## Perbandingan Metode Dempster Shafer Dan Teorema Bayes Dalam Sistem Pakar Mendiagnosa Moyamoya Disease
Naufal Rifqi, Agus Iskandar *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 opalpapah10@gmail.com, 2,* iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com Submitted: 21/09/2023 ; Accepted: 30/09/2023 ; Published: 30/09/2023
Abstrak− Penelitian  ini bertujuan utama  untuk  memperbandingkan  dua  pendekatan analisis,  yaitu Metode  Dempster-Shafer dan Teorema Bayes, dalam konteks sistem yang dikembangkan untuk mendiagnosa penyakit Moyamoya. Moyamoya adalah suatu kondisi langka  yang  melibatkan penyempitan atau penyumbatan pembuluh darah di  otak,  yang  dapat  mengakibatkan gangguan aliran darah dan meningkatkan risiko stroke. Di bidang medis, diagnosis penyakit Moyamoya merupakan langkah awal yang krusial untuk perencanaan perawatan yang tepat. Metode Dempster-Shafer adalah pendekatan yang digunakan untuk mengatasi ketidakpastian dan menggabungkan informasi yang tidak pasti menjadi sebuah kesimpulan. Sementara itu, Teorema Bayes adalah suatu prinsip statistik yang menghubungkan probabilitas hipotesis sebelum dan setelah munculnya bukti baru. Kedua pendekatan  ini penting  dalam proses diagnosa medis. Dalam penelitian  ini,  kedua  metode  diimplementasikan dalam sistem  pakar  yang  dikembangkan  khusus  untuk  mendiagnosa  penyakit  Moyamoya.  Data  dari  kasus-kasus  Moyamoya digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  kedua  metode.  Pengukuran  kinerja  dilakukan  dengan  mengamati  akurasi  diagnosa, waktu komputasi, dan penggunaan sumber daya. Hasil penelitian ini memberikan wawasan berharga mengenai efektivitas dan kinerja Metode Dempster-Shafer serta Teorema Bayes dalam aplikasi medis, terutama dalam diagnosa penyakit Moyamoya. Kelebihan dan kelemahan masing-masing pendekatan terungkap, membantu memahami situasi di mana setiap metode paling cocok  digunakan.  Metode  Dempster-Shafer  efektif  dalam  menghadapi  ketidakpastian  kompleks  dan  menggabungkan  bukti yang tidak pasti. Sementara itu, Teorema Bayes lebih unggul dalam penghitungan probabilitas. Implikasi dari penelitian ini penting  dalam  mengembangkan  sistem  pakar  medis  yang  lebih  canggih.  Dalam  dunia  medis,  di  mana  keputusan  diagnosis berdampak pada perawatan pasien, pemahaman yang lebih baik tentang pendekatan-pendekatan ini membantu memilih metode yang paling tepat dalam situasi tertentu. Hasil perbandingan kedua metode ini menunjukkan bahwa Metode Dempster-Shafer menghasilkan probabilitas tinggi sekitar 91%, mengindikasikan kemungkinan besar pasien menderita penyakit ini. Di sisi lain, Teorema  Bayes  menghasilkan  probabilitas  rendah  sekitar  22%,  menunjukkan  kemungkinan  pasien  menderita  Moyamoya Disease relatif kecil.
Kata Kunci : Sistem Pakar; Dempster Safer; Teorema Bayes; Penyakit Moya-Moya
Abstract− The main aim of this research is to compare two analytical approaches, namely the Dempster-Shafer Method and the Bayes Theorem, in the context of a system developed for diagnosing Moyamoya  disease. Moyamoya is a rare condition involving the narrowing or blocking of blood vessels in the brain, which can lead to disrupted blood flow and an increased risk of stroke. In the medical field, diagnosing Moyamoya disease is a crucial initial step for appropriate treatment planning. The Dempster-Shafer Method is an approach used to address uncertainty and combine uncertain information into a conclusion. On the other hand, the Bayes Theorem is a statistical principle that connects the probability of a hypothesis before and after new evidence  emerges.  Both  of  these  approaches  are  vital  in  the  medical  diagnostic  process.  In  this  study,  both  methods  are implemented in an expert system specifically developed for diagnosing Moyamoya disease. Data from Moyamoya cases are used to evaluate the performance of both methods. Performance measurement is conducted by observing diagnostic accuracy, computational  time,  and  resource  usage.  The  results  of  this  research  provide  valuable  insights  into  the  effectiveness  and performance  of  the  Dempster-Shafer  Method  and  the  Bayes  Theorem  in  medical  applications,  particularly  in  diagnosing Moyamoya disease. Strengths and weaknesses of each approach are revealed, aiding in understanding situations where each method  is  most  suitable.  The  Dempster-Shafer  Method  is  effective  in  dealing  with  complex  uncertainties  and  combining uncertain evidence. Meanwhile, the Bayes Theorem excels in probability calculations. The implications of this research are important  in  developing  more  advanced  medical  expert  systems.  In  the  medical  realm,  where  diagnostic  decisions  impact patient care, a better understanding of these approaches helps in selecting the most appropriate method for specific situations. The results of comparing both methods indicate that the Dempster-Shafer Method yields a high probability of around 91%, indicating a substantial likelihood that the patient is suffering from this disease. Conversely, the Bayes Theorem yields a low probability of around 22%, suggesting a relatively small likelihood that the patient has Moyamoya Disease.
Keywords : Expert System; Dempster Safer; Bayes Theorem; Moya-Moya Disease

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit Moyamoya merupakan suatu kondisi neurovaskular yang jarang terjadi, namun memiliki dampak yang signifikan  pada  kesehatan  otak  dan  sistem  vaskular  seseorang.  Istilah  "Moyamoya"  sendiri  berasal  dari  bahasa Jepang yang berarti "awan asap," menggambarkan tampilan berliku pembuluh darah baru yang terbentuk sebagai upaya kompensasi oleh tubuh sebagai respons terhadap penyempitan atau penyumbatan pembuluh darah otak yang ada. Kondisi ini pertama kali dijelaskan di Jepang pada tahun 1960-an, namun sejak itu telah ditemukan di berbagai negara di seluruh dunia, termasuk Indonesia.
Meskipun  penyakit  Moyamoya  relatif  langka,  dampaknya  dapat  sangat  serius.  Kondisi  ini  dapat menyebabkan aliran darah yang terbatas ke bagian otak, meningkatkan risiko stroke, serangan iskemik sementara, atau bahkan perdarahan otak. Diagnosis yang tepat dan pengelolaan yang sesuai merupakan langkah penting dalam
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6819
upaya  mencegah komplikasi  yang  lebih parah. Namun, di Indonesia, pengetahuan tentang penyakit Moyamoya masih terbatas, dan kesadaran tentang kondisi  ini  di kalangan  masyarakat umum dan tenaga medis  masih perlu ditingkatkan [1],[2],[3].
Indonesia memiliki populasi yang besar dan beragam dengan tingkat aksesibilitas layanan kesehatan yang berbeda  di  berbagai  daerah.  Keterbatasan  fasilitas  medis,  terutama  di  daerah  pedesaan,  dapat  mempengaruhi kemampuan pasien untuk mendapatkan diagnosis yang tepat waktu dan perawatan yang diperlukan. Di sisi lain, kesadaran tentang penyakit ini di kalangan tenaga medis dan masyarakat mungkin kurang, yang dapat menghambat upaya diagnosis dini. dengan kemajuan dalam teknologi medis dan di bidang kecerdasan buatan, pengembangan sistem pakar untuk mendukung diagnosis penyakit kompleks seperti Moyamoya semakin mungkin dilakukan.
Namun, pengembangan sistem pakar yang efektif memerlukan pemahaman yang kuat tentang aspek-aspek medis  dan  algoritma  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  dan  memberikan  rekomendasi.  Dalam  konteks penyakit Moyamoya, di mana ketidakpastian seringkali hadir dalam data klinis, pemilihan metode analisis yang sesuai sangat penting [4],[5].
Melihat  keadaan  perkembangan  medis  global,  penelitian  terkait  penyakit  Moyamoya  telah  dilakukan  di berbagai negara untuk memahami faktor risiko, gejala klinis, respons terhadap terapi, dan dampak jangka panjang. Namun,  keadaan  spesifik  penyakit  Moyamoya  di  Indonesia  belum  sepenuhnya  tercermin  dalam  penelitian  dan literatur medis global. Oleh karena itu, penting untuk menghasilkan informasi yang berhubungan dengan penyakit Moyamoya yang lebih khusus dan relevan dengan kondisi di Indonesia. Dalam konteks tersebut, penelitian yang berkaitan dengan penyakit Moyamoya di Indonesia sangat penting untuk dilakukan.
Penelitian ini akan memberikan wawasan yang lebih baik tentang karakteristik penyakit Moyamoya dalam populasi Indonesia, termasuk faktor risiko yang mungkin berbeda dengan populasi lain. Pemahaman yang lebih baik tentang profil penyakit ini di Indonesia akan memberikan informasi yang diperlukan bagi tenaga medis dalam mendeteksi  dan  mengelola  penyakit  ini  dengan  lebih  baik.  Selain  itu,  di  tengah  kemajuan  teknologi  medis, pengembangan sistem pakar sebagai alat bantu diagnosa menjadi relevan.
Sistem  pakar  memiliki  potensi  untuk  menggabungkan  pengetahuan  medis  dengan  kemampuan  analisis komputasional untuk memberikan rekomendasi yang lebih cepat dan akurat dalam proses diagnosa. Namun, dalam pengembangan  sistem  pakar  untuk  penyakit  Moyamoya,  pilihan  metode  analisis  yang  tepat  dan  sesuai  dengan karakteristik data yang tidak pasti menjadi perhatian utama. Oleh sebab itu, penggunaan metode analisis yang tepat sangat  penting  untuk  mengatasi  tantangan  dalam  mendiagnosa  penyakit  Moyamoya,  terutama  mengingat ketidakpastian  yang  seringkali  hadir  dalam  data  medis.  Dua  metode  analisis  yang  menarik  untuk  dieksplorasi adalah Metode Dempster-Schaffer dan Teorema Bayes [6].
Metode  Dempster-Schafer  adalah  pendekatan  yang  berguna  untuk  mengatasi  ketidakpastian  dalam pengambilan keputusan dengan menggabungkan bukti-bukti yang tidak pasti untuk membentuk derajat keyakinan terhadap hipotesis tertentu. Metode ini dapat membantu dalam mengelola ketidakpastian yang mungkin muncul dalam gejala dan hasil tes yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit Moyamoya. Dalam konteks aplikasi medis, penggunaan  Metode  Dempster-Schafer  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  komprehensif  tentang  tingkat kepastian diagnosis dan membantu dalam menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat.
Sedangkan metode Teorema Bayes adalah pendekatan statistik yang sering digunakan untuk menghitung probabilitas kondisional berdasarkan informasi awal dan bukti yang baru diperoleh. Metode ini sangat sesuai untuk menghitung probabilitas diagnosis berdasarkan gejala dan data pasien yang ada. Dalam kasus penyakit Moyamoya, Teorema Bayes dapat membantu dalam menghitung probabilitas terjadinya kondisi ini berdasarkan berbagai faktor risiko dan gejala yang diamati pada pasien[7],[8].
Berdasarkan penelitian yang dilakukan pada tahun 2018 dengan judul "Penerapan Metode DS (Dempster Shafer) dalam Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Stroke Hemoragik dan Iskemik," hasil temuan oleh Jansen Kanggeraldo dan rekannya menunjukkan bahwa sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit stroke telah berhasil diterapkan  menggunakan  pendekatan  metode  Dempster  Shafer  sesuai  dengan  ekspektasi  fungsionalitasnya[3]. Selanjutnya, pada penelitian lain yang dilakukan oleh Ira Lina Kendayto Panjaitan dan timnya pada tahun yang sama,  dibahas  perbandingan  antara  metode  Dempster  Shafer  dengan  metode  Certainty  Factor  dalam  proses diagnosis penyakit stroke. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa metode Certainty Factor lebih unggul dalam mendiagnosis  penyakit  stroke  dibandingkan  dengan  metode  Dempster  Shafer.  Akurasi  diagnosis  sistem  pakar dengan metode Certainty Factor mencapai 90%, sementara dengan metode Dempster Shafer mencapai 80% [2].
Selanjutnya, berdasarkan hasil riset ketiga yang dilakukan pada tahun 2020, fokusnya adalah pada penyakit Tuberkulosis  Otak  dan  pendekatannya  menggunakan  metode  Certainty  Factor.  Penelitian  ini  dipimpin  oleh Alexius Ulan Bani dan timnya. Temuan dari penelitian ini menyimpulkan bahwa metode Certainty Factor (CF) digunakan dalam mendiagnosis penyakit Tuberkulosis Otak dengan tingkat kepercayaan rata-rata sekitar 80% dari total  100%.  Persentase  ini  dianggap  cukup  tinggi,  menunjukkan  tingkat  keyakinan  yang  tinggi  terhadap  hasil diagnosa  penyakit  ini.  Metode  ini  juga  terbukti  sangat  efektif  dalam  membantu  menyelesaikan  permasalahan dalam  diagnosis  Tuberkulosis  Otak.  Hasil  perhitungan  berdasarkan  tingkat  kepercayaan  dari  setiap  pengguna mengarahkan langkah-langkah yang perlu diambil selanjutnya untuk mengatasi penyakit ini[9].
Selanjutnya penelitian terkait yang ke empat diteliti oleh mohamad aldjawad Dkk pada tahun 2021 yang membahas tentang perbandingan metode Dempster Shafer dengan Metode CF  dalam mendeteksi Dini Penyakit Alzheimer  pada  Lansia.  Penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  Dalam  mendiagnosa  penyakit  Alzheimer,
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6819
metode  Certainty  Factor  dapat  dibilang  lebih  akurat  untuk  mendiagnosa  suatu  penyakit  dibandingkan  metode dempster shafer  [10]. Lalu untuk penelitian terkait  kelima  yang diteliti oleh Maya  lestari Dkk pada tahun 2021 yang membahas tentang mendiagnosa penyakit transient ischaemic Attack dengan menerapkan metode dempster shafer. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa Penerapan algoritma Dempster Shafer sangat membantu dalam penyelesaian masalah dikarena mangetahui tingkatan pada setiap penyakit yang mendekati dan mengetahui  hasil yang cukup dekat dengan kemungkinan yang terjadi [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  Pakar  adalah  suatu  aplikasi  berbasis  kecerdasan  buatan  yang  dirancang  untuk  meniru  kemampuan penalaran  dan  pengetahuan  seorang  ahli  manusia  dalam  suatu  bidang  tertentu.  Tujuan  utama  dari  sistem  pakar adalah  memberikan  solusi  atau  rekomendasi  yang  dapat  membantu  pengguna  dalam  mengambil  keputusan kompleks  atau  menyelesaikan  masalah  di  bidang  spesifik  tanpa  memerlukan  kehadiran  langsung  seorang  ahli manusia [5],[11],. Sistem pakar berupaya mengumpulkan pengetahuan dan aturan yang biasanya dimiliki oleh ahli dalam  bentuk  basis  pengetahuan,  kemudian  menggunakan  informasi  ini  untuk  memberikan  analisis,  diagnosis, rekomendasi, atau solusi. Kelebihan utama dari sistem pakar adalah kemampuannya untuk menghadapi masalah yang kompleks, mengatasi ketidakpastian, dan memberikan rekomendasi yang konsisten berdasarkan pengetahuan yang ada. Namun, sistem pakar juga memiliki batasan, seperti keterbatasan dalam menangani situasi yang sangat unik atau situasi di luar basis pengetahuan yang ada [12],[13],[14].

## 2.2 Metode Dempster Shafer
Metode Dempster-Shafer, yang juga dikenal sebagai Teori Kepercayaan (Belief Theory) atau Teori Massa, adalah kerangka kerja matematis yang digunakan untuk mengatasi ketidakpastian dan menggabungkan bukti dari berbagai sumber informasi. Metode ini dikembangkan oleh Glenn Shafer sebagai alternatif untuk Teori Probabilitas klasik, terutama  dalam  konteks  di  mana  informasi  yang  tersedia  tidak  cukup  untuk  menetapkan  distribusi  probabilitas yang tepat [15],[16],[17].
Metode Dempster-Shafer berfokus pada konsep "massa" daripada probabilitas. Setiap himpunan bukti atau informasi  diberikan  "massa"  yang  mengukur  kepercayaan  terhadap  suatu  kejadian  atau  hipotesis.  "Dalam Dempster-Shafer, konsep dibagi menjadi dua kategori, yaitu Kepercayaan dan Kemungkinan. Kedua konsep ini diwakili  dalam  rentang  nilai  antara  0  hingga  1.  Kepercayaan  (Belief)  mewakili  sejauh  mana  kita  mempercayai bukti dalam konteks perhitungan himpunan proposisi. Nilai Kepercayaan (Belief) sebesar 1 menunjukkan bahwa kita sepenuhnya yakin terhadap bukti tersebut, sedangkan nilai 0 mengindikasikan ketiadaan keyakinan terhadap bukti tersebut.
Kemungkinan (Plausibility) adalah ukuran dari ketidakpastian terkait bukti yang dapat mengurangi tingkat keyakinan terhadap bukti tersebut. Misalnya, jika kita memiliki keyakinan terhadap suatu penyakit (X) dan nilai Kepercayaan  (Belief)  dari  X  adalah  1,  maka  nilai  Kemungkinan  (Plausibility)  dari  X  akan  menjadi  0.  Konsep Kepercayaan dijabarkan  melalui Persamaan (1), sementara konsep Kemungkinan dijelaskan  melalui Persamaan (2) [18],[19],[20]." . Adapun rumus dari metode Dempster Shafer ialah :
Bel(X) = ∑ M(Y) Y⊆X (1) Keterangan: Bel(X) : Belief(X)
M(Y)
: M(Y) = mass function dari (Y) Rumus untuk Plausibility (Pls) :
Pls(X) = 1 − Bel(X) = 1 − ∑ M(X ′ ) Y⊆X (2) Keterangan Rumus :
Bel(X’)  : Belief(X)
Pls(X) : Plausibility (X)
M(X’) : mass function dari (X) M(Y) : mass function dari (Y)
Saat M1 dan M2 digabungkan untuk membentuk M3, hal ini diwakili oleh persamaan sebagai berikut:
M3(Z) = ∑ =M1(X).M2(Y)
X⋂Y 1−∑ =θM1(X).M2(Y) X⋂Y
(3)
Keterangan:
M3(Z) : Mass function dari evidence (Z) M1(X) : Mass function dari evidence (X) M2(Y) : Mass function dari evidence (Y)

## 2.3 Metode Teorema Bayes
Metode  Teorema  Bayes,  atau  dikenal  juga  sebagai  Teorema  Bayes,  adalah  suatu  pendekatan  statistik  yang digunakan untuk menghitung probabilitas kondisional dari suatu hipotesis berdasarkan informasi awal atau bukti yang diperoleh baru. Metode ini sangat berguna dalam mengatasi ketidakpastian dan memperbarui pengetahuan berdasarkan  informasi tambahan  yang terkait dengan suatu peristiwa atau situasi [21],[22],[23]. Pada dasarnya, Teorema Bayes digunakan untuk memperbarui probabilitas suatu hipotesis setelah mendapatkan bukti baru atau informasi baru. Pendekatan ini sangat bermanfaat ketika menghadapi situasi di mana terdapat ketidakpastian dan informasi tambahan yang terus berkembang. Secara matematis, teorema bayes dapat dirumuskan sebagai berikut :
P(H|E) = P( E | H )∗P(H)i ∑ P( E | H k)∗P(H k ) n k=1 (4)
Keterangan: P(H|E)  : Probabilitas hipotesis H terjadi, diberikan bukti E P(E|H)  : adalah probabilitas bukti E jika hipotesis H terjadi P(H) : adalah probabilitas hipotesis H terjadi sebelum adanya bukti E P(E) : Probabilitas bukti E terjadi keseluruhan n : Jumlah hipotesa yang terjadi Berikut ini panduan langkah demi langkah dalam menerapkan Metode Teorema Bayes: a. Langkah pertama menghitung probabilitas masing-masing informasi untuk setiap hipotesis
P(H|E) = P( E | H )∗P(H) P(E) (5)
b. Langkah berikutnya melibatkan penerapan Rumus guna memperkirakan probabilitas yang terkait dengan setiap informasi untuk setiap hipotesis yang telah ada.
∑ P(E|H k ) = G1 + ⋯ + Gn n k=1
(6)
c. Langkah  ketiga  berikut  ini  merupakan  rumus  yang  dipergunakan  untuk  menghitung  probabilitas  pada  tiap hipotesis, tanpa tergantung pada data pendukung.
P(HE|H k ) = P(E|H i ) ∑ P(E|H k ) n k=1 (7)
d. Langkah keempat Menghitung probabilitas hipotesis
∑ P(H i ) ∗ P ( E H i ) = P(H i ) ∗ P(E|H i ) + ⋯ + P(H i ) ∗ P(E|H i ) n k=1
(8)
e. Langkah kelima menghitung rumus untuk mengestimasi P(Hi|E), yang merupakan probabilitas kebenaran Hi dengan bukti E,
P(H i |E i ) = P( E | H i)∗P(H i ) P(E|H k ) (9)
f. Langkah  keenam  selanjutnya  Dalam  kerangka  Teorema  Bayes,  nilai  simpulan  dapat  dihasilkan  melalui perkalian antara probabilitas awal bukti (P(E|Hi)) dengan probabilitas Hi benar jika bukti E ada (P(Hi|E)). Hasil perkalian ini kemudian dapat diakumulasikan untuk memperoleh nilai akhir dari simpulan yang diinginkan..
∑ bayes = P(E|H i ) ∗ P(H i |E i ) + ⋯ + P(E|H i ) ∗ P(H i |E i ) n k=1 (10)

## 2.4 Penyakit MoyaMoya Disease
Penyakit  Moyamoya  disease  merupakan  suatu  gangguan  neurovaskular  yang  jarang  terjadi,  ditandai  oleh penyempitan  atau  penyumbatan  progresif  pada  pembuluh  darah  di  otak,  khususnya  pada  daerah  arteri  yang menyuplai darah ke bagian frontal otak (area yang bertanggung jawab atas kemampuan berpikir dan perencanaan) dan  daerah  arteri  yang  membentuk  "moyamoya"  yang  terlihat  seperti  cabang-cabang  asap  pada  gambaran angiogram (gambaran pembuluh darah dengan menggunakan pewarna kontras). Kondisi ini dapat menyebabkan penurunan aliran darah ke otak dan meningkatkan risiko terjadinya stroke atau kejang pada penderita [4].

## 2.5 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merujuk  pada  serangkaian  langkah  atau  proses  sistematik  yang  diikuti  oleh  peneliti  untuk mengumpulkan informasi, menganalisis data, dan menyusun temuan atau hasil penelitian.
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6819
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut ini adalah definisi umum dari beberapa tahapan penelitian:
a. Identifikasi Masalah
Dalam  proses  penelitian,  peneliti  memerlukan  suatu  investigasi  untuk  mengangkat  permasalahan  tersebut dengan tujuan untuk didiskusikan dan memberikan kontribusi dalam penyelesaian situasi tersebut.
b. Pengumpulan Data
Dalam rangka penelitian ini, peneliti menghimpun data atau informasi yang mendukung hipotesis atau tujuan penelitian, dan sekaligus memverifikasi kesimpulan atau temuan yang diperoleh.
c. Literatur Review
Peneliti Melakukan pencarian literatur melalui basis data jurnal ilmiah, perpustakaan digital, database online, dan sumber-sumber lainnya. Gunakan kata kunci yang relevan dengan topik penelitian.
d. Analisa dan Perbandingan Metode
Peneliti melakukan perbandingan antara metode Dempster Shafer dan Metode Teorema Bayes
e. Kesimpulan
Peneliti  meringkas  hasil  atau  temuan  adalah  elemen  krusial  dalam  setiap  karya  tulis  atau  presentasi,  yang merangkum inti dari apa yang telah ditemukan atau disimpulkan dari penelitian, analisis, atau evaluasi tertentu. Ringkasan ini memberikan gambaran singkat namun penting tentang esensi dari apa yang telah dipelajari atau ditemukan selama keseluruhan proses.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Knowledge Based
Knowledge-based (basis pengetahuan) adalah istilah yang mengacu pada pendekatan atau sistem yang bergantung pada  pengetahuan  dan  informasi  yang  terstruktur  untuk  melakukan  tugas  tertentu.  Ini  melibatkan  penggunaan pengetahuan yang telah diperoleh atau disusun sebelumnya untuk mengambil keputusan, memecahkan masalah, atau melakukan tugas tertentu.
Dalam  merancang  suatu  sistem  yang  memiliki  kapabilitas  untuk  mengintegrasikan  proses  dan  metode pengetahuan seorang ahli ke dalam sistem komputer, dengan tujuan untuk menyediakan kemudahan dalam proses diagnosis  penyakit  Moyamoya  Disease  dengan  tingkat  keahlian  yang  setara  dengan  ahli  manusia,  diperlukan langkah-langkah  dalam  mengelola  pengetahuan  kepakaran  dari  seorang  ahli.  Pengetahuan  ini  diorganisasikan menjadi kumpulan aturan dan informasi konkret, yang kemudian digunakan untuk menghasilkan diagnosa serta kesimpulan  sesuai  dengan  prinsip-prinsip  yang  telah  ditetapkan  dalam  basis  pengetahuan.  Dalam  konteks  ini, berikut adalah langkah-langkah penyusunan aturan yang berasal dari pengetahuan ahli:
Tabel 1. Data Kepakaran Penyakit Moyamoya Disease Kode Nama Gejala Nilai Kepakaran Kd1 Kelumpuhan pada salah satu sisi tubuh 0,8 Kd2 Kejang 0,5 Kd3 Sakit Kepala 0,3 Kd4 Gangguan Sensorik dan Motorik 0,5 Kd5 Gangguan Berbicara 0,8 Kd6 Gangguan Penglihatan 0,5 Kd7 Perubahan Perilaku dan Kognitif 0,5 Kd8 Pingsan atau Kelemahan Tiba-Tiba 0,1
Dalam  Tabel  1  di  atas,  disajikan  data  kepakaran  untuk  berbagai  gejala  yang  terkait  dengan  penyakit Moyamoya. Setiap gejala memiliki nilai kepakaran  yang mencerminkan tingkat keumuman dan signifikansinya dalam  diagnosis  dan  pengobatan  penyakit  ini.  Nilai  kepakaran  digunakan  untuk  memberikan  panduan  tentang sejauh  mana gejala tertentu dapat membantu dalam  mengidentifikasi  atau mengonfirmasi penyakit  Moyamoya. Semakin tinggi nilai kepakaran, semakin kuat hubungan antara gejala tersebut dengan penyakit ini. Data ini bisa
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6819
menjadi pedoman penting bagi tenaga medis dalam memahami dan merespon gejala-gejala yang mungkin muncul pada pasien dengan penyakit Moyamoya.
Tabel 2. Nilai Belief Kepercayaan Terhadap Gejala  Nilai Kepercayaan (Belief) Sangat tidak setuju 0.1 Tidak Setuju 0.3 Netral 0.5 Setuju 0.8 Sangat Setuju 1
Tabel 2 menampilkan nilai kepercayaan yang terkait dengan penilaian gejala. Setiap  tingkat kepercayaan memiliki  nilai  yang  menggambarkan  sejauh  mana  individu  merasakan  tingkat  keterkaitan  atau  relevansi  gejala dengan  suatu  kondisi  atau  situasi.  Nilai-nilai  kepercayaan  ini  dapat  membantu  dalam  memahami  sejauh  mana individu mempercayai atau tidak mempercayai hubungan antara gejala dan suatu fenomena. Semakin tinggi nilai kepercayaan, semakin  besar keyakinan  individu terhadap keterkaitan antara gejala dan  fenomena  yang diamati. Dengan  demikian,  tabel  ini  dapat  memberikan  panduan  tentang  sejauh  mana  persepsi  dan  keyakinan  individu terhadap hubungan antara gejala dan situasi yang dianalisis.
Tabel 3. Nilai Persentase Kepastian Tingkat Persentase Nilai Kemungkinan 0% - 50% Tidak Mungkin 51% - 79% Mungkin 80% - 99% Cukup Mungkin 100% Sangat Meyakinkan
Tabel  3  menggambarkan  nilai-nilai  yang  terkait  dengan  tingkat  persentase  kepastian.  Setiap  rentang persentase memiliki nilai yang mencerminkan tingkat probabilitas atau keyakinan terhadap suatu peristiwa atau fenomena. Nilai-nilai ini membantu dalam memahami sejauh mana tingkat kepercayaan terhadap kemungkinan terjadinya sesuatu. Semakin tinggi nilai persentase, semakin besar kepercayaan terhadap peluang atau kepastian suatu  peristiwa.  Dengan  demikian,  tabel  ini  memberikan  panduan  tentang  sejauh  mana  kepastian  atau ketidakpastian terkait dengan tingkat persentase yang diamati.

## 3.2  Penerapan Metode Dempster Shafer
Diibaratkan seorang pasien atau user memiliki gejala seperti berikut ini yang ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Sampel Data Gejala Yang Pasien Kode Nama Gejala Nilai Belief Kd1 Kelumpuhan pada salah satu sisi tubuh 0,3 Kd3 Sakit Kepala 0,5 Kd5 Gangguan Berbicara 0,5 Kd6 Gangguan Penglihatan 0,3 Kd8 Pingsan atau Kelemahan Tiba-Tiba 0,3
Diketahui  dari  8  gejala  yang  ada,  pasien  mengalami  gejala  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  4.  Analisis perhitungan dilakukan dengan menggunakan rumus Dempster Shafer. Penyelesaiannya adalah sebagai berikut : 1. Kelumpuhan pada salah satu sisi tubuh
Rasa lelah yang berlebihan adalah gejala penyakit moyamoya dengan nilai kepercayaan dari pasien adalah 0,3. M 1 = 0,3 M 1 (θ) = 1 − 0,3 = 0,7 2. Sakit Kepala
Sakit kepala adalah gejala penyakit moyamoya dengan nilai kepercayaan dari pasien adalah 0,5. M 2 = 0,5 M 2 (θ) = 1 − 0,5 = 0,5
Tabel 5. Perhitungan ke-1 DS
M 2 =  0,5 M 2 ( θ) = 0,5 M 1 = 0,3 0,15 0,15 M 1 ( θ) = 0,7 0,35 0,35
Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 3 . M 3 = 0,15 + 0,34 + 0,15 = 0,65
M 3 (θ) = 0,35 3. Gangguan Berbicara Gangguan berbicara adalah gejala penyakit moyamoya dengan nilai kepercayaan dari pasien adalah 0,5. M 4 = 0,5 M 4 (θ) = 1 − 0,5 = 0,5
Tabel 6. Perhitungan ke-2 DS M 4 = 0,5 M 4 ( θ) =  0,5 M 3 =  0,65 0,33 0,33 M 3 ( θ) =  0,35 0,18 0,18
Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 5 . M 5 = 0,33 + 0,18 + 0,33 = 0,83 M 5 (θ) = 0,18 4. Gangguan Penglihatan
Gangguan penglihatan adalah gejala penyakit moyamoya dengan nilai kepercayaan dari pasien adalah 0,3. M 6 = 0,3 M 6 (θ) = 1 − 0,3 = 0,7
Tabel 7. Perhitungan ke-3 DS M 6 = 0,3 M 6 ( θ) =  0,7 M 5 =  0,83 0,25 0,58 M 5 ( θ) =  0,18 0,05 0,12
Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 5 . M 5 = 0,25 + 0,05 + 0,58 = 0,88 M 5 (θ) = 0,12 5. Pingsan atau Kelemahan Tiba-Tiba
Pingsan  atau  kelemahan  tiba-tiba  adalah  gejala  penyakit  moyamoya  dengan  nilai  kepercayaan  dari  pasien adalah 0,3.
M 7 = 0,3 M 7 (θ) = 1 − 0,3 = 0,7
Tabel 8. Perhitungan ke-3 DS M 8 = 0,3 M 8 ( θ) =  0,7 M 7 =  0,88 0,26 0,61 M 7 ( θ) =  0,12 0,04 0,09
Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 5 . M 9 = 0,26 + 0,04 + 0,61 = 0,91 M 9 (θ) = 0,09
Dari  perhitungan  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  menggunakan  metode  Dempster-Shafer,  hasilnya menunjukkan bahwa kemungkinan pasien atau pengguna mengalami penyakit Moyamoya cukup tinggi, dengan nilai sebesar 0,91 atau setara dengan persentase 91%.

## 3.3  Penerapan Metode Teorema Bayes
Diibaratkan seorang pasien atau user memiliki gejala seperti berikut ini yang ditunjukkan pada tabel 4. Diketahui dari 8 gejala yang ada, pasien mengalami gejala yang dapat dilihat pada tabel 4. Analisis perhitungan dilakukan dengan menggunakan rumus Teorema Bayes. Penyelesaiannya adalah sebagai berikut : 1. Menentukan tingkat probabilitas
Probabilitas  dihitung  melalui  menghitung  hasil  pembagian  antara  jumlah  total  gejala  dengan  jumlah keseluruhan kondisi penyakit.
Kd1 = 0,3 1,9 = 0,16
Kd3 = 0,5 1,9 = 0,26
Kd5 = 0,5 1,9 = 0,26
Kd6 = 0,3 1,9 = 0,16
Kd8 = 0,3 1,9 = 0,16
2. Menggabungkan total nilai probabilitas
∑ P(E|H k ) = n k=1 0,16 + 0,26 + 0,26 + 0,16 + 0,16 = 1
3. Menghitung probabilitas pada tiap hipotesis, tanpa tergantung pada data pendukung
Kd1 = 0,16 1 = 0,16 Kd3 = 0,26 1 = 0,26
Kd5 = 0,26 1 = 0,26
Kd6 = 0,16 1 = 0,16
Kd8 = 0,16 1 = 0,16
4. Langkah keempat Menghitung probabilitas hipotesis
∑ = (0,16 ∗ 0,16) + (0,26 ∗ 0,26) + (0,26 ∗ 0,26) + (0,16 ∗ 0,16) + (0,16 ∗ 0,16)
5 k=5 = 0,03 + 0,07 + 0,07 + 0,03 + 0,03
= 0,21
5. Menghitung rumus untuk mengestimasi P(Hi|E)
P(H1|E1) = 0,16∗0,16
0,21 = 0,12 P(H1|E3) = 0,26∗0,26
0,21 = 0,32 P(H1|E5) = 0,26∗0,26 0,21 = 0,32 P(H1|E6) = 0,16∗0,16 0,21 = 0,12 P(H1|E8) = 0,16∗0,16
0,21 = 0,12
6. Mengestimasi nilai akhir dari Teorema Bayes dilakukan dengan mengalikan probabilitas bukti asli ∑ Bayes = (0,16 ∗ 0,12) + (0,26 ∗ 0,32) + (0,26 ∗ 0,32) + (0,16 ∗ 0,12) + (0,16 ∗ 0,12)
5 k=5
= 0,02 + 0,07 + 0,07 + 0,02 + 0,02 = 0,22
Dari perhitungan yang telah diuraikan sebelumnya dengan menerapkan metode Teorema Bayes, diperoleh hasil  yang  menunjukkan  bahwa  kemungkinan  pasien  atau  pengguna  tidak  mengalami  penyakit  Moyamoya, dikarenakan nilai perhitungannya sebesar 0,22 atau setara dengan persentase 22%.

## 3.4  Analisa Hasil Persentase
Tabel  9  dibawah  ini  memaparkan  persentase  hasil  diagnosis  penyakit  Moyamoya  Disease  berdasarkan  dua pendekatan yang telah disebutkan sebelumnya.
Tabel 9. Hasil Persentase Nama Penyakit Dempster Shafer  Teorema Bayes Moyamoya Disease 91% 22%
Persentase hasil dari penerapan metode Dempster Shafer dan Teore Bayes dapat ditemukan dalam Tabel 9, dan kesimpulannya adalah dalam konteks evaluasi penyakit, dua metode analisis, yaitu metode Dempster-Shafer dan Teorema Bayes, telah digunakan untuk mengukur kemungkinan terjadinya penyakit tertentu. Untuk penyakit Moyamoya,  metode  Dempster-Shafer  menghasilkan  nilai  tinggi  sebesar  91%,  yang  mengindikasikan kemungkinan cukup besar pasien terkena penyakit tersebut. Namun, dengan pendekatan Teorema Bayes, hasilnya justru  menunjukkan  probabilitas  rendah  sebesar  22%,  menyarankan  bahwa  pasien  tidak  mungkin  menderita Moyamoya Disease. Perbedaan hasil  ini  menggarisbawahi kompleksitas dalam  menganalisis kondisi  medis dan dampak dari berbagai metode statistik yang dapat memengaruhi penilaian atas kemungkinan suatu penyakit.

## 4.   KESIMPULAN
Dalam studi evaluasi penyakit, penerapan metode Dempster-Shafer dan Teorema Bayes telah memberikan hasil yang beragam. Melalui analisis yang mendalam, peneliti mengamati bahwa dalam konteks penyakit Moyamoya, kedua metode ini digunakan untuk mengukur kemungkinan terjadinya penyakit tersebut. Metode Dempster-Shafer menghasilkan nilai probabilitas tinggi sebesar 91%, yang mengindikasikan adanya kemungkinan yang cukup besar bahwa  pasien  menderita  penyakit  ini.  Di  sisi  lain,  Teorema  Bayes  menyajikan  hasil  yang  berbeda  dengan probabilitas rendah sebesar 22%, yang mengisyaratkan bahwa kemungkinan pasien menderita Moyamoya Disease justru tidak terlalu besar. Perbedaan mencolok antara hasil-hasil ini menyoroti kompleksitas dalam menganalisis kondisi  medis.  Penggunaan  berbagai  metode  statistik,  seperti  Dempster-Shafer  dan  Teorema  Bayes,  dapat menghasilkan  interpretasi  yang  berbeda  terhadap  kemungkinan  suatu  penyakit.  Temuan  ini  menggarisbawahi
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6819
pentingnya pertimbangan yang hati-hati dan kritis dalam memilih metode analisis dalam evaluasi penyakit, serta perlunya pemahaman mendalam terhadap dampak dan batasan masing-masing metode statistik.

## REFERENCES
[1] Sulindawaty  and  M.  Lestari,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Stroke  Transient  Ischaemic  Attack(TIA)  Dengan Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Sist. Inf. dan Teknol. Jar., vol. 2, no. 2, pp. 25–30, 2021, [Online]. Available: http://e-jurnal.pustakatimur.org/index.php/sisfotekjar/article/view/28.
[2] I. L. K. Panjaitan, E. Panggabean, and Sulindawaty, “Analisis Perbandingan Metode Dempster Shafer dengan Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Penyakit Stroke,” J. Inform. Pelita Nusant., vol. 3, no. 1, pp. 69–74, 2018, [Online]. Available: http://e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/JIPN/article/view/293.
[3] J. Kanggeraldo, R. P. Sari, and M. I. Zul, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Stroke Hemoragik dan Iskemik Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 2, no. 2, pp. 498–505, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.268.
[4] G. Tangkudung, R. Gunawan, R. Tumewah, and J. M. Pertiwi, “MOYAMOYA DISEASE DENGAN PERDARAHAN INTRAVENTRIKULAR PADA PASIEN USIA MUDA,” J. Sinaps, vol. 3, no. 2, pp. 13–17, 2020.
[5] Warna, “Implementasi Algoritma Certainty  Factor  untuk Mendiagnosa Penyakit  yang Disertai  Demam,”  vol.  IV, pp. 129–137, 2023.
[6] A.  W. Fathurrahman, M. Thoriqulhaq, and F. Arianto,  “Penerapan Machine  Learning  untuk Pengklasifikasian Hoaks pada  Platform  Media  Sosial,”  Senada,  vol.  2022,  no.  Senada,  pp.  66–68,  2022,  [Online].  Available: https://senada.upnjatim.ac.id/index.php/senada/article/view/48%0Ahttps://senada.upnjatim.ac.id/index.php/senada/artic le/download/48/26.
[7] H. Nahumury, A. Mulyani, and H. Nurdin, “Sistem Pendukung Keputusan Mendiagnosa Penyakit Virus Corona (Covid- 19) Menggunakan Metode Dempster-Shafer,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 4, no. 4, pp. 207–214, 2020.
[8] A. R. MZ, I. G. P. S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit pada Manusia dengan Metode Dempster Shafer,” J. Comput. Sci. Informatics Eng., vol. 4, no. 2, pp. 129–138, 2020, doi: 10.29303/jcosine.v4i2.285.
[9] A. U. Bani and F. Nugroho, “Sistem Pakar Dalam Diagnosa Penyakit Tuberkulosis Otak Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 4, pp. 1170–1174, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2507.
[10]  M. Aldjawad, S. Andryana, and A. Andrianingsih, “Penerapan Metode Perbandingan Dempster-Shafer dengan Certainty Factor pada Aplikasi Sistem Pakar Deteksi Dini Penyakit Alzheimer pada Lansia Berbasis Web,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. 5, no. 2, p. 144, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i2.206.
[11]  R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020.
[12]  P.  S.  Ramadhan,  “Sistem  Pakar  Pendiagnosaan  Dermatitis  Imun  Menggunakan  Teorema  Bayes,”  InfoTekJar  J.  Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 3, no. 1, pp. 43–48, 2018.
[13]  S.  Murni  and  F.  Riandari,  “Penerapan  Metode  Teorema  Bayes  Pada  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Lambung,” J. Teknol. Dan Ilmu Komput. Prima, vol. 1, no. 2, pp. 166–172, 2018.
[14]  C. Muhamasri, “Sistem Pakar Untuk Diagnosa Awal Penyakit Lambung Dempster-Shafer Berbasis Web,” J. SANTI - Sist. Inf. dan Tek. Inf., vol. 1, no. 3, pp. 9–13, 2023, doi: 10.58794/santi.v1i3.332.
[15]  D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” Komputika J. Sist. Komput., vol. 9, no. 2, pp. 85–93, 2020.
[16]  C. Nas, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakt Tiroid Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Teknol. Dan Open Source, vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2019.
[17]  P. S. Hasibuan and M. I. Batubara, “Penerapan Metode Dempster Shafer Dalam Mendiagnosa Penyakit Faringitis,”  J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 1, p. 59, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i1.1061.
[18]  A. R. Mz, I. G. P. S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem pakar diagnosa penyakit kulit pada manusia dengan metode dempster shafer,” J. Comput. Sci. Informatics Eng., vol. 4, no. 2, pp. 129–138, 2020.
[19]  J. Coding et al., “Implementasi Metode Dempster Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Infeksi Penyakit Tropis Berbasis Web,” J. Coding, vol. 06, no. 03, pp. 97–106, 2018.
[20]  E. Sagala, J. Hutagalung, S. Kusnasari, and Z. Lubis, “Penerapan Sistem Pakar Dalam Mendiagnosis penyakit Tanaman Carica Papaya di UPTD. Perlindungan Tanaman Pangan dan Hortikultura Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. CyberTech, vol. 1, no. 1, pp. 95–103, 2021, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/index.
[21]  R. Simalango and A. S. Sinaga, “Diagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Dengan Teorema Bayes,” vol. 3, pp. 43–50, 2019.
[22]  N. Sulardi and  A. Witanti, “Sistem Pakar  Untuk  Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,”  J. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020.
[23]  N.  A.  Sagat  and  A.  S.  Purnomo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Mata  Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes,”  J. Pendidik. dan Teknol. Indones., vol. 1, no. 8, pp. 329–337, 2021.