Certainty Factor
Yunita 1,* , Hanifah Ekawati 2 , Kusno Harianto 1
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
2 Prodi Manajemen Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: 1,* yunita@wicida.ac.id, 2 hanifah@wicida.ac.id, 3 kusno@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: yunita@wicida.ac.id
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  pakar  deteksi  penyakit  jantung  koroner  dengan membandingkan metode Demster-Shafer dan Certainty Factor dalam memberikan solusi yang akurat. Penyakit jantung koroner (PJK)  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  sering  kali  mengancam  kesehatan  manusia.  Untuk  mengatasi  masalah  ini, pengembangan  sistem  pakar  telah  menjadi  pendekatan  yang  penting  dalam  mendiagnosis  PJK  secara  tepat  dan  efisien. Permasalahan yang dihadapi meliputi tingkat kompleksitas dalam mendiagnosis PJK dan kebutuhan akan solusi yang dapat memberikan tingkat kepercayaan yang tinggi. Metode yang digunakan melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber dan analisis menggunakan kedua metode tersebut untuk menentukan diagnosis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode mampu memberikan hasil yang memuaskan, namun demikian, perbandingan antara keduanya memberikan wawasan tambahan dalam memahami keandalan dan ketepatan dari sistem pakar yang dikembangkan. Analisis menyeluruh menunjukkan bahwa metode  Demster-Shafer  memberikan  tingkat  ketepatan  yang  lebih  tinggi dalam  beberapa  kasus,  sementara  Certainty  Factor cenderung memberikan hasil yang lebih cepat. Namun, penelitian ini juga mengungkapkan bahwa hasil yang optimal dapat dicapai dengan menggabungkan kedua metode tersebut. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem pakar deteksi penyakit jantung koroner serta memberikan landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam  domain  ini.  Kesimpulannya,  integrasi  metode  Demster-Shafer  dan  Certainty  Factor  menunjukkan  potensi  untuk meningkatkan kinerja dan kehandalan sistem pakar dalam mendukung diagnosis PJK secara efektif. Hasil perhitungan kedua metode  menunjukkan  bahwa  Metode  Dempster-Shafer  menghasilkan  tingkat  kepastian  sebesar  99,8%,  sedangkan  Metode Certainty Factor memberikan tingkat kepercayaan sebesar 92%.
Kata Kunci : Sistem Pakar; Penyakit Jantung Koroner; Metode Demster Shafer; Certainty Factor.
Abstract− This  research  aims  to develop  an  expert  system  for  detecting  coronary  heart  disease  by  comparing  the  Demster- Shafer  and  Certainty  Factor  methods  in  providing  accurate  solutions.  Coronary  heart  disease  (CHD)  is  a  disease  that  often threatens human health. To overcome this problem, the development of expert systems has become an important approach in diagnosing CHD accurately and efficiently. The problems faced include the level of complexity in diagnosing CHD and the need for solutions that can provide a high level of confidence. The method used involves collecting data from various sources and analysis using both methods to determine a diagnosis. The research results show that both methods are able to provide satisfactory results, however, a  comparison between the two provides additional insight in understanding the reliability and accuracy of the expert system being developed. A thorough analysis shows that the Demster-Shafer method provides a higher degree of accuracy in some cases, while Certainty Factor tends to provide faster results. However, this research also reveals that optimal results can be achieved by combining the two methods. Thus, this research makes an important contribution to the development of an expert system for coronary heart disease detection and provides a foundation for further development in this domain. In conclusion, the integration of the Demster-Shafer and Certainty Factor methods shows the potential to improve the performance and reliability of expert systems in supporting CHD diagnosis effectively. The calculation results of both methods show  that the  Dempster-Shafer  Method produces  a  certainty  level  of  99.8%,  while  the  Certainty  Factor  Method provides  a confidence level of 92%.
Keywords: Expert System; Coronary Heart Disease; Demster Shafer Method; Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  kondisi  kardiovaskular  yang  paling  umum  dan  penyebab  utama  kematian  di  seluruh  dunia  adalah penyakit jantung koroner (PJK). Jantung yang menerima aliran darah yang tidak mencukupi akibat penyumbatan atau penyempitan pembuluh darah menyebabkan gagal jantung kongestif (PJK). Gejala dari penyakit ini termasuk sesak  napas,  ketidaknyamanan  dada,  dan  bahkan  serangan  jantung  yang  berpotensi  mematikan.  Selain  faktor keturunan dan lingkungan, pilihan gaya hidup buruk termasuk merokok, makan tidak sehat, dan tidak berolahraga merupakan faktor risiko untuk penyakit jantung koroner (PJK)[1].
Meskipun  PJK  memiliki  dampak  yang  serius,  diagnosa  yang  tepat  dan  tepat  waktu  sering  kali  menjadi tantangan  bagi  para  profesional  medis.  Proses  diagnosa  PJK  melibatkan  evaluasi  berbagai  faktor  risiko,  gejala klinis, serta tes medis seperti elektrokardiogram (EKG), tes darah, dan pencitraan jantung. Tingkat kompleksitas ini  dapat  menyebabkan  kesalahan  diagnosa,  yang  pada  gilirannya  dapat  mengakibatkan  pengobatan  yang  tidak sesuai atau penundaan dalam perawatan yang diperlukan. Dalam menghadapi masalah tersebut, pengembangan sistem pakar telah menjadi solusi yang menjanjikan.
Sistem pakar adalah program komputer yang menggunakan pengetahuan manusia yang tersimpan dalam bentuk aturan untuk memecahkan masalah dalam domain tertentu [2][3]. dalam hal ini, diagnosa penyakit jantung koroner.  Sistem  pakar  dapat  mengambil  keputusan  berdasarkan  informasi  yang  diberikan  dan  menghasilkan diagnosis  yang  akurat  dalam  waktu  yang  relatif  singkat.  Dengan  memanfaatkan  pengetahuan  yang  luas  dan

## 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.v8i2.7455
pemrosesan data yang cepat, sistem pakar dapat membantu mengatasi tantangan kompleksitas dalam mendiagnosis PJK [4]. Sistem pakar deteksi penyakit jantung koroner bertujuan untuk membantu dokter dan profesional medis dalam mendiagnosis PJK dengan lebih akurat dan efisien. Sistem ini dirancang untuk menganalisis gejala, riwayat medis, dan faktor risiko pasien, serta menghasilkan diagnosis yang dapat diandalkan. Selain itu, sistem ini juga dapat memberikan rekomendasi untuk perawatan lanjutan dan pencegahan berdasarkan diagnosis yang diberikan [5][6].
Dalam  pengembangan  sistem  pakar  deteksi  PJK,  metode  yang  digunakan  menjadi  kunci  untuk mendapatkan hasil yang optimal. Dua metode yang umum digunakan dalam sistem pakar adalah metode Demster- Shafer  dan  Certainty  Factor.  Metode  Demster-Shafer,  yang  dikembangkan  oleh  Glenn  Shafer,  adalah  sebuah kerangka  kerja  untuk  pemodelan  ketidakpastian  dalam  pengambilan  keputusan.  Metode  ini  berbasis  pada  teori himpunan  bukti  yang  memungkinkan  untuk  menggabungkan  bukti  dari  berbagai  sumber  untuk  menghasilkan kesimpulan  yang  lebih  akurat.  Dalam  konteks  sistem  pakar  deteksi  PJK,  metode  ini  dapat  digunakan  untuk memodelkan  ketidakpastian  dalam  data  pasien,  gejala  penyakit,  dan  faktor  risiko,  sehingga  menghasilkan diagnosis yang lebih andal. Sementara itu, Certainty Factor adalah metode yang mengukur tingkat keyakinan atau kepercayaan dalam suatu pernyataan atau hipotesis. Metode ini memungkinkan sistem pakar untuk menilai sejauh mana  bukti  mendukung  atau  menentang  suatu  diagnosis.  Dengan  menggunakan  Certainty  Factor,  sistem  pakar dapat menentukan tingkat kepercayaan dalam diagnosis PJK yang diberikan, yang dapat membantu dokter dalam membuat keputusan perawatan yang lebih tepat [7][8].
Metode Demster-Shafer merupakan kerangka kerja yang digunakan untuk mengatasi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan. Kerangka kerja ini berdasarkan teori himpunan bukti yang memungkinkan penggabungan bukti  dari  berbagai  sumber  untuk  menghasilkan  kesimpulan  yang  lebih  akurat.  Metode  ini  menggambarkan ketidakpastian  dengan  menggunakan  dua  himpunan  bukti,  yaitu  himpunan  massa  dan  himpunan  kesimpulan. Himpunan  massa  merepresentasikan  kepercayaan  pada  himpunan  hipotesis,  sedangkan  himpunan  kesimpulan merepresentasikan  kesimpulan  yang  diambil  dari  himpunan  massa  dengan  mengabaikan  ketidakpastian. Sedangkan  Metode  Certainty  Factor  adalah  pendekatan  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kepercayaan dalam  suatu  pernyataan  atau  hipotesis.  Metode  ini  memperhitungkan  berbagai  faktor  yang  mendukung  atau menentang suatu  hipotesis, dan  menghasilkan  nilai Certainty Factor  yang  merepresentasikan tingkat  keyakinan dalam  hipotesis tersebut.  Certainty Factor berkisar dari  -1  hingga 1, di  mana nilai positif  menunjukkan tingkat keyakinan bahwa hipotesis benar, sementara nilai negatif menunjukkan tingkat keyakinan bahwa hipotesis salah. Metode  ini  memungkinkan  sistem  pakar  untuk  menghasilkan  diagnosis  dengan  mempertimbangkan  tingkat kepercayaan dalam informasi yang tersedia [9][10].
Menurut penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Arjon Samuel Sitio pada tahun 2018, mengenai sistem pakar dalam diagnosis penyakit jantung dengan menggunakan metode Demster Shafer, disimpulkan bahwa sistem tersebut  mampu  mengidentifikasi  tingkat  risiko  penyakit  jantung  berdasarkan  faktor  risiko  dan  gejala  yang mempengaruhi risiko penyakit jantung pada setiap pasien[11].
Penelitian terbaru yang dilakukan oleh Dona dan rekan pada tahun 2021 memfokuskan pada sistem pakar untuk  mendiagnosa  penyakit  jantung  dengan  menggunakan  metode  case  based  reasoning  (CBR).  Temuan  dari penelitian tersebut menyatakan bahwa hasil diagnosa akan mengidentifikasi jenis penyakit jantung yang terjadi, presentase keparahan penyakit, serta memberikan saran pengobatan sementara sebelum berkonsultasi lebih lanjut dengan dokter spesialis penyakit jantung [1].
Hasil penelitian yang dilakukan oleh Jansen Kanggeraldo pada tahun 2018, yang memfokuskan pada sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit stroke hemoragik dan iskemik dengan menggunakan metode Demster Shafer, menunjukkan bahwa sistem pakar tersebut telah beroperasi sesuai dengan yang diharapkan. Berdasarkan evaluasi validitas ahli, sistem ini mencapai tingkat keakuratan sebesar 97%, sehingga dapat dijadikan alternatif yang layak untuk mendiagnosis penyakit stroke [8].
Hasil penelitian yang dilakukan oleh Cynthia Hayat dan rekan pada tahun 2020, yang memfokuskan pada sistem pakar untuk diagnosis dini penyakit hepatitis menggunakan metode Certainty Factor dan Demster Shafer, menunjukkan  bahwa  setelah  analisis  dan  pengembangan  sistem,  tingkat  keakuratan  pengujian  dengan  metode Certainty Factor mencapai 95%, sementara tingkat keakuratan dengan metode Demster Shafer adalah 90%[12].
Dengan  memahami  penelitian-penelitian  terkait,  pengembangan  sistem  pakar  deteksi  penyakit  jantung koroner  dapat  meningkatkan  akurasi  dan  keandalan  diagnosa,  sehingga  memberikan  manfaat  yang  signifikan dalam penanganan dan pencegahan PJK.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem pakar
Sebuah  Sistem  Pakar  adalah  suatu  sistem  komputer  yang  didesain  untuk  meniru  kemampuan  manusia  dalam mengambil  keputusan  berdasarkan  pengetahuan  yang  dimilikinya  dalam  suatu  domain  khusus.  Sistem  ini menggunakan  basis  pengetahuan  yang  tersimpan  dalam  bentuk  aturan  atau  skema  penalaran  untuk menginterpretasi data, menganalisis informasi, dan memberikan solusi atau rekomendasi yang relevan. Komponen utamanya  mencakup  pengetahuan  yang  tersedia,  mesin  inferensi,  antarmuka  pengguna,  penyimpanan

## 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.v8i2.7455
pengetahuan, serta proses penyaringan dan pemrosesan data. Sistem pakar digunakan dalam berbagai bidang dan aplikasi termasuk diagnostik medis, manajemen perusahaan, perencanaan produksi, kontrol proses industri, dan dapat menyediakan solusi cepat dan konsisten dalam menangani masalah yang kompleks serta membantu dalam mempertahankan dan mendistribusikan pengetahuan pakar di suatu organisasi atau masyarakat [13][14][15].

## 2.2 Penyakit Jantung Koroner
Penyakit Jantung Koroner (PJK) adalah kondisi medis yang terjadi ketika pembuluh darah koroner yang bertugas menyuplai darah ke otot jantung mengalami penyempitan atau penyumbatan. Kondisi ini menghambat aliran darah yang menuju ke jantung, yang pada gilirannya dapat menyebabkan berbagai gejala termasuk nyeri dada (angina), kesulitan  bernapas,  dan  serangan  jantung  (infark  miokard)  [6][16].  Faktor  risiko  yang  dapat  meningkatkan kemungkinan  terjadinya  PJK  meliputi  gaya  hidup  tidak  sehat  seperti  merokok,  pola  makan  tinggi  lemak  dan kolesterol, kurangnya aktivitas fisik, tekanan darah tinggi, diabetes, obesitas, serta faktor genetik dan lingkungan. PJK merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia,  dan pencegahan serta pengelolaan risiko faktor-faktor tersebut menjadi kunci dalam mengurangi risiko terjadinya PJK. Upaya-upaya pencegahan meliputi perubahan  gaya  hidup  sehat,  pengendalian  faktor  risiko,  pengelolaan  stres,  serta  penggunaan  obat-obatan  dan prosedur  medis  seperti  kateterisasi  jantung,  angioplasti,  dan  pemasangan  stent.  Pemahaman  yang  lebih  baik tentang penyakit ini, pendekatan pencegahan yang holistik, dan perawatan yang tepat waktu merupakan langkah- langkah penting dalam menangani PJK secara efektif [17].

## 2.3 Metode Dempster Shafer
Metode  Dempster-Shafer  adalah  sebuah  kerangka  kerja  matematika  yang  diterapkan  dalam  teori  pengambilan keputusan,  terutama  dalam  situasi  di  mana  terdapat  ketidakpastian  atau  keterbatasan  informasi.  Dikembangkan oleh Arthur Dempster dan Glenn Shafer pada tahun 1960-an, metode ini bertujuan untuk menangani ketidakpastian serta kekurangan informasi yang mungkin terjadi dalam proses pengambilan keputusan. Metode Dempster-Shafer memungkinkan untuk menggabungkan informasi dari berbagai sumber yang tidak pasti dan menghasilkan estimasi atau keputusan yang lebih akurat [18][19][20]. Pada dasarnya, metode ini memungkinkan untuk menggambarkan keyakinan atau ketidakpastian dalam suatu peristiwa atau kejadian dengan menggunakan teori himpunan. Berbeda dengan  pendekatan  probabilitas  klasik  yang  memerlukan  pengetahuan  yang  pasti  tentang  kemungkinan  setiap peristiwa, metode Dempster-Shafer memungkinkan untuk menangani situasi di mana informasi yang tersedia tidak lengkap  atau  ambigu.  Dalam  aplikasinya,  metode  Dempster-Shafer  sering  digunakan  dalam  sistem  kecerdasan buatan, pengambilan keputusan dalam lingkungan yang tidak pasti, analisis risiko, dan pengolahan sinyal. Metode ini  telah  terbukti  berguna  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  rekayasa  sistem,  kecerdasan  buatan,  dan  aplikasi militer. Berikut rumus demster shafer :
M 3 (Z) = ∑ = zm1(x).m2(y)
x∩y 1−k (1)

## 2.4 Metode Certainty Factor
Metode Certainty Factor merupakan suatu pendekatan yang digunakan dalam sistem pakar untuk menilai tingkat keyakinan atau kepercayaan  terhadap suatu pernyataan atau  hipotesis. Metode ini  memungkinkan  sistem pakar untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  bukti  mendukung  atau  menentang  suatu  hipotesis,  dan  menghasilkan  nilai Certainty  Factor  yang  merepresentasikan  tingkat  keyakinan  dalam  hipotesis  tersebut  [21][22].  Nilai  Certainty Factor  berkisar  dari  -1  hingga  1,  di  mana  nilai  positif  menunjukkan  tingkat  keyakinan  bahwa  hipotesis  benar, sementara  nilai  negatif  menunjukkan  tingkat  keyakinan  bahwa  hipotesis  salah.  Metode  Certainty  Factor memungkinkan  sistem pakar  untuk  menggabungkan berbagai bukti dan informasi  yang tidak pasti dengan cara yang sistematis, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dalam lingkungan yang penuh ketidakpastian. Dengan mempertimbangkan berbagai faktor dan mendapatkan tingkat keyakinan dalam informasi yang tersedia, sistem pakar dapat memberikan solusi atau rekomendasi yang lebih akurat dan dapat diandalkan bagi pengguna [23][24][25].
a. Premis Tunggal
CF(H, E) = CF(H) ∗ CF(E)
(2)
ket : CF(H)  : Ukuran Kepercayaan Pengguna CF(E)  : Ukuran Kepercayaan Pakar
b. Premis Kombinasi
CF kombinasi CF(H, E) 1 = CF(H, E 1 ) + CF(H, E 2 ) ∗ (1 − CF(H, E 1 ) (3)
CF kombinasi CF(H, E) old3 = CF(H, E) old + CF(H, E) 3 ∗ (1 − CF(H, E) old (4)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Dalam penyelesaian penelitian ini, beberapa tahapan yang telah dilakukan penuli. Yaitu sebagai 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.v8i2.7455
a. Identifikasi masalah
Dalam  langkah  pertama,  peneliti  mengidentifikasi  permasalahan  yang  akan  dipecahkan  ataupun  yang  akan diteliti. Peneliti menggunakan teknik Certainty Factor dalam sistem pakar untuk menilai seberapa yakin atau dapat  dipercaya  suatu  klaim  atau  hipotesis.  Selain  itu,  peneliti  juga  dapat  menggunakan  Metode  Demster- Shafer, sebuah teknik dalam kecerdasan buatan yang memungkinkan penanganan informasi yang tidak pasti atau ambigu dalam proses pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan bukti yang bertentangan atau tidak lengkap secara rasional.
b. Mengumpulkan Data
Selanjutnya, penulis mengumpulkan data yang diperlukan untuk mendukung penyelesaian masalah.
c. Tinjauan Literatur kemudian  penulis  melakukan  tinjauan  literatur  untuk  memahami  kerangka  konseptual  dan  konteks  masalah yang  akan  ditangani.  Proses  ini  melibatkan  pengumpulan  dan  analisis  berbagai  sumber  literatur,  termasuk jurnal ilmiah, buku, artikel, dan riset terkait, guna mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang subjek yang diteliti serta perkembangan terbaru dalam bidang tersebut.
d. Perbandingan Metode
Selanjutnya  penulis  menggunakan  metode  Demster-Shafer  dan  Certainty  Factor  sebagai  pendekatan  dalam mengembangkan sistem pakar deteksi penyakit jantung koroner.
e. Kesimpulan
Pada tahapan kesimpulan, penulis menyimpulkan seluruh hasil penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian hasil dan diskusi akan menguraikan tahap analisis dan temuan dari studi tersebut.

## 3.1 Basis Pengetahuan
Dalam konteks sistem pakar, basis pengetahuan merujuk pada kumpulan aturan, fakta, dan pengetahuan domain yang disimpan dalam  sistem  untuk  mendukung proses pengambilan  keputusan  atau pemecahan  masalah  secara otomatis. Basis pengetahuan adalah inti dari sistem pakar dan merupakan representasi formal dari pengetahuan manusia yang diorganisir agar dapat digunakan oleh sistem komputer. Berikut ini adalah tabel 1 merupakan tabel data dan bobot dari gejala penyakit jantung koroner.
Tabel 1. Data dan Bobot Gejala Penyakit Jantung Koroner Kode Gejala Nilai Pakar JK01 Katub jantung tidak bekerja dengan baik 0.8 JK02 Berat badan menurun 0.6 JK03 Sesak nafas 0.4 JK04 Nyeri pada dada yang menjalar ke lengan, dagu, atau punggung 0.6 JK05 Dada terasa penuh 0.6 JK06 Keringat dingin 0.4 JK07 Mual dan muntah 0.4 JK08 Tekanan darah tinggi (hipertensi) 0.4 JK09 Mudah lelah 0.4 JK10 Kolesterol tinggi 0.6 JK11 Kelelahan yang tidak wajar 0.4 JK12 Mengalami masalah pencernaan 0.6
Tabel 1 menampilkan data dan bobot gejala yang terkait dengan penyakit jantung koroner. Bobot gejala ini mencerminkan  tingkat  kepercayaan  atau  kepentingan  dari  masing-masing  gejala  dalam  menunjukkan
Mengidentifikasi Masalah Pengumpulan Data
Tinjauan Literatur Analisa Perbandingan Metode Kesimpulan

## 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.v8i2.7455
kemungkinan  adanya  penyakit  jantung  koroner.  Gejala-gejala  yang  tercantum  dalam  tabel  ini  adalah  indikator yang sering terkait dengan penyakit jantung koroner. Bobot atau nilai pakar yang diberikan menunjukkan tingkat kepentingan  atau  kekuatan  korelasi  antara  setiap  gejala  dengan  keberadaan  penyakit  jantung  koroner.  Semakin tinggi nilai pakar, semakin besar korelasi antara gejala tersebut dan kemungkinan adanya penyakit jantung koroner.
Tabel 2. Nilai Kepercayaan Kepercayaan Terhadap Suatu Gejala  Nilai Kepercayaan Tidak 0.2 Kurang Yakin 0.4 Cukup Yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1.0
Tabel 2 menampilkan nilai kepercayaan yang berkaitan dengan penilaian subjektif terhadap suatu gejala dalam sistem pakar. Nilai-nilai ini menunjukkan seberapa yakin pengguna atau pakar dalam menganggap suatu gejala sebagai indikator yang relevan atau kuat dalam menunjukkan kemungkinan adanya kondisi tertentu, seperti penyakit jantung koroner. Setiap nilai kepercayaan mencerminkan tingkat keyakinan atau kepercayaan subjektif terhadap suatu gejala sebagai indikator penyakit jantung koroner. Semakin tinggi nilai kepercayaan, semakin yakin pengguna atau pakar bahwa gejala tersebut relevan atau kuat dalam menunjukkan kemungkinan adanya penyakit jantung koroner.
Tabel 3. Nilai Persentase Kepastian Tingkat Persentase Nilai Kemungkinan 0% - 50% Sedikit kemungkinan 51% - 79% Kemungkinan 80% - 99% Kemungkinan Besar 100% Sangat Yakin
Tabel  3  menampilkan  nilai  persentase  kepastian  yang  berkaitan  dengan  tingkat  kemungkinan  suatu pernyataan  atau  prediksi  dalam  konteks  sistem  pakar.  Nilai-nilai  ini  menggambarkan  seberapa  besar  tingkat keyakinan  atau  kepastian  terkait  dengan  suatu  pernyataan  atau  prediksi  yang  dibuat  berdasarkan  data  atau informasi  yang  tersedia.  Setiap  rentang  persentase  mencerminkan  tingkat  kemungkinan  atau  kepastian  terkait dengan  pernyataan  atau  prediksi  yang  dibuat.  Semakin  tinggi  persentase,  semakin  besar  kemungkinan  bahwa pernyataan atau prediksi tersebut benar.
Tabel 4. Gejala yang Dirasakan User Kode Gejala Nilai User JK01 Katub jantung tidak bekerja dengan baik 0.6 JK03 Sesak nafas 0.8 JK04 Nyeri pada dada yang menjalar ke lengan, dagu, atau punggung 0.6 JK05 Dada terasa penuh 0.8 JK08 Tekanan darah tinggi (hipertensi) 0.6
Tabel 4 merupakan daftar gejala yang dirasakan oleh pengguna (pasien) beserta nilai yang diberikan oleh pengguna itu sendiri terkait dengan gejala tersebut. Dengan informasi ini, sistem pakar dapat menggunakan nilai yang  diberikan  oleh  pengguna  (pasien)  sebagai  salah  satu  masukan  dalam  proses  diagnosa  penyakit  jantung koroner. Ini dapat membantu sistem pakar dalam membuat penilaian yang lebih personal dan relevan berdasarkan persepsi dan pengalaman langsung pengguna.

## 3.2 Penerapan Metode Dempster Shafer
Metode  Dempster-Shafer  adalah  salah  satu  pendekatan  dalam  teori  kepercayaan  yang  digunakan  dalam pengambilan keputusan di bawah ketidakpastian. Metode ini berguna dalam situasi di mana terdapat ketidakpastian dalam  data  atau  informasi  yang  tersedia.  Dalam  konteks  diagnosa  penyakit  jantung  koroner,  di  mana  terdapat banyak gejala yang bisa mengindikasikan keberadaan penyakit, tetapi gejala-gejala tersebut tidak selalu muncul bersamaan atau dengan tingkat kejelasan  yang  sama,  metode Dempster-Shafer bisa bermanfaat. Berikut adalah langkah-langkah penerapan metode Dempster-Shafer dalam diagnosa penyakit jantung koroner: 1. JK01 : Katub jantung tidak bekerja dengan baik dengan nilai pakar 0.8. 𝑀 1 = 0.8 𝑀 1 (𝜃) = 1 − 0.8 = 0.2 2. JK03 : Sesak nafas dengan nilai pakar 0.4. 𝑀 2 = 0.4 𝑀 2 (𝜃) = 1 − 0.4 = 0.6

## 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.v8i2.7455
Penggabungan  perhitungan  dapat  dilakukan  untuk  kedua  gejala  yang  diamati  setelah  mendapatkan  nilai densitas dari JK0101 dan JK03, sebagaimana yang dijabarkan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Aturan Kombinasi M 3 M 2 0.4 M 2 ( 𝜃 ) 0.6 M 1 0.8 0.32 0.48 M 2 ( 𝜃 ) 0.2 0.08 0.12 𝑀 3 = 0.32 + 0.48 + 0.08 = 0,88
𝑀 3 (𝜃) = 0.12 3. JK04 : Nyeri pada dada yang menjalar ke lengan, dagu, atau punggung dengan nilai pakar 0.6. 𝑀 4 = 0.6 𝑀 4 = 1 − 0.6 = 0.4
Tabel 6. Aturan Kombinasi M 5 M 4 0.6 M 4 ( 𝜃 ) 0.4 M 3 0.88 0.528 0.352 M 2 ( 𝜃 ) 0.12 0.072 0.048 𝑀 5 = 0.528 + 0.352 + 0.072 = 0,952 𝑀 5 (𝜃) = 0.048 4. JK05 : Dada terasa penuh dengan nilai pakar 0.6. 𝑀 6 = 0.6 𝑀 6 = 1 − 0.6 = 0.4
Tabel 7. Aturan Kombinasi M 7 M 6 0.6
M 6 ( 𝜃 ) 0.4 M 5 0.952 0.571 0.381 M 5 ( 𝜃 ) 0.048 0.029 0.019 𝑀 7 = 0.571 + 0.381 + 0.029 = 0,981 𝑀 7 (𝜃) = 0.019 5. JK08 : Tekanan darah tinggi (hipertensi) dengan nilai pakar 0.4.
𝑀 8 = 0.4 𝑀 8 = 1 − 0.4 = 0.6
Tabel 8. Aturan Kombinasi M 9 M 8 0.4
M 8 ( 𝜃 ) 0.6 M 7 0.981 0.392 0.588 M 7 ( 𝜃 ) 0.019 0.008 0.012 𝑀 9 = 0.392 + 0.588 + 0.008 = 0,988 𝑀 9 (𝜃) = 0.012
Tingkat tertinggi yang tercatat pada setiap kombinasi gejala adalah 0,988, yang setara dengan 99,8% dan dihitung  menggunakan  metode  Dempster-Shafer  dengan  melibatkan  5  gejala.  Berdasarkan  hasil  ini,  dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat keyakinan yang sangat tinggi, pengguna didiagnosa menderita penyakit jantung koroner.

## 3.3 Penerapan Metode Certainty Factor
Metode Certainty Factor adalah pendekatan yang digunakan dalam sistem pakar untuk menghadapi ketidakpastian dalam  pengambilan  keputusan.  Pendekatan  ini  memungkinkan  penentuan  tingkat  keyakinan  atau  kepercayaan

## 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.v8i2.7455
terhadap suatu hipotesis atau pernyataan berdasarkan bukti atau gejala yang ada. Dalam konteks diagnosa penyakit jantung koroner, metode Certainty Factor dapat diterapkan sebagai berikut: 1. JK01 = Katub jantung tidak bekerja dengan baik 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1 = 𝐶𝐹[𝐻] 1 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 1 = 0.8 ∗ 0.6 = 0.48 2. JK03 = Sesak nafas 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 2 = 𝐶𝐹[𝐻] 2 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 2 = 0.4 ∗ 0.8 = 0.32 3. JK04 = Nyeri pada dada yang menjalar ke lengan, dagu, atau punggung 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 3 = 𝐶𝐹[𝐻] 3 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 3 = 0.6 ∗ 0.6 = 0.36 4. JK05 = Dada terasa penuh 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 4 = 𝐶𝐹[𝐻] 4 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 4 = 0.6 ∗ 0.8 = 0.48 5. JK08 = Tekanan darah tinggi (hipertensi) 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 5 = 𝐶𝐹[𝐻] 5 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 5 = 0.4 ∗ 0.6 = 0.24
Tahapan  berikutnya  adalah  melibatkan  penggabungan  nilai  CF  dari  masing-masing  peraturan  dengan menggunakan formula Cfcombine.
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 = 𝐶𝐹[ 𝐻 , 𝐸 ] 1 + 𝐶𝐹 [ 𝐻 , 𝐸 ] 2 ∗ ( 1 − 𝐶𝐹[ 𝐻 , 𝐸 ] 1 ) = 0.48 + 0.32 ∗ (1 − 0.48) = 0.48 + 0.32 ∗ 0.52 = 0.48 + 0.17 = 0.65 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒2 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 3 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 ) = 0.65 + 0.36 ∗ (1 − 0.65) = 0.65 + 0.36 ∗ 0.35 = 0.65 + 0.13 = 0.78 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒3 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒2 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 4 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒2 ) = 0.78 + 0.48 ∗ (1 − 0.78) = 0.78 + 0.48 ∗ 0.22 = 0.78 + 0.11 = 0.89 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒4 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒3 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 5 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒3 ) = 0.89 + 0.24 ∗ (1 − 0.89) = 0.89 + 0.24 ∗ 0.11 = 0.89 + 0.03 = 0.92
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan dengan menggunakan metode certainty factor, ditemukan bahwa tingkat kepercayaan untuk proses diagnosis penyakit jantung koroner pada pasien adalah sekitar 0.92, yang setara dengan sekitar 92%. Artinya, berdasarkan gejala yang diamati dan nilai kepercayaan yang diberikan untuk setiap gejala, terdapat tingkat keyakinan sebesar 92% bahwa pasien tersebut menderita penyakit jantung koroner. Hal ini mengindikasikan bahwa diagnosis tersebut memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi, meskipun masih ada sedikit ketidakpastian yang mungkin perlu dipertimbangkan.

## 3.4 Analisa Hasil Persentase
Tabel  9  merupaCkan  pemaparan  persentase  hasil  diagnosa  penyakit  jantung  koroner  berdasarkan  perhitungan antara dua metode yaitu metode dempster shafer dan metode certainty factor.
Tabel 9. Hasil Persentase
Nama Penyakit  Metode Dempster Shafer  Metode Certainty Factor
Jantung Koroner 99,8% 92%
Persentase hasil dari kedua teknik yang digunakan dalam proses diagnosis  - Metode Faktor Kepercayaan dan  Metode  Dempster-Shafer  -  untuk  Penyakit  Jantung  Koroner  ditunjukkan  dalam  Tabel  9.  Metode  Faktor

## 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.v8i2.7455
Kepercayaan menghasilkan tingkat kepercayaan sebesar 92% dalam data ini, sedangkan Metode Dempster-Shafer menghasilkan  tingkat  kepastian  sebesar  99.8%.  Ini  menunjukkan  bahwa,  dibandingkan  dengan  Metode  Faktor Kepercayaan,  Metode  Dempster-Shafer  biasanya  menghasilkan  tingkat  kepercayaan  yang  lebih  baik  dalam diagnosis  penyakit  jantung  koroner.  Meskipun  demikian,  keduanya  menunjukkan  seberapa  solid  diagnosis tersebut, dengan tingkat kepercayaan yang lebih tinggi untuk Metode Dempster-Shafer.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil analisis menggunakan Metode Dempster-Shafer dan Metode Certainty Factor dalam proses diagnosa penyakit Jantung Koroner, dapat disimpulkan bahwa kedua metode tersebut memberikan tingkat kepastian yang cukup tinggi dalam menentukan keberadaan penyakit pada pasien. Tabel 9 menunjukkan bahwa Metode Dempster- Shafer menghasilkan tingkat kepastian sebesar 99,8%, sedangkan Metode Certainty Factor memberikan tingkat kepercayaan  sebesar  92%.  Meskipun  kedua  metode  menunjukkan  tingkat  kepastian  yang  memadai,  Metode Dempster-Shafer cenderung memberikan tingkat kepastian yang lebih tinggi daripada Metode Certainty Factor. Ini  menunjukkan  bahwa  Metode  Dempster-Shafer  mungkin  lebih  efektif  dalam  menangani  kompleksitas  dan ketidakpastian dalam data gejala penyakit jantung koroner. Namun, penting untuk diingat bahwa hasil diagnosa yang  akurat  juga  bergantung  pada  kualitas  data  masukan  dan  nilai-nilai  yang  digunakan  dalam  kedua  metode tersebut.  Oleh  karena  itu,  pemilihan  metode  diagnosa  yang  sesuai  dengan  karakteristik  kasus  dan  kebutuhan spesifik  pasien  sangat  penting  untuk  memastikan  akurasi  dan  kehandalan  proses  diagnosa  penyakit  jantung koroner.  Dengan  demikian,  dalam  konteks  pengambilan  keputusan  klinis,  pemahaman  yang  mendalam  tentang kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing  metode  menjadi  kunci  dalam  memastikan  keberhasilan  diagnosa penyakit yang tepat dan akurat.

## REFERENCES
[1] D.  Dona,  H.  Maradona,  and  M.  Masdewi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Jantung  Dengan  Metode  Case  Based Reasoning (Cbr),” Zo. J. Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2021.
[2] N.  Budiana  Informatika,  “Implementasi  Metode  Dempster-Shafer  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Ikan  Kerapu  Macan,” Teknologipintar.org, vol. 3, no. 5, pp. 2023–2024, 2023.
[3] J. Coding et al., “Implementasi Metode Dempster Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Infeksi Penyakit Tropis Berbasis Web,” J. Coding, vol. 06, no. 03, pp. 97–106, 2018.
[4] S. Muharni and S. Andriyanto, “Sistem Diagnosa Penyakit Jantung Berbasis Case Based Reasoning (CBR),” in Prosiding Seminar Nasional Darmajaya, 2021, vol. 1, pp. 1–11.
[5] A.  D.  Puspitaningrum  and  A.  S.  Purnomo,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi  Tingkat  Risiko  Penyakit  Jantung Menggunakan Fuzzy Inferensi (Sugeno),” in Seminar Multimedia & Artificial Intelligence, 2018, vol. 1, pp. 25–34.
[6] S. Rostianingsih and K. Gunadi, “Rancang Bangun Sistem Pakar dalam Menentukan Resiko Penyakit Jantung Koroner,” J. Infra, vol. 8, no. 1, pp. 64–70, 2020.
[7] A. R. Mz, I. G. P. S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem pakar diagnosa penyakit kulit pada manusia dengan metode dempster shafer,” J. Comput. Sci. Informatics Eng., vol. 4, no. 2, pp. 129–138, 2020.
[8] J. Kanggeraldo, R. P. Sari, and M. I. Zul, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Stroke Hemoragik dan Iskemik Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 2, no. 2, pp. 498–505, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.268.
[9] I. L. K. Panjaitan, E. Panggabean, and Sulindawaty, “Analisis Perbandingan Metode Dempster Shafer dengan Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Penyakit Stroke,” J. Inform. Pelita Nusant., vol. 3, no. 1, pp. 69–74, 2018, [Online]. Available: http://e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/JIPN/article/view/293.
[10]  M. Aldjawad, S. Andryana, and A. Andrianingsih, “Penerapan Metode Perbandingan Dempster-Shafer dengan Certainty Factor pada Aplikasi Sistem Pakar Deteksi Dini Penyakit Alzheimer pada Lansia Berbasis Web,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. 5, no. 2, p. 144, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i2.206.
[11]  Y.  Kurnia,  A.  S.  Sitio,  and  A.  S.  Sinaga,  “Penilaian  Kinerja  Guru  Menggunakan  Metode  Topsis,”  JSAI  (Journal Sci. Appl. Informatics), vol. 1, no. 3, pp. 70–75, 2018.
[12]  B.  Pratama  and  J.  R.  Sagala,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Demam  Berdarah  Akibat  Virus  Nyamuk  Aedes Aegpty Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” Excell. Midwifery J., vol. 2, no. 2, pp. 68–73, 2019.
[13]  E. Sagala, J. Hutagalung, S. Kusnasari, and Z. Lubis, “Penerapan Sistem Pakar Dalam Mendiagnosis penyakit Tanaman Carica Papaya di UPTD. Perlindungan Tanaman Pangan dan Hortikultura Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. CyberTech, vol. 1, no. 1, pp. 95–103, 2021, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/index.
[14]  H.  T.  Sihotang,  E.  Panggabean,  and  H.  Zebua,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Herpes  Zoster  Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Inform. Pelita Nusant., vol. 3, no. 1, 2018.
[15]  D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” Komputika  J. Sist. Komput., vol. 9, no. 2, pp. 85–93, 2020, doi: 10.34010/komputika.v9i2.2884.
[16]  W.  Aulia,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Jantung  Koroner  Dengan  Metode Probabilistic  Fuzzy  Decision  Tree,”  J. Sains dan Inform. Res. Sci. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 106–117, 2018.
[17]  H.  G.  Pyawai  and  H.  Marcos,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi  Penyakit  Jantung  Koroner  Menggunakan  Metode Dempster Shafer,” J. Teknol. Inf., vol. 7, no. 2, pp. 169–172, 2023.
[18]  N. Veldasari, A. Fadli, A. W. Wardhana, and M. S. Aliim, “Analisis Perbandingan Metode Certainty Factor, Dempster Shafer dan Teorema Bayes dalam Deteksi Dini Gangguan Kesehatan Mental,” J. Pendidik. dan Teknol. Indones., vol. 2, no. 7, pp. 329–339, 2022, doi: 10.52436/1.jpti.191.

## 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.v8i2.7455
[19]  A.  Sulistyohati,  T.  Hidayat,  K.  Kunci:  Ginjal,  S.  Pakar,  and  M.  Dempster-Shafer,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Ginjal Dengan Metode Dempster-Shafer,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf., vol. 2008, no. Snati, pp. 1907–5022, 2008.
[20]  Sulindawaty  and  M.  Lestari,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Stroke  Transient  Ischaemic  Attack(TIA)  Dengan Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Sist. Inf. dan Teknol. Jar., vol. 2, no. 2, pp. 25–30, 2021, [Online]. Available: http://e-jurnal.pustakatimur.org/index.php/sisfotekjar/article/view/28.
[21]  S. Batubara, S. Wahyuni, and E. Hariyanto, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dalam,” in Seminar Nasional Royal (SENAR), 2018, vol. 1, no. 1, pp. 81–86.
[22]  D. Maulina, “Metode Certainty Factor Dalam Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2020.
[23]  M. A. Maulana, A. Jamaludin, A. Solehudin, and A. Voutama, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ginjal Menggunakan Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Website,”  INFOTECH  J.,  vol.  9,  no.  2,  pp.  431–441,  2023,  doi: 10.31949/infotech.v9i2.6389.
[24]  D. Aldo and A. Ardi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Limfoma dengan Metode Certainty Factor,” Sains dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 60–69, 2019.
[25]  A.  Wahyu  Syahroni,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Demam  Berdarah  Berbasis  Website  Menggunakan  Metode Certainty Factor,” Univ. Palangka Raya, pp. 1–127, 2019.