## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146

## Analisis Perbandingan Dempster Shafer dan Case Base Reasoning Dalam Diagnosis Penyakit Mastocytosis Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial

## Ervin Lamhot Tua Sitinjak
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email : ervinsitinjak8@gmail.com
Abstrak- Penyakit  merupakan  tantangan  utama  dalam  dunia  medis.  Diagnosis  yang  tepat  dan  akurat  menjadi  kunci  penting  dalam penanganan  penyakit,  termasuk  dalam  kasus  penyakit  mastositosis.  Mastositosis  adalah  kelainan  proliferasi  mastosit  yang  dapat mempengaruhi  berbagai  sistem  organ  dalam  tubuh  manusia.  Ada  berbagai  variasi  mastositosis,  tetapi  umumnya  dapat  dikategorikan menjadi  dua  jenis  utama:  mastositosis  kulit,  yang  terutama  mempengaruhi  kulit  dan  merupakan  bentuk  yang  paling  umum,  dan mastositosis sistemik, yang merupakan bentuk yang lebih parah yang melibatkan penumpukan sel mast di organ dan jaringan di seluruh tubuh,  bukan  hanya  kulit.    Merencanakan  pengobatan  yang  berhasil  dan  memberikan  pandangan  positif  bagi  pasien  sangat  bergantung pada  diagnosis  yang  akurat  dan  cepat  terhadap  mastositosis.  Studi  ini  menggunakan  strategi  perbandingan  eksponensial  untuk membandingkan  teknik  Dempster-Shafer  (DS)  dan  Case  Based  Reasoning  (CBR)  dalam  mendeteksi  mastositosis.  Teknik  Dempster- Shafer  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  mengumpulkan  dan  mengevaluasi  data  dari  berbagai  sumber  yang  ambigu  dan  tidak memadai. Metode ini menggunakan teori variabilitas  massa untuk  mewakili  ketidakpastian dalam diagnosis penyakit. Sebaliknya,  Case Based Reasoning adalah pendekatan yang mengandalkan pengalaman masa lalu dan memanfaatkan pengetahuan yang ada berupa kasus yang  ditemui  sebelumnya  untuk  membuat  diagnosis.    Dalam  penelitian  ini,  perbandingan  eksponensial  digunakan  untuk  memberikan bobot yang lebih besar pada beberapa atribut yang dianggap lebih penting dalam proses diagnosis. Metode perbandingan eksponensial ini memungkinkan  penentuan  bobot  atribut  secara  lebih  fleksibel,  sehingga  memungkinkan  pemodelan  yang  lebih  akurat  dari  gejala  dan faktor-faktor  terkait  dalam  mastositosis.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menggunakan  pendekatan  perbandingan  eksponensial  untuk mengembangkan,  menganalisis,  dan  membandingkan  kedua  strategi  dalam  mendeteksi  mastocytosis.  Dengan  tingkat  terendah  untuk cutaneous mastocytosis dan persentase tertinggi untuk systemic mastocytosis, temuan penelitian menunjukkan bahwa kedua pendekatan menghasilkan  hasil  yang  sebanding.  Pendekatan  Dempster-Shafer  terbukti  lebih  akurat  dalam  diagnosis  mastocytosis  saat membandingkan perhitungan dari kedua metode ini dengan metode perbandingan eksponensial.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Dempster Shafer; Case Based Reasoning; Perbandingan Eksponensial; Mastocytosis
Abstract- Diseases pose a major challenge in the medical world. Accurate and precise diagnosis is a crucial key in disease management, including the case of mastocytosis. Mastocytosis is a disorder characterized by the proliferation of mast cells that can affect various organ systems  in  the  human  body.  There  are  various  variations  of  mastocytosis,  but  they  can  generally  be  categorized  into  two  main  types: cutaneous  mastocytosis,  which  primarily  affects  the  skin  and  is  the  most  common  form,  and  systemic  mastocytosis,  which  is  a  more severe form involving the accumulation of mast cells in organs and tissues throughout the body, not just the skin. Planning a successful course of therapy and providing a positive outlook for patients heavily relies on an accurate and timely diagnosis of mastocytosis. This study utilizes an exponential comparison strategy to compare and contrast the Dempster-Shafer (DS) and Case Based Reasoning (CBR) techniques in detecting mastocytosis. The Dempster-Shafer technique is employed in this study to gather and evaluate data from various ambiguous and inadequate sources. This method utilizes the theory of mass variability to represent uncertainty in disease diagnosis. On the  other  hand,  Case  Based  Reasoning  is  an  approach  that  relies  on  past  experiences  and  utilizes  existing  knowledge  in  the  form  of previously  encountered  cases  to  make  diagnoses.  In  this  study,  exponential  comparison  is  used  to  assign  greater  weight  to  certain attributes  considered  more  important  in  the  diagnosis  process.  This  exponential  comparison  method  allows  for  more  flexible  attribute weighting,  enabling  more  accurate  modeling  of  symptoms  and  related  factors  in  mastocytosis.  The  aim  of  this  research  is  to  use  the exponential  comparison  approach  to  develop,  analyze,  and  compare  both  strategies  in  detecting  mastocytosis.  With  the  lowest  rate  for cutaneous  mastocytosis  and  the highest  percentage  for  systemic  mastocytosis,  the  research  findings  indicate  that both  approaches yield comparable  results.  The  Dempster-Shafer  approach  has  proven  to  be  more  accurate  in  mastocytosis  diagnosis  when  comparing  the calculations of these two methods with the exponential comparison method.
Keywords: Expert System; Dempster Shafer; Case Based Reasoning; Exponential Comparison; Mastocytosis

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  merupakan  tantangan  utama  dalam  dunia  medis.  Diagnosis  yang  tepat  dan  akurat  menjadi  kunci  penting  dalam penanganan penyakit, termasuk dalam kasus penyakit  mastositosis.  Mastositosis adalah  kelainan proliferasi  mastosit  yang dapat mempengaruhi berbagai sistem organ dalam tubuh manusia. Pentingnya diagnosis yang akurat dan tepat waktu dalam mastositosis merupakan faktor penting dalam merencanakan pengobatan yang efektif dan memberikan prognosis yang baik bagi pasien.
Dalam beberapa dekade terakhir, banyak metode dan teknik yang dikembangkan untuk membantu dalam diagnosis penyakit,  termasuk  mastositosis.  Dalam  penelitian  ini,  kita  akan  berfokus  pada  analisis  perbandingan  antara  dua  metode: Dempster-Shafer (DS)  dan Case  Base  Reasoning (CBR)  dalam  diagnosis  penyakit  mastositosis.  Metode  Dempster-Shafer adalah sebuah pendekatan yang didasarkan pada teori keragaman massa, yang memungkinkan penggabungan dan penilaian

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146
informasi  yang  tidak  pasti  dan  tidak  lengkap  dari  berbagai  sumber.  Metode  ini  menawarkan  cara  untuk  menangani ketidakpastian  dalam  diagnosis  penyakit  dengan  memberikan  bobot  pada  berbagai  kemungkinan  diagnosa  berdasarkan bukti-bukti  yang  diperoleh.  Metode  Dempster-Shafer  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  bidang kesehatan,  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  di  bawah  ketidakpastian.  Di  sisi  lain,  Case  Base  Reasoning adalah metode yang berbasis pada pengalaman. Metode ini menggunakan pengetahuan yang telah ada dalam bentuk kasus- kasus  yang  telah  terjadi  sebelumnya  untuk  membuat  diagnosis(Faisal,  2019).  Dalam  Case  Base  Reasoning,  kasus-kasus yang mirip dengan kasus yang sedang dianalisis ditemukan dalam basis pengetahuan, dan diagnosis yang sesuai diberikan berdasarkan pengalaman dari kasus-kasus sebelumnya.
Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan  analisis  perbandingan  antara  metode  Dempster-Shafer  dan  Case  Base Reasoning  dalam  konteks  diagnosis  penyakit  mastositosis.  Analisis  perbandingan  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing  metode  dalam  memberikan  diagnosis  yang  akurat  dan  efektif  dalam  kasus mastositosis. Selain itu, penelitian ini akan menggunakan metode perbandingan eksponensial untuk memberikan bobot yang lebih besar pada beberapa atribut yang dianggap lebih penting dalam proses diagnosis mastositosis. Metode perbandingan eksponensial memungkinkan penentuan bobot atribut secara lebih fleksibel, sehingga memungkinkan pemodelan yang lebih akurat dari gejala dan faktor-faktor terkait dalam mastositosis.
Mastocytosis adalah kelainan langka yang melibatkan pertumbuhan dan penumpukan sel mastosit dalam tubuh. Sel mastosit  adalah  jenis  sel  darah  putih  yang  terlibat  dalam  respons  alergi  dan  perlindungan  tubuh  terhadap  infeksi. Mastositosis terjadi ketika sel-sel mastosit mengalami proliferasi (peningkatan jumlah) yang tidak normal dan menumpuk di berbagai  jaringan  tubuh,  termasuk  kulit,  sumsum  tulang,  sistem  pencernaan,  hati,  limpa,  dan  organ  lainnya(Horny  et  al., 2020)(Konrad  et  al.,  2009).  Diagnosis  yang  tepat  memerlukan  pemahaman  yang  baik  tentang  gejala-gejala  klinis,  serta pengetahuan tentang hasil tes laboratorium dan metode diagnostik lainnya. Oleh karena itu, penting untuk membandingkan dan  menganalisis  metode  diagnosis  yang  berbeda  untuk  mastositosis,  dengan  harapan  dapat  memperbaiki  keakuratan  dan efektivitas  dalam  diagnosis  penyakit  ini.  Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  baik tentang  perbandingan  antara  metode  Dempster-Shafer  dan  Case  Base  Reasoning  dalam  diagnosis  penyakit  mastositosis. Hasil  dari  analisis  perbandingan  ini  akan  memberikan  informasi  yang  berharga  bagi  praktisi  medis  dan  profesional kesehatan  dalam  memilih  metode  yang  paling  sesuai  untuk  diagnosis  mastositosis,  yang  pada  gilirannya  dapat meningkatkan perawatan dan pengobatan yang diberikan kepada pasien mastositosis.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  data  dari  pasien  mastositosis  dan  mengimplementasikan  kedua  metode  dalam diagnosis penyakit. Hasil analisis perbandingan akan dievaluasi berdasarkan tingkat keakuratan, kehandalan, dan efektivitas masing-masing  metode.  Pada  akhir  penelitian  ini,  diharapkan  akan  tercapai  pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai keunggulan  dan  kelemahan  dari  setiap  metode,  serta  implikasinya  dalam  diagnosis  mastositosis.  Dengan  demikian, penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi penting dalam pengembangan metode diagnosis yang lebih unggul untuk mastositosis, yang mampu memberikan manfaat yang signifikan bagi pasien dan praktisi medis dalam penanganan penyakit ini.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  mengkaji  kecocokan  metode  yang  dapat  menjadi  referensi  dalam  penelitian ini.  Salah  satunya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chairun  Nas  pada  tahun  2019 dengan  judul  "Diagnosa  Penyakit Tiroid Menggunakan Metode Dempster Shafer". Penelitian ini menggunakan empat jenis data penyakit tiroid dan 26 gejala penyakit yang terkait. Dalam penelitian tersebut, metode Dempster Shafer diuji dan menghasilkan diagnosis penyakit tiroid dengan  tingkat  keyakinan  sebesar  97,6(Nas,  2019).  Dengan  demikian,  metode  ini  menunjukkan  tingkat  kepastian  yang tinggi  dalam  mendiagnosis  penyakit  tersebut.  Penelitian  terbaru  yang  dilakukan  oleh  Dona  dkk  pada  tahun  2021  berjudul "Mendiagnosa Penyakit Jantung dengan Metode Case Based Reasoning (CBR)" juga mengeksplorasi hal serupa. Penelitian ini menggunakan lima jenis data penyakit jantung dan 19 jenis gejala terkait. Hasil perhitungan menggunakan metode CBR dalam  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  kasus  baru  dapat  diklasifikasikan  sebagai  gejala  Aritmia  dengan  tingkat kesamaan (similarity) sebesar 100%(Dona et al., 2021). Dengan demikian, melalui perhitungan menggunakan metode CBR, ditemukan  bahwa  metode  tersebut  memiliki  tingkat  kepastian  yang  tinggi  dalam  membandingkan  kasus  lama  dan  kasus baru.  Sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Desi  Andreswari  dkk  pada  tahun  2022  membandingkan  metode  CBR  dan Certainty  Factor  dalam  mendiagnosis  hama  pengganggu  dan  penyakit  pada  tanaman  padi.  Hasil  pengujian  efektivitas menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa metode CBR lebih superior daripada metode Certainty Factor. Akurasi metode  CBR  tercatat  sebesar  89,40%,  sedangkan  metode  Certainty  Factor  mencapai  83,48%(Andreswari  et  al.,  2022). Pendekatan  Certainty  Factor  dan  Teorema  Bayes  dibandingkan  dalam  penelitian  oleh  Zaimah  et  al.  pada  tahun  2021  saat mendiagnosis  kandidiasis  menggunakan  metode  perbandingan  eksponensial.  Dalam  rangka  mengidentifikasi  kandidiasis pada manusia, studi ini bertujuan untuk menerapkan, mengevaluasi, dan membandingkan kedua metodologi tersebut, serta membandingkan  hasilnya  dengan  metode  perbandingan  eksponensial.  Menurut  temuan  penelitian  ini,  Certainty  Factor, salah  satu  dari  kedua  pendekatan  yang  diteliti,  menghasilkan  hasil  yang  lebih  akurat  untuk  mendiagnosis kandidiasis(Panjaitan  et  al.,  2021).  Perbandingan  Metode  CBR  dan  Dempster-Shafer  dalam  Sistem  Pakar  Terintegrasi Layanan Kesehatan" adalah judul dari studi berikut yang akan dilakukan oleh Istiadi et al. pada tahun 2021. Metode CBR dan  Dempster-Shafer  akan  dibandingkan  dalam  studi  ini  dalam  kerangka  sistem  pakar  yang  terhubung  dengan  layanan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146
kesehatan.  Berdasarkan  perhitungan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  metode  Dempster-Shafer  menunjukkan  tingkat akurasi  tertinggi  sebesar  88,57%(Istiadi  et  al.,  2021).  Namun,  penelitian  ini  juga  memiliki  kekurangan  yaitu  pengambilan keputusan didasarkan pada preferensi penilaian kualitatif, yang menghasilkan ketidakpastian dalam pengambilan keputusan.
Penelitian  ini  akan  membandingkan  metode  Dempster  Shafer  dan  Case  Based  Reasoning  untuk  mendiagnosa mastocytosis  guna  mengkaji  konstruksi  sistem  pakar.  Kedua  metode  tersebut  akan  diuraikan  secara  komprehensif  dalam konteks  yang sama dan dengan  menggunakan sampel penelitian  yang sebanding. Selain itu, hasil dari kedua  metode akan dibandingkan secara menyeluruh untuk menentukan metode mana yang lebih superior dan lebih ideal untuk dikembangkan sebagai solusi dalam menghadapi tantangan serupa oleh peneliti di masa depan.
Peneliti masa depan akan mendapat manfaat dari wawasan segar penelitian ini tentang metode terbaik untuk diambil dalam situasi seperti ini. Peneliti masa depan akan dapat menggunakan cara yang paling tepat untuk mendiagnosis penyakit dan menggunakan informasi ini untuk membuat program sistem yang dapat membantu masyarakat umum.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Studi  ini  menawarkan  kerangka  kerja  untuk  menunjukkan  prosedur  yang  digunakan  dalam  rangka  mencapai  tujuan penelitian. Prosedur penelitian ditampilkan dalam Gambar 1 untuk kejelasan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Tahap  ini  melibatkan  pemilihan  area  studi  yang  akan  ditinjau,  identifikasi  masalah  atau  kesenjangan,  dan  pembuatan pertanyaan penelitian.
b. Pengumpulan Data
Dengan menggunakan teknik dan alat yang telah diidentifikasi selama studi, pengumpulan data dilakukan pada langkah ini.
c. Studi Literatur
Untuk  mengumpulkan pengetahuan  tentang  hipotesis atau temuan sebelumnya  yang dapat  membantu penelitian  Anda, tinjauan literatur yang relevan dengan masalah penelitian dilakukan pada tahap ini.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Masalah  diselidiki  dan  hasilnya  dianalisis  pada  langkah  keempat,  yang  menggunakan  pendekatan  yang  telah  dipilih. Metode  Dempster  Shafer  dan  dan  metode  Case  Based  Reasoning  adalah  alat  analisis  yang  digunakan  dalam penyelidikan ini.
e. Perbandingan Metode
Setelah mendapatkan hasil dari kedua metode tersebut, selanjutnya dilakukan perbandingan dengan menggunakan teori perbandingan eksponensial.
f. Laporan Penelitian
Tahap terakhir adalah menyusun laporan penelitian. Setelah penelitian selesai dilakukan dan hasilnya telah dipilih, tahap ini akan selesai

## 2.2 Sistem Pakar
Sebuah  perangkat  lunak  komputer  yang  dikenal  sebagai  sistem  pakar  dikembangkan  untuk  mensimulasikan  kemampuan seorang  ahli  dalam  menyelesaikan  masalah-masalah  sulit  dalam  suatu  sektor  tertentu.  Sistem  pakar  seringkali  mengambil

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146
manfaat dari pengetahuan dan pengalaman para profesional manusia dalam bidang yang relevan. Sistem pakar menganalisis data  dan  informasi  yang  diberikan  menggunakan  teknik  kecerdasan  buatan  seperti  logika,  inferensi,  pemrosesan  bahasa alami,  dan  pembelajaran  mesin,  lalu  memberikan  rekomendasi  atau  respons  berdasarkan  pemahaman  mereka(Hayadi, 2018)(Hardianto & Kusuma, 2019).
Dalam konteks teknologi informasi, sistem pakar adalah perangkat lunak  komputer yang meniru teknik pemecahan masalah  seorang  ahli.  Sistem  pakar  lebih  baik  dalam  mensimulasikan  situasi  dunia  nyata  daripada  simulasi,  yang  hanya mengumpulkan  data  yang  relevan  dengan  suatu  bidang  tertentu.  Berbagai  bidang,  termasuk  manufaktur,  hukum, kedokteran,  dan  sistem  hukum,  dapat  mendapatkan  manfaat  dari  penggunaan  sistem  pakar.  Sebagai  contoh,  sistem  pakar medis dapat membantu para klinisi dalam membuat diagnosis dengan mempertimbangkan gejala pasien, riwayat medis, dan hasil  tes  laboratorium.  Sementara  itu,  sistem  pakar  manufaktur  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan  mengatasi masalah pada mesin produksi(Supiandi & Chandradimuka, 2018)(Pratama et al., 2021).

## 2.3 Metode Dempster Shafer
Keyakinan dan masuk akal adalah dua nilai yang digunakan dalam teknik Dempster Shafer. Kedua pengukuran ini memiliki rentang  nilai  0  hingga  1.  Tingkat  kepercayaan  pada  data  yang  digunakan  untuk  menghitung  kumpulan  hipotesis  disebut sebagai  kepercayaan.  Keyakinan  yang  tinggi  terhadap  bukti  ditunjukkan  dengan  tingkat  kepercayaan  1,  sedangkan keyakinan  yang  lemah  terhadap  bukti  ditunjukkan  dengan  nilai  0.  Kebenaran  (Plausibility)  adalah  parameter  yang menentukan  tingkat  keraguan  yang  akan  menyebabkan  seseorang  memiliki  lebih  sedikit  keyakinan  dalam  suatu argumen(Aldo,  2020)(Kirman  et  al.,  2019).  Dikarenakan  Bel  (X)  memiliki  nilai  1,  maka  Pls  (X)  akan  memiliki  nilai  0. Fungsi  kepercayaan  (belief)  dihitung  sesuai  dengan  persamaan  (1),  sementara  fungsi  kebenaran  (plausibility)  dihitung sesuai dengan persamaan (2).
( )   ∑ ( ) (1) ( )          ( ) (2) Dimana: X = Penyakit yang menunjukkan gejala 1 Y = Penyakit yang menunjukkan gejala 2
Bel (X)  = Belief (X) adalah representasi nilai kepercayaan atau kepastian terhadap adanya penyakit X yang menunjukkan gejala 1.
Pls (X)  = Plausibility (X) adalah representasi nilai ketidakyakinan atau ketidakpastian terhadap adanya penyakit X yang menunjukkan gejala 1.
m 1 (X)  = Mass function atau fungsi massa adalah ukuran kepercayaan terhadap evidence (X).
Lingkungan  dalam  teori  Dempster-Shafer  adalah  kumpulan  dari  semua  tanggapan  atau  hipotesis  potensial.  Ada beberapa elemen dalam  lingkungan ini  yang  mendukung beberapa kemungkinan balasan, tetapi hanya  satu elemen di sini yang sesuai dengan respons yang dimaksud.
Teori Dempster-Shafer menggunakan fungsi massa (m) sebagai ukuran tingkat kepastian di sekitar suatu gejala. Jika X dan Y adalah himpunan bagian dari dan m1 dan m2 masing-masing adalah fungsi kerapatan dari X dan Y, maka m3 dapat dihasilkan sebagai fungsi gabungan dari m1 dan m2, seperti ditunjukkan dalam persamaan 3(Nas, 2019).
( ) ∑ ( )   ( ) ∑ ( )   ( ) (3) Dimana:
m1 (X) = Mass  function atau tingkat  kepercayaan dari evidence (X), dimana X adalah penyakit yang mengalami Gejala 1
m2 (Y) = Mass  function atau tingkat  kepercayaan dari evidence (Y), dimana Y adalah penyakit yang mengalami gejala 2
m3 (Z) = Mass function dari evidence (Z), dimana Z adalah nilai dentitas baru hasil irisan dari m1 (X) dan m2 (Y) dibagi dengan 1 dikurangi irisan kosong ( ) dari m1 (X) dan m2 (Y)

## 2.4 Metode Case Based Reasoning
Case  Based  Reasoning  CBR  adalah  metode  kecerdasan  buatan  yang  menggabungkan  pengetahuan  dan  pengalaman  dari situasi sebelumnya untuk memberikan solusi terhadap masalah. Dalam penalaran berbasis kasus, masalah saat ini ditangani dengan mencari masalah yang setara atau serupa dalam basis data kasus, setelah itu solusi untuk masalah tersebut diterima dan  dimodifikasi  sesuai  kebutuhan.  Dalam  contoh  ini,  kasus-kasus  dasar  terdiri  dari  memilih  situasi  yang  dapat dibandingkan dan menerapkan solusi yang sesuai.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146
Case  Based  Reasoning  (CBR)  dan  sistem  pakar  berbasis  pengetahuan  lainnya  menggunakan  teknik  representasi pengetahuan. Case-Based Reasoning merupakan metode untuk pemecahan masalah yang melibatkan pemeriksaan tren atau contoh  dari  masa  lalu(Muzid,  2008).  Dari  sini  terlihat  bahwa  pendekatan  diagnostik  untuk  case-based  reasoning membandingkan  dan  kontras  antara  kasus-kasus  baru  dan  lama.  Untuk  mendapatkan  hasil  terbaik,  penting  untuk memastikan  bahwa  basis  kasus  diperbarui  secara  teratur  dan  memiliki  informasi  terbaru  dalam  semua  implementasi  Case Based Reasoning.
Dalam  menggunakan  metode  pemikiran  berbasis  kasus,  terdapat  empat  langkah  yang  terdiri  dari  langkah-langkah berikut(Kusuma & Chairani, 2014): a. Retrieve
Mencari studi kasus yang relevan dari basis data kasus untuk digunakan sebagai panduan dalam memecahkan kesulitan saat ini. Pada tahap ini, pencarian kasus per kasus dilakukan baik secara manual maupun melalui sistem komputer. b. Reuse
Untuk  mengidentifikasi  solusi  yang  mengatasi  masalah  saat  ini,  gunakan  kasus-kasus  yang  relevan.  Tahap  ini melibatkan meninjau situasi sebelumnya, memilih jawaban terbaik, dan memodifikasinya sesuai kebutuhan.
c. Revise
Memeriksa solusi akhir dan, jika perlu, melakukan perbaikan. Pada tahap ini, solusi yang ditawarkan dievaluasi, dan jika diperlukan, perubahan dilakukan untuk memperbaikinya.
d. Retain
Dalam  basis  kasus,  simpan  kasus-kasus  baru  dan  solusi  yang  mereka  berikan  untuk  digunakan  nanti.  Pada  tahap  ini, kasus-kasus baru yang berhasil dan solusi yang berhasil disimpan dalam basis kasus untuk digunakan di kemudian hari.
Gambar 2. Tahapan Case - Based Reasoning
Siklus  berkelanjutan  dari  penalaran  berbasis  kasus  terdiri  dari  langkah-langkah  yang  telah  disebutkan  sebelumnya. Setelah  siklus  selesai,  basis  kasus  dapat  diperbarui  dengan  kasus-kasus  baru  dan  solusi-solusi  baru,  menjaga  agar  tetap terkini dan memungkinkan hasil tangkapan kasus yang lebih akurat. Selain itu, perlu diingat bahwa efektivitas CBR sangat bergantung pada kualitas dasar kasus yang digunakan, oleh karena itu perlu memperhatikan kualitas dan volume data yang disimpan dalam basis kasus.
Selama proses pengambilan kasus lama, akan dihitung derajat kesamaan struktural antara item dalam kasus baru dan yang dalam kasus yang telah disimpan sebelumnya. Fungsi kesamaan digunakan untuk membandingkan kasus-kasus yang telah  disimpan  dalam  basis  kasus  dengan  instansi  baru  untuk  mendeteksi  kesamaan  atau  perbedaan(Muzid,  2008).  Nilai kesamaan dihitung menggunakan rumus di bawah ini :
(4)
Dimana : S  = Similarity (nilai kesamaan) yaitu 1 menunjukkan kesamaan dan 0 menunjukkan kebalikannya W  = Weight adalah bobot yang diberikan

## 2.5 Metode Perbandingan Eksponensial
Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam Choice  Support  System (DSS)  untuk  mengurutkan  prioritas  pilihan  alternatif menurut  kriteria  yang  berbeda  adalah  metode  perbandingan  eksponensial  (MPE).  MPE unggul  dalam  mengevaluasi  skala ordinal  seperti  "sangat  baik",  "baik",  "buruk",  dan  "sangat  buruk".  Hasil  menggunakan  MPE  seringkali  lebih  dapat diandalkan  daripada  hasil  dari  pendekatan  Bayes.  Manfaat  MPE  adalah  mengurangi  kemungkinan  bias  dalam  analisis.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146
Urutan prioritas alternatif penilaian yang lebih jelas dan lebih konkret dihasilkan ketika signifikansi skor yang menunjukkan urutan priorita s meningkat secara eksponensial(Panjaitan et al., 2021)(Ningsih et al., 2022).
Rumus  yang  digunakan  dalam  metode  perbandingan  eksponensial  untuk  menghitung  skor  setiap  alternatif  adalah sebagai berikut:
(   )   ∑ (5)
Dimana: TNi = Total nilai alternatif ke-i RKij  = Derajat kepentingan relatif kriteria ke-j pada pilihan keputusan i TKKj  = Derajat kepentingan kriteria keputusan ke-j; TKKj>0; bulat n = Jumlah pilihan keputusan m = Jumlah kriteria keputusan
Metode perbandingan eksponensial memiliki prosedur dalam pengerjaannya, yaitu: a. Menetapkan alternatif.
b. Memberikan standar atau perbandingan.
c. Hitung  bobot  relatif  setiap  kriteria  dalam  bentuk  persentase  Hitung  bobot  relatif  setiap  kriteria  dalam  bentuk persentase Hitung bobot relatif setiap kriteria dalam bentuk persentase.
d. Evaluasi setiap kemungkinan tindakan.
e. Tentukan skor atau nilai keseluruhan dari setiap opsi.
f. Menetapkan prioritas keputusan.

## 2.6 Penyakit Mastocytosis
Mastocytosis adalah kelainan langka yang melibatkan pertumbuhan dan penumpukan sel mastosit dalam tubuh. Sel mastosit adalah jenis sel darah putih yang terlibat dalam respons alergi dan perlindungan tubuh terhadap infeksi. Mastositosis terjadi ketika sel-sel mastosit mengalami proliferasi (peningkatan jumlah) yang tidak normal dan menumpuk di berbagai jaringan tubuh, termasuk kulit, sumsum tulang, sistem pencernaan, hati, limpa, dan organ lainnya(Horny et al., 2020)(Konrad et al., 2009).  Mastositosis  dapat  terjadi  pada  anak-anak  maupun  orang  dewasa.  Mastocytosis  dapat  dibagi  menjadi  dua  jenis utama(Pardanani, 2019)(Fiatiningsih et al., 2015):
a. Cutaneous Mastocytosis (Mastositosis Kulit): merupakan bentuk yang paling umum dari mastocytosis dan terbatas pada kulit.  Jenis-jenis  cutaneous  mastocytosis  meliputi  urtikaria  pigmentosa  (bintik-bintik  merah  muda  atau  coklat  pada kulit), telangiectasia macularis eruptiva perstans (bintik-bintik kecil merah pada kulit), dan mastocytoma tunggal.
b. Systemic  Mastocytosis  (Mastositosis  Sistemik):  merupakan  bentuk  mastocytosis  yang  lebih  serius  dan  melibatkan penumpukan  sel  mastosit  di  organ  dan  jaringan  tubuh  lainnya  selain  kulit.  Jenis-jenis  systemic  mastocytosis  meliputi indolent  systemic  mastocytosis,  aggressive  systemic  mastocytosis,  systemic  mastocytosis  with  associated  hematologic neoplasm, dan mast cell leukemia.
Gejala mastocytosis bervariasi tergantung pada jenis dan tingkat keparahan penyakit, namun beberapa gejala umum yang  dapat  terjadi  meliputi  ruam  kulit,  gatal-gatal,  flushing  (kulit  memerah),  pembengkakan,  nyeri  perut,  diare,  mual, muntah, pusing, dan nyeri tulang. Diagnosis mastocytosis biasanya melibatkan pemeriksaan fisik, riwayat medis, tes darah, biopsi  kulit,  dan  pemeriksaan  jaringan.  Pengobatan  mastocytosis  ditujukan  untuk  mengendalikan  gejala  dan  mencegah komplikasi.  Ini  dapat  meliputi  penggunaan  obat  antihistamin,  penghambat  pelepasan  histamin,  obat  kortikosteroid,  dan terapi lainnya yang ditentukan oleh dokter berdasarkan jenis dan tingkat keparahan penyakit.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  temuan  dan  deskripsi  metodologi  pengujian  digunakan  untuk  menentukan  apakah  Dempster  Shafer dan  Case  Based  Reasoning  dapat  memberikan  hasil  diagnosis  mastositosis,  dan  kemudian  pendekatan  mana  yang  lebih akurat dalam memberikan jawaban terbaik. Perhitungan dilakukan dengan pertama-tama memeriksa basis pengetahuan saat ini, yang terdiri dari fakta pengetahuan ahli yang berlaku secara sama untuk kedua pendekatan, dan kemudian menggunakan masing-masing  rumus  yang  ada  untuk  melakukan  perhitungan.  Pendekatan  perbandingan  eksponensial  dapat  digunakan untuk mengevaluasi dan membandingkan hasil kedua pendekatan tersebut.

## 3.1 Analisa Penyakit Mastocytosis
Penting untuk mengetahui jenis atau tipe penyakit yang menyebabkan mastositosis sebelum menentukan jenis mastositosis yang  dialami  seseorang.  Selama  tahap  ini,  informasi  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber,  termasuk  spesialis,  buku,  jurnal, dan  sumber  lainnya.  Informasi  yang  terkumpul  relevan  untuk  mengidentifikasi  gejala-gejala  mastositosis.  Mastositosis memiliki berbagai bentuk, meskipun secara umum dapat dibagi menjadi dua kelompok, seperti yang terlihat dalam tabel 1.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146
Tabel 1. Jenis-Jenis Penyakit Mastocytosis No.  Kode Penyakit Jenis Penyakit 1. KP01 Cutaneous Mastocytosis (Mastositosis Kulit) 2. KP02 Systemic Mastocytosis (Mastositosis Sistemik)
Dari  tabel  1  didapatkan  informasi  bahwa  jenis  penyakit  Cutaneous  Mastocytosis  (Mastositosis  Kulit)  diberi  kode penyakit KP01 dan jenis penyakit Systemic Mastocytosis (Mastositosis Sistemik) diberi kode penyakit KP02.

## 3.2 Pembentukan Rule
Analisis  akan  menjadi  lebih  mudah  dengan  bantuan  panduan  yang  telah  ditetapkan.  Kriteria  untuk  mendiagnosis mastositosis, yang berlaku untuk kedua teknik, adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Pembentukan Rule No.  Kode Gejala Nama Gejala Jenis Penyakit Bobot KP01  KP02 1. KG001 Muncul bintik coklat atau kemerahan pada kulit ✓ ✓ 0,8 2. KG002 Gatal yang intens pada kulit ✓ ✓ 0,8 3. KG003 Mengalami pembengkakan atau penebalan kulit ✓ 0,3 4. KG004 Nyeri dan sensasi terbakar pada kulit ✓ 0,5 5. KG005 Sensitif terhadap rangsangan, panas, dan sinar matahari ✓ 0,5 6. KG006 Sensasi panas atau gerah, terutama di leher, wajah ✓ 0,5 7. KG007 Sesak nafas, pusing, dan bahkan kehilangan kesadaran ✓ 0,8 8. KG008 Diare dan gangguan pencernaan lainnya ✓ 0,5 9. KG009 Gangguan tulang dan sendi serta osteoporosis ✓ 0,3 10. KG010 Pusing dan sakit kepala ✓ 0,3 11. KG011 Tekanan darah turun drastis ✓ 0,3 12. KG012 Detak jantung yang kuat atau cepat (jantung berdebar-debar) ✓ 0,5 13. KG013 Mudah lelah ✓ ✓ 0,3 14. KG014 Depresi ✓ 0,5 15. KG015 Pembesaran organ hati ✓ 0,5

## 3.3 Knowledge Based (Basis Pengetahuan)
Basis  pengetahuan  terdiri  dari  basis  data  informasi.  Informasi  dari  basis  pengetahuan  diperoleh  dari  para  ahli.  Sistem memerlukan elemen-elemen yang merupakan bagian dari basis pengetahuannya. Pada tahap ini, informasi dikumpulkan dari berbagai  sumber,  termasuk  spesialis,  buku,  jurnal,  dan  sumber  lainnya.  Informasi  yang  terkumpul  relevan  untuk mengidentifikasi  gejala-gejala  mastositosis.  Solusi  yang  baik  harus  dihasilkan  dengan  memproses  informasi  dari  berbagai sumber pengetahuan. Basis aturan adalah kumpulan informasi yang diperoleh dari pengetahuan ahli dan digunakan sebagai panduan saat menerapkan sistem atau teknik. Basis pengetahuan yang berasal dari mastositosis adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Nilai Kepercayaan ( Belief )
No.  Kepercayaan Terhadap Suatu Gejala  Nilai Kepercayaan
1. Sangat Yakin 1 2. Yakin 0,8 3. Cukup Yakin 0,5 4. Kurang Yakin 0,3 5. Tidak 0,1
Seorang ahli diberikan serangkaian pertanyaan untuk dijawab guna menentukan nilai kepercayaan dari suatu gejala. Tabel 3 menyediakan nilai penting dari tanggapan diagnostik potensial lainnya.. Nilai kepercayaan sebesar 1 menunjukkan bahwa memiliki keyakinan yang sangat tinggi terhadap keberadaan dan kebeneran gejala tersebut.
Tabel 1. Nilai Persentasi Kepastian Tingkat Persentase Nilai Kemungkinan 0% - 50% Sedikit kemungkinan 51% - 79% Kemungkinan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146
80% - 99% Kemungkinan Besar 100% Sangat Yakin
Semakin sering seorang pengguna mengunjungi, semakin yakin mereka bahwa gejala-gejala ini benar-benar dialami, yang  meningkatkan  tingkat  penerimaan  terhadap  teori-teori.  Tabel  4  menampilkan  nilai  persentase  dari  interval kepercayaan, hasil yang akan ditentukan oleh perhitungan.

## 3.4 Penerapan Metode Dempster Shafer
Seorang pasien menghadapi gejala-gejala seperti gatal yang intens pada kulit, mengalami sensasi panas di leher dan wajah, sesak nafas, diare, dan muncul bintik kemerahan pada kulit. Indikasi yang dirakan oleh pasien dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Indikasi Gejala Pasien No.  Kode Gejala Nama Gejala Bobot 1. KG001 Muncul bintik coklat atau kemerahan pada kulit 0,8 2. KG006 Sensasi panas atau gerah, terutama di leher, wajah 0,5 3. KG007 Sesak nafas, pusing, dan bahkan kehilangan kesadaran 0,8 4. KG008 Diare dan gangguan pencernaan lainnya 0,8 5. KG012 Detak jantung yang kuat atau cepat (jantung berdebar-debar) 0,5
Langkah-langkah yang dilakukan dalam implementasi metode Dempster Shafer adalah sebagai berikut : a. KG001 = Muncul bintik coklat atau kemerahan pada kulit Berdasarkan  tabel  2  gejala  muncul  bintik  coklat  atau  kemerahan  pada  kulit  merupakan  gejala  dari  jenis  penyakit Cutaneous  Mastocytosis  (Mastositosis  Kulit)  –  KP01  dan  Systemic  Mastocytosis  (Mastositosis  Sistemik)  –  KP02 dengan nilai kepercayaan sebesar 0,8.

## (          )
( )
b. KG006 = Sensasi panas atau gerah, terutama di leher, wajah
Berdasarkan  tabel  2  gejala  sensasi  panas  atau  gerah,  terutama  di  leher,  wajah  merupakan  gejala  dari  jenis  penyakit Systemic Mastocytosis (Mastositosis Sistemik) – KP02 dengan nilai kepercayaan sebesar 0,5.
(    )
( )
Setelah mendapatkan nilai dentitas dari KG01 dan KG06, selanjutnya dapat dilakukan kombinasi perhitungan terhadap dua gejala yang dialami. Kombinasi perhitungan dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Aturan Kombinasi M 3 M2 (KP02) M2 (ø) 0,5 0,5 M1 (KP01, KP02) KP02 KP01, KP02 0,8 0,4 0,4 M1 (ø) KP02 Ø 0,2 0,1 0.1 Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 3 .
(    )
(          )
( )
Nilai kemungkinan adalah terhadap Systemic Mastocytosis yaitu sebesar 0,5 atau 50%. c. KG007 = Sesak nafas, pusing, dan bahkan kehilangan kesadaran
Berdasarkan tabel 2 gejala sesak nafas, pusing, dan bahkan kehilangan kesadaran merupakan gejala dari jenis penyakit Systemic Mastocytosis (Mastositosis Sistemik) – KP02 dengan nilai kepercayaan sebesar 0,8.
(    )

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146

## ( )
Jika diilustrasikan dalam tabel 7.
Tabel 7. Aturan Kombinasi M 5 M4 (KP02) M4 (ø) 0,8 0,2 M3 (KP02) KP02 KP02 0,5 0,4 0,1 M3 (KP01, KP02) KP02 KP01, KP02 0,4 0,32 0,08 M3 (ø) KP02 ø 0,1 0,08 0,02
Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 5 .
(    )
(          )
( )
Nilai kemungkinan adalah terhadap Systemic Mastocytosis yaitu sebesar 0,9 atau 90%. d. KG008 = Diare dan gangguan pencernaan lainnya
Berdasarkan  tabel  2  gejala  diare  dan  gangguan  pencernaan  lainnya  merupakan  gejala  dari  jenis  penyakit  Systemic Mastocytosis (Mastositosis Sistemik) – KP02 dengan nilai kepercayaan sebesar 0,5.
(    )

## ( )
Jika diilustrasikan dalam tabel 8.
Tabel 8. Aturan Kombinasi M 7 M6 (KP02) M6 (ø) 0,8 0,2 M5 (KP02) KP02 KP02 0,9 0,72 0,18 M5 (KP01, KP02) KP02 KP01, KP02 0,08 0,064 0,016 M5 (ø) KP02 ø 0,02 0,016 0,004
Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 7 .
(    )
(          )

## ( )
Nilai kemungkinan adalah terhadap Systemic Mastocytosis yaitu sebesar 0,98 atau 98%. e. KG012 = Detak jantung yang kuat atau cepat (jantung berdebar-debar)
Berdasarkan  tabel  2  gejala  detak  jantung  yang  kuat  atau  cepat  (jantung  berdebar-debar)  merupakan  gejala  dari  jenis penyakit Systemic Mastocytosis (Mastositosis Sistemik) – KP02 dengan nilai kepercayaan sebesar 0,5.
(    )
( )
Jika diilustrasikan dalam tabel 9.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146
Tabel 9. Aturan Kombinasi M 9 M8 (KP02) M9 (ø) 0,5 0,5 M7 (KP02) KP02 KP02 0,98 0,49 0,49 M7 (KP01, KP02) KP02 KP01, KP02 0,016 0.008 0.008 M7 (ø) KP02 ø 0.004 0.002 0.002
Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 9 .
(    )
((          )

## ( )
Nilai  kemungkinan  adalah  terhadap  porfirian  akut  yaitu  sebesar  0,99  atau  99%.  Angka  terbesar  untuk  setiap kombinasi gejala dalam teknik Dempster-Shafer untuk mendiagnosis Mastocytosis adalah 0,99 atau 99%, menurut temuan perhitungan.  Menurut  persentase  penilaian,  pasien  kemungkinan  besar  menderita  Systemic  Mastocytosis  (Mastositosis Sistemik).

## 3.5 Penerapan Metode Case Based Reasoning
Setelah  mengumpulkan informasi  yang relevan, teknik  Case-Based Reasoning  kemudian dapat diterapkan. Salah satu dari empat langkah  yang  harus dilakukan dalam  metode pendekatan ini adalah tahap pengambilan  kembali (retrieve), di  mana proses mengidentifikasi masalah dan pencarian masalah dalam database dilakukan. Tahap penggunaan kembali (reuse) juga berfungsi  sebagai  alat  untuk  menemukan  nilai-nilai  yang  sebanding  dengan  menggunakan  informasi  yang  telah  disimpan sebelumnya.  Pada  tahap  revisi  (revise)  berikutnya,  hasilnya  akan  dinilai  kembali.  Pada  tahap  mempertahankan  (retain), prosedur untuk menyimpan pengetahuan yang diperoleh ke dalam database selesai dilakukan.

## 3.5.1 Tahapan Retrieve
Seperti yang disebutkan sebelumnya, fokus saat ini adalah mencari contoh-contoh relevan dari basis kasus untuk digunakan sebagai panduan dalam menyelesaikan masalah saat ini. Pada tahap ini, pencarian kasus dilakukan secara satu per satu, baik secara  manual  maupun  melalui  sistem  komputer.  Pencarian  masalah  dilakukan  untuk  setiap  jenis  kondisi  dan  dapat dinyatakan sebagai berikut :
a. Penyakit Cutaneous Mastocytosis (Mastositosis Kulit)
Pada  contoh-contoh  yang  baru  diperoleh,  Tabel  10  mengilustrasikan  hubungan  untuk  mencari  masalah  Cutaneous Mastocytosis.
Tabel 10. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Cutaneous Mastocytosis (Mastositosis Kulit)
Kode Gejala Gejala Kasus Lama Kode Gejala Gejala Kasus Baru KG01 Muncul bintik coklat atau kemerahan pada kulit KG01 Muncul bintik coklat atau kemerahan pada kulit KG02 Gatal yang intens pada kulit KG06 Sensasi panas atau gerah, terutama di leher, wajah KG03 Mengalami pembengkakan atau penebalan kulit KG07 Sesak nafas, pusing, dan bahkan kehilangan kesadaran KG04 Nyeri dan sensasi terbakar pada kulit KG08 Diare dan gangguan pencernaan lainnya KG05 Sensitif terhadap rangsangan, panas, dan sinar matahari KG12 Detak jantung yang kuat atau cepat (jantung berdebar-debar) KG13 Mudah lelah
Seperti  yang  terlihat  dalam  Tabel  10,  hanya  ada  satu  gejala  yang  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  jenis Cutaneous Mastocytosis (Skin Mastocytosis), yaitu (KG001) munculnya bercak berwarna cokelat atau kemerahan.
b. Penyakit Systemic Mastocytosis (Mastositosis Sistemik)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146
Hubungan  antara  pencarian  masalah  dengan  systemic  mastocytosis  pada  contoh-contoh  yang  baru  diperoleh  terlihat dalam Tabel 11.
Tabel 11. Pencarian Kasus Baru Pada Jenis Penyakit Systemic Mastocytosis (Mastositosis Sistemik) Kode Gejala Gejala Kasus Lama Kode Gejala Gejala Kasus Baru KG01 Muncul bintik coklat atau kemerahan pada kulit KG01 Muncul bintik coklat atau kemerahan pada kulit KG02 Gatal yang intens pada kulit KG06 Sensasi panas atau gerah, terutama di leher, wajah KG06 Sensasi  panas  atau  gerah, terutama di leher, wajah KG07 Sesak nafas, pusing, dan bahkan kehilangan kesadaran KG07 Sesak nafas, pusing, dan bahkan kehilangan kesadaran KG08 Diare dan gangguan pencernaan lainnya KG08 Diare dan gangguan pencernaan lainnya KG12 Detak jantung yang kuat atau cepat (jantung berdebar-debar) KG09 Gangguan tulang dan sendi serta osteoporosis KG10 Pusing dan sakit kepala KG11 Tekanan darah turun drastis
KG12 Detak jantung yang kuat atau
cepat (jantung berdebar-debar)
KG13 Mudah lelah KG14 Depresi
KG15 Pembesaran organ hati
c. Untuk mengidentifikasi jenis systemic  mastocytosis, informasi dari Tabel 11 mengungkapkan bahwa ada 5 gejala yang konsisten baik pada kasus lama maupun kasus baru: (KG001) bercak cokelat atau kemerahan pada kulit; (KG006) gatal yang  intens  pada  kulit;  (KG007)  sesak  napas,  pusing,  bahkan  kehilangan  kesadaran;  (KG008)  diare  dan  gangguan pencernaan lainnya; dan (KG012) detak jantung yang kuat atau cepat (palpitasi jantung).

## 3.5.2 Tahapan Reuse
Pada  tahap  penggunaan  kembali  (reuse),  dilakukan  perhitungan  kesamaan  untuk  menentukan  tingkat  kesamaan  antara contoh lama dan kasus baru. Berikut adalah penjelasan tentang bagaimana mendeteksi kesamaan : a. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Cutaneous Mastocytosis (Mastositosis Kulit)
( )
b. Tingkat Kemiripan Pada Penyakit Systemic Mastocytosis (Mastositosis Sistemik)
( )

## 3.5.3 Tahapan Revise
Proses peninjauan temuan dari prosedur kesamaan sedang berlangsung. Berdasarkan penilaian kesamaan untuk setiap jenis mastocytosis,  systemic  mastocytosis  memiliki  nilai  kesamaan  tertinggi,  yaitu  51%.  Sedangkan  penyakit  dengan  skor kesamaan terendah, Cutaneous Mastocytosis, memiliki skor 26%. Hasil ini menunjukkan bahwa pasien mungkin menderita systemic mastocytosis (Systemic Mastocytosis) dengan nilai kesamaan sebesar 51% .

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146

## 3.5.4 Tahapan Retain
Pada  tahap  Retain  metode  Case-Based  Reasoning,  kasus-kasus  baru  beserta  solusinya  disimpan  dalam  basis  kasus  untuk digunakan  di  kemudian  hari.  Pada  tahap  ini,  basis  kasus  diperbarui  untuk  membuatnya  lebih  mutakhir  dan  relevan.  Basis data sekarang terbuka untuk pasien-pasien baru yang telah menjalani pengujian untuk jenis gangguan Mastocytosis apa pun. Diharapkan contoh-contoh ini dapat digunakan untuk dibandingkan dengan kasus-kasus baru lainnya jika dilakukan teknik pencarian untuk kasus-kasus baru maupun lama.
Memastikan bahwa basis kasus terorganisir dan dapat diakses adalah  hal  yang penting  selama tahap Retain. Untuk membantu  dalam  menangani  masalah  terkait  di  masa  depan,  basis  kasus  harus  diatur  secara  logis  dan  mudah  ditemukan. Basis kasus juga harus tetap terjaga agar tidak tercemar oleh informasi yang salah atau tidak relevan.

## 3.6 Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial
Berikut langkah yang harus diambil untuk menerapkan metode perbandingan eksponensial: a. Munculkan nilai alternatif
Dalam penelitin ini, alternatifnya adalah:
1) Metode Dempster Shafer
2) Metode Case Based Reasoning b. Menentukan kriteria
Kriteria yang dimiliki oleh kedua metode tersebut adalah:
1) Jumlah langkah-langkah yang diambil
2) Jumlah gejala yang terpengaruh oleh kondisi tersebut
c. Menentukan bobot
Relevansi  kriteria  saat  ini  harus  dipertimbangkan  saat  menentukan  bobot  dan  menetapkan  nilai.  Bobot  untuk  kedua kriteria  tersebut  identik,  sebesar  50%,  karena  keduanya  sama-sama  signifikan,  gejala  kondisinya  sama,  dan  tindakan yang dilakukan juga cukup sebanding.
d. Memberikan nilai dan menghitung skor
Setelah masalah-masalah di atas telah dipecahkan, saatnya untuk memberikan skor guna menghitung peringkat.
Tabel 12. Simulasi Perhitungan Metode Perbandingan Eksponensial No Alternatif Hasil Diagnosa  Pengaruh Kriteria  Bobot Perhitungan 1 Metode Dempster Shafer 0,99 50% 0,5 0,99 (0,5) = 0,99 2 Metode Case Based Reasoning 0,51 50% 0,5 0,51 (0,5) = 0,71
e. Menentukan prioritas keputusan
Langkah selanjutnya adalah membuat penilaian berdasarkan nilai keseluruhan dari setiap alternatif setelah seluruh nilai dari setiap alternatif telah dihitung. Tabel 13 menguraikan semuanya secara rinci.
Tabel 13. Hasil Perangkingan No Alternatif Total Akhir  Rangking 1 Metode Dempster Shafer 0,99 1 2 Metode Case Based Reasoning 0,71 2
Pendekatan Dempster Shafer adalah metode yang paling tepat untuk diagnosis penyakit, menurut perbandingan ini.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  temuan  dari  diskusi  Analisis  Dempster  Shafer  Perbandingan  dan  Case-Based  Reasoning  dalam  Diagnosis Mastocytosis,  teknik  Dempster  Shafer  dan  pendekatan  case-based  reasoning  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosis mastocytosis, sesuai dengan teknik Perbandingan Eksponensial yang diusulkan. Pendekatan Dempster Shafer terbukti lebih akurat dalam mendeteksi mastocytosis dengan total akhir 0,99 atau 99% setelah dibandingkan dengan metode perbandingan eksponensial.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  serupa  di  masa  depan,  pendekatan  Dempster  Shafer  disarankan  untuk mengidentifikasi mastocytosis atau gangguan lainnya.

## REFERENCES
Aldo,  D.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer. KOMPUTIKA: JURNAL SISTEM KOMPUTER , 9 (2).
Andreswari,  D.,  Sari,  J.  P.,  &  Irwanda,  S.  (2022).  Analisis  Perbandingan  Metode  Case  Base  Reasoning  (  Cbr  )  Dan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 8, January 2023, page 311-323 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i8.4146
Certainty  Factor  (  Cf  )  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Pengganggu  Dan  Penyakit  Pada  Tanaman  Padi. Jurnal Rekutsif , 10 (2), 129–141.
Dona,  Maradona,  H.,  &  Masdewi.  (2021).  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT JANTUNG  DENGAN  METODE CASE BASED REASONING (CBR). ZONASI: Junarl Sistem Informasi , 3 (1), 1–12.
Faisal,  Z.  A.  (2019).  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ayam  petelur  menggunakan  metode  case  based  reasoning  berbasis web. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 3 (2), 126–132.
Fiatiningsih,  I.,  Ferronika,  P.,  Ayu,  D.,  &  Oktarina,  M.  (2015). Mastositosis  Kutan  Difus  Tipe  Bulosa :  Diagnosis  dan Penatalaksanaan . January . Hardianto, R., & Kusuma, C. (2019). Rancang Bangun Sistem Pakar Penentuan Kepribadian. Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , 1 (1), 45–51.
Hayadi, B. H. (2018). Sistem Pakar . DEEPUBLISH. Horny, H.-P., Reiter, A., Sotlar, K., & Valent, P. (2020). Mastocytosis. Hematopathology , 342–351.
Istiadi, I., Emma Budi Sulistiarini, Rudy Joegijantoro, & Affi Nizar Suksmawati. (2021). Perbandingan Metode CBR  dan Dempster-Shafer pada Sistem Pakar Terintegrasi Layanan Kesehatan. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , 5 (6), 1143–1152. https://doi.org/10.29207/resti.v5i6.3612 Kirman, Saputra, A., & Sukmana, J. (2019). SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT LAMBUNG DAN PENANGANANNYA MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER. Jurnal Pseudocode , 6 (1). Konrad, F. M., Unertl, K. E., & Schroeder, T. H. (2009). Mastocytosis: A challenge in anaesthesiology. Der Anaesthesist , 58 , 1239–1243.
Kusuma,  D.  A.,  &  Chairani,  C.  (2014).  Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Pendiagnosa  Penyakit  Paru-Paru  Menggunakan Metode Case Based Reasoning. Jurnal Infotel , 6 (2), 57–62.
Muzid, S. (2008). Teknologi penalaran berbasis kasus (case based reasoning) untuk Diagnosa Penyakit Kehamilan. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) .
Nas,  C.  (2019).  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKT  TIROID  MENGGUNAKAN  METODE  DEMPSTER SHAFER. Jurnal Teknologi dan Open Source (JTOS) , 2 (1), 1–14.
Ningsih,  W.,  Hasibuan,  N.  A.,  &  Hatmi,  E.  (2022). Analisa  Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  dan  Teorema  Bayes Untuk Mendiagnosa Penyakit Asam Urat . 6 (November), 234–241. https://doi.org/10.30865/komik.v6i1.5687 Panjaitan,  Z.,  Hafizah,  H.,  Ginting,  R.  I.,  &  Amrullah,  A.  (2021).  Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  dan  Theorema Bayes  dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Kandidiasis  pada  Manusia  Menggunakan  Metode  Perbandingan  Eksponensial. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 5 (3), 1097–1106.
Pardanani,  A.  (2019).  Systemic  mastocytosis  in  adults:  2019  update  on  diagnosis,  risk  stratification  and  management.
American journal of hematology , 94 (3), 363–377.
Pratama,  M.  A.,  Zunaidi,  S.  E.,  Zunaidi,  M.  K.,  SE,  M.,  Pranata,  A.,  Kom,  S.,  &  Kom,  M.  (2021).  Expert  System Mendiagnosa Kerusakan Pada Sepeda Motor Vespa Jenis Kongo 1965 Menggunakan Metode Dempster Shafer Pada Bengkel Scooter Bongkar Servizio. Jurnal Cyber Tech , 1 (3).
Supiandi, A., & Chandradimuka, D. B. (2018). Sistem Pakar Diagnosa Depresi Mahasiswa Akhir Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Mobile. Jurnal Informatika , 5 (1), 102–111. https://doi.org/10.31311/ji.v5i1.2872