## IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR DENGAN METODE DEMPSTER SHAFER UNTUK PREDIKSI PENYAKIT KULIT PADA KUCING
Raihan Fadlurrahman Muchdyansyah, Yuyun Umaidah, Purwantoro Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat raihan.fadlurrahman17171@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Peran pemilik kucing sangat penting dalam mencegah dan mengatasi penyakit kulit pada kucing. Dengan pemahaman yang baik tentang penyebab, gejala, dan pengobatan penyakit kulit kucing dapat membantu pemilik kucing dalam  mengidentifikasi  jenis penyakit  yang diderita oleh kucing  mereka, sebab pengobatan  yang  salah dapat  memperburuk  kondisi  kucing.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  sistem  pakar menggunakan metode dempster shafer dalam prediksi penyakit kulit pada kucing. Sistem pakar ini dibangun untuk membantu para pemilik hewan peliharaan atau praktisi  hewan dalam  mendiagnosis penyakit kulit pada kucing secara efektif dan tepat. Metode dempster shafer dipilih karena kemampuannya untuk menangani ketidakpastian dalam pengambilan keputusan dan memungkinkan sistem untuk menghasilkan keputusan yang dapat dipercaya dan  relevan.  Dalam  penerapannya  dilakukan  pengumpulan  data  berupa  gejala-gejala  yang  berkaitan  dengan penyakit  kulit  pada  kucing.  Kemudian,  dilakukan  pembobotan  gejala  berdasarkan  tingkat  karakteristik  dalam diagnosis.  Selanjutnya,  data tersebut  diolah  kedalam  sistem  pakar  sehingga  menghasilkan  nilai  kepastian  jenis penyakit  kulit  pada  kucing  berdasarkan  gejala  dan  gangguan  yang  dialami.  Hasil  evaluasi  yang  dilakukan menggunakan  dataset  gejala-gejala  penyakit  kulit  pada  kucing  yang  sudah  diketahui  diagnosisnya  oleh  pakar menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  yang  diimplementasikan  menggunakan  metode  dempster  shafer  mampu memberikan prediksi penyakit kulit pada kucing dengan sesuai.

## Kata kunci:  sistem pakar, prediksi, dempster shafer

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  yang  terus  berkembang, kecerdasan  buatan  telah  menjadi  salah  satu  bidang yang  menarik  perhatian  banyak  kalangan.  Salah  satu bidang  dari  kecerdasan  buatan  adalah  sistem  pakar. Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  komputer  berbasis ilmu  pengetahuan  yang  dirancang  untuk  meniru kemampuan  manusia  dalam  membuat  keputusan berdasarkan  pengetahuan  dan  pengalaman  dalam bidang tertentu.
Kucing adalah salah satu hewan peliharaan yang paling populer di seluruh dunia. Kucing telah menjadi bagian  dari  kehidupan  manusia,  baik  sebagai  teman atau  bahkan  sebagai  hewan  terapi.  Dilihat  dari  hasil kuisoner  yang  dilakukan  dalam  penelitian  mengenai kepemilikan  hewan,  47,4%  memiliki  hewan  kucing dan  28,9%  tidak  memiliki  kucing  dirumah  namun senang berinteraksi dengan kucing dijalanan. Sehingga di kalkulasikan ada 76,3% masyarakat yang berinteraksi dengan kucing [1].
Menjaga  kesehatan  hewan  bagi  pemilik  kucing merupakan  bentuk  usaha  pencegahan  agar  kucing terhindar  dari  beragam  jenis  penyakit,  salah  satunya menjaga  dari  penyakit  kulit.  Penyakit  kulit  [2] merupakan  jenis  penyakit  yang  mudah  menginfeksi kucing  [2],  adanya  faktor  lain  yang  menyebabkan kucing mudah terserang penyakit kulit yaitu mulai dari lingkungan yang lembap, infeksi jamur, alergi, parasit atau  kondisi  genetik.  Penyakit  kulit  cukup  umum terjadi pada kucing, menurut laporan yang dikutip dari situs halodoc.com pada  tahun  2021,  penelitian menunjukkan bahwa sekitar 6 hingga 15 persen kucing mengalami  setidaknya  satu  penyakit  kulit,  dengan
beberapa  di  antaranya  mengidap  lebih  dari  satu  jenis penyakit.  Berdasarkan  informasi  yang  dilansir  dari website data.purbalinggakab.go.id tahun  2019–2020 tentang data penyakit hewan kucing, menyebutkan ada sekitar  731  kasus  kucing  mengalami  penyakit  pada kulit  diantaranya abses,  dermatitis,  scabies dan ring worm .
Dari data sebelumnya menunjukan bahwa masih ditemukan  kasus  kucing  yang  mengalami  penyakit kulit,  oleh  karna  itu  peran  pemilik  kucing  sangat penting dalam mencegah dan mengatasi penyakit kulit pada  kucing.  Dengan  pemahaman  yang  baik  tentang penyebab,  gejala,  dan  pengobatan  penyakit  kulit kucing  dapat  membantu  pemilik  kucing  dalam mengidentifikasi  jenis  penyakit  yang  diderita  oleh kucing  mereka,  sebab  pengobatan  yang  salah  dapat memperburuk kondisi kucing [3]. Diagnosis penyakit kulit  pada  kucing  juga  menjadi  hal  penting  dalam memberikan  perawatan  yang  tepat.  Namum  hal  itu seringkali menjadi permasalahan bagi pemilik hewan. Gejala  yang  mirip  antar  penyakit,  variasi  dalam presentasi klinis dan adanya faktor-faktor lingkungan yang  mempengaruhi  membuat  proses  diagnosis menjadi  rumit  dan  membutuhkan  keahlian  khusus yang  menyebabkan  sulitnya  pemilik  kucing  untuk mengetahui jenis penyakit kulit kucing yang diderita.
Melihat  permasalahan  tersebut  pemanfaatan sistem  pakar  dapat  dipilih  untuk  membantu permasalahan  dibidang  kesehatan  hewan  serta  dapat menciptakan  teknologi  dibidang  kedokteran  hewan seperti sistem pakar untuk memprediksi penyakit pada hewan. Sehingga,  jika diterapkan pada kasus tertentu dapat membantu untuk memprediksi dalam
mendiagnosa  suatu  penyakit.  Oleh  karena  itu, pemanfaatan  sistem  pakar  dengan  metode  yang  tepat dapat  membantu  untuk  mendapatkan  hasil  diagnosa yang  cepat  dan  akurat  terkait  penyakit  kulit  pada kucing. Adapun metode yang dapat diterapkan dalam sistem pakar diantaranya metode dempster shafer . Ada beberapa penelitian yang membahas tentang metode dempster  shafer diantaranya  yaitu  penelitian yang  dilakukan  [4]  dengan  metode dempster  shafer digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  kulit  kucing. Penelitian  tersebut  mencari  gejala  penyakit  kulit kucing  dengan  menerapkan  metode  dempster  shafer untuk mengetahui gejala-gejala penyakit yang ada dan mencari  hasil  dari  perbandingan  yang  memiliki kemungkinan  terbesar  untuk  penyakitnya  dan penelitian tersebut menyimpulkan bahwa rekomendasi yang diperoleh sistem pakar menggunakan metode ini menghasilkan  kesamaan  dengan  hasil  pakar  sebesar 98,3%.
Selanjutnya  dalam  penelitian  analisis  penyakit pada penerapan metode dempster shafer dan teorema bayes dalam  mengukur  kemungkinan  penyakit Moyamoya dimana hasil yang didapat adalah metode dempster shafer dapat memberikan nilai kemungkinan yang  tinggi  dibangingkan  dengan  metode  teorema bayes.  Dari  hasil  analisis  ini  dikatakan  bahwa pentingnya  pertimbangan  dalam  memilih  metode untuk  melakukan  analisis  dalam  penilaian  suatu penyakit [5].
Adapun  penelitian  [6]  tentang  sistem  pakar diagnosa  penyakit  kucing  dengan  metode dempster shafer berbasis web telah berhasil mengimplementasikan  diagnosa  penyakit  kucing dengan  database  yang  digunakan  adalah  PHP  dan Mysql,  dimana  menghasilkan  diagnosis  awal  dengan nilai probabilitas sebesar 88,88%.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  di  atas, dempster shafer dapat digunakan pada beberapa kasus dalam  mendiagnosa  penyakit  hewan  khususnya  pada penyakit  kucing.  Dengan  adanya  hasil  analisis  pada metode dempster shafer, diharapkan mampu menghasilkan  nilai  probabilitas  yang  efektif  dalam mendiagnosa  suatu  penyakit  pada  kucing  dengan menganalisis semua gejala yang dialami oleh penyakit dan mengevaluasi probabilitas atau tingkat kepercayaan terhadap kemungkinan tertinggi penyakit tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pakar
Sistem pakar  merupakan komponen dari  bidang keilmuan AI (artificial intelligent) yang menggunakan ilmu  pengetahuan  sebagai  sumber  pengetahuan  yang diimplemenasikan kedalam  sistem  berbasis komputer berdasarkan hasil kepakaran dari suatu individu dalam bidang  tertentu.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa sistem pakar adalah perangkat lunak yang mengimplementasikan keahlian untuk  menyelesaikan masalah  atau  bidang  tertentu  berdasarkan  aturan-
aturan  tertentu  serta  pengetahuan  dari  seorang  pakar atau ahli [7].
Gambar 1. Arsitektur sistem pakar

## 2.2. Dempster Shafer
Dempster pertama kali memperkenalkan metode dengan nama dempster shafer theory of evidace yang juga  disebut  dengan  metode dempster  shafer pada bukunya  yang  berjudul Mathematical  Theory  of Evident . Teori ini merupakan teori yang membuktikan fungsi  kepercayaan  berdasarkan  pemikiran  yang rasional (belief  functions  and  plausible  reasoning ), lalu  dikombinasikan  dengan  bukti  yang  merupakan bagian  informasi  yang  terpisah  dari  perhitungan kemungkinan suatu peristiwa [8].
Nilai  kepercayaan  ( belief )  dapat  diberikan  oleh pakar  yang  berasal  dari  ilmu  pengetahuan  pakar, dimana nilai kepercayaan ( belief ) yaitu antara 0 hingga 0.9. Jika nilai kepercayaan yaitu 1, maka menandakan kepastian  [9].  Jika  nilai  kepercayaan  yaitu  0,  maka menunjukan  bahwa  tidak  adanya  bukti.  Karena  nilai kepercayaan  ( belief )  merupakan  ukuran  kekuatan bukti  ( evidence )  dalam  mendukung  sekelompok pernyataan.  Adapun  persamaan  (1)  dari  fungsi belief sebagai berikut:

## 𝐵𝑒𝑙(𝑋) = ∑ 𝑚(𝑌)
𝑌⊆𝑋 (1)
Sedangkan plausibility (Pls)  adalah  nilai ketidakpercayaan  terhadap  suatu  butki  ( evidence ), dimana nilai ketidakpercayaan dapat bernilai 0 hingga 1.  Jika  memilik  tingkat  keyakinan  terhadap  x,  maka dapat disimpulkan bahwa Bel(X)=1, dan Pl(X)=0 [9].
Adapun plausibility dapat dilihat dalam persamaan (2):
𝑃𝑙𝑠(𝑋) = 1 − 𝐵𝑒𝑙(𝑋) = 1 − ∑ 𝑚(𝑌)
𝑌⊆𝑋 (2)
Keterangan:
Bel(X)  : Belief dari (X) Pls(X)  : Plausibility dari (X) m(Y) : mass function dari (Y)
Terdapat  suatu  konteks  (environment)  dalam teori dempster  shafer yang  merupakan  kumpulan keseluruhan  dari  berbagai  hipotesis.  Environment terdiri  dari  sejumlah  elemen  yang  mewakili
kemungkinan  jawaban,  dimana  hanya  satu  elemen yang sesuai dengan jawaban yang diminta [10].
Mass function dalam dempster shafer merupakan tingkatkepercayaan  dari  suatu  bukti  ( evidence ). Dimana  jika  didapat  X  adalah  bagian  dari  θ  dengan fungsi  densitasnya  dikambangkan  sebagai  m1  dan  Y juga  adalah  bagian  dari  θ  dengan  fungsi  densitasnya yang  dapat  ditulis  sebagai  m2  [9].  Adapun  terdapat aturan  kombinasi  yang  dapat  ditunjukan  pada persamaan (3):
𝑚3(𝑍) = ∑ 𝑚 𝑥 (𝑋). 𝑚 𝑦 (𝑌) 𝑋∩𝑌=𝑍 1 − 𝐾 (3) Keterangan: 𝑚3(𝑍) :  Nilai mass function dari gejala ( evidence ) (Z)
𝑚 𝑥 (𝑋) :  Nilai mass function dari gejala ( evidence ) (X)
𝑚 𝑦 (𝑌)
:  Nilai mass function
dalam gejala ( evidence ) (Y) ∑ 𝑚 𝑥 (𝑋). 𝑚 𝑦 (𝑌) 𝑋∩𝑌=𝑍 :  Total dari irisan perkalian m(X) dan m(Y) 𝐾 :  Perkalian  dari mass function yang  memiliki irisan kosong

## 2.3. Prediksi
Prediksi atau peramalan yaitu proses mengetahui sesuatu  dimasa  datang  dengan  berdasarkan  data  di masa lalu yang ditunjang dengan data historis sebagai sumber  informasi  dalam  melakukan  prediksi  atau peramalan dengan tujuan mengurangi kesalahan yang mungkin terjadi [11].
Prediksi merupakan usaha dengan menduga atau memperkirakan  tentang  peristiwa  yang  mungkin terjadi  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  masa lalu,  dengan  menggunakan  metode  ilmiah  yang memanfaatkan  berbagai  informasi  terkait.  Para  pakar berpendapat  bahwa  metode  prediksi  dapat  dilakukan berdasarkan  pengumpulan  data  kualitatif  dengan perhitungan yang matematis[12].

## 2.4. Penyakit Kulit Kucing
Penyakit  kulit  adalah  suatu  kondisi  umum  yang sering  dialami  oleh  kucing.  Jika  tidak  diatasi  dengan segera  dan  dengan  cara  yang  tepat,  penyakit  ini  bisa menyebar  dengan  cepat  dan  mengganggu  aktivitas kucing atau bahkan menyebabkan kematian [13].
Penyakit  kulit  pada  kucing  dapat  berasal  dari berbagai faktor termasuk alergi, infeksi parasit seperti kutu  dan  tungau,  serta  kondisi  seperti  dermatitis  dan ringworm. Gejalanya dapat bervariasi dari gatal-gatal, iritasi,  hingga  kerontokan  rambut  dan  lesi  kulit. Penting  untuk  mendeteksi  penyebabnya  secara  tepat melalui pemeriksaan dokter hewan, karena penanganan yang tepat diperlukan untuk memberikan
perawatan yang efektif dan menghindari kemungkinan komplikasi yang lebih serius.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan untuk  memprediksi  penyakit  kulit  pada  kucing  yaitu demspter  shafer sebagai  penarik  kesimpulan  agar dapat  membantu  pengambilan  keputusan  yang  tepat. Metodologi yang digunakan dalam pembuatan sistem menggunakan expert  system  development  life  cycle dengan metode dempster shafer . Berikut tahapan yang terdapat  pada  metode  ESLDC  yang  sesuai  dengan kebutuhan penelitian yang akan dilakukan:
a. Analisis
b. Akuisi pengetahuan
c. Desain
d. Pengujian
e. Dokumentasi
Pengambilan  data  yang  dibutuhkan  dalam penelitian  ini  dengan  cara  melakukan  wawancara terhadap  seorang  pakar  yaitu  dokter  hewan  serta melakukan observasi pada objek penelitian.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis Masalah
Terdapat permasalahan dalam diagnosa penyakit kulit  pada  kucing,  yaitu  bagaimana  cara  membuat suatu  sistem  yang  berguna  untuk  memudahkan pemilik  hewan  dalam  mendiagnosa  penyakit  kulit yang diderita pada kucing serta membantu mengetahui gejala  beserta  solusi  yang  akan  di  dapatkan.  Berikut hasil analisis permasalahannya:
a. Kurangnya pengetahuan akan gangguan kesehatan kulit pada kucing berupa gejala-gejala dan pengobatan yang bisa diberikan oleh pemilik hewan.
b. Akses  yang  sulit  untuk  pemeriksaan  hewan peliharaan  ketika  sakit  karna  terbatasnya  dokter dan  klinik  hewan  terutama  di  daerah  yang  jauh dari pusat kota.
c. Tingginya  biaya  pemeriksaan  ke  dokter  hewan jika  memeriksakan  hewan  peliharaannya  pada klinik yang besar.
Setelah  melakukan  pengamatan  maka  yang dibutuhkan oleh pengguna dan pakar yaitu:
a. Kebutuhan  akan  solusi  yang  dapat  memberikan pengetahuan.
b. Alat  yang  dapat  digunakan  pada  saat  pemilik hewan  ingin  mendapatkan  informasi  tentang penyakit kulit pada kucing beserta solusinya.
c. Kebutuhan  akan  alat  yang  dapat  menggantikan keilmuan atau kepakaran dari seorang pakar.
d. Informasi  yang  diberikan  merupakan  informasi tentang penyakit kulit kucing berserta solusinya.
e. Sistem  akan  menyediakan  layanan  konsultasi berupa  pertanyaan  untuk  menghasilkan  suatu diagnosa  terhadap  gejala-gejala  yang  dirasakan oleh pemilik hewan.
f. Perangkat lunak yang digunakan dalam pembuatan  sistem  ini  yaitu  Sublime  Text, XAMPP dan UML.

## 4.2. Pengumpulan Data
Berdasarkan observasi dan akuisisi pengetahuan seorang  pakar  terkumpulah  5  jenis  penyakit  kulit kucing  dengan  kode  P0  yang  artinya  singkatan  dari penyakit.
Tabel 1. Jenis-jenis penyakit kulit kucing No Kode Penyakit 1. P1 Scabies 2. P2 Ringworm 3. P3 Ear mites 4. P4 Alopecia 5. P5 Acne chin
Lalu  berdasarkan  gejala  yang  terkumpul terdapatlah gejala penyakit kulit kucing  yang didapat dari akusisi pengetahuan seorang pakar.
Tabel 2. Data gejala penyakit kulit kucing Kode Gejala G01 Tubuh mengalami demam G02 Menggaruk tubuh secara berlebih G03 Rambut mengalami kerontokan G04 Terdapat ruam kemerahan pada kulit G05 Mengalami penebalan kulit dibagian tertentu G06 Kulit terlihat kering G07 Muncul ketombe pada rambut G08 Terdapat kerak melingkar G09 Sering menggelengkan kepala G10 Menggaruk telinga secara berlebih G11 Telinga berbau menyengat G12 Sering menjilat tubuh secara berlebih G13 Perubahan prilaku pada kucing/stres G14 Terdapat rambut yang menipis/kebotakan G15 Rambut disekitar dagu rontok G16 Terdapat kerak hitam dibagian bawah/atas mulut
Nilai belief dan plausibility yang telah diberikan oleh pakar sebelumnya dapat dilihat di tabel berikut:
Tabel 3. Nilai belief dan plausibility Kode Kode Penyakit Bobot P1 P2 P3 P4 P5 Blf Pls G01   0.1 0.9 G02      0.2 0.8 G03      0.3 0.7 G04   0.6 0.4 G05  0.7 0.3 G06  0.8 0.2 G07  0.6 0.4 G08  0.8 0.2 G09  0.6 0.4 G10  0.7 0.3 G11  0.8 0.2 G12  0.6 0.4 G13  0.6 0.4
Kode Kode Penyakit Bobot P1 P2 P3 P4 P5 Blf Pls G14  0.8 0.2 G15  0.7 0.3 G16  0.8 0.2
Dilakukan  uji  sampel  data  terhadap  pemilik kucing, lalu terkumpul lah beberapa sampel yang akan dijadikan  perhitungan  metode  dempster  shafer. Setelah  dilakukan  pemeriksaan,  terdapat  5  gejala dengan hasil yaitu:
a. Menggaruk tubuh secara berlebih
b. Rambut mengalami kerontokan
c. Terdapat ruam kemerahan pada kulit
d. Mengalami penebalan kulit dibagian tertentu
e. Muncul ketombe pada rambut
Dicari nilai dari kombinasi M3 dari gejala 1 (M1) dan gejala 2 (M2). Dimana diketahui M1{P1, P2, P3, P4, P5} = 0,2 | M1{θ} = 1 − 0,2 = 0,8 dan M2{P1, P2, P3, P4, P5} = 0,3 | M2{θ} = 1 − 0,3 = 0,7
M2{P1, P2, P3, P4, P5} = 0,3 M2{θ} = 0,7 M1{P1, P2, P3, P4, P5} = 0,2 {P1, P2, P3, P4, P5} = 0,06 {P1, P2, P3, P4, P5} = 0,14 M1{θ} = 0,8 {P1, P2, P3, P4, P5} = 0,24 {θ} = 0,56 Sehingga dapat dihitung dengan rumus persamaan (3): M3{P1, P2, P3, P4, P5} = 0,06 + 0,14 + 0,24 1 − 0 = 0,44 M3{θ} = 0,56
1 − 0 = 0,56
Selanjutnya  dicari  nilai  densitas  M5  dengan mengkombinasikan  nilai  M3  dengan  M4  yang merupakan himpunan dari gejala 3 yaitu, M4{P1, P5} = 0,6 | M4{θ} = 1 - 0,6 = 0,4
M4{P1, P5} = 0,6 M4{θ} = 0,4 M3{P1, P2, P3, P4, P5} = 0,44 {P1, P5} = 0,264 {P1, P2, P3, P4, P5} = 0,176 M3{θ} = 0,56 {P1, P5} = 0,336 {θ} = 0,224
Sehingga dapat dihitung:
M5{P1, P2, P3, P4, P5} = 0,176 1 − 0 = 0,176 M5{P1, P5} = 0,264 + 0,336 1 − 0 = 0,6
M5{θ} = 0,224
1 − 0 = 0,224
Selanjutnya  dicari  nilai  densitas  M7  dengan mengkombinasikan  nilai  M5  dengan  M6  yang
merupakan  himpunan  dari  gejala  4  yaitu,  M6{P1}  = 0,7 | M6{θ} = 1 - 0,7 = 0,3
M6{P1} = 0,7 M6{θ}= 0,3 M5{P1, P2, P3, P4, P5} = 0,176 {P1} = 0,1232 {P1, P2, P3, P4, P5} = 0,0528 M5{P1, P5} = 0,6 {P1} = 0,42 {P1, P5} = 0,18 M5{θ} = 0,224 {P1} = 0,1568 {θ} = 0,0627
Sehingga dapat dihitung:
M7{P1, P2, P3, P4, P5} = 0,0528 1 − 0 = 0,0528
M7{P1, P5} = 0,18 1 − 0 = 0,18 M7{P1} = 0,1232 + 0,42 + 0,1568 1 − 0 = 0,7 M7{θ} = 0,0627 1 − 0 = 0,0627
Selanjutnya  dicari  nilai  densitas  M9  dengan mengkombinasikan  nilai  M7  dengan  M8  yang merupakan  himpunan  dari  gejala  5  yaitu,  M8{P2}  = 0,6 | M8{θ} = 1 - 0,6 = 0,4
M8{P2} = 0,6 M8{θ} = 0,4 M7{P1, P2, P3, P4, P5} = 0,0528 {P2} = 0,03168 {P1, P2, P3, P4, P5} = 0,02112 M7{P1, P5} = 0,18 {} = 0,108 {P1, P5} = 0,072 M7{P1} = 0,7 {} = 0,42 {P1} = 0,28 M7{θ} = 0,0627 {P2} = 0,03762 {θ} = 0,02508 Sehingga dapat dihitung: M9{P1, P2, P3, P4, P5} = 0,02112 1 − (0,108 + 0,42) = 0,02112
0,472 = 0,0447
M9{P1, P5} = 0,072 1 − (0,108 + 0,42) = 0,072 0,472
= 0,1525
M9{P2} = 0,03168 + 0,03762 1 − (0,108 + 0,42) = 0,0693 0,472 = 0,1468 𝐌𝟗{𝐏𝟏} = 𝟎, 𝟐𝟖 𝟏 − (𝟎, 𝟏𝟎𝟖 + 𝟎, 𝟒𝟐) = 𝟎, 𝟐𝟖 𝟎, 𝟒𝟕𝟐 = 𝟎, 𝟓𝟗𝟑𝟐 M9{θ} = 0,02508 1 − (0,108 + 0,42) = 0,02508 0,472 = 0,0531
Sehingga  didapat  dari  perhitungan  metode dempster shafer diatas, nilai densitas keyakinan paling tinggi  adalah 0,5932  [P1]  atau  59,32% .  Maka  hasil diagnosa  menunjukkan  bahwa  kucing  mengidap penyakit Scabies .

## 4.3. Halaman Utama
Tampilan  awal  yang  dilihat  oleh  pengguna  saat masuk  ke  dalam  aplikasi.  Ini  merupakan  halaman pertama  yang  memberikan  akses  ke  berbagai  fitur, menu,  atau  informasi  yang  diberikan  kepada pengguna.
Gambar 3. Halaman utama

## 4.4. Halaman Konsultasi
Ketika  memilih  pilihan  konsulasi,  pengguna dapat melakukan tahap awal untuk melakukan proses konsultasi  dengan  mengisi  data  informasi  yang dibutuhkan sistem.
Gambar 4. Halaman konsultasi

## 4.5. Halaman Pilih Gejala
Selanjutnya  pengguna  mengisi  data  gejala  yang dialami  dalam  halaman  pilih  gejala  dan  setelah  itu pengguna dapat melakukan proses diagnosa.
Gambar 5. Halaman pilih gejala
4.6. Halaman Hasil Diagnosa
Setelah mengisi data gejala, pengguna mendapatkan  hasil  dari  proses  diagnosa  berupa persentase  penyakit  dari  gejala  yang  sudah  diberikan dalam tampilan halaman hasil diagnosa.

## Gambar 6. Halaman hasil diagnosa

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode dempster shafer dapat diterapkan dalam sistem  pakar  dengan  menghitung  probabilitas  suatu penyakit  berdasarkan  gejala-gejala  yang  muncul. Dengan menggunakan metode dempster shafer , sistem pakar dapat mengidentifikasi jenis penyakit berdasarkan gejala yang ada serta mampu memberikan hasil  persentase  penyakit  yang  relevan  untuk  dapat digunakan  sebagai  acuan  untuk  keakuratan  diagnosis penyakit  kulit  pada  kucing.  Hasil  dari  perhitungan dengan  hasil  output  sistem  yang  mana  dari  hasil tersebut  menghasilkan  hasil  yang  sama.  Namun, website  ini  mungkin  masih  memiliki  keterbatasan dalam  akurasi  diagnosa  dan  cakupan  informasi. Dengan pengembangan lebih lanjut, seperti peningkatan dalam algoritma diagnosa dan penambahan  informasi  baru,  website  ini  memiliki potensi untuk  menjadi  lebih  efektif dalam  membantu pemilik kucing.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. Wulandari,  “Perancangan Informasi Penyakit Ringworm Pada Kucing Melalui Buku Ilustrasi,” hal.  4–15,  2020,  [Daring].  Tersedia  pada: https://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/3573/.
[2]  M.  Saputra  dan  S.  Nurajizah,  “Sistem  Pakar Berbasis  Android  Untuk  Diagnosa  Penyakit Kulit Kucing Dengan Metode Forward Chaining,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, hal. 110, 2018.
[3]  I.  Gunawan  dan  Y.  Fernando,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Kulit  Kucing  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Web,” J.  JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 6, no.
3, hal. 429–437, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i3.466.
[4]  T.  Distasianto,  E.  Y.  Puspaningrum,  dan  Y.  V. Via,  “Implementasi  Metode  Dempster  Shafer Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Kucing,” J.
Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, hal. 221–228, 2020.
[5]  N. Rifqi dan A. Iskandar, “Perbandingan Metode Dempster  Shafer  Dan  Teorema  Bayes  Dalam
Sistem Pakar Mendiagnosa Moyamoya Disease,”
J. Sist. Komput. dan Inform. Hal 160− , vol. 168, no. 1, hal. 160–168, 2023, doi:
10.30865/json.v5i1.6819.
[6]  N.  Amalia,  Fauziah,  dan  D.  Hidayatullah, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kucing Dengan  Metode  Dempster  Shafer  Berbasis Web,” Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 4, no. 2, hal. 122–132, 2019.
[7]  Y.  Fernando,  R.  Napianto,  dan  R.  I.  Borman, “Implementasi Algoritma Dempster-Shafer
Theory  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Psikologis Gangguan Kontrol Impuls,” Insearch Inf. Syst. Res. J. , vol. 2, no. 02, hal. 46–54, 2022, doi: 10.15548/isrj.v2i02.4359.
[8]  C. Nas, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakt Tiroid Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 2, no. 1, hal. 1– 14, 2019, doi: 10.36378/jtos.v2i1.114.
[9]  R.  Ardiansyah,  F.  Fauziah,  dan  A.  Ningsih, “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Awal  Penyakit Lambung  Dempster-Shafer  Berbasis  Web,” J. SANTI - Sist. Inf. dan Tek. Inf. , vol. 1, no. 3, hal. 9–13, 2023, doi: 10.58794/santi.v1i3.332.
[10]  A.  Rosana,  G.  Pasek,  S.  Wijaya,  dan  F. Bimantoro,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Kulit  pada  Manusia  dengan  Metode  Dempster Shafer,” J-Cosine ,  vol.  4,  no.  2,  hal.  129–138,
2020, [Daring]. Tersedia pada: http://jcosine.if.unram.ac.id/.
[11]  S.  P.  Dewi,  N.  Nurwati,  dan  E.  Rahayu, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3,  no. 4, hal. 639–648, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[12]  Y.  Andriani,  H.  Silitonga,  dan  A.  Wanto, “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Volume Ekspor dan Impor Migas di Indonesia,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, hal. 30–40, 2018, doi: 10.26594/register.v4i1.1157.
[13]  K. Arifin, A. N. Nafisa, E. N. D. Br Purba, N. A. Putri,  K.  S.  S,  dan  D.  Y.  Niska,  “Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Kucing Dengan Metode Dempster Shafer,” J. Inform. , vol. 10, no. 1, hal.
85–91, 2023, doi: 10.31294/inf.v10i1.14488.