## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 93-103 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4618

## Perbandingan Penggunaan Certainty Factor dan Pendekatan Dempster-Shafer dalam Sistem Expert untuk Mendiagnosis Kasus Cacar
M. Mustaqim, Agus Iskandar *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 mhmdmustaqim25@gmail.com, 2,* iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com Submitted: 25/11/2023; Accepted: 30/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak −Varicella, nama lain dari cacar, adalah infeksi virus yang terutama menyerang anak-anak dan dapat menyebabkan ruam yang gatal pada kulit dan demam. Cacar harus didiagnosis sesegera mungkin untuk menghentikan penyebaran penyakit dan  memberikan  perawatan  yang  tepat.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membandingkan  pendekatan  Dempster-Shafer  dan Certainty  Factor  (CF)  untuk  diagnosis  cacar.  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  efektivitas  kedua metode dalam mendeteksi penyakit cacar dan untuk menentukan mana yang lebih akurat dan andal dalam proses diagnosis. Metode  CF  adalah  salah  satu  pendekatan  dalam  kecerdasan  buatan  yang  menggunakan  nilai  faktor  keyakinan  untuk menggambarkan tingkat keyakinan seorang ahli dalam suatu kejadian atau pernyataan. Sementara itu, Dempster shafer adalah sebuah  teori  gabungan  yang  dapat  mengatasi  ketidakpastian  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  memodelkan  tingkat keyakinan dalam berbagai aspek. Penelitian ini akan menguraikan konsep dasar dari metode Certainty Factor dan Dempster- Shafer  Theory,  serta  menganalisis  aplikasi  keduanya  saat  membuat  diagnosis  cacar.  Tingkat  presisi,  ketergantungan,  dan efektivitas  masing-masing  teknik  akan  dibandingkan. Para  profesional  kesehatan  diharapkan  dapat meningkatkan  diagnosis cacar dan membuat penilaian klinis yang lebih baik dengan bantuan hasil penelitian ini. Hasil penelitian ini akan membantu tenaga medis dan praktisi kesehatan dalam mengambil keputusan yang lebih baik dalam mendiagnosis penyakit cacar. Selain itu,  penelitian  ini  juga  dapat  membantu  mengurangi  kesalahan  diagnosis  dan  mempercepat  proses  pengobatan.  Hasil perhitungan dari penelitian ini diketahui bahwa bahwa untuk penyakit Cacar Api, pendekatan Dempster Shafer menghasilkan tingkat keberhasilan sebesar 86%, sedangkan metode Faktor Kepastian menawarkan tingkat keberhasilan sebesar 99%.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Cacar; Certainty Factor; Dempster Shafer
Abstract −Varicella, another name for smallpox, is a viral infection that primarily affects children and can cause an itchy rash on  the  skin  and  fever.  Smallpox  should  be  diagnosed  as  soon  as  possible  to  stop  the  spread  of  the  disease  and  provide appropriate treatment. The aim of this study was to compare the Dempster-Shafer and Certainty Factor (CF) approaches for diagnosing smallpox. The main aim of this study was to evaluate the effectiveness of both methods in detecting smallpox and to  determine  which  is  more  accurate  and  reliable  in  the  diagnosis  process.  The  CF  method  is  an  approach  in  artificial intelligence  that  uses  confidence  factor  values  to  describe  an  expert's  level  of  confidence  in  an  event  or  statement. Meanwhile, Dempster Shafer is a combined theory that can overcome uncertainty in decision making by modeling the level of confidence in various aspects. This research will outline the basic concepts of the Certainty Factor method and Dempster- Shafer  Theory,  as  well  as  analyze  their  application  when  making  a  diagnosis  of  smallpox.  The  level  of  precision, dependability,  and  effectiveness  of  each  technique  will  be  compared.  It  is  hoped  that  health  professionals  can  improve smallpox diagnosis and make better clinical judgments with the help of the results of this study. The results of this research will  help  medical  personnel  and  health  practitioners  make  better  decisions  in  diagnosing  smallpox.  Apart  from  that,  this research can also help reduce diagnostic errors and speed up the treatment process. The calculation results from this research show  that  for  Shingles,  the  Dempster  Shafer  approach  produces  a  success  rate  of  86%,  while  the  Certainty  Factor  method offers a success rate of 99%.
Keywords: Expert System; Chickenpox; Certainty Factor; Dempster-Shafer

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit adalah tantangan kesehatan global yang terus mewabah, memengaruhi masyarakat di seluruh dunia. Di antara  berbagai  jenis  penyakit,  cacar  adalah  salah  satu  yang  telah  lama  menjadi  perhatian  dunia  medis.  Virus Varicella-Zoster  adalah  penyakit  menular  yang  menyebabkan  cacar[1].  Meskipun  dalam  beberapa  dekade terakhir,  penyakit  cacar  air  (varicella)  telah  berhasil  dikendalikan  melalui  program  vaksinasi,  masih  ada tantangan dalam diagnosis dan penanganan penyakit cacar, terutama dalam bentuk varietas lainnya seperti cacar api, cacar ular, dan cacar monyet. Ini merupakan permasalahan serius yang memerlukan solusi efektif dan cepat.
Terdapat  beberapa  jenis  cacar,  di  antaranya  adalah  cacar  air  (Varicella)  yang  umum  terjadi  pada  anak- anak, dengan gejala seperti ruam merah, gatal, demam, dan rasa tidak enak badan. Penyebarannya bisa melalui kontak langsung dengan penderita atau  udara[2][3]. Cacar api (Herpes Zoster),  yang  muncul pada usia dewasa atau  orang  dengan  sistem  kekebalan  tubuh  yang  lemah,  menyebabkan  nyeri  parah  dan  ruam  berbentuk gelembung[4].  Ada  juga  cacar  ular  (Herpes  Zoster  Ophthalmicus),  bentuk  cacar  api  yang  mempengaruhi  mata dan  sekitarnya,  berpotensi  menyebabkan  kebutaan  jika  tidak  diobati  dengan  benar[5].  Selain  itu,  ada  cacar monyet (Simian Varicella) yang terjadi pada primata non-manusia, meskipun jarang terjadi pada manusia[6][7]. Penyakit  cacar  memiliki  dampak  serius  pada  kesehatan  masyarakat  karena  kemampuannya  menyebar  dengan cepat  melalui  udara  atau  kontak  langsung,  sehingga  diagnosis  yang  cepat  dan  akurat  sangat  penting  untuk perawatan yang sesuai.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 93-103 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4618
Dalam  upaya  meningkatkan  diagnosis  dan  pengelolaan  penyakit,  sistem  pakar  telah  menjadi  alat  yang berharga.  Sistem  pakar  adalah  jenis  program  komputer  yang  meniru  pengambilan  keputusan  dan  penalaran manusia  dalam  bidang  tertentu[8][9].  Sistem  menggunakan  pengetahuan  yang  telah  ditanamkan  dalam  bentuk aturan  dan  fakta  untuk  menganalisis  data  dan  memberikan  rekomendasi  atau  solusi.  Sistem  pakar  dapat membantu  dokter  mendiagnosis  penyakit  di  berbagai  bidang,  termasuk  kedokteran[10].  Mereka  dapat memberikan hasil yang konsisten dan cepat berdasarkan pengetahuan medis yang tersedia, serta dapat membantu mengurangi kesalahan dalam diagnosis.
Teknik sistem pakar yang disebut Faktor Kepastian digunakan untuk mengukur seberapa yakin atau tidak yakinnya  suatu  pernyataan  atau  hipotesis[11].  Metode  ini  memungkinkan  sistem  pakar  untuk  mengambil keputusan dengan mempertimbangkan sejauh mana bukti mendukung atau menentang suatu hipotesis. Certainty Factor  menggabungkan  pengetahuan  domain  dengan  data  masukan  untuk  menghitung  tingkat  keyakinan kesimpulan yang diberikan oleh sistem. Metode Certainty Factor sangat berguna dalam situasi di mana data yang digunakan untuk diagnosis tidak selalu lengkap atau pasti[12]. Ini memungkinkan sistem pakar untuk mengatasi ketidakpastian dalam diagnosis, yang seringkali merupakan masalah dalam domain medis.
Teknik  lain  dalam  sistem  pakar  untuk  mengatasi  ketidakpastian  pengambilan  keputusan  adalah pendekatan  Dempster-Shafer.  Dempster  shafer  didasarkan  pada  teori  himpunan  bukti  (evidence  theory)  dan digunakan  untuk  menggabungkan  berbagai  bukti  atau  informasi  yang  tidak  selalu  bersifat  deterministik[13]. Dalam  metode  Dempster-Shafer,  setiap  bukti  diberi  bobot  atau  tingkat  keyakinan  yang  mencerminkan  tingkat ketidakpastian  yang  terkait  dengan  bukti  tersebut.  Metode  Dempster-Shafer  sering  digunakan  dalam  situasi  di mana terdapat ketidakpastian yang signifikan dalam diagnosis atau pengambilan keputusan. Ini memungkinkan sistem  pakar  untuk  mengintegrasikan  berbagai  sumber  informasi  dan  mempertimbangkan  semua  faktor  yang relevan dalam pengambilan keputusan[14].
Beberapa penelitian sebelumnya telah menginvestigasi metode Collaborative Filtering (CF) dan Dempster Shafer  (DS)  dalam  konteks  diagnosis  penyakit.  Sebuah  penelitian  oleh  M.  Syahputra  pada  tahun  2022  yang meneliti  penggunaan  teknik  Dempster  Shafer  untuk  mendiagnosis  ensefalitis  adalah  salah  satu  contohnya. Temuan  penelitian  ini  menunjukkan  kemanjuran  pendekatan  Dempster  Shafer  dalam  mendiagnosis  ensefalitis, dengan  ensefalitis  herpes  simpleks  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  99,4%[15].  Penelitian  lain  yang relevan  dilakukan  oleh  Supina  Batubara  dan  rekan-rekan  pada  tahun  2018.  Mereka  menggunakan  metode certainty factor untuk diagnosis penyakit. Studi ini melibatkan pengujian dengan berbagai gejala penyakit yang berbeda  untuk  memvalidasi  kesesuaian  diagnosa  sistem  dengan  diagnosa  yang  diberikan  oleh  para  pakar. Hasilnya  menunjukkan  tingkat  keakuratan  sebesar  86%[16].  Agus  Silpiah  dan  timnya  pada  tahun  2021 melakukan  penelitian  tentang  penggunaan  metode  Dempster  Shafer  dalam  diagnosis  penyakit  skizofrenia. Sistem  pakar  yang  mereka  kembangkan  dengan  metode  Dempster-Shafer  memudahkan  tenaga  medis  dalam mendiagnosa  skizofrenia  pada  pasien[14].  Pada  tahun  2020,  Dina  Maulina  menyelidiki  penggunaan  metode certainty  factor  dalam  diagnosis  penyakit  anak.  Hasil  pengujian  sistem  menunjukkan  tingkat  keakuratan  yang beragam, yaitu 95% untuk RFA (Rhinofaringtis Akut), 70% untuk GEA (Gastro Enteritis Akut), 70% untuk ISK (Infeksi Saluran Kemih), 68% untuk Faringitis, dan 50% untuk DM (Diabetes Melitus)[17]. Eza Rahmanita dan timnya  melaksanakan  penelitian  pada  tahun  2019  yang  membandingkan  metode  Dempster  Shafer  dengan forward  chaining  untuk  diagnosis  penyakit  saluran  pencernaan.  Berdasarkan  temuan  pengujian,  kedua pendekatan  tersebut  memiliki  tingkat  akurasi  71%  dalam  mendiagnosis  gangguan  saluran  pencernaan, menunjukkan efektivitas pemanfaatan sistem pakar dengan kedua pendekatan tersebut[18].
Diharapkan  dengan  memanfaatkan  temuan  penelitian  dalam  sistem  pakar,  kemampuan  diagnosis  cacar akan  ditingkatkan  dalam  hal  ketepatan,  kecepatan,  dan  kepastian  ketika  membuat  rekomendasi  untuk  tindakan lebih lanjut. Hal ini akan membantu perjuangan melawan cacar dengan lebih berhasil dalam hal pengobatan dan penanganan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Program komputer yang dibuat untuk meniru kemampuan seorang pakar dalam memecahkan masalah di sektor tertentu  dikenal  sebagai  sistem  pakar[8][19].  Dalam  konteks  teknologi  informasi,  perangkat  lunak  komputer yang meniru metode pemecahan masalah seorang pakar disebut sistem pakar. Sistem pakar mampu memberikan emulasi  yang  lebih  realistis  dibandingkan  simulasi,  yang  dibatasi  pada  pengumpulan  data  nyata  dalam  domain tertentu[20][21].

## 2.2 Penyakit Cacar
Virus varicella-zoster adalah penyakit menular yang menyebabkan cacar[1]. Terdapat beberapa jenis cacar yang dapat mempengaruhi manusia. Salah satunya adalah cacar air (Varicella), yang paling umum terjadi pada anak- anak.  Cacar  air  seringkali  merupakan  penyakit  ringan,  tetapi  bisa  menyebabkan  ketidaknyamanan  yang signifikan.  Seiring  bertambahnya  usia,  seseorang  yang  pernah  mengidap  cacar  air  berisiko  mengembangkan cacar api (Herpes Zoster). Cacar api biasanya muncul pada orang dewasa atau individu dengan sistem kekebalan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
tubuh yang melemah. Selain itu, ada juga cacar ular (Herpes Zoster Ophthalmicus) yang merupakan varian cacar api yang mempengaruhi mata dan daerah sekitarnya. Di luar manusia, ada jenis cacar yang disebut cacar monyet (Simian  Varicella)  yang  terjadi  pada  primata  non-manusia.  Namun,  infeksi  jenis  ini  sangat  jarang  terjadi  pada manusia  dan  umumnya  terbatas  pada  hewan  primata.  Dalam  semua  kasus,  pencegahan  cacar  air  sangat penting[2][5].

## 2.3 Metode Certainty Factor
Metode  Certainty  Factor  (CF)  adalah  salah  satu  teknik  dalam  kecerdasan  buatan  yang  digunakan  untuk mengukur dan mengelola ketidakpastian dalam sistem berbasis pengetahuan. Metode ini sering digunakan dalam sistem  berbasis  pengetahuan  untuk  mengatasi  ketidakpastian  yang  terkait  dengan  fakta  atau  informasi  yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan[16]. Pada dasarnya, Certainty Factor adalah suatu nilai numerik yang mengindikasikan tingkat keyakinan atau kepercayaan terhadap suatu pernyataan atau fakta dalam konteks pengetahuan.  Nilai  Certainty  Factor  berkisar  antara  -1  (keyakinan  mutlak  bahwa  pernyataan  tersebut  salah) hingga +1 (keyakinan mutlak bahwa pernyataan tersebut benar), dengan 0 mengindikasikan ketidakpastian atau ketidakberpihakan[22][23]. Di bawah ini, akan diuraikan notasi Certainty Factor  yang digunakan dalam proses perhitungan:
a. Premis Tunggal
(    )     ( )     ( )
(1)
b. Premis Kombinasi
(    ) ( )     ( )   (      ( ) (2) (    ) (    ) (    ) (      (    ) (3) Dimana: CF(H) = Belief Pengguna CF(E)
= Belief Pakar

## 2.4 Metode Dempster Shafer
Metode  Dempster-Shafer,  yang  sering  disebut  sebagai  teori  bukti  (evidence  theory),  adalah  sebuah  kerangka kerja  matematika  yang  digunakan  untuk  menghadapi  isu  ketidakpastian  dalam  proses  pengambilan  keputusan dan  analisis  informasi.  Metode  ini  dikembangkan  oleh  Glenn  Shafer  dan  diperkenalkan  ulang  oleh  Arthur  P. Dempster. Dempster-Shafer Theory (DST) memungkinkan penggabungan dan manajemen informasi yang tidak pasti dari berbagai sumber dengan berbagai tingkat kepercayaan atau ketidakpastian[24][25]. Berikut ini adalah formula pada metode dempster shafer:
( )   ∑ ( ) (4) ( )          ( ) (5)
Dalam  teori  Dempster-Shafer,  lingkungan  merujuk  pada  sekumpulan  respons  atau  hipotesis  yang mungkin.  Lingkungan  ini  dapat  memiliki  beberapa  elemen  yang  mendukung  berbagai  kemungkinan  respons, namun hanya satu elemen yang sesuai dengan respons yang dimaksud[26].
( ) ∑ ( )   ( ) ∑ ( )   ( ) (6)
Dimana: m1 (X) = Tingkat  kepercayaan dari  E (X) m2 (Y) = Tingkat  kepercayaan dari  E (Y) m3 (Z) = Mass function dari evidence (Z)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  mempersembahkan  sebuah  model  kerangka  kerja  untuk  menggambarkan  langkah-langkah  yang dijalankan  guna  mencapai  tujuan  penelitian.  Ilustrasi  proses  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1,  yang menjelaskan langkah-langkah yang diambil selama penelitian berlangsung.
a. Tahap Identifikasi Masalah
Pada tahap ini langkah-langkahnya meliputi pemilihan topik penelitian, identifikasi masalah atau kelemahan yang berkaitan dengan topik tersebut, dan perumusan pertanyaan penelitian.
b. Tahap Pengumpulan Data
Dengan  menggunakan  alat  dan  teknik  yang  telah  dibuktikan  dalam  penelitian,  tahap  ini  memerlukan pengumpulan data.
c. Tahap Studi Literatur

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 93-103 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4618
Untuk  mengumpulkan informasi  mengenai  hipotesis atau  hasil sebelumnya  yang  mungkin dapat  membantu penelitian, tinjauan literatur terkait dilakukan pada tahap ini.
d. Tahap Analisis dan Penerapan Metode
Pada  langkah  keempat,  masalah  diperiksa  dan  temuan  diperiksa  menggunakan  metodologi  yang  dipilih. Pendekatan  Dempster  Shafer  dan  Kepastian  Faktor  adalah  dua  teknik  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian.
e. Tahap Laporan Penelitian
Pembuatan laporan penelitian  merupakan langkah terakhir. Langkah  ini akan  selesai dan laporan penelitian dapat ditulis setelah penyelidikan selesai dan temuan telah ditentukan.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Permasalahan
Sebelum  dapat  menentukan  jenis  penyakit  yang  sedang  diderita  seseorang,  adalah  penting  untuk  memiliki pemahaman  yang  komprehensif tentang  variasi penyakit cacar.  Penting untuk  mengumpulkan  informasi terkait dari berbagai sumber, seperti berbicara dengan profesional medis, berkonsultasi dengan referensi dalam literatur medis,  dan  melakukan  studi  ilmiah  yang  relevan.  Pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai  penyakit  ini memungkinkan  terciptanya  terapi  yang  lebih  disesuaikan  dan  rencana  pengobatan  yang  lebih  berhasil,  yang keduanya pada akhirnya dapat meningkatkan kualitas hidup pasien.

## Tabel 1. Jenis Penyakit Cacar
No  Kode Penyakit  Nama Penyakit 1 C01 Cacar Air 2 C02 Cacar Api 3 C03 Cacar Ular 4 C04 Cacar Monyet
Tabel  di  atas  menyajikan  informasi  mengenai  beberapa  jenis  penyakit  cacar.  Terdapat  empat  jenis penyakit cacar yang terdaftar dalam tabel ini, masing-masing diberi kode penyakit dan nama penyakit yang khas.
Tabel 2. Data Kepakaran Penyakit Cacar No  Kode Gejala Daftar Gejala C01  C02  C03  C04 1 GC01 Demam 0,6 0,6 0,6 0,6 2 GC02 Gejala flu ringan 0,4 0,4 - 0,4 3 GC03 Sakit Tenggorokan 0,4 - - 0,4 4 GC04 Rasa ngilu di persendian pergelangan 0,8 0,8 0,8 0,8 5 GC05 Sakit kepala ringan 0,4 0,4 0,4 0,4 6 GC06 Muncul macula (bercak merah datar pada kulit) 0,8 0,8 0,8 0,8 7 GC07 Bercak kulit dengan vesikel (lepuhan) 0,8 0,8 0,8 0,8 8 GC08 Gatal pada kulit 0,4 0,4 - 0,4 9 GC09 Batuk kering 0,2 0,2 0,2 10 GC10 Nyeri pada otot 0,4 0,4 - 0,4 11 GC11 Gatal-gatal pada kulit 0,6 0,6 0,6 - 12 GC12 Luka pada organ genital - 0,8 - -
Identifikasi Masalah Mengumpulkan Data
Studi Literatur
Analisa dan Penerapan Metode Membuat Laporan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 93-103 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4618
No  Kode Gejala Daftar Gejala C01  C02  C03  C04 13 GC13 Gangguan pernafasan - 0,4 - 0,4 14 GC14 Kelenjar getah bening yang membengkak di leher - 0,6 - - 15 GC15 Eritema (kemerahan pada kulit) 0,8 0,8 0,8 - 16 GC16 Sensasi nyeri pada kulit - 0,6 0,6 - 17 GC17 Sensasi terbakar pada kulit - - 0,8 0,8 18 GC18 Sensasi kebas pada sendi - 0,4 - - 19 GC19 Gangguan penglihatan 0,2 0,4 - - 20 GC20 Bintik-bintik berisi cairan di ketiak, dada, dan punggung - - - 0,8 21 GC21 Ptosis (kelopak mata turun atau terkulai) - - 0,6 -
Tabel 2 ini adalah data kepakaran yang digunakan dalam diagnosis penyakit cacar. Terdapat empat jenis penyakit  cacar  dengan  kode  C01,  C02,  C03,  dan  C04.  Tabel  ini  mencantumkan  gejala  penyakit  serta memberikan  tingkat  keparahan  gejala  dalam  bentuk  angka  desimal.  Ini  membantu  dalam  mengidentifikasi penyakit cacar berdasarkan gejala yang dialami pasien.
Tabel 3. Terminologi Kepastian Terminologi Kepastian Nilai Sangat Tidak Pasti 0 Ragu-Ragu 0,2 Kurang Pasti 0,4 Cukup Pasti 0,6 Hampir Pasti 0,8 Pasti 1
Tabel  ini  menggambarkan  skala  nilai  yang  mengukur  tingkat  kepastian  atau  keyakinan  dalam  konteks analisis. Nilai-nilai ini digunakan untuk menggambarkan sejauh mana suatu pernyataan atau keputusan dianggap pasti atau tidak pasti.
Tabel 4. Gejala pasien Kode Gejala Nilai GC01  Demam 0,8 GC02  Gejala flu ringan 0,8 GC06  Muncul macula (bercak merah datar pada kulit) 0,8 GC07  Bercak kulit dengan vesikel (lepuhan) 0,6 GC11  Gatal-gatal pada kulit 0,8 GC12  Luka pada organ genital 0,4 GC16  Sensasi nyeri pada kulit 0,4 GC18  Sensasi kebas pada sendi 0,4
Tabel ini  memberikan informasi tentang  gejala  yang dialami oleh pasien, serta tingkat  keparahan gejala yang  diukur  dalam  bentuk  nilai  numerik.  Data  ini  dapat  digunakan  dalam  proses  diagnosis  untuk mengidentifikasi kemungkinan penyakit yang dialami pasien berdasarkan gejalanya.

## 3.2 Penerapan Metode Certainty Factor
Metode Certainty Factor (CF) diterapkan dengan merujuk pada data gejala pasien dalam Tabel 4. Di bawah ini, akan dijelaskan langkah-langkah prosedur yang dilakukan saat menerapkan metode CF. a. Cacar Air
Lima gejala yang sama ditampilkan dalam hasil cacar air.
GC01 [      ] [   ] [   ]
GC02 [      ] [   ] [   ]
GC06 [      ] [   ] [   ]
GC07 [      ] [   ] [   ]
GC11 [      ] [   ] [   ]
[       ] [       ] (       [       ] )
(        )
[    ] ( ) (        )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 93-103 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4618
[    ] ( ) (        ) [    ] ( )

## (        )
Untuk penderita cacar air, tingkat kepercayaannya adalah 0,97 atau 97% berdasarkan temuan perhitungan di atas.
b. Cacar Api
Delapan gejala serupa ditampilkan dalam hasil pencocokan cacar air.
GC01 [      ] [   ] [   ]
GC02 [      ] [   ] [   ]
GC06 [      ] [   ] [   ]
GC07 [      ] [   ] [   ]
GC11 [      ] [   ] [   ]
GC12 [      ] [   ] [   ]
GC16 [      ] [   ] [   ]
GC18 [      ] [   ] [   ]
[       ] [       ] (       [       ] ) (        ) [    ] ( ) (        ) [    ] ( ) (        ) [    ] ( ) (        ) [    ] ( ) (        ) [    ] ( ) (        ) [    ] ( )

## (        )
Berdasarkan  temuan  komputasi  di  atas,  terdapat  tingkat  kepercayaan  penderita  herpes  zoster  sebesar  0,99 atau 99%.
c. Cacar Ular
Lima gejala yang sama ditampilkan dalam temuan pengukuran pasien cacar air.
GC01 [      ] [   ] [   ]
GC06 [      ] [   ] [   ]
GC07 [      ] [   ] [   ]
GC11 [      ] [   ] [   ]
GC16 [      ] [   ] [   ]
[       ] [       ] (       [       ] )
(        ) [    ] ( ) (        ) [    ] ( ) (        ) [    ] ( ) (        )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 93-103 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4618
Untuk pasien herpes zoster, tingkat kepercayaannya adalah 0,96 atau 96%, berdasarkan temuan perhitungan di atas.
d. Cacar Monyet
Lima gejala yang sama ditampilkan dalam temuan pengukuran pasien cacar air.
GC01 [      ] [   ] [   ]
GC02 [      ] [   ] [   ]
GC06 [      ] [   ] [   ]
GC07 [      ] [   ] [   ]
[       ] [       ] (       [       ] ) (        ) [    ] ( ) (        ) [    ] ( )
(        )
Berdasarkan  temuan  komputasi  di  atas,  terdapat  tingkat  kepercayaan  93%  atau  0,93  untuk  pasien  herpes zoster.
3.3 Penerapan Metode Dempster Shafer
Berikut ini adalah tahapan dalam mempraktikkan teknik Dempster-Shafer: a. GC01 merupakan gejala dari C01, C02, C03, dan C04 dengan nilai belief 0,6 dan plausibility 0,4.
b. GC02 merupakan gejala dari C01, C02, dan C04 dengan nilai belief 0,4 dan plausibility 0,6. Setelah mendapatkan nilai dentitas, selanjutnya dapat dilakukan kombinasi perhitungan.
Tabel 5. Aturan Kombinasi M 3
M 2 (C01, C02, C04) M 2 ( ) 0,4 0,6 M 1 (C01, C02, C03, C04) C01, C02, C04 C01, C02, C03, C04 0,6 0,24 0,36 M 1 ( ) C01, C02, C04 0,4 0,16 0,24 Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 3 .
(                  )
(             )
( )
c. GC06 merupakan gejala dari C01, C02, C03, dan C04 dengan nilai belief 0,8 dan plausibility 0,2.
Tabel 6. Aturan Kombinasi M 5
M 4 (C01, C02, C03, C04) M 4 (ø) 0,8 0,2 M 3 (C01, C02, C03, C04) C01, C02, C03, C04 C01, C02, C03, C04 0,36 0,29 0,07 M 3 (C01, C02, C04) C01, C02, C04 C01, C02, C04 0,40 0,32 0,08 M 3 (ø) C01, C02, C03, C04 Ø 0,34 0,19 0,05
Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 5 .
(                  )
(             )
( )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 93-103 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4618
d. GC07 merupakan gejala dari C01, C02, C03, C04 dengan belief 0,8 dan plausibility 0,2.
Tabel 7. Aturan Kombinasi M 7
M 6 (C01, C02, C03, C04) M 6 (ø) 0,8 0,2 M 5 (C01, C02, C03, C04) C01, C02, C03, C04 C01, C02, C03, C04 0,55 0,44 0,11 M 5 (C01, C02, C04) C01, C02, C04 C01, C02, C04 0,40 0,32 0,08 M 5 (ø) C01, C02, C03, C04 Ø 0,05 0,04 0,01
Selanjutnya menghitung nilai dentitas M 7 .
(                  )
(             )
( )
e. GC11 merupakan gejala dari C01, C02, C03 dengan nilai belief 0,6 dan plausibility 0,4.
Tabel 8. Aturan Kombinasi M 9
M 8 (C01, C02, C03) M 8 (ø) 0,6 0,4 M 7 (C01, C02, C03, C04) C01, C02, C03 C01, C02, C03, C04 0,59 0,35 0,24 M 7 (C01, C02, C04) C01, C02 C01, C02, C04 0,40 0,24 0,16 M 7 (ø) C01, C02, C03 Ø 0,01 0,01 0,00
Selanjutnya menghitung nilai  dentitas M 9 .
(                  )
(             )
(             )
(        )
( )
f. GC12 merupakan gejala dari C02 dengan belief 0,8 dan plausibility 0,2.
Tabel 8. Aturan Kombinasi M 11
M 10 (C02) M 10 (ø) 0,8 0,2 M 9 (C01, C02, C03, C04) C02 C01, C02, C03, C04 0,24 0,19 0,05 M 9 (C01, C02, C03) C02 C01, C02, C03 0,36 0,29 0,07 M 9 (C01, C02, C04) C02 C01, C02, C04 0,16 0,13 0,03 M 9 (C01, C02) C02 C01, C02 0,24 0,19 0,05 M 9 (ø) C02 ø 0,00 0,00 0,00
Selanjutnya menghitung nilai  dentitas M 11 .
(                  )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
(             )
(             ) (        )
(   )
( )
g. GC16 merupakan gejala dari C02 dan C03 dengan belief 0,6 dan plausibility 0,4.
Tabel 9. Aturan Kombinasi M 13
M 12 (C02, C03) M 12 (ø) 0,60 0,40 M 11 (C01, C02, C03, C04) C02, C03 C01, C02, C03, C04 0,05 0,03 0,02 M 11 (C01, C02, C03) C02, C03 C01, C02, C03 0,07 0,04 0,03 M 11 (C01, C02, C04) C02 C01, C02, C04 0,03 0,02 0,01 M 11 (C01, C02) C02 C01, C02 0,05 0,03 0,02 M 11 (C02) C02 C02 0,80 0,48 0,32 M 11 (ø) C02, C03 ø 0,00 0,00 0,00 Selanjutnya menghitung nilai  dentitas M 11 .
(                  )
(             )
(             )
(        )
(        )
(   )
( )
h. GC18 merupakan gejala dari C02 dan C03 dengan belief 0,4 dan plausibility 0,6.
Tabel 10. Aturan Kombinasi M 15
M 14 (C02, C03) M 14 (ø) 0,40 0,60 M 13 (C01, C02, C03, C04) C02, C03 C01, C02, C03, C04 0,02 0,01 0,01 M 13 (C01, C02, C03) C02, C03 C01, C02, C03 0,03 0,01 0,02 M 13 (C01, C02, C04) C02 C01, C02, C04 0,01 0,01 0,01 M 13 (C01, C02) C02 C01, C02 0,02 0,01 0,01 M 13 (C02, C03) C02, C03 C02, C03 0,07 0,03 0,04 M 13 (C02) C02 C02 0,85 0,34 0,51 M 13 (ø) C02, C03 ø

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 93-103 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4618
0,00 0,00 0,00
Selanjutnya menghitung nilai  dentitas M 11 .
(                  )
(             )
(             ) (        )
(        )
(   )

## ( )
Perhitungan menunjukkan bahwa 0,86, atau 86%, adalah angka maksimum untuk setiap kombinasi gejala dalam metode Dempster-Shafer untuk diagnosis cacar. Berdasarkan % evaluasi, nampaknya pasien kemungkinan besar menderita herpes zoster.

## 3.4 Perbandingan Metode
Tabel 11. Persentase Metode Penyakit Certainty Factor  Dempster Shafer Cacar Api 99% 86%
Tabel  11  menyajikan  persentase  keberhasilan  dua  metode  yang  digunakan  dalam  proses  diagnosis  penyakit, yaitu Certainty Factor dan Dempster Shafer. Dalam hal ini, kita dapat melihat bahwa untuk penyakit Cacar Api, pendekatan  Dempster  Shafer  menghasilkan  tingkat  keberhasilan  sebesar  86%,  sedangkan  metode  Faktor Kepastian menawarkan tingkat keberhasilan sebesar 99%.

## 4. KESIMPULAN
Dalam mendiagnosis penyakit cacar, Certainty Factor memperlihatkan tingkat kepastian sekitar 99%, sedangkan Dempster  Shafer  memiliki  tingkat  kepastian  yang  lebih  rendah,  sekitar  86%.  Kesimpulan  yang  dapat  ditarik adalah Certainty Factor lebih unggul dalam mendiagnosis Cacar Api daripada Dempster Shafer karena memiliki tingkat  kepastian  yang  jauh  lebih  tinggi.  Ini  berarti  Certainty  Factor  dapat  diandalkan  dalam  pengambilan keputusan medis terkait penyakit ini. Namun, dalam praktiknya, diagnosis penyakit tidak hanya bergantung pada metode  statistik  semata,  melainkan  juga  memerlukan  pengetahuan  medis  dan  pengalaman  klinis  untuk menghasilkan diagnosis yang akurat. Oleh karena itu, Certainty Factor menjadi pilihan yang lebih disukai dalam konteks  ini,  tetapi  dokter  dan  profesional  medis  harus  tetap  mempertimbangkan  faktor  lain  dalam  proses diagnosis untuk memastikan keakuratan dan kualitas perawatan pasien.

## REFERENCES
[1]  I.  S.  Sa’adah,  P.  Sopiah,  and  H.  Ridwan,  “LITERATUR  REVIEW:  HERPES  ZOSTER  (INFEKSI LANJUTAN  DARI  VIRUS  VARICELLA  ZOSTER):  A  Literature  Review:  Herpes  Zoster  (Advanced Infection  of  The  Varicella-zoster  Virus),” J.  Ilm.  Keperawatan  (Scientific  J.  Nursing) ,  vol.  9,  no.  2,  pp. 323–324, 2023.
[2]  N.  P.  T.  M.  Margha  and  M.  Wardhana,  “Karakteristik  Penderita  Cacar  Air  (Varicella)  Di  Rumah  Sakit Umum Pusat Sanglah, Denpasar Periode April 2015-April 2016,” J. Med. Udayana , vol. 9, no. 8, pp. 93– 96, 2020.
[3]  D.  U.  Rosyidah  and  Z.  H.  F.  Anam,  “Laporan  Kasus:  Cacar  Air  Pada  Remaja  Muda  Usia  14  Tahun  Di Pondok Pesantren,” 2020.
[4]  A. R. Davis and J. Sheppard, “Herpes zoster ophthalmicus review and prevention,” Eye Contact Lens , vol. 45, no. 5, pp. 286–291, 2019.
[5]  R. S. Suraya, “TRADISI PENGOBATAN SAPULEI PADA MASYARAKAT DESA GUNUNG SEJUK: KAJIAN  BENTUK,  FUNGSI,  DAN  EKSISTENSI  PENGOBATAN,” LISANI  J.  Kelisanan,  Sastra,  dan Budaya , vol. 5, no. 1, pp. 17–26, 2022.
[6]  D. D. Luthfiani, P. Sianturi, A. Kusnanto, and H. Sumarno, “Pengaruh Laju Penularan Penyakit Dan Rata- Rata  Kontak  Individu  Pada  Model  Ko-Infeksi  Hiv/Aids  Dan  Cacar  Monyet  (Monkeypox),” MILANG  J. Math. Its Appl. , vol. 18, no. 1, pp. 29–39, 2022.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[7]  M. Marisah, I. L. Hilmi, and S. Salman, “Studi dan tatalaksana terkait penyakit cacar monyet (monkeypox) yang menginfeksi manusia,” J. Farmasetis , vol. 11, no. 3, pp. 201–208, 2022.
[8]  B. H. Hayadi, Sistem pakar . Deepublish, 2018.
[9]  H.  Sastypratiwi  and  R.  D.  Nyoto,  “Analisis  Data  Artikel  Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode  Systematic Review,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 250–257, 2020.
[10]  S.  Alim,  P.  P.  Lestari,  and  R.  Rusliyawati,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Kakao Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Kelompok  Tani  Pt  Olam  Indonesia  (Cocoa)  Cabang Lampung,” J. Data Min. Dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 26–31, 2020.
[11]  S.  Wahyuni  and  P.  M.  Hasugian,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Ayam  Kampung  Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sains dan Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 60–65, 2022.
[12]  R.  S.  Putra  and  Y.  Yuhandri,  “Sistem  Pakar  dalam  Menganalisis  Gangguan  Jiwa  Menggunakan  Metode Certainty Factor,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , pp. 227–232, 2021.
[13]  I.  Istiadi,  E.  B.  Sulistiarini,  R.  Joegijantoro,  and  A.  N.  Suksmawati,  “Perbandingan  Metode  CBR  dan Dempster-Shafer  pada  Sistem  Pakar  Terintegrasi  Layanan  Kesehatan,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 6, pp. 1143–1152, 2021.
[14]  A.  Silpiah,  D.  Arisandi,  and  W.  Yulianti,  “Perancangan  Sistem  Pakar  dalam  Mendiagnosa  Penyakit Skizofrenia dengan Metode Dempster-Shafer,” Explorer (Hayward). , vol. 1, no. 1, pp. 14–20, 2021.
[15]  S.  Rijal,  M.  Sarjan,  and  S.  Syarli,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Tbc,” J.  Peqguruang  Conf.  Ser. , vol. 3, no. 1, p. 134, 2021, doi: 10.35329/jp.v3i1.1232.
[16]  S.  Batubara,  S.  Wahyuni,  and  E.  Hariyanto,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Dalam,” in Seminar Nasional Royal (SENAR) , 2018, pp. 81–86.
[17]  D.  Maulina,  “Metode  Certainty  Factor  Dalam  Penerapan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Anak,” J.  Inf. Syst. Manag. , vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2020, doi: 10.24076/joism.2020v2i1.171.
[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]  R.  Hardianto  and  C.  Kusuma,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Penentuan  Kepribadian,” J.  Sist.  Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2019.
[20]  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.
[21]  M.  A.  Pratama et  al. ,  “Expert  System  Mendiagnosa  Kerusakan  Pada  Sepeda  Motor  Vespa  Jenis  Kongo 1965 Menggunakan Metode Dempster Shafer Pada Bengkel Scooter Bongkar Servizio,” J. Cyber Tech , vol. 1, no. 3, 2021.
[22]  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.
[23]  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.
[24]  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.
[25]  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.
[26]  C. Nas, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakt Tiroid Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2019.