e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26123 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26123
Penerapan Metode Dempster Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kejiwaan
Nur Arifah Raharisti 1* , Vihi Atina 2 , Dwi Hartanti 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa *202030354@mhs.udb.ac.id

## Abstrak
Penyakit kejiwaan adalah suatu kondisi dimana penderita mempunyai masalah terkait gangguan mental, fisik, perkembangan, dan sosial yang dapat menghambat proses kehidupan dalam berinteraksi dengan lingkungan atau orang lain dengan baik. Keterbatasan fasilitas pelayanan kesehatan mental dan kurangnya pemahaman tentang gangguan  penyakit  kejiwaan  seringkali  menyebabkan  penderita  mengabaikan  kondisinya  sehingga  dapat memperburuk penyakit yang dialami. Dari permasalahan tersebut maka diperlukan keberadaan sebuah sistem pakar yang bisa melakukan diagnosis penyakit kejiwaan. Penelitian ini bertujuan menghasilkan perancangan dan pengembangan sistem pakar diagnosis gangguan penyakit kejiwaan sehingga mampu mengatasi keterbatasan yang ada dan mengurangi tingkat resiko gangguan penyakit kejiwaan. Metode dempster shafer digunakan untuk menilai tingkat keyakinan dalam pengambilan keputusan suatu penyakit dengan memperhatikan setiap nilai gejala yang dipilih. Penelitian ini menghasilkan suatu sistem pakar yang mencakup 28 data gejala dan 5 data penyakit memberikan  output  berupa  hasil  diagnosis,  gejala,  persentase  tertinggi  pada  suatu  penyakit  dan  saran  yang sesuai. Sistem ini telah diuji dengan 15 data uji, dengan tingkat keberhasilan akurasi mencapai 86,6%.
Kata kunci: Dempster Shafer, Penyakit Kejiwaan, Sistem Pakar

## Abstract
Mental illness is a condition where the sufferer has problems related to mental, physical, developmental and social disorders which can hinder the life process in interacting with the environment or other people properly. Limited mental health service facilities and a lack of understanding about mental illness often cause sufferers to ignore their condition, which can worsen their illness. From this problem, so it is necessary to have an expert system that can diagnose mental illness. This research aims to produce the design and development of an expert system for diagnosing mental illness so that it is able to overcome existing limitations and reduce the level of risk of mental illness. The Dempster Shafer method is used to assess the level of confidence in decision making regarding a disease  by  paying  attention  to  each  selected  symptom  value.  This  research  produces  an  expert  system  that includes 28 symptom data and 5 disease data providing output in the form of diagnosis results, symptoms, the highest percentage of a disease and appropriate advice. This system has been tested with 15 test data, with an accuracy success rate of 86.6%.
Keywords: Dempster Shafer, Mental Illness, Expert Systems

## 1. Pendahuluan
Penyakit  kejiwaan  adalah  suatu  kondisi  dimana penderita mempunyai masalah terkait gangguan mental,  fisik,  perkembangan,  dan  sosial  yang dapat  menghambat  proses  kehidupan  dalam berinteraksi  dengan  lingkungan  atau  orang  lain dengan baik [1]. Penderita cenderung tidak sadar
dengan  kondisinya  karena  penyakit  ini  bersifat samar untuk diketahui [2].
Hal  itu  disebabkan  kurangnya  pemahaman  dan pengetahuan  tentang  gangguan  penyakit kejiwaan  serta  keterbatasan  fasilitas  pelayanan kesehatan  mental  yang  belum  memadai  dan terbatasnya  tenaga  medis  spesialis  penyakit
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26123
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26123
kejiwaan  menjadikan  kendala  bagi  penderita.
Selain  itu  penderita  juga  mendapat  diskriminasi atau  pelakukan  yang  tidak  nyaman  dari masyarakat setelah mengetahui bahwa penderita telah  mengalami  gangguan  kejiwaan,  hal  ini menjadikan  penderita  tidak  ingin  memeriksakan diri  karena  malu  dengan  lingkungan  sekitar sehingga  dapat  memperburuk  penyakit  yang diderita [3].
Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  sistem  yang dapat  mendiagnosa  penyakit  kejiwaan  sebagai langkah dini untuk  mencegah penyakit  kejiwaan dan  membantu  menghubungkan  antara  dokter dan  penderita  yang  mengalami  keterbatasan secara efektif dan  efisien  [4]. Salah  satu  sistem yang mampu mendiagnosa suatu penyakit seperti seorang pakar yaitu sistem pakar. Sistem pakar memiliki banyak evidence berupa ketidakpastian yang  harus  dipilih  untuk  mengambil  keputusan dalam mendiagnosa penyakit, metode dempster shafer menjadi  langkah  tepat  digunakan  untuk menentukan  tingkat  kepercayaan  dalam  proses pengambilan  keputusan  tersebut.  Hal  itu disebabkan  karena  metode dempster  shafer mampu  mendefinisikan  dan  menentukan  tingkat keyakinan dalam  suatu  kemungkinan [5].  Selain itu,  metode dempster  shafer memiliki  beberapa keunggulan  yaitu  mempertimbangkan  semua variabel,  menggabungkan evidence sekaligus dari  beberapa  sumber,  dapat  membedakan antara ketidakpastian dan ketidaktahuan, sangat
cocok digunakan untuk  mengukur  sesuatu  yang belum pasti atau tidak pasti [6].
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  penelitian  ini bertujuan  untuk  merancang  dan  membangun sistem pakar diagnosis penyakit kejiwaan dengan menggunakan  metode dempster  shafer .  Sistem akan  menghasilkan  nilai  perhitungan  yang diperoleh dari nilai bobot setiap gejala yang dipilih kemudian mendapatkan hasil keluaran berdasarkan  nilai  kepastian  tertinggi  dari  suatu penyakit.  Penelitian  ini  diharapkan  mampu mengatasi  keterbatasan  yang  ada  dan mempermudah  penderita  atau  masyarakat mengetahui  gejala  dan  penyakit  untuk mengurangi tingkat resiko gangguan kejiwaan.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Terkait
Adapun  penelitian  sebelumnya  yang  digunakan sebagai  acuan  dalam  penulisan  sesuai  dengan yang akan di teliti sebagai pendukung penelitian ini, antara lain:
- Menurut  Wahyudi  Wahid,  dkk  (2020) penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Pakar Metode Forward Chaining Untuk Psikoterapi Kejiwaan  Terhadap  Penyakit  Kepribadian Genetik”  bertujuan  membantu  masyarakat yang  menderita  masalah  kepribadian  dapat berkonsultasi  secara  mandiri  atau  daring tanpa  berkunjung  ke  psikiater.  Hasil  dari penelitian berupa sistem pakar yang tersedia
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26123
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26123
dalam  bentuk  website  yang  dapat  diakses dimanapun [6].
- Menurut  Ravindra  Jain  Barus  dan  Agustina Simangungsong  (2021)  penelitian  dengan judul “Sistem Pakar Penyakit Kejiwaan pada Pasien  Jiwa  dengan  Metode Naïve  Bayes ”.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan metode naïve bayes dalam mendiagnosa dan mengklasifikasi penyakit depresi pada usia 17 tahun  dengan  3  tahapan  proses  yaitu  : menghitung nilai likelihood , nilai prior dan nilai posterior .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah dapat  mengetahui  klasifikasi  dan  jenis penyakit depresi. [7].
- Menurut  Abhirama  Saputra,  dkk  (2023) penelitiannya  yang  berjudul  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Kejiwaan  menggunakan Metode Forward  Chaining ”  bertujuan  untuk mempermudahkan pasien dalam melakukan konsultasi. Dari penelitian ini, tercipta sistem yang  mampu  menampilkan  hasil  diagnosis penyakit  dengan  membandingkan  gejala yang  telah  dipilih  dengan  menggunakan metode pendekatan forward chaining . [8]
- Menurut  Abdullah  Al  Ghifari,  dkk  (2023) penelitian yang berjudul “Sistem Pakar Dalam Menganalisis Gangguan
Kejiwaan
Menggunakan  Metode Certainty  Factor ” bertujuan  untuk  mengimplementasikan  dan mengembangkan sebuah sistem pakar yang dapat menganalisis gangguan kejiwaan. Dari
penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem pakar  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi dalam proses diagnosis penyakit [9].
- Menurut  Cendi  Nur  Cahyani,  dkk  (2024) penelitiannya  yang  berjudul  “Sistem  Pakar untuk  Mendiagnosa  gangguan Skizofrenia menggunakan  Metode Dempster  Shafer ” dengan  permasalahan  terkait  banyaknya pasien skizofrenia di  Rumah  Sakit  Khusus
Jiwa  Soeprapto  Bengkulu,  maka  diperlukan pembangunan  sistem  pakar  sebagai  media konsultasi  memiliki  dua  hak  akses,  yaitu admin dan user. [10]
2.2. Landasan Teori
1. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  kecerdasan  buatan yang mengadopsi pengetahuan dari seorang ahli ke dalam computer untuk menyelesaikan masalah yang  memerlukan  keahlian  seorang  pakar [11][12].  Sistem  pakar  berfungsi  sebagai konsultan cerdas dalam bidang keahlian tertentu berdasarkan pengetahuan berbagai pakar [13].
2. Penyakit Kejiwaan
Penyakit  kejiwaan  adalah  suatu  penyakit  yang terjadi  karena  perubahan  pada  fungsi  kejiwaan yaitu berupa kekacauan pikiran, tingkah laku, dan persepsi  pada  individu  yang  tidak  dapat menyesuaikan  dirinya  sendiri,  masyarakat,  dan lingkungan  sekitar  sehingga  menjadi  hambatan dalam melaksanakan peran sosial [14].
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26123 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26123

## 3. Dempster Shafer
Teori Dempster Shafer dapat dijelaskan dengan interval yaitu  [Keyakinan,  Kemungkinan].
Keyakinan  / Belief (Bel)  adalah  ukuran  suatu kepercayaan  terhadap  bukti  dalam  menghitung himpunan  proposisi.  Ketika  nilainya  0, menandakan  tidak  ada  bukti,  sedangkan  nilai  1 menunjukan  kepastian.  Fungsi Belief dapat dirumuskan pada persamaan (1). Kemungkinan / Plausibility (Pls)  adalah  ukuran  ketidakpastian terhadap  suatu  bukti.  Fungsi Plausibility dapat dirumuskan pada persamaan (2)[15].
𝐵𝑒𝑙𝑖𝑒𝑓 (𝑋) =   ∑ 𝑚(𝑋) 𝑌⊆𝑋 (1) 𝑃𝑙𝑠 (𝑋) =  1 − 𝐵𝑒𝑙𝑖𝑒𝑓 (𝑋) (2)
Keterangan :
Bel (X) : nilai kepercayaan setiap gejala.
Pls (X) : nilai ketidakpercayaan setiap gejala.
m(X) : tingkat kepercayaan dari bukti (X).
Mass  function  (m)  diformulasikan  pada persamaan (3).
𝑚3 (𝑍) = ∑ 𝑋∩𝑌=𝑍  𝑚1(𝑋).𝑚2(𝑌)
1−∑ 𝑋∩𝑌=𝜃  𝑚1(𝑋).𝑚2(𝑌) (3)
Keterangan :
X
: penyakit dengan gejala 1.
Y : penyakit dengan gejala 2.
m3(Z) : Z adalah nilai densitas baru.

## 3. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan beberapa  metode.  Berikut  adalah  metode pelaksanaan yang digunakan dalam penelitian :
3.1. Metode Pengumpulan Data
1. Wawancara Metode wawancara dilakukan untuk mendapatkan data gejala, penyakit, saran dengan bertanya langsung kepada seorang pakar yaitu dr. Nugroho Adi Setiawan. Sp.KJ.
2. Metode Observasi
Metode  ini  dilakukan  dengan  pengamatan  pada penderita gangguan kejiwaan untuk pengumpulan data  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  yang dikembangkan.
3. Metode Studi Literatur
Metode  ini  dilakukan  dengan  mencari  data  dari media literatur seperti referensi dari buku, jurnal atau media online lainnya sesuai dengan bidang yang terkait.

## 3.2. Metode Analisis Data
Metode analisis data ini diperoleh dari wawancara langsung  dengan  seorang  pakar  dan  hasil  dari studi  literatur  terkait  penelitian.  Kebutuhan  data yang digunakan yaitu data gejala, penyakit, saran, dan basis pengetahuan.
1. Data Gejala
Gejala  -  gejala  ini  untuk  mengindikasi  tanda- tanda  terjadinya  suatu  penyakit,  data  yang diperoleh terdiri dari 28 gejala dengan bobot nilai yang ditetapkan oleh pakar yaitu bernilai 0 sampai 1 yang berarti 0 adalah tidak pasti dan 1 adalah pasti. Data gejala dapat dilihat dibawah ini :
Tabel 1. Data gejala penyakit
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26123 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26123
Kode Gejala Penyakit Bobot B01  Kurang tidur 0,8 B02  Mengisolasi diri 0,6 B03  Putus asa 0,8 B04  Pikiran merasa bersaing 0,4 B05  Mudah teralihkan perhatian 0,4 B06  Suasana hati berubah 1 B07  Peningkatan aktivitas 1 B08  Lebih banyak bicara 0,8 B09  Halusinasi 1 B10  Delusi 1 B11  Agresif,  mondar-  mandir, gelisah 0,8 B12  Bicara kacau 0,8 B13  Ketakutan dan merasa terancam 0,4 B14  Tidak ada ekspresi 0,6 B15  Menyimpan dendam 0,4 B16  Lebih banyak bicara 0,8 B17  Memiliki pola pikir stereotip 0,4 B18  Kesulitan berpikir abstrak 0,6 B19  Kecemasan 0,4 B20  Mengalami pusing 0,4 B21  Menurunnya selera makan 0,4 B22  Sering lupa 0,8 B23  Sering tersesat saat berjalan 0,8 B24  Sering bingung 0,4 B25  Kehilangan jejak 0,6 B26  Kesulitan memecahkan bicara 0,8 B27  Kesulitan tidur 0,8 B28  Kesulitan memulai tidur 0,8

## 2. Data Penyakit
Penyakit  merupakan  keadaan  dimana  kondisi terjadi gangguan baik secara fisik maupun mental yang menyebabkan ketidaknyamanan. Penelitian ini menggunakan 5 jenis penyakit kejiwaan yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data penyakit
Kode Penyakit A01 Bipolar A02 Skizofrenia A03 Depresi A04 Demensia A05 Insomnia

## 3. Data Saran
Data  saran  adalah  rekomendasi  penyakit  yang diberikan  oleh  sistem  pakar  setelah  diagnosa. Data saran dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data saran
Kode Saran C01 Pemberian  obat anticonvulsant dan antidepresan.  Selain  itu,  melakukan psikoterapi C02 Pemberian obat antipsikotik dalam dosis rendah untuk mengatasi halusinasi dan delusi C03 Dapat  melakukan  perawatan  mandiri dengan olahraga teratur dan memperbaiki kualitas tidur C04 Melakukan terapi perilaku, kognitif, dan okupasi C05 Perawatan mandiri dengan menghindari makanan  atau  minuman  yang  bersifat stimulant

## 4. Data Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  untuk  mengetahui  gejala- gejala apa saja yang terjadi pada suatu penyakit sehingga  apabila  data  gejala  yang  dipilih pengguna  cocok  maka  akan  menampilkan penyakit yang sesuai. Data basis pengetahuan ini meliputi penyakit, gejala serta saran yang sesuai dengan penyakit.
Tabel 4. Data Basis Pengetahuan Kode Penyakit Kode Gejala Kode Saran A01 B01,  B03,  B04,  B05,  B06, B07, B08, B16 C01 A02 B02,  B09,  B10,  B11,  B12, B13, B14, B15, B17, B18 C02 A03 B02, B03, B19, B20, B21 C03 A04 B22, B23, B24, B25, B26 C04 A05 B01, B27, B28 C05
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26123 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26123

## 3.3. Metode Pengembangan Sistem
Metode Extreme  Programming (XP)  sebagai metode  pengembangan  perangkat  lunak. Extreme  Programming (XP)  adalah  metode dengan  aktivitas  utamanya  berupa  pengkodean dalam  semua  tahapan  siklus  pengembangan sistem [16].
Gambar 1 Metode Extreme Programming
1. Planning (Perencanaan)
Tahapan ini melakukan pengumpulan data yang diperlukan  dengan  cara  wawancara  bersama seorang  pakar,  mempelajari  studi  literatur  yang berkaitan dengan gejala dan penyakit kejiwaan.

## 2. Design (Perancangan)
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  perancangan sistem  dengan  menggunakan  UML  ( Unified Modeling Language ).
3. Coding (Pengkodean)
Pada tahap ini, peneliti menerapkan perancangan yang  telah  dilakukan  ke  dalam  koding menggunakan bahasa pemrograman.
4. Testing (Pengujian)
Pada  tahap  pengujian,  peneliti  membandingkan hasil  diagnosa  oleh  pakar  dengan  hasil  dari sistem  yang  telah  dibangun  dan  perhitungan persentase  keberhasilan  untuk  mengetahui akurasi sistem dalam mendiagnosa.

## 3.4. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  dilakukan  di  psikiater  yang beralamatkan  Klebengan  Ruko  Perum  Fajar Indah 2, Jl. Fajar Indah Raya No. 11 Blok B, Fajar Indah,  Baturan,  Colomadu,  Karanganyar,  Jawa Tengah.

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Penerapan Metode Dempster Shafer
Tahapan  perhitungan  manual  yang  dilakukan dengan  menggunakan  metode dempster  shafer apabila  pengguna  memilih  gejala  penyakit kejiwaan pada data Tabel 1 sebagai berikut :
1. Lebih banyak bicara
2. Kurang tidur
3. Pikiran merasa bersaing Penyelesaian : Gejala 1 = Lebih banyak bicara M1 (A01) = 0,8 M1 (θ) = 1 – 0,8 = 0,2
Gejala 2 = Kurang tidur M2 (A01, A05) = 0,8 M2 (θ) = 1 – 0,8 = 0,2
Perhitungan  gejala  1  dan  2  akan  menghasilkan densitas baru (M3) seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan M3 M2 M1 A01,A05 (0,8) θ (0,2) A01 (0,8) A01 (0,64) A01 (0,16) θ (0,2) A01, P05 (0,16) θ (0,04)
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26123
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26123
Sehingga kalkulasi densitas baru (M3) :
M3 (A01) = 0,64 + 0,16 / (1 – 0) = 0,8 M3 (A01, A05) = 0,16 / (1 – 0) = 0,16
M3 (θ) = 0,04
Pada  perhitungan  yang  telah  dilakukan menghasilkan  nilai  densitas  terbesar  adalah penyakit  A01  dengan  kemungkinan  0,8, selanjutnya melakukan perhitungan densitas baru (M4) kombinasi antara M3 dengan gejala 3 yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Gejala 3 = Pikiran merasa bersaing M4 (A01) = 0,4 M4 (θ) = 1 – 0,4
= 0,6 Tabel 6. Perhitungan M3
M4 M3
A01 (0,4) θ (0,6)
A01 (0,8) A01 (0,32) A01 (0,48) A01,P05 (0,16)  A01 (0,064) A01,P05 (0,096) θ (0,04) A01 (0,016) θ (0,024) Sehingga kalkulasi densitas baru (M4): M5 (A01) = 0,32 + 0,48 + 0,064 + 0,016
= 0,88 / (1 – 0)
= 0,88
M5 (A01, A05) = 0,096 / (1 – 0)
= 0,096
M5 (θ) = 0,024 / (1 – 0)
= 0,024
Kalkulasi  densitas  baru  berhenti  sampai  gejala yang dipilih telah dihitung semua, kemudian dari
perhitungan  terakhir  akan  mendapatkan  hasil tertinggi  dalam  suatu  nilai  penyakit  maka  itu merupakan hasil dari suatu diagnosa.
Berdasarkan  perhitungan  diatas  menghasilkan nilai  densitas  terbesar  pada  A01  dengan  nilai 0,88.  Jadi  kemungkinan  besar  pengguna mengalami penyakit kejiwaan Bipolar dengan nilai persentase 88%.

## 4.2. Diagram Pohon Keputusan
Perancangan ini digunakan pada suatu kerangka kerja dalam mengembangkan sistem. Perancangan  pohon  keputusan  dapat  dilihat dibawah ini :
Gambar 2 Perancangan pohon keputusan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26123 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26123

## 4.3. Hasil Penelitian
Setelah  melakukan  perancangan  kemudian diimplementasikan  ke  dalam  bentuk  kode menggunakan PHP dan MySQL. Hasil dari kode dapat dilihat dibawah ini :
Gambar 4 Halaman beranda Pada  halaman  beranda,  pengguna  dapat mengakses  menu  beranda,  panduan,  informasi, dan  mulai  diagnosa.  Halaman  ini  menjelaskan bagaimana cara kerja sistem kemudian pengguna dapat  melakukan  diagnosa  dengan  menekan tombol mulai diagnosa.
Gambar 5 Halaman diagnosis penyakit Pada  halaman  diagnosis  penyakit,  pengguna akan diminta untuk mengisi  form data pengguna dan memilih data gejala penyakit kejiwaan yang dialami, kemudian menekan tombol cek diagnosis untuk mengetahui hasilnya.
Gambar 6 Halaman hasil diagnosis Halaman  ini  akan  menampilkan  hasil  diagnosa penyakit  dengan  persentase  kemungkinan tertinggi  yang  diperoleh  dari  gejala  yang  dipilih pengguna  sebelumnya  dan  juga  menampilkan saran yang sesuai dengan penyakit yang tertinggi.

## 4.4. Pengujian Sistem
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi apakah  metode dempster  shafer pada  sistem pakar  diagnosis  gangguan  kejiwaan  memiliki tingkat  keakuratan  yang  tinggi.  Pengujian  ini menggunakan 15 data uji kemudian membandingkan  hasil  diagnosa  pakar  dengan hasil sistem. Tabel 7. Hasil Data Uji No Data Uji Hasil 1 Data uji pasien 1 Valid 2 Data uji pasien 2 Valid 3 Data uji pasien 3 Valid 4 Data uji pasien 4 Valid 5 Data uji pasien 5 Valid 6 Data uji pasien 6 Valid 7 Data uji pasien 7 Valid 8 Data uji pasien 8 Valid 9 Data uji pasien 9 Valid 10 Data uji pasien 10 Tidak Valid 11 Data uji pasien 11 Valid 12 Data uji pasien 12 Valid 13 Data uji pasien 13 Valid 14 Data uji pasien 14 Valid 15 Data uji pasien 15 Tidak Valid
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26123
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26123
Pada Tabel 7 dengan 15 data uji, terdapat 13 data uji dengan hasil yang valid dan 2 data uji dengan hasil  yang  tidak  valid.  Persentase  keberhasilan sistem  dapat  dihitung  pada  persamaan  (4) dibawah ini  :
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑋 100% (4)
maka dapat dihitung :
13 15 𝑋 100% = 86,6%
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  sistem  pakar diagnosis  gangguan  kejiwaan  dengan  metode dempster  shafer menunjukan  tingkat  akurasi 86,6%.

## 5. Kesimpulan
Sistem  pakar  ini  berhasil  dikembangkan  untuk tujuan mendiagnosis gangguan penyakit kejiwaan dengan metode dempster shafer sebagai proses perhitungan  kemungkinan  persentase  dalam suatu  penyakit,  yang  mencakup  28  data  gejala dan  5  data  penyakit  kejiwaan.  Sistem  pakar  ini telah dilakukan pengujian dengan 15 data uji yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 86,6%.
Keberhasilan  tingginya  akurasi  sistem  dapat bermanfaat  sebagai  alat  bantu  dokter  untuk mendiagnosa  pasien  secara  efektif  dan  efisien kepada penderita yang mengalami keterbatasan. Selain itu, pengguna tidak perlu lagi merasa malu apabila  ingin  berkonsultasi  dan  memberikan pemahaman terkait dengan penyakit yang diderita sebagai  pencegahan,  sehingga  berkurangnya
resiko  penyakit  kejiwaan.  Namun,  sistem  yang dibangun  ini  tidak  dapat  menggantikan  peran seorang  pakar  atau  dokter  karena  sistem  ini hanya sebagai langkah awal dalam mendiagnosa penyakit  kejiwaan  maka  diperlukan  untuk konsultasi  lanjutan  dengan  dokter  diperlukan untuk mendapatkan penanganan yang tepat.

## 6. Daftar Pustaka
[1] F.  Nuraeni,  R.  E.  G.  Rahayu,  and  M.  R.
Renaldi, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kejiwaan Berbasis Web Menggunakan  Forward  Chaining  dan Certainty Factor,” Jurnal Algoritma , vol. 19, no.  2,  pp.  620–629,  Nov.  2022,  doi: 10.33364/algoritma/v.19-2.1169.
[2] W.  Wahid,  G.  W.  Nurcahyo,  and  S. Sumijan,  “Sistem  Pakar  Metode  Forward Chaining  untuk  Psikoterapi  Kejiwaan terhadap  Penyakit  Kepribadian  Genetik,” Jurnal Informasi dan Teknologi , Sep. 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i4.72.
[3] Marhalim,  Andilala,  T.  D.  Putra,  and  N. Adiansa,  “Implementasi  Certainty  Factor Dalam Diagnosa Penyakit Kejiwaan,” JTSI , vol.  4,  no.  3,  pp.  42-49,  Dec.  2021,  doi: 10.36085/jtis.v4i3.2797.
[4] Y. istiqomah, J. Maulindar, and D. Hartanti, “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Dispepsia  Dengan Metode Forward Chaining,” Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi , vol. 6, no. 2, pp. 390–399, Jul. 2023, doi: 10.29408/jit.v6i2.17438.
[5] D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama Dan Penyakit Bawang Merah Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” Komputika :  Jurnal  Sistem  Komputer ,  vol. 9,  no.  2,  pp.  85–93,  Oct.  2020,  doi: 10.34010/komputika.v9i2.2884.
[6] S.  Nopita,  M.  Simanjuntak,  and  I.  Lubis, “The Use Of Dempster Shafer’s Method For
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26123 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26123
Diagnosing  Acute  Renal  Failure  In Children,” Journal  of  Mathematics and Technology (MATECH) , vol. 2, no. 2, pp. 142–156, Nov. 2023.
[7] R. J. Barus and A. Simangunsong, “Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kejiwaan  Pada Pasien Jiwa Dengan Metode Naive Bayes,” JURNAL MAHAJANA INFORMASI , vol. 6, no.  2,  pp.  24–31,  Dec.  2021,  doi: 10.51544/jurnalmi.v6i2.2336.
[8] A. Saputra, A. Eviyanti, and Y. Findawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kejiwaan Menggunakan Metode Forward Chaining,” JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan Pembelajaran Informatika) , vol. 8, no. 4, pp. 1300–1313, Nov. 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i4.4228.
[9] A. Al Ghifari, A. Saputra, A. Nur Qalbani, G. Nur  Dwiansyah,  and  P.  Rosyani,  “Sistem Pakar  Dalam  Menganalisis  Gangguan Kejiwaan  Menggunakan  Metode  Certainty Factor,” JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  262–266,  Jul. 2023.
[10] C.  Cahyani,  L.  Yulianti,  and  D.  Lianda, “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Gangguan  Skizofrenia  Menggunakan Metode  Dempster  Shafer,” JURNAL MEDIA  INFOTAMA ,  vol.  20,  no.  1,  Apr. 2024, doi: 10.37676/jmi.v20i1.5372.
[11] B.  Wahyu  Pamekas  and  N.  Faiq Muhammad,  “Perancangan  Sistem  Pakar Untuk Mendeteksi Gejala Kerusakan Pada Komputer  Menggunakan  Metode  Forward Chaining,” DutaCom , vol. 17, no. 1, pp. 58–
66, Feb. 2023,
doi:
10.47701/dutacom.v17i1.3782.
[12] S. Sholikhah, D. Kurniadi, and A. Riansyah, “Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode Forward  Chaining  untuk  Diagnosa  Hama dan  Penyakit  Tanaman  Padi,” Sultan Agung Fundamental Research Journal , vol.
2, no. 2, 2021, doi: 10.30659/safrj.2.2.103-
110.
[13] M. Saiful and A. Alimuddin, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pencernaan dan Solusi
Penanganan  dengan  Metode  Forward Chaining  Berbasis  Web,” Infotek :  Jurnal
Informatika dan Teknologi , vol. 3, no. 1, pp. 42–50, Feb. 2020, doi: 10.29408/jit.v3i1.1816.
[14] M.  K.  Lubis,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Skizofrenia Dengan Menerapkan Kombinasi  Metode  Constraint  Satisfaction Problem  (CSP)  Dan  Metode  Certainty Factor,” Jurnal  Sains  dan  Teknologi Informasi ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  57–66,  Mar. 2023, doi: 10.47065/jussi.v2i2.3289.
[15] F. Ernia, A. T. Sumpala, Y. P. Pasrun, and
M.  Muchtar,  “Sistem  Pakar  Hama  dan Penyakit Tanaman Cabai Rawit menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” in Prosiding Seminar Nasional
Pemanfaatan  Sains  dan  Teknologi Informasi 2023, vol. 1, no. 1, pp. 401-408, 2023.
[16] A.  Setiawan,  V.  Atina,  and  D.  Hartanti, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Infeksius Hewan Ternak Sapi,” in Prosiding Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Bisnis (SENATIB) 2023 , 2023.