## Implementasi Algoritma Dempster-Shafer Theory Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Psikologis Gangguan Kontrol Impuls
Yusra Fernando 1 , Riduwan Napianto 2 , Rohmat Indra Borman 3
1 Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
2 Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
3 Sistem Informasi Akuntansi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia 1,2,3 Jl. ZA. Pagar Alam No.9 -11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, Kota Bandar Lampung, Lampung 35132, Indonesia yusra.fernando@teknokrat.ac.id 1 , riduwannapianto@teknokrat.ac.id 2 , rohmat_indra@teknokrat.ac.id 3
Diterima: 31 Jul 2022 | Direvisi: 18 Aug 2022 Disetujui: 27 Aug 2022 | Dipublikasi: 31 Aug 2022

## Abstrak
Gangguan  kontrol  impuls  merupakan  penyakit gangguan  mental  yang  berkaitan  dengan  kesulitan untuk  mengontrol  emosinya  maupun  perilakunya. Gangguan  kontrol  impuls  dianggap  berbahaya  karena penderitanya  akan  menglami  kondisi  dengan  suasana hati  yang  emosional  mapupun  mudah  tersinggung. Orang  yang  mengidap  gangguan  kontrol  impuls memerlukan  terapi  khusus  dan  penanganan  oleh psikolog  ataupun  psikiater. Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengimplementasikan  algoritma Dempster- Shafer  theory pada  diagnosa  penyakit  psikologis gangguan kontrol impuls. Pendekatan Dempster-Shafer theory menitikberatkan  pada  proses  pemberian  tingkat keyakinan  berdasarkan  kombinasi  antar  bukti-bukti untuk memperkuat peluang. Sistem yang dikembangkan  berbasis web agar  memudahkan  pasien atau  pengguna  untuk  melakukan  diagnosa.  Sistem pakar  yang  dikembangkan  dapat  melakukan  diagnosa berdasarkan  gejala  yang  dialami  oleh  pengguna  dan menghasilkan  diagnosa  serta  penjelasan  mengenai penyakit  tersebut,  penyebab  dan  cara  penganannya. Hasil  uji  akurasi  dengan  membandingkan  hasil diagnosis  sistem  pakar  dengan  seorang  pakar, memperlihatkan  nilai  akurasi  sebesar  85%.  Ini  artinya algoritma Dempster-Shafer dapat berjalan dengan baik pada  kasus  diagnosa  penyakit  psikologis  gangguan kontrol impuls .
Kata  kunci: Sistem  Pakar, Dempster-Shafer  Theory , Gangguan Kontrol Impuls

## Abstract
Impulse  control  disorder  is  a  mental  disorder associated  with  difficulty  controlling  emotions  and
behavior.  Impulse  control  disorders  are  considered dangerous because sufferers will experience conditions with  emotional  or  irritable  moods.  People  who  suffer from impulse control disorders require special therapy and  treatment  by  a  psychologist  or  psychiatrist.  This study  aims  to  implement  the  Dempster-Shafer  theory algorithm  in  the  diagnosis  of  psychological  disorders of  impulse  control  disorders.  The  Dempster-Shafer theory approach focuses on the process of providing a level of confidence based on a combination of evidence to  strengthen  opportunities.  The  system  developed  is web-based  to  make  it  easier  for  patients  or  users  to make  diagnoses.  The  developed  expert  system  can make  a  diagnosis  based  on  the  symptoms  experienced by the user and produce a diagnosis and explanation of the disease, its causes and how to treat it. The results of  the  accuracy  test  by  comparing  the  results  of  the expert  system  diagnosis  with  an  expert,  showed  an accuracy value of 85%. This means that the Dempster- Shafer  algorithm  can  run  well  in  cases  of psychological  disease  diagnosis  of  impulse  control disorders.
Keywords: Expert  System,  Dempster-Shafer  Theory, Impulse Control Disorder

## I. PENDAHULUAN
Gangguan  mental  merupakan  salah  satu masalah  kesehatan  yang  menjadi  perhatian pemerintah.  Pasalnya,  saat  pandemi  COVID-19 penderita  gangguan  mental  kian  meningkat.  Ini disebabkan,  pandemi  yang  melanda  dunia  tidak hanya  memiliki  dampak  terhadap  kesehatan  fisik
melainkan  juga  memiliki  dampak  terhdap kesehatan  mental  seseorang  [1].  Selama  pandemi hampir  59,5%  remaja  di  Indonesia  mengalami masalah  psikologis  dan  gangguan  mental  [2]. Gangguan  mental  atau mental  disorder disebut juga mental illness merupakan keadaan kesehatan yang  berpengaruh  pada  pikiran,  rasa,  tindakan, kondisi  hati,  ataupun  kombinasi  diantaranya.  [3]. Salah  satu  penyakit  gangguan  mental  yang berbahaya  dan  butuh  penanganan  khusus  adalah gangguan  kontrol  impuls  ( impulse  control disorders )  atau  disebut  juga  dengan  gangguan pengendalian  impuls.  Gangguan  kontrol  impuls merupakan  suatu  keadaan  di  mana  seseorang mengalami  kesulitan  mengontrol  emosinya maupun  perilakunya  [4].  Gangguan  kontrol impuls  dianggap  berbahaya  karena  penderitanya akan menglami kondisi dengan suasana hati yang emosional mapupun mudah tersinggung, tindakan yang  menantang  mapun  argumentatif,  dan  penuh dengan  rasa  pendendam  [5].  Orang  yang mengidap  gangguan  mental  ini  memerlukan penanganan.  Penangannya  biasanya  melalui terapi-terapi  khusus  oleh  seorang  psikolog ataupun  psikiater.  Namun,  jumlah  praktik psikolog  di  Indonesia  hanya  sekitar  451  dengan psikiater  kurang  lebih  773  orang,  yang  artinya jumlah  tersebut  hanya  mampu  memenuhi  16,3% dari seluruh kebutuhan penanganan [6]. Untuk itu dibutuhkan  sistem  yang  mampu  melakukan diagnosa  penyakit  psikologis  gangguan  kontrol impuls,  agar  dapat  memudahkan  masyarakat untuk  melakukan  diagnosa  dan  memberikan pengetahuan  bagi  masyarakat  mengenai  penyakit gangguan mental tersebut.
Sistem  pakar  bagian  dari  kecerdasan  buatan yang dapat melakukan pemrosesan dan penarikan kesimpulan  melalui  aturan  tertentu  berdasarkan pengetahuan  yang  didapatkan  [7].  Maka  sistem pakar  juga  sering  disebut  dengan  sistem berbasikan  pengetahuan.  Sistem  pakar  adalah sistem  yang  dapat  memberikan  informasi  serta pengetahuan  pada  bidang  spesifik  yang  biasanya kemampuan  tersebut  dimiliki  oleh  seorang  pakar [8].  Untuk  mengembangkan  sistem  pakar,  maka membutuhkan  algoritma  yang  berfungsi  untuk melakukan penalaran untuk pengolahan informasi dari  basis  pengetahuan  atau  biasanya  disebut dengan mesin inferensi. Salah satu algoritma yang dapat  digunakan  sebagai  mesin  inferensi  adalah Dempster-Shafer  theory .  Algoritma  ini  bekerja berdasarkan  probabilitas  untuk  pembuktian  yang didasari pada tingkat kepercayaan serta penalaran
yang  logis,  agar  dapat  dilakukan  kombinasi informasi atau disebut dengan evidence [9].
Penggunaan  metode Dempster-Shafer  theory pada penelitian terdahulu menunjukkan hasil yang baik.  Penelitian  sebelumnya  terkait  sistem  pakar untuk mendiagnosis penyakit lambung menggunakan  algoritma Dempster-Shafer [10]. Berdasarkan  pengujian  akurasi  melalui  20  kasus uji  memperlihatkan  tingkat  akurasi  mencapai 95%.  Penelitian  lainnya  terkait  penerapan Dempster-Shafer pada  diagnosa  kanker  mulut [11]. Dempster-Shafer sebagai  mesin  inferensi mampu  mendapatkan  nilai  akurasi  mencapai 86,6%. Penelitian selanjutnya yaitu pengembangan sistem diagnosis penyakit tanaman kedelai menggunakan Dempster-Shafer [12] . Pada uji  tingkat  keakuratan  sistem  melalui  25  sampel uji  memperoleh  tingkat  akurasi  mencapai  92%, hal  ini  menunjukkan  penerapan Dempster-Shafer mampu mendiagnosa dengan baik.
Pada penelitian ini, bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Dempster-Shafer theory pada  diagnosa  penyakit  psikologis gangguan kontrol impuls. Sistem yang dikembangkan  berbasis web agar  memudahkan pasien atau pengguna untuk melakukan diagnosa. Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  psikologis gangguan  kontrol  impuls  yang  dikembangkan dapat  melakukan  diagnosa  berdasarkan  gejala yang  dialami  oleh  pengguna  dan  menghasilkan diagnosa  serta  penjelasan  mengenai  penyakit tersebut,  penyebab  dan  cara  penganannya. Penyakit  gangguan  mental  kontrol  impuls  yang digunakan  pada  penelitian  ini  diantaranya: Oppositional
Defiant Disorder , Conduct
Disorder , Intermittent  Explosive  Disorder , Kleptomania dan Pyromania .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Sistem Pakar
Pada  tahun  1960an  telah  berkembang  sistem berbasis pengetahuan yang dikenal sebagai sistem pakar.  Sistem  pakar  merupakan  bagian  dari bidang  ilmu artificial  intelligent (kecerdasan buatan).  Sistem  pakar  menggunakan knowledge yang  didapatkan  dari  seseorang  yang  mempunyai keahlian di bidang tertentu yang dijadikan sebagai sumber  pengetahuan  dan  diterapkan  pada  sistem berbasis komputer [13]. Maka sistem pakar dapat dikatakan sebagai suatu software yang mengadopsi  keahlian  seorang  pakar  dan  bekerja berdasarkan pengetahuan dan aturan-aturan untuk penyelesaian  suatu  bidang  yang  spesifik  [14].
Seiring  perkembangannya  sistem  pakar  mampu mengadopsi kemampuan pakar yang didasari pada fakta-fakta  serta  menerapkan  metode-metode untuk  yang  dapat  mengatasi  permasalahan  yang membutuhkan  penyelesaian  dari  seorang  pakar [15].
Proses  pembangunan  sistem  pakar  dimulai dari  melakukan  rekayasa  pengetahuan,  yaitu mengupayakan untuk memperoleh pengetahuan.  Pada sistem  pakar  terdapat  dua  komponen  yaitu lingkungan pengembang
( defelopment environment ) dan lingkungan konsultasi ( consulting  environment )  [13].  Lingkungan pengembang merupakan lingkungan yang digunakan sebagai masukkan data basis pengetahuan kedalam sistem. Sedangkan lingkungan  konsultasi  merupakan  lingkungan yang  digunakan  untuk  mengakses  sistem  oleh pengguna  agar  pengguna  dapat  berinteraksi  serta berkonsultasi pada sistem.

## B. Dempster-Shafer theory
Algoritma Dempster-Shafer dikemukakan pertama kali oleh Dempster,
yang mengembangkan
pemodelan penyelesaian
ketidakpastian melalui probabilitas. Teori tersebut selanjutnya dikembangkan oleh Shafer pada tahun 1976  berupa  publikasi  pada  sebuah  buku  dengan judul  “ Mathematical  Theory  of  Evident ”. Kemudian  teori  tersebut  dikenal  dengan Dempster-Shafer theory . Pendekatan ini menitikberatkan  pada  proses  pemberian  tingkat keyakinan  berdasarkan  kombinasi  antar  bukti- bukti untuk memperkuat peluang [16]. Pendekatan Dempster-Shafer merepresentasikan  kombinasi dan  ketidakpastian,  yang  mana  teori  tersebit mempunyai  ciri  secara  institutif  selaras  dengan pola  pikir  seorang  pakar,  dengan  dasar  secara matematis [17].
Lebih umum, Dempster-Shafer memanfaatkan pembuktian berdasarkan belief (tingkat kepercayaan) dan plausibility (pola  pikiri  logis), yang dikombinasikan untuk melakukan pembuktian  sehingga  mendapatkan  kalkulasi kemungkinan dari suatu peristiwa [11]. Dempster- Shafer theory memiliki notasi [ Belief, Plausibility ].  Bel  ( Belief )  menunjukkan  tingkat keyakinan  proposisi  ( evidence )  sehingga  dapat mendukung  sebuah  keadaan  [18].  Jika Belief bernilai 0 maka dapat dikatakan tidak mempunyai evidence ,  berbanding  terbalik  jika  memperoleh nilai  1  maka  terdapat  kepastian. Belief  function dirumuskan melalui persamaan (1).
Bel X = m (Y) !⊆! ) ( ) ( Y m X Bel X ∑ ⊂ = (1)
Di  mana, Bel ( X ) menunjukkan belief pada variabel  ( X ),  dan m ( Y )  merupakan mass  function pada variabel ( Y ). Sedangkan untuk mendapatkan Plausibility ( Pls )  dapat  menggunakan  persamaan (2).
Pls X = 1 - Bel X ' = 1 - m X ' ! !⊆! ) ' ( 1 ) ' ( 1 ) ( X m X Bel X Pls n X Y ∑ ⊂ − = − = (2)
Di  mana, Plausibility mempunya  rentang  nilai  0 sampai  dengan  1.  Tabel  I  berikut  ini  adalah kemungkinan-kemungkinan  yang  terjadi  diantara belief dan plausibility .
TABEL I. K RITERIA N ILAI B EL DAN P LS Kepastian Keterangan [1, 1] Semuanya benar [0, 0] Semuanya salah [0, 1] Ketidakpastian [Bel, 1]; 0< Bel<1 Terdapat dukungan [0, Pls]; 0<Pls<1 Terdapat penolakan [Bel, Pls]; 0< Bel ≤ Pls<1 Terdapat penolakan dan
dukungan
Faktanya  pada  pengembangan  sistem  pakar akan  berhubungan  dengan  elemen-elemen  yang mengakibatkan terjadi
kemungkinan- kemungkinan pada jawaban user , maka dibutuhkan  penyesuaian.  Kemungkinan  itu  pada Dempster-Shafer theory disebut dengan power set disimbolkan dengan P θ , maka untuk menghitungnya  dapat  menggunakan  persamaan (3) (θ) .
) ( θ P m = m = P (θ) (3)
Dimana, m adalah mass  function serta P ( θ ) menunjukkan power  set . Mass  function ( m ) memperlihatkan  tingkatan  kepercayaan  pada sejumlah  jawaban  yang  tepat  ( evidence )  yang biasanya  disebut  sebagai evidence  measure disimbolkan dengan ( m ).
Penerapan Dempster-Shafer pada  sistem pakar  akan  melibatkan  sejumlah evidence yang digunakan  pada  varibel  ketidakpastian  dalam menyelesaikan  permasalahan.  Untuk  mengatasi evidence dengan  jumlah  yang  banya  maka dipergunakan  aturan-aturan  yang  dikenal  dengan dempster’s rule of combination . Aturan-aturan ini akan mengkombinasikan antar evidence m 1 dan m 2 menggunakan persamaan (4).
∑ = ⊕ = ∩ Z Y X Y m X m Z m m ) ( ) ( ) ( 2 1 2 1 m1 ⊕
m2 Z = m1 X m2 (Y)) !∩!!! (4)
Di  mana, ) ( 2 1 Z m m ⊕ m1 ⊕ m2 Z merupakan mass  function dari evidence , ) ( 1 X m m1 X merupakan mass  function dari evidence ( X ), ) ( 2 Y m m2 (Y) merupakan mass  function dari evidence ( Y ) dan ⊕ ⊕ merupakan operator direct sum .  Persamaan  (5)  berikut  ini  adalah  untuk menghitung dempster’s rule of combination .
k Y m X m Z m m Z Y X − ∑ = ⊕ = ∩ 1 ) ( ) ( ) ( 2 1 2 1 (5)
Dari persamaan tersebut, k merupakan jumlah evidential  conflict ,  nilai  dari  total k dapat menggunakan persamaan (6) berikut ini.
∑ = = ∩ θ Y X Y m X m k ) ( ) ( 2 1 (6)
Di mana, 2 1 m m ⊕ menunjukkan kombinasi antara m 1 dan m 2 ,  yang  kemudian  didapatkan m 3 . Sehingga,  untuk  mempermudah  perhitungan kombinasi  antar evidence pada  persamaan  (5) dimasukkan pada persamaan (6), maka kombinasi m 3 dihitungan melalui persamaan (7).
∑ − ∑ = = ∩ = ∩ θ Y X Z Y X Y m X m Y m X m Z m ) ( ) ( 1 ) ( ) ( ) ( 2 1 2 1 3 (7)

## III. METODE PENELITIAN
Untuk  melakukan  penelitian,  dibutuhkan metode  penelitian  berupa  langkah-langkah  untuk melakukan  penelitian  agar  dapat  berjalan  sesuai dengan  yang  direncanakan.  Sehingga,  tahapan penelitian  berisi  tentang  langkah-langkah  untuk melakukan  penelitian  yang  disusun  secara tertrutur  dan  terencana  agar  tercapai  tujuan penelitian  [19].  Bagan  tahapan  penelitian  pada penelitian ini, tersaji pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## A. Identification of Problems
Pada  pengembangan  sistem  pakar  diagnosa penyakit  psikologis  gangguan  kontrol  impuls langkah pertama yaitu mengidentifikasi permasalahan. Identifikasi masalah berguna untuk menetapkan kebutuhan sistem yang dikembangkan  [20].  Masalah  utama  pada penelitian  ini  adalah  meningkatnya  penderita gangguan  mental  di  Indonesia  serta  tidak seimbangnya  jumlah  penderita  dengan  jumlah psikolog  dan  psikiater  di  Indonesia.  Selain  itu, masyarakat membutuhkan pengetahuan mengenai penyakit psikologis gangguan kontrol impuls agar dapat  mengetahui  gejala,  penyebab  dan  cara penaganan  penyakit  tersebut.  Sehingga,  perlu adanya  sebuah  sistem  yang  mampu  melakukan diagnosa  penyakit  psikologis  gangguan  kontrol impuls yang mudah diakses dan digunakan.
B. Knowledge Acquisition Pada pengembangan sistem pakar
pengetahuan  merupakan  faktor  yang  krusial.  Hal ini  karena  sistem  pakar  meruapakan  sistem berbasiskan  pengetahuan.  Sehingga,  langkah penting dalam pengembangan sistem pakar adalah mengumpulkan pengetahuan dari sumber pengetahuan  seperti  sorang  pakar,  buku  dan sumber-sumber  lainnya.  Tahapan  ini  disebut dengan  akuisi  pengetahuan.  Dimana,  pada  tahap ini akan mengumpulkan, menata dan
mengorganisasikan  pengetahuan  dari  sumber
E-ISSN: 2775-4669
pengetahuan, agar didapatkan sekumpulan pengetahuan  yang  dijadikan  sebagai konwledge base [21].
Pada  penelitian  yang  dilakukan,  untuk mendapatkan  data-data  pengetahuan  melalui wawancara  dan  konsultasi  dengan  seorang  pakar di  Wahana  Bahagia Psychology  Consultant yang berada di Bandarlampung. Data-data pengetahuan yang  didapatkan  berupa  gejala,  penyakit, penjelasan mengenai penyakit dan penanganannya serta nilai tingkat keyakinan untuk masing-masing gejala  terhadap  jenis  penyakit  gangguan  mental kontrol  impuls.  Berdasarkan  wawancara  dan konsultasi dengan seotang psikolog didapatkan 27 gejala  dan  5  penyakit  gangguan  mental  kontrol impuls.  Untuk  5  penyakit  gangguan  mental kontrol impuls yang digunakan pada penelitian ini diantaranya: Oppositional  Defiant  Disorder , Conduct Disorder , Intermittent
Explosive Disorder , Kleptomania dan Pyromania .

## C. Knowledge Representation
Representasi pengetahuan merupakan tahapan dimana  pengetahuan  yang  telah  diperoleh  dari proses knowledge  acquisition akan  diorganisir melalui  pola-pola  tertentu  dalam  bentuk  model tertentu  [22].  Tahapan  ini  menjadi  tahapan  yang krusial,  hal  ini  dikarenakan  pengetahuan  yang direpresentasikan dengan baik menghasilkan pola dan  aturan  yang  baik,  sebaliknya  apabila  tidak disusun  dengan  baik  akan  berdampak  pada  hasil sistem  pakar  yang  tidak  sesuai  dengan  harapan [23].  Berdasarkan  hasil  dari  akuisis  pengetahuan akan  didapatkan  basis  pengetahuan  yang selanjutnya direpresentasi melalui tabel keputusan untuk  disusun  aturan-aturan  yang  didasari  pada pengetahuan  yang  telah  didapatkan  sebelumnya, sehingga dapat digunakan sebagai mesin inferensi.

## D. Inference  Engine  with  Dempster-Shafer- Theory
Sistem  pakar  dikenal  sebagai  sistem berbasiskan  pengetahuan,  maka  sistem  pakar membutuhkan  kemampuan  untuk  melakukan penalaran.  Mesin  inferensi  adalah  komponen sistem  pakar  yang  memiliki  fungsi  untuk melakukan penalaran melalui pengelolaan kaidah- kaidah  serta  pola-pola  tertentu  berdasarkan pengetahuan  yang  telah  didapatkan  [24].  Mesin inferensi  bekerja  dengan  melakukan  pencarian yang  didasari  pada  aturan-aturan  yang  ada  pada basis  pengetahuan  untuk  menghasilkan  solusi yang  diinginkan  [25].  Pada  pembangunan  sistem
pakar, mesin inferensi berbasis aturan mempunyai kekuranngan  yaitu  jika  informasi  yang  diperoleh bias,  ambigu  atau  tidak  jelas  maka  inferensi berbasis  aturan  tidak  dapat  menemukan  solusi yang  optimal.  Permasalahan  tersebut  dikenal dengan uncertainty atau ketidakpastian. Algoritma yang  diimplementasikan  pada  penelitian  ini  yaitu Dempster-Shafer  theory . Dempster-Shafer  theory memilki  kemampuan  menghitung  probabilitas untuk  memperoleh  bukti  berdasarkan  tingkat kepercayaan  dan  penalaran  yang  logis  dengan melakukan  kombinasi  antar  evidence  untuk mendapatkan penalaran yang optimal .

## E. System Coding
Tahapan  pengkodean  sistem  atau  yang  biasa dikenal  dengan  tahap  implementasi,  merupakan tahap  mengonversi  rancangan  ke  dalam  bentuk aplikasi  atau  sistem  menggunakan  bahasa pemrograman  yang  dapat  dikenali  oleh  komputer [26].  Pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit gangguan  kontrol  impuls  dikembangkan  dengan berbasis website ,  maka  Bahasa  pemrogramannya adalah  PHP  menggunakan text  editor Sublime Text  serta  database  yang  digunakan  yaitu MySQL.

## F. Testing
Selanjutnya  yaitu  melakukan  pengujian terhadap  sistem  pakar  yang  telah  dibangun. Tahapan testing atau  pengujian  bertujuan  untuk memastikan  bahwasanya  sistem  telah  sesuai dengan kebutuhan [27]. Selain itu, pada tahap ini akan  diuji  kinerja  dari  algoritma  yang dikembangkan  [28].  Pada  tahapan  ini  algoritma Dempster-Shafer theory diuji tingkat keakuratannya.  Pengujian  akurasi  diperoleh dengan  melakukan  perbandingan  terhadap  hasil diagnosis  sistem  pakar  dengan  diagnosis  oleh pakar,  melalui  kasus  uji  secara random .  Untuk menghitung tingkat akurasi menggunakan persamaan (8).
% 100 Diagnosa Total Benar Diagnosa Jumlah × = Accuracy (8)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  membangun  sistem  pakar  diagnosa penyakit gangguan kontrol impuls akan dikembangkan  mesin  inferensi  dengan  algoritma Dempster-Shafer .
Teori
dempster-shafer melakukan perhitungan probabilitas untuk mendapatkan  pembuktian  yang  berdasarkan  pada tingkat  kepercayaan  serta  penalaran,  yang kemudian  berfungsi  untuk  menggabungkan
informasi  ( evidence ).  Berikut  ini  adalah  studi kasus
perhitungan menggunakan
metode
Dempster-Shafer diagnosa  penaykit  gangguan mental dengan gejala-gejala diantaranya:
1) Mudah  menentang,  argumentatif,  dan  juga menunjukkan perilaku pendendam.
2) Emosi yang meledak-ledak, baik fisik maupun verbal.
3) Menunjukkan  kemarahan  dan  agresi  yang dapat menimbulkan bahaya bagi orang lain.
Berdasarkan gejala-gejala teresbut, maka penyelesaian  diagnosa  penyakit psikologis gangguan kontrol impuls menggunakan algoritma Dempster-Shafer yaitu sebagai berikut.
Gejala  1  (G1): Mudah  menentang,  argumentatif, dan  juga  menunjukkan  perilaku  pendendam. Gejala  tersebut  memiliki  nilai  densitas  yang ditetapkan  oleh  seorang  pakar  yaitu  0,8.  Gejala G1 merupakan gejala untuk penyakit Oppositional Defiant Disorder (P1), maka:
! ! { P1 } = 0 ,8
! ! θ = 1 − 0 ,8 = 0 ,2
Gejala  2  (G2): Emosi  yang  meledak-ledak,  baik fisik maupun verbal. Nilai densitas untuk G2 yang telah  ditentuka  oleh  pakar  adalah  0,6.  Gejala  G2 merupakan  gejala  untuk  penyakit Oppositional Defiant Disorder (P1)  dan Intermittent Explosive Disorder (P2), maka:
! ! { P1 , P2 } = 0 , 6 ! ! θ = 1 − 0 , 6 = 0 , 4
Berdasarkan  nilai  densitas  yang  diperoleh  dari gejala  G1  dan  G2,  kemudian  dilakukan perhitungan  nilai  kombinasi  dari  kedua  densitas dengan  menggunakan  tabel  aturan  kombinasi densitas dengan perhitungan berdasarkan persamaan  (7).  Hasil  kombinasi  yang  didapatkan berguna untuk dasar menghitung nilai gejala baru. Aturan  kombinasi  antar  densitas  untuk m 3 ditunjukkan pada Tabel II.
TABEL II. K OMBINASI A TURAN U NTUK M3 {P1, P2} (0,6) θ (0,4) {P1} (0,8) {P1} (0,48) {P1} (0,32) θ (0,2) {P1, P2} (0,12) θ (0,08) Kombinasi densitas m 1 dan m 2 untuk menghasilkan m 3 menggunakan  persamaan  (7), berikut hasil perhitungannya:
! ! { P1 , P2 } = 0 , 12 1 − 0 = 0 , 12
! ! { P1 } = 0 , 48 + 0 , 32 1 − 0 = 0 ,8 ! ! {θ} = 0 , 08 1 − 0 = 0 , 08
Gejala  3  (G3): Menunjukkan  kemarahan  dan agresi  yang  dapat  menimbulkan  bahaya  bagi orang  lain.  Nilai  densitas  untuk  G3  yang  telah ditentuka  oleh  pakar  adalah  0,8.  Gejala  G3 merupakan  gejala  untuk  penyakit Oppositional Defiant  Disorder (P1), Intermittent  Explosive Disorder (P2) dan Conduct Disorder (P3), maka:
! ! { P1 , P2 , P3 } = 0 ,8
! ! θ = 1 − 0 ,8 = 0 ,2
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  densitas G1,  G2  dan  G3  terhadap  P1  dan  P2,  kemudian dilakukan perhitungan nilai kombinasi dari kedua densitas  dengan  menggunakan  tabel  aturan kombinasi densitas yang dapat dilihat pada Tabel III.
TABEL III. K OMBINASI A TURAN U NTUK M5 {P1, P2, P3}  (0,8) θ (0,2) {P1, P2}  (0,12) {P1, P2}  (0,096)  {P1, P2}  (0,024) {P1} (0,8) {P1} (0,64) {P1} (0,16) θ (0,08)  {P1, P2, P3}  (0,064) θ (0,016)
Kombinasi  densitas  untuk  menghasilkan m 5 menggunakan  persamaan  (7),  berikut  hasil perhitungannya:
! ! { P1 , P2 } = 0 , 12 + 0 , 024 1 − 0 = 0 , 144 ! ! { P1 , P2 , P3 } = 0 , 064 1 − 0 = 0 , 064
! ! { P1 } = 0 , 64 + 0 , 16 1 − 0 = 0 ,8 ! ! {θ} = 0 , 016 1 − 0 = 0 , 016
Dari perhitungan diatas maka telah didapatkan kombinasi  densitas m 5 ,  sehingga  seluruh  gejala pada  sampel  untuk  studi  kasus  ini  telah dikombinasikan.  Maka,  dapat  disimpulkan  untuk nilai  tertinggi  yaitu  P1  atau  penyakit  gangguan mental Oppositional  Defiant  Disorder yang memperoleh nilai sebesar 0,8 atau 80%.
Selanjutnya, model mesin inferensi Dempster- Shafer  theory diimplementasikan  pada  bahasa pemrograman  PHP  untuk  membangun  sistem pakar  berbasis website agar  mudah  digunakan oleh  pengguna.  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit
gangguan  kontrol  impuls  memiliki  fungsi-fungsi sebagai berikut: mengelola data gejala, mengelola data  penyakit,  mendiagnosa  penyakit,  memlihat hasil  diagnosa,  melihat  penjelasan  mengenai penyakit  dan  cara  menanganinya.  Antarmuka menu  utama  atau  beranda  sistem  pakar  diagnosa penyakait  psikologis  gangguan  kontrol  impuls dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Antarmuka beranda
Selanjutnya,  setelah  dapat  mengakses  menu utama  atau  beranda,  pengguna  dapat  memilih gejala  berdasarkan  apa  yang  dirasakan  dan dialami  oleh  pengguna  atau  pasien  pada  menu Gejala.  Tampilan  untuk  fitur  Gejala  terlihat  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Antarmuka fitur gejala
Kemudian,  sistem  pakar  akan  menampilkan menampilkan  hasil  diagnosis  berupa  hasil diagnosa dan nilai densitas berdasarkan kombinasi antar  densitas  dari  gejala  yang  dialami  pengguna menggunakan  algoritma Dempster-Shafer  theory .
Selanjutnya  setelah  sistem  menampilkan  hasil diagnosa,  sistem  akan  meanampilkan  penjelasan mengenai  penyakit  hasil  diagnosa  dilengkapi dengan  penjelasan  mengenai  penyabab  serta  cara penanganannya.  Antarmuka  hasil  diangnosa,
penyebab  dan  cara  penanganan  penyakit  yang diderita pengguna terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Antarmuka hasil diagnosa
Setelah sistem dibangun selanjutnya melakukan  pengujian  melalui  pengkuruan  nilai keakuratan dari sistem yang dihasilkan. Pengujian akurasi  didapatkan  melalui  perbandingan  hasil diagnosa sistem pakar dengan analisa dari seorang pakar.  Kasus  uji  yang  digunakan  sebanyak  40 kasus  uji  secara  random  yang  akan  didiagnosa oleh  sistem  pakar  dan  divalidasi  oleh  seorang pakar  ketapatan  hasil  diagnosa  yang  dilakukan oleh sistem. Berdasarkan 40 kasus tersebut sistem mampu  mendiagnosa  secara  tepat  sebanyak  34 kasus  dan  6  kasus  didianosa  secara  tidak  tepat. Kemudian  dari  hasil  tersebut  dimasukkan  pada persamaan (8) untuk mendapatkan tingkat akurasi. Hasil  perhitungan  tingkat  akurasi  menunjukkan hasil sebesar 85%. Grafik tingkat akurasi hasil uji yang dilakukan disajikan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Grafik tingkat akurasi
Berdasarkan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan selanjutnya  dimasukkan  kedalam  kategori  tingkat akurasi dengan berlandaskan pada kriteria sebagai berikut:  Baik  yaitu  76%  s.d  100%;  Cukup,  yaitu 56%  s.d  75%;  Kurang  Baik,  yaitu  40%  s.d  55%,
85% 15% Diagnosa Tepat Diagnosa Tidak Tepat

## E-ISSN: 2775-4669
dan Kurang Baik yaitu lebih kecil dari 40% [29]. Dari  kriteria  tersebut  maka  algoritma Dempster- Shafer  theory yang  diimpelementasikan  pada penyakit  psikologis  gangguan  kontrol  impuls masuk  pada  kriteria  baik.  Namun,  jika  dilihat tingkat  kesalahan  sistem  yang  dikembangkan mencapai  15%.  Berdasarkan  analisa  hasil pengujian, tingkat keselaahan ini disebabkan oleh beberapa  penyakit  psikologis  gangguan  kontrol impuls  memiliki  gejala  yang  hamper  sama  dan algortima Dempster-Shafer melakukan  diagnosa melalui mass  function serta  kombinasi  antar variable,  sehingga  hasil  diagnosa  sangat dipengaruhi oleh nilai plausability dan kombinasi antar evidence .

## V. KESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  pengembangan sistem  pakar  diagnosa  penyakit  gangguan  mental dengan menggunakan algoritma Dempster-Shafer . Algoritma Dempster-Shafer diimpelementasikan pada  mesin  inferensi  sebagai  pembuktian  yang berdasarkan  pada  tingkat  kepercayaan  serta pemikiran yang logis untuk melakukan kombinasi terhadap  suatu evidence agar  dapat  mendapatkan kalkulasi  kemungkinan  pada  kasus  diagnosa penyakit  psikologis  gangguan  kontrol  impuls. Sistem  yang  dikembangkan  dapat  melakukan diagnosa  dengan  memasukkan  gejala  yang dialami oleh pasien kemudian menampilkan hasil diangnosa  dengan  menyertakan  penjelasan mengenai  penyakitnya,  penyebabnya  dan  cara penanganannya.  Hasil  uji  akurasi  dengan membandingkan  hasil  diagnosis  sistem  pakar dengan  seorang  pakar,  memperlihatkan  nilai akurasi sebesar 85%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa  algoritma Dempster-Shafer memiliki  nilai akurasi  yang  baik  dan  dapat  diimplementasikan pada  kasus  diagnosa  penyakit  psikologis gangguan kontrol impuls .

## REFERENSI
[1]  S. Nurjanah, “Gangguan Mental Emosional Pada Klien Pandemi  Covid  19  di  Rumah  Karantina,” J.  Ilmu Keperawatan Jiwa , vol. 3, no. 3, pp. 329–334, 2020.
[2]  D. Rahmayanthi, M. F. Moeliono, and L. Kendhawati, “Kesehatan  Mental  Remaja  Selama  Pandemi  Covid- 19,” Insight J. Ilm. Psikol. , vol. 23, no. 1, pp. 91–101, 2021.
[3]  W.  A.  Radiani,  “Kesehatan  Mental  Masa  Kini  dan Penanganan  Gangguannya  Secara  Islami,” J.  Islam. Law Stud. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  87–113,  2019,  [Online]. Available: https://jurnal.uin-antasari.ac.id
[4]  L. Tamam, Ö. Paltaci, and N. Keskin, “Prevalence and characteristics  of  impulse  control  disorders  in  a  group of medical students,” Anadolu Psikiyatr. Derg , vol. 18,
no. 2, pp. 113–120, 2017, doi: 10.5455/apd.233990.
[5]  G.  S.  Kalis,  “Gangguan  Pengendalian  Impuls:  Cara
Mengidentifikasi dan Penanganan,” https://doktersehat.com/ , 2021.
https://doktersehat.com/psikologi/kesehatan- mental/gangguan-pengendalian-impuls-cara- mengidentifikasi-dan-penanganan/
[6]  F.  Farajullah  and  M.  Murinto,  “Sistem  Pakar  Deteksi Dini  Gangguan  Kecemasan  (Anxiety)  Menggunakan Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Web,” JSTIE (Jurnal Sarj. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.12928/jstie.v7i1.15800.
[7]  R.  I.  Borman,  R.  Napianto,  P.  Nurlandari,  and  Z. Abidin,  “Implementasi  Certainty  Factor  Dalam Mengatasi Ketidakpastian Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Kuda  Laut,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist.  Informasi) ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–8,  2020,  doi: 10.33330/jurteksi.v7i1.602.
[8]  R.  Napianto,  Y.  Rahmanto,  and  R.  Lestari,  “Software Development  Sistem  Pakar  Penyakit  Kanker  Pada Rongga  Mulut  Berbasis  Web,”  2019.  [Online]. Available: https://www.academia.edu/download/65093535/Makal ah_Sinaptika_Riduwan2.pdf
[9]  D.  Teguh,  A.  Fadlil,  and  S.  Sunardi,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Gangguan  Kepribadian  Menggunakan Metode  Dempster  Shafer,” J. Sist. Inf. Bisnis ,  vol.  01, pp. 25–31, 2019.
[10]  R.  Ardiansyah,  F.  Fauziah,  and  A.  Ningsih,  “Sistem Pakar  Untuk  Diagnosa  Awal  Penyakit  Lambung Menggunakan  Metode  Dempster-Shafer  Berbasis Web,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 3, pp. 182–196, 2019.
[11]  R.  Napianto,  Y.  Rahmanto,  R.  I.  Borman,  O.  Lestari, and  N.  Nugroho,  “Dhempster-Shafer  Implementation in Overcoming Uncertainty in the Inference Engine for Diagnosing  Oral  Cavity  Cancer,” CSRID  (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  45–53, 2021.
[12]  R.  A.  Wicaksono  and  N.  Hidayat,  “Implementasi Metode  Dempster-Shafer  untuk  Diagnosis  Penyakit pada  Tanaman  Kedelai,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 1212–1218, 2018.
[13]  S.  A.  Pasaribu,  P.  Sihombing,  and  S.  Suherman, “Expert  System  for  Diagnosing  Dental  and  Mouth Diseases  with  a  Website-Based  Certainty  Factor  (CF) Method,” Mecn.  2020  -  Int.  Conf.  Mech.  Electron. Comput.  Ind.  Technol. ,  pp.  218–221,  2020,  doi: 10.1109/MECnIT48290.2020.9166635.
[14]  T.  A.  Lorosae,  A.  Setyanto,  and  E.  Pramono,  “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Gigi dan Mulut
Menggunakan  Metode  Dempster-Shafer  dan  Certainty Factor,”  in Konferensi  Nasional  Sistem  Informasi , 2018, pp. 8–9.
[15]  A.  Sucipto,  Y.  Fernando,  R.  I.  Borman,  and  N. Mahmuda,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Pada Diagnosa  Penyakit  Saraf  Tulang  Belakang,” J.  Ilm. FIFO ,  vol.  10,  no.  2,  p.  18,  2019,  doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[16]  M.  D.  Sinaga,  N.  Sari,  and  B.  Sembiring,  “Penerapan Metode Dempster Shafer Untuk Mendiagnosa Penyakit Dari Akibat Bakteri Salmonella,” pp. 94–107.
[17]  N.  W.  N.  Prasistayanti,  D.  G.  H.  Divayana,  and  I.  M. A. Wirawan, “Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit  Gangguan  Jiwa  Dengan  Metode  Dempster- Shafer,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform.    JANAPATI ,
vol. 6, no. 4, pp. 218–236, 2018.
[18]  E. Rahmanita, W. Agustiono, and R. Juliyanti, “Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Saluran  Pencernaan  Dengan Perbandingan  Metode  Forward  Chaining  Dan Dempster  Shafer,” J. Simantec ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  82– 89, 2019, doi: 10.21107/simantec.v7i2.6743.
[19]  I. Ahmad, E. Suwarni, R. I. Borman, A. Asmawati, F. Rossi,  and  Y.  Jusman,  “Implementation  of  RESTful API  Web  Services  Architecture  in  Takeaway Application Development,”
in
International
Conference  on  Electronic  and  Electrical  Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2022, pp. 132–137.
[20]  N.  Y.  Arifin et  al. , Analisa  Perancangan  Sistem
Informasi . Batam: Cendikia Mulia Mandiri, 2021.
[21]  A. Anita, S. Ningsih, and D. Solin, “Penerapan Metode Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor  Untuk Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Bonsai,” JGK  (Jurnal Guru Kita) , vol. 3, no. 2, pp. 187–194, 2019.
[22]  E. B. Sambani, Y. H. Agustin, and N. S. Tyas, “Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  Gangguan  Mental  Pada Anak  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  dan Forward  Chaining  Berbasis  Web,” J.  VOI  (Voice
Informatics) , vol. 9, no. 2, pp. 67–80, 2020.
[23]  Y.  R.  Nasution  and  K.  Khairuna,  “Sistem  Pakar Deteksi  Awal  Penyakit  Tuberkulosis  Dengan  Metode Bayes,” Klorofil , vol. 1, no. 1, pp. 17–23, 2017.
[24]  R.  Annisa,  “Sistem  Pakar  Metode  Certainty  Factor Untuk  Mendiagnosa  Tipe  Skizofrenia,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 40–46, 2018.
[25]  A.  Herliana,  V.  A.  Setiawan,  and  R.  T.  Prasetio, “Penerapan Inferensi Backward Chaining Pada Sistem Pakar  Diagnosa  Awal  Penyakit  Tulang,” J.  Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 50–60, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i1.2818.
[26]  I. Ahmad, Y. Rahmanto, D. Pratama, and R. I. Borman, “Development  of  augmented  reality  application  for introducing  tangible  cultural  heritages  at  the  lampung museum using the multimedia development life cycle,” Ilk. J. Ilm. , vol. 13, no. 2, pp. 187–194, 2021.
[27]  R.  D.  Gunawan  and  R.  Napianto,  “Implementation  of Dijkstra’s Algorithm in Determining the Shortest Path (Case  Study :  Specialist  Doctor  Search  in  Bandar Lampung),” Int. J. Inf. Syst. Comput. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 98–106, 2019.
[28]  A. Herdiansah, R. I. Borman, D. Nurnaningsih, A. A. J. Sinlae,  and  R.  R.  Al  Hakim,  “Klasifikasi  Citra  Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks  Berdasarkan  Ekstraksi  Ciri  Bentuk,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  2,  pp. 388–395, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3846.
[29]  H.  Mayatopani,  R.  I.  Borman,  W.  T.  Atmojo,  and  A. Arisantoso,  “Classification  of  Vehicle  Types  Using Backpropagation  Neural  Networks  with  Metric  and Ecentricity  Parameters,” J. Ris. Inform. ,  vol.  4,  no.  1, pp. 65–70, 2021, doi: 10.34288/jri.v4i1.293.