Diterima Redaksi: 09-11-2021 | Selesai Revisi: 09-12-2021 | Diterbitkan Online: 30-12-2021 1143 Terakreditasi SINTA Peringkat 2 Surat Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset dan Teknologi No. 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Vol. 5 No. 2 tahun 2021 s.d Vol. 10 No.1 tahun 2026 Terbit online pada laman web jurnal: http://jurnal.iaii.or.id JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol. 5 No. 6 (2021) 1143 – 1152 ISSN Media Elektronik: 2580-0760 Perbandingan Metode CBR dan Dempster-Shafer pada Sistem Pakar Terintegrasi Layanan Kesehatan Istiadi 1 , Emma Budi Sulistiarini 2 , Rudy Joegijantoro 3 , Affi Nizar Suksmawati 4 1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Widyagama Malang 2 Program Studi Teknik Industri, Universitas Widyagama Malang 3 Program Studi Kesehatan Lingkungan, STIKES Widyagama Husada 4 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Gadjah Mada 1 istiadi@widyagama.ac.id, 2 emma_budi@widyagama.ac.id, 3 aziro71@gmail.com, 4 affinizar@mail.ugm.ac.id Abstract Infectious disease is a very dangerous disease with a high mortality rate. Delays in handling the spread of an infectious disease can be minimized using an expert system. This study uses an expert system as a disease consulting service that is integrated with the health care system. Integration with the health care system is used for the knowledge acquisition process. The knowledge base on the expert system uses patient medical record data obtained through the health care system. The expert system can diagnose infectious diseases of sore throat (Pharyngitis), diphtheria, dengue fever, Typhoid fever, tuberculosis, and leprosy. The knowledge acquisition process produces 43 symptoms. These symptoms are used to diagnose new cases using Case-Based Reasoning (CBR) and Dempster-Shafer methods. In the CBR method, the similarity measurement process is determined by comparing the K-Nearest Neighbor, Minkowski Distance, and 3W-Jaccard similarity measurement methods. The expert system obtains accuracy values for the CBR K-Nearest Neighbor, CBR Minkowski Distance, and CBR 3W-Jaccard methods at a threshold of 70%, respectively 65.71%, 80%, and 85.71%. The average length of retrieve time required for each similarity method is 0.083s, 0.107s, and 6.325s, respectively. While the diagnosis of disease with Dempster-Shafer gets an accuracy value of 88.57%. Keywords: expert system, health care system, infectious disease, Dempster-Shafer, Case Based Reasoning Abstrak Penyakit menular merupakan penyakit yang sangat berbahaya dengan angka kematian cukup tinggi. Keterlambatan penanganan akan terjangkitnya suatu penyakit menular dapat diminimalisir menggunakan sistem pakar. Penelitian ini menggunakan sistem pakar sebagai layanan konsultasi penyakit yang diintegrasikan dengan sistem layanan kesehatan. Integrasi dengan sistem layanan kesehatan digunakan untuk proses akuisisi pengetahuan. Knowledge base pada sistem pakar menggunakan data rekam medis pasien yang didapatkan melalui sistem layanan kesehatan. Sistem pakar mampu mendiagnosis penyakit menular radang tenggorokan (Pharyngitis), difteri, demam berdarah, demam thypoid, tuberkulosis, dan kusta. Proses akuisisi pengetahuan menghasilkan 43 gejala. Gejala tersebut digunakan untuk mendiagnosis kasus baru dengan metode Case-Based Reasoning (CBR) dan Dempster-Shafer. Pada metode CBR proses pengukuran similaritas ditentukan dengan membandingkan metode pengukuran similaritas K-Nearest Neighbor, Minkowski Distance, dan 3W-Jaccard. Sistem pakar mendapatkan nilai akurasi untuk metode CBR K-Nearest Neighbor, CBR Minkowski Distance, dan CBR 3W-Jaccard pada threshold ≥ 70%, masing- masing 65.71%, 80%, dan 85.71%. Rata-rata lama waktu retrieve yang dibutuhkan setiap metode similaritas masing-masing 0.083s, 0.107s, dan 6.325s sedangkan diagnosis penyakit dengan Dempster-Shafer mendapatkan nilai akurasi sebesar 88.57%. Kata kunci: sistem pakar, sistem layanan kesehatan, penyakit menular, Dempster-Shafer, Case-Based Reasoning 1. Pendahuluan Penyakit menular tergolong sangat berbahaya karena angka kematiannya cukup tinggi [1]. Unsur penyebab penyakit menular terdiri dari kelompok arthropoda (serangga), helminth (cacing), protozoa, fungi (jamur), bakteri, dan virus. Penularan penyakit dapat secara langsung maupun melalui perantara seperti media udara dan air [2]. Proses penularan penyakit juga dapat terjadi karena kegiatan interaksi manusia dengan sekitarnya. Hal tersebut menyebabkan penyakit menular tidak