## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 476−484 https://djournals.com/resolusi

## Pengembangan Sistem Pakar Menggunakan Pendekatan Dempster-Shafer Theory Pada Diagnosis Gangguan Makan Pada Anak
Fryda Fatmayati 1,* , Desi Nurnaningsih 2 , Nurhasan Nugroho 3 , Hadi Kurniawanto 4
1 Program Studi Manajemen Transportasi Udara, Sekolah Tinggi Teknologi Kedirgantaraan, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Tangerang, Indonesia
3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bina Bangsa, Banten, Indonesia
4 Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Bina Bangsa, Banten, Indonesia Email: 1,* fryda.fatmayati@sttkd.ac.id, 2 desi.nurnaningsih@ft-umt.ac.id, 3 nurhasan.nugroho@binabangsa.ac.id,
4 kurniawantohadi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: fryda.fatmayati@sttkd.ac.id
Abstrak− Di  era  modern  ini,  gangguan  makan  pada  anak  semakin  mendapat  perhatian  serius  karena  dampaknya  yang  signifikan terhadap kesehatan fisik, kesejahteraan mental, dan perkembangan keseluruhan anak. Diagnosis gangguan makan pada anak sering kali rumit karena gejalanya yang bervariasi dan sulitnya anak-anak menyampaikan atau memahami kondisi mereka. Selain itu, pendekatan diagnosa  yang  tradisional  sering  kali  bergantung  pada  penilaian  subjektif  dan  keahlian  klinis,  yang  dapat  menyebabkan  kesalahan diagnosa atau keterlambatan dalam intervensi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem pakar untuk diagnosa  gangguan  makan  pada  anak  menggunakan  Teori  Dempster-Shafer  sebagai  mesin  inferensi  utama.  Pendekatan  ini  dipilih karena  keunggulannya  dalam  mengelola  ketidakpastian  dan  informasi  yang  tidak  lengkap,  yang  memungkinkan  sistem  untuk melakukan  inferensi  diagnostik  berdasarkan  kumpulan  gejala  yang  diamati,  bahkan  ketika  informasi  tersebut  ambigu  atau  tidak lengkap. Sistem ini dirancang untuk memanfaatkan algoritma komputasional dan pengetahuan medis, sehingga memberikan hasil yang dapat diandalkan dan konsisten. Dari hasil pengujian dengan sampel yang terdiri dari 30 kasus yang dipilih secara acak, sistem berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 93,33%. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan ini sangat efektif dalam mendiagnosis gangguan makan  pada  anak.  Sistem  pakar  yang  dikembangkan,  berbasis  teknologi  website,  dilengkapi  dengan  fitur-fitur  utama  yang memungkinkan diagnosa berdasarkan gejala dan menyediakan hasil diagnosa serta rekomendasi tindakan medis yang tepat.
Kata Kunci: Dempster-Shafer Theory; Diagnosis; Gangguan Makan; Mesin Inferensi; Sistem Pakar
Abstract− In this modern era, eating disorders in children are receiving increasing attention due to their significant impact on physical health, mental well-being, and overall development. Diagnosing eating disorders in children is often complicated due to the varying symptoms  and  the  difficulty  children  have  in  articulating  or  understanding  their  conditions.  Additionally,  traditional  diagnostic approaches  often  rely  on  subjective  assessments  and  clinical  expertise,  which  can  lead  to  misdiagnosis  or  delays  in  appropriate intervention. This study aims to develop an expert system for diagnosing eating disorders in children using Dempster-Shafer Theory as the primary inference engine. This approach is chosen for its strengths in handling uncertainty and incomplete information, allowing the system to make diagnostic inferences based on observed symptoms, even when the information is ambiguous or incomplete. The system is designed to leverage computational algorithms and medical knowledge, providing reliable and consistent results. From tests conducted on a sample of 30 randomly selected cases, the system achieved an accuracy rate of 93.33%, demonstrating that this approach is highly effective in diagnosing eating disorders in children. The developed expert system, web-based, is equipped with key features that enable diagnosis based on symptoms and provide diagnostic results along with recommendations for appropriate medical actions.
Keywords : Dempster-Shafer Theory; Diagnosis; Eating Disorders; Inference Engine; Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Gangguan makan pada anak merupakan masalah kesehatan yang semakin menjadi perhatian di era modern ini. Gangguan makan dapat mempengaruhi kesehatan fisik, kesejahteraan mental, dan perkembangan secara keseluruhan [1]. Gangguan makan pada anak adalah kondisi kesehatan yang melibatkan pola makan yang tidak sehat, obsesi terhadap berat badan atau bentuk tubuh, serta perilaku makan yang tidak terkendali [2]. Penanganan gangguan makan pada anak membutuhkan pendekatan multidisiplin yang melibatkan intervensi medis, psikologis, dan dukungan sosial untuk mencapai pemulihan yang optimal [3]. Diagnosa gangguan makan pada anak seringkali sulit karena gejalanya dapat bervariasi, dan anak-anak mungkin tidak selalu mampu menyampaikan atau memahami kondisinya dengan jelas. Permasalahan diagnosa gangguan makan  pada  anak  menjadi  lebih  kompleks  karena  pendekatan  diagnosa  yang  tradisional  seringkali  bergantung  pada penilaian  subjektif  dan  keahlian  klinis,  yang  dapat  mengakibatkan  kesalahan  diagnosa  atau  keterlambatan  dalam intervensi yang tepat. Selain itu, adanya unsur ketidakpastian dalam gejala dan kondisi pasien juga dapat memperumit proses diagnosa. Untuk mengatasi permasalahan ini, pengembangan sistem pakar telah menjadi salah satu solusi yang menjanjikan dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnosa gangguan makan pada anak. Sistem pakar memanfaatkan algoritma  komputasional dan pengetahuan khusus domain untuk  mensimulasikan kemampuan pengambilan keputusan para ahli manusia, sehingga dapat memberikan hasil diagnosa yang dapat diandalkan dan konsisten [4].
Gangguan  makan  pada  anak  termasuk  dalam  kategori  gangguan  mental  dan  perilaku.  Penelitian  mengenai gangguan mental dan perilaku telah dilakukan oleh berbagai peneliti menggunakan beragam pendekatan sistem pakar. Terdapat penelitian mengenai sistem pakar untuk mendeteksi gangguan pasca trauma menggunakan pendekatan Certainty Factor  (CF)  berhasil  mencapai  akurasi  sebesar  80%  [5].  Akan  tetapi,  metode  CF  menghadapi  kendala  dalam merepresentasikan ketidakpastian yang kompleks dan bergantung pada aturan yang ditetapkan secara manual, yang dapat mengakibatkan  ketidakakuratan  jika  aturan  tersebut  tidak  mencakup  semua  skenario  yang  mungkin  terjadi.  Studi  lain yang  mengevaluasi  diagnosa  gangguan  kecemasan  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  mencatat  skor  akurasi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
sebesar 81% [6]. Namun, kelemahan utama Naïve Bayes terletak pada asumsi independensi antar fitur yang seringkali tidak realistis dalam praktik, berpotensi menurunkan akurasi. Selanjutnya, ada penelitian tentang pengembangan sistem pakar  untuk  diagnosa  kesehatan  jiwa  menggunakan  Fuzzy  Logic,  yang  mencapai  akurasi  81,82%  untuk  diagnosa gangguan  skizofrenia  [7].  Namun,  Fuzzy  Logic  sering  kali  membutuhkan  pemahaman  mendalam  untuk  menetapkan fungsi  keanggotaan  yang  sesuai  dan  aturan  fuzzy,  yang  dapat  menjadi  kompleks  dan  subyektif  dalam pengimplementasiannya. Terakhir, penelitian terkait pengembangan sistem pakar untuk diagnosa gangguan kepribadian paranoid dengan menerapkan Bayes' Theorem mencapai akurasi 84,11%. Metode ini sangat tergantung pada keakuratan probabilitas awal (prior), yang sering sulit diperoleh dan dapat mempengaruhi hasil jika nilai prior tidak tepat [8].
Penelitian pertama terkait sistem pakar yang digunakan dalam mendeteksi gangguan pasca trauma menggunakan pendekatan  CF  (Certainty  Factor)  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  80%  [5].  Namun,  metode  CF  cenderung menganggap  setiap  aturan  secara  independen,  tanpa  mempertimbangkan  interaksi  antar-aturan  yang  mungkin  terjadi. Penelitian  lainnya,  mengenai  mengenai  diagnosa  gangguan  kecemasan  menggunakan  pendekatan  Naïve  Bayes  yang menghasilkan  skor  akurasi  yaitu  81%  [6].  Naive  Bayes  memiliki  kelemahan  utama  dalam  asumsi  naifnya  tentang independensi  antar  fitur,  sehingga  menyebabkan  estimasi  probabilitas  yang  bias  terutama  dalam  kasus  di  mana  ada ketergantungan  yang  signifikan  antar  fitur.  Selanjutnya,  penelitian  pembangunan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa gangguan  kepribadian  paranoid  dengan  menerapkan  metode  Bayes'  Theorem  dengan  menghasilkan  akurasi  mencapai 84,11%  [8].  Pendekatan  ini  memiliki  ketergantungan  yang  tinggi  terhadap  asumsi  distribusi  probabilitas,  sehingga menjadi tidak realistis dalam  kasus di  mana informasi  yang ada terbatas atau ketidakpastian sangat tinggi. Berikutnya penelitian tentang pengembangan  sistem pakar untuk diagnosa kesehatan jiwa  menggunakan pendekatan Fuzzy Logic dengan  akurasi  81,82%  pada  penyakit  skizofrenia  serta  88,89%  pada  penyakit  gangguan  depresi  [7].  Akan  tetapi, algoritma  Fuzzy  Logic  rentan  terhadap  interpretasi  subjektif  dari  tingkat  kebenaran,  sehingga  dapat  menyebabkan kesalahan atau ketidakakuratan dalam analisis.
Penelitian ini membawa perbedaan dari studi-studi sebelumnya karena fokusnya adalah pada diagnosis gangguan pada anak, dengan menggunakan pendekatan Dempster-Shafer Theory untuk menggabungkan bukti dari berbagai sumber dan mengambil keputusan dalam menghadapi ketidakpastian serta ketidaklengkapan informasi. Dempster-Shafer dipilih sebagai mesin inferensi utama karena kemampuannya yang unggul dalam mengelola ketidakpastian dengan cara yang lebih fleksibel dan tidak terlalu ketat dibandingkan metode probabilitas klasik [9]. Teori ini tidak memerlukan probabilitas a priori yang ketat dan mampu beroperasi dengan data yang tidak lengkap atau tidak pasti, kondisi yang sering ditemukan dalam skenario kehidupan nyata [10]. Hal ini memungkinkan integrasi dari berbagai sumber bukti, bahkan jika sumber- sumber tersebut berpotensi konflik atau hanya memberikan informasi sebagian, sehingga menghasilkan kerangka kerja yang lebih kokoh untuk analisis dan pengambilan keputusan [11]. Selain itu, pendekatan ini juga menawarkan ukuran yang jelas tentang plausibilitas dan keyakinan, membedakan antara kekurangan bukti dan bukti yang kontradiktif, sangat berguna dalam aplikasi seperti diagnosa medis dan pengambilan keputusan di bawah ketidakpastian.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang menerapkan pendekatan Dempster-Shafer untuk diagnosis  gangguan  makan  pada  anak  agar  dapat  memudahkan  dalam  mengidentifikasi  dan  mempercepat  penganan. Kontribusi dari penelitian ini terletak pada pengembangan metodologi yang dapat memperluas pemahaman dan penerapan Teori Dempster-Shafer dalam konteks medis, khususnya dalam diagnosa gangguan makan pada anak. Sistem pakar yang dibangun berbasiskan website, sehingga memudahkan pengguna untuk mengakses dan menggunakan sistem dengan lebih mudah. Secara praktis, sistem pakar ini akan menyediakan alat bantu diagnosa yang inovatif, membantu praktisi kesehatan dan masyarakat untuk mengidentifikasi gangguan makan lebih awal dan dengan lebih akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian berfungsi sebagai panduan sistematis untuk mencapai tujuan penelitian secara terstruktur dan efisien [12]. Prosedur yang runut yang dilakukan pada penelitian ini diilustrasikan pada Gambar 1. Gambar 1 memperlihatkan tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian.  Penjelasan  lebih  rinci  mengenai  tahapan  tersebut  adalah  sebagai berikut:
1) Identifikasi Permasalahan
Tahap ini  melibatkan  pengidentifikasian dan definisi jelas  dari  masalah  yang akan diatasi,  yaitu kebutuhan  untuk diagnosa yang lebih akurat dan efisien dari gangguan makan pada anak [13]. Peneliti akan meninjau literatur yang ada  untuk  memahami  kesenjangan  dalam  penelitian  sebelumnya  dan  menentukan  ruang  lingkup  spesifik  dari masalah. Selain itu, pada tahap ini akan dilakukan wawancara dan observasi untuk mendapatkan informasi mengenai permasalahan diagnosa gangguan makan pada anak. Hal ini mencakup pengenalan terhadap gangguan makan yang umum  ditemui  pada  anak,  tantangan  yang  ada  dalam  proses  diagnosa,  serta  dampaknya  terhadap  kesehatan  dan kesejahteraan anak.
2) Mengumpulkan Basis Pengetahuan
Pada tahap ini, peneliti akan mengumpulkan data dan informasi yang relevan untuk membangun basis pengetahuan yang akan digunakan oleh sistem pakar. Basis pengetahuan berisi semua informasi, data, aturan, dan hubungan yang diperlukan untuk membuat keputusan atau memecahkan masalah dalam suatu domain tertentu [14]. Ini melibatkan pengumpulan  data  dari  literatur  medis,  wawancara  dengan  para  ahli,  dan  studi  kasus  klinis.  Informasi  ini  akan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
mencakup gejala, tanda, dan indikator lain  yang berkaitan dengan gangguan  makan pada anak, serta pengetahuan tentang penanganan dan intervensi yang efektif.
3) Membuat Representasi Pengetahuan
Tahap  ini  berkaitan  dengan  pengembangan  cara  untuk  merepresentasikan  pengetahuan  yang  telah  dikumpulkan dalam format yang dapat dikelola dan diproses oleh komputer [15]. Ini melibatkan pemilihan dan desain struktur data yang  sesuai,  seperti  basis  aturan,  frame,  atau  jaringan  semantik,  yang  akan  digunakan  untuk  menyimpan  dan memanipulasi pengetahuan klinis tentang gangguan makan..
4) Membangun Mesin Inferensi Menggunakan Algoritma Dempster-Shafer Theory
Di  tahap  ini,  mesin  inferensi  akan  dibangun  menggunakan  Teori  Dempster-Shafer.  Tahap  ini  melibatkan pengembangan  algoritma  yang  akan  menggabungkan  bukti  dari  berbagai  sumber,  menilai  ketidakpastian,  dan menghasilkan keputusan diagnostik berdasarkan probabilitas dan plausibilitas. Mesin inferensi ini akan dirancang untuk  mengintegrasikan semua informasi  yang relevan dan  menyediakan  output diagnostik  yang didasarkan pada penggabungan bukti.
5) Mengimplementasikan Model
Pada  tahap  ini,  model  sistem  pakar  yang  telah  dirancang  akan  diimplementasikan  dalam  bentuk  perangkat  lunak. Implementasi sistem merujuk pada fase dimana output dari analisis dan pemodelan diterjemahkan ke dalam bahasa yang  dapat  dipahami  oleh  komputer,  sehingga  membentuk  sebuah  perangkat  lunak  yang  dapat  dieksekusi  dan dimanfaatkan [16]. Sistem pakar ini dikembangkan dengan basis website, menggunakan editor kode Notepad++, dan MySQL untuk menyimpan data yang diperlukan.
6) Pengujian Model
Langkah ini dikerjakan untuk mengevaluasi performa sistem atau software yang telah dibuat, dengan tujuan menilai sejauh  mana  kemampuannya  dalam  menghasilkan  output  yang  tepat  dan  konsisten  [17].  Evaluasi  dilaksanakan melalui uji akurasi, dimana sistem atau model diukur untuk melihat efisiensinya dalam memberikan diagnosa yang sesuai atau sesuai dengan keadaan sebenarnya. Akurasi diukur dengan membandingkan hasil keluaran sistem dengan diagnosa yang dibuat oleh ahli. Untuk mendapatkan nilai akurasi, diterapkan persamaan (1).
Accuracy = Jumlah Data Diagnosa Jumlah Data Uji × 100% (1)
Gambar 1. Langka-Langkah Penelitian

## 2.2 Metode Dempster-Shafer Theory
Teori Dempster-Shafer, yang juga dikenal sebagai teori bukti, adalah metode untuk menggabungkan bukti dari berbagai sumber  dan  membuat  keputusan  dengan  memperhitungkan  ketidakpastian.  Teori  ini  dikembangkan  oleh  Arthur  P. Dempster dan Glenn Shafer pada tahun 1960-an dan 1970-an sebagai alternatif dari teori probabilitas klasik. Dempster- Shafer  menyediakan  suatu  kerangka  kerja  yang  memungkinkan  kita  untuk  bekerja  dengan  derajat  kepercayaan  dan plausibilitas, yang merupakan dua ukuran utama dalam teori ini [18]. Teori ini memiliki konsep inti yang mencakup tiga elemen  utama:  fungsi  massa  yang  mengindikasikan  tingkat  keyakinan  pada  setiap  hipotesis  sub;  kepercayaan  yang
Identifikasi Permasalahan Mengumpulkan Basis Pengetahuan Membuat Representasi Pengetahuan
Membangun Mesin Inferensi Menggunakan Algoritma Dempster-Shafer Theory
Mengimplementasikan Model
Pengujian Model

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
mengumpulkan  tingkat  keyakinan  secara  inklusif;  dan  plausibilitas  yang  menunjukkan  kemungkinan  maksimum keyakinan  yang  dapat  dialokasikan  pada  sebuah  hipotesis  jika  semua  bukti  pendukung  dianggap  [19].  Dengan menggunakan  aturan  Dempster  untuk  menggabungkan  bukti,  teori  ini  memungkinkan  penggabungan  dari  berbagai sumber  bukti  untuk  mendapatkan  kesimpulan  yang  lebih  kuat  atau  pembaruan  tingkat  kepercayaan,  dengan  secara otomatis  menangani  konflik  antara  bukti  [20].  Proses  ini  melibatkan  beberapa  langkah  kunci,  mulai  dari  menetapkan fungsi massa hingga menggabungkan bukti menggunakan aturan kombinasi Dempster. Berikut ini adalah tahap-tahapnya:
1) Menetapkan Fungsi Massa
Fungsi massa, disimbolkan sebagai m , diberikan definisi untuk setiap himpunan bagian A dari kerangka diskriminasi U . Fungsi massa mengevaluasi jumlah dukungan yang diberikan kepada himpunan A , dengan mematuhi dua kriteria, seperti yang dinyatakan dalam Persamaan (2) dan Persamaan (3).
m(∅) = 0 (2) ∑ 𝑚(𝐴) = 1 𝐴⊆𝑈 (3)
dimana, pada persamaan (2) memperlihatkan tidak adanya dukungan pada himpunan kosong, sedangkan persamaan (3) merepresentasikan total dukungan agar seluruh himpunan bagian bernilai 1.
2) Mencari Fungsi Belief
Belief  yang dinotasikan 𝐵𝑒𝑙(𝐴) merupakan suatu  himpunan 𝐴 yang diperoleh  melalui penjumlahan  fungsi  massa semua himpunan bagian dari 𝐴 , tak terkecuali 𝐴 itu sendiri seperti pada persamaan (4).
𝐵𝑒𝑙(𝐴) = ∑ 𝑚(𝐵)
𝐵⊆𝐴
(4)
dimana, persamaan (4) mengukur dukungan total yang tidak langsung (baik secara eksplisit maupun implisit) untuk himpunan 𝐴 , 𝐵𝑒𝑙(𝐴) yang mencerminkan kepercayaan minimal pada kebenaran 𝐴 .
3) Mencari Nilai Plausibility
Plausibility 𝑃𝑙(𝐴) pada himpunan 𝐴 diperoleh nilainya dengan menghitung jumlah fungsi massa seluruh himpunan yang beririsan dengan 𝐴 , tak terkecuali 𝐴 itu sendiri seperti pada persamaan (5).
𝑃𝑙(𝐴) = ∑ 𝑚(𝐵) 𝐵∩𝐴≠∅ (5)
dimana,  persamaan  (5)  mengukur  dukungan  maksimum  yang  mungkin  untuk  himpunan 𝐴 ,  mempertimbangkan ketidakpastian dan menunjukkan batas atas dari kepercayaan bahwa 𝐴 adalah benar.
4) Mengkombinasikan Bukti
Aturan kombinasi Dempster melakukan penggabungan 2 bukti 𝑚 1 dan 𝑚 2 sebagai satu fungsi massa penggabungan 𝑚 3 , melalui penyelesaian kontradiksi dan menormalisasi hasil melalui (6) dan persamaan (7), yang memperlihatkan 𝐾 merupakan ukuran konflik diantara bukti tersebut.
𝑚(𝐴) = 1 1−𝐾 ∑ 𝑚 1 (𝐵) ∙ 𝑚 2 (𝐶) 𝐵∩𝐶=𝐴 (6)
𝐾 = ∑ 𝑚 1 (𝐵) ∙ 𝑚 2 (𝐶) 𝐵∩𝐴=∅
(7)
dimana, 1 1−𝐾 merupakan faktor normalisasi yang tidak mempertimbangkan bukti kontradiksi serta dipastikan totalnya mencapai nilai 1 agar tidak terjadi himpunan kosong ( ∅ ). Untuk, ∑ 𝑚 1 (𝐵) ∙ 𝑚 2 (𝐶) 𝐵∩𝐶=𝐴 menunjukkan perhitungan gabungan bukti untuk 𝐴 dengan melakukan perkalian fungsi massa dari dua sumber bukti melalui himpunan 𝐵 dan 𝐶 memiliki irisan yang sama dengan 𝐴 .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengembangan sistem pakar untuk diagnosa gangguan makan pada anak menggunakan Teori  Dempster-Shafer sebagai mesin inferensi dimulai dengan pembangunan basis pengetahuan yang komprehensif. Basis pengetahuan ini diisi dengan informasi dari berbagai sumber yang relevan. Proses ini melibatkan pengumpulan data mendetail tentang gejala, jenis- jenis  gangguan  makan,  serta  metode  penanganannya.  Informasi  ini  diperoleh  dari  ahli  di  bidangnya,  seperti  psikiater, serta dari sumber lain termasuk buku, jurnal, dan sumber online. Untuk penelitian ini, empat jenis gangguan makan pada anak telah diidentifikasi dan dijelaskan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Jenis Penyakit Makan pada anak
Kode Penyakit Jenis Gangguan P1 Anorexia Nervosa P2 Bulimia Nervosa P3 Binge Eating Disorder P4 Pica
Setelah data jenis gangguan makan pada anak dikumpulkan seperti yang terlihat pada Tabel 1, selanjutnya dikumpulkan data tentang gejala-gejalanya. Gejala yang telah dikumpulkan terdiri dari 23 gejala dan lengkap dengan skor densitasnya. Penilaian densitas massa ini berdasarkan penilaian ahli mengenai kekuatan bukti yang tersedia. Skala plausibilitas, yang nilai rentangnya dari 0 hingga 1, menunjukkan bahwa nilai yang lebih dekat dengan 1 mencerminkan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
tingkat kepercayaan ahli yang lebih tinggi terhadap kepastian dari gejala tersebut. Detail gejala, jenis gangguan, dan nilai densitasnya tersaji secara rinci dalam Tabel 2.
Tabel 2. Gejala-Gejala dan Nilai Densitas Untuk Diagnosa Gangguan Makan pada anak
Kode Gejala Daftar Gejalanya Kode Penyakit Skor Densitas P1 P2 P3  P5 G1 Kehilangan berat badan yang signifikan atau gagal  mendapatkan berat badan normal selama masa pertumbuhan.  0,8 G2 Memiliki  ritual  makan  yang  aneh  seperti  memotong  makanan menjadi potongan kecil atau makan sangat pelan.  0,7 G3 Kehilangan berat badan yang signifikan atau gagal  mendapatkan berat badan normal selama masa pertumbuhan.  0,7 G4 Sering  mengenakan  pakaian  longgar  atau  berlapis  untuk menyembunyikan kehilangan berat badan.  0,9 G5 Sangat takut mengalami kenaikan berat badan atau takut gemuk.  0,7 G6 Rasa bersalah dan malu setelah makan.   0,8 G7 Sangat  terobsesi  terhadap  berat  badan  atau  bentuk  tubuh,  yang menyebabkan  hanya  fokus  pada  makanan,  kalori,  dan pengendalian berat badan.   0,6 G8 Perilaku makan yang tidak teratur.    0,5 G9 Merasa  tidak  puas  dengan  bentuk  tubuhnya,  meskipun  berat badannya mungkin normal.  0,8 G10 Sering mengalami fluktuasi berat badan yang signifikan.  0,8 G11 Melakukan apapun untuk mengatasi efek makan secara berlebihan.  0,9 G12 Menilai diri sendiri berdasarkan bentuk dan berat badan.  0.9 G13 Merasa bersalah, malu, atau jijik dengan diri sendiri setelah makan berlebih.   0,8 G14 Bermasalah pada pencernaan ditandai dengan muntah yang sering.   0,8 G15 Makan secara berlebihan dan seringkali tidak bisa berhenti makan.  0,7 G16 Makan  terus  menerus  tanpa  merasakan  rasa  lapar  atau  hingga merasa sangat tidak nyaman.  0,7 G17 Makan dalam jumlah yang banyak, bahkan ketika ia tidak lapar.  0,7 G18 Berat  badan  meningkat  secara  signifikan  dan  mungkin  menjadi sangat gemuk.  0,8 G19 Suka bersembunyi jika akan makan, karena tidak ingin orang lain mengetahuinya ketika makan.    0,6 G20 Mengonsumsi  benda  non-makanan  seperti  tanah,  kapur,  rambut, atau kertas.  0,9 G21 Gejala  defisiensi  nutrisi  atau  anemia  mungkin  muncul  karena konsumsi bahan non-nutritif.  0,8 G22 Mungkin mengalami konstipasi, sakit perut, atau komplikasi serius lainnya dari mengonsumsi benda non-makanan.  0,7 G23 Mengalami keracunan atau sumbatan usus.  0,6
Dalam Tabel 2, terdapat daftar gejala bersama dengan jenis penyakit yang terkait dan tingkat densitas yang telah ditentukan oleh para ahli. Penelitian ini menggunakan mesin inferensi yang berbasis pada Teori Dempster-Shafer untuk mengolah data tersebut. Metode ini efektif dalam menggabungkan berbagai fakta dengan mengacu pada tingkat kepercayaan yang ditetapkan untuk mengestimasi probabilitas. Sebagai contoh, dalam kasus penelitian untuk diagnosis gangguan makan pada anak, berikut adalah beberapa gejala yang diidentifikasi:
Gejala 1 (G5) : Gejala 2 (G6) : Rasa bersalah dan malu setelah makan. Gejala 3 (G8) : Perilaku makan yang tidak teratur.
Pada studi kasus ini, gejala yang telah dikumpulkan dianalisis menggunakan pendekatan Teori Dempster-Shafer secara  sistematis.  Sebagai  contoh,  gejala  pertama  yang  teridentifikasi  adalah  “Sangat  takut  mengalami  kenaikan  berat badan atau takut gemuk (G5)”. Ahli telah menetapkan nilai densitas untuk gejala ini sebesar 0,7, menunjukkan bahwa G5 berkaitan erat dengan jenis gangguan Anorexia Nervosa (P1). Berikut adalah langkah-langkah perhitungan untuk fungsi massa, atau mass function, untuk gejala ini:
𝑚 1 {𝑃1} = 0,7

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 476−484 https://djournals.com/resolusi
𝑚 1 {𝜃} = 1 − 0,7 = 0,3
Kemudian, berdasarkan studi kasus di identifikasi gejala kedua yang meliputi: “Rasa bersalah dan malu setelah makan  (G6)”.  Para  pakar  telah  menetapkan  nilai  densitas  untuk  gejala  ini  sebesar  0,8,  mengindikasikan  bahwa  G6 berkaitan dengan jenis  gangguan  Anorexia Nervosa (P1) serta Bulimia Nervosa (P2). Berikut adalah langkah-langkah dalam menghitung fungsi massa untuk gejala ini:
𝑚 2 {𝑃1, 𝑃2} = 0,8 𝑚 2 {𝜃} = 1 − 0,8 = 0,2
Proses berikutnya dalam penelitian ini melibatkan perhitungan nilai kombinasi dari dua densitas, yaitu 𝑚 1 dan 𝑚 2 , menggunakan persamaan yang ditetapkan sebagai persamaan (5). Tujuan dari penggabungan kedua densitas ini adalah untuk menetapkan tingkat keyakinan atas gejala yang baru diidentifikasi. Untuk memfasilitasi perhitungan ini, digunakan tabel kombinasi aturan. Aturan penggabungan ini mengatur bagaimana 𝑚 1 dan 𝑚 2 digabung untuk menghasilkan nilai 𝑚 3 , yang detailnya disajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Kombinasi Aturan 𝑚 1 dan 𝑚 2 {P1, P2} (0,8) θ (0,2) {P1} (0,7) {P1} (0,56) {P1} (0,14) θ (0,3) {P1, P2} (0,24) θ (0,06)
Pada Tabel 3 diperoleh aturan penggabungan untuk kombinasi densitas 𝑚 1 serta 𝑚 2 . Hasil kombinasi diperoleh nilai baru berupa 𝑚 3 , berikut proses perhitungannya: 𝑚 3 {𝑃1, 𝑃3} = 0,24 1−0 = 0,24 𝑚 3 {𝑃1} = 0,56+0,14 1−0 = 0,7 𝑚 3 {𝜃} = 0,06 1−0 = 0,06
Kemudian,  dari  studi  kasus  di  identifikasi  gejala  ketiga,  yaitu:  “Perilaku  makan  yang  tidak  teratur  (G8)”.  Para pakar menetapkan nilai densitas untuk gejala ini sebesar 0,5, mengindikasikan bahwa G8 terkait dengan beberapa jenis gangguan,  yaitu  Anorexia  Nervosa  (P1), Bulimia  Nervosa  (P2),  serta  Binge  Eating  Disorder  (P3).  Untuk  menghitung fungsi massa dari gejala ini, langkah-langkah perhitungannya adalah sebagai berikut:
𝑚 4 {𝑃1, 𝑃2, 𝑃3} = 0,5 𝑚 4 {𝜃} = 1 − 0,5 = 0,5
Proses dengan menghitung nilai kombinasi densitas melalui persamaan (5). Penggabungan densitas ini digunakan agar diperoleh tingkat keyakinan pada gejala yang baru muncul. Untuk memudahkan perhitungannya, digunakan tabel kombinasi aturan. Aturan penggabungan untu 𝑚 5 tersaji pada Tabel 4.
Tabel 4. Kombinasi Aturan 𝑚 5 {P1, P2, P3} (0,5) θ (0,5) {P1, P2} (0,24) {P1, P2} (0,12) {P1, P2} (0,12) {P1} (0,7) {P1} (0,35) {P1} (0,35) θ (0,06) {P1, P2, P3} (0,003) θ (0,003)
Pada  Tabel  4  diperoleh  aturan  penggabungan  untuk  kombinasi  untuk  mendapatkan  kombinasi  baru  yaitu 𝑚 5 . Dengan menggunakan persamaan (5), dihitung hasil kombinasinya seperti berikut ini:
𝑚 5 {𝑃1, 𝑃3} = 0,12 + 0,12 1 − 0 = 0,24
𝑚 5 {𝑃1, 𝑃2, 𝑃3} = 0,003 1 − 0 = 0,003
𝑚 5 {𝑃1} = 0,35 + 0,35 1 − 0 = 0,7 m 5 {θ} = 0,003 1 − 0 = 0,003
Setelah menggabungkan nilai densitas menjadi m 5 dari semua gejala yang ada dalam studi kasus ini, terlihat bahwa nilai tertinggi yang diperoleh adalah untuk P1, dengan nilai 0,7 atau setara dengan 70%. Hasil ini menunjukkan bahwa, berdasarkan analisis dalam  studi kasus ini, diagnosa  yang  paling  mungkin adalah  Anorexia Nervosa (P1). Indikasi ini menggambarkan  efektivitas  metode  Dempster-Shafer  dalam  mengintegrasikan  dan  menginterpretasikan  bukti  dari berbagai gejala untuk menghasilkan diagnosis yang paling kredibel berdasarkan data yang ada.
Langkah selanjutnya dalam pengembangan adalah mengkodekan sistem, di mana hasil analisis dan desain diubah menjadi bahasa yang dipahami oleh komputer untuk dikonversi menjadi sebuah sistem. Sistem pakar yang dikembangkan menggunakan teknologi web, memanfaatkan editor kode Notepad++ dan MySQL sebagai basis data untuk penyimpanan informasi. Sistem pakar yang dirancang untuk mendiagnosis penyakit gangguan makan pada anak ini dilengkapi dengan berbagai fitur yang ketersediaannya tergantung pada level akses pengguna. Dalam sistem ini, terdapat dua jenis hak akses pengguna,  yaitu  administrator  dan  pengguna  umum.  Sebagai  administrator,  pengguna  memiliki  hak  akses  untuk

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
menginput data-data penting seperti gejala, penyakit, serta mengatur prosedur Teori Dempster-Shafer. Antarmuka menu utama pengguna untuk administrator ditampilkan dalam Gambar 2.

## Gambar 2. Tampilan Menu Utama Untuk Administrator
Dalam  Gambar  2,  antarmuka  yang  ditampilkan  memfasilitasi  administrator  untuk  mengelola  data  gejala, penyakit  dan  solusi,  serta  aturan  Dempster-Shafer.  Di  sini,  administrator  memiliki  kemampuan  untuk  menambahkan, memodifikasi,  dan  menghapus  data  gejala.  Fungsi  serupa  juga  tersedia  untuk  pengelolaan  data  penyakit  dan  prosedur Teori  Dempster-Shafer,  memungkinkan  administrator  untuk  mengatur  semua  aspek  data  yang  relevan  dengan  sistem. Untuk pengguna umum, interaksi dengan sistem dimulai dari halaman menu utama. Pada halaman ini, fitur-fitur seperti memulai konsultasi dan melihat daftar penyakit gangguan  makan pada anak disediakan untuk memudahkan pengguna dalam  mengakses  informasi  dan  layanan  yang  dibutuhkan.  Tampilan  antarmuka  untuk  pengguna  pada  halaman  menu utama dapat dilihat dalam Gambar 3

## Gambar 3. Fitur Halaman Menu Utama Pengguna
Pada Gambar 3, halaman  menu  utama dari sistem pakar  menampilkan  daftar penyakit dan  menyediakan opsi untuk  memulai  konsultasi.  Pengguna  dapat  memulai  proses  diagnosa  dengan  mengklik  tombol  "Mulai  Konsultasi". Setelah itu, pengguna akan diarahkan ke halaman konsultasi, di mana mereka dapat memilih gejala-gejala yang sesuai dengan  kondisi  yang  dialami.  Proses  pemilihan  gejala  ini  dilakukan  melalui  antarmuka  yang  intuitif,  memudahkan pengguna dalam  mengidentifikasi dan  memilih  gejala  yang relevan. Tampilan antarmuka untuk proses diagnosa lebih lanjut ditampilkan dalam Gambar 4.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Terlihat pada Gambar 4, pengguna dapat melihat daftar gejala yang tersedia dan secara interaktif memilih gejala yang  dirasakan.  Setiap  pilihan  gejala  yang  dipilih  oleh  pengguna  akan  menjadi  input  untuk  sistem  pakar  yang menggunakan Dempster-Shafer Theory untuk menganalisis dan menggabungkan bukti dari gejala yang dipilih. Proses interaktif  ini  meningkatkan  kepercayaan  pengguna  terhadap  hasil  diagnosa,  karena  pengguna  secara  langsung  terlibat dalam  proses  memilih  informasi  yang  berhubungan  dengan  kondisinya.  Setelah  pengguna  mengisi  gejala-gejala  yang dirasakan, mereka dapat menekan tombol "Diagnosa". Sistem pakar kemudian akan beralih ke halaman hasil diagnosis, menampilkan  persentase  keyakinan  yang  dihitung  menggunakan  metode  Dempster-Shafer  Theory,  serta  memberikan penjelasan tentang tindakan yang diperlukan. Antarmuka hasil diagnosis ditampilkan dalam Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan Halaman Hasil Diagnosa Gangguan Makan pada anak
Pada Gambar 5, hasil diagnosis menampilkan jenis penyakit dan nilai keyakinan yang dihitung menggunakan metode  Dempster-Shafer  Theory,  serta  solusi  atau  tindakan  yang  dapat  diambil.  Hasil  output  sistem  pakar  dan  hasil perhitungan  manual  dengan  gejala  yang  sama  untuk  studi  kasus  yang  telah  dihitung  sebelumnya  menghasilkan  nilai kepercayaan yang tidak berbeda yaitu 70% untuk gangguan Anorexia Nervosa (P1). Ini menunjukkan bahwa penerapan mesin  inferensi  yang  digunakan  adalah  valid.  Konsistensi  antara  hasil  diagnosis  sistem  dan  perhitungan  manual  ini menegaskan bahwa sistem dapat diandalkan dalam memberikan diagnosis.
Sebelum  diimplementasikan,  sistem  pakar  perlu  menjalani  serangkaian  pengujian  untuk  mengevaluasi kinerjanya, dengan tujuan utama memastikan bahwa perangkat lunak yang dikembangkan dapat memberikan hasil yang akurat  dan  dapat  diandalkan.  Pengujian  yang  dilakukan  meliputi  uji  akurasi  diagnostik,  di  mana  hasil  diagnosa  yang dihasilkan oleh sistem pakar dibandingkan dengan diagnosis yang diberikan oleh pakar medis. Ini merupakan langkah penting untuk memverifikasi keefektifan sistem dalam kondisi praktik nyata. Untuk keperluan pengujian, dipilih sampel yang terdiri dari 30 kasus yang diambil secara acak. Setiap kasus dalam sampel ini kemudian didiagnosa baik oleh pakar kesehatan  yang  berpengalaman  maupun  oleh  sistem  pakar  yang  dikembangkan.  Berdasarkan  pengujian,  sistem  pakar berhasil melakukan diagnosa dengan benar pada 28 dari 30 kasus, sementara 2 kasus sisanya menghasilkan diagnosa yang tidak tepat.
Accuracy = 28 30 × 100% = 93,33%
Nilai yang didapatkan melalui perhitungan akurasi menunjukkan diagnosa yang tepat mencapai 93,33% dan nilai yang tidak tepat yaitu 6,67%. Hasil tersebut kemudian dikonversi ke dalam grafis yang divisualisasikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Persentase Pengujian Akurasi
93,33% 6,67% Diagnosa Tepat Diagnosa Tidak Tepat

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 476−484 https://djournals.com/resolusi
Pada Gambar 6, menunjukkan bahwa sistem pakar memiliki tingkat akurasi 93.33%, yang menandakan performa yang sangat baik dalam melakukan diagnosa gangguan. Tingkat akurasi ini memperlihatkan bahwa sistem pakar mampu meniru keahlian para pakar medis dalam mendiagnosa gangguan makan pada anak secara efektif dan akurat. Pengujian ini juga membantu mengidentifikasi area-area yang mungkin memerlukan peningkatan atau modifikasi pada sistem, untuk memastikan bahwa sistem lebih responsif dan akurat dalam semua skenario klinis yang mungkin dihadapi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil  mengembangkan  sebuah sistem pakar yang  menggunakan  Teori Dempster-Shafer sebagai basis mesin  inferensinya  untuk  mendiagnosa  gangguan  makan  pada  anak.  Keunggulan  pendekatan  ini  terletak  pada kemampuannya untuk mengelola ketidakpastian dan informasi yang belum lengkap, yang memungkinkan sistem pakar melakukan inferensi diagnostik berdasarkan kumpulan gejala yang diamati, bahkan dalam kondisi informasi yang ambigu atau tidak lengkap. Sistem pakar yang telah dikembangkan berbasis teknologi website ini dilengkapi dengan fitur utama yang  memungkinkan  diagnosis  gangguan  makan  berdasarkan  gejalanya  dan  menyediakan  hasil  diagnosa  beserta penjelasan mengenai tindakan yang direkomendasikan. Dari hasil pengujian yang dilakukan, sistem ini mencapai tingkat akurasi sebesar 93,33%, menunjukkan bahwa pendekatan Teori Dempster-Shafer efektif dalam diagnosa gangguan makan pada  anak.  Untuk  penelitian  lebih  lanjut,  beberapa  aspek  dapat  diperbaiki  dan  ditingkatkan,  termasuk  pengembangan metode untuk menentukan tingkat kepercayaan yang lebih valid dalam menetapkan nilai densitas. Salah satu strategi yang bisa dipertimbangkan adalah integrasi antara Teori Dempster-Shafer dan Logika Fuzzy, yang akan mempermudah para ahli dalam menetapkan nilai densitas secara lebih tepat dan akurat.

## REFERENCES
[1] L. W. D. B. Lask, Mengenali Gangguan Makan Pada Anak & Cara Mengatasinya. Yogyakarta: Andi Offset, 2020.
[2] Y. B. Prasetyo and R. Hargono, Model Pengasuhan yang Tepat pada Anak Susah Makan. Malang: UMMPress, 2020.
[3] U. Ramlah, “Gangguan Kesehatan Pada Anak Usia Dini Akibat Kekurangan Gizi Dan Upaya Pencegahannya,” Ana’ Bulava J. Pendidik. Anak, vol. 2, no. 2, pp. 12–25, 2021.
[4] Y. Fernando, R. Napianto, and R. I. Borman, “Implementasi Algoritma Dempster-Shafer Theory Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Psikologis Gangguan Kontrol Impuls,” Insearch Inf. Syst. Res. J., vol. 2, no. 2, pp. 46–54, 2022.
[5] M. Safitri, F. Insani, N. Yanti, and L. Oktavia, “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Stress Pasca Trauma Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 4, pp. 594–603, 2023, doi: 10.30865/json.v4i4.6309.
[6] T. Anjarsari1, I. R. I. Astutik, and U. Indahyanti, “Deteksi Dini Gangguan Kecemasan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 07, no. 04, pp. 1198–1210, 2022.
[7] A. N. Sari and A. Afifudin, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Kesehatan Jiwa Manusia Menggunakan Fuzzy,” J. Teknol. Pint., vol. 2, no. 10, pp. 1–14, 2022.
[8] D. R. D. Putri and M. R. Fahlevi, “Penerapan Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Gangguan Kepribadian Paranoid,”  J. Sains Komput. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 545–551, 2020.
[9] I. Siburian, “Implementasi Metode Dempster-Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tumor Mediastinum Pada Manusia Berbasis Web,” Bull. Inf. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[10]  M. R. Fadhilah and A. Triayudi, “Penerapan Metode Dempster Shafer dalam Mendiagnosa Penyakit Pneumonia,”  KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 4, pp. 2169–2178, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1734.
[11]  R. A. Pamungkas and L. D. Farida, “Implementasi Dempster Shafer Untuk Deteksi Dini Gizi Buruk Pada Balita,” J. Pseudocode, vol. 10, no. 1, pp. 21–29, 2023.
[12]  R. I. Borman, F. Rossi, D. Alamsyah, R. Nuraini, and Y. Jusman, “Classification of Medicinal Wild Plants Using Radial Basis Function Neural Network with Least Mean Square,” in International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS), 2022.
[13]  R. I. Borman and M. Wati, “Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Fak. Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 25–34, 2020.
[14]  U.  Rahmah,  T.  Tursina,  and  H.  Sastypratiwi,  “Basis  Pengetahuan  untuk  Gangguan  Perilaku  Anak  dengan  Model  Keputusan Kelompok,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 76–83, 2021.
[15]  H.  Hairani,  K.  Kurniawan,  K.  A.  Latif,  and  M.  Innuddin,  “Metode  Dempster-Shafer  untuk  Diagnosis  Dini  Jenis  Penyakit Gangguan Jiwa Skizofrenia Berbasis Sistem Pakar,” Sist. J. Sist. Inf., vol. 10, no. 2, pp. 280–289, 2021.
[16]  R. I. Borman, R. Napianto, P. Nurlandari, and Z. Abidin, “Implementasi Certainty Factor Dalam Mengatasi Ketidakpastian Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kuda Laut,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. VII, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[17]  R. I. Borman, R. Napianto, N. Nugroho, D. Pasha, Y. Rahmanto, and Y. E. P. Yudoutomo, “Implementation of PCA and KNN Algorithms in the Classification of Indonesian Medicinal Plants,” in International Conference on Computer Science, Information Technology and Electrical Engineering (ICOMITEE), 2021, pp. 46–50.
[18]  A. Amanda, M. Siddik, and M. Ihsan, “The Application of The Dempster Shafer Method For Diagnostic,” J. Tek. Inform., vol. 3, no. 3, pp. 601–610, 2022.
[19]  H.  Mayatopani,  “Expert  System  for  Diagnosing  Behavioral  Disorders  Using  the  Dempster-Shafer  Theory  Algorithm,” TEKNOKOM  J. Teknol. dan Rekayasa Sist. Komput., vol. 7, no. 1, pp. 172–179, 2024, doi: 10.31943/teknokom.v7i1.181.
[20]  N. Hidayat, R. Saragih, and H. Khair, “Diagnosa Penyakit Turunan (Heraditas) Imbisil Pada Manusia Dengan Metode Dempster Shafer,” ULIL ALBAB  J. Ilm. Multidisiplin, vol. 1, no. 10, pp. 3780–3788, 2022.