## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6595

## Sistem Pakar Deteksi Penyakit Otitis dengan Perbandingan Metode Certainty Factor, Teorema Bayes, dan Dempster Shafer
Abdul Karim 1 , Shinta Esabella 2,* , Mhd Ali Hanafiah 3 , Muhammad Bobbi Kurniawan Nasution 4 , Andi Ernawati 5
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia,
3 Prodi Bisnis Digital, Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Bina Karya, Medan, Indonesia
4 Fakultas Teknik, Prodi Teknik Informatika, Universitas Alwashliyah Labuhanbatu, Rantauprapat, Indonesia
5 Prodi Teknik Informatika Informatika, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1 abdkarim6@gmail.com, 2,* shinta.esabella@uts.ac.id, 3 ikh.alie84@gmail.com, 4 mhdbobbi@gmail.com,
5 aernawati296@gmail.com Email Penulis Koresponden: shinta.esabella@uts.ac.id
Abstrak− Penyakit otitis, terutama otitis media, otitis eksterna, dan otitis interna, merupakan masalah kesehatan yang umum pada manusia. Identifikasi dan diagnosis yang akurat sangat penting untuk pengobatan yang efektif. Sistem pakar telah menjadi solusi efektif dalam bidang ini karena mereka dapat memanfaatkan pengetahuan medis untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pakar Deteksi Penyakit Otitis dengan memanfaatkan tiga metode berbeda: Certainty Factor (CF), Teorema Bayes, dan Metode Dempster-Shafer. Metode CF digunakan untuk mengukur tingkat  keyakinan  dalam  pengambilan  keputusan,  Teorema  Bayes  memanfaatkan  probabilitas,  dan  Dempster-Shafer mencocokkan kasus sebelumnya dengan gejala saat ini untuk memberikan rekomendasi diagnosa. Dalam penelitian ini, data gejala otitis dikumpulkan dari pasien yang telah didiagnosis sebelumnya untuk melatih sistem pakar. Sistem kemudian diuji dengan kasus-kasus baru untuk menganalisis kinerja dan akurasi metode. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga metode tersebut memiliki potensi dalam mendeteksi penyakit otitis dengan akurasi bervariasi. Kadang-kadang, satu metode bisa lebih unggul  daripada  yang  lain,  menunjukkan  bahwa  penggunaan  kombinasi  atau  penggabungan  metode  dapat  meningkatkan akurasi  diagnosa.  Penelitian  ini  memiliki  kontribusi  penting  dalam  pengembangan  sistem  pakar  di  bidang  kesehatan  dan pelayanan medis. Hal ini diharapkan dapat membantu dokter dalam proses diagnosa penyakit otitis yang lebih cepat dan akurat. Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  Certainty  Factor  memiliki  tingkat  keyakinan  tertinggi  dalam  diagnosa  otitis  media (86%),  otitis  eksterna  (79%),  dan  otitis  interna  (87%).  Sementara  Dempster-Shafer  memiliki  tingkat  keyakinan  yang  lebih rendah dalam semua kasus, namun tetap memberikan kontribusi yang signifikan dalam beberapa situasi.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Otitis; Certainty Factor; Teorema Bayes; Dempster Shafer
Abstract− Otitis,  especially  otitis  media,  otitis  externa,  and  otitis  interna,  is  a  common  health  issue  in  humans.  Accurate identification and diagnosis are crucial for effective treatment. Expert systems have become an effective solution in this field as they can leverage medical knowledge to support decision-making processes. This research aims to develop an Expert System for  Otitis  Disease  Detection  using  three  different  methods:  Certainty  Factor  (CF),  Bayes'  Theorem,  and  Dempster-Shafer Method. The CF method is used to measure the level of confidence in decision-making, Bayes' Theorem utilizes probabilities to  support  diagnosis,  and  Dempster-Shafer  matches  previous  cases  with  current  symptoms  to  provide  diagnostic recommendations.  In  this  study,  otitis  symptom  data  were  collected  from  previously  diagnosed  patients  to  train  the  expert system. The system was then tested with new cases to analyze the performance and accuracy of each method. The research results  indicate  that  all  three  methods  have  the  potential  to  detect  otitis  disease  with  varying  levels  of  accuracy.  In  some situations, one method may outperform the others, suggesting that using a combination or integration of methods can enhance diagnostic accuracy. This research makes a significant contribution to the development of expert systems in the healthcare and medical services field. It is expected to assist doctors in the faster and more accurate diagnosis of otitis diseases. The calculation results show that the Certainty Factor method has the highest confidence level in diagnosing otitis media (86%), otitis externa (79%), and otitis interna (87%). While Dempster-Shafer has lower confidence levels in all cases, it still provides a significant contribution in certain situations.
Keywords: Expert System; Otitis; Certainty Factor; Teorema Bayes; Dempster Shafer

## 1. PENDAHULUAN
Otitis, sebuah gangguan medis yang sering terjadi secara luas di seluruh dunia, khususnya di kalangan anak-anak, adalah suatu keadaan peradangan yang terjadi pada salah satu komponen telinga, yang bisa melibatkan telinga luar (disebut  otitis  eksterna),  bagian  tengah  (disebut  otitis  media),  atau  bagian  dalam  (disebut  otitis  interna)[1][2]. Gejala  otitis  dapat  bervariasi  dari  nyeri  telinga  ringan  hingga  gejala  yang  lebih  serius  seperti  gangguan pendengaran, demam, dan bahkan komplikasi yang berpotensi mengancam nyawa jika tidak diobati dengan baik.
Diagnosis  otitis  yang  akurat  adalah  langkah  pertama  yang  krusial  dalam  pengelolaan  dan  pengobatan penyakit ini. Identifikasi jenis otitis dan sejauh mana perkembangan infeksi sangat penting untuk merencanakan pengobatan yang tepat dan menghindari komplikasi. Dalam konteks ini, peran dokter atau spesialis telinga, hidung, tenggorokan (THT) menjadi sangat penting. Namun, diagnosa otitis tidak selalu mudah karena gejala yang mirip dengan  penyakit  lain  dan  variasi  dalam  manifestasi  klinisnya.  Oleh  karena  itu,  perlu  sebuah  pendekatan  yang sistematis dan berbasis pengetahuan untuk membantu dalam proses diagnosa.
Sistem pakar adalah salah satu solusi yang menjanjikan dalam mendukung proses diagnosa penyakit otitis. Sistem  pakar  merupakan  sebuah  aplikasi  kecerdasan  buatan  yang  diciptakan  dengan  tujuan  mengeksimasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6595
pengetahuan dan keahlian seorang pakar manusia dalam suatu domain spesifik[3][4]. Dalam konteks ini, sistem pakar otitis dapat dihasilkan untuk membantu dokter atau bahkan individu awam dalam mengenali gejala otitis, membedakan jenis otitis, dan memberikan rekomendasi awal tentang langkah-langkah yang harus diambil untuk pengobatan atau kunjungan lebih lanjut ke profesional medis.
Dalam mengembangkan sistem pakar otitis, ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk memerangi kompleksitas diagnosa otitis. Di antara metode-metode ini,  Certainty Factor (CF), Teorema Bayes, dan Metode Dempster-Shafer telah mendapatkan perhatian khusus. Metode Certainty Factor berfokus pada pengukuran tingkat keyakinan dalam pengambilan keputusan berdasarkan aturan pengetahuan dan data gejala. Teorema Bayes, di sisi lain, menggunakan probabilitas untuk menghitung kemungkinan suatu kondisi berdasarkan informasi yang ada. Sementara  itu,  Metode  Dempster-Shafer  adalah  pendekatan  yang  lebih  kompleks  yang  memungkinkan penggabungan dan penilaian tingkat keyakinan berdasarkan bukti yang tidak lengkap dan tidak pasti, yang sesuai dengan kompleksitas diagnosa otitis.
Namun, hingga saat ini, belum ada kajian yang komprehensif yang membandingkan efektivitas dan akurasi ketiga metode ini dalam konteks deteksi penyakit otitis. Karena setiap metode memiliki kelebihan dan kelemahan masing-masing, pemahaman yang lebih mendalam tentang metode mana yang paling sesuai dalam berbagai situasi diagnosa  otitis  menjadi  sangat  penting.  Selain  itu,  dengan  perkembangan  teknologi  dan  perkembangan  terbaru dalam  bidang  kecerdasan  buatan,  penelitian  yang  lebih  mendalam  tentang  penerapan  Metode  Dempster-Shafer dalam  sistem  pakar  otitis  dapat  memberikan  kontribusi  penting  dalam  meningkatkan  kualitas  perawatan  dan mempercepat proses diagnosa.
Penelitian  terkait  dengan  penyakit  otitis  dan  sistem  pakar  telah  dilakukan  sebelumnya,  namun  masih terdapat  celah  pengetahuan  yang  perlu  diisi.  Penelitian  sebelumnya  telah  menggunakan  metode  penerusan (forward chaining) dan faktor keyakinan (certainty factor) untuk mendiagnosis otitis, seperti yang dilakukan oleh Muhammad Jufri dan Deosa Putra Caniago pada tahun 2022. Perlu dicatat bahwa penelitian ini memiliki sejumlah pembatasan. Salah satunya adalah konsentrasi berlebihan pada pendekatan Penerusan dan Faktor Keyakinan tanpa memberikan  perbandingan  dengan  metode  lain  yang  mungkin  dan  tanpa  memberikan  pemahaman  mendalam tentang potensi kontribusi metode alternatif dalam penelitian diagnosis otitis[5].
Dalam  penelitian  mereka  tahun  2018,  Adi  Sucipto  dan  rekan-rekannya  menggunakan  metode  faktor keyakinan  untuk  mengidentifikasi  penyakit  pada  sumsum  tulang  belakang.  Pengguna  kemungkinan  memiliki stenosis,  menurut  perkiraan  menggunakan  teknik  faktor  keyakinan,  dengan  tingkat  kepercayaan  sebesar  0,748, atau  75%[6].  Penelitian  Tugiono  dan  rekan-rekan  dari  tahun  2021  menggunakan  sistem  pakar  untuk mengidentifikasi gigi berlubang dengan menggunakan Teorema Bayes. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan Teorema Bayes, dapat dikatakan bahwa pasien diidentifikasi sebagai memiliki Karies Gigi Media (P02) dengan tingkat kepercayaan sebesar 0,7100, atau 71,00%[7].
Teknik  Dempster-Shafer  digunakan  dalam  diagnosis  penyakit  kulit  manusia  telah  dijelajahi  dalam penelitian yang dilakukan pada tahun 2020 oleh Anita Rosana dan rekan-rekannya. Berdasarkan hasil pengujian akurasi  pada  30  kasus  yang  diperiksa, temuan  dalam  penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa  sistem  pakar  untuk mengidentifikasi gangguan kulit manusia memiliki tingkat akurasi sebesar 90%[8]. Dalam penelitian mereka tahun 2018,  Puji  dan  Usti  membandingkan  akurasi  tiga  teknik  diagnostik  yang  berbeda  untuk  dermatitis  imunologi inflamasi pada anak-anak: Certainty Factor, Dempster-Shafer, dan Teorema Bayes. Dibandingkan dengan teknik Dempster-Shafer  dan  Teorema  Bayes,  perhitungan  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Certainty  Factor memiliki nilai probabilitas terbesar[9].
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  panduan  yang  berguna  bagi  praktisi  medis  dalam memahami  pendekatan  terbaik  dalam  mengatasi  masalah  diagnosa  otitis.  Selain  itu,  sistem  pakar  otitis  yang dikembangkan juga dapat memberikan manfaat bagi individu yang mencari informasi awal tentang kondisi telinga mereka dan memberikan petunjuk mengenai langkah selanjutnya yang harus diambil. Dengan begitu, penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif dalam upaya meningkatkan pemahaman dan penanganan penyakit otitis yang lebih efektif dan akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penyakit Otitis
Otitis adalah suatu kondisi medis yang mengacu pada peradangan yang terjadi pada telinga[10]. Kondisi ini dapat memengaruhi  berbagai  bagian telinga, dan ada tiga jenis utama otitis  yang sering diidentifikasi:  otitis eksterna, otitis  media,  dan  otitis  interna[11].  Otitis  Eksterna  Juga  dikenal  sebagai  "swimmer's  ear"  karena  seringkali disebabkan oleh paparan air di dalam telinga. Ini adalah peradangan pada saluran telinga luar. Infeksi bakteri atau jamur umumnya adalah penyebabnya. Otitis Media adalah peradangan yang terjadi di telinga tengah, di belakang gendang telinga. Otitis media seringkali merupakan masalah yang terjadi pada anak-anak. Infeksi virus atau bakteri dapat  menyebabkan  penumpukan  cairan  dalam  telinga  tengah,  yang  bisa  menjadi  sangat  menyakitkan.  Otitis Interna  peradangan  yang  terjadi  di  telinga  dalam,  yang  mencakup  alat  vestibular  dalam  telinga  yang  mengatur keseimbangan. Ini bisa disebabkan oleh infeksi virus, bakteri, atau penyakit autoimun.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6595

## 2.2 Metode Certainty Factor
Pendekatan faktor keyakinan (CF) dikembangkan oleh Shortliffe dan Buchanan pada tahun 1975 dengan tujuan menghilangkan  ketidakpastian  dari  inferensi  sistem  pakar[12]. Para  ahli,  seperti  dokter,  seringkali  menghadapi situasi di mana informasi yang mereka miliki ambigu atau tidak pasti, dan pendekatan CF dikembangkan untuk mempertimbangkan  ketidakpastian  ini  saat  membuat  keputusan.  Derajat  sejauh  mana  klaim  atau  hipotesis didukung  oleh  fakta  atau  pandangan  pakar  diindikasikan  oleh  faktor  keyakinan  dalam  teknik  ini.  Ketika menentukan  seberapa  dapat  diandalkan  pengetahuan  pakar,  asumsi  dibuat  menggunakan  faktor  keyakinan  ini. Penggunaan  faktor  keyakinan,  yang  membantu  dalam  menentukan  sejauh  mana  informasi  atau  hipotesis  dapat dipercayai,  juga  memperkenalkan  konsep  kepercayaan  dan  ketidakpastian[13].  Di  bawah  ini,  akan  diuraikan penggunaan notasi CF dalam rangka melakukan perhitungan[14]: a. Premis Tunggal
CF(H, E) = CF(H) ∗ CF(E) (1)
Dimana: CF(H)  : Ukuran Kepercayaan Pengguna CF(E)  : Ukuran Kepercayaan Pakar
b. Premis Kombinasi
CF kombinasi CF(H, E) 1 = CF(H, E 1 ) + CF(H, E 2 ) ∗ (1 − CF(H, E 1 ) (2)

## 2.3 Metode Teorema Bayes
Thomas  Bayes,  seorang  pendeta  Presbyterian  Inggris  dan  pendiri  Teorema  Bayes,  merancang  teknik  ini  untuk pertama  kalinya  pada  tahun  1763.  Kemudian,  seorang  pakar  bernama  Laplace  melakukan  modifikasi  dan penyesuaian terhadap prosedur ini[15]. Para ahli ini mengklaim bahwa tujuan utama metode yang telah teruji ini adalah  untuk  menghitung  kemungkinan  terjadinya  suatu  peristiwa[16].  Para  ahli  ini  mengklaim  bahwa  tujuan utama  metode  yang  telah  teruji  ini  adalah  untuk  menghitung  kemungkinan  terjadinya  suatu  peristiwa[17]. Persamaan di bawah ini merupakan aplikasi dari Teorema Bayes[18]:
P(H|E) = P( E | H )∗P(H)i ∑ P( E | H k)∗P(H k ) n k=1 (3)
Keterangan: P(H|E)  : Probabilitas hipotesa H jika diketahui evidence E P(E|H)  : Probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesa H P(H) : Probabilitas hipotesa H P(E) : Probabilitas evidence E n : Jumlah hipotesa yang terjadi

## 2.4 Metode Dempster Shafer
Dalam kerangka hipotesis Dempster-Shafer, informasi hipotesis diberikan dalam berbagai bentuk kemungkinan dan tingkat keyakinan[19]. Tingkat keyakinan, yang sering disebut sebagai "Belief" (Bel), mengukur sejauh mana bukti  mendukung  suatu  proposisi.  Nilai  0  menunjukkan  tidak  adanya  bukti,  sedangkan  nilai  1  menandakan keyakinan  mutlak.  Selanjutnya,  "Plausibility"  (Pls)  mengukur  tingkat  kepastian  yang  lebih  rendah  berdasarkan bukti yang ada, dan dapat diungkapkan dengan rumus berikut[20]:
Bel(X) = ∑ M(Y) Y⊆X (4) Keterangan: Bel(X) : Belief(X)
M(Y)
: M(Y) = mass function dari (Y) Rumus untuk Plausibility (Pls):
𝑃𝑙𝑠(𝑋) = 1 − 𝐵𝑒𝑙(𝑋) = 1 − ∑ 𝑀(𝑋 ′ ) 𝑌⊆𝑋 (5)
Keterangan: Bel(X’)  : Belief(X)
Pls(X) : Plausibility (X)
M(X’) : Mass function dari (X) M(Y) : Mass function dari (Y)
Fungsi Massa" (M) dalam teori Dempster-Shafer digunakan untuk mengukur tingkat keyakinan terhadap suatu bukti (gejala). Misalnya, M3 dapat  dihasilkan sebagai  fungsi gabungan dari M1 dan M2 ketika diketahui bahwa  X  dan  Y  adalah  subset  dari  himpunan  universal  0[21].  Gabungan  M1  dan  M2  untuk  menghasilkan  M3 dapat dijelaskan dalam rumus berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6595
𝑀3(𝑍) = ∑ =𝑀1(𝑋).𝑀2(𝑌)
𝑋⋂𝑌 1−∑ =𝜃𝑀1(𝑋).𝑀2(𝑌) 𝑋⋂𝑌
(6) Keterangan: M3(Z) : Mass function dari evidence (Z) M1(X) : Mass function dari evidence (X) M2(Y) : Mass function dari evidence (Y)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  disajikan  sebuah  kerangka  kerja  yang  menguraikan  langkah-langkah  yang  diambil  untuk mencapai tujuan penelitian. Tahapan penelitian ini dapat dilihat dalam Gambar 2 untuk memperjelasnya.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Pada tahap ini, topik penelitian dipilih untuk diperiksa, kesulitan atau kelemahan yang relevan dengan topik diidentifikasi, dan pertanyaan penelitian dibuat.
b. Pengumpulan Data
Selama  tahap  ini,  data  dikumpulkan  menggunakan  metode  dan  sumber  daya  yang  telah  dibuat  selama penelitian.
c. Studi Literatur
Untuk mengevaluasi hipotesis potensial atau hasil sebelumnya yang mungkin membantu penelitian, langkah ini melibatkan penelitian literatur yang relevan tentang subjek penelitian.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Strategi  sekarang  diuji  terhadap  masalah  tersebut,  dan  hasilnya  dianalisis.  Pendekatan  faktor  keyakinan, Teorema Bayes, dan Dempster Shafer adalah beberapa metode analisis yang digunakan dalam penelitian.
e. Laporan Penelitian
Membuat laporan penelitian adalah tahap terakhir. Tahap ini akan selesai setelah penelitian selesai dan hasilnya dikumpulkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Permasalahan
Penting untuk memahami berbagai variasi atau bentuk penyakit otitis sebelum menentukan jenis penyakit yang dialami  seseorang.  Di  tahap  awal  ini,  informasi  yang  relevan  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber,  termasuk konsultasi  dengan  spesialis,  studi  literatur,  penelitian  ilmiah,  dan  sumber  informasi  medis  lainnya.  Data  yang terkumpul berkaitan dengan gejala, manifestasi klinis, dan metode diagnosis yang berhubungan dengan penyakit otitis. Pemahaman yang lebih dalam tentang variasi penyakit ini memungkinkan perawatan yang lebih efektif dan penyesuaian terapi yang sesuai dengan setiap kasus, memaksimalkan kualitas hidup pasien.
Tabel 1. Data Jenis Penyakit Otitis
No  Kode Penyakit  Nama Penyakit 1 OT1 Otitis Media 2 OT2 Otitis Eksterna 3 OT3 Otitis Interna
Tabel 1 berisi data mengenai jenis-jenis penyakit otitis. Terdapat tiga jenis utama otitis yang terdaftar dalam tabel ini, yaitu Otitis Eksterna, Otitis Media, dan Otitis Interna, masing-masing dengan kode dan nama penyakit yang sesuai. Otitis Eksterna menyerang bagian luar telinga, Otitis Media terjadi di telinga tengah, dan Otitis Interna

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6595
berkaitan dengan telinga dalam. Tabel ini memberikan gambaran singkat mengenai variasi penyakit otitis untuk tujuan identifikasi dan klasifikasi.
Tabel 2. Data Kepakaran Gejala Pada Penyakit Otitis No Kode Gejala Daftar Gejala Otitis Eksterna Otitis Media Otitis Interna 1 KG01 Sakit kepala 0 0,6 0 2 KG02 Kehilangan selera makan 0 0,4 0 3 KG03 Susah tidur 0 0,4 0 4 KG04 Kehilangan keseimbangan 0 0,4 0 5 KG05 Keluar cairan dari telinga 0,6 0,6 0 6 KG06 Telinga berbau 0 0,8 0 7 KG07 Gatal pada telinga 0.6 0 0 8 KG08 Sakit, terutama saat telinga disentuh 0,6 0 0 9 KG09 Telinga tampak kemerahan dan bengkak 0,6 0 0 10 KG10 Telinga terasa penuh atau tersumbat 0,4 0 0 11 KG11 Demam 0,2 0 0 12 KG12 Muncul benjolan di leher atau sekitar telinga 0,6 0 0 13 KG13 Vertigo 0 0 0,6 14 KG14 Telinga berdenging 0 0 0,8 15 KG15 Sakit telinga akut 0 0 0,8 16 KG16 Susah fokus pada mata 0 0 0,6 17 KG17 Kehilangan pendengaran  pada area frekuensi tinggi pada salah satu telinga 0 0 0,6 18 KG18 Telinga terasa tidak nyaman 0 0 0,4
Tabel  2  adalah  daftar  kepakaran  gejala  yang  berkaitan  dengan  kondisi  telinga.  Terdapat  19  gejala  yang tercantum dalam tabel ini, dengan kode gejala dan daftar gejala yang sesuai. Beberapa gejala umum termasuk gatal pada telinga, sakit saat disentuh, dan telinga merah dan bengkak. Tabel ini membantu dalam mengidentifikasi dan memahami  berbagai  gejala  yang  dapat  terkait  dengan  masalah  telinga.  Aturan  tersebut  dijelaskan  di  bawah berdasarkan tabel 2. Untuk melakukan pencarian dan mencapai hasil diagnostik, representasi ini digunakan. Hal ini dibahas di bawah ini:
Rule 1 : IF KG01 = True, AND KG02 = True, AND KG03 = True, AND KG04 = True, AND KG05 = True, AND KG06 = True, THEN OT1 = Otitis Media Rule 2 : IF KG05 = True, AND KG07 = True, AND KG08 = True, AND KG09 = True, AND KG10 = True, AND KG11 = True, AND KG12 = True, AND KG13 = True, THEN OT2 = Otitis Eksterna Rule 3 : IF KG14 = True, AND KG15 = True, AND KG16 = True, AND KG17 = True, AND KG18 = True, AND KG19 = True, THEN OT3 = Otitis Interna
Tabel 3. Terminologi Kepastian Terminologi Kepastian  Nilai Pasti 1 Hampir Pasti 0,8 Cukup Pasti 0,6 Kurang Pasti 0,4 Ragu-Ragu 0,2 Sangat Tidak Pasti 0
Tabel  3  memberikan  nilai  numerik  untuk  tingkat  kepastian  atau  keyakinan  dalam  suatu  pernyataan. Semakin tinggi nilai, semakin pasti pernyataan tersebut. Nilai-nilai berkisar dari 1 (pasti) hingga 0 (sangat tidak pasti).
Tabel 4. Gejala Pasien Kode Gejala Gejala Nilai KG05 Keluar cairan dari telinga 1 KG06 Telinga berbau 0,8 KG09 Telinga tampak kemerahan dan bengkak 0,8 KG14 Telinga berdenging 0,8 KG15 Sakit telinga akut 0,6 KG17 Kehilangan pendengaran pada area frekuensi tinggi pada salah satu telinga 0,6
Tabel 4  menunjukkan gejala pasien dengan penilaian tingkat keparahan atau relevansinya. Gejala paling dominan adalah "Keluar cairan dari telinga" dengan nilai 1, diikuti oleh "Telinga berbau" (0,8). "Telinga tampak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6595
kemerahan dan bengkak" serta "Telinga berdenging" memiliki nilai 0,6. "Sakit telinga akut" mendapat nilai 0,4, dan "Kehilangan pendengaran pada area frekuensi tinggi pada salah satu telinga" adalah yang paling ringan dengan nilai 0,2. Tabel ini membantu dalam mengevaluasi gejala pasien dan prioritas perawatan medis.

## 3.2 Penerapan Metode Certainty Factor
Penerapan metode CF mengacu pada tabel 4 yang di rasakan oleh pasien. Berikut adalah langkah-langkah prosedur yang dilakukan dalam penerapan metode CF. 1. Otitis Media Hasil pencocokan yang dimiliki jenis penyakit otitis media terdapat 2 gejala yang sama: KG05 = Keluar cairan dari telinga 𝐶𝐹[𝐻 , 𝐸 ] 1 = 𝐶𝐹[ 𝐻 ] 1 ∗ 𝐶𝐹[ 𝐸 ] 1 = 0,6 ∗ 1 = 0,6 KG06 = Telinga berbau 𝐶𝐹[𝐻 , 𝐸 ] 2 = 𝐶𝐹[ 𝐻 ] 2 ∗ 𝐶𝐹[ 𝐸 ] 2 = 0,8 ∗ 0,8 = 0,64 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 = 𝐶𝐹[ 𝐻 , 𝐸 ] 1 + 𝐶𝐹 [ 𝐻 , 𝐸 ] 2 ∗ ( 1 − 𝐶𝐹[ 𝐻 , 𝐸 ] 1 ) = 0,6 + 0,64 ∗ (1 − 0,6) = 0,86
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, tingkat kepastian untuk pasien menderita penyakit otitis media sebesar 0,86 atau 86%.
2. Otitis Eksterna
Hasil pencocokan yang dimiliki jenis penyakit otitis media terdapat 2 gejala yang sama: KG05 = Keluar cairan dari telinga 𝐶𝐹[𝐻 , 𝐸 ] 1 = 𝐶𝐹[ 𝐻 ] 1 ∗ 𝐶𝐹[ 𝐸 ] 1 = 0,6 ∗ 1 = 0,6 KG09 = Telinga tampak kemerahan dan bengkak 𝐶𝐹[𝐻 , 𝐸 ] 2 = 𝐶𝐹[ 𝐻 ] 2 ∗ 𝐶𝐹[ 𝐸 ] 2 = 0,6 ∗ 0,8 = 0,48 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 = 𝐶𝐹[ 𝐻 , 𝐸 ] 1 + 𝐶𝐹 [ 𝐻 , 𝐸 ] 2 ∗ ( 1 − 𝐶𝐹[ 𝐻 , 𝐸 ] 1 ) = 0,6 + 0,48 ∗ (1 − 0,6) = 0,79
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, tingkat kepastian untuk pasien menderita penyakit otitis eksterna sebesar 0,79 atau 79%.
3. Otitis Interna
Hasil pencocokan yang dimiliki jenis penyakit otitis media terdapat 3 gejala yang sama: KG14 = Telinga berdenging 𝐶𝐹[𝐻 , 𝐸 ] 1 = 𝐶𝐹[ 𝐻 ] 1 ∗ 𝐶𝐹[ 𝐸 ] 1 = 0,8 ∗ 0,8 = 0,64 KG15 = Sakit telinga akut 𝐶𝐹[𝐻 , 𝐸 ] 2 = 𝐶𝐹[ 𝐻 ] 2 ∗ 𝐶𝐹[ 𝐸 ] 2 = 0,8 ∗ 0,6 = 0,48
KG17 = Kehilangan pendengaran pada area frekuensi tinggi pada salah satu telinga 𝐶𝐹[𝐻 , 𝐸 ] 3 = 𝐶𝐹[ 𝐻 ] 3 ∗ 𝐶𝐹[ 𝐸 ] 3 = 0,6 ∗ 0,6 = 0,32 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 = 𝐶𝐹[ 𝐻 , 𝐸 ] 1 + 𝐶𝐹 [ 𝐻 , 𝐸 ] 2 ∗ ( 1 − 𝐶𝐹[ 𝐻 , 𝐸 ] 1 ) = 0,64 + 0,48 ∗ (1 − 0,64) = 0,81 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒2 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 + 𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] 3 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒1 ) = 0,81 + 0,32 ∗ (1 − 0,81) = 0,87
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, tingkat kepastian untuk pasien menderita penyakit otitis interna sebesar 0,87 atau 87%.
Dari  hasil  perhitungan  dengan  metode  certainty  factor  didapatkan  nilai  tertinggi  sebesar  0,87  atau 87% untuk penyakit otitis interna.

## 3.3 Penerapan Metode Teorema Bayes
Berikut adalah langkah-langkah prosedur yang dilakukan dalam penerapan metode Teorema Bayes.
1. Menentukan probabilitas dari hipotesa masing-masing gejala
a. Otitis Media
𝑃[𝐻]1 = 𝐻1 ∑ 𝐻 = 0,6 0,6+0,4+0,4+0,4+0,6+0,8 = 0,6 3,2 = 0,19

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6595
𝑃[𝐻]2 = 𝐻2 ∑ 𝐻 = 0,4 0,6+0,4+0,4+0,4+0,6+0,8 = 0,4 3,2 = 0,13
𝑃[𝐻]3 = 𝐻3 ∑ 𝐻 = 0,4 0,6+0,4+0,4+0,4+0,6+0,8 = 0,4 3,2 = 0,13
𝑃[𝐻]4 = 𝐻4 ∑ 𝐻 = 0,4 0,6+0,4+0,4+0,4+0,6+0,8 = 0,4 3,2 = 0,13
𝑃[𝐻]5 = 𝐻5 ∑ 𝐻 = 0,6 0,6+0,4+0,4+0,4+0,6+0,8 = 0,6 3,2 = 0,19
𝑃[𝐻]6 = 𝐻6 ∑ 𝐻 = 0,8 0,6+0,4+0,4+0,4+0,6+0,8 = 0,8 3,2 = 0,25
Lakukan perhitungan diatas untuk jenis peyakit otitis eksterna dan otitis interna. Sehingga didapatkan nilai probabilitas hipotesa dari masing-masing gejala dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Probabilitas Hipotesa Nama Penyakit  Kode Gejala  Nilai Otitis Media KG01 0,19 KG02 0,13 KG03 0,13 KG04 0,13 KG05 0,19 KG06 0,25 Otitis Eksterna KG05 0,17 KG07 0,17 KG08 0,17 KG09 0,17 KG10 0,11 KG11 0,06 KG12 0,17 Otitis Interna KG13 0,16 KG14 0,21 KG15 0,21 KG16 0,16 KG17 0,16 KG18 0,11
2. Mencari nilai probabilitas evidence
a. Otitis Media
∑ 𝑃[𝐸|𝐻] 𝑖 ∗ 𝑃[𝐻] 𝑖 𝑛 𝑖=1 = (0 ∗ 0,19) + (0 ∗ 0,13) + (0 ∗ 0,13) + (0 ∗ 0,13) + (1 ∗ 0,19) + (0,8 ∗
0,25) = 0 + 0 + 0 + 0 + 0,19 + 0,2 = 0,39
𝑃[𝐻|𝐸]1 = 0∗0,19
0,39 = 0 0,39 = 0 𝑃[𝐻|𝐸]2 = 0∗0,13 0,39 = 0 0,39 = 0
𝑃[𝐻|𝐸]3 = 0∗0,13 0,39 = 0 0,39 = 0
𝑃[𝐻|𝐸]4 = 0∗0,13 0,39 = 0 0,39 = 0
𝑃[𝐻|𝐸]5 = 1∗0,19 0,39 = 0,19 0,39 = 0,49
𝑃[𝐻|𝐸]6 = 0,8∗0,25 0,39 = 0,2 0,39 = 0,51 ∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = ((0 ∗ 0,6) + (0 ∗ 0,4) + (0 ∗ 0,4) + (0 ∗ 0,4) + (0,49 ∗ 0,6) + (0,51 ∗ 0,8)
𝑛 𝑖=1 ) ∗ 100%
= (0 + 0 + 0 + 0 + 0,29 + 0,41) ∗ 100% = 0,7 ∗ 100% = 70%
b. Otitis Eksterna
∑ 𝑃[𝐸|𝐻] 𝑖 ∗ 𝑃[𝐻] 𝑖 𝑛 𝑖=1 = (1 ∗ 0,17) + (0 ∗ 0,17) + (0 ∗ 0,17) + (0,8 ∗ 0,17) + (0 ∗ 0,11) + (0 ∗ 0,06) + (0 ∗ 0,17) = 0,17 + 0 + 0 + 0,14 + 0 + 0 + 0 = 0,31
𝑃[𝐻|𝐸]1 = 1∗0,17 0,31 = 0,17 0,31 = 0,55
𝑃[𝐻|𝐸]2 = 0∗0,17 0,31 = 0 0,31 = 0 𝑃[𝐻|𝐸]3 = 0∗0,17 0,31 = 0 0,31 = 0
𝑃[𝐻|𝐸]4 = 0,8∗0,17 0,31 = 0,14 0,31 = 0,45
𝑃[𝐻|𝐸]5 = 0∗0,11 0,31 = 0 0,31 = 0 𝑃[𝐻|𝐸]6 = 0∗0,06 0,31 = 0 0,31 = 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6595
𝑃[𝐻|𝐸]7 = 0∗0,17 0,31 = 0 0,31 = 0 ∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = ((0,55 ∗ 0,6) + (0 ∗ 0,6) + (0 ∗ 0,6) + (0,45 ∗ 0,6) + (0 ∗ 0,4) + (0 ∗ 0,2) + (0 ∗ 0,6)
𝑛 𝑖=1 ) ∗
100% = (0,33 + 0 + 0 + 0,27 + 0 + 0 + 0) ∗ 100% = 0,6 ∗ 100% = 60%
c. Otitis Interna
∑ 𝑃[𝐸|𝐻] 𝑖 ∗ 𝑃[𝐻] 𝑖 𝑛 𝑖=1 = (0 ∗ 0,16) + (0,8 ∗ 0,21) + (0,6 ∗ 0,21) + (0 ∗ 0,16) + (0,6 ∗ 0,16) + (0 ∗
0,11) = 0,17 + 0,13 + 0 + 0 + 0,1 + 0 = 0,4
𝑃[𝐻|𝐸]1 = 0∗0,16 0,4 = 0 0,4 = 0
𝑃[𝐻|𝐸]2 = 0,8∗0,21
0,4 = 0,17 0,4 = 0,43 𝑃[𝐻|𝐸]3 = 0,6∗0,21
0,4 = 0,13 0,4 = 0,33
𝑃[𝐻|𝐸]4 = 0∗0,16 0,4 = 0 0,4 = 0
𝑃[𝐻|𝐸]5 = 0,6∗0,16 0,4 = 0,1 0,4 = 0,25
𝑃[𝐻|𝐸]6 = 0∗0,11 0,4 = 0 0,4 = 0
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = ((0 ∗ 0,6) + (0,43 ∗ 0,8) + (0,33 ∗ 0,8) + (0 ∗ 0,6) + (0,25 ∗ 0,6) + (0 ∗ 0,4)
𝑛 𝑖=1 ) ∗ 100%
= (0 + 0,34 + 0,26 + 0 + 0,15 + 0) ∗ 100% = 0,75 ∗ 100% = 75%
Dari hasil perhitungan dengan metode teorema bayes didapatkan nilai tertinggi sebesar 0,75 atau 75% untuk penyakit otitis interna.

## 3.4 Penerapan Metode Dempster Shafer
Berikut adalah  panduan  langkah demi  langkah untuk menerapkan  metode Dempster-Shafer dalam sistem pakar diagnosa penyakit otitis:
1. KG05 : Keluar cairan dari telinga merupakan gejala dari otitis media dan otitis eksterna dengan nilai belief 0,6 dan nilai plausibility 0,4.
2. KG06 : Telinga berbauadalah gejala dari otitis media dengan nilai belief 0,8 dan nilai plausibility 0,2. Setelah didapatkan dentitas dari KG05 dan KG06, selanjutnya dilakukan kombinasi dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Kombinasi M 3
M 2 (OT1) M 2 ( 𝜽 ) 0.8 0.2 M 1 (OT1, OT2) OT1 OT1, OT2 0,6 0,48 0,12 M 1 ( 𝜽 ) OT1 𝜃 0,4 0,32 0,08 𝑀 3 (𝑂𝑇1) = 0,48 + 0,32 = 0,8 𝑀 3 (𝑂𝑇1, 𝑂𝑇2) = 0,12 𝑀 3 (𝜃) = 0,08
Nilai kemungkinan paling kuat adalah terhadap penyakit otitis media dengan nilai 0,8 atau 80%.
3. KG09 : Telinga tampak kemerahan dan bengkak merupakan gejala dari otitis eksterna dengan nilai belief 0,6 dan nilai plausibility 0,4.
Tabel 7. Kombinasi M 5
M 4 (OT2) M 4 ( 𝜽 )
0.6 0.4 M 3 (OT1) 0 OT1 0,8 0,32 M 3 (OT1, OT2) OT2 OT1, OT2 0,12 0,07 0,05 M 3 ( 𝜽 ) OT2 𝜃 0,08 0,05 0,03 𝑀 5 (𝑂𝑇1) = 0,32 𝑀 5 ( 𝑂𝑇2) = 0,07 + 0,05 = 0,12 𝑀 5 (𝑂𝑇1, 𝑂𝑇2) = 0,05 𝑀 5 (𝜃) = 0,03
Nilai kemungkinan paling kuat adalah terhadap penyakit otitis media dengan nilai 0,32 atau 32%.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6595
4. KG14 : Telinga berdenging merupakan gejala dari otitis interna  dengan nilai belief 0,8 dan nilai plausibility 0,2.
Tabel 8. Kombinasi M 7 M 6 (OT3) M 6 ( 𝜽 ) 0.8 0.2 M 5 (OT1) 0 OT1 0,32 0,064 M 5 (OT2) 0 OT2 0,12 0,024 M 5 (OT1, OT2) 0 OT1, OT2 0,05 0,01 M 5 ( 𝜽 ) OT3 𝜃 0,03 0,026 0,006 𝑀 7 (𝑂𝑇1) = 0,064
𝑀 7 ( 𝑂𝑇2) = 0,024 𝑀 7 ( 𝑂𝑇3) = 0,026 𝑀 7 (𝑂𝑇1, 𝑂𝑇2) = 0,01 𝑀 7 (𝜃) = 0,006
Nilai kemungkinan paling besar adalah terhadap penyakit otitis media dengan nilai 0,064 atau 6%.
5. KG15 : Sakit telinga akut
Sakit telinga akut merupakan gejala dari otitis interna dengan nilai belief 0,8 dan nilai plausibility 0,2.
Tabel 9. Kombinasi M 9
M 8 (OT3) M 8 ( 𝜽 ) 0.8 0.2 M 7 (OT1) 0 OT1 0,064 0,013 M 7 (OT2) 0 OT2 0,024 0,005 M 7 (OT3) OT3 OT3 0,026 0,021 0,005 M 7 (OT1, OT2) 0 OT1, OT2 0,01 0,002 M 7 ( 𝜽 ) OT3 𝜃 0,006 0,005 0,001 𝑀 9 (𝑂𝑇1) = 0,013 𝑀 9 ( 𝑂𝑇2) = 0,005 𝑀 9 ( 𝑂𝑇3) = 0,021 + 0,005 + 0,005 = 0,031 𝑀 9 (𝑂𝑇1, 𝑂𝑇2) = 0,002 𝑀 9 (𝜃) = 0,001
Nilai kemungkinan paling besar adalah terhadap penyakit otitis interna dengan nilai 0,031 atau 3%.
6. KG17 : Kehilangan pendengaran pada area frekuensi tinggi pada salah satu telinga Kehilangan pendengaran pada area frekuensi tinggi pada salah satu telinga merupakan gejala dari otitis interna dengan nilai belief 0,6 dan nilai plausibility 0,4.
Tabel 10. Kombinasi M 11
M 10 (OT3) M 10 ( 𝜽 )
0.6 0.4 M 9 (OT1) 0 OT1 0,013 0,005 M 9 (OT2) 0 OT2 0,005 0,002 M 9 (OT3) OT3 OT3 0,031 0,019 0,012 M 9 (OT1, OT2) 0 OT1, OT2 0,002 0,001 M 9 ( 𝜽 ) OT3 𝜃 0,001 0,001 0,001

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6595
𝑀 11 (𝑂𝑇1) = 0,005
𝑀 11 ( 𝑂𝑇2) = 0,002 𝑀 11 ( 𝑂𝑇3) = 0,019 + 0,012 + 0,001 = 0,032 𝑀 11 (𝑂𝑇1, 𝑂𝑇2) = 0,001 𝑀 11 (𝜃) = 0,001
Nilai kemungkinan paling besar adalah terhadap penyakit otitis interna dengan nilai 0,032 atau 3%. Dari hasil perhitungan dengan metode dempster shafer didapatkan nilai tertinggi sebesar 0,32 atau 3% untuk penyakit otitis interna.

## 3.5 Analisis Hasil Persentase
Tabel 10 di bawah ini menggambarkan data persentase diagnosis penyakit Otitis berdasarkan tiga pendekatan yang telah disebutkan sebelumnya.
Tabel 11. Persentase pada Setiap Metode Nama Penyakit  Certainty Factor  Teorema Bayes  Dempster Shafer Otitis Media 86% 70% 0,5% Otitis Eksterna 79% 60% 0,2% Otitis Interna 87% 75% 3,07%
Dari  tabel  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  untuk  Otitis  Media,  metode  Certainty  Factor  memiliki  tingkat keyakinan tertinggi sebesar 86%, sedangkan metode Dempster Shafer memiliki tingkat keyakinan terendah sebesar 0,5%. Untuk Otitis Eksterna, Certainty Factor juga memiliki tingkat keyakinan tertinggi dengan 79%, sementara Dempster Shafer hanya mencapai 0,2%. Sedangkan untuk Otitis Interna, Certainty Factor kembali menjadi  yang tertinggi dengan 87%, sementara Dempster Shafer mencapai tingkat keyakinan yang signifikan sebesar 3,07%.

## 4. KESIMPULAN
Perbandingan  antara  Certainty  Factor,  Teorema  Bayes,  dan  Dempster  Shafer  dalam  menganalisis  tiga  jenis penyakit telinga (Otitis Media, Otitis Eksterna, dan Otitis Interna) memberikan wawasan penting dalam metode- metode ini. Otitis Interna memiliki tingkat keyakinan tertinggi dalam diagnosa, dengan Certainty Factor mencapai 87%,  dan  Teorema  Bayes  mencapai  75%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  metode  ini  sangat  kuat  dalam membedakan Otitis Interna dari penyakit telinga lainnya. Selanjutnya, Dempster Shafer memberikan nilai tinggi sebesar  3,07%  untuk  Otitis  Interna,  mengindikasikan  tingkat  keyakinan  yang  sangat  kuat  dalam  metode  ini. Sementara Otitis Media juga menunjukkan tingkat keyakinan yang tinggi dengan Certainty Factor sebesar 86%, Teorema Bayes sebesar 70%, dan nilai Dempster Shafer sebesar 0,5%. Namun, Otitis Eksterna memiliki tingkat keyakinan yang lebih rendah dibandingkan kedua penyakit lainnya dengan Certainty Factor sebesar 79%, Teorema Bayes sebesar 60%, dan Dempster Shafer sebesar 0,2%. Kesimpulannya, Otitis Interna adalah yang paling dapat diandalkan  dalam  diagnosa  berdasarkan  tiga  metode  ini,  diikuti  oleh  Otitis  Media,  sedangkan  Otitis  Eksterna menunjukkan tingkat keyakinan yang lebih rendah. Metode Dempster Shafer, khususnya, memiliki dampak yang signifikan dalam menganalisis Otitis Interna.

## REFERENCES
[1] A.  M.  K.  Dewi  et  al.,  “BUNGA  RAMPAI  KESEHATAN  TELINGA,  HIDUNG  DAN  TENGGOROK.”  Fakultas Kedokteran, 2020.
[2] G. Triswardani and N. A. Hasibuan, “Penerapan Case Based Reasoning (Cbr) Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Otitis Media Supuratif Kronis (Omsk) Pada Orang Dewasa,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 2, no. 2, 2018.
[3] B. H. Hayadi, Sistem pakar. Deepublish, 2018.
[4] P. S. Ramadhan, M. Kom, U. F. S. Pane, and M. Kom, Mengenal Metode Sistem Pakar. Uwais Inspirasi Indonesia, 2018.
[5] M.  Jufri  and  D.  P.  Caniago,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Otitis  Menggunakan  Metode  Forward Chaining  Dan  Certainty  Factor,”  J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf.  Bisnis,  vol.  4,  no.  2,  pp.  333–340,  2022,  doi: 10.47233/jteksis.v4i2.510.
[6] A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO, vol. 10, no. 2, p. 18, 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[7] H. Hafizah, T. Tugiono, and A. Azlan, “Sistem Pakar Untuk Pendiagnosaan Karies Gigi Menggunakan Teorema Bayes,” J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist.  Komput.  TGD),  vol.  4,  no.  1,  p.  103,  2021,  doi: 10.53513/jsk.v4i1.2625.
[8] A. Rosana, G. Pasek, S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit pada Manusia dengan Metode Dempster  Shafer  (Expert  System  of  Diagnosing  Skin  Disease  of  Human  being  using  Dempster  Shafer  Method),”  J- Cosine, vol. 4, no. 2, pp. 129–138, 2020, [Online]. Available: http://jcosine.if.unram.ac.id/
[9] P.  S.  Ramadhan  and  U.  F.  S.  Sitorus  Pane,  “Analisis  Perbandingan  Metode  (Certainty  Factor,  Dempster  Shafer  dan Teorema Bayes ) untuk Mendiagnosa Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun pada Anak,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 17, no. 2, p. 151, 2018, doi: 10.53513/jis.v17i2.38.
[10]  I. W. P. Mahardika, I. M. Sudipta, and D. W. S. Sutanegara, “Karakteristik Pasien Otitis Media Akut Di Rumah Sakit

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6595
Umum Pusat Sanglah Denpasar Periode Januari-Desember Tahun 2014,” J. Fak. Kedokt. UNUD, vol. 8, no. 1, pp. 51– 55, 2019.
[11]  J. Bajwa, “Canine otitis externa—Treatment and complications,” Can. Vet. J., vol. 60, no. 1, p. 97, 2019.
[12]  S. Alim, P. P.  Lestari, and R. Rusliyawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman  Kakao Menggunakan  Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung,” J. Data Min. Dan Sist. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 26–31, 2020.
[13]  S. Batubara, S. Wahyuni, and E. Hariyanto, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dalam,” in Seminar Nasional Royal (SENAR), 2018, pp. 81–86.
[14]  I.  H.  Santi  and  B.  Andari,  “Sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah  dengan  metode  certainty  factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 159–177, 2019.
[15]  D.  Nofriansyah,  R.  Gunawan,  and  E.  Elfitriani,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pertussis  (Batuk  Rejan) Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 3, no. 1, pp. 41–54, 2020.
[16]  H.  T.  Sihotang,  E.  Panggabean,  and  H.  Zebua,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Herpes  Zoster  Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Inform. Pelita Nusant., vol. 3, no. 1, 2018.
[17]  N. Sulardi and  A. Witanti, “Sistem Pakar  Untuk  Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,”  J. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020.
[18]  H. Hafizah, “Sistem Pakar Untuk Pendiagnosaan Karies Gigi Menggunakan Teorema Bayes,”  J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 4, no. 1, pp. 103–111, 2021.
[19]  H.  Nahumury, A. Mulyani, and H.  Nurdin, “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN MENDIAGNOSA PENYAKIT VIRUS  CORONA  (  COVID-19  )  MENGGUNAKAN  METODE  DEMPSTER-SHAFER  JISAMAR  (  Journal  of Information System , Applied , Management , Accounting and Researh ) p-ISSN : 2598-8700 ( Printed ) JISAMAR ( Journal of Info,” JISAMAR, J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 4, no. 4, pp. 207–214, 2020.
[20]  P. S. Hasibuan and M. I. Batubara, “Penerapan Metode Dempster  Shafer Dalam Mendiagnosa Penyakit Faringitis,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 1, p. 59, 2019.
[21]  R.  Ardiansyah,  F.  Fauziah,  and  A.  Ningsih,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Awal  Penyakit  Lambung  Menggunakan Metode  Dempster-Shafer  Berbasis  Web,”  J.  Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa,  vol.  24,  no.  3,  pp.  182–196,  2019,  doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2395.