Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Metode Dempster Shafer Pada Aplikasi Gangguan Kecemasan Sosial Berbasis Android
Dini Ridha Dwiki Putri 1 , Muhammad Reza Fahlevi 2 , Hairun Nisa 3 1,2,3 Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia e-mail: putrydiny11@gmail.com 1 , ezafahlevi72@gmail.com 2 , hnisa8478@gmail.com 3

## Abstract
Social anxiety disorder is a mental health disorder characterized by a fear of being watched, judged, or embarrassed by others. Anyone can actually experience fear or anxiety when interacting with other people. But for sufferers, this fear is experienced excessively and gradually over time. As a result, this condition  affects  interaction  with  other  people,  productivity  at  work,  or  achievement  at  school.  For this reason, we need a system that can carry out psychological tests for social anxiety disorder, which are  dominated  by  sufferers  with  an  age  range  of  10-17  years  and  even  more,  sufferers  who  have anxiety and are afraid to tell what they are experiencing can use this application before deciding to consult a psychologist. . The application of the Dempster Shafer Method in this application provides accurate results on the percentage level of confidence in social anxiety disorder by transferring expert (psychological) knowledge into an Android-based application, the system will be said to be successful if  it  shows  the  same  or  close  percentage.  Implemented  into  Android-based  software  and  the application is dynamically displayed and user friendly.
Keywords : Social Anxiety Disorder, The Dempster Shafer Method, Based on Android.

## Abstrak
Gangguan  kecemasan  sosial  adalah  gangguan  kesehatan  mental  yang  ditandai  dengan  rasa  takut akan diawasi, dihakimi, atau dipermalukan oleh orang lain. Rasa takut atau cemas sebenarnya dapat dialami oleh siapa saja ketika berinteraksi dengan orang lain. Namun bagi penderita, rasa takut ini dialami  secara  berlebihan  dan  berangsur  lama.  Akibatnya,  kondisi  ini  memengaruhi  hubungan interaksi  dengan  orang  lain,  produktivitas  dalam  bekerja,  atau  prestasi  di  sekolah.  Untuk  itu diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  melakukan  tes  psikologi  gangguan  kecemasan  sosial  yang didominasi penderita dengan rentang usia 10-17 tahun bahkan lebih, penderita yang memiliki rasa cemas  dan  ketakutan  untuk  menceritakan  apa  yang  ia  alami  dapat  menggunakan  aplikasi  ini sebelum  memutuskan  untuk  melakukan  konsultasi  dengan  psikolog.  Penerapan  Metode  Dempster Shafer  pada  aplikasi  ini  memberikan  hasil  keakuratan  persentase  tingkat  kepercayaan  gangguan kecemasan  sosial  dengan  memindahkan  pengetahuan  pakar  (psikolog)  ke  dalam  aplikasi  berbasis android,  sistem  akan  dikatakan  berhasil  jika  menunjukan  persentase  yang  sama  atau  mendekati. Diimplementasikan  kedalam  perangkat  lunak  berbasis  android  dan  aplikasi  ditampilkan  secara dinamis dan mudah digunakan.
Kata kunci : Gangguan Kecemasan Sosial, Metode Dempster Shafer, Berbasis Android.

## 1. PENDAHULUAN
Fase  remaja  adalah  fase  peralihan  dari  fase  anak-anak  menuju  dewasa, karakteristik  yang  dapat  dilihat  pada  remaja  adalah  perubahan  secara  fisik  dan perubahan secara mental (psikis). Perubahan pola pikir remaja dapat dipengaruhi oleh lingkungan,  keluarga,  dan  teman.  Hasil  Survei Indonesia  National  Adolescent Mental Health Survey (I-NAMHS), survei kesehatan mental nasional pertama yang mengukur angka kejadian gangguan mental pada remaja 10–17 tahun di Indonesia, menunjukkan bahwa satu dari tiga remaja Indonesia memiliki masalah kesehatan mental. Angka ini setara dengan 15,5 juta dan 2,45 juta remaja. Pengaruh tren saat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
ini  kebanyakan  remaja  melakukan self-diagnosis yaitu  berasumsi  menyatakan dirinya  terkena  gangguan  mental  berdasarkan  pengetahuannya  sendiri.  Hal  ini sangat  membahayakan  kesehatan  seseorang  apabila  penyakit  yang  sebenarnya tidak tertangani dengan baik bahkan salah dalam mengambil metode pengobatan atau  mengonsumsi  obat  yang  tidak  dianjurkan,  sedangkan  kondisi  psikologi seseorang tidak bisa ditentukan berdasarkan gejala psikis saja namun juga disertai dengan  kondisi  kesehatan  fisiknya.  Jadi  sebelum  menyatakan  dirinya  memiliki masalah  kesehatan  mental,  orang  tersebut  harus  memastikan  dirinya  tidak memiliki masalah kesehatan secara medis.
Remaja  dalam  kelompok  ini  adalah  remaja  yang  terdiagnosis  dengan gangguan  mental  sesuai  dengan  panduan Diagnostic  and  Statistical  Manual  of Mental  Disorders Edisi  Kelima  (DSM-5).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa gangguan mental yang paling banyak diderita oleh remaja adalah Gangguan Cemas (Gabungan  Antara  Fobia  Sosial  dan  Gangguan  Cemas  Menyeluruh) sebesar  3,7%, diikuti  oleh  Gangguan  Depresi  Mayor  (1,0%),  Gangguan  Perilaku  (0,9%),  serta Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) dan Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD)  masing-masing  sebesar  0,5%.  Meskipun  penyebabnya  belum  diketahui secara  pasti,  tetapi  ada  beberapa  faktor  yang  diduga  menyebabkan  gangguan kecemasan ini terjadi pada remaja yaitu trauma masa lalu yang memalukan atau tidak  menyenangkan  yang  disaksikan  oleh  orang  lain,  lingkungan  keluarga  yang terlalu  protektif,  bahkan  mendapatkan  pengalaman  buruk  seperti  kekerasan secara fisik dan verbal, pelecehan seksual, atau perundungan ( bullying ). Gangguan kecemasan  juga  mungkin  saja  berkaitan  dengan  hormon,  yaitu  serotonin  yang berfungsi untuk mengatur suasana hati dan pada struktur otak terdapat amigdala yang  merupakan  bagian  otak  yang  mengendalikan  pikiran  atau  perasaan  cemas, serta mengatur respons terhadap ketakutan, gangguan kecemasan bisa terjadi jika amigdala bekerja terlalu aktif.
Kecemasan  itu  sendiri  adalah  suatu  kondisi  khawatir  yang  mengeluhkan bahwa sesuatu yang menakutkan akan terjadi. Kecemasan bisa saja sering muncul ketika menghadapi ujian, presentasi, atau ketika bertemu dengan orang baru. Jika mengakibatkan  distress  (kondisi  gangguan  emosional),  mengganggu  kehidupan sehari-hari,  dan  adanya  perilaku  menghindar  dari  kegiatan  apapun,  maka  dapat dikategorikan  sebagai  gangguan  kecemasan  terhadap  lingkungan  sosial,  secara lebih  spesifik  disebut  sebagai  Gangguan  Kecemasan  Sosial  ( Social  Anxiety Disorders ) atau  bisa  disebut  dengan Fobia  Sosial  (DSM,  IV  2000) [1].  Sebenarnya para  penderita  kecemasan  sosial  menyadari  bahwa  rasa  takut  dan  cemas  yang dialaminya  itu  berlebihan,  bahkan  tidak  wajar.  Namun,  kebanyakan  dari  mereka tidak  tahu  cara  mengatasinya.  Penggunaan  obat-obatan  untuk  mengatasi kecemasan  sosial  harus  berdasarkan  rujukan  dokter  dan  dalam  pengawasan dokter.  Beberapa  jenis  obat  yang  umumnya  digunakan  adalah  Venlaxafine, Paroxetine  atau  Sertraline.  Metode  pengobatan  lain  yang  dapat  dilakukan  adalah Cognitive  Behavioral  Therapy (CBT).  Terapis  ini  akan  membantu  penderita mengenali rasa takut sekaligus melatih untuk mengubah rasa takut  menjadi rasa yang lebih nyaman. Keuntungan dari terapi ini tidak hanya menyembuhkan gejala,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
tetapi gangguan kecemasan sosial itu sendiri. Jadi, ketika penderita sudah berhasil sembuh, kemungkinan tidak akan kambuh lagi.
Untuk  mendapatkan  akurasi  tingkat  persentase  gangguan  diperlukan  suatu metode  yang  dapat  melakukan  analisa  pada  gejala  gangguan  kecemasan  sosial. Penelitian  ini  menggunakan  Metode Dempster  Shafer yang  merupakan  suatu penalaran  dengan  model  yang  lengkap  dan  sangat  konsisten,  namun  pada kenyataannya  banyak  permasalahan  yang  tidak  dapat  diselesaikan  secara  tuntas dan konsisten. Ketidakkonsistenan tersebut disebabkan adanya penambahan fakta baru.  Penalaran  seperti  ini  disebut  penalaran  non-monoton.  Untuk  mengatasi inkonsistensi ini dapat menggunakan penalaran dengan teori Dempster-Shafer [2]. Penerapan Metode Dempster Shafer pada aplikasi ini memberikan hasil keakuratan persentase tingkat gangguan kecemasan sosial dengan memindahkan pengetahuan pakar  ke  dalam  aplikasi,  sistem  akan  dikatakan  berhasil  ketika  menunjukan persentase yang sama atau mendekati [3].
State of the Art pada penelitian sebelumnya yaitu Suhendi, H., & Supriadi, A. (2020).  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Gangguan  Kecemasan  Menggunakan  Metode Certainty Factor Berbasis Website”, penelitian ini mengembangkan sebuah aplikasi sistem  pakar  berbasis  website  untuk  memberikan  hasil  diagnosis  berupa keterangan  dan  solusi  awal  untuk  setiap  jenis  gangguan  kecemasan  yang terdiagnosis  dan  bagaimana  mendiagnosis  gangguan  kecemasan  berdasarkan gejala  yang  dialami  oleh  pasien  ( user )  dengan  menggunakan  Metode Certainty Factor . Hasil akhirnya akan muncul penyakit apa yang dialami dengan persentase paling besar, penjelasan tentang gangguan yang dialami, dan solusinya, membantu masyarakat  agar  lebih  peduli  terhadap  kesehatan  mental,  mempermudah masyarakat  dalam  mendiagnosis  pada  gangguan  kecemasan  berdasarkan  gejala yang dialami [4]. Selanjutnya pada penelitian Eridani, D., Rifki, M. A. M., & Isnanto, E. (2018). “Sistem Pakar Pendiagnosis Gangguan Kecemasan Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Android”. Hasil penelitian menunjukkan aplikasi sistem pakar  sudah  dapat  melakukan  diagnosis  gangguan  kecemasan  berdasarkan  data yang diperoleh dari pakar. Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan bahwa sistem sudah  dapat  berjalan  100%  sesuai  dengan  fungsinya.  Sedangkan  hasil  pengujian oleh  pakar  menunjukkan  bahwa  hasil  diagnosis  oleh  sistem  berdasarkan  gejala yang dipilih dapat menampilkan gangguan yang sesuai 100% [5].
Adapun kebaruan yang diambil pada penelitian ini berdasarkan State of the Art diatas  yaitu  menerapkan  Metode Dempster  Shafer .  Keakuratan  Metode Dempster  Shafer dalam  menentukan  persentase  gangguan  kecemasan  sosial berdasarkan  gejala  yang  dipilih  dengan  skala  kemungkinan  gejala  sering  timbul, sistem  akan  menguji  gejala  yang  dipilih  dengan  menerapkan  Metode Dempster Shafer dan memberikan hasil apakah penderita mengalami Gangguan Kecemasan Sosial atau Gangguan Kecemasan Menyeluruh, sistem akan otomatis memberikan hasil  persentase  yang  sesuai  dengan  gejala  dan  menyarankan  solusi  penanganan yang  tepat.  Peneliti  membangun  sebuah  sistem  pakar  sebagai  alat  bantu  tes psikologi  atau  bahan  rujukan  sebelum  penderita  memutuskan  untuk  melakukan konsultasi  dengan  psikolog.  Penderita  yang  didominasi  usia  remaja  mungkin memiliki  rasa  cemas  dan  ketakutan  untuk  menceritakan  pada  orang  lain  dapat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menggunakan  aplikasi  ini  bahkan  keluarga  dari  penderita  juga  dapat menggunakan  aplikasi  ini.  Jika  persentase  tingkat  kepercayaan  diatas  50% disarankan  segera  lakukan  konsultasi  secara  langsung  oleh  psikolog  untuk mendapatkan  penanganan  yang  lebih  baik.  Aplikasi  ini  juga  memberikan  inovasi terbaru  bagi  pengguna  dengan  adanya  informasi  detail  tentang  gangguan kecemasan  sosial  dan  pengguna  dapat  melakukan  tes  diagnosa  yang  dirancang seperti layaknya berkonsultasi dengan seorang psikolog.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dirancang  dalam  beberapa  tahapan  yang  digunakan  untuk menjelaskan  tahapan-tahapan  sistematis  dalam  menyelesaikan  penelitian  yang menerapkan  Metode Dempster  Shafer ini.  Langkah-langkah  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini [6].
Identifikasi Masalah
Studi Literatur Pengumpulan Data dan Informasi Analisa Diagnosa Dengan Menerapkan Metode Dempster Shafer Pembentukan Basis Pengetahuan (Rule) Perancangan Interface Perancangan Database Implementasi Sistem
Kesimpulan dan Saran
Gambar 1. Alur Kinerja Penelitian
Berdasarkan  alur  kinerja  penelitian  diatas,  setiap  langkah  dapat  diuraikan sebagai berikut:
a) Identifikasi masalah dalam penelitian, menentukan masalah yang didapati pada objek  penelitian  yaitu  analisis  gangguan  kecemasan  sosial  yang  terjadi  pada usia remaja, gejala yang dialami, dan faktor penyebabnya.
b) Melakukan  studi  literatur  dengan  mengumpulkan  sumber  referensi  yang dibutuhkan yang didapati dari penelitian sebelumnya dan artikel-artikel terkait sebagai penunjang penelitian ini dilakukan.
c) Pengumpulan  data  dan  informasi  dilakukan  dengan  berkonsultasi  dengan pakar (psikolog) yang memiliki pengetahuan dan pengalaman dalam mengatasi masalah  kesehatan  mental  khususnya  gangguan  kecemasan  sosial.  Alur pengobatan yang biasanya dilakukan oleh psikolog dengan melakukan uji alat tes psikolog kepada penderita, selanjutnya psikolog melakukan wawancara dan observasi,  setelah  mendapatkan  hasil,  psikolog  akan  mendiagnosa  untuk dilakukan  intervensi  (penanganan).  Peneliti  melakukan  konsultasi  dengan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pakar  (psikolog)  mengenai  faktor  dan  dampak  gangguan  kecemasan  sosial yang terjadi pada penderita. Hasil konsultasi menentukan gejala apa saja yang diderita  baik  secara  mental  dan  secara  fisik,  nilai  densitas  yang  ditetapkan berdasarkan  skala,  dan  solusi  penanganan.  Adapun  2  jenis  gangguan kecemasan sosial yang telah ditentukan sebagai berikut:
Tabel 1. Jenis Gangguan Kode Gangguan GK1 Gangguan Kecemasan Sosial GK2 Gangguan Kecemasan Menyeluruh
Berikut  gejala  yang  didapati  berdasarkan  jenis  gangguan  kecemasan  diatas dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Gejala Kode Gejala GJ1 Memiliki lingkungan keluarga yang terlalu protektif GJ2 Memiliki keluarga yang menderita gangguan panik, depresi, atau gangguan kecemasan GJ3 Mendapatkan pengalaman buruk seperti kekerasan secara fisik dan verbal, pelecehan seksual, atau perundungan ( bullying )
GJ4 Memiliki postur tubuh yang kaku
GJ5 Mengalami  trauma masa lalu yang memalukan atau tidak menyenangkan yang disaksikan oleh orang lain GJ6 Sulit untuk melakukan sesuatu saat orang lain melihat, karena merasa sedang diawasi atau dinilai setiap saat GJ7 Merasa takut dikritik, menghindari kontak mata atau memiliki rasa percaya diri yang rendah GJ8 Merasa panik saat menerima panggilan telepon GJ9 Menghindari acara pesta GJ10  Menghindari makan, minum, atau bekerja di tempat umum GJ12  Menghindari menggunakan toilet umum GJ13  Menghindari tempat ramai seperti pusat perbelanjaan
GJ14  Menghindari berkenalan dengan orang baru
GJ15  Mengalami sulit konsentrasi
GJ16  Mengalami wajah atau pipi memerah
GJ17  Mengalami gangguan tidur
GJ18  Mudah kelelahan
GJ19  Merasa tubuh berkeringat atau gemetar
GJ20  Merasa detak jantung berdegup lebih kencang
GJ20  Merasa sakit kepala (pusing) GJ21  Merasa sulit bernapas
GJ22  Merasa otot terasa lebih tegang atau kesemutan GJ23  Merasa mual dan perut terasa tidak enak GJ24  Merasa sulit berbicara (bisu mendadak) GJ25  Merasa ingin pingsan
d) Analisa  diagnosa  dengan  menerapkan  Metode Dempster  Shafer ,  penggunaan metode  ini  berfungsi  untuk  akurasi  perhitungan  persentase  tingkat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kepercayaan  gangguan  kecemasan  sosial  berdasarkan  gejala-gejala  yang dipilih. Adapun langkah-langkah Metode Dempster Shafer dibawah ini:
Gambar 2. Flowchart Metode Dempster Shafer
e) Proses pembentukan basis pengetahuan ( rule ) untuk mengklasifikasikan gejala dengan nilai densitas setiap gejala. Terdapat 25 gejala yang ditetapkan dengan penentuan  nilai  densitas  menggunakan  Skala  Guttman  (Ya  atau  Tidak)  dan Skala Likert (Tidak Pernah, Jarang, Kadang-Kadang, Sering, Sangat Sering), hal ini  dapat  memudahkan  pengguna  dalam  menjawab  pertanyaan  yang  berasal dari sistem dan disesuaikan dengan keadaan penderita yang sebenar-benarnya. Adapun  basis  pengetahuan  ( rule )  yang  digunakan  pada  aplikasi  ini  sebagai berikut:
Tabel 3. Rule Rule Jenis Gangguan IF GJ1 AND GJ2 AND GJ4 AND GJ5 AND GJ6 AND GJ7 AND GJ8 AND GJ9 AND GJ10 AND GJ11 AND GJ12 AND GJ13 AND GJ14 AND GJ15 AND GJ18 AND GJ19 AND GJ20 AND GJ21 AND GJ22 AND GJ23 AND GJ24 THEN GK1
Gangguan Kecemasan Sosial IF GJ1 AND GJ2 AND GJ3 AND GJ4 AND GJ5 AND GJ6 AND GJ7 AND GJ14 AND GJ16 AND GJ17 AND GJ18 AND GJ19 AND GJ20 AND GJ21 AND GJ22 AND GJ23 AND GJ25 THEN GK2 Gangguan Kecemasan
Menyeluruh
Rule menggunakan nilai densitas berdasarkan Skala Guttman dan Skala Likert sebagai berikut:
Tabel 4. Skala Guttman Skala Nilai Densitas Tidak 0.00 Ya 0.70 Tabel 5. Skala Likert Skala Nilai Densitas Tidak Pernah 0.00
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Skala Nilai Densitas Jarang 0.20 Kadang-kadang 0.40 Sering 0.60 Sangat Sering 0.80 f) Perancangan interface dan  perancangan database digunakan  untuk implementasi  aplikasi  gangguan  kecemasan  sosial  ini.  Aplikasi  ini menggunakan  Bahasa  Pemrograman  PHP,  Javascript,  dan  CSS  untuk  desain antar muka. Database yang digunakan yaitu MySQL.
g) Kemudian  dilakukan  implementasi  sistem  pada  aplikasi  berbasis  android dengan  menggunakan  WebView.  Selanjutnya  dilakukan  uji  kelayakan  sistem dan menghasilkan persentase tingkat kepercayaan yang mendekati atau sama dengan persentase perhitungan manual.
h) Kesimpulan  dan  saran,  setelah  implementasi  sistem  selesai  akan  didapati tingkat  keberhasilan  aplikasi  dalam  melakukan  tes  diagnosa  apakah  layak seperti  berkonsultasi  dengan  psikolog.  Saran  yang  diberikan  untuk  peneliti lainnya sehingga kedepannya dapat melakukan pengembangan dari penelitian ini  menjadi  lebih  baik  dan  memberikan  kontribusi  penelitian  pada  dunia pendidikan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan Metode Dempster Shafer pada gejala gangguan  kecemasan sosial dan  berdasarkan  basis  pengetahuan  ( rule )  pada  Tabel  3,  terdapat  4  gejala  yang diambil  sebagai  data sample yang  akan  diidentifikasi  dan  masing-masing  gejala diberikan  nilai  densitas  yang  merupakan  penilaian  hipotesis  dalam  Metode Dempster Shafer .

## 3.1. Penerapan Metode Dempster Shafer
Proses  perhitungan  nilai  densitas  pada  masing-masing  gejala  dengan menggunakan Metode Dempster Shafer adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Gejala ( Sample ) Kode Gejala Nilai Densitas GJ13 (Ya) Menghindari berkenalan dengan orang baru 0.70 GJ16 (Sering) Mengalami gangguan tidur 0.60 GJ20 (Kadang-kadang) Merasa sakit kepala (pusing) 0.40 GJ24 (Sangat Sering) Merasa sulit berbicara (bisu mendadak) 0.80
Untuk  menghitung  nilai  densitas  menggunakan  nilai belief yang  telah ditentukan  pada  masing-masing  gejala.  Dimana  nilai  bel  ( belief )  merupakan  nilai bobot  yang  diinput  oleh  pakar.  Misalkan  pengguna  memilih  gejala:  (Ya) Menghindari berkenalan dengan orang baru, (Sering) Mengalami gangguan tidur, (Kadang-kadang)  Merasa  sakit  kepala  (pusing),  dan  (Sangat  Sering)  Merasa  sulit
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
berbicara (bisu mendadak), kemudian untuk mencari nilai gejala di atas, diketahui nilai plausibility (Pl (Ɵ) = 1 – Bel) seperti di bawah ini.
Gejala 1 =   (Ya) Menghindari berkenalan dengan orang baru (GJ13) Maka:
m 1 {GK1} =  0.70 =  1 – m 1 {GK1}
=  1 – 0.70
=  0.30
Gejala 2
=   (Sering) Mengalami gangguan tidur (GJ16)
Maka: m 2 {GK2} =  0.60
=  1 – m 2 {GK2}
=  1 – 0.60 =  0.40
Dengan  munculnya  2  gejala  tersebut  maka  selanjutnya  dihitung  densitas baru  untuk combine m 3 .  Untuk  memudahkan  perhitungan  maka  himpunan- himpunan  yang  terbentuk  dimasukkan  ke  dalam  tabel.  Kolom  pertama  diisi dengan  gejala  pertama  (m 1 )  sedangkan  baris  pertama  diisi  dengan  gejala  kedua (m 2 ) sehingga diperoleh nilai m 3 sebagai hasil combine dari m 1 dan m 2 .
Tabel 7. Combine m 3 m 2 {GK2} θ 0.60 0.40 m 1 {GK1} Ø GK1 0.70 0.42 0.28 Θ GK2 θ 0.30 0.18 0.12
Selanjutnya hitung aturan combine untuk m 3 yaitu: m 3 {GK1} =
=  0.483
m 3 {GK2} = =  0.310 θ = =  0.207
Dari  hasil  perhitungan  nilai  densitas combine m 3 diatas  dapat  diketahui bahwa  nilai  {GK1}  mendapatkan  nilai  densitas  sebesar  0.483.  Jika  kemudian  ada gejala lain, yaitu: (Kadang-kadang) Merasa sakit kepala (pusing) sebagai m 4 {GK1, GK2},  maka  harus  dilakukan  perhitungan  fakta  baru  m 5 .  Untuk  memudahkan perhitungan,  himpunan  akan  dibuat  dalam  bentuk  tabel.  Kolom  pertama  berisi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
semua himpunan bagian dari m 3 sebagai fungsi densitas. Sedangkan baris pertama berisi  semua  himpunan  bagian  dari  gejala  m 4 sebagai  fungsi  densitas.  Sehingga, nilai m 5 diperoleh sebagai hasil dari combine m 3 dan m 4 .
Gejala 3 =   (Kadang-kadang) Merasa sakit kepala (pusing) (GJ20) Maka: m 4 {GK1, GK2}  =  0.40 =  1 – m 4 {GK1, GK2} =  1 – 0.40 =  0.60
Tabel 8. Combine m 5 m 4 {GK1, GK2} θ 0.40 0.60 m 3 {GK1} GK1 GK1 0.483 0.193 0.290 m 3 {GK2} GK2 GK2 0.310 0.060 0.090 θ GK1, GK2 θ 0.207 0.083 0.124
Selanjutnya hitung aturan combine untuk m 5 yaitu: m 5 {GK1} = =  0.551 m 5 {GK2} =
=  0.171
m 5 {GK1 , GK2}
= =  0.094 θ = =  0.142
Dari  hasil  perhitungan  nilai  densitas combine m 5 diatas  dapat  diketahui bahwa  nilai  {GK1}  mendapatkan  nilai  densitas  sebesar  0.551.  Jika  ada  tambahan gejala lain, yaitu: (Sangat Sering) Merasa sulit berbicara (bisu mendadak) sebagai m 6 {GK1}, maka harus dilakukan perhitungan fakta baru m 7 . Untuk memudahkan perhitungan,  himpunan  akan  dibuat  dalam  bentuk  tabel.  Kolom  pertama  berisi semua himpunan bagian dari m 5 sebagai fungsi densitas. Sedangkan baris pertama berisi  semua  himpunan  bagian  dari  gejala  m 6 sebagai  fungsi  densitas.  Sehingga, nilai m 7 diperoleh sebagai hasil dari combine m 5 dan m 6 .
Gejala 4 =   (Sangat Sering) Merasa sulit berbicara (bisu mendadak)
(GJ24)
Maka: m 6 {GK1} =  0.80 =  1 – m 6 {GK1}
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
=  1 – 0.80
=  0.20
Tabel 9. Combine m 7 m 6 {GK1} θ 0.80 0.20 m 5 {GK1} GK1 GK1 0.551 0.441 0.110 m 5 {GK2} Ø GK2 0.171 0.137 0.034 m 5 {GK1, GK2} GK1 GK1, GK2 0.094 0.076 0.019 θ GK1 θ 0.142 0.113 0.028
Selanjutnya hitung aturan combine untuk m 7 yaitu: m 7 {GK1} = =  0.8575 m 7 {GK2} = =  0.040 m 7 {GK1, GK2} = =  0.022 θ = =  0.033
Dari perhitungan nilai densitas combine m7 diatas dapat dilihat nilai densitas terbesar  dari  keempat  gejala  tersebut  sebesar  0.8575  atau  sebesar  85.75%  pada {GK1}  maka  Metode Dempster  Shafer memiliki  keyakinan  yang  cukup  kuat gangguan  yang  dialami  berdasarkan  4  gejala  ( sample )  adalah  Gangguan Kecemasan Sosial.

## 3.2. Implementasi Aplikasi
Implementasi aplikasi digunakan untuk menampilkan interface aplikasi yang dirancang  dengan  menerapkan  Metode Dempster  Shafer ini  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini.
a) Beranda
Halaman  Beranda  yang  merupakan  halaman  awal  aplikasi  yang  memiliki fitur infomasi dan tutorial penggunaan aplikasi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Beranda
b) Tentang
Halaman Tentang yang berisikan informasi detail gangguan kecemasan sosial dan penjelasan singkat tentang aplikasi ini dibuat.

## Gambar 4. Tentang

## c) Diagnosa
Halaman Diagnosa terdapat fitur Tes Diagnosa untuk pengguna melakukan tes dengan memilih gejala berdasarkan skala dan selanjutnya sistem akan menguji gejala  yang  dipilih  dan  memberikan  Hasil  Tes  Diagnosa.  Berikut  dilakukan  uji kelayakan aplikasi dengan memilih 4 gejala ( sample ) yang telah ditentukan dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 5. Tes Diagnosa
Aplikasi menunjukkan Hasil Tes Diagnosa mengalami Gangguan Kecemasan Sosial  dengan  presentase  tingkat  kepercayaan  sebesar  86.24%  yang  memiliki selisih 0.0049 dibandingkan dengan perhitungan manual Metode Dempster Shafer sebesar  0.8575  atau  setara  dengan  85.75%.  Oleh  karena  itu  aplikasi  ini  dapat dinyatakan akurat dalam melakukan tes diagnosa gangguan kecemasan sosial dan layak  dijadikan  sebagai  alat  bantu  tes  psikologi  atau  bahan  rujukan  sebelum penderita memutuskan untuk melakukan konsultasi dengan psikolog.

## d) Kontak
Halaman  Kontak  terdapat  fitur  untuk  mengirimkan  pesan  konsultasi  atau saran untuk aplikasi yang dilengkapi dengan email dan kontak developer .

## Gambar 6. Kontak
4.  SIMPULAN Penerapan Metode Dempster Shafer pada aplikasi ini menunjukkan hasil tes diagnosa  dengan  presentase  tingkat  kepercayaan  sebesar  86.24%  terdapat  pada Gangguan  Kecemasan  Sosial  dan  memiliki  selisih  0.0049  dibandingkan  dengan perhitungan  manual  sebesar  0.8575  atau  setara  dengan  85.75%.  Oleh  sebab  itu aplikasi  ini  dapat  dinyatakan  akurat  dalam  melakukan  tes  diagnosa  gangguan kecemasan sosial dan layak dijadikan sebagai alat bantu tes psikologi atau bahan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
rujukan  sebelum  penderita  memutuskan  untuk  melakukan  konsultasi  dengan psikolog.  Aplikasi  yang  dirancang  mampu  memindahkan  pengetahuan  seorang pakar  khususnya  pakar  dibidang  kesehatan  mental  dan  membantu  penderita untuk  mengantisipasi  gejala-gejala  yang  akan  muncul  bahkan  mengurangi  resiko komplikasi terhadap gangguan lainnya. Pengguna dapat menggunakan aplikasi ini untuk  mendapatkan  informasi  tentang  gangguan  kecemasan  sosial  dan  dapat melakukan  tes  diagnosa.  Untuk  penelitian  kedepannya  masih  perlu  adanya pengembangan ilmu dan pengetahuan pakar lainnya dalam informasi pada aplikasi dan  harus  dikembangkan  secara  berkala  agar  proses  tes  diagnosa  lebih  optimal. Aplikasi  dapat  dikembangkan  dengan  menerapkan  beberapa  metode-metode lainnya sehingga dapat menyelesaikan masalah ketidakpastian.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih kepada  Direktorat  Riset,  Teknologi,  dan Pengabdian kepada Masyarakat, Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  Republik Indonesia (KEMENRISTEKDIKTI) yang telah mendanai penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Oktapiani, N., & Putri, A. (2018). Gangguan Kecemasan Sosial dengan Menggunakan Teknik  Rasional  Emotif  Terapi. FOKUS  (Kajian  Bimbingan  &  Konseling  dalam Pendidikan) , 1 (6), 227-232.
[2] Sinaga, M. D., & Sembiring, N. S. B. (2016). Penerapan metode dempster shafer untuk mendiagnosa penyakit dari akibat bakteri salmonella. Cogito Smart Journal , 2 (2), 94- 107.
[3] Hutasuhut,  D.  I.  G.,  Adhar,  D.,  Ginting,  E.,  &  Syahputra,  A.  (2018,  August).  Expert System  Detect  Stroke  with  Dempster  Shafer  Method.  In 2018  6th  International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) (pp. 1-4). IEEE.
[4] Muqorobin,  M.,  Utomo,  P.  B.,  Nafi’Uddin,  M.,  &  Kusrini,  K.  (2019).  Implementasi Metode  Certainty  Factor  pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ayam  Berbasis Android. Creative Information Technology Journal , 5 (3), 185-195.
[5] Suhendi,  H.,  &  Supriadi,  A.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Gangguan  Kecemasan Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Website. Naratif:  Jurnal  Nasional Riset, Aplikasi dan Teknik Informatika , 2 (2), 13-23.
[6] Eridani, D., Rifki, M. A. M., & Isnanto, E. (2018). Sistem Pakar Pendiagnosis Gangguan Kecemasan  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Android. Edu Komputika Journal , 5 (1), 62-68.
[7] Schneier,  F.,  &  Goldmark,  J.  (2015).  Social  anxiety  disorder. Anxiety  disorders  and gender , 49-67.
[8] Putri,  D.  R.  D.,  Sipahutar,  L.,  Fahlevi,  M.  R.,  Utami,  R.,  Nasution,  F.  P.,  &  Syahrin,  E. (2020,  October).  Identification  of  Anorexia  Nervosa  and  Bulimia  Nervosa  Eating Disorders Using the Dempster Shafer Method. In 2020 8th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) (pp. 1-5). IEEE.
[9] Stein,  M.  B.,  &  Stein,  D.  J.  (2008).  Social  anxiety  disorder. The  lancet , 371 (9618),
1115-1125.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 977-990 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[10] Putri, D. R. D., & Fahlevi, M. R. (2022). Identifikasi Hama Dan Penyakit Buah Mangga Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer. INFOSYS  (INFORMATION  SYSTEM) JOURNAL , 6 (2), 185-195.
[11] Leichsenring, F., & Leweke, F. (2017). Social anxiety disorder. New England Journal of Medicine , 376 (23), 2255-2264.
[12] Wahyuni,  E.  G.,  &  Prijodiprodjo,  W.  (2013).  Prototype  Sistem  Pakar  untuk Mendeteksi  Tingkat  Resiko  Penyakit  Jantung  Koroner  dengan  Metode  Dempster- Shafer. IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics  Systems) , 7 (2),  133- 144.