## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT MININGITIS DENGAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER

## Muhammad Syukron Hasibuan
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun Medan http : // www.stmik-budidarma.ac.id // Email: arachisyu@gmail.com

## ABSTRAK
Seiring perkembangan teknologi, dikembangkan pula suatu sistem teknologi yang mampu mengadopsi proses  dan cara  berpikir  manusia  yaitu  sistem  pakar  yang mengandung  pengetahuan tertentu  sehingga  setiap orang  dapat  menggunakan  untuk  memecahkan  masalah  yang  bersifat  spesifik,  dalam  hal  ini  adalah permasalahan  kesehatan  mengenai  penyakit  miningitis.  Ketika  terjadi  masalah  kesehatan  khususnya  penyakit miningitis lebih tepatnya orang akan datang ke dokter atau ahli untuk berkonsultasi. Namun terdapat kelemahan jika  mempercayakan  kepada  dokter  ahli  seperti  terbatasnya  jam  praktek  dan  kejadian  banyak  pasien  yang memaksa  harus  melakukan  antrian  serta  memerlukan  biaya  yang  lumayan  besar.  Dalam  hal  ini,  kita  selaku orang yang menggunakan jasa lebih membutuhkan seorang pakar yang bisa memudahkan dalam mendiagnosa penyakit  miningitis  sebagai  pencegahan  awal.  Dengan  demikian  sebagai  alternatif  pemecahan  masalah  yaitu dengan membuat aplikasi sistem pakar dengan metode Dempster Shafer yang dapat mengindentifikasi/mendiagnosa  penyakit  miningitis  berdasarkan  gejala  yang  ada.  Yang  ditampilkan  dalam bentuk  website  menggunakan  pemrograman  PHP  dengan  database  MySQL,  sehingga  konsultasi  akan  lebih mudah, hemat biaya serta dapat digunakan kapan dan dimana saja.
Kata kunci : Sistem Pakar, Penyakit Miningitis, Dempster Shafer .

## 1. Latar Belakang Masalah

## 1.1  Latar Belakang Masalah
Seiring perkembangan teknologi, dikembangkan pula suatu sistem teknologi yang mampu mengadopsi proses  dan  cara  berpikir  manusia  yaitu  sistem  pakar yang  mengandung  pengetahuan  tertentu  sehingga setiap  orang  dapat menggunakan  untuk memecahkan masalah  yang  bersifat  spesifik,  dalam  hal  ini  adalah permasalahan kesehatan mengenai penyakit meningitis  atau  biasanya  diiringi  dengan  sakit  di kepala  atau  radang  selaput  otak.  Ketika  terjadi masalah  kesehatan  khususnya  radang  selaput  otak atau sakit kepala lebih tepatnya orang akan datang ke dokter  untuk  berkonsultasi.  Namun  terdapat  kendala jika  mempercayakan  kepada  dokter  ahli  seperti terbatasnya  jam  praktek  dan  kejadian  banyak  pasien yang memaksa harus melakukan antrian.
Sistem  pakar  dapat  diartikan  sebagai  sistem yang mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar  komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti yang  biasa  dilakukan  oleh  pakar,  sehingga  sistem pakar  dapat  menjadi  asisten  dari  seorang  pakar. Aplikasi  yang  dapat  membantu  mendiagnosa  suatu penyakit berbasis pengetahuan biasa disebut kecerdasan buatan (A rtificial Intelligence ).
Dalam  hal  ini,  kita  selaku  orang  yang menggunakan jasa lebih membutuhkan seorang pakar yang bisa memudahkan dalam mendiagnosa penyakit miningitis sebagai pencegahan  awal. Dengan demikian sebagai alternatif pemecahan masalah yaitu dengan  membuat  aplikasi  sistem  pakar  dengan metode
Dempster
Shafer yang dapat mengindentifikasi/mendiagnosa  penyakit  miningitis berdasarkan gejala yang ada. Yang ditampilkan dalam bentuk  website  menggunakan  pemrograman  PHP
dengan database MySQL,  sehingga  konsultasi  akan lebih  mudah,  hemat  biaya  serta  dapat  digunakan kapan dan dimana saja.
Ada  berbagai  macam  penalaran  dengan model yang lengkap dan sangat konsisten, tetapi pada kenyataannya banyak permasalahan  yang tidak dapat terselesaikan secara lengkap dan konsisten. Ketidakkonsistenan  tersebut  adalah  akibat  adanya penambahan  fakta  baru.  Penalaran  yang  seperti  itu disebut  dengan  penalaran  non  monotonis.  Untuk mengatasi  ketidakkonsistenan  tersebut  maka  dapat menggunakan  penalaran  dengan  teori Dempster Shafer .
Meningitis disebabkan oleh bakteri Neisseria meningitides (dikenal sebagai "meningitis meningokokus")  dapat  dibedakan  dari  meningitis dengan  penyebab  lain  dengan  ruam  petekie  cepat menyebar  yang  biasa  mendahului  gejala  lain.  Ruam terdiri  dari  banyak  kecil,  bintik-bintik  ungu  atau merah  tidak  teratur  ("petechiae")  pada  batang, ekstremitas  bawah,  membrane  mukosa,  conjuctiva, dan  (kadang-kadang)  telapak  tangan  atau  telapak kaki.  Ruam  ini  biasanya  non-blanching:  kemerahan tidak hilang jika ditekan dengan jari atau gelas kaca. Meskipun  ruam  ini  tidak  selalu  hadir  dalam meningitis  meningokokus,  relatif  spesifik  untuk penyakit  ini,  tetapi,  bagaimanapun,  kadang-kadang terjadi  pada  meningitis  akibat  bakteri  lain.  Petunjuk lain  mengenai  sifat  penyebab  meningitis  mungkin tanda-tanda kulit penyakit tangan, kaki dan mulut dan genital  herpes,  yang  keduanya  terkait  dengan berbagai bentuk meningitis virus.
Metode  yang  digunakan  pada  pembuatan aplikasi  ini  menggunakan  metode Dempster  Shafer , hasil  uji  coba  sistem  pada  sistem  pakar  sebelumnya
yang  berkaitan  tentang  kesehatan  menunjukkan bahwa  sistem  ini  mampu  melakukan  diagnosa penyakit  berdasarkan  gejala-gejala  yang  diderita pasien  meskipun  gejala-gejala  tersebut  mengandung ketidakpastian,  dengan  cara  menanyakan  gejala- gejala  yang  dirasakan  penderita.  Hasil  diagnosa disertai  dengan  nilai Dempster  Shafer menunjukkan tingkat    kebenaran  yang  besar  berdasarkan  hasil diagnosa. Namun penelusuran forward chaining akan tetap  diimplementasikan  dalam inference  engine . Penulusuran  dilakukan  untuk  menentukan  jenis penyakit yang diderita pasien.

## 1.2 PerumusanMasalah
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  di  atas, maka dirumuskan masalah-masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana mengimplementasikan sistem pakardalam mendiagnosa penyakit miningitis  ?
2. Bagaimana  penerapan  metode DempsterShafer dapat  membantu  dalam  mendiagnosa  penyakit meningitis  sesuai  dengan  gejala-gejala  yang diderita ?
3. Bagaimana  membangun  sebuah  system  pakar mendiagnosa penyakit meningitis dengan berbasis web ?

## 1.3 Batasan Masalah
Agar  penulisan  ini  lebih  terarah  dan  tujuan yang  diharapkan  dapat  tercapai,  maka  penulis menetapkan  batasan-batasan  terhadap  masalah  yang akan diteliti. Dalam melakukan penelitian ini penulis memberikan batasan-batasan sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  hanya  menemui beberapa  dokter  atau  pakar  di  bidang  penyakit selaput otak.
2. Sistem Pakar ini hanya menggunakan perhitungan yang berlaku pada metode Dempster Shafer .
3. Sistem  Pakar  ini  hanya  membahas  mendiagnosa penyakit miningitis.

## 2. Landasan Teori
2.1 Pengertian 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 (Muhammad Arhami, 2006). Sistem  pakar  yang  baik  dirancang  agar  dapat menyelesaikan masalah tertentu dengan meniru kerja dari para ahli.
Istilah  sistem  pakar  berasal  dari knowlegde- based expert  system. Istilah  ini muncul karena  untuk memecahkan  masalah,  sistem  pakar  menggunakan pengetahuan  seorang  pakar  yang  dimasukkan kedalam  komputer.  Seseorang  yang  bukan  pakar menggunakan sistem pakar untuk meningkat kemampuan  pemecahan  masalah,  sedangkan  seorang pakar  menggunakan  sistem  pakar  untuk knowledge assistant.
2.2 Komponen Sistem Pakar
Menurut  Kusrini  (2008),  Komponen  sistem pakar terdiri dari :
1. Knowledge Base (Basis Pengetahuan).
Knowledge  Base  (Basis  pengetahuan) merupakan inti  dari  program  sistem  pakar  karena  basis pengetahuan itu merupakan presentasi pengetahuan  atau  knowledge  representation  basis pengetahuan  adalah  sebuah  basis  data  yang menyimpan  aturan-aturan  tentang  suatu  domain knowledge/pengetahuan tertentu. Basis
pengetahuan  ini  terdiri  dari  kumpulan  objek beserta  aturan  dan  atributnya  (sifat  atau  cirinya), tentu saja di dalam domain tertentu.Ada 2 bentuk pendekatan basis pengetahuan yang sangat umum digunakan yaitu :
a. Rule-Based  Reasoning (Penalaran  berBasis Aturan)
Pada  penalaran  berbasis  aturan,  pengetahuan direpresentasi-kan dengan menggunakan aturan  berbentuk  IF-THEN.  Bentuk  ini digunakan  jika  kita  memiliki  sejumlah pengetahuan  pakar  pada  suatu  permasalahan tertentu,  dan  pakar  dapat  menyelesaikan masalah  tersebut  secara  berurutan.  Bentuk  ini juga  digunakan  jika  dibutuhkan  penjelasan tentang  jejak  (langkah-langkah)  pencapaian solusi.
b. Case-Based  Reasoning (Penalaran  berBasis Kasus).
Basis  pengetahuan  akan  berisi  solusi-solusi yang  telah  di-capai  sebelumnya,  kemudian akan  diturunkan  suatu  solusi  untuk  keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini digunakan jika pemakai (user) menginginkan  untuk  tahu  lebih  banyak  lagi pada  kasus-kasus  yang  hampir  sama  (mirip). Bentuk  ini  juga  digunakan  jika  kita  telah memiliki  sejumlah  situasi  atau  kasus  tertentu dalam basis pengetahuan.
2. Working  Memory (Basis  Data  atau  Memori
Kerja). Working memory adalah bagian yang mengandung  semua  fakta-fakta  baik  fakta  awal pada  saatsistem  beroperasi  maupun  fakta-fakta pada  saat  pengambilan  kesimpulan  sedang dilaksanakan  selama  sistem  pakar  beroperasi, basis data berada di dalam memori kerja.
3. Inference Engine (Mesin/Motor Inferensi).
Inference Engine adalah bagian yang menyediakan mekanisme fungsi berfikir dan pola- pola  penalaran  sistem  yang  digunakan  oleh seorang pakar.
a. Mekanisme  ini  akan  menganalisa  masalah tertentu  dan  selanjutnya  akan  mencari jawaban atau kesimpulan yang terbaik.
b. Mesin ini akan dimulai pelacakannya dengan mencocokan  kaidah-kaidah  dalam  basis pengetahuan  dengan  fakta-fakta  yang  ada dalam basis data.

## 2.3 Teori Dempster Shafer
Ada  berbagai  macam  penalaran  dengan model yang lengkap dan sangat konsisten, tetapi pada
kenyataannya banyak permasalahan  yang tidak dapat terselesaikan secara lengkap dan konsisten. Ketidakkonsistenan  yang  tersebut  adalah  akibat adanya  penambahan  fakta  baru.  Penalaran  yang seperti  itu  disebut  dengan  penalaran nonmonotonis . Untuk  mengatasi  ketidakkonsistenan  tersebut  maka dapat menggunakan penalaran dengan teori Dempster-Shafer . (Aprilia Sulistyohati at all, 2008) Secara umum Teori Dempster-Shafer ditulisdalamsuatu interval: [Belief,Plausibility] Belief ( Bel ) adalah ukuran kekuatan evidence (gejala) dalam  mendukung  suatu  himpunan  bagian.  Jika bernilai  0  maka  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada evidence ,  dan  jika  bernilai  1  menunjukan  adanya kepastian.(Aprilia Sulistyohati at all, 2008) Plausibility ( Pl ) dinotasikan sebagai: Pl(s)= 1 – Bel(¬s) Plausibility juga  bernilai  0  sampai  1.  Jika  kita  yakin akan –s, maka dapat dikatakan bahwa Bel (¬s)=1, dan Pl (¬s)=0. Plausability akan  mengurangi  tingkat kepercayaan  dari evidence .  Pada  teori Dempster- Shafer kita  mengenal  adanya frame  of  discernment yang  dinotasikan  dengan  θ  dan massfunction yang dinotasikan dengan m . Frame ini merupakan semesta pembicaraan  dari  sekumpulan  hipotesis.  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,  dengan  rumus  seperti  pada persamaan 2 berikut :
Dimana :
m3(Z) = mass function dari evidence (Z)
m1 (X) = mass function dari evidence (X)
m2 (Y) = mass function dari evidence (Y)
Zm1(X).m2(Y) = ada hasil irisan dari m1 dan m2 Ø  Zm1(X).m2(Y)  =  tidak  ada  hasil  irisan  (irisan kosong (Ø))

## 3. Analisa Dan Pembahasan
3.1 Analisa Masalah
Masalah diagnosis penyakit miningitis dapat dimasukkan  ke  dalam  salah  satu  cabang  ilmu Artfiicial  intelligent yaitu  sistem  pakar.  Pada
permasalahan  ini,  pemecahan  masalah  tersebut  dapat dilakukan dengan mengembangkan sistem yang dapat berperan  sebagai  seorang  dokter  penyakit  (ahli), khususnya  miningitis.  Dengan  kata  lain  terjadi pemindahan atau proses pengolahan yang membangun  dan  mengoperasikan  basis  pengetahuan dari seorang pakar ke sebuah sistem komputer. Fakta- fakta  dari  seorang  pakar  atau  dokter  miningitis disimpan  dalam  suatu  basis  pengetahuan.  Dengan bantuan  mesin  inferensi  dan  memori  kerja,  maka proses  penarikan  kesimpulan  dalam  menentukan penyakit miningitis serta memberikan saran pencegahan  untuk  tindakan  selanjutnya  dapat dilakukan.

## 3.2 Analisa penerapan Metode Dempster Shafer
Teori Dempster  Shafer adalah  suatu  teori matematika  untuk    pembuktian  berdasarkan belief functionsandplausible  reasoning (fungsi  kepercayaan dan  pemikiran  yang  masuk  akal),    yang  digunakan untuk  mengkombinasikan  potongan  informasi  yang terpisah  (bukti)  untuk  mengkalkulasi  kemungkinan dari suatu peristiwa.
Dik :  θ={P1,P2,P3,P4 } Dengan : P1    = Kriptokokus P2    = Bacterial P3    = Viral P4    = Jamur
Rule-Based Penyakit Miningitis : IF Pusing AND Mata Panas AND Benjolan Di Leher AND Badan Berbintik Putih THEN Kriptokokus. IF Benjolan  Di  Kepala  AND  Mata  Merah  AND Pendengaran  Terganggu  AND  Badan  Panas THEN Bacterial.
IF Benjolan  Di  Kepala  AND  Lidah  Berwarna Keputihan AND Tenggorokan Kering THEN Viral. IF Migren AND Pandangan Kabur AND Pendengaran Terganggu  AND  Bengkak  Pada  Leher  AND  Pundak Berbintik  Merah  AND  Kudis  Pada  Tubuh THEN Jamur.
Jika  kemudian  diketahui  bahwa  benjolan  di kepala  merupakan  gejala  dari  P2  (Bacterial)  dan P3(Viral) dengan m= 0,7 , maka : M{P2, P3}= 0,7               m{θ}= 1-0,7 = 0,3 Misalkan User melakukan konsultasi dengan gejala  benjolan  di  kepala,  mata  merah  dan  badan panas.  Maka  untuk  memperoleh  nilai  keyakinan dengan metode Dempster Shafer dari gejala benjolan di kepala dan mata merah diatas, dihitung : gejala 1 = benjolan di kepala m1 {P2,P3} = 0.7 m1 { θ } = 1 - 0.12  = 0.88 gejala 2 = mata merah m2 {P2} = 0.7 m2 { θ } = 1 - 0.7 = 0.3 gejala 3 = badan panas m3 {P2} = 0.1 m3 { θ } = 1 - 0.1 = 0.9
Andaikan diketahui benjolan di kepala = (X) adalah  subset  dari  θ,  dengan  m1  sebagai  fungsi
 
     
 y x z y x Y m X m Y m X m z m ) ( ). ( 1 ) ( ). ( ) ( 2 1 2 1 3  
       y x z y x Y m X m Y m X m z m ) ( ). ( 1 ) ( ). ( ) ( 2 1 2 1
densitasnya,  dan  gejala  2  =  (Y)  juga  merupakan subset  dari  θ dengan  m2  sebagai  fungsi  densitasnya. Maka dapat membentuk fungsi kombinasi m2 sebagai m3 dengan persamaan berikut :
Ket :
m1, m2, m3 = densitas gejala X,Y,Z = Himpunan Miningitis Hasil perhitungan diilustrasikan dalam tabel 1 Tabel 1. Aturan Kombinasi untuk m3 {P2} 0.7 θ (0.3) {P2,P3} (0.12) {P2} 0.084 {P2,P3} (0.036) θ (0.88) {P2} 0.616 θ (0.264) {P2} 0.1 θ (0.9) {P2} (0.084) {P2} (0.0084) {P2} (0.0756) {P2} (0.616) {P2} (0.0616) {P2} (0.5544) {P2,P3} (0.036) {P2} (0.0036) {P2,P3} (0.0324) θ (0.264) {P2} (0.0264) θ (0.2376)
Keterangan :
1. Kolom  pertama  dan  kedua  pada  baris  kedua  dan ketiga  berisikan  semua  himpunan  bagian  pada gejala  pertama  (benjolan  di  kepala)  dengan  m1 sebagai fungsi densitas.
2. Baris  pertama  berisikan  semua  himpunan  bagian pada  gejala  kedua  (mata  merah)  dengan  m2 sebagai fungsi densitas.
3. Baris  kedua  dan  ketiga  pada  kolom  ketiga, keempat,  kelima  dan  keenam  merupakan  irisan dari kedua himpunan.
4. Kolom  pertama  dan  kedua  pada  baris  keenam, ketujuh,  kedelapan,  dan  kesembilan  berisikan semua  himpunan  hasil  kombinasi  pada  gejala pertama dan gejala kedua.
5. Baris  kelima  berisikan  semua  himpunan  bagian pada  gejala  ketiga  (badan  panas)  dengan  m3 sebagai fungsi densitas.
6. Baris keenam, ketujuh, kedelapan dan kesembilan pada  kolom  ketiga, keempat,  kelima  dan  keenam merupakan irisan himpunan dari kombinasi gejala pertama dan gejala kedua dengan gejala ketiga.
Maka dapat disimpulkan nilai kepastian kombinasi Dempster Shafer adalah : User mengalami  penyakit  miningitis  dengan  nilai kepercayaan sebesar : 0.0084 /(1-0.2376)* 100 % = 1.10 % 3.3 Flowchart
Berikut ini merupakan flowchart dari langkah-langkah penyelesaian metode dempster- shafer di dalam Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Pedofilia Dengan Menggunakan Metode Dempster Shafer.
Gejala (g1) Densitas g1 (m1,
{Y}) Gejala > 1 Mulai Gejala (g1) Densitas g1 (m1) Iterasi = iterasi + 1 m(θ) = 1 – m 1 {x} Banyaknya Gejala = 1 Penyakit = {x} Selesai Gejala Habis ? m(θ) = 0 Penyakit = tidak diketahui          y x z y x Y m X m Y m X m z m ) ( ). ( 1 ) ( ). ( ) ( 2 1 2 1 3 Iterasi = iterasi + 1 Iterasi = iterasi + 1 Penyakit = yang memiliki densitas terbesar YA TIDAK YA TIDAK YA TIDAK Gambar 1 : Flowchart langkah-langkahpenyelesaian Depster-Shafer

## 4. Algoritma dan Implementasi
Algoritma adalah  susunan  yang  logis  dan sistematis  untuk  memecahkan  suatu  masalah  atau untuk  mencapai  tujuan  tertentu  dalam  dunia komputer,  Algoritma  sangat  berperan  penting  dalam pembangunan  suatu software  Sistem  pakar  analisis penyakit  miningitis  menggunakan  metode Dempster Shafer .
4.1 Algoritma Metode Dempster Shafer Algoritma  ini  menjelaskan  alur  kerja  sistem pada  penerapan  metode Dempster  Shafer di  dalam sistem yang dibangun. Input :  Miningitis  Kriptokokus          =  Pusing,  Mata
Panas, Benjolan Di Leher, Badan Berbintik Putih. Miningitis  Bacterial      =  Benjolan  Di Kepala, Mata Merah, Pendengaran Terganggu, Badan Panas. Miningitis  Viral      =  Benjolan  Di  Kepala, Lidah  Berwarna  Keputihan,  Tenggorokan Kering.
Miningitis  Jamur  =  Migren,  Pandangan Kabur,  Pendengaran  Terganggu,  Bengkak Pada  Leher,  Pundak  Berbintik  Merah, Kudis Pada Tubuh. Output : Hasil nilai kepercayaan Proses   : IF Pusing  AND  Mata  Panas  AND  Benjolan  Di  Leher AND BadanBerbintikPutih THEN Kriptokokus. IF Benjolan  Di  Kepala  AND  Mata  Merah  AND PendengaranTerganggu AND BadanPanas THEN Bacterial. IF Benjolan  Di  Kepala  AND  Lidah  Berwarna Keputihan AND Tenggorokan Kering THEN Viral. IF Migren AND Pandangan Kabur AND Pendengaran Terganggu  AND  Bengkak  Pada  Leher  AND  Pundak Berbintik Merah AND Kudis Pada Tubuh THEN Jamur. Jlhrule=20 Md=Round((d/Jlhrule).5) Mdo=1-Md Mm=Round((m/Jlhrule).5) Mmo=1-Mm K=1-(Md*Mmo) Beld=(Md*Mmo)/K
Belm=(Mmd*Mm)/K Bel=Beld+Belm Persentase=Bel*100 Tampilkan Hasil Nilai Kepercayaan

## 4.2 Implementasi
Untuk  memudahkan  pengoperasian  sistem ini, maka rancangan antar muka dibagi atas beberapa jenis,  yang  disesuaikan  dengan  fungsinya  masing- masing yaitu:
Form menu utama merupakan Form tampilan utama dari program. Dalam Form ini juga berisi dari beberapa  pilihan  menu  seperti  file,  basis  aturan, penelusuran,  danbantuan.  Pilihan  menu file berisi
pilihan tambah admin dan keluar. Pilihan menu basis aturan berisi menu untuk login .
Gambar 2 : Form Menu Utama
Form ini  digunakan  untuk  masuk  ke Form basis  aturan.  Sebelum  masuk  ke Form basis  aturan user akan diminta untuk memasukkan username dan password, yang  kemudian  akan  dicocokan  dengan basis  data.  Apabila  tidak  ada  yang  cocok  atau  belum pernah  melakukan  register  maka  pengguna  diminta untuk  melakukan  register.  Apabila  cocok  maka  user akan masuk ke Form basis aturan.
Gambar 3 : Form Register
Form penelusuran digunakan untuk menelusuri  pertanyaan-pertanyaan  yang  dijawab  oleh pengguna  yang  kemudian  akan  diolah  oleh  mesin inferensi  untuk  ,  yang  dialami  oleh  user  atau pengguna. Setelah selesai  mencentang semua pertanyaan  dari  sistem  maka  pengguna  harus menekan  tombol  “Diagnosa”  untuk  mengetahui penyakit miningitis apa dan sarannya.
Gambar 4 : Form Penelusuran Form ini  berfungsi  untuk  menampilkan  hasil diagnosis dan solusi dari semua pertanyaan yang telah
di  centang  sebelumnya.  Tampilan  dari Form hasil diagnosis .
Gambar 5 : Form Hasil Diagnosis

## 5. Kesimpulan dan saran
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan yang  dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut :
1. Aplikasi  sistem  pakar  yang  dirancang  dapat mendiagnosa penyakit miningitis dari  pertanyaan- pertanyaan  berdasarkan  gejala  yang  dijawab  oleh user .
2. Metode Dempster  Shafer bisa  digunakan  untuk melakukan  diagnosa  untuk  mengetahui  penyakit miningitis.
3. Metode Dempster  Shafer menggunakan  tingkat kepercayaan  dalam  mengambil  keputusan  hasil diagnosa.

## 5.2   Saran-saran
Sebagai  akhir  dari  penelitian  ini,  saya  ingin menyampaikan  beberapa  saran  yang  mungkin  dapat bermanfaat  bagi  semua  orang  yang  menggunakan sistem ini.
1. Bila  ada  penambahan  gejala  atau  penyakit dikemudian  hari,  diharapkan  sistem  ini  dapat dikembangkan  dengan  menambah  jumlah rule yang akan digunakan sehingga hasil diagnosa bisa lebih baik lagi.
2. Rancangan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit  miningitis,  penulis  rasakan  masih  jauh dari kesempurnaan, untuk itu pernulis mengharapkan  ada  pihak  atau  peneliti  lain  yang mau  mengembangkan  dan  melanjutkan  penelitian ini
3. Sebaiknya metode Dempster Shafer ini dibandingkan dengan metode-metode statistik lain untuk  mengetahui  tingkat  kebenaran  yang  lebih tinggi.

## Daftar Pustaka
1.   Turban,  Efraim.,  Aronson,  Jay  E.,  dan  Liang, Ting-Peng. 2005. “Decision Support System and
Intelligent Systems (Sistem Pendukung Keputusan  dan  Sistem  Cerdas)”.  Terjemahan Siska  Primanningrum.  Jilid  2.  Edisi  7.
Yogyakarta : Andi.
2.   Kusrini  (2007).”Question  Quantification  to Obtain  User Certainty  Factor in Expert  System Application for Disease Diagnosis”. Proceedings of  the  International  Conference  on  Electrical Engineering  and  Informatics.  Institut  Teknologi Bandung, Indonesia.
3.   Romeo Mark A. Mateo and Jaewan Lee (2008). “Healthcare  Expert  System  based  on  Group Cooperation  Model”.  International  Journal  of Software Engineering and Its Application Vol. 2,
No. 1.
4.   Sultan  Zafar  (2009).  “Multiple  Simultaneous Threat  Detection  in  UNIX  Environment”. IJCSNS  International  Journal  of  Computer Science and Network Security, VOL.9 No.2.
5.   Siswanto  (2010).  “Kecerdasan  Tiruan”.  Edisi  2. Yogyakarta: Graha Ilmu.
6.   Bellis  Mary,  (2010).  “Developing  The  Level  of C-Reactive  Protein  (hs-CRP)  in  Preeclamptic Pregnancy  ”.  JST  Kesehatan,  Oktober  2010, Vol.1 No.3.
7.   Salama  A.  Mostafa,  Mohd  Sharifuddin  Ahmad, Mazin  Abed  Mohammed  and  Omar  Ibrahim Obaid  (2012).  “Implementing  an  Expert Diagnostic  Assistance  System  for  Car  Failure and Malfunction”. IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 9, Issue 2, No 2. 8.   Rikhiana  Dyah  Esthi  dan  Fadlil  Abdul  (2013).
“Implementasi Sistem Pakar Untuk
Mendiagnosa  Penyakit  Dalam  Pada  Manusia Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer”.
Volume 1 No 1.