## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1354 − 1363 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3554

## Perbandingan Metode Dempster Shafer, Case-Based Reasoning dan Certainty Factor dalam Diagnosis Penyakit Craniopharyngioma

## Agus Iskandar
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, , Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia Email: agusiskandar1005@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: agusiskandar1005@gmail.com Submitted: 01/06/2023; Accepted: 30/07/2023; Published: 31/07/2023
Abstrak− Craniopharyngioma adalah jenis tumor otak jinak yang jarang terjadi, yang berasal dari jaringan embrio kelenjar hipofisis.  Craniopharyngioma  suatu  jenis  tumor  otak  yang  mengembang  di  dekat  kelenjar  pituitari  di  dasar  tengkorak. Prevalensinya  sekitar  2-4%  dari  semua  kasus  tumor  otak.  Kerjasama  tim  ini  sangat penting  dalam  memberikan  perawatan perioperatif  yang  optimal.  Dalam  diagnosis  penyakit  craniopharyngioma  dapat  memanfaatkan  sistem  pakar. Sistem  Pakar membantu dalam mengidentifikasi masalah dan memberikan solusi yang sesuai. Keberadaannya dapat mempercepat proses identifikasi  masalah  dan  perbaikan  kerusakan  pada  suatu  sistem.  Selain  itu,  Sistem  Pakar  juga  dapat  membantu  dalam mengurangi biaya konsultasi dengan para ahli, karena dapat memberikan solusi yang setara dengan yang diberikan oleh ahli tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  hasil  dari  metode  Dempster  Shafer,  Case-Based  Reasoning  dan Certainty Factor dalam diagnosis penyakit craniopharyngioma.  Penelitian ini akan mengetahui hasil persentase dari metode Dempster Shafer Dempster Shafer, Case-Based Reasoning dan Certainty Factor dalam diagnosis penyakit Craniopharyngioma untuk mengetahui metode mana yang paling akurat dalam diagnosa penyakit Craniopharyngioma.  Hasil nilai persentase dari penerapan metode DS dan CF diperoleh hasil persentase yang sama yaitu 99.8% sedangkan dari hasil penerapan metode CBR hanya  51.4%  user  di  diagnosa  penyakit  craniopharyngioma.  Sehingga  dapat  dilhat  metode  CBR  menghasilkan  persentase diagnosis paling kecil terhadap penyakit craniopharyngioma.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Craniopharyngioma; Dempster Shafer; Case-Based Reasoning; Certainty Factor
Abstract− Craniopharyngioma is a rare benign brain tumor that originates from embryonic tissue of the pituitary gland. It is a type of brain tumor that develops near the pituitary gland at the base of the skull. Its prevalence is approximately 2-4% of all brain tumor cases. Collaboration among the medical team is crucial in providing optimal perioperative care. In diagnosing craniopharyngioma, an expert system can be utilized. The Expert System aids in identifying problems and providing appropriate solutions. Its existence can expedite the process of problem identification and system repair. Additionally, the Expert System can also help reduce consultation costs with experts, as it can provide solutions comparable to those given by experts.  This study aims to compare the results of the Dempster-Shafer, Case-Based Reasoning, and Certainty Factor methods in diagnosing craniopharyngioma.  The  study  will  determine  the  percentage  results  of  the  Dempster-Shafer,  Case-Based  Reasoning,  and Certainty  Factor  methods  in  diagnosing  craniopharyngioma  to  ascertain  which  method  is  most  accurate  in  diagnosing  the disease. The percentage results from the application of the DS and CF methods yielded the same result of 99.8%, whereas the CBR method only achieved a diagnosis percentage of 51.4% for craniopharyngioma. Hence, it can be observed that the CBR method yields the lowest percentage diagnosis for craniopharyngioma.
Keywords: Expert System; Craniopharyngioma; Dempster Shafer; Case-Based Reasoning; Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Craniopharyngioma adalah jenis tumor otak jinak yang jarang terjadi, yang berasal dari jaringan embrio kelenjar hipofisis.  Craniopharyngioma  suatu  jenis  tumor  otak  yang  mengembang  di  dekat  kelenjar  pituitari  di  dasar tengkorak.  Prevalensinya  sekitar  2-4%  dari  semua  perkara  tumor  otak.  Secara  umum,  tumor  tersebut  tumbuh dengan lambat dan memiliki sifat jinak. Meskipun bisa terjadi di semua rentang usia, kraniofaringioma lebih sering terkena pada anak-anak umur 5-14 tahun serta orang dewasa yang berumur 40-45 tahun. Tetapi Tumor tersebut lebih sering didapati pada anak-anak dengan rentang usia antara 5 dan 10 tahun. Prevalensinya diperkirakan sekitar 2% hingga 6% dari semua tumor primer intrakranial pada populasi anak. Jika dilihat dari perspektif jenis kelamin, ditemukan  bahwa  proporsi  pria  sedikit  lebih  tinggi  daripada  wanita  (perbandingan  laki-laki:  perempuan, 55%:45%)[1]–[4].
Diagnosis craniopharyngioma melibatkan pemeriksaan fisik, seperti MRI atau CT scan, serta tes hormon untuk  mengevaluasi  adanya  gangguan  hormonal.  Pengobatan  craniopharyngioma  melibatkan  pendekatan multidisiplin yang mencakup pembedahan, radioterapi, dan terapi hormonal. Pendekatan pengobatan yang sesuai akan  berkait  pada  ukuran  serta  lokasi  tumor,  serta  gejala  yang  dialami  oleh  pasien.  Craniopharyngioma  dapat menyebabkan  komplikasi  seperti  kerusakan  pada  kelenjar  pituitari,  gangguan  penglihatan,  dan  gangguan hormonal.  Untuk mengelola  tumor ini dengan efektif, diperlukan pendekatan tim multidisiplin yang terdiri dari ahli  endokrinologi,  ahli  onkologi,  ahli  bedah  saraf,  ahli  anestesi,  dan  ahli  intensif[5].  Kerjasama  tim  ini  sangat penting dalam memberikan perawatan perioperatif yang optimal.  Dalam diagnosis penyakit  craniopharyngioma dapat memanfaatkan sistem pakar.
Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  komputer  yang  dirancang  dengan  tujuan  meniru  kemampuan  seorang pakar  manusia  dengan  tujuan  menyelesaikan  masalah  yang  kompleks  dengan  menggunakan  pengetahuan  dan pengalaman yang dimilikinya. Tujuan utamanya adalah mengalihkan pengetahuan manusia ke dalam komputer

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1354 − 1363 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3554
untuk  memodelkan  kemampuan  pemecahan  masalah  seorang  pakar.  Dengan  adanya  sistem  pakar  ini,  individu yang  tidak  ahli  juga  dapat  mengatasi  masalah  yang  dihadapinya  atau  mencari  informasi  yang  berkualitas  yang sebelumnya  hanya  dapat  diperoleh  dari  para  ahli  di  bidang  terkait[6]–[10].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan  hasil  dari  metode  Dempster-Shafer  (DS),  Case-Based  Reasoning  (CBR)  dan  Certainty  Factor (CF) dalam diagnosis penyakit craniopharyngioma.
Metode  DS  adalah  sebuah  pendekatan  dalam  sistem  pakar  yang  dimanfaatkan  untuk  menghadapi ketidakpastian dalam mengambil keputusan. Metode ini memungkinkan penggabungan informasi yang tidak pasti atau tidak lengkap guna menghasilkan keputusan yang lebih akurat. Metode Dempster-Shafer mengadopsi teori himpunan  keyakinan  sebagai  landasan  untuk  menggambarkan  ketidakpastian  dalam  proses  pengambilan keputusan.  Himpunan  keyakinan  ini  mencakup  derajat  kepercayaan  atau  keyakinan  terhadap  suatu  pernyataan. Dengan  menggunakan  metode  Dempster-Shafer, himpunan  keyakinan  dari  berbagai  bukti  atau  informasi  dapat digabungkan untuk menghasilkan himpunan keyakinan yang lebih akurat[11]–[15].
Metode  CF  merupakan  sebuah  pendekatan  dalam  sistem  pakar  yang  dimanfaatkan  untuk  menghadapi ketidakpastian dalam mengambil keputusan. Metode ini digunakan untuk menggabungkan beberapa aturan atau informasi yang tidak pasti atau tidak lengkap demi menghasilkan keputusan yang lebih akurat. Metode Certainty Factor memanfaatkan nilai keyakinan atau kepastian untuk menggambarkan tingkat kepercayaan terhadap suatu pernyataan. Nilai keyakinan atau kepastian tersebut  dapat  berupa nilai positif atau negatif, yang mencerminkan tingkat keyakinan atau ketidakpercayaan terhadap suatu pernyataan[16], [17].
Metode  CBR  merupakan  suatu  pendekatan  pada  sistem  pakar  yang  dimanfaatkan  untuk  mengambil keputusan  dengan  mencari  solusi  yang  serupa  dengan  masalah  yang  telah  dipecahkan  sebelumnya.  Metode  ini membangun sistem pengetahuan yang berbasis pada kasus-kasus yang telah dikumpulkan dari pengalaman seorang ahli  atau  pakar.  Masalah  yang  telah  dipecahkan  dan  tersimpan  dalam  case  memory  dapat  direvisi  untuk memecahkan masalah yang muncul di masa depan[18], [19].
Penelitian yang dilakukan oleh Pamungkas dan Farida tahun 2023 membahas penerapan Dempster Shafer dalam deteksi dini gizi buruk pada balita. Menghasilkan kecocokan terhadap data uji sebesar 85%[20]. Penelitian yang dilakukan oleh Trisna dkk tahun 2023 melakukan penelitian metode Dempster Shafer dalam diagnosa radang usus  pada  pencernaan  manusia  sehingga  disimpulkan  bahwa  pasien  88%    di  diagnosa  penyakit  Kolitis Limfositik[21]. Penelitian yang dilakukan oleh Nasyuha dkk tahun 2023 membahas penerapan metode CBR dalam diagnosa penyakit Leishmaniasis menghasilkan kesamaan 73% diagnosa penyakit Cutaneous Leishmaniasis[22]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wijayanti  dkk  tahun  2023  meneliti  penerapan  CBR  dalam  diagnosa  penyakit tubercolosis  menghasilkan  kesamaan  85%  diagnosa  Tubercolosis  paru[23]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aji Prabowo tahun 2023 membahas penerapan metode Certainty Factor dalan diagnosis penyakit mata pada manusia menghasilkan bahwa dengan smetode CF 33 diagnosa sama dengan diagnosa pakar dan hanya 7 diganosa yang tidak sama[24]. Penelitian yang dilakukan oleh Novita dkk tahun 2023 meneliti penerapan metode Certainty Factor dalam identifikasi penyakit hipertensi pada ibu hamil menghasilakn 91,7% bahwa respondes di diagnosa penyakit Hipertensi Preeklampsia[25].
Penelitian ini akan mengetahui hasil persentase dari metode Dempster Shafer Dempster Shafer, Case-Based Reasoning  dan Certainty  Factor dalam diagnosis  penyakit  Craniopharyngioma  untuk  mengetahui metode mana yang paling akurat dalam diagnosa penyakit Craniopharyngioma.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penlitian
Dalam  penelitian  ini,  disampaikan  tahapan  penelitian  yang  mengilustrasikan  tahapan  yang  dilakukan  untuk mendapatkan tujuan penelitian. Gambar 1 digunakan untuk memperlihatkan rangkaian proses yang dilaksanakan selama pelaksanaan penelitian.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1354 − 1363 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3554
1. Tahap pertama melibatkan identifikasi masalah
Mengidentifikasi setiap masalah atau kekurangan terkait dengan topik tersebut, serta merumuskan pertanyaan penelitian.
2. Pada tahap pengumpulan data
Data dikumpulkan menggunakan metode dan instrumen yang telah ditetapkan dalam penelitian.
3. Tahap studi literatur
melibatkan  pengkajian  literatur  yang  relevan  terkait  dengan  topik  penelitian  untuk  memperoleh  informasi mengenai teori atau temuan sebelumnya yang dapat mendukung penelitian.
4. Tahap analisis dan penerapan metode
Melibatkan penyelidikan masalah dan analisis hasilnya dengan menggunakan pendekatan yang telah dipilih. Dalam penelitian ini, digunakan faktor kepastian dan DS, CBR  dan CF sebagai alat analisis dalam diagnosis penyakit craniopharyngioma.
5. Analisis Hasil Perbandingan
Setelah  memperoleh  hasil  dari  ketiga  metode  tersebut  dapat  dilihat  hasil  analisis  akhir  persentase  diagnosa pada ketiga metode yang diterapkan.
6. Tahap terakhir adalah menyusun laporan penelitian.
Setelah penelitian selesai maka dibuat kedalam bentuk laporan penelitian.

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  cabang  dari  ilmu  AI  yang  digunakan  secara  luas  untuk  memanfaatkan  pengetahuan khusus dengan tujuan dapat menyelesaikan masalah yang membutuhkan tingkat keahlian seorang pakar. Sistem pakar bisa digunakan untuk menyelesaikan berbagai macam masalah, seperti mendiagnosis penyakit, mendeteksi keberadaan formalin dalam makanan, mengidentifikasi minat dan bakat anak, dan sebagainya. Sistem pakar dapat mengadopsi berbagai metode, seperti certainty factor, dempster shafer, forward chaining, backward chaining, dan lain  sebagainya.    Fungsinya  meliputi  bantuan  dalam  pengambilan  keputusan  serta  dapat  diaplikasikan  dalam berbagai bidang seperti diagnosis medis, pengenalan pola, dan sistem pakar untuk mendiagnosa kerusakan pada perangkat  seperti  komputer,  mesin  fotokopi,  amplifier,  dan  lainnya.  Sistem  Pakar  membantu  dalam mengidentifikasi  masalah  dan  memberikan  solusi  yang  sesuai.  Keberadaannya  dapat  mempercepat  proses identifikasi masalah dan perbaikan kerusakan pada suatu sistem. Selain itu, Sistem Pakar juga dapat membantu dalam mengurangi biaya konsultasi dengan para ahli, karena dapat memberikan solusi yang setara dengan yang diberikan oleh ahli tersebut[26]–[30].

## 2.3 Penyakit Craniopharyngioma
Craniopharyngioma adalah tumor jinak yang terjadi di wilayah kraniofasial, dekat dengan kelenjar pituitari dan hipotalamus di otak. Meskipun sifatnya jinak, tumor ini dapat menimbulkan masalah serius karena lokasinya yang dekat dengan struktur penting dalam sistem saraf. Meskipun penyebab pasti craniopharyngioma belum diketahui dengan  pasti,  diperkirakan  bahwa  tumor  tersebut  berasal  dari  sel-sel  yang  ada  sejak  perkembangan  embrio. Meskipun umumnya terjadi pada anak-anak dan remaja, craniopharyngioma juga dapat terjadi pada orang dewasa. Prognosis  dan  hasil  jangka  panjang  craniopharyngioma  bervariasi  tergantung  pada faktor-faktor  seperti  ukuran dan  karakteristik  tumor,  usia  pasien,  dan  respons  terhadap  pengobatan.  Pengobatan  dapat  membantu mengendalikan gejala dan mengurangi  risiko  komplikasi  jangka panjang, namun  pasien perlu  menjalani tindak lanjut medis secara teratur untuk pemantauan jangka panjang dan penanganan efek jangka panjang dari tumor dan pengobatan yang diterapkan[31].

## 2.4 Metode Dempster Shafer
Metode DS merupakan suatu kerangka matematika yang digunakan dalam penalaran dalam situasi ketidakpastian. Konsep ini merupakan pengembangan dari teori probabilitas Bayes yang memperbolehkan representasi informasi yang  tidak  pasti  dan  tidak  lengkap.  Metode  ini  bergantung  pada  teori  fungsi  keyakinan  yang  berfungsi  untuk menggambarkan tingkat keyakinan dalam suatu pernyataan. Fungsi keyakinan memberikan nilai keyakinan untuk setiap kemungkinan hasil dari suatu peristiwa, di mana total nilai keyakinan dari semua kemungkinan hasil harus sama dengan satu. Penerapan Metode Dempster-Shafer meliputi pengambilan keputusan, pengenalan pola, dan kecerdasan buatan. Metode ini memiliki berbagai aplikasi di bidang seperti diagnosis medis, diagnosis kesalahan, dan pengenalan gambar. Kelebihan utama metode ini terletak pada kemampuannya dalam menghadapi informasi yang  tidak  lengkap  atau  kontradiktif,  serta  dalam  menggabungkan  informasi  dari  berbagai  sumbe[32]–[34]r. Metode DS menggunakan bebrapa persamaan berikut.
Bel(X) = ∑ m 1 (X) Y⊆X (1)
Pls(X) = 1 − Bel(X) (2)
Teori  Dempster-Shafer  menggunakan  fungsi  massa  (m)  sebagai  ukuran  tingkat  kepastian  dalam  suatu gejala. Jika X dan Y merupakan himpunan tertentu, dan m1 dan m2 adalah fungsi kerapatan masing-masing untuk

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1354 − 1363 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3554
X dan Y, maka dapat diperoleh fungsi gabungan m3 dengan menggabungkan m1 dan m2, sebagaimana terlihat dalam persamaan berikut ini[35].
M3(Z) = ∑ =M1(X).M2(Y)
X⋂Y 1−∑ =θM1(X).M2(Y) X⋂Y
(3)

## 2.5 Metode Certainty Factor
Metode  CF  adalah  suatu  pendekatan  kecerdasan  buatan  yang  digunakan  untuk  menilai  tingkat  kepastian  suatu aturan dalam sistem pakar. Pendekatan ini mengkomputasi faktor kepastian (certainty factor) untuk setiap aturan berdasarkan  bukti-bukti  yang  diberikan.  Faktor  kepastian  adalah  suatu  ukuran  yang  menunjukkan sejauh  mana suatu  aturan  yakin  dalam  menghasilkan  kesimpulan  yang  benar.  Rentang  nilai  faktor  kepastian  adalah  dari  -1 hingga 1, di mana nilai 1 menunjukkan kepastian penuh dalam kesimpulan yang dihasilkan oleh  aturan, nilai 0 menunjukkan ketidaktahuan, dan nilai -1 menunjukkan ketidakpastian penuh dalam kesimpulan yang dihasilkan oleh  aturan.  Metode  CF  diterapkan  dalam  sistem  pakar  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan. Pendekatan  ini  terutama  berguna  ketika  terdapat  sejumlah  besar  aturan  yang  saling  bertentangan  dalam  sistem pakar tersebut. Metode ini memungkinkan pengguna untuk mengevaluasi tingkat kepastian dari setiap aturan dan memilih aturan dengan tingkat kepastian tertinggi dalam menghasilkan kesimpulan yang benar[36]–[38]. Berikut langka metode CF seperti berikut:
1. Premis Tunggal
CF(H, E) = CF(H) ∗ CF(E)
(4)
2. Premis Kombinasi
𝐶𝐹 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 1 = 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸 1 ) + 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸 2 ) ∗ (1 − 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸 1 ) (5)
𝐶𝐹 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑3 = 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 3 ∗ (1 − 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑 (6)

## 2.6 Metode Case Base Reasoning
Metode CBR merupakan salah satu pendekatan kecerdasan buatan yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan  mencari  solusi  yang  serupa  dengan  masalah  yang  telah  dihadapi  sebelumnya.  Pendekatan  ini memanfaatkan  basis  kasus  yang  terdiri  dari  masalah-masalah  yang  telah  berhasil  dipecahkan  sebelumnya  dan solusi-solusi yang diberikan untuk masalah-masalah tersebut. Ketika dihadapkan dengan masalah baru, metode ini mencari kasus-kasus yang serupa dengan masalah tersebut dan menggunakan solusi-solusi yang diberikan pada kasus-kasus tersebut sebagai solusi awal untuk masalah baru yang sedang dihadapi. Selanjutnya, solusi tersebut dapat disesuaikan dan dimodifikasi sesuai dengan kebutuhan masalah baru agar menghasilkan solusi yang lebih optimal. Metode CBR digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti diagnosis medis, pengenalan pola, dan sistem pakar.  Pendekatan  ini  terutama  bermanfaat  saat  dihadapkan  dengan  masalah  yang  kompleks  dan  tidak  dapat diselesaikan dengan metode analitis konvensional. Metode ini juga memungkinkan pengguna untuk memperbaiki solusi  yang  diberikan  dengan  menambahkan  atau  menghapus  kasus-kasus  dalam  basis  kasus,  sehingga memungkinkan  peningkatan  performa  sistem  secara  keseluruhan[39]–[41].  Berikut  rumus  untuk  menghasilkan nilai kemiripan:
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  = 𝑆1∗𝑊1+𝑆2∗𝑊2+⋯+𝑆𝑛∗𝑊𝑛 𝑊1+𝑊2+⋯+𝑊𝑛
(7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Permasalahan
Diagnosa  penyakit  craniopharyngioma  pada  penelitian  ini  ingin  membandingkan  hasil  dari  penerapan  metode metode  Dempster  Shafer,  Case-Based  Reasoning  dan  Certainty  Factor.  Perolehan  hasil  perbandikan  persentase dari  setiap  metode  dapat  dijadikan  bahan  pertimbangan  dalam  mendiagnosa  penyakit  craniopharyngioma  oleh pengguna.  Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  bagaimana  proses  setiap  metode  dalam  mendiagnosa  penyakit craniopharyngioma.

## 3.2 Gejala Penyakit Craniopharyngioma
Dalam  diagnosa  dibutuhkan  pengetahuna  yang  tepat  untuk  dapat  mengenali  penyakit  berdasarkan  gejala  atau keluhan yang ditimbulkan oleh penyakit craniopharyngioma. Berikut merupakan gejala-gejala yang jika terkena craniopharyngioma pada tabel 1.
Tabel 1. Gejala Craniopharyngioma Kode Gejala Gejala Bobot G01 Sakit kepala yang semakin parah 0.6 G02 Gangguan penglihatan 0.4

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1354 − 1363 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3554
Kode Gejala Gejala Bobot G03 Perubahan suasana hati. 0.4 G04 Gangguan belajar 0.6 G05 Terlalu sering merasa ingin buang air kecil 0.4 G06 Terlalu sering merasa haus 0.4 G07 Hidrosefalus 0.8 G08 Tekanan dalam otak meningkat 0.8 G09 Perubahan mental 0.4 G10 Kekurangan hifopisis 0.4 G11 Mual 0.6 G12 Insomnia 0.2 G13 Masalah keseimbangan 0.6 G14 Muntah 0.8

## 3.3 Data User
Dalam  Penelitian  ini  terdapat  data  user  yang  akan  dijadikan  uji  untuk  diganosa  penyakit  craniopharyngioma. Berikut merupakan data user yang digunakan.
Tabel 2. Rating Kecocokan Data User Kode User G0 1 G0 2 G03 G04 G0 5 G0 6 G0 7 G0 8 G0 9 G1 0 G1 1 G1 2 G13 G1 4 U01 Iya Iya Tida k Tida k Iya Iya Iya Iya Iya Iya Iya Iya Tida k Iya
Selanjutnya berdasarkan data yang di input oleh user kemudian data diubah kedalam numerik berdasarkan tabel 3 berikut.
Tabel 3. Inputan Pembobotan Data User Keterangan  Nilai Iya 1 Tidak 0
Untuk mendapatkan data yang dibutuhkan agar user memberi  tanggapan terhadap kuesioner yang berisi gejala pada penyakit craniopharyngioma diberikan kepada para profesional. Berikut merupakan data inputan gejala yang dialami user yang telah dilakukan pembobotan seperti tabel 4 berikut.
Tabel 4. Rating Kecocokan Data User Kode User G0 1 G0 2 G0 3 G0 4 G0 5 G0 6 G0 7 G0 8 G0 9 G1 0 G1 1 G1 2 G1 3 G1 4 U01 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1

## 3.4 Penerapan Metode Dempster Shafer
Setelah didapat  data  yang berasal  dari  user yang dibutuhkan berdasarkan gejala-gejala yang dialami  user maka selanjutnya melakukan tahapan perhitungan dengan penerapan metode Dempster-Shafer yang dapat dilihat pada perhitungan sebagai berikut:
1. G01 Sakit kepala yang semakin parah merupakan gejala dari craniopharyngioma (C), bobot 0.6. 𝑀 1 (𝐵𝑒𝑙) = 0.6 𝑀 1 (𝜃) = 1 − 0.6 = 0.4 2. G02
Gangguan penglihatan merupakan gejala dari craniopharyngioma (C), bobot 0.4. 𝑀 2 (𝐵𝑒𝑙) = 0.4 𝑀 2 (𝜃) = 1 − 0.4 = 0.6
Tabel 5. Aturan Kombinasi M 3
M 2 (C)  M 2 ( 𝜽 )
0.4 0.6
M 1 (C) (C) (C) 0.6 0.24 0.36 M 1 ( 𝜽 ) (C) 𝜃 0.4 0.16 0.24

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1354 − 1363 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3554
𝑀 3 (𝐶) = 0.24+0.16+0.36 1−0 = 0.76
𝑀 3 (𝜃) = 0.24 1−0 = 0.24 3. G05 Terlalu sering merasa ingin buang air merupakan gejala dari craniopharyngioma (C), bobot 0.4. 𝑀 4 (𝐵𝑒𝑙) = 0.4 𝑀 4 (𝜃) = 1 − 0.4 = 0,6
Tabel 6. Aturan Kombinasi M 5
M 4 (C)  M 4 ( 𝜽 ) 0,4 0,6 M 3 (C) (C) (C) 0.76 0.304 0.456 M 3 (ø) (C) 𝜃 0.24 0.096 0.144 𝑀 5 (𝐶) = 0.304+0.096+0.456
1−0 = 0.856
𝑀 5 (𝜃) = 0.144 1−0 = 0.144 4. G06 Terlalu sering merasa haus merupakan gejala dari craniopharyngioma (C) dengan nilai bobot 0.4. 𝑀 6 (𝐵𝑒𝑙) = 0.4 𝑀 6 (𝜃) = 1 − 0.4 = 0.6
Tabel 7. Aturan Kombinasi M 7
M 6 (C)  M 6 ( 𝜽 ) 0.4 0.6 M 5 (C) (C) (C) 0.856 0.342 0.514 M 5 (ø) (C) 𝜃 0.144 0.058 0.086 𝑀 7 (𝐶) = 0.342+0.058+0.514
1−0 = 0.914
𝑀 7 (𝜃) = 0.086 1−0 = 0.086 5. G07 Hidrosefalus merupakan gejala dari craniopharyngioma (C) dengan nilai bobot 0.8. 𝑀 8 (𝐵𝑒𝑙) = 0.8 𝑀 8 (𝜃) = 1 − 0.8 = 0.2
Tabel 8. Aturan Kombinasi M 9
M 8 (C)  M 8 ( 𝜽 ) 0.8 0.2 M 7 (C) 0.914 (C) 0.731 (C) 0.183 M 7 (ø) (C) 𝜃 0.086 0.069 0.017
𝑀 9 (𝐶) = 0.731+0.069+0.183 1−0 = 0.983
𝑀 9 (𝜃) = 0.017 1−0 = 0.017
Sampai pada gejala terakhir G10 pada aturan kombinasi M 13 6. G10
Kekurangan hifopisis merupakan gejala dari craniopharyngioma (C), bobot 0.4. 𝑀 12 (𝐵𝑒𝑙) = 0.4 𝑀 12 (𝜃) = 1 − 0.4 = 0.6
Tabel 9. Aturan Kombinasi M 13
M 8 (C)  M 8 ( 𝜽 )
0.4 0.6 M 7 (C) 0.997 (C) 0.399 (C) 0.598 M 7 (ø) (C) 𝜃 0.003 0.001 0.002

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1354 − 1363 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3554
𝑀 13 (𝐶) = 0.399+0.001+0.598 1−0 = 0.998
𝑀 13 (𝜃) = 0.002 1−0 = 0.002
Nilai setiap kombinasi  gejala dengan teknik metode Dempster-Shafer di  dapat  nilai  terbesar yaitu 0.998 atau 99.8% user di diagnosa penyakit craniopharyngioma.

## 3.5 Penerapan Metode Certainty Factor
Pada  bagian  ini  dilakukan  tahapan  perhitungan  dengan  penerapan  metode  Certainty  Factor  dari  data  user  yang sama dapat dilihat sebagai berikut:
1. Kaidah gejala penyakit craniopharyngioma yaitu
If G01 and G02 and G03 and G04 and G05 and G06 and G07 and G08 and G09 and G010 and G11 and G12 and G13 and G14 then craniopharyngioma.
2. Perhitungan premis tunggal
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸 ] 1 = 𝐶𝐹[𝐻] 1 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 1 = 0.6 ∗ 1
= 0,6 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸 ] 2 = 𝐶𝐹[𝐻] 2 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 2 = 0, .4 ∗ 1
= 0.4 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸 ] 3 = 𝐶𝐹[𝐻] 3 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 3 = 0.4 ∗ 0
= 0 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸 ] 4 = 𝐶𝐹[𝐻] 4 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 4 = 0.4 ∗ 0
= 0 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸 ] 5 = 𝐶𝐹[𝐻] 5 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 5 = 0.4 ∗ 1
= 0.4 Sampai perhitungan
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸 ] 14 = 𝐶𝐹[𝐻] 14 ∗ 𝐶𝐹[𝐸] 14 = 0.4 ∗ 0 = 0 3. Perhitungan premis kombinasi. 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1,2 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1 + 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 2 ∗ ( 1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 1 )
= 0.6 + 0.4 ∗ (1 − 0.6)
= 0.6 + 0.4 ∗ 0.4 = 0.76 0𝑙𝑑 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑,3 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑 + 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 3 ∗ ( 1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑 ) = 0.76 + 0 ∗ (1 − 0.76) = 0.76 + 0 ∗ 0.24
= 0.76 0𝑙𝑑2 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑2,4 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑2 + 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 4 ∗ ( 1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑2 ) = 0.76 + 0 ∗ (1 − 0.76) = 0.6 + 0 ∗ 0.24 = 0.76 0𝑙𝑑3 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑3,5 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑3 + 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 5 ∗ ( 1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑3 ) = 0.76 + 0.4 ∗ (1 − 0.76) = 0.76 + 0.4 ∗ 0.24
= 0.856 0𝑙𝑑4 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑4,6 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑4 + 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 6 ∗ ( 1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑4 ) = 0.856 + 0.4 ∗ (1 − 0.856) = 0.856 + 0.4 ∗ 0.144 = 0.914 0𝑙𝑑5
Sampai pada old11,14 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑11,14 = 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑12 + 𝐶𝐹 [𝐻, 𝐸] 14 ∗ ( 1 − 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 0𝑙𝑑12 )
= 0.998 + 0 ∗ (1 − 0.998)
= 0.998 + 0 ∗ 0.002
= 0.998 0𝑙𝑑13

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1354 − 1363 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3554
Nilai setiap kombinasi gejala dengan teknik metode Certainty Factor di dapat nilai terbesar yaitu 0.998 atau 99.8% user di diagnosa penyakit craniopharyngioma.

## 3.6 Penerapan Metode Case-Based Reasoning
Pada bagian ini dilakukan tahapan perhitungan dengan penerapan metode CBR dari  data user yang sama dapat dilihat sebagai berikut:
1. Tahap Retrieve
Pada jenis penyakit craniopharyngioma selanjutnya mencari perbedaan kasus lama dan kasus baru yang bisa dilihat di tabel 10 berikut:
Tabel 10. Tahap Retrieve Pada Jenis Penyakit Craniopharyngioma Kode Gejala Kasus Lama Kode Gejala Kasus Baru G01 Sakit kepala yang semakin parah G01 Sakit kepala yang semakin parah G02 Gangguan penglihatan G02 Gangguan penglihatan G03 Perubahan suasana hati. G05 Terlalu sering merasa ingin buang air kecil G04 Gangguan belajar G06 Terlalu sering merasa haus G05 Terlalu sering merasa ingin buang air kecil G07 Hidrosefalus G06 Terlalu sering merasa haus G08 Tekanan dalam otak meningkat G07 Hidrosefalus G10 Kekurangan hifopisis G08 Tekanan dalam otak meningkat G09 Perubahan mental G10 Kekurangan hifopisis G11 Mual G12 Insomnia
G13 Masalah keseimbangan
G14 Muntah
Dari Tabel 10 dapat dilihat data 7 gejala yang sama seperti data gejala pada kasus lama berdasarkan gejala penyakit craniopharyngioma. Yaitu G01, G02, G05, G06, G07, G08, G10 yang terdapat pada data gejala kasus baru dan juga berada pada gejala kasus lama.
2. Tahap Reuse
Dalam  memperoleh  tingkat  kemiripan  antara  kasus  lama  dan  kasus  baru  maka  akan  dihitung  seperti perhitungan berikut.
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦  = 𝑆1∗𝑊1+𝑆2∗𝑊2+⋯+𝑆𝑛∗𝑊𝑛 𝑊1+𝑤2+⋯+𝑊𝑛
= 1∗0.6+1∗0.4+0∗0.4+1∗0.6+1∗0.4+1∗0.4+1∗0.8+1∗0.8+0∗0.4+1∗0.4+0∗0.6+0∗0.2+0∗0.6+0∗0.8 0.6+0.4+0.4+0.6+0.4+0.4+0.8+0.8+0.4+0.4+0.6+0.2+0.6+0.8 = 3.8 7.4 = 0.514 = 51.4%
Dari perhitungan teknik metode CBR di dapat nilai similarity yaitu 0.514 atau 51,4% di diagnosa penyakit craniopharyngioma.

## 3.7 Analisis Hasil Persentase
Dari  hasil  nilai  persentase  diagnosa  pada  penyakit  craniopharyngioma  yang  diperoleh  dari  ke-3  metode  yang diterapkan maka dapat dilihat pada tabel 11 berikut.
Tabel 11. Hasil Persentase Kode User DS CF CBR U01 99.8%  99.8%  51.4%
Pada tabel 11 diatas dapat dilihat bahwa hasil nilai persentase dari penerapan metode DS dan CF diperoleh hasil persentase yang sama yaitu 99.8% sedangkan dari hasil penerapan metode CBR hanya 51.4% user di diagnosa penyakit craniopharyngioma.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1354 − 1363 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3554
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  pengambilan  keputusan  diagnosa  penyakit craniopharyngioma dapat dicapai melalui penerapan metode khusus dalam sistem pakar. Dari ketiga metode yang telah di terapkan dalam penelitian ini sehingga menghasilkan penelitian diperoleh nilai persentase dari penerapan metode DS dan CF diperoleh hasil persentase yang sama yaitu 99.8% sedangkan dari hasil penerapan metode CBR hanya  51.4%  user  di  diagnosa  penyakit  craniopharyngioma.  Sehingga  dapat  dilhat  metode  CBR  menghasilkan persentase diagnosis paling kecil terhadap penyakit craniopharyngioma.

## REFERENCES
[1] A. F. Q. Haq, “Deteksi tumor otak menggunakan Modification LU-NET berbasis CITRA MRI.” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2022.
[2] W. HELDA, “ASUHAN KEPERAWATAN PADA Tn. S DENGAN DIAGNOSA MEDIS PRE OP TUMOR SEREBRI DI RUANG H1 RSPAL Dr. RAMELAN SURABAYA.” STIKES HANG TUAH SURABAYA, 2022.
[3] A. Metrisiawan, N. Juwita, and I. P. P. Suarjaya, “Manajemen Perioperative pada Pasien Tumor Craniopharygioma,” Maj. Anest. Crit. Care, vol. 41, no. 1, pp. 42–50, 2023.
[4] A.  NOVITA,  “ASUHAN  KEPERAWATAN  PADA  PASIEN  DENGAN  POST OPERASI EKSISI TUMOR  OTAK DIRUANG H1 RSPAL Dr. RAMELAN SURABAYA.” STIKES HANG TUAH SURABAYA, 2022.
[5] I. Sagewa, “Perbandingan Metode Learning Vector Quantization 2.1 (Lvq 2.1) Dan Learning Vector Quantization 3 (Lvq 3) Untuk Klasifikasi Sel Tumor Otak,” Repos. Uin Suska Riau, 2019.
[6] Y.  P.  Pasrun  and  A.  T.  Sumpala,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Kulit  Wajah  Menggunakan  Metode  Dempster Shafer,” J. Sains dan Sist. Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 103–108, 2023.
[7] B.  D.  Meilani,  F. Nuryansyah,  and  R.  Arief,  “Penerapan  Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  pada Penyakit  Ibu  Hamil,”  in  Prosiding  Seminar  Nasional  Teknik  Elektro,  Sistem  Informasi,  dan  Teknik  Informatika (SNESTIK), 2023, vol. 1, no. 1, pp. 416–422.
[8] A. Suprika, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT INFEKSI SALURAN PENCERNAAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR,” J. Teknol. Pint., vol. 3, no. 3, 2023.
[9] S. Novita, H. Aspriyono, and L. Elfianty, “Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Hipertensi Pada Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor,” JUKI J. Komput. dan Inform., vol. 5, no. 1, pp. 43–51, 2023.
[10]  H. Amnur, I. Rahmayuni, and Y. Aldi, “Perbandingan Metode Certainty Factor Dengan Forward Chaining Pada Sistem Pakar Skrining Kehamilan Resiko Tinggi,” JITSI J. Ilm. Teknol. Sist. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 23–27, 2023.
[11]  L. Sitinjak, P. sari Ramadhan, and A. Syahputri, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Pada Anak Metode Dempster Shafer,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 2, no. 1, pp. 49–56, 2023.
[12]  R. Hannum, M. A. P. Siregar, and N. I. Syaputri, “Penerapan metode dempster shafer untuk mendiagnosis penyakit pada tanaman kol,” J. Bayesian J. Ilm. Stat. dan Ekon., vol. 3, no. 1, 2023.
[13]  A. Iskandar, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Parkinson Menerapkan Metode Dempster-Shafer,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 3, pp. 847–854, 2023.
[14]  U. Salamah and R. Ramadhan, “Analisis Perbandingan Metode Dempster Shafer Dan Certainty Factor Dalam Mendeteksi Penyakit Anemia,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics), vol. 6, no. 2, pp. 138–146, 2023.
[15]  S.  Pulungan,  M.  Fakhriza,  and  A.  M.  Harahap,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Kanker Nasofaring  Sejak  Dini Menggunakan Metode Dempster Shafer Berbasis Web,” J. Ilm. Sist. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 2, pp. 59–86, 2023.
[16]  M. Furqan, Y. R. Nasution, and A. N. Siregar, “PENERAPAN SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PERADANGAN PULPA GIGI DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR,” Technol. J. Ilm., vol. 14, no. 2, pp. 152–156, 2023.
[17]  A.  Irawan,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSIS  PENYAKIT  KELAMIN  MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY FACTOR (CF),” J. Teknol. Pint., vol. 3, no. 2, 2023.
[18]  P. A. Suherman and F. Tahel, “Metode Case-Based Reasoning Dalam Diagnosa Penyakit Stunting Pada Balita,” Inf. Syst. Data Sci., vol. 2, no. 1, pp. 90–97, 2023.
[19]  E. Sutanty and D. K. Astuti, “Kombinasi Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning Pada Sistem Pakar Deteksi Awal  Covid-19:  Combination  of  Case-Based  Reasoning  and  Rule-Based  Reasoning  in  Expert  Systems  For  Early Detection of Covid-19,” Decod. J. Pendidik. Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 94–105, 2023.
[20]  R.  A.  Pamungkas  and  L.  D.  Farida,  “Implementasi  dempster  shafer  untuk  deteksi  dini  gizi  buruk  pada  balita,”  J. Pseudocode, vol. 10, no. 1, pp. 21–29, 2023.
[21]  T.  Lerisa,  B.  Sembiring,  A.  Alhafiz,  and  T.  Syahputra,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Radang  Usus  Pada  Pencernaan Manusia Dengan Metode Dempster Shafer,” J. Sist. Inf. TGD, vol. 2, no. 3, pp. 443–451, 2023.
[22]  A.  H.  Nasyuha,  Y.  Syahra,  M.  I.  Perangin-angin,  and  D.  R.  Habibie,  “Sistem  Pakar  Dalam  Mendiagnosis  Penyakit Leishmaniasis  Menerapkan  Metode  Case-Based  Reasoning  (  CBR  ),”  J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA,  vol.  7,  no. April, pp. 747–755, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.6057.
[23]  A. Wijayanti, F. N. Arifah, D. E. Putri, M. D. Satriyanto, and S. Sallu, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis dengan mengimplementasikan Metode Case Based Reasoning,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 3, p. 570−577, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i3.3409.
[24]  N.  Sigani,  B.  A.  Masse,  and  N.  Nurdin,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Manusia  Menggunakan Metode  Fuzzy  Logic,”  J.  Elektron.  Sist.  Inf.  dan  …,  vol.  2,  no.  10,  pp.  1–14,  2022,  [Online].  Available: http://www.jesik.web.id/index.php/jesik/article/view/94%0Ahttp://www.jesik.web.id/index.php/jesik/article/download/ 94/69
[25]  S. Andi, “Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Certainty Factor,” IT J., vol. 4, no. 2, pp. 2252–746X, 2011.
[26]  A. Yolla and K. Puspita, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Pada Hati Menggunakan Metode Certainty Factor (CF) Berbasis Web,” Inf. Syst. Data Sci., vol. 2, no. 1, pp. 98–107, 2023.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1354 − 1363 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3554
[27]  E. P. Dewi, M. Zunaidi, and F. Sonata, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Abses Periodontal (Gusi Bernanah) Menggunakan Dempster Shafer,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 2, no. 2, pp. 219–228, 2023.
[28]  M. Z. RAZAK, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DIFTERI PADA ANAK MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER-SHAFER.” UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU, 2023.
[29]  D. Y. Niska, F. H. Harahap, N. A. Fitria, G. P. P. Sirait, and Y. T. P. Purba, “Sistem Pakar Deteksi Gangguan Kesehatan Akibat Tekanan Suhu Terhadap Tubuh Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 6, no. 1, pp. 34–41, 2023.
[30]  R. M. Ndang and B. Imran, “RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA TANAMAN CABAI DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR,” J. Kecerdasan Buatan dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 11–19, 2023.
[31]  Safri, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kraniofaringioma Dengan Menggunakan Metode Hybrid Case Based,” J. Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 7, no. 1, pp. 51–57, 2019.
[32]  D.  Yulianto,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  THT  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer.”  University  of Muhammadiyah Malang, 2019.
[33]  R.  Ardiansyah,  F.  Fauziah,  and  A.  Ningsih,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Awal  Penyakit  Lambung  Menggunakan Metode Dempster-Shafer Berbasis Web,” J. Ilm. Teknol. Dan Rekayasa, vol. 24, no. 3, pp. 182–196, 2020.
[34]  Y. Wiguna, F. Taufik, and A. H. Nasyuha, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Batu Karang Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 5, no. 1, pp. 66–75, 2022.
[35]  C. Nas, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakt Tiroid Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Teknol. Dan Open Source, vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2019.
[36]  A. M. Buna and C. Y. Gobel, “Penerapan Metode Certainty Factor untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Degeneratif,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 10, no. 2, pp. 627–632, 2023.
[37]  S. F. Dianti, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Hipotermia Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sist. Cerdas, vol. 6, no. 1, pp. 54–64, 2023.
[38]  N. S. Rahayu, J. Prayudha, and D. Suherdi, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Appendicitis Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 2, no. 3, pp. 345–354, 2023.
[39]  S. R. Maulana, L. Affandi, and M. Haniah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” J. Inform. Polinema, vol. 9, no. 2, pp. 193–200, 2023.
[40]  D.  T.  Gunawan  and  W.  Hadikurniawati,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Sapi  Menggunakan  Metode  Case  Based Reasoning (CBR),” J. Tek. Inform. UNIKA St. Thomas, pp. 9–18, 2023.
[41]  M.  F.  Roji  and  M.  Alamsyah,  “SYSTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  DIAGNOSA  PENYAKIT  LAMBUNG MENGGUNAKAN METODE CBR,” SPIRIT, vol. 15, no. 1, 2023.