## PERANCANGAN SISTEM PAKAR TINGKAT PERSENTASE PENYAKIT ANOREKSIA NERVOSA MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER
Eva Julia Gunawati Harianja 1 , Junika Napitupulu 2
1 Program Studi Manajemen Informatika Universitas Methodist Indonesia
2 Program Studi Manajemen Universitas Methodist Indonesia
1 graziedamanik@gmail.com , 2 junica.nptu@gmail.com

## ABSTRACT
Anorexia Nervosa (AN) is an eating disorder by making yourself feel  hungry (self-starvation). Usually occurs in young women who are stepping on the high school bench (General High School). Their goal is to make themselves hungry so that they have a slim physical appearance and attract the attention of the opposite sex. There are 2 types of Anorexia Nervosa, Restrictive Anorexia Nervosa, people with this type of anorexia greatly limit the amount of food they consume, in fact they often do not eat at all until their bodies become very thin. Anorexia Nervosa Binge- purge, this type of anorexia is almost the same as bulimia. People who suffer from this disorder will eat in large quantities. But after eating, they will tend to feel guilty and then force to vomit back the food they ate. Mahoni Mental Hospital is one of the agencies engaged in health services, as a health agency, it is a must for the agency to improve  its  services  both  in  terms  of  speed  and  timeliness.  Mahoni  Mental  Hospital  does  not  yet  have  a computerized  system  or  method  used  to  diagnose  Anorexia  Nervosa.  Therefore,  there  is  often  a  delay  in  the treatment of anorexia nervosa disorders. This study aims to build an expert system that functions as a tool for the Mahogany Mental Hospital or medical (experts) and medical students in diagnosing Anorexia Nervosa disorders. This study uses the Dempster Shafer method, in diagnosing Anorexia Nervosa disorder, based on the symptoms felt by the patient, then the results of the consultation are how many percent of the patient is affected by Restrictive Anorexia Nervosa or what percentage of the patient is Anorexia Nervosa Bingepurge
Keywords: Expert System, Anoreksia Nervosa, Metode Dempster Shafer.

## I. PENDAHULUAN
Di  Indonesia,  prevalensi  wanita  muda  yang  beresiko untuk  menghidapi  gangguan  makan  ialah  sebanyak  12- 22%.  Satu  media  di  Indonesia,  pada  tahun  2016, melaporkan  jumlah  remaja  dengan  gangguan  makan semakin meningkat sebanyak enam kali lipat sejak tahun 2010. Indonesian General Hospital menyatakan sebanyak 140  kasus  gangguan  makan  dilaporkan  setiap  tahun, tetapi  hanya  10  hingga  20%  yang  datang  berobat ( Channel News Asia , 2016).
Penulis  dalam  melakukan  penelitian  ini  mengambil data  di  Rumah  Sakit  Jiwa  Mahoni.  Rumah  Sakit  Jiwa Mahoni  merupakan  rumah  sakit  jiwa  swasta  di  Medan yang  melayani  pengobatan  penderitaan  gangguan Anoreksia Nervosa, dimana gangguan Anoreksia Nervosa banyak  terjadi  di  kalangan  masyarakat  terutama  para remaja  yang  terobsesi  dengan  bentuk  tubuh  hingga melupakan  kesehatan  tubuh  mereka sendiri  dan  masih banyak  masyarakat  yang  tidak  mengetahui  bagaimana cara  menangani  gangguan Anoreksia  Nervosa .  Sistem pakar  merupakan  sebuah  sistem  yang  berusaha mengadopsi  pengetahuan  manusia,  dirancang  untuk memodelkan  kemampuan  atau  pengetahuan  kedalam sebuah  sistem  untuk  menyelesaikan  masalah  seperti layaknya seorang pakar [1].
Untuk  mendiagnosa  tingkat  persentase Anoreksia Nervosa dengan  sistem  pakar,  maka  dibutuhkan  sebuah metode yang tepat   untuk  mendiagnosanya.  Oleh  karena itu peneliti menerapkan metode Dempster Shafer . Metode Dempster Shafer merupakan suatu representasi, kombinasi  dan  propagasi  ketidakpastian,  dimana metode
ini  memiliki  beberapa  karakteristik  yang  secara  instuisi sesuai dengan cara berpikir seorang pakar yang memiliki dasar matematika  yang kuat [2]. Penelitian ini bertujuan untuk  merancang  sistem  pakar  dalam  mendiagnosa apakah  seseorang  itu  mengidap  penyakit  Anoreksia Nervosa  dan  berapa  tingkat  persentasse  dari  penyakit tersebut  dengan  menggunakan  metode Dempster  shafer sehingga  pasien  dan  keluarga  pasien  dapat  mudah menangani gangguan Anoreksia Nervosa secara tepat.

## II. LANDASAN TEORI Sistem Pakar
Secara umum, sistem pakar ( expert system ) adalah sistem yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer, agar komputer dapat  menyelesaikan  masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar yang  baik  dirancang  agar  dapat  menyelesaikan  suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli. Pakar Pakar  adalah  seorang  individu  yang  memiliki pengetahuan  khusus,  pemahaman,  pengalaman,  dan metode- metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan persoalan dalam bidang tertentu.
Anoreksia  Nervosa  Anoreksia  Nervosa (AN)  adalah gangguan pola makan dengan cara membuat diri merasa tetap lapar (self-starvation) . Biasanya terjadi pada remaja wanita  yang  tengah  menginjak  bangku  SMU  (Sekolah Menengah  Umum).  Adapun  tujuan  mereka  membuat  diri lapar  adalah  agar  mereka  memiliki  penampilan  fisik  yang ramping dan menarik perhatian lawan jenisnya [3].
Ada 2 tipe jenis Anoreksia Nervosa, yaitu :
1. Anoreksia Nervosa Restriktif, yaitu Anoreksia yang
penderitanya  membatasi  jumlah  makanan  yang mereka  konsumsi  dan bahkan  mereka sering  tidak makan sama sekali hingga tubuhnya menjadi sangat kurus.
2. Anoreksia  Nervosa  Binge-Purge ,  yaitu Anoreksia yang  hampir  sama  seperti Bulimia .  Orang  yang menderita gangguan ini akan makan dengan jumlah banyak.  Namun  setelah  makan,  mereka  akan cenderung merasa bersalah lalu memaksakan untuk memuntahkan  kembali  makanan  yang  mereka makan.
Metode  Demspster  Shafer Metode Dempster  Shafer pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Dempster,  yang melakukan  percobaan  model  ketidakpastian  dengan range  probabilities sebagai  probabilitas  tunggal. Kemudian  pada  tahun 1976  Shafer  mempublikasikan teori  Dempster  itu  pada  sebuah  buku  yang  berjudul Mathematical  Theory  Of Evidence . Dempster  Shafer Theory  Of  Evidence ,  menunjukkan  suatu  cara  untuk memberikan  bobot  kenyakinan  sesuai fakta  yang dikumpulkan.
Pada  teori  ini  dapat  membedakan  ketidakpastian dan  ketidaktahuan.  Teori Dempster  Shafer adalah representasi,  kombinasi  dan  propogasi  ketidakpastian, dimana  teori  ini  memiliki  beberapa karakteristik  yang secara  instutitif  sesuai  dengan  cara  berfikir  seorang pakar, namun dasar matematika yang kuat.
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. 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. Menurut Giarratano dan Riley fungsi Belief dapat diformulasikan dan ditunjukkan pada persamaan (1):
Dan Plausibility dinotasikan pada persamaan (2):
Teori Dempster  Shafer menyatakan  adanya frame  of discrement yang dinotasikan dengan simbol (Θ). Frame of  discrement merupakan  semesta  pembicaraan  dari sekumpulan  hipotesis  sehingga  sering  disebut  dengan environment yang ditunjukkan pada persamaan (3):
Environment mengandung elemen-elemen yang menggambarkan  kemungkinan  sebagai  jawaban,  dan hanya  ada  satu  yang  akan  sesuai  dengan  jawaban  yang dibutuhkan.  Kemungkinan  ini  dalam  teori Dempster Shafer disebut dengan power set dan dinotasikan dengan P (Θ), setiap elemen dalam power set ini memiliki nilai interval antara 0 sampai 1.
Sehingga dapat dirumuskan pada persamaan (4):
Mass  function (m)  dalam  teori Dempster  Shafer adalah tingkat  kepercayaan  dari  suatu evidence (gejala), sering disebut  dengan evidence  measure sehingga  dinotasikan dengan  (m).  Tujuannya  adalah  mengaitkan  ukuran kepercayaan  elemen-elemen  θ.  Tidak  semua evidence secara langsung mendukung tiap-tiap elemen. Untuk itu perlu  adanya  probabilitas  fungsi  densitas  (m).  Nilai  m tidak  hanya  mendefinisikan  elemen-elemen  θ  saja, namun  juga  semua  subsetnya.  Sehingga  jika  θ  berisi  n elemen, maka subset θ adalah 2n. Jumlah semua m dalam subset  θ sama  dengan  1.  Apabila  tidak  ada  informasi apapun untuk memilih hipotesis, maka nilai : m{θ} = 1,0
Apabila  diketahui  X  adalah  subset  dari  θ,  dengan  m1 sebagai fungsi densitasnya, dan Y juga merupakan subset dari θ dengan m2 sebagai fungsi densitasnya, maka dapat dibentuk fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3, yaitu ditunjukkan pada persamaan (5):
m 3 (Z) = mass function dari evidence (Z) m 1 (X)  = mass function dari evidence (X), yang diperoleh dari nilai keyakinan suatu evidence dikalikan dengan nilai disbelief dari evidence tersebut. m 2 (Y)  = mass function dari evidence (Y), yang diperoleh dari nilai keyakinan suatu evidence dikalikan  dengan nilai disbelief dari evidence tersebut [4]. PHP adalah bahasa pemrograman script server-side yang didesain  untuk  pengembangan web .  Selain  itu, PHP juga bisa digunakan sebagai bahasa pemrograman- pemrograman  umum. PHP disebut  bahasa  bahasa pemrograman server-side karena PHP diproses  pada komputer  server.  Hal  ini  berbeda  dibandingkan  dengan
bahasa  pemrograman client-side seperti JavaScript yang diproses pada web browser ( client ) [5].
MySQL MySQL adalah sebuah implementasi dari sistem- sistem  manajemen pada basis data yang relasional yang di  distribusikan  secara  gratis.  Setiap  pengguna  dapat secara  bebas  menggunakan MySQL ,  namun  dengan batasan  perangkat  lunak  tersebut  tidak  boleh  dijadikan produk turunan yang bersifat komersial Structured Query Language (SQL) adalah sebuah inti konsep pengoperasian basis data, terutama untuk pemilihan atau seleksi  dan  pemasukan data-data,  yang  memungkinkan pada  pengoperasian  data  dikerjakan  dengan  mudah secara otomatis [5].
Basis  Data  (Database)  Database adalah  sekumpulan tabel-tabel  yang  saling  berelasi,  relasi  tersebut  bisa ditunjukkan dengan kunci dari tiap tabel yang ada. Satu database menunjukkan satu kumpulan data yang dipakai dalam satu lingkup perusahaan atau instansi.

## Unified  Modelling  Language  Unified  Modeling
Language (UML) adalah bahasa spesifikasi standar yang dipergunakan untuk mendokumentasikan, menspesifikasikan  dan  membangun  perangkat  lunak. UML  merupakan metodologi  dalam  mengembangkan sistem berorientasi objek dan juga merupakan alat untuk mendukung pengembangan sistem.

## III. METODOLOGI
Alur diagram penelitian yang peneliti gunakan digambarkan  dalam  bentuk flowchart yang  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Metode Penelitian
Keterangan :
1. Analisis Kebutuhan
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data-data teori  yang  terkait  dengan  data  gejala  Gangguan
Anoreksia Nervosa dan metode Dempster Shafer .
2. Desain Sistem
Peneliti  merancang  sistem  lunak  menggunakan pemodelan  UML  yaitu use  case  diagram , class diagram , activity diagram dan sequence diagram .
3. Penulisan  Kode  Program  Dan  Implementasi Metode Dempster Shafer Penulisan  Kode  Program  yang  peneliti  gunakan yaitu  menggunakan  Pemrograman PHP dan menggunakan database MySQL . Kemudian peneliti  menerapkan  metode Dempster  Shafer ke dalam  sistem  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP .
4. Pengujian Program
Peneliti melakukan pengujian secara teori maupun praktek.  Pengujian  teori  peneliti  menggunakan blackbox  testing dan  pengujian  praktek  peneliti menggunakan PHP .  Apabila  masih  terdapat kekurangan  sistem  maka  peneliti  memperbaiki kembali sistem.
5. Hasil Pada  tahapan  ini,  peneliti  telah  menyelesaikan penelitian dan tujuan penelitian.
Pengumpulan  data  yang  peneliti  lakukan  menggunakan beberapa  cara  ataupun  teknik.  Teknik  yang  peneliti gunakan yaitu :
1. Observasi/Pengamatan Langsung Peneliti  melakukan  observasi/mengamati  langsung  ke Rumah  Sakit  Jiwa Mahoni  Medan
2. Wawancara  ( Interview )  dengan  Ibu  Dr.  dr.  Elmeida Effendy,  M.Ked(KJ).,  Sp.KJ  (K).,  selaku  Psikiater dengan cara  mengajukan  pertanyaan  langsung kepada beliau.
3. Sampel/Contoh Data
Peneliti  mengambil  dan  mengumpulkan  beberapa sampel/contoh  data  yang  dapat  digunakan  pada penelitian yaitu data-data gangguan Anoreksia Nervosa. 4. Metode Studi Pustaka
Peneliti  mengambil  referensi  terkait  berupa  jurnal, buku  dan  karya  ilmiah  sebagai  landasan  teori mengenai sistem  pakar,  gangguan Anoreksia  Nervosa dan pemrograman PHP .
Analisis Sistem Dengan sistem berkunjung langsung ke Rumah Sakit yang sedang berjalan, terdapat kelemahan dari sistem yang sedang berjalan ini, yaitu :
1. Masyarakat harus datang langsung kerumah sakit untuk berkonsultasi dengan Psikiater.
2. Masyarakat  harus  antri  untuk  berkonsultasi  dengan Psikiater.
3. Biaya yang dikeluarkan masyarakat dalam berkonsultasi  dengan  Psikiater  terlalu  mahal. Sedangkan  kelebihan  dari  sistem  yang  sedang berjalan  ini,  yaitu  : Kita  bisa  bertemu  langsung dengan  psikiater  dan  bisa  menanyakan  lebih detail tentang gangguan Anoreksia Nervosa .
Adapun  strategi  pemecahan  masalah  yaitu  merancang
sebuah  sistem  pakar  yang  baik  agar  dapat  membantu masyarakat  dalam  mendiagnosa  gangguan Anoreksia Nervosa sehingga  memudahkan  masyarakat  dalam mengetahui  gejala  apa  saja  dan  solusi  yang  harus  di lakukan pasien pengidap gangguan Anoreksia Nervosa .
Perancangan Sistem Sebelum melakukan perancangan pada  aplikasi  sistem  pakar  mendiagnosa  gangguan Anoreksia  Nervosa akan  dilakukan  pengumpulan  data nama-nama gejala beserta jenis dan solusi dari gangguan Anoreksia Nervosa . Pada perancangan ini ada beberapa tahap  yaitu,  perancangan Use  Case  Diagram,  Class Diagram , Activity  Diagram ,  dan Sequance  Diagram . Masukan input pada  sistem  yaitu  gejala-gejala  yang dialami pasien,  kemudian  hasil output pada  sistem  ini berupa  hasil  diagnosa  nilai  densitas  dari  metode Dempster  Shafer dan  solusi  dari  gangguan Anoreksia Nervosa dan perancangan database sistem pakar beserta relasinya.

## IV.  HASIL PENELITIAN
Penerapan Metode Dempster Shafer Dalam perancangan sistem pakar ini menggunakan metode Dempster Shafer yaitu dimulai dari sekumpulan fakta-fakta tentang suatu gejala  yang  diberikan  oleh user sebagai  masukan  ke dalam  sistem,  kemudian  dilakukan  perhitungan  sampai tujuan  akhir  berupa  diagnosa  gangguan Anoreksia Nervosa dan  nilai  kepercayaannya.  Dimana  langkah- langkah flowchart menggunakan  metode Dempster Shafer dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Saat kita mulai menjalankan sistem, kita berada pada posisi mulai.
2. Sistem akan  menampilkan pilihan untuk gejala i(g1) {m 1 (X)}. 3. Kemudian menghitung gejala  i(g1) {m 1 (X)} menggunakan rumus Dempster Shafer.
4. Banyak gejala = 1.
5. Jika  jawaban  “ya”,  maka  hasilnya  penyakit  tidak diketahui. Proses selesai.
6. Jika jawaban “tidak”, pada gejala i(g1), maka sistem akan menampilkan pilihan untuk gejala  i+1(g2).
7. Kemudian menghitung i+1(g2) {m 2 (Y)}.
8. Kemudian  dikombinasikan  dengan  menghitung gejala 1(g1) {m 1 (X)} dan gejala 2(g2) {m 2 (Y)}.
9. Kemudian gejala habis.
10. Jika jawaban “tidak”,  maka  sistem  akan menampilkan  kembali  pilihan  sampai  gejala  selesai dijawab  dan ditayangkan berulang pada posisi ini. 11. Jika  jawaban  “ya”,  maka  sistem  akan  mengetahui kesimpulan  penyakit  yaitu  penyakit  dengan  nilai densitasnya. Proses selesai.
Berikut adalah Flowchart dari tahapan-tahapan rumus metode Dempster Shafer :
Gambar 2. Flowchart Metode Dempster Shafer
Berikut ini data gangguan yang dirancang pada Tabel 1 dibawah ini :

## Tabel 1. Data Gangguan
Berikut ini data gejala yang dirancang pada Tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2. Data Gejala
Dari  tabel  diatas,  sistem  dapat  memberikan informasi  mengenai  ganngguan Anoreksia  Nervosa , jika  gejala  pada  pasien  sesuai  dengan  yang  di input , maka  aturan  ( rule )  yang  dapat  digunakan  untuk mendiagnosa  gangguan Anoreksia  Nervosa dapat dilihat pada Tabel 3. sebagai berikut ini :
Tabel 3. Aturan ( Rule )
Tabel  keputusan  digunakan  sebagai  acuan dalam  membuat  pohon  keputusan  dan  kaidah  yang digunakan. Berdasarkan  data  yang  ada,  maka  tabel keputusan  pada  sistem  pakar  mendiagnosa  gangguan Anoreksia  Nervosa dapat  dilihat pada Tabel 4  sebagai berikut ini :

## Tabel 4. Tabel Keputusan

## Mencari  Perhitungan  Gangguan  Anoreksia  Nervosa
Berikut  langkah-langkah  perhitungan  metode Dempster shafer untuk mencari gangguan Anoreksia Nervosa : Untuk  mengetahui  hasil  konsultasi  penyebab  gangguan ini,  dilakukan  pengujian  proses  konsultasi.  Proses pengujian  sistem  berupa  masukan  data  gejala  yang dialami oleh pasien antara lain :
Gejala 1 : Berat Badan Menurun Drastis (GG01,GG02) m 1 (GG01,GG02)  = 0.6 m 1 (Ø) = 1 – m 1 (GG01,GG02) = 1 – 0.6 = 0.4
Gejala 2 : Merasa Rendah Diri (GG01) m 2 (GG01) = 0.9 m 2 (Ø) = 1 – m 2 (GG01) = 1 – 0.9 = 0.1
Sehingga dapat dihitung m 3 yaitu : m 3 (GG01) = 0,54 + 0,36= 0,9
(1−0) 1 m 3 (Ø)
= 0,04 = 0,06 = 0,04 Gejala 7 : Menghindari Makan Didepan Orang Lain
m3  (GG01,GG02)  =  0,06 (GG01,GG02) m4 (GG01,GG02)  = 0.5 m4 (Ø)  = 1 – m4 (GG01,GG02) = 1 – 0.5  =  0.5
Sehingga dapat dihitung m 4 yaitu :
m 4 (GG01) = 0,45+0,45 = 0,9 = 0,9 (1−0) 1 m 4 (GG01,GG02)  = 0,03+0,02+0,03 = 0,08 = 0,08 (1−0) 1
= 0,02 = 0,02
m 4 (Ø)  = 0,02
Gejala 10 : Takut Berat Badan Naik (GG01,GG02) m 5 (GG01,GG02)  = 0.6
m 5 (Ø) = 1 – m 5 (GG01,GG02)
= 1 – 0.6  = 0.4
Sehingga dapat dihitung m 5 yaitu : m5 (GG01) = 0,54+0,36 = 0,9 = 0,9 (1−0) 1 m5 (GG01,GG02)  = 0,048+0,012+0,032 = 0,092 = 0,092 (1−0) 1 m5 (Ø) = 0,008 = 0,008 = 0,008
(1−0)  1
Maka  didapat  nilai  kepastian  kombinasi  Metode Dempster  Shafer bahwa  pasien  menderita  gangguan Anoreksia  Nervosa  Restriktif dengan  densitas  dari keempat  gejala  tersebut  adalah  0,9  *  100%  =  90% Dengan  nilai  densitas  90%  maka  pasien  memiliki evidence yang  cukup  kuat  mengalami  gangguan Anoreksia Nervosa Restriktif.
Hasil Gambar  3  merupakan  tampilan  halaman konsultasi, user dapat  melakukan  konsultasi Anoreksia Nervosa dengan cara mengisi nama pasien  serta usia pasien, dan setelah itu tekan tombol mulai untuk memulai konsultasi.

## Gambar 3. Tampilan Halaman Konsultasi
Gambar  4  merupakan  tampilan  halaman  tanya  jawab. User akan  diberikan  beberapa  pertanyaan  mengenai kondisi tubuh user , dan user dapat menjawabnya dengan memilih  “Ya”  atau  “Tidak”,  setelah  itu user dapat menekan tombol selanjutnya untuk masuk ke pertanyaan selanjutnya.

## Gambar 4. Tampilan Halaman Tanya Jawab
Gambar 5 merupakan tampilan halaman hasil konsultasi dari  proses  tanya  jawab  yang  dilakukan  oleh user sebelumnya.  Pada  tampilan  ini, user dapat  melihat jumlah  pertanyaan  yang  dijawab  “Ya”  oleh user ,  dan user dapat  menekan  tombol  diagnosa  untuk  melihat
hasil diagnosa user . Hasil diagnosa akan menampilkan persentase dari user mengidap  gangguan Anoreksia
Nervosa dan juga saran bagi user .
Gambar 5. Tampilan Halaman Hasil Konsultasi

## IV. KESIMPULAN
Beberapa  kesimpulan  yang  dapat  diambil  melalui pembahasan-pembahasan  pada  bab-bab  sebelumnya dalam  hal  pembuatan  aplikasi  yang  dilakukan  oleh peneliti adalah sebagai berikut :
1. Sistem  pakar  yang  di  bangun  dapat  memberikan informasi  mengenai gangguan Anoreksia  Nervosa kepada masyarakat.
2. Sistem  pakar  yang  dirancang  akan  memberikan hasil konsultasi  berupa  persentase  jenis  gangguan diderita  serta  solusi  terhadap  gangguan  yang dialami penderita.
3. Sistem  yang  di  bangun  mempermudah  pengguna untuk  mengetahui  gangguan Anoreksia  Nervosa Restriktif
atau Anoreksia Nervosa Binge-Purge yang sedang diderita.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Eridani, D., Rifki, M. A., & Isnanto, R. R. (2018).
Sistem Pakar Pendiagnosis Gangguan
Kecemasan  Menggunakan  Metode  Forward
Chaining  Berbasis  Android. Edu  Komputika
Journal .
[2] Sitio,  A.  S.  (2018).  Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosa Penyakit Jantung Menggunakan Metode Dempster Shafer. Journal Of Informatic Pelita Nusantara .
[3] Krisnani,  H.,  Santoso,  M.  B.,  &  Putri,  D.  (2017). Gangguan  Makan  Anorexia  Nervosa  dan Bulimia  Nervosa  pada  Remaja. Prosiding
Penelitian dan Pengabdian kepada
Masyarakat .
[4] Sinaga,  M.  D.,  &  Sembiring,  N.  B.  (2016). Penerapan  Metode  Dempster  Shafer  untuk Mendiagnosa  Penyakit  dari  Akibat  Bakteri Salmonella. Cogito Smart Journal .
[5] Agusvianto,  H.  (2017). Sistem  Informasi Inventori Gudang untuk Mengontrol Persediaan Barang pada  Gudang  Studi  Kasus  :  PT.Alaisys
Sidoarjo. JIEET (Journal Information
Engineering and Educational Technology) .