Implementasi Metode Dempster-Shafer pada Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendeteksi Dini HIV/AIDS Berbasis Web
Iis Aisyah Maharani 1 , Iskandar Fitri 2 , Andrianingsih 3*
1,2,3* Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
1 Aisyahmaharani860@gmail.com, 2 Tektel2001@yahoo.com, 3* Andrianigsih@civitas.unas.ac.id.com
Abstrak — HIV  adalah  virus  yang  menyebabkan  penyakit  AIDS.  Dimana  virus  ini  menyerang  kekebalan  tubuh  pada  manusia  yang memungkinkan penyakit, bakteri, virus serta infeksi lainnya masuk ke tubuh manusia itu sendiri. Penderita HIV/AIDS biasanya cenderung menutup diri karena stigma masyarakat yang biasanya negatif kepada penderita, hal ini menyebabkan banyak orang yang takut untuk pergi ke dokter spesialis guna mengetahui penyakit tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem memberikan rekomendasi tentang deteksi dini apakah seseorang memiliki kemungkinan terindikasi HIV/AIDS karena lebih baik mengetahui sedari dini untuk penangan yang lebih lanjut. Penelitian ini meggunakan  metode dempster shafer untuk melakukan perhitungan untuk mendiagnosis virus HIV pada manusia dan diharapkan dapat membantu masyarakat untuk mendeteksi HIV/AIDS sedari dini. Penelitian ini menggunaan 50 sampel data uji untuk menghitung tingkat akurasi dan mendapatkan hasil sebesar 90%
Kata Kunci : Berbasis Web, Dempster Shafer, Sistem Informasi, Sistem Pakar, HIV/AIDS
Abstract — HIV is a virus that causes AIDS. Where this virus attacks the body's immunity in humans which allows diseases, bacteria, viruses, and other infections to enter the human body itself. People with HIV / AIDS usually tend to shut themselves down due to the community's stigma which is usually negative to sufferers, this causes many people to be afraid to go to a specialist to find out the disease. This study aims to make the system provide recommendations on early detection whether someone has the possibility of HIV / AIDS indicated because it is better to know early on for further handling. This research uses the dempster shafer method to calculate the diagnosis of HIV in humans and is expected to help the community to detect HIV / AIDS early on. This study uses 50 test data samples to calculate the level of accuracy and get results of 90%
Keywords : Web-Based, Dempster Shafer, Information Systems, Expert Systems, HIV / AIDS

## I. P ENDAHULUAN
Pada  saat  yang  sudah  sangat  moderen  ini  perkembangan teknologi khususnya di bidang komputer sudah memudahkan manusia salah satunya di bidang kesehatan adalah sistem pakar yang mana program komputer ini me ngadopsi pengetahuan- pengetahuan dari satu pakar dan mungkin bisa lebih dari satu pakar saja, yang dapat di gunakan oleh para pengguna untuk berkonsultasi  agar  dapat  menyelesaikan  permalahan  tertentu. Dalam  dunia  medis  sistem  pakar  ini  merupakan  kecerdasan buatan yang sangat di gemari karna pasien dapat mendapatkan diagnosis  penyakit  bahkan  meberikan  saran  hanya  dengan menggunakan komputer.
Human  Immunodeficiency  Virus  (HIV)  dan  Acquired Immune Deficiency Syndrome (AIDS) adalah hal yang berbeda tetapi saling berhubungan HIV adalah virus yang menyebabkan penyakit AIDS. Dimana virus ini menyerang kekebalan tubuh pada manusia yang memungkinkan penyakit,bakteri,virus serta infeksi  lainnya  masuk  ke  tubuh  manusia  itu  sendiri.  HIV merupakan  virus  yang  menghancurkan  sel  CD4  dimana  sel tersebut merupakan bagian dari sistem imun yang lebih spesifik menyerang infeksi dari sistem kekebalan tubuh manusia, yang berakibat  tubuh  manusia  jadi  kesulitan  melawan  infeksi. Sementara  itu  AIDS  merupakan  kondisi  kronis  dari  infeksi virus HIV yang bisanya di tandai oleh masuknya penyakit lain, seperti kanker dan berbagai infeksi lainnya. HIV/AIDS salah satu  peyakit  yang  sangat  mematikan  karena  belum  dapat disembuhkan  dikarena  belum  adanya  obat  yang  dapat mematikan  virus  tersebut  [1].  Menurut  riset  Kementrian Kesehatan  bulan  Juni  2019  terdapat  349.882  jiwa  yang terinfeksi  HIV/AIDS,  biasanya  penderita  HIV/AIDS  di Indonesia  ini  malu  untuk  mengakuinya  jika  orang  tersebut tejangkit virus tersebut bahkan untuk berkonsultasi saja takut
dengan stigma masyarakat terhadap orang dengan HIV/AIDS yang terkesan negative dan hal tersebut menyebabkan tekanan dalam  psikologis  penderita  biasanya  sikap  diskriminatif terhadap  orang  yang  hidup  dengan  HIV  bahkan  keluargaya. Perlu di ketahui jika semakin tinggi tingkat stress yang sifatnya berkepanjangan pada orang yang terjangkit virus HIV ini maka akan mempercepat terjadinya AIDS pada orang tersebut dan hal ini  dapat  meningkatkan  angka  kematian.  Maka  dari  itu  perlu adanya  alat  bantu  yang  memiliki  tujuan  membuat  sistem aplikasi untuk memberikan informasi tentang HIV/AIDS serta membuat  rekomendasi  tentang  dekeksi  virus  tersebut  sedari dini agar mendapatkan penanganan lebih lanjut dengan cepat tanpa adanya rasa malu akan stigma atau pemikiran orang lain di  luar  tentang  orang-orang  yang  melakukan  tes  HIV/AIDS dan juga sistem ini dapat menghemat biaya.
Dalam  aplikasi  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode Dempster-Shafer  dimana  metode  ini  merupakan  generalitas dari  metode  Bayes  yang  melakukan  pembuktian  berdasarkan belief  functions  (fungsi  kepercayaan)  dan  plausibility reasoning (pemikiran yang masuk akal) yang diharapkan para pengguna mendapatkan diagnosis yang tepat.
Supaya masalah yang dibahas tidak menyimpang dari judul maka  dari  itu  penulis  membuat  batasan  masalah  mengenai penelitian  ini,  yaitu  penelitian  ini  hanya  membahas  tentang deteksi  dini  HIV/AIDS,  dlihat  dari  daftar  gejala,  kemudian penelitian  ini  menggunakan  metode  dempster  shafer  dengan harapan  mendapatkan  haisl  yang  akurat,  penelitian  ini menggunakan  database  MySQL  dan  menggunakan  bahasa pemograman PHP.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada penelitian ini penulis akan menjelaskan beberapa hal yaitu  sistem  pakar,  metode Dempster-shafer serta  flowchart
penelitian  supaya  penelitian  ini  dapat  di  mengerti  dengan mudah dan jelas.
A. Sistem Pakar
Berisi  penjelasan  tentang  tahapan  penelitian  yang menggambarkan  urutan  logis  untuk  mendapatkan  hasil penelitian  sesuai  dengan  harapan  dan  gambaran  sistem.  Jika ada gambar dan tabel, itu harus disajikan dengan  nama  tabel dan gambar yang disertai dengan nomor urut.
Gambar 1. Flowchart Sistem
Sistem  pakar  merupakan  suatu  program  komputer  yang menduplikasi pengetahuan satu atau lebih pakar di bidang yang spesifik [1], sebagai contoh ketika seseorang doktermelakukan mendiagnosa  terhadap  penyakit  maka  sistem  pakar menduplikasi  seperti  dokter  yang  mendiagnosa  dan memberikan saran untuk penanganan pertama.
B. Dempster Shafer
Dempster shafer merupakan metode yang digunakan untuk melakukan  pembenaran  dengan  menggunakan  dua  konsep yaitu belief yang  berarti  tingkat  kepercayaan  dan plausibility yang  berarti  tingkat  ketidak  percayaan,  yang  biasa  ditulis [ Belief,Plausibility ]. Belief (Bel) merupakan  tingkat kepercayaan,  nilai bel ini  diberikan  langsung  dari  pakar terhadap  gejala-gejala  penyakit  yang  bersangkutan. Bel memiliki nilai dari 0 sampai 1 dan jika nilai semakin mendekati angka 1 maka semakin tinggi nilai kepercayaanya, sebaliknya jika nilai semakin menjauh dari angka 1 dan mendekat ke nagka 0  maka  semakin  rendah  tingkat  keperyaan  yaitu plausibility (pls) [2].
Fungsi belief dan plausibility dapat di rumuskan sebagai berikut :
Bel (X) = ∑ m(Y) (1)
Pls (X) = 1 − Bel (X) = 1− ∑ m(Y) (2)
Keterangan : Be l(X)   = Belief (X) Pls (X)   = Plausibility (X) m(Y)   = mass function
Pada  metode dempster shafer juga  memiliki frame of discernment merupkan semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis  sehingga  sering  disebut  dengan environment yang disimbolkan  dengan  “θ”  [5],  serta mass function yang merupakan nilai dari tingkat kepercayaan dari suatu gejala yang
di simbolkan dengan “m” dan juga metode ini menggunakan kaidan Dempster's Rule of Combination yang dirumuskan
m z (Z) = ∑ ∩ . (3)
Keterangan : m z (Z) = mass function dari evidence z m x (X) = mass function dari evidence x m y (Y) = mass function dari evidence y ∑ ∩ m X . m Y =  jumlah dari irisan pada perkalian m x dan m y K =  perkalian  dari mass function yang mengalami  konflik edidence bila irisannya kosong
Gambar 2 . Flowchart metode
Keterangan : m = mass function /nilai kepercayaan G = gejala ( evidence ) X dan Y = output hasil
C. Usecase Diagram
Gambar 3 . Usecase diagram
Diagram usecase admin dapat meliahat riwayat konsultasi user  dan  melihat  daftar  user.  Sedangkan  user  hanya  bisa konsultasi dan melihat riwayat konsultasi user itu sendiri.
D. Activity Diagram Gambar 4. Activity Diagram
Activity diagram merupakan alur kerja dari sebuah sistem untuk mendeskripsikan atau tampilan yang mana diagram ini menjelaskan  seluruh  aktivitas  yang  terjadi  di  dalam  sebuah sistem.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Basis Pengetahuan
Berikut adalah daftar gejala, penyakit dan rule dari gejala dan output serta faktor resiko yang diperoleh dari Dr. Renjana Rizkika dari klinik Adelina.
Tabel 1. Gejala HIV/AIDS Kode Gejala Belief G1 Penurunan berat badan 0.5 G2 Pembangkakan di ketiak, dagu, belakang telinga, leher, pangkal paha atau belakang kepala 0.5 G3 Terjadi ruam kulit (kulit kemerahan & gatal) 0.6 G4 Demam 0.3 G5 Lemas 0.3 G6 Berkeringat saat malam hari 0.4 G7 Sulit berkonsentrasi 0.6 G8 Sesak nafas disertai batuk kering 0.3 G9 Menggunakan NAPZA jenis suntik 0.8 G10 Mempunyai keturunan HIV/AIDS 0.7
G11 Terasa mual dan muntah 0.3 G12 Keputihan yang tidak normal seperti mengandung bercak darah 0.3 G13 Nyeri pada otot dan sendi 0.4 G14 Nafsu makan menghilang 0.3 G15 Terdapat bercak putih di lidah, mulut, kelamin, dan anus. 0.3 G16 Mengalami sakit kepala 0.4 G17 Terdapat kutil di daerah kemaluan 0.4 G18 Sering berganti-ganti pasangan sexual 0.5 G19 Mengalami  pendarahan di alat kelamin 0.3 G20 Mengalami diare 0.4 G21 Mengalami sakit tenggorokan dan sariawan 0.4 G22 Pernah melakukan hubungan sexual sesama jenis 0.7 G23 Pernah melakukan transfusi darah 0.6 G24 Infeksi jamur di mulut, tenggorokan, atau organ reproduksi 0.5 G25 Pernah melakuan hubungan sexual tanpa pengaman 0.7 G26 Pernah melakukan hubungan sexsual dengan ODHA 0.6 G27 Mengalami susah tidur 0.4 G28 Terdapat benjolan di kepala 0.3 G29 Terjadi batuk dan pilek 0.4 G30 Pernah membuat tato permanen 0.4
Dalam table output merupakan hasil dari gejala yang di pilih user .
Tabel 2. Output hasil HIV/AIDS No Nama Kode 1 Kemugkinan Positif Terindikasi HIV/Aids P1 2 Kemugkinan Negatif Terindikasi HIV/Aids P2
Dibawah  ini  merupakan  table  yang  berisikan rule dari gejala dan output .
Tabel 3. Rule Kode Nama Output Rule P1 Kemugkinan Positif Terindikasi HIV/AIDS G2, G3, G6, G7, G8, G9, G10, G12, G15, G17, G18, G19, G22, G23, G24, G25, G26, G28, G30 P2 Kemugkinan Negatif Terindikasi HIV/AIDS G1, G4, G5, G11, G13, G14, G16, G20, G21, G27, G29
B. Perhitungan Manual Metode Dempster-Shafer
User memilih 3 gejala yang dialami oleh user yaitu :
1. Demam (G4)
2. Nyeri otot pada sendi (G13)
3. Terdapat benjolan di kepala (G28)
Gejala Peratama : Demam  (G4)  merupakan  gejala  dengan output kemungkinan  negatif  terindikasi  HIV/AIDS  (P2).  Gejala  ini memiliki belief dengan mass function 0.3  untuk  selanjutnya menggunakan persamaan rumus (2), maka
m 1 (P2) = 0.3 m 1 ( θ) = 0.7
Gejala Kedua :
Nyeri  otot  pada  sendi  (G13)  merupakan  gejala  dengan output kemungkinan negatif terindikasi HIV/AIDS (P2). Gejala ini memiliki belief dengan mass function 0.4 untuk selanjutnya menggunakan persamaan rumus (2), maka
m 2 (P2) = 0.4 m 2 ( θ) = 0.6 m 1 dan m 2 akan dihitung dengan menggunakan persamaan rumus  (3)  dan  untuk  mempermudah  perhitungan  ini  dapat menggunakan matriks seperti pada table 4.
Tabel 4. Perhitungan iterasi 1
m 2 (P2) 0.4 m 2 (θ) 0.6
m 1 (P2) 0.3 P2 0.12 P2 0.18 m 1 (θ) 0.7 P2 0.28 θ 0.42
m 3 (P2)  = ∑ ∩ . =
= . . . = 0.58 m 3 (θ)   = 1 – 0.58 = 0.42
Gejala Ketiga :
Terdapat  benjolan  di  kepala  (G28)  merupakan  gejala dengan output kemungkinan  positif  terindikasi  HIV/AIDS (P1). Gejala ini memiliki belief dengan mass function 0.3 untuk selanjutnya menggunakan persamaan rumus (2), maka m 4 (P1) = 0.3
m 4 ( θ) = 0.7 m 3 dan m 4 akan dihitung dengan menggunakan persamaan rumus  (3)  dan  untuk  mempermudah  perhitungan  ini  dapat menggunakan matriks seperti pada table 5.
Tabel 5. Perhitungan iterasi 2 m 4 (P1) 0.3 m 4 (θ) 0.7 m 3 (P2) 0.58 K 0.174 P2 0.406 m 3 (θ) P1 θ
0.42 0.126 0.296 m 5 (P1)  = ∑ ∩ . = = . . = 0.1525
m 5 (P2)  = ∑ ∩ . = = . . = 0.4915
m 5 (θ)  = 1 – (0.1525 + 0.4915)   = 0.356
Nilai Keyakinan yang terbesar pada perhitungan manual dia atas  adalah  P2  yang  mana Kemugkinan Negatif Terindikasi HIV/AIDS dengan nilai 0.4915 x 100% = 49.15%

## C. Interface web
 Halaman Beranda
Halaman ini menampilkan menu utama yang berisi tentang dan masuk.
Gambar 6. Beranda
 Halaman Masuk
Halaman  masuk  ini  merupakan  halaman  yang  harus dilewati sebelum user melakukan konsultasi.
Gambar 7. Masuk
 Halaman Konsultasi
Dalam  halaman  ini  derdapan  semua  gejala  dan  faktor resiko yang dapan di pilih oleh user .
Gambar 8. Konsultasi
 Halaman Hasil
Halaman ini menampilkan hasil dari gelaja yang di pilih user pada saat konsultasi.

## Gambar 9. Hasil
 Halaman Riwayat
Halaman  ini  menampilkan  semua  riwayat  hail  diagnosis user .
Gambar 10. Riwayat
D. Pengujian tingkat akurasi sistem
Pengujian  akurasi  sistem  digunakan  untuk  menguji keakurasian sistem dengan melakukan perbandingan hasil output sistem dan pakar. Pengujian ini dilakukan sebanya 50 kali, dan mengambil sampel data sebanyak 20 data yang mana  terdapat  gejala  yang  di  pilih  hasil  dari  sistem  dan pakar serta persentase dari sistem seperti pada tabel 6.

## Tabel 6. Data sampel
No Gejala Sistem Presentase Pakar Hasil 1 G4,G13, G28 Negatif 49,15% Negatif  Benar 2 G9, G17, G20, G24 Positif 90.38% Positif Benar 3 G2, G13, G22, G23 Positif 90.38% Positif Benar 4 G13, G14, G16, G29 Negatif 84.88% Negatif  Benar 5 G16, G20, G27 Negatif 78.4% Negatif  Benar 6 G1, G2, G5, G8, G21 Negatif 56.83% Negatif  Benar 7 G9, G11, G16 Positif 62.69% Positif Benar 8 G14, G16, G27 Negatif 74.8% Negatif  Benar 9 G19, G22 Positif 79% Positif Benar 10 G1, G6, G13, G20 Negatif 58.33% Negatif  Benar 11 G9, G26, G30 Positif 98.8% Positif Benar 12 G5, G15, G25, G28 Positif 80.24% Positif Benar 13 G4,G5, G27 Negatif 70.6% Negatif  Benar 14 G1, G11, G24 Negatif 48.15% Negatif  Benar 15 G2, G8, G21 Positif 52.7% Negatif  Salah 16 G13, G17, G20 Negatif 51.61% Positif Salah 17 G18, G23, G30 Positif 88% Positif Benar 18 G1, G10, G14 Positif 44.95% Positif Benar 19 G6, G22, G27 Positif 73.21% Positif Benar 20 G4, G8, G16 Negatif 49.15% Negatif  Benar
Berdasarkan  20  data  sampel  pengujian  persentase  akurasi sistem dan pakar mendapatkan hasil :
x 100%                  (4)
18 20 𝑥 100% 90%
Sedangkan dari pengujian akurasi sistem sebanyak 50 kali pengujian di dapatkan 45 hasil output sama dengan hasil dari pakar  namun  terdapat  5  hasil output yang  berbeda  dengan
pakar dikarenakan pemilihan gejala yang belum spesifik yang menghasilkan :
x 100%                  (5) 45 50 𝑥 100% 90%
Dari  hasil  perhitungan  persentase  akurasi  sistem menggunakan 50 data bahwa aplikasi sistem pakar mendeteksi dini  HIV/AIDS  ini  memiliki  tingkat  akurasi  atau  tingkat keberhasilan  sebesar  90%  yang  mana  bila  di  bandingkan dengan  pengujian  menggunakan  20  data  mendapatkan  hasil yang stabil yang berarti sistem ini sudah berjalan dengan baik.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  sistem pakar  ini  dapat  digunakan  sebagai  media  deteksi  dini HIV/AIDS  dengan  menggunaan  metode  dempster  shafer dengan tingkat akurasi sebesar 90% setelah melakukan 20 dan 50 kali pengujian , akan tetapi  hasil deteksi dini dari sistem pakar  ini  bukan  merupakan  hasil  akhir  dari  seseorang terindikasi atau tidaknya HIV/AIDS. Untuk  lebih meyakinkan lagi di harapkan pengguna menghubungi pakar secara langsung untuk melakukan tindakan lebih lanjut. Kemudian sistem pakar ini mengajak pengguna supaya lebih sadar tentang gejala-gejala awal  dari  HIV/AIDS  dan  yang  terpenting  jauhi  penyakitnya bukan orangnya.
R EFERENSI
[1] Setiawan, Reza, dkk. " Implementasi Metode  Dempster Shafer  pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Infeksi  Penyakit Tropis Berbasis  Web." Jurnal Coding  Sistem  Komputer Vol. 06, No. 03. Universitas Tanjungpura. 2018.
[2] Yuliana,  Marine  Putri  Dewi,  dkk.  "Pemodelan  Sistem
Pakar  Deteksi  Dini  Resiko  Penularan  HIV/AIDS Menggunakan Metode Dempster-Shafer." Jurnal
Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 2, No. 8. 2859-2864. Universitas Brawijaya. 2018.
[3] Utomo,  Didin  Wahyu,  dkk.  “Pemodelan  Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  pada  Sistem  Endokrin  Manusia dengan Metode Dempster-Shafer.” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Vol. 1. No. 9.
893-903 Universitas Brawijaya. 2017.
[4] Novarina,  Ayu  Tifany,  dkk.  “Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Hepatitis  Menggunakan  Metode  Dempster Shafer.” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu  Komputer  Vol.  2,  No.  6.  2252-2258.  Universitas Brawijaya. 2018.
[5] Kirman,  dkk.  “Sistem  Pakar  Mendignosis  Penyakit Lambung  dan  Penangannya  Menggunakan  Metode Dempster  Shafer.”  Jurnal  Pseudocode.  Vol.  6,  No.  1. Universitas Bengkulu. 2019.
[6] Marisa,  Dyna Khairina.  dkk.  “Automation  Diagnosis  of Skin  Disease  in  Humans  Using  Dempster  –  Shafer
Method”.  E3S  Web  of  Conferences  31.  Mulawarman University. 2018.
[7] Alfatah, Abdul Muis. dkk. “Implementation of Decision Tree  and  Dempster  Shafer  on  Expert  System  for  Lung Disease  Diagnosis”.  Vol.5,  No.1.  Universitas  Negeri Semarang. 2018.
[8] Triayudi,  Agung,  dkk.  "Web-based  E-diagnostic  for Digestive System Disorders in Humans using the Demster Shafer  Method."  International  Journal  of  Computer Applications.  Volume  178  –  No.  35.  0975  –  8887. Universitas Nasional. 2019.
[9] Yuwono,  Doddy  Teguh,  Abdul  Fadlil,  and  Sunardi Sunardi.  "Comparative  Analysis  of  Dempster-Shafer Method  and  Certainty  Factor  Method  On  Personality Disorders  Expert  Systems."  Scientific  Journal  of Informatics 6.1 12-22. Universitas Ahmad Dahlan. 2019.
[10] Pratama,  Vincentius  Andrew,  and  Friska  Natalia.    "A dempster-shafer approach to an expert system design in diagnosis  of  febrile  disease."  2017  4th  International Conference  on  New  Media  Studies  (CONMEDIA). Universitas Multimedia Nusantara. 2017.