## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3596

## Perbandingan Metode Dempster-Shafer dan Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Jenis Gangguan Bipolar Berbasis Website
Hindriyani Mardikaningtiyas * , Septi Andryana
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 mardikaningtiyas126@gmail.com, 2 septi.andryana@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: mardikaningtiyas126@gmail.com
Abstrak− Bipolar merupakan penyakit mental yang dapat mengalami transformasi emosional yang sangat drastis. Gangguan bipolar dapat menggangu aktivitas penderita apabila tidak dideteksi sejak awal. Penderita gangguan bipolar pada umumnya sangat sulit untuk mengkontrol keadaan atau suasana hatinya dan membutuhkan penanganan yang tepat dari seorang pakar. Sistem  pakar  dalam  mendiagnosa  jenis  gangguan bipolar  dibangun  pada penelitian  ini  dengan  menggunakan perbandingan metode Depmster-Shafer dan Certainty Factor berbasis website. Harapan utama dari aplikasi sistem pakar ini adalah untuk memudahkan para pakar dalam mendiagnosa jenis gangguan bipolar serta mempercepat proses konsultasi. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingan kedua metode tersebut untuk mengetahui metode yang terbaik. Hasil perhitungan akurasi pada penelitian ini yaitu perbandingan metode Certainty Factor sebesar 93% sementara itu metode Dempster Shafer sebesar 80% maka dapat disimpulkan bahwa metode certainty factor lebih baik digunakan dalam melakukan diagnosa jenis gangguan bipolar karena memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi.
Kata Kunci: Gangguan Bipolar; Metode Certainty Factor; Metode Dempster-Shafer; Sistem Pakar.
Abstract− Bipolar is a mental illness that have very drastic emotional transformation. Bipolar disorders can interfere sufferer's activity if it has not been detected early. In general, the bipolar disorders sufferers difficult to control their circumstan ces or moods and it requires the proper treatment of the expert. An expert system to diagnose the kind of bipolar disorders built on this study using comparative methods of Depmster-Shafer and certainty factor based on website. The main expectation of this expert system application is to make it easier for the expert to diagnose bipolar disorders as well as to speed up the consultation process. In addition, this study aims to compare the two methods to determine the best method. The accuracy of this study is 93% of the certainty factor method while for the Dempster-Shafer method is 80% which can be summarized that certainty factor method is better than Dempster-Shafer in diagnose bipolar disorders because it has a higher degree of accuracy.
Keywords : Certainty Factor Method; Dempster-Shafer Method; Expert System; Bipolar Disorder.

## 1. PENDAHULUAN
Bipolar merupakan penyakit mental yang dapat mengalami transformasi emosinal yang sangat drastis, sehingga penderita  dapat  merasa  sangat  senang  serta  dapat  merasa  sangat  terpuruk  [1].  Gangguan  bipolar  sangat  dapat menggangu aktivitas penderita apabila tidak dideteksi sejak awal. Salah satu gangguan mental atau kejiwaan yang paling membahayakan yaitu adalah gangguan bipolar, terkait dengan tingkat bunuh diri  sekitar 20-30 kali lipat dari populasi umum [2]. Selain itu bipolar merupakan salah satu gangguan jiwa yang dianggap memiliki tingkat kepercayaan penderita untuk melakukan bunuh diri [3]. Solusi yang tepat untuk melakukan diagnosa sejak awal bagi pendertia gangguan bipolar adalah dengan menggunakan aplikasi sistem pakar yang dapat memudahkan para ahli atau pakar dalam melakukan diagnosa jenis gangguan bipolar.
Sistem pakar bertujuan untuk mengambil pengetahuan yang mendetail dari seorang ahli dalam menangani masalah  [4].  Perbadingan  metode  Dempster-Shafer  dan  Certainty  Factor  digunakan  pada  penelitian  ini.  Untuk mendiagnosis sutau jenis penyakit digunakan metode Dempster-Shafer yang mengadaptasi  nilai keyakinan dari pakar. Sedangkan metode Certainty Factor adalah metode untuk memperlihatkan besarnya nilai keyakinan dengan membuktikan suatu fakta pasti atau tidak pasti. Perbandingan metode Dempster-Shafer dan Certainty Factor sangat cocok untuk digunakan karena kedua metode tersebut mampu menunjang ketidakpastian pemikiran dari seorang pakar terhadap masalah yang dihadapi terkait jenis gangguan yang diderita [5].
Pada penelitian ini sistem pakar dibuat berbasis website dengan memanfaatkan Profesional Home Page (PHP)  sebagai  bahasa  pemrogramannya  dan  MySQL  sebagai  database.  Sistem  pakar  ini  bertujuan  untuk mendiagnosa jenis gangguan bipolar yang dapat  memudahkan pakar dalam melakukan diagnosa terhadap jenis gangugan bipolar yang diderita oleh pasien, Jenis penyakit bipolar yang dapat didiagnosa menggunakan sistem ini yaitu jenis bipolar I, bipolar II, Unipolar atau depresi mayor dan siklotimia [6].
Adapun penelitian yang telah dilakukan sebelumnya yang berkaitan pada penlitian ini. Penelitian tentang “Implementasi  Metode  Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor  Dalam  Mendiagnosa  Autism  Anak  Berbasis Website”.  Hasil  pengujian  terhadap  nilai  akurasinya  dari  sistem  yang  dibuat  sebesar  98  %.  Hal  tersebut menunjukan metode tersebut memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi untuk mendiagnosa suatu penyakit [7]. Penelitian tentang “Expert System to Diagnose Diseases of Mental Health with Forward Chaining and Certainty Factor” Hasil pengujian  terhadap nilai akurasi metode Certainty Factor  sebesar 95,52%. Hasil dari penggunaan kedua  metode  dalam  sistem  pakar  adalah  persentase  kepercayaan  diri  pengguna  yang  menderita  depresi berdasarkan bobot  gejala yang diberikan oleh pengguna  [8].  Penelitian tentang “Implementasi  Certainty Factor Dalam Sistem Pakar Untuk Melakukan Diagnosa Dan Terapi Penyakit Gangguan Jiwa”. Hasil pengujian terhadap nilai akurasinya dari sistem yang dibuat sebesar 93%, dari 15 sampel data [9]. Penelitian tentang “Sistem Pakar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3596
Diagnosa  Gangguan  Kecemasan  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Website”.  Hasil  pengujian terhadap  nilai  akurasinya  dari  sistem  yang  dibuat  sebesar  95,1%  [10].  Penelitian  tentang  “Expert  System Application  for  Diagnosing  of  Bipolar  Disorder  with  Certainty  Factor  Method  Based  on  Web  and  Android”. Penelitian pada sistem tersebut  dapat  digunakan oleh member, expert dan administrator. Dalam sistem ini juga terdapat  informasi  penting tentang gangguan bipolar dan halaman forum  untuk anggota dan pakar. Aplikasi  ini dirancang hanya untuk mendiagnosis gangguan bipolar, sehingga kedepannya diharapkan dapat ditambah dengan gangguan mental lainnya [11]. Penelitian tentang “Perbandingan Metode Certainty Factor dan Dempster-Shafer untuk  sistem  pakar  Depresi  Pasca  Melahirkan”.  Hasil  pada  penelitian  tersebut  yaitu  metode  Certainty  factor dengan  nilai  akurasi    90%  dan  metode  Dempster-Shafer  70%.  Pada  penelitian  tersebut  disimpulkan  metode Certainty Factor lebih unggul digunakan[12].
Berdasarkan  beberapa  riset  sebelumnya,  terdapat  beberapa  kasus  yang  menggunakan  metode  Dempster Shafer  dan  Certainty  Factor,  namun  hasil  kedua  metode  tersebut  pada  pemecahan  studi  kasus  yang  dilakukan memiliki hasil akurasi yang berbeda karena setiap metode memiliki kelebihan dan kekurangannya maisng masing. Maka tujuan dari penelitian ini yaitu dengan membandingkan metide Dempster Shafer dan Certainty Factor untuk mengetahui  emtode  yang  lebih  efektif  untuk  diimplemntasikan  pada  kasus  untuk  mendiagnosa  jenis  gangguan bipolar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini  dapat  dilihat pada Gambar 1 yang  terdiri dari tahapan  studi literatur, pengumpulan data, perancangan sistem, pengujian sistem, dan kesimpulan. Tahap pertama adalah melakukan studi literatur  dengan kegiatan  membaca  serta  mencatat  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Kemudian  pengumpulan  data  dan informasi  yang  dilaksanakan  pada  riset  ini  yaitu  dengan  melakukan  wawancara  melalui  media  online  bersama seorang pakar psikolog untuk mengetahui gejala dan aturan penyakit dalam mendiagnosa jenis gangguan bipolar serta kebutuhan apa saja yang diperlukan dalam penelitian terkait dengan gangguan bipolar, serta melakukan studi pustaka melalui beberapa artikel, buku pedoman DSM V dan PPDGJ, dan jurnal sebelumnya yang terkait dengan penelitian.
Gambar 1. Tahapan Proses Penelitian
Tahap  perancangan  sistem  menggunakan  metode  Waterfall.  Tahapan  perancangan  yang  sudah  dilakukan  pada penelitian ini pada metode tersebut yaitu [13]: a. Analisis Melakukan analisa terhadap gejala dan aturan penyakit dalam mendiagnosa jenis gangguan bipolar.
b. Desain
Melakukan rancangan desain  sistem yang meliputi  desain  arsitektur sistem, desain  diagram  alur dan desain user interface.
c. Kode program
Pada tahap ini dilakukan pengkodean untuk membangun sebuah aplikasi berbasis website untuk mendiagnosa jenis gangguan bipolar. Riset ini menggunakan bahasa PHP, SQL sebagai database, dan Bahasa pemrograman dukungan lainya yaitu HTML, CSS, dan Java Script.
d. Testing
Pengujian sistem dengan melakukan pengujian fungsionalitasnya pada setiap fitur yang tersedia dan melihat apakah aplikasi sudah berjalan sesuai yang diinginkan.

## 2.2 Metode Dempster-Shafer
Pada umunya, Dempster-Shafer dapat didefinisikan pada sebuah interval Belief atau kepercayaan dan plausibility reasoning  atau  pemikiran  yang  masuk  akal.  Belief  atau  dapat  diistilahkan  dengan  Bel  merupakan  parameter keyakinan  atau  kepastian  evidence  dalam  mendukung  himpunan  proposisi  [14].  Apabila  nilainya  0  dapat diindikasikan tidak terdapat evidence, dan apabila nilainya 1 dapat  diindikasikan terdapat  evidence. Sedangkan parameter  ketidakyakinan  atau  ketidakpastian  pada  evidence  disebut  plausibility  atau  dapat  diistilahkan  Pls. Tingkat kepastian dari evidence dapat dikurangi dengan plausibility. Plausibility memiliki nilai 0 sampai dengan 1. Nilai Pls(X) dapat diindikasikan sama dengan nol apabila yakin terhadap nilai X’, maka nilai Bel(X’) = 1 [14].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3596
Belief function dapat dirumuskan :
𝐵𝑒𝑙 ( 𝑥 ) = ∑ 𝑌⊏ ( 𝑋 ) 𝑚 1(X)
(1)
Plausibility function dapat dirumuskan : .
𝑃𝑙𝑠 ( 𝑋 ) = 1 − 𝐵𝑒𝑙 ( 𝑋 ) = 1 − ∑ 𝑌⊏ ( 𝑋 ) 𝑚 1(X) (2)
Keterangan :
Bel(X) = Nilai keyakinan terhadap penyakit X yang menderita gejala 1. Pls(X) = Nilai ketidakyakinan terhadap penyakit X yang menderita gejala 1. X = Jenis penyakit yang menderita gejala 1. Y = Jenis penyakit yang menderita gejala 2. m1(X) = Tingkat keyakinan.atau.dengan istilah lain adalah mass function dari evidence (X). Mass function (m) merupakan ukuran keyakinan dari evidence. Mass function dapat dirumuskan :
𝑚 3( 𝑍 ) = ∑𝑋∩𝑌=𝑍 𝑚1(𝑋).𝑚2(𝑌) 1−∑𝑋∩𝑌=∅𝑚1(𝑋).𝑚2(𝑌) (3)
dimana: m3(Z) = Tingkat keyakinan dari evidence (Z). m1(X) = Tingkat keyakinan dari evidence (X). m2(Y) = Tingkat keyakinan dari evidence (Y).
Nilai kepercayaan suatu gejala dilakukan dengan cara memberikan daftar pertanyaan kepada seorang pakar dalam hal ini adalah seorang psikolog.  Nilai diagnosis alternatif jawaban yang dapat dipilih yaitu:
Tabel 1. Tabel Nilai kepercayaan
No.  Kepercayaan Terhadap Suatu Gejala  Nilai kepercayaan
1. Sangat Setuju 1 2. Setuju 0.85 3. Netral 0.5 4. Tidak Setuju 0.25 5. Sangat Tidak Setuju 0.05

## 2.3 Metode Certainty Factor
Certainty Factor merupakan metode untuk memperlihatkan besarnya nilai keyakinan dengan membuktikan suatu fakta  pasti  atau  tidak  pasti.  Dalam  beberapa  kasus  banyak  didapati  dalih  yang  tidak  lengkap  kepastiannya. Ketidakpastiannya dapat berupa probabilitas atau probabilitas yang bergantung pada hasil dari sebuah acara [15]. Certainty Factor dapat dirumuskan sebagai berikut :
CF [H, E] = MB [H,E] – MD [H,E] (4)
dimana:
MB [H, E] = Parameter kepercayaan terhadap hipotesis H yang dipengaruhi  gejala E yang memiliki nilai  0 - 1 MD [H, E] = Parameter ketidakpercayaan pada hipotesis H yang dipengaruhi  gejala E yang..memiliki..nilai. 0 - 1 Beberapa kombinasi Certainty Factor akan beragam kondisi [16] : a. Aturan terhadap satu premis :
CF (H, E) = CF(E)*CF(rule) = CF(user)*CF(pakar) (5) b. Aturan terhadap kesimpulan yang mempunyai persamaan :
CFkombinasi (CF1, CF2) = CF1 + CF2*(1-CF1) (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perancangan Sistem

## 3.1.1 Flowchart Aplikasi
Flowchart  merupakan  bagan  alur  untuk  menjelaskan  alur  sebuah  sistem.  Pada  sistem  untuk  diagnosa  jenis gangguan bipolar user menginput gejala yang dirasakan kemudian sistem akan menghitung menggunakan metode Certainty  Factor  dan  Dempster  Shafer,  setelah  diinput  maka  sistem  akan  menampilkan  hasil  diagnosa  dan solusinya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3596
Gambar 2. Flowchart Sistem Pakar Diagnosa Jenis Gangguan Bipolar

## 3.1.2 Use Case Diagram
Dalam  menggambarkan  interaksi  dan  hubungan  antara  user  dan  sistem  dapat  menggunakan  use  case  diagram. Dalam sistem untuk diagnosa jenis gangguan bipolar terdapat dua pengguna seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Use Case Sistem Aplikasi
3.1.3 Activity Diagram
Activity  diagram  diimplementasikan  untuk  menjelaskan  suatu  kegiatan  atau  alur  kerja  sebuah  sistem.  Activity diagram dalam sistem pakar diganosa penyakit mental ditunjukan pada berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3596

## 3.2 Analisis Data
Hasil analisis data yang dibutuhkan dalam riset ini yaitu :
Tabel 2. Data Gejala [17]. Kode Penyakit Nama Gejala G001 Pernah merasa memiliki energi lebih besar dan sangat bersemangat untuk melakukan aktivitas sekurangnya 7 hari berturut-turut G002 Pernah merasa memiliki energi lebih besar dan sangat bersemangat untuk melakukan aktivtas sekurangnya 4 hari berturut-turut G003 Merasa sangat senang hampir setiap saat selama 7 hari atau lebih G004 Merasa sangat senang hampir setiap saat sekurangnya 4 hari secara berturut-turut G005 Merasa mudah marah G006 Merasa mudah sakit hati G007 Merasa mudah terbawa perasaan G008 Mengalami kesulitan untuk tidur G009 Lebih banyak berbicara dari biasanya G010 Mengalami peningkatan aktivitas yang positif G011 Mengalami distractibility (yaitu mudah mengalihkan perhatian terhadap rangsangan .. dari luar .. yang tidak berkaitan) G012 Gejala yang dirasakan cukup berat dan dapat mengganggu aktivitas sehari hari G013 Mengalami halusinasi G014 Merasa tertekan hampir setiap hari G015 Tidak memiliki minat/ kesenangan secara nyata G016 Berat badan menurun atau meningkat secara drastis G017 Nafsu makan berkurang atau meningkat G018 Merasa  gelisah,  jengkel,  dan  marah  yang  umunya  dapat  membuat  anda  mondar mandir atau meremas remas tangan tanpa henti setiap hari G019 Merasa lelah berlebihan .. atau .. kehilangan energi hampir . setiap . hari G020 Merasa  tidak  dihargai  atau  merasa  bersalah .. yang .. berlebihan .. atau .. tidak  berguna hampir setiap hari G021 Memiliki upaya untuk bunuh diri G022 Tidak  merasakan  sedih  yang  tidak  wajar  (misal:  tidak  merasa  sedih  terhadap kematian seseorang yang dicintai) G023 Sulit berkonsentrasi G024 Memiliki dorongan seksual yang rendah G025 Lebih agresif Tabel 3. Data Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P001 Bipolar I P002 Bipolar II P003 Unipolar P004 Siklotimia Tabel 4. Data Relasi Kode Gejala Bipolar I Bipolar II Unipolar Siklotimia Bobot G001  0.85 G002  0.85 G003  0.85 G004  0.85 G005  0.85 G006  0.85 G007  0.5 G008    0.5 G009   0.85 G010   0.85 G011   0.85 G012    0.85 G013  1 G014   0.85 G015   0.85

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3596
Kode Gejala Bipolar I Bipolar II Unipolar Siklotimia Bobot G016     0.85 G017     0.85 G018   0.85 G019     1 G020     0.85 G021   0.85 G022   0.25 G023     1 G024  0.85 G025  0.85

## 3.3 Perhitungan Certainty Factor
Indikasi yang dirasakan oleh user dan dinputkan kedalam sistem :
Tabel 5. Indikasi Gejala No. Nama Penyakit Nama Gejala MB MD 1. Bipolar I G001 1 0 G003 1 0 G008 0.9 0.01 G009 0.9 0 G010 0.9 0 2. Bipolar II G008 0.9 0.01 G009 0.9 0 G010 0.9 0 3. Unipolar G008 0.9 0 Perhitungan nilai MB pada penyakit bipolar I untuk gejala pertama dan kedua : a. MB = 1 + (1 x (1-1))
MB = 1 + (1 x 0 ) = 1 Perhitungan . pertama diperoleh nilai MB .. sementara yang akan digunakan untuk nilai MB lama pada perhtiungan gejala ketiga :
b. MB = 1 + (0.9 x (1-1))
MB = 1 + (0.9 x 0 ) = 1 Perhitungan kedua diperoleh nilai MB .. sementara yang akan digunakan untuk  nilai  MB lama pada perhitungan gejala keempat :
c. MB = 1 + (0.9 x (1-1))
MB = 1 + (0.9 x 0 ) = 1 Perhitungan ketiga diperoleh nilai  MB sementara yang akan digunakan untuk  nilai  MB lama pada perhitungan gejala kelima :
d. MB = 1 + (0.9 x (1-1))
MB = 1 + (0.9 x 0 ) = 1 Perhitungan nilai MD penyakit bipolar I untuk gejala pertama dan kedua
a. MD = 0 + ( 0 x (1 – 0))
MD = 0
b. MD = 0 + ( 0.01 x (1 – 0))
MD = 0 + 0.01 MD = 0.01
c. MD = 0.01 + ( 0 x (1 – 0.01))
MD = 0.01 + (0 x 0.99) MD = 0.01
d. MD = 0.01 + ( 0 x (1 – 0.01))
MD = 0.01 + 0 MD = 0.01 Berdasarkan hasil MB dan MD maka dapat dihitung CF yaitu sebagai berikut : CF = MB – MD CF = 1 – 0.01
CF = 0.99
Setelah melakukan perhitungan Certainty Factor untuk  penyakit Bipolar I, selanjutnya yaitu melakukan perhitungan Certainty Factor untuk penyakit bipolar II dan unipolar sesuai dengan gejala yang diinputkan seperti perhitungan sebelumnya. Adapun hasil hari perhitungan tersebut yaitu :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3596
CF Bipolar II = 0.989 CF Unipolar = 0.9 Dari  gejala  yang  telah  diinputkan,  jenis  gangguan  bipolar  yang  mungkin  terjadi  yaitu  adalah  bipolar  I dengan nilai kepercayaan sebesar 99%.
3.4 Perhitungan Dempster-Shafer
G001:  Pernah  merasa  memiliki  energi  lebih  besar  dan  sangat  bersemangat  untuk  melakukan  aktivtas sekurangnya 7 hari berturut-turut.
m1 {P001} = 0.85 1− 0 = 0.85 m1 {ϴ} = 1 – 0.85 = 0.15 G003: Merasa sangat senang hampir setiap saat selama 7 hari atau lebih.
m2 {P001} = 0.85 1− 0 = 0.85 m2 {ϴ} = 1 – 0.85 = 0.15
Tabel 6. Mass Function Terhadap Dua Gejala
m1 m2 P001 0.85 ϴ 0.15 P001 0.85 P001 0.7225 P001 0.1275 ϴ 0.15 P001 0.1275 ϴ 0.0225 Sehingga diperoleh nilai m3 sebagai berikut : m3 {P001} = 0.7225 +0.1275+0.1275 1− 0 = 0.9775
m3 {ϴ} 0.0225 1− 0 = 0.0225 G008: Mengalami kesulitan untuk tidur m4 {P001, P002, P003} = 0.5 1− 0 = 0.5 m4 {ϴ} = 1- 0.5 = 0.5
Tabel 7. Mass Function Terhadap Tiga Gejala m3 m4 P001,P002,P003                               0.5  ϴ                                        0.5 P001                               0.9775 P001                                      0.48875  P001                                 0.48875 ϴ                                     0.0225 P001,P002,P003                       0.01125  ϴ                                   0.01125
Sehingga diperoleh nilai m5 sebagai berikut : m5 {P001} = 0.48875 + 0.48875
1− 0 = 0.9775
m5 {P001, P002, P003} = 0.01125 1− 0 = 0.01125
m5 {ϴ} = 0.01125 1− 0 = 0.01125
G009: Lebih banyak berbicara dari biasanya m6 {P001, P002} = 0.85 1− 0 = 0.85 m6 {ϴ} = 1 – 0.85 = 0.15
Tabel 8. Mass Function Terhadap Empat Gejala m5 m6 P001,P002                                    0.85  ϴ                                        0.15 P001                              0.9775 P001                                      0.830875  P001                                 0.146625 P001,P002,P003           0.01125 P001,P002                           0.0095625  P001,P002,P003        0.0016875 ϴ                                     0.01125 P001,P002                         0.0095625  ϴ                                  0.0016875
Sehingga diperoleh nilai m7 sebagai berikut : m7 {P001} = 0.830875 + 0.146625
1− 0
= 0.9775
m7 {P001, P002} = 0.0095625+ 0.0095625 1− 0
= 0.019125
m7 {P001, P002, P003}= 0.0016875 1− 0 = 0.0016875
m7 {ϴ} = 0.0016875 1− 0 = 0.0016875

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3596
G010 : Mengalami peningkatan ektivitas yang positif m8 {P001,P002} = 0.85 1− 0 = 0.85 m8 {ϴ} = 1 – 0.85 = 0.15
Tabel 9. Mass Function Terhadap Lima Gejala
m7 m8 P001,P002                                    0.85 ϴ                                        0.15 P001                              0.9775 P001                                      0.830875 P001                                 0.146625 P001, P002                 0.019125 P001,P002                             0.01625625  P001,P002              0.002866875 P001,P002,P003           0.01125 P001,P002                           0.0095625 P001,P002,P003        0.0016875 ϴ                                     0.01125 P001,P002                         0.0095625 ϴ                                  0.0016875
m9{P001} = 0.830875 + 0.146625 1− 0 = 0.9775 m9 {P001, P002} = 0.01625625 + 0.0095625+0.0095625+0.002866875 1− 0 = 0.038248125 m9 {P001, P002,P003} = 0.0016875 1− 0 = 0.016875
m9 {ϴ} = 0.0016875 1− 0 = 0.016875
Dari gejala yang telah diinputkan, jenis gangguan yang mungkin terjadi yaitu bipolar I dengan nilai tingkat kepercayaan sebesar 97%.

## 3.5 Implementasi Sistem
Adapun tampilan aplikasi untuk mendiagnosa jenis gangguan bipolar menggunakan metode Certainty Factor dan Demspter-Shafer berbasis website yaitu terdapat halama awal, halaman login, halaman konsultasi, halaman hasil konsultasi, halaman input gejala, penyakit dan relasinya.
Gambar 7. Halaman Konsultasi
Pada Gambar 7 merupakan tampilan antarmuka untuk melakukan konsultasi dengan mengklik gejala yang sesuai dengan yang dirasakan. Pada halaman tersebut terdapat button submit untuk melihat hasil diagnosa. Pada Gambar 8 dan Gambar 9 dibawah ini menunjukan tampilan antarmuka hasil diagnosa dengan metode Certainty Factor  dan  hasil  diagnosa  dengan  metode  Dempster  Shafer.  Pada  tampilan  tersebut  terdapat  daftar gejala  yang telah diinputkan dan hasil diagnosa serta penanganan yang tepat pada jenis penyakit yang diderita.
Gambar 8. Tampilan hasil diagnosa metode Certainty
Factor Gambar 9. Tampilan Hasil Diagnosa metode Dempster-Shafer

## 3.6 Pengujian Akurasi
Pengujian akurasi terhadap metode Certainty Factor dan Dempster-Shafer dilakukan dengan memberikan 15 kasus yang terjadi pada penderita. Adapun hasil perbandingan kedua metode tersebut yaitu:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3596
Tabel 10. Pengujian Akurasi Kasus ke- Hasil diagnosa pakar Hasil diagnosa certainty factor Hasil diagnosa dempster shafer Nilai CF Nilai DS 1 P001 P001 P001 Sesuai Sesuai 2 P001/P002 P002 P002 Sesuai Sesuai 3 P003 P001 P001, P002, P003 Tidak sesuai Tidak Sesuai 4 P004 P004 P004 Sesuai Sesuai 5 P001/P004 P001 P002 Sesuai Tidak sesuai 6 P002 P002 P002 Sesuai Sesuai 7 P001 P001 P001 Sesuai Sesuai 8 P004 P004 P004 Sesuai Sesuai 9 P003/P004 P003 P001, P002,P003 Sesuai Tidak Sesuai 10 P002 P002 P002 Sesuai Sesuai 11 P001 P001 P001 Sesuai Sesuai 12 P001/P002 P001 P001 Sesuai Sesuai 13 P001 P001 P001 Sesuai Sesuai 14 P004 P004 P004 Sesuai Sesuai 15 P003 P003 P003 Sesuai Sesuai Jumlah Sesuai 14 12 Nilai akurasi Certainty Factor : 14 15 x 100% = 93,3%
Nilai akurasi Dempster Shafer : 12 15 x 100 % = 80%
Berdasarkan hasil pengujian akurasi sesuai pada Tabel 6. dari 15 kasus yang diberikan, metode Certainty Factor menghasilkan  hasil  diagnosa  penyakit  yaitu  9  nilai  sesuai  dan  1  nilai  tidak  sesuai  sedangkan  metode Dempster-Shafer menghasilkan  diagnosa  penyakit  yaitu  7  nilai  sesuai  dan  3  nilai  tidak  sesuai.  Pada  pengujian metode  dempster  shafer  terdapat  pada  kasus  terdapat  3  kasus  tidak  sesuai  antara  diagnose  dengan  sistem  dan diagnosa oleh pakar atau diagnosa yang dilakukan secara manual.

## 4. KESIMPULAN
Metode  Certainty  Factor  dan  Dempster-Shafer  dapat  digunakan  untuk  mengindikaskan  suatu  jenis  gangguan bipolar.  Hasil  hitung  akurasi  yang  dilakukan  terhadap  metode  Certainty  Factor  yaitu  93%  sedangkan  hasil perhitungan  metode  Dempster-Shafer  yaitu  80%.  Maka  metode  Certainty  Factor  lebih  baik  untuk diimplementasikan. Implementasi sistem yang dihasilkan yaitu berupa aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa jenis gangguan bipolar dengan berbasis website dengan menghasilkan informasi berupa hasil diagnosa dan cara penanganannya.  Pada  riset  riset  berikutnya  penulis  mengharapkan  aplikasi  yang  sudah  dibentuk  dapat dikembangkan  menggunakan  pengembangan  android  sehingga  dapat  diimplemtasikan  lebih  mudah  dan  luas. Diharapkan pula pada riset selanjutnya agar mampu mengembangkan aplikasi pada kasus yang lainnya. REFERENCES
[1] D. R. Fadli, “Gangguan Bipolar,” www.halodoc.com , 2021. https://www.halodoc.com/kesehatan/gangguan-bipolar.
[2] J. Cox, S. Seri, and A. Cavanna, “Clinical Guidelines on Long-Term Pharmacotherapy for Bipolar Disorder in Children and Adolescents,” J. Clin. Med. , vol. 3, no. 1, pp. 135–143, 2014, doi: 10.3390/jcm3010135.
[3] F.  F.  Banfatin,  “Identifikasi  Peningkatan  Keberfungsian  Sosial  dan  Penurunan  Risiko  Bunuh  Diri  Bagi  Penderita Gangguan Kesehatan Mental Bipolar Disorder Di Kota Medan Melalui Terapi Pendampingan Psikososial,” pp. 1–16.
[4] J. C. Giarratano and G. D. Riley, Expert systems: principles and programming . Brooks/Cole Publishing Co., 2005.
[5] M. H. Rifqo, D. A. Prabowo, and M. Haura, “Perbandingan Metode Certainty Factor dan Dempster-Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut,” J. Inform. Upgris , vol. 5, no. 2, 2019, doi: 10.26877/jiu.v5i2.4225.
[6] D.  R.  Fadli,  “Kenali  Lebih  Dalam  Jenis  Jenis  Gangguan  Bipolar,” www.halodoc.com , 2020. https://www.halodoc.com/artikel/kenali-lebih-dalam-jenis-jenis-gangguan-bipolar.
[7] T. F. Kusumanagara, F. Fauziah, and D. Hidayatullah, “Implementasi Metode Forward chaining dan Certainty factor dalam Mendiagnosa Autisme Anak Berbasis Web,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 4, p. 362, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i4.224.
[8] N. K. Ariasih, “Expert System to Diagnose Diseases of Mental Health with Forward Chaining and Certainty Factor,” Wahana Mat. dan Sains J. Mat. Sains, dan Pembelajarannya , vol. 14, no. 1, pp. 28–41, 2020.
[9] Taufiq and S. Natarsyah, “Implementasi Cartainty Factor Dalam Sistem Pakar Untuk Melakukan Diagnosa Dan Terapi Penyakit Gangguan Jiwa,” Jutisi , vol. 5, no. 3, pp. 1173–1310, 2016.
[10]  H. Suhendi and A. Supriadi, “Sistem pakar Diagnosa Gangguan Kecemasan Menggunakan Metode Certainty Factor,” NARATIF(Jurnal Ilm. Nas. Ris. Apl. dan Tek. Inform. , vol. 02, no. 02, pp. 13–23, 2020.
[11]  A.  Muhammad,  B.  Hendrik,  and  R.  Iswara,  “Expert  System  Application  for  Diagnosing  of  Bipolar  Disorder  with

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3596
Certainty Factor Method Based on Web and Android,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742- 6596/1339/1/012020.
[12]  Y. Yunitasari, A. Voutama, and N. Sulistiyowati, “Perbandingan Metode Certainty Factor dan Dempster Shafer untuk Sistem Pakar Depresi Pasca Melahirkan,” Techno.Com , vol. 20, no. 3, pp. 362–371, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i3.4905.
[13]  S.  Wahyuni,  S.  Batubara,  and  S.  Fatimah,  “Implementasi  Sistem  Pakar  Dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Psikopat Menggunakan  Metode  Forwad  Chaining,” Pros.  … ,  vol.  1,  pp.  747–751,  2019,  [Online].  Available: http://bulletin.indoms-acehsumut.org/index.php/simantap/article/view/234.
[14]  D.  Hastari  and  F.  Bimantoro,  “Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosis  Gangguan  Mental  Anak  Menggunakan  Metode Dempster Shafer,” J-Cosine , vol. 2, no. 2, pp. 71–79, 2018.
[15]  G. V. G. Putri, “Sistem pakar diagnosa mental ilness sikosis dengan menggunakan metode certainty factor,” J. Inovtek Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 164–168, 2018.
[16]  A. S. Sembiring et al., “Implementation of Certainty Factor Method for Expert System,” J. Phys. Conf. Ser , vol. 1255, pp. 1–7, 2019.
[17]  A. P. Assoc, Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5) . 2013.