## PENERAPAN SISTEM PAKAR MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER-SHAFER UNTUK MENENTUKAN PROGRAM PENURUNAN BERAT BADAN PADA MEMBER FITNESS BERBASIS WEB
Muhammad Nahdi Anshari, Yosep Agus Pranoto, Fransiscus Xaverius Ariwibisono Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1718007@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Semakin banyaknya jumlah orang yang mengalami masalah obesitas dan kegemukan, terutama di negara- negara  berkembang  seperti  Indonesia.  Namun  sulit  bagi  individu  untuk  menentukan  program  penurunan  berat badan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka  karena  banyaknya  informasi  yang  tersedia,  besarnya  biaya  yang dikeluarkan  untuk  konsultasi  kepada  ahlinya,  dan  kurangnya  pemahaman  tentang  metode  yang  tepat.  Untuk mengatasi  masalah  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  pakar  menggunakan  metode Dempster-Shafer yang dapat membantu member fitness menentukan program penurunan berat badan yang tepat berdasarkan  karakteristik  dan  kondisi  kesehatan  mereka.  Metode  Dempster-Shafer  digunakan  karena  mampu menangani  ketidakpastian  dalam  penilaian  keputusan  dan  mempertimbangkan  semua  kemungkinan  secara bersamaan. Berdasarkan dari hasil pengujian fungsional terdapat 8 fitur yaitu Halaman Home, Halaman Menu Workout Program, Halaman Consultation, Halaman Login, Halaman Jenis Program, dan Halaman Body Condition sesuai dengan fungsi  yang diperlukan. Berdasarkan dari pengujian sistem  diatas dilakukan dengan  menginputkan 5 kondisi user  yang berbeda-beda dan menghasilkan nilai keakuratan sistem sesuai dengan validasi pakar. Berdasarkan dari Pengujian user diatas dapat disimpulkan bahwa perhitungan metode dempster-shafer dapat menentukan program latihan yang sesuai berdasarkan kondisi tubuh user Roy Wijaya Kusuma. Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada 20 sample member fitness, dapat disimpulkan bahwa program penurunan berat badan menggunakan metode dempster shafer berbasis web dapat berjalan dengan baik dan menghasilkan program latihan sesuai dengan kondisi tubuh yang di inputkan user.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Dempster-Shafer, Penurunan Berat Badan, Anggota Fitness, Berbasis Web.
1. PENDAHULUAN
Semakin banyaknya jumlah orang yang mengalami  masalah  obesitas  dan  kegemukan, terutama  di  negara-negara  berkembang,  seperti Indonesia. Obesitas dan kegemukan dapat menyebabkan  berbagai  penyakit  serius,  seperti diabetes, hipertensi, dan penyakit jantung. Oleh karena itu,  program  penurunan  berat  badan  telah  menjadi fokus utama dalam dunia kesehatan dan kebugaran.
Di  era  digital  saat  ini,  banyak  orang menggunakan  teknologi  untuk  membantu  mereka mencapai tujuan kesehatan dan kebugaran. Salah satu teknologi yang banyak digunakan adalah website dan aplikasi fitness. Namun, terkadang sulit bagi individu untuk  menentukan  program  penurunan  berat  badan yang  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka  karena banyaknya  informasi  yang  tersedia,  besarnya  biaya yang dikeluarkan untuk konsultasi kepada ahlinya, dan kurangnya pemahaman tentang metode yang tepat.
Untuk  mengatasi  masalah  ini,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  pakar menggunakan  metode  Dempster-Shafer  yang  dapat membantu  member  fitness  menentukan  program penurunan  berat  badan  yang  tepat  berdasarkan karakteristik  dan  kondisi  kesehatan  mereka.  Metode Dempster-Shafer digunakan karena mampu menangani ketidakpastian dalam penilaian keputusan dan  mempertimbangkan  semua  kemungkinan  secara bersamaan.
Dengan  sistem  pakar  ini,  diharapkan  dapat membantu  member  fitness  untuk  mencapai  tujuan penurunan berat badan mereka secara lebih efektif dan efisien,  serta  dapat  membantu  mengurangi  angka obesitas  dan  kegemukan  di  Indonesia.  Selain  itu, penelitian ini juga dapat memberikan kontribusi pada pengembangan  teknologi  kesehatan  dan  kebugaran yang dapat membantu masyarakat secara luas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aditya  Farid Riyan  Wijaya  pada  tahun  2021.  Judul  penelitiannya adalah  “Peningkatan  Sistem  Profesional  Deteksi Diabetes  dan  Pengukuran  Ketoasidosis  pada  Pasien Diabetes  dengan  Metode  Dempster-Shafer.”  Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan solusi atau  menentukan  keputusan  yang  dapat  digunakan untuk mengatasi suatu permasalahan tertentu. Pengembangan  tenaga  kerja  penting  dalam  banyak bidang,  termasuk  kesehatan.  Pengembangan  sistem yang  profesional  dapat  menjadi  solusi  efektif  untuk membantu  deteksi  dini  pada  populasi  dengan  jadwal sibuk  sehingga  menghalangi  konsultasi  langsung dengan  dokter  spesialis.  Salah  satu  contohnya  adalah pengembangan  sistem  untuk  mendeteksi  diabetes  dan mengukur  tingkat  keparahan  komplikasi  diabetes. Sistem  ini  akan  memudahkan  masyarakat  dalam melakukan deteksi dini dengan menggunakan
teknologi  yang  dapat  diakses  sesuai  permintaan  dan dari  mana  saja.  Teknik  Dempster-Shafer  digunakan untuk mengembangkan sistem kepegawaian [1].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Pranoto  dkk. (2018)  Tujuan  dari  penelitian  ini,  sesuai  dengan judulnya,  adalah  untuk  mengembangkan  aplikasi kalkulator  kalori  untuk  pasien  diabetes  yang  dapat membantu  staf  rumah  sakit  dalam  menangani penyakitnya,  sehingga  meningkatkan  kualitas  hidup pasien  dan  menurunkan  risiko  komplikasi.  Penelitian ini menghasilkan suatu program yang dapat digunakan untuk  menghitung  kebutuhan  kalori  harian  penderita diabetes  berdasarkan  usia,  berat  badan  ideal,  dan tingkat  aktivitas  fisik.  Aplikasi  ini  menggunakan metode  fuzzy  Tsukamoto  yang  diyakini  memiliki keterkaitan  antara  hasil  dan  sifat  kognitif  manusia dalam  situasi  yang  tidak  pasti  seperti  pembentukan kerangka  pengambilan  keputusan  di  lingkungan  yang tidak dapat diprediksi dan penemuan pola[2].
Okta, S. (2022). Dr.Kajian Okta Sri. Tujuan dari penelitian  ini  sesuai  dengan  judulnya  adalah  untuk membuat  sistem  yang  dapat  mendiagnosis  autisme pada anak dengan menggunakan pendekatan Dempster-Shafer,  dengan  menggunakan  metodologi pengembangan  prototype.  Pengujian  ini  dilakukan untuk  menghilangkan  kemungkinan  sistem  gagal memberikan  hasil  sesuai  dengan  batasan  nilai  dan aturan  yang  telah  ditentukan.  Pengambilan  sampel dilakukan dengan menggunakan 23 titik data yang telah diuji  sebelumnya  pada  manusia  dan  komputer. Berdasarkan  validasi  ahli  dan  sistem,  21  anak diantaranya dinyatakan layak untuk diadopsi, sedangkan 2 anak dinyatakan tidak layak adopsi. Hasil validasi ahli dan evaluasi sistem menghasilkan tingkat kesesuaian sebesar 91,30% [3].
Penelitian  Doddy  Teguh  Yuwono  dkk.  (2019) patut mendapat perhatian khusus. Tujuan penelitian ini, sesuai  dengan  judulnya,  adalah  menggunakan  metode Dempster-Shafer  dalam  proses  diagnosis  gangguan kepribadian.  Penelitian  tersebut  mengarah  pada pengembangan sistem profesional yang dapat mendeteksi tanda-tanda masalah pribadi pada seseorang  berdasarkan  pengamatannya  sendiri  (tanpa perlu  konsultasi  langsung  dengan  dokter).  Evaluasi terhadap sistem ini meliputi pemeriksaan keakuratannya, yang dilakukan dengan membandingkan  hasil  diagnosa  seorang  ahli  dengan yang  dihasilkan  oleh  sistem.  Tingkat  akurasi  yang dapat dicapai adalah 85% [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sari  Iswanti (2019) dengan judul “Implementasi Metode Dempster- Shafer pada Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Sepeda Motor” menunjukkan bahwa tujuan penelitian tersebut adalah  untuk  membantu  diagnosis  kerusakan  yang dialami  sepeda  motor  Yamaha  berdasarkan  gejala- gejala  yang  ditimbulkan  dari  kerusakan  tersebut. sepeda  motor  terkena  dampaknya.  Meskipun  sistem medis  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  dalam mendiagnosis masalah, penting juga untuk menentukan sejauh  mana  sistem  medis  dipercaya  dalam  membuat
diagnosis  tersebut.  Tingkat  kepastian  pasien  dalam membuat  diagnosis  diukur  dengan  menggunakan metode Dempster-Shafer. Pendekatan ini menekankan pentingnya  tingkat  reaktivitas  yang  tinggi  terhadap gejala  penyakit  tertentu  dalam  menegakkan  diagnosis [5].

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem  perangkat  lunak  berbasis  pengetahuan, umumnya  dikenal  sebagai  sistem  pakar,  dirancang untuk  mengatasi  masalah  spesifik  yang  biasanya memerlukan  keahlian  seorang  spesialis  di  bidang tertentu.  Ini  dikembangkan  dengan  menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran. Permasalahan  yang  kompleks  tersebut  dapat  dengan mudah  diselesaikan  dengan  bantuan  sistem  pakar. Pengembangan sistem pakar ditujukan untuk membantu  masyarakat  umum  dalam  menyelesaikan permasalahan tertentu dengan meniru proses penyelesaian  masalah  yang  dilakukan  oleh  manusia pemikir  atau  pakar.  Dalam  penelitian  ini,  kami bertujuan  untuk  menyelidiki  efek  obat  tertentu  pada kemampuan kognitif
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  komponen kecerdasan  buatan  yang  mencakup  pengetahuan  dan fakta  dari  seorang  pakar.  Keterbatasan  waktu, tenaga, dan kemampuan kognitif para ahli dalam mengerjakan tugasnya menjadi salah satu alasan mengapa penerapan sistem  pakar  pada  komputer  sangat  diperlukan. Penerapan  sistem  pakar  menghasilkan  akurasi, kecepatan, dan aksesibilitas sehingga sangat bermanfaat dalam meringankan tugas para pakar dalam menyelesaikan  permasalahan  tertentu  di  bidangnya masing-masing [1]
2.3. Dempster-shafer
Dempster-shafer Metode  ini  merupakan  suatu pendekatan  yang  memanfaatkan  parameter  keyakinan guna  mengatasi  atau  mengukur  ketidakkonsistenan yang  mungkin  terjadi  dalam  proses  diagnosis.  Dalam metode  Dempster-Shafer,  terdapat  suatu  teori  yang secara umum diwakili oleh suatu interval [Kepercayaan,  Kepayahan].  Istilah  “keyakinan” mengacu pada kumpulan preposisi yang didukung oleh kekuatan bukti. Ada ketidakpastian bila nilainya 0, dan ada  kepastian  bila  nilainya  1.  Masuk  akal, dilambangkan  dengan  P1,  dapat  dinyatakan  sebagai berikut:  Pl(s)  =  1  -  Bel(-s).  Masuk  akal  dapat dinyatakan  pasti  jika  bernilai  1  dan  tidak  pasti  jika bernilai 0. Menurut sumber kedua,
Teori metode Dempster-Shafer mencakup kerangka  yang  berfungsi  sebagai  semesta  wacana berdasarkan seperangkat hipotesis, yang biasa dilambangkan dengan Ω dan disebut sebagai kerangka kearifan. Berdasarkan fungsi massa jenis, m2, m1, dan Y  merupakan  himpunan  bagian  dari  nilai  0.  Dalam konteks ini, apabila  m1 dan  m2 digabungkan  menjadi m3, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
𝑚 3( 𝑧 ) = Σx∩y=m1(x)m2(y) 1−Σx∩y =m1(x)m2(y) (1)
Keterangan :
m1(X) = evidence X m2(Y) = evidence Y m3(Z) = evidence Z X∩Y  = evidence X dan evidence Y
2.4. Fat Loss
Fat loss Ini adalah program yang bertujuan untuk mengurangi persentase lemak tubuh. Program pembakaran  lemak sering disamakan dengan program penurunan  berat  badan  atau  dikenal  juga  dengan program  penurunan  berat  badan.  Namun  demikian, program penurunan  lemak tubuh dan penurunan  berat badan dapat memiliki perbedaan yang signifikan. Saat menjalankan  program  penurunan  lemak  tubuh,  tubuh berupaya  untuk  mengurangi  persentase  lemak  tubuh secara spesifik.
Selama  proses  penurunan  berat  badan,  tubuh mengalami  pengurangan  massa  otot  dan  kadar  air, selain pembakaran lemak. Oleh karena itu, pengurangan  lemak  menjadi  salah  satu  program  yang banyak  dilakukan  oleh  para  pecinta  fitnes  dengan tujuan  untuk  mengurangi  lemak  tubuh,  namun  tidak sekaligus mengurangi massa otot.

## 2.5. Muscle Gain
Muscle  Gain atau Muscle  Building  Program pembentukan tubuh ini bertujuan untuk meningkatkan massa  otot  melalui  pengaturan  pola  makan,  latihan, istirahat,  dan  suplementasi  yang  sesuai.  Program  ini sangat  sesuai  bagi  individu  yang  berkeinginan  untuk meningkatkan massa otot mereka, dengan tujuan untuk meningkatkan ketebalan otot.
Dalam  proses  pengembangan  otot,  terdapat  tiga faktor  yang  perlu  diperhatikan,  yaitu  asupan  protein (konsumsi makanan yang kaya protein). Latihan beban melibatkan  penggunaan  beban  tambahan  seperti dumbel,  barbel,  mesin,  atau  kabel.  Aspek  terakhir adalah tingkat aktivitas dan pola istirahat yang cukup, yang biasanya berkisar antara 6-8 jam setiap hari.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Akuisisi Pengetahuan
Perolehan ilmu dalam penelitian ini diperoleh dari Muhammad  Nahdi,  atlet  Fisika  Olah  Raga  Putra Kotabaru,  Yeni  Fahrida,  Personal  Trainer  RAI Institute,  Dr  Maretha  Primariayu,  M.Gizi,  Sp.GK, pakar  nutrisi,  jurnal  terkait.  ,  dan  individu  dengan keahlian  di  bidang  kebugaran.  Proses  wawancara dilakukan  untuk  memperoleh  pengetahuan  dan informasi  dari  para  ahli.  Sumber  pengetahuan  dan informasi  yang  diperoleh  dari  ahli  yang  digunakan untuk mempelajari metode penentuan program latihan dan  peningkatan  akurasi  program  penurunan  berat badan. Perolehan ilmu dan informasi dari para ahli juga dimanfaatkan  untuk  mendapatkan  solusi  signifikan dalam menurunkan berat badan.

## 3.2. Basis Pengetahuan
Subsistem  ini  terdiri  dari  aturan  yang  mengatur hubungan  anatar  kondisi  yang  dialami  user  dengan jenis program yang akan ditentukan. Pada penelitian ini dibangun sebuah basis pengetahuan untuk menentukan program  latihan  berdasarkan  kondisi  tubuh  user. Penentuan  program  latihan  ini  dibangun  berdasarkan nilai kepercayaan yang diberikan oleh pakar.
Kode  dan  input  ditunjukkan  pada  Tabel  1  dan kode  program  dan  kemungkinan  terbesar  ada  pada Tabel   2.
Tabel 1. Tabel Input Kondisi Tubuh KODE INPUT P001 P00 2 P003 Bob ot A1 Underweight * 0.9 A2 Healthy * * * 0.9 A3 Overweight * * 0.9 A4 Obese * 0.9 B1 Bentuk Tubuh Kurus * * 0.9 B2 Bentuk Tubuh Normal * * * 0.8 B3 Bentuk Tubuh Gemuk * 0.6 C1 Vegan * 0.8 C2 Semua Jenis Makanan * * 0.6 D1 3x /week * * * 0.6 D2 5x /week * * * 0.8 D3 7x /week * * * 0.9 E1 Aktivitas Aktif * 0.9 E2 Aktivitas Normal * * * 0.6 E3 Aktivitas Pasif * * 0.4 F1 12 – 17 Tahun * * * 0.9 F2 18 – 28 Tahun * * * 0.9 F3 29 – 40 Tahun * * * 0.8 F4 41 ++ Tahun * * 0.6 G1 Lama Durasi 4 weeks * 0.6 G2 Lama Durasi 8 weeks * * 0.8 Tabel 2. Tabel Program Latihan KODE PROGRAM P001 Fat Loss P002 Maintenance P003 Muscle Building

## 3.3. Mesin Inferensi
Pada penelitian ini sistem pakar dirancang  untuk menentukan  program  penurunan  berat  badan  yang sesuai  untuk  pengguna.  Metode  Dempster-Shafer adalah salah satu teknik pengambilan keputusan dalam
kecerdasan  buatan yang menggabungkan  teori himpunan kabur dan teori kesetimbangan dinamik.
Mesin inferensi menggunakan aturan-aturan yang telah ditentukan untuk memperoleh kesimpulan tentang program penurunan berat badan yang paling tepat untuk pengguna.  Mesin  inferensi  menerima  masukan  dari pengguna berupa informasi tentang karakteristik tubuh mereka, gaya hidup, tujuan penurunan berat badan, dan sebagainya. Kemudian, mesin inferensi akan melakukan  proses  inferensi  menggunakan  aturan- aturan  yang  telah  ditentukan  untuk  menghasilkan output  berupa  program  penurunan  berat  badan  yang sesuai untuk pengguna.
3.4. Flowhart Sistem
Gambar 1. Alur Proses Sistem
Pertama,  pengunjung  memilih  menu  program fitnes,  kemudian  menginput  kondisi  tubuh  saat  ini. Setelah  proses  tersebut,  sistem  akan  melakukan verifikasi terhadap kelengkapan data yang dimasukkan.  Jika  terdapat  kekurangan  data,  sistem akan  mengarahkan  pengguna  kembali  ke  halaman program  latihan.  Apabila  demikian,  sistem  akan menjalankan  pemrosesan  atau  penentuan  program latihan  yang  sesuai  berdasarkan  input  kondisi  tubuh yang  telah  diinputkan.  Setelah  proses  pengolahan sistem  selesai,  output  dari  program  latihan  akan ditampilkan.
3.5. Flowchart Metode
Perancangan  suatu  sistem  dengan  penerapan metode Dempster-Shafer memerlukan beberapa tahapan  agar  dapat  memberikan  suatu  keluaran  yang sesuai  dengan  proses  perhitungan  pada  metode tersebut. Tahapan prosesnya  meliputi pemasukan data kondisi tubuh, penentuan masuk akal, dan selanjutnya perhitungan  berdasarkan  kondisi  masukan.  Hasil terbesar  yang  diperoleh  dari  proses  perhitungan dijadikan  output.  Hasil  dari  program  latihan  akan dihasilkan dalam bentuk output.
Dalam metode Dempster-Shafer, terdapat penunjukan bahwa setiap proses memiliki fungsi yang saling terhubung dengan proses lainnya, sehingga dapat menghasilkan output akhir sistem yang sesuai.
Gambar 2. Alur Proses Dempster Shafer
3.6. User Interface
Pada  penelitian  ini  perancangan user  interface website terdiri  dari  2  bagian,  yaitu  bagian  halaman administrator dan halaman user . Halaman administrator  digunakan  oleh  admin  atau  pakar  untuk memasukkan  data  pengetahuan  dan  fakta  yang digunakan untuk basis data pada saat proses penentuan dan halaman user digunakan oleh user atau pengunjung untuk melakukan konsultasi atau penentuan.
3.7. Desain Halaman User
Halaman utama menampilkan menu pilihan yaitu Home,  BMI  Calculate,  Workout  Program,  Coaching Online, Dietary Arangement, dan Contact . Pada menu ini  pengguna  bisa  memilih  salah  satu  pilihan  menu sesuai  dengan  keingan..  Desain  halaman  user  dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Desain Halaman User

## 3.8. Desain Halaman Admin
Halaman  admin  ditujukan  untuk administrator. Pada perancangan  halaman  admin  menampilkan  nama  website, menu-menu  yang  digunakan  untuk  menginput  data  yang akan ditampilkan pada halaman pengguna, dan menu logout untuk kembali ke halaman pengguna. Perancangan halaman admin dapat dilihat pada Gambar 4.

## 3.9. Blok Diagram Sistem
Gambar  5  menggambarkan  bahwa  rangkaian sistem  yang  akan  direncanakan  terdiri  dari  kondisi yang  akan  digunakan  sebagai  input  dan  program deteksi latihan sebagai basis data. Proses pendeteksiannya  didasarkan  pada  kondisi  tubuh  dan database,  menggunakan teori Dempster-Shafer. Hasil dari  proses  penentuan  program  adalah  deteksi  dan penentuan  program.  Mengenai  diagram  blog  pada sistem ini, seperti terlihat pada Gambar 5 dibawah ini:
Gambar 5. Blok Diagram Sistem
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Home
Halaman  home  berisi  informasi  pada halaman awal  dan  menu–menu  yang  akan  digunakan  dalam sistem pakar untuk menentukan program penurunan berat badan pada member fitness .
Gambar 6. Tampilan Halaman Home
4.2. Halaman Workout Program
Pada Halaman ini berisi tentang menu workout program yang akan ditentukan menggunakan metode dempster-shafer dengan menginputkan kondisi tubuh member fitness.

## 4.3. Halaman Login
Halaman login admin  berfungsi  untuk  admin verifikasi akun untuk masuk kedalam halaman admin dan  mengelola  data  admin  yang  berupa  informasi website dan data member fitness .
Gambar 8. Tampilan Halaman Login
4.4. Halaman Dashboard Halaman dashboard berisi data pada halaman home dan menu–menu yang digunakan dalam sistem pakar program penurunan berat badan pada member fitnes.
Gambar 9. Tampilan Halaman Dashboard
Gambar 10. Tampilan Halaman Body Condition

## 4.5. Pengujian Metode Dempster Shafer
Sebagai contoh berikut perhitungan untuk gejala  :
Tabel 3. Tabel Kondisi User KONDISI YANG DIPILIH USER Underweight A1 Bentuk tubuh kurus B1 Omnivor C2 5x perminggu D2 Aktivitas pasif E3 12-17 tahun F1 Lama durasi 12 minggu G3
Tabel 4. Tabel Kondisi User & Plausability PROGRA M KONDIS I BOBO T Plausabilit y P003 Underweight 0.9 0.1 P002, P003 Bentuk tubuh kurus 0.9 0.1 P002, P003 Omnivor 0.6 0.4 P001, P002, P003 5x perminggu 0.8 0.2 P002, P003 Aktivitas pasif 0.4 0.6 P001, P002, P003 12-17 tahun 0.9 0.1 P001, P002, P003 Lama durasi 12 minggu 0.9 0.1
Kombinasi  Densitas  1  dan  seterusnya  dihitung menggunakan persamaan 1
Tabel 5. Kombinasi Densitas 1 (P002, P003) teta 0.9 0.1 (P003) 0.56 (P001, P003) 0.9 0.14 teta (P002, P034) teta 0.3 0.24 0.06 Perhitungan dempster shafer : - P001, P003 = 0.14 / (1 – 0.56) = 0.318 - P002, P003 = 0.24 / (1 – 0.56) = 0.545 - teta = 0.06 / (1 – 0.56) = 0.06 / 0.44 Kombinasi Densitas 2 : Tabel 6. Kombinas Densitas 2 (P001, P002, P003) 0.9 teta 0.1 (P001, P003) 0.318 (P001, P003) 0.286 (P001, P003) 0.0318 (P002, P003) 0.545 (P002, P003) 0.49 (P002, P003) 0.0545 teta 0.136 (P001, P002, P003) 0.122 teta 0.0136
Perhitungan dempster shafer : -  P001, P003 = (0.286 + 0.0318) / 1 = 0.3178 -  P002, P003 = (0.49 + 0.0545) / 1 = 0.5445 -  P001, P002, P003      = 0.122 / 1 = 0.122 -  teta = 0.0136 / 1 = 0.0136
Kombinasi Densitas 3 :
Tabel 7. Kombinasi Densitas 3 (P001, P002) 0.5 teta 0.5 (P001, P003) 0.3178 (P001) 0.158 (P001, P003) 0.158 (P002, P003) 0.5445 (P002) 0.272 (P002, P004) 0.272 (P001, P002, P003) 0.122 (P001, P002) 0.061 (P001, P002, P003) 0.061 teta 0.0136 (P001, P002) 0.0068 teta 0.0068 Perhitungan dempster shafer : -  P001 = 0.158 / 1 = 0.158 -  P001, P003 = 0.158 / 1 = 0.158 -  P002 = 0.272 / 1 = 0.272 -  P002, P003 = 0.272 / 1 = 0.272 -  P001, P002 = (0.061 + 0.0068) / 1 = 0.0678 -  P001, P002, P003      = 0.061 / 1= 0.061 -  teta = 0.0068 / 1= 0.068 Hasil akhir : -  P001 = 0.158 * 100 = 15.8 % -  P001, P003 = 0.158 * 100 = 15.8 % -  P002 = 0.272 * 100 = 27.2 % -  P002, P003 = 0.272 * 100 = 27.2 % -  P001, P002 = (0.061 + 0.0068) * 100 = 0.0678 * 100 = 6.78 % -  P001, P002, P003   = 0.061 * 100 = 6.1 %
-  Teta = 0.0068 * 100 = 6.8 %
Berdasarkan  pengujian  diatas,  maka  sistem berhasil  menentukan  program  latihan  menggunakan meetode  dempster-shafer  dengan  hasil  Program Muscle Building dengan presentase sebesar 27.2 %.

## 4.5. Pengujian Fungsional
Tabel 8. Tabel Pengujian Fungsional No Aspek pengujian Detail Pengujian Hasil Kesesuaian 1 Halaman Home View Tampil halaman utama website Sesuai 2 Halaman Menu Workout Program View Tampil halaman menu untuk menentukan program workout Sesuai 3 Halaman Consultation 1 View Tampil halaman konsultasi Sesuai 4 Halaman Consultation 2 View Tampil halaman konsultasi Sesuai
5 Halaman Login Login Menampilkan pesan “Berhasil” dan masuk ke halaman dashboard Sesuai Logout Menampilkan pesan “Gagal Login” dan masuk ke halaman dashboard Sesuai 6 Halaman Menu Workout Program View Tampil data kondisi tubuh Sesuai Create Menambahkan kondisi tubuh ke database Sesuai Edit Mengganti data kondisi dari database Sesuai Delete Menghapus data kondisi dari database Sesuai 7 Halaman Jenis Program View Tampil data program latihan Sesuai Create Menambahkan data program latihan ke database Sesuai Edit Mengganti data program latihan dari database Sesuai Delete Menghapus data program latihan dari database Sesuai 8 Halaman Body Condition View Tampil data body condition Sesuai Create Menambahkan data condition ke database Sesuai Edit Mengganti data condition dari database Sesuai Delete Menghapus data conditiont dari database Sesuai
Hasil dari pengujian fungsional diatas terdapat 8 fitur yaitu Halaman Home, Halaman Menu Workout Program, Halaman  Consultation,  Halaman  Login,  Halaman  Jenis Program,  dan  Halaman  Body  Condition  sesuai  dengan fungsi yang diharapkan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan dari hasil pengujian fungsional terdapat 8 fitur  yaitu  Halaman  Home,  Halaman  Menu  Workout Program, Halaman Consultation, Halaman Login, Halaman Jenis  Program,  dan  Halaman  Body  Condition  sesuai dengan fungsi yang diperlukan. Berdasarkan dari pengujian sistem  diatas  dilakukan  dengan  menginputkan  5  kondisi user yang berbeda-beda dan menghasilkan nilai keakuratan sistem  sesuai  dengan  validasi  pakar.  Berdasarkan  dari Pengujian  user  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa perhitungan  metode  dempster-shafer  dapat  menentukan program latihan yang sesuai berdasarkan kondisi tubuh user Roy  Wijaya  Kusuma.  Berdasarkan  pengujian  yang dilakukan  pada  20  sample  member  fitness,  dapat disimpulkan  bahwa  program  penurunan  berat  badan menggunakan metode dempster shafer berbasis web dapat berjalan  dengan  baik  dan  menghasilkan  program  latihan sesuai dengan kondisi tubuh yang di inputkan user.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka  penulis  dapat  memberikan  saran-saran  untuk pengembangan  selanjutnya  antara  lain,  Penambahan program  untuk  mengecek  kesehatan  user  yang  ingin memulai program Fat Loss, Maintenance, dan Muscle Building, dengan melakukan penelitian ke dokter yang bersangkutan. Aplikasi yang dibangun bisa dikembangkan dengan studi kasus program penurunan berat badan dan menggunakan metode selain dempster shafer.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Farid  Riyan  Wijaya,  M.  Orisa,  and  R. Primaswara  Prasetya,  “Sistem  Pakar  Deteksi Penyakit Diabetes Dan Tingkat Keparahan Luka Pada  Penderita  Diabetes  Menggunakan  Metode Dempster-Shafer,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik  Informatika) ,  vol.  6,  no.  2.  pp.  1139– 1146, 2023, doi: 10.36040/jati.v6i2.5373.
[2]  Y. Agus Pranoto, S. Adi Wibowo, M. Rokhman, and  K.  Ardi  Widodo,  “Implementasi  Aplikasi Penghitungan  Kebutuhan  Kalori  Penderita Diabetes  Melitus  Di  Lingkungan  Klinik,” J. Mnemon. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  50–55,  2019,  doi: 10.36040/mnemonic.v1i2.38.
[3]  S. Okta and T. Prasetyaningrum, “PENERAPAN METODE  DEMPSTER  SHAFER  UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT AUTISME PADA  ANAK  Application  of  the  Dempster Shafer Method to Diagnose Autism in Children,” J. Sist. Inf. Dan Bisnis Cerdas , vol. 15, no. 1, pp. 30–38, 2022.
[4]  D.  T.  Yuwono,  A.  Fadlil,  and  S.  Sunardi, “Implementasi  Metode  Dempster  Shafer  Pada Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kepribadian,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 9, no. 1, p. 25, 2019, doi: 10.21456/vol9iss1pp25-31.
[5]  S. Iswanti and R. N. Anggraeny, “Implementasi Metode  Dempster-Shafer  Pada  Sistem  Pakar Pendiagnosa Kerusakan Sepeda Motor,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 14, no.
1, p. 38, 2019, doi: 10.30872/jim.v14i1.1443.