## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 171 − 180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3611

## Analisis Perbandingan Certainty Factor dan Dempster Shafer Dalam Diagnosis Penyakit Porfiria Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial
Firahmi Rizky 1 , Zulham 2 , Asyahri Hadi Nasyuha 3* Ananda Hadi Elyas 4 , Rikie Kartadie 5
1 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Indonesia
2 Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa, Indonesia
3 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Digital Indonesia, Indonesia
4 Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa, Indonesia
5 Teknik Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Digital Indonesia, Indonesia Email: 1 firahmirizky@umsu.ac.id, 2 zulham@dharmawangsa.ac.id, * 3 asyahrihadi@gmail.com, 4 nanda@dharmawangsa.ac.id,
5 rikie@utdi.ac.id Email Penulis Korespondensi: asyahrihadi@gmail.com Submitted: 11/06/2023 ; Accepted: 29/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Porfiria merujuk pada sekelompok gangguan genetik yang mempengaruhi proses metabolisme porfirin di dalam tubuh. Porfirin sendiri adalah molekul yang berperan dalam sintesis hemoglobin, yang berfungsi sebagai pengangkut oksigen dalam darah. Gangguan pada  metabolisme porfirin  dapat  menyebabkan  penumpukan porfirin  atau  prekursornya,  yang  pada gilirannya  dapat menghasilkan berbagai gejala. Porfiria datang dalam berbagai bentuk, termasuk porfiria akut dan porfiria kulit, masing-masing dengan gejala uniknya sendiri. Masalah sistem saraf dan kulit sering terjadi pada pasien porfiria, dan jika tidak ditangani d engan tepat, kondisi kesehatan mereka dapat memburuk. Pendekatan unik diperlukan untuk memberikan jawaban atas masalah ini karena masih menantang untuk mengembangkan cara praktis untuk mengatasi masalah yang dialami pasien. Metode Certainty Factor dan Dempster Shafer adalah dua teknik yang banyak digunakan dalam bidang diagnosis penyakit saat ini, di mana sistem pakar sering diterapkan. Tetapi membangun sistem pakar dalam berbagai disiplin ilmu sulit dilakukan karena ketidakpastian. Oleh karena itu, penting  untuk  meneliti  dan  membedakan  banyak  cara  agar  sistem  ini  dapat  dibangun.  Pendekatan  perbandingan  eksponensial adalah salah satu teknik perbandingan yang lugas dan membantu meminimalkan bias dalam proses analisis. Untuk mengidentifikasi kandidiasis pada manusia, penelitian ini berupaya menerapkan, mengevaluasi, dan membandingkan kedua metodologi tersebut, serta  membandingkan  hasilnya  dengan  metode  perbandingan  eksponensial.  Temuan  perbandingan  menunjukkan  bahwa  teknik Dempster Shafer memberikan diagnosis porfiria yang lebih tepat.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Porfiria; Certainty Factor; Dempster Shafer; Perbandingan Eksponensial
Abstract− Porphyria refers to a group of genetic disorders that affect the metabolism of porphyrins in the body. Porphyrin itself is a molecule that plays a role in the synthesis of hemoglobin, which functions as a carrier of oxygen in the blood. Disturbances in porphyrin  metabolism  can  lead  to  the  accumulation  of  porphyrins  or  their  precursors,  which  in  turn  can  produce  a  variety  of symptoms. Porphyria comes in many forms, including acute porphyria and skin porphyria, each with its own unique symptoms. Nervous  system  and  skin  problems  are  common  in  porphyria  patients,  and  if  not  treated  properly,  their  health  condition  can deteriorate. A unique approach is needed to provide answers to this problem because it is still challenging to develop practical ways to address the problems experienced by patients. Certainty Factor and Dempster Shafer methods are two techniques that are widely used  in  the  field  of  disease  diagnosis  today,  where  expert  systems  are  often  applied.  But  building  expert  systems  in  multiple disciplines is difficult due to uncertainty. Therefore, it is important to research and distinguish the many ways that these  systems can be built. The exponential comparison approach is one of the most straightforward comparison techniques and helps minimize bias  in  the  analysis  process.  To  identify  candidiasis  in  humans,  this  study  attempted  to  apply,  evaluate,  and  compare  the  two methodologies, as well as compare the results with the exponential comparison method. Comparative findings suggest that the Dempster Shafer technique provides a more precise diagnosis of porphyria.
Keywords: Expert System; Porphyria; Certainty Factor; Dempster Shafer; Exponential Comparison

## 1. PENDAHULUAN
Ternyata ada persoalan-persoalan dalam masyarakat yang disebabkan oleh sebab-sebab selain yang berkaitan dengan ekonomi, pendidikan, dan kebudayaan. Isu masyarakat terkait kesehatan masyarakat saat ini menjadi perhatian utama. Ketidakamanan  kesehatan  disebabkan  oleh  sejumlah  gangguan  yang  dapat  merusak  tubuh  manusia.  Salah  satu ilustrasinya adalah kesengsaraan manusia yang disebabkan oleh masalah kulit dan saraf.
Serangkaian kelainan herediter yang dikenal sebagai porfiria disebabkan oleh anomali dalam proses produksi heme yang menyimpang. Gejala porfiria sangat bervariasi tergantung pada jenis, derajat, dan orang yang menderita. Kelainan saraf dan kulit yang dialami oleh penderita porfiria dapat memperparah penyakit medis yang ada jika tidak ditangani[1][2].  Diperlukan  suatu  metode  unik  yang  dapat  memberikan  jawaban  dalam  menghadapi  masalah  bagi pasien karena masih sulit menemukan cara untuk mengatasi kesulitan yang mereka hadapi.
Porfiria dapat didiagnosis menggunakan sistem pakar. Untuk mendeteksi kondisi ini diperlukan metode ahli karena penyebabnya sangat  erat  kaitannya dengan kehidupan sehari-hari. Alternatif termasuk tes Faktor Kepastian dan Dempster Shafer, yang sering digunakan untuk mendiagnosis penyakit[3][4].
Obat  yang  tepat  mungkin  menggunakan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  kandidiasis.  Penggunaan  sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit ini sangat penting karena penyebabnya sangat terkait dengan kehidupan sehari-

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 171 − 180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3611
hari. Alternatif yang patut dipertimbangkan termasuk teknik diagnosis penyakit yang digunakan secara teratur seperti Faktor Kepastian atau Dempster Shafer.
Studi dan perbandingan dari dua prosedur harus dilakukan untuk memutuskan pendekatan mana yang terbaik untuk mendiagnosis porfiria. Sebuah penelitian bernama “Khairina dkk melakukan analisis Metode Certainty Factor pada  Sistem  Pakar  Mendiagnosis  Penyakit  THT pada  tahun  2018.  Penelitian  ini  efektif  menggunakan  pendekatan Certainty Factor (CF) sebagai alat pengambilan keputusan pada sistem pakar penyakit THT. Pengguna dapat dengan cepat mengakses sistem ini melalui web, memilih gejala yang dialami, dan mendapatkan detail mengenai gangguan THT karena berbasis web[5]. Kajian selanjutnya oleh Anita dkk diberi nama “Sistem Pakar Mendiagnosis Penyakit Kulit  dengan  Metode  Dempster  Shafer”  dan  dilakukan  pada  tahun  2019.  Kajian  ini  meliputi  perhitungan  teoritis, kebenaran sistem, MOS (Mean Opinion Score), dan black-box metode pengujian. Hasil pengujian perhitungan teoritis menghasilkan kesimpulan bahwa perhitungan sistem dan hasil perhitungan manual sudah sesuai. 30 contoh contoh yang digunakan untuk menguji akurasi sistem mengungkapkan tingkat akurasi 90%. Namun, persentase akurasi sistem meningkat  menjadi  92,22% jika dianggap sebagai  bagian dari diagnosis profesional. Sistem lolos uji  MOS  dengan nilai MOS 4,35 pada skala 5, sehingga layak digunakan dan sistem yang baik[6]. Pendekatan Faktor Kepastian telah dibandingkan dengan metode lain seperti Teorema Bayes dalam sejumlah studi banding, seperti studi yang dilakukan oleh Puji dan Usti pada tahun 2018 tentang diagnosis dermatitis imunologis penyakit inflamasi pada anak. Menurut temuan analisis penelitian ini, teknik Certainty Factor memiliki kemungkinan terbaik untuk memberikan diagnosis[7]. Penelitian selanjutnya berjudul “Perbandingan Faktor Kepastian dan Teorema Bayes dalam Diagnosis Kandidiasis Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial” akan dilakukan oleh Zaimah dan tim pada tahun 2021. Teknik Certainty  Factor  dan  Teorema  Bayes  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosis  kandidiasis,  sesuai  dengan  temuan penelitian yang telah dilakukan. Pendekatan Faktor Kepastian terbukti lebih akurat dalam mendiagnosis kandidiasis daripada metode perbandingan eksponensial[8]. Selain itu, penelitian berjudul “Analisis Perbandingan Metode Faktor Kepastian dan Teorema Bayes dalam Mendiagnosis Autisme pada Anak” telah diselesaikan pada tahun 2021 oleh Ramadhanu  Ginting  dan  rekannya.  Berdasarkan  penyelidikan  ini,  perbandingan  langsung  pendekatan  Faktor Kepastian dan Teorema Bayes dibuat, dengan metode Faktor Kepastian menunjukkan akurasi perhitungan lebih dari 90%[9].
Penelitian  ini  akan  membandingkan  pendekatan  Dempster  Shafer  dan  Certainty  Factor  untuk  mendiagnosa porfiria guna mengkaji konstruksi sistem pakar. Kedua pendekatan tersebut akan dijelaskan secara menyeluruh dalam konteks yang sama dan dengan sampel penelitian yang sebanding. Selain itu, hasil kedua metodologi tersebut akan dibandingkan  secara  eksponensial  untuk  menentukan  mana  yang  lebih  unggul  dan  ideal  untuk  digunakan  dalam mengembangkan solusi untuk tantangan serupa oleh peneliti masa depan.
Dari  penelitian  yang  dilakukan  di  harapkan  memberikan  informasi  mengenai  metode  yang  tepat  untuk mendiagnosis  porfiria  dan  menggunakan  informasi  ini  untuk  membuat  program  sistem  yang  dapat  membantu masyarakat umum.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah program komputer yang dibuat untuk meniru kemampuan seorang pakar untuk menyelesaikan masalah  yang  menantang  dalam  bidang  tertentu.  Spesialis  manusia  dalam  domain  yang  relevan  sering menyumbangkan pengetahuan dan keahlian mereka ke sistem pakar. Sistem pakar memeriksa data dan informasi yang disajikan  menggunakan  teknik  kecerdasan  buatan  termasuk  logika,  inferensi,  pemrosesan  bahasa  alami,  dan pembelajaran mesin, dan kemudian menawarkan saran atau balasan berdasarkan pemahaman mereka[3][4][10].
Sistem  pakar  dalam  konteks  teknologi  informasi  adalah  perangkat  lunak  komputer  yang  mensimulasikan keterampilan  pemecahan  masalah  seorang  pakar.  Sistem  pakar  menawarkan  kemampuan  emulasi  yang  lebih  kuat daripada simulasi, yang hanya mengumpulkan data nyata dalam domain tertentu. Sistem pakar dapat digunakan dalam berbagai  disiplin  ilmu,  termasuk  manufaktur,  hukum,  kedokteran,  dan  sistem  hukum.  Dengan  mempertimbangkan gejala,  riwayat  medis  pasien,  dan  hasil  tes  laboratorium,  misalnya,  sistem  pakar  medis  dapat  membantu  dokter mendiagnosis  penyakit.  Sementara  ini  terjadi,  sistem  pakar  manufaktur  dapat  digunakan  untuk  mencari  dan memperbaiki masalah dengan mesin produksi[11][12].

## 2.2 Penyakit Porfiria
Serangkaian  penyakit  keturunan  yang  dikenal  sebagai  porfiria  mengganggu  metabolisme  porfirin  tubuh.  Porfirin merupakan molekul yang berperan dalam pembentukan hemoglobin, yang bertugas mengangkut oksigen dalam darah. Gangguan  dalam  metabolisme  porfirin  dapat  menyebabkan  akumulasi  porfirin  atau  prekursor  porfirin,  yang  dapat menghasilkan berbagai gejala yang bervariasi[1]. Beberapa varian porfiria yang dapat terjadi meliputi:
a. Porfiria akut: Merupakan bentuk porfiria yang menimbulkan serangan gejala yang parah dan mendadak.
b. Porfiria kulit: Porfiria jenis ini mempengaruhi kulit dan menyebabkan respons yang berlebihan terhadap cahaya, seperti kepekaan terhadap sinar matahari dan luka yang sulit sembuh pada kulit.
Individu yang menderita porfiria dapat mengalami beragam gejala, seperti nyeri perut yang parah, kelemahan otot,  gangguan  saraf  seperti  kelumpuhan,  kejang,  gangguan  mental,  sensitivitas  kulit  terhadap  sinar  matahari,  dan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 171 − 180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3611
masalah pada organ internal lainnya. Gejala dan tingkat keparahan porfiria dapat berbeda antara satu individu dengan yang lainnya[13].
Penanganan porfiria melibatkan pengelolaan gejala dan pencegahan serangan. Beberapa langkah yang dapat diambil  termasuk  menghindari  paparan  sinar  matahari,  menghindari  penggunaan  obat-obatan  tertentu  yang  dapat memicu serangan, dan menjaga pola makan yang sehat. Dalam kasus serangan akut, perawatan medis yang mendesak mungkin diperlukan. Karena porfiria bersifat genetik, berkonsultasi dengan dokter spesialis genetika atau ahli porfiria dapat membantu dalam diagnosis, manajemen, dan perawatan penyakit ini[2].

## 2.3 Metode Certainty Factor
Shortliffe  dan  Buchanan  mengembangkan  pendekatan  Certainty  Factor  (CF)  pada  tahun  1975  untuk mempertimbangkan  ketidakpastian  saat  menggunakan  penilaian  ahli.  Pakar  (seperti  dokter)  sering  menemukan informasi yang ambigu sampai batas tertentu, tergantung pada bagaimana pakar menginterpretasikan masalah yang dihadapi[14].  Penilaian  fakta  atau  hipotesis  yang  didukung  oleh  data  atau  pendapat  ahli  dikenal  sebagai  faktor kepastian. Faktor kepastian digunakan untuk membuat asumsi tentang nilai pengetahuan pakar. Konsep kepercayaan dan ketidakpastian diperkenalkan dengan menggunakan faktor kepastian[15][16]. Dibawah ini akan dijelaskan notasi CF yang digunakan dalam melakukan perhitungan:
a. Premis Tunggal
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) = 𝐶𝐹(𝐻) ∗ 𝐶𝐹(𝐸) (1)
Dimana: CF(H) : Pengukuran Kepercayaan Pengguna CF(E) : Pengukuran Kepercayaan Pakar
b. Premis Kombinasi
𝐶𝐹 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 1 = 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸 1 ) + 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸 2 ) ∗ (1 − 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸 1 ) (2)
𝐶𝐹 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑3 = 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 3 ∗ (1 − 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) 𝑜𝑙𝑑 (3)

## 2.4 Metode Dempster Shafer
Keyakinan dan masuk akal adalah dua nilai yang digunakan dalam teknik Dempster Shafer. Kedua pengukuran ini memiliki  rentang  nilai  0  hingga  1.  Tingkat  kepercayaan  pada  data  yang  digunakan  untuk  menghitung  kumpulan hipotesis disebut sebagai kepercayaan. Keyakinan yang tinggi terhadap bukti ditunjukkan dengan tingkat kepercayaan 1,  sedangkan  keyakinan  yang  lemah  terhadap  bukti  ditunjukkan  dengan  nilai  0.  Kebenaran  (Plausibility)  adalah parameter yang menentukan tingkat keraguan yang akan menyebabkan seseorang memiliki lebih sedikit keyakinan dalam  suatu  argumen[17][18].  Dikarenakan  Bel  (X)  memiliki  nilai  1,  maka  Pls (X)  akan memiliki  nilai  0.  Fungsi kepercayaan (belief) dihitung sesuai dengan persamaan (4), sementara fungsi kebenaran (plausibility) dihitung sesuai dengan persamaan (5).
𝐵𝑒𝑙(𝑋) = ∑ 𝑚 1 (𝑋) 𝑌⊆𝑋 (4)
𝑃𝑙𝑠(𝑋) = 1 − 𝐵𝑒𝑙(𝑋) (5) Dimana: X = Penyakit yang menunjukkan gejala 1 Y
= Penyakit yang menunjukkan gejala 2 Bel (X)  = Belief (X) adalah representasi nilai kepercayaan atau kepastian terhadap adanya penyakit X yang menunjukkan gejala 1.
Pls (X)  = Plausibility (X) adalah representasi nilai ketidakyakinan atau ketidakpastian terhadap adanya penyakit X yang menunjukkan gejala 1.
m 1 (X)  = Mass function atau fungsi massa adalah ukuran kepercayaan terhadap evidence (X).
Lingkungan dalam teori Dempster-Shafer adalah kumpulan dari semua tanggapan atau hipotesis potensial. Ada beberapa elemen dalam lingkungan ini yang mendukung beberapa kemungkinan balasan, tetapi hanya satu elemen di sini yang sesuai dengan respons yang dimaksud.
Teori  Dempster-Shafer  menggunakan  fungsi  massa  (m)  sebagai  ukuran  tingkat  kepastian  di  sekitar  suatu gejala. Jika X dan Y adalah himpunan bagian dari dan m1 dan m2 masing-masing adalah fungsi kerapatan dari X dan Y, maka m3 dapat dihasilkan sebagai fungsi gabungan dari m1 dan m2, seperti ditunjukkan dalam persamaan 6[19].
𝑀3(𝑍) = ∑ =𝑀1(𝑋).𝑀2(𝑌) 𝑋⋂𝑌 1−∑ =𝜃𝑀1(𝑋).𝑀2(𝑌) 𝑋⋂𝑌
(6)
Dimana: m1 (X) = Mass  function atau tingkat  kepercayaan dari evidence (X), dimana X adalah penyakit yang mengalami Gejala 1
m2 (Y) = Mass  function atau tingkat  kepercayaan dari evidence (Y), dimana Y adalah penyakit yang mengalami gejala 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 171 − 180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3611
m3 (Z) = Mass function dari evidence (Z), dimana Z adalah nilai dentitas baru hasil irisan dari m1 (X) dan m2 (Y) dibagi dengan 1 dikurangi irisan kosong ( 𝜃 ) dari m1 (X) dan m2 (Y)

## 2.5 Metode Perbandingan Eksponensial
Salah satu metode yang digunakan dalam Choice Support System (DSS) untuk mengurutkan prioritas pilihan alternatif menurut kriteria yang berbeda adalah metode perbandingan eksponensial (MPE). MPE unggul dalam mengevaluasi skala ordinal seperti "sangat  baik", "baik", "buruk", dan "sangat  buruk".  Hasil menggunakan MPE seringkali  lebih dapat diandalkan daripada hasil dari pendekatan Bayes. Manfaat MPE adalah mengurangi kemungkinan bias dalam analisis.  Urutan  prioritas  alternatif  penilaian  yang  lebih  jelas  dan  lebih  konkret  dihasilkan  ketika  signifikansi  skor yang menunjukkan urutan prioritas meningkat secara eksponensial[20][21].
Rumus  yang  digunakan  dalam  metode  perbandingan  eksponensial  untuk  menghitung  skor  setiap  alternatif adalah sebagai berikut:
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 (𝑇𝑁𝑖) = ∑ 𝑅𝐾𝑖𝑗 𝑇𝐾𝐾𝑗 𝑚 𝑗=1
(7)
Dimana: TNi = Total nilai alternatif ke-i RKij
= Derajat kepentingan relatif kriteria ke-j pada pilihan keputusan i
TKKj = Derajat kepentingan kriteria keputusan ke-j; TKKj>0; bulat n = Jumlah pilihan keputusan
m = Jumlah kriteria keputusan Metode perbandingan eksponensial memiliki prosedur dalam pengerjaannya, yaitu:
a. Menetapkan alternatif.
b. Memberikan standar atau perbandingan.
c. Hitung  bobot  relatif  setiap  kriteria  dalam  bentuk persentase  Hitung  bobot  relatif  setiap  kriteria  dalam  bentuk persentase Hitung bobot relatif setiap kriteria dalam bentuk persentase.
d. valuasi setiap kemungkinan tindakan.
e. Tentukan skor atau nilai keseluruhan dari setiap opsi.
f. Menetapkan prioritas keputusan.

## 2.6 Tahapan Penelitian
Penelitian ini menyajikan suatu kerangka kerja untuk mengilustrasikan langkah-langkah yang diambil dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Gambar 1 menggambarkan proses yang dilakukan selama penelitian tersebut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Identifikasi Masalah
Tahap  ini  mencakup  proses  memilih  topik  penelitian  yang  akan  diselidiki,  mengidentifikasi  masalah  atau kekurangan yang terkait dengan topik tersebut, dan merumuskan pertanyaan penelitian.
b. Pengumpulan Data Identifikasi Masalah Mengumpulkan Data Studi Literatur Analisa dan Penerapan Metode Membuat Laporan Perbandingan Metode

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 171 − 180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3611
Tahap  ini  melibatkan  proses  mengumpulkan  data  dengan  menggunakan  metode  dan  instrumen  yang  telah ditetapkan dalam penelitian.
c. Studi Literatur
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengkajian  literatur  yang  relevan  terkait  dengan topik  penelitian  untuk  mendapatkan informasi mengenai teori atau temuan sebelumnya yang dapat mendukung penelitian Anda.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Masalah  diselidiki  dan  hasilnya  dianalisis  pada  langkah  keempat,  yang  menggunakan  pendekatan  yang  telah dipilih. Faktor Kepastian dan teknik Dempster Shafer adalah alat analisis yang digunakan dalam penyelidikan ini.
e. Perbandingan Metode
Setelah mendapatkan hasil dari kedua metode tersebut, selanjutnya dilakukan perbandingan dengan menggunakan teori perbandingan eksponensial.
f. Laporan Penelitian
Tahap terakhir adalah menyusun laporan penelitian. Setelah penelitian selesai dilakukan dan hasilnya telah dipilih, tahap ini akan selesai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Basis pengetahuan pakar tersebut harus diolah agar tercipta sistem yang dapat mendiagnosa Porphyria dengan baik menggunakan prosedur dan teknik yang digunakan oleh pakar tersebut. Basis pengetahuan pakar akan diubah menjadi aturan  dan  fakta  yang  dapat  diterapkan  untuk  menghasilkan  diagnosis  dan  temuan  yang  sejalan  dengan  prinsip panduan basis pengetahuan saat ini. Tahap pengembangan aturan yang diambil dari pengetahuan ahli dijelaskan pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Data Kepakaran Penyakit Porfiria No. Kode Gejala Daftar Gejala Data Penyakit Porfiria Porfiria Akut Porfiria Kulit 1 GJL1 Sakit perut yang yang parah dan kram 0,6 2 GJL2 Urine berwarna kemerahan atau kecokelatan 0,4 3 GJL3 Perubahan mental, seperti cemas, linglung, halusinasi, atau ketakutan 0,6 4 GJL4 Gangguan ketika buang air kecil 0,4 5 GJL5 Gangguan pernapasan 0,4
6 GJL6 Gangguan irama jantung ( aritmia ) 0,2 7 GJL7 Tekanan darah tinggi 0,2 8 GJL8 Gangguan pencernaan 0,4 9 GJL9 Otot terasa nyeri, kaku, lemah, kesemutan, atau mati rasa 0,6 10 GJL10  Kejang 0,4 11 GJL11  Rasa terbakar di kulit akibat kulit menjadi terlalu sensitif pada sinar matahari 0,8 12 GJL12  Kulit mudah rapuh disertai perubahan warna kulit 0,4 13 GJL13  Kulit memerah ( eritema ) dan membengkak 0,6 14 GJL14  Kulit melepuh, terutama di wajah dan tangan 0,8 15 GJL15  Gatal-gatal 0,6
Berdasarkan data kepakaran penyakit Porfiria yang dapat  dilihat pada tabel  1, maka  diperoleh bentuk  basis aturan ( rule ), adapun daftar aturan ( rule ) yang dibentuk adalah sebagai berikut: Rule 1  : IF sakit perut yang yang parah dan kram= YES AND urine berwarna kemerahan atau kecokelatan= YES AND perubahan mental, seperti cemas,  linglung, halusinasi, atau ketakutan= YES AND gangguan ketika buang air kecil= YES AND gangguan pernafasan= YES AND gangguan irama jantung (aritmia)= YES AND tekanan darah tinggi= YES AND gangguan pencernaan= YES AND otot terasa nyeri, kaku, lemah, kesemutan, atau mati rasa= YES AND kejang= YES THEN Penyakit = Porfiria Akut. Rule 2  : IF urine berwarna kemerahan atau kecoklatan= YES AND rasa terbakar di kulit akibat kulit menjadi terlalu sensitif pada sinar matahari= YES AND kulit mudah rapuh disertai perubahan warna kulit= YES AND kulit memerah ( eritema ) dan membengkak= YES AND kulit melepuh, terutama di wajah dan tangan= YES AND gatal-gatal= YES THEN Penyakit = Porfiria Kulit.

## 3.2 Penerapan Metode Certainty Factor
Seorang  pasien  menunjukkan  gejala-gejala  penyakit  berupa  perubahan  warna  urine  menjadi  kemerahan  atau kecoklatan,  perubahan  mental,  tekanan  darah  tinggi,  gangguan  pencernaan,  dan  kejang.  Berikut  adalah  langkah- langkah prosedur yang dilakukan dalam penerapan metode Certainty Factor:
a. Melakukan penelusuran berurutan terhadap aturan-aturan yang tersedia

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 171 − 180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3611
Rule 1  : IF urine berwarna kemerahan atau kecoklatan= YES AND perubahan mental= YES AND tekanan darah tinggi= YES AND gangguan pencernaan= YES AND kejang= YES THEN Penyakit = Porfiria Akut. Berdasarkan hadil dari proses penelusuran dengan menggunakan teknik inferensi forward chaining , diketahui bahwa pasien tersebut menderita penyakit Porfiria Akut dan Porfiria Kulit.
b. Melakukan perhitungan menggunakan metode Certainty Factor sesuai dengan persamaan 1 dan mengidentifikasi nilai kepastian gejala yang diperoleh dari tabel 1
1. Porfiria Akut
GJL2  = Urine berwarna kemerahan atau kecoklatan (0,4)
𝐶𝐹[𝐻 , 𝐸 ] 1 = 𝐶𝐹[ 𝐻 ] 1 ∗ 𝐶𝐹[ 𝐸 ] 1 = 0,4 ∗ 0,4
= 0,16
GJL3  = Perubahan mental, seperti cemas, linglung, halusinasi, atau ketakutan (0,4)
𝐶𝐹[𝐻 , 𝐸 ] 2 = 𝐶𝐹[ 𝐻 ] 2 ∗ 𝐶𝐹[ 𝐸 ] 2 = 0,4 ∗ 0,6
= 0,24 GJL7  = Tekanan darah tinggi (0,6)
𝐶𝐹[𝐻 , 𝐸 ] 3 = 𝐶𝐹[ 𝐻 ] 3 ∗ 𝐶𝐹[ 𝐸 ] 3 = 0,6 ∗ 0,2
= 0,12 GJL8  = Gangguan pencernaan (0,8)
𝐶𝐹[𝐻 , 𝐸 ] 4 = 𝐶𝐹[ 𝐻 ] 4 ∗ 𝐶𝐹[ 𝐸 ] 4 = 0,8 ∗ 0,4
= 0,32 GJL10 = Kejang (0,2)
𝐶𝐹[𝐻 , 𝐸 ] 5 = 𝐶𝐹[ 𝐻 ] 5 ∗ 𝐶𝐹[ 𝐸 ] 5 = 0,2 ∗ 0,4
= 0,32
c. Menggabungkan nilai Certainty Factor dari setiap aturan menggunakan rumus CFcombine seperti yang terlihat pada persamaan 2.
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 = 𝐶𝐹[ 𝐻 , 𝐸 ] 1 + 𝐶𝐹 [ 𝐻 , 𝐸 ] 2 ∗ ( 1 − 𝐶𝐹[ 𝐻 , 𝐸 ] 1 ) = 0,16 + 0,24 ∗ (1 − 0.16)
= 0,16 + 0,24 ∗ 0,84
= 0,16 + 0,2
= 0,36
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒2 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 3 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 )
= 0,36 + 0,12 ∗ (1 − 0.36)
= 0,36 + 0,12 ∗ 0,64
= 0,36 + 0,077
= 0,44
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒3 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒2 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 4 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒2 )
= 0,44 + 0,32 ∗ (1 − 0,44)
= 0,44 + 0,32 ∗ 0,56 = 0,44 + 0,18

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 171 − 180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3611
= 0,62 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒4 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒3 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 5 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒3 )
= 0,62 + 0,32 ∗ (1 − 0,62) = 0,62 + 0,32 ∗ 0,38 = 0,62 + 0,122
= 0,74
Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh tingkat kepastian sebesar 0,74 atau 74% untuk mendiagnosa penyakit jenis Porfiria Akut pada pasien.

## 3.3 Penerapan Metode Dempster Shafer
Seorang  pasien  menghadapi  gejala-gejala  seperti  urine  berwarna  kemerahan  atau  kecoklatan,  perubahan  mental, tekanan  darah  tinggi,  gangguan  pencernaan,  dan  kejang.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  implementasi metode Dempster-Shafer adalah sebagai berikut:
a. GJL2 = Urine berwarna kemerahan atau kecoklatan
Urine berwarna kemerahan atau kecoklatan merupakan gejala dari Porfiria Akut dengan nilai kepercayaan 0,4.
𝑀 1 (𝑃001) = 0,4
𝑀 1 (𝜃) = 1 − 0,4 = 0,6
b. GJL3 = Perubahan mental, seperti cemas, linglung, halusinasi, atau ketakutan
Perubahan  mental,  seperti  cemas,  linglung,  halusinasi,  atau  ketakutan  merupakan  gejala  dari  Porfiria  Akut dengan nilai kepakaran 0,4.
𝑀 2 (𝑃001) = 0,4
𝑀 2 (𝜃) = 1 − 0,4 = 0,6
Setelah  mendapatkan  nilai  dentitas  dari  GJL1  dan  GJL2,  selanjutnya  dapat  dilakukan  kombinasi  perhitungan terhadap dua gejala yang dialami dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Aturan Kombinasi M 3
M 2 (P001)  M 2 ( 𝜃 ) 0.4 0.6 M 1 (P001) P001 P001 0,4 0,16 0,24 M 1 ( 𝜃 ) P001 𝜃 0,6 0,24 0,36 Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 3 .
𝑀 3 (𝑃001) = 0,16 + 0,24 + 0,24
1 − 0 = 0,64
𝑀 3 (𝜃) = 0,36 1 − 0 = 0,36
Nilai kemungkinan adalah terhadap porfirian akut yaitu sebesar 0,64 atau 64%. c. GJL7 = Tekanan darah tinggi
Tekanan darah tinggi merupakan gejala dari Porfiria Akut dengan nilai kepakaran 0,6.
𝑀 4 (𝑃001) = 0,6
𝑀 4 (𝜃) = 1 − 0,6 = 0,4
Jika diilustrasikan dalam tabel 3.
Tabel 3. Aturan Kombinasi M 5
M 4 (P001)  M 4 (ø) 0,6 0,4 M 3 (P001) P001 P001 0,64 0,38 0,26 M 3 (ø) P001 Ø 0,36 0,22 0,14

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 171 − 180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3611
Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 5 .
𝑀 5 (𝑃001) = 0,38 + 0,22 + 0,26
1 − 0 = 0,86
𝑀 5 (𝜃) = 0,14 1 − 0 = 0,14
Nilai kemungkinan adalah terhadap porfirian akut yaitu sebesar 0,86 atau 86%. d. GJL8 = Gangguan Pencernaan
Gangguan Pencernaan merupakan gejala dari Porfiria Akut dengan nilai kepakaran 0,8.
𝑀 6 (𝑃001) = 0,8
𝑀 6 (𝜃) = 1 − 0,8 = 0,2
Jika diilustrasikan dalam tabel 4.
Tabel 4. Aturan Kombinasi M 7
M 6 (P001)  M 6 (ø) 0,8 0,2 M 5 (P001) P001 P001 0,86 0,68 0,17 M 5 (ø) P001 Ø 0,14 0,12 0,03 Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 7 .
𝑀 7 (𝑃001) = 0,68 + 0,12 + 0,17
1 − 0 = 0,97
𝑀 7 (𝜃) = 0,03 1 − 0 = 0,03
Nilai kemungkinan adalah terhadap porfirian akut yaitu sebesar 0,97 atau 97%.
e. GJL10 = Kejang
Kejang merupakan gejala dari Porfiria Akut dengan nilai kepakaran 0,2.
𝑀 8 (𝑃001) = 0,2
𝑀 8 (𝜃) = 1 − 0,2 = 0,8
Jika diilustrasikan dalam tabel 5.
Tabel 5. Aturan Kombinasi M 9
M 8 (P001)  M 8 (ø) 0,2 0,8 M 7 (P001) 0,97 P001 0,19 P001 0,78 M 7 (ø) P001 ø 0,03 0,01 0,02 Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 9 .
𝑀 9 (𝑃001) = 0,19 + 0,78 + 0,01 1 − 0 = 0,98
𝑀 9 (𝜃) = 0,02 1 − 0 = 0,02
Nilai kemungkinan adalah terhadap porfirian akut yaitu sebesar 0,98 atau 98%.
Angka  terbesar  untuk  setiap  kombinasi  gejala  dalam  teknik  Dempster-Shafer  untuk  mendiagnosis  porfiria adalah  0,98,  atau  98%,  menurut  temuan  perhitungan.  Menurut  persentase  penilaian,  pasien  kemungkinan  besar menderita porfiria akut.

## 3.4 Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial
Tindakan berikut harus diambil untuk menerapkan metode perbandingan eksponensial:
a. Munculkan nilai alternatif
Dalam penelitin ini, alternatifnya adalah:
1. Metode Certainty Factor

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 171 − 180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3611
2. Metode Demspter Shafer
b. Menentukan kriteria
Kriteria yang dimiliki oleh kedua metode tersebut adalah:
1. Jumlah langkah-langkah yang digunakan
2. Jumlah gekala pada penyakit
c. Menentukan bobot
Relevansi  kriteria  saat  ini  harus  dipertimbangkan saat  menentukan  bobot  dan menetapkan  nilai.  Bobot  untuk kedua kriteria tersebut identik, sebesar 50%, karena keduanya sama-sama signifikan, gejala kondisinya sama, dan tindakan yang dilakukan juga cukup sebanding.
d. Memberikan nilai dan menghitung skor
Setelah masalah yang disebutkan di atas ditangani, saatnya memberikan nilai untuk menentukan peringkat.
Tabel 6. Simulasi Perhitungan Metode Perbandingan Eksponensial No Alternatif Hasil Diagnosa  Pengaruh Kriteria  Bobot Perhitungan 1 Metode Certainty Factor 0,74 50% 0,5 0,74 (0,5) = 0,86 2 Metode Dempster Shafer 0,98 50% 0,5 0,98 (0,5) = 0,99
e. Menentukan prioritas keputusan
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  penilaian  berdasarkan  nilai  keseluruhan  dari  setiap  alternatif  setelah seluruh nilai dari setiap alternatif telah dihitung. Tabel 7 menguraikan semuanya secara rinci.
Tabel 7. Hasil Perangkingan No Alternatif Total Akhir  Rangking 1 Metode Dempster Shafer 0,99 1 2 Metode Certainty Factor 0,86 2
Pendekatan Dempster Shafer adalah metode yang paling tepat untuk diagnosis penyakit, menurut perbandingan ini.

## 4. KESIMPULAN
Metode Faktor Kepastian dan Metode Dempster Shafer dapat digunakan untuk mendiagnosis porfiria, menurut temuan studi pada sampel yang sama. Metode Dempster Shafer juga menunjukkan presisi diagnostik yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan pendekatan perbandingan eksponensial untuk porfiria. Oleh karena itu, disarankan agar Metode Dempster Shafer digunakan sebagai cara yang lebih baik untuk mendiagnosis kelainan seperti porfiria.

## REFERENCES
[1] S. Maida and O. Sunggu, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Porfiria Menerapkan Metode Fuzzy Mamdani,” vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2022.
[2] R.  A.  Purba,  “GAMBARAN  FAKTOR–FAKTOR  RISIKO TIMBULNYA  MELASMA DI  POLIKLINIK KULIT  DAN KELAMIN  RSU  ROYAL  PRIMA  DAN  MURNI  TEGUH  MEMORIAL  HOSPITAL  KOTA  MEDAN  PADA  BULAN DESEMBER 2018-JANUARI 2019,” 2019.
[3] B. H. Hayadi, Sistem pakar . Deepublish, 2018.
[4] R. Hardianto and C. Kusuma, “Rancang Bangun Sistem Pakar Penentuan Kepribadian,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2019.
[5] K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT,” J. Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018, doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[6] A. Rosana, G. Pasek, S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit pada Manusia dengan Metode Dempster Shafer (Expert System of Diagnosing Skin Disease of Human being using Dempster Shafer Method),” J-Cosine , vol. 4, no. 2, pp. 129–138, 2020.
[7] P. S. Ramadhan and U. F. S. Sitorus Pane, “Analisis Perbandingan Metode (Certainty Factor, Dempster Shafer dan Teorema Bayes ) untuk Mendiagnosa Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun pada Anak,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 17, no. 2, p. 151, 2018, doi: 10.53513/jis.v17i2.38.
[8] Z. Panjaitan, H. Hafizah, R. I. Ginting, and A. Amrullah, “Perbandingan Metode Certainty Factor dan Theorema Bayes dalam Mendiagnosa  Penyakit Kandidiasis  pada  Manusia  Menggunakan  Metode  Perbandingan Eksponensial,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 1097, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3078.
[9] R.  Ginting,  M.  Zarlis,  and  R.  Rosnelly,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  dan  Teorema  Bayes  untuk Mendiagnosa  Penyakit  Autis  Pada  Anak,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  2,  p.  583,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2930.
[10]  A.  H.  Nasyuha,  M.  I.  Perangin  Angin,  and  M.  M.  Marsono,  “Implementasi  Dempster  Shafer  Dalam  Diagnosa  Penyakit Impetigo Pada Balita,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 700, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.1901.
[11]  A. Supiandi and D. B. Chandradimuka, “Sistem Pakar Diagnosa Depresi Mahasiswa Akhir Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Mobile,” J. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 102–111, 2018.
[12]  M. A. Pratama et al. , “Expert System Mendiagnosa Kerusakan Pada Sepeda Motor Vespa Jenis Kongo 1965 Menggunakan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 171 − 180 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3611
Metode Dempster Shafer Pada Bengkel Scooter Bongkar Servizio,” J. Cyber Tech , vol. 1, no. 3, 2021.
[13]  R. O’Malley, G. Rao, P. Stein, and O. Bandmann, “Porphyria: often discussed but too often missed,” Pract. Neurol. , vol. 18, no. 5, pp. 352–358, 2018.
[14]  S.  Batubara,  S.  Wahyuni,  and  E.  Hariyanto,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Dalam,” in Seminar Nasional Royal (SENAR) , 2018, vol. 1, no. 1, pp. 81–86.
[15]  I. H. Santi and B. Andari, “Sistem pakar untuk mengidentifikasi jenis kulit wajah dengan metode certainty factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 159–177, 2019.
[16]  A.  O.  Pasaribu,  M.  Mesran,  and  Y.  Hasan,  “SISTEM  PAKAR  MENDIAGNOSA  PENYAKIT  LEPTOSPIROSIS MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR,” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 138–144, 2018.
[17]  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, doi: 10.34010/komputika.v9i2.2884.
[18]  K.  Kirman,  A.  Saputra,  and  J.  Sukmana,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Lambung  Dan  Penanganannya Menggunakan Metode Dempster Shafer,” Pseudocode , vol. 6, no. 1, pp. 58–66, 2019, doi: 10.33369/pseudocode.6.1.58-66.
[19]  C. Nas, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakt Tiroid Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2019.
[20]  Z. Panjaitan, H. Hafizah, R. I. Ginting, and A. Amrullah, “Perbandingan Metode Certainty Factor dan Theorema Bayes dalam Mendiagnosa Penyakit Kandidiasis pada Manusia Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 3, pp. 1097–1106, 2021.
[21]  W.  Ningsih,  N.  A.  Hasibuan,  and  E.  Hatmi,  “Analisa Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  dan  Teorema  Bayes Untuk Mendiagnosa Penyakit Asam Urat,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 234–241, 2023.