## SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER-SHAFER DAN DECISION TREE
Joko Minardi Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara
Email: joko@unisnu.ac.id
Suyatno Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara Email: yatno@unisnu.ac.id

## ABSTRAK
Teori Dempster-Shafer adalah  teori  matematika  bukti  berdasarkan  fungsi  keyakinan  dan  penalaran yang masuk akal, yang digunakan untuk menggabungkan bagian yang terpisah dari informasi. Dempster- Shafer teori  alternatif  teori  probabilistik  tradisional  untuk  representasi  matematis  dari  ketidakpastian. Dalam diagnosis penyakit informasi kehamilan yang diperoleh dari pasien kadang-kadang tidak lengkap, dengan metode dan sistem pakar Dempster-Shafer aturan bisa menjadi kombinasi dari gejala yang tidak lengkap  untuk  mendapatkan  diagnosis  yang  tepat  sedangkan  pohon  keputusan  digunakan  sebagai  alat pendukung keputusan pelacakan referensi gejala penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem pakar yang dapat melakukan diagnosis kehamilan menggunakan metode Dempster Shafer , yang  dapat  menghasilkan  nilai  kepercayaan  untuk  diagnosis  penyakit.  Berdasarkan  hasil  tes  diagnostik Dempster-Shafer metode dan ahli sistem, akurasi yang dihasilkan dari 76%.
Kata kunci: sistem ahli, penyakit kehamilan, dempster shafer.

## ABSTRACT
Dempster-Shafer  theory  is  a  mathematical  theory  of  evidence  based  on  belief  functions  and plausible reasoning, which is used to combine separate pieces of information. Dempster-Shafer theory an alternative  to  traditional  probabilistic  theory  for  the  mathematical  representation  of  uncertainty.  In  the diagnosis  of  diseases  of  pregnancy  information  obtained  from  the  patient  sometimes  incomplete,  with Dempster-Shafer  method  and  expert  system  rules  can  be  a  combination  of  symptoms  that  are  not complete  to  get  an  appropriate  diagnosis  while  the  decision  tree  is  used  as  a  decision  support  tool reference tracking of disease symptoms This Research aims to develop an expert system that can perform a  diagnosis  of  pregnancy  using  Dempster  Shafer  method,  which  can  produce  a  trust  value  to  a  disease diagnosis.  Based  on  the  results  of  diagnostic  testing  Dempster-Shafer  method  and  expert  systems,  the resulting accuracy of 76%.
Keywords: expert system; diseases of pregnancy; dempster shafer.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dunia  teknologi  informasi  telah  banyak    mengalami  perubahan  yang  pesat,  seiring dengan kebutuhan manusia akan teknologi informasi. Hal ini mendorong para ahli untuk mengembangkan komputer  agar  dapat  membantu  kerja  manusia.  Salah  satu  ilmu  komputer  yang  dapat  membantu mengembangkan  komputer  untuk  membantu  kerja  manusia  adalah  sistem  pakar  ( Expert  System ). Implementasi sistem pakar dapat digunakan diberbagai bidang salah satunya bidang kesehatan Kurangnya  informasi  mengenai  penyakit  pada  masa  kehamilan,  rasa    malu  dan  tertutup  untuk berkonsultasi  secara  langsung  mengenai  kesehatan  kehamilan,  terutama  bila  dokter  obstetri  dan ginekologi  seorang  pria.  Serta  masih  banyak  yang  menggunakan  cara-cara  tradisional  yang  tidak  jarang kontra-produktif  dengan  keadaan  tubuh.  Oleh  karena  itu,  maka  perlu  diberikan  informasi  yang  jelas tentang penyakit kehamilan. Penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem pakar, Sistem pakar disini akan mendiagnosa suatu penyakit kehamilan dengan pilihan gejala yang dirasakan, dari gejala yang ada  selanjutnya  dihasilkan  diagnosa  penyakit  yang  sedang  diderita,  dalam  penerapan  sistem  pakar  ini digunakan metode Dempster-Shafer untuk proses diagnosa penyakit kehamilan.
Ada beberapa metode yang dapat diterapkan didalam sistem pakar, dan salah satunya adalah metode dempster  shafer, Dempster-Shafer adalah  suatu  teori  matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan belief functions and plausible reasoning (fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal), yang digunakan untuk  mengkombinasikan  potongan  informasi  yang  terpisah  (bukti)  untuk  mengkalkulasi  kemungkinan dari  suatu  peristiwa.  Teori  ini  dikembangkan  oleh  Arthur  P.  Dempster  dan  Glenn  Shafer.  Salah  satu pengimplementasian sistem pakar menggunakan metode dempster shafer adalah diterapkan dalam bidang kedokteran untuk diagnosa suatu  penyakit.
Teori Dempster-Shafer dalam  perkembangannya  telah  digunakan  untuk  melakukan  pemetaan wilayah  pada  penelitian  tentang  penyakit  flu  burung,  dengan  output  berupa  tampilan  grafis  pemetaan wilayah  [4],  kemudian  pengembangan  algoritma  untuk  mengatasi  klasifikasi  data  yang  tidak  sempurna dengan  hasil  berupa  object  yang  mendekati  sama  dengan  aslinya  [8],  selanjutnya  pengenalan  huruf  dan angka  telugu  hasil  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  tingkat  kesalahan  uji  sangat  minim  [5],  penelitian berkutnya teknik pencampuran data untuk mendeteksi bangunan serta optimalisasi klasifikasi penggunaan lahan  dimana  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  arah  deteksi  yang  efektif  dan  kuat  sebuah  bangunan dengan  tingkat  keberhasilan  lebih  dari  80  persen  dan    berdasarkan  wilayah  pengujian  menunjukkan, hasilnya juga menggembirakan [2]. Pada penelitian ini  teori Dempster-Shafer digunakan untuk membuat sistem pakar untuk diagnosa penyakit kehamilan.

## 2. KERANGKA TEORI

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  disusun  oleh  dua  bagian  utama,  yaitu  lingkungan  pengembangan  ( development environment )  dan  lingkungan  konsultasi  ( consultation  environment )  [7].  Lingkungan  pengembangan sistem  pakar  digunakan  untuk  memasukkan  pengetahuan  pakar  ke  dalam  lingkungan  sistem  pakar, sedangkan  lingkungan  konsultasi  digunakan  oleh  pengguna  yang  bukan  pakar  untuk  memperoleh pengetahuan pakar.

## 2.2 Pohon Keputusan (Decision Tree)
Pohon  keputusan  adalah  alat  pendukung  keputusan  yang  menggunakan  struktur  pohon  hierarkis untuk mengklasifikasikan kelas berdasarkan serangkaian pertanyaan.
Pohon keputusan terdiri dari 3 jenis node:
a. Node keputusan - umumnya diwakili oleh kotak
b. Node kesempatan - umumnya diwakili oleh lingkaran
c. Node akhir - umumnya diwakili oleh segitiga
Sebagai  alat  pendukung  keputusan,  pohon  keputusan  dapat  memberikan  keputusan  yang  efektif karena mempunyai beberapa keuntungan seperti:
a Mudah untuk dipahami dan ditafsirkan.
b Memiliki nilai walau hanya dengan data yang sedikit.
c Dapat dipadukan dengan teknik pengambilan keputusan lainnya.
d Membentangkan semua masalah sehingga semua kemungkinan dapat diklasifikasikan.
e Memungkinkan  untuk  menganalisa  dalam  mengambil  keputusan  mengenai  kemungkinan  dari alternatif.
f Menyediakan  suatu  kerangka  kerja  untuk  mengukur  hasil  dari  nilai  dan  kemungkinan  untuk mencapai keputusan.
g Membantu untuk membuat keputusan yang terbaik berdasarkan informasi yang ada.
Proses  pencarian  dari  pohon  keputusan  menggunakan Pencarian Algoritma  Depth  First  Search (DFS),  yaitu  proses  pencarian dilakukan  dari  suksesor  akar  ( node  awal )  secara  mendalam  dalam setiap level  dari  yang  paling  kiri  hingga  yang  paling  akhir  ( dead-end )  atau sampai  goal  ditemukan. Jika  pada  level  yang  terdalam  (level tertinggi/ dead-end )  solusi  belum  ditemukan,  maka  pencarian akan dilanjutkan  pada  node  sebelah  kanan  dan  node   yang   kiri  dihapus  dari  memori.  Jika  pada level    yang    paling    dalam    tidak    ditemukan    solusi,    maka  pencarian    akan    dilanjutkan    pada    level sebelumnya.    Operasi    semacam    ini  dikenal    dengan    sebutan backtracking .    Demikian    seterusnya sampai ditemukan solusi [6].

## 2.3 Dempster Shafer
Metode Dempster-Shafer pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Dempster,  yang  melakukan  percoban model ketidakpastian dengan range probabilitas sebagai probabilitas tunggal. Kemudian pada tahun 1976 Shafer mempublikasikan teori Dempster tersebut pada sebuah buku yang berjudul Mathematical Theory of Evident. 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 (nol) maka  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada evidence ,  dan  jika  bernilai  1  menunjukkan  adanya  kepastian. Menurut Giarratano dan Riley fungsi belief dapat diformulasikan sebagai persamaan 1.
(1) Keterangan : Bel (X)
: Belief (X)
m (Y)
: m(Y) = mass function dari (Y) Sedangkan Plausibility (Pls) dinotasikan pada persamaan 2.
(2) Keterangan :
Bel (X) : Belief (X)
Pls (X) : Plausibility (X)
m (X) : mass function dari (X)
m(Y)
: mass function dari (Y)
Plausibility juga bernilai 0 sampai 1, jika kita yakin akan X’ maka dapat dikatakan Belief (X’) = 1 sehingga dari rumus di atas nilai Pls (X) = 0. Beberapa kemungkinan range antara Belief dan Plausibility ditunjukkan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Range Belief dan Plausibility [3] Kemungkinan Keterangan [1,1] [0,0] [0,1]
[Bel,1] where 0 < Bel < 1 [0,Pls] where 0 < Pls < 1 [Bel,Pls] where 0 < Bel ≤ Pls < 1
Semua Benar Semua Salah Ketidakpastian
Cenderung Mendukung
Cenderung Menolak Cenderung Mendukung dan Menolak
Pada  teori Dempster-Shafer juga  dikenal  adanya frame  of  discernment (FOD)  yang  dinotasikan dengan  .  FOD ini  merupakan semesta pembicaraan dari sekumpulan  hipotesis sehingga sering disebut dengan environment (O’Neill, 2000), seperti terlihat pada persamaan 2.3
 (3)
Keterangan :
 :  FOD atau environment ,
 n   .... 1 elemen/unsur bagian dalam environment .
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, dinotasikan pada persamaan 4.
m = P(θ) (4) keterangan :
m : mass function P(θ)  : power set
sehingga dapat dirumuskan pada persamaan 5.
      ' ) ' ( 1 ) ' ( 1 ) ( X Y X m X Bel X Pls    X Y Y m X Bel ) ( ) ( } ,...... 2 , 1 { n    
(5)
Keterangan :
P(θ) : power set
m(X) : mass function dari (X).
Mass  function (m)  dalam  teori Dempster-Shafer adalah  tingkat  kepercayaan  dari  suatu evidence (jumlah jawaban benar), sering disebut dengan evidence measure sehingga dinotasikan dengan (m). nilai (m) tidak hanya mendefinikan elemen  saja, namun juga semua subset-nya, sehingga ditunjukkan bahwa semua  (m)  dalam  subset  sama  dengan  1.  Apabila  ada  informasi  hipotesis  maka  m  {  }  =  1-  (m)  dan apabila tidak ada informasi apapun untuk memilih hipotesis tersebut, maka nilai m{  } = 1,0. Pada  aplikasi  sistem  pakar  terdapat  sejumlah evidence yang  akan  digunakan  pada  faktor ketidakpastian  dalam  pengambilan  keputusan.  Untuk  mengatasi  sejumlah evidence tersebut  pada  teori tersebut  menggunakan  aturan  yang  lebih  dikenal  dengan Dempster’s Rule of Combination, seperti  pada persamaan 6.
(6)
Keterangan :
) ( 2 1 Z m m  : mass function dari evidence (Z) ) ( 1 X m : mass function dari evidence (X) ) ( 2 Y m : mass function dari evidence (Y)  : operator direct sum
Secara umum formulasi untuk Dempster’s Rule of Combination ditunjukkan dengan persamaan 7.
(7)
keterangan : k : jumlah evidential conflict . Besarnya jumlah evidential conflict (k) dirumuskan dengan:
(8)
Sehingga bila persamaan (8) disubstitusikan ke persamaan (9) akan menjadi persamaan 10
(9)
Keterangan :
) ( 2 1 Z m m  : mass function dari evidence (Z) ) ( 1 X m : mass function dari evidence (X) ) ( 2 Y m : mass function dari evidence (Y)
Fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3 dirumuskan dengan persamaan 10.


      ) ( ) ( 1 ) ( 1 ) ( P X P X X m X m  k Y m X m Z m m Z Y X       1 ) ( 2 ) ( 1 ) ( 2 1           Y X Z Y X Y m X m Y m X m Z m m ) ( 2 ). ( 1 1 ) ( 2 ). ( 1 ) ( 2 1      Z Y X Y m X m Z m m )) ( 2 ) ( 1 ) ( 2 1      Y X Y m X m k ) ( 2 ) ( 1          Y X Z Y X Y m X m Y m X m Z m ) ( 2 ). ( 1 1 ) ( 2 ). ( 1 ) ( 3
Identifikasi masalah Pencarian Sumber Pengetahuan Akuisisi Pengetahuan Representasi Pengetahuan Analisis dan Perancangan Sistem Pakar Deteksi dini penyakit kehamilan Menggunakan Metode Dempster Shafer Analisis
Desain Implementasi /pengujian Rilis
Perangkat lunak

## Keterangan :
) ( 3 Z m : mass function dari evidence (Z) ) ( 1 X m : mass function dari evidence (X) ) ( 2 Y m : mass function dari evidence (Y)
Munculnya mass function (m) baru dalam metode Dempster-Shafer dirumuskan dengan persamaan 11.
(11)
Keterangan :
) ( Z m n : mass function dari evidence (Z)
) ( X m n : mass function dari evidence (X)
) ( Y m n : mass function dari evidence (Y)

## 2.4 Penyakit Kehamilan
Penyakit  kehamilan  adalah  sebuah  keluhan  atau  gangguan  yang  dirasakan  dan  terjadi  pada  saat kehamilan. Berdasarkan penjelasan dan pengalaman pakar, dalam penelitian ini penyakit kehamilan yang dilakukan  diagnosa  dipilih  13  penyakit,  dengan  alasan  13  penyakit  yang  diteliti  adalah  penyakit  yang prosentasenya  sering  dialami  oleh  ibu  hamil  pada  saat  kehamilannya.  Penyakit  kehamilan  trimester pertama  dan  trimester  kedua  atau  umur  kehamilan  kurang  dari  7  bulan  meliputi  hamil  normal,  ISK (Infeksi saluran kencing) dan gastritis (maag), kegawatan Obstetri merupakan keadaan yang mengancam nyawa  selama  kehamilan  atau  mendekati    cukup  bulan,  meliputi  perdarahan  yang  terjadi  pada  minggu awal  kehamilan  (abortus,  hamil  anggur,  hamil  ekstrauteri(ektopik)  terganggu)  dan  perdarahan  pada minggu  akhir  kehamilan,  selama  persalinan,  dan  pasca  persalinan  (Plasenta  previa,  Solusio  (abrupsio) plasenta,  Preeklamsia  berat,  Ruptur  uteri,  Retensio  plasenta  (plasenta  inkompletus),  Perdarahan  pasca persalinan, Syok hemoragik, Syok septic (bakteri,endotoksin) [1].

## 3. METODOLOGI
Dalam Sistem Pakar ini data yang disiapkan berupa informasi gejala dari penyakit kehamilan serta kemungkinan  penyakit  kehamilan  yang  di  teridentifikasi,  yang  didapat  dari  hasil    wawancara  langsung dengan pasien dan dari data rekam medis, sedangkan data Penyakit didapatkan dari Pakar dan literature.

## 3.1 Prosedur Penelitian
Prosedur  Penelitian  dimulai  dengan  identifikasi  masalah  kemudian  Prosedur    tahap  berikutnya adalah  pencarian  sumber  pengetahuan  dilanjutkan  dengan  akuisisi  pengetahuan  dan  dan  representasi pegetahuan kemudian perancangan dan analisi, penelitian ditampilkan pada Gambar 1.
         Y X n n Z Y X n n n Y m X m Y m X m Z m ) ( ). ( 1 ) ( ). ( ) ( ) (

## 3.2 Pencarian Sumber Pengetahuan
Tahapan  pencarian  sumber  pengetahuan  dilakukan  melalui  studi  literatur  dan  konsultasi  dengan pakar Obsgin di Rumah sakit Umum Dokter Soedarso Pontianak dr. Tri Wahyudi SPOG (Kobsos)

## 3.3 Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi merupakan kegiatan penyerapan pengetahuan dari domain expert dilakukan dengan metode diskusi bebas ( talk through ) kepada ahli (pakar) dan studi pustaka terkait. Dari hasil akusisi pengetahuan diperoleh pengetahuan tentang Gejala-gejala, penyakit dan metode Dempster-Shafer , Setelah didapatkan pengetahuan-pengetahuan  yang  penting  dalam  penelitian  ini  selanjutnya  menggali  pengetahuan- pengetahuan  tersebut  lebih  dalam.  Pengetahuan  yang  digali  pada  tahapan  akuisisi  pengetahuan melingkupi  pengetahuan  yang  dapat  menjadi  dasar  dalam  melakukan  penelitian.  Pengetahuan  tersebut diantaranya adalah pengetahuan mengenai gejala yang ada, penyakit, teknik perhitungan dengan metode Dempster-Shafer

## 3.4 Representasi Pengetahuan
Untuk    menghasilkan    sistem    pakar    penyakit    kehamilan    pada    manusia  yang  baik  diperlukan pembuatan basis pengetahuan dan basis aturan yang lengkap  dan  baik   agar  proses  inferensi  berjalan dengan  baik.

## 3.5 Basis Pengetahuan
Dari    pengetahuan    berupa    gejala    dan    penyakit    kehamilan    pada  ibu  hamil,  maka  dapat  dibuat basis  pengetahuan  berupa  hubungan  atau  keterkaitan    yang  ada  antara  gejala  dan  penyakit    kehamilan pada ibu hamil. Basis pengetahuan tersebut dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Tabel keputusan penyakit (basis pengetahuan)
No Gejala Kode Gejala P01  P02 P03 P04 P05 P06 P07 P08 P09 P10 P11 P12 P13 HN ISK MG AB HA HE PP SP PB RU RP SH SS 1 Tes Kehamilan (+) K01 * * * * * * * * * * * * * 2 Usia hamil 7 bulan / lebih K02 * * 3 Mual (nausea) K03 * * * * 4 Muntah (emesis) K04 * * * * 5 Kejang K05 * 6 Proteinuria, lebih dari 3kg/liter K06 * 7 Tekanan darah >= 160/110 mmHg K07 * 8 Pusing K08 * * 9 Nyeri Ulu hati K09 * * * 10  Kembung K10 * * 11  Sering kencing K11 * 12 Nyeri perut bagian bawah K12 * * * * 13  Nyeri waktu kencing  K13 * 14  Nyeri pinggan K14 * 15 Nyeri perut pada satu sisi kanan/kiri K15 *
*
16  Nyeri hebat tiba-tiba  K16 * 17 Pendarahan pada jalan lahir K17
* *
*
* *
* 18
Pendarahan pada jalan lahir warna merah K18
*
No Gejala Kode Gejala P01  P02 P03 P04 P05 P06 P07 P08 P09 P10 P11 P12 P13 HN ISK MG AB HA HE PP SP PB RU RP SH SS
19 Pendarahan pada jalan lahir warna kehitaman K19 * 20  Kematian janin K20 * * * * * * 21 Keluar gelembung seperti buah anggur dari K21 * 22  syok K22 * * * * * * * 23 Pada pemeriksaan dinding rahim, bagian K23
* 24 Tampak plasenta atau tali pusat di jalan lahir K24 * 25 Kontraksi rahim lemah K25 * 26 Kontraksi lemah pasca melahirkan K26 * 27  Pasien tampak pucat K27 * * * * * 28 Air kencing berwarna kemerahan K28 * 29 Terdapat sisa plasenta K29 * 30 Tekanan darah turun sampai dibawah 90/60 K30
* * * * * 31 Nadi cepat dan teraba kecil K31 * * * * * * 32 Tidak mengalami nyeri perut K32 * 33 Jumlah pendarahan banyak K33 * 34  kontraksi dari rahim K34 * 35 jumlah pendarahan sedikit K35 * 36  Produksi urin sedikit K36 * * * * * 37 Kontraksi rahim yang hilang K37 * 38  Kesadaran menurun K38 * * * 39  Demam tinggi K39 *

## 3.6 Basis Aturan
Basis  aturan  diambil  dari  basis  pengetahuan  yang  ada  kemudian  disusun  dalam  bentuk  aturan (rule).  Aturan  (rule)  tersebut  dapat  dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3. Aturan (rule)
Aturan (rule) Kaedah Produksi (AND) Aturan (rule) Kaedah Produksi (AND) Aturan (rule) Kaedah Produksi (AND)
RI
IF K01 R2 IF K01
R3 IF K01 K03 K11 K03 K04 K12 K04 K08 K13 K09 K09 K14 K10 K10 THEN P02 THEN P03 THEN P01
R5
IF K01 R6 IF K01 R4
IF K01 K03 K03 K12 K04 K04 K15 K17 K12 K17 K21 K15 K20 THEN P05 K16 THEN P04 R8 IF
K01 K17 R7
IF K01 K02 K20 K02 K19 K22 K18 K20 THEN P06 K20 K22 R9 IF K01 K22 K27 K06 K27 K30 K07 K30 K31 K08 K31 K34 K09 K32 K35 K10 K33 THEN P08 K20 THEN P07 R11 IF K01 K36 R10
IF K01 K17 THEN P09 K12 K22 R12 IF K01 K20 K24 K17 K22 K25 K22 K23 K27 K26 K27 K29 K27 K28 K30 K30 K30 K31 K31 K31 K36 K36 K36 THEN P11 K38
K37 R13
IF K01 THEN P12 K38 K22 THEN P10 K31 K36 K38 K39 THEN P13
Dari  tabel  aturan  yang  telah  didapat,  maka  dapat  terbentuk  suatu decision tree . Decision tree berfungsi sebagai alat pendukung keputusan sebagai acuan penulurusan penyakit dari gejala yang timbul. Sebuah decision    tree dapat  dianggap    sebagai    suatu semantic    network    hirarki yang    diikat    oleh serangkaian    aturan  ( rule ).    Tree  ini  mirip    dengan    pohon    keputusan    yang    digunakan  pada    teori keputusan.  Tree  dibentuk  oleh  simpul ( node )  yang  mempresentasikan  tujuan  (goal)  dan hubungan ( link )  yang  dapat  mempresentasikan keputusan ( decision ). Akar ( root ) dari pohon berada disebelah  kiri dan  daun (leaves )  berada  di  sebalah kanan.  Keuntungan  utama  dari  decision   tree  yaitu tree  dapat menyederhanakan  proses  akuisi pengetahuan.
Tree  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  suatu forward  chaining  tree .  Hal tersebut berkaitan    dengan    masalah    diagnosis    yang  dibahas    dalam    penelitian    sistem    pakar    pada  diagnosa penyakit  kehamilan.    Pada    forward    chaining  tree    penelusuran    informasi    dilakukan    secara  forward (kedepan)    seperti    yang    umumnya  digunakan    pada    masalah-masalah    diagnosis  lainnya.    Dari pernyakit    kehamilan    yang    diketahui,  kemudian    mencoba    melakukan    penelusuran    ke  depan  untuk mencari fakta-fakta yang cocok berupa gejala-gejala  penyebab  penyakit  kehamilan yang bersangkutan. Pada  tree  tersebut  dapat  dilihat bagaimana  suatu  gejala  penyakit  atau  kesimpulan gejala  penyakit merujuk    kepada    suatu    jenis  penyakit    tertentu,    dan    bagaimana    beberapa    gejala  yang  sama  dapat merujuk kepada beberapa penyakit yang berbeda.  Pada  penelusuran  dengan  metode  forward chaining dapat  dilihat  bahwa  penelusuran  kedepan untuk  mengenali  penyebab  dan jenis penyakit  yang dialami oleh pasien. Perhatikan pada gambar 2.
Gambar 2.  Decision Tree dengan metode Forward Chaning

## 3.7 Mencari Data Nilai Gejala
Nilai Gejala adalah ukuran probabilitas penyakit, nilai ini ditentukan melalui informasi dari literatur dan  pengalaman  pakar,  dengan  menggunakan  kaidah  probabilitas.  Dari  13  penyakit,  mual  mempunyai kemungkinan  sebagai  hamil  normal  (HN),  maag(MG),  hamil  anggur  (HA)  dan  hamil  ekstrauteri  (HE) maka perhitungan probabilitas gejala menggunakan persamaan 12.
(12)
P(X∩ Y)
P(X|Y) = --------- P(Y)
Test Kehamilan Positif Muntah Usia Hamil 7 Bln / lebih Mual Kejang Proteinuria, lebih dari 3g/ liter Tekanan darah >= 160/110 mmHg Pusing Nyeri Ulu Hati Kembung Sering Kencing Nyeri perut bagian bawah Nyeri waktu kencing Nyeri pinggang Nyeri perut pada satu sisi kanan/kiri Nyeri hebat tiba-tiba Perdarahan dari jalan lahir Perdarahan dari jalan lahir warna merah Perdarahan dari jalan lahir warna kehitaman Kematian janin Keluar gelembung seperti buah anggur dari jalan lahir Syok Pada pemeriksaan dinding rahim, bagian-bagian janin mudah diraba Tampak plasenta atau tali pusat di jalan lahir (Vagina) Kontraksi Rahim lemah Kontraksi lemah pasca melahirkan Pasien tampak pucat Air kencing bewarna kemerahan Terdapat sisa plasenta Tekanan darah turun sampai di bawah 90/60 mmHg Nadi cepat dan teraba kecil Jumlah perdarahan sedikit Produksi urin sedikit Kontraksi rahim yang hilang Kesadaran menurun Demam tinggi Kontraksi dari Rahim Tidak mengalami nyeri perut Jumlah Pendarahan Banyak HAMIL NORMAL SYOK SEPTIC SYOK HEMORAGIK INFEKSI SALURAN KENCING M A A G ABORTUS HAMIL ANGGUR HAMIL ESKTRAUTERI PLASENTA PREVIA SOLUSIO PLASENTA PREEKLAMSIA BERAT RUPTUR UTERI RETENSIO PLASENTA
a Langkah I.
Menghitung  probabilitas  gejala  P03  dengan  menggunakan  persamaan  12.  Dari    lampiran    II  , diketahui    bahwa    penyakit    yang    mengalami    gejala    P03  adalah    penyakit    HN(P01),  MG(P03), HA(P05), HE(P06)  maka  probabilitas untuk penyakit Gejala P3 mual P(Mual|HN,MG,HA,HE) P(Mual|HN) = 8/11 = 0,72 P(Mual|MG) = 1/1 = 1 P(Mual|HA) = 1/1 = 1 P(Mual|HE) = 2/3 = 0,67 P(Mual| HN,MG,HA,HE) = 0,72.1.1.0,67 = 0,482 Sehingga,    nilai    probabilitas    gejala    mual    dengan    penyakit    HN,MG,HA,HE    adalah mMual(MG,HA,HE) = 0,482
b Langkah 2
Dari    langkah    1,    telah    didapat    nilai    probabilitas    kepastian    untuk  masing-masing    gejala. Kemudian  kita  cari  nilai  nonkepastian  yang dinotasikan  dengan  m( 𝚯 )  dengan  cara  melakukan pengurangan  dari  nilai kepastian.  lakukan pengurangan dari nilai kepastian untuk masing-masing gejala.
Gejala 1 (Hamil normal) m1 (HN, ISK, MG, AB, HE,HA) =  1 m1( 𝚯 )   = 1-m1(HN, ISK, MG, AB, HE,HA) (nilai   kepastian   gejala dengan  penyakit  HN, ISK, MG, AB, HE,HA) =   1 - 1= 0 (nilai ketidakpastian) Kemudian    dihitung  dengan  rumus Dempster’s  Rule  of  Combination yang  dirumuskan  pada persamaan 10

## 3.8 Perancangan Sistem Pakar Dengan Metode Dempster-Shafer

## 3.8.1 Perancangan DFD (Data Flow Diagram)
Data  flow  diagram  merupakan  diagram  aliran  data  yang  menggambarkan  bagaimana  data  diproses oleh  sistem.  Selain  itu Data  flow  diagram (DFD)  menggambarkan  notasi-  notasi  aliran  data  di  dalam system yang dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Data Flow Diagram Sistem Pakar

## 3.8.2 Perancangan Mesin Inferensi
Dalam perancangan sistem pakar ini menggunakan metode penalaran forward  chaining (pelacakan maju)    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  penyakit  kehamilan  yang  dialami  dan  nilai  kepercayaannya, flowchart (diagram  alir) menggunakan metode Dempster-shafer ditampilkan pada gambar 4
USER
ADMIN Sistem Pakar Deteksi Penyakit Kehamilan
Pada ibu Hamil
Laporan Pilih Gejala Input Data Gejala Info Gejala Input data User Hasil Analisa

## Gambar 4. Flowchart Metode Dempster Shafer
Dari  mesin  inferensi  tersebut  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  metode Dempster-Shafer berdasarkan  gejala  dengan  bobot  yang  ada  menggunakan  matrik,  kemudian  dihitung  densitasnya menggunakan  rumus  aturan  kombinasi Dempster-Shafer dengan  mengacu  pada  persamaan  9  dan persamaan  10.  Adapun  perhitungan  metodenya  adalah  sebagai  berikut  : Andaikan  seorang  pasien mengalami 3 gejala yaitu Kehamilan positif (K01), sering kencing (K11), nyeri perut bagian bawah (K12)
Θ = {HN, ISK, MG, AB, HA, HE }
dimana: HN = Hamil normal ISK = Infeksi Saluran Kencing MG = Maag gaatritis AB = Abortus HA = Hamil anggur HE = Hamil ekstrauteri terganggu
1. Kehamilan  Positif  dengan  nilai  probabilitas  1.  Gejala  tersebut  adalah  gejala  dari  Hamil  normal (HN), ISK (Infeksi saluran kencing), Maag (MG), AB (Abortus), Hamil Anggur (HA), Hamil Ekstra Uretri (HE)
m 1(HN, ISK, MG, AB, HA, HE) = 1 m 1( Θ ) = 1 - 1= 0 2. Sering  kencing  dengan  nilai  probabilitas  0,48.  Gejala  tersebut  adalah  gejala  dari  penyakit  Infeksi saluran kencing (ISK)
m 2 ( ISK ) = 1 m 2 ( Θ ) = 1 - 1=0
Dengan munculnya gejala kedua yaitu sering kencing, maka harus dilakukan penghitungan densitas baru untuk beberapa kombinasi (m3). Untuk memudahkan perhitungan maka himpunan-himpunan bagian yang  terbentuk  dimasukkan  ke  dalam  tabel.  Kolom  pertama  diisi  dengan  gejala  yang  pertama  (m1).
Penyakit =
Mempunyai nilai densitas terbesar Mulai Gejala i(g1) {m1(x)} Jawab gejala i ? Penyakit = tidak diketahui Selesai Jawab gejala i+ 1 ? Gejala i+1 (g2) {m2(y)} Gejala i+1 >= (g3) {m3(A)} Jawab gejala i+ 1 >= 3 ? Jawab gejala 4<=i+ 1<= 3 ? Gejala 4<=i+1<=3 Max { m()} Hitung Densitas dengan Dempster’s Rule of Combination Hitung Densitas dengan Dempster’s Rule of Combination Tidak Tidak Ya Tidak Ya Ya Ya Tidak 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Sedangkan baris pertama diisi dengan gejala yang kedua (m2). Sehingga diperoleh nilai m3 sebagai hasil kombinasi m1 dan m2 terlihat pada tabel 4.
Tabel 4  Aturan Kombinasi m3

## Apabila pasien merasakan gejala 3
3. Nyeri perut bagian bawah
Dengan nilai probabilitas 0,11. Gejala tersebut adalah gejala dari penyakit ISK, AB, HE, RU
m 4 (ISK, AB, HE,RU) = 0,11 m 4 ( Θ ) = 1- 0,11= 0,89
Dengan  munculnya  gejala  ketiga  yaitu  nyeri  perut  bagian  bawah,  maka  harus  dilakukan penghitungan  densitas  baru  untuk  beberapa  kombinasi  (m4).  Sehingga  diperoleh  nilai  m5  sebagai  hasil kombinasi m3 dan m4 yang ditampilkan pada tabel 5.

## Tabel 5.  Aturan Kombinasi m5
Dengan    munculnya    gejala    nyeri  perut  bagian  bawah,    maka    nilai    densitas    yang    paling  besar adalah m 5(ISK)  =  1.  Dari  tiga  gejala  yang  ada,  maka  kemungkinan  diagnose  penyakit  adalah  Infeksi saluran kencing (ISK) dengan nilai kepercayaan sebesar 1 atau 100%

## 3.8.3 Perancangan Tabel Basis Data
Basis data ini dibuat dengan menggunakan MySQL. Dalam perencanaan sistem pakar ini terdapat 7 tabel utama untuk menyimpan data. Adapun relasi tabel ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Relasi Antar Tabel

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil Penelitian
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah    sebuah  sistem  pakar  yang  digunakan  untuk  diagnose  penyakit kehamilan.  Sistem  pakar  yang  dihasilkan  ini  memiliki  sebuah  lingkungan  konsultasi  ( consultation environment )  (Turban,  1995)  dalam  bentuk  antarmuka user yang  dapat  memudahkan  pengguna  awam dalam  berkonsultasi  dengan  sistem.  Antarmuka user terbagi  menjadi  dua,  yaitu  antarmuka user Admin dan antarmuka user pasien. Lingkungan konsultasi pada antarmuka user yang terdapat pada sistem pakar ini  terdiri  dari  dua  sesi,  yaitu  sesi  konsultasi  dan  sesi  hasil  konsultasi.  Sesi  konsultasi  merupakan  sesi dimana  pasien  memilih  gejala  yang  telah  disediakan  oleh  sistem  sedangkan  sesi  hasil  konsultasi  adalah hasil pengolahan data berupa diagnosa penyakit.

## 4.2 Kerangka Sistem
Sistem  pakar deteksi dini penyakit kehamilan menggunakan metode dempster shafer ini merupakan sebuah    sistem    berbasis  web  disajikan  dalam  desktop  yang  menyajikan  informasi  tentang  penyakit kehamilan  dan  probabilitas  (densitas  kepercayaan  penyakit),    Hasil  dari  sistem    ini  dapat  dijadikan informasi  awal  pengguna  sebagai  rujukan  ke  dokter.  Pada  kerangka  sistem  ini  dilakukan  beberapa tahapan,  yaitu  Input,  Proses  dan  output.  Tahapan  input  dilakukan  pemilihan  gejala  penyakit  oleh  user, dan  Input,  edit  data  gejala,  penyakit  dan  basis  aturan  oleh  admin.Pada  tahapan  proses  sistem  akan melakukan proses aturan  sistem pakar  yaitu basis pengetahuan,  mesin inferensi dan perhitungan dengan menggunakan metode dempster shafer. Pada tahapan output user dapat melihat besaran nilai kepercayaan penyakit.  Sedangkan  admin  dapat  menampilkan  laporan  kesuluruhan  diagnosa/  daftar  diagnosa. Kerangka  sistem  pakar ini ditampilkan pada Gambar 6.
gejala kd_gejala *
nm_gejala bobot penyakit
kd_penyakit * nm_penyakit
Keterangan:
*    : Primary Key / Kunci Utama **   : Foreign Key / Kunci Tamu : Hubungan One to One : Hubungan One to Many relasi kd_gejala ** kd_penyakit **
diagnosa
no_diagnosa * tanggal nama Hasil penyakit diagnosa_pilih no_diagnosa ** kd_gejala** M_penyakit Id
No_diagnosa M_ke Penyebab Bobot Hasil Hitung Aktif admin
userid password Tmp_hitung Id
No_diagnosa M_ke
Penyebab Bobot
Hasil
Hitung
Aktif

## Gambar 6. Kerangka Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kehamilan

## 4.3 Pembahasan

## 4.3.1 Deskripsi Sistem
S istem  ini  terbagi  menjadi  tiga  tahapan  yaitu  input,  proses  dan    output.  Dalam  tahapan  input pengguna/pasien  akan  memilih  gejala  yang  akan  disimpan  dalam  data  diagnosa,  sistem  akan menyesuaikan  hasil  input  dengan  aturan  basis  pengetahuan  dan decision  tree ,  kemudian  dari  hasil  pilih gejala  tersebut  (input)  data  gejala  akan  di  lakukan  penghitungan  dengan  metode  dempster  shafer  untuk mendapatkan  nama  penyakit  dan  nilai  densitas  dari  penyakit  tersebut  untuk  menetukan  tingkat kepercayaan dari penyakit tersebut (proses), setelah itu akan menghasilkan output berupa nama penyakit dan nilai kepercayaan penyakit.

## 4.3.2 Cara Pengujian Sistem
Sistem  pakar  yang  dihasilkan  diuji  terhadap  data  nyata  dari  obyek  penelitian  yaitu  data  rekam medik.  Pengujian  dilakukan  sesuai  dengan  aturan  sistem  pakar  kemudian  dibandingkan  hasilnya  antara perhitungan manual dengan menggunakan sistem pakar. Pengujian sistem menggunakan 150 data rekam medik yang sudah ada hasil diagnosa dari pakar (dokter). Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  yaitu perhitungan  manual    dengan  menggunakan  metode Dempster-Shafer dan    pengujian    pada    sistem, diketahui  bahwa  hasil  output  yang  dikeluarkan  sistem  telah  mendekati kesesuaian  dengan    hasil diagnosa  dokter.

## 4.3.3 Analisa Data Input
Aplikasi  sistem pakar ini  membutuhkan data input  yang digunakan  sebagai basis pengetahuan dari sistem dalam mendeteksi dini penyakit, inputan berupa :
a Data Gejala baru yang belum terdapat dalam sistem
b Data penyakit yang belum terdapat dalam sistem
c Data aturan ditambahkan  sesuai dengan gejala dan penyakit  yang  muncul, pakar  memberikan  nilai densitas kepercayaan penyakit dari masing-masing gejala.
Proses  inti  dari  sistem  ini  adalah  proses  penalaran  untuk  menentukan  jenis  penyakit  yang  diderita berdasarkan masukan dari user berdasarkan basis pengetahuan dan penelursuran penyakit.

## 4.3.4 Analisa Data Output
Data  output  yang  dihasilkan  adalah  data  hasil  diagnosa  berupa  kemugkinan  penyakit  dan  nilai persentase probabilitas kepercayaan penyakit berdasarkan metode Dempster-Shafer .
Mesin Inferensia dengan Algoritma Dempster Shafer I N P U T P R O S E S O U T P U T PILIH GEJALA SESUAI YANG DIRASAKAN PENGOLAHAN DATA YANG DIPILIH USER BASIS PENGETAHUAN, IF...THEN Proses Perhitungan dengan DEMSPTER SHAFER Nilai Terbesar = nilai kepercayaan penyakit USER Mulai Selesai Banyaknya Gejala  = 0 m {θ} = 1 – m 1{B} Gejala g(i) Densitas g(i) = m i{C} ∑ m 1(B) m 2( C) B ∩ C  = A m12( A )  =    __________________________ 1 - ∑ m 1(B)  m2(C) B ∩ C = Ø Gejala Habis  ? i = i + 1 Max  = m ({}) Penyakit = yang mempunyai densitas terbesar Y T Y T ) 8 . 2 ....( .......... ) ( 2 ) ( 1 1 ) ( 2 ) ( 1 ) ( 2 1           Y X Z Y X Y m X m Y m X m Z m m ADMIN INPUT DATA Gejala, Penyakit, Basis Aturan DATABASE SISTEM PAKAR

## 4.3.5 Hasil Pengujian
Pengujian merupakan tahapan yang dilakukan untuk menguji sistem secara keseluruhan. Pada tahap ini dilakukan uji kesesuaian pada hasil diagnosa dan proses penerapan metode Dempste-Shafer .
1. Pengujian Diagnosa Berdasarkan Aturan ( Rule )
Pada  proses  diagnosa,  user  memasukkan  data keluhan/gejala  berupa tes kehamilan positif (K01), sering  kencing    (K11),  nyeri  perut  bagian  bawah  (K12)  dan  nyeri  waktu  kencing  (K13),  seperti terlihat  pohon  keputusan  yaitu  gambar  3.  5  dan    tampilan  hasil  diagnosa  pada  gambar  4.5.  maka akan dihasilkan diagnosa penyakit infeski saluran kencing (ISK) atau P02
2. Pengujian Diagnosa Dengan Memilih Satu Gejala
Apabila  user  memilih  satu  gejala  dan  tidak  memilih  gejala lain, misalkan user hanya memilih gejala  yaitu  kehamilan  positif  (K01)  ,    maka    sistem    belum    dapat    menyimpulkan    penyakit. Berdasarkan production  rule ,  apabila  hanya  ada  satu  gejala  yaitu  K01,  maka  sistem  belum    dapat menyimpulkan  penyakit.
Dalam  pengujian    sistem    ini  menjelaskan  mengenai  hasil  uji  coba  perangkat  lunak  Sistem  pakar deteksi dini penyakit kehamilan  menggunakan metode dempster-shafer. Selain itu,  dari  hasil  uji  coba yang  telah  dilakukan  akan  dianalisa  apakah  rancangan  ini  dapat memenuhi tujuan yang akan dicapai, ditunjukkan pada gambar 7.

## Gambar 7. Hasil pengujian

## 4.3.6 Pengujian Validitas Nilai Akurasi Sistem
Pengujian    validitas    nilai    akurasi    sistem    dilakukan    dengan    cara  mengambil    data    dari  hasil pengujian  rekam  medik  pasien  dengan  sistem  pakar  ini,  dalam    pengujian    tersebut    kriteria    utama terhadap  hasil  adalah  valid  yang  merupakan  derajat  ketepatan  antara  diagnos dokter  dengan  sistem yang  telah  dibuat,  dengan  demikian  data  yang valid  adalah  data  yang  tidak  berbeda  antara  data dari  hasil diagnosa dokter sebanyak  114 data. Dari data tersebut dibandingkan dengan sistem pakar yang telah    dibuat    dan    hasilnya    ada    beberapa    data    yang    berbeda.    Adapun    perhitungan  perbandingan antara pengujian standar dengan pengujian sistem sebagai berikut :
Nilai akurasi sesuai :
Jumlah data – jumlah data tidak sesuai =
x 100%
Jumlah data 150 - 36 = x 100 % 150 =      76%
Nilai akurasi tidak sesuai :
Jumlah data – jumlah data sesuai =
x 100%
Jumlah data 150 - 114 = x 100 % 150 =       24%
Berdasarkan  uji  validitas  terhadap  nilai  prediksi  hasil  diagnposa  didapatkan  nilai  keakurasian sebesar 76% sedangkan nilai ketidak akurasian predisksi sebesar 24% .Suatu proses pembentukan pohon keputusan  dikatakan  berhasil  jika  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  bisa  mengklasifikasikan  sampel- sampel data secara akurat dengan tingkat kebenaran 100%, namun permasalahannya pada sampel-sampel data yang didapatkan tidak jarang terdapat kesalahan ( noise ) seperti halnya pada penelitian ini, kesalahan user  yang  memasukkan  data  tidak  sesuai  dengan  basis  aturan  yang  sudah  ditetapkan,  sehingga  terdapat kegagalan sebesar 24% dalam diagnosa penyakit kehamilan. Hal yang harus dilakukan dalam menangani terjadinya  kegagalan pada diagnosa ini adalah dengan pemilihan gejala  yang  sesuai dengan basis aturan dan pohon keputusan yang ada berdasarkan saran pakar.

## 5. KESIMPULAN
Hasil    penelitian    dapat    disimpulkan    bahwa,    sistem    pakar  diagnosa  penyakit  kehamilan  dapat digunakan untuk membantu mendiagnosa  penyakit kehamilan, Sistem dapat menampilkan hasil diagnosa berupa nama penyakit. Hasil analisis menggunakan metode Dempster-Shafer dan decision tree dari  studi kasus    yang    dilakukan    pada    Rumah  Sakit  Dr.  Soeharso  Pontianak  menunjukkan    bahwa    parameter tingkat  kecocokan diagnosa secara keseluruhan  sesuai bila data yag dimasukkan sesuai dengan rule yang sudah di tetapkan.  Pemanfaatan metode Dempster-Shafer dapat  memperkuat  diagnosa  yang  dihasilkan karena sistem tidak hanya bertumpu pada rule , tetapi mempunyai nilai sehingga tingkat kepercayaan lebih akurat didukung dengan decision tree sebagai pendukung dalam mengambil keputusan penyakit

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bari, S., George, A., Gulardi H.W., Djoko, W., 2000, Buku Acuan Nasional Pelayanan Kesehatan Maternal dan Neonatal , Jakarta, JNPKKR-POGI
[2] Lu,  Y.H.,  2006, Automatic  Building  Detection  Using  the  Dempster-Shafer  Algorithm, Photogrammetric engineering and remote sensing -Australian Research Council
[3] O’Neill, Adrian., 2000, Demspter-Shafer Teory , Website
: http://www.aonaware.com/binaries/dempster.pdf, diakses tanggal : 26 Februari 2013.
[4] Maseleno,  A.,  dan  Hasan,  M.,    2012,  Avian  Influenza  (H5N1) Warning  System  using  Dempster- Shafer  Theory  and  Web  Mapping.  International  Journal  of  Information  and  Communication Technology , Vol. 4, No. 2, 2012. ISSN. 1466-6422, pp. 227 - 141.
[5] Sitamahalakshmi,  T.,  Vinaybabu,  A.,  dan  Jagadeesh,  M.,  2010, Character  Recognition  using Demspter-shafer  Theory  Combining  Different  Distance  Measurement  methods, International Journal of Engineering Science and Technology, (2) , 1177-1184
[6] Suyanto,  2009. Decision tree learning . Bandung,Informatika
[7] Turban,  E.,  1995, Decision  Support  and  Expert  System  Management  Support  System. Newyork  , Prentice-Hall.
[8] Zhang,  J.,  2006, A  Dempster-Shafer  belief  theory  based  algoritthm  for  classification  of  Imperfect data , IADIS European Conference Data Mining, USA