## DAMPAK PSIKOLOGI MAHASISWA SELAMA PEMBELAJARAN DALAM JARINGAN DENGAN PENERAPAN ALGORITMA DEMPSTER SHAFER
Marlince Novita Karoseri Nababan 1)* , Krisman Simatupang 2) , Andi Sanjaya Simanjuntak 3) , Deliana 4) , Cristina Julyani Br Sinaga 5) 1,2,3,4,5 Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia Email: marlincenovitakaroserinababan@unprimdn.ac.id , krismansimatupang84@gmail.com , andisanjayasimanjuntak@gmail.com , deliana921@gmail.com , cristina.jsya@gmail.com

## Abstract
The Covid-19 pandemic is major epidemic that is currently being experienced throughout the world. The pandemic has lowered the structure of the economy, social, culture and even the world of education. As a result, Governments around the world issue Distance Education policies so that this has an impact on the lessons learned for students or students. Especially for University Prima Indonesia students who are the scope of research carried out by researchers to determine the psychological impact of students on learning in the covid-19 pandemic network. Psychological impact in question is whether students experience mental changes, changes in way of thinking, emotional changes, social changes or less physically and mentally healthy. With symptoms, namely depression, anxiety, excessive fear, changes in sleep patterns, economic decline, hampered activity. The results of the study obtained a valid percentage level of symptoms worth 0.8%. The method used in analyzing  psychological impact of students is dampster shaper. Expert system methods are often used in research because of the recognized analytical results.
Keywords: impact, psychological, covid-19, students, symptoms

## 1. PENDAHULUAN
Beragam  penggunaan  media  teknologi maupun  sistem  informasi  di  zaman  ini  sangat berkembang  dengan  pesat  [1]–[4],  [5]–[8], bahkan  kini  telah  dilakukan  dengan  cara  online [9]–[15].  Sistem  pakar  merupakan  salah  satu pemanfaatan  teknologi  informasi  dalam  bidang kecerdasan  buatan  [16]–[18].  Sistem  pakar termasuk  dalam  pemodelan  proses  penalaran seorang  pakar  atau  pakar  yang  memiliki pengetahuan  tertentu,  sehingga  keahlian  pakar tersebut  dapat  dimanfaatkan  oleh  orang  awam. Sistem  pakar  dapat  digunakan  dalam  berbagai hal,  antara  lain  untuk  menganalisis  dan mendiagnosis,  membantu  manajemen  dalam pengambilan keputusan, dan juga untuk kebutuhan  lainnya.  Umumnya,  sistem  pakar dirancang agar dapat berinteraksi secara langsung dengan  orang  yang  menggunakan  dalam  bentuk pertanyaan dan jawaban [19].
Dampak  dari  Pembelajaran  daring  (dalam jaringan)  di  masa  pandemi  saat  ini  telah mengakibatkan perubahan signifikan pada segala aspek  kehidupan  masyarakat.  Pembelajaran
daring  yang  ada  di  Indonesia  khususnya  di Medan  telah  menimbulkan  keresahan  dan kegelisahan  bagi  seluruh  lapisan  masyarakat khususnya mahasiswa,  hal tersebut tidak hanya memengaruhi kondisi fisik tetapi juga mempengaruhi  kondisi  psikologi  masyarakat khususnya  mahasiswa  di  Indonesia.  Efek  dari pembelajaran  daring  sangat  mempengaruhi psikologi  seseorang  secara  luas  maupun  pasif, baik  mulai  dari  segi  berpikir  seseorang  dalam menagkap penjelasan informasi mengenai konsep dari keadaan sehat maupun sakit.
Oleh sebab itu untuk mengetahui bagaimana dampak psikologis mahasiswa terutama  pada  mahasiswa  Universitas  Prima Indonesia Medan selama melakukan pembelajaran  daring,  maka  dirancang  sebuah sistem  pakar  untuk  meneliti  dampak  psikologi mahasiswa selama pembelajaran dalam jaringan (daring) dan untuk mengetahui keefektifan serta signifikan  dari  pembelajaran  jarak  jauh.  Sistem pakar  yang  dirancang  ini  dibangun  dengan penerapan algoritma dempster shafer .
Dalam  penelitian  terdahulu  ditemukan beberapa  kekurangan  sistem  yang  hanya membahas  hanya  beberapa  penyakit  dan  tidak ada  ditemukan  adanya factor yang  menjadikan penyebab  penyakit  tersebut  dan  cara  untuk mencegah  penyakit  tersebut  [20].  Dari  latar belakang  masalah  tersebut  maka  dirancang sebuah sistem yang akan melengkapi kekurangan yang ada pada penelitian sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian yang terkait dengan metodologi penelitian  menggunakan  metode waterfall . Dikarenakan  Metode waterfall sangat  baik  dan banyak  diterapkan  dalam  industri  perangkat lunak.
Adapun  teknik/cara  dalam  pengumpulan data  yang  di  lakukan  pada  penyelesaian penelitian ini yaitu:
1. Wawancara Untuk  mendapatkan  data-data  sebagai bahan  pertimbangan  untuk  penelitian  maka peneiliti melakukan wawancara dengan beberapa yang terlibat seperti mahasiswa, para staff/pegawai, dosen dengan melakukan pertemuan untuk mendapatkan informasi dengan cara  melakukan  tanya  jawab  seputar  informasi dampak psikologi mahasiswa selama pembelajaran daring . 2. Observasi
Observasi  dilakukan  dengan  membuat pencatatan  secara  sistematis  terkait  dengan unsur-unsur  objek  penelitian  yaitu  terjun  ke lokasi penelitian, yang bertujuan untuk melakukan observasi dampak psikologi terhadap mahasiswa selama daring . 3. Studi Pustaka Dengan  mempelajari  buku  yang  ada  di perpustakaan,  jurnal,  atau  bahan  dari  media online maupun dari sumber-sumber yang lainnya yang dapat bersifat membantu atau sebagai data pendukung bagi penyusun penyelesaian masalah ini.

## Perancangan Sistem
Tahap  berikutnya  akan  dilakukan  dalam penyusunan  laporan  ini  adalah  perancangan sistem.  Perancangan  sistem  mempunyai  tujuan untuk mempermudah pembangunan sistem pakar dampak  psikologi  terhadap  mahasiswa  selama pembelajaran  dalam  jaringan,  dimana  pada
perancangan  ini  akan  menggunakan use  case diagram.
Berikut  ini Use  case diagram  yang  di terapkan  dalam  sistem  yang  akan  di  jalankan. Sebuah diagram penting sekali untuk mengorganisasi atau mendeskripsikan kebutuhan dari  pengguna  dan  yang  juga  memodelkan perilaku dari sebuah sistem yang diinginkan dan sesuai dengan kebutuhan dari para pengguna.
Gambar 1. Use case diagram yang sedang berjalan
Tabel 1. defenisi use case sistem Yang sedang berjalan No Use case Deskripsi 1 Diagnosis Upaya  awal  penentuan  dampak psikologi mahasiswa selama pembelajaran Daring. 2 Info Di  kelompokkan  berdasarkan tingkat kepentingan dan informasi yang sesuai dengan topik. 3 Execusi data Pengolahan  data  dengan  metode damster shafer 4 Hasil Informasi dampak psikologis mahasiswa

## Pengujian Program
Merupakan  sebuah  proses  pelaksanaan sebuah program yang bertujuan untuk menemukan suatu kesalahan. Tahap pengujian ini merupakan tahap yang dilakukan untuk mencari kekurangan  maupun  kesalahan  dan  melihat apakah fungsi dari semua perangkat lunak apakah sudah  sesuai  atau  tidak  berdasarkan  kebutuhan dari permasalahan yang telah direncanakan.
Mahasiswa Lihat Diagnosi Lihat Hasil Lihat Info Dampak Pembelajaran Daring Laporan Hasil Execusi Lihat Penanganan Awal Admin

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis maka dihasilkan sebuah  uji coba metode Dempster Shafer yang dapat melakukan diagnosa terhadap  dampak  psikologis  yang  disebabkan oleh  pandemi  Covid-19  yang  dialami  oleh mahasiswa  di  Universitas  Prima  Indonesia Medan yang di implementasikan kedalam sebuah sistem  berbasis web dengan  menerapkan  sistem pakar.  Adapun  data  gejala  yang  dipakai merupakan  data  yang  dialami  oleh  mahasiswa Universitas Prima Indonesia Medan yang sedang dilakukan pengujian.
Berdasarkan  data  yang  telah  ditemukan oleh  penulis  dari  berbagai  artikel/karya  ilmiah yang berkaitan dengan dampak covid 19 terhadap psikologis  seseorang,  disini  penulis  mencoba untuk  melakukan  wawancara  atau  observasi mengenai  pembahasan  selanjutnya  dengan seorang  pakar  di  bidang  psikologis,  yaitu  dosen bidang  studi  psikologi,  sehingga  dirangkum sebuah  aturan  dari  gejala dan  dampak  psikologi dari  covid  19  yang  ideal  dengan  kasus  yang sedang  diteliti.  Untuk  Data  Dampak  Psikologis Mahasiswa,  khususnya  mahasiswa  X  disajikan pada tabel 2  dan tabel 3.

## Tabel 2. Data Psikologis Dampak Pandemi
Covid 19 Kode Gejala Efek Gejala (Dampak Psikologis) P1 Cara berfikir yang berubah dalam mengetahui informasi mengenai keaadaan kesehatan (sakit atau tidak) P2 Emosi yang berubah (rasa cemas, rasa takut, dan rasa khawatir,) P3 Prilaku dalam bersosialisasi yang memiliki perubahan ke arah yang negatif akan informasi kesehatan P4 Memiliki prasangka yang buruk, yang dapat mengakibatkan kebencian P5 Terjadinya perubahan mental maupun kesehatan P6 Menimbulkan diskriminasi outgroup Tabel 3. Data Gejala Psikologis Kode Nama Gejala G01 Sering Depresi G02 Merasa cemas G03 Rasa takut yang berlebihan G04 Perubahan pola tidur G05 Penurunan ekonomi G06 Terkendala aktivitas pendidikan G07 Terkendala aktivitas sosial G08 Stres

## 3.1.1 Uji Coba
Teori Dempster  Shafer adalah  teori matematika.  Teori  membutuhkan  bukti  dari banyak  sumber  dan  memberikan  tingkat kepercayaan  yang  ditarik  dari  bukti  yang diterima[3]. Secara umum Teori Dempster Shafer berupa  sebuah interval Belief  dan  Plausibility Dimana Belief (Bel) merupakan evidence dalam mendukung suatu himpunan proposisi. Jika nilai belief bernilai 0 maka tidak ada evidence , jika m bernilai 1 maka memiliki kepastian[4].
Berikut  ini  Nilai Plausibility (Pl)    yang  dapat dinotasikan sebagai:
Pl(s) = 1 – Bel (-s) Tingkat keyakinan dari evidence dapat dikurangi dengan  nilai plausibility .  Pada  teori Dempster Shafer terdapat  simbolak    dengan  θ  yang merupakan frame  of  discrement .  Tujuan  dari frame adalah  mengaitkan  ukuran  tingkat keyakinan elemen-elemen θ. Tetapi tidak semua evidence mendukung tiap-tiap elemen. Sehingga membutuhkan  probabilitas  fungsi  densitas  (m). Pada jumlah seluruh data m dalam subset θ sama dengan  1.  Dan  diberikan  nilai  m{θ}  =  1,0  jika tidak  memiliki  informasi  untuk  dapat  memilih sebuah  hipotesis.  Dan  jika  diketahui  X merupakan  subset  dari  θ,  berhubungan  dengan m1 sebagai fungsi densitasnya, dan Y merupakan subset dari  θ  dengan  m2  sebagai  fungsi densitasnya,  sehingga  dapat  dibentuk  sebuah fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3, yaitu:
𝒎 𝟑 (𝒁) = ∑ 𝒙∩𝒚=𝒁𝒎𝟏(𝒙)𝒎𝟐(𝒚)
𝟏−∑ 𝒙∩𝒚=𝟎𝒎𝟏(𝒙)𝒎𝟐(𝒚) (3)
keterangan : m1  merupakan sebuah densitas  dari gejala yang pertama m2  merupakan sebuah densitas dari gejala yang kedua
m3  merupakan  sebuah  kombinasi  dari  kedua densitas sebelumnya θ = berisi semesta pembicaraan yang diambil dari sekumpulan hipotesis (X’dan Y’)
X dan y = subset dari Z X’ dan y’= subset dari θ Berikut  contoh  penerapan dempster shafer , dimana  dari  2  objek  akan  di  cari  persentase kemungkinan dengan menggunakan perhitungan dibawah ini :
m1, nilai densitas = 90% atau 0.9 (objek pertama) m2, nilai densitas 80% atau 0.8 (objek kedua) Kesimpulannya  dapat  kita  lihat  pada  tabel  3.3, antara gejala Depresi memiliki hubungan dengan Dampak  Psikologis  dari  Covid  19  (P1=0.9 ,P3=0.9,  P4=0.9,  P6=0.9)  dengan  nilai  densitas atau tingkat kepercayaan 0.9 itu merupakan 90% yang  bersumber  dari  data yang  diberikan  pakar. Sedangkan  data rule yang  berisikan  gejala psikologi  yang  dimiliki  oleh  mahasiswa  akan efek dari pandemi covid 19 dapat kita lihat pada tabel  3.3  didalamnya  juga  berisikan  nilai Belief dan Plausibility yang telah diperoleh dari pakar.
Tabel 4. Rule Gejala Psikologis Kode Nama Gejala Dampak Psikologis P1  P2  P3  P4 P5  P6 G01 Sering Depresi :  0.9  0  0.9  0.9 0 0.9 G02 Rasa kecemasan :  0.9  0.8  0 0 0 0.9 G03 Rasa takut yang berlebihan :  0.8  0  0 0 0.9 0 G04 Perubahan pola tidur :  0.7  0  0.9  0 0 0 G05 Penurunan ekonomi : 0  0.8  0  0.8 0 0 G06 Terkendala aktivitas pendidikan : 0  0.8  0 0 0.6 0
G07 Terkendala aktivitas sosial : 0  0.9  0.7  0 0 0
Besarnya nilai suatu nilai keyakinan diukur antara  rentang  nilai  dari  0  sampai  dengan  1, semakin  besar  nilai  keyakinan  suatu  gejala mencapai  nilai  1  maka  semakin  besar  nilai keyakinan tersebut. Pembahasan dalam penelitian  ini  adalah  menguji  metode Dempster Shafer untuk  dapat  mendiagnosa  dampak psikologis  dari  pandemi  covid  19  yang  dialami mahasiswa,  sehingga  metode Dempster Shafer dapat diimplementasikan ke dalam sistem pakar [23],  data  gejala-gejala  yang  akan  diuji  dapat dilihat pada Tabel 3.3 :
Tabel 5. Sample Data Gejala Psikologis
Kode Gejala Nama Gejala G_01 Depresi G_02 Kecemasan G_03 Rasa takut yang berlebihan
Berikutnya  ditetapkanlah    nilai belief serta plausibility dari  gejala  yang  ada.  Maka  proses Dempster Shafer dapat dilakukan seperti berikut: Apabila  diketahui  nilai  keyakinan  setelah dilakukan observasi  depresi. Sebagai gejala dari dampak psikologis dengan jenis:
P01, P03, P04, P06 adalah: Nilai belief m1  =  (0.9)  * (0.9)  *  (0.9)  * (0.9)  =
0.6561=0, 7
Nilai Plausibility m1 {ø} = (1 – 0.7) = 0.3
Selanjutnya  apabila  ditemukan  nilai  keyakinan setelah melakukan observasi terhadap
Kecemasan sebagai  dampak  psikologis  dengan jenis:
P01, P02, P06 adalah: Nilai Belief m1 = (0.9*0.8*0.9) = 0.648=0, 6 Nilai Plausibility m1 {ø} = (1 – 0.6) = 0.4 Munculnya gejala baru mengharuskan kita untuk menghitung  nilai  dengan  densitas  yang  baru untuk  beberapa  kombinasi  (m3)  dengan  aturan dapat dilihat seperti yang ada pada tabel 6.
Tabel 6. Densitas Baru
M2 :0.6 M2 {  }:0.4 M1 :0.7 0.42 0.28 M1 {  }:0.3 0.18 0.12
Selanjutnya  dihitunglah  nilai  tingkat  keyakinan M_3 sebagai berikut:
Nilai belief M_3 = 0.42+0.18 1− 0,12 = 0.68
Nilai Kombinasi m_3 = 0.28 1− 0,12 = 0, 32
Nilai Plaisibility M_3 {  }  = 0. 𝟏𝟐 𝟏− 0,12 = 𝟎, 𝟏𝟑𝟔 Sehingga  ditemukan  nilai  keyakinan  dampak psikologis  yang  dialamai  mahasiswa  terhadap pandemi  covid  19  dari  gejala  G1  dan  G2  yaitu sebesar 68%.

## 3.1.2 User Interface
Interface merupakan  bentuk  tampilan sebuah sistem dalam hal ini sistem yang dibangun dalam bentuk konsultasi. Interface yang
dihasilkan terdiri dari : a. Halaman Login
Halaman login adalah halaman awal pada sistem dari sistem pakar, adapun halaman login berisi 2 level user yaitu user administrasi dan user konsultasi, bentuk form login dapat dilihat pada seperti gambar dibawah ini
Gambar 2. Login Sistem
b. Beranda atau halaman utama admin Beranda admin merupakan halaman awal
dari  sistem  yang  dibangun  disisi  admin,  bentuk beranda admin pada gambar 3.
Gambar 3. Beranda Admin
c. Halaman Rule Konsultasi Halaman  yang  memiliki  fungsi  vital adalah  halaman  konsultasi  dimana  halaman  ini digunakan oleh user admin untuk mengubah data rule yang  berkaitan  terhadap  data  gejala  dan dampak  psikologisnya,  bentuk  halamanya  dapat dilihat pada seperti gambar 4.
Gambar 4. Halaman Rule Data d. Halaman Konsultasi dan Hasil Tampilan gambar 3.4. merupakan halaman  yang  berisikan  hasil  diagnosa  yang dapat  menampilkan  kesimpulan  diagnosa  dari konsultasi yang dilakukan oleh mahasiswa.

## Gambar 5. Halaman Hasil Diagnosa
Dengan  penerapan  metode Dempster Shafer yang  sudah  teliti  dan  berdasarkan  dari analisis  data  yang  telah  diperoleh,  yang  dapat berupa  hasil  diagnosa  terhadap  gejala  yang terkena dampak pandemi Covid-19 yang dialami mahasiswa. Berdasarkan hasil tes yang telah telah di  uji  coba  dengan  beberapa  sampel  data,  maka hasil yang diperoleh adalah tingkat kepercayaan terhadap  dampak  psikologis  massa  pandemi covid-19 dengan nilai 68% dan dari 2 (dua) gejala yang  dialami  salah  satu  mahasiswa  yang dijadikan  sebagai  sampel  data  dan  dapat membantu pihak-pihak terkait yang membutuhkan kinerja sistem ini dalam menangani  dampak  psikologis  dari  pandemi covid-19.

## 3.2 Pembahasan
Pandemi  covid-19  memiliki  dampak terhadap  masyarakat  luas,  baik  dari  segi kesehatan maupun psikologis, yang menimbulkan keresahan kepada semua masyarakat dan yang juga mempengaruhi kondisi fisik  dan  bahkan  begitu  juga  mempengaruhi psikologis [24].
Dalam  bukunya  “ The  Pandemic  of Psycholog y”  hanya  memberikan  informasi mengenai pengaruhi psikologis seseorang terhadap  Pandemi  Covid  19,  akan  tetapi  masih berupa informasi dan belum diterapkan kedalam sebuah  sistem[25].  Hanya  melakukan  penelitian terhadap  pendeteksian  awal  secara  dini  pasien terduga  Covid-19  dengan  menerapkan  sistem pakar dengan sistem pakar menggunakan metode
certainty  factor [26].  Penerapan  sistem  pakar hanya  untuk  mendiagnosa  virus  covid-19  pada manusia[23].
Dilandaskan  penelitiannya  sebelumnya peneliti mencoba untuk mengembangkan kedalam sebuha sistem berupa sistem pakar untuk mendapatkan informasi akan dampak pembelajaran  daring  dari  pandemi  covid  19 terhadap  psikologis  sesorang,  dalam  hal  ini peneliti mengambil sample riset terhadap dampak psikologis terhadap mahaiswa.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  uji  coba  penelitian  ini  dapat disimpulkan bahwa:
1. Terbentuknya  Sistem  pakar  dengan  metode Dempster Shafer maka orang awam khususnya mahasiswa bisa mengetahui hasil diagnosa psikologi mahasiswa selama pembelajaran dalam jaringan.
2. Metode dempster shaf er sudah diuji coba dan diimplementasikan dalam sistem pakar untuk mendiagnosis dampak psikologis mahasiswa selama pembelajaran dalam jaringan (daring) dengan  menggunakan  gejala-gejala  yang sudah  ditentukan,  sesuai  dengan  analisis menggunakan  metode  dempster  shafer  telah diuji  dengan  hasil  menunjukkan  bahwa dampak psikologis sebesar 0.8%.

## 5. REFERENCES
[1] M.  Fauzi,  Masrizal,  and  V.  Sihombing, “Sistem Informasi IT-Helpdesk Universitas Labuhanbatu Berbasis Web,” Jurteksi ,  vol.  VII,  no.  3,  pp.  259–266,
2021.
[2] Siharningsih, V. Sihombing, and Masrizal, “Sistem Informasi Administrasi Data  Siswa  Berbasis  Web  Pada  SMK Swasta  Pembangunan  Bagan  Batu,” TEKINKOM ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  70–77, 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.229.
[3] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar, “Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi:
10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[4] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Sistem  Informasi  Front  Office  Untuk
Peningkatan Pelayanan Pelanggan Dalam Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[5] P. Dani Prasetyo Adi and A. Kitagawa, “A performance of radio frequency and signal strength of LoRa with BME280 sensor,”
TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 18, no. 2, p. 649, Apr. 2020, doi: 10.12928/telkomnika.v18i2.14843.
[6] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch Locations,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[7] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative Staff Using Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) Method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1933, no.  1,  p.  012068,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012068.
[8] P.  D.  P.  Adi et  al. ,  “A  Performance Evaluation of ZigBee Mesh Communication on the Internet of Things (IoT),”  in 2021  3rd  East  Indonesia Conference on Computer and Information Technology  (EIConCIT) ,  Apr.  2021,  pp. 7–13, doi: 10.1109/EIConCIT50028.2021.9431875.
[9] V. M. M. Siregar, “Perancangan Website Sebagai  Media  Promosi  Dan  Penjualan Produk,” TAM  (Technology  Accept. Model. , vol. 9, no. 1, pp. 15–21, 2018.
[10] D. Y. Siringoringo, V. Sihombing, and M. Masrizal,  “Sistem  Informasi  Penjualan
Dan Persediaan Produk Peralatan
Pertanian Berbasis Web,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  54–59,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.232.
[11] J. Simatupang and S. Sianturi, “Perancangan Sistem Informasi
Pemesanan Tiket Bus Pada PO. Handoyo Berbasis Online,” J. Intra-Tech , vol. 3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[12] V. Sihombing, N. Siahaan, U.
Labuhanbatu, F. Hukum, and U. Labuhanbatu,  “RANCANG  BANGUN SISTEM  UJIAN  ONLINE  BERBASIS WEB  DI  SMK,” J.  TEKINKOM ,  vol.  2, no. 2, pp. 151–155, 2019, doi: 10.37600/tekinkom.v2i2.112.
[13] F. Sinuraya et al. , “WEB-BASED FOOD ORDERING INFORMATION SYSTEM STUDI,” pp. 7–11, 2021.
[14] H.  A.  Simbolon  and  V.  M.  M.  Siregar, “Perancangan  Sistem  Informasi  Berbasis E-Commerce Untuk
Peningkatan Penjualan  Produk  Jersey  Olah  Raga,” J. Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.
49–54, 2018.
[15] W.  Purba,  D.  Ujung,  T.  Wahyuni,  L. Sihaloho,  and J.  Damanik,  “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Tiket Online Pada Kmp . Ihan Batak Berbasis,” vol. 3, no. 2, pp. 65–75, 2020.
[16] J.  A.  W.  Simamora,  “Sistem  Pakar Mendeteksi Kerusakan Sepeda Motor N- Max  Menggunakan  Metode  Forward Chaining Berbasis Android,” TeIKa , vol. 11,  no.  2,  pp.  143–151,  2021,  doi: 10.36342/teika.v11i2.2611.
[17] D. Sitanggang et al. , “Diagnosing chicken diseases  using  fuzzy  Tsukamoto  web- based  expert  system,” {IOP}  Conf.  Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 505, no. 1, p. 12086,
May 2019, doi: 10.1088/1757- 899x/505/1/012086.
[18] H. T. SIHOTANG, E. Panggabean, and H. Zebua,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit Herpes Zoster Dengan
Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes,” vol.  3,  no.  3,  pp.  192–196,  2019,  doi: 10.31227/osf.io/rjqgz.
[19] T. Abidin, S. Wiyono, and A. M. Iskandar, “Case  Study:  Mobile-Based  Application for The  Election  of The  Student  Council President  in  Tegal  City,” J.  Comput.
Networks, Archit. High-Performance
Comput. , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi: 10.47709/cnahpc.v3i1.920.
[20] K.  Kirman,  A.  Saputra,  and  J.  Sukmana, “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis
Penyakit  Lambung  Dan  Penanganannya Menggunakan Metode Dempster Shafer,”
Pseudocode ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  58–66, 2019,  doi:  10.33369/pseudocode.6.1.58- 66.
[21] E. R. Ritonga and M. D. Irawan, “Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Paru-Paru,” J.
Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 39–47, 2017,
doi:
https://doi.org/10.24114/cess.v2i1.7179.
[22] M.  D.  Sinaga  and  N.  S.  B.  Sembiring, “Penerapan  Metode  Dempster  Shafer
Untuk Mendiagnosa Penyakit Dari Akibat Bakteri  Salmonella,” CogITo  Smart  J. , vol.  2,  no.  2,  p.  94,  2016,  doi: 10.31154/cogito.v2i2.18.94-107.
[23] S.  N.  Yanti  and  E.  Budiyati,  “Aplikasi
Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Virus Covid-19  pada  Manusia  Berbasis  Web Menggunakan Metode Forward Chaining,” J.  Inform.  Univ.  Pamulang , vol.  5,  no.  4,  p.  451,  2021,  doi: 10.32493/informatika.v5i4.4944.
[24] F.  Hanum,  “Dampak  Covid  19  terhadap Psikologis  Masyarakat  Modern,” Pros. Semin. Nas. Webinar Nas. Univ. Mahasaraswati  Denpasar  “Percepatan Penanganan  COVID-19  Berbas.  Adat  di Indones. , pp. 85–87, 2020.
[25] I.  M.  Agung,  “Memahami  Pandemi Covid-19  Dalam  Perspektif  Psikologi Sosial,” PsikobuletinBuletin  Ilm.  Psikol. , vol. 1, no. 2, pp. 68–84, 2020.
[26] M.  F.  Suryana,  F.  Fauziah,  and  R.  T.  K. Sari, “Implementasi  Sistem  Pakar
Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Untuk  Mendiagnosa  Dini  Corona  Virus Desease  (COVID-19),” J. Media  Inform. Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  p.  559,  2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2132.