## IMPLEMENTASI METODE DEMPSTER SHAFER DALAM SISTEM PAKAR SCREENING PASIEN DENGAN HIPERKOLESTROLEMIA

## Asminah
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Pagaralam e-mail: asminahamar@gmail.com

## Abstrak
Penyakit  hiperkolestrolemia  dapat  terjadi  di usia  20  sampai  65  tahun,  Masyarakat  Pagar Alam khusunya  daerah  Kecamatan  Dempo  Selatan  masih  banyak  belum  mengetahui  gejala  dari hiperkolestrolemia  sehingga  masyarakat  harus  datang  langsung  ke  (UPTD)  Puskesmas  Rawat Inap Bandar untuk melakukan pengecekan terhadap gejala tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan  suatu  sistem  pakar  yang  menggunakkan  metode Dempster  Shafer .  Sistem  pakar merupakan  aplikasi  berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah sebagaimana  yang  dipikirkan  oleh  seorang  pakar.  Model  pengembangan  yang  digunakan menggunakkan  model Waterfall yang  terdiri  dari  analisis,  desain,  pengodean,  pengujian  dan pemeliharaan.  Metode  Pengujian  yang  di  gunakan  menggunakan  Pengujian Black  Box  Testing dengan  hasil  skor  3,7  dari expert  riview dan  3,8  dari  implementasi  rekapitulasi  betha  dengan kategori  valid.  Metode Dempster  Shafer akan  digunakan  dalam  pembuatan  sistem  pakar  ini. Berdasarkan  gejala  yang  dibuat    didapaatkan    nilai  keyakinan  yang  terbesar  terdapat  pada  P1 dengan nilai 0,6780 x 100% = 67,8%. Dari  penerapan metode Dempster Shafer penelitian ini menghasilkan sistem pakar untuk screening pasien dengan Hiperkolestrolemia berbasis web.
Kata Kunci : Sistem, pakar; Dempster Shafer; Waterfall

## Abstract
Hypercholesterolemia  can  occur  at  the  age  of  20  to  65  years,  the  Pagar  Alam  community, especially  in  the  South  Dempo  sub-district,  still  does  not  know  the  symptoms  of hypercholesterolemia so that people must come directly to the Bandar Inpatient Health Center (UPTD)  to  check  these  symptoms.  This  study  aims  to  produce  an  expert  system  that  uses  the Dempster Shafer method. An expert system is a computer-based application that is used to solve a problem as thought by an expert. The development model used is the Waterfall model which consists of analysis, design, coding, testing, and maintenance. The test method used is Black Box Testing  with  a  score  of  3.7  from  the  expert  review  and  3.8  from  the  beta  recapitulation implementation with a valid category. The Dempster Shafer method will be used in making this expert system. Based on the symptoms made, the largest confidence value is found in P1 with a value of 0.6780 x 100% = 67.8%. From the application of the Dempster Shafer method, this study resulted in an expert system for the web-based screening of patients with hypercholesterolemia.
Keywords : System; Expert; Dempster Shafer; Waterfall

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi dan komunikasi saat ini sangat pesat dimana teknologi dan informasi merupakan dua hal yang tidak dapat dipisahkan dalam perkembangannya. Dunia ini memasuki era globalisasi  dimana  teknologi  informasi  dan komunikasi  memegang  peranan  penting dalam kehidupan manusia. Manusia memerlukan  teknologi  hampir  disetiap aspek  kehidupannya  untuk  mempermudah dan memperlancar segala aktivitas. Keadaan ini  tidak  hanya  terjadi  di  negara  maju, namun  juga  di  negara  berkembang  salah satunya Indonesia [1].
Perkembangan sistem pakar merupakan salah satu bagian dari kecerdasan buatan  yang  sangat  berkembang  pesat. Sistem pakar merupakan program komputer yang  mampu  menyimpan  pengetahuan/ kaidah  dari  seorang  pakar  atau  beberapa orang  pakar  yang  khusus  kedalam  suatu bisnis  pengetahuan  ( knowledge  base) dan menggunakan sistem penalaran yang menyerupai seorang pakar
dalam memecahkan  masalah.  Dengan  adanya sistem  pakar  ini,  orang  awam  mampu mendeteksi  adanya  penyakit  pada  dirinya berdasarkan  gejala-gejala  yang  dirasakan oleh  orang  tersebut  dengan  menjawab pertanyaan  pada  aplikasi  seperti  halnya konsultasi  ke  dokter.  Dengan  demikian orang  awam  dapat  mendeteksi  penyakit beserta  solusi  pengobatanya  sejak  dini sehingga bisa dilakukan penanganan segera, bahkan  dapat  dilakukan  upaya  pencegahan penyakit tersebut [2].
Hiperkolestrolemia adalah suatu kondisi  dimana  meningkatnya  konsentrasi kolestrol  dalam  darah  yang  melebihi  nilai normal.  Hiperkolestrolemia  juga  dapat menyebabkan  terjadinya  stroke,  jantung koroner, resistensi insulin. Resistensi insulin merupakan  gangguan  respon  biologis  terha dap insulin dan berperan dalam meningkatkan  kadar  trigliserida  darah  dan
menurunnya  HDL  [3].  iperkolestrolemia dapat  terjadi  sejak  usia  20  sampai  usia  65 tahun  yang  paling  rentan  terjadi,  dari  27 pasien itu rata-rata mengalami gejala-gejala seperti nyeri kaki, kesemutan dan mati rasa, sakit  kepala,  gampang  mengantuk,  tengkuk terasa  pegal-pegal,  mudah  lelah,  kelebihan berat badan, nyeri dada, muncul gumpalan di urat,  bau  mulut,  tekanan  darah  tinggi  dan otot  tubuh  melemah.  Tetapi  banyak masyarakat  yang  tidak  mengetahui  gejala dari
Hiperkolestrolemia sehingga masyarakat  harus  datang  langsung  ke puskesmas.  Untuk  itu  perlu  adanya  solusi atau penanganan supaya dapat mempermudah  mengidentifikasi bagi orang yang  terkena  hiperkolestrolemia  sebelum mendapatkan  tindakan  lebih lanjut (medis). Maka peniliti mengimplementasikan metode Dempster  Shafer dalam  sistem  pakar berbasis web supaya  dapat  mempermudah dan mempercepat masyarakat dalam pemeriksaan  kesehatan  tanpa  harus  datang langsung ke dokter.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Dempster-Shafer
Metode Dempster-Shafer dikenal juga sebagai  teori  fungsi  keyakinan.  Metode  ini menggunakan  Belief,  yang  merupakan ukuran kekuatan evidence dalam mendukung  suatu  himpunan  proposisi.  Jika bernilai  0  (nol)  maka  mengindikasikan bahwa tidak ada evidence, dan jika bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian [4].

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  sistem komputer  yang  digunakan  untuk  menyerap pengetahuan dan keahlian manusia [5].

## 2.3. Waterfall
Model  SDLC  air  terjun  ( waterfall ) sering  juga  disebut  model  sekuensial  linier (sequential  linier)  atau  alur  hidup  klasik ( classic  life  cycle). Model  air  terjun menyediakan pendekatan alur hidup
perangkat  lunak  secara  sekuential  atau terurut  dimulai  dari  analisis,  desain,
pengkodean, pengujian, dan tahap pendukung (support) [6]. Metode pengembangan yang digunakan adalah metode Waterfall
prosedur  dari  metode waterfall atau  air terjun  menyediakan  pendekatan  alur  hidup perangkat  lunak  secara  sekuensial  atau terurut  dimulai  dari  analisis,  desain, pengodean, pengujian dan tahap pendukung ( support ) [7].
Gambar 1. Model Waterfall Sumber :Rosa dan Shalahuddin (20013:28)
2.4. Blackbox Testing Metode Blackbox  Testing adalah sebuah metode yang dipakai untuk menguji sebuah software tanpa harus memperhatikan detail  software.  Pengujian  ini  hanya memeriksa  nilai  keluaran  berdasarkan  nilai masukan  masing-  masing.  Tidak  ada  upaya untuk  mengetahui  kode  program  apa  yang output pakai [8].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Metode Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan penulis gunakan saat penelitian ini yaitu : 1. Observasi
Teknik Observasi dalam  penelitian  ini dilakukan  dengan  cara  pengumpulan  data yaitu pengamatan atau peninjauan langsung terhadap  objek  penelitian,  yaitu  melakukan proses pengamatan secara langsung terhadap proses sistem
screening pasien
hiperkolestrolemia yang sedang berjalan.
2. Wawancara Wawancara yang dilakukan oleh penulis yaitu mengajukan beberapa pertanyaan  ke  tenaga  medis  mengenai tentang hiperkolestrolemia dan gejalanya. 3. Dokumentasi Dokumentasi dilakukan untuk memperoleh  data  dan  informasi  berupa gambar,  data-data  tentang  skrining  pasien dengan hiperkolestrolemia. Peneliti melakukan dokumentasi untuk memperoleh bukti  yang  akurat  dari  pencatatan  sumber- sumber  informasi  yang  diterima.4.Studi
Pustaka.
4.   Studi Pustaka Untuk  melengkapi  kekurangan  data yang dibutuhkan melalui wawancara, observasi dan dokumentasi maka pengumpulan data dilakukan dengan
mengambil  data  dan  informasi  dari  sumber media  seperti  buku  dan  jurnal  penelitian sebelumnya.  Yaitu  pengumpulan  data  yang bersumber dari berbagai referensi baik buku maupun  pencarian  melalui  media  internet untuk memperoleh data-data tambahan.
3.2 Metode Penelitian ( Metode Dempster Shafer ) Metode Dempster Shafer adalah suatu teori matematika untuk membuktikan berdasarkan belief  functions  and  plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal) yang digunakan untuk mengkombinasikan potongan informasi  yang  terpisah  (bukti)  untuk mengkalkulasikan  kemungkinan  dari  suatu peristiwa [9].
Secara umum teori Dempster Shafer ditulis dalam suatu interval:
[ Belief, lausbility ] …………… [1]
1. Belief  (Bel)  adalah  ukuran  kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan proposisi. Jika bernilai 0 (nol) maka  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada
evidence, dan jika bernilai 1 menunjukan adanya kepastian. Dimana nilai bel yaitu (0-0.9). 2. Plausibilty/logis (Pls) dinotasikan sebagai: P1(s) = 1-B(-s) …………. [2]
Plausibility juga bernilai 0 sampai 1, jika yakin  akan  –s,  maka  dapat  dikatanan Bel(-s) = 1 dan P1(-s) =0 Apabila  diketahui  X  adalah  subset dari 𝜃 ,  dengan  m1  sebagai  fungsi densitasnya,  dan  Y  juga  merupakan sebset 𝜃 dengan  m 2 sebagai  fungsi kombinasi m 1 dan m 2 sebagai m 3 yaitu :
𝑀 3 (𝑍) = ∑ 𝑥 ⋂ 𝑌 = 𝑧 𝑚1(𝑋). 𝑚2(𝑌) 1 − ∑ 𝑥 ⋂ 𝑌 =   𝜃 𝑚 1 (𝑋). 𝑚 2 (𝑌) … … … . (3)
Dengan : m1 (X) adalah mass function dari evidence (X).
m2 (Y) adalah mass function dari evidence (Y).
m3 (Z) adalah mass function dari evidence Z X∩Y = Ø adalah Himpunan kosong antara
evidence X dan evidence Y 1 Tabel Aturan Produksi

## Hiperkolestrolemia
Berikut  ini  adalah  tabel  aturan produksi  Hiperkolestrolemi  dan  serta  Id
Penyakit yang Berfungsi sebagai rule sistem Tabel 1. Basis Pengetahuan Hiperkolestrolemia Id_penyakit Nama Penyakit P1 Stroke P2 Hipertensi Sumber : (Data dioalah,2021) 2 Tabel Aturan Produksi Gejala Hiperkolestrolemia Berikut ini adalah tabel aturan produksi gejala penyakit serta id untuk menghubungkan rule pada gejala penyakit. Tabel 2. Aturan Produksi Gejala Id gejala Gejala G1 Mual dan muntah G2 Sakit kepala G3 Penurunan kesadaran G4 Kesulitan Berbicara G5 Sulit Menelan G6 Gangguan keseimbangan G7 Penglihatan yang kabur G8 Tekanan  Darah  Yang Tinggi G9 Denyut Nadi Cepat dan Tidak Teratur G10 Temperatur Tubuh Normal G11 Sakit Kepala G12 Lemas G13 Penglihatan Yang Kabur G14 Nyeri dada G15 Sesak napas G16 Mual G17 Muntah G18 Mimisan G19 Telinga Berdenging Sumber : (Data dioalah,2021) 3 Tabel Basis Pengetahuan Tabel 3. Basis Pengetahuan Id P001 P002 G1  G2   G3  G4  G5  G6  G7   G8 
Vol. 6, No. 2, Desember 2021
Id P001 P002 G9  G10  G11  G12  G13  G14  G15  G16  G17  Tabel 4. Nilai Demster Shafer Id gejala Gejala Nilai Keperc ayaan G1 Mual dan muntah 0,7 G2 Sakit kepala 0,9 G3 Penurunan kesadaran 0,3 G4 Kesulitan Berbicara 0,3 G5 Sulit Menelan 0,7 G6 Gangguan keseimbangan 0,7 G7 Penglihatan yang kabur 0,2 G8 Tekanan  Darah  Yang Tinggi 0,9 G9 Denyut  Nadi  Cepat dan Tidak Teratur 0,3 G10 Temperatur Tubuh Normal 0,2 G11 Sakit Kepala 0,9 G12 Lemas 0,25 G13 Penlihatan Yang Kabur 0,35 G14 Nyeri dada 0,3 G15 Sesak napas 0,2 G16 Mual 0,3 G17 Muntah 0,2 G18 Mimisan 0,3 G19 Telinga Berdenging 0,15 Sumber : (Data dioalah,2021) a. Contoh Perhitungan  Gejala ke-1 : Kesulitan Berbicara Apabila diketahui nilai kepercayaan  yang  diberikan  oleh dokter setelah dilakukan observasi terhadap  (G4)  sebagai  gejala  dari {P1}  adalah  sebesar  0,3  maka sesuai  dengan  rumus demster shafer diperoleh : m1 {P1} = 0,3 m1 {ᶿ} = 1-0,3 = 0,7 Kemudian pasien merasakan gejala  baru  yaitu  Temperatur Tubuh Normal.
 Gejala ke-2 : Sulit Menelan (G5). Kemudian  diketahui  juga  nilai kepercayaan  yang  diberikan  oleh dokter  (G5)  sebagai  gejala  dari {P1}  adalah  sebesar  0,7,  maka sesuai  dengan  rumus demster shafer diperoleh : m2 {P1} = 0,7 m2 {ᶿ} = 1-0,7 = 0,3
Munculnya  gejala  baru  tersebut mengharuskan  untuk  menghitung densitas  baru  untuk  beberapa kombinasi (m3), untuk memudahkan perhitungan terlebih dahulu himpunan-himpunan bagian yang terbentuk dibawah ke bentuk tabel seperti berikut: Tabel 5. Aturan Kombinasi Untuk m3 m2 {P1} 0,7  m2 {ᶿ} 0,3 m1{P1} 0,3 {P1} 0,21 {P1} 0,09 m1{ᶿ} 0,7 {P1} 0,49 {ᶿ} 0,21 Sumber : (Data dioalah,2021) m3 {P1} = 0,21 + 0,49+0,09 1−0 = 0,79
m3 {ᶿ} = 0,21 1−0 = 0,21
Selanjutnya  pasien  merasakan  gejala lain yaitu Telinga Berdenging
 Gejala ke-3 :  Muntah (G17) Nilai  kepercayaan  yang  diberikan  oleh
dokter  (G17)  sebagai  gejala  dari  {P2}
adalah  sebesar  0,2  maka  sesuai  dengan rumus demster shafer diperoleh : m4 {P2} = 0,2 m4 {ᶿ} = 1-0,2 = 0,8 Munculnya gejala baru tersebut mengharuskan untuk menghitung densitas baru untuk beberapa kombinasi  (m5),  untuk  memudahkan perhitungan terlebih dahulu himpunan- himpunan  bagian  yang  terbentuk dibawah ke bentuk tabel seperti berikut:
Tabel 6. Aturan kombinasi untuk m5 M4 {P2} 0,15 M4 {ᶿ} 0,85 m3{P1} 0,79  {ᶿ}  0,158 {P1} 0,632 m3{ᶿ} 0,21 {P2} 0,042 {ᶿ} 0,168 Sumber : (Data dioalah,2021) m5{P2} = 0,042 1−0,0158 = 0,042 0,842 = 0,0499
m5{P1} = 0,632 1−0,0158 = 0,632 0,842 = 0,7506
m5{ᶿ}  = 0,168
1−0,0158 = 0,168 0,842 = 0,1996
 Gejala ke-4 :  Mimisan (G18)
Nilai  kepercayaan  yang  diberikan  oleh dokter  (G18)  sebagai  gejala  dari  {P2} adalah  sebesar  0,3  maka  sesuai  dengan rumus demster shafer diperoleh :
m6 {P2} = 0,3 m6 {ᶿ} = 1-0,3 = 0,7 Munculnya gejala baru tersebut mengharuskan untuk menghitung densitas baru untuk beberapa
kombinasi  (m7),  untuk  memudahkan perhitungan terlebih dahulu himpunan- himpunan  bagian  yang  terbentuk dibawah ke bentuk tabel seperti berikut:
Tabel 7. Aturan Kombinasi Untuk m7 M6 {P2} 0,3  M6 {ᶿ} 0,7 M5{P1} 0,7506 {ᶿ}  0,2251 {P1} 0,5254 M5{ᶿ} 0,1996 {P2} 0,0599  {ᶿ} 0,1398
Sumber : (Data dioalah,2021) m7{P2}  = 0,0599 1−0,2251 = 0,0599 0,7749 = 0,7730 m7{P1}  = 0,5254 1−0,2251 = 0,5254 0,7749 = 0,6780 m7{ᶿ}  = 0,1398 1−0,2251 = 0,1398 0,7749 = 0,1804
Berdasarkan gejala yang muncul dari contoh diatas nilai keyakinan yang terbesar terdapat pada  P1  dengan  nilai  0,6780  x  100%  = 67,8%

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil
Dari  penelitian  ini  telah  didapatkan hasil  untuk  menentukan  Diagnosa  pada Hiperkolestrolemia yang menggunakan metode demspster  shafer dan    sistem  yang memberikan informasi  mengenai Screening
Hiperkolestrolemia  dan  membantu user untuk mengetahui hasil Screening
Hiperkolestrolemia  melalui  gejala-gejala yang  di inputkan  kedalam  sistem  pakar ini. Untuk  mewujudkan  sistem  pakar  yang sesuai  dengan  gejala  tersebut,  digunakan metode demspster shafer yang menggunakan  data-data  atau  fakta-fakta awal  untuk  selanjutnya  diproses  dan  akan menghasilkan  suatu  informasi  tentang Screening pasien
dengan
Hiperkolestrolemia.  Dengan  adanya  sistem informasi  berbasis  sistem  pakar  ini  untuk dapat  membantu  masyarakat  mengetahui gejala  dari  penyakit  yang  di  sebabkan  oleh hiperkolestrolemia.
Pada penelitian
ini bahasa pemrograman  yang  digunakan  berupa bahasa  pemrograman PHP Kemudian  di dukung database  MYSQL,  Software yang digunakan Web  Browser,  Xampp,  Adobe
Dreamweaver,, database dan Axure.
Pembuatan  sistem  pakar screening pasien dengan  hiperkolestrolemia  menggunakan metode dempster shafer dilakukan berdasarkan  tahap  pengembangan  sistem
metode waterfall yaitu  analisis,  desain, pembuatan  kode  program,  pengujian  dan pendukung  ( support )  atau  pemeliharaan ( maintenance ).  dan  proses  pengujian  yang dilakukan untuk mengukur kevalidan sistem
menggunakan  pengujian black  box  testing dengan hasil skor 3,7 dari expert riview dan
3,8  dari  implementasi  rekapitulasi  betha dengan kategori valid.

## 1. Halaman Login Admin
Halaman login admin merupakan halaman yang pertama kali tampil dimana admin dapat memasukkan username dan password untuk dapat masuk ke halaman utama..
Gambar 2. Halaman Login Admin Sumber : (Hasil penelitian, 2021) 2. Halaman Home Admin
Halaman  utama admin halaman  yang  pertama  tampil  pada  saat admin berhasil login kedalam  sistem,  Pada  halaman  utama admin terdapat  menu-menu admin, data  pengguna, penyakit,  gejala,  basis  pengetahuan,  riwayat  diagnosa,  laporan,  profil.  Halaman Home admin dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 3. Halaman Home Admin
Sumber : (Hasil penelitian, 2021)

## 3. Halaman Utama User
Pada  halaman  ini  terdapat  halaman  utama user .  Halaman  ini  berfungsi  untuk  mempermudah pengguna/ user mengetahui tampilan masuk serta cara menggunakan sistem. Berikut gambar rancangannya
Gambar 4. Halaman Utama User
Sumber : (Hasil penelitian, 2021)
4. Halaman Data Pengguna User
Pada  halaman  ini  terdapat  halaman  data  pengguna  user  yang  dapat  memasukan  nama, alamat, umur, dan jenis kelamin. Seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 5. Halaman Data Pengguna User Sumber : (Hasil penelitian, 2021)
5. Halaman Data Diagnosa Penyakit
Setelah mengklik menu diagnosa penyakit maka user dapat melihat gejala-gejala apa saja yang dirasakan agar user dapat melihat penyakit apa di derita. Seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 6. Halaman Data Diagnosa Penyakit
Sumber : (Hasil penelitian, 2021)
6. Halaman Hasisl Diagnosa
Setelah  menampilkan  hasil  diagnosa  dengan  memilih  gejala  apa  saja  yang  dirasakan  di sistem, maka akan muncul hasil dari diagnosanya, pada halaman ini pengguna dapat mencetak hasil
Gambar 7. Halaman Hasil Diagnosa Sumber : (Hasil penelitian, 2021)

## 7. Halaman Cetak Hasil Diagnosa
Halaman ini adalah halaman cetak hasil dari diagnosa. Berikut gambar rancangannya
Gambar 8. Halaman Cetak Hasil Diagnosa
Sumber : (Hasil penelitian, 2021) 4.2 Pembahasan
Sebelum  pembuatan  sistem  pakar  ini
dibuat  hal  pertama  yang  dilakukan  adalah menentukan  metode  yang  cocok  untuk  sistem pakar  screening  hiperkolestrolemia  kemudian dilakukan pengumpulan data, selanjutnya dilakukan perhitungan dengan metode Dempster Shafer secara  manual  sehingga  kemudian  dapat diterapkan di sistem.
1. Pengujian Black Box Testing
Setelah  Penerapan  Metode Dempster Shafer untuk  menentukan  sistem  pakar screening pasien dengan hiperkolestrolemia telah  selesai  dibuat,  maka  tahap  selanjunya dilakukan  pengujian  untuk  mengetahui  dan memastikan bahwa sistem yang di buat tidak terdapat kesalahan ataupun eror dari seluruh fungsionalitas sistem tersebut. Pada
penelitian ini penulis menggunakan metode
black  box testing  untuk  pengujian  system [10].
Berdasarkan  hasil  quisioner  yang  di isi  oleh expert yang  didapatkan  yaitu  hasil uji database yaitu skor rata-rata 3,7 dengan kreteria  layak,  kemudian  uji  algoritma didapatkan skor rata-rata 3,8 dengan kreteria layak,  kemudian  uji  antar  muka  ( interface ) didapatkan skor rata-rata 3,7 dengan kreteria layak,  dan  terahir  uji  fungsionalitas  sistem didapatkan skor rata-rata 3,6 dengan kreteria layak. Hal ini menunjukan bahwa implementasi metode denpster shafer dalam sistem  pakar  berbasis web untuk screening pasien  dengan  hiperkolestrolemia  layak untuk  di  implementasikan.  Berikut  dengan hasil  sebaran  rekapitulasi  penilaian expert melalui uji blackbox [11] .
Gambar 9. Grafik Hasil Uji Alpha
Sumber : (Hasil penelitian, 2021)
Pengujian betha menghasilkan nilai sebagai berikut untuk soal no 1 dengan nilai 45%, soal no 2 dengan nilai 47%, soal no 3 dengan nilai 47%, soal no 4 dengan nilai 45%, soal no 5 dengan nilai 46%, soal no 6 dengan nilai 48%, soal no 7 dengan nilai 44%, soal no 8 dengan nilai 46%. soal no 9 dengan nilai 36%, soal no 10 dengan nilai 39% dengan nilai rata – rata 4.6. Berikut hasil Grafik betha test.
.
Gambar 10. Grafik Nilai Betha test
Sumber : (Hasil penelitian, 2021)
Kemudian  kesimpulan  hasil  dari  pengembangan  penelitian  terdahulu  yaitu,  dengan pengujian alpha dan betha menghasilkan informasi bahwa aplikasi yang telah dirancang memiliki nilai layak atau sesuai dengan harapan yang diinginkan. Berikut diagram hasil grafik hasil testing expert review dan implementasi
Gambar 11. Grafik Hasil Testing Expert Review & User
Sumber : (Hasil penelitian, 2021)

## V. KESIMPULAN
Dari  analisa  dan  pembahasan  yang dilakukan peneliti pada bab-bab
sebelumnya,  peneliti  menarik  kesimpulan bahwa,  sistem  pakar  berbasis web yang menggunakan bahasa pemrograman php dan html, dapat  memberikan  informasi  dan diagnosa  awal  hiperkolestrolemia  agar masyarakat lebih mudah mengetahui gejala- gejala  dari  penyakit  yang  disebabkan  oleh hiperkolestrolemia yaitu penyakit stroke dan hipertensi juga dapat memberi solusinya .
Serta sistem pakar ini dapat membantu pengguna (user) untuk
mempermudah mendapatkan informasi
tentang diagnosa penyakit dan gejala yang di alami  sesuai  diagnosa.  Serta  hasil  dari pengujian  yang  dilakukan  untuk  mengukur kevalidan  sistem  menggunakan  pengujian black box testing dengan hasil skor 3,7 dari expert  riview dan  3,8  dari  implementasi rekapitulasi betha dengan kategori valid.

## VI. SARAN
Berikut  saran  yang  di  harapkan  dari
penelitian yang telah dilakukan
1. Untuk pembangunan sistem pakar selanjutnya  dapat  dibuat  dengan  tingkatan yang lebih baik lagi, agar sistem pakar yang dibangun tidak hanya mendiagnosa penyakit  stroke  dan  hipertensi  saja
melainkan dapat di kembangkan lebih luas
lagi.
2. Semoga  bisa  menampilkan  fitur-fitur  dan tampilan  yang  lebih  menarik  agar  dapat lebih menarik bagi pengguna.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] Yehendra  and  R.  E.  Yulianto, “Rekayasa Perangkat Lunak Pengolahan  Data  Distribusi  Obat-
Obatan  Di  Pt  .  Anugrah  Pharmindo Lestari  Berbasis  Web,” Momentum ,
vol. 17, no. 2, pp. 68–75, 2015. [2] A. Siswa, D. I. Sma, and N. Lembah, “PENGARUH REWARD , PUNISHMENT  ,  DAN  GAYA KOMUNIKASI GURU TERHADAP PRESTASI,” pp. 139– 152. [3] H. Jafar and Y. S. Kenta, “Uji Efek Anti  Hiperkolesterolemia  Ekstrak Etanol Daun Boroco Merah Terhadap Tikus Putih Jantan Hiperkolesterolemia-Diabetes,” Farmakol. J. Farm. , vol. XVI, no. 1,
pp. 26–34, 2019.
[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.
[5] R.  Ardiansyah,  F.  Fauziah,  and  A.
Ningsih,  “Lambung  Menggunakan
Metode  Dempster-Shafer,”  vol.  24, no. 3, pp. 182–196, 2018.
[6] M.  Tabrani,  “Penerapan  Metode
Waterfall  Pada  Sistem  Informasi Inventori Pt. Pangan Sehat Sejahtera,” J.  Inkofar ,  vol.  1,  no.  2,
pp. 30–40, 2018.
[7] M. S. Rosa.A.S., Rekayasa Perangkat Lunak . Bandung: Informatika, 2014.
[8] A.  R.  Sinulingga,  M.  Zuhri,  R.  B.
Mukti,  Z.  Syifa,  and  A.  Saifudin, “Pengujian  Black  Box  pada  Sistem
Aplikasi  Informasi  Data  Kinerja
Menggunakan  Teknik  Equivalence Partitions,” J.  Teknol.  Sist.  Inf.  dan
Apl. , vol. 3, no. 1, p. 9, 2020.
[9] Y.  Azmi, Pengantar  Sistem  Pakar dan  Metode .  Jakarta:  Mitra  Wacana
Media, 2017.
[10] W. N. Cholifah, Y. Yulianingsih, and
S. M. Sagita, “Pengujian Black Box Testing  pada  Aplikasi  Action  & Strategy  Berbasis  Android  dengan Teknologi Phonegap,” STRING
(Satuan  Tulisan  Ris.  dan  Inov.
Teknol. , vol. 3, no. 2, p. 206, 2018.
[11] D.  P.  Buhori  Musli,  “Aplikasi android  panduan  merawat  ternak burung lovebird,” J. Ilm. Betrik , vol.
12, no. 02, pp. 154–161, 2021.