## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 85 − 90 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1252

## Sistem Pakar Kombinasi Metode Certainty Factor dan Dempster Shafer
Nelly Astuti Hasibuan, Alwin Fau *
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan Jl. Sisingamangaraja No.338, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan 20219, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 Nelly.ahsb@gmail.com, 2,* alwinfau@gmail.com Email Penulis Korespondensi: alwinfau@gmail.com Submitted: 19/01/2022 ; Accepted: 31/01/2022 ; Published: 31/01/2022
Abstrak− Sistem  pakar  merupakan  satu  dari  teknik  kecerdasan  buatan  yang  menggunakan  teknik  kepastian  untuk menyelesaikan permasalahannya. Terdapat berberapa teknik yang dapat digunakan untuk penyelesaian masalah ketidakpastian antara lain  metode certainty factor dan teori matematis dempster shafer. Kedua metode dan teknik tersebut dapat diterapkan untuk  menyelesaikan  masalah  sistem  pakar.  Namun  masing-masing  metode  memiliki  kelemahan  dan  kelebihan  dalam menentukan hasil diagnosa. Dalam sistem pakar ada 2 nilai yang digunakan untuk proses diagnosa antara lain nilai pakar yang diambil dari hipotesa pakar dan nilai user atau evidence yang merupakan nilai yang didapatkan berdasarkan fakta dari suatu peristiwa. Teori dempster shafer hanya dapat menggunakan nilai evidence saja dalam menentukan nilai densitas sedangkan metode certainty factor dapat menggunakan nilai evidence dan hipotesa. Dengan demikian kombinasi yang dilakukan untuk mengatasi kelemahan salah satu metode dengan menggunakan kelebihan metode lainnya diharapkan dapar menghasilkan nilai kepastian yang lebik baik.
Kata Kunci: Kombinasi; Certainty Factor; Dempster Shafer
Abstract− An expert system is a technique of artificial intelligence that uses certainty techniques to solve problems. There are several  techniques  that  can  be  used  to  solve  the  problem  of  uncertainty,  including  the  certainty  factor  method  and  the mathematical  theory  of  Dempster  Shafer.  Both  methods  and  techniques  can  be  applied  to  solve  expert  system  problems. However, each method has advantages and disadvantages in determining the diagnosis. In the expert system, there are 2 values used  for  the  diagnosis  process,  including  the  expert  value  taken  from  the  expert hypothesis  and  the  user  value or  evidence which  is  the  value  obtained  based  on  the  facts  of  an  event.  Dempster  Shafer  theory  can  only  use  the  evidence  value  in determining the density value, while the certainty factor method can use evidence and hypothesis values. Thus, the combination made to overcome the weakness of one method by using the advantages of the other method is expected to produce a better certainty value.
Keywords : Combine; Certainty Factor; Dempster Shafer

## 1. PENDAHULUAN
Kecerdasan  Buatan  saat  ini  menjadi  bidang  dari  ilmu  komputer  yang  pengembangannya  sangat  tinggi.  Hal  ini dapat  dilihat  dari  semakin  banyak  pengembangan software dan hardware yang  mengimplementasikan  teknik kecerdasan buatan[1].  Teknik  kecerdasan  buatan bertujuan membantu  mempermudah menyelesaikan  pekerjaan manusia dengan membangun basis pengetahuan di dalam komputer agar komputer dapat bekerja menggantikan manusia. Salah satu teknik kecerdasan buatan yang saat ini sering diangkat menjadi judul penelitian adalah sistem pakar[2].Sistem  pakar  atau expert  system sering  diangkat  menjadi  judul  penelitian  dalam  bidang  informatika karena masih banyak permasalahan kepakaran yang sangat bergantung dengan manusia meskipun saat ini sistem pakar sudah banyak dikembangkan untuk berbagai bidang antara lain; bidang kesehatan, elektonik, otomotif dan banyak bidang lainnya. Sistem pakar bertujuan agar komputer dapat digunakan untuk membantu menyelesaikan pekerjaan seorang pakar atau dengan kata lain komputer dapat menyelesaikan masalah kepakaran[3].
Penyelesaian masalah sistem pakar sangat berkaitan erat dengan nilai kepastian atau probabilitas, sehingga penyelesaian masalah sistem pakar dilakukan dengan menggunakan metode ataupun teknik yang berkaitan dengan masalah  kepastian  ataupun  probabilitas.  Ada  banyak  metode  atau  teknik  penyelesaian  masalah  kepastian  atau probabilitas  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  sistem  pakar  antara  lain;  Certainty  Factor, Teorema Bayes, Dempster Shafer, Genetic Probability dan lain sebagainya[4].
Dempster  Shafer  merupakan  salah  satu  teknik  penyelesaian  kepastian  atau  probablitas  yang  dapat digunakan untuk penyelesaian sistem pakar. Dempster Shafer pada awalnya digunakan untuk model probabilitas atau  ketidakpastian  dimana  range  atau  nilai  probabilitas  sebagai  probabilitas  tunggal  sehingga  dapat  dikatakan teori Dempster-Shafer adalah teori matematika dengan konsep evidence. Teori Dempster Shafer menujukan cara untuk  mengkombinasikan  evidence  dari  beberapa  sumber  dan  menghasilkan  tingkat  kepercayaan  dari  semua evidence yang tersedia[5]. Namun dalam pengimplementasian dalam sistem pakar, teori ini tidak melihat pengaruh dari  nilai  pakar  atau  nilai  yang  dihasilkan  dari  pengetahuan  pakar  yang  seharusnya  sangat  berpengaruh  untuk menentukan hasil diagnosa. Untuk itu perlu adanya modifikasi khusus untuk menentukan nilai densitas dengan melihat keterkaitan antara nilai evidence dan nilai pakar.  Oleh karena itu untuk memberikan pengaruh nilai pakar terhadap nilai densitas maka akan digunakan metode Certainty Factor
Certainty Factor merupakan salah satu metode penyelesaian yang sering digunakan dalam sistem pakar. Certainty factor memiliki penyelesaian dengan tiga jenis premis yaitu; premis tunggal, premis majemuk dan premis

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 85 − 90 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1252
kombinasi[3]. Premis tersebut dihasilkan dengan memberikan pengaruh nilai pakar terhadap nilai user. Dengan demikian  penelitian  ini  akan  melakukan  kombinasi  metode  certainty  factor  dan  dempster  shafer  untuk mempermudah penyelesaian masalah sistem pakar.
Uraian Permasalahan diatas dapat dirumuskan masalah sebagai berikut :Bagaimana pengaruh nilai evidence terhadap hasil diagnosa dengan probabilitas tunggal dan  bagaimana melakukan kombinasi metode certainty factor dengan metode Dempster Shafer. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan  kombinasi metode Certainty Factor dan  Metode  Dempster  Shafer  untuk  penyelesaian  masalah  sistem  pakar.  Kombinasi  dilakukan  dengan  tujuan menyempurnakan  hasil  diagnosa  dengan  metode  tersebut  dengan  mengatasi  kelemahan  dari  salah  satu  metode dengan menggunakan kelebihan dari metode lainya. Dengan demikian diharapkan nilai diagnosa yang dihasilkan dapat lebih tepat.
Mafaat yang diharapkan akan dapat dihasilkan dari penelitian ini antara lain: Hasil kombinasi metode dapat diimplementasikan  dalam  menyelesaikan  masalah  sistem  pakar  dengan  hasil  diagnosa  yang  lebih  baik.  Teknik pengkombinasian  yang  terdapat  dalam  penelitian  ini  dapat  di  kembangkan  untuk  melakukan  kombinasi  antara metode lainnya dengan tujuan agar menemukan suatu teknik baru untuk menyelesaikan masalah ketidak pastian dalam sistem pakar dengan hasil yang lebih baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada metodologi penelitian dijabarkan tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian . Metodologi penelitian terdiri dari beberapa tahapan yang terkait secara sistematis. Tahapan ini diperlukan untuk mempermudah dalam melakukan  penelitian.  Sebelum  membuat  kerangka  penelitian,  penulis  terlebih  dahulu  menganalisa  topik  yang akan diteliti.
Tahapan penelitian diawali dengan penentuan tempat dan waktu pelaksanaan dan  tahap persiapan yang meliputi analisa masalah, pengumpulan data, perancangan sistem, pembangunan sistem dan pengujian sistem serta tahapan penulisan laporan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian diawali dengan penentuan tempat dan waktu pelaksanaan dan  tahap persiapan yang meliputi analisa masalah, pengumpulan data, perancangan sistem, pembangunan sistem dan pengujian sistem serta tahapan penulisan laporan.
a. Identifikasi Masalah, tahap ini merupakan tahap awal yang umumnya dilakukan oleh peneliti untuk melakukan pengidentifikasian  masalah  yang  menjadi  topik  penelitian.  Dalam  tahap  ini  masalah  akan  dikenali  yang kemudian akan menghasilkan dalam perumusan masalah dan juga ruang lingkup masalah dari penelitian ini. Permasalahan yang telah dirumuskan akan diselesaikan pada tahap berikutnya.
Mulai Tahap 1 Identifikasi Masalah Tahap 2 Study Literatur -Buku -Jurnal

## Tahap 3
Kombinasi Metode Certainty Factor dan Metode Dempster Shafer
- Menemukan kelemahan dan kelebihan masing- masing metode : Premis tunggal pada metode Dempster Shafer tidak melihat pengaruh probabilitas dari nilai evidence
- Mengkombinasikan metode dengan mengatasi kelemahan metode dengan kelebihan dari metode lainya : Menyelesaikan premis tunggal dengan metode Certainty Factor dan premis Majemuk dengan menggunakan metode Dempster Shafer

## Tahap 4
Pengujian dan penarikan kesimpulan Tahap 5 Dokumentasi Selesai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 85 − 90 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1252
b. Pengumpulan data yang dilakukan dalam pelaksanaan penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan sumber teori atau pustaka berupa artikel ilmiah dari penelitian terkait serta buku dengan judul yang berkaitan dengan penelitian ini.
c. Analisa  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  adalah  dengan  menemukan  kelemahahan  ataupun  kelebihan  dari masing-masing metode untuk berikutnya akan menjadi pembahasan bagaimana melakukan kombinasi kedua metode  dimana  kombinasi  dilakukan  untuk  mengatasi  kelemahan  metode  dempster  shafer  dengan menggunakan kelebihan yang dimiliki metode certainty factor.
d. Tahap pengujian dilakukan dengan melakukan perhitungan lanjut dengan menerapkan solusi terhadap contoh kasus yang berbeda dengan tujuan agar penulis dapat melaukan penarikan kesimpulan dari hasil kombinasi
e. Dokumentasi  perlu  dilakukan  agar  hasil  penelitian  dapat  terangkum  dengan  baik  dalam  bentuk  laporan penelitian yang berikutnya dapat dipublikasikan

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan  teknik  kecerdasan buatan, dimana sistem pakar menyimpan pengetahuan atau kepakaran dari pakar yang merupakan manusia ke dalam komputer hingga memungkinkan pengguna berkonsultasi seperti dengan pakar manusia[6]. Program yang digunakan untuk konsultasi tersebut mencoba  menirukan cara atau proses penalaran  dari  seorang  pakar  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  rumit.  Sistem  pakar  saat  ini  dapat  dikatakan sebagai aplikasi  atau  sistem kecerdasan  buatan  yang  cukup  banyak  dikembangkan  dan  banyak  digunakan. Kecerdasan buatan memiliki dua (2) bagian utama yang dibutuhkan antara lain basis pengetahuan ( Knowledge Base) dan mesin  inferensi  ( Inference  Engine) .  Salah  satu  lingkup  utama  dari  kecerdasan  buatan  adalah  sistem pakar,  dimana  dalam  sistem  pakar  terdapat  tiga  bagian  utama  antara  lain;  basis  pengetahuan ( Knowledge Base) dan memori kerja ( Working Memory) yang diolah dalam mesin inferensi ( Inference Engine) sehingga dapat menghasilkan penyelesaian masalah[7].
a. Metode Dempster Shafer
Teori  Dempster-Shafer  untuk  pertama  kali  dikenalkan  oleh  Arthur  P.  Dempster,  dengan  melakukan percobaan  model uncertainty (ketidakpastian)  dengan  range  probabilitas  daripada  sebagai  probabilitas tunggal. selanjutnya pada tahun 1976 Glenn Shafer melakukan publikasi teori Dempster  pada sebuah buku dengan berjudul Mathematical Theory Of Evident[5]. Dempster- Shafer merupakan teori matematika untuk pembuktian  dengan  dasar  belief  functions  (fungsi  kepercayaan)  dan  plausible  reasoning  (pemikiran  yang masuk  akal),  yang digunakan  untuk  melakukan  kombinasi potongan  informasi  yang  terpisah  (fakta/bukti) untuk mengkalkulasikan setiap kemungkinan dari suatu peristiwa. Teori ini dapat menunjukkan bagaimana cara pemberian bobot keyakinan sesuai fakta yang dikumpulkan. Teori ini juga dapat memberikan perbedaan ketidakpastian dengan ketidaktahuan. Teori Dempster Shafer memiliki karakteristik yang secara intuitif dapat dikatakan sesuai dengan cara berpikir seorang pakar, tentunya dengan dasar matematika yang kuat . Untuk mengatasi evidence dengan jumlah yang lebih dari satu maka digunakan aturan yang lebih dikenal dengan Dempster ’ s Rule of Combination  sebagai berikut[6]:
(1)
Dimana : m : densitas X,Y : himpunan densitas
Z
: kombinasi densitas
b. Certainty  Factor  (CF)  adalah  metode  yang  diusulkan  oleh  Shortliffe  dan  Buchanan  pada  1975  untuk mengakomodasi  masalah  ketidakpastian  pemikiran  (inexact  reasoning)  seorang  pakar.  Seorang  pakar misalkan  seorang  dokter  sering  menganalisis  informasi  dengan  kata “ mungkin “ , “ kemungkinan  besar “ , “ hampir pasti ” . Oleh sebab itu metode Certainty Factor dapat mendefenisikan tingkat keyakinan seorang pakar terhadap suatu permasalahan[8].
Certainty factor memiliki aturan premis yang terbagi dalam 3 jenis antara lain[9] :
1. Certainty Factor dengan premis tunggal (satu premis)
CF[h,e] = CF[e] * CF[h] = CF[user] * CF[pakar] (2) Dimana :
CF[e] : nilai evidence / fakta dari suatu peristiwa
CF[h]: nilai hipotesa / pengetahuan Pakar
2. Certainty Factor dengan premis majemuk (lebih dari satu premis).
CF[A^B] = Min(CF[a], CF[b]) * CF[h] (3) CF[AvB] = Max(CF[a], CF[b]) * CF[h] (4)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 85 − 90 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1252
Dimana : Min(CF[a], CF[b]) : nilai evidence terendah antara premis a dan premis b Min(CF[a], CF[b]) : nilai evidence tertinggi antara premis a dan premis b
3. Certainty Factor dengan premis kombinasi.
CFcombine[CF1, CF2] = CF1 + CF2 * (1 - CF1) (5)
Dimana : CF1 : hasil kali nilai evidence 1 dengan nilai hipotesa 1 atau CF[h,e]1 CF2 : hasil kali nilai evidence 2 dengan nilai hipotesa 2 atau CF[h,e]2

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Penyelesaian  sistem  pakar  menggunakan  metode  Dempster  Shafer  memiliki  langkah  yang  berbeda  dengan penyelesaian menggunakan metode Certainty Factor. Penyelesaian sistem pakar dengan menggunakan Dempster Shafer tidak memperhatikan nilai evidence sedangkan penyelesaian sistem pakar dengan metode certainty factor memakai nilai evidence pada tahap premis tunggal dan juga premis kombinasi.
Pada penelitian ini penerapan kombinasi dilakukan terhadap data yang diambil dari penelitian yang sudah ada.  Kombinasi  yang  akan  dilakukan  adalah  membentuk  premis  tunggal  dengan  memberikan  pengaruh  nilai evidence  terhadap  nilai  densitas  sebelum  dilakukan    pengkombinasian.  Premis  tunggal  akan  dibentuk  dengan menggunakan metode Certainty Factor dan untuk premis kombinasi akan diselesaikan dengan metode dempster shafer.
Pada contoh berikut ini, diasumsikan bahwa gejala yang diambil merupakan gejala dari seorang user yang diinputkan  kedalam  sistem  pakar.  Berikut  adalah  gejala  yang  sudah  dipilih  serta  kode-  kode  penyakit  yang berhubungan dengan gejala yang dipilih. Penyakit disimbolkan dengan P diikuti dengan urutan penyakitnya. a. Gejala 1: Sudah disiplin, mendukung penyakit P1, P2, P3 b. Gejala 2: Pemalu dan sulit bersosialisasiP1, P3
c. Gejala 3: Suka merebut mainan orang lain, mendukung penyakit P3
d. Gejala 4: Suka menantang dan Pembangkang, mendukung \ penyakit P3

## 3.1.1 Pembentukan Premis Tunggal
Nilai densitas (m) awal terdiri dari belief dan plausibility dari metode dempster shafer akan diberikan pengaruh dengan  nilai  evidence  dengan  menggunakan  metode  Certainty  Factor.  Berdasarkan  relasi  antara  gejala  dengan penyakit serta nilai densitas gejala untuk mendeteksi perilaku ADHD maka diperoleh:
G 1 { P1, P2, P3} = 0,30 selanjutnya akan disebut dengan nilai Pakar, untuk nilai user densitas 1 diasumsikan = 0,4 maka premis tunggal dapat dirumuskan dengan:
CF[h,e] = CF[e] * CF[h] = CF[user] * CF[pakar] CF [h,e] = 0,30 * 0,4 CF [h,e] = 0,12 G 2 { P1, P3 } = 0,60 selanjutnya akan disebut dengan nilai Pakar, untuk nilai user densitas 1 diasumsikan = 0,4 maka premis tunggal dapat dirumuskan dengan:
CF[h,e] = CF[e] * CF[h] CF [h,e] = 0,60 * 0,4 CF [h,e] = 0,24 G 3 { P3 } = 0,40 elanjutnya akan disebut dengan nilai Pakar, untuk nilai user densitas 1 diasumsikan = 0,8 maka premis tunggal dapat dirumuskan dengan:
CF[h,e] = CF[e] * CF[h] CF [h,e] = 0,40 * 0,8 CF [h,e] = 0,32 G 4 { P3 } = 0,90 elanjutnya akan disebut dengan nilai Pakar, untuk nilai user densitas 1 diasumsikan = 0,4 maka premis tunggal dapat dirumuskan dengan:
CF[h,e] = CF[e] * CF[h] CF [h,e] = 0,90 * 0,4 CF [h,e] = 0,36 Selanjutnya  merujuk  pada  rumus  1  sehingga  diperoleh  nilai plausibility m 2 {θ},  Sesuai  penentuan  nilai densitas awal yaitu gejala 1 dan 2, maka akan diperoleh densitas awal yang sudah menjadi premis tunggal sesuai dengan gejala- gejala yang dipilih dan nilai dari evidence berikutnya yang dapat dilihat pada Tabel 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 85 − 90 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1252
Tabel 1. Penentuan densitas (m) awal
No. Gejala Penyakit Densitas (m) / Premis Tunggal Belief Plausibility 1 Sudah disiplin P1,P2,P3 0,12 0,88 2 pemalu dan sulit bersosialisasi P1,P3 0,24 0,76 3 Suka merebut mainan orang lain P3 0,32 0,68 4 Suka menantang dan Pembangkang P3 0,36 0,64
3.1.2 Menentukan Nilai Densitas (m) Baru
Berdasarkan tabel 1 dan merujuk pada rumus 1 sehingga nilai densitas (m) baru dapat dihitung dengan membentuk tabel aturan kombinasi. Berikutnya kombinasi yang akan dihasilkan dapat digunakan pada saat menunjukkan adanya gejala baru.
Tabel 2. kombinasi densitas (m) awal Densitas 1 Densitas 2 {P1,P2,P3}              θ {0,12}                    {0,88} {P1,P3} {0,24} {P1,P3}                  {P1,P3} {0,028}                     {0,21} θ {0,76} {P1,P2,P3}               θ {0,09}                      {0,66}
Merujuk pada rumus m =  θ m1 X .m 2(Y) belum ada maka nilainya adalah 0, sehingga dapat dihitung: a. m 3 { P1, P3} = (0,028 + 0,21) / 1 - 0 = 0,238 b. m 3 {P1, P2, P3} =  0,09 / 1 - 0 = 0,09 c. m 3 {θ} = 0,66 / 1 – 0 = 0,66 Gejala3: Suka merebut mainan orang lain Berdasarkan  tabel 1 relasi antara gejala dengan penyakit serta nilai densitas gejala terhadap penyakit maka diperoleh:
m 4 {P3} = 0,32 Selanjutnya merujuk pada rumus 1 sehingga diperoleh nilai plausibility m 4 {θ}
Tabel 3. kombinasi densitas 3 dan densitas 4 Densitas 4 Densitas 3 {P3} 0,32 θ 0,68 {P1,P3} 0,238 {P3} 0,076 {P1,P3} 0,16 {P1,P2,P3} 0,09 {P3} 0,028 {P1,P2,P3} 0,06
Merujuk pada rumus 1, θ m1 X .m 2(Y) belum ada maka nilainya adalah 0, sehingga dapat dihitung: a. m 5 {P3} = (0,076 + 0,028 + 0,21) / 1 – 0 = 0,314 b. m 5 {P1, P3} = 0,16 /1 – 0 = 0,16 c. m 5 P1,P2,P3} = 0,06 / 1 - 0 = 0,06 d. m 5 { θ } = 0,44 / 1 – 0 = 0,44 Gejala 4: Suka menantang dan Pembangkang Berdasarkan  tabel 1relasi antara gejala dengan penyakit serta nilai densitas gejala terhadap penyakit maka   diperoleh: m 6 {P3} = 0,36
Selanjutnya merujuk pada rumus 1sehingga diperoleh nilai plausibility m6 {θ}
Tabel 4. kombinasi densitas 5 dan densitas 6 Densitas 6 Densitas 5 {P3} 0,36 θ 0,64 {P3} 0,314 {P3} 0,113 {P3} 0,20 {P1,P3} 0,16 {P3} 0,057 {P1,P3} 0,102 {P1,P2,P3} 0,06 {P3} 0,021 {P1,P2,P3} 0,038

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 85 − 90 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1252
Merujuk pada rumus 2.2, θ m1 X .m 2(Y) belum ada maka nilainya adalah 0, sehingga dapat dihitung: a. m 7 {P3} = (0,113 + 0,057 + 0,021 + 0,15) / 1 – 0 = 0,341 b. m 5 {P1, P3} = 0,102 /1 – 0 = 0,102 c. m 5 P1,P2,P3} = 0,038 / 1 - 0 = 0,06 d. m 5 { θ } = 0,28 / 1 – 0 = 0,28
Selanjutnya merujuk pada rumus 1 sehingga diperoleh nilai plausibility m 6 { θ}
Berdasarkan langkah- langkah diatas untuk menentukan densitas (m) baru berdasarkan gejala baru maka  dapat disimpulkan pada Tabel 5 kesimpulan dalam menentukan densitas (m).
Tabel 5. Densitas Akhir No Nilai Densitas (m) Densitas (m) Nilai 7 m 7 {P3} m 7 {P1, P3} m 7 {P1, P2, P3} m 7 {θ} 0,341 0,102 0,06 0,028
Pada  tabel  5  menampilkan  bagaimana  proses  aturan  kombinasi  awal  sampai  aturan  kombinasi  terakhir berdasarkan  gejala  yang  dipilih,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  densitas  yang  paling  kuat  adalah  P3 ( Impulsif ) dengan nilai densitasnya yaitu 0,341 (0,341 x 100% = 34, %)

## 4. KESIMPULAN
Setelah penyelesaian bab analisa maka kesimpulan yang dapat ditarik dari penelitian ini antara lain adalah Metode Certainty Factor dan Metode Dempster Shafer memiliki kesamaan langkah untuk menentukan hasil diagnosa yaitu menentukan  premis  tunggal  atau  densitas  awal  dan  selanjutnya  melakukan  kombinasi  premis  atau  kombinasi densitas. Kombinasi metode Certainty Factor dan Dempster Shafer dapat dilakukan dengan memberikan pengaruh nilai evidence untuk membentuk premis tunggal dengan pembentukan densitas awal . Kombinasi metode Certainty Factor dan Dempster Shafer menghasilkan nilai diagnosa yang diambil dari premis kombinasi terakhir

## REFERENCES
[1] D. T. Yuwono, A. Fadlil, M. T. Informatika, U. Ahmad, and D. Yogyakarta, “PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR,” vol. 04, no. 02, pp. 136–145, 2017.
[2] D. Saputra, D. Purwaningtias, and W. Irmayani, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Mesin Sepeda Motor Matic Berbasis Web Menggunakan Certainty Factor,” Indones. J. Netw. Secur. , 2018.
[3] N. A. Hasibuan, K. Yusmiarti, F. T. Waruwu, and R. Rahim, “Expert systems with genetics probability,” Int. J. Res. Sci. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 112–116, 2017.
[4] S. D. Taksiah, N. A. Hasibuan, I. Saputra, and Fadlina, “Sistem pakar diagnosa bayi terlahir cacat dengan menggunakan teorema bayes,” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 2, pp. 38–41, 2017.
[5] G. Shafer, “A Mathematical Theory of Evidence turns 40,” Int. J. Approx. Reason. , 2016, doi: 10.1016/j.ijar.2016.07.009.
[6] R.  Hamidi,  H.  Anra,  and  H.  S.  Pratiwi,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pakar  Dengan  Metode  Certainty  Factor  dan Metode Dempster-Shafer Pada Penyakit Kelinci,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , 2017.
[7] M. ko. Kusrini, “‘Sistem Pakar Teori dan Aplikasi,’” Andi , 2006.
[8] A.  H.  Aji,  M.  T.  Furqon,  and  A.  W.  Widodo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ibu  Hamil  Menggunakan  Metode Certainty Factor ( CF ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , 2018.
[9] R. R. Fanny, N. A. Hasibuan, and E. Buulolo, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Asidosis Tubulus Renalis Menggunakan Metode Certainty  Factor  Dengan Penulusuran Forward Chaining,” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 13–16, 2017.
Densitas 6 Densitas 5 {P3} 0,36 θ 0,64 θ 0,44 {P3} 0,15 θ 0,28