## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 906 − 914 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2169

## Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Sindroma Permentruasi (PMS) Dengan Metode Dempster Shafer Berbasis Web
Nur Adha Rini * , Roly Yesputra, Sudarmin
Program Studi Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1,* nuradha2899@gmail.com, 2 rollyyp1@gmail.com, 3 edisudarmindra@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nuradha2899@gmail.com Submitted: 22/08/2022 ; Accepted: 26/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak- Sindroma Permenstruasi merupakan peyakit haid yang terjadi pada wanita dengan tingkat yang berbeda untuk itu perlu diketahui tipe penyakit tersebut dengan melakukan diagnosa guna mudah dalam mengatasi penyakit tersebut. Kemajuan sistem pakar dapat mengatasi permasalahan ini yaitu dengan merancang sebuah sistem komputer berbasis web yang terintegrasi dengan database  dan  bahasa  pemrograman  seperti  PHP-MySQL  sehingga  dapat  membantu  penderita  Sindroma  Permenstruasi  untuk mendiagnosa gejala-gejala dan tipe penyakit tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sebuah sistem pakar untuk  mendiagnosa  penyakit  Sindroma  Permenstruasi  berbasis  web.  Aplikasi  sistem  pakar  dalam  pengambilan  keputusan  ini menggunakan metode Dempher Shaper dengan membangkitkan nilai true dan false pada basis pengetahuan baru dan lama dan membandingkan dengan nilai bobot pada masing-masing frame sehingga didapatkan persentasi dari tipe penyakit tersebut.  Hasil dari implementasi sistem yaitu sistem memberikan pertanyaan berupa gejala-gejala yang harus dijawab oleh pasien berdasarkan gejala  yang  dialami  oleh  pasien  dan  hasil  dari  proses  tersebut  sistem  akan    memberikan  informasi  tipe  penyakit  PMS  tipe  A (anxiety) dengan nilai kepercayaan sebesar 37.5% , dan mendapatkan solusi.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Diagnosa; Sindroma Permenstruasi; Diagnosa; PHP- MySQL; Dempher Shaper; Web
Abstract -Permenstruasi is peyakit menstrual syndrome that occurs in women with different levels to it need to know the type of the disease in order to make the diagnosis easy to cope with the disease. Progress expert system can overcome this problem is  to design a web-based computer system that is integrated with databases and programming languages such as PHP-MySQL that can help patients with syndrome Permenstruasi to diagnose the symptoms and the type of the disease. The purpose of this research  is to build an expert system to diagnose the disease syndrome Permenstruasi web based. Application of expert system in this decision- making method Dempher Shaper by raising the value of true and false at the new and old knowledge base and compare with the value of the weight on each frame to obtain the percentage of the type of the disease. The results of the implementation of the system: the system provides symptoms such questions to be answered by the patient based on the symptoms experienced by the patient and the results of the process the system will provide the type of disease syndromes information Permenstruasi kind of what happened in order to obtain a solution.
Keywords: Expert System; Diagnosis; Permenstruasi Syndrome; Diagnosis; PHP-MySQL; Dempher Shaper; Web

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  teknologi,  dikembangkan pula  sistem  suatu  teknologi  yang  mampu  mengadopsi  proses  dan cara berpikir manusia yaitu teknologi Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan. Sistem pakar adalah salah satu bagian dari kecerdasan buatan yang mengandung pengetahuan tertentu sehingga setiap orang dapat menggunakannya untuk memecahkan berbagai masalah yang bersifat spesifik, dalam hal ini adalah permasalahan kesehatan Sindroma Premenstruasi. Kesehatan merupakan hal yang penting bagi manusia. Ironisnya, banyak sekali penyakit-penyakit yang terlambat  di  diagnosis  sehingga  mencapai  tahap  kronis  yang  sulit  untuk  disembuhkan.  Kesehatan  adalah  dambaan setiap  orang,  terlebih  mengingat  usia  yang  rentan  terhadap  penyakit  merupakan  ketakutan  tersendiri  bagi  orang. Ketakutan  ini  bukan  tanpa  alasan,  karena  terkadang  kesibukan  orang  menyebabkan  keterlambatan  penanganan kesehatan sehingga banyak penderita Penyakit Sindroma Permentruasi. Oleh karena itu, kebutuhan informasi  yang cepat dan tepat dari seorang pakar kesehatan sangatlah dibutuhkan. Hal inilah yang mendorong pembangunan sebuah sistem pakar diagnosa penyakit Sindroma Permentruasi dengan meminta diagnosa dari user . Diagnosa tersebut akan diproses dalam sistem, kemudian hasilnya akan sampaikan lagi ke user . Diharapkan sistem ini mampu memberikan informasi yang optimal dengan timbal balik dari user dan sistem[1].
Bagi wanita menstruasi sudah menjadi teman setia setiap bulan, tak kan pernah ada yang menolak bila sang “tamu” datang. Namun repotnya, bila ada gejala PreMenstrual Syndrome (PMS) atau, rasa sakit pada pertu bisanya berupa  nyeri,  eneg  atau  seperti  kembung  sebelum  datangnya  menstruasi  itu  sendiri.  Sindrom  pra-menstruasi merupakan kumpulan gejala yang muncul antara 1 hingga 14 hari sebelum masa enstruasi dan biasanya berhenti saat menstruasi mulai. Gejala ini biasa ditandai dengan keluhan fisiologis yang menyerang segala sistem tubuh maupun gejala psikologis yang mencetuskan masalah mental dan emosional, seperti mudah marah, merasa kurang percaya diri atau lebih parah mendekati depresi. Wanita dalam rentang usia  kehamilan, yaitu antara 25  – 45 tahun yang paling rentan terkena gangguan ini. Keengganan wanita dalam konsultasi dengan dokter spesialis itulah mendasari semakin bertambah parah tingkat penyembuhan penyakit karena masih menganggap gejala awal masih seperti hal biasa saja Penelitian yang pernah dilakukan oleh Rizky, dengan judul penelitian Sistem Pakar Untuk Diagnosa Awal Penyakit Lambung  Menggunakan  Metode Dempster-Shafer Berbasis Web .  Dimana  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode Dempster Shafer dengan besaran nilai belief pada gejala dapat mempengaruhi hasil dari diagnosa. Pengujian akurasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 906 − 914 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2169
pada sistem dengan melakukan wawancara kepada dokter penyakit dalam menghasilkan tingkat akurasi 94%. Adanya sistem pakar ini mengedukasi masyarakat terhadap penyakit GERD, Gastroparesis , Dispepsia[2] Untuk  penyebab  PMS  sendiri  belum  diketahui  secara  pasti,  namun  yang  dapat  diketahui  adalah  PMS  ada hubungan  dengan  perubahan  hormonal  (adanya  peningkatan  hormon  estrogen  secara  mendadak  menyebabkan ketidakseimbangan  hormon  dalam  tubuh).  Sindrom  ini  biasanya  lebih  mudah  terjadi  pada  wanita  yang  lebih  peka terhadap  perubahan  hormonal  dalam  siklus  haid.  Beberapa  penyakit  PMS  tipe  A  ( anxiety ),  PMS  tipe  H ( hyperhydration ), PMS tipe C ( craving ), dan PMS tipe D ( depression )[3]. Dalam menyelesaikan sistem pakar dapat digunakan  beberapa  metode,  namun  dalam  penerapan  sistem  diagnosa  Sindroma  Permentruasi  ini  penulis menggunakan  metode Dempster  Shafer .  Metode  ini  mempunyai  beberapa  metode  dalam  mengambil  keputusan, diantaranya  adalah Dempster-Shafer .  Metode Dempster-Shafer memberikan  diagnosis  awal  penyakit  Sindroma Permentruasi. Pada metode ini 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.  Teori  tersebut  pertama  kali  dikembangkan  oleh  Arthur  P. Dempster dan Gleen Shafer . Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputerisasi yang ditujukan untuk membantu  pengambilan  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk  memecahkan  berbagai persoalan  yang  tidak  terstruktur.  Komponen  sistem  dapat  diakses  dengan  mudah  oleh user untuk  memberikan dukungan pada pengambilan keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian merupakan pedoman peneliti dalam melakukan penelitian karena akan menjadi landasan dalam penelitian, dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian yang telah digambarkan di atas, maka  dapat  diuraikan pembahasan masing- masing tahap dalam penelitian adalah:
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalahnya  dalam  penelitian  ini  adalah  menemukan  masalah-masalah  yang  terjadi  dalam mendiagnosa gejala dari penyakit Sindroma Pramenstruasi yang dialami sehingga dapat membantu pasien dalam mengatasi penanganan penyakit tersebut.
b. 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 Sindroma  Pramenstruasi  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.
c. 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.
d. Pembangunan Sistem
Tahap  Pembangunan  merupakan  tahap  penyusunan  program  aplikasi  untuk  menarik  kesimpulan.  Sistem  ini diimplementasikan kedalam bahas pemrograman PHP dan database MySQL.
e. 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.
f. 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.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 906 − 914 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2169

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menentukan permasalahan terhadap proses diagnosa peyakit syndrome premenstruasi sehingga dapat dilakukan penyelesaian masalah terhadap kinerja, informasi, aplikasi, efesiensi dan pelayanan terhadap pengguna sistem. Dari analisis ini biasanya terdapat beberapa masalah dari beberapa masalah tersebut ditemukan sebuah masalah utama dari sistem yang sedang dianalisa. Data yang berkaitan dengan data tentang penyakit PMS yang dialami pasien dapat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penyakit No. Kode Penyakit Nama Penyakit Definisi Solusi 1 P1 PMS tipe A (anxiety) ditandai dengan gejala seperti rasa cemas, sensitif, saraf tegang, perasaan labil. Bahkan beberapa. Pemberian hormon progesteron kadang dilakukan untuk mengurangi gejala, tetapi beberapa peneliti. 2 P2 PMS tipe H (hyperhydration) memiliki gejala edema(pembengkakan), perut kembung, nyeri pada buah dada, pembengkakan tangan. Pemberian obat diuretika untuk mengurangi retensi (penimbunan) air dan natrium pada tubuh.. 3 P3 PMS tipe D (depression) ditandai dengan gejala rasa depresi, ingin menangis, lemah, gangguan tidur, pelupa, bingung, sulit. Untuk mencegah terjadinya gejala ini penderita dianjurkan mengurangi asupan garam dan gula . 4 P4 PMS tipe C (craving) ditandai dengan rasa lapar ingin mengonsumsi makanan yang manis-manis (biasanya coklat) dan karbohidrat. Perbanyak konsumsi sayur-sayuran hijau, biji-bijian, gandum dan kacang-kacangan, serta makanan.
Data tentang gejala-gejala yang akn dialami oleh pasien adalah sebagai berikut dilhat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Gejala Kode Gejala Gejala G1 Terjadi pembengkakan di pergelangan kaki dan sekitar mata G2 Sensitif G3 Saraf Tegang G4 Perasaan Labil G5 Depresi Ringan Sampai Sedang Saat Sebelum Mendapat Haid G6 Edema (pembengkakan) G7 Perut kembung G8 Nyeri pada buah dada G9 Pembengkakan tangan dan kaki G10 Peningkatan berat badan sebelum haid G11 Rasa lapar ingin mengonsumsi makanan yang manis-manis (biasanya coklat) dan karbohidrat sederhana. G12 Pada umumnya sekitar 20 menit setelah menyantap gula dalam jumlah banyak, timbul gejala hipoglikemia G13 Jantung berdebar G14 Pusing kepala yang kadang-kadang sampai pingsan G15 Rasa Depresi G16 Ingin Menangis G17 Lemah G18 Gangguan Tidur G19 Pelupa G20 Bingung G21 Sulit Dalam Mengucapkan Kata-Kata (Verbalisasi) G22 Bahkan Kadang-Kadang Muncul Rasa Ingin Bunuh Diri Atau Mencoba Bunuh Diri G23 Kelelahan

## 3.1 Penerapan Metode Dempster Shafer
Dalam proses perhitungan untuk sistem pakar penyakit PMS sebagai berikut: Gejala Yang dipilih:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 906 − 914 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2169
1 | Terjadi pembengkakan di pergelangan kaki dan sekitar mata 8 | Nyeri pada buah dada
12 | Pada umumnya sekitar 20 menit setelah menyantap gula dalam jumlah banyak, timbul gejala hipoglikemia
Tabel 4. Densitas (m) Awal Densitas (m) Awal Gejala Penyakit Densitas Plausability 12 | Pada umumnya sekitar 20 menit setelah menyantap gula dalam jumlah banyak, timbul gejala hipoglikemia P2,P3,P4,P4  0.6 0.4 8 | Nyeri pada buah dada P1 0.6 0.4 1 | Terjadi pembengkakan di pergelangan kaki dan sekitar mata P1,P2,P3 0.3 0.7 Tabel 5. Aturan kombinasi untuk m 3 M 2 y1{P2,P3,P4,P4} 0.6 M y2 {θ} 0.4
M 1 {P1} 0.6 M{θ}0.4count data M = 2
x2 kosong θ P1 0.24P2P3P4P4 0.24θ 0.16
Merujuk pada rumus [DST-07] evidential conflict-nya belum ada, maka nilainya adalah k=0, sehingga dapat dihitung berdasarkan persamaan [DST-06]: P2,P3,P4,P4 0.24 P2,P3,P4,P4 0.36]θ]0.24]P1]m 2 {P1} =0.24 /(1-(0.24 m 2 {P1} = 0.375 0.24]P2,P3,P4,P4]m 2 {P2,P3,P4,P4} =0.24 /(1-(0.24 m 2 {P2,P3,P4,P4} = 0.375 Sehingga dari perhitungan #5 didapatkan: m 11 (θ) = 0.36 m 11 (P1) = 0.375 m 11 (P2,P3,P4,P4) = 0.375
Tabel 6. Aturan kombinasi untuk m3
M 2 y1{P1,P2,P3} 0.3 M y2 {θ} 0.7 m 2 {P1} 0.375m 2 {P2,P3,P4,P4} 0.375 M{θ} 0.25count data M = 3
x2 P1 0.1125P1 0.2625P2P3 0.1125P2P3P4 0.2625P1P2P3 0.075θ 0.175
Merujuk pada rumus [DST-07] evidential conflict-nya belum ada, maka nilainya adalah k=0, sehingga dapat dihitung berdasarkan persamaan [DST-06]: P1,P2,P3 0.075 P1,P2,P3 0.375]P1]m 3 {P1} =0.375 /(1-(0.375 m 3 {P1} = 0.375 0.1125]P2,P3]m 3 {P2,P3} =0.1125 /(1-(0.1125 m 3 {P2,P3} = 0.1125 0.2625]P2,P3,P4]m 3 {P2,P3,P4} =0.2625 /(1-(0.2625 m 3 {P2,P3,P4} = 0.2625 0.075]P1,P2,P3]m 3 {P1,P2,P3} =0.075 /(1-(0.075 m 3 {P1,P2,P3} = 0.075 Sehingga dari perhitungan #5 didapatkan : m 11 (P1) = 0.375 m 11 (P2,P3) = 0.1125

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 906 − 914 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2169
m 11 (P2,P3,P4) = 0.2625 m 11 (P1,P2,P3) = 0.075
Dari hasil perhitungan yang terakhir tersebut kemudian diurutkan nilainya dari yang terbesar ke yang terkecil sebagai berikut: m 3 (P1 | PMS tipe A (anxiety)) = dengan nilai kepercayaan sebesar 37.5%
Solusi  Penanganan:  Pemberian  hormon  progesteron  kadang  dilakukan  untuk  mengurangi  gejala,  tetapi  beberapa peneliti  mengatakan,  pada  penderita  PMS  bisa  jadi  kekurangan  vitamin  B6  dan  magnesium.  Penderita  PMS  A sebaiknya banyak mengkonsumsi makanan berserat dan membatasi atau mengurangi minum kopi

## 3.2 Implementasi Program
Interface yang dihasilkan dari 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.
a. Halaman Utama Aplikasi
Halaman  utama  atau  halaman  selamat  datang  merupakan  halaman  yang  pertama  tampil  ketika  pengguna mengakses  halaman  sistem  pakar  penyakit syndome premenstruasi.  Pada  bagian  utama  halaman  ini  terdapat  menu utam aseperti 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 4.
Gambar 4. Halaman Utama Sistem Pakar Penyakit Syndrome Premenstruasi
b. Halaman Login Admin
Form login administrator digunakan utuk melakukan login para administrator untuk masuk kehalaman utama aplikasi. Untuk login admin ini pengguna harus memasukkan username dan password sehingga dapat diberikan hak akses ke sistem pakar. Tampilan form login admin dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Form Login Administrator
c. Halaman Utama Administrator
Halam  an  utama  administrator  merupakan  halaman  pada  bagian  administrator  untuk  melakukan  semua kegiatan dalam sistem. Pada halaman utama ini terdapat menu yang dapat diakses langsung seperti menu penyakit & solusi, menu gejala, menu relasi, laporan gejala, laporan user dan logout . Tampilannya seperti pada gambar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 906 − 914 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2169
Gambar 6. Halaman Utama Administrator
d. Halaman Data Penyakit
Halaman data penyakit digunakan untuk menginputkan data penyakit dan untuk menampilkan penyakit. Untuk menginputkan  data  penyakit  maka  admin  harus  menginputkan  kode  penyakit,  nama  penyakit,  dan  solusi penanganannya  dan  klik  tombol  simpan  untuk  menyimpannya  kedalam database ,  untuk  mengedit  dapat  menekan tombol edit dan hapus untuk menghapus data. Tampilannya seperti pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman Data Penyakit
e. Form Input Data Gejala
Form data  gejala  digunakan  untuk  menginputkan  dan  menampilkan  data  gejala  .Untuk  menginputkan  data gejala  maka  admin  harus  menginputkan  kode  gejala,  gejala  dan  jenis  penyakit  dan  klik  tombol  simpan  untuk menyimpannya  kedalam database ,  untuk  mengedit  dapat  menekan  tombol edit dan  hapus  untuk  menghapus  data. Tampilannya seperti pada gambar 8.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 906 − 914 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2169
f. Form Input Data Aturan Form data aturan 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 dan apabila semua bobot angka diinputkan dapat menekan tombol simpan untuk menyimpannya kedalam tabel aturan. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Form Input Data Rule
g. Form Data Pasien
Form data Pasien digunakan untuk menampilkan data pasien-pasien yang melakukan diagnosa di dalam sistem. Laporan  data  pasien  ini  pengguna  ini  didapatkan  berdasarkan  hasil  diagnosaoleh  pasien-pasien  yang  berhasil melakukan  registrasi  dan  diagnosa  penyakit.  Pada  laporan  ini  ditampilkan  nama,  kelamin,  umur, alamat,  penyakit yang diderita, dan tanggal diagnosa. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Halaman Data Pasien h. Form Regisrasi Pengguna Form registrasi  pengguna  digunakan  untuk  melakukan  registrasi  bagi  penggunaaplikasi.  Registrasi pendiagnosa ini dilakukan pertama kali sebelum diagnosa yaitu melengkapi data pribadi pasien dengan menginputkan data seperti nama pasien, jenis kelamin, umur pasien, alamat dan email. Selanjutnya pasien menekan tombol registrasi dan  apabila  registrasi  berhasil  maka  data  akan  disimpan  dalam  tabel  pasien  serta  akan  diarahkan  pada  halaman diagnosa penyakit. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 11.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 906 − 914 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2169
i. Form Diagnosa / Konsultasi
Form diagnosa penyakit digunakan untuk memilih penyakit yang diderita oleh pasien untuk melakukan proses diagnosa  dan  mendapatkan  hasil.  Pasien  yang  melakukan  diagnosa  dapat  memilih  beberapa  gejala  yang  mungkin dialami oleh pasien dan dapat memilih gejala lebih dari satu sesuai dengan gejala yang dialami pasien. Setelah memilih gejala-gejala maka pasien dapat menekan tombol proses diagnosa untuk mendapatkan hasil diagnosa pada halaman hasil diagnosa. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12.  Form Diagnosa / Konsultasi Penyakit
j. 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 penyakit  yang  terdeteksi,  penjelasan  definisi  penyakit  dan  solusi  untuk  pengangannya  penyakit syndome premenstruasi. Adapun tampilaannya dapat dilihat seperti gambar 13.
Gambar 13. Halaman Hasil Diagnosa
Sistem  pakar  diagnosa  penyakit syndrome premenstruasi  berbasis  web  ini  digunakan  untuk  memberikan kemudahan  kepada  pasien  untuk  informs  tentang  penyakit,  gejala  maupun  cara-cara  pencegahan  atau  penanganan terhadap penyakit yang diderita oleh pasien tersebut, dengan sistem berbasis web dapat diakses oleh masyarakat umum khususnya  bagi  pasien  yang  mengalami  penyakit syndrome premenstruasi.  Konstribusi  dari  sistem pakar  diagnosa penyakit syndrome premenstruasi ini adalah untuk mendiagnosa penyakit-penyakit yang mungkin diderita oleh pasien, sehingga pasien  dapat  melakukan diagnosa dengan melakukan registrasi user pada sistem, selanjutnya sistem akan memberikan  pilihan  dari  gejala-gejala  yang  dialami  pasien  untuk  diproses  yang  kemudian  dapat  diambil  suatu kesimpulan atau keputusan suatu penyakit. Penerapan istem pada bagian admin pakar dimana semua kegiatan dalam

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 906 − 914 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2169
sistem dapat dikontrol penuh dan dapat memanipulasi data. Admin dapat melakukan input data seperti data penyakit, data gejala, mengatur relasi untuk bobot masing-masing penyakit dan melihat laporan pengguna.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  teori  pada  perancangan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  PMS  dapat  disimpulkan sebagai  berikut  bahwa,  sistem  pakar  dapat  mendiagnosa  penyakit  PMS  dengan  cepat  sehingga  dapat  mengetahui penyakit yang dialami oleh PMS. Sistem pakar diagnosa PMS mampu memberikan solusi untuk penanganan penyakit yang telah di diagnosa. Sistem pakar berbasis web sehingga dapat di akses oleh semua pasien penyakit PMS karena sistem yang berbasis web. Sistem yang berbasis aturan dengan Dempster Shaper mampu mendeteksi jenis penyakit dan dapat memberikan informasi pencegahan dan solusi terhadap penyakit PMS.

## REFERENCES
[1] E. R. Ritonga and M. D. Irawan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru,” J. Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 39–47, 2017, [Online].
[2] A. F. Ilmi and D. M. Utari, “Faktor Dominan Premenstrual Syndrome Pada Mahasiswi (Studi Pada Mahasiswi Fakultas Kesehatan Masyarakat Dan Departemen Arsitektur Fakultas Teknik, Universitas Indonesia),” Media Gizi Mikro Indones., vol. 10, no. 1, pp. 39–50, 2018, doi: 10.22435/mgmi.v10i1.1062.
[3] Fauziyatun Nisa, “Tipe Gabungan Mendominasi Jenis Pre Menstrual Syndrome (Pms) Pada Mahasiswi Tingkat I Dan Ii Prodi Diii Kebidananunusa,” J. Ilm. Kesehat., vol. 11, no. 1, pp. 33–37, 2018.
[4] 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.
[5] 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.
[6] A. Aranta, “( Expert System for Diagnosis Diseases of Rice Plant Using Forward Chaining and,” no. January, 2020.
[7] M.  Minanti  and  N.  Y.  S.  Munti,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Gejala  Sindrom  Pramenstruasi  (Pms)  Menggunakan  Metode Certainty Factor Berbasis Website,” Skanika, vol. 5, no. 1, pp. 60–71, 2022, doi: 10.36080/skanika.v5i1.2919.
[8] S. R. I. Ramadhani, Mendiagnosis gangguan siklus menstruasi wanita menggunakan metode backward chaining. 2020.
[9] 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.
[10]  Harison and A. Syarif, “Sistem informasi geografis sarana pada kabupaten pasaman barat,” J. TEKNOIF, vol. 4, no. 2, pp. 40–50, 2016.
[11]  “No Title مویسرسنک زیلاید
ناریا ,” vol. 6, p. 2, 2016.
[12]  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.
[13]  L. Pkl, P. Devisi, and H. Pt, “2) 1,2,” vol. 2, no. 2, pp. 12–26, 2018.
[14]  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 Universitas Potensi Utama,” vol. 2, no. 2, pp. 9–19, 2018.
[15]  F. Suryani, “Hyperactivity Disorder Pada Anak,” pp. 978–979, 2018.
[16]  E. D. Hulaifah, H. Nasution, H. H. Anra, P. Studi, and I. Universitas, “Sistem Pakar Untuk Menentukan Tipe Gangguan ADHD Pada Anak Dengan Metode Naive Bayes,” pp. 1–4.
[17]  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.
[18]  S. Arfyantina and Sarjono, “Analisis Dan Perancangan Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Vertigo Dengan Metode Dempster  Shafer,”  …  Manaj.  Sist.  Inf.,  vol.  6,  no.  1,  pp.  43–54,  2021,  [Online].  Available: http://ejournal.stikomac.id/index.php/manajemensisteminformasi/article/view/1002.