## DIAGNOSA AMS: SISTEM PAKAR UNTUK PENDAKI GUNUNG
Yuri Ariyanto 1 , Hendra Pradibta 2 , Cindy Permatasari 3
Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Malang. Jalan Soekarno Hatta No. 9 Malang E-mail : 1 yuri.bjn@gmail.com, 2 ndropradibta@gmail.com, 3 cindy.pmatasari@gmail.com

## ABSTRAK
Acute Mountain Sickness (AMS) adalah penyakit yang sering kali dialami oleh pendaki pemula di ketinggian.  Hal  tersebut  terjadi  selama  proses  aklimatisasi  atau  penyesuaian  tubuh  terhadap lingkungan  baru.  Dengan  adanya  kondisi  tersebut,  maka  dibutuhkan  seorang  ahli/pakar Pertolongan  Pertama  Gawat  Darurat  (PPGD)  dalam  bidang mountaineering untuk  mendiagnosa penyakit  AMS  yang  dialami  pendaki.  Namun,  penanganan  AMS  seringkali  terbentur  oleh terbatasnya  ahli/pakar  yang  dapat  terjun  langsung  ke  lapangan  serta  minimnya  pengetahuan pendaki  tentang  PPGD  dalam  bidang mountaineering .Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut maka diperlukan sebuah sistem yang mempunyai pengetahuan tentang gejala-gejala dan penyakit AMS  layaknya  seorang  ahli/pakar.  Pada  penelitian  ini  dirancang  sebuah  sistem  pakar  berbasis mobile  dengan  sistem  operasi  android.  Metode  yang  digunakan  pada    sistem  pakar  ini  adalah metode Dempster Shafer . Dengan adanya aplikasi sistem pakar ini diharapkan dapat menjadi alat bantu bagi para pendaki dalam mengetahui penyakit yang dialami beserta cara penanganan secara mudah dan tepat. Hasil pengujian menunjukkan nilai kepercayaan dengan tingkat keakuratan yang baik.  Hasil  dari pengujian aplikasi  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  untuk  diagnosa  AMS  dapat berjalan dengan baik sesuai dengan rancangan yang telah dibuat.
Kata kunci : Sistem Pakar , Acute Mountain Sickness, Demspter Shafer, Android.

## ABSTRACT
Acute Mountain Sickness (AMS) is a disease that is often experienced by beginner hikers in the high elevation  condition.  It  occurs  during  the  acclimatization  process,  where  the  body  adapting  to  the environment. This condition requires an expert to diagnose the AMS diseases, which is experienced by  the hikers.  Yet, this condition often encountered  some  problems,  the limited  number of experts who can involve directly into the field and the lack of knowledge about the AMS disease in the field of mountaineering. To resolve the problem, it is required an application that has knowledge of the symptoms  and  diseases  AMS  as  good  as  an  expert.  This  research  designed  an  expert  system application  based on  mobile  with Android  operating  system.  The  Dempster-Shafer  method then is used in the expert system application. This application is expected to be a supporting tool for hikers to understanding and handling the AMS disease. The test results showed the value of the trust with the  level  of  accuracy  is  good.  The  results  of  the  test  applications  show  that  an  expert  system application for AMS  diagnosis can  run  satisfactorily in accordance  with the  design that  has  been created.
Keywords : Expert Systems, Acute Mountain Sickness, Demspter Shafer, Android.

## PENDAHULUAN
Acute  Mountain  Sickness (AMS) adalah  kelainan  yang  sangat  umum muncul  di  ketinggian.  Pada  ketinggian lebih  dari  3.000  meter,  75%  orang  akan mengalami gejala ringan AMS. Terjadinya AMS tergantung pada elevasi, laju  pendakian,  dan  kerentanan  individu. Banyak  orang  mengalami  AMS  ringan selama  proses  aklimatisasi  (penyesuaian fisiologis atau adaptasi terhadap lingkungan  baru).  Gejala  biasanya  mulai 12  sampai  24  jam  setelah  tiba  di ketinggian dan mulai penurunan keparahan  sekitar  hari  ketiga.  Adapun klasifikasi  dari  AMS  yaitu  ringan, sedang, dan berat[1].
Dalam  hal  ini  ahli/pakar  dalam bidang mountaineering dibutuhkan untuk proses  diagnosa  gejala  AMS  yang dihadapi  para  pendaki.  Namun  karena keterbatasan waktu, tenaga tidak memungkinkan ahli/pakar untuk mendiagnosa seluruh pendaki yang diserang  AMS  secara  bersamaan  dalam waktu singkat.
Dari latar belakang permasalahan tersebut,maka  pada  dibuatlah  aplikasi sistem  pakar  yang  ditujukan  kepada  para pendaki yang belum sepenuhnya
mengerti  tentang  gejala  AMS.  Sistem pakar  ini  dibangun  sebagai  pengganti pakar/ahli  Pertolongan  Pertama  Gawat Darurat (PPGD) dalam bidang mountaineering untuk mendampingi pendaki ketika melakukan kegiatan/ekspedisi pendakian.
Penelitian  ini  mengimplemen- tasikan  metode Dempster  shafer untuk membangun  sebuah  sistem  berbasis pengetahuan.
Sumber
pengetahuan sistem  diperoleh  dengan  mengumpulkan data  gejala  dari  seorang  ahli/pakar  dan sumber  pustaka  lainnya.  Sistem  akan menghasilkan  keluaran  berupa  diagnosa penyakit  yang  dialami  pendaki  dari gejala-gejala  yang  sudah  dipilih  oleh user ,  dan  juga  memberi  solusi  cara penanganan  penyakit  berdasarkan  hasil input gejala yang dilakukan oleh user .
Sistem  pakar  yang  akan  dibuat berbasis  mobile  dengan  sistem  operasi android. Penggunaan android di perangkat mobile dianggap lebih fleksibel,  mudah  dibawa  dan  diakses dimana  saja  daripada  menggunakan sebuah PC atau laptop.

## TINJAUAN PUSTAKA
A. Penelitian Terdahulu Tabel 1(a) Penelitian Terdahulu Nama Peniliti Judul Penelitian Hasil Penelitian Triara Puspitasari, Boko Susilo dan Funny Farady Coastera, 2016. Implementasi Metode Dempster- Shafer Dalam Sistem  Pakar Diagnosa Anak Tunagrahita Berbasis Web Sistem Pakar ini menghasilkan diagnosis berupa nilai kesimpulan  dan klasifikasi tunagrahita yang dialami oleh penderita.
Perbedaan  :  penelitian  yang  dilakukan  Triara Puspitasari,  Boko  Susilo  dan  Funny  Farady Coastera  menggunakan  bahasa  pemograman PHP dan database MySQL.
Sumber : Hasil kajian penulis [2].
Tabel 1(b) Penelitian Terdahulu Nama Peniliti Judul Penelitian Hasil Penelitian Budima, Cucu Suhery dan Tedy Rismawan, 2016. Aplikasi Sistem  Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Gangguan Saraf Dengan Metode Dempster Shafer Berbasis Android aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit akibat gangguan saraf berbasis Android yang fungsinya dapat mendeteksi gejala penyakit saraf  secara  dini sebelum terjadi komplikasi/penyaki tsemakin parah.
Perbedaan  :  penelitian  yang  dilakukan  Budiman, Cucu Suhery dan Tedy Rismawan berjalan online dengan  menggunakan  bahasa  pemograman  PHP dan database MySQL  untuk user Admin  dan sistem informasi Android untuk user Pengguna.
Sumber : Hasil kajian penulis [3]

## B. AMS (Acute Mountain Sickness)
Penyakit  ketinggian  dapat  terjadi pada  beberapa  orang  ketika  berada  di ketinggian  minimal  2.500  meter,  tetapi gejala  serius  bisa  saja  terjadi  hingga berada  di  ketinggian  3.000  meter.  Sulit untuk  menentukan  siapa  yang  mungkin akan terpengaruh oleh penyakit ketinggian  karena  tidak  ada  faktor-faktor tertentu  seperti  usia,  jenis  kelamin,  atau kondisi  fisik  yang  berkorelasi  dengan kerentanan  seseorang  terhadap  sakit karena ketinggian. Acute mountain sickness lebih  sering  terjadi pada pria muda yang terlalu bersemangat karena mereka lebih cender ung untuk mencoba melakukan pendakia n cepat  dengan  berlari  menaiki  gunung [1].
Banyak  orang  akan  mengalami AMS  ringan  selama  proses  aklimatisasi. Gejala  biasanya  mulai  12  sampai  24  jam setelah  tiba  diketinggian  dan  mulai penurunan  keparahan  sekitar  hari  ketiga. Adapun  klasifikasi  dari  AMS  yaitu ringan, sedang, dan berat [4].

## C. Sistem Pakar
Sistem pakar adalah suatu program  komputer  yang  dirancang  untuk memodelkan  kemampuan  penyelesaian masalah  yang  dilakukan  oleh  seorang sistem pakar [5]. Sistem pakar yang baik dirancang  agar  dapat  menyelesaikan suatu  permasalahan  tertentu  dengan meniru  kerja  dari  para  ahli.  Dengan sistem  pakar  ini,  orang  awampun  dapat menyelesaikan  masalah  yang  cukup rumit  yang  sebenarnya  hanya  dapat diselesaikan  dengan  bantuan  para  ahli. Bagi para ahli, sistem pakar ini juga akan membantu  aktivitasnya  sebagai  asisten yang sangat berpengalaman.

## D. Dempster Shafer
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. Plausibility (Pls) akan mengurangi tingkat kepastian dari evidence.
Plausibility bernilai  0  sampai  1.  Jika yakin  akan  X’,  maka  dapat  dikatakan bahwa  Bel  (X’)  =  1,  sehingga  rumus  di atas  nilai  dari  Pls(X)  =  0.  Fungsi Belief dapat  diformulasikan  dan  ditunjukkan pada persamaan (1) :
Bel (X)= (1) Dan Plausibility dinotasikan pada persamaan (2): Pls (X)=1-Bel (X)=1- (2)
Dimana : Bel (X) = Belief (X)
Pls (X) = Plausibility (X) m (X) = mass function dari (X) m (Y) = mass function dari (Y)

## E. Android Studio
Untuk membangun aplikasi android  diperlukan  IDE  ( Integrated Development  Enviromment ).  Aplikasi perangkat  lunak  yang  menyediakan fasilitas  lengkap  untuk programmer komputer untuk pengembangan perangkat  lunak.  Salah  satunya  yaitu dengan  menggunakan  Android  Studio. Android  Studio  adalah  sebuah  IDE  dari Google  yang  diperkenalkan  saat event Google  I/O pada  bulan  Mei  tahun  2013 dan  merupakan  IDE.  Alternative  selain IDE Eclipse .  Dalam website resminya dikatakan  bahwa  Android  Studio  adalah IDE resmi untuk mengembangkan aplikasi  android,  yang  berbasis intellij IDEA [6].

## METODE
Desain  penelitian  sistem  pakar diagnosa  penyakit  AMS  pada  pendaki dengan  metode Dempster  Shafer seperti yang digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Desain Pengambilan Data

## A. Analisa dan Perancangan
Pada  bagian  ini  akan  diberikan gambaran  perancangan  sistem  pakar untuk mendiagnosa  penyakit  AMS. Adapun desain sistemnya adalah :

## Sequence Diagram
Gambar 2. Sequence Diagram

## Physical Data Model (PDM)
Gambar 3. Desain Database Sistem
Pengguna  aplikasi  Sistem  Pakar
Diagnosa  AMS  ini  dapat  melakukan diagnosa melalui konsultasi gejala berdasarkan  gejala  dan  bobot  yang dipilih, lalu pengguna  mendapatkan hasil diagnosa  berupa  informasi  penyakit beserta cara penanganannya.

## Flowchart
Gambar 4. Desain Database Sistem
Gambar  4  menunjukan  alur jalannya  sistem  pakar  Diagnosa  AMS pada  pendaki,  pertama  memilih  gejala beserta  bobot  yang  tersedia,  setelah  itu apakah  jumlah  gejala  yang  dipilih  lebih dari  2,  jika  ya  maka  akan  masuk  ke perhitungan fuzzy  logic yang  hasilnya akan diolah dengan menggunakan metode Dempster Shafer , setelah itu akan
muncul  hasil  analisa  penyakit  dari  gejala yang dipilih.
B. Perancangan Metode
Contoh Kasus Gejala yang dipilih : Tabel 2. Gejala yang dipilih Gejala Nilai Gejala 1 2 3 4 5 Kelelahan  Sesak Nafas / Dsypnea  Sakit Kepala / Pusing  Selanjutnya  proses fuzzyfikasi untuk  menentukan  derajat  keanggotaan pada gejala G008, G021, dan G018.
inputan 1 = Derajat rendah = = = 1 inputan 4 = Derajat sedang
= = = 0.5
Derajat tinggi
= = = 0.5
inputan 2 = Derajat sedang
= = = 0.5
Derajat rendah = = = 0.5 Kemudian  nilai  setiap  derajat keanggotaan gejala akan dikalikan dengan  nilai  kepercayaan  pakar  untuk mendapatkan  nilai  kepercayaan  (m) seperti yang terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Nilai Kepercayaan Gejala
K od e G e ja la D e r aja t K e an gg ota an N il ai Fu zz ifi kas i D e n si tas H as il P er k al ian N il ai ( m ) G008 Rendah 1 0.01 0.01 0.01 G021 Sedang 0.5 0.8 0.4 0.9 Tinggi 0.5 1 0.5 G018 Rendah 0.5 0.01 0.005 0.405 sedang 0.5 0.8 0.4 Setelah  nilai  kepercayaan  tiap
gejala  (m)  telah  didapatkan,  akan
dilanjutkan dengan mencari nilai plausibility  /nilai  semesta  tiap  gejala yang  didapatkan  dari  rumus  θ  =  1 –  m.
Gejala  Pertama  yang  dipilih  yaitu Kelelahan  yang  mengandung  penyakit
Early  Mountain  Sickness , High  Altitude
Cerebral Oedema (HACE), High Altitude Pulmonary Oedema (HAPE) dan Hipoksia.  untuk  mengetahui  nilai believe
digunakan rumus : m 1 {P01, P02, P03, P05} = 0.01 m 1 {θ} = 1- m 1 {P01, P02, P03, P05}
= 1-0.01 = 0.99 Kemudian apabila diketahui adanya  gejala  selanjutnya  yang  dialami oleh pengguna yaitu Sesak nafas/ Dsypnea yang mengandung penyakit Early  Mountain  Sickness,  High Altitude Pulmonary Oedema (HAPE) dan Hipoksia  untuk  mengetahui  nilai believe digunakan rumus : m 2 {P01, P03, P05}      = 0.9 m 2 {θ} = 1- m 2 {P01, P03, P05} = 1-0.9 = 0.1
Ilustrasi dalam Tabel 4 sebagai berikut :
Tabel 4 Proses Perhitungan 1
m 2 {P01, P03, P05} 0.9 m 2 {θ} 0.1
m 1 {P01, P02, P03, P05} 0.01 {P01, P03, P05} 0.009 {P01, P02, P03, P05} 0.001 m 1 {θ} 0.99 {P01, P03, P05} 0.891 Θ 0.099 Selanjutnya  menghitung  tingkat keyakinan.
m 3 {P01, P03, P05} = m 3 {P01, P02, P03, P05} =
m 3 {θ} =
Kemudian apabila diketahui adanya  gejala  selanjutnya  yaitu  Sakit Kepala/Pusing yang
mengandung penyakit Early  Mountain  Sickness dan High Altitude Cerebral Oedema (HACE) untuk mengetahui nilai believe digunakan rumus :
m 4 {P01, P02}   = 0.405
m 4 {θ} = 1- m 4 {P01, P02} = 1-405 = 0.595
Tabel 5 Proses Perhitungan 2 m 4 {P01, P02} 0.405 m 4 {θ} 0.595
m 3 {P01, P03, P05} 0.9 {P01} 0.365 {P01, P03, P05} 0.536 m 3 {P01, P02, P03, P05} 0.001 {P01, P02} 0.000 {P01, P02, P03, P05} 0.001 m 3 {θ} 0.099 {P01, P02} 0.040 Θ 0.059
m 5 {P01} = m 5 {P01, P02} = m 5 {P01, P03, P05} =
m 5 {P01, P02, P03, P05} =
m 5 {θ} =
Nilai  keyakinan  paling  kuat adalah  terhadap  penyakit  {  P01,  P03, P05} yaitu sebesar 0.536 yang didapatkan dari tiga gejala yang ada yaitu G008, G021, G018.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Implementasi Antarmuka
Pada bagian ini penulis
menampilkan hasil dari rancangan antarmuka yang ada pada bab sebelumnya untuk memperlihatkan bentuk  dari  sistem  setelah  sistem  itu dituangkan kedalam sebuah media
elektronik melalui suatu bahasa pemrograman.
Gambar 5. Menu Utama
Pada  aplikasi  ini  terdapat  menu navigasi  yang  terdapat  4  pilihan  yaitu menu home, melihat  daftar  penyakit AMS,  konsultasi  gejala,  dan  informasi tentang aplikasi.
Gambar 6. Menu Navigasi
Gambar    6  menunjukkan  menu utama user yang  terdapat  4  pilihan  yaitu menu Home, melihat  daftar  penyakit
AMS,  konsultasi  gejala,  dan  informasi tentang aplikasi.
Gambar 7. Menu Daftar Penyakit
Gambar  7  menampilkan  seluruh data  penyakit  AMS  yang  tersimpan  pada database . User dapat mengetahui penyakit AMS yang menyerang pendaki.
Gambar 8. Menu Deskripsi Penyakit
Gambar  8  adalah  menu  tentang informasi penyakit AMS secara
terperinci.  Pada  menu  ini  pengguna  akan mengetahui  tentang  keterangan  dari penyakit  AMS  yang  menyerang  mereka, serta  cara  penaganan  apabila    mereka terjangkit penyakit tersebut.

## Gambar 9. Menu Pilih Gejala
Gambar  9  adalah  menu  pilih gejala  dimana  pada  menu  ini  terdapat daftar  gejala  penyakit  AMS,  dan  tiap gejala  memiliki  densitas atau  bobot  yang berbeda. Semakin besar nilai  densitasnya maka  gejala  tersebut  sering  terjadi dilapangan.  Pada  menu  ini  pengguna akan  memilih  gejala  sebagai  bahan konsultasi yang nantinya akan diperhitungkan  menggunakan  metode dempster shafer . Gambar 10. Tampilan Hasil Diagnosa Gambar 10 adalah hasil
perhitungan  dari  gejala  yang  dipilih sebelumnya,  proses  dimana  gejala  akan diperhitungkan sesuai bobot atau densitas yang  telah  diberikan  oleh  pakar.  Setelah perhitungan  selesai,  hasil  persentase terbesar  merupakan  jawaban  dari  gejala-
gejala  yang  dipilih  oleh  pengguna sebelumnya  sebagai  bahan  konsultasi dalam penanganan penyakit AMS melalui aplikasi ini.

## Gambar 11. Menu Info
Pada  Gambar  11  adalah  menu tentang  informasi  aplikasi,  yang  meliputi penjelasan  singkat  tentang  aplikasi, sumber  data,  pakar  yang  bersangkutan serta pembuat aplikasi ini.

## SIMPULAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan dan  pembahasan  bab-bab  sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa:
1.  Aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa  penyakit  AMS  adalah suatu  aplikasi  untuk  mendiagnosa penyakit  pada  pendaki  berdasarkan pengetahuan dari pakar.
2.  Dengan adanya Sistem Pakar ini dapat dijadikan sebagai alat bantu pakar/ahli PPGD  dalam  bidang mountaineering dan menjadi bahan pengetahuan/referensi untuk mendampingi pendaki ketika melakukan kegiatan/ekspedisi pendakian. 3. Nilai kepercayaan yang dihasilkan dari
sistem ini sama dengan hasil
perhitungan  secara  manual  dengan menggunakan  teori Dempster  Shafer sehingga  keakuratan  hasilnya  sudah sesuai dengan perhitungan yang didapat dari uji coba.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Fiore,  DC.,  Hall,  S.,  Shoja,  P. “Altitude illness: risk factors, prevention  and  treatment”. Am  Fam Physician . 82(9), 1103-10, 2010. [2]  Puspitasari,  T.,  Susilo,  B.,  Farady, F.C. “Implementasi Metode Dempster  Shafer Dalam  Sistem Pakar  Diagnosa  Anak  Tunagrahita Berbasis  Web” J.  Rekursif .  Vol.4, No.1, Mar.2016. [3]  Budiman, Suhery, C., Rismawan, T., “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa  Penyakit  Gangguan  Saraf dengan  Metode Dempster  Shafer Berbasis  Android”, Jurnal  Coding, Vol.4, No.3, hal. 64-74, 2016. [4]  Schommer,  K,  Bartsch,  P.  “Basic medical advice for travelers  to  high altitude ”.    Dtsch    Arztebl    Int . 108(49):839-48, 2011. [5]  Merlina, N., Hidayat, R. “Perancangan  Sistem  Pakar”.  Bogor : Ghalia Indonesia, 2012. [6] Felker, D. (2017, Mei 22).
“Developing  with  Android  Studio”.
Available:
http://www.donnfelker.com