Terbit online pada laman  : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN : 2722-0524 (Media Online)

## Implementasi Metode Dempster-Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tumor Mediastinum Pada Manusia Berbasis Web

## Ipandi Siburian
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: ipandisiburian@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi    : 25 Desember 2019 Revisi Akhir : 02 Januari 2020
Diterima                  : 08 Januari 2020
Diterbitkan Online : 10 Maret 2020
Kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelegence)  merupakan  suatu  sistem  yang mengadopsi  pengetahuan  dari  pakar  kedalam  suatu  sistem  pakar,  sehingga komputer dapat melakukan seperti yang dilakukan yang  oleh pakar (ahli) yang bertindak  dan  dapat  membantu    dalam  memberikan  solusi  dan  mengambil keputusan  berbasis  pengetahuan  secara  tepat.  Sistem  pakar  adalah  sistem berbasis  komputer  yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik penalaran dalam memecahkan masalah, dan biasanya hanya dapat dipecahkan oleh  seorang  pakar  dalam  bidang  tertentu.  Sistem  pakar  memberikan  nilai tambah  pada  teknologi  untuk  membantu  para  dokter  untuk  mendiagnosa penyakit dan memberikan informasi tentang jenis  penyakit, serta gejala-gejala umum  tumor  mediastinum.  Tumor  Mediastinum  merupakan  tumor  yang terdapat di mediastinum yaitu rongga imaginer di antara paru kiri dan kanan, mediastinum  berisi  jantung,  pembuluh  darah  besar,  trakea,  timus,  kelenjar getah  bening  dan  jaringan  ikat.  Mediastinum  merupakan  bagian  penting  dari thorax yang terletak di antara kavita pleuralis dan mengandung banyak organ penting dan struktur vital. Adapun mediastinum terbagi menjadi 4 ruang, yaitu anterior (depan), tengah, dan posterior (belakang) superior dan medial. Dengan mengimplementasikan metode dempster-shafer pada sistem pakar ini bertujuan mendiagnosa  penyakit  tumor  mediastinum  pada  manusia    berbasis  web berdasarkan gejala-gejala penyakit tumor mediastinum.  Dari hasil penelitian ini  maka  dapat  disimpulkan  maka  sistem  pakar  mendiagnosa  tumor mediastinum  pada  manusia  diharapkan  dapat  membantu  para  dokter  (pakar) dalam memberikan hasil diagnosa yang akurat dan tepat, sehingga pasien tahu penyakit apa yang dideritanya
K ATA K UNCI
Sistem Pakar, Penyakit Tumor Mediastinum, Metode Dempster-Shafer

## K ORESPONDENSI
E-mail:  ipandisiburian@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelegence)  atau  AI,  yaitu  intelligence  yang  merupakan  suatu  sistem  berbasis pengetahuan yang dapat mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam  sebuah komputer, komputer dapat melakukan hal-hal  yang dapat dilakukan  oleh  manusia sehingga diharapkan dapat  meenyelesaikan  masalah  seperti  yang biasa yang  dilakukan  oleh  pakar  yang  dapat  membantu    memberikan  solusi  dalam  mengambil  keputusan  berbasis pengetahuan secara tepat.
Penyakit tumor mediastinum merupakan tumor yang terdapat dibagian rongga imaginer diantar bagian paru kiri dan paru kanan, mediastinum ini juga berisi bagian penting organ vital yaitu jantung, pembulu darah besar tinus, trakea, kelenjar getah bening dan jaringan ikat dan mediastinum bagian penting dari thorax terletak di antara kavita pleuralis dan mengandung banyak organ penting dan struktur vital. Adapun mediastinum terbagi menjadi tiga bagian, yaitu anterior (depan), tengah, dan posterior (belakang).  Adapun bagian-bagian jenis penyakit tumor mediastinum berdasarkan letaknya, seperti penyakit tiroid, tumor trakea tumor timoma, anaeurisme aorta,  Tumor  limfadenofati dan Tumor  limfoma.
Gejala penyakit Tumor Mediastinum yang ditandakan seperti: batuk, sesak nafas, nyeri, demam, berkeringat dimalam hari serta berat badan menurun, hingga pembengkakan pada kelenjar getah bening. tumor yang tumbuh pada saluran  pernafasan,  trakea,  aorta,  sedangkan  pada  bagian  belakang  terjadi  akibat    pembesaran  pada  kelenjar  getah bening dan munculnya benjolan pada sistem saraf dan pencernaan.
Penyakit Tumor Mediastinum ini ditemukan pada orang dewasa kisaran 65% lesi dan interior 25% dan pesterio 10% dimastenium  medium. Dan pada anak-anak  kisaran 25% lesi dan enterior 65% dan posterior 94% tumor sel germinal  adalah  laki-laki,  66%  tumor  saraf  berjenis  kelamin  perempuan,  sedangkan  jenis  tumor  lainnya  58% ditemukan pada laki-laki. Dan apabila gejala tersebut dibiarkan begitu tentu akan mengakibatkan resiko yang sangat besar  yang  menimbulkan  komplikasi  berupa  kompresi  sumsum  tulang  belakang  serta  penyebaran  sel  tumor  yang mengakibatkan Tumor  ganas yang menyerang jaringan seperti: pericardium, aorta juga vena cava.
Volume 1, No. 1, Maret 2020, pp 1-8 ISSN: 2722-0524 (media online)
Banyak  orang  awalnya  tidak  tahu  bahwa  mereka  menderita  penyakit  tumor  mediastinum,  Ketidaktahuan  ini disebabkan minimnya informasi mengenai penyakit tumor mediastinum dan gejala-gejalanya, minimnya tenaga kerja dokter  spesialis  (pakar)  tentang  penyakit  tumor  mediastinum  dan  juga  biaya  konnsultasi  yang  cukup  mahal.  Oleh karena itu diperlukan suatu sistem sebagai alat bantu dalam penentuan jenis penyakit tumor mediastinum apakah yang diderita oleh pasien. Dengan adanya sistem yang dibuat ini seseorang dapat menjadi lebih tahu dan paham tentang penyakit tumor mediastinum serta gejala-gejala umumnya, sistem pakar ini bertujuan untuk mendiagnosa penyakit tumor mediastinum berdasarkan gejala yang dirasakan pasien.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pakar
Secara  umum  sistem  pakar  (Expert  System)  adalah  merupakan  cabang  AI  (Artificial  Intelegence)  yang  membuat pengguna secara luas knowledge  yang khusus untuk penyelesaian  masalah tingkat  manusia  yang pakar. Sistem ini dikembangkan pada pertengahan tahun1960 yang berisi knowledge yang eksklusif. Sistem pakar muncul pertama kali adalah General-Purpose Problem Slover (GPS) yang dikembangkan oleh Newel dan Simon.
Istilah sistem pakar (Knowledge-Base System) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia kedalam komputer, agar dapat memecahkan masalah dengan meggunakan pengetahuan manusia yang dilakukan oleh para ahli. Seseorang yang bukan pakar menggunkan sistem pakar untuk knowledge assistant. “Seorang  pakar adalah yng mempunyai pengetahuan atau keterampilan tertentu  yang dapat memecahkan masalah-masalah yang tidak dapat dipecahkan sama sekali oleh orang lain atau memecahkannya dengan lebih efisien tetapi tidak mudah.“Sistem pakar bertujuan untuk menyediakan solusi dari permasalahan dengan ’kualitas pakar’ dalam bidang (domain) yang spesifik [1].

## 2.2 Metode Dempster-Shafer
Metode Dempster-Shafer merupakan sebuah prosedur yang cukup terkenal untuk mempertimbangkan kepastian dalam kecerdasan  buatan,  tiruan.  Metode  Dempster-Shafer  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Dempster,  yang  melakukan percobaan model ketidakpastian dengan range probabilities dari pada sebagai probabilitas tunggal. Dempster-Shafer Theory Of Evidence  menunjukkan suatu cara untuk memberikan nilai kenyakinan sesuai fakta yang dikumpulkan. Pada  teori  ini  dapat  membedakan  ketidakpastian  dan  ketidaktahuan,  Teori  Dempster-Shafer  adalah  representasi, kombinasi dan propogasi ketidakpastian, dimana teori ini memiliki beberapa karakteristik yang secara instutitif sesuai dengan cara berfikir seorang pakar, namun dasar matematika yang kuat. Metode Dempster-Shafer dapat digunakan untuk menangani informasi epistemic atau juga ketidaktahuan atau kekurangan informasi[5].
Secara  umum  teori  Dempster-Shafer  ditulis  dalam  suatu  interval:  [Belief,  Plausibility],  Belief  (Bel)  adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan proposisi. Jika bernilai 0 maka mengindikasikan bahwa tidak  ada  evidence,  dan  jika  bernilai  1  menunjukkan  adanya  kepastian.  Plausibility  (Pls)  akan  mengurangi  tingkat kepastian dari evidence.  Secara umum Teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval:
[Belief, Plausibility] (1)
1. Belief
Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence (gejala) dalam mendukung suatu himpunan bagian. Jika bernilai 0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence, dan jika bernilai 1 menunjukan adanya kepastian.
2. Plausibility
Plausibility juga bernilai 0 sampai 1, jika kita yakin terhadap –s, maka dapat dikatakan bahwa Bel(-s)=1, dan Pl(- s)=0. Plausibility  mengurangi tingkat kepercayaan dari evidence. Teori Dempster-Shafer kita  mengenal adanya frame  of  discernment  yang  dinotasikan  dengan  θ  dan  mass  function  yang  dinotasikan  dengan  m.  Frame  ini merupakan semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis sehingga disebut dengan environtment. Plausibility (Pl) dinotasikan sebagai:
[ Pl(s) = 1 – Bel(-s)] (2)
3. Mass Function
Mass function dalam teori Dempster-Shafer adalah tingkat kepercayaan dari suatu evidence measure sehingga dinotasikan dengan (m). Untuk mengatasi sejumlah evidence pada teori dempster-shafer menggunakan aturan yang lebih dikenal dengan Dempster’s Rule of Combination.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dari prosedur kerja yang telah dibuat, pada analisa masalh pada latar belakang masalah  untuk sistem pakar penyakit tumor mediastinum pada manusia ini dilakukan pengumpulan data dan analisis kebutuhan. Pengumpulan data yaitu, dilakukan untuk memperoleh beberapa informasi yang berkaitan dalam pembuatan aplikasi sistem pakar mendiagnosa penyakit tumor mediastinum yaitu, berupa data gejala, data penyakit, data hubungan gejala dan penyakit serta data sampel kasus. Dalam tahap analisis ini terdiri dari kebutuhan proses, kebutuhan masukan dan kebutuhan keluaran. Analisis  kebutuhan  proses,  yaitu  menjelaskan  bagaimana  sistem  akan  bekerja,  proses-proses  apa  yang  digunakan, mulai  dari  masuknya  data  input  yang  kemudian  diproses  oleh  sistem  hingga  menjadi  data  output  (tampilan  akhir sistem).
Volume 1, No. 1, Maret 2020, pp 1-8 ISSN: 2722-0524 (media online)
Berikut adalah  gejala-gelaja umum  yang terdapat pada penyakit Tomor Mediastinum pada  manusia dapat dilihat pada tabel 1 gejala dibawah ini.
Tabel 1. Gejala Penyakit Tumor Mediastinum
No Nama Gejala Kode Gejala 1. Batuk disertai dengan darah G1 2. Sesak Napas G2 3. Nyeri Di Dada G3 4. Demam( Panas-Dingin) G4 5. Suara Serak G5 6. Keluar Keringat Di Malam Hari G6 7. Berat Badan Menurun G7 8. Pembengkakan Kelenjar Getah Bening G8 9. Nafas Tersengal-Sengal G9 10. Vena Leher Membengkak G10 11. Gangguan Menelan G11 12. Tidak nafsu makan G12 13. Tekanan darah rendah G13 14. Jatung Berdebar-Debar G14 15. Mual Muntah G15 16. Benjolan Pada leher G16 17. Gatal diseluruh tubuh G17 18. Kelelahan berlebihan G18 19. Nyeri Perut G19 20. Napas Berbunyi G20 Tabel 2. Penentuan  Nilai Densistas
Kode P1 P2 P3 P4 P5 P6 Belief Plausibility G1     0.8 0.2 G2    0.6 0.4 G3     0.7 0.3 G4     0.4 0.6 G5   0.6 0.4 G6    0.7 0.3 G7      0.6 0.4 G8   0.7 0.3 G9    0.7 0.3 G10   0.8 0.2 G11     0.8 0.2 G12   0.8 0.2 G13  0.4 0.6 G14   0.6 0.4 G15  0.4 0.6 G16  0.8 0.2 G17  0.4 0.6 G18    0.6 0.4 G19   0.4 0.6 G20  0.6 0.4
Berdasarkan basis data pengetahuan pada tabel 3.4 diketahui bahwa ada beberapa penyakit yang akan memiliki gejala yang sama.  Hasil dari kombinasi tersebut akan digunakan pada saat menunjukkan adanya gejala baru dengan fungsi  densitas  m 3 .  Baris  pertama  berisi  semua  himpunan  bagian  pada  gejala  pertama  dengan  m 1 sebagai  fungsi densitas dan kolom pertama berisi himpunan bagian pada gejala kedua dengan m 2 sebagai fungsi densitas. Dari tabel diatas, sistem yang dapat memberikan informasi mengenai tumor mediastinum, Jika gejala tumor mediastinum sesuai dengan yang di input, maka rule yang digunakan untuk penyakit mendiagnosa tumor mediastinum. Berikut ini adalah kaidah-kaidah rule masing-masing dari keseluruhan penyakit: R-1 : If “G4“And” G5 “And”G7 “And”G8“And”G10 “And”G11“Then P1
R-2
:  If “G1“And” G2“And”G3 “And”G5“And”G7“And”G9“And” G11“And” G18”And”G20“Then P2
R-3
: If “G1“And” G2 “And”G3 “And”G4“And”G6“And”G7“And” G9“And” G11“And”G18“Then P3.
R-4 :  If “G1“And” G3 “And”G9 “And”G11“And”G13“And”G14“And” G15“And” G19“Then P4.
R-5
: If “G4“And”G7“And”G8“And”G10“And”G12“Then P5. R-6
: If “G1“And” G2 “And”G3 “And”G4“And”G6“And”G7“And” G12“And” G16“And”G17”And”G18“And”
Volume 1, No. 1, Maret 2020, pp 1-8 ISSN: 2722-0524 (media online)

## G19“Then P6.
Berikut 5 gejala-gejala yang diambil pengguna (user) sebagai gejala paling umum yang dirasakan penderita penyakit tumor mediastinum berdasarkan hasil konsultasi yaitu:
Tabel 3. Gejala Umum Penyakit Tumor Mediastinum
No Kode Gejala –Gejala 1 G1 Batuk 2 G2 Sesak Napas 3 G3 Nyeri didada 4 G7 Berat Badan Menurun 5 G12 Tidak nafsu makan
Pada kasus manualisasi akan di bagi dalam 5 gejala, kasus 1 perhitungan dengan 1 gejala, kasus 2 perhitungan dengan 2 gejala, kasus 3 perhitungan dengan  3 gejala, kasus 4 perhitungan dengan 4 gejala, kasus 5 perhitungan dengan 5 gejala.
Penyelesaian: Gejala 1 : Batuk Dengan nilai m 1 {P2, P3, P4, P6} =0.8 m 1 { 𝜃 } = 1-0.8=0.2
Gejala 2 : Sesak Napas Kemudian di ketahui dengan adanya gejala baru yaitu sesak napas (G2). Dengan nilai m 2 {P2, P3, P6} = 0.6 m 2 { 𝜃 } = 1-0.6=0.4
Maka dihitung  densitas baru untuk beberapa kombinasi dengan fungsi densitas m3 berdasarkan gejala dapat dilihat pada tabel 3.8 dibawah ini .
Tabel 4. Aturan Kombinasi m 3 m 2 {P2,P3,P6}= 0.6 m2{θ} =0.4 m1 {P2,P3,P4,P6}=0,8 m 1{ P2,P3,P6}=0.48 m 1{ P2,P3,P4,P6}=0,32 m1{θ} =0,2 m 2 {P2,P3,P6}= 0,12 {θ} =0,08
Maka:
1. {P2,P3,P4,P6}*{P2,P3,P6} 0, 8*0, 6=0, 48 {P2, P3, P6}=0.48 2. {𝜃} *{P2,P3,P6} 0, 2*0, 6=0, 12 {P2, P3, P6}=0, 12
3. {P2,P3,P4,P6}* {𝜃} =0,4 0, 8*0, 4=0, 32 {P2, P3, P4, P6}=0, 32 4. {𝜃} * {𝜃} 0, 2 *0, 4=0, 08 Sehingga dapat dihitung:
         Y X z Y X Y m X m Y m X m Z Mi ) ( 2 ) ( 1 1 ) ( 2 ) ( 1 ) ( ……………………………………………………….. (3)
θ = Himpunan Kosong Maka: m3 {P2, P3, P6} = 0,48+0,12 1−0 = 0,6 m 3 {P2, P3, P4, P6} = 0,32 1−0 = 0,32 m 3 {𝜃} = 0,08 1−0 = 0,08
Dari  perhitungan  metode  Dempster-Shafer  diatas,  nilai  densitas  paling  tinggi  adalah  0, 6  .  Maka  dihitung densitas baru untuk beberapa kombinasi dengan fungsi densitas m 5
Gejala 3 : Nyeri di Dada Kemudian di ketahui dengan adanya gejala baru yaitu Nyeri Didada (G3), Dengan nilai m 4 {P2, P3, P4, P6} = 0, 7 m 4 { 𝜃 } =1- 0, 7=0, 3
Tabel 4. Aturan Kombinasi m 5
Volume 1, No. 1, Maret 2020, pp 1-8 ISSN: 2722-0524 (media online)
m 4 {P2,P3,P4,P6}=0,7 m 4 {θ} = 0,3 m 3= {P2,P3,P6}=0,6 {P2,P3,P6}=0,42 {P2,P3,P6}=0,18 m 3 {P2,P3,P4,P6}= 0,32 {P2,P3,P4,P6}=0,23 {P2,P3,P4,P6}=0,10 m 3 {θ }=0,08 {P2,P3,P4,P6}=0,06 {θ} = 0,24
Maka:
1. {P2,P3,P6}*{ P2,P3,P4,P6}
0, 6 *0, 7
{P2, P3, P6}=0, 42
2. {P2,P3,P4,P6}*{P2,P3,P4,P6} 0, 32*0, 7 {P2, P3, P4, P6}=0, 23 3. {𝜃} *{P2,P3,P4,P6} 0, 08*0, 7 {P2, P3, P4, P6}=0, 06 4. {P2,P3,P6}* {𝜃}
0, 6*0, 3
{P2, P3, P6}=0, 18 5. {P2,P3,P4,P6}* {𝜃} 0, 32*0, 3 {P2, P3, P4, P6}=0, 10 6. {𝜃} * {𝜃} 0, 08*0, 3 {𝜃} =0, 24 Sehingga dapat di hitung:
         Y X z Y X Y m X m Y m X m Z Mi ) ( 2 ) ( 1 1 ) ( 2 ) ( 1 ) ( ………………………………………………….……. (4)
θ = Himpunan Kosong Maka:
1. m 5 ={P2,P3,P6}= 0,42+0,18 1−0 = 0,6
2. m 5 = { P2,P3,P4,P6}= 0,23+0,06+0,10 1−0 = 0,39
3. m 5 {𝜃} = 0,24 1−0 = 0,24
Dari  perhitungan  metode  Dempster-Shafer  diatas,  nilai  densitas  paling  tinggi  adalah  0, 6  .  Maka  dihitung densitas baru untuk beberapa kombinasi dengan fungsi densitas m 7. Gejala 4 : Berat Badan Menurun Kemudian di ketahui dengan adanya gejala baru yaitu Berat Badan Menurun (G4). Dengan nilai m 6 {P1, P2, P3, P5, P6} = 0, 6 m 6 { 𝜃 } = 1-0, 6= 0, 4
Tabel 5 . Aturan Kombinasi m 7
m 6 {P1,P2,P3,P5,P6}=0,6
m 6 {θ} = 0,4 m 5= {P2,P3,P6}=0,6 {P2,P3,P6}=0.36 {P2,P3,P6}=0,24 m 5 {P2,P3,P4,P6}= 0,39 {P2,P3,P6 }=0, 24 {P2,P3,P4,P6}=0,16 m 5 {θ }=0,24 {P1,P2,P3,P5,P6}=0,15 {θ} = 0,10
Maka:
1. {P2,P3,P6}*{P1,P2,P3,P5,P6} 0.0.6*0, 6
{P2, P3, P6}=0, 36
2. {P2,P3,P4,P6}*{P1,P2,P3,P5,P6}
0, 39*0, 6 {P2, P3, P6}=0, 24 3. {𝜃 }*{P1,P2,P3,P5,P6} 0, 24*0, 6 {P1, P2, P3, P5, P6}=0, 15 4. {P2,P3,P6}* {𝜃 } 0, 6*0, 4 {P2, P3, P6}=0, 24
Volume 1, No. 1, Maret 2020, pp 1-8 ISSN: 2722-0524 (media online)
5. {P2,P3,P4,P6}* {𝜃 } 0, 39*0, 4 {P2, P3, P4, P6}=0, 16 6. {𝜃 }* {𝜃 } 0, 24 *0, 4 {𝜃 } =0, 10 Sehingga dapat dihitung:
         Y X z Y X Y m X m Y m X m Z Mi ) ( 2 ) ( 1 1 ) ( 2 ) ( 1 ) ( ………………………………………………………… (5)
θ = Himpunan Kosong Maka:
1. m 7 {P2,P3,P6} = 0,36+0,24+0,24 1−0 = 0,84 2. m 7 {P2,P3,P4,P6}= 0,16 1−0 = 0,16
3. m 7 {P1,P2,P3,P5,P6}= 0,15 1−0 = 0,15 4. m 7 { 𝜃 }= 0,97 1−0 = 0,10
Dari perhitungan metode Dempster-Shafer diatas, nilai densitas paling tinggi adalah= 0,84. Maka dihitung densitas baru untuk beberapa kombinasi dengan fungsi densitas m 9.

## Gejala 5 : Tidak Nafsu Makan
Kemudian di ketahui dengan adanya gejala baru yaitu tidak nafsu makan Dengan nilai m 8 {P5, P6} =0, 8, m 8 { 𝜃 } = 0, 2
Tabel 6. Aturan Kombinasi m 9
m 8 {P5,P6}=0,8 m 8 { θ }=0,2 m 7 {P2,P3,P6}=0,84 {P6}=0,68 m 7 {P2,P3,P6}=0,17 m 7 {P2,P3,P4,P6}=0,16 {P6}=0,13 {P2,P3,P4,P6}=0,04
Tabel 7. Aturan Kombinasi m 9
m 7 {P1,P2,P3,P5,P6}=0,15 {P5,P6}=0,12 {P1,P2,P3,P5,P6}=0,03 {θ }=0,10 {P5,P6}=0,08 m 8 { θ }=0,02 Maka: 1. m 7 {P2,P3,P6}*{P5,P6} 0,84*0, 8 {P6}=0,68 2. m 7 {P2,P3,P4,P6}*{P5,P6} 0, 16*0, 8 {P6}=0, 13 3. m 7 {P1,P2,P3,P5,P6}*{P5,P6} 0, 15*0, 8 {P5, P6}=0, 12 4. m 7 {P2,P3,P6}* m 8 { 𝜃 } 0,84*0, 2 {P2, P3, P6}=0, 17 5. m 7 {P2,P3,P4,P6}* m 8 { 𝜃 } 0, 16*0, 2 {P2, P3, P4, P6}=0,04 6. {P1,P2,P3,P5,P6}* m 8 { 𝜃 } 0, 15*0, 2 {P1,P2,P3,P5,P6}=0, 03 7. {P5, P6}*{ 𝜃 } 0, 10*0,8 {P5, P6}=0, 08 8. { 𝜃 }*{ 𝜃 } 0, 10*0, 2 { 𝜃 } =0, 02 Sehingga dapat dihitung:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret 2020, pp 1-8 ISSN: 2722-0524 (media online)

## 
        Y X z Y X Y m X m Y m X m Z Mi ) ( 2 ) ( 1 1 ) ( 2 ) ( 1 ) ( …………………………………………….…………. (6)
θ = Himpunan Kosong Maka:
1. m 9 {P6}= 0,68+0,13, 1−0 = 0,81 2. m 9 {P5,P6}= 0,12+0,08 1−0 = 0,2 3. m 9 {P2,P3, P6}= 0,17 1−0 = 0,17
4. m 9 {P2,P3,P4,P6}= 0,04 1−0 = 0,04 = 5. m 9 {P1, ,P2,P3,P5, P6}= 0,03 1−0 0,03
6. m 8 { 𝜃 }= 0,02 1−0 =0,02
Dari perhitungan metode Dempster-Shafer diatas, nilai densitas keyakinaan paling tinggi adalah: 0,81 {P6}, Jadi hasil diagnosa menunjukkan bahwa pasien mengidap penyakit Mediastinum Jenis Limfoma. Jika  dipersentasekan menjadi 0,81*100% = 81%

## 4. IMPLEMENTASI
Pada  tahap    implementasi  ini,  rancangan  form  yang  telah  dibuat  kemudian  diaplikasikan  kedalam  sebuah  website sistem. Implemetasi sistem  ini dari perangkat lunak yang mencakup spesifikasi kebutuhan (hardware)  serta pengujian perangkat  lunak  yang  telah  dibuat.  Pada  tahap  akhir  dari  pembuatan  perangkat  lunak  adalah  implementasi. Implementasi ini akan diatmpilakan dalam bentuk program yang dirancang adalah sebagai berikut:
1. Tampilan Form Menu Utama Sistem
Tampilan  menu  utama pada sistem pakar  yang digunakan  oleh user (pengguna)  untuk melihat halaman utama dari sistem pakar, yang terdapat berbagai menu aplikasi sistem pakar, yang dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit. Berikut ini adalah tampilan menu utama apliksi sistem pakar dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Form Menu Utama Sistem 2. Menu Hasil Diagnosa Penyakit
Menu ini diagnosa penyakit bertujuan untuk menampilkan hasil diagnosa penyakit  berdasarkan gejala, serta jenis penyakit dan solusi penanganannya. Adapun tampilan hasil diagnosa dapat dilihat pada gambar

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret 2020, pp 1-8 ISSN: 2722-0524 (media online)
Gambar 2. Hasil Diagnosa

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan permasalahan yang dibangun pada sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit tumor mediastinum pada manusia, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan  adanya  sistem  pakar  ini  dapat  mengetahui  gejala-gejala  penyakit  tumor  mediastinum  dan  informasi tentang jenis penyakit dan pencegahan dini  dari penyakit tumor mediastinum.
2. Dengan  menerapkan  metode  dempster-shafer  dalam  mendiagnosa  tumor  mediastinum  pada  manusia  dapat menghasilkan perhitungan valid yang sama dengan perhitungan manual sehingga proses diagnosa dapat dilakukan dengan cepat dan akurat.
Dengan merancang sistem pakar maka dapat memudahkan proses konsultasi tentang Penyakit  tumor mediastinum.

## REFERENCES
[1] Arjon Samuel Sitio, "SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER," vol. 3, no. e-ISSN 2541-3724, 2018.
[2] Abdul Fadlil Esthi Dyah Rikhiana, "IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT DALAM PADA  MANUSIA  MENGGUNAKAN  METODE  DEMPSTER  SHAFER,"  Jurnal  Sarjana  Teknik  Informatika  e-ISSN: 2338-5197, vol. 1, p. 10, Juli 2013.
[3] T Sutojo Si.Si., M.Kom, Edy Mulyanto S.Si., M.Kom, and Dr Vincent Suhartono, Kecerdasan Buatan, Benedicta Rini W, Ed. Yogyakarta: C.V.ANDI Yogyakarta, 2001:p402.
[4] Harry  Salistiwa,  "RANCANG  BANGUN  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  SAPI  DENGAN  METODE DEMPSTER-SHAFER BERBASIS WEB," 2015.
[5] Esthi  Dyah  Rikhiana  and  Abdul  Fadlil,  "Implementasi  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Dalam  Pada  Manusia Menggunakan Metode Dempster Shafer," Jurnal Sarjana Teknik Informatika, vol. 1, no. e-ISSN: 2338-5197, p. 10, Juni 2013.
[6] Muhammad Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta: ANDI OFFSET, 2005.
[7] Efraim Turban, Jay E Aranson, Ting- Peng Liang, and V. Richart McCarthy, Decicion Support System and Inteligent System, 2nd ed.: ANDI Yogyakarta, Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas.
[8] Risnawati and Laksmi Wulandari, "Tumor Mediastinum Anterior (Yolk Sac Tumor) pada Seorang Laki-Laki Dewasa Muda: Sebuah Kasus yang Jarang," JURNAL RESPIRASI, vol. 2, p. 7, Mei 2016.
[9] Ahmad Hudoyo dan Anwar Jusuf Elisna Syahruddin, "Tumor Mediastinum Anterior (Yolk Sac Tumor) pada Seorang Laki- Laki Dewasa Muda: Sebuah Kasus yang Jarang," JURNAL RESPIRASI, vol. Vol. 2, p. 7, Mei 2016.
[10]  Dian Mauli, "Tanggung Jawab Dokter Terhadap kesalahan Diagnosis," Jurnal Capalo , vol. 1, no. 1, p. 14, Desember 2017.
[11]  Adi  Nugroho,  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Berorientasi  Objeck  Dengan  Metode  Unifield  Software  Depelopment  Poccess. Yogyakarta: ANDI, 2010.
[12]  Rosa A. S and M Shalahuddin, Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Modula, 2011.
[13]  "Pemanfaatan Sistem Informasi Perpustakaan Digital," IJSE – Indonesian Journal on Software Engineering, vol. Volume 1 , no. ISSN : 2461 ‐ 0690, 2015.
[14]  Agus Priyitno and Yulia Safitri, "Pemanfaatan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis Web," IJSE – Indonesian Journal on Software Engineering, vol. Volume 1, no. ISSN : 2461 ‐ 0690, p. 2, 2015.
[15]  M.  Syahril,  N.  A.  Hasibuan,  and  P.  Pristiwanto,  “PENERAPAN  METODE  DEMPSTER  SHAFER  DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT BELL’S PALSY,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 3, no. 6, Dec. 2016.
[16]  M. Mesran et al., “Expert System for Disease Risk Based on Lifestyle with Fuzzy Mamdani,” Int. J. Eng. Technol., vol. 7, no. 2.3, pp. 88–91, 2018.
[17]  S.  Nurajizah  and  M.  Saputra,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Android  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Kucing  Dengan  Metode Forward Chaining,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 14, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[18]  Yeni Lestari Nasution, M. Mesran, S. Suginam, and F. Fadlina, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TUMOR OTAK MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF),” J. INFOTEK, vol. 2, no. 1, Feb. 2017.