## SISTEM DIAGNOSA PENYAKIT THT PADA BALITA MENGGUNAKAN DEMPSTER SHAFER

## Maura Widyaningsih
Prodi Teknik Informatika STMIK Palangkaraya Jl. Obos 114 Palangkaraya e-mail: maurawdya@gmail.com

## ABSTRAK
Bidang komputer mendukung adanya program bantu dalam perkembangan medis yaitu sistem yang berbasis pengetahuan si Pakar, sistem ini merupakan salah satu cabang dari Artifical Intellegence (AI).  Sistem pakar merupakan pengetahuan dalam mempelajari  tentang  estimasi  atau  kemampuan  pengambilan  keputusan  dari  seorang  pakar.  Problem  solving  dalam identifikasi  suatu  penyakit  dengan  menggunakan  program  bantu  sangat  diperlukan  suatu  metode  dan  konsep.  Teknik perhitungan dalam sistem komputasi begitu pentingnya, mengingat tingkat kebutuhan akan informasi dan penyelesaian kasus secara cepat.
Hasil penelitian adalah aplikasi pakar yang membantu dalam memberikan hasil diagnosa gejala yang dikelola  di dalam sistem,  dengan inferensi menggunakan forward chaining, dan reasioning dengan Dempster Shafer. Metode Dempster Shafer tidak  monoton  dalam  penyelesaian  masalah  ketidakpastian,  akibat  adanya  penambahan  ataupun  pengurangan  fakta  baru. Perubahan aturan akan terjadi , sehingga memungkinkan sistem dapat melakukan pekerjaan seorang pakar.
Perubahan data  dapat dilakukan  baik terhadap penyakit, gejala, solusi dan aturan, sehingga memungkinkan sistem dapat melakukan  pekerjaan  seorang  pakar.    Hasil  perhitungan  manual  dengan  sistem  memberikan  hasil  yang  sesuai  dengan penerapan metode  Dempster Shafer. Pengelolaan aturan di database memudahkan penelusuran gejala didalam sistem.
Kata Kunci : Sistem Diagnosa penyakit, THT pada balita, Dempster Shafer.

## ABSTRACT
Computer field supports the existence of auxiliary program in medical development that is expert knowledge-based system, this system is one branch of Artifical Intellegence (AI). Expert systems are knowledge in learning about estimation or decision- making ability of an expert. Problem solving in the identification of a disease by using auxiliary program is needed a method and concept. Calculation techniques in computing systems  are so important, given the level of need for information and the settlement of cases quickly.
The  results  of  the  study  are  expert  applications  that  assist  in  providing  results  of  diagnosis  of  symptoms  managed    the system,  with  inference  using  forward  chaining,  and  reasioning  with  Dempster  Shafer.  Dempster  Shafer's  method  is  not monotonous in solving uncertainty problems, due to the addition or subtraction of new facts. Rule changes will occur, allowing the system to do the work of an expert.
Data changes will occur both to diseases, symptoms, solutions and rules, allowing the system to do the work of an expert. The  results  of  manual  calculations  with  the  system  gives  results  in  accordance  with  the  application  of  Dempster  Shafer method. Management of rules in the database facilitates the search for symptoms within the system.
Keywords : Diagnosis System for desease , Ear Nose and Throat (ENT) disease in toddle, Dempster Shafer.

## I. P ENDAHULUAN
enyakit sering disebabkan oleh virus, bakteri dan jamur. Penyakit yang terjadi pada balita sangat banyak dan membutuhkan penanganan untuk penyembuhannya. Dalam penelitian ini penyakit yang diangkat pada balita  adalah  berkenaan  dengan  telinga,  hidung  dan  tenggorokan  (THT).  Dokter  di  rumah  sakit,  klinik ataupun Puskesmas sebelum memberikan jawaban hasil  diagnosa jenis penyakit , akan dilakukan terlebih dahulu terhadap  timbulnya  gejala-gejala  yang  menyerang  balita.  Penanganan  terhadap  banyaknya  pasien  balita membutuhkan waktu untuk penanganan yang panjang, dengan tenaga medis yang terbatas. Melihat permasalahan tersebut teknologi komputer menawarkan kemudahan untuk pemecahan solusi waktu penanganan diagnosa.
Penelitian Expert  Systems (ES)  telah  menjadi  salah  satu  bidang  penelitian  terpanjang  yang  pernah  ada  dan paling  berhasil  dalam  bidang Artifical  Intelegence (AI)  .  Banyak  studi  kasus  aplikasi  ES  telah  dipublikasikan yang  mencakup  berbagai  area  fungsional  dan  domain  masalah.  ES  telah  dikembangkan  dengan  berbagai  alat, konsep, dan penerapan yang mengalami evolusi hingga dekade ini [1].
Dengan  adanya  ketersediaan  ES  membantu problem  solving dibidang  medis,  karena  kemampuan  teknologi dapat membantu dalam pengelolaan data, penyimpanan hasil diagnosa maupun informasi hasil. Basic knowledge dari  pakar  diperlukan  untuk  membangun inference  machine dalam  sistem,  sehingga  akan  memberikan  hasil
P
diagnosa seperti pemikiran pakar.
Metode  inferensi  dalam  penelitiannya  ini  menggunakan Forward  Chaining sedangkan reasioning menggunakan  Dempster  Shafer.  Metode Foward  Chaining cocok  untuk  diagnosa  awal  pada  penyakit  dengan pelacakan dari gejala-gejala yang diderita. Metode Dempster Shafer merupakan salah satu metode ketidakpastian. Perhitungan  ketidakpastian  diperlukan  dalam  sistem,  agar  diagnosa  dapat  memberikan  keyakinan  seperti layaknya  Si  Pakar.  Peranan  sistem  tidak  sepenuhnya  menggantikan  Si  Pakar,  namun  merupakan  sistem  yang dapat membantu untuk melakukan pekerjaan seperti halnya pemikiran Si Pakar,  dalam bidang yang tak terbatas waktu dan area konsultasi.
Kategori  jenis  penyakit  yang  akan  dibahas  disini  adalah  Sinusitis,  Bronkitis,  Polip,  Mimisan,  Adenoid, Amandel, Otitis Media Akut (OMA).
Dalam penelitiannya para pengembang sistem telah banyak menerapkan beberapa metode untuk memberikan dukungan  keputusan  diagnosa  penyakit  pada  makhluk  hidup.  Penelitian-penelitian  yang  terkait  telah menggunakan metode dan konsep dalam sistem dalam menentukan hasil diagnosa sebagai berikut :
Nusai, et.al .  mengembangkan  sebuah  sistem  diagnosa  penyakit  pada  babi  berbasis  web  yang  dikembangkan untuk  petani  babi  dengan  disertai  solusi  penanganan.  Sistem  menggunakan  3  tahap  penyelesaian  yaitu disease screening , disease  diagnosis  using the  symptoms ,  dan disease diagnosis  using swine  necropsy lesion . Desease screening untuk  merepresentasi  usia  dan  jenis  kelamin  babi, disease  diagnosis  using  the  symptoms merepresentasi  pengetahuan  ketidak  pastian  ( certainly  factor )  dengan  inferensi  determinasi  pembobotan  gejala berdasarkan  data  pakar. Disease  diagnosis  using  swine  necropsy  lesion menggunakan  representasi  menarik kesimpulan  penyakit  berdasarkan  penelusuran  aturan.  Hasil  dari  sistem  menunjukkan  perbandingan  dengan  si pakar  akurasi desease  screening sebesar  97,50%  , disease  diagnosis  using  the  symptoms sebesar  92,48%  dan didiagnosis dengan lesi sebesar 95,62% lebih besar dari akurasi sebelumnya [2].
Wahyuni  dan  Prijodiprojo  mengenai  pembuatan prototype sistem  pakar  untuk  mendeteksi  tingkat  resiko penyakit jantung koroner dengan metode Dempster Shafer studi kasus di RS. PKU Muhammadiyah Yogyakarta. Rule yang dibangun ada 30. Data-data yang digunakan sebagai input adalah nilai kolesterol, gula darah, tekanan darah, berat badan, umur yang merupakan 6 faktor resiko, dan gejala tambahan pada pasien. Hasil yang dicapai dengan    mesin    inferensi    Dempster-Shafer    dapat    dipergunakan    untuk  mendiagnosa  tingkat  resiko  penyakit Jantung Koroner dengan masukkan berupa gejala serta  faktor  resiko  yang  dimiliki  pasien. Beberapa  kasus yang  diujicobakan diperoleh  hasil  diagnosa  yang  sama  antara  perhitungan  sistem. Prediksi 100% dari hasil ujicoba 10 kasus yang didapatkan dari data Rekamedis RS.PKU Muhhammadiyah Yogyakarta [3].
Puspitasari,  dkk  mengenai  sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi  penyakit  mata  pada  manusia  dengan  metode Dempster  Shafer.  Penyakit  yang  diidentifikasi  ada  5  jenis  yaitu:  Blefaritis,  Konjungtivitis,  Selulitis  Orbitalis, Skleritis,  dan  Ulkus  Kornea.  Faktanya  ada  16  jenis  gejala.  Hasil  yang  dicapai  adalah  metode  Dempster  Shafer dapat diterapkan untuk mendiagnosa gejala penyakit pada mata. Hasil perhitungan manual dari data pakar dengan sistem dengan Metode Dempster Shafer adalah sama. [4].
Verina    menerapkan  metode Forward  Chaining sebagai  inferensi  untuk  mendeteksi  penyakit  THT  pada manusia.    Dalam    pendekatan    ini    dimulai    dari    informasi  masukkan    dan    selanjutnya    menggambarkan kesimpulan,    pelacakan    kedepan      mencari    fakta  yang    sesuai    dengan    aturan    IF-THEN.    Berdasarkan pengujian  sistem  tingkat  keakurasian metode forward chaining untuk mendeteksi penyakit THT yaitu 100%, dimana sesuai dengan data yang didapat dari pakar THT untuk menentukan penyakit berdasarkan gejala. Dengan data sejumlah 28 penyakit dan 57 gejala [5].
Penelitian  yang    dilakukan  oleh  penulis  adalah  membuat  suatu  sistem  pendukung  diagnosa  terhadap  gejala penyakit pada anak balita, dengan  mengambil data dari Puskesmas-Posyandu Kuala Kurun Kalimantan Tengah. , Dengan  jumlah  gejala  26,  penyakit  6,  solusi  6,dan  aturan  6.  Metode  inferensi  menggunakan forward  chaining , dan reasioning dengan Dempster Shafer.

## II. M ETODE

## A. Penyakit Balita
Menurut  Sutanto  dalam  Hendriana  telinga,    hidung    dan    tenggorokan    (THT)  berhubungan  erat  lokasinya dengan  saluran  yang  dinamakan  saluran  “Eustachian  tube”,  sehingga  infeksi  pada  hidung  dapat  menyebar  ke tenggorokan  dan  sebaliknya.  Kelainan  pada  organ-organ  tersebut  didiagnosis  dan  diobati  oleh  dokter  spesialis THT [6].
Infeksi pada saluran napas  merupakan penyakit yang umum terjadi pada masyarakat. Secara umum penyebab dari  infeksi  saluran  napas  adalah  berbagai  mikroorganisme,  namun  yang  terbanyak  akibat  infeksi  virus  dan bakteri.  [7].  Seseorang  dapat  diketahui  mengidap  suatu  penyakit  jika  diketahui  gejala-gejala  yang  ditimbulkan
merupakan  proses  diagnosa,  sehingga  Pakar  dibidangnya  dapat  menarik  sebuah  hipotesa  dari  gejala  yang disampaikan.  Hasil  hipotesa  berupa  simpulan  identifikasi  dari  fakta-fakta  yang  berkaitan  memberikan  solusi penanganan terhadap suatu penyakit.
Balita  merupakan  anak  berusia  dibawah  lima  tahun,  merupakan  salah  satu  periode  usia  manusia  setelah  bayi, dengan rentang usia dimulai dari dua sampai lima tahun (24 sampai 60 bulan).
Sinusitis  adalah  penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus  dan  bakteri  yang  mengakibatkan  terjadinya  infeksi (inflamasi/peradangan) pada dinding rongga/sinus sekitar hidung [7].
Menurut  Everard  dan  Stark  dalam  buku  saku  Bina  Farmasi  Komunitas  dan  Klinik,  Bronkhitis  adalah  kondisi peradangan pada daerah trakheobronkhial. Bronkhitis akut umumnya terjadi pada musim dingin, hujan, kehadiran polutan  yang  mengiritasi  seperti  polusi  udara,  dan  rokok  [7].  Batuk  mungkin  akan  bertahan  selama  beberapa minggu  setelah  gejala  lainnya  menghilang.  Batuk  yang  berkelanjutan  bisa  membuat  dada  dan  otot  perut  terasa sakit [8].
Menurut  Nuty  dalam  bahan  ajarnya,  penyakit  Polip  akan  tampak  sebagai  benjolan  lunak  berwarna  putih  atau keabu-abuan  yang  tidak  disertai  nyeri  Polip  hidung  (polip  nasi)  ialah  kelainan  mukosa  hidung  berupa  massa lunak yang bertangkai, berbentuk bulat atau lonjong, berwarna putih ke abu-abuan, dengan permukaan licin dan agak  bening  karena  mengandung  banyak  cairan  [9].  Selain  itu  polip  disertai  tanda  suara  serak  dan  hidung tersumbat  Pengobatan  polip  hidung  bisa  dilakukan  dengan penggunaan  obat-obatan.  Jika  ukuran  polip  hidung terlalu besar atau polip yang ada tidak bisa disembuhkan dengan obat-obatan, maka akan dilakukan dengan cara operasi [10].
Mimisan  adalah  pendarahan  yang  terjadi  dari  hidung  terutama  daerah  tulang  hidung  depan  terdapat  leksus gleselbach, yaitu anyaman pembuluh darah yang dilapisi selaput lendir [11].  Darah dapat keluar dari salah satu atau  kedua  lubang  hidung  dengan  durasi  yang  berbeda-beda  .  Pada  anak  balita  selaput  lendir  ini  masih  dalam kondisi  tipis  sekali.  Mimisan  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  hal.  Faktor  pemicunya  dapat  berupa  penggunaan obat-obatan, keturunan, hingga penyakit.
Adenoid gejalanya mirip amandel, tonsil yang berada dibelakang rongga hidung yang dalam kondisi membesar di  usia  3  tahun.  Pada  anak  balita,  kondisi  ini  dapat  berkembang  menjadi  hipertropi  adenoid  atau  adenoid  yang membesar sampai menutupi saluran hidung sehingga anak susah bernapas [12].
Radang  amandel  adalah  peradangan  yang  terjadi  pada  amandel  atau  tonsil.  Kondisi  yang  dinamakan  juga dengan  tonsilitis  ini  sebagian  besar  dialami  oleh  anak-anak.  Penyebab radang  amandel  atau  tonsilitis  pada umumnya adalah virus dan selebihnya disebabkan oleh bakteri. Umumnya amandel akan membesar pada usia 5 tahun dan merupakan hal yang wajar, biasanya ukuran besarnya sesuai dengan anatomi [13].
Otitis Media Akut (OMA) adalah infeksi yang menyebabkan peradangan pada gendang telinga sehingga tampak merah dan bengkak..  Disfungsi tuba Eustachius berkaitan dengan adanya infeksi saluran napas atas dan alergi. Beberapa  anak  yang  memiliki  kecenderungan  otitis  akan  mengalami  3-4  kali  episode  otitis  pertahun  atau otitis media yang terus menerus selama > 3 bulan (Otitis media kronik) [7].

## B. Dempster Shafer (D-S)
Dempster Shafer merupakan teori untuk meningkatkan distribusi probabilitas yang dapat memberi kemampuan memodelkan  informasi  terkait  dengan  permasalahan  ketidakpastian.  Secara  formal belief  structure pada  D-S variabel m berada  pada  himpunan X yang  bernilai  tidak  kosong. F1.....Fq disebut  elemen  fokal,  dan m(  F j )  [0,1] , sehingga m(F j ) > 0 dan ∑ q j m( F j ) =1, dimana m( F j ) merupakan sebuah bobot pada F j . Ada variasi interprestasi dari belief structure pada D-S digunakan untuk menghubungkan distribusi probabilitas. Dalam  hal  ini  distribusi  probabilitas  ada  pada  ruang  himpunan X ,  sehingga x i  X pada  setiap p i ,  dimana x i menunjukkan probabilitas x i , dengan ketentuan ∑ j p i = 1. Dalam kerangka D–S nilai m( F j ) diindikasi sebagai sejumlah probabilitas yang dialokasikan dalam F j . Dengan demikian belief structure D-S memberikan informasi yang mengandung dua jenis ketidakpastian, yaitu probabilitas,  keacakan  dan  parameter  lain  yang  berhubungan  dengan  distribusi  probabilitas.  Ketidaktepatan dalam  informasi  sering  membutuhkan  subjek  tambahan  informasi  untuk  melakukan  beberapa  tugas,  terutama yang berkaitan dengan pengambilan keputusan.
Ada 2 langkah penting dapat dikaitkan dengan belief structure m, disebut ukuran kepercayaan oleh Shafer [14].
Dengan ketentuan P(I) ≥ Bel (A) , dengan Pl (X) = Bel(X) = 1 dan Pl(Ø) = BEL(Ø) .  Jika A С B  dimana P(I) ≤ PI(B) dan Bel (A) ≤ Bel (B) . sehingga dapat diindikasikan Bel (A) ≤ Prob (A) ≤ PI (A) Terlihat bahwa kedekatan belief structure menyediakan informasi tentang probabilitas  suatu himpunan dengan interval yang tidak tentu. Alternatif dari situasi ini terlihat nilai P(A) berada pada interval [ Bel(A), Pl(A) ]. [14] Definisi berikut menggambarkan elemen dasar teori D-S  [15]: 1) . m  : 2 Ω → [0, 1] , dimana Ω disebut probabilitas dasar jika
(1)
2) . Misalnya Ω adalah  sebuah  set,  ketika A ⊆ Ω adalah  elemen  fokus  jika m  (A) >  0,  selain  itu F(Ω) С 2 Ω mewakili himpunan elemen fokus yang diinduksi oleh m.
3) . Misalnya m adalah probabilitas dasar merupakan fungsi dari suatu set Ω, Belief dari A ⊆ Ω , yang diinduksi oleh m, dapat didefisinikan sebagai berikut :
(2)
4) . Misalnya  m  adalah  probabilitas  dasar  merupakan  fungsi  dari  suatu  set  Ω, Plausibility dari A ⊆ Ω ,  yang diinduksi oleh m, dapat didefisinikan sebagai berikut :
(3)
Ketidakpastian pada  subset tertentu A didefinisikan oleh interval Belief [ Bel (A) , Pl (A) ]. Perhatikan bahwa perbedaan  kecil  antara Belief dan Plausibility menunjukkan  kepastian  tentang  keyakinan,  sementara perbedaan besar menunjukkan bahwa tidak yakin dengan kepercayaan yang ada.
Pl (A) = 1−Bel (Ā) ,  dimana Ā adalah komplemen ke Ω
(4)
Ketika probabilitas dasar dihasilkan oleh sumber independen yang berbeda, mungkin timbul kebutuhan untuk menggabungkannya dengan menggabungkan aturan kombinasi D-S sebagai operator fusi.
5) . Misalkan m1 dan m2 merupakan probabilitas dasar, probabilitas gabungan bersama dihitung :
(5)
dimana
(6)
adalah ukuran dari jumlah konflik antara dua probabilitas, sehingga dapat diasumsikan m1,2 ( ∅ ) = 0.
Sehingga  sumber  berkorelasi  tinggi  akan  dinetralkan  dengan  rata-rata.  Aturan  kombinasi  dipilih  bergantung pada asumsi dan data yang dikumpulkan.

## C. Tahapan proses pembuatan sistem
Sistem  pakar  adalah  memindahkan  kemampuan  pakar  kedalam  komputer.  Kemudian  digunakan  oleh  orang yang  bukan  pakar  untuk  membantu  dalam  menyelesaikan  masalah.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 1 menggambarkan proses tahapan pada sistem, dengan penjelasan sebagai berikut : 1. Knowledge acquisition , tahapan untuk memperoleh pengetahuan  dari pakar mengenai data-data yang berkai- tan dengan informasi gejala-gejala yang menimbulkan  penyakit, dan solusi penanganan  THT pada balita dari ketujuh penyakit.
2. Knowledge representation , tahapan untuk menentukan aturan ( rule ). Aturan merupakan prosedur yang diber- lakukan  pada  sistem  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  menyelesaikan  masalah  ( rule-based  systems )  ber- dasarkan knowledge acquisition . 3. Knowledge inference, merupakan tahapan penentuan prosedur (program) yang mempunyai kemampuan dalam melakukan penalaran sesuai dengan knowledge acquisition dengan menerapkan knowledge representation pa- da sistem.  Inferensi ditampilkan pada suatu komponen yang disebut inference machine .yang berisikan rules .
Knowledge acquisition Knowledge Representation Knowledge Inference Dempster-Shafer Reasioning Diagnosis Result Gambar.1. Tahapan proses penyajian sistem
Penelusuran  dengan  menggunakan  runut  maju    ( Forward  Chaining ),  dan  hasil  konklusi  penalaran menggunakan Dempster Shafer.
4. Dempster-Shafer  Reasioning ,  tahapan  untuk  menentukan  hasil  konklusi  pada  sistem  menggunakan  metode penalaran Dempster Shafer
5. Diagnosis Result, merupakan tahapan untuk memberikan informasi hasil diagnosa pada sistem berupa infor- masi hasil konklusi penyakit dan solusi penanganan

## D. Alur kerja Sistem
Dari  tahapan-tahapan  proses  sebelumnya,  memudahkan  dalam  membuat  gambaran  antar  muka  yang  akan dikembangkan  di  dalam  sistem,  hingga  menghasilkan  informasi  terakhir.  Gambar  2  merupakan  alur  proses  di dalam sistem.
Masukan dari sistem adalah berupa gejala-gejala dari penyakit THT yang dilakukan pada proses symptom input , selanjutnya  sistem  akan  menerapkan  inferensi  penelusuran  dengan  menggunakan  penelusuran rule dengan Forward Chaining , yang direpesentasikan dalam sebuah kumpulan aturan berbentuk IF-THEN, yang menentukan himpunan aturan kondisi-aksi. Sistem berbasis aturan adalah model yang sederhana dan bisa jadi disesuaikan dan diterapkan  pada  berbagai  masalah  yang  berbeda  [16].  Setiap  aturan  pada  metode  inferensi  runtut  maju  hanya diseksekusi satu kali proses pencocokan aturan berhenti bila tidak ada lagi aturan yang bisa dieksekusi. Hasil penelusuran rule dari tiap-tiap gejala akan ditarik  kesimpulan dengan menggunakan penalaran Dempster- Shafer. Hasil keluaran dari sistem adalah nilai konklusi, nama penyakit dan solusi penanganan.

## E. Alir proses Dempster Shafer (D-S)
Alir proses reasioning dengan menggunakan metode D-S yang diproses di dalam sistem dengan menggunakan persamaan (1) hingga (6) dapat dilihat pada Gambar 3.

## III. HASIL
Kebutuhan data yang diperlukan dalam pembuatan aplikasi sistem pakar ini adalah terdiri dari : data gejala, data penyakit, data solusi pencegahan dan penanganan, dan data aturan. Informasi yang dihasilkan oleh sistem adalah identifikasi penyakit hasil kosnklusi diagnosa gejala beserta nama penyakit dan solusi.  Data penelitian kasusnya diambil dari Puskesmas Purukcahu di wilayah Kalimantan Tengah. Sistem menyediakan beberapa interface yang akan digunakan dan dikelola oleh pengelola sistem/ pakar  dan pasien/ pengguna sistem.
Untuk daftar penyakit yang akan didiagnosa seputar penyakit THT ada 6 jenis yaitu: Sinusitis, Bronkitis, Polip, Mimisan, Amandel, Adenoid, dan Otitis Media Akut. Solusi merupakan saran atau anjuran dari penanganan hasil hipotesa/  kesimpulan  dari  hasil  diagnosa  terhadap  penyakit  yang  telah  teridentifikasi  jenisnya.  Solusi  akan diberikan  pada  setiap  jenis  penyakit  .Untuk  daftar  kode  penyakit  dan  solusi  dapat  ditunjukkan  pada  Tabel  1. Aturan pengetahuan untuk mengidentifikasi penyakit THT pada balita didasarkan pada pengetahuan pakar yang didasarkan pada fakta-fakta muncul sehingga dapat memberikan  hasil hipotesa. Hasil hipotesa adalah informasi suatu  penyakit  yang  diderita  oleh  balita.  Tabel    2    merupakan  aturan/ rule yang  dibangun  berdasarkan  pada gejala-gejala yang mempengaruhi.
Symptom input Forward Chaining Inference Dempster-Shafer
Conclusion
Output : conclusion value result, desease name and solution Gambar. 2. Alur kerja di dalam sistem start Pl (A) = 1 −Bel (Ā) symptom = 1 Symptoms Input Bel(A), PI(A) Probailitas value, desease name and solution Symtoms = 2 Densitas m(1(B) symptom habis ? Maximum probability End Symptom = sympton+1
Gambar 3. Alir proses Dempster Shafer (D-S)
T ABEL 1 P ENYAKIT THT PADA BALITA Penyakit Kode Penyakit Solusi Sinusitis P01 S01 Bronkitis P02 S02 Polip P03 S03 Mimisan P04 S04 Amandel P05 S05 Adenoid P06 S06 Otitis Media Akut P07 S07 T ABEL 2 A TURAN / RULE P ENYAKIT THT PADA BALITA Aturan Kode
Aturan IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 THEN P01 R1
IF G06 AND G07 AND G08 THEN P02
R2
IF G09 AND G10 AND G11 THEN P03 R3 IF G12 AND G13 AND G14 AND G15 THEN P04 R4
IF G16 AND G17 AND G18 AND G19 AND G20 THEN P05 R5
IF G21 AND G22 AND G23 THEN P06
R6
IF G24 AND G24 AND G25 AND G26 THEN P07 R7
Diagnosa suatu penarikan runutan dari fakta-fakta yang dikaitkan untuk menyimpulkan hasil hipotesa dengan memaparkan  komunikasi  dari  gejala-gejala  yang  diderita  oleh  pasien.  Untuk  daftar  gejala  dari  penyakit  yang berkaitan  dapat  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Tabel  4  menunjukkan basic  knowledge munculnya  penyakit  akibat gejala-gejala yang mempengaruhi dan solusinya.

## A. Implementasi Pengelola Sistem
Gambar 4 merupakan tampilan awal saat menjalankan sistem. Pihak user diharapkan untuk memilih salah satu akses  yang  digunakan,  sebagai  pengelola  sistem  ataupun  pengguna  sistem.  Halaman  pengelola  sistem  pada Gambar  5  terdiri  dari enam  menu  yaitu    “GEJALA”,  “PENYAKIT”,  “SOLUSI”,  “ATURAN”,  “DIAGNOSA”, “INFORMASI”.
Pengelolaan  “Gejala”  pada interface Gambar  6  merupakan  halaman  kelola  gejala  .  Gambar  7  merupakan halaman pengelolaan “Penyakit” , masukan dari user adalah kode penyakit, nama penyakit dan nilai probabilitas.
Gambar 4. Menu utama pengelola sistem
Gambar 5.  Menu utama pengelola sistem
T ABEL 3 G EJALA P ENYAKIT THT PADA BALITA Gejala Kode Gejala Flu berkepanjangan G01 Sumbatan dihidung G02 Pusing G03 Demam G04 Mulut berbau G05 Batuk kering G06 Batuk berdahak G07 Sesak nafas G08 Benjolan lunak berwarna putih/ abu-abu di dalam rongga hidung G09 Suara serak, hidung tersumbat G10 Hipersensitif G11 Sering mengupil G12 Sakit pilek terus menerus G13 Kemasukan benda asing G14 Iritasi G15 Susah menelan G16 Susah bernafas G17 Makan sering muntah G18 Demam bila capek sedikit saja G19 Sering sakit G20 Mulut selalu terbuka G21 Langit-langit mulut tumbuh cekung keatas G22 Gigi rahang atas maju kedepan G23 Nyeri ditelinga G24 Panas tinggi G25 Keluar nanah G26
T ABEL 4 D AFTAR BASIC PENGETAHUAN P ENYAKIT THT PADA BALITA
Gejala
Penyakit P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07
G01 √ G02 √ G03 √
G04 √ G05 √
G06 √ G07 √ G08 √ G09 √ G10 √ G11 √ G12 √ G13 √ G14 √ G15 √ G16 √ G17 √ G18 √ G19 √ G20 √ G21 √ G22 √ G23 √ G24 √ G25
√
G26
√ Solusi S01 S02 S03 S04 S05 S06 S07
Pengelolaan “Solusi”  menampilkan  halaman  pengelolaan  solusi  oleh user seperti  yang  ditunjukkan interface Gambar 8.
Pengelolaan  “aturan”  pada interface Gambar  9  akan  menampilkan  halaman  pengelolaan  aturan  oleh user , dengan mengisikan kode aturan, kode gejala, kode penyakit.

## B. Implementasi interface pengguna sistem
Gambar 10 merupakan tampilan  halaman pengguna sistem, dengan tiga deretan menu yaitu “DIAGNOSA”, “INFORMASI”, “KEMENU”.
Gambar  11  merupakan  halaman  dialog  pengguna  untuk  melakukan  diagnosa,  dengan  menentukan  pilihan gejala-gejala  sehingga  menampilkan  hasil  diagnosa  penyakit,  dan  solusi  penanganan.  Gambar  12  merupakan tampilan halaman informasi mengenai seputar penyakit  THT pada balita.
Gambar 6 .  Interface pengelolaan gejala Gambar  7. Interface pengelolaan penyakit Gambar 8. Interface pengelolaan solusi Gambar 9. Interface pengelolaan aturan Gambar 10. Interface menu utama pengguna sistem Gambar 11. Interface halaman diagnosa
Gambar 12. Interface halaman informasi pengguna sistem
T ABEL 5 I LUSTRASI NILAI KEYAKINAN TERHADAP DUA GEJALA
Gejala 1 dan 2 M2 {P01}   0,5 M2 {Ɵ}    0,5 M1 {P01} = 0,7 {P01}    0,35
{P01}   0,35 M1 {Ɵ}    = 0,3 {P01}    0,15 {Ɵ}     0,15 T ABEL 6 I LUSTRASI NILAI KEYAKINAN TERHADAP TIGA GEJALA
Gejala 1,2 dan 3 M4 {P01}   0,7 M4 {Ɵ}    0,3 M3 {P01} = 0.85 {P01}    0,595 {P01}   0.255
M3 {Ɵ}    =
0.15 {P01}    0.105 {Ɵ}     0.045

## IV. PEMBAHASAN
Kasus dengan 1 penyakit  akan diperhitungkan secara manual dengan metode Dempster Shafer terhadap gejala penyakit THT pada balita. Diketahui pasien memiliki gejala-gejala sebagai berikut : Menderita flu pada jangka waktu cukup lama, Bagian hidung mengalami penyumbatan, sering pusing kepala, kondisi badan demam, mulut berbau.
Dari  faktor  gajala-gejala  yang  ditimbulkan  oleh  pasien  tersebut,  bahwa  pasien  mengalami  gejala  G01,  G02, G03, G04, dan G05, hasil penelusuran hitungan secara manual adalah sebagai berikut:
a. Gejala  1  adalah  Flu  berkepanjangan,  langkah  pertama  berpengaruh  pada  Gejala  1  dengan  menghitung  nilai belief ( bel ) dan plausability ( Ɵ ) dengan formula (4) : Gejala 1   :  Flu berkepanjangan (G01).
Maka
:  M1 {G01 (bel) }  =  0,7 M1 {G01 (Ɵ) }   =  1 – 0,7 =   0,3
b. Gejala 2 adalah Sumbatan di hidung, langkah kedua berpengaruh pada Gejala 2 dengan menghitung nilai bel dan Ɵ dengan formula (4) : Gejala 2   :  Sumbatan di hidung (G02). Maka :  M2 {G02 (bel)}  =  0,5 M2 {G02 (Ɵ)   } = 1 – 0,5 =  0,5
Gejala yang ditimbulkan G01 dan G02 mengarah pada penyakit Sinusitis (P01). Ilustrasi nilai keyakinan dua gejala pada G01 dengan  G02, seperti terlihat pada Tabel 5.
Selanjutnya menghitung tingkat keyakinan m combine dengan formula (6)
M3 { P01}   = (0,7 x 0,5) + (0,3 x 0,5) + ( 0,7 x 0,5) = 0,35+0,15+0,35 = 0,85 1 – 0                                1
M3 { Ɵ }   = (0,3 x 0,5) = 0,15 = 0,15 1 – 0              1
c. Gejala 3 adalah pusing, langkah ketiga berpengaruh pada G01, G02 dengan G03 dengan menghitung nilai bel dan Ɵ dengan formula (4) : Gejala 3   :  p using (G03). Maka        :  M4 {G03 (bel)}  =  0,7 M4 {G03 (Ɵ)}    =  1 – 0,7 =  0,3 Gejala yang ditimbulkan G01, G02 dan G03 mengarah pada penyakit Sinusitis (P01). Ilustrasi nilai keyakinan tiga gejala G01, G02 dengan G03, seperti terlihat pada Tabel 6.
Selanjutnya menghitung tingkat keyakinan m combine dengan formula (6) .
M5 { P01} = (0,85 x 0,7) + (0,15 x 0,7) + (0,85 x 0,3) = 0,595+0,105+0,255 = 0,955
1 – 0                             1
M5 { Ɵ }   = (0,15 x 0,3) = 0,045 = 0,045
1 – 0              1
d. Gejala  4  adalah  demam,  langkah  ketiga  berpengaruh  pada    G01,  G02,  G03  dengan  G04  dengan  menghitung nilai belief (bel) dan plausability (Ɵ) dengan formula (4) : Gejala 4    :  demam (G04) Maka :  M6 {G04 (bel)} =  0,8 M6 {G04 (Ɵ)  }  =  1 – 0,8 =   0,2
Berdasarkan penelusuran sebelumnya gejala yang ditimbulkan G01, G02 dan G03 mengarah pada penyakit Si- nusitis (P01), demikian dengan G04. Ilustrasi keyakinan empat gejala G01, G02, G03 dengan G04, seperti ter- lihat pada Tabel 7.
T ABEL 7
I LUSTRASI NILAI KEYAKINAN TERHADAP EMPAT GEJALA Gejala 1,2,3 dan 4 M6 {P01}   0,8 M6 {Ɵ}    0,2 M5 {P01} =  0,955 {P01}    0,764 {P01}   0,191 M5/ {Ɵ}   =  0,045
{P01}    0,036 {Ɵ}     0,009 T ABEL 8. I LUSTRASI NILAI KEYAKINAN TERHADAP LIMA GEJALA
Gejala 1,2,3, 4 dan 5 M6 {P01}   0,8 M6 {Ɵ}    0,2 M5 {P01} = 0,991 {P01}    0,7928
{P01}   0,1982
M5/ {Ɵ}   =  0,009 {P01}    0,0072 {Ɵ}     0,0018
Selanjutnya menghitung tingkat keyakinan m combine dengan formula (6).
M5 { P01} = (0,955 x 0,8) + (0,045x 0,8) + (0,955 x 0,2)
1 – 0
= 0,764 + 0,036 + 0,191 = 0,991
1
M5 { Ɵ }   = (0,45 x 0,2) = 0,009 = 0,009 1 – 0              1 e. Gejala  5  adalah  mulut  berbau,  langkah  ketiga  berpengaruh  pada  G01,  G02,  G03,  G04  dengan  G05  dengan menghitung nilai bel dan Ɵ dengan formula (4): Gejala 5 :  mulut berbau (G05)
Maka :  M7 {G05 (bel)} =  0,8 M7 {G05 (Ɵ)} =  1 – 0,8 = 0,2
Gejala yang ditimbulkan G01, G02, G03 dan G04 mengarah pada penyakit Sinusitis (P01), seperti halnya G05. Ilustrasi nilai keyakinan lima gejala G01, G02, G03, G04 dengan G05, seperti terlihat pada Tabel 8.
Selanjutnya menghitung tingkat keyakinan m combine dengan formula (6) M8 { P01} = (0,991 x 0,8) + (0,009x 0,8) + (0,991x 0,2)
1 – 0
= 0,7928 + 0,0072 + 0,1982 = 0,9982
1-0
Prosentase P01 = 0,9982 x 100% = 99,82% M8 { Ɵ } = (0,009 x 0,2) = 0,0018 = 0,0018 1 – 0                1 Prosentase Ɵ = 0,0018 x 100% = 0,18 % Dari  hasil  perhitungan  manual  dengan  penelusuran forward  chaining menunjukan  bahwa  semua  gejala mengarah  pada  penyakit  Sinusitis  (P01)  dengan  nilai belief ( bel )  99,82%  dan plausability 0,18%.  Hasil  dari sistem dapat dilihat pada Gambar 13.
Dari  perhitungan  yang  dilakukan  secara  manual  dengan  sistem  menunjukkan  hasil  yang  sama.  Faktor  yang berpengaruh  adalah penetapan rule yang dibangun di dalam database, sehingga memudahkan hasil penelusuran forward chaining .
Penelusuran forward  chaining dan  nilai  probabilitas  pada  masing-masing  gejala  mendukung  pada  proses perhitungan dengan Dempster Shafer. Pengaruh lain adalah dengan mengatur susunan gejala di database sehingga memudahkan  penelusuran.  Sistem  dapat  memberikan  informasi  hasil  perhitungan  dengan  Dempster  Shafer  dan informasi penyakit hasil diagnosa serta solusinya.

## V. S IMPULAN D AN S ARAN

## A. Simpulan
Dari hasil penelitian mengenai sistem diagnosa penyakit THT pada balita dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. Sistem  dapat  melakukan update terhadap  pengelolaan  data  seperti  data  penyakit,  gejala,  solusi penanganan, serta aturan penyakit. Hal ini membantu user bila ada perubahan knowledge acquisition dapat disesuaikan dengan data pada sistem .
2. Teori  Dempster  Shafer  dapat  diterapkan  didalam  sistem  sehingga  menghasilkan  konklusi  hasil  diagnosa penelusuran gejala dengan informasi nilai probabilitas penyakit yang sesuai dengan perhitungan manual.
3. Sistem  menerapkan  pengelolaan  aturan  di  database  untuk  mendukung update pada knowledge  inference yang dipengaruhi oleh perubahan knowledge representation sehingga hasil akhir akan menyesuaikan pe- rubahan aturan.

## B. Saran
Saran yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Dikembangkan melalui pemrograman lain berbasis android atau berbasis web.
2. Dikembangkan menggunakan metode lain dari Sistem Pakar, dengan JST atau Fuzzy.
3. Dikembangkan untuk kasus penyakit yang lain, tidak hanya berfokus pada THT pada balita.

## REFERENSI
[1] W.P.  Wagner,  “Trends  in  expert  system  development:  A  longitudinal  content  analysis  of  over  thirty  years  of  expert  system  case  studies”,  Expert Systems With Applications, An International Journal, PII: S0957-4174(17)30038-6 DOI: 10.1016/j.eswa.2017.01.028 Reference: ESWA 11076, doi: 10.1016/j.eswa.2017.01.028. 2017.
[2] C.  Nusai,  S.  Cheechang,  S.  Chaiphech,  and  G.  Thanimkan,  “Swine-Vet  :  a  Web-based  Expert  System  of  Swine  Disease  Diagnosis”,  The  5th International Conference on Current and Future Trends of Information and Communication Technologies in Healthcare (ICTH), Procedia Computer Science 63 ( 2015 ) 366 – 375. www.sciencedirect.com 2015.
[3] E.G.,Wahyuni,  W.  Prijodiprojo,  “Prototype  Sistem  Pakar  untuk  Mendeteksi  Tingkat  Resiko  Penyakit  Jantung  Koroner  dengan  Metode  Dempster Shafer  (Studi  Kasus di RS.  PKU  Muhammadiyah  Yogyakarta)”,  Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics  Systems (IJCCS),  Vol.  7  No.  2 July 2013, Pp. 133-134 ISSN : 1978-1520. EISSN: 2460-7258, A publication of IndoCEISS. FMIPA UGM, Yogyakarta, 2013.
[4] T.D.  Puspitasari,  R.  Septiriana,  V.  Ayu,  “Sistem  Pakar  Identiifkasi  Penyakit  Mata  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer”,  Prosiding  Seminar Nasional Komputer dan Informatika Terapan,  ISSN 2477-5649,Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember, Jawa Timur, 2015.
[5] W. Verina, “Penerapan Metode Forward Chaining untuk Mendeteksi Penyakit THT”, Jurnal teknik Informatika dan sistem Informasi (JATISI), Vol.1 No. 2 March 2015. ISSN: 24074322,  STMIK Global Informatika MDP I IndoCEISS, 2015.
[6] Y.  Hendriana,  “Program  Bantu  Identifikasi  Penyakit  THT”,  Simposium  Nasional  Teknologi  Terapan  (SNTT).  ISSN  2339-028X.  pp  58  -63, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, 2015.
[7] Bina  Kefarmasian  dan  Alat  Kesehatan,  “Pharmaceutical  Care  Untuk  Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan,  Direktorat  Bina  Farmasi  Komunitas  dan Klinik”, Departemen Kesehatan RI, 2005.
[8] http://www.alodokter.com/bronkitis, diunduh Maret 2017.
[9] W. Nuty, N.W. Nizar,  dan E. Mangunkusumo,  “Buku Ajar Ilmu Kesehatan Telinga, Hidung dan Tenggorokan Leher”, Edisi ke-5. Dalam Soepardi EA, Iskandar N, Editor. Jakarta : Balai Penerbit FKUI. Hal. 125-7, 2001.
[10] http://www.alodokter.com/polip/pengobatan, diunduh Maret 2017.
[11] http://www.alodokter.com/hati-hati-saat-anak-sering-mimisan, diunduh Maret 2017 .
[12] http://www.alodokter.com/Adenoid, diunduh Maret 2017.
[13] http://www.alodokter.com/radang-amandel, diunduh Maret 2017.
[14] R.R. Yager, N. Alajlan, “Dempster–Shafer belief structures for decision making under uncertainty”, Knowledge-Based Systems, journal homepage:, http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2014.12.031,  www.elsevier.com/locate/knosys, 2015
[15] L.Troiano,  L.J.  Rodríguez-Muñiz,  I.  Díaz,  “Discovering  user  preferences  using  Dempster–Shafer  theory”,  Fuzzy  Sets  and  Systems, www.sciencedirect.com,  http://dx.doi.org/10.1016/j.fss.2015.06.004,  0165-0114/©2015  Published  by  Elsevier  B.V,  www.elsevier.com/locate/fss. 2015.
[16] M.d.  M.  Roldán-García,  J.  García-Nieto,  J.  F.  Aldana-Montes,  “Enhancing  semantic  consistency  in  anti-fraud  rule-based  expert  systems”,  Expert Systems  With  Applications  90  (2017)  332–343,  journal  homepage:  www.elsevier.com/locate/eswa,  http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.08.036  , 2017.