## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3414

## Sistem Cerdas Berbasis Android Untuk Diagnosa Penyakit Betta Fish (Ikan Cupang) Menggunakan Metode Dempster Shafer
Deski Helsa Pane * , Mhd. Gilang Suryanata
Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1* deskihelsa@gmail.com, 2 suryanatagilang@gmail.com Email Penulis Korespondensi: deskihelsa@gmail.com
Abstrak− Penelitian ini berfokus pada perancangan dan pembuatan sistem cerdas untuk membantu mendiagnosa penyakit yang terdapat pada betta fish atau lebih dikenal dengan sebutan ikan cupang menggunakan metode dempster shafer, permasalahan yang selama ini terjadi adalah kurangnya pengetahuan pembudidaya pemula terkait penyakit yang diderita oleh ikan cupang sehingga  mengakibatkan  matinya  ikan  cupang.  Terdapat  beberapa  penyakit  yang  sering  menyerang  ikan  cupang  beberapa diantaranya  yaitu  Stress,  White  Spot  dan  Sisik  Nanas.  Dalam  membangun  sistem  cerdas  berbasis  android  untuk  diagnosa penyakit ikan cupang ini, digunakanlah metode penelitian Reserch & Development. Penggunaan dempster shafer sangat sesuai diimplementasikan guna mendiagnosa penyakit pada betta fish (ikan cupang) yang pada dasarnya pengguna aplikasi ini tidak mengetahui secara pasti penyakit yang sedang diderita ikan cupang.
Kata Kunci: Diagnosa Penyakit; Betta Fish; Ikan Cupang; Dempster Shafer; Android
Abstract− This study focuses on designing and making  intelligent systems to help diagnose diseases found in betta fish or better known as betta fish using the dempster shafer method, the problem that has been happening is the lack of knowledge of novice cultivators related to the diseases suffered by betta fish resulting in their death. Siamese fighting fish. There are several diseases that often attack betta fish, some of which are Stress, White Spot and Pineapple Scales. In building an android-based intelligent system for diagnosing this betta fish disease, the Research & Development research method is used. The use of the dempster shafer is very suitable to be implemented to diagnose diseases in betta fish (betta fish) which basically users of this application do not know for sure the disease that is being suffered by betta fish
Keywords : Disease Diagnosis; Betta Fish; Ikan Cupang; Dempster Shafer Android

## 1. PENDAHULUAN
Ikan cupang menjadi primadona bagi para pecinta ikan. ikan cupang tergolong sebagai hewan hias, tidak heran saat ini banyak sekali orang yang ingin memelihara bahkan mencoba membudidayakannya. Budidaya ikan hias air tawar merupakan salah satu usaha agribisnis dengan prospek yang cerah, karena potensi pasarnya masih sangat terbuka,  baik  pasar  domestik,  regional  maupun  internasional,  namun  dengan  keterbatasan  lahan,  intensifikasi merupakan  pilihan  untuk  mengembangkan  kegiatan  usaha  budidaya  dalam  rangka  meningkatkan  produksi  dan produktivitas[1],[2]. Dalam intensifikasi budidaya, kepadatan ikan dalam wadah budidaya ditingkatkan seberapa kali  lipat,  sehingga  sangat  berpotensi  munculnya  penyakit[3].  Penyakit  infeksi  parasit  merupakan  salah  satu kendala dalam pengembangan usaha budidaya ikan termasuk ikan hias air tawar. Penyakit parasiter menyebabkan penurunan kualitas dan kuantitas produk yang berimplikasi pada kerugian ekonomi bagi pembudidayanya[4].
Dengan  adanya  masalah  tersebut  maka  Pengendalian  penyakit  perlu  dilakukan  secara  dini.  Berkaitan dengan  upaya  penanggulangan  dan  pemberantasan  penyakit  diperlukan  informasi  mengenai  gejala-gejala  yang dialami ikan cupang untuk mengetahui jenis penyakit yang menyerang dan cara penanganannya.
Dempster shafer yang merupakan teori matematika untuk pembuktian berdasarkan belief functions (fungsi kepercayaan)  dan  plausible  reasoning  (penalaran  yang  masuk  akal)[5].  Digunakan  untuk  mengkalkulasi kemungkinan  dari  suatu  peristiwa  yang  didapat  dari  kombinasi  potongan  informasi  (fakta)  yang  terpisah[6]. Penerapan  metode  dempster  shafer  dalam  sistem  pakar  dapat  digunakan  untuk  persoalan  di  berbagai  bidang keilmuan[7].
Seperti  penelitian  “Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ikan  lele  menggunakan  metode  dempster  shafer”. Penelitian  ini  tergolong  pada  bidang  perikanan  yang  membahas  tentang  bagaimana  sistem  pakar  dengan menggunakan motede dampster shafer dapat melakukan diagnosa terhadap penyakit ikan lele, penulis mengangkat penelitian  ini  dikarenakan  masih  banyaknya  pembudidaya  ikan  lele  yang  tidak  mengetahui  bagaimana mendiagnosa dini penyakit yang menyerang ikan lele, sehingga menyebabkan kerugian bagi peternak. Penelitian ini memiliki tingkat akurasi sebesar 100% untuk mendiagnosa penyakit pada ikan lele[8].
Penelitian  tentang  “Sistem  pakar  diagnosis  hama  dan  penyakit  bawang  merah  menggunakan  metode dempster shafer”. Penelitian ini masuk dalam bidang pertanian yang membahas bagaimana mendiagnosa hama dan  penyakit  yang  menyerang  tanaman  bawang  merah.  Penulis  mengangkat  penelitian  tersebut  dikarenakan banyaknya  petani  yang  mengalami  kerugian  akibat  ketidaktahuan  tentang  hama  dan  penyakit  yang  menyerang tanaman  bawang  sehingga  sulit  untuk  mengetahui  penanganan  yang  tepat.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan  dapat  disimpulkan  sistem  pakar  dengan  metode  dampster  shafer  dapat  melakukan  diagnosa  dengan tingkat akurasi sebesar 95 %[9].
Penelitian  dibidang  kesehatan  tentang  “sistem  pakar  diagnosa  penyakit  tiroid  menggunakan  metode dempster shafer”. Penelitian ini membahas mengenai bagaimana seseorang dapat didiagnosa mengalami penyakit gangguan  pada  kelenjer  tiroid  dengan  cepat  dan  efisien  menggunakan  metode  dempster  shafer  sehingga

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3414
Submitted: 10/11/2021 ; Accepted: 27/11/2021 ; Published: 25/01/2022
penanganan  yang  sesuai  dapat  dilakukan  sesegera  mungkin,  berdasarkan  hasil  penelitian  dihasilkan  sebuah diagnosa terhadap suatu penyakit tiroid dengan nilai densitar sebesar 97,6 %[10].
Penelitian tentang “Artificial Intelligence Diagnosa Kerusakan Mobil dengan Algoritma Dempster Shafer Berbasis Codeigneter”. Pada penelitian ini penulis mengangkat permasalahan tentang bagaimana mendiagnosis kerusakan  pada  mobil  dengan  membuat  sebuah  sistem  yang  mengandalkan  algoritma  dempster  shafer.  Dari penelitian yang dilakukan terbukti algoritma dempster shafer dapat mendiagnosa kerusakan mobil dengan cepat dan tepat[11].
Pada  penelitian  “implementasi  dempster  shafer  dalam  diagnosa  penyakit  impetigo  pada  balita”.  Pada penelitian ini dijelaskan bahwa impetigo pada balita dapat disebabkan oleh infeksi virus, bakteri, jamur maupun parasit yang tentunya harus sesegera mungkin dapat didiagnosa, dari hasil penelitian dinyatakan bahwa metode dempster shafer sangat tepat digunakan untuk mendiagnosa penyakit impetigo pada balita[12].
Tujuan dari  penelitian ini diharapkan dapat membantu  pembudidaya terutama yang masih  pemula untuk mengetahui atau mendiagnosa penyakit pada ikan cupang secara cepat, tepat dan efisien sehingga tidak mengalami kerugian diakibatkan penyakit yang menyerang ikan cupang agar tetap dapat menjalankan bisnis ikan hias.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam metodologi penelitian terdapat urutan kerangka kerja yang harus diikuti, dimana urutan kerangka kerja ini merupakan gambaran dari langkah maupun tahapan yang harus dilalui agar penelitian dapat lebih terstruktur dan mendapatkan hasil yang maksimal[13]. Adapun kerangka kerja penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
1. Identifikasi dan Analisis Masalah
Permasalahan  yang  diidentifikasi  merupakan  menemukan  solusi  atas  penyakit  yang  diderita  ikan  cupang berdasarkan gejala-gejala yang timbul pada ikan cupang.
2. Mengumpulkan Studi Literatur
Referensi atau literatur dikumpulkan dari sejumlah artikel ilmiah dan buku terkait permasalahn yang terjadi. Serta beberapa referensi pendukung dari ahli dan pakar yang terkait di bidang ilmu sistem pakar dan bahasa pemrograman berbasis mobile (android).
3. Survey Lapangan dan Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara obervasi dan wawancara ke pembudidaya ikan cupang yang berada pada wilayah sekitaran kota medan.
4. Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan  data  untuk  mengetahui  gejala-gejala  penyakit  pada  ikan  dan  cara penanganannya.
5. Perancangan Basis Data
Perancangan basis data dilakukan dengan menggunakan aplikasi microsoft access.
6. Merancang Aplikasi
Pada tahapan ini dirancang sebuah aplikasi berbasis mobile (Android) yang akan digunakan untuk pengujian data.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3414
7. Penerapan Metode Dempster Shafer
Pada tahapan implementasi metode Dempster Shafer kedalam sistem aplikasi berbasis mobile (android) yang akan dibangun sebagai pengujian terhadap data yang sudah didapatkan.
8. Evaluasi dan Pengujian
Evaluasi  dan  pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  ujicoba  sistem  pada  data  yang  telah  disimpan  pada microsoft  excell. Data yang akan diuji akan ditampilkan hasilnya berdasarkan gejala-gejala penyakit  yang sudah ditetapkan[14].

## 2.2 Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data gejala dan penyakit betta fish (ikan cupang) peneliti melakukan survei lapangan dengan cara observasi dan wawancara ke pembudidaya ikan cupang yang berada pada wilayah sekitaran kota medan, maka didapatkanlah data sebagai berikut.
Tabel 1. Data Penyakit Kode Nama Penyakit P1 Sirip Busuk ( Fin Rot ) P2 Bintik Putih ( White Spot ) P3 Bintik Emas ( Velvet ) P4 Mata Bengkak ( Pop Eye ) P5 Sisik Nanas ( Dropsy ) P6 Kembung (Swim Bladder Disorder) P7 Insang Memerah ( Inflamed Gills ) Tabel 2. Data Gejala Kode Gejala Nama Gejala Nilai Densitas G001 Sirip ikan cupang menguncup 0.70 G002 Sirip ikan cupang rontok 0.65 G003 Sirip ikan cupang terlihat robek dan rusak 0.65 G004 Muncul Bintik-bintik di tubuh ikan cupang 0.85 G005 Ikan cupang sering bergerak menabrak dinding wadah 0.60 G006 Muncul bintik bintik emas/berkarat di tubuh ikan cupang 0.60 G007 Pergerakan insang ikan cupang terlihat cepat 0.60 G008 Sisik ikan cupang rontok secara berkala 0.80 G009 Mata ikan cupang mulai membengkak 0.65 G010 Mata ikan cupang terlihat berselaput putih 0.70 G011 Muncul bercak darah di selaput mata 0.65 G012 Bagian mulut terlihat pucat 0.70 G013 Perut ikan cupang mulai membengkak 0.65 G014 Ikan cupang tidak bisa membuang kotoran 0.65 G015 Ikan cupang berenang miring 0.85 G016 Insang ikan memerah dan tidak tertutup rapat 0.75 G017 Ikan cupang cenderung dekat permukaan air 0.70 G018 Kotoran ikan cupang memanjang 0.65 G019 Ikan cupang sering diam/pasif 0.70 G020 Tubuh ikan cupang terutama bagian perut terlihat seperti sisik nanas 0.65 G021 Insang ikan jarang terbuka 0.65 G022 Ikan cupang kurang aktif bergerak 0.80 G023 Warna ikan cupang secara menyeluruh terlihat pucat 0.85 Tabel 3. Nilai Range Persentase Kemungkinan Hasil Diagnosa No  Nilai Bobot  Persentase Nilai Densitas Keterangan 1 1 100 % Sangat Pasti 2 0,75 – 0,99 75 % Pasti 3 0,50 – 0,74 50 % Cukup Pasti 4 0 < 0,50 25 % Kurang Pasti
Dari gejala dan jenis diagnosa penyakit Parasit yang diketahui maka dapat disimpulkan basis pengetahuan berupa hubungan antar gejala pada penyakit Parasit, basis pengetahuan tersebut dapat dilihat pada tabel 4. berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3414
Tabel 4. Relasi Gejala dan Penyakit Kode Gejala Kode Penyakit P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 G001 ✓ ✓ G002 ✓ G003 ✓ G004 ✓ G005 ✓ ✓ G006 ✓ G007 ✓ G008 ✓ ✓ G009 ✓ G010 ✓ G011 ✓ G012 ✓ G013 ✓ G014 ✓ ✓ G015 ✓ G016 ✓ G017 ✓ G018 ✓ G019 ✓ ✓ G020 ✓ G021 ✓ G022 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ G023 ✓ ✓ ✓ ✓

## 2.3 Metode Dempster Shafer
Metode  Dempster-Shafer  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Dempster,  yang  melakukan  percobaan  model ketidakpastian  dengan  range  probabilities  dari  pada  sebagai  probabilitas  tunggal.  Kemudian  pada  tahun  1976 Shafer mempublikasikan teori Dempster itu pada sebuah buku yang berjudul Mathematical Theory Of Evident. Dempster-Shafer Theory Of Evidence, menunjukkan suatu cara untuk memberikan bobot kenyakinan sesuai fakta yang dikumpulkan. Pada teori ini dapat membedakan ketidakpastian dan ketidaktahuan. Teori Dempster-Shafer adalah  representasi,  kombinasi  dan  propogasi  ketidakpastian,  dimana  teori  ini  memiliki  beberapa  karakteristik yang secara instutitif sesuai dengan cara berpikir seorang pakar, namun dasar matematika yang kuat[15].
Secara umum teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval: [Belief,Plausibility]. Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan proposisi. Jika bernilai  0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence, dan jika bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian. Plausibility (Pls) akan mengurangi tingkat kepastian dari evidence. Plausibility bernilai 0 sampai 1. Jika yakin akan X’, maka dapat dikatakan bahwa Bel(X’)  =  1,  sehingga  rumus  di  atas  nilai  dari  Pls(X)  =  0.  Menurut  Giarratano  dan  Riley  fungsi  Belief  dapat diformulasikan dan ditunjukkan pada persamaan (1) :
Bel (X) =  m ( Y ) (1)
Y  X Dan Plausibility dinotasikan pada persamaan (2):
Pls (X) = 1 – Bel (X) = 1 –  m ( X ) (2)
Y  X Dimana : Bel (X) = Belief (X) Pls (X) = Plausibility (X) m(X) = mass function dari (X) m(Y) = mass function dari(Y) Teori Dempster-Shafer menyatakan  adanya frame  of  discrement yang  dinotasikan  dengan  simbol  (Θ). frame of discrement merupakan semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis sehingga sering disebut dengan environment yan g ditunjukkan pada persamaan (3): Θ = { θ1, θ2,…θN}
(3)
Dimana : Θ = frame of discrement atauenvironment θ1,…,θN = element/ unsur bagian dalam environment

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3414
Environment mengandung elemen-elemen yang menggambarkan kemungkinan sebagai jawaban, dan hanya ada satu yang akan sesuai dengan jawaban yang dibutuhkan. Kemungkinan ini dalam teori Dempster-Shafer disebut dengan power set dan dinotasikan dengan P (Θ), setiap elemen dalam power set ini memiliki nilai interval antara 0 sampai 1. m : P (Θ) → [0,1] Sehingga dapat dirumuskan pada persamaan (4) :  m ( X ) = 1 (4)
X  P (  ) Dimana: P(Θ) = powerset m(X) = mass function (X) Mass function (m) dalam teori Dempster-shafer adalah tingkat kepercayaan dari suatu evidence (gejala), sering disebut dengan evidence measure sehingga dinotasikan dengan (m). 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 2 n . 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 ditunjukkan pada persamaan (5):
Dimana : m3(Z) = mass function dari evidence (Z) m 1 (X) = mass function dari evidence (X), yang diperoleh dari nilai keyakinan suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence tersebut. m 2 (Y) = mass function dari evidence (Y), yang diperoleh dari nilai keyakinan suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence tersebut.
 m 1( X ). m 2( Y )= merupakan nilaikekuatan dari evidence Z yangdiperoleh darikombinasi X  Y = Z nilai keyakinan sekumpulan evidence [16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Basis Pengetahuan
Dalam pengumpulan data gejala dan penyakit betta fish (ikan cupang) peneliti melakukan survei lapangan dengan cara observasi dan wawancara ke pembudidaya ikan cupang yang berada pada wilayah sekitaran kota medan, maka didapatkanlah data sebagai berikut.
Tabel 5. Data Penyakit Kode Nama Penyakit P1 Sirip Busuk ( Fin Rot ) P2 Bintik Putih ( White Spot ) P3 Bintik Emas ( Velvet ) P4 Mata Bengkak ( Pop Eye ) P5 Sisik Nanas ( Dropsy ) P6 Kembung (Swim Bladder Disorder) P7 Insang Memerah ( Inflamed Gills ) Tabel 6. Data Gejala Kode Gejala Nama Gejala Nilai Densitas G001 Sirip ikan cupang menguncup 0.70 G002 Sirip ikan cupang rontok 0.65 G003 Sirip ikan cupang terlihat robek dan rusak 0.65 G004 Muncul Bintik-bintik di tubuh ikan cupang 0.85 G005 Ikan cupang sering bergerak menabrak dinding wadah 0.60 G006 Muncul bintik bintik emas/berkarat di tubuh ikan cupang 0.60 G007 Pergerakan insang ikan cupang terlihat cepat 0.60

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3414
Kode Gejala Nama Gejala Nilai Densitas G008 Sisik ikan cupang rontok secara berkala 0.80 G009 Mata ikan cupang mulai membengkak 0.65 G010 Mata ikan cupang terlihat berselaput putih 0.70 G011 Muncul bercak darah di selaput mata 0.65 G012 Bagian mulut terlihat pucat 0.70 G013 Perut ikan cupang mulai membengkak 0.65 G014 Ikan cupang tidak bisa membuang kotoran 0.65 G015 Ikan cupang berenang miring 0.85 G016 Insang ikan memerah dan tidak tertutup rapat 0.75 G017 Ikan cupang cenderung dekat permukaan air 0.70 G018 Kotoran ikan cupang memanjang 0.65 G019 Ikan cupang sering diam/pasif 0.70 G020 Tubuh ikan cupang terutama bagian perut terlihat seperti sisik nanas 0.65 G021 Insang ikan jarang terbuka 0.65 G022 Ikan cupang kurang aktif bergerak 0.80 G023 Warna ikan cupang secara menyeluruh terlihat pucat 0.85 Tabel 7. Nilai Range Persentase Kemungkinan Hasil Diagnosa No  Nilai Bobot  Persentase Nilai Densitas Keterangan 1 1 100 % Sangat Pasti 2 0,75 – 0,99 75 % Pasti 3 0,50 – 0,74 50 % Cukup Pasti 4 0 < 0,50 25 % Kurang Pasti
Dari gejala dan jenis diagnosa penyakit yang diketahui maka dapat disimpulkan basis pengetahuan berupa hubungan antar gejala pada penyakit, basis pengetahuan tersebut dapat dilihat pada tabel 4. berikut :
Tabel 8. Relasi Gejala dan Penyakit Kode Gejala Kode Penyakit
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 G001 ✓ ✓ ✓ G002 ✓ G003 ✓ G004 ✓ G005 ✓ ✓ G006 ✓ G007 ✓ G008 ✓ ✓ G009 ✓ G010 ✓ G011 ✓ G012 ✓ G013 ✓ G014 ✓ ✓ G015 ✓ G016 ✓ G017 ✓ G018 ✓ G019 ✓ ✓ G020 ✓ G021 ✓ G022 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ G023 ✓ ✓ ✓ ✓

## 3.2 Pengujian Metode Dempster Shafer
Pada pengujian ini dilakukan ujicoba skenario untuk mendeteksi suatu penyakit, adapun skenario tersebut adalah dapat dilihat pada tabel tabel 9
Tabel 9. Gejala-gejala yang dialami
Kode  Gejala Yang Dialami G001  Sirip ikan cupang menguncup

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3414

## Kode  Gejala Yang Dialami
G002  Sirip ikan cupang rontok G003  Sirip ikan cupang terlihat robek dan rusak G004  Muncul Bintik-bintik di tubuh ikan cupang
Setelah gejala-gejala yang diamati diketahui maka dilakukan penyelesaian menggunakan metode dempster shafer 1. Gejala Pertama (G001) : “ Sirip ikan cupang menguncup”
m1(P1,P2,P3,P4) = 0,70 m1{θ} = 1 – 0,70 m1{θ} = 0,30
2. Gejala Kedua (G002) : “Sirip ikan cupang rontok”
m2(P1,P2,P3,P5) = 0,65 m2{θ} =1 – 0,65 m2{θ} = 0,35
m1(P1,P2,P3,P4) = 0,70 m1{ɵ} = 0,30 m2(P1,P2,P3,P5) = 0,65 (P1,P2,P3) = 0,46 (P1,P2,P3,P5) = 0,195 m2{ɵ} = 0,35 (P1,P2,P3,P4) = 0,245 {ɵ} = 0,105
Dari hasil kombinasi dari tabel diperoleh nilai m3 : m3{ P1,P2,P3,P4} = 0,245 m3{ P1,P2,P3,P5} = 0,195 m3{ P1,P2,P3} = 0,46 m3{θ} = 0,105 3. Gejala Ketiga (G3) : “Sirip ikan cupang terlihat robek dan rusak” m4(P1,P2) = 0,65 m4{θ} = 1 – 0,65 m4{θ} = 0,35
m4(P1,P2) = 0,65 m4{θ}= 0,35 m3(P1,P2,P3,P4) = 0,245 (P1,P2) = 0,15925 (P1,P2,P3,P4) = 0,08575 m3(P1,P2,P3,P5) = 0,195 (P1,P2) = 0,12675 (P1,P2,P3,P5) = 0,06825 m3 (P1,P2,P3) = 0,46 (P1,P2) = 0,30 (P1,P2,P3) = 0,16 m3 (θ) = 0,105 (P1,P2) = 0,06825 (θ) = 0,03675
Dari hasil kombinasi dari tabel diperoleh nilai m5 : m5(P1,P2,P3,P4) = 0,08575 m5(P1,P2,P3,P5) = 0,06825 m5(P1,P2,P3) = 0,16 m5(P1,P2) = 0,15925+0,12675+0,30+0,06825/1-0 = 0,65 m5{θ} = 0,03675 4. Gejala Keempat (G4) : “Muncul Bintik-bintik di tubuh ikan cupang” m6(P1,P5) = 0,85 m6{θ} = 1 – 0,85 m6{θ} = 0,15
m6 (P1,P5) = 0,85 m6 {θ}= 0,15 m5(P1,P2,P3,P4) = 0,08575 (P1) = 0,072888 (P1,P2,P3,P4) = 0,012863 m5(P1,P2,P3,P5) = 0,06825 (P1,P5) = 0,058013 (P1,P2,P3,P5) = 0,010238 m5(P1,P2,P3) = 0,16 (P1) = 0,14 (P1,P2,P3) = 0,02 m5(P1,P2) = 0,65 (P1) = 0,5525 (P1,P2) = 0,0975
m5{θ} = 0,03675
(P1,P5) = 0,031238 {θ}= 0,005513
Dari hasil kombinasi dari tabel diperoleh nilai m7 : m7(P1,P2,P3,P4) = 0,012863 m7(P1,P2,P3,P5) = 0,010238 m7(P1,P2,P3) = 0,02 m7(P1,P2) = 0,0975 m7(P1,P5) = 0,058013+0,031238/1-0 = 0,08925 m7(P1) = 0,072888+0,14+0,5525/1-0 = 0,76075
Berikutnya  masuk  ke  langkah  pencarian  nilai  maksimum  yang  merupakan  tahap  akhir  dari  metode Dempster Shafer , dimana kombinasi keseluruhan akan dicari hasil diagnosanya, berdasarkan nilai tertinggi itu pula yang diambil kesimpulan untuk menentukan penyakit. Nilai tertinggi terdapat pada m7 (P1) dengan nilai 0,76075.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3414
Jadi  kesimpulan  Perhitungan  Dempster  Shafer  adalah  penyakit  dengan  tingkat  persentase  keyakinannya  76% (Pasti) pada sirip busuk (Fin Rot) , sehingga dapat diketahui apa penanganan terhadap penyakit Parasit tersebut.

## 3.3 Flowchart Sistem
Flowchart  adalah  representasi  secara  simbolik  dari  suatu  algoritma  atau  prosedur  untuk  menyelesaikan  suatu masalah,  dengan  menggunakan  flowchart  akan  memudahkan  pengguna  melakukan  pengecekan  bagian-bagian yang  terlupakan  dalam  analisis  masalah,  disamping  itu  flowchart  juga  berguna  sebagai  fasilitas  untuk berkomunikasi  antara  pemrogram  yang  bekerja  dalam  tim  suatu  proyek  [17].  Adapun  rancangan  flowchart ditunjukkan pada gambar 3.
USER SYSTEM ADMIN
Mulai Data Pengguna Validasi Menu Diagnosa Pilih Gejala T Y Proses Perhitungan Dengan Algoritma Forward Chaining Tampilkan Hasil Diagnosa Diagnosa Lagi Y Selesai T Database Kelola Data Penyakit Validasi Data Penyakit T Y Kelola Data Gejala Validasi Data Gejala T Y Cetak Laporan Laporan Selesai Gambar 2. Flowchart Sistem
Flowchart sistem adalah bagan yang menunjukkan alur kerja atau apa yang sedang di kerjakan dalam sistem keseluruhaan dan menjelaskan urutan dari prosedur–prosedur yang ada dalam sistem. Dengan kata lain,flowchart ini merupakan deskripsi secara grafik dari urutan prosedur yang berkombinasi membentuk sistem.

## 3.1.1 Antarmuka Aplikasi Android
Dari hasil rancangan flowchart sistem tersebut yang maka dibuatlah aplikasi diagnosa p enyakit Pada Betta Fish (Ikan  Cupang)  Menggunakan  Dempster  Shafer  menggunakan  bahasa  pemograman  android  dengan  software android studio versi 4.2.1 a. Antarmuka Login Aplikasi
Halaman  antarmuka  login  aplikasi  (gambar  4)  ditujukan  bagi  pengguna  masuk  ke  aplikasi  untuk  memulai diagnosa, dimana pengguna yang telah terdaftar dapat  memasukkan username serta password dengan benar agar dapat masuk ke halaman diagnosa.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3414
Gambar 3. Antarmuka Login
b. Halaman Diagnosa
Halaman diagnosa (gambar 5) digunakan pengguna untuk melakukan diagnosa dengan cara memilih checkbox pada  daftar  gejala  yang  ada,  setelah  memilih  gejala  pengguna  dapat  melakukan  diagnosa  dengan  menekan tombol “DIAGNOSA” pada bagian bawah daftar gejala.
c. Halaman Hasil Diagnosa
Setelah  pengguna  menekan  tombol  diagnosa  pada  proses  sebelumnya,  aplikasi  akan  segera  melakukan perhitungan dengan algoritma Dempster Shafer dan menampilkan hasil

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3414
Gambar 5. Antarmuka Hasil Diagnosa

## 4. KESIMPULAN
Dalam  proses  perancangan  dan  pembuatan  aplikasi  cerdas  diagnosa  penyakit  betta  fish  (ikan  cupang) menggunakan algoritma Dempster Shafer ini, maka dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode dempster shafer sangat sesuai diimplementasikan guna mendiagnosa penyakit pada betta fish (ikan cupang) yang pada dasarnya pengguna aplikasi ini tidak mengetahui secara pasti penyakit yang sedang diderita ikan cupang. Aplikasi cerdas untuk  mendiagnosa  penyakit  pada  betta  fish  ini  dapat  melakukan  diagnosis  awal  jenis  penyakit  yang  sedang diderita ikan sedikitnya dapat memberikan kemudahan penanganan cepat oleh pembudidaya untuk menghindari hal-hal yang lebih buruk terjadi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti menyampaikan ucapan terima kasih dan penghargaan yang setinggi-tingginya kepada semua pihak yang terlibat dalam proses pelaksanaan penelitian ini, terutama kepada Kementerian Riset dan Teknologi/Badan Riset dan Inovasi Nasional (KEMENRISTEKBRIN) yang telah membantu pendaaan melalui program hibah “Penelitan Dosen  Pemula”  sehingga  peneliti  pemula  menjadi  lebih  bergairah  lagi  untuk  menciptakan  inovasi  dibidang teknologi untuk Indonesia yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] L. Lamalewa and L. Sumaryanti, “APLIKASI DIAGNOSA PENYAKIT IKAN HIAS AIR TAWAR,” vol. 10, no. 1, pp. 23–28, 2021.
[2] P. Oto, “Pemanfaatan Lahan Sempit Sebagai Tempat Budidaya Ikan,” Aksiologiya  J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 3, no. 2, pp. 113–123, 2019.
[3] R. Thenardo and M. Siddik, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Menggunakan Metode Forward Chaining dan Theorema Bayes Berbasis Web,” vol. 2, no. 2, 2021.
[4] F. Saputra and T. R. Efianda, “Pelatihan Manajemen Pemeliharaan Ikan Cupang Sebagai Ikan Hias Yang Berpotensi Meningkatkan Pendapatan Masyarakat,” J. Mar. Kreat. , vol. 2, no. 1, pp. 44–49, 2020, doi: 10.35308/.v2i1.2274.
[5] K. Kirman, A. Saputra, and J. Sukmana, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Lambung Dan Penanganannya Menggunakan Metode Dempster Shafer,” Pseudocode , vol. 6, no. 1, pp. 58–66, 2019, doi: 10.33369/pseudocode.6.1.58- 66.
[6] E. R. Ritonga and M. D. Irawan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru,” J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 39–47, 2017, doi: https://doi.org/10.24114/cess.v2i1.7179.
[7] A. R. MZ, I. G. P. S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit pada Manusia dengan Metode Dempster Shafer,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 129–138, 2020, doi: 10.29303/jcosine.v4i2.285.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3414
Submitted: 10/11/2021 ; Accepted: 27/11/2021 ; Published: 25/01/2022
[8] N.  Kusrini,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ikan  Lele  menggunakan  Metode  Dempster  Shafer  Catfish  Disease Diagnosis Expert System uses the Dempster Shafer Method,” no. December, 2019.
[9] D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” Komputika  J. Sist. Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 85–93, 2020, doi: 10.34010/komputika.v9i2.2884.
[10]  C Nas, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakt Tiroid Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2019.
[11]  M.  R.  Tsani,  P.  Keselamatan,  and  T.  Jalan,  “Artificial  Intelligence  Diagnosa  Kerusakan  Mobil  dengan  Algoritma Dempster Shafer Berbasis Codeigneter P-ISSN : 2089-676X,” vol. 10, no. 3, 2021.
[12]  A. H. Nasyuha, M. I. Perangin Angin, and M. M. Marsono, “Implementasi Dempster Shafer Dalam Diagnosa Penyakit Impetigo Pada Balita,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 700, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.1901.
[13]  M.  N.  Sinaga,  N.  A.  Hasibuan,  and  A.  M.  H.  Sihite,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Kifosis  Menerapkan  Metode  Fuzzy Mamdani,” vol. 4, pp. 334–338, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2716.
[14]  N.  Saragih  and  R  Adawiyah,  “Penerapan  Metode  Dempster  Shafer  Untuk  Sistem  Deteksi  Gangguan  Kecemasan Obsessive Compulsive Disorder Berbasis Web,” Ejurnal.Stmik-Budidarma.Ac.Id , vol. 5, no. 1, pp. 48–57, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2533.
[15]  E.  Lestari  and  E.  Ully  Artha,  “Khazanah  Informatika  Shafer  Untuk  Diagnosis  Gangguan  Layanan  Indihome  di  PT Telkom,” Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 16–24, 2017.
[16]  I. Fadellah et al. , “Implementasi Sistem Pakar Mendeteksi Kerusakan Mesin Potong Plat Hydraulic ( Mesin Shearing ) Dengan Menggunakan Metode Dempster Shafer,” vol. 1, no. 1, pp. 47–54, 2021.
[17]  A. Syahputra, S. Andryana, and A. Gunaryati, “Aplikasi Augmented Reality (AR) dengan Metode Marker Based sebagai Media Pengenalan Hewan Darat pada Anak Usia Dini menggunakan Algoritma Fast Corner Detection (FCD),” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 4, no. 2, p. 56, 2020, doi: 10.35870/jtik.v5i1.164.