## CASE BASED REASONING UNTUK MENDIAGNOSA JENIS GANGGUAN JIWA MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER
Viani A. Afeanpah 1 , Sebastianus A.S. Mola 2 dan Adriana Fanggidae 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains Dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang, Indonesia
1 Email: vianiafeanpah07@gmail.com
2 Email: adimola@staf.undana.ac.id
3 Email: adrianafanggidae@staf.undana.ac.id

## ABSTRAK
Gangguan  jiwa  merupakan  gangguan  terhadap  perilaku,  suasana  hati  dan  pikiran  yang  dapat merubah kelakuan seseorang berbeda dari biasanya. Kasus gangguan jiwa yang diperoleh dari data rekam medis  di  Rumah  Sakit  Jiwa  (RSJ)  Naimata  pada  tahun 2019  adalah  6.157  pasien  dengan  jumlah dokter spesalis  jiwanya  2  orang.  Kurangnya  jumlah  dokter  spesialis  jiwa  menyebabkan  beberapa  program kesehatan  jiwa  tidak  berjalan  dengan  baik  akibatnya  tingkat  kesembuhan  gangguan  jiwa  menjadi  lebih lama.  Pada  penelitian  ini  dibuat  sebuah  sistem  penalaran  berbasis  kasus  untuk  mengatasi  permasalahan kurangnya tenaga kesehatan jiwa di RSJ Naimata.  Sistem menggunakan metode  Dempster Shafer untuk proses indexing dan cosine similarity untuk perhitungan nilai kemiripan. Sistem ini mendiagnosa 9 jenis gangguan jiwa berdasarkan 125 gejala. Luaran dari sistem yakni diagnosa jenis gangguan jiwa yang diderita oleh pasien. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 90 data pada basis kasus dengan membagi data ke dalam 10 fold ,  didapatkan  keakuratan  sistem  untuk similarity sebesar  49,83%  dan indexing sebesar  81,01%. Pengujian dilakukan cara lain, dengan membagi data secara acak kedalam 3 kelompok  yakni 9:1, 8:2 dan 7:3  sebanyak  20  kali.  Kelompok  pertama  didapatkan  rata-rata indexing 85,21%  dan similarity 49,22%, kelompok kedua didapatkan rata-rata indexing 82,01% dan similarity 48,84%, kelompok ketiga didapatkan rata-rata indexing 78,82% dan similarity 48,09%. Rata-rata akurasi rendah disebabkan tidak seimbangnya data kasus pada setiap jenis gangguan. Kata kunci: case-based reasoning , Dempster Shafer, cosine similarity , jenis gangguan jiwa.

## ABTRACT
Mental disorders are disorders of behavior, moods and thoughts that can change a person's behavior differently than usual. Cases of mental disorders obtained from medical record data at the Naimata Mental Hospital  (RSJ)  in  2019  were  6,157  patients  with  2  mental  specialists.  The  lack  of  a  number  of  mental specialists has caused some mental health programs not to run properly, resulting in a longer recovery rate for mental disorders. In this study, a case-based reasoning system was created to overcome the problem of the lack of mental health workers at Naimata Hospital. The system uses the Dempster Shafer method for the indexing process and cosine similarity to calculate the similarity value. This system diagnoses 9 types of mental disorders based on 125 symptoms. The output of the system is a diagnosis of the type of mental disorder suffered by the patient. Based on the test results on 90 data on a case basis by dividing the data into 10 folds, the system accuracy for similarity is 49.83% and indexing is 81.01%. The test was carried out another way, by dividing the data randomly into 3 groups, namely 9:1, 8:2 and 7:3 20 times. The first group got an average indexing of 85.21% and similarity 49.22%, the second group got an average indexing of 82.01% and similarity 48.84%, the third group got an average indexing of 78.82% and similarity 48.09%. The average accuracy is low due to the unbalanced case data for each type of disturbance. Keywords: case-based reasoning, Dempster Shafer, cosine similarity, types of mental disorders.

## I. PENDAHULUAN
Data kasus gangguan jiwa di Indonesia berdasarkan hasil Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) pada tahun 2018 terdapat 450 ribu orang dengan gangguan jiwa berat. Gangguan jiwa merupakan penyakit bagi orang-orang yang tidak mampu berelasi sosial, bosan dalam pekerjaan dan bekerja secara berlebihan [ 1 ]. Kesehatan  jiwa  masih  menjadi  salah  satu  permasalahan  kesehatan  yang  disignifikan  di  Indonesia, khususnya di Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) ditinjau dari data hasil Riskesdas tahun 2018.
Menurut World Health Organization (WHO), Indonesia termasuk dalam 57 negara yang mengalami krisis tenaga kesehatan sehingga menyebabkan distribusi tenaga kesehatan di Indonesia tidak merata [ 2 ].
Data yang diperoleh dari Rumah Sakit Jiwa (RSJ) Naimata Kupang terdapat 6.157 pasien yang mengalami gangguan jiwa pada tahun 2019. Terdapat dua spesialis dokter jiwa di RSJ Naimata Kupang. Kurangnya tenaga kesehatan dalam hal ini dokter spesialis jiwa dalam menangani pasien inilah yang membuat kinerja petugas  menjadi  rendah  yang  akhirnya  dapat  mengakibatkan  lamanya  proses  penyembuhan  pasien gangguan  jiwa. Terdapat  9  jenis  gangguan  jiwa  yakni schizophrenia  paranoid , depressive  unspecified , acute and transient psychotic disorder unspecified , unspecified mental disorder due to brain damage and dysfunction  and  to  physical  disease , panic  disorder , autism  syndrome  disorder , psychomatic  disorder unspecified , anxiety  disorder  dementia dan unspecified  dementia . Schizophrenia  paranoid merupakan gangguan jiwa terberat sedangkan unspecified dementia merupakan gangguan jiwa ringan. Penelitian mengenai gangguan jiwa juga sudah dilakukan oleh peneliti-peneliti yakni: [ 3 ] melakukan penelitian menggunakan sistem pendukung keputusan dengan metode  dempster shafer  terhadap  12 jenis gangguan  jiwa.  Hasil  akurasi  tertinggi  didapatkan  49%  dengan  jenis  gangguan  episode  depresi  tanpa gangguan  psikotik.  Selanjutnya  [ 4 ]  menggunakan  metode  yang  sama  yakni  dempster  shafer  dengan pendekatan sistem pakar. Penelitiannya terhadap 8 jenis gangguan mental pada anak. Hasil akurasi tertinggi didapatkan  99,93%  dengan  jenis  gangguan schizophrenia .  Penelitian  yang  sama  juga  dilakukan  [ 5 ] menggunakan  sistem  pakar  dengan  metode  dempster  shafer  untuk  mendiagnosa  2  jenis gangguan yakni gangguan schizophrenia dan  psikotik.  Hasil  akurasi  tertinggi  didapatkan  35%  dengan  jenis  gangguan schizophrenia paranoid dan schizophrenia katatonik. Penelitian yang sama juga [ 6 ] menggunakan sistem pakar  dengan  metode  dempster  shafer  untuk  mendiagnosa  satu  jenis  gangguan  yakni  gangguan schizophrenia .  Hasil  akurasi  didapatkan  69%.  Kemudian  penelitian  yang  berbeda  dilakukan  [ 7 ]  dengan menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dengan  pendekatan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  satu  jenis gangguan yakni schizophrenia paranoid . Dengan Naïve Bayes melakukan penalaran maju menggunakan aturan  berdasarkan  urutan  dan  pola  tertentu.  Hasil  akurasi  didapatkan  100%  dari  5  percobaan  yang dilakukan dengan pakar.  Penelitian yang berbeda juga dilakukan [ 8 ] dengan menggunakan sistem pakar pendekatan  penalaran  berbasis  kasus  dengan  metode simple  matching  coefficient (SMC)  untuk mementukan  jenis  gangguan  psikologi.  Hasilnya  sistem  dapat  memberikan  rekomendasi  jenis  gangguan psikologi yang diderita serta solusi. Kemudian penelitian yang terakhir dilakukan [ 9 ] dengan menggunakan sistem penalaran berbasis kasus dengan algoritma k - nearest neighbour (KNN) terhadap satu jenis gangguan yakni depresi. Hasil akurasi didapatkan 87%.
Berdasarkan penelitian-penelitian yang telah dilakukan maka peneliti membuat sebuah sistem dengan pendekatan sistem berbasis aturan menggunakan metode dempster shafer dan sistem berbasis kasus untuk menggunakan  kasus-kasus yang telah terjadi sebelumnya. Sistem menggunakan metode dempster shafer dengan bobot dari pakar untuk mendiagnosa jenis gangguan seseorang. Setelah mengetahui jenis gangguan dengan metode dempster shafer dilakukan proses pencarian kemiripan kasus baru dengan data kasus lama menggunakan metode cosine similarity .

## II. MATERI DAN METODE
Case Based Reasoning Case-based reasoning (CBR) merupakan suatu tahap pemecahan masalah berdasarkan kasus-kasus yang telah terjadi sebelumnya [ 10 ]. Kasus-kasus yang telah terjadi sebelumya disimpan pada basis kasus. Menurut [ 11 ] terdapat  empat siklus dalam CBR yakni :
1. Retrieve adalah tahap untuk mengidentifikasi masalah, di mana tahap ini dilakukan pencarian data yang paling mirip pada kasus-kasus yang telah ada sebelumya dengan kasus baru yang ditemui.
2. Reuse adalah tahap dilakukan pencarian masalah pada basis kasus untuk menemukan solusi.
3. Revise adalah tahap untuk memperbaiki kembali solusi-solusi yang telah diperoleh dari masalah.
4. Retain adalah  tahap  di  mana sistem  akan  menyimpan  permasalahan  yang baru  ke  dalam basis  kasus kemudian akan dipakai untuk menyelesaikan masalah yang akan datang.

## Dempster shafer
Dempster Shafer dikenal juga dengan teori fungsi kepercayaan. Metode Dempster Shafer pertama kali diperkenalkan oleh Dempster. Pada Tahun 1976 Shafer mempublikasikan teori Dempster dalam sebuah buku  yang  berjudul Mathematical Theory  of  Evident .  Teori  umum dempster  shafer  yakni beliefe plausibility . Belief adalah ukuran kepastian  untuk  mendukung  suatu  himpunan proposisi.  Jika  bernilai  0 menunjukan  tidak  adanya  kepastian  sedangkan  bernilai  1  menunjukan  adanya  kepastian.  Data belief didapatkan dari bobot yang diberikan pakar [ 12 ]. Fungsi belief dapat diperoleh dari persamaan ( 1 ) [ 13 ] :
𝐵𝑒𝑙 (𝑋) =   ∑ 𝑚(𝑌) 𝑌⊆𝑋 .................................................................................................................. (1)
Data plausibility didapat dari 1- belief . Plausibility ( Pls ) diperoleh dari persamaaan ( 2 ):
𝑃𝑙𝑠(𝑋) = 1 − 𝐵𝑒𝑙(𝑋 ′ ) = 1 − ∑ 𝑚(𝑋′) 𝑌⊆𝑋′ .................................................................................. (2) di mana:
𝐵𝑒𝑙(𝑋) = Nilai kepercayaan atau kepastian penyakit 𝑋 𝑃𝑙𝑠(𝑋) = Nilai ketidakpercayaan atau ketidakpastian penyakit 𝑋 𝑚(𝑋) = Tingkat kepercayaan dari gejala (𝑋) , dimana 𝑋 adalah gejala 1 𝑚(𝑌) = Tingkat kepercayaan dari gejala (𝑌) , dimana 𝑌 adalah gejala 2 𝑚(𝑋 ′ ) = Negasi dari tingkat kepercayaan gejala 𝑋 Rumus dari Dempster Shafer diperoleh dari persamaan ( 3 ): 𝑚 1 ⊕ 𝑚 2 (𝑍) = ∑ 𝑚1(𝑋)𝑚2(𝑌) 𝑋∩𝑌=𝑍
1−∑ 𝑚1(𝑋)𝑚2(𝑌) 𝑋∩𝑌=0 ............................................................................................. (3)
di mana:
𝑚 1 ⊕ 𝑚 2 (𝑍) = merupakan aturan kombinasi, di mana simbol ⊕ menunjukan orthogonal sum atau direct sum dengan menjumlahkan massa dari hasil irisan sisi kanan persamaan. Simbol 𝑚 1 ⊕ 𝑚 2 (𝑍) juga merupakan tingkat kepercayaan dari gejala 𝑍 , di mana 𝑍 adalah nilai densitas baru hasil irisan dari 𝑚 1 (𝑋) dan 𝑚 2 (𝑌) 𝑚 1 (𝑋) = tingkat kepercayaan dari gejala (𝑋) , dimana 𝑋 adalah penyakit yang mengalami gejala 1 𝑚2(𝑌) = tingkat kepercayaan dari gejala (𝑌) , dimana 𝑌 adalah penyakit yang mengalami gejala 2
∑ 𝑚 1 (𝑋)𝑚 2 (𝑌) 𝑋∩𝑌=𝑍 = jumlah dari irisannya pada perkalian 𝑚 1 (𝑋) dan 𝑚2(𝑌)
Cosine similarity Menurut [ 14 ], Cosine similarity adalah perhitungan kesamaan antara dua vektor (x dan y) dengan mencari kosinus dari sudut keduanya. Cosine similarity tidak terpengaruh pada panjang pendeknya suatu dokumen. Fungsi cosine similarity adalah untuk data matriks yang atributnya berjenis biner (0 atau 1). Rumus cosine similarity diperoleh dari persamaan ( 4 ) [ 15 ]:
𝑆𝑖𝑚(𝑥, 𝑦) = 𝒙.𝒚 | ׀ x ׀ || ׀ y ׀ | = ∑ 𝒙𝒊𝒚𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 √∑ (𝒙𝒊)𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 .√∑ (𝒚𝒊)𝟐 𝒏 𝒊=𝟏
.................................................................................. (4)
di mana:
𝑥, 𝑦 = vector dot product dari 𝑥 dan 𝑦 , dihitung dengan ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 | ׀ x ׀ | = panjang vektor 𝑥 dihitung dengan ∑ (𝑥 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 | ׀ y ׀ | = panjang vektor 𝑦 dihitung dengan ∑ (𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 𝑥 𝑖 terdiri dari ( 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 , … 𝑥 𝑛 ) yang merupakan gejala-gejala pada kasus baru 𝑦 𝑖 terdiri dari ( 𝑦 1 , 𝑦 2 , 𝑦 , … 𝑦 𝑛 ) yang merupakan gejala-gejala pada kasus lama 𝑛 = jumlah gejala

## Perancangan sistem CBR
Misalkan  ada  input  yang  diberikan  oleh  pengguna  yang  merupakan  kasus  baru.  Pengguna  akan memilih  gejala  yang  dirasakan.  Kasus  baru  ini  terdapat  5 gejala:  merusak  barang,  tertawa  sendiri,  jalan tanpa  arah,  melihat  bayangan  dan  merasa  lidah  kelu.  Selanjutnya  diterapkan  metode  Dempster  Shafer. Gejala yang muncul untuk setiap jenis gangguan beserta bobot densitasnya dapat dilihat pada tabel 1 .
Tabel 1. Gejala kasus baru
Gejala Id gejala Jenis gangguan Id jenis gangguan Densitas (m) Pasien merusak barang G4 Schizophrenia paranoid D1 0.70 depressive unspecified D2 0.75 Acute and transient psychotic disorder, unspecified D3 0.90 Unspecified mental disorder due to brain damage and dysfunction and to physical disease D4 0.75 Unspecified dementia D9 0.9 Pasien tertawa sendiri G11 Schizophrenia paranoid D1 0.70 Acute and transient psychotic disorder, unspecified D3 0.90 Unspecified mental disorder due to brain damage and dysfunction and to physical disease D4 0.90
Gejala Id gejala Jenis gangguan Id jenis gangguan Densitas (m) Pasien jalan tanpa arah G14 Schizophrenia paranoid D1 0.90 Unspecified mental disorder due to brain damage and dysfunction and to physical disease D4 0.90 Panic disorder D5 0.90 Pasien melihat bayangan G17 Schizophrenia paranoid D1 0.90 Acute and transient psychotic disorder, unspecified D3 0.90 Unspecified dementia D9 0.70 Pasien merasa lidah kelu G20 Schizophrenia paranoid D1 0.90
Perhitungan nilai belief dan plausibility menggunakan persamaan ( 1 ) dan ( 2 ):
1) Gejala G4   : Pasien merusak barang
𝐵𝑒𝑙 (𝐺4) = 𝑚(𝐺4){D1, D2, D3, D4, D9} = 0.70+0.75+0.90+0.75+0.90 5 = 0.80 𝑃𝑙𝑠(𝐺4) = 𝑚(𝐺4){𝜃} = 1- 0.80 = 0.20 2) Gejala G11  : Pasien tertawa sendiri
𝐵𝑒𝑙 (𝐺11) = 𝑚(𝐺11){D1, D3, D4} = 0.70+0.90+0.90 3 = 0.833333333 𝑃𝑙𝑠(𝐺11) = 𝑚(𝐺11){𝜃} = 1 – 0.833333333 = 0.166666667 Berdasarkan  kedua  perhitungan,  maka  diperoleh  kombinasi 𝑚 1 dan 𝑚 2 menggunakan  persamaan  ( 3 ), perhitungannya dapat dilihat pada tabel 2 .
Tabel 2. Aturan kombinasi 𝑚(𝐺4𝐺11) 𝑚(𝐺4) 𝑚(𝐺11) 𝑚(𝐺11){D1, D3, D4} = 0.8333 𝑚(𝐺11){𝜃} = 0.1667 𝑚(𝐺4){D1, D2, D3, D4, D9} = 0.80 {D1, D3, D4} = 0.80* 0.8333 = 0.6667 {D1, D2, D3, D4, D9} = 0.80 * 0.1667 = 0.1333 𝑚(𝐺4){𝜃} = 0.20 {D1, D3, D4} = 0.20 * 0.8333 = 0.1667 { 𝜃 } = 0.20 * 0.1667 = 0.0333
Perhitungan densitas gejala ke-4 dan gejala ke-11:
𝑚(𝐺4𝐺11) {D1, D3, D4} = 0.6667+0.1667 1−0 = 0.8333 1 = 0.8333
𝑚(𝐺4𝐺11) {D1, D2, D3, D4, D9} = 0.1333 1−0 = 0.1333
1 = 0.1333 𝑚(𝐺4𝐺11) { 𝜃 } = 0.0333 1−0 = 0.0333
Setelah  dilakukan  perhitungan  untuk  gejala  ke-4  dan  ke-11  maka  dilanjutkan  perhitungan  untuk gejala  ke-14,  ke-17  dan  gejala  ke-20.  Perhitungan  akhir  diperoleh  nilai  densitas  terbesar  pada  jenis gangguan  jiwa schizophrenia  paranoid dengan  persentase  sebesar  97.50%.  Selanjutnya  dilakukan perhitungan  menggunakan  metode cosine  similarity untuk  mencari  nilai  kemiripan  kasus  baru  dengan kasus-kasus lama yang merupakan jenis gangguan jiwa schizophrenia paranoid pada basis kasus. Kasus yang dipilih untuk perhitungan cosine similarity yakni 20 data gejala dari 125 gejala dan 15 kasus dari 38 kasus jenis gangguan jiwa schizophrenia paranoid . Pada tahap ini dilakukan perhitungan nilai kemiripan pada kasus lama sesuai index yang memiliki kemiripan dengan kasus baru. Jika data gejala pengguna yang dimasukan sama dengan yang ada dalam basis kasus maka diberikan nilai 1, jika tidak sama diberikan nilai 0. Perhitungan nilai kemiripan diambil kasus baru dan kasus lama dari gejala ke-1 sampai gejala ke-20 (G1- G20).
X (kasus baru) =
Y (kasus lama)   =
Perhitungan nilai kemiripan menggunakan persamaan (4): x.y = (1.1) = 1 | ׀ x ׀ | = √(1) 2 + (1) 2 + (1) 2 + (1) 2 + (1) 2 = √5 = 2.236 | ׀ y ׀ | = √(1) 2 + (1) 2 + (1) 2 + (1) 2 + (1) 2 + (1) 2 + (1) 2 = √7 = 2.6457
0  0  0  1  0  0  0  0  0
0  1 0 0  1  0  0  1  0  0  1

## 1  1  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
𝑆𝑖𝑚(𝑥, 𝑦) = 1 √5.√7 = 0,169
Setelah didapatkan nilai perhitungan kemiripan antara kasus yang terdapat dalam basis kasus dengan kasus baru, akan dilakukan penyeleksian. Dalam tahap penyeleksian dilakukan pengurutan dari nilai tertiggi hingga terendah dan akan dicari nilai kemiripan tertinggi. Tabel pengurutan nilai kemiripan kasus dapat dilihat pada tabel 3 .
Tabel 3. Pengurutan nilai kemiripan kasus Kasus ke Gejala Jenis Gang- guan Kemiripan G 1 G 2 G 3 G 4 G 5 G 6 G 7 G 8 G 9 G 10 G 11 G 12 G 13 G 14 G 15 G 16 G 17 G 18 G 19 G 20 4 0  0  0  1  0  0  0  0  1  0  0  0  1  1  1  1  1  0  0  0 D1 0.5070 6 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1 D1 0.4472 7 0  0  0  0  1  0  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 D1 0.3162 3 0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0 D1 0.2581 8 1  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  0 D1 0.2581 10 1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  0  0  0  0  0  0 D1 0.2236 11 1  0  0  1  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  0 D1 0.2236 1 1  1  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 D1 0.1690 2 0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 D1 0 5 1  0  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  0 D1 0 9 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 D1 0 12 1  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 D1 0 13 1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 D1 0 14 1  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 D1 0 15 1  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 D1 0
Dari tabel 3 terlihat bahwa kasus 4 yang mempunyai nilai kemiripan tertinggi dengan kasus baru yang dimasukkan.  Kasus  4  ini  yang  akan  dianjurkan  sistem  CBR  sebagai  solusi.  D1  adalah  kode  dari  jenis gangguan schizophrenia paranoid .

## Tahap perancangan sistem
Perancangan sistem merupakan tahap untuk membangun sebuah sistem. Tahap perancangan sistem dengan menggunakan flowchart . Menurut [ 16 ] flowchart adalah suatu bagan yang dapat digunakan untuk menggambarkan  alur  yang  terjadi  pada  suatu  sistem. Flowchart sistem  baru  yang  dirancang  untuk menentukan jenis gangguan jiwa pasien ini diberikan dua hak akses. Admin dan pengguna. Admin dapat masuk kedalam sistem dengan username dan password admin yang sudah terdaftar sebelumnya, kemudian admin dapat menginput data gejala, data jenis gangguan, data c ase base . Sistem akan mengolah data-data tersebut kemudian keluar berupa informasi kepada admin.
Pengguna dapat masuk ke dalam sistem menggunakan password dan username yang sudah terdaftar sebelumnya. Pengguna akan menginput data pasien, data diri dan juga data diagnosa yang diderita pasien kedalam sistem. Sistem akan mengolah data-data tersebut dan akan mengeluarkan informasi kepada admin sebagai arsip data dan juga kepada pasien. Info yang diberikan sistem ke pasien yakni hasil diagnosa. Sistem yang diusulkan dapat dilihat pada gambar 1 .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Hasil  dari  perancangan  sistem  ini  yakni  terciptanya  sebuah  aplikasi  yang  dapat  mendiagnosa  jenis gangguan  jiwa  seseorang  menggunakan  metode  dempster  shafer  untuk indexing dan  metode cosine similarity untuk pengecekan kemiripan. Hasil implementasi sistem dapat dilihat pada gambar 2 .

## Pengujian sistem
Pengujian  sistem  ini  dilakukan  dengan  2  cara.  Cara  pertama  menggunakan cross  fold  validation dengan k =10.  Hasil  akhir  dari  pengujian  cara  pertama  didapatkan  rata-rata  nilai indexing yakni  sebesar 81.01% dan hasil akhir rata-rata nilai indexing yakni sebesar 49.83%. Hasil pengujian cara pertama dapat dilihat pada tabel 4 .
Flowchart sistem baru Sistem CBR untuk menentukan jenis gangguan jiwa Admin
Pengguna Mulai Login Sesuai Tidak Tidak Data gejala Data jenis gangguan Data case based Mulai Hasil Diagnosa CBR jenis gangguan jiwa Selesai Proses data menggunakan Dempster Shafer Hasil diagnosa Data pasien Data diagnosa Riwayat diagnosa pasien Selesai Ya Gambar 1. Flowchart sistem
Gambar 2. Tampilan halaman hasil diagnosa
Cara  kedua,  sistem  diuji  dengan  membangkitkan  data  latih  dan  data  uji  secara  acak  ke  dalam  tiga kelompok yakni 10% data uji dengan 90% data latih, 20% data uji dengan 80% data latih dan 30% data uji dengan 70% data latih. Hasil akhir pengujian kelompok pertama didapatkan rata-rata indexing 85,21% dan similarity 49.22%,  kelompok  kedua  didapatkan  rata-rata indexing 82,01%  dan similarity 48,84%  dan kelompok  ketiga  didapatkan  rata-rata indexing 78,82%  dan similarity 48,09%.  Hasil  pengujian  setiap kelompok dapat dilihat pada tabel 5 , tabel 6 dan tabel 7 .
Tabel 4. Pngujian cross fold validation dengan k=10 Data uji fold ke- Indexing Similarity 1 75.00% 55.17% 2 66.67% 48.69% 3 71.43% 55.21% 4 87.50% 53.12% 5 85.71% 55.39% 6 57.14% 47.97% 7 100.00% 43.49% 8 77.78% 51.14% 9 100.00% 39.92% 10 88.89% 48.30% Rata-rata 81.01% 49.83% Tabel 5. Pengujian kelompok 1 Tabel 6. Pengujian kelompok 2 Pengujian dengan 10% data uji Pengujian dengan 20% data uji Percobaan ke- Indexing  Similarity Percobaan ke- Indexing  Similarity 1 77.78% 53.08% 1 62.50% 50.55% 2 88.89% 52.76% 2 86.67% 42.67% 3 100.00% 48.81% 3 76.47% 47.06% 4 87.50% 57.97% 4 88.24% 45.24% 5 87.50% 57.76% 5 76.47% 54.09% 6 75.00% 53.80% 6 75.00% 54.55% 7 77.78% 44.32% 7 81.25% 49.28% 8 87.50% 41.95% 8 87.50% 45.97% 9 75.00% 45.11% 9 81.25% 45.40% 10 100.00% 46.73% 10 62.50% 56.50% 11 100.00% 44.65% 11 70.59% 51.61% 12 66.67% 61.62% 12 76.47% 49.70% 13 75.00% 49.74% 13 93.75% 47.46% 14 77.78% 48.23% 14 87.50% 46.92% 15 100.00% 44.57% 15 94.12% 47.87% 16 87.50% 43.19% 16 82.35% 46.89% 17 88.89% 50.87% 17 82.35% 48.12% 18 88.89% 47.07% 18 88.24% 52.72% 19 75.00% 51.66% 19 93.33% 46.08% 20 87.50% 40.56% 20 93.75% 48.09% Rata-rata 85.21% 49.22% Rata-rata 82.01% 48.84% Tabel 7. Pengujian kelompok 3 Pengujian dengan 30% data uji Percobaan ke- Indexing  Similarity 1 86.36% 52.46% 2 84.00% 44.96% 3 70.83% 46.81% 4 79.17% 44.97% 5 79.17% 52.41% 6 66.67% 49.98% 7 78.26% 44.39% 8 82.61% 49.22% 9 77.27% 47.40% 10 91.67% 42.26% 11 84.00% 48.05% 12 78.26% 47.40% 13 72.00% 48.68%

## Tabel 7. Pengujian kelompok 3
Pengujian dengan 30% data uji Percobaan ke- Indexing  Similarity 14 75.00% 51.33% 15 79.17% 45.03% 16 87.50% 46.56% 17 68.18% 47.57% 18 69.57% 50.48% 19 83.33% 48.88% 20 83.33% 52.92% Rata-rata 78.82% 48.09%

## IV. PENUTUP

## Kesimpulan
Telah  dikembangkan  sebuah  sistem  untuk  membantu  tenaga  medis  dalam  menangani  pasien gangguan jiwa dengan menggunakan metode  dempster shafer dan cosine similarity . Sistem diuji dengan dua cara. Cara pertama dengan cross fold validation didapatkan rata-rata indexing 81.01% dan similarity 49.83%, cara kedua dengan membangkitkan data  latih dan data uji  secara acak ke  dalam tiga  kelompok yakni 10% data uji dengan 90% data latih, 20% data uji dengan 80% data latih dan 30% data uji dengan 70%  data  latih.  Hasil  perhitungan  untuk  kelompok  pertama  didapatkan  rata-rata indexing 85.21%  dan similarity 49.22%,  kelompok  kedua  didapatkan  rata-rata indexing 82.01%  dan similarity 48.84%  dan kelompok ketiga didapatkan rata-rata indexing 78.82% dan similarity 48.09%. Hasil pengujian menunjukan bahwa  perhitungan indexing dengan  metode  dempster  shafer  memberikan  hasil  yang  maksimal  yakni dengan persentase diatas 80%. Perhitungan similarity dengan metode cosine similarity dalam pengecekan kemiripan memberikan hasil kurang memuaskan yakni kurang dari 50%. Sistem dikatakan baik jika nilai indexing dan similarity tinggi. Hasil indexing dan similarity bisa maksimal jika terdapat penambahan data kasus (data latih) untuk setiap jenis gangguannya. Saran
Perlu dilakukan penelitian lanjutan menggunakan metode indexing yang lain seperti Naïve bayes dan perlu  dilakukan  penyeimbangan  data  set  untuk  setiap  jenis  gangguan.  Tidak  seimbangnya data  set mempengaruhi tinggi rendahnya nilai similarity saat sistem melakukan pengecekan kemiripan pada basis kasus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Efendi,  A.  Fauzi,  dan  D.  S.  Kusumaningrum,  “Diagnosa  Penyakit  Gangguan  Jiwa  Menggunakan Metode Certainty Factor,” Scientific Student Journal for Information, Technology and Science , vol. 1, no. 1, hlm. 7–11, 2020.
[2] W.  A.  E.  Lestari,  A.  Yusuf,  dan  R.  D.  Tristiana,  “Pengalaman  Petugas  Kesehatan  Jiwa  Dalam Menangani Orang Dengan Gangguan Jiwa (Odgj) Di Puskesmas Kabupaten Lamongan,” Psychiatry Nursing  Journal  (Jurnal  Keperawatan  Jiwa) ,  vol.  2,  no.  1,  hlm.  5–15,  2020,  doi: 10.20473/pnj.v2i1.18589 .
[3] N. W. N. Prasistayanti, D. G. H. Divayana, dan I. M. A. Wirawan, “Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Gangguan Jiwa Dengan Metode Dempster-Shafer,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika: JANAPATI , vol. 6, no. 3, hlm. 218–236, 2018, doi: 10.23887/janapati.v6i3.11082 .
[4] D.  Hastari  dan  F.  Bimantoro,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Gangguan  Mental  Anak Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” Jurnal  COSINE ,  vol.  2,  no.  2,  hlm.  71–79,  2018,  doi: 10.29303/jcosine.v2i2.106 .
[5] S. A. Gozali dan D. Jollyta, “Metode Dempster Shafer untuk Mendeteksi Penyakit Mental Disorder: Skizofrenia  dan  Psikotik,” Jurnal  Mahasiswa  Aplikasi  Teknologi  Komputer  dan  Informasi (JMApTeKsi) , vol. 1, no. 2, hlm. 104–109, 2019.
[6] L. Sudarmana dan F. Lestari, “Sistem Pakar Untuk mendiagnosis Gangguan Jiwa Schizophrenia,” Jurnal  Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT ,  vol.  3,  no.  1,  hlm.  40–44,  2018,  doi: 10.30591/jpit.v3i1.650 .
[7] M. Yunita, “Sistem Pakar Diagnosa  Gangguan Jiwa  menggunakan Metode  Naive  Bayes berbasis Web,” Jurnal Edukasimu , vol. 1, no. 1, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://edukasimu.org/index.php/edukasimu/article/view/19/18
[8] L. Rosmalia  dan S.  Kusumadewi, “Sistem pendukung Keputusan Klinis untuk Menentukan Jenis Gangguan Psikologi Pada Pasien Gagal Ginjal Kronis (GGK) Yang Menjalani Terapi Hemodialisa,” Jurnal Informatika Upgris , vol. 4, no. 1, hlm. 11–21, 2018, doi: 10.26877/jiu.v4i1.2138 .
[9] M. Z. E. Kalam, B. D. Setiawan, dan D. E. Ratnawati, “Implementasi Metode Case Based Reasoning (CBR) Dan K-Nearest Neighbor (K-NN) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Tingkatan Depresi,” vol. 1, no. 1, hlm. 1–7, 2014.
[10]  S.  P.  Faransyah,  S.  A.  S.  Mola,  dan  Y.  Y.  Nabuasa,  “Implementasi  Case  Base  Reasoning Menggunakan Metode Cosine Similarity Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Sapi,” JICON : Jurnal Komputer dan Informatika , vol. 6, no. 2, hlm. 47–52, 2018.
[11]  A.  Aamodt  dan  E.  Plaza,  “Case-based  reasoning:  Foundational  issues,  methodological  variations, and  system  approaches,” AI  communications ,  vol.  7,  no.  1,  hlm.  39–59,  1994,  doi: 10.3233/AIC- 1994-7104 .
[12]  H. Pratiwi, Buku Ajar: Sistem Pakar , 1 ed. Kuningan: Goresan Pena, 2018.
[13]  J.  C.  Giarratano  dan  G.  D.  Riley, Expert  System;  Principles  and  Programming .  Boston:  PWS Publishing Company, 2005.
[14]  E. Charniak, Introduction to deep learning . United States of America: The Massachusetts Institute of Technology, 2018.
[15]  M. Z. Naf’an, A. Burhanuddin, dan A. Riyani, “Penerapan Cosine Similarity dan Pembobotan TF- IDF untuk Mendeteksi Kemiripan Dokumen,” Jurnal Linguistik Komputasional , vol. 2, no. 1, hlm. 23–27, 2019, doi: 10.26418/jlk.v2i1.17 .
[16]  A.  R.  Pahlevi,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Schizoprenia  Dengan  Metode Ketidakpastian  Dempater  Shafer  (Studi  Kasus  RS  Grhasia),”  Undergraduate  Thesis,  Universitas Islam Indonesia, 2019. [Daring]. Tersedia pada: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/17256