JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 4 No.4   November  2020
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENDIAGNOSA PENYAKIT VIRUS CORONA( COVID-19 ) MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER-SHAFER
Helen Nahumury 1 , Astriana Mulyani 2 , Hafis Nurdin 3
Program Studi Teknik Informatika 1,2, 3
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Jakarta 1,2, 3 helen.nahumury@gmail.com 1 , astriana.atm@nusamandiri.ac.id 2 , hafis.nnr@nusamandiri.ac.id 3

## Abstrak
Penyakit menular pada manusia disebabkan oleh bakteri yang dapat berpindah dari seseorang ke orang lainnya. Penularannya bisa saja terjadi secara langsung ketika adanya kontak fisik, misalnya lewat sentuhan dan ciuman, melalui udara saat bersin dan batuk. akibat dari serangan virus baru yang sampai sekarang ini menjadi permasalahan  yang  dialami  Negara  kita  Indonesia  maupun  diseluruh  dunia  dengan  adanya  jenis  penyakit menular yaitu Corona Virus 2019 yang di sebut dengan Covid-19. dengan banyaknya pasien Covid-19, TBC dan DBD  yang  harus  ditangani  ,  dan  juga  gejala  dari  ketiga  jenis  penyakit  ini  hampir  sama  sehingga  akan menyebabkan  hasil  pemeriksaan  kurang  akurat  dan  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama.Penelitian  ini bertujuan  untuk  membantu  membantu  para  dokter  dalam  mendiagnosa  virus  corona  ( covid-19 )  serta menentukan  hasil  yang  lebih  akurat terhadap pasien.  Dengan  melakukan  pengamatan,  pencatatan  dan pengumpulan data-data  yang  berkaitan dengan penyakit virus corona dan  memperoleh data-data serta  meneliti kebenaran  informasi  dari  data-data  tersebut  serta  meneliti  tentang  bagaimana  proses  pengambilan  keputusan dalam mendiagnosa penyakit virus corona (covid-19) di Indonesia. Apa saja kriteria-kriteria dalam pengambilan keputusan dalam menentukan jenis penyakit yang diderita pasien dan bagaimana penerapan metode Dempster- Shafer dalam pengambilan keputusan.Hasil  Penelitian ini Berdasarkan gejala-gejala diperhitungan di akhir, dan dari nilai tersebut, nilai densitas yang paling kuat atau tertinggi adalah hasil akhir  yang didapat dari perhitungan menggunakan  metode Dempster  Shafer. Sehingga Penelitian  ini  telah  menghasilkan  sistem  pendukung keputusan  untuk  mendiagnosa penyakit virus corona  yang  mampu  mengklasifikasikan tingkat densitas dengan metode Dempster Shafer yang diimplementasikan pada sistem ini memberikan hasil yang optimal karena telah dilakukan pengujian beberapa kali memperoleh hasil perhitungan yang valid.
Kata Kunci: Dempster ,Covid-19 , Mendiagnosa

## ABSTRACT
This infectious disease in humans caused by bacteria that can pass from one person to another. Transmission can occur  directly  when  there  is  physical  contact,  for  example  through  touch  and  kissing,  through  the  air  when sneezing and coughing. the result of a new virus attack which until now has become a problem experienced by our country, Indonesia and throughout the  world  with the presence of a type of infectious disease,  namely the Corona  Virus  2019  which  is  called  Covid-19.  With  so  many  Covid-19,  tuberculosis  and  dengue  patients  that must be handled, and also the symptoms of these three types of diseases are almost the same so that it will cause the examination results  to be less accurate and take a long  time. This  study aims to  help doctors diagnose the corona virus (covid-19) and determine more accurate results for patients. By observing, recording and collecting data related to the corona virus disease and obtaining data and examining the correctness of information from these data and researching how the decision-making process is in diagnosing the corona virus disease (covid-19) in Indonesia. What are the criteria for making decisions in determining the type of disease a patient has and how the  Dempster-Shafer  method  is  applied  in  decision  making.  Results  of  this  study  Based  on  the  symptoms calculated at the end, and from these values, the strongest or highest density value is The final results obtained from  calculations  using  the  Dempster  Shafer  method.  So  that  this  research  has  produced  a  decision  support system for diagnosing corona virus disease which is able to classify the density level with the Dempster Shafer method which is implemented in this system giving optimal results because it has been tested several times to obtain valid calculation results.
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 4 No.4   November  2020
Keywords: Dempster, Covid-19, Diagnose

## I. PENDAHULUAN
Corona  Virus  2019  yang  di  sebut  dengan Covid-19.  Penyakit  menular  pada  manusia  ini diketahui merupakan virus yang disebabkan oleh bakteri  yang  dapat  berpindah  dari  seseorang  ke orang  lainnya.  Penularannya  bisa  saja  terjadi secara  langsung  ketika  adanya  kontak  fisik, misalnya  lewat  sentuhan  dan  ciuman,  melalui udara  saat  bersin  dan  batuk.  Dampak  Covid-19 ini  lebih  menggemparkan  Indonesia  maupun dunia  dengan  tingkat  penyebaran  virus  tercepat bahkan  angka  kematian  pun  meningkat  serta sangat  berpengaruh  sehingga  pemerintah  harus lock  down  sebagian  daerah  atau  tempat  tertentu agar virus ini tidak menyebar.
Demikian halnya dengan Negara kita, dengan banyaknya  pasien  Covid-19,  Influenza  dan  Flu biasa yang ditangani , dan juga gejala dari ketiga jenis  penyakit  ini  hampir  sama  sehingga  akan menyebabkan  hasil  pemeriksaan  kurang  akurat. Dan  proses  pencatatan  pemeriksaannya  masih secara  manual  sehingga  membutuhkan  waktu yang cukup lama. Maka diperlukan suatu sistem pendukung  keputusan  (SPK)  untuk  membantu pihak  yang  bersangkutan  untuk  mendapatkan hasil  yang  akurat  dalam  menentukan  hasil diagnosa penyakit yang diderita pasien.
Dalam  proses  mendiagnosa  pasien  pada dasarnya  penalaran  dengan  pemodelan  pada kenyataannya belum dapat menyelesaikan permasalahan  secara  lengkap  dan  konsisten, karena  munculnya  fakta  baru.  Seperti  contoh kasus  yang  didapatkan  peneliti  pada  saat melakukan observasi.[1]
Terkait dengan permasalahan yang ada penulis mengetengahkan  permasalahan  yang  perlu dianalisis dan dicarikan pemecahannya adalah : Bagaimana  cara  untuk  membantu  para  dokter dalam  mendiagnosa  penyakit  virus  corona  ini dan  permasalahan  tersebut  dapat  dibantu dengan  mengimplementasikan  SPK  (Sistem Pendukung  Keputusan)  dalam  pengambilan keputusan  mendiagnosa  penyakit  virus  corona (Covid-19).

## II. KAJIAN TEORI
A. Pengertian Corona Virus (COVID-19)
Menurut Penyakit Corona virus 2019 (COVID-19)  adalah  penyakit  menular  yang disebabkan oleh sindrom pernapasan akut coronavirus  2  (SARS-CoV-2).  Penyakit  ini pertama kali diidentifikasi pada Desember 2019 di Wuhan,  ibu  kota  provinsi  Hubei  China,  dan  sejak itu  menyebar  secara  global,  mengakibatkan pandemi  coronavirus  2019-20  yang  sedang berlangsung.[2]
Corona  virus  merupakan  virus RNA  strain  tunggal  positif,berkapsul  dan  tidak bersegmen.Corona virus tergolong ordo Nidovirales,keluarga Coronaviridae. Struktur corona  virus  membentuk  struktur  seperti  kubus dengan  protein  S  berlokasi  di  permukaan virus.Protein S atau spike protein merupakan salah satu  protein  antigen  utama  virus  dan  merupakan struktur utama untuk penulisan gen. [3]
Virus  Corona  muncul  dengan  beberapa gejala  yang  berbeda-beda  pada  tubuh  pasiennya. Namun,  secara  umum,  gejala  virus  Corona  adalah flu, demam, batuk, hingga sesak napas. Berdasarkan penelitian,  bahaya  virus  Corona  menyebabkan kematian.  Bahkan,  pasien  yang  terinfeksi  dan sembuh  akan  mengalami  kerusakan  permanen  pada paru-paru dan antibodi.
B.  Metode Dempster-Shafer (Teori  Bukti) Teori  Dempster-Shafer  adalah  suatu  teori matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan  belief functions and plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal), yang digunakan  untuk  mengkombinasikan  potongan informasi yang terpisah (bukti) untuk mengkalkulasi kemungkinan dari suatu peristiwa.Teori  ini  dikembangkan  oleh  Arthur  P. Dempster  dan  Glenn  Shafer.  Secara  umum  Teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval.[4]
Teori  Dempster-Shafer  adalah  representasi, kombinasi  dan  propogasi  ketidakpastian,  dimana teori  ini  memiliki  beberapa  karakteristik  yang secara instutitif sesuai dengan cara berfikir seorang pakar.[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  tidak  ada  evidence,  dan jika  bernilai  1  menunjukkan  adanya  kepastian. Plausibility (Pls) akan mengurangi tingkat
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 4 No.4   November  2020
kepastian  dari  evidence.  Plausibility  bernilai  0 sampai  1.  Jika  yakin  akan  X’,  maka  dapat dikatakan  bahwa  Bel(X’)  =  1,  sehingga  rumus  di atas  nilai  dari  Pls(X)  =  0.  Menurut  Giarratano  dan Riley  fungsi  Belief  dapat  diformulasikan  dan ditunjukkan pada persamaan (1):
Bel (X) = ∑ m ( Y ) (1) Y X
Dan Plausibility dinotasikan pada persamaan (2):
Pls (X) = 1 – Bel (X) = 1 - Bel (X) = ∑ m ( X )    (2) Y X
Dimana :
Bel (X) = Belief (X) Pls (X)  = Plausibility (X) m (X)  = mass function dari (X) m (Y)  = mass function dari (Y)
Untuk  mengatasi  sejumlah  evidence  pada  teori Dempster-Shafer menggunakan  aturan  yang  lebih dikenal dengan Dempster’s Rule of Combination.
M3(Z) m1(X). m2 (Y) Dimana K = = m1(X). m2 (Y)
Dengan:
m 1 (X) : mass function dari evidence
X m 2 (Y) : mass function dari evidence
Y m 3 (Z) : mass function dari evidence

## Z κ : jumlah conflict evidence
C. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  / Decicion Support System (DSS)
Konsep Sistem Pendukung Keputusan pertama  kali  diperkenalkan  pada  awal  tahun 1970an  oleh  Michael  S.  Scott  Morton  dengan istilah Management  Decision  System. Konsep sistem  pendukung  keputusan  ditandai  dengan sistem interaktif berbasis komputer yang membantu  pengambilan  keputusan  memanfaatkan data  dan  model  untuk  mengatasi  masalah  yang tidak terstruktur.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Computer  Based  Decision  Support  System  (DSS) merupakan salah satu bagian dari sistem informasi yang  berguna  untuk  meningkatkan  efektifitas pengambilan keputusan. Permasalahan yang umum dijadikan objek pada SPK ada yang bersifat yang bersifat semi terstruktur atau terstruktur.[6]

## III. METODE
Dalam  penyusunan  skripsi  ada  beberapa tahap  yang  dilakukan  oleh  penulis  untuk mencapai  suatu  tujuan.  Adapun  tahapan- tahapan tersebut dapat dilihat pada
Gambar 1 Flowcart Tahapan Penelitian
I. Studi Literatur Pada tahap ini peneliti mencari referensi teori yang relevan dengan kasus atau permasalahan  yang  ditemukan.  Referensi tersebut berisikan :
a. Kriteria-kriteria penyakit virus corona
b. Sistem pengambilan kepuatusan
c. Pegolahan  data  menggunakan metode DempsterShafer
Referensi  ini  dicari  melalui  buku,  jurnal, artikel.  Hasil  studi  literatur  ini  adalah terkoleksinya  referensi  yang  relevan  dengan perumusan masalah. Tujuannya adalah untuk memperkuat permasalahan

## II. Pengumpulan Data
Data  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  yaitu sekunder
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 4 No.4   November  2020
Data  Sekunder  yaitu  data  yang  diperoleh melalui media perantara yang dipublikasikan secara umum.

## III. Pengolahan  Data  dengan  Metode Dempster Shafer
Pada  tahap  ini  penulis  mengolah  data  atau melakukan perhitungan dengan
menggunakan algoritma dalam metode
Dempster  Shafer sehingga  mendapat  hasil yang  lebih  akurat  dalam  pengambilan keputusan.
A. Jenis Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data primer berupa data- data dari pihak yang dijadikan objek peneliti.

## B. Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian    merupakan  alat bantu  bagi  peneliti  dalam  mengumpulkan data. dalam edisi sebelumnya adalah alat atau fasilitas  yang  digunakan  oleh  peneliti  dalam mengumpulkan data agar pekerjaannya lebih mudah  dan  hasilnya  lebih  baik,  dalam  arti lebih  cermat,  lengkap  dan  sistematis, sehingga mudah diolah.
Peneliti  merupakan  alat  pengumpul data utama atau instrument karena ia menjadi segalanya  dari  keseluruhan  proses  penelitian mulai dari perencanaan pelaksanaan, pengumpulan  data,  analisis    penafsiran  data dan  pada  akhirnya  menjadi  pelaporan  hasil penelitian.
C. Populasi dan Sample Penelitian
1.  Populasi Populasi  bukan  sekedar  jumlah  yang ada  pada  objek  atau  subjek  yang  dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik atau sifat yang dimiliki oleh objek atau subjek tersebut. Populasi  sasaran  yaitu  populasi  yang digunakan  untuk  menjadi  sasaran  penelitian. Populasi  sasaran  dalam  penelitian  ini  adalah pasien yang terkonfirmasi di situswebsite.

## 2. Teknik Sampling
Sampling adalah suatu proses menyeleksi  porsi  dari  populasi  untuk  dapat mewakili populasi. Cara pengambilan sampel yang digunakan peneliti adalah non probability  dengan  total  sampling  yaitu  cara pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  cara mengambil seluruh anggota populasi sebagai responden atau sampel.[7]
3. Sampel Penelitian
Sampel adalah bagian/wakil dari populasi yang akan diteliti.[8]
Pada  dasarnya  ukuran  sampel  merupakan langkah  untuk  menentukan  besarnya  sampel tersebut bisa dilakukan dengan menggunakan cara  statistik  ataupun  besarnya  estimasi penelitian.  Selain  itu  perlu  diperhatikan  juga bahwa sampel yang dipilih harus representatif  artinya  segala  karakteristik populasi  hendaknya  tercermin  dalam  sampel yang  terpilih.  Sampel  yang  diambil  untuk memperoleh  data  dalam  penelitian  ini  yaitu sebanyak yang ada di situs website.
Tidak menutup kemungkinan sebuah perangkat lunak mengalami perubahan ketika sudah  dikirimkan  ke user .  Perubahan  bisa terjadi karena adanya kesalahan yang muncul yang  tidak  terdeteksi  saat  pengujian  atau perangkat  lunak  harus  beradaptasi  dengan lingkungan  baru.  Tahap  pendukung  atau pemeliharaan    dapat  mengulangi  proses pengembangan mulai dari analisis spesifikasi untuk perubahan perangkat lunak yang sudah ada, tapi tidak untuk perangkat lunak baru.

## IV. PEMBAHASAN DAN HASIL
A. Analisa Permasalahan
Ada  beberapa  permasalahan  yang  terjadi  di dalam  menentukan  jenis  penyakit  pasien antara lain sebagai berikut:
1. Masalah  waktu  yang  digunakan  pada  saat proses  diagnosa  yang  dibutuhkan  masih terhitung cukup lama.
2. Hasil  pemeriksaan  memiliki  resiko  kurang akurat karena jumlah dokter yang terbatas

## B. Metode Analisis Data
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian maka analisis yang digunakan adalah analisis data  kuantitatif.  Analisis  data  kuantitatif merupakan suatu analisa data yang dipergunakan apabila kesimpulan- kesimpulan yang diperoleh  dapat dibuktikan dengan angka-angka dan juga dalam perhitungan  dipergunakan  rumus  yang  ada hubungannya dengan analisis penulisan.
C. Menentukan  Kriteria  dalam Dempster Shafer
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed)
Vol. 4 No.4   November  2020 Dalam penentuan mendiagnosa penyakit covid-19,
peneliti mempertimbangkan  kriteria-kriteria  yang akan  digunakan  untuk  mendiagnosa  pasien. Adapun kriteria-kriteria tersebut yaitu sebagai berikut:
Tabel 1Jenis Penyakit dan gejala
Jenis Penyakit  Gejala Nilai Bobot VirusCorona (Cdovid-19) Demam 0,3 Batuk – batuk 0.4 Pernapasan cepat tidak Normal 0,5 DahakKental (Kuning- Kehijauan) 0,5 Anggota Tubuh lemas 0,2 Sinar-X pada Paru- paru 0,5 Influenza Demam 0,2 Batuk-batuk 0,4 Hidung Meler 0,4 Bersin-bersin 0,5 Muntah-muntah 0,2 Sakit Kepala 0,3 Otot-otot Nyeri 0,2 Flu Biasa Batuk – batuk 0,3 Hidung Tersumbat 0,4 Bersin – bersin 0,4 Tenggorokan Sakit 0,2 Tenggorokan tidak nyaman 0,2
Berdasarkan  data-data  gejala  yang diperoleh  dari  hasil  penelitian  maka  dapat ditelusuri hasil diagnosa berupa penyakit dan solusi  yang  diharapkan.  Untuk  memperoleh hasil  yang  baik  maka,  terlebih  dahulu  harus dibuat aturan penelusuran.
Berikut merupakan  data  gejala  virus  corona  yang dibentuk  ke  dalam  kode-kode  dan  dibentuk menjadi rule
Tabel 2 rule
D. Perhitungan Metode Dempster Shafer Untuk  menghitung  nilai Dempster Shafer(DS) penyakit akibat virus corona yang dipilih  dengan  menggunakan  nilai  believe yang  telah  ditentukan  pada  setiap  gejala. Pl(Ɵ)  =  1  –  Bel  Dimana  nilai  bel  (believe) merupakan  nilai  bobot  yang  diinput  oleh pakar.
Pasien  yang  datang  ke  Rs  dengan  memiliki gejala  Batuk-batuk,pernapasan  cepat  tidak normal, Demam
Diketahui :
C = virus Corona
I = Influenza
F = Flu biasa
G 1 ( Gejala 1) : Batuk-batuk
M 1 {C,I,F}  =  {0.4        0.4        0.3}  =  0.4 Ɵ             = 1- 0.4 = 0.6
G 2 (Gejala 2) : Pernapasan cepat tidak normal
M 2 {C} = 0.5
Ɵ      = 1-0.5 = 0.5
Menghitung  kembali  nilai  densitas  baru untuk                   setiap  himpunan  bagian  fungsi dengan fungsi densitas M 3 Aturan kombinasi untuk M 3
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed)
Vol. 4 No.4   November  2020
Sehingga dapat dihitung  :
= 1 = 0,4 G 3 ( Gejala 3) : Demam
M 4 {C,I} = {0.3
0.2} = 0.3
Ɵ   = 1- 0.3 = 0.7
Menghitung  kembali  nilai  densitas  baru untuk                  setiap  himpunan  bagian  fungsi dengan fungsi densitas M 5 Aturan kombinasi untuk M 5
Sehingga dapat dihitung :
M 5 {C , I} = = 0,603 M 5 {C , I, F} =
= 0,991
M 5 { Ɵ } =
= 0,416
G 4 ( Gejala ) : Dahak kental (kuning-kehijauan)
M 6 {C
} = {0.5} = 0.5
Ɵ   = 1- 0.5 = 0.5
M 7 {C } =
= 1,649
M 7 {C , I, F} =
= 0.309
M 7 { Ɵ } = = 0.132
Berdasarkan  gejala-gejala  diperhitungan  akhir  = ada 3 nilai ( 1.649  0.309  0,132) , dan dari nilai tersebut, nilai densitas yang paling kuat atau tertinggi adalah 1,649 yang terdapat di M 7 {C}.
1. mendiagnosa penyakit virus corona  dengan metode Dempster Shafer E. Kriteria Yang Digunakan Untuk Menentukan Mendiagnosa Penyakit Virus

## Corona
Adapun  kriteria  yang  digunakan  dalam mendiagnosa penyakit yaitu sebagai berikut:

## Gejala dan Nilai Bobot
Gejala  yang  dialami  pasien  dengan  bobot yang  di  tentukan  oleh    penulis,  Kriterianya sebagai berikut  :
Tabel 3 Gejala dan Nilai bobot
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online)
p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 4 No.4   November  2020 Gejala Nilai Bobot Demam 0,3 Batuk – batuk 0.4 Pernapasan cepat tidak Normal 0,5 DahakKental (Kuning-Kehijauan) 0,5 Anggota Tubuh lemas 0,2 Sinar-X pada Paru-paru 0,5 Demam 0,2 Batuk-batuk 0,4 Hidung Meler 0,4 Bersin-bersin 0,5 Muntah-muntah 0,2 Sakit Kepala 0,3 Otot-otot Nyeri 0,2 Batuk – batuk 0,3 Hidung Tersumbat 0,4 Bersin – bersin 0,4 Tenggorokan Sakit 0,2 Tenggorokan tidak nyaman 0,2
Tabel 4 Hasil Perhitungan dengan metode
Dempster Shafer
V.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  data,  implementasi,  dan perhitugan, maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Dengan  sistem  pendukung  keputusan  untuk mendiagnosa penyakit virus corona membantu  para  dokter  dalam  penanganan pasien dengan waktu yang lebih cepat. 2. Metode Dempster-Shafer yang diimplementasikan
pada sistem ini memberikan  hasil  yang  optimal  karena  telah dilakukan pengujian beberapa kali memperoleh  hasil  perhitungan  yang  valid dan bisa dinyatakan akurat
VI. REFERENASI [1] K.  Artikel,  M.  Pendidikan,  and  T. Informatika, “DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT DENGAN  METODE  DEMPSTER- SHAFER,” vol. 8, pp. 77–85, 2019. [2] “Wabah  Corona  Virus  Disease Covid  19  Dalam  Pandangan  Islam  ,” no. Covid 19. [3] F.  Kedokteran  and  U.  Lampung, “Wellness  and  healthy  magazine,”
vol.  2,  no.  February,  pp.  187–192,
2020.
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 4 No.4   November  2020
[4] N.  Wyn,  N.  Prasistayanti,  D.  Gede, H.  Divayana,  I.  Made,  and  A. Wirawan,  “GANGGUAN  JIWA DENGAN  METODE  DEMPSTER- SHAFER Jurusan Pendidikan Teknik  Informatika  /  Universitas Pendidikan Ganesha Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika  |  219,”  vol.  6,  no.  4, 2017. [5] M.  D.  Sinaga,  N.  Sari,  and  B. Sembiring,  “Penerapan  Metode Dempster Shafer Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Dari  Akibat Bakteri Salmonella,” pp. 94–107. [6] M.  A.  Puspito  and  N.  Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Jeruk Menggunakan  Metode  Naive  Bayes
Classifier,” vol. 2, no. 7, 2018.
[7] J. Mulyorejo and S. Telp, “ANALYSIS OF MOTHER BEHAVIOR FACTOR IN FOLLOWING PROGRAM OF BREASTFEEDING SUPPORT
GROUP  IN  THE  REGION  OF ASEMROWO  HEALTH  CEN-,”
vol. 4, no. 2, 2019.
[8] P.  Ekowisata,  B.  Berbasis,  D. Bahoi,  S.  Manajemen,  S.  Perairan, and  F.  Perikanan,  “Jurnal  Ilmiah Platax  ISSN :  2302-3589  Jurnal Ilmiah  Platax  ISSN :  2302-3589,” vol. 6, no. 1, pp. 29–41, 2018.