Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.181 Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 227-235 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF DEMPSTER SHAFER FOR CANARY DISEASE DIAGNOSIS AT IN LIVESTOCK AND ANIMAL HEALTH SERVICE OF ASAHAN REGENCY
Reza Arif Sya’bana 1 , Dewi Anggraeni* 2 , Hommy Dorthy Ellyany Sinaga 3
1,2,3 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 rezaarifsyabana@gmail.com , 2 anggraeni1987@gmail.com , 3 omisinaga@yahoo.com
(Naskah masuk: 23 Februari 2022, Revisi : 01 Maret 2022, diterbitkan: 25 April 2022)

## Abstract
Canaries are birds that are in great demand by hobbyists and breeders, especially local canaries and imported canaries. The advantages of imported canaries have an ideal body posture and also thick fur. However, where there are few problems with imported canaries, especially the sound that tends to be less noisy and the duration of the tone is not too long and canaries can be cultivated because they have a high economic value. Canaries are also  very  easily  infected  with  diseases,  infections  that  can  attack  these  canaries,  such  as  diseases  caused  by polioma  infections  or  also  disorders  from  parasites  and  bacterial  contamination  of  the  digestive  organs.  To overcome  this  problem,  an  expert  system  was  created  to  diagnose  diseases  in  canaries  using  the  Dempster Shafer  method  with  the  PHP  programming  language  and  MySQL  database.  This  expert  system  application  is designed using the Dempster Shafer method based on subjective possibilities and rules in combining degrees of confidence  based  on  the  evidence  obtained.  This  theory  has  several  characteristics  that  are  intuitively  in accordance  with the way of  thinking  of  an expert, but  a strong mathematical basis. With this application, it is hoped that it will make it easier for the hobbyist/breeder to find out the disease he is suffering from and find out what percentage of the disease he suffers, so that the hobbyist/breeder can take immediate action.
Keywords : Canaries Disease, Dempster Shafer Method, Expert System.

## PENERAPAN DEMPSTER SHAFER UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT BURUNG KENARI DI DINAS PETERNAKAN DAN KESEHATAN HEWAN KABUPATEN ASAHAN

## Abstrak
Burung kenari merupakan unggas yang banyak diminati penghobi dan peternak, terutama kenari lokal dan kenari impor. Kelebihan kenari impor memiliki postur tubuh ideal  dan juga bulu yang lebat. Meski  demikian, dimana ada sedikit  kendala pada kenari  impor, terutama pada suara yang cenderung tidak terlalu ribut dan durasi  nada yang  tidak  terlalu  panjang  serta  burung  kenari  dapat  dibudidayakan  karena  mempunyai  nilai  ekonomi  yang tinggi. Burung kenari juga burung yang sangat mudah terinfeksi penyakit, Infeksi yang dapat menyerang burung kenari ini, seperti penyakit yang disebabkan oleh infeksi polioma atau juga ganggu dari parasit dan kontaminasi bakteri  pada  organ  pencernaan.  Mengatasi  hal  tersebut  maka  dibuat  suatu  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit  pada  burung  kenari  menggunakan  metode  dempster  shafer  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database  MySQL.  Aplikasi  sistem  pakar  ini  dirancang  dengan  menggunakan  metode  dempster  shafer berdasarkan  kemungkinan  yang  bersifat  subyektif  dan  aturan  dalam  mengkombinasikan  derajat  tingkat kepercayaan  berdasarkan  bukti  yang  diperoleh. Teori  ini  memiliki  beberapa  karakteristik  yang  secara  instutitif sesuai  dengan  cara  berfikir  seorang  pakar,  namun  dasar  matematika  yang  kuat.  Dengan  adanya  aplikasi  ini diharapkan  dapat  memudahan  penghobi/peternak  dalam  mengetahui  penyakit  yang  diderita  dan  mengetahui berapa  besar  persentase  dari  penyakit  yang  dideritanya,  sehingga  penghobi/peternak  dapat  segera  mengambil tindakan penanganan dengan cepat.
Kata kunci : Metode Dempster Shafer, Penyakit Burung Kenari, Sistem Pakar.

## 1. PENDAHULUAN
Burung  atau  unggas  adalah  anggota  kelompok hewan bertulang belakang (vertebrata) yang memiliki  bulu  dan  sayap[1].  Burung  adalah  salah
satu  kekayaan  hayati  yang  dimiliki  Indonesia. Keberadaan  pakan,  tempat  bersarang,  dan  singgah merupakan  faktor  yang  mempengaruhi  kekayaan jenis  burung  pada  tingkat  lokal.  Burung  dijumpai
hampir  disetiap  tempat  dan  mempunyai  posisi penting  sebagai  salah  satu  kekayaan  satwa Indonesia[2].  Burung  juga  dimanfaatkan  manusia menjadi  bahan  makanan  serta  menjadi  binatang peliharaan.  Salah  satu  jenis  burung  yang  banyak diminati adalah burung kenari, terutama kenari lokal dan  kenari  impor.  Kelebihan  kenari  impor  memiliki postur  tubuh  ideal  dan  juga  bulu  yang  lebat.  Meski demikian,  dimana  ada  sedikit  kendala  pada  kenari impor,  terutama  pada  suara  yang  cenderung  tidak terlalu  ribut  dan  durasi  nada  yang  tidak  terlalu panjang  [3]  serta  dapat  dibudidayakan  karena mempunyai nilai ekonomi yang tinggi.
Burung  kenari  ( Serinus  canaria )  merupakan burung  monomorfik  karena  jenis  kelaminnya  sulit dibedakan dari morfologi burung[4]. Penentuan jenis kelamin  pada  burung  kenari  baru  dapat  dilakukan pada  umur  empat  bulan,  tetapi  pada  umur  tersebut suara  pada  burung  kenari  sulit  dibentuk[5]. Tampilan  fisik  dari  kenari  jantan  dan  betina  sekilas terlihat  sangat  mirip,  pengalaman  penulis  dalam pengamatan di penangkaran kenari perihal membedakan  kenari  jantan  dan  betina  dilihat  dari kloaka (dubur) nya, dengan cara meniup bulu bagian perut nya.
Burung kenari juga burung yang sangat mudah terinfeksi  penyakit,  Infeksi  yang  dapat  menyerang burung  kenari  ini,  seperti  penyakit  yang  disebabkan oleh  infeksi polioma atau  juga  ganggu  dari  parasit dan  kontaminasi  bakteri  pada  organ  pencernaan yang    menghalangi  pertumbuhan  burung  kenari[6]. Secara  umum  burung  lebih  tahan  terhadap  banyak sekali  agresi  penyakit,  namun  di  penangkaran  atau pada  pada  sangkar  peliharaan,  burung  kenari  dapat lebih  praktis  terjangkit  penyakit,  akibatnya  dari kurang  nya  kebersihan  sangkar  pada  saat  melihara burung kenari. Dengan hal tersebut Dinas Peternakan Dan Kesehatan Hewan
mengimplementasikan  sebuah  sistem  pakar  dengan menggunakan metode dempster shafer.
Dempster  Shafer adalah  teori  matematika untuk  mencari  bukti  berdasarkan  fungsi  keyakinan dan alasan yang masuk akal untuk digunakan dalam menggabungkan informasi yang terpisah (bukti) dan menghitung probabilitas suatu peristiwa[7].
Adapun  alasan  penulis  mengambil  penelitian tentang  sistem  pakar  dengam  metode dempster shafer karena  metode  ini  sudah  banyak  digunakan oleh  penelitian-penelitian  terdahulu  terkait  tentang diagnosa  penyakit  pada  hewan  metode dempster shafer seperti:
1. Noviyanti  P,  Siti  Hartinah,  Kusrini  (2020) melakukan  penelitian  dengan  judul  “Sistem
Pakar Diagnosa Penyakit Ikan Lele
Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer”. Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  pembahasan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ikan  lele menggunakan  metode dempster  shafer dapat digunakan  oleh  peternak  ikan  lele.  Pada
penelitian  ini  juga  sedikit  berbeda  dengan penelitian sebelumnya
karena nilai kepercayaan  terhadap  gejala  diinputkan  oleh user dengan  rentang  nilai  0-1.  Dari  hasil  30 data  uji  yang  dilakukan  dalam  penelitan diperoleh  hasil  yang  sama  antara  diagnosa pakar  dan  diagnosa  sistem  sebanyak  26  data dan  hasil  yang  berbeda  antara  diagnosa  pakar dan  diagnosa  sistem  sebanyak  4  data keakuratan sistem pada penelitian ini mencapai 80%[8].
2. Kristin  Reh  Agina  Br  Sembiring,  Hafizah  dan Rudi  Gunawan  (2021)  melakukan  penelitian dengan  judul  “Sistem  Pakar  Mendiagnosis
Penyakit Lumpuh Bebek Menggunakan Metode Dempster Shafer”. Hasil dari penelitian ini dengan sistem pakar yang diterapkan dalam mendiagnosis penyakit lupuh bebek
berdasarkan analisa dari seorang pakar diharapkan  dapat  membantu  peternak  dalam proses penanganan untuk pencegahan terjadinya  penyakit  lumpuh  bebek  yang  lebih parah  dan  mengakibatkan  kerugian  besar  bagi peternak [9].
3. Agus  Setiawan,  Erfan  Karyandiputra  dan Nadiya  Hijriana  (2022)  melakukan  penelitian dengan judul “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit
Bakteri dan Parasit pada Ikan Gabus Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer”. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis sistem pakar  menggunakan  metode  dempster  shafer maka dapat ditarik kesimpulan yaitu implementasi  sistem  menggunakan  metode dempster shafer mampu membantu orang awan dalam mengetahui jenis penyakit yang diderita oleh  ikan  Gabus  berdasarkan  gejala  dan rule inferensi  yang  telah  diatur  didalam  sistem pakar  dengan  tingkat  akurasi  yang  cukup tinggi,  dan  dapat  dinyatakan  telah  bekerja selayaknya  seorang  pakar  dalam  bidang tersebut [10].
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  tersebut maka  penulis  tertarik  untuk  menyajikan  judul: “Penerapan  Dempster  Shafer  Untuk  Diagnosis Penyakit  Burung  Kenari  Di  Dinas  Peternakan Dan Kesehatan Hewan Kabupaten Asahan”.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian merupakan cara ilmiah yang digunakan  untuk  mendapatkan  data-data  yang nantinya  dapat  dianalisis  untuk  keperluan  tertentu, dan  menentukan  solusi  dari  permasalahan  yang diteliti . [11] . Penelitian  ini  menggunakan  penerapan sistem  pakar  dengan  metode dempster  shafer untuk mendiagnosis  penyakit  yang  terjadi  pada  burung kenari.  Sistem  pakar  adalah  aplikasi  berbasis komputer  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar[12].  Dalam  metode  penelitian  ini  suatu
Reza Arif Sya’bana , dkk, Penerapan Dempster Shafer untuk Diagnosis … 229
permasalahan  digambarkan  dalam  kerangka  kerja penelitian.
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan  suatu langkah dalam melaksanakan sebuah penelitian atau kerangka  berpikir  secara  logis  sehingga  penelitian dapat  tersusun  secara  sistematis.  Adapun  kerangka kerja penelitian yang digunakan adalah:

## Gambar 1 Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  pada  gambar  1 diatas  dimulai  analisi  keadaan  yang  dibagi  atas  dua keadaan  yaitu  dengan  mengidentifikasi  masalah bahwa  minimnya  pengetahuan  penghobi  dan peternakan  dalam  mengenali  gejala  pada  burung kenari  serta  burung  kenari  pandai  menyembunyikan keadaan  kesehatannya  sehingga  penyakit  tersebut sulit  untuk  di  deteksi.  Selanjutnya  kebutuhan  dalam melakukan  pengumpulan  data  yaitu  dilakukan dengan  wawancara  dan  observasi  untuk  melakukan pengamatan  dan  analisa  terhadap  proses  sistem pakar  diagnosa  penyakit  burung  kenari  dengan metode dempster shafer sehingga mendapatkan data dan  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  peneliti. Kemudian  selanjutnya  membuat  sebuah  data  tabel aturan  dan  tabel  kasus  dari  pengetahuan  yang didapat dalam proses wawancara kemudian memproses  dengan  perhitungan dempster  shafer. Lalu dilakukan implementasi sistem untuk mengidentifikasi  masalah  pada  sistem  yang  sedang berjalan.  Dengan  demikian,  diharapkan  peneliti dapat menemukan kendala-kendala dan permasalahan  yang  terjadi  pada  proses  sistem  pakar diagnosis  penyakit  burung  kenari  sehingga  peneliti
dapat  mencari  solusi  dari  permasalahan  tersebut. Lalu  dilakukan  perancangan  sistem  sesuai  dengan arahan  pakar  penyakit  burung  kenari  yang dibutuhkan  menggunakan  metode dempster  shafer dan  dilakukan  tahap  rancangan  UML  yang merupakan  tahap  penyusunan  program  sistem informasi  untuk  menarik  kesimpulan.  Sistem  ini diimplementasikan  pada database yang    ada    di MySQL dengan  menggunakan editor Sublime Text. Selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian sistem sesudah  sistem  selesai  dibuat  dengan  melakukan percobaan  pada  komputer user  interface .  Melalui tahap  uji  coba  ini  sehingga  didapat  kekurangan sistem  yang  telah  dibuat  apakah  berjalan  dengan baik.
Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode dempster shafer . Metode Dempster Shafer pertama kali diperkenalkan  oleh Dempster ,  yang  melakukan percobaan  model  ketidakpastian  dengan  range probabilitas  dari  pada  sebagai  probabilitas  tunggal. Kemudian pada tahun 1067 Shafer mempublikasikan teori Dempster ini  pada  sebuah  buku  berjudul Mathematical  Theory  Of  Evident . Dempster-Shafer Theory  Of  Evident ,  menunjukkan  suatu  cara  untuk memberikan  bobot  keyakinan  sesuai  fakta  yang dikumpulkan[13].
Belief (Bel)  adalah  ukuran  kekuatan evidence (bukti) dalam mendukung suatu himpunan proposisi. Jika  bernilai  0  maka  mengindikasikan  bahwa  tidak ada  evidence,  dan  jika  bernilai  1  menunjukkan adanya kepastian atau Plausability (Pl).[14] Plausibility (Pls)  adalah  parameter  dari  nilai ketidakyakinan  atas  suatu evidence yang  akan menurunkan  tingkat    keyakinan  dari evidence .   Jika terdapat  keyakinan pada penyakit  (X),  maka  nilai Bel(X)  adalah  1,  sehingga  nilai  Pls(X)akan bernilai  0.  Fungsi Belief diformulasikan  seperti pada  Persamaan      (1)      dan      fungsi Plausibility diformulasikan seperti pada Persamaan (2).[15]
𝐵𝑒𝑙(𝑥) = 𝛴𝑌 ⊆ 𝑋 𝑚 1 (𝑥) (1)
𝑃𝑙𝑠(𝑥) = 1 − 𝐵𝑒𝑙(𝑥) = 𝛴𝑌 ⊆ 𝑋 𝑚 1 (𝑥) (2) Keterangan: [13] X = Penyakit yang mengalami gejala 1 Y = Penyakit yang mengalami gejala 2
Bel (X)   = Belief (X), artinya nilai kepercayaan atau kepastian penyakit X yang mengalami gejala 1 Pls(X)  = Plausibility (X), artinya nilai ketidakpercayaan atau ketidakpastian penyakit X yang mengalami gejala 1
m1(X)  = Mass  function atau  tingkat  kepercayaan dari evidence (X) Mass    function(m) dalam    teori Dempster shafer adalah  tingkat  kepercayaan  dari  suatu evidence (gejala)  sehingga  dinotasikan  dengan  (m). Untuk  itu  perlu  adanya  probabilitas  fungsi  densitas
Pemrosesan
Data dengan Perhitungan Dempster Shafer Implementasi Sistem
Dokumentasi dan Pemeliharaan Analisis Keadaan
Akuisisi Pengetahuan - Analisis Desain Arsitektur Aplikasi – UML - Desain Interface – Microsoft Visio - Analisis Masalah - Analisis Kebutuhan - Teknik  Pengumpulan Data - Studi Literatur - Representasi Pengetahuan - Tabel Aturan - Tabel Kasus - Desain Arsitektur Aplikasi – UML - Desain  Interface  – Microsoft Visio - Pengkodingan dengan PHP dan MySQL - Pengujian Sistem
(m).  Apabila  diketahui  X  adalah  subset  dari  θ, dengan  m1  sebagai  fungsi  densitasnya,  dan  Y  juga merupakan  subset  dari  θ  dengan  m2  sebagai  fungsi densitasnya, maka dapat dibentuk  fungsi  kombinasi m1 dan m2 sebagai m3, ditunjukkan seperti berikut: [16]
𝑚3(𝑧) = 𝐷𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 𝐾 𝛴𝑋 ∩ 𝑌=𝑍𝑚1(𝑋).𝑚2(𝑌)
1 − 𝛴𝑋 ∩ 𝑌=∅ 𝑚1(𝑋).𝑚2(𝑌) (3)
Keterangan:[17] m1 (X) = Mass function dari evidence (X) m2 (Y) = Mass function dari evidence (Y) m3 (Z) = Mass function dari evidence (Z) k = Jumlah conflict evidence

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis Proses
Berdasarkan hasil wawancara dan juga observasi  dengan  Drh.  Ira  Khubairoh  Marpaung S.KH  di  Dinas  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan Kabupaten  Asahan  yang  beralamat  di  Jl.  Topan, Kelurahan,  Sei  Renggas,  Kecamatan  Kota  Kisaran Barat,  Kabupaten  Asahan,  Sumatera  Utara  21271 ada  beberapa  penyakit  yang  diderita  burung  kenari beserta  gejalanya  sesuai  dengan  aturan  tabel  dalam Metode Dempster Shafer yaitu:

## Tabel 1 Data Penyakit
No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P001 Penyakit Pernafasan/Chronic Respiratory Disease 2 P002 Penyakit Berak Kapur/Salmolellosis/Pullarum 3 P003 Penyakit Kutu Burung/ Canary Mite 4 P004 Penyakit Cacingan/ Ascariasis 5 P005 Penyakit Bubul/ Bumble Foot 6 P006 Penyakit Snot/ Coryza
Sumber : Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Kabupaten

## Asahan
Berdasarkan  dari  tabel  1  diatas  yaitu  berisi tentang  data  penyakit  yang  diderita  burung  kenari, sesuai  dengan  hasil  wawancara  oleh  Dokter  Hewan yang  berada  di  Dinas  Peternakan  Dan  Kesehatan Hewan  Kabupaten  Asahan  ada  6  penyakit  yang  ada pada burung kenari.
Tabel 2 Data Gejala No Kode Gejala Gejala 1 G01 Bersin-bersin 2 G02 Sering ngorok pada malam hari 3 G03 Macet bersuara 4 G04 Suara melemah 5 G05 Kurang agresif/ Aktifitas menurun 6 G06
Burung memucat 7 G07 Bulu mengembang
8 G08 Sayap turun dan bulu kusam
9 G09 Badan kurus 10 G10 Nafsu makan berkurang 11 G11 Kotoran memutih 12 G12 Gelisah dan sering mengigit bulunya 13 G13 Bulu tidak rapi/acak-acakan
14 G14
Sering mengugurkan bulu 15
G15 Lemas
16 G16
Kurang respon terhadap burung lain
17 G17 Kotoran berbentuk cairan 18 G18 Kaki membengkak 19 G19 Kuku memanjang 20 G20 Sisik pada kaki meregang 21 G21 Merah-merah pada kaki 22 G22 Muka bengkak 23 G23 Hidung berlendir Sumber : Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Kabupaten Asahan
Berdasarkan  dari  tabel  2  diatas  yaitu  berisi tentang  data  gejala  yang  diderita  burung  kenari, sesuai  dengan  hasil  wawancara  oleh  Dokter  Hewan yang  berada  di  Dinas  Peternakan  Dan  Kesehatan Hewan  Kabupaten  Asahan  ada  23  gejala  yang  ada pada burung kenari.
Tabel 3 Keputusan Penyakit Burung Kenari No Kode Gejala P0 01 P0 02 P0 03 P0 04 P0 05 P0 06 Bel ief 1 G01 √
0,4
2 G02 √ 0,3
3 G03 √ 0,4 4 G04 √ 0,6
5
G05 √ √ √ 0,8 6 G06 √ 0,4 7 G07 √ 0,4 8 G08 √ 0,2 9 G09 √ √ 0,7 10 G10 √ √ √ 0,9 11 G11 √ 0,3
12
G12 √ 0,4 13 G13 √ √ √ 0,5 14 G14 √ 0,4 15 G15 √ 0,7 16 G16 √ 0,7 17 G17 √ 0,8 18 G18 √ 0,5 19 G19 √ 0,5 20 G20 √ 0,6 21 G21 √ 0,6 22 G22 √ 0,7 23 G23 √ 0,2 Sumber : Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Kabupaten Asahan
Berdasarkan  dari  tabel  3  diatas  yaitu  berisi tentang  tabel  keputusan  pada  penyakit  burung kenari,  dimana  setiap  gejala  yang  terjadi  pada burung kenari akan  memposisikan ke penyakit yang ada  dan  juga  setiap  gejala  akan  diberikan  nilai belief /nilai kepercayaan. Nilai belief ini didapat dari seorang  pakar,  pakar  yang  dimaksud  adalah  Dokter Hewan.
Berdasarkan  dari  tabel  4,  yaitu  berisi  tentang tahap  analisa  proses,  proses  ini  dilakukan  dengan menggunakan  metode  dempster  shafer.  Dempster shafer menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta.  Dempster  shafer  menghasilkan  tingkat persentase  keyakinan  dari  pakar  yang  kemudian dihitung  dengan  menggunakan  perhitungan  suatu nilai belief, kemudian  dengan  adanya  nilai belief maka  akan  ada  nilai pluasability untuk  mengetahui nilai  PL(X)  =  1  –  Bel  dimana  nilai  bel (belief) merupakan  nilai  bobot  yang  diinput  oleh  pakar,
Reza Arif Sya’bana , dkk, Penerapan Dempster Shafer untuk Diagnosis … 231
maka untuk mencari nilai dari suatu gejala penyakit, terlebih  dahulu  dicari  nilai  dari  X,  seperti  yang dibawah ini. Proses pengujian sistem yaitu user akan melakukan  proses  diagnosis  penyakit  burung  kenari diharuskan  untuk  memilih  gejala  dengan  memilih “Ya”  jika  mengalami  gejala  dan  jawaban  “Tidak” jika tidak mengalami gejala tersebut.
Proses  pencarian  dengan  metode dempster shafer yaitu: Gejala 10 : Nafsu makan berkurang Maka m 1 (G10) = 0,9 m 1 {θ}  = 1 - m 1 (G10) = 1 – 0,9 = 0,1 Gejala 13 : Bulu tidak rapi/acak-acakan Maka m 2 (G13)   = 0,5
M 2 {θ} = 1 – m 2 (G16) = 1 – 0,5
= 0,5
Tabel 4 Diagnosis Gejala Yang Dialami Kenari Kode Gejala Gejala Bentuk Pertanyaan Ya Tidak G01 Bersin-bersin Apakah kenari sering bersin-bersin? X G02 Sering ngorok pada malam hari Sering ngorok ketika malam hari? X G03 Macet bersuara Apakah macet bersuara? X G04 Suara melemah Apakah suara melamah? X G05 Kurang  agresif/  Aktifitas menurun Aktifitas Menurun/kurang agresif? X G06 Burung memucat Wajah burung memucat? X G07 Bulu mengembang Bulunya mengembang? X G08 Sayap  turun  dan  bulu kusam Apakah sayap turun dan bulu terlihat kusam? X G09 Badan kurus Apakah berat badan menurun/kurus? X G10 Nafsu makan berkurang Nafsu makan berkurang? √ G11 Kotoran memutih Kotoran memutih? X G12 Gelisah dan sering mengigit bulunya Burung terlihat gelisah dan sering menggigit bulunya? √ G13 Bulu  tidak  rapi/acak- acakan Bulu tidak rapi/acak-acakan? √ G14 Sering mengugurkan bulu Apakah sering menggugurkan bulunya? √ G15 Lemas Apakah burung terlihat lemas/lesu? √ G16 Kurang  respon  terhadap burung lain Apakah respon terhadap burung lain berkurang? √ G17 Kotoran berbentuk cairan Apakah kotoran berbentuk cairan? X G18 Kaki membengkak Apakah Kaki membengkak? X G19 Kuku memanjang Apakah Kuku memanjang? G20 Sisik pada kaki meregang Apakah Sisik pada kaki meregang? X G21 Merah-merah pada kaki Kaki burung terlihat merah-merah? X G22 Muka bengkak Apakah muka terlihat seperti membengkak? X G23 Hidung berlendir Hidung sering mengeluarkan lender? X
Sumber : Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Kabupaten Asahan
Selanjutnya  akan  dihitung  nilai  dentitas  baru untuk kombinasi m 3 seperti berikut ini:
Tabel 5 Kombinasi Perhitungan1 m 2 {P002, P003, P004} 0,5
m 2 { θ } 0,5 m 1 {P002,P00 4,P006}0,9 {P002,P004} 0,45 {P002,P004,P006 } 0,45 m 1 { θ }  0,1 {P002, P003, P004} 0,05 { θ } 0,05
Sehingga  dapat  dihitung  nilai  dentitas  m 3 sebagai berikut : m 3 {P002, P004}
= 0,45 m 3 {P002,P003,P004}  = 0,05 m 3 {P002,P004,P006}  = 0,45 m 3 { θ } = 0,05 Gejala 14 : Sering mengugurkan bulu Maka m 4 (G14) = 0,4 m 4 {θ} = 1 – m 4 (G14) = 1 – 0,4
= 0,6
Sehingga  diperoleh  aturan  kombinasi  m 5 sebagai berikut :
Tabel 6 Kombinasi Perhitungan2 m 4 {P003} 0,4 m 4 {θ} 0,6 m 3 {P002, P004} 0,45 Konflik 0,18 {P002, P004} 0,27 m 3 {P002,P00 4,P006}0,45 Konflik 0,18 {P002,P004,P006 } 0,27 m 3 {P002,P00 3,P004}0,05 {P003} 0,02 {P002,P003,P004 } 0,03 m 3 { θ } 0,05 {P003} 0,02 {θ} 0,03
Maka  dapat  dihitung  nilai  dentitas  m 5 sebagai berikut :
Konflik = 1 - (0,18 + 0,18) = 1 - 0,36 = 0,64 m 5 {P003} = 0,02 + 0,02 = 0,04 / 0,64 = 0,0625 m 5 {P002,P004} = 0,27 / 0,64 = 0,421875 m 5 {P002,P003,P004} = 0,03 / 0,64 = 0,046875 m 5 {P002,P004,P006} =  0,27 / 0,64 = 0,421875
m 5 {θ} = 0,03 / 0,64 = 0,046875
Gejala 15 : Lemas Maka m 6 (G15) = 0,7 m 6 {θ} = 1 – m 6 (G15) = 1 – 0,7
= 0,3
Sehingga  diperoleh  aturan  kombinasi  m 7 sebagai berikut :
Tabel 7 Kombinasi Perhitungan3 m 6 {P004} 0,7 m 6 {θ} 0,3 m 5 {P003} 0,0625 Konflik 0,04375 {P003} 0,01875 m 5 {P002,P004}0, 421875 {P004} 0,2953125 {P002,P004} 0,1265625 m 5 {P002, P003, P004} 0,046875 {P004} 0,0328125 {P002, P003, P004} 0,0140625 m 5 {P002,P004,P 006} 0,421875 {P004} 0,2953125 {P002,P004,P006 } 0,1265625 m 5 {θ} 0,046875 {P004} 0,0328125 {θ} 0,0140625
Maka  dapat  dihitung  nilai  dentitas  m 7 sebagai
berikut :
Konflik = 1 - 0,04375 = 0,95625 m 7 {P004}  =  0,2953125  +  0,0328125  +  0,2953125 + 0,0328125 = 0,65625 / 0,95625 = 0,6862745098 m 7 {P003}   = 0,01875 / 0,95625 = 0,01960784314 m 7 {P002, P004} = 0,1265625 / 0,95625 = 0,13235294118 m 7 {P002, P003, P004}  = 0,0140625 / 0,95625 = 0,01470588235 m 7 {P002, P004, P006}  = 0,1265625 / 0,95625 = 0,13235294118 m 7 {θ} = 0,0140625 / 0,95625 = 0,01470588235 Gejala 16 : Kurang respon terhadap burung lain Maka m 8 (G16) = 0,7
m 8 {θ}
= 1 – m 6 (G16)
= 1 – 0,3
= 0,3 Sehingga  diperoleh  aturan  kombinasi  m 9 sebagai berikut :
Tabel 8 Kombinasi Perhitungan4
m 8 {P004} 0,7 m 8 {θ} 0,3 m 7 {P004} 0,6862745098 {P004} 0,48039215686 {P004} 0,20588235294 m 7 {P003} 0,01960784314 konflik 0,0137254902 {P003} 0,00588235294 m 7 {P002,P004} 0,13235294118 {P004} 0,09264705883 {P002,P004} 0,03970588235 m 7 {P002,P003,P 004} 0,01470588235
{P004} 0,01029411765 {P002,P003,P004} 0,00441176471
m 7 {P002,P004,P 006}
0,13235294118
{P004} 0,09264705883 {P002,P004,P006} 0,03970588235 m 7 {θ} 0,01470588235 {P004} 0,01029411765 {θ} 0,00441176471
Maka  dapat  di  hitung  nilai  dentitas  m 9 yaitu sebagai berikut: Konflik = 1 - 0,0137254902 = 0,9862745098 m 9 {P004} =  0,48039215686  +  0,20588235294 + 0,09264705883 + 0,01029411765 + 0,09264705883 + 0,01029411765 = 0,89215686276 / 0,9862745098
= 0,90457256463
Dalam Persen = 0,90457256463 * 100%
= 90,457256463%  =  90,46% m 9 {P003} = 0,00588235294 / 0,9862745098 = 0,0059642147126
Dalam Persen = 0,0059642147126 * 100% = 0,59642147126% = 0,6% Dari perhitungan diatas, maka nilai dentitas m 9 yaitu  {P004}  Terdeteksi  Penyakit  Cacingan/ Ascariasis yaitu  sebesar 0,90457256463 atau 90,46% yang  didapatkan  dari  kelima  gejala  yaitu G10, G13, G14, G15 dan G16.

## 3.2. Hasil Uji Sistem
Berikut  ini  adalah  gambar  tampilan  2  sampai gambar  tampilan  7  dari  perancangan  sistem  pakar mendiagnosis penyakit burung kenari:

## Gambar 2 Tampilan Halaman Utama
Pada  gambar  2  diatas  menjelaskan  tentang halaman utama yang berisi setiap user dapat melihat profil,data  penyakit,jenis  burung  kenari  serta langsung dapat melakukan proses diagnosis.
Reza Arif Sya’bana , dkk, Penerapan Dempster Shafer untuk Diagnosis … 233
Pada  gambar  3  diatas  menjelaskan  tentang form  data  diri  pada  menu  proses  diagnosis,  dimana sebelum user melakukan  proses  konsultasi  terlebih dahulu user harus mengisi form data dirinya.
Gambar 4 Form Konsultasi
Pada  gambar  4  diatas  menjelaskan  tentang form  konsultasi  yang  berisi  hasil output berupa persentasi  dari  proses  perhitungan  metode dempster shafer , serta juga memberikan solusi  penangan dini, sebelum  melakukan  proses user mengisi  gejala  apa yang  ingin  di  analisa  dengan  cara  mencentang  pada kolom yang sudah tersedia.
Pada  gambar  5,  menjelaskan  tentang  tampilan rule dempster  shafer yaitu  berisi  tentang  basis pengetahuan  dari  metode dempster  shafer yang setiap  gejala  nya  memiliki  nilai  bobot  dari  suatu evidence .
Pada  gambar  6,  menjelaskan  tentang  tampilan laporan user ,  tampilan  ini  hanya  dapat  dilihat  oleh admin  dalam  tampilan  ini  admin  dapat  melihat berapa  orang  yang  sudah  melakukan  konsultasi dilihat  dari  tanggal  melakukan  konsultasi,  admin juga  dapat  menghapus  dan  juga  mencetak  laporan tersebut.
Gambar 5 Tampilan Rule Dempster Shafer
Gambar 6 Tampilan Laporan User
Pada  gambar  7  diatas  menjelaskan  tentang tampilan  cetak  laporan,  setelah  admin  melihat laporan user, admin  juga  dapat  mencetak  laporan user berupa  hasilan  dari  proses  diagnosis  penyakit burung kenari.

## 4. KESIMPULAN
Menurut hasil pembahasan mengenai pembuatan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  burung kenari  dengan  menggunakan  metode dempster shafer sehingga  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa dalam  mendiagnosis  penyakit  burung  kenari  dapat dilakukan  berdasarkan  pemilihan  gejala  yang dialami  dan  nantinya  akan  menghasilkan output berupa  hasil  diagnosis  serta  dapat    mengetahui tingkat  persentase  kepastian  penyakit  yang  diderita oleh burung kenari tersebut.
Aplikasi  ini  dibuat  dengan  menggunakan bahasa  pemograman  PHP  dan database MySQL yang  terdiri  dari  beberapa  menu,  diantaranya halaman  login,  halaman  untuk  admin  yang  terdiri dari  halaman  kelola  data  penyakit  burung  kenari, kelola data gejala, kelola data rule dan laporan user . Pada  halaman  user  terdapat  halaman  registrasi  dan konsultasi  serta  halaman  daftar  jenis  penyakit burung kenari.

## 5. SARAN
Penulis  menyarankan  untuk  pengembangan selanjutnya perlu adanya ditambahkan jenis penyakit burung  lainnya  sehingga  sistem  pakar  dapat mendeteksi  berbagai  jenis  penyakit  burung  lainnya serta  aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat  dikembangkan lagi  dengan  sistem  berbasis mobile dengan  metode yang berbeda pula.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Musnandar,  “Penerapan  Metode  Ripple Down  Rules  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit
Burung,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol. 1, no. 2, pp. 89–93, 2020.
[2] M.  R.  M.  Ishak,  J.  S.  Tasirin,  and  W.
Nurmawan, “KEANEKARAGAMAN JENIS BURUNG DI SEKITAR MATA AIR BRON DESA WAREMBUNGAN KABUPATEN  MINAHASA,”  in COCOS ,
2018, vol. 1, no. 4.
[3] R.  A.  Febrian,  D.  Sugito,  and  M.  A. Kristiyanto,  “Analisa  Penjualan  Sarang Burung  Walet  Dengan  Metode  NaÃ¯  ve Bayes,” J.  ICT  Inf.  Commun.  Technol. ,  vol.
18, no. 2, pp. 113–116, 2019.
[4] R.  Y.  MP,  “PERBANDINGAN  METODE
SEXING  BURUNG  KENARI  (Serinus canaria)  SECARA  FENOTIPE  MELALUI GARIS PARUH DAN BENTUK KLOAKA.”  Universitas  Gadjah  Mada, 2019. [5] A.  M.  AKROM,  “SEXING  BURUNG KENARI (Serinus canaria) SECARA FENOTIP DAN GENOTIP: STUDI TERHADAP BENTUK KLOAKA, SUARA,  DAN  GEN  CHD1.”  Universitas Gadjah Mada, 2019. [6] M.  Shidiq,  “IMPLEMENTASI  METODE NAIVE BAYES UNTUK MENGINDENTIFIKASI PENYAKIT BURUNG  KENARI  BERBASIS  WEB.” Universitas Muhammadiyah Ponorogo, 2021.
[7] C.  Nas,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakt Tiroid  Menggunakan  Metode  Dempster Shafer,” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2019.
[8] N.  P,  S.  Hartinah,  and  Kusrini,  “Sistem
Pakar Diagnosa Penyakit Ikan Lele menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” J.
VOI  (Voice  Informatics) ,  vol.  9,  no.  1,  pp. 23–34, 2019.
[9] K.  R.  A.  B.  Sembiring,  H.  Hafizah,  and  R. Gunawan,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosis Penyakit  Lumpuh  Bebek  Menggunakan Metode  Dempster  Shafer,” J.  CyberTech , vol. 1, no. 3, pp. 165–174, 2021.
[10] A.  Setiawan,  E.  Karyadiputra,  and  N. Hijriana,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA PENYAKIT  BAKTERI  DAN  PARASIT PADA  IKAN  GABUS  MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER,” Technologia , vol. 13, no. 1, pp. 16–21, 2022. [11] V.  H.  Kristanto, Metodologi  Penelitian Pedoman Penulisan Karya Tulis Ilmiah:(KTI) . Deepublish, 2018. [12] S.  Amri  and  R.  F.  Siahaan,  “Sistem  Pakar Mendiagnosis  Penyakit  Pada  Tanaman Mentimun  menggunakan  Metode  Dempster Shafer Berbasis Android,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 178–184, 2021, doi: 10.32672/jnkti.v4i2.2936. [13] R.  Yunita  and  M.  Simanjuntak,  “Sistem Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Lambung Metode  Dempster  Shafer,” J.  Inform. Kaputama(JIK) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  165–174, 2020.
[14] N. E. Saragih and R. Adawiyah, “Penerapan Metode  Dempster  Shafer  Untuk  Sistem Deteksi  Gangguan  Kecemasan  Obsessive Compulsive  Disorder  Berbasis  Web,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 1, pp. 48–57, 2021.
[15] 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,
Reza Arif Sya’bana , dkk, Penerapan Dempster Shafer untuk Diagnosis … 235
2020, doi: 10.29303/jcosine.v4i2.285.
[16] A.  Mubarok,  S.  Susanti,  and  N.  Imelia, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Gangguan Gizi  pada  Anak  Menggunakan  Metode Dempster  Shafer,” J.  Responsif  Ris.  Sains dan Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 53–64, 2020.
[17] 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.