## APLIKASI SISTEM PAKAR DALAM MENDIAGNOSA SINDROM KLINIS AKIBAT INFEKSI COVID-19
Wirhan Fahrozi 1 , Abdul Meizar 2 , Evta Indra 3 1,2 Universitas Potensi Utama 2 Universitas Prima Indonesia
1,2 JL. KL. Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3-A, Tanjung Mulia Medan E-mail : 1 wirhanfr@gmail.com, 2 abdulmeizar@gmail.com, 3 evtaindra@unprimdn.ac.id
ABSTRAK- Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) atau sering kita sebut sebagai virus corona ditemukan di China  pada  akhir  tahun  2019  tepatnya  bulan  Desember  di  Kota  Wuhan,  Provinsi  Huebei  dan  kemudian menyebar ke hampir seluruh dunia termasuk Indonesia. Infeksi yang di timbulkan oleh COVID-19 dapat berupa gejala  ringan,  sedang  atau  berat.  Terdapat  beberapa  sindrom  klinis  yang  disebabkan  oleh  COVID-19  seperti Pneumonia  ringan,  Pneumonia  berat,  Acute  Respiratory  Distress  Syndrome  (ARDS),  Sepsis,  Syok  septik,  dan Tidak  berkomplikasi.  Dengan  adanya  pemanfaatan  teknologi  komputer  dimungkinkan  untuk  menerapkan kedalam  sebuah  aplikasi  berbentuk  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  sidrom  klinis  yang  di  akibatkan  infeksi Covid-19. Sebuah metedo sistem pakar yang cocok untuk menyelasaikan kasus tersebut adalah metode dempster shafer dengan menerapkan aplikasi berbasis web sebagai media komunikasi dengan sistem.
Kata kunci : sindrom klinis, covid-19, dempster shafer, aplikasi, web.

## 1. PENDAHULUAN
Virus  corona  2019  atau  sering  disebut  sebagai covid-19 melanda banyak Negara di dunia termasuk Indonesia.  Wabah  Covid-19  ini  merupakan  masalah global, dampak dari covid 19 ini sangat berpengaruh terhadap kehidupan sosial dan melemahnya ekonomi masyarakat.  Pada  covid-19  ini  terdapat  beberapa infeksi  yang  di  timbulkan,  yang  memiliki  dampak negatif  terhadap  penderitanya,  terdapat  beberapa sindrom  klinis  efek  dari  infeksi  covid-19  tersebut. Ketersediaan  pakar  yaitu  dalam  hal  ini  dokter  ahli dan  tenaga  medis  covid  relatif  masih  kurang  dan sulitnya  mendiagnosa  sindrom  klinis  akibat  dari infeksi  covid-19.  Hal  ini  membuat  beberapa masyarakat  kalangan  menengah  ke  bawah  kesulitan untuk  melakukan  test  untuk  mendiagnosa  gejala sindrom klinis infeksi covid-19 sehingga penanganannya  menjadi  terlambat  bahkan  dapat menyebabkan kematian. Sehingga sangat dibutuhkan sebuah  informasi  terkait  infeksi  covid-19  yang  di terapkan  kedalam  sebuah  sistem  pakar  yang mengadopsi metode dempster shafer dalam penyelesaiaan  diagnosanya.  Hasil  akhir  diagnosa merupakan  sebuah  informasi  rujukan  bagi  pasien atau masyarakat untuk mengetahui informasi infeksi dari  covid-19.  Dengan  adanya  informasi  tersebut maka  dibuatlah  sebuah  aplikasi  berbasis  web  yang dapat di akses secara daring.

## 2. ISI PENELITIAN
Berdasarkan  data  yang  telah  ditemukan  oleh penulis  dari  Perhimpunan  Dokter  Paru  Indonesia (PDPI)  Tahun  2020  dan  beberapa  jurnal  atau  karya ilmiah  yang  berkaitan  dengan  sindrom  klinis  akibat infeksi  covid19yang  berkaitan  dengan  sidrom  klinis akibat  infeksi  covid  19  sehingga  dirangkum  sebuah aturan  dari  gejala  dan  sidrom  klinis  dari  infeksi covid  19.  Untuk  Data  sindrom  klinis  dan  gejala covid 19 dapat di lihat pada tabel 1 dan tabel 2.
Tabel 1. Tabel Sindrom Klinis ID Nama Sindrom Klinis
P01 Pneumonia ringan
P02 Pneumonia berat
P03 Acute Respiratory Distress Syndrome
P04 Sepsis
P05 Syok septik P06 Tidak berkomplikasi
Tabel 2. Tabel Gejala Covid-19 No Nama Sindrom Klinis 1 demam 2 batuk
3 nyeri tenggorok, 4 kongesti hidung
5 malaise
6 sakit kepala 7 nyeri otot 8 dehidrasi 9 napas pendek
10 napas cepat atau takipneu
11 infeksi saluran napas
12 Distress napas berat
13 frekuensi nadi meningkat
14 nadi teraba lemah
15 akral dingin atau tekanan darah rendah
16 trombositopenia
17 asidosis
18 tinggi laktat atau hiperbilirubinemia
19 Perubahan status mental
20 Capillary refill time meningkat
21 Takipnea
22 Kulit mottled atau petekia atau purpura
23 Peningkatan laktat
24 Oliguria
25 Hipertemia atau hipotermia

## 2.1 Pengujian Metode Dempster Shafer
Teori Dempster-Shafer  merupakan teori  matematika dari  bukti.  Teori  tersebut  dapat  memberikan  sebuah cara  untuk  menggabungkan  bukti  dari  beberapa sumber dan mendatangkan atau memberikan tingkat kepercayaan  (direpresentasikan melalui fungsi kepercayaan)  dimana  mengambil  dari  seluruh  bukti yang  tersedia.  (Anis  Mistanti,  2014).  Teori Dempster-Shafer  pertama  kali  diperkenalkan  oleh oleh  Arthur  P.Dempster  and  Glenn  Shafer,  yang melakukan  percobaan  ketidakpastian  dengan range probabilities daripada  sebagai  probabilitas  tunggal. Kemudian pada tahun 1976 Shafer mempublikasikan teori dempster pada buku yang berjudul Mathematichal  Theory  of  Evident .  Secara  umum Teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval : [ Belief,Plausibility ]....................... [1] Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung  suatu  himpunan  proposisi.  Jika  bernilai 0  maka  mengindikasikan bahwa tidak ada evidence , dan  jika  m  bernilai  1  menunjukkan  adanya kepastian.
Plausibility (Pl) dinotasikan sebagai: Pl(s) = 1 – Bel (-s)…..….…………. [2] Plausability akan
mengurangi
tingkat kepercayaan  dari evidence. Pada  teori  Dempster- Shafer  dikenal  adanya frame  of  discrement yang dinotasikan dengan θ. Frame ini merupakan semesta pembicaraan  dari  sekumpulan  hipotesis.  Tujuannya adalah  mengaitkan  ukuran  kepercayaan  elemen- elemen  θ.  Tidak  semua evidence secara  langsung mendukung tiap-tiap elemen. Untuk itu perlu adanya probabilitas fungsi densitas (m). Nilai m tidak hanya mendefinisikan  elemen-elemen  θ  saja,  namun  juga semua  subsetnya.  Sehingga  jika  θ  berisi  n  elemen, maka  subset  θ  adalah  2n  .  Jumlah  semua  m  dalam subset θ sama dengan 1. Apabila tidak ada informasi apapun untuk memilih hipotesis, maka nilai m{θ} = 1,0.  Apabila  diketahui  X  adalah  subset  dari  θ, dengan  m1  sebagai  fungsi  densitasnya,  dan  Y  juga merupakan subset dari  θ  dengan  m2  sebagai  fungsi densitasnya,  maka  dapat  dibentuk  fungsi  kombinasi m1 dan m2 sebagai m3, yaitu:
∑ ∑ ...... keterangan : m1 = densitas untuk gejala pertama m2 = densitas gejala kedua m3 = kombinasi dari kedua densitas diatas θ = semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis (X’dan Y’) X dan y = subset dari Z X’ dan y’= subset dari θ Contoh  Penerapan  Dempster-Shafer  Pada  Contoh dibawah  ini,  akan  di  cari  persentase  kemungkinan dari  2  objek  dengan  menggunakan  perhitungan dibawah ini : m1 , yaitu objek pertama dengan nilai densitas  =  90%  atau  dirubah  menjadi  desimal  =  0.9 m2 , yaitu objek kedua dengan nilai densitas = 80% atau dirubah menjadi desimal = 0.8.[11]
Kesimpulannya  dapat  kita  lihat  pada  tabel  3.3, antara  gejala  Depresi  memiliki  hubungan  dengan Dampak  Psikologis  dari  Covid  19  (P01=0.9 ,P03=0.9,  P04=0.9,  P06=0.9)  dengan  nilai  densitas atau  tingkat  kepercayaan 0.9 itu  merupakan 90% yang  bersumber  dari  data  yang  diberikan  pakar. Sedangkan  data rule lengkapanya  antara  dampak psikologis dan hubungannya dengan gejala psikologis  beserta  nilai Belief dan Plausibility yang telah diperoleh dari pakar

## 2.1 Interface
Adapun  disain  interface  yang  telah  dirancang dalam  sistem  pakar  ini  dalapat  dilihat  sebagai berikut a. Halaman Login Halaman  login  merupakan  halaman  awal  dari sistem pakar berbentuk form login dapat dilihat pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Form Login
b. Halaman Utama Admin
Halaman utama Admin merupakan halaman awal dari  sistem  pakar  disisi  Admin,  adapun  halaman utama dari sistem pakar dapat dilihat pada Gambar 2 berikut
Gambar 2. Halaman Beranda Admin
c. Halaman Rule Konsultasi
Halaman  konsultasi  merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  melakukan  perubahan  data  rule yang  berhubungan  dengan  data  gejala  covid-19
dengan  infeksinya,  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.3 berikut
Gambar 3. Halaman Rule
d. Halaman Konsultasi dan Hasil Diagnosa
Halaman  hasil  diagnosa  merupakan  halaman yang  menampilkan  hasil  diagnosa  dari  konsultasi yang  dilakukan.  Halaman  hasil  diagnosa  dapat dilihat pada Gambar 4 berikut
Gambar 4. Halaman Hasil Konsultasi

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  mengenai aplikasi  sistem  pakar  dalam  diagnosa sindrom  klinis  yang  di  akibatkan  oleh covid-19  dengan  menggunakan  metode dempster shafer yang dilakukan maka dapat disimpulkan  bahwa  sistem  ini  dapat menganalisis  jenis  sindrom  klinis  yang disebabkan oleh infeksi covid-19 berdasarkan gejala-gejala yang dimasukkan. Aplikasi  sistem  pakar  dalam  diagnosa sindrom  klinis  yang  di  akibatkan  oleh covid-19  ini  dapat  melakukan  diagnosa lebih awal sehingga dapat membantu tenaga medis  dalam  mengenali  gejala  serta  jenis- jenis sindrom klinis akibat infeksi covid-19. Kedepannya diharapkan sistem ini
dikembangkan  dengan  tambahan  kriteria- kriteria  baru  dan  data  hasil  pemeriksaan laboraturion  yang  mendukung  agar  data yang  di  peroleh  lebih  valid.  Dan  juga diperlukannya  perubahan  data  atau  update terhadap basis pengetahuan secara periodek atau berkala dengan upaya untuk menigkatkan dan pemelihaaraan sistem.

## 4. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  dari  aplikasi  sisitem  pakar yang  telah  di  rancang    maka  diharapkan  aplikasi sistem pakar dalam diagnosa sindrom klinis yang di akibatkan  oleh  covid-19  menggunakan  metode dempster shafer dapat berjalan dengan baik. Dengan adanya  sistem  pakar  dengan  menerapkan  metode Dempster  Shafer  maka  diharapkan pula bagi bagian medis  khususnya  dapat  mengetahui  hasil  diagnosa lebih  awal,  sehingga  dapat  membantu  dalam penanganan pasien secara dini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kirman,  K.,  Saputra,  A.,  &  Sukmana,  J.
(2019).  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis Penyakit  Lambung  Dan  Penanganannya Menggunakan Metode Dempster Shafer. Pseudocode , 6 (1), 58-66.
[2] Lestari, E., & Artha, E. U. (2017). Sistem Pakar dengan  Metode  Dempster  Shafer  untuk Diagnosis Gangguan Layanan INDIHOME di
PT TELKOM Magelang. Khazanah Informatika:  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan
Informatika , 3 (1), 16-24.
[3] MZ, A. R., Wijaya, I. G. P. S., & Bimantoro, F.
(2020).  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kulit pada  manusia  dengan  metode  dempster shafer. Journal  of  Computer  Science  and
Informatics  Engineering  (J-Cosine) , 4 (2),
129-138.
[4]  Puspitasari,  T.,  Susilo,  B.,  &  Coastera,  F.  F.
(2016).  Implementasi  Metode  Dempster-
Shafer  Dalam  Sistem  Pakar  Diagnosa  Anak
Tunagrahita  Berbasis  Web. Rekursif:  Jurnal
Informatika , 4 (1).
[5] Rikhiana, E. D., & Fadlil, A.
(2013). Implementasi  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa Penyakit Dalam Pada Manusia Menggunakan Metode Dempster Shafer (Doctoral dissertation, Universitas
Ahmad Dahlan).
[6]  Ritonga,  E.  R.,  &  Irawan,  M.  D.  (2017).  Sistem
Pakar  Diagnosa  Penyakit  Paru-Paru  Pada
Anak Dengan Metode Dempster- Shafer. CESS (Journal
of
Computer
Engineering,  System  and  Science) , 2 (1),  39-
47.
[7]  Buku  Pedoman  Pneumonia  Covid-19  Diagnosis
& Penatalaksanaan Di Indonesia.
Perhimpunan  Dokter  Paru  Indonesia  (PDPI)
Tahun 2020
[9] Yuliana 2020. Corona virus diseases (Covid-19);
Sebuah  tinjauan  literatur.  Vol  2,  Nomor  1,
February 2020, p.187-192 ISSN 2655-9951
[10]  Eli  Rosmita  Ritonga  (2017).  Sistem  Pakar
Diagnosa  Penyakit  Paru-Paru  Pada  Anak
Dengan  Metode  Dempster-Shafer.  Cess
(Journal  Of  Computer  Engineering,  System
And  Science)Vol  2,  No  1,  Januari  2017.  p-
ISSN :2502-7131. e-ISSN :2502-714x
[11]  Dewi  Ayu  Nur  Wulandari,  2015,  Metode
Dempster  Shafer  Pada  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Perut.  VOL.  I  NO.  2
AGUSTUS 2015 ISSN. 2442-2436.