## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics

## Analisis Perbandingan Metode Dempster Shafer dan Certainty Factor dalam Mendeteksi Penyakit Anemia
1 Umniy Salamah, 2 Richi Ramadhan
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia
1 umniy.salamah@mercubuana.ac.id ; 2 41518110163@student.mercubuana.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-05-17 Revised, 2023-05-23 Accepted, 2023-06-07 Anemia merupakan  salah  satu  penyakit gangguan  gizi  yang masih  sering  di temukan  di  Indonesia.  Survei  kesehatan  mendapatkan  bahwa  sekitar  57% remaja  perempuan  Indonesia  berusia  10-14  tahun  dan  39,5%  perempuan berusia  15  tahun  ke  atas  masih  menderita  anemia.  Tingginya  kasus  anemia dapat  dicegah  dengan  memeberikan  layanan  informasi  kepada  masyarakat tentang melakukan pencegahan dan pengobatan bagi pasien anemia. Layanan ini  dapat  berbentuk  sistem  pakar  yang  dapat  memberikan    diagnose  awal penyakit  anemia  bagi  pengguna.  Tujuan  mengembangkan  sistem  pakar dengan menggunakan metode Dempster-Shafer dan Certainty Factor. Sistem dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL. Dari hasil keseluruhan eksperimen yang telah dilakukan dari beberapa gejala yang dirasakan pasien yaitu G01, G02, G03, G04, G10, G16, G17, G18 maka metode Dempster-Shafer mendeteksi bahwa gejala yang dialami yang dialami pasien dengan nilai tertinggi 0,99952 atau 99,952% pada kombinasi penyakit P04  bahwa kemungkinan besar mengalami penyakit Anemia Sel Sabit (P05), sedangkan  metode  Certainty  Factor  mendeteksi  bahwa  pasies  mengalami penyakit  P01  (Anemia  Defisiensi  B12  dan  Folat)  dengan  nilai  CF  =
0,99570652 atau 99,57065197% tingkat kepastian "Kermungkinan Besar".
Kata Kunci: Anemia Certainty Factor
Dempster-Shafer Sistem Pakar

## ABSTRACT
Keywords: postharvest agricultural_waste agricultural socialization motion_graphic Anemia  is  one  of  the  nutritional  disorders  that  are  still  often  found  in Indonesia.  The  Health  Survey  found  that  around  57%  of  Indonesian adolescent  girls  aged  10-14  years  and  39.5%  of  women  aged  15  years  and over still suffer from anemia. The high cases of anemia can be prevented by providing information services to the public about prevention and treatment for  anemia  patients.  This  service can take the form of  an  expert  system that can provide users with an early diagnosis of anemia—the goal of developing an expert system using the Dempster-Shafer method and the Certainty Factor. The system is built using PHP programming language and MySQL database. From  the  overall  results  of  experiments  that  have  been  carried  out  from several  symptoms  felt  by  patients,  namely  G01,  G02,  G03,  G04,  G10,  G16, G17,  and  G18,  the  Dempster-Shafer  method  detects  that  the  symptoms experienced by patients with the highest value of 0.99952 or 99.952% in the combination  of  P04  disease  that  are  most  likely  to  experience  sickle  cell anemia (P05). In contrast, the Certainty Factor method detects that patients have P01 disease (B12 and Folate Deficiency Anemia) with a value of CF = 0.99570652 or 99.57065197% "High Probability" certainty.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Umniy Salamah Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Email: umniy.salamah@mercubuana.ac.id

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  aktivitas  manusia,  meskipun  demikian banyak orang yang jarang bahkan tidak memperhatikan kesehatan tubuhnya sendiri, sehingga penyakit akan mudah  datang  tanpa  disadari  sehingga  sering  terlambat  untuk  melakukan  diagnosa  terhadap  penyakit  yang diderita. Dari sekian banyaknya penyakit, salah satu yang sering terlambat untuk melakukan diagnose adalah penyakit anemia, anemia merupakan penyakit yang dianggap biasa oleh masyarakat [1].
Anemia  merupakan  salah  satu  penyakit  gangguan  gizi  yang  masih  sering  di  temukan  di  Indonesia.  Survei Kesehatan Rumah Tangga menemukan bahwa sekitar 57% remaja perempuan Indonesia berusia 10-14 tahun dan 39,5% perempuan berusia 15 tahun ke atas masih menderita anemia. Angka survei tersebut menunjukkan bahwa  para  perempuan  masih  rentan  terserang  anemia  sehingga  diperlukan  kewaspadaan  yang  ekstra.  Dan hasil  Sensus  Penduduk  tahun  2010  menunjukkan  bahwa  63,4  juta  dari  jumlah  penduduk  Indonesia  adalah remaja yang terdiri dari remaja putri sebanyak 31,2 juta jiwa (49,30%). Menurut WHO, prevalensi anemia di dunia  berkisar antara  40-88%   dengan  angka  kejadian  anemia  pada  remaja  putri  terutama  di  negara-negara berkembang mencapai 53,7% [2].
Dari  tingginya  kasus  penderita  anemia,  peneliti  bertujuan  untuk  membantu  masyarakat  dalam  melakukan pencegahan dan pengobatan bagi pasien dengan memberikan informasi terkait gejala-gejala penyakit anemia, sehingga  peneliti  akan  membuat  sistem  pakar  yang  dapat  mendiagnosa  penyakit  anemia.  Sistem  pakar merupakan  sistem  berbasis  komputer  yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik  penalaran  dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu. Tujuan mengembangkan  sistem  pakar  sebenarnya  bukan  untuk  menggantikan  peran  manusia,  tetapi  untuk mengalihkan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem, sehingga dapat digunakan oleh orang banyak dan tidak terbatas oleh waktu [3][16]-[21].
Penelitian  terkait  yang  dilakukan  oleh  [4],  membahas  terkait  perbandingan  dua  metode  untuk  mengetahui metode  terbaik  dalam  sistem  pakar  diagnosis  gangguan  depresi pasca  melahirkan,  dengan  cara  menghitung nilai  gejala  sehingga  menghasilkan  nilai  CF  pada  metode Certainty  Factor dan  nilai  densitas  pada  metode Dempster  Shafer .  Hasil  penelitian  membuktikan  bahwa  metode Certainty  Factor lebih  baik  di  bandingkan metode Dempster Shafer dengan nilai perbandingan 90% yang dihasilkan oleh Certainty Factor dan 70% yang dihasilkan oleh Dempster Shafer , sehingga penerapan perhitungan yang tepat untuk aplikasi sistem pakar yang dibangun  yaitu  metode Certainty  Factor dalam  membantu  pendiagnosaan  awal  gangguan  depresi  pasca melahirkan dengan berbasis website. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh [5], membahas mengenai diagnosa penderita  demensia  menggunakan Dempster-Shafer dengan Certainty  Factor ,  sehingga  menghasilkan  nilai akhir sebesar 56% menggunakan metode Certainty Factor , sedangkan menggunakan metode Dempster-Shafer sebesar 54,5%.
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan maka peneliti ingin membangun sebuah sistem pakar yang dapat  melakukan  deteksi  pada  penyakit  anemia,  dimana  pada  penelitian  penelitian  ini  akan  melakkan perbandingan terhadap metode Dempster-Shafer dan Certainty Factor dikarenakan metode dempster-shafer memiliki kelebihan kalau metode ini hanya memiliki nilai kepercayaan dan tidak memiliki nilai ketidak pastian [6], sedangkan metode Certainty Factor memiliki kelebihan dimana, metode ini cocok digunakan dalam sistem pakar  untuk  mengukur  sesuatu  apakah  pasti  atau  tidak  pasti  dalam  mendiagnosis  sebuah  penyakit  [7]. Diharapkan penelitian ini dapat mengetahui metode terbaik dalam sistem pakar diagnosis anemia serta dapat membantu  masyarakat  mendapatkan  informasi  tentang  penyakit  anemia  dan  mengetahui  bagaimana  cara melakukan penanganannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini sistem pakar yang dibangun menggunakan metode Dempster Shafer dan Certainty Factor untuk  melakukan  deteksi  penyakit  anemia.  Adapun  tahapan-tahapan  yang  digunakan  untuk  melakukan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Gambar. 1 Tahapan Eksperimen
Berdasarkan Gambar 1 maka dapat dijelaskan sebagai berikut 1) Melakukan input data gejala yang dialami oleh  pengguna.  2)  Melakukan  diagnosa  penyakit  anemia  menggunakan  sistem  pakar  dengan  menggunakan algoritma Dempster  Shafer  dan  Certainty  Factor. Metode Dempster Shafer merupakan  sebuah metode  yag menunjukan suatu representasi, kombinasi dan propogasi ketidakkonsitenan, serta memiliki suatu karakteristik secara  instutitif  hal  tersebuat  sesuai  dengan  cara  berpikirnya  seorang  pakar,  tetapi  memiliki  dasar-dasar matematika yang kuat. Adapun tahapan dari algoritma Dempster Shafer dapat dilihat pada Gambar 2 berikut ini.

## Gambar 2  Flowchart Algoritma Dempster Shafer

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Dempster Shafer dan Certainty Factor diterapkan untuk melakukan deteksi penyakit anemia dengan data rule yang digunakan adalah seperti pada Tabel 1 berikut ini.
TABEL I D ATA R ULE
No Kode Kode Penyakit P01 P02 P03 P04 P05 1 G01 √  √ 
√  √  √  2 G02 √  √   √   3 G03 √    √  

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 168~176 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
4 G04 √  √   √   5 G05 √   √    6 G06 √      7 G07 √      8 G08 √     √  9 G09   √    10 G10   √  √   11 G11 √      12 G12 √  √     13 G13  √     14 G14   √    15 G15    √   16 G16    √   17 G17    √   18 G18    √   19 G19     √  20 G20     √  21 G21     √  22 G22     √  23 G23     √  24 G24     √ 
Input data dilakukan oleh pasien yang akan berkonsultasi sesuai dengan gejala yang dideritanya. User akan Konsultasi Gejala dengan Nilai Densitas berikut berasal dari nilai pakar. Contoh Nilai Plausability pada G01 diperoleh dari dengan rumus Plausability:
𝑃𝐼(𝑠) = 1 − 𝐵𝑒𝑙(−𝑠) (1) Keterangan: 𝑃𝐼 : Plausibility 𝐵𝑒𝑙
: Belief
𝑃𝐼(𝑠) = 1 − 0,8 𝑃𝐼(𝑠) = 0,2
Kemudian dilakukan penentukan nilai kombinasi dapat menggunakan persamaan berikut:
𝑚3(𝑧) = ∑ 𝑥Ո𝑦 = 𝑧𝑚1(𝑥)𝑚2(𝑦) 1 − ∑ 𝑥Ո𝑦 = 0𝑚1(𝑥)𝑚2(𝑦) (2) Keterangan: 𝑚1(𝑥)
: mass function dari evidence X
𝑚2(𝑦)
: mass function dari evidence Y 𝑚3(𝑧)
: mass function dari evidence Z 𝑋 ∩ 𝑌 : 𝑍 𝑚 1 𝑋 . 𝑚 2 𝑌 adalah jumlah konflik evidence
Misal  Kombinasi  untuk  P04,  Pada  Penyakit  P04  terdiri  dari  gejala  G01,  G02,  G03,  G04,  G10,  G15, G16, G17, G18. Berikut Kombinasi untuk G01 dan G02 seperti yang terlihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
TABEL II K OMBINASI P ERTAMA G01 DAN G02 PADA P04
Kombinasi Pertama (G01 dan G02) M2 (P01, P02, P04) M3 (ø) 0,5 0,5 M1 (P01, P02, P03, P04, P05) P01, P02, P04 P01, P02, P03, P04, P05 0,8 0,4 0,4 M1 (ø) P01, P02, P04 ø 0,2 0,1 0,1

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 168~176 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
TABEL III K OMBINASI P ERTAMA G01 DAN G02 PADA P04 M3 P01, P02, P03, P04, P05 0,4 M3 P01, P02, P04 0,5 M3 ø 0,1
Dari pengujian kombinasi diatas yang dialami pasien dengan nilai tertinggi 0,99952 atau 99,952% pada kombinasi penyakit P04 bahwa kemungkinan besar mengalami penyakit Anemia Sel Sabit (P05) [8].
TABEL IV O UTPUT N ILAI K OMBINASI No Kode Penyakit Nama Penyakit Hasil Kombinasi 1 P01 Anemia Defisiensi B12 dan Folat 0,9973495 2 P02 Anemia Defisiensi Besi 0,5784 3 P03 Anemia Hemolitik 0,3725 4 P04 Anemia Aplastik 0,99577 5 P05 Anemia Sel Sabit 0,99952
Algoritma Certainty Factor merupakan  sebuah  perhitungan  tingkat  kepastian  terhadap kesimpulan yang diperoleh dan dihitung berdasarkan nilai probabilitas penyakit karena adanya evident gejala. Adapun tahapan dari algoritma Certainty Factor adalah sebagai berikut.
Gambar 3 Flowchart Algoritma Certainty Factor
Untuk menghitung Nilai Certainty Factor Setiap Gejala dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐶𝐹𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 𝐶𝐹[𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟] ∗ 𝐶𝐹[𝑢𝑠𝑒𝑟] (3)
Adapun hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Tabel V Data Inputan User No Kode Nama Gejala Nilai User Nilai Pakar CF 1 G01 Kelelahan dan kekurangan energi 0,6 0,8 0,48 2 G02 Sesak napas 0,4 0,5 0,2 3 G03 Sakit kepala atau pusing 0,4 0,5 0,2 4 G04 Kulit pucat atau kekuningan 0,8 0,7 0,56 5 G05 Detak jantung tidak teratur 0,8 0,7 0,56 6 G06 Penurunan berat badan 0,6 0,7 0,42 7 G07 Kesemutan pada tangan dan kaki 0,4 0,8 0,32 8 G08 Linglung atau mudah lupa 0,6 0,6 0,36 9 G09 Memiliki penyakit turunan 0,4 0,5 0,2

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 168~176 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
10 G10 Pernah mengalami pendarahan 0,8 0,7 0,56 11 G11 Gangguan pencernaan 0,8 0,5 0,4 12 G12 Mengkonsumsi obat-obatan 0,8 0,7 0,56 13 G13 Kekurangan makanan zat besi 0,6 0,6 0,36 14 G14 Tubuh terasa nyeri 0,4 0,5 0,2 15 G15 Dada terasa nyeri 0,2 0,7 0,14 16 G16 Luka memar yang tidak diketahui 0,4 0,6 0,24 17 G17 Mimisan atau gusi berdarah 0,6 0,8 0,48 18 G18 Lemas 0,8 0,5 0,4 19 G19 Pembengkakan 0,6 0,5 0,3 20 G20 Perut terasa nyeri 0,8 0,7 0,56 21 G21 Persendian dan tulang 0,4 0,6 0,24 22 G22 Badan panas dingin 0,8 0,8 0,64 23 G23 Mati rasa pada salah satu anggota tubuh 0,4 0,8 0,32 24 G24 Pandangan tertanggu 0,6 0,8 0,48
Menghitung Kombinasi Certainty Factor (CF Combine ) dengan rumus:
CFcombine = CFold + CFgejala ∗ (1 − CFold) (4)
Menghitung nilai Kombinasi berdasarkan data rule di atas. Misalnya Kombinasi 1 CF untuk Penyakit 1 yang meliputi gejala G01 dan G02:
CF(R1, R2) = CF(R1) + (CF(R2) ∗ (1 − CF(R1)) CF(R1, R2) = 0,48 + (0,2 ∗ (1 − 0,48)) CF(R1, R2) = 0,48 + (0,2 ∗ (0,52)) CF(R1, R2) = 048 + 0,104 CF(R1, R2) = 0,584
Adapun hasil kombinasi yang diperoleh adalah sebagai berikut:
TABEL VI H ASIL K OMBINASI Kode Penyakit Kombinasi Hasil Kombinasi Nilai Tertinggi Kombinasi
P01
Kombinasi 1
0,584 0,99570652
Kombinasi 2 0,6672 Kombinasi 3 0,853568 Kombinasi 4 0,93556992 Kombinasi 5 0,962630554 Kombinasi 6 0,974588776 Kombinasi 7 0,983736817 Kombinasi 8 0,99024209 Kombinasi 9 0,99570652 P02 Kombinasi 1 0,584 0,948455936 Kombinasi 2 0,81696 Kombinasi 3 0,9194624 Kombinasi 4 0,948455936 P03 Kombinasi 1 0,7712 0,93556992 Kombinasi 2 0,81696 Kombinasi 3 0,9194624 Kombinasi 4 0,93556992 P04 Kombinasi 1
0,584
0,986861212 Kombinasi 2 0,6672 Kombinasi 3 0,853568 Kombinasi 4 0,93556992 Kombinasi 5 0,944590131

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Kode Penyakit Kombinasi Hasil Kombinasi Nilai Tertinggi Kombinasi Kombinasi 6 0,9578885 Kombinasi 7 0,97810202 Kombinasi 8 0,986861212 P05 Kombinasi 1 0,6672 0,990083409 Kombinasi 2 0,76704 Kombinasi 3 0,8974976 Kombinasi 4 0,922098176 Kombinasi 5 0,971955343 Kombinasi 6 0,980929633 Kombinasi 7 0,990083409
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  Certainty  Factor  diperoleh  nilai  kepastian  (Nilai  CF)  tertinggi  pada penyakit  P01  dengan  gejala yang  dialami  pasien.  Maka  dapat  disimpulkan pasies  mengalami  penyakit  P01 (Anemia  Defisiensi  B12  dan  Folat)  dengan  nilai  CF  =  0,99570652  atau  99,57065197%  tingkat  kepastian "Kermungkinan Besar".
TABEL VII O UTPUT K OMBINASI T ERTINGGI No Kode Penyakit Hasil Certainty Factor Hasil Certainty Factor (%) 1 P01 0,99570652 99,57065197 2 P05 0,990083409 99,00834094 3 P04 0,986861212 98,68612119 4 P02 0,948455936 94,8455936 5 P03 0,93556992 93,556992
Selanjutnya tahap implementasi ke dalam kode program untuk sistem pakar dalam mendeteksi penyakit anemia  metode Dempster  Shafer  dan  Certainty  Factor. Hasil  detail  analisa  merupakan  halaman  yang digunakan oleh user untuk melihat detail hasil dari analisa yang telah dilakukan . Pada halaman detail analisa terdapat  dua  buah  metode  yang  digunakan  yaitu Dempster-Shafer dan Certainty  Factor Adapun  tampilan halaman hasil analisa dapat dilihat sebagai berikut:

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 168~176 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 4 Tampilan Halaman Detail Hasil Analisa Certainty Factor

## Gambar 5  Tampilan Halaman Detail Hasil Analisa Dempster Shafer

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  semua  eksperimen  yang  telah  dilakukan  maka  diperoleh  kesimpulan  Penelitian  ini membangun sebuah sistem pakar dengan menerapkan metode Dempster Shafer dan Certainty Factor dalam melakukan  deteksi  penyakit anemia,  dimana  sistem  dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dan database MySQL  yang  dapat  diakses  kapan  pun  dan  dimanapun  sehingga  memudahkan  pasien  dalam melakukan  diagnosa  penyakit  anemia  tanpa  perlu  bertemu  langsung  dengan  pakar.  Dari  hasil  keseluruhan eksperimen yang telah dilakukan dari beberapa gejala yang dirasakan pasien yaitu G01, G02, G03, G04, G10, G16, G17, G18 maka metode Dempster-Shafer mendeteksi bahwa gejala  yang dialami yang dialami pasien dengan  nilai  tertinggi  0,99952  atau  99,952%  pada  kombinasi  penyakit  P04    bahwa  kemungkinan  besar mengalami penyakit Anemia Sel Sabit (P05),  sedangkan metode Certainty Factor mendeteksi bahwa pasies mengalami  penyakit  P01  (Anemia  Defisiensi  B12  dan  Folat)  dengan  nilai  CF  =  0,99570652  atau 99,57065197% tingkat kepastian "Kermungkinan Besar".

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada kepada semua pihak di Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana yang telah membantu dalam menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] Saefudin and R. , “Penerapan Metode Forward Chaining Pada Rancang Bangun Web Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anemia,” Journal of Artificial Intelligence and Innovative Applications, pp. 256- 262, 2021.
[2]   Indrawatiningsih,  H. and  S. , “Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Terjadinya  Anemia  pada  Remaja Putri,” Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi, pp. 331-337, 2021.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
[3]   A. Hamid and M. F. Ruriawan, “Perancangan Aplikasi Deteksi Dini Penyakit Anemia Menggunakan Sistem Pakar Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Android,” e-Proceeding of Engineering, pp. 1-7, 2020.
[4]   Yunitasari, A. Voutama and N. Sulistiyowati, “Perbandingan Metode Certainty Factor dan Dempster Shafer untuk Sistem Pakar Depresi Pasca Melahirkan,” Techno.COM, pp. 362-371, 2021.
[5]   Aldjawad,  A.  and  A.  ,  “Penerapan  Metode  Perbandingan  Dempster-Shafer  dengan  Certainty  Factor pada Aplikasi Sistem Pakar Deteksi Dini Penyakit Alzheimer pada Lansia Berbasis Web,” Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), pp. 144-152, 2021.
[6]   M. H. Rifqo, D. A. Prabowo and M. H. Dalila, “Perbandingan Metode Certainty Factor dan Dempster- Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut,” Jurnal Informatika Upgris, pp. 5(2), 150-156, 2019.
[7]   M.  S.  Hilal  S  and  A.  N.  Utomo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pencernaan  Pada  Manusia Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” Incomtech, pp. 10(2), 44-49, 2021.
[8]   F. N. Alexius Ulan Bani, “Penerapan Metode Dempster Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Usus Halus,” Jurnal Media Informatika Budidarma, pp. 243-250, 2022.
[9]   D. I. G. Hutasuhut, D. Adhar, Nurhayati, E. Ginting And A. Syahputra, "Expert System Detect Stroke With  Dempster  Shafer,"  The  6th  International  Conference  On  Cyber  And  It  Service  Management (CITSM), Vol. Doi:10.1109/Citsm.2018.8674053 , 2018.
[10]   D. I. G. Hutasuhut, D. Adhar, Nurhayati, E. Ginting and A. Syahputra, "Expert System Detect Stroke with  Dempster  Shafer,"  The  6th  International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service  Management (CITSM), vol. doi:10.1109/citsm.2018.8674053 , 2018.
[11]   M. L. C. Buono, N. Pandiangan and S. H. D. Loppies, "The Implementation Of An Expert System In Diagnosing Skin Diseases Using The Dempster Shafer Method," International Conference on Science and Technology, pp. 1-11, 2019.
[12]   K. R. A. B. Sembiring, Hafizah and R. Gunawan, "Sistem Pakar Mendiagnosis Penyakit Lumpuh Bebek Menggunakan Metode Dempster Shafer," Jurnal CyberTech, vol. 1, no. 2, p. 165~174, 2021.
[13]   Y.  Wiguna,  F.  Taufik  and  A.  H.  Nasyuha,  "Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Batu  Karang Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,"  J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  dan Sistem Komputer TGD), vol. 5, no. 1, pp. 66-75, 2022.
[14]   R. F. Zainal, S. Alim and M. H. S. Islam, "Sistem Pakar Klasifikasi Dan Diagnosa Penyakit Burung Murai Batu Menggunakan Metode Dempster-Shafer," Journal of Technology and Informatics (JoTI) , vol. 3, no. 2, pp. 62-66, 2022.
[15]   I. H. Santi and B. Andari, "Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah dengan Metode Certainty Factor," INTENSIF, vol. 3, no. 2, pp. 159-177, 2019.
[16]  D. I. Sensuse, P. Kareen, H. Noprisson, and M. O. Pratama, “Success factors for health information system  development,”  in  2017  International  Conference  on  Information  Technology  Systems  and Innovation (ICITSI), 2017, pp. 162–167.
[17]  V. Ayumi, “Studi Pendahuluan: Pengembangan Aplikasi m-BCARE Untuk Pasien Penderita Kanker Payudara,” JUSIBI (Jurnal Sist. Inf. dan E-Bisnis), vol. 3, no. 1, pp. 26–33, 2021.
[18]  D. Ramayanti et al., “Tuberculosis Ontology Generation and Enrichment Based Text Mining,” in 2020 International  Conference  on  Information  Technology  Systems  and  Innovation  (ICITSI),  2020,  pp. 429–434.
[19]  V. Ayumi, “Application of Machine Learning for SARS-CoV-2 Outbreak,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol., vol. 7, no. 5, 2020.
[20]  P.  Sukmasetya,  F.  Nurhidayati,  I.  Permatasari,  A.  Rahmah,  D.  I.  Sensuse,  and  H.  Noprisson, “Developing  mobile  expert  web-based  system  using  brainstorming  method:  Case:  Tetanus  and botulism  diagnosis  and  treatment  in  goat,”  in  2017  International  Conference  on  Information Technology Systems and Innovation (ICITSI), 2017, pp. 303–308.
[21]  W.  P.  Sari,  E.  Cahyaningsih,  D.  I.  Sensuse,  and  H.  Noprisson,  “The  welfare  classification  of Indonesian national civil servant using TOPSIS and k-Nearest Neighbour (KNN),” in Research and Development (SCOReD), 2016 IEEE Student Conference on, 2016, pp. 1–5.