Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.245 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 601-610 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## THE APPLICATION OF THE DEMPSTER SHAFER METHOD FOR DIAGNOSTIC ON CONTENT HEALTH WEB BASED ON
Amanda *1 , Mohd Siddik 2 , Mhd. Ihsan 3
1,2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Indonesia
3 Program Studi Sistem Komputer, STMIK Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 amandazy75@gamil.com , 2 mohdsiddiik@gmail.com , 3 mhdihsan1207@gmail.com
(Naskah masuk: 22 Maret 2022, Revisi: 1 April 2022, diterbitkan: 28 Juni 2022)

## Abstract
Diseases  or  disorders  in  the  womb  can  cause  death,  especially  in  pregnant  women.  This  will  also  affect  the infant mortality rate that is being conceived. Diseases that attack a woman's womb cannot be considered trivial and require the intervention of an expert, while an expert for this disease is still rare and certainly requires no small  cost.  Not  only  the  age  factor,  but  also  the  lack  of  knowledge  about  the  health of  the  womb  which  is  the cause. In the health sector, there is an artificial intelligence called an expert system, which is a computer system that uses knowledge, facts and reasoning  techniques in solving problems that usually can only be solved by an expert  in  their  field.  This  study  uses  the  Dempster  Shafer  method  which  will  perform  an  in-depth  probability- based  data  analysis  based  on  the  facts  that  will  be  provided  by  the  user.  The  purpose  of  this  study  is  to  help pregnant women to diagnose diseases during pregnancy without having to see an expert. The data used are in the  form  of  data  on  symptoms,  diseases,  and  solutions.  The  results  of  this  study  are  an  expert  system  for diagnosing pregnancy diseases.
Keywords: Expert System, Gynecological disorders, Dempster Shafer, Symptoms, Solution

## PENERAPAN METODE DEMPSTER SHAFER UNTUK MENDIAGNOSA KESEHATAN KANDUNGAN BERBASIS WEB

## Abstrak
Penyakit  atau  gangguan  pada  kandungan  mengakibatkan  kematian,  terutama  pada  ibu  hamil.  Hal  ini  nantinya juga  berpengaruh  terhadap  angka  kematian  bayi  yang  sedang  dikandungnya.  Penyakit  yang  menyerang  pada kandungan wanita tidak bisa dianggap sepele dan memerlukan campur tangan seorang pakar, sedangkan pakar untuk penyakit ini masih jarang dan dapat dipastikan membutuhkan biaya yang tidak kecil. Tidak hanya faktor usia,  tetapi  juga  faktor  pengetahuan  tentang  kesehatan  kandungan  yang  masih  kurang  yang  menjadi penyebabnya. Dalam bidang kesehatan terdapat suatu kecerdasan buatan yang disebut dengan sistem pakar, yaitu suatu sistem komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidangnya. Penelitian ini menggunakan metode Dempster  Shafer yang  akan  melakukan  analisa  data  berbasis  probabilitas  secara  mendalam  berdasarkan  fakta yang  akan  diberikan  oleh  pengguna.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  membantu  ibu  hamil  untuk  mendiagnosa penyakit saat kehamilan tanpa harus menemui pakarnya. Data yang digunakan berupa data gejala, penyakit, dan solusi. Hasil dari penelitian ini berupa sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit kehamilan.
Kata kunci : Sistem Pakar, Penyakit Kesehatan gangguan Kandungan, Dempster Shafer , Gejala, Solusi .

## 1. PENDAHULUAN
Kandungan merupakan suatu organ tubuh yang sangat  penting  dalam  kehidupan  wanita,  kandungan juga  merupakan  salah  satu  bagian  yang  berfungsi sebagai  tempat  untuk  benih  calon  bayi.  Meskipun fungsinya  bagi  kehidupan  manusia  terutama  untuk wanita  sangat  penting,  namun  kurangnya  informasi atau  sosialisasi  tentang  penyakit  kandungan  akan menyebabkan  wanita  baru  mengetahui  adanya
penyakit  dalam  kandungannya  setelah  stadium lanjut.  Penyakit  atau  gangguan  pada  kandungan mengakibatkan  kematian,  terutama  pada  ibu  hamil. Hal  ini  nantinya  juga  berpengaruh  terhadap  angka kematian  bayi  yang  sedang  dikandungnya.  Penyakit yang  menyerang  pada  kandungan  wanita  tidak  bisa dianggap  sepele  dan  memerlukan  campur  tangan seorang  pakar,  sedangkan  pakar  untuk  penyakit  ini masih  jarang  dan  dapat  dipastikan  membutuhkan biaya  yang  tidak  kecil.  Perlu  adanya  kegiatan

## 602
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 601-610
konsultasi, tetapi hal ini tidak dapat berjalan dengan baik  karena  adanya  keterbatasan  waktu  baik  pakar maupun  pasien  dikarenakan  kesibukan  dalam  hal pekerjaan dan jarak tempuh yang jauh.
Perkembangan teknologi begitu pesat terutama dalam  bidang  komputer,  sehingga  tidak  berlebihan apabila komputer dijadikan alat untuk memperingan beban  kerja  manusia.  Semakin  berkembangnya teknologi  menyebabkan  makin  banyak  pekerjaan yang memerlukan keahlian tertentu. Dalam menciptakan tenaga ahli (human expert), diperlukan waktu  yang  relatif  lama  serta  biaya  yang  tidak sedikit. Salah satu usaha alternatif untuk menanggulangi  kebutuhan  ini  adalah  dengan menciptakan suatu sistem cerdas berbasis komputer. Artifical  Intelegence (AI)  atau  kecerdasan  buatan dikenal  dengan  adanya  aplikasi  yang  disebut  sistem pakar  ( expert  system ).  Sistem  pakar  adalah  aplikasi komputer  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  sebagaimana  yang  dipikirkan  oleh  pakar. Pakar  yang  dimaksud  di  sini  adalah  orang  yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan  oleh  orang  awam  dalam  hal  ini  adalah permasalahan Kesehatan Kandungan pada ibu hamil.
Dengan banyaknya aktifitas yang dilakukan oleh dokter  mengakibatkan  bidang  sistem  pakar  mulai dimanfaatkan  untuk  membantu  pekerjaan  para ahli/pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  kandungan yaitu dengan suatu program aplikasi komputer yang dirancang  untuk  mengambil  keputusan  seperti keputusan  yang  diambil  oleh seorang  atau  beberapa orang  pakar.  Dalam  penyusunannya,  sistem  pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (i nference rules ) dengan basis pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  satu  atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi kedua hal  tersebut  disimpan  dalam  komputer,  yang selanjutnya  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan  untuk  menyelesaikan  masalah,  dan memberikan informasi kepada pasien mengenai jenis penyakit kandungan yang di derita oleh pasien.
Sistem  pakar  ini  didasari  dengan  metode dempster  shafer yang  merupakan  suatu  teori matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan belief functions (fungsi  kepercayaan)  dan  plausible reasoning  (pemikiran  yang  masuk  akal),  yang digunakan  untuk  mengkombinasikan  potongan informasi yang terpisah (bukti) untuk mengkalkulasi kemungkinan dari suatu peristiwa Metode Dempster-Shafer memberikan diagnosis awal penyakit  kandungan.  Pada  metode Depster-Shafer pendekatan yang dilakukan adalah dengan mengukur kekuatan evidence (fakta)  dalam  mendukung  suatu himpunan proposisi. Teori tersebut dapat memberikan  sebuah  cara  untuk  menggabungkan evidence dari  sumber  dan  mendatangkan  atau memberikan  tingkat  kepercayaan  (direpresentasikan melalui  fungsi  kepercayan)  dimana  mengambil  dari seluruh evidence yang tersedia.
Pasien  masih  banyak  yang  tidak  mampu melakukan  konsultasi  dengan  dokter  spesialis kandungan  karena  mahalnya  biaya  dan  terbatas waktu  dalam  melakukan  aktifitas.  Masih  kurangnya informasi yang dapat digunakan untuk mendiagnosa gangguan  Kesehatan  Kandungan  ibu  hamil.  Gejala awal  yang  dialami  ibu  hamil  kadang  masih  biasa saja sehingga ganguan semakin parah yang bisa saja mengakibatkan  fatal  bagi  ibu  hamil.    Pembangunan sistem pakar menggunakan dengan metode Dempster  Shafer dengan Web . Output berupa diagnosa jenis Kesehatan Kandungan pada ibu hamil meliputi  jenis  penyakit,  definisi  penyakit  dan nasehat  atau  anjuran  kepada user yang  menderita penyakit  tersebut.    Bahasa  pemrograman  yang digunakan  menggunakan  PHP  MySQL.  Rancangan Sistem  Menggunakan Unifield  Modelling  Language (UML).  Merancang  sistem  pakar  yang  mampu membantu  mendiagnosa  penyakit.  Mengaplikasikan sistem  pakar  berbasis web untuk  identifikasi penyakit  pada  Kesehatan  Kandungan  ibu  hamil. Menjadikan aplikasi konsultasi penyakit kandungan, sebagai  sarana  penyediaan  informasi  penyakit seluruh  masyarakat.  Aplikasi  sistem  pakar  diagnosa Kesehatan  Kandungan  pada  ibu  hamil  dapat digunakan  oleh  semua  orang  yang  ingin  melakukan diagnosa  penyakit  yang  mungkin  menyebabkan gangguan kehamilan. Sistem ini dapat mengefisiensikan  waktu  dan  mengatasi  kurangnya pengetahuan pengguna terhadap Kesehatan Kandungan  pada  ibu  hamil  sehingga  menghemat biaya  konsultasi  ke  dokter  spesialis  kandungan. Dapat  mengetahui  penyakit  sejak  dini  sebelum dilakukan  pengobatan  terlebih  lanjut  dengan  dokter spesialis. Pengertian Sistem Pakar Sistem pakar merupakan cabang dari Artificial Intelligence  (AI)  yang  cukup  tua  karena  sistem  ini mulai  dikembangkan  pada  pertengahan  tahun  1960. Sistem  pakar  yang  muncul  pertama  kali  adalah General-purpose  Problem  Solver.  Sampai  saat  ini sudah  banyak  sistem  pakar  yang  dibuat,  seperti MYCIN  untuk  diagnosis  penyakit,  DENDRAL untuk  mengidentifikasi  struktur  molekul  campuran yang tak dikenal, XCON & XSEL untuk membantu sistem  konfigurasi  sistem  komputer  besar,  SOPHIE untuk analisis sirkuit elektronik, Prospector digunakan  di  bidang  geologi  untuk  membantu mencari dan menemukan deposit, FOLIO digunakan untuk  membantu  memberikan  keputusan  bagi seorang  manager  dalam  stok  dan  investasi,  DELTA dipakai  untuk  pemeliharaan  lokomotif  listrik  diesel, dan sebagainya.
Istilah  sistem  pakar  berasal  dari  istilah knowledge-based  expert  system.  Istilah  ini  muncul karena  untuk  memecahkan  masalah,  sistem  pakar menggunakan  pengetahuan  seorang  pakar  yang dimasukkan  ke  dalam  komputer.  Seseorang  yang bukan  pakar  menggunakan  sistem  pakar  untuk meningkatkan  kemampuan  pemecahan  masalah,
sedangkan seorang pakar menggunakan sistem pakar untuk knowledge assistant [3].
Ada  dua  bagian  penting  dalam  sistem  pakar, yaitu  lingkungan  pengembangan  (development environtment) dan
lingkungan konsultasi (consultation environment).
Lingkungan
pengembangan  digunakan  oleh  pembuat  sistem pakar  untuk  membangun  komponen-komponennya dan  memperkenalkan  pengetahuan  ke  dalam knowledge base [4].
Lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna  untuk  berkonsultasi  sehingga  pengguna mendapatkan  pengetahuan  dan  nasihat  dari  sistem pakar layaknya berkonsultasi dengan seorang pakar. Komponen-komponen  yang    penting  dalam  sebuah sistem pakar ditunjukkan pada gambar 1 berikut :
Gambar 1. Komponen-Komponen Yang Penting Dalam Sebuah Sistem Pakar

## 1.1 Penyakit Gangguan Kandungan
Banyak  faktor  internal  dan  eksternal  dari  ibu hamil  yang  dapat  berpengaruh  dalam  menentukan tumbuh kembang janin sehingga dapat mengganggu kesehatan bayi saat dilahirkan. Masa depan anak dan kehebatan  buah  hati  kita  ternyata  sangat  ditentukan sejak dini khususnya saat kehamilan [6].
Jenis Gangguan Kesehatan Kandungan Ada  beberapa  jenis  penyakit  Kesehatan  Kandungan yang paling sering terjadi pada ibu hamil antara lain sebagai berikut [6]:
1. Kista Indung Telur (Ovarium Cyst)
Definisi Penyakit : Ovarian cysts (kista-kista indung telur)  terbentuk  untuk  banyak  sebab-sebab.  Tipe yang paling umum adalah suatu follicular cyst, yang berakibat  dari  pertumbuhan  suatu  follicle.  Suatu follicle  adalah  kantong  yang  normal  diisi  cairan yang  mengandung  sebuah  telur.  Follicular  cysts terbentuk  ketika  follicle  tumbuh  lebih  besar  dari normal  sewaktu  siklus  menstrual  dan  tidak membuka untuk melepaskan telur.
Solusi  :  Jika  seorang  wanita  berada  pada  umur empatpuluhannya  (40  s),  atau  lebih  muda,  dan mempunyai  periode-periode  menstrual  yang  teratur, kebanyakan massa-massa ovarian adalah "kista-kista indung  telur  yang  berfungsi  (functioning  ovarian cysts)",  yang  adalah  sungguh-sungguh  bukan abnormal.  Contoh-contoh  termasuk  follicular  cysts dan  corpus  luteum  cysts.  Ini  berhubungan  dengan
proses  dari  ovulasi  (ovulation)  yang  terjadi  dengan siklus  menstrual.  Mereka  biasanya  menghilang dengan  sendirinya  sewaktu  suatu  siklus  menstrual masa depan.
2. Kanker Indung Telur (Kanker Ovarium)
Definisi  Penyakit  :  Kanker  ovarium  adalah  kanker yang  tumbuh  pada  indung  telur  atau  ovarium. Penyakit  ini  menduduki  posisi  ketujuh  di  antara jenis-jenis  kanker  yang  paling  umum  menyerang wanita.  Setiap  tahunnya,  ada  sekitar  250.000  kasus kanker ovarium di seluruh dunia, yang menyebabkan 140.000  kematian  per  tahun.  Kanker  ini  dapat muncul  pada  segala  kelompok  usia,  tapi  umumnya terjadi  pada  wanita  yang  sudah  masuk  masa menopause atau berusia di atas 50 tahun.
Solusi  :  Pengobatan  Kanker  Ovarium  Penanganan kanker ovarium bisa berbeda-beda pada setiap kasus, ditentukan  berdasarkan  stadium  kanker,  kondisi kesehatan,  dan  keinginan  penderita  untuk  memiliki keturunan.  Penanganan  utama  kanker  ovarium adalah  melalui  operasi  dan  kemoterapi  atau radioterapi.  Operasi  Prosedur  operasi  biasanya meliputi  pengangkatan  kedua  ovarium,  tuba  falopi, rahim, serta omentum (jaringan lemak dalam perut). 3. Kanker Leher Rahim (Kanker Serviks) Definisi  Penyakit  :  Kanker  serviks  adalah  kanker yang  terjadi  saat  ada  sel-sel  di  leher  rahim  alias serviks  yang  tidak  normal,  dan  berkembang  terus dengan  tidak  terkendali.  Sel-sel  abnormal  tersebut bisa berkembang dengan cepat sehingga mengakibatkan  tumor  pada  serviks.  Tumor  yang ganas  nantinya  berkembang  jadi  penyebab  kanker serviks.  Leher  rahim  sendiri  adalah  organ  yang berbentuk  seperti  tabung  silinder.  Fungsinya  yaitu menghubungkan vagina dengan rahim.
Solusi  :  Dokter  biasanya  menggunakan  tes  pap smear  untuk  mendiagnosis  kanker  serviks.  Dokter dapat  melakukan  tes  lainnya  untuk  melihat  sel kanker  atau  pre-kanker  pada  serviks  jika  tes  pap smear  menunjukkan  malfungsi  perubahan  sel, seperti  biopsi.  Dokter  dapat  merujuk  Anda  pada ginekolog  (dokter  spesialis  kandungan,  yaitu  ahli kesehatan  sistem  reproduksi  wanita)  jika  hasil  tes menunjukkan  kelainan,  atau  jika  dokter  melihat adanya  pertumbuhan  dalam  serviks  atau  jika  Anda memiliki  perdarahan  abnormal.  Penting  diketahui bahwa  perdarahan  dari  wanita  tidak  selalu  berarti kanker serviks.
4. Myoma Uteri
Definisi  Penyakit  :    Myoma  Uteri  (uterine  myoma) adalah tumor jinak pada dinding rahim. Myoma juga disebut mioma, myom, tumor otot rahim atau tumor fibroid, karena berasal dari sel jaringan fibro. Jumlah penderita  belum  diketahui  secara  akurat  karena banyak  yang  tidak  merasakan  keluhan  sehingga tidak  segera  memeriksakannya  ke  dokter,  namun diperkirakan  sekitar  20-30%  terjadi  pada  wanita berusia di atas 35 tahun.
Solusi  :  Bila  tumor  berukuran  kecil  dan  tidak membesar,  cukup  dilakukan  pemeriksaan  rutin
setiap 3-6 bulan sekali,  pengecilan tumor sementara dengan obat-obatan  GnRH  analog,  mioma  memiliki lapisan kapsul yang tegas, dapat dipisahkan/dikupas dari  massa  tumornya.  Jika  terjadi  komplikasi  dan timbul  perdarahan,  perlu  diberikan  transfusi  darah dan  obat  penghilang  rasa  nyeri.  Tindakan  operasi dilakukan  jika  tumor  membesar  dan  bila  timbul gejala  penekanan  dan  nyeri  dan  perdarahan  yang terus menerus.

## 1.2    Metode Dhempster Shafer
Teori dempster  shafer adalah  suatu  teori matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan belief functions (fungsi  kepercayaan)  dan plausible reasoning (pemikiran  yang  masuk  akal),  yang digunakan  untuk  mengkombinasikan  potongan informasi yang terpisah (bukti) untuk mengkalkulasi kemungkinan  dari  suatu  peristiwa.  Ada  berbagai macam  penalaran  dengan  model  yang  lengkap  dan sangat  konsisten  tetapi  pada  kenyataannya  banyak permasalahan  yang  tidak  dapat  terselesaikan  secara lengkap  dan  konsisten  [7].  Ketidak  konsistenan 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  seperti  apa  persamaan  2.1  dan 2.2  :
[ Belif, {lausiblity]
……………………………………………  (2.1)
• Belief (Bel)  adalah  ukuran  kekuatan  evidence dalam  mendukung  suatu  himpunan  proposisi. Jika  bernilai  0  maka  mengindifikasikan  bahwa tidak  ada  evidence,  dan  jika  1  menunjukkan adanya kepastian.
• Plausiblity (p1) dinotasikan sebagai :
P1(s) = 1 – Bel (⌐s)
…………………………………………… (1)
Plausiblity juga  bernilai  0  sampai  1.  Jika  yang akan ⌐s, maka dapat dikatakan bahwa Bel (⌐s) = 1, dan P1 (⌐s) = 0.
Pada  teori Dempster-Shafer dikenal  adanya Frame  Of  Discrement yang  dinotasikan  dengan 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  2.  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  ml  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  sehingga      didapatkan Persamaan   2.3, yaitu:
  =  − =  = ) ( 2 ). ( 1 1 ) ( 2 ). ( 1 ) ( 3 Y m X Zm Y X Y m X Zm Y X Z m
………………………………….  (2) Dimana : ✓
m 3 (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.
✓
Ø m 1 ( X ). m 2 ( Y )  = merupakan nilai kekuatan dari evidence Z  yang  diperoleh  dari kombinasi  nilai  keyakinan  sekumpulan evidence .

## 1.3     PHP
PHP  singkatan  dari  Hypertext  Prepocessor. PHP  merupakan  bahasa  script  yang dijalankan  pada sisi  server  (SSS  =  Server  Side  Scripting).  Database yang didukung PHP antara lain : MySQL, Informix, Oracle, Sybase, Solid, PostgreSQL, Generic ODBC. PHP  adalah  software  Open  Source,  bebas  untuk diunduh  dan  digunakan.  File  PHP  dapat  berisi  teks, tag  HTML,  dan  Script.  File  PHP  dikembalikan  ke browser dalam bentuk plain HTML. File PHP dapat berekstensi .php, .php3, atau .phtml. Kelebihan PHP sebagai  bahasa  script  adalah  dapat  dijalankan  pada berbagai  platform (windows, linux,  dll), kompatibel terhadap  hampir  semua  server  yang  digunakan  saat ini, bebas diunduh dari situs resmi PHP www.php.net, mudah dipelajari dan berjalan dengan efisien  pada  sisi  server.  Untuk  menggunakan  PHP harus menginstall terlebih dahulu web server Apache (atau  IIS)  pada  komputer/ server yang  akan digunakan, serta menginstall PHP dan MySQL. Atau dapat menggunakan layanan hosting yang menyediakan  dukungan  terhadap  PHP  dan  MySQL. Tiga Model Penggunaan PHP Sebelum menginstall, pastikan  terlebih  tujuan  penggunaan  PHP.  Model pertama  merupakan  penggunaan  paling  umum, dibutuhkan  hal  sebagai  berikut,  PHP  dengan server web ,  dan browser  web .  Untuk platform Linux  dan MacOS  X,  dapat  menggunakan server  web  Apache , server web IIS digunakan untuk platform Windows.
Browser  web biasanya  sudah  ada  dalam  setiap komputer,  terutama  yang  menggunakan  Windows, yaitu Internet  Explorer (IE).  Selain  IE,  ada Mozilla FireFox, Google  Chrome , Opera ,  dan  lain ‐ lain. Selain itu, dapat juga menyewa space web dari suatu layanan hosting di  internet.  Dengan  cara  ini,  yang perlu  dilakukan  hanya  menulis script PHP,  meng- upload ke server yang disewa, dan melihat hasilnya pada browser keseluruhan  dijalankan  pada server [8].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bab  ini  akan  diuraikan  metodologi penelitian  dan  kerangka  kerja  penelitian.  Kerangka kerja  ini  merupakan    langkah-langkah    yang    akan dilakukan  dalam penyelesaian masalah  yang  akan dibahas. Adapun kerangka kerja penelitian ini dapat dijelaskan sebaai berikut.

## 2.1    Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalahnya  dalam  penelitian  ini adalah  menemukan  masalah-masalah  yang  terjadi dalam  mendiagnosa  gejala  dari  penyakit  gangguan kesehatan  ibu  hamil  yang  dialami  sehingga  dapat membantu  pasien  dalam  mengatasi  penanganan penyakit tersebut.
2.2    Analisis Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  sistem  yang sedang  berjalan.  Dengan  demikian,  diharapkan peneliti  dapat  menemukan  kendala-kendala  dan permasalahan  yang  terjadi  untuk  memudahkan proses  mendiagnosa  penyakit  gangguan  kesehatan ibu  hamil  dengan  menggunakan  data  yang  telah dikumpul  dari  pakar  yang  ada  di  Rumah  Sakit Umum  Daerah  Abdul  Manan  Simatupang  Kisaran sehingga  peneliti  dapat  mencari  solusi  dari permasalahan tersebut.
Perancangan  Sistem.  Suatu  tahapan  kegiatan  yang dilakukan seseorang atau kelompok dalam merancang  atau  membuat  sistem  sebelum  sistem dibuat  dengan  tujuan  sistem  yang  dibangun  sesuai dengan  kebutuhan  dalam  memecahkan  atau  dengan kebutuhan  pengguna  berkaitan  dengan  pengolahan, pengelolaan dan perolehan informasi yang diinginkan.
2.4 Pembangunan Sistem Tahap Pembangunan merupakan tahap penyusunan  program  aplikasi  untuk  menarik kesimpulan.  Sistem  ini  diimplementasikan  kedalam bahas pemrograman PHP dan database MySQL.

## 2.5 Uji Coba Sistem
Uji  coba  sistem  dilakukan  setelah  pembuatan modul  sistem  selesai  dibuat  dengan  percobaan pada komputer user interface. Dengan melakukan uji coba ini  dapat  diketahui  kekurangan  sistem  yang  telah dibuat  berjalan  dengan  baik,  apakah  sistem  yang dibuat sesuai dengan perancangan pada sistem yang dirancang,  dan  apakah  penanganan  kesalahan berfungsi dengan baik.
Implementasi Sistem Suatu  proses  untuk  menempatkan  sistem  informasi baru ke dalam sistem yang sudah ada (sistem lama). Pada  kesempatan  ini  saya  akan  membahas  tahapan dalam melakukan implementasi sistem pakar.

## 2.6    Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  diterapkan  metode kualitatif deskriptif yaitu metode yang mengumpulkan  data  kualitatif  kemudian  data tersebut  dijabarkan  secara  deskriptif.  Data  kualitatif dikumpulkan dari observasi, wawancara, dokumentasi  dan  studi  pustaka.  Dalam  pelaksanaan metode  analisa  data  penelitian  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Demspter  Shafer  (DS).  Inti dari  DS  adalah  metode  ketidakpastian  untuk menghasilkan  diagnosis  yang  akurat.  Karena penambahan  atau  pengurangan  fakta  baru  dalam bentuk  informasi  tentang  gejala  dan  gangguan penyakit Kesehatan Kandungan ibu hamil.
Penelitian dimulai dari prariset proses pencarian  dokter  speasialis  kandungan  dr.  Riris  M. Telambanua, Sp.OG  di Rumah Sakit Umum Daerah Abdul  Manan  Simatupang  Kisaran  yang  berada  di jalan Jl.  Sisingamangaraja  No.315,  Kisaran  Kota, Kec.  Kota  Kisaran  Barat,  Kabupaten  Asahan, Sumatera Utara 21211 .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1    Analisis Sistem
Analisis  sistem  yang  sedang  berjalan  adalah penguraian  dari  suatu  sistem  informasi  yang  utuh kedalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasi  permasalahan,  kesempatan,  hambatan yang  terjadi  dan  kebutuhan  yang  diharapkan  pada waktu  proses  pelaksanaan  sistem  yang  telah digunakan  (berjalan)  sehingga  dapat  diusulkan perbaikan.Analisis  prosedur  yang  sedang  berjalan pada Rumah Sakit Umum Abdul Manan Simatupang Kisaran  dapat  dijabarkan  secara  rinci  pada keterangan berikut ini:
606 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 601-610
1. Pegawai  memberikan  formulir  isian  kepada pasien,  kemudian  pasien  mengisi  formulir  data pasien dan memberikan kepada pegawai.
2. Pegawai  memberikan  nomor  antrian  kepada pasien.
3. Pasien  menunggu  antrian  untuk  konsultasi  dan pegawai  memanggil  nomor  antrian  pasien tersebut.
4. Pasien  menemui  dokter  spesialis  penyakit Dalam untuk melakukan konsultasi.
5. Dokter  spesialis  merekap  data  konsultasi  maka keluarlah hasil konsultasi diberikan ke pegawai.
Adapun  konseptual  diagnosa  sistem  gangguan kesehatan  kandungan  yang  sedang  berjalan  pada Rumah Sakit sebagai berikut:
Analisis Sistem Yang Berjalan Diagnosa Penyakit Gangguan Kesehatan Kandungan Pada R.S.U. H. Abdul. M.S Kisaran
Pasien Pegawai Data Pasien Ambil Nomor antrian Data Pasien Memanggil nomor Antrian A Nomor Antrian Formulir Isian Formulir Isian Mengisi Formulir Dokter Spesialis Kandungan Nomor Antrian Menunggu Antrian Melakukan Konsultasi Rekap Konsultasi Rekapan Hasil Knsuktasi

## Gambar 2. Aliran Sistem Yang Sedang Berjalan
Adapun  konseptual  diagnosa  sistem  gangguan Kesehatan  Kandungan  yang  sedang  diusulkan  pada Rumah  Sakit  Umum  Abdul  Manan  Simatupang Kisaran seperti pada gambar 2.

## Gambar 3. Aliran Sistem Yang Diusulkan Pada
Analisis prosedur yang diusulkan pada Rumah Sakit Umum  Abdul  Manan  Simatupang  Kisaran  dapat dijabarkan secara rinci pada keterangan berikut ini: 1. Pasien  melakukan  diagnosa  ke  sistem  pakar gangguan  kesehatan  kandungan  dan  pasien memasukkan jenis gejala yang diderita.
2. Sistem akan memberikan pilihan berupa gejala- gejala  apa  saja  yang  diderita  oleh  pasien  yang tersimpan di dalam basis data pengetahuan bagi sistem dalam mendiagnosa gangguan.
3. Pasien  akan  menjawab  gejala-gejala  yang dialami  oleh  pasien  berdasarkan  gejala-gejala apa saja yang diderita oleh pasien.
4. Sistem  akan  memberikan  hasil  berdasarkan gejala-gejala  yang  diderita  oleh  pasien.  Hasil berupa data gangguan dan solusi pengobatannya.

## 3.2  Perhitungan Manual Demspter Shaper (DS)
Gejala Yang dipilih :
3 | perdarahan kedalam kista
6 | Pembengkakan pada perut.
Tabel 1 Analisa Perhitungan Data Tabel  Densitas (m) Awal No  Gejala Penyakit Densitas Plausability 1 g6 |
Pembengkakan pada perut. P2 0.4 0.6
2 g3  |  perdarahan kedalam kista P1 0.6 0.4
Hasil Perangkingan Dari  hasil  perhitungan  yang  terakhir  tersebut kemudian  diurutkan  nilainya  dari  yang  terbesar  ke yang terkecil sebagai berikut :
Analisis Sistem Yang Diusulkan Diagnosa Penyakit Gangguan Kesehatan Kandungan Pada R.S.U.
A.H.Manan. S Kisaran Sistem
Data Pasien Data Pasien A Hasil Diagnosa Hasil Diagnosa Laporan Hasil Diagnosa Menginputka n Data Diagnosa Buat Laporan Hasil Diagnosa DB Input data Pasien Data Pasien Yang Telah Diinputkan Pasien
m2  (P1|Kista  Indung  Telur  (Ovarium  Cyst))  = dengan nilai kepercayaan sebesar 47.37%

## 3.3  Implementasi Sistem
Aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  gangguan kesehatan  kandungan  berbasis web ini  digunakan untuk memberikan berbagai informasi kepada orang tua  pasien  yang  meliputi  informasi  penyakit,  gejala maupun  cara-cara  pencegahan  suatu gangguan  yang diderita  oleh  pasien  tersebut.  Sistem  yang  berbasis online dapat  diakses  oleh  masyarakat  umum khususnya  bagi  pasien  yang  mengalami  gangguan kesehatan  kandungan.  Peranan  utama  dari  sistem pakar  diagnosa  gangguan  kesehatan  kandungan  ini adalah untuk mendiagnosa gangguan-gangguan yang mungkin  diderita  oleh  pasien.  Pengguna  dapat melakukan  diagnosa  dengan  melakukan  registrasi user pada sistem selanjutnya sistem akan memberikan  pilihan  dari  gejala-gejala  yang  dialami pasien untuk diproses dalam pengambilan keputusan penyakit.
Implementasi  sistem  pada  bagian  admin  pakar dimana semua kegiatan dalam sistem dapat dikontrol penuh  dan  dapat  memanipulasi  data.  Admin  dapat melakukan input data  seperti  data  gangguan,  data gejala,  mengatur  relasi  untuk  bobot  masing-masing gangguan  dan  melihat  laporan  pengguna.  Admin juga  dapat  melakukan  pengeditan  dan  penghapusan data.

## 3.4  Implementasi Basis data
Sebelum  menggunakan  aplikasi  sistem  pakar diagnosa  gangguan  kesehatan  kandungan  terlebih dahulu database sudah  tersedia  dan  terpasang  pada komputer  dengan  benar.  Berikut  cara import database  MySQL  ke phpMyAdmin .  Lebih  jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Pilih File Database pada phpMyAdmin

## E.    Implementasi Antarmuka
Pembahasan interface atau  hasil output dari pada perancangan aplikasi web merupakan antarmukau  ntuk  berinteraksi  antara  user  dengan sistem. Interface yang  dihasilkandari  perancangan ini  semuanya  di  akses  melalui  halaman browser
seperti mozila  firefox dan google  chrome . Interface untuk  pengisian  data  dinamakan  dengan  halaman form seperti form registrasi  pasien, form diagnosa, form  input penyakit, form  input gejala, form  input rule dan laporan.
1. Halaman Utama Aplikasi
Halaman  utama  atau  halaman  selamat  datang merupakan  halaman  yang  pertama  tampil  ketika pengguna mengakses halaman sistem pakar kesehatan  kandungan.  Pada  bagian  utama  halaman ini terdapat menu utama seperti home , diagnosa, info penyakit, about , help dan admin .  Bagi  pasien  yang akan mendiagnosa penyakit dapat langsung menklik tombol  mulai  diagnosa  yang  akan  diarahkan langsung  ke  bagian  registrasi  pasien.  Adapun tampilannya dapat dilihatpada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Utama Sistem Pakar Penyakit Kesehatan
Kandungan
2. Form Input Data Relasi
Form data  relasi  digunakan  untuk  mengatur rule antar penyakit dan gejala. Langkahnya tentukan penyakit  mana  yang  akan  diset  bobot  gejalanya kemudian  pada  tabel  dibawahnya  akan  ditampilkan gejala-gejala  dengan  empat  himpunan  yaitu  rendah, sedang,  tinggi  dan  sangat  tinggi.  Pada  masing- masing  bagian  ini  harus  diinputkan  bobot  yang mungkin  untuk  tiap  gejala  dalam  jangkauan  nilai 100 dan apabila semua bobot angka diinputkan dapat menekan  tombol  simpan  untuk  menyimpannya kedalam  tabel rule .  Adapun  tampilannya  dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Data Relasi
3. Halaman Hasil Proses Diagnosa
Halaman  hasil  digunakan  untuk  menampilkan hasil  dari  proses  diagnosa  penyakit.  Hasil  proses diagnosa  menampilkan  hasil  dengan  identitas pendiagnosa pada bagian atas, kemudian ditampilkan  informasi  gejala-gejala  yang  dipilih sebelumnya pada tahap diagnosa, dan hasil diagnosa pada  bagian  bawah  dengan  menampilkan  nama gangguan  yang  terdeteksi,  penjelasan  definisi penyakit  dan  solusi  untuk  pengangannya  penyakit kesehatan  kandungan.  Adapun  tampilannya  dapat dilihat seperti gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Hasil Diagnosa

## 3.5  Pengujian
Pengujian  dan  Implementasi  sistem  bertujuan untuk  melihat  apakah  sistem  yang  dirancang  sudah sesuai  dengan  apa  yang  diinginkan  atau  belum, setelah  dilakukannya  pengujian  dan  implementasi, kualitas  sebuah  sistem  akan  terlihat.  Tampilan program yaitu merupakan sub bab yang menjelaskan tentang  proses  dimulainya  sampai  program  ini
selesai dieksekusi, point-point pada sub bab ini akan menjelaskan  tentang  bagaimana  sebuah  form dijalankan  dan  apa  saja  fungsi  yang  terdapat  pada form tersebut. Uji Coba Program Pengujian terhadap sebuah  sistem  secara  umum  bisa  dilakukan  dengan berbagai  macam  pendekatan,  diantaranya  adalah metode white  box  testing dan black  box  testing . untuk menambah bab sesuai dengan kebutuhan.
Tabel 4. Penguji Sistem No Fungsi Cara Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil 1 2 3 4 5 1 Halaman Utama Membuka halaman utama dengan mengakses Url web site Menampilkan halaman utama dan menyediakan fasilitas yang ada pada website . OK 2 Halaman info penyakit Membuka halaman info jenis penyakit dengan mengklik menu Info Penyakit Menampilkan Halaman  jenis-jenis gangguan  kesehatan kandungan, serta keterangan  tentang penyakit. OK 3 Halaman registrasi user Membuka form isi biodata dengan menginputk an biodata Pasien. Biodata yang diinputkan masuk ke database dan menampilkan biodata telah tersimpan. OK 4
Login ( user ) Masuk dengan username dan password terlebih dahulu
( user ) Data    diverifikasi dengan data yang ada pada database OK 5 Halaman konsultas i penyakit ( user ) Membuka form pemilihan gejala dengan memilih gejala gangguan Gejala yang dipilih masuk ke database dan
tersimpan.
OK
6 Halaman Hasil Konsulta si Melihat hasil dari konsultasi. Menampilkan hasil dari Konsultasi dengan menampilkan persentase tertinggi pada masing-masing gangguan.
OK 7
Login ( admin ) Masuk dengan username dan password terlebih dahulu ( admin )
Data   diverifikasi dengan data yang ada pada database OK
Amanda, dkk, Penerapan Metode Dempster Shafer … 609 8 Halaman Data Penyakit Membuka halaman data gangguan dengan mengklik menu Tabel Penyakit ( admin ) Menampilkan data penyakit yang telah tersimpan  pada database OK 9 Hapus data Penyakit penghapusa n data gangguan ( admin ) Data penyakit yang dipilih terhapus pada database OK 1 0 Halaman data gejala Membuka halaman data gejala dengan mengklik menu Tabel Data gejala. ( admin ) Menampilkan data gejala yang telah tersimpan pada database OK
1 1 Halaman Data Relasi Membuka halaman data relasi dengan mengklik menu data relasi ( admin ) Menampilkan data relasi yang telah tersimpan pada
database OK 12 Tambah data Kasus penambaha n pada form tambah data relasi ( admin ) Data relasi yang diinputkan tersimpan pada database OK 13 View data Kasus Melihat data  relasi ( admin ) Menampilkan data penyakit  yang  telah disimpan  di  dalam database OK 14 Hapus data Kasus Melakukan penghapusa n data Kasus (admin) Data Kasus yang dipilih terhapus pada database OK 15 Halaman data Pasien Membuka halaman data Pasien dengan mengklik menu data Pasien ( admin ) Menampilkan data Pasien yang telah tersimpan pada database OK 16 Halaman data konsultas i Membuka halaman data konsultasi Pasien dengan mengklik menu data konsultasi ( admin ) Menampilkan data konsultasi Pasien yang telah tersimpan pada database OK 17 Logout Destroyed session Login Keluar dari sistem. OK

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  teori  pada perancangan  sistem  pakar  diagnosa  gangguan kesehatan  kandungan  dapat  disimpulkan  bahwa, sistem pakar dapat mendiagnosa penyakit kesehatan
kandungan  untuk  dapat  diketahui  gangguan  apa yang  dialami  oleh  pasien,  sistem  pakar  diagnosa kesehatan  kandungan  mampu  memberikan  solusi untuk penanganan gangguan yang telah di diagnosa, sistem yang berbasis web dapat di akses oleh semua pasien  untuk  periksakan  kesehatan  kandungan karena  sistem  yang  berbasis web ,  sistem  yang berbasis  aturan  dengan Demspter  Shaper mampu mendeteksi  jenis  gangguan  dengan epresentasi, kombinasi  dan  propogasi  ketidakpastian serta  dapat memberikan  informasi  pengobatan  serta  membantu ibu  hamil  untuk  mendiagnosa  penyakit  saat kehamilan  tanpa  harus  menemui  pakarnya.  Dimana Data  yang  digunakan  berupa  data  gejala,  penyakit, dan  solusi.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit kehamilan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  Sabda  Lesmana,  “APLIKASI  SISTEM PAKAR  DIAGNOSA  GEJALA  PENYAKIT IBU  HAMIL  BERDASARKAN  KELUHAN BERBASIS  WEB,” JOISIE  J.  Inf.  Syst. Informatics  Eng. ,  vol.  4,  no.  Desember,  pp. 62–69, 2020.
[2] I.  Istiadi,  Emma  Budi  Sulistiarini,  Rudy
Joegijantoro,  and  Dedi  Usman  Effendy, “INFECTIOUS DISEASE EXPERT SYSTEM  USING  DEMPSTER  SHAFERS WITH RECOMMENDATIONS FOR
HEALTH  SERVICES,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 17–27, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i1.1332.
[3] D.  P.  Indah,  A.  Anton,  and  U.  Radiyah,
“SISTEM PAKAR DETEKSI KARAKTERISTIK  DAN  KEPRIBADIAN DIRI MENGGUNAKAN
METODE FORWARD  CHAINING,” J  I  M  P  -  J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 1, pp. 34–43, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i1.87.
[4] M.  I.  Sanni,  “PERNAPASAN  AKUT MENGGUNAKAN  METODE  FORWARD CHANING  (  STUDI  KASUS  PADA
POLIKLINIK TORAY SYNTHETICS KOTA  TANGERANG  ),”  vol.  4,  no.  2,  pp. 171–186, 2018.
[5] A.  Aranta,  “(  Expert  System  for  Diagnosis Diseases  of  Rice  Plant  Using  Forward Chaining and,” no. January, 2020.
[6] L. A. Wardani et al. , “METODE TEOREMA BAYES  PADA  KLINIK  DOKTER  KITa,” no. X, pp. 1–8, 2019.
[7] Y.  E.  Permana,  E.  Santoso,  and  C.  Dewi,
“IMPLEMENTASI  METODE  DEMPSTER- SHAFER UNTUK
DIAGNOSA DEFISIENSI ( KEKURANGAN ) VITAMIN PADA  TUBUH  MANUSIA,” J.  Pengemb. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  3, pp. 1194–1203, 2018.
610 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 601-610
[8] Harison and A. Syarif, “SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
SARANA
PADA KABUPATEN PASAMAN BARAt,” J. TEKNOIF , vol. 4, no. 2, pp. 40–50, 2016.
[9] “No  Titleناریا  زیلاید  مویسرسنک,”  vol.  6,  p.  2,
2016.
[10] Ashari  and  A.  Y.  Muniar,  “PENERAPAN SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT PENCERNAAN  DENGAN  PENGOBATAN
BAHAN  ALAMI,” Semin.  Nas.  Sains  dan Teknol. 2016 , no. November, pp. 2407–1846, 2016.
[11] L. Pkl, P. Devisi, and H. Pt, “2) 1,2,” vol. 2, no. 2, pp. 12–26, 2018.
[12] J.  K.  L.  Y.  Km  and  N.  T.  Mulia-medan, “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  AWAL
GANGGUAN
ATTENTION DEFICIT
HYPERACTIVITY DISORDER
PADA ANAK  DENGAN  METODE  CERTAINTY
FACTOR” vol. 2, no. 2, pp. 9–19, 2018.
[13] F. Suryani, “HYPERACTIVITY DISORDER PADA ANAK,” pp. 978–979, 2018.
[14] E.  D.  Hulaifah,  H.  Nasution,  H.  H.  Anra,  P. Studi,  and  I.  Universitas,  “Sistem  Pakar
Untuk Menentukan Tipe Gangguan
Kesehatan  Kandungan  Pada  Anak  Dengan
Metode Naive Bayes,” pp. 1–4, 2017.
[15] R.  Ardiansyah,  “Sistem  Pakar  Untuk Diagnosa Awal Penyakit Lambung Menggunakan Metode Dempster-Shafer Berbasis Web Lambung Menggunakan Metode  Dempster-Shafer,”  no.  July,  2020, doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2395.
[23] Liza Nattasya M, Dahriansah, Cecep Maulana,  “Expert System Diagnose Diseases In  goats  using  the  application  Of  Certainty Factor  At  The  Asahan  Districk  Livestock Service,”  Jurnal  Teknik  Informatika  (JUTIF) DOI:HTtps://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3. 1.153 Vol. 3 No. 1, Februari2022, hlm. 169 - 176. ISSN: 2723 – 3863.