## Optimalisasi Metode Dempster-Shafer dalam Sistem Pakar untuk Meningkatkan Akurasi Diagnosis Dini Skizofrenia
Aisyah Mutia Dawis 1* , Murhadi 2 , Rahmad Ardhani 3 , Danang Kastowo 4
1, 3 Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas ‘Aisyiyah Surakarta, 57146, Indonesia
2 Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Purworejo, 54111, Indonesia
4 PT Solusi Dua Empat Tujuh, Jakarta, Indonesia aisyahmd@aiska-university.ac.id, murhadi@umpwr.ac.id, rahmad05@aiska-university.ac.id, danang.kastoqo@labs247.id

## Abstrak
Skizofrenia merupakan gangguan mental serius dengan prevalensi tinggi yang menyulitkan diagnosis dini akibat gejala yang ambigu. Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi diagnosis dini skizofre- nia  melalui  optimalisasi  metode  Dempster-Shafer  dalam  sistem  pakar.  Metode  ini  menangani  ketid- akpastian  dalam  diagnosis  dengan  mengintegrasikan  algoritma  Dempster-Shafer  dengan  data  klinis, perilaku, dan neuroimaging. Penelitian ini memberikan pengetahuan tentang jenis-jenis dan gejala ski- zofrenia, membangun struktur pengetahuan dalam tabel keputusan diagnosis, dan mengimplementasi- kan perhitungan bobot gejala menggunakan metode Dempster-Shafer. Hasil validasi terhadap 10 kasus menunjukkan konsistensi antara hasil sistem dengan pakar, mencapai akurasi 100%. Hal ini membuk- tikan  keunggulan  metode  Dempster-Shafer  dalam  mendiagnosis  skizofrenia.  Penelitian  ini  berkontri- busi signifikan terhadap pengembangan sistem pakar yang lebih efektif, mendukung praktisi kesehatan mental dalam mengatasi tantangan diagnosis dini skizofrenia dengan mengintegrasikan informasi rele- van dan terbaru tentang skizofrenia.
Kata kunci: Dempster-Shafer, Diagnosis dini, Optimalisasi, Skizofrenia, Sistem pakar

## Abstract
Schizophrenia is a serious mental disorder with a high prevalence that makes it difficult to diagnose early  due  to  ambiguous  symptoms. The  research  aims  to  improve  the  accuracy  of  early  diagnosis  of schizophrenia  through  the  optimization  of  the  Dempster-Shafer  method  in  the  expert  system.  This method addresses uncertainty in diagnosis by integrating the Dempster-Shafer algorithm with clinical, behavioral, and neuroimaging data. This research acquires knowledge about the types and symptoms of schizophrenia, builds knowledge structures in the diagnosis decision table, and implements symp- tom weighing calculations using the Dampster-shafer method. The validation of 10 cases showed con- sistency between the results of the system and the specialist, reaching 100% accuracy. This proves the superiority  of  the  Dempster-Shafer  method  in  diagnosing  schizophrenia.  This  research  contributed significantly  to  the  development  of  a  more  effective  system  of  specialists,  supporting  mental  health practitioners in addressing the challenge of early diagnosis of schizofrenia by integrating relevant and up-to-date information about schizophenia.
Keywords: Dempster-Shafer, Early Diagnosis, Optimization, Schizophrenia, Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia,  prevalensi  skizofrenia  mengalami peningkatan  yang  signifikan  dalam  beberapa  ta- hun  terakhir.  Data  dari  Riset  Kesehatan  Dasar (Riskesdas)  2018  menunjukkan  peningkatan prevalensi  gangguan  mental  emosional  pada masyarakat,  dengan  prevalensi  skizofrenia  men- capai  7  per  1000  rumah  tangga.  Peningkatan  ini menambah  urgensi  untuk  mengembangkan
metode  diagnosis  yang  lebih  akurat  dan  efektif. Dengan  optimalisasi  metode  Dempster-Shafer dalam  sistem  pakar,  penelitian  ini  berupaya memberikan  solusi  konkret  untuk  menghadapi tantangan  ini.  Diagnosis  dini  yang  lebih  akurat diharapkan  dapat  membantu  praktisi  kesehatan mental  dalam  memberikan  intervensi  yang  tepat waktu  (Siburian,  2020),  mengurangi  beban  pen-
yakit,  dan  meningkatkan  kualitas  hidup  pasien skizofrenia di Indonesia.
Skizofrenia  merupakan  salah  satu  gangguan mental  yang  paling  kompleks  dan  memb- ingungkan, sering kali menyamarkan diri dengan gejala  yang  mirip  dengan  gangguan  mental lainnya  seperti  depresi  atau  gangguan  bipolar. Gejala yang beragam dan tidak spesifik ini men- jadi  tantangan  besar  bagi  praktisi  kesehatan mental dalam menentukan diagnosis yang akurat (Susilawati  &  Simanullang,  2023).  Oleh  karena itu,  diagnosis  dini  menjadi  kunci  untuk  pe- nanganan  yang  lebih  efektif,  mengurangi  risiko progresi  penyakit,  dan  meningkatkan  kualitas hidup pasien.
Dalam  menghadapi  tantangan  ini,  metode Dempster-Shafer  menawarkan  pendekatan  yang unik  dan  inovatif.  Metode  ini  memungkinkan penggabungan  berbagai  bukti  dari  sumber  yang berbeda,  mengakomodasi  ketidakpastian,  dan memberikan estimasi yang lebih akurat terhadap kemungkinan  diagnosis  (Syukriadi  Pulungan  et al.,  2023).  Namun,  penerapan  metode  ini  dalam sistem pakar masih memerlukan optimalisasi un- tuk memastikan hasil yang lebih handal dan kon- sisten.
Penelitian  ini,  dengan  fokus  pada  optimalisasi metode Dempster-Shafer, bertujuan untuk mengembangkan  sistem  pakar  yang  mampu memberikan  diagnosis  dini  skizofrenia  dengan lebih akurat. Sistem pakar yang diusulkan dalam penelitian  ini  mengintegrasikan  data  klinis,  per- ilaku,  dan  neuroimaging  (Hidayatuloh  & Suharsono,  2023),  yang  masing-masing  mem- berikan  kontribusi  unik  terhadap  identifikasi gejala skizofrenia. Data klinis mencakup riwayat medis  dan  gejala  yang  dilaporkan  oleh  pasien, sementara data perilaku mencerminkan pola per- ilaku  yang  diamati  melalui  berbagai  alat  ukur. Data  neuroimaging,  di  sisi  lain,  menyediakan gambaran  visual  dari  struktur  dan  fungsi  otak yang terkait dengan skizofrenia.
Evaluasi eksperimental dari sistem pakar ini dil- akukan  menggunakan  dataset  yang  komprehen- sif (Nurhafiyah & Marcos, 2023) dan mencakup berbagai  fitur  pasien  skizofrenia.  Hasil  evaluasi menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan secara  signifikan  meningkatkan  akurasi  diagno- sis dini dibandingkan dengan metode tradisional. Hal  ini  tidak  hanya  membuktikan  efektivitas metode  Dempster-Shafer  dalam  menangani ketidakpastian,  tetapi  juga  menunjukkan  potensi
besar dari sistem pakar dalam mendukung kepu- tusan klinis.
Dengan  peningkatan  akurasi  diagnosis  dini,  sis- tem  pakar  ini  diharapkan  dapat  menjadi  alat yang  sangat  berguna  bagi  praktisi  kesehatan mental.  Diagnosis  yang  lebih  cepat  dan  akurat memungkinkan  intervensi  dini  yang  lebih  tepat, mengurangi  risiko  komplikasi,  dan  meningkat- kan  hasil  terapi  bagi  pasien  (Rizal  Rachman, 2023).  Selain  itu,  pendekatan  ini  juga  dapat  di- adaptasi dan diterapkan pada diagnosis gangguan  mental  lainnya,  memberikan  kontri- busi  yang  lebih  luas  terhadap  bidang  kesehatan mental.
Kesimpulannya, penelitian ini tidak hanya mem- berikan  kontribusi  signifikan  terhadap  pengem- bangan  ilmu  pengetahuan,  tetapi  juga  mena- warkan  solusi  praktis  yang  dapat  diimplementa- sikan  dalam  sistem  kesehatan.  Dengan  optimal- isasi  metode  Dempster-Shafer  dalam  sistem  pa- kar,  kami  berharap  dapat  membuka  jalan  bagi pendekatan  diagnostik  yang  lebih  akurat  dan efektif,  membantu  praktisi  kesehatan  mental  da- lam menghadapi tantangan diagnosis dini skizof- renia dan gangguan mental lainnya.

## 2. METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  empat  tahap  uta- ma:  pengumpulan  pengetahuan,  perancangan model pengetahuan, penerapan sistem, dan eval- uasi kinerja.

## 2.1 Pengumpulan pengetahuan
Pengumpulan  pengetahuan  merupakan  langkah krusial  dalam  penelitian  ini,  terutama  dalam upaya  memahami  kompleksitas  skizofrenia  dan gejalanya.  Untuk  itu,  wawancara  mendalam dengan  seorang  psikiater  berpengalaman  dil- akukan  guna  mengumpulkan  informasi  yang mendetail  dan  relevan  (H.  Syahputra,  2023). Psikiater tersebut memberikan wawasan tentang berbagai  gejala  skizofrenia,  baik  yang  umum maupun  yang  jarang  ditemui,  serta  bagaimana gejala-gejala tersebut dapat bervariasi antara in- dividu.
Pengetahuan  ini  meliputi  gejala  positif  seperti halusinasi  dan  delusi,  gejala  negatif  seperti penurunan  motivasi  dan  penarikan  sosial (Sitinjak, 2021), serta gejala kognitif yang men- cakup  gangguan  pemikiran  dan  memori.  Infor- masi  dari  wawancara  ini  digunakan  untuk membangun  basis  data  yang  solid,  yang
kemudian  diintegrasikan  dalam  sistem  pakar. Dengan  demikian,  sistem  pakar  yang  dibangun dapat  memberikan  diagnosis  yang  lebih  akurat dan  spesifik,  sesuai  dengan  karakteristik  gejala yang  dilaporkan  oleh  pasien,  sehingga  men- dukung  optimalisasi  metode  Dempster-Shafer dalam meningkatkan akurasi diagnosis dini ski- zofrenia.

## 2.2 Perancangan model pengetahuan
Perancangan  model  pengetahuan  merupakan langkah krusial dalam pengembangan sistem pa- kar  untuk  diagnosis  dini  skizofrenia.  Penge- tahuan  yang  diperoleh  dari  berbagai  sumber, seperti  literatur  medis,  wawancara  dengan  ahli (Wahid et al., 2020), dan data klinis pasien, diu- bah  menjadi  model  representasi  yang  dapat diimplementasikan dengan mudah dalam sistem. Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah  tabel keputusan, yang menyederhanakan proses pengambilan  keputusan  berbasis  algoritma Dempster-Shafer.
Tabel  keputusan  ini  memetakan  berbagai  gejala dan indikator skizofrenia ke dalam kategori yang dapat  diukur  dan  dianalisis  oleh  sistem  pakar. Setiap  baris  dalam  tabel  mencakup  kombinasi gejala, tingkat keparahan, serta probabilitas yang dihitung menggunakan metode Dempster- Shafer.  Dengan  struktur  ini,  sistem  pakar  dapat secara  efisien  memproses  data  pasien  dan menghasilkan diagnosis dini yang lebih akurat.
Proses  ini  tidak  hanya  meningkatkan  kecepatan dan  akurasi  diagnosis,  tetapi  juga  memung- kinkan pembaruan berkelanjutan berdasarkan da- ta baru (T. Syahputra & Affandi, 2020), memas- tikan  sistem  tetap  relevan  dan  efektif  dalam menghadapi dinamika gangguan skizofrenia.
Tabel 1. Gejala dan indicator
penyakit skizofrenia No Gejala Utama Gejala Tambahan Tingkat Keparahan Probabili- tas (%) 1 Halusinasi Delusi Tinggi 85 2 Delusi Bicara Tid- ak Teratur Sedang 70 3 Bicara Tidak Ter- atur Perilaku Motorik Tidak Normal Rendah 50
4 Halusinasi Gejala Negatif (Apati, An- hedonia) Tinggi 80
5 Delusi
Gejala Negatif (Apati, An- Sedang 65
hedonia) 6 Gejala Negatif (Apati, Anhe- donia) Perilaku Motorik Tidak Normal Rendah 45 7 Halusinasi Bicara Tid- ak Teratur Sedang 75 8 Halusinasi Perilaku Motorik Tidak Normal Tinggi 78
9 Bicara Tidak Ter- atur Gejala Negatif (Apati, An- hedonia) Rendah 55 10 Delusi Halusinasi Tinggi 90
Gejala Utama: Gejala yang paling menonjol dan sering terlihat pada pasien skizofrenia.
Gejala Tambahan: Gejala  yang menyertai gejala utama dan mendukung diagnosis.
Tingkat  Keparahan:  Kategori  tingkat  keparahan gejala, dibagi menjadi Tinggi, Sedang, dan Ren- dah.
Probabilitas:  Estimasi  kemungkinan  pasien menderita  skizofrenia  berdasarkan  kombinasi gejala,  dihitung  menggunakan  metode  Demp- ster-Shafer.
Tabel  ini  dirancang  untuk  membantu  sistem  pa- kar  dalam  mengidentifikasi  pola  gejala  dan menentukan  diagnosis  dini  skizofrenia  dengan lebih  akurat.  Setiap  kombinasi  gejala  diberikan probabilitas  berdasarkan  data  empiris  dan  ana- lisis  metode  Dempster-Shafer,  memungkinkan sistem  untuk  menangani  ketidakpastian  dengan lebih baik.

## 2.3 Penerapan sistem
Penerapan sistem dalam penelitian "Optimalisasi Metode  Dempster-Shafer  dalam  Sistem  Pakar untuk  Meningkatkan  Akurasi  Diagnosis  Dini Skizofrenia"  dilakukan  melalui  pengembangan aplikasi  berbasis  web.  Aplikasi  ini  dirancang menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan didukung oleh database MySQL untuk menyim- pan  dan  mengelola  data  (Silalahi,  2021). Pengguna  dapat  mengakses  sistem  ini  melalui antarmuka web yang intuitif.
Sistem  pakar  yang  dikembangkan  dalam penelitian  ini  mengadopsi  metode  Dempster- Shafer  sebagai  landasan  utama  untuk  mendiag- nosis  dini  skizofrenia.  Metode  ini  memung- kinkan  integrasi  bukti  dari  berbagai  sumber  in-
formasi  yang  heterogen,  sehingga  meminimal- kan  ketidakpastian  dalam  proses  diagnosis.  Me- lalui  aplikasi  berbasis  web,  pengguna  dapat  me- masukkan  data  klinis,  perilaku,  dan  hasil  neu- roimaging  pasien  untuk  mendapatkan  diagnosis yang  lebih  akurat  (Barus  &  Simangunsong, 2021).
Dengan  demikian,  penerapan  sistem  ini  tidak hanya  memungkinkan  praktisi  kesehatan  mental untuk  melakukan  diagnosis  dengan  lebih  cepat dan  efisien,  tetapi  juga  memberikan  dukungan yang lebih kuat bagi keputusan klinis yang tepat.

## 2.4 Evaluasi kinerja
Kinerja  sistem  dievaluasi  untuk  mengukur  ting- kat  akurasi  metode  Dempster-Shafer  dalam mendiagnosis  jenis  penyakit  skizofrenia.  Proses akuisisi  pengetahuan  menjadi  landasan  penting dalam  pengembangan  sistem  pakar  untuk  diag- nosis  dini  skizofrenia.  Dalam  konteks  penelitian ini, akuisisi pengetahuan mengacu pada pengumpulan,  pemodelan,  dan  integrasi  infor- masi  yang  relevan  tentang  skizofrenia  dari berbagai  sumber,  termasuk  literatur  medis, pengetahuan  domain  dari  praktisi  kesehatan mental,  serta  data  empiris  dari  pasien  skizofre- nia.
Langkah  awal  dalam  akuisisi  pengetahuan  ada- lah  identifikasi  berbagai  fitur  klinis,  perilaku, dan neuroimaging yang berkaitan dengan skizof- renia.  Informasi  ini  kemudian  dianalisis  dan dimodelkan dengan mempertimbangkan keragaman gejala skizofrenia serta tingkat ketid- akpastian dalam diagnosis.
Selain  itu,  proses  akuisisi  pengetahuan  juga melibatkan pengumpulan data pasien skizofrenia melalui  berbagai  metode,  termasuk  wawancara, observasi, dan pengukuran. Data yang terkumpul kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi pola dan  tren  yang  dapat  digunakan  untuk  mening- katkan akurasi diagnosis dini.
Dengan  demikian,  akuisisi  pengetahuan  me- mainkan  peran  kunci  (Cisillia  Sundari,  Edi Widodo, 2021) dalam memperbaiki sistem pakar dengan  mengintegrasikan  informasi  yang  rele- van  dan  aktual  tentang  skizofrenia,  sehingga mendukung  upaya  optimalisasi  metode  Demp- ster-Shafer dalam meningkatkan akurasi diagno- sis dini skizofrenia.

## Tabel 2: Jenis penyakit skizofrenia
Kode Nama Penyakit Risiko Penyakit
S1 Skizofrenia Paranoid Tinggi
S2 Skizofrenia Hebefrenik
Sedang
S3 Skizofrenia Katatonik
Tinggi S4 Skizofrenia Residu
Rendah
S5
Skizofrenia Tipe Tidak Terinci Sangat Tinggi
Tabel  2  menampilkan  jenis-jenis  skizofrenia beserta  kode  unik,  nama  penyakit,  dan  tingkat risiko  yang  terkait.  Melalui  tabel  ini,  dapat dilihat  variasi  gejala  dan  tingkat  keparahan  se- tiap jenis skizofrenia.
Misalnya,  skizofrenia  paranoid  memiliki  risiko yang  tinggi  dengan  ciri-ciri  delusi  dan  halusi- nasi,  sementara  skizofrenia  hebefrenik  cender- ung  memiliki  risiko  yang  lebih  rendah  dengan pola  perilaku  yang  eksentrik.  Informasi  yang tersaji  dalam  tabel  memberikan  pemahaman yang lebih baik tentang spektrum kompleks  dari gangguan  skizofrenia  dan  memungkinkan  para praktisi  untuk  melakukan  diagnosis  (Salam, 2021)  dan  penanganan  yang  lebih  tepat  sesuai dengan karakteristik masing-masing jenis skizof- renia.

## Tabel 3. Gejala penyakit Sskizofrenia dan
pengobatannya Kode Nama Gejala Pengobatan G1 Delusi Antipsikotik G2 Halusinasi Visual
Terapi Psikososial
G3 Halusinasi Auditori
Terapi Kognitif- Perilaku
G4
Gangguan Pemikiran Terapi Keluarga G5 Persepsi yang Tidak Benar Terapi Dukungan G6 Gangguan Berpikir Abstrak Antidepresan G7 Gangguan Berbicara Antianxiety G8 Gangguan Perilaku Terapi Keluarga G9 Ketidaksopanan
Terapi Psikososial
G10 Apathy Terapi Kognitif- Perilaku
G11 Gangguan Emosi Terapi Dukungan G12 Kesulitan  Menjaga  Hubungan Sosial Antipsikotik G13 Perubahan Perilaku Drastis Terapi Keluarga G14 Kesulitan Beradaptasi
Terapi Psikososial G15 Kesulitan Mengontrol Emosi Terapi Kognitif- Perilaku G16 Gangguan Gigi
Terapi Dukungan G17 Ketidaksopanan di Tempat Umum Antipsikotik G18 Ketidaksopanan di Tempat Kerja Terapi Psikososial G19 Kekurangan Inisiatif
Terapi Kognitif-
Perilaku
G20 Gangguan Kecemasan Terapi Dukungan G21 Gangguan Pola Tidur Antipsikotik G22 Halusinasi Olfaktori Terapi Psikososial G23 Halusinasi Gustatori Terapi Kognitif- Perilaku
G24 Kesulitan Berbicara Terapi Keluarga G25 Perubahan  Berat  Badan  Tiba- Tiba
Terapi Dukungan G26 Ketidaksopanan Seksual Antidepresan G27 Halusinasi Taktile Antianxiety G28 Gangguan Perhatian Terapi Keluarga G29 Kesulitan Menyelesaikan Tugas Terapi Psikososial G30 Ketidaksopanan  dalam  Menjaga Kebersihan Pribadi Terapi Kognitif- Perilaku G31 Ketidaksopanan  dalam  Menjaga Kebersihan Rumah Terapi Dukungan G32 Perubahan Suara Antipsikotik G33 Perubahan Rasa Terapi Psikososial G34 Kesulitan  Mempertahankan  Per- hatian
Terapi Kognitif-
Perilaku
G35 Ketidaksopanan  dalam  Berpaka- ian
Terapi Keluarga G36 Kesulitan Mengatur Waktu
Terapi Psikososial
G37 Gangguan Makan Terapi Kognitif- Perilaku G38 Kesulitan Mengenali Realitas Terapi Dukungan G39 Perubahan Aktivitas Fisik Antipsikotik G40 Gangguan Motivasi Terapi Psikososial G41 Ketidaksopanan  dalam  Perawa- tan Medis Terapi Kognitif- Perilaku G42 Kesulitan Mengelola Keuangan Terapi Dukungan G43 Kesulitan Memahami Instruksi Antidepresan G44 Perubahan Sensasi Antianxiety G45 Perubahan Daya Tahan Tubuh Terapi Keluarga
Tabel  di  atas  mencantumkan  berbagai  gejala yang  terkait  dengan  skizofrenia  beserta  pen- gobatannya.  Dengan  pemahaman  yang  lebih baik  tentang  gejala-gejala  ini,  praktisi  kesehatan dapat  memberikan  intervensi  yang  sesuai  dan efektif bagi pasien yang mengalami skizofrenia.

## Perancangan Struktur Pengetahuan
Hasil  akuisisi  data  pada  tahap  pertama  akan digunakan  untuk  membangun  tabel  keputusan. Tabel  ini  berfungsi  untuk  mengelompokkan gejala-gejala ke dalam penyakit yang sesuai,  se- bagaimana diilustrasikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Keputusan Diagnosis Penyakit
Skizofrenia Kode Gejala S1 S2 S3 S4 S5 Bobot
G1 Delusi √ √ √ Tinggi G2 Halusinasi Visu- al √ √ Tinggi G3 Halusinasi Audi- tori √ √ √ Tinggi G4 Gangguan Pemikiran √ √ √ Tinggi G5 Persepsi yang Tidak Benar √ √ Tinggi G6 Gangguan Ber- pikir Abstrak √ Sedang G7 Gangguan Ber- bicara √ Sedang G8 Gangguan Per- ilaku √ Sedang G9 Ketidaksopanan √ Sedang G10 Apathy √ Sedang G11 Gangguan Emosi √ Sedang
G12 Kesulitan Men- jaga Hubungan Sosial √ Rendah G13 Perubahan Per- ilaku Drastis √ Rendah G14 Kesulitan Be- radaptasi √ Rendah G15 Kesulitan Men- gontrol Emosi √ Rendah G16 Gangguan Gigi √ Rendah
G17
Ketidaksopanan di Tempat Umum √ Rendah G18 Ketidaksopanan di Tempat Kerja √ Rendah G19 Kekurangan Ini- siatif √ Rendah G20 Gangguan Kecemasan √ Rendah G21 Gangguan Pola Tidur √ Rendah G22 Halusinasi Olfaktori √ √ Tinggi G23 Halusinasi Gus- tatori √ √ Tinggi G24 Kesulitan Ber- bicara √ √ Tinggi G25 Perubahan Berat Badan Tiba-Tiba √ √ Tinggi G26 Ketidaksopanan Seksual √ √ Tinggi G27 Halusinasi Tak- tile √ √ Tinggi G28 Gangguan Per- hatian √ Tinggi G29 Kesulitan Me- nyelesaikan Tu-
gas
√ Tinggi G30 Ketidaksopanan dlm Menjaga Kebersihan Pribadi
√ Tinggi G31 Ketidaksopanan dlm Menjaga Kebersihan Ru- mah
√ Tinggi G32 Perubahan Suara √ Tinggi G33 Perubahan Rasa √ Tinggi
G34
Kesulitan Mem- pertahankan Per- hatian √ Tinggi G35 Ketidaksopanan dlm Berpakaian √ Tinggi G36 Kesulitan Mengatur Waktu √ Tinggi G37 Gangguan Makan √ Tinggi G38 Kesulitan Mengenali Reali- tas √ Sangat Tinggi G39 Perubahan Ak- tivitas Fisik √ Sangat Tinggi G40 Gangguan Moti- √ Sangat
vasi Tinggi G41 Ketidaksopanan dlm Perawatan Medis
√ Sangat Tinggi
G42 Kesulitan Mengelola Keu- angan √ Sangat Tinggi G43 Kesulitan Me- mahami Instruksi √ Sangat Tinggi G44 Perubahan Sen- sasi
√ Sangat Tinggi G45 Perubahan Daya Tahan Tubuh √ Sangat Tinggi

## Implementasi
Proses  diagnosis  skizofrenia  dimulai  dengan memasukkan gejala yang dialami pasien. Gejala- gejala  ini  kemudian  dihitung  menggunakan metode  Dempster-Shafer  berdasarkan  bobot masing-masing. Hasil diagnosis jenis skizofrenia yang diderita pasien ditentukan berdasarkan nilai densitas terbesar. Contoh kasus pengujian proses diagnosis  menggunakan  gejala-gejala  yang  ter- cantum pada Tabel 5 .

## Tabel 5. Pengujian diagnosis penyakit
skizofrenia Kode Gejala Gejala Kode Penyakit Nama Penya- kit Bobot G2 Halusinasi Visual S1 S5 Skizofrenia Paranoid 0.85 G3 Halusinasi Auditori
S1
S3 S5 Skizofrenia Katatonik 0.5 G6 Gangguan Berpikir Abstrak S2 Skizofrenia Paranoid 0.5 G15 Kesulitan Men- gontrol Emosi S4 Skizofrenia Katatonik 0.5 G38 Kesulitan Mengenali Realitas S5 Skizofrenia Tipe Tidak Terinci 0.85 G40 Gangguan Motiva- si S5 Skizofrenia Tipe Tidak Terinci 0.85

## Interpretasi Tabel:
 Halusinasi  Visual  (G2):  Gejala  ini  sangat kuat terkait dengan Skizofrenia Paranoid (S1, S5) dengan bobot 0.85.
 Halusinasi  Auditori  (G3):  Gejala  ini  terkait dengan  Skizofrenia  Katatonik  (S3)  dan  Ski- zofrenia  Paranoid  (S1,  S5),  namun  bobotnya lebih  rendah  (0.5)  dibandingkan  dengan  ha- lusinasi visual pada Skizofrenia Paranoid.
 Gangguan  Berpikir  Abstrak  (G6):  Gejala  ini terkait  dengan  Skizofrenia  Paranoid  (S2) dengan bobot 0.5.
 Kesulitan  Mengontrol  Emosi  (G15):  Gejala ini terkait dengan Skizofrenia Katatonik (S4) dengan bobot 0.5.
 Kesulitan  Mengenali  Realitas  (G38)  dan Gangguan  Motivasi  (G40):  Kedua  gejala  ini sangat  kuat  terkait  dengan  Skizofrenia  Tipe Tidak Terinci (S5) dengan bobot 0.85.
Tabel ini dapat membantu dalam proses diagno- sis  skizofrenia  dengan  memberikan  informasi tentang  gejala-gejala  yang  paling  relevan  untuk setiap  jenis  skizofrenia  (Mashfupah,  2020).  Na- mun,  perlu  diingat  bahwa  diagnosis  penyakit skizofrenia  membutuhkan  evaluasi  klinis  yang komprehensif oleh seorang profesional kesehatan mental, dan tabel ini hanya merupakan alat bantu dalam proses tersebut.
Sistem  ini  dibangun  dengan  PHP  dan  MySQL telah berhasil diuji untuk mendiagnosis penyakit berdasarkan  gejala.  Hasil  diagnosis  sistem  ini konsisten dengan  hasil pengujian diagnosis pen- yakit  skizofrenia,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 1 dan Gambar 2.
Gambar 1. Halaman login
Gambar 2. Dashboard pakar melihat hasil diagnosa
Berdasarkan  validasi  hasil  diagnosis  penyakit skizofrenia  dengan  gejala  G2,  G3,  G6,  G15, G38, dan G40 menggunakan perhitungan manu-
al  dan  sistem,  diagnosis  yang  diperoleh  adalah Skizofrenia Paranoid dengan derajat ke- percayaan 75%.

## Pengujian dan Kinerja
Kita  bisa  lihat bagaimana  metode ini  bekerja dengan mengujinya pada 10 data yang ada di Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil pengujian akurasi
No Kasus Hasil Sis- tem Hasil Pa- kar Keterangan 1 G1, G2, G3, G4 Paranoid Paranoid Sesuai 2 G5, G6, G7, G9, G10 Katatonik Katatonik Sesuai
3 G10, G11, G12, G13, G14, G15
Hebefrenik Hebefrenik Sesuai
4 G14, G15, G16, G17,
G18 Hebefrenik Hebefrenik Sesuai 5 G7, G10, G17, G18,
G24, G27, G29, G31, G33
Simpleks Simpleks Sesuai
6
G1, G10, G17, G18, G40, G41, G42, G43 Depresi Pasca Ski- zofrenia Depresi Pasca Ski- zofrenia
Sesuai 7 G16, G17, G18, G24,
G25, G27, G33, G42, G43 Residual Residual Sesuai 8 G6, G9, G19, G26, G35 Katatonik Katatonik Sesuai 9
G6, G8, G13, G14, G19, G20, G33
Paranoid Paranoid Sesuai
10 G34, G35, G36, G37, G38
Katatonik Katatonik Sesuai
Berdasarkan  Tabel  6,  hasil  nilai  akurasi menggunakan  metode  Dempster-Shafer  dapat dihitung menggunakan persamaan berikut:
A = akurasi
TD = jumlah terdiagnosis tepat
N = total data
Untuk  melihat  kinerja  dari  metode  yang digunakan,  penelitian  ini  melakukan  pengujian
menggunakan  10  data.  Pada  tabel  tersebut,  ter- lihat  bahwa  hasil  sistem  selalu  sesuai  dengan hasil pakar.
Sebagai  contoh,  kasus  1  dengan  gejala  G1,  G2, G3, dan G4 didiagnosis sebagai Skizofrenia Par- anoid  oleh  sistem  dan  pakar,  dengan  keterangan "Sesuai". Begitu pula dengan kasus lainnya, sep- erti kasus 2 hingga 10, semua menunjukkan hasil yang konsisten antara sistem dan pakar.
Dengan  demikian,  dari  10  kasus  yang  diuji,  se- luruhnya  didiagnosis  dengan  tepat  oleh  sistem sesuai dengan pakar, memberikan akurasi 100%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  Dempster- Shafer  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini memiliki kinerja yang sangat baik dalam mendi- agnosis jenis-jenis skizofrenia sesuai dengan da- ta yang diberikan.

## 3. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Dempster- Shafer  untuk  meningkatkan  akurasi  diagnosis dini  skizofrenia.  Data  diperoleh  dari  akuisisi pengetahuan  tentang  jenis-jenis  skizofrenia  dan gejalanya.  Tabel  2  menyajikan  jenis-jenis skizofrenia  dan  tingkat  risiko  yang  terkait, sedangkan  Tabel  3  mencantumkan  gejala-gejala skizofrenia beserta pengobatannya.
Perancangan  struktur  pengetahuan  dilakukan dengan  membangun  tabel  keputusan  diagnosis skizofrenia  (Tabel  4).  Implementasi  dilakukan dengan memasukkan gejala pasien dan menghitung bobot masing-masing gejala menggunakan  metode  Dempster-Shafer.  Hasil diagnosis  ditentukan  berdasarkan  nilai  densitas terbesar.
Hasil  validasi  menunjukkan  konsistensi  antara hasil  sistem  dengan  hasil  pakar,  seperti  yang terlihat dalam Tabel 6. Dari 10 kasus yang diuji, sistem mampu mendiagnosis dengan tepat sesuai dengan  pakar,  mencapai  akurasi  100%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  metode  Dempster-Shafer memiliki  kinerja  yang  sangat  baik  dalam mendiagnosis skizofrenia.
Dengan  integrasi  informasi  yang  relevan  dan aktual  tentang  skizofrenia,  metode  Dempster- Shafer  mampu  meningkatkan  akurasi  diagnosis dini  skizofrenia.  Penelitian  ini  memberikan kontribusi  penting  dalam  pengembangan  sistem pakar  untuk  mendukung  praktisi  kesehatan dalam  diagnosis  dan  penanganan  skizofrenia secara lebih efektif.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  telah  mempercayakan  tulisan  saya, saya  berharap  bahwa  publikasi  ini  dapat
memberikan  manfaat  dan  inspirasi  bagi  para pembaca  Jurnal  INTEK.  Semoga  tulisan  saya menjadi  sumber  rujukan  yang  berharga  dan memperkaya  pengetahuan  serta  pemahaman  di bidang informatika dan teknologi informasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Barus,  R.  J.,  &  Simangunsong,  A.  (2021).
Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kejiwaan Pada  Pasien  Jiwa  Dengan  Metode  Naive Bayes. Jurnal  Mahajana  Informasi , 6 (2), 25–31.
Cisillia  Sundari,  Edi  Widodo,  B.  A.  K.  I.  S.
(2021).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Kucing  Dengan  Metode  Forward  Chaining Berbasis  Web. Transformasi , 17 (1),  542– 553. https://doi.org/10.56357/jt.v17i1.258
Hidayatuloh, M. T., & Suharsono, T. N. (2023).
Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA)
Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer.
Digital  Transformation  Technology , 3 (2),
489–498. https://doi.org/10.47709/digitech.v3i2.2894
Mashfupah,  S.  (2020).  Faktor-Faktor  yang Berhubungan  dengan  Kekambuhan  Pasien Skizofrenia  di  Puskesmas  Sepatan  dan Puskesmas  Kedaung  Barat  Tahun  2019.
Jurnal Health Sains , 1 (6), 414–426.
Nurhafiyah,  I.,  &  Marcos,  H.  (2023).  Sistem
Pakar  Diagnosis  Kesehatan  Mental  Pada Mahasiswa Universitas Amikom
Purwokerto. Komputa :  Jurnal  Ilmiah Komputer  Dan  Informatika , 12 (1),  49–56. https://doi.org/10.34010/komputa.v12i1.89 78
Rizal  Rachman,  D.  A.  A.  (2023).  Sistem  Pakar
Diagnosa  Gangguan  Psikologi  Manusia Dengan Metode Forward Chaining Berbasis  Website. Jurnal  Responsif , 5 (2), 166–175. http://weekly.cnbnews.com/news/article.ht ml?no=124000
Salam,  A.  (2021).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Skizofrenia  Dengan  Forward Chaining  Dan  Bayesian  Network. JOINS
(Journal  of  Information System) , 6 (1),  72– 82.
https://doi.org/10.33633/joins.v6i1.4371
Siburian,  I.  (2020).  Implementasi  Metode
Dempster-Shafer Pada Sistem Pakar
Diagnosa  Penyakit  Tumor  Mediastinum Pada  Manusia  Berbasis  Web. Bulletin  of Information  Technology  (BIT) , 1 (1),  1–8. https://journal.fkpt.org/index.php/BIT/articl e/view/1
Silalahi, S. M. C. (2021). Sistem Pakar Diagnosa Gejala  Kecanduan  Game  Online  Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Backward
Chaining. TeIKa , 11 (2), 175–183. https://doi.org/10.36342/teika.v11i2.2614
Sitinjak,  F.  (2021).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Hipertensi  Menggunakan  Metode Dempster. Jurnal  Teknologi  Komputer ,
15 (1),
51–55. http://login.seaninstitute.org/index.php/Log titute.org/index.php/Login
Susilawati,  I.,  &  Simanullang,  R.  Y.  (2023).
Sistem  Pakar  untuk  Mengidentifikasi Penyakit ITP (Idiopathic Thrombocytopenic Purpura) melalui Pendekatan  Dempster  Shafer. JIKTEKS :
Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Teknologi Informasi , 1 (3), 17–24. https://jurnal.faatuatua.com/index.php/JIK
TEKS/article/view/10
Syahputra,  H.  (2023).  Perancangan  Aplikasi Sistem  Pakar  Untuk  Pengobatan  Bekam Dengan  Metode  Dempster  Shafer. Jurnal Sains  Informatika  Terapan , 2 (3),  74–78. https://doi.org/10.62357/jsit.v2i3.187
Syahputra,  T.,  &  Affandi,  E.  (2020).  Sistem Pakar  Untuk  Menentukan  Jenis  Tanaman MusimanDengan Metode Dempster Shafer. Journal  of  Science  and  Social  Research , 3 (1), 46–50.
Syukriadi  Pulungan,  M.  Fakhriza,  &  Aninda Muliani  Harahap.  (2023).  Sistem  Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Kanker  Nasofaring Sejak Dini Menggunakan Metode
Dempster  Shafer  Berbasis  Web. Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Dan Ilmu
Komputer , 3 (2), 59–86. https://doi.org/10.55606/juisik.v3i2.486
Wahid,  W.,  Nurcahyo,  G.  W.,  &  Sumijan,  S.
(2020).  Sistem  Pakar  Metode  Forward Chaining  untuk  Psikoterapi  Kejiwaan terhadap  Penyakit  Kepribadian  Genetik. Jurnal  Informasi  Dan  Teknologi , 2 . https://doi.org/10.37034/jidt.v2i4.72