## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT LEUKEMIA MENGGUNAKAN DEMPSTER SHAFER BERBASIS ANDROID
Ahmad Sulkhan Yusuf M. Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang ahmadsulkhany@gmail.com

## ABSTRAK
Leukemia  merupakan penyakit  yang jarang orang  mengetahui gejala-gejalanya. Untuk  mengetahui  gejala leukemia  pasien  harus  menemui  atau  memeriksakan  dirinya  ke  seorang  Dokter  ahli  penyakit  dalam.  Ada beberapa  kendala  dalam  menemui  dokter  ahli,  diantaranya:  jarak  yang  jauh  dengan  dengan  rumah  sakit, minimnya biaya, serta kurangnya waktu luang.
Sistem  pakar  ini  menggunakan  metode  dempster  shafer  sebagai  perhitungannya.  Demspter  shafer merupakan  suatu  teori  matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan  believe  function  (fungsi  kepercayaan  dan pemikiran  yang  masuk  akal),  yang  digunakan  untuk  mengkombinasikan  potongan  informasi  yang  terpisah (bukti)  atau  dalam  hal  ini  adalah  gejala-gejala  penyakit  leukemia.  Terdapat  4  macam  penyakit  leukemia, diantaranya;  Leukemia  Limfosit  Akut  (LLA),  Leukemia  Limfosit  Kronik  (LLK),  Leukemia  Mielosit Akut(LMA) dan Leukemia Mielosit Kronik(LMK).
Sistem  ini  digunakan  sebagai  diagnosis  awal  pasien  yang  diduga  menderita  penyakit  leukemia.  Keluaran dari sistem ini adalah persentase dari penyakit leukemia serta jenis penyakit leukemia yang diderita pasien.
Kata kunci :  Sistem pakar, Leukemia, Dempster Shafer, Android.

## 1. PENDAHULUAN
Leukemia  merupakan  penyakit  yang  jarang orang mengetahui gejala-gejalanya. Untuk mengetahui  gejala  leukemia  pasien  harus  menemui atau  memeriksakan  dirinya  ke  seorang  dokter  ahli penyakit  dalam.  Dokter  ahli  penyakit  dalam  mampu mendiagnosis  berdasarkan  pengalaman  atau  hasil studi  pada  masa  lalu.  Leukemia  merupakan  penyakit mematikan  dan  tidak  terdeteksi  oleh  orang  awam. karena  jarangnya  dokter  ahli  yang  mengerti  tentang penyakit  leukemia  ini  menjadikan  biaya  untuk sekedar  konsultasi.  Dan  tidak  jarang  masyarakat mempunyai  waktu  luang  untuk  menemui  dokter dikarenakan  kesibukan  masing-masing.  Leukemia menjadi  momok  yang  menakutkan. Leukemia atau kanker  darah  harus  segera  diobati  jika  tidak,  maka penderita tidak bisa tertolong.
Ada  beberapa  kendala  dalam  menemui  dokter ahli,  diantaranya:  jarak  yang  jauh  dengan  rumah sakit,  minimnya  biaya,  serta  kurangnya  waktu  luang. Pertama,  jarak  yang  jauh  disebabkan  bukan  karena jarangnya fasilitas rumah sakit di daerah-daerah tetapi karena  minimnya  dokter  ahli  yang  mengerti  tentang panyakit leukemia. Kedua, masalah biaya. Permasalahan  ini  disebabkan  oleh  mahalnya  biaya diagnosis  dokter  ahli  penyakit  leukemia.  Belum  lagi masalah  transportasi  jika  di  daerah  sekitarnya  tidak ada  dokter  ahli  leukemia  di  rumah  sakit  sekitarnya. Kemudian  biaya  administrasi  rumah  sakit  yang terbilang  tidak  sedikit.  Ketiga,  masalah  waktu. Kesibukan  masyarakat  menjadikan  kendala  untuk menemui dokter ahli. Belum  juga, ketika  masyarakat
harus  mengantri.  Hal  tersebut  akan  membutuhkan waktu yang tidak sedikit.
Karena  masyarakat  sekarang  membutuhkan segala sesuatu yang serba cepat dan mudah. Berbagai teknologi  telah  berkembang  untuk  mendukung kebutuhan  masyrakat  saat  ini.    Salah  satunya  adalah berbagai macam aplikasi android yang dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Dikutipdari Ubergizmo.com (29/9/2016), Sundar  Pichai,  CEO  Google,  mengatakan  bahwa Android  menjadi  pilihan  banyak  orang  di  dunia karena  merupakan  platform  terbuka  dengan  Google Play  sebagai  bagian  dari  Android. Hal  ini  dapat dilihat  dari  pengguna  android  yang  semakin  hari semakin  meningkat.  Peningkatan  pasar  android menjadikan banyak pengembang berbondong- bondong  menciptakan  berbagai  aplikasi  android.  Hal ini  disebabkan  karena  sistem  operasi  android  adalah salah  satu  sistem  operasi  yang  open  source  (kode sumbernya terbuka) dan gratis, baik dalam mendapatkannya maupun menyebarkannya.
Berdasarkan pemaparan pada paragraf sebelumnya  yang  berkenaan  dengan  permasalahan akan  pemenuhan  kebutuhan  diagnosis  penyakit leukemia dan maraknya penggunaan aplikasi android, maka  dibutuhkan  suatu  alat  yang  dapat  digunakan untuk  mendiagnosis  penyakit leukemia yakni  berupa sistem pakar yang dituangkan dalam aplikasi berbasis android.
Sistem pakar merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana cara seorang  ahli  berpikir  dalam  menyelesaikan  masalah
sesuai  bidangnya.  Pada  dasarnya  sistem  pakar diterapkan  untuk  mendukung  aktivitas  pemecahan masalah.  Sistem  pakar  memiliki  beberapa  metode salah  satunya  adalah  metode Dempster  Shafer. Metode Dempster  Shafer memiliki  dua  ide  dasar. Pertama,  mendapatkan  derajat  kepercayaan  dari  satu pertanyaan dari probabilitas subjektif untuk pertanyaan yang terhubung. Kedua, mengkombinasikan  beberapa  derajat  kepercayaan didasarkan  pada  ketidaktergantungan  variabel  pada bukti.  Dengan  menerapkan  metode Dempster  Shafer penulis  ingin  membuat  aplikasi  android  yang  dapat mendiagnosis  penyakit leukemia layaknya  seperti seorang  dokter  ahli.  Aplikasi  android  ini  nantinya dapat menjadi asisten  pribadi dokter ataupun sebagai dokter  pribadi  untuk  orang  awam  yang  kurang mengerti tentang dunia kedokteran.
Berdasarkan  uraian  tersebut,  peneliti  tertarik untuk menyusun skripsi dengan judul “Perancangan Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Leukemia dengan Metode Dempster Shafer ”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Obi  J.C. dan  Imianvan  A.A.  dengan  judul  Interactive  Neuro- Fuzzy Expert sistem for diagnosis of Leukemia. Dari sistem yang dirancang, jika pasien memiliki lima atau lebih  gejala  maka  pasien  mengalami  “Leukemia parah”  dan  harus  pergi  untuk  perawatan  mendesak. Jika  pasien  mendererita  empat  gejala  pasien mengalami  “mungkin  menderita  leukemia”.  Tetapi jika  pasien  hanya  memiliki  tiga  atau  kurang  dari gejala  terdaftar  maka  pasien  “Tidak  menderita leukemia”.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Elyza  Gustri Wahyuni  dan  Widodo  Prijodiprojo    yang  berjudul Protoripe  sistem  pakar  untuk  mendeteksi  Tingkat resiko  penyakit  jantung  koroner  dengan  metode dempster shafer (Studi kasus : RS. PKU Muhamadiyah Yogyakarta). Penelitian tersebut menggunakan  dempster  shafer  sebagai  metode perhitungan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit  Jantung  Koroner  seseorang  berdasarkan faktor  serta  gejala  penyakit  Jantung  Koroner. Perbandingan  hasil  diagnosis  dari  perhitungan manual  dengan  menggunakan  teori  mesin  inferensi demster  shafer  memiliki  hasil  yang  sama.  Sistem  ini telah dapat digunakan sebagai alat diagnosis Penyakit Jantung Koroner.
Pada penelitan yang berjudul sistem pakar untuk memprediksi penyakit pada tanaman cabai menggunakan  metode  dempster  shafer  yang  ditulis oleh  Anis  Mistianti  berlatar  belakang  tanaman  cabai merupakan bahan pokok dalam kehidupan sehari-hari yang  rentan  terhadap  penyakit.  Untuk  membantu petani  menangani  masalah  ini  dibuat  sistem  pakar.
Menggunakan  gejala-gejala  dari  tanaman  cabai  yang terserang penyakit.

## 2.2. Leukemia
Leukemia adalah  penyakit  akibat  terjadinya proliferasi sel leukosit yang abnormal dan ganas serta sering  disertai  adanya  jumlah  leukosit  yang berlebihan  yang  dapat  menyebabkan  terjadinya anemia trombositopenia. Leukemia terjadi jika proses pematangan  dari  sistem  sel  menjadi  sel  darah  putih mengalami  gangguan  dan  menghasilkan  perubahan kearah  keganasan.  Perubahan  tersebut  seringkali melibatkan penyusunan kembali bagian dari kromosom  (bahan  genetik  sel  yang  kompleks). Penyusunan kembali kromosom (translokasi kromosom) tidak terkendali dan  menjadi ganas. Jadi, dapat  disimpulkan  bahwa  leukemia  adalah  penyakit akibat  terjadinya  proliferasi  sel  leukosit  yang berlebihan  dan  ganas  dan  leukosit  yang  berlebihan dari  sel  pembuat  darah  yang  dapat  menyebabkan anemia  trombositopenia  bahkan  kematian  (Rofinda, 2012). .

## 2.3. Sistem Pakar
Sistem Pakar atau bisa di katakan expert sistem ini merupakan suatu sistem komputer yang dirancang untuk  mengambil  keputusan  seperti  keputusan  yang diambil  oleh  seorang  atau  beberapa  orang  pakar. Dalam perancangannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  seorang pakar  dalam  bidang  tertentu.  Kombinasi  dari  kedua hal  tersebut  disimpan  dalam  komputer,  yang selanjutnya  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan  untuk  penyelesaian  masalah  tertentu. Tujuan adanya sistem pakar bukan untuk menggantikan  kedudukan  seorang  ahli  atau  seorang pakar, tetapi hanya untuk memasyarakatkan pengetahuan dan pengalaman dari para pakar. Seiring pertumbuhan populasi manusia di zaman modern ini, maka  sistem  pakar  ini  diharapkan  sangat  berguna membantu  dalam  hal  pengambilan keputusan (Latumakulita, 2012).

## 2.4. Dempster Shafer
Ada  berbagai  macam  penalaran  dengan  model yang  lengkap  dan  sangat  konsisten,  tetapi  pada kenyataannya banyak permasalahan  yang tidak dapat terselesaikan secara lengkap dan konsisten. Ketidakkonsistenan  yang  tersebut  adalah  akibat adanya  penambahan  fakta  baru.  Penalaran  yang seperti  itu  disebut  dengan  penalaran non monotonis . Untuk  mengatasi  ketidakkonsistenan  tersebut  maka dapat menggunakan penalaran dengan teori Dempster-Shafer .  Secara  umum  teori Dempster- Shafer ditulis dalam suatu interval. Penulisan umum :
[ 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 bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian.
2. Plausibility (P1) dinotasikan sebagai :
) ( 1 ) ( s Bel s Pl    …………(1)
Plausibility juga bernilai 0 sampai 1. Jika yakin akan ⌐s, maka dapat dikatakan bahwa Bel( ⌐s) = 1, dan PI( ⌐ s) = 0.
Pada  teori Dempster-Shafer dikenal  adanya frame  of discernment yang  dinotasikan  dengan  θ.  Frame  ini merupakan  semesta  pembicaraan  dari  sekumpulan hipotesis.  Tujuannya  adalah  mengkaitkan  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  m 1 sebagai  fungsi  densitasnya,  dan  Y  juga merupakan  subset  dari  θ  dengan  m 2 sebagai  fungsi densitasnya,  maka  dapat  dibentuk  fungsi  kombinasi m 1 dan m 2 sebagai m 3 (Dahria, Silalahi, & Ramadhan, 2013), yaitu :
 
         Y X Z Y X Y m X m Y m X m Z m ) ( ). ( 1 ) ( ). ( Y X ) ( 2 1 2 1 3
………(2)
Keterangan :
m
= Nilai densitas (kepercayaan) XYZ = Himpunan evidence Ø = Himpunan Kosong

## 2.5. Android Studio
Android  Studio  merupakan  pembaharuan  IDE dari  Eclipse  yaitu  versi  IDE  yang  sebelumnya.  Saat ini, Android Studio sudah dilengkapi dengan berbagai kemudahan dan kenyamanan. (Nurwiningtyas , 2015)

## 2.6. Sqlite Database
SQLite  merupakan  sebuah  database  Open source seperti halnya MySQL, Firebird, dan lain-lain. Dengan  ukuran  file  yang  sangat  kecil  SQLite  layak dipertimbangkan  untuk  pemilihan  sebuah  database relasional  (RDBMS).  Di  dalam  pustaka  SQLite terdapat  beberapa  fasilitas  yang  dapat  kita  gunakan untuk  memanipulasi  data  ataupun  mendefinisikan data. (Mulyani & Wahyu , 2012)
3. METODE PENELITIAN
3.1. Sistem Saat Ini
Leukemia merupakan  penyakit  yang  jarang orang mengetahui gejala-gejalanya. Untuk
mengetahui  gejala  leukemia  pasien  harus  menemui atau  memeriksakan  dirinya  ke  seorang  dokter  ahli penyakit  dalam.  Dokter  ahli  penyakit  dalam  mampu mendiagnosis  berdasarkan  pengalaman  atau  hasil studi  pada  masa  lalu. Leukemia merupakan  penyakit mematikan  dan  tidak  terdeteksi  oleh  orang  awam. karena  jarangnya  dokter  ahli  yang  mengerti  tentang penyakit  leukemia  ini  menjadikan  biaya  untuk sekedar  konsultasi.  Dan  tidak  jarang  masyarakat mempunyai  waktu  luang  untuk  menemui  dokter dikarenakan  kesibukan  masing-masing. Leukemia menjadi  momok  yang  menakutkan. Leukemia atau kanker  darah  harus  segera  diobati  jika  tidak,  maka penderita tidak bisa tertolong.
Ada  beberapa  kendala  dalam  menemui  dokter ahli,  diantaranya:  jarak  yang  jauh  dengan  rumah sakit,  minimnya  biaya,  serta  kurangnya  waktu  luang. Pertama,  jarak  yang  jauh  disebabkan  bukan  karena jarangnya fasilitas rumah sakit di daerah-daerah tetapi karena  minimnya  dokter  ahli  yang  mengerti  tentang panyakit leukemia. Kedua, masalah biaya. Permasalahan  ini  disebabkan  oleh  mahalnya  biaya diagnosis  dokter  ahli  penyakit  leukemia.  Belum  lagi masalah  transportasi  jika  di  daerah  sekitarnya  tidak ada  dokter  ahli  leukemia  di  rumah  sakit  sekitarnya. Kemudian  biaya  administrasi  rumah  sakit  yang terbilang  tidak  sedikit.  Ketiga,  masalah  waktu. Kesibukan  masyarakat  menjadikan  kendala  untuk menemui dokter ahli. Belum  juga, ketika  masyarakat harus  mengantri.  Hal  tersebut  akan  membutuhkan waktu yang tidak sedikit

## 3.2. Sistem yang akan dikembangkan
Diagnosis  penyakit  leukemia  yang  sebelumnya hanya  dapat  dilakukan  oleh  dokter  spesialis  penyakit dalam.  Dengan  sistem  yang  akan  dikembangkan  ini diharapkan  dapat  mendiaknosa  penyakit  leukemia lebih  cepat  tanpa  harus  menemui  dokter  spesialis penyakit dalam.

## 3.3. Desain Sistem
Desain  sistem  pada  aplikasi  yang  akan dikembangkan terdapat pada Gambar 1

## Gambar 1 Desain sistem

## 3.4. Struktur Menu
Struktur  menu  pada  aplikasi  android  yang  akan dikembangkan terdapat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Struktur menu
3.5. Flowchart
Flowchart pada
aplikasi yang akan dikembangkan  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  dan Gambar 4.
Gambar 3 Flowchart sistem
Gambar 4 Flowchart dempster shafer
Pada Gambar 4 Merupakan Flowchart Dempster Shafer . Perhitungan Dempster Shafer dimulai dengan pembobotan gejala (miX) dan (miY) sebagai langkah dasar perhitungan. Nilai dari gejala ini yang nantinya akan diolah dalam diagnosis penyakit leukemia. Nilai gejala  ditentukan  oleh  seorang  dokter  ahli  leukemia. Kemudian menentukan nilai (miX’) dan (miY’) yang diperoleh  dari  rumus  (miX’=  1  -  miX)  (miY’=1- miY).  Setelah  ditemukan  hasilnya  masukkan  hasil tersebut ke dalam rumus. Hasil diagnosis (mZ) antara 0  sampai  dengan  1,  merupakan  persentase  dari penyakit leukemia yang diderita.

## 3.6. Database
Rancangan  tabel  pada  dateabase  aplikasi  yang akan dikembangkan dapat dilihat pada Tabel 1, 2 dan 3:
Tabel 1 tb_gejala No Field Type Null Keterangan 1 id_gejala Integer Not Primary key 2 Nama_gejala Text Not - 3 Bobot_gejala Integer Not - Tabel 2 tb_penyakit No Field Type Null Keterangan 1 id_penyakit Integer Not Primary key 2 Nama_gejala Text Not -
Tabel 3 tb_aturan No Field Type Null Keterangan 1 id_gejala Integer Not Primary key 2 Nama_gejala Text Not - 3 Nama_penyakit Text Not -

## 3.7. ERD

## Gambar 5 ERD

## 3.8. Perancangan sistem pakar

## Tabel 4 gejala pada penyakit leukemia
Kode Gejala Nama Gejala G01 Anemia G02 Gangguan fungsi pencernaan G03 Infeksi G04 Nyeri tulang dan atau sendi G05 Pendarahan hidung G06 Penurunan berat badan G07 Sesak nafas G08 pembesaran limfa Tabel 5 Jenis penyakit leukemia Kode Penyakit Jenis Penyakit Leukemia S01 Leukemia Limfositik (limfoblastik) Akut S02 Leukemia Mieloid (mielositik, mielogenous, mieloblastik, mielomonositik) Akut S03 Leukemia Limfositik Kronik
S04
Leukemia Mielositik (mieloid, mielogenous, granulositik) Kronik Tabel 6  Basis pengetahuan Gejala Penyakit S01 S02 S03 S04 G01 V V V V G02 V G03 V G04 V V G05 V G06 V V G07 V V G08 V V V
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Awal
Tampilan  halaman  utama  aplikasi  diagnosis leukemia . Terdapat 2 menu utama, yaitu: menu diagnosis dan menu pakar.  Dapat dilihat pada Gambar 6:

## Gambar 6 Halaman awal aplikasi
4.2. Login Pakar (admin)
Halaman login pakar ditunjukkan pada  Gambar 7:

## Gambar 7 Halaman login pakar

## 4.3. Halaman Pakar (Admin)
Halaman  pakar  digunakan    oleh  admin  untuk mengubah data  gejala, penyakit dan aturan. Dapat dilihat pada Gambar 8:

## Gambar 8 Halaman pakar
4.4. Halaman Diagnosis Halaman diagnosis digunakan untuk mendiagnosis pasien. Dapat dilihat pada Gambar 9:

## Gambar 9 Halaman diagnosis

## 4.5. Pengujian Aplikasi Android
Pengujian  fungsional  digunakan  untuk  mengetahui bahwa aplkasi berjalan sesuai fungsinya.
Tabel 7 Pengujian tampilan menu aplikasi No Fungsi Android versi 4.1 4.4 5.0 1 Pasien a. Menampilkan halaman awal
b. Menampilkan halaman Diagnosis
c. Mendiagnosis pasien
d. Menampilkan halaman Tanda Gejala
e. Menampilkan halaman Diagnosis Leukemia
f. Menampilakan halaman Tentang Leukemia g. Menampilkan halaman Tentang Aplikasi √ √ x √
√ √ √ √ √ x √ √ √ √ √ √ x √ √ √ √
2 Pakar
a. Menampilkan halaman Login Pakar
b. Login Sebagai Pakar c. Menampilkan halamanPakar d. Menampilkan halaman data gejala
e. Menambahkan gejala
f. Meng update gejala.
g. Menghapus gejala √
√ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
h. Menampilkan halaman Data Penyakit i. Menambah penyakit j. Meng update penyakit k. Menghapus penyakit l. Menampilkan halaman Aturan m. Menambahkan aturan n. Mengupdate aturan o. Menghapus aturan √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
√ √ √ √ √ √ √ √ Keterangan: √ = Berhasil / Sesuai x = Gagal / Tidak Sesuai 4.6. Pengujian User
Pengujian user digunakan  untuk  mengetahui penilaian  user  terhadap  aplikasi.  Dilakukan  pada  20 pengguna perangkat android.
Keterangan: K = Kurang C = Cukup B = Baik Tabel 8 Pengujain user No Pertanyaan Penilaian K C B 1 Apakah layout sistem pakar ini menarik ? 2 10 8 2 Apakah Sistem ini layak unutk dikembangkan ? 3 5 12 3 Apakah perpaduan warna pada sistem pakar ini enak dilihat? 7 6 7 4 Apakah sitem pakar ini bermanfaat bagi masyarakat umum? 1 3 16 5 Apakah sistem pakar ini  mudah digunakan ? 2 3 15 6 Apakah tulisan dari sistem pakar ini mudah dibaca ? 2 6 12 7 Apakah menu-menu sistem pakar ini mudah dipahami ? 2 7 11

## 4.7. Perhitungan Dempster shafer
Jika  pasien  memiliki  gejala  Gangguan  fungsi pencernaan,  Infeksi  dan  Nyeri  tulang  dan  atau  sendi maka dapat dihitung dengan cara demikian:
1. Gejala-1: Gangguan fungsi pencernaan
Langkah  pertama  hitung  nilai  dari belief dan Plausability dari  gejala  Gangguan  fungsi  pencernaan (G02), yang merupakan diagnosis dari penyakit LMK (S03) dengan rumus (1)):
2. Gejala-2: Infeksi
Kemudian  apabila  diketahui  adanya  fakta  baru,  yaitu adanya  gejala  Sesak  nafas(G02),  yang  merupakan diagnosis dari LLK(S03) dengan mengacu rumus (1), maka nilai keyakinannya adalah:
Jika diilustrasikan dalam Tabel 9: Tabel 9 Ilustrasi nilai keyakinan terhadap dua gejala 0,8 0,2 0,3  ᴓ 0,24  {LMK} 0,06 0,7  {LLK} 0,54 0,14
Selanjutnya menghitung tingkat keyakinan(m) combine dengan rumus (2), maka:
Nilai keyakinan paling kuat adalah terhadap penyakit {LLK}  yaitu  sebesar  0.60,  yang  didapatkan  dari  dua gejala yang ada yaitu G01 dan G02.
Faktor-3: Nyeri tulang dan atau sendi Kemudian  apabila  diketahui  adanya  fakta  baru,  yaitu adanya  faktor  Tekanan  Darah  Normal  (G04),  yang merupakan  diagnosis  dari  penyakit  LLA  dan  LMK dengan rumus (1):
Jika diilustrasikan dalam Tabel 10:
Tabel 10 Ilustrasi nilai keyakinan terhadap tiga gejala
0,68 0,32 ᴓ 0,483 1 {LLK } 0,227 3 {LMK} 0,053 6 {LMK } 0,025 3 {LLA,LM K} 0,125 2 0,058 9 Selanjutnya menghitung tingkat keyakinan(m) combine dengan rumus (2), maka:
242362219942 114052952334
Nilai keyakinan paling kuat adalah terhadap penyakit
{LLK}  yaitu  sebesar ,  yang
didapatkan  dari  tiga  gejala  yang  ada  yaitu  G02,  G03 dan G04.
5. PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Kesimpulan dari perancangan sistem pakar diagnosis penyakit leukemia dengan metode dempster shafer adalah sebagai berikut:
1. Berdasarkan  pengujian  fungsional  sistem  pakar dapat melakuakn fungsi olah data gejala, peyakit dan aturan.
2. Aplikasi ini dapat berjalan pada 3 android versi yaitu:  Android  4.1,  Android  4.4  dan  Android 5.0.

## 5.2. Saran
Dari  pembuatan  aplikasi  ini,  penulis  memberikan saran yaitu:
1. Memberikan  web  admin  agar  peng input an  data dapat dilakukan dengan cara online .
2. Membarikan  solusi  dari  hasil  penyakit  leukemia yang diderita.
3. Menambahkan fungsi cari pada pakar (administrator).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dahria,  M.,  Silalahi,  R.,  &  Ramadhan,  M. (2013).  Sistem  Pakar  Metode  Dempster  Shafer untuk
Menentukan Jenis
Gangguan Perkembangan pada Anak. Jurnal SAINTIKOM Vol. 12, 1-10.
[2] Latumakulita,  L.  A.  (2012).  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Izin  Trayek Angkutan  Kota  pada  Pemerintah  Kota  Manado. Jurnal Ilmiah Sains 12.1 , 52-28.
[3] Melisa.  (2015).  Perancangan  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Leukemia  Dengan  Metode Forward Chaining. Jurnal Skripsi STMIK TIME , 1-104.
[4] Mistianti,  A.  (2014).  Sistem  Pakar  untuk Memprediksi  Penyakit  pada  Tanaman  Cabai Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer. Pelita Informatika  Budi  Darma,  Volume  :  VI,  Nomor: 1 , 74-80.
[5] Mulyani,  E.  S.,  &  Wahyu  ,  K.  (2012).  Aplikasi Location  Based  Service  (LBS)  Taman  Mini Indonesia  Indah  (TMII)  Berbasis  Android.
Jurnal Program S1 Sistem Informasi Universitas Gunadarma , 1-24.
[6] Nurwiningtyas  ,  O.  (2015).  Aplikasi  Pencarian Pos  Pendakian  Gunung  Merbabu  Menggunakan Formula Haversine dilengkapi dengan Prakiraan Cuaca dan Kompas Berbasis Android. 1-7.
[7] Obi,  J.,  &  Imianvan,  A.  (2011).  Interactive Neuro-Fuzzy  Expert  Sistem  for  Diagnosis  of
Leukemia. Global Journal of Computer Science and Technology , 43-50.
[8] Rofinda  ,  Z.  D.  (2012).  Kelainan  Hemostasis pada Leukemia. Jurnal Kesehatan Andalas. , 68- 74.
[9] Wahyuni,  E.  G.,  &  Prijodiprojo,  W.  (2013). Prototype  Sistem  Pakar  untuk  Mendeteksi Tingkat  Resiko  Penyakit  Jantung  Koroner dengan  Metode  DempsterShafer  (Studi  Kasus: RS. PKU Muhammadiyah Yogyakarta). IJCCS- Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Sistems 7.2 , 133-144.