Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Gangguan Tidur Menggunakan Metode Dempster Shafer
Ivo Dwi Ananda 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Novi Yanti 3 , Fitri Insani 4 1,2,3,4 Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
1 11751201138@students.uin-suska.ac.id
2 rahmadkurniawan@uin-suska.ac.id
3 novi_yanti@uin-suska.ac.id
4 fitri.insani@uin-suska.ac.id
Received : 24-11-2021; Accepted: 06-12-2021; Published: 28-12-2021
Abstrak— Kualitas  tidur  yang  buruk  dapat  menyebabkan masalah  kesehatan  psikologis  dan  fisiologis.  Sekitar  238.452 juta  orang  di  Indonesia  dan  67%  orang  dewasa  dilaporkan mengalami  kesulitan  tidur  setiap  tahunnya.  Prevalensi  10% atau  sekitar  28  juta  orang  menderita  gangguan  tidur.  Hal  itu membuat Indonesia memiliki jumlah gangguan tidur tertinggi di Asia. Penyebab gangguan tidur meningkat selama pandemi Covid-19 sebesar 23,87% pada masyarakat umum dan 36,53% pada tenaga medis. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pakar yang dapat mendiagnosa gangguan tidur layaknya  seorang  pakar.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Dempster Shafer dengan 25 gejala dan empat jenis gangguan tidur  sebagai  basis  pengetahuan.  Dempster  Shafer  adalah metode  yang  umum  diterapkan  untuk  menggabungkan  bukti dalam  kasus  ketidakpastian.  Pengujian  dilakukan  dengan memvalidasi  hasil  sistem  pakar  dengan  diagnosis  pakar. Berdasarkan hasil penelitian, sistem pakar diagnosa gangguan tidur dengan metode Dempster Shafer diperoleh akurasi sebesar 90%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa sistem pakar berpotensi digunakan untuk diagnosis awal gangguan tidur.
Kata kunci — sistem pakar, dempster shafer, gangguan tidur, kualitas tidur, ketidakpastian.
Abstract— Poor  quality  of  sleep  can  cause  psychological  and physiological health problems. About 238,452 million people in Indonesia and 67% of adults reported having trouble sleeping every  year.  A  prevalence  of  10%  or  about  28  million  people suffered  sleep  disorders.  It  makes  Indonesia  has  the  highest number  of  sleep  disorders  in  Asia.  The  sleep  disorder  causes increased  during  the  pandemic  of  Covid-19  by  23.87%  in  the general  public  and  36.53%    in  medical  personnel.  This  study aims to build an expert system that can diagnose sleep disorders like an expert. This study employed the Dempster Shafer method with 25 symptoms and four types of sleep disorders as knowledge bases. The Dempster Shafer is a commonly applied method for combining  evidence  in  uncertainty  cases.  The  testing  was conducted  by  validating  the  expert  system  results  with  expert diagnosis. Based on the results, the expert system for diagnosing sleep disorders using the Dempster Shafer method has obtained an accuracy of 90%. Thus, it can be concluded that the expert system is potentially used for early sleep disorder diagnosis.
Keywords — expert  system,  dempster  shafer,  sleep  disorders, sleep quality, uncertainty.

## I. P ENDAHULUAN
Manusia  membutuhkan  istirahat  untuk  mengumpulkan energi  menghadapi  aktivitas  sehari-hari.  Istirahat  yang paling  efektif  adalah  tidur . Kebutuhan  tidur  manusia berbeda-beda,  semakin  bertambahnya  usia  maka  durasi tidur  semakin  berkurang.  Gambar  1  dibawah  ini menunjukkan  durasi  kebutuhan  tidur  yang  berbeda berdasarkan usia [1]:
Gambar. 1 Grafik durasi kebutuhan tidur manusia berdasarkan usia
Diagnostic and Statistical Manual of  mental Disorders (DSM-V)  mendefinisikan  gangguan  tidur  merupakan indikator  klinis  mengenai  kondisi  medis  dan  kerusakan pada  sistem  saraf  yang  sering  terjadi  bersamaan  dengan depresi  dan  gangguan  mental.  Selain  itu  penggunaan telepon  pintar  atau  alat  komunikasi  lainnya juga  menjadi salah satu penyebab utama gangguan tidur [2].
Berdasarkan Word  Health  Organization (WHO) diperkirakan dari 238,45 juta penduduk di Indonesia setiap tahunnya,  sekitar  67%  lansia  mengalami  kesulitan  tidur. Dengan prevelansi 10% atau sekitar 28 juta jiwa menderita gangguan  tidur,  angka  tersebut  menjadikan  indonesia menempati  angka  tertinggi  Insomnia  di  Asia  [3].  Kasus gangguan  tidur  mengalami  peningkatan  selama  pandemi Covid-19,  sebesar  23,87%,  dan  peningkatan  kasus insomnia juga dialami oleh tenaga medis sebesar 36,53%.
Sebagian  besar  masyarakat  Indonesia  yang  mengalami gangguan  tidur  menganggap  sebagai  hal  yang  wajar
sehingga  sering  kali  diabaikan.  Faktanya  kualitas  tidur yang  buruk  dapat  berdampak  pada  kualitas  hidup, kesehatan dan  psikologi seperti penurunan kinerja kognitif, gangguan  suasana  hati,  meningkatkan  risiko  penyakit jantung,  tekanan  darah  tinggi,  dan  penyakit  berbahaya lainnya  hingga  kematian  [4].  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan  pemeriksaan  untuk  mengatasi  risiko  terkena penyakit yang berat dikemudian hari.
Gangguan  tidur  merupakan  indikator  klinis  mengenai kondisi medis dan kerusakan pada sistem saraf yang sering terjadi  bersamaan  dengan  depresi  dan  gangguan  mental. Gangguan  tidur  dapat  di  diagnosis  jika  terjadi  minimal  3 malam  per  minggu  selama  3  bulan  atau  lebih.  Gangguan tidur  dapat  dikategorikan  pada  beberapa  penyakit  seperti [9]:
1) Insomnia  : Merupakan  yang  paling  umum  dari semua  gangguan  tidur.  Insomnia  ditandai  dengan ketidakpuasan terhadap kuantitas atau kualitas tidur dengan keluhan kesulitan memulai atau mempertahankan tidur.
2) Obstructive  Sleep  Apnea  (OSA)  : Ditandai  dengan kejadian  penyempitan  saluran  napas  secara  berulang  saat tidur yang dapat menyebabkan henti napas. Gejala utama dari OSA  adalah mendengkur dan mengantuk pada siang hari.
3) Restless  Leg  Syndrome  (RLS)  : Ditandai  dengan keinginan  keras  untuk    menggerakkan  kaki  atau  lengan disaat sedang beristirahat atau duduk santai. RLS termasuk ke  dalam  gangguan  neurologi,  digambarkan  berupa  rasa nyeri,  gatal,  seperti  ada  yang  merayap,  merangkak, kesemutan,  rasa  terbakar  di  bagian  tubuh  tertentu  yang mengakibatkan ketidaknyamanan bagi penderitanya.
4) Narkolepsi  : Ditandai  dengan  kantuk  dan  tertidur yang muncul tiba-tiba dan tak tertahankan pada siang hari. Narkolepsi  sering  disebut  dengan  serangan  tidur  atau “sleep attack”. Narkolepsi menyebabkan tidur dan bangun menjadi  tidak  teratur.  Narkolepsi  menjadi  penyebab  fatal bagi  penderitanya  pada  saat  mengemudi  atau  melakukan pekerjaan berat.
Pemeriksaan dapat dilakukan dengan mendatangi pakar saraf atau psikolog klinis. Namun, permasalahan Covid-19 yang berdampak terhadap aktivitas sosial, mengakibatkan pelayanan  publik  tidak  berjalan  maksimal.  Hal  tersebut menjadi  penghalang  masyarakat  mendapat  penanganan seorang ahli secara langsung. Faktor lain secara global dan lebih umum ialah kemiskinan. Kemiskinan menjadi salah satu  faktor  yang  menghambat  masyarakat  untuk memeriksakan  kesehatan  pada  pakar  secara  teratur. Sehingga, masyarakat tidak mendapatkan nasihat, anjuran dan  pengobatan  yang  diperlukan  dari  seorang  pakar. Diagnosis  mandiri  adalah  solusi  dalam  menghadapi permasalahan tersebut, karena internet relatif murah untuk mendapatkan  informasi  lebih  lanjut.  Salah  satu  bentuk diagnosis mandiri adalah sistem pakar.
Sistem pakar merupakan salah satu teknologi di bidang Artificial  Intelligence (AI)  atau  kecerdasan  buatan  yang mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  dalam  sebuah
perangkat komputer, sehingga komputer dapat menyelesaikan  masalah  layaknya  seorang  pakar.  Sistem pakar telah banyak dikembangkan dalam berbagai bidang kehidupan  manusia,  termasuk  dalam  bidang  diagnosis medis.  Alasan  yang  mendasari  dikembangkannya  sistem pakar dalam bidang diagnosis medis adalah sebagai berikut [8]:
1.   Dapat  menyimpan  keahlian  pakar  dalam  basis pengetahuan.
2.  Dapat  melestarikan  kepakaran  (termasuk  kepakaran yang langka).
3.  Menggunakan  jasa  pakar  memerlukan  biaya  yang cukup mahal.
4.  Dapat memberikan kepakaran di lingkungan yang tidak bersahabat.
5.  Jumlah  pakar  tidak  seimbang  dengan  permasalahan yang ada.
Terdapat dua bagian penting dalam struktur sistem pakar,
yaitu :
1. Lingkungan  Konsultasi  ( consultation  environment ), digunakan oleh pengguna untuk melakukan konsultasi dan  mendapatkan  informasi  serta  saran  dari  sistem pakar  layaknya  sedang  melakukan  konsultasi  dengan seorang pakar
2. Lingkungan
Pengembangan ( development environment ), digunakan untuk memasukkan pengetahuan  ke  dalam  basis  pengetahuan  ( knowledge base )  serta  untuk  mengembangkan  dan  membangun komponen sistem pakar.
Mengembangkan  sistem  pakar  untuk  diagnosis  medis membutuhkan  kemampuan  penalaran  yang  kuat.  Gejala dan  karakteristik  penyakit  gangguan  tidur  yang  hampir sama  mengharuskan  sistem  pakar  menggunakan  inferensi yang robust .  Metode Dempster  Shafer merupakan  teknik yang umum digunakan untuk menggabungkan bukti pada kasus yang tidak pasti [5].
Dempster  Shafer ialah  inferensi  kombinasi  bukti multivariabel  yang  dikembangkan  untuk  mengambil keputusan  pada  kasus  yang  tidak  pasti.  Informasi  yang didapatkan akan dikalkulasikan berdasarkan nilai kepercayaan/bukti  yang  ada.  Metode dempster  shafer terdiri  dari  fungsi  kepercayaan (belief  functions) dan penalaran masuk akal (plausibility reasoning).
Aplikasi  sistem  pakar  dengan dempster  shafer sudah pernah  dibangun  oleh  Sastrawan  dkk  (2019),  yang membandingkan metode Dempster Shafer dan Fuzzy-Naive Bayes . Penelitian tersebut menghasilkan Dempster Shafer memiliki  akurasi  77%,  sedangkan Fuzzy  Naive  Bayes memiliki akurasi 52% [6]. Penelitian lain oleh Hamidi dkk (2017)  telah  membandingkan  metode dempster-shafer dengan certainty  factor . Menghasilkan  akurasi Certainty Factor sebesar 80% dan Dempster Shafer sebesar 85% [7]. Berdasarkan penelitian Sastrawan dkk (2019) dan Hamidi dkk  (2017)  disimpulkan  bahwa Dempster-shafer dapat digunakan sebagai inferensi sistem pakar yang tepat.
Oleh karena itu, penelitian ini akan membangun sistem pakar berbasis web dengan metode Dempster-Shafer untuk membantu  masyarakat  umum  dalam  diagnosis  awal gangguan  tidur  secara  mandiri.  Sistem  pakar  dapat
membantu penderita mengetahui besar kemungkinan jenis gangguan  yang  diderita,  serta  mendapatkan  solusi  dalam penanganan  yang  tepat  sedini  mungkin,  sehingga  dapat mengatasi timbulnya penyakit yang berat dikemudian hari, tanpa perlu memperhatikan faktor penghalang.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Sistem  pakar  dikembangkan menggunakan  Expert System  Development  Life  Cycle (ESDLC).  Desain penelitian dapat dilihat di Gambar 2 berikut:

## Gambar. 2 Desain penelitian
A. Penilain Keadaan
Berikut cara mengumpulkan data dan informasi tentang penelitian yang dilakukan:
1) Study  Literatur, mempelajari  literatur  mengenai gangguan  tidur,  sistem  pakar,  metode  dempster  shafer, berupa jurnal, buku, artikel, laman web, dan media berita yang berhubungan.
2) Wawancara, melakukan wawancara dengan pakar, yaitu  psikiater  di  Rumah  Sakit  Jiwa  Tampan,  yang berpengalaman dalam menangani gangguan tidur sehingga diperoleh  informasi  terkait  yang  digunakan  dalam pelaksanan  penelitian.  Dari  hasil  pengumpulan  data didapatkan 25 data gejala gangguan tidur pada Tabel I :
TABEL I K ODE DAN G EJALA G ANGGUAN T IDUR No Kode Gejala 1 G01 Mendengkur keras saat tidur. 2 G02 Mengantuk di siang hari. 3 G03 Terbangun  dengan  tenggorokan  terasa  sakit  atau mulut terasa kering. 4 G04 Tidak merasa segar saat terbangun 5 G05 Sakit  kepala  pada  pagi  hari  atau  setelah  bangun tidur. 6 G06 Sulit fokus dan daya ingat menurun 7 G07 Sedang mengalami depresi 8 G08 Merasa lelah, emosional atau suasana hati berubah- ubah 9 G09 Sering atau selalu merasa cemas 10 G10 Sulit untuk tertidur dan tidak merasakan ngantuk di malam hari. 11 G11 Terbangun  di  malam  hari  dan  tidak  bisa  kembali tertidur. 12 G12 Sulit untuk tidur siang, meskipun tubuh lelah.
13 G13 Tidak  mampu  beraktivitas  dengan  baik  pada  siang hari. 14 G14 Kepala terasa nyeri. 15 G15 Sulit  membuka  mata  hingga  beberapa  saat  setelah bangun tidur 16 G16 Merasakan  sakit,  berdenyut,  seperti  tertarik,  gatal, atau  seperti  ada  yang  merayap    pada  sisi  tubuh tertentu dimalam hari. 17 G17 Keinginan yang kuat untuk menggerakkan kaki saat istirahat atau duduk diam. 18 G18 Tidak dapat menahan keinginan untuk menggerakkan kaki saat akan tidur. 19 G19 Merasa  lebih  baik  setelah  menggerakkan  bagian tubuh tertentu. 20 G20 Tungkai  atau  lengan  kaki    secara  tidak  disengaja tersentak saat tidur. 21 G21 Rasa kantuk yang berlebihan di siang hari. 22 G22 Tertidur  tiba-tiba  tanpa  mengetahui  tempat  dan waktu (Serangan tidur) 23 G23 Melemahnya  otot  tiba-tiba  ditandai  dengan  kepala dan kaki lemas, rahang kendur, penglihatan ganda, dan kesulitan berbicara. Berlangsung dari beberapa detik hingga menit (Katapleksi).
24 G24
Seperti  ketindihan  atau sleep  paralysis yang mengakibatkan tidak mampu bergerak dan bersuara saat akan tidur atau hendak terbangun.
25 G25
Sering berhalusinasi seperti mendengar dan melihat sesuatu yang tidak nyata, terutama pada saat bangun tidur dan hendak tidur.
Tabel  II di bawah ini akan menampilkan nilai densitas setiap gejala:
TABEL II N ILAI D ENSITAS T IAP G EJALA
Kode SD1 SD2 SD3 SD4 Bel pl G01 0.8 0.2 G02 0.8 0.2 G03 0.8 0.2 G04 0.6 0.4 G05 0.8 0.2 G06 0.7 0.3 G07 0.8 0.2 G08 0.7 0.3 G09 0.6 0.4 G10 0.8 0.2 G11 0.8 0.2 G12 0.6 0.4 G13 0.8 0.2 G14 0.8 0.2 G15 0.6 0.4 G16 0.8 0.2 G17 0.8 0.2 G18 0.8 0.2 G19 0.8 0.2 G20 0.6 0.4
G21 0.8 0.2 G22 0.8 0.2 G23 0.8 0.2 G24 0.6 0.4 G25 0.6 0.4
Gejala  tersebut  selanjutnya  dijadikan  parameter  bagi pengguna  dalam  memilih  sesuai  keluhan  yang  dialami, gejala yang didapat menjadi alat ukur dalam menentukan 4 jenis gangguan tidur. Seperti Tabel III berikut :
TABEL III K ODE DAN J ENIS G ANGGUAN T IDUR Kode Jenis Tipe Gangguan Tidur SD1 Obstructive Sleep Apnea (OSA) SD2 Insomnia SD3 Restless  Leg  Syndrome (RLS)  atau  Sindrom Kaki Gelisah SD4 Narkolepsi
B. Akuisisi Pengetahuan Tahap representasi pengetahuan  dan menyalin pengetahuan  pakar  ke  sistem,  sehingga  terdapat  basis pengetahuan.  Diagram  keputusan  sistem  pakar  untuk mendiagnosis  gangguan  tidur  terlihat  pada  Gambar  3 berikut:
Gambar. 3 Diagram keputusan
C. Perancangan
Merancang  basis  data  sistem,  struktur  menu,  dan low fidelity,  use  case yang  memberikan  gambaran  dari antarmuka  sistem  yang  hendak  dibangun.  Dalam memproses  gejala  diperlukan  perancangan  dalam  tahap hitungan dempster  shafer. Perancangan  tersebut  dalam flowchart seperti Gambar 4 berikut :
Gambar. 4 Flowchart dempster shafer
Use case sistem pakar untuk mendiagnosis gangguan tidur pada Gambar 5:
Gambar. 5 Use case sistem
D. Implementasi Mengimplementasikan  konsep  dari  perancangan sistem,  mengimplementasikan  metode  inferensi dempster shafer .  Struktur  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis gangguan  tidur  dengan  metode dempster  shafer dapat dilihat pada Gambar 6 berikut :
Gambar.  6  Struktur  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  gangguan  tidur dengan metode dempster shafer
Gambar  7  berikut  merupakan Pseudocode untuk pengambilan  keputusan  berdasarkan  gejala  yang  dipilih oleh pengguna :
Gambar. 7 Pseudocode demspter shafer gangguan tidur
1) Dempster Shafer : Fungsi belief ( bel ) ialah nilai kepercayaan suatu gejala ( evidence ). Belief bernilai antara 0 dan 1. Nilai 0 menyatakan tidak terdapat bukti , dan nilai 1  menyatakan  terdapat  kepastian. Belief diformulasikan dengan:
b 𝑒𝑙 ( 𝑋 ) = ∑ 𝑚(𝑌) Y⊆X (1)
Plausibility ( Pl )  juga  berkisar  antara  0  dan  1,  jika diyakini bel (X)  =  1,  maka  nilai pl (s)  =  0. Plausibility didapatkan  melalui  selisih  nilai bel . Plausibility diformulasikan dengan:
𝑃𝑙(X)   =  1  −  𝐵𝑒𝑙 (−𝑋) (2)
Pengambilan  keputusan  pada Dempster  Shafer dalam mengatasi  sejumlah evidence menggunakan  rumus Dempster’s Rule of Combination :

## 𝑚1 ⊕ 𝑚2(𝑍) = ∑ 𝑚1(𝑋). 𝑚2(𝑌)
𝑥∩𝑦=Z
Keterangan : m 1 (X) : tingkat kepercayaan dari evidence (X)
m 2 (Y) : tingkat  kepercayaan dari evidence (Y) m 1 ⊕ m 2 (Z)  : tingkat kepercayaan dari evidence (Z)
Jika pada perhitungan terdapat himpunan kosong pada irisan X dan Y maka gunakan rumus :
𝑚 3 ( 𝑍 ) = ∑ 𝑚1(𝑋).𝑚2(𝑌) 𝑥∩𝑦=𝑧
1−∑ 𝑚1(𝑋).𝑚2(𝑌) 𝑥∩𝑦=∅ (3)
Keterangan : m 1 (X) : tingkat kepercayaan dari evidence X. m 2 (Y) : tingkat kepercayaan dari evidence Y. m 3 (z)  : tingkat kepercayaan dari evidence Z. ∑ 𝑚1(𝑋). 𝑚2(𝑌) 𝑥∩𝑦=z :    nilai  keyakinan evidence Z dari  kombinasi  himpunan evidence X  dan  Y  yang memilki irisan.
: nilai keyakinan kombinasi himpunan evidence X  dan  Y  yang  tidak  memiliki irisan (himpunan kosong).
Dalam  metode dempster  shafer adanya frame  of discernment ( fod ) dengan label (Theta) : Θ = {Θ 1 , Θ 2 , Θ 3 ,…  Θ n },  sebagai  himpunan  atau    semesta pembicaraan yang  berisi semua anggota/objek himpunan yang dibahas. Lalu mass function ( m ) , yang merupakan tingkat kepercayaan dari belief measure

## E. Pegujian
Pengujian sistem dilakukan dengan menguji fungsional sistem ( black box ). Pengujian akurasi sistem dengan user acceptence tets (UAT) oleh pakar yang terlibat. Pengujian sistem  menggunakan  2  cara,  yaitu black  box dan user acceptence test (UAT), dengan hasil sebagai berikut :
1) Hasil  Pengujian  Black  Box: Dilakukan  dengan menguji fungsional sistem berdasarkan fitur yang tersedia. Pengujian  dimulai  dengan  menguji login admin,  form pengisian  data,  halaman  konsultasi  dan  tombol-tombol pada sistem.
2) Hasil  Pengujian  User  Acceptence  Test  (UAT): Pengujian  UAT  dengan  melakukan  validasi  antara  hasil diagnosis  sistem  terhadap  diagnosis  pakar  di  bidang gangguan  tidur  di  Rumah  Sakit  Jiwa  Tampan.  Pengujian dilakukan  dengan  memberikan  beberapa  gejala  dan membandingkan  hasil  antara  keduanya.  Pakar  akan memberikan  nilai  kepercayaan  terhadap  hasil  diagnosis berdasarkan gejala yang diberikan.
F. Kesimpulan
Mengambil  kesimpulan  berdasarkan  hasil  penelitian yang didapatkan.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  diagnosis  gangguan  tidur  dilakukan  setelah pengguna  memasukkan  jawaban  yang  telah  disediakan sistem berdasarkan gejala gangguan tidur. pada pengujian konsultasi,  didapatkan  bahwa  pengguna  memasukkan  5 gejala yang dialami, yaitu :
1. Tidak merasa segar saat terbangun (G04).
2. Sulit fokus dan daya ingat menurun (G06).
3. Sulit  untuk  tertidur  dan  tidak  merasakan  ngantuk  di malam hari (G10).
4. Terbangun  di  malam  hari  dan  tidak  bisa  kembali tertidur (G11).
5. Seperti  ketindihan  atau sleep  paralysis yang mengakibatkan  tidak  mampu  bergerak  dan  bersuara saat akan tidur atau hendak terbangun. (G24).
Dari  gejala  yang  dimasukkan  oleh  pengguna,  sistem akan  memproses  perhitungan  dengan  langkah  sebagai berikut.
Gejala ke 1 : Tidak merasa segar saat terbangun (G04). m 1 {G4(SD1,SD2)}     = 0.6 m 1 {θ} = 1 – 0.6
= 0.4
Gejala ke 2 : Sulit fokus dan daya ingat menurun (G06) m 2 {G6(SD1,SD2)}    = 0.7 m 2 {θ} = 1 – 0.7 = 0.3 TABEL IV M ATRIK I : K OMBINASI G04 DAN G06 m 2 {SD1, SD2} 0.7 m 2 {θ} 0.3 m 1 {SD1, SD2} 0.6 SD1, SD2 0.42 SD1, SD2 0.18 m 1 {θ} 0.4 SD1, SD2 0.28 θ 0.12
Berdasarkan  formula  3,  pada  tahap  ini  belum tersedia evidential conflict , maka k =0, Sehingga didapatkan nilai densitas baru : m 3 {SD1, SD2} = (0,42 + 0,28 + 0,18) 1−0 = 0.88
Plausibility : m 3 {θ} =  1 – 0.88 = 0,12
Gejala  ke  3 :  Sulit  untuk  tertidur  dan  tidak  merasakan ngantuk pada malam hari (G10).
m 4 {G11(SD2)} = 0.8 m 4 {θ} = 1 – 0.8 = 0.2 TABEL V M ATRIK II: K OMBINASI M ATRIK I DAN G11 m 4 {SD2} 0.8 m 4 {θ} 0.2 m 3 {SD1, SD2} 0.88 SD2 0.704 SD1, SD2 0.176 m 3 { θ } 0.12 SD2 0.096 θ 0.024 • m 5 {SD1, SD2} = (0,176) 1−0 = 0,176
• m 5 {SD2} = (0,704 + 0.096)
1−0 = 0,8 Plausibility : m 5 {θ} =  1 – (0,176 + 0,8)  = 0,024 Gejala ke 4 : Terbangun pada dini hari atau malam hari dan tidak bisa kembali tertidur (G11).
m 6 {G12(SD2)}
= 0.8 m 6 {θ} = 1 – 0.8 = 0.2 TABEL VI M ATRIK III : K OMBINASI M ATRIK II DAN G12
m 6 {SD2} 0.8 m 6 {θ} 0.2 m 5 {SD1, SD2} 0.176 SD2 0.140 SD1, SD2 0.035 m 5 {SD2} 0.8 SD2 0.64 SD2 0.16 m 5 { θ } 0.024 SD2 0.019 θ 0.004 • m 7 {SD1, SD2} = (0,0352) 1−0 = 0.0352
• m 7 {SD2} = (0.1408 + 0.64 + 0.0192 + 0.16) 1−0 = 0.96
Plausibility : m 7 {θ} = 1 – (0.0352+0.96) = 0.0048
Gejala ke 5 : Seperti ketindihan atau sleep paralysis yang mengakibatkan  tidak  mampu  bergerak  dan  bersuara  saat akan tidur atau hendak terbangun. (G24).
m 8 {G25(SD4)}
= 0.6
m 8 {θ} = 1 – 0.6 = 0.4 TABEL VII M ATRIK IV : K OMBINASI M ATRIK III DAN G25
m 8 {SD4} 0.6 m 8 {θ} 0.4 m 7 {SD1, SD2} 0.035 ∅ 0.021 SD1,SD2 0.014 m 7 {SD2} 0.96 ∅ 0.576 SD2 0.384 m 7 { θ } 0.005 SD4 0.003 θ 0.002
k =(0.02112 + 0.576) = 0,59712
• m 9 {SD1,  SD2}  = (0.01408) 1−(0,59712) = (0.01408) 0,40288 =
0,03494837172 • m 9 {SD2} = (0.384) 1−(0,59712) = (0.384) 0,40288 = 0,95313741064 • m 9 {SD4}  = (0.00288) 1−(0,59712) = (0.00288) 0,40288 =
0,00714853058
Dari  perhitungan  5  gejala  diatas  didapatkan  nilai kepercayaan  masing-masing  jenis  pada  Tabel  VIII  di bawah ini:
TABEL VIII
N ILAI K EPERCAYAAN T IAP J ENIS No Kode Jenis Persentase kepercayaan 1 {SD2} Insomnia 95,31% 2 {SD1,SD2} Obstructive Sleep Apnea (OSA) & Insomnia 3,49% 3 {SD4} Narkolepsi 0,71%
Jenis  gangguan  yang  diderita  pengguna  adalah  dengan persentase  kepercayaan  terbesar  yaitu Insomnia dengan nilai 0,95313741064 atau 95,31% .
Berikut  adalah  tampilan  halaman  utama  pengguna sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  gangguan  tidur  pada Gambar 8 :

## Gambar. 8 Halaman utama pengguna
Pada  sistem  pakar  tersedia  informasi  mengenai  jenis gangguan tidur dan manfaat dari tidur yang cukup. Seperti yang terlihat pada Gambar 9 berikut:
Gambar. 9 Halaman informasi
Halaman  konsultasi  pengguna  pada  sistem  pakar  ini seperti yang terlihat pada Gambar 10 berikut :
Gambar. 10 Halaman konsultasi
Setelah memasukkan gejala yang dipilih oleh pengguna, maka sistem akan mengarahkan ke halaman hasil diagnosis. Seperti yang terlihat pada Gambar 11 berikut:

## Gambar. 11 Halaman hasil diagnosis
Admin  pada  sistem  pakar  dapat  mengelola  data  jenis gangguan  tidur,  data  gejala,  dan  melihat  data  pengguna yang  teah  melakukan  konsultasi.  Halaman  admin  seperti yang terlihat pada Gambar berikut :
Gambar. 12 Halaman utama admin
Gambar. 13 Halaman data jenis gangguan tidur .
Hasil  pengujian black  box terhadap  sistem  didapatkan bahwa sistem dapat digunakan sesuai harapan. Berdasarkan hasil  pengujian user  acceptance  test terhadap  hasil diagnosis sistem dan hasil diagnosis pakar didapatkan hasil pada Tabel IX berikut:
TABEL IX P ENGUJIAN H ASIL D IAGNOSIS No Gejala Diagnosis Sistem / (Densitas) Diagnosis Pakar / (Kepercayaan) Hasil 1 G01,G02, G03,G04 G05,G07 Obstructive Sleep Apnea (OSA)/ 80% Obstructive Sleep Apnea (OSA) / 80% Sesuai 2 G04,G06, G10,G11, G12,G25 Insomnia / 80% Insomnia / 90% Sesuai
3 G06,G08, G10,G14, G16, G22 Insomnia / 56% Insomnia / 75% Sesuai 4 G08,G14, G16,G17, G18,G21, G25 Obstructive Sleep Apnea (OSA) / 50% Restless Leg Syndrome (RLS) / 70% Tidak Sesuai 5 G01,G21, G22,G23, G24, G25 Narkolepsi / 60% Narkolepsi / 70% Sesuai 6 G09,G16, G17,G18, G19 Restless Leg Syndrome (RLS) / 62,54% Restless Leg Syndrome (RLS) / 70%
Sesuai
7 G01,G04, G10,G13, G14, G15 Insomnia, Obstructive Sleep Apnea (OSA) / 92% Obstructive Sleep Apnea (OSA) / 90% Sesuai 8 G05,G07, G10,G11, G12, G13 Insomnia  / 60% Insomnia / 60% Sesuai 9 G16,G17,G 18,G19,G24 Restless Leg Syndrome (RLS) / 80% Restless Leg Syndrome (RLS) / 90% Sesuai 10 G21,G22,G 23,G24,G25 Narkolepsi / 60% Narkolepsi / 70% Sesuai
Berdasarkan  hasil  pengujian  diagnosis  pada  Tabel  IX dapat diambil nilai akurasi dengan rumus :
Hasil Diagnosis Sistem Hasil Diagnosis Pakar × 100%
9 10 × 100% = 90%
Sehingga didapatkan nilai akurasi sebesar 90%

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dalam membangun sistem pakar  untuk  mendiagnosis  gangguan  tidur  menggunakan metode Dempster  Shafer ini  dapat  disimpulkan  bahwa sistem  telah  berhasil  dibangun  dan  berpotensi  digunakan sebagai  diagnosis  awal  gangguan  tidur.  Sistem  pakar  ini juga  memberikan  informasi  mengenai  penanganan  yang dapat  dilakukan  oleh  pengguna.  Berdasarkan  hasil pengujian black  box dengan  hasil  sistem  berjalan  sesuai
dengan yang diharapkan dan User Acceptence Test (UAT) yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 90%.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Terimakasih  kepada  Rumah  Sakit  Jiwa  Tampan  yang telah  memberi  izin  pelaksanaan  penelitian.  Terimakasih kepada  Ibu  dr.  Nining  Gilang  Sari.,  Sp.Kj,  M.KJ  selaku pakar  pada  penelitian  ini.  Terimakasih  kepada  lembaga riset  CIDSCI  ( Center  of  Islamic  Data  Science  and Continuous  Improvement )  UIN  Suska  Riau  yang  telah mendukung penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] E.  Suni,  “How  Much  Sleep  Do  We  Really  Need?,”
www.sleepfoundation.org , 2021.
https://www.sleepfoundation.org/how-sleep-works/how-much- sleep-do-we-really-need (accessed Jun. 20, 2021).
[2] A. Y. Setianingrum, “Hubungan Phantom Vibration Syndrome Terhadap Sleep Disorder dan Kondisi Stress,” J. Optimasi Sist.
Ind. , vol. 16, no. 2, p. 158, 2017, doi: 10.25077/josi.v16.n2.p158-166.2017.
[3] N. A. Salbiah, “Indonesia Tempati Angka Tertinggi Insomnia di Asia, Apa Penyebabnya?,” www.jawapos.com , 2018. https://www.jawapos.com/kesehatan/health- issues/12/03/2018/indonesia-tempati-angka-tertinggi- insomnia-di-asia-apa-penyebabnya/ (accessed Jun. 26, 2021).
[4] W. N. Alfi and R. Yuliwar, “The Relationship between Sleep Quality and Blood Pressure in Patients with Hypertension,” J. Berk.  Epidemiol. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  18,  2018,  doi: 10.20473/jbe.v6i12018.18-26.
[5] R.  Kurniawan,  M.  Z.  A.  Nazri,  S.  N.  H.  S.  Abdullah,  Z.  A. Othman,  and  S.  Abdullah,  “Bayesian  network  and  dempster- shafer theory for early diagnosis of eye diseases,” Compusoft , vol. 9, no. 4, pp. 3642–3651, 2020.
[6] A.  S.  Sastrawan,  I.  G.  A.  Gunadi,  and  I.  N.  Sukajaya, “Perbandingan Kinerja Algoritma Dempster Shafer Dan Fuzzy- Naive  Bayes  Dalam  Klasifikasi  Penyakit,” J.  Ilmu  Komput. Indones. , vol. 4, no. 2, 2019.
[7] R. Hamidi, H. Anra, and H. S. Pratiwi, “Analisis Perbandingan Sistem  Pakar  Dengan  Metode  Certainty  Factor  dan  Metode Dempster-Shafer  Pada  Penyakit  Kelinci,” J.  Sist.  dan  Teknol. Inf. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  142–147,  2017,  [Online].  Available: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/download/187
48/15786.
[8] J. B. Sanger, F. Insani, and P. Nugroho, “Pengembangan Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Permasalahan Layanan Jaringan Internet,” vol. 14, no. 1, 2018, doi: 10.31227/osf.io/xmku5.
[9] A. Meadows and S. Eric, “Common Sleep Disorders,” National Sleep  Foundation ,  2021.  https://www.sleepfoundation.org/ (accessed Apr. 28, 2021).
This is an open access article under the CC–BY-SA license.