DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1169
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT LEUKOSIT MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER-SHAFER
(STUDI KASUS : RSU AL FUADI BINJAI)
1 Cindy Primadona Siahaan, 2 Rusmin Saragih, 3 Arnes Sembiring
Program Studi Sistem Informasi, STMIK KAPUTAMA Jln. Veteran No 4A-9A Binjai 20714 Sumatera Utara
e-mail: 1 cindysiahaan353@gmail.com , 2 arnessembiring@gmail.com,
3 rusmin.saragihkaputama@gmail.com

## Abstrak
Leukosit  adalah  sel  darah  terbesar,  terdiri  atas  granulosit  dan  agranulosit.  Granulosit  (memiliki granula)  mencakup  neutrofil,  eosinofil,  dan  basofil.  Adapun  beberapa  masalah  yang  terjadi  jika terdapat kelainan pada sel darah yang dapat menyebabkan masalah pada eosinophil, basofil, netrofil, limfosit dan monosit. Untuk mengetahui gejala pasien harus menemui atau memeriksakan dirinya ke seorang  dokter  ahli  penyakit  dalam.  RSU  Al  Fuadi  Binjai  merupakan  salah  satu  instansi  yang menangani  masalah  pada  pasien  penyakit  leukosit.  Dokter  ahli  penyakit  dalam  hanya  mampu mendiagnosis  berdasarkan  pengalaman  atau  hasil  studi  pada  masa  lalu  yang  sudah  pernah  terjadi namun  ada  beberapa  kendala  dalam  menemui  dokter  ahli  yang  menangani  penyakit  leukosit, diantaranya: jarak yang jauh dengan rumah sakit, minimnya biaya, serta kurangnya waktu luang dan lainnya.  Maka  dari  itu  sangat  diperlukan  suatu  sistem  yang  bisa  menjadi  informasi  dan  media pengganti pakar dalam mendiagnosa penyakit leukosit , agar pasien yang memiliki gejala sebelumnya dapat  lebih  cepat  mendapatkan  informasi  dan  konsultasi  melalui  sistem  yang  sudah  dibuat  dengan menggunakan  metode Dempster  Shaper ,  serta  mendapatkan  tindakan  awal  dalam  mengetahui penyakit  leukosit  melalui  gejala  yang  dialami  oleh  pasien.  Tujuan  dari  penelitian  ini  Untuk Merancang  dan  membangun  sistem  diagnosa  penyekit  leukosit  dengan  menggunakan  metode Dempster  Shafer .  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dari  gejala  yang  terpilih  maka  diagnosa paling  akurat  adalah  penyakit monosit dengan  tingkat  kepercayaan 0,9078  atau  jika  dijadikan presentasi adalah sebesar 90.78%.
Kata kunci: Sistem Pakar, Penyakit Leukosit, Dempster Shafer

## Abstract
In  English,  contains  the  main  issues,  problems,  research  objectives,  methods  /  approaches and  research  Leukocytes  are  the  largest  blood  cells,  consisting  of  granulocytes  and  agranulocytes. Granulocytes  (have  granules)  include  neutrophils,  eosinophils,  and  basophils.  There  are  several problems that occur if there are abnormalities in blood cells that can cause problems for eosinophils, basophils, neutrophils, lymphocytes and monocytes. To find out the symptoms, the patient must see or have  himself  checked  by  a  specialist  in  internal  medicine.  RSU  Al  Fuadi  Binjai  is  one  of  the institutions that handles problems in patients with leukocyte disease. Internal medicine specialists are only  able  to  make  a  diagnosis  based  on  experience  or  the  results  of  studies  in  the  past  that  have occurred, but there are several obstacles in meeting a specialist doctor who treats leukocyte disease, including: long distance from the hospital, minimal costs, and lack of free time and others. Therefore, it is very necessary to have a system that can become information and alternative media for experts in diagnosing leukocyte disease, so that patients who have previous symptoms can get information and consultation more quickly through a system that has been created using the Dempster Shaper method, and get early action in knowing leukocyte disease through the symptoms experienced by the patient. The  purpose  of  this  study  is  to  design  and  build  a  leukocyte  disease  diagnostic  system  using  the
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1169
Dempster  Shafer  method.  Based  on  research  conducted  on  selected  symptoms,  the  most  accurate diagnosis is monocyte disease with a confidence level of 0.9078 or 90.78% if used as a presentation.
Keywords: Expert System, Leukocyte Disease, Dempster Shafer

## 1 Pendahuluan
Leukosit  adalah  sel  darah  terbesar,  terdiri  atas  granulosit  dan  agranulosit.  Granulosit  (memiliki granula)  mencakup  neutrofil,  eosinofil,  dan  basofil.  Granulosit  memiliki  inti  sel  dengan  beberapa lobus  (polimorphonuclear).  Agranulosit  (tak  memiliki  granula)  terdiri  atas  monosit  dan  limfosit, masing-masing  memiliki  inti  sel  yang  hanya  terdiri  atas  1  lobus.  Monosit  adalah  sel  darah  putih terbesar,  sedangkan  limfosit  adalah  sel  darah  putih  terkecil.  (Irawan  et  al.,  2022)  Adapun  beberapa masalah  yang  terjadi  jika  terdapat  kelainan  pada  sel  darah  yang  dapat  menyebabkan  masalah  pada eosinophil,  basofil,  netrofil,  limfosit  dan  monosit.  Untuk  mengetahui  gejala  pasien  harus  menemui atau memeriksakan dirinya ke seorang dokter ahli penyakit dalam.
RSU  Al  Fuadi  Binjai  merupakan  salah  satu  instansi  yang  menangani  masalah  pada  pasien penyakit  leukosit.  Dokter  ahli penyakit  dalam  hanya  mampu  mendiagnosis  berdasarkan  pengalaman atau  hasil  studi  pada  masa  lalu  yang  sudah  pernah  terjadi  namun  ada  beberapa  kendala  dalam menemui dokter ahli yang menangani penyakit leukosit, diantaranya: jarak yang jauh dengan rumah sakit, minimnya biaya, serta kurangnya waktu luang dan lainnya.
Maka dari itu sangat diperlukan suatu sistem yang bisa menjadi informasi dan media pengganti pakar dalam mendiagnosa penyakit leukosit , agar pasien yang memiliki gejala sebelumnya dapat lebih cepat mendapatkan informasi dan konsultasi melalui sistem yang sudah dibuat dengan menggunakan metode Dempster  Shaper ,  serta  mendapatkan  tindakan  awal  dalam  mengetahui  penyakit  leukosit melalui gejala yang dialami oleh pasien. masalah diatas maka didapatlah suatu rumusan masalah yang  akan  dibahas  yaitu  bagaimana  merancang  sebuah  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk mendiagnosa  penyakit  leukosit  dengan  menggunakan  metode Dempster  Shafer? dan Bagaimana  tingkat  akurasi  sistem  pakar  dalam  mendiagnosa  penyakit  leukosit  dengan menggunakan metode Dempster Shaper ?
Tujuan dari penelitian ini adalah Untuk Mengetahui cara kerja metode Dempster Shaper dalam  mendiagnosis  penyakit  leukosit  dan  untuk  Merancang  dan  membangun  sistem diagnosa penyekit leukosit dengan menggunakan metode Dempster Shafer .

## 2 Tinjauan Literatur
2.1   Pengertian Sistem Pakar
Kecerdasan adalah salah satu bidang ilmu  komputer yang  mendayagunakan komputer sehingga dapat  berperilaku  cerdas  seperti  manusia.  Ilmu  komputer  tersebut  mengembangkan  perangkat  lunak dan  perangkat  keras  untuk  menirukan  tindakan  manusia.  Aktifitas  manusia  yang  ditirukan  seperti penalaran, penglihatan, pembelajaran, pemecahan masalah, pemahaman bahasa alami dan sebagainya. Sesuai  dengan  definisi  tersebut,  maka  teknologi  kecerdasan  buatan  dipelajari  dalam  bidang-bidang seperti:  penglihatan  komputer  ( computer  vision ),  pengolahan  bahasa  alami  ( natural  language processing ),  pengenalan  pola  ( pattern  recognition ),  sistem  syaraf  buatan  ( artificial  neural  sistem ), pengenalan  suara  ( speech  recognition ),  dan  sistem  pakar  ( expert  sistem ).  Kecerdasan  buatan menyelesaikan  permasalahan  dengan  mendayagunakan  komputer  untuk  memecahkan  masalah  yang komplek dengan cara mengikuti proses penalaran manusia. Salah satu teknik kecerdasan buatan yang menirukan proses penalaran manusia adalah sistem pakar. (Hartati & Iswanti, 2008).
Adapun struktur sistem pakar dapat dilihat seperti pada gambar II.1:
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1169
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Basis Pengetahuan Mesin Inferensi Memori Kerja Fasilitas Penjelas Akuisisi Pengetahuan Tampilan User
Gambar II. 1 Struktur sistem pakar
Komponen yang terdapat dalam struktur sistem pakar ini adalah sebagai berikut:
1) Basis pengetahuan ( knowledge base ) merupakan isi pengetahuan untuk pemahaman, formulasi dan penyelesaian masalah. Sistem pakar disusun atas dua elemen dasar yaitu fakta dan aturan. Fakta merupakan informasi tentang objek dalam area permasalahan tertentu, sedangkan aturan merupakan  informasi  cara  bagaimana  memperoleh  fakta  baru  dari  fakta  yang  telah  diketahui. Pada  struktur  sistem  pakar  diatas, knowledge  base berfungsi  untuk  menyimpan  pengetahuan dari pakar berupa rule / aturan ( if then atau dapat juga disebut condition-action rules ).
2) Mesin  inferensi  ( inference  engine )  Mesin  Inferensi  merupakan  otak  dari  sebuah  sistem  pakar dan  dikenal  juga  dengan  sebutan control  structure atau rule  interpreter (dalam  sistem  pakar berbasis  kaidah).  Komponen  ini  berisi  mekanisme  pola  pikir  dan  penalaran  yang  digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan suatu masalah. Mesin inferensi adalah processor pada sistem pakar  yang  mencocokkan  bagian  kondisi  dari rule yang  tersimpan  di  dalam knowledge  base dengan fakta yang tersimpan di working memory .

## 2.2     Metode Dempster-Shafer
Teori Dempster-Shafer pertama kali diperkenalkan oleh Arthur P. Dempster dan Glenn Shafer (Kurniawati  Pratama,  2014).  Kedua  tokoh  tersebut  melakukan  sebuah  percobaan ketidakpastian dengan range probabilitas dari pada sebagai probabilitas tunggal. Kemudian Shafer mempublikasikan teori Dempster pada buku  yang berjudul Mathematichal Theory of Evident pada  tahun  1976. Dempster-Shafer adalah  suatu  teori  matematika  yang  bertujuan untuk membuktikan berdasarkan belief function and plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan  pemikiran  yang  masuk  akal),  yang  digunakan  untuk  mengkombinasikan  potongan informasi  yang  terpisah  (bukti)  untuk  mengkalkulasikan  kemungkinan  dari  suatu  peristiwa (Dahria, Silalahi, & Ramadhan, 2013).
Dalam penelitian (Rikhiana & Fadlil, 2013) secara umum teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval: Belief (Bel) adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan  proposisi.  Jika  bernilai  0  maka  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada evidence, dan jika  bernilai  1  menunjukan  adanya  kepastian.  Dimana  nilai  bel  yaitu  (0-0.9).  Menurut Giarratano dan Riley dalam penelitian (Gustri Wahyuni  & Prijodiprojo, 2013) fungsi Belief dapat diformulasikan dan ditunjukan pada persamaan
1. ( Bel (X) = ∑m (X)
Keterangan : Bel (X) = Belief (X) m(X) = mass function dari (X)
2. Plausibility (Pl ) dinotasikan sebagai :
Pl (H) = 1 – Be l (⌐H) Keterangan : Pl (H) = Plausibilit y (H) Plausibility juga bernilai 0 sampai 1. Jika yakin akan ⌐H, maka dapat dikatakan bahwa Bel(⌐H)=1, sehingga menjadi Pl(⌐H)=0.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1169
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, yaitu: (Okta & Prasetyaningrum, 2022)
∑ X∩Y=Z m 1 (X). m 2 (Y) 1- ∑ X∩Y=Z m 1 (X). m 2 (Y)
Dimana: m1 = Densitas dari indikasi pertama m2 = Densitas dari indikasi kedua m3 = Campuran dari kedua densitas diatas Ѳ = Semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis (X’ dan Y’)

## 3 Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  dibuat  dengan  dibantu  oleh  dokter  spesialis  yang  menangani  penyakit leukosit  pada  pasien.  Hasil  dari  penelitian  ini  akan  dikumpulkan  menjadi  suatu  metode  penelitian yang  lengkap  dengan  pola  studi  literatur,  pengumpulan  data  yang  diperlukan  sebagai  perancangan sistem  pakar  yang  dibuat  untuk  mendiagnosa  penyakit  leukosit  dengan  menggunakan  metode Dempster Shafer. Atas dasar metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini maka dapat dibuat suatu kegiatan metode kerja seperti pada gambar di bawah ini.
Testing Evaluasi Implementasi Rumusan Masalah Kajian Teori Pengumpulan Data Analisis Data Perancangan Sistem
Gambar III. 1 Alur Kerja Penelitian
Dalam penelitian ini data gejala dan penyakit leukosit pada anak diperoleh dari RSU Al FUADI serta hasil wawancara dengan mengambil data gejala dan penyakit yang sering terjadi pada pasien. Data tersebut sangat dibutuhkan dalam penyelesaian masalah yang terjadi, maka dari  itu  data  penelitian  ini  akan  digunakan  sebagai  bahan  untuk  menganalisis  penerapan metode  dalam  penelitian.  Berikut  merupakan  data  pendukung  penelitian  yang  telah dikumpulkan.
Tabel III. 1 Data penyakit leukosit
M 3 (Z) = (2.1)
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1169
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Kode Nama Penyakit P01 Neutrofil P02 Limfosit P03 Monosit P04 Eosinofil P05 Basofil Tabel III. 2 Data gejala penyakit leukosit Kode Gejala G01 Demam G02 Sariawan G03 Infeksi Pada Telinga G04 Luka pada dubur G05 Kelenjar getah bening G06 Limfa membesar G07 Infeksi serius pada bagiana tubuh G08 Batuk dan Pilek G09 Infeksi virus pernapasan G10 Sendi bengkak G11 Ruam dikulit G12 Nyeri pada bagian dada, perut dan sendi G13 Kulit Mudah Memar G14 Berat badan turun drastis G15 Berkeringat dimalam hari G16 Penglihatan kabur secara mendadak G17 Sulit bernafas G18 Pendarahan dimulut atau saluran Pencernaan tanpa sebab G19 Mimisan tidak  kunjung berhenti G20 Strok G21 Gatal G22 Diare G23 Hidung tersumbat ingus secara terus menerus/ berkelanjutan Tabel III. 3 Basis pengetahuan penyakit leukosit Kode Gejala P01 P02 P03 P04 P05 G01 Demam * * * * * G02 Sariawan * G03 Infeksi Pada Telinga * G04 Luka pada dubur * G05 Kelenjar getah bening * G06 Limfa membesar *
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1169
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
G07 Infeksi  serius  pada  bagiana tubuh * * G08 Batuk dan Pilek * G09 Infeksi virus pernapasan * G10 Sendi bengkak * G11 Ruam dikulit * * * * G12 Nyeri  pada  bagian  dada,  perut dan sendi * G13 Kulit Mudah Memar * G14 Berat badan turun drastis * G15 Berkeringat dimalam hari * G16 Penglihatan kabur secara mendadak * G17 Sulit bernafas * * G18 Pendarahan dimulut atau saluran Pencernaan tanpa sebab * G19 Mimisan tidak  kunjung berhenti * G20 Strok * G21 Gatal * G22 Diare * * G23 Hidung  tersumbat  ingus  secaqra terus menerus/ berkelanjutan *
Proses  analisis  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  leukosit  dengan  menggunakan metode Dempster  Shafer ini  adalah  data  murni  yang  didapatkan  dari  hasil  wawancara  oleh  pakar penyakit leukosit dengan mengambil penyakit dan gejala yang sering diderita oleh pasien.
Tabel III. 4 Basis aturan (rule) Id Penyakit Nama Penyakit Gejala / Aturan rule P01 Neutrofil G01,G02,G03,G04 P02 Limfosit G02,G05,G06,G07,G08,G09,G10,G11 P03 Monosit G03,G11,G12,G13,G14,G15,G16,G17,G18,G19,G20 P04 Eosinofil G11,G17,G21,G22,G23 P05 Basofil G01,G07,G11,G22
Untuk  mendapat  nilai  setiap  gejala  penulis  mengasumsikan  berdasarkan  pengetahuan  pakar yaitu seperti pada tabel III.5.
Tabel III. 5 Nilai untuk masing-masing gejala Kode Penyakit Nama Penyakit Id Gejala Nilai Masing- Masing Gejala P01 Neutrofil G01 0.2 G02 0.3 G03 0.6 G04 0.7 P02 Limfosit G01 0.2 G05 0.8 G06 0.8 G07 0.8 G08 0.2 G09 0.9
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1169
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
G10 0.8 G11 0.4 P03 Monosit G01 0.2 G11 0.4 G12 0.6 G13 0.5 G14 0.5 G15 0.2 G16 0.7 G17 0.8 G18 0.9 G19 0.9 G20 0.9 P04 Eosinofil G11 0.4 G17 0.8 G21 0.3 G22 0.2 G23 0.9 P05 Basofil G01 0.2 G07 0.8 G11 0.4 G22 0.2
Dilakukan pengujian konsultasi, terdapat 4 gejala yang dilakukan yaitu : G01  demam G02  sariawan G08 batuk dan pilek G17  sulit bernafas G19  mimisan tak kunjung berhenti Hal pertama yang dilakukan adalah melihat G01 dan G02 1. Gejala 1 (G01) = demam
Gejala  G01  ini  adalah  untuk  penyakit  neutrofil  (P01),  penyakit  limfosit  (P02),  penyakit monosit (P03) dan penyakit basofil (P05) dengan : m 1 { P 01, P 02, P 03, P05 }= 0.2 m 1 { }= 1-0.2 = 0.8
2. Gejala (G02 = Sariawan)
Gejala G02 ini adalah gejala untuk penyakit neutrofil (P01) dengan : m 2 { P 01}=0.3 m 2 { }= 1-0.3 =0.7
Menghitung  kembali  nilai  densitas  baru  untuk  setiap  himpunan  bagian  fungsi  dengan fungsi densitas m 3. Aturan kombinasi  untuk m 3 seperti tabel dibawah ini.
Tabel III. 6 Aturan kombinasi untuk m3 m 2 { P 01}= 0.3 m 2 { }= 0.7
m 1 { P 01, P 02, P 03, P 05} = 0.2 { P 01} = 0.06 m 1 { P01, P 02, P 03, P 05} = 0.14 m 1 { }=0.8 { P 01}= 0.24 { }= 0.56
Sehingga dapat dihitung sebagai berikut :
m 3 { P01 } = 0.06+0.24 1−0 = 0.3 m 3 { P 01 , P03 }= 0.14 1−0 = 0.14
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1169
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
𝑚 3 {θ} = 0.56 1−0 = 0.56
3. Gejala (G08) = batuk dan pilek Gejala G05 ini adalah gejala untuk penyakit limfosit (P2) dengan : 𝑚 4 { P 03}= 0.2 𝑚 4 { }= 1-0.2 =0.8
Tabel III. 7 Aturan kombinasi untuk m5
m 4 { P 02}= 0.2 m 4 { }= 0.8 m 3 { P01 } = 0.3 Ø = 0.06 m 3 { P01 } = 0.24
m 3 { P01,  P 02, P 03, P 05} = 0.14 { P 02}= 0.028 m 3 { P01, P 02, P 03, P 05} = 0.112 m 3 { }= 0.56 { P 02}= 0.112 { }= 0,448
Sehingga dapat dihitung sebagai berikut :
m 5 { P01 } = 0.24 1−0.06 = 0.24 0.94 = 0.2553
m 5 { P02 }= 0.028+0.112 0.94 = 0.1489
m 5 { P01, P 02, P 03, P 05}= 0.112 0.94 = 0.1191
𝑚 5 {θ} = 0.448 0.94 = 0.4766
4. Gejala (G17) = sulit bernafas.
Gejala G07 ini adalah gejala untuk penykit monosit (P3) dan eosinofil (P4) dengan : 𝑚 6 { P 03}= 0.8 𝑚 6 { }= 1-0.8=0.2
Tabel III. 8 Aturan kombinasi untuk m7 m 6 { P 03, P04 }= 0.8 m 6 { }= 0.2
m 5 { P01 } = 0.2553 Ø = 0.2043 m 5 { P01 } = 0.0511 m 5 { P02 } = 0.1489 Ø = 0.1191 m 5 { P03 } = 0.0298 m 5 { P01, P 02, P 03, P 05} = 0.1191 { P 03} = 0.0953
m 5 { P01,  P 02, P 03, P 05} =
0.0238 m 5 { }=0.4766 { P 03, P 04}= 0.3813 { }= 0.0953
Sehingga dapat dihitung sebagai berikut :
m 7 { P01 } = 0.0511 1−0.2043+0.1191 = 0.0511 0.6766 = 0.0755
m 7 { P02 } = 0.0298 0.6766 = 0.044
m 7 { P03 } = 0.0953 0.6766 = 0.1409
m 7 { P01, P 02, P 03, P 05}= 0.238 0.6766 = 0.0352
m 7 { P03,P 04}= 0.3813 0.6766 = 0.5635
𝑚 7 {θ} = 0,0953 0.6766 = 0.1409
5. Gejala (G19) = mimisan tidak kunjung berhenti.
Gejala G07 ini adalah gejala untuk penykit monosit (P3) dengan :
𝑚 8 { P 3}= 0.9
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1169
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
𝑚 8 { }= 1-0.9=0.1
Tabel III. 9 Aturan kombinasi untuk m9
m 8 { P 03}= 0.9 m 8 { }= 0.1 m 7 { P01 } = 0.0755 Ø = 0.0679 m 7 { P01 } = 0.0075 m 7 { P02 } = 0.044 { P 03} = 0.0396 m 7 { P02 } = 0.0044 m 7 { P03 } = 0.1409 { P 03} = 0.1268 m 7 { P03 } = 0.0141
m 7 { P01,  P 02, P 03, P 05} = 0.0352 { P 03} = 0.0317 m 7 { P01,  P 02, P 03, P 05} = 0.0035
m 7 { P03,P 04} = 0.5635 { P 03} = 0.5072 m 7 { P03,P04 } = 0.0564 m 7 { }=0.1409 { P 03} = 0.1268 { }= 0.0141
Sehingga dapat dihitung sebagai berikut :
m 9 { P01 } = 0.0075 1−0.0679 = 0.0075 0.9321 = 0.0080
m 9 { P02 } = 0.0044 0.9321 = 0.0755
m 9 { P03 } = 0.0396+0.1268+0.0317+0.5072+0.1268+0.0141 1−0.0679 = 0.8462 0.9321 = 0.9078
m 9 { P01, P 02, P 03, P 05}= 0.0035 0.9321 = 0.0037
m 9 { P03,P 04}= 0.0564 0.9321 = 0.0605
𝑚 9 {θ} = 0.0141 0.9321 = 0.0151
Berdasarkan gejala yang terpilih maka diagnosa paling akurat adalah penyakit monosit dengan tingkat kepercayaan 0,9078 atau jika dijadikan presentasi adalah sebesar 90.78%.

## Pemodelan Flowchart
Perancangan  sistem  ini  meliputi  bagan  alir  ( flowchart )  untuk  mengetahui  bagaimana  proses yang akan dirancang pada sistem:
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1169
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Mulai Gejala Penyakit Minimal 4 gejala Apakah Ada Gejala? Tingkat Keyakinan Proses Perhitungan DS Hasil Diagnosa Penyakit Leukosit(Nilai Tertinggi) Selesai Ya Tidak Login Gambar III. 2 Flowchart diagnosa penyakit leukosit
Pemodelan Desain Use Case Diagram
Untuk  memahami  bagaimana  sistem  yang  akan  dibangun,  maka  dibuat  proses  sistem  melalui unified modeling language (UML) seperti gambar III.3 dibawah ini:
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1169
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
User Login Daftar Menu Utama Mengelola Daftar Penyakit Mengelola Daftar Gejala Mengelola Aturan Rule Kosultasi Riwayat Diagnosa Admin Hasil Diagnosa Logout Cetak Hasil Gambar III. 3 use case diagram konsultasi

## Pemodelan Desain Activity Diagram
Dibawah  ini  merupakan activity  diagram konsultasi  menggambarkan  aktivitas  yang dilakukan  oleh  pengguna  untuk  melakukan  konsultasi  mengenai  penyakit  leukosit.  Bentuk activity diagram yang dirancang dapat dilihat pada Gambar III.4.
Buka Aplikasi Tampil Form Menu Utama Pilih Menu Konsultasi Tampil Form Konsultasi Konsultasi Input Data Pasien Klik Button Simpan Menampilkan Pertanyaan Pilih Jawaban untuk pertanyaan yang muncul Klik Button Lanjut Tampil Hasil diagnosa Cetak Laporan Klik Button Cetak Laporan Tampil Laporan Hasil Diagnosa Ya Ya Tidak Pengguna system Gambar III. 4 Activity Diagram

## 4 Kesimpulan
Hasil  akhir  dari  analisis  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  leukosit  yang  dapat  disimpulkan sebagai  berikut:  Berdasarkan  gejala  yang  terpilih  maka  diagnosa  paling  akurat  adalah
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1169
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
penyakit monosit dengan  tingkat  kepercayaan 0,9078  atau  jika  dijadikan  presentasi  adalah  sebesar 90.78%.
Saran untuk pengembangan aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit leukosit yaitu   sebagai  berikut:Diharapkan  dapat  dikembangkan  lagi  menggunakan  metode  lain, seperti certainty factor , sebagai perbandingan hasil yang lebih maksimal lagi.

## Referensi (Reference)
[1] Abdul  Kadir,  2011,  Pengenalan  Sistem  Informasi  Edisi  Revisi.  Yogyakarta:  Cv.  Andi Offset
[2] Adhar, D. (2021). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Pre-Eklampsia Pada Ibu. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (Jtik) , 5 (2).
[3] Budi  Sutedjo,  S.  M.,  &  Michael  An,  S.  (2000).  Algoritma  &  Teknik  Pemrograman. Yogyakarta: Andi
[4] Hartati, S., & Iswanti, S. (2008). Sistem Pakar .
[5] Haviluddin,  Haryono,  A.  T.,  &  Rahmawati,  D.  (2016).  Aplikasi  Program  Php  Dan Mysql. Journal
Of Chemical Information And Modeling.
https://Doi.Org/10.1017/Cbo9781107415324.004
[6] Irawan,  R.,  Maulita,  Y.,  Kom,  M.,  &  Syahputra,  S.  (2022).  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Leukosit  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor. Journal  of  Software Engineering, Computer Science and Information Technology , 3 , 190–195.
[7] Jogiyanto, Hartono, 2005. Analisis & Desain Sistem Informasi Pendekatan Terstruktur Teori Dan Praktek Aplikasi Bisnis. Andi Yogyakarta
[8] Kurniawati  Pratama,  D.  (2014).  Implementasi  Metode  Dempster  Shafer  Pada  Sistem Pakar Untuk Diagnosa Jenis-Jenis Penyakit Diabetes Mellitus.
[9] Rikhiana,  Esthi  Dyah  Dan  Abdul  Fadlil.  2013.  Implementasi  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Dalam  Pada  Manusia  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer. Jurnal Serjana Teknik Informatika Volume 1 Nomor 1 Eissn : 2338-5197.
[10] Rosnelly, R. (2012). Sistem Pakar & Pengembangannya . Penerbit Graha Ilmu
[11] Sa'sudah,  S.  (2018) Sistem  Peredaran  Darah  Manusia .  Program  Studi  Pendidikan Fakultas Tarbiyah dan Keguguran UIN Sunan Gunung Djati Bandung.