J-ICON , Vol. 8 No. 1, Maret 2020, pp. 45~52

## SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT PADA BALITA USIA 0 – 60 BULAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER-SHAFER
Jesica Cecilia Djami Manu 1 , Sebastinus. A. S. Mola 2 , Adriana Fanggidae 3
123 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Email: adimola@staf.undana.ac.id

## INTISARI
Balita rentan terhadap kuman dan virus sehingga mudah terkena berbagai jenis penyakit karena sistem imun  yang  belum  terbangun  dengan  sempurna.  Kebanyakan  orangtua  kurang  tahu  tentang  gejala  dan penyakit  yang  diderita  oleh  balita,  karena  itulah  terkadang  penyakitnya  semakin  parah.  Solusi  supaya penyakit  yang  dialami  oleh  balita  bisa  teratasi  adalah  dengan  membawanya  ke  rumah  sakit  atau  pusat kesehatan. Puskesmas Binaus yang terletak di Kecamatan Mollo Tengah, Kabupaten TTS merupakan salah satu  pusat  kesehatan  masyarakat  yang  kebanyakan  pasiennya  adalah  balita.  Kendala  Puskesmas  Binaus dalam beroperasi adalah dokter spesialias anak atau balita tidak tersedia, sehingga dibuatlah sebuah sistem pakar sebagai media konsultasi dan monitoring terhadap balita dengan Metode Dempster-Shafer yang hasil akhirnya berupa diagnosa penyakit yang di derita oleh balita. Perbandingan hasil diagnosis pakar dengan sistem pakar diperoleh rata-rata rentangan kepercayaan sebesar 92,86% untuk pengujian yang sesuai pakar berada diatas nilai treshold dan pengujian yang dibawah nilai treshold diperoleh miss-klasifikasi 7,14%. Sistem pakar tidak memberikan hasil 100% sesuai dengan diagnosis pakar bukan karena kesalahan pada inferensi tetapi pemberian nilai densitas pakar yang kurang tepat. Pengujian data berdasarkan studi kasus yang diambil dari data rekam medis pada Puskesmas Binaus Kec. Mollo Tengah, Kab. TTS memiliki tingkat akurasi 100%.
Kata kunci: kesehatan, sistem pakar, dan dempster-shafer .

## ABSTRACT
Abstract ̶ Toddlers are susceptible to germs and viruses so that they are susceptible to various types of diseases because the immune system that has not been built properly. Most parents don't know about the symptoms and diseases suffered by toddlers, which is why sometimes the disease gets worse. The solution to the disease experienced by toddlers can be overcome is to take them to a hospital or health center. Binaus Health Center located in Mollo Tengah District, TTS Regency is one of the community health centers where most  of  the  patients  are  toddlers.  The  obstacle  of  Binaus  Community  Health  Center  in  operating  is  the specialist doctor of children or toddlers is not available, so an expert system was created as a media for consultation  and  monitoring  of  toddlers  with  the  Dempster-Shafer  Method  whose  end  result  was  the diagnosis  of  diseases  suffered  by  toddlers.  Comparison  of  expert  diagnosis  results  with  expert  systems obtained an average range of trust of 92.86% for appropriate testing experts above the threshold value and testing below the threshold value obtained miss-classification 7.14%. The expert system does not provide 100% results according to expert diagnosis not because of inference errors but the inappropriate value of expert  density.  Data  testing  based  on  case  studies  taken  from  medical  record  data  at  the  Binaus  Health Center, Kec. Mollo Tengah, Kab. TTS has a 100% accuracy rate. Keyword : Health, Expert System, and Dempster-Shafer.

## I. PENDAHULUAN
Kesehatan  sangatlah  penting  bagi  manusia  khususnya  balita  karena  balita  sangat  rentan  terhadap berbagai jenis penyakit. Hal ini disebabkan oleh sistem imun di dalam tubuh balita yang belum terbangun dengan sempurna. Kebanyakan orang tua kurang mengetahui mengenai gejala dan penyakit yang diderita oleh balita sehingga penyakit yang diderita oleh balita semakin parah. Salah satu tindakan yang dilakukan orang tua yaitu pergi ke rumah sakit atau pusat kesehatan ketika balitanya menderita sakit.
Puskesmas  Binaus  merupakan  salah  satu  pusat  kesehatan  yang  ada  di  Kecamatan  Mollo  Tengah, Kabupaten Timor Tengah Selatan. Berdasarkan data dari tahun 2016 – 2017 yang ada di Puskesmas Binaus,
J-ICON , Vol. 8 No. 1, Maret 2020, pp. 45~52
penyakit  anak  yang  umumya  dialami  oleh  balita  yakni  batuk  bukan  pneumonia,  diare  tanpa  dehidrasi, demam  mungkin  bukan  malaria,  infeksi  saluran  pernaparasan  akut,  diare  dehidrasi  sedang,  vulnus, dermatitis alergi, dermatitis atopi. Tenaga medis yang ada di Puskesmas Binaus terdiri dari 2 (dua) dokter umum,  7  (tujuh)  bidan,  5  (lima)  perawat,  2 (dua)  tenaga  gizi,  2  (dua)  sanitasi, 2  (dua) tenaga  kesehatan lingkungan  (kesling),  dan  1  (satu)  ahli  kesehatan  masyarakat.  Tidak  tersedia  dokter  spesialis  anak  di Puskesmas  Binaus.  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  tahun  2016  jumlah  penduduk  NTT sebanyak 5.203.514 jiwa dan 9.518 diantaranya adalah anak. Data dari dinas kesehatan NTT tahun 2016 menunjukan rasio dokter spesialis anak per jumlah anak adalah 1 : 100.000.
Kekurangan  tenaga  medis  termasuk  ketidak  tersediaan  dokter  ahli  anak  di  Puskesmas  Binaus  dan rasio dokter anak terhadap jumlah anak di NTT yang sangat kecil menjadi penyebab dilaksanakan penelitian ini. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah sistem berbasis aturan untuk  mendiagnosa penyakit pada usia 0 – 60 bulan dengan menggunakan metode Dempster-Shafer . Penelitian dengan menggunkan Dempster Shafer Teory telah dilakukan oleh beberapa peneliti seperti untuk diagnosis  awal  penyakit  pada  Telinga,  Hidung,  Tenggorok  (THT) pada  manusia  [1]  dan  penyakit THT khusus pada anak [4] , penyakit kulit [2], penyakit tropis [3], penyakit paru-paru pada anak  [5] dan penyakit pada balita [6]. Hasil penelitian-penelitian tersebut menunjukan variasi akurasi dari 88% [1] dan 100%[6].
II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Basis Pengetahuan
Pengolahan data terdiri dari 8 penyakit dan 58 gejala yang dijabarkan pada tabel 1. Dari 8 penyakit yang diolah menghasilkan tabel keputusan yang tertera pada tabel 1.
Tabel. 1 Keputusan No Nama Gejala P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8 1 Anak Aktif * 2 Akibat Trauma * 3 Asi Normal * 4 Asi Berkurang * 5 Batuk * * * 6 Bak Normal * 7 Bisa disertai dengan atau tanpa Atopi Lain seperti Rinitis Alergi atau Asma * 8 Demam * * * * * 9 Disertai Rasa Gatal * * 10 Kesadaran Menurun * * 11 Keinginan Asi Meningkat * 12 Kemerahan, atau Bintik Berisi Air, atau Kulit Kering, atau Bengkak * 13  Kemerahan atau Bintik Berisi Air, atau Kulit Kering, atau Bengkak di Kulit * 14  Lemas * 15  Luka Terbuka, Kedalaman Lebih Besar dari Diameter * 16  Muntah-Muntah * 17  Mencret * 18  Mencret 3 Kali atau Lebih * * 19  Nafsu Makan Menurun * * 20  Nyeri pada Telinga *
J-ICON , Vol. 8 No. 1, Maret 2020, pp. 45~52
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)
No Nama Gejala P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8 21  Perdarahan + * 22  Pilek * * * 23  Positif Demam * 24  Riwayat Atopi dalam Keluarga * 25  Riwayat Kontak Bahan Allergen * 26  Sakit Badan * * 27  Sakit Kepala * * * 28  Sakit Perut * 29  Sesak Napas * 30  Tidak Suka Makan * * 31  Turgor Kembali Lambat * 32  Turgor Normal * 33  Demam +/- * 34  Panas 35  Muntah 36  Kesulitan Bernapas * 37  Napas Cepat * 38  Bibir serta Kuku Beruabah Menjadi Kebiruan * 39  Kepala Pusing * * 40  Tidak Nafsu Makan 41  Sering Bersin * 42  Hidung Tersumbat atau Berair * 43  Para-Paru Terasa Terhambat * 44  Tenggorokan Terasa Sakit * 45  Pusing 46  Tingkat Oksigen dalam Darah Rendah * 47  Ruam * 48  Kulit yang Meradang * 49  Kulit Seperti Terbakar * 50  Muncul Benjolan * 51  Rewel * 52  Luka Tertusuk * 53  Haus * 54  Perut kembung *
Tabel 1 menunjukan penyakit demam mungkin bukan malaria disimbolkan dengan P1, Batuk Bukan Pneunomia  disimbolkan  dengan  P2,  Diare  Tanpa  Dehidrasi  disimbolkan  dengan  P3,  Infeksi  Saluran Pernapasan  Akut  disimbolkan  dengan  P4,  Diare  Dehidrasi  Sedang  disimbolkan  dengan  P5,  Dermatitis Alergi disimbolkan dengan P6, Dermatitis Atopi disimbolkan dengan P7, Vulnus disimbolkan dengan P8.
Tabel  2  memuat  nilai  densitas  gejala  untuk  setiap  penyakit.  Nilai  densitas  tersebut  diperoleh  dari pakar. Selanjutnya tabel 2 berisi aturan dalam sistem pakar ini.
DOI 10.35508/jicon.v8i1.2026

## Tabel 2 Nilai Densitas Gejala Untuk Setiap Penyakit
Penyakit Gejala Densitas Demam Mungkin Bukan Malaria Batuk 0.75 Pilek 0.75 Tidak Suka Makan 0.8 Positif Demam 0.9 Muntah-Muntah 0.65 ASI Berkurang 0.6 Demam 0.7 Sakit Kepala 0.75 Nyeri Pada Telinga 0.6 Sesak Napas 0.6 Nafsu Makan Menurun 0.75 Mencret 0.5 Sakit Perut 0.5 Panas 0.9 Batuk Bukan Pheunomia Batuk 0.9 Pilek 0.7 Tidak Suka Makan 0.76 Demam 0.85 Sakit Kepala 0.7 Sakit Badan 0.65 Kesulitan Bernapas 0.7 Napas Cepat 0.65 Bibir Serta Kuku Beruabah Menjadi Kebiruan 0.5 Kepala Pusing 0.85 Nafsu Makan Menurun 0.7 Diare Tanpa Dehidrasi Demam +/- 0.8 ASI Normal 0.9 Mencret  3  Kali  Atau Lebih 0.95 Anak Aktif 0.6 Turgor Normal 0.9 BAK Normal 0.9 Rewel 0.7 Muntah 0.8 Haus 0.8 Perut kembung 0.8
Penyakit Gejala Densitas Ispa Demam 0.8 Batuk 0.8 Pilek 0.7 Sakit Kepala 0.85 Sering Bersin 0.9 Hidung  Tersumbat  Atau Berair 0.85 Para-Paru Terasa Terhambat 0.8 Tenggorokan Terasa Sakit 0.82 Sakit Badan 0.6 Pusing 0.86 Kesadaran Menurun 0.72 Tingkat  Oksigen  Dalam Darah Rendah 0.9 Diare Dehidrasi Sedang Mencret  3  Kali  Atau Lebih 0.9 Lemas 0.8 Turgor Kembali Lambat 0.78 Kesadaran Menurun 0.85 Keinginan ASI Meningkat 0.9 Rewel 0.7 Dermatitis Alergi Kemerahan,Atau  Bintik Berisi  Air,  Atau  Kulit Kering, Atau Bengkak 0.9 Disertai Rasa Gatal 0.85 Riwayat  Kontak  Bahan Alergen 0.7 Ruam 0.6 Kulit Yang Meradang 0.65 Demam 0.75 Kulit  Seperti Terbakar 0.8 Dermatitis Atopi Kemerahan  Atau  Bintik Berisi  Air,  Atau  Kulit Kering,  Atau  Bengkak Di Kulit 0.9 Disertai Rasa Gatal 0.85 Riwayat  Atopi  Dalam Keluarga 0.6 Bisa  Disertai  Dengan Atau  Tanpa  Atopi  Lain 0.7
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online) Penyakit Gejala Densitas Seperti  Rinitis  Alergi Atau Asma Muncul Benjolan 0.75 Rewel 0.8 Demam 0.65 Penyakit Gejala Densitas Vulnus Luka Terbuka, Kedalaman  Lebih  Besar Dari Diameter 0.87 Perdarahan + 0.8 Akibat Trauma 0.7 Luka Tertusuk 0.9
Dari hasil tabel 1 dan tabel 2 menghasilkan tabel rule yang dapat dijabarkan pada tabel 3.
Tabel. 3 Rule Rule If Then 1 Batuk AND pilek AND tidak suka makan AND positif demam AND muntah- muntah AND ASI berkurang AND demam AND sakit kepala AND nyeri pada telinga AND sesak  napas AND nafsu  makan  menurun AND mencret AND sakit perut Demam Mungkin Bukan Malaria 2 Batuk AND pilek AND tidak  suka  makan AND demam AND sakit  kepala AND sakit badan AND kesulitan bernapas AND napas cepat AND bibir serta kuku  beruabah  menjadi  kebiruan AND kepala  pusing AND nafsu  makan menurun Batuk Bukan Pheunomia 3 Demam +/- AND ASI normal AND mencret 3 kali atau lebih AND anak aktif AND turgor normal AND BAK normal AND haus AND perut kembung Diare Tanpa Dehidrasi 4 Demam AND batuk AND pilek AND sakit kepala AND sering bersin AND Hidung  tersumbat  atau  berair AND Para-paru  terasa  terhambat AND tenggorokan  terasa  sakit AND sakit  badan AND pusing AND kesadaran menurun AND Tingkat oksigen dalam darah rendah Ispa
5 Mencret  3  kali  atau  lebih AND lemas AND turgor  kembali  lambat AND kesadaran menurun AND keinginan ASI meningkat
Diare Dehidrasi Sedang
6 Kemerahan,atau  bintik  berisi  air,  atau  kulit  kering,  atau  bengkak AND disertai  rasa  gatal AND riwayat  kontak  bahan  allergen AND Ruam AND Kulit yang meradang AND Demam AND Kulit  seperti terbakar Dermatitis Alergi
7
Kemerahan  atau  bintik  berisi  air,  atau  kulit  kering,  atau  bengkak  di  kulit
AND disertai  rasa  gatal  riwayat  atopi  dalam  keluarga AND bisa  disertai dengan  atau  tanpa  atopi  lain  seperti  rinitis  alergi  atau  asma AND Muncul benjolan AND rewel AND demam
Dermatitis Atopi
8 Luka terbuka, kedalaman lebih besar dari diameter AND perdarahan + AND
akibat trauma AND luka tertusuk Vulnus

## 2.2

## Perunutan Maju ( Forward Chaining )
Runut  maju  merupakan  proses  perunutan  yang  dimulai  dengan  menampilkan  kumpulan  data  atau fakta yang  meyakinkan  menuju konklusi akhir. Runut maju bisa juga disebut sebagai penalaran forward ( forward  reasoning )  atau  pencarian  yang  dimotori  data  ( data  driven  search ).  Jadi  dimulai  dari  premis- premis atau informasi masukan ( if ) dahulu kemudian menuju konklusi atau drived information ( then ).
2.3
Metode Dempster Shafer Theory
Secara  umum  Teori Dempster-Shafer ditulis  dalam  suatu  interval:  [ Belief,  Plausibility ]. Belief ( Bel ) adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan proposisi. Jika bernilai 0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence , dan jika bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian. Dalam [7], fungsi belief dapat diformulasikan sebagai:

## 𝐵𝑒𝑙(𝑋) =   ∑ 𝑚 (𝑌)
𝑌≤𝑋
(2.1)
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)
sedangkan Plausibility ( Pls) dinotasikan sebagai:
Pls (X) = 1 – Bel (X’) = 1 −   ∑ 𝑚 (𝑋′)
𝑌 ≤ 𝑋 (2.2)
dimana Bel (X) = Belief (X), Pls (X) = Plausibility (X), m (X)   = mass function dari (X), m (Y)  = mass function dari  (Y). Plausibility juga  bernilai  0  sampai  1.  Jika  tingkat  keyakinan  akan  X’,  maka  dapat dikatakan bahwa Bel (X’) =1, dan Pls (X)=0. Teori Dempster-Shafer mengenal adanya frame of discernment yang dinotasikan dengan Θ dan mass function yang dinotasikan dengan m . Frame ini merupakan semesta pembicaraan  dari  sekumpulan  hipotesis  sehingga  disebut  dengan environment [7].  Tujuannya  adalah mengkaitkan  ukuran  kepercayaan  elemen-elemen  Θ.  Tidak  semua evidence secara  langsung  mendukung tiap-tiap elemen.
Dimana: Θ = {Θ 1 , Θ 2 , Θ 3 … Θ n }                                        (2.3)
dimana Θ : frame of discernment atau environment, Θ 1 , Θ 2 , Θ 3 … Θ n = elemen  atau  unsur  bagian dalam environment . Environment mengandung elemen-elemen yang menggambarkan kemungkinan sebagai jawaban, dan hanya ada satu jawaban yang akan sesuai dengan jawaban yang dibutuhkan. Kemungkinan ini dalam Dempster Shafer Theory disebut power set dan dinotasikan dengan P (Θ), setiap elemen dalam power set ini memiliki interval antara 0 sampai 1. m : P (Θ)  (0,1)       dan m : Ø = 0 sehingga dapat dirumuskan:
∑ 𝑚(𝑋) = 1 𝑋 € 𝑃(𝛩) (2.4)
dimana P (Θ) = power set, m (X) = mass function dari (X) Mass function ( m ) dalam Dempster Shafer Theory adalah tingkat kepercayaan dari suatu evidence (gejala), sering disebut dengan evidence measure sehingga dinotasikan dengan ( m ). Pada aplikasi suatu sistem pakar, bagian penyakit terdapat sejumlah evidence yang akan digunakan pada faktor ketidakpastian dalam pengambilan keputusan untuk diagnosis suatu penyakit. Untuk mengatasi sejumlah evidence tersebut pada Dempster Shafer Theory menggunakan aturan yang lebih dikenal dengan Dempster’s Rule of Combination [8].
𝑚 1 ⨁ 𝑚 2 = ∑ 𝑚 1 (𝑋)𝑚 2 (𝑌)
𝑋∩𝑌=𝑍
(2.5)
dimana m 1 ⨁ m 2 (Z): mass function dari evidence (Z), m 1 (X): mass function dari evidence (X), m 2 (Y), mass function dari evidence (Y), ⨁ : operator direct sum atau orthogonal sum . Persamaan di atas digunakan jika ada suatu envidence tambahan. Untuk melakukan kombinasi bukti diatas dengan  persamaan  (2.5).  Solusi  dari permasalahan  akan  dilakukan  “Normalisasi”  dari  setiap elemen  set dimana setiap elemen akan dibagi dengan
1 – K                                                                 (2.6)
𝐾 = ∑ 𝑚 1 (𝑋)𝑚 2 (𝑌)
𝑋∩𝑌=∅
(2.7)
dimana K = variabel yang menghasilkan set nol Ø atau evidence conflict Persamaan  (2.5),  persamaan  (2.6)  dan  persamaan  (2.7)  disubsitusikan  menghasilkan  secara  umum formulasi untuk Dempster’s Rule of Combination :
𝑚 1 ⨁ 𝑚 2 = ∑ 𝑚 1 (𝑋)𝑚 2 (𝑌) 𝑋∩𝑌=𝑍 1 − 𝐾 (2.8)

## 2.4 Metode Pengujian Sistem
Pengujian  yang  dilakukan  yaitu  pengujian akurasi.  Pengujian  akurasi dilakukan  untuk  mengetahui performa dari sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit pada balita usia 0 - 60 bulan. Pengujian dilakukan dengan  cara  membandingkan  hasil  sistem  dengan  rekam  medis  dan  hasil  sistem  dengan  hasil  diagnosa pakar.

## DOI 10.35508/jicon.v8i1.2026
ISSN:2337-7631 (printed)
ISSN: 2654-4091 (Online)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Sesuai dengan penelitian maka dibangunlah sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada balita usia 0-60 bulan menggunakan metode Dempster - Shafer . Aplikasi ini menggunakan inferensi runut maju ( forward chaining ) untuk mencari kesimpulan yang dikombinasikan dengan metode perhitungan presentase Dempster - Shafer. Proses inferensi dilakukan oleh sistem dengan memberikan pertanyaan berupa gejala- gejala yang berkaitan dengan penyakit. Sistem ini juga menampilkan penyebab-penyebab dari penyakit dan solusi pengobatan.
Pengujian dari sistem pakar mendiagnosa penyakit pada balita usia 0 – 60 bulan menggunakan metode dempster-shafer dilakukan dengan cara pengujian akurasi. 3.2 Pembahasan
Proses penalaran dari sistem ini melalui tahap penalaran perunutan maju ( forward chaining ), diawali dengan  proses  inisialisasi  memori  kerja,  setelah  itu  mengeksekusi  dan  melakukan  pembaharuan  memori kerja berdasarkan jawaban pengguna, kemudian dilanjutkan dengan proses perhitungan presentase dengan metode Dempster Shafer. Proses konsultasi dari aplikasi ini berlangsung dengan cara sistem memberikan pertanyaan  dan  pilihan  jawaban  “YA/TIDAK”.  Keluaran  sistem  ini  akan  memberikan  hasil  diagnosis beserta nilai persentase keyakinan yang dihitung menggunakan metode Dempster-Shafer .

## 3.3 Pengujian Sistem
Pengujian  dari  sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  pada  balita  usia  0  –  60  bulan  menggunakan metode dempster-shafer dilakukan  dengan  cara  pengujian  akurasi.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk menunjukan fungsi program yang dibuat tencang cara operasinya dan kegunaannya sudah sesuai atau tidak. Pengujian akurasi dengan Treshold >80% menghasilkan nilai akurasi 92,86% atau 39 dari 42 data uji coba berada di atas nilai threshold dan 3 dari 42 data uji yang berada di bawah nilai threshold 7.14%.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Penelitian ini memberikan hasil yang  memuaskan dalam diagnosis penyakit pada balita usia 0  – 60 bulan dengan metode Dempster-Shafer. Rata-rata akurasi sistem sebesar 92,86% dengan Threshold >80%. 4.2 Saran
Diperlukan penambahan kasus untuk pengujian konsistensi sistem dan menggunakan metode certainy factor untuk mengetahui nilai akurasi yang diinginkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Rahman.,  2012, Sistem  Pakar  Diagnosis  Awal  Penyakit  pada  Telinga,  Hidung,  Tenggorok  (THT) terhadap Manusia menggunakan Metode Demspter Shafer Theory, [Skripsi], Universitas Nusa Cendana, Kupang.
[2]  Fandli  supandi,  dkk.,  2018,  penerapan  metode  dempster-shafer  dalam  pembangunan  sistem  pakar diagnosa penyakit kulit.
[3] Reza Setiawan, dkk,. 2018 Implementasi metode Dempster Shafer pada sistem pakar diagnosa infeksi penyakit tropis berbasis web .
[4] Maura Widyaningsih,. 2018. Sistem diagnosa penyakit THT pada balita menggunakan metode Dempster Shafer.
[5]  Eli  Rosmita  Ritonga  dan  Muhammad  Dedi  Irawan,  2017.  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  paru-paru pada anak dengan metode Dempster Shafer.
[6] Adil Wahyudi, dkk,. 2018. Perancangan sistem pakar untuk diagnosa penyakit pada balita menggunakan metode Dempster Shafer.
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)
[7] Giarratano J, Riley G., 2005, Expert Sistem: Principle and Programming 4 th Edition, PWS Publishing Company, USA.
[8] Adrian O’neill, 2000, Teori Dempster-Shafer mengaitkan ukuran kepercayaan setiap elemen-elemen.
[9] Hartati S, Iswanti S., 2008, Sistem Pakar & Pengembangannya , Graha Ilmu, Yogyakarta . [10] Kristanto, A., 2004, Kecerdasan Buatan, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[11] Kusumadewi S., 2003. Artificial Intelegence:Teknik dan Aplikasinya, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[12] Puspita,  Sari.,  dkk,  2016, Implementasi  Dempster-Shafer  dalam  Sistem  Pakar  Diagnosa  Anak Tunagrahita Berbasis WEB,  Jurnal Rekursif, Universitas Bengkulu.