## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Sistem Pakar Diagnosa Tumor Wilms Menerapkan Metode Hybrid Case Based Dan Anfis
Indrimina Halawa 1*
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1* indrihalawa11@gmail.com
Abstrak− Tumor Wilms adalah jenis tumor ginjal yang menyerang anak-anak usia 3-4 tahun, terutama laki-laki. Tumor ini umumnya hanya menyerang satu ginjal saja, namun tidak menutup kemungkinan tumor dapat menyerang kedua ginjal dalam tubuh sang anak. Tumor ini merupakan tumor ginjal yang paling sering dialami oleh anak-anak dibandingkan jenis tumor lainnya. Seorang pakar bidang diagosa  tumor  wilms  merupakan  orang  memiliki  kemampuan  khusus  di  bidang  diagnosa  tumor  wilms  yang  ilmu  pengetahuannya jarang dimiliki oleh orang lain sehingga jasa seorang pakar di bidang ini sangat diperlukan oleh penderita tumor wilms. Dikar enakan masih  sedikitnya  pakar  dibidang  diagnosa  tumor  wilms  membuat  antrian  panjang  sering  terjadi  pada  sebuah  tempat  praktek  pakar diagnosa tumor wilms untuk melakukan konsultasi sehingga seorang pakar harus membutuhkan waktu yang banyak untuk melakukan pelayanan terhadap pasien konsultasi tumor wilms yang datang. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka diperlukan sistem yang mampu mewakilkan seorang pakar untuk melakukan diagnosa tumor wilms dengan kemampuan yang sama dengan pakar tersebut yaitu sebuah sistem pakar. Oleh sebab itu pada penelitian penulis membangun sistem pakar diagnosa tumor wilms menggunakan vbnet 2008, untuk mendapatkan hasil diagnosa yang akurat maka diterapkan metode Hybrid Case Based dan Rule Based Reasoning. Hasil penelitian ini nantinya dapat digunakan untuk mendiagnosa tumor wilms pada personal komputer oleh pegawai yang membantu aktivitas pakar. Dengan adanya sistem ini diharapkan proses konsultasi diagnosa tumor wilms pada tempat praktek pakar menjadi lebih efektif dan efisen.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Tumor Wilms, Hybrid Case Based, Rule-Based Reasoning
Abstract− Wilms tumor is a type of kidney tumor that affects children aged 3-4 years, especially boys. These tumors generally only attack one kidney, but it does not rule out the tumor can attack both kidneys in the child's body. This tumor is a kidney tumor that is most often experienced by children compared to other types of tumors. An expert in the field of Wilms tumor diagnosis is a person who has special abilities in the field of Wilms tumor diagnosis which knowledge is rarely owned by others so that the services of an expert in this field are indispensable for those with Wilms tumor. Due to the lack of experts in the field of Wilms tumor diagnosis, long queues often occur at a Wilms tumor diagnosis expert practice place for consultation so that an expert must take a lot of time to provide services to patients who come with Wilms tumor consultation. To overcome this problem, a system that is able to represent an  expert is needed to diagnose Wilms tumor with the same capabilities as the expert, namely an expert system. Therefore, in the research the authors built an expert system for Wilms tumor diagnosis using vbnet 2008, to get an accurate diagnosis, the Hybrid Case Based and Rule Based Reasoning methods were applied. The results of this study can later be used to diagnose tumor wilms on a personal computer by employees who help expert activities. With this system, it is hoped that the consultation process for Wilms tumor diagnosis at an expert's practice place will be more effective and efficient.
Keywords : Expert System, Wilms Tumor, Hybrid Case Based, Rule-Based Reasoning

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  saat  ini  berkembang  dengan  cepat  dengan  adanya  aplikasi-aplikasi  baru    yang  dibuat  oleh  para pengembang  aplikasi.  Teknologi  informasi  sangat  berpengaruh  terhadap  aktivitas  masyarakat  pada  umumnya,  yang dimana  teknologi  informasi  dapat  dimanfaatkan  sebagai  alternatif  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  yang  dihadapi, salah satunya adalah aplikasi sistem pakar. Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang dapat menirukan penalaran seorang pakar yang pada prinsipnya kerjanya untuk memberikan solusi terhadap penyelesaian masalah yang hanya dapat diselesaikan oleh pakar atau ahli, salah satunya yaitu mendiagnosa penyakit.
Tumor Wilms adalah jenis tumor ginjal yang menyerang anak-anak usia 3-4 tahun, terutama laki-laki. Tumor ini umumnya hanya menyerang satu ginjal saja, namun tidak menutup kemungkinan tumor dapat menyerang kedua ginjal dalam tubuh sang anak. Tumor ini merupakan tumor ginjal yang paling sering dialami oleh anak-anak dibandingkan jenis tumor  lainnya.  Seorang  pakar  bidang  diagosa  tumor  wilms  merupakan  orang  memiliki  kemampuan  khusus  di  bidang diagnosa tumor wilms yang ilmu pengetahuannya jarang dimiliki oleh orang lain sehingga jasa seorang pakar di bidang ini sangat diperlukan oleh penderita tumor wilms. Dikarenakan masih sedikitnya pakar dibidang diagnosa tumor wilms membuat  antrian  panjang  sering  terjadi  pada  sebuah  tempat  praktek  pakar  diagnosa  tumor  wilms  untuk  melakukan konsultasi sehingga seorang pakar harus membutuhkan waktu yang banyak untuk melakukan pelayanan terhadap pasien konsultasi tumor wilms yang datang.
Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  diatas  maka  diperlukan  suatu  sistem  yang  mampu mewakilkan seorang pakar untuk melakukan diagnosa tumor wilms dengan kemampuan yang sama dengan pakar tersebut yaitu sebuah sistem pakar. Oleh karena itu pada penelitian ini penulis membangun sistem pakar diagnosa tumor wilms menggunakan visual basic net 2008, untuk mendapatkan hasil diagnosa yang akurat maka diterapkan metode hybrid case based dan ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System).
Hybrid case based adalah sebuah sistem rekomendasi penelitian yang menggunakan kombinasi (hybrid) metode case-based reasoning dan location based. Sistem yang dibangun dalam bentuk aplikasi mobile berbasis android berupa preferensi  yang  didasari  pada  koordinat  GPS  dibandingkan  dengan  atribut  obyek  yang  tersimpan  pada  sistem  dengan menggunakan metode similaritas nearest neighbor [1]. ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) adalah salah

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
satu dalam metode sistem pakar yang merupakan penggabungan mekanisme antara fuzzy inferens sistem dengan jaringan syaraf, sehingga membentuk jaringan adaptif yang berbasis logika fuzzy sebagai dasar kerjanya. Metode ini didasari oleh adanya pertimbangan bahwa pengatur logika fuzzy  mampu  mengolah data dengan  menghilangkan ketidak  jelasan dan ketidak pastian [2].
Pada penelitian terdahulu oleh Kurnia dengan judul penelitian Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Disentri Menerapkan Metode Hybrid Case Based pada tahun 2018 dapat menghasilkan keputusan sedini mungkin dalam mendiagnosa penyakit disentri   berdasrkan gejala-gejala  yang  berkaitan  [3]. Pada penelitian terdahulu oleh Burju  Lestari  Sirait dengan  judul penelitian  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Hama  Pada  Tanaman  Kedelai  Dengan  Menggunakan  Metode  Adaptive  Neuro Fuzzy Interference System (Anfis) pada tahun 2018 dapat menghasilkan keputusan dalam waktu cepat untuk mendiagnosa hama pada tanaman kedelai [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  Pakar  ( Expert  System )  adalah  aplikasi  berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang dimaksud di sini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang  dapat  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  dapat  diselesai  kan  oleh  orang  awam.  Sebagai  contoh,  dokter  adalah seorang  pakar  yang  mampu  mendiagnosis  penyakit  yang  diderita  pasien  serta  dapat  memberikan  penetalaksanaan terhadap  penyakit  tersebut.  Tidak  semua  orang  dapat  mengambil  keputusan  mengenai  diagnosis  dan  memberikan penetalaksanaan  suatu  penyakit.  Contoh  yang  lain,  montir  adalah  seorang  yang  mempunyai  keahlian  dan  pengalaman dalam menyelesaikan kerusakan mesin motor atau mobil; psikolog adalah orang yang ahli dalam memahami kepribadian seseorang, dan laian-lain.
Sistem  Pakar,  yang  mencoba  memecahkan  masalah  yang  biasanya  hanya  bisa  dipecahkan  oleh  seorang  pakar, dipandang berhasil ketika mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh pakar asli nya baik dari sisi proses pengambilan keputusan maupun hasil keputusan yang diperoleh.
Sebuah  sistem  pakar  memiliki  2  komponen  utama  yaitu  berbasis  pengetahuan  dan  mesin  inferensi.  Berbasis pengetahuan merupakan tempat penyimpanan pengetahuan dalam memeori komputer, dimana pengetahuan ini diambil dari  pengetahuan  pakar.  Sedangkan  mesin  inferensi  merupakan  otak  dari  apliakasi  sistem  pakar,  bagian  inilah  yang menuntun user untuk memasukkan fakta sehingga diperoleh suatau kesimpulan [4].

## 2.2 Metode Hybird Case Based
Hybrid  case  based adalah  salah  satu  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 atau bukti untuk mengkalkulasi suatu kemungkinan dari suatu peristiwa [5]. Berikut ini langkah- langkah penyelesaian metode hybrid case based adalah sebagai berikut :
1. Menentukan gejala-gejala terjadinya penyakit disentri pada seseorang.
2. Menyusun gejala-gejala tersebut kedalam sistem dengan pertanyaan yang di ajukan ke user.
3. Menghitung  nilai  tertinggi  atau  nilai  kepercayaan  yang  didapat  dari  setiap  gejala-gejala  penyakit  dengan  metode hybrid case based [6]
Rumus  penyelesaian menggunakan metode hybrid case based adalah sebagai berikut :
(A.B) = 𝐴.𝐵 |𝐴||𝐵| = ∑ =1 (𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖) 𝑛 𝑖 √∑ = 𝐴 𝑖 𝑛 .∑ =1𝐵 𝑖 𝑛 𝑛 𝑖 𝑛 𝑖

## 2.3 Metode Anfis
ANFIS  (adaptive neuro-fuzzy  inference system atau adaptive network-based  fuzzy  inference system) adalah arsitektur yang secara fungsional sama dengan fuzzy rule base model sugeno. Arsitektur ANFIS (adaptive neuro-fuzzy inference system atau adaptive network-based fuzzy inference system) juga sama dengan jaringan saraf dengan fungsi radial dengan sedikit  batasan  tertentu.  ANFIS  (adaptive  neuro-fuzzy  inference  system  atau  adaptive  network-based  fuzzy  inference system) adalah penggabungan mekanisme fuzzy inferens sistem dengan jaringan syaraf, sehingga membentuk jaringan adaptif yang berbasis logika fuzzy sebagai dasar kerjanya. Metode ini dilandasi oleh pertimbangan bahwa pengatur logika fuzzy mampu mengolah dta dengan menghilangkan ketidak jelasan dan ketidak pastian, sedangkan jaringan saraf tiruan mampu  melakukan proses pelatihan berdasarkan kondisai  yang diberikan oleh  manusia. ANFIS (adaptive neuro-fuzzy inference system atau adaptive network-based fuzzy inference system)  mempunyai dua jenis parameter, yaitu parameter premis  (alasan  yang  mendasari  penalaran)  dan  parameter  dan  parameter  consequent  (hasil  penalaran).  Proses pembelajarannya menggunakan metode back propagation dan hybrid.
Sistem ANFIS adalah arsitektur yang secara fungsional sama dengan fuzzy rule base model Sugeno orde satu. Jika diasumsikan fuzzy inference. Sistem mempunyai dua input x dan y serta mempunyai satu output z, maka menurut model Sugeno orde satu, ada dua aturan sebagai berikut : Rule 1 : if x is A1 and y is B1, then f1=p1x+q1y+r Rule 2 : if x is A2 and y is B2, then f2 =p2x+q2y+r [7].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Tumor  Wilms  adalah  jenis  tumor  ginjal  yang  menyerang  anak-anak  usia  3-4  tahun,  terutama  laki-laki.  Tumor  ini umumnya hanya menyerang satu ginjal saja, namun tidak menutup kemungkinan tumor dapat menyerang kedua ginjal dalam tubuh sang anak. Tumor ini merupakan tumor ginjal yang paling sering dialami oleh anak-anak dibandingkan jenis tumor lainnya. Seorang pakar bidang diagnosa tumor wilms  merupakan orang memiliki kemampuan khusus di bidang diagnosa tumor wilms yang ilmu pengetahuannya jarang dimiliki oleh orang lain sehingga jasa seorang pakar di bidang ini sangat diperlukan oleh penderita tumor wilms. Dikarenakan masih sedikitnya pakar dibidang diagnosa tumor wilms membuat  antrian  panjang  sering  terjadi  pada  sebuah  tempat  praktek  pakar  diagnosa  tumor  wilms  untuk  melakukan konsultasi sehingga seorang pakar harus membutuhkan waktu yang banyak untuk melakukan pelayanan terhadap pasien konsultasi tumor wilms yang datang.
Berdasarkan  analisa  masalah  yang  telah  diuraikan  di  atas  maka  penulis  melakukan  perancangan  sistem  pakar diagnosa penyakit Tumor wilms  menggunakan bahasa pemrograman visual basic net 2008 dengan menerapkan metode hybrid case based dan ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). Pada sistem pakar diagnosa penyakit Tumor wilms  yang dirancang penulis menggunakan database MySQL sebagai tempat penyimpanan data-data yang diinput pada sistem.
Sistem pakar diagnosa penyakit Tumor wilms  yang dihasilkan pada penelitian penulis lakukan ini adalah berupa aplikasi  berbasis  komputer  yang  dapat  dioperasikan  dengan  baik  oleh  user  pada  komputer  yang  menggunakan  sistem operasi windows untuk mempermudah proses diagnosa diagnosa penyakit Tumor wilms.
Beberapa struktur basis pengetahuan pada sistem pakar ini yaitu basis pengetahuan penyakit dan basis pengetahuan gejala.
Tabel 1. Basis Pengetahuan Stadium Tumor Wilms
KODE STADIUM KETERANGAN KS1 Stadium 1 Tumor hanya berada di dalam satu ginjal dan dapat disembuhkan melalui tindakan operas. KS2 Stadium 2 Tumor  telah  menyebar  hingga  ke  jaringan  sekitar  ginjal, termasuk  pembuluh  darah.  Pada  stadium  ini,  tindakan operasi  masih  menjadi  pilihan  untuk  mengobati  tumor Wilms. KS3 Stadium 3 Penyebaran tumor sudah meluas dan mulai mencapai organ perut lainnya atau kelenjar getah bening. KS4 Stadium 4 Tumor telah menyebar ke organ lain yang letaknya jauh dari ginjal, seperti paru-paru, tulang, atau otak. KS5 Stadium 5 Tumor telah menyerang kedua ginjal. Tabel 2. Basis Pengetahuan Gejala KODE GEJALA G1 Demam G2 Rasa lelah dan lemas yang berlebihan G3 Nafsu makan menurun G4 Mual dan muntah G5 Konstipasi G6 Sesak napas G7 Peningkatan tekanan darah G8 Hematuria atau urine berdara G9 Pertumbuhan tubuh yang tidak seimbang

## 3.1.1 Penerapan Metode HCB dan Anfis
Rule Based Reasoning (RBR) merupakan aturan logis di mana setiap aturannya didapat dari informasi  dari pakar tanpa melihat kasus yang dihadapi. Implementasi Rule Based Reasoning akan dilakukan saat pencocokan gejala pasien yang terindikasi gejala penyakit.

## Tabel 3. Data Analis Gejala Pasien Tumor Wilms
Kode Pasien G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 P1 √ √ √ √ √ P2 √ √ √ √ √ P3 √ √ √ √ √ P4 √ √ √ √ √ P5 √ √ √ √ √

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Implementasi  Case  Based  Reasoning  akan  dilakukan  saat  pencocokan  gejala  pasien  yang  terindikasi  gejala penyakit. Gejala-gejala tersebut dicocokan dengan kasus-kasus sebelumnya dimana kasus tersebut dikumpulkan sebagai binary point, hasil dari Case Based Reasoning akan menghasilkan output binary yang nantinya akan dilihat kecocokannya antara penyakit satu dengan penyakit lainnya.
If Demam And Rasa lelah dan lemas yang berlebihan And Nafsu makan menurun And Mual dan muntah And Konstipasi And Sesak napas And Peningkatan tekanan darah And Hematuria atau urine berdara And G9 Pertumbuhan tubuh yang tidak seimbang Then Tumor Wilms
Tabel 4. Data Analis Gejala Pasien Tumor Wilms Kode Pasien Rule Diagnosa P1 G1,G2,G4,G6,G8 Tumor Wilms P2 G1,G3,G5,G7,G8 Tumor Wilms P3 G1,G4,G5,G6,G9 Tumor Wilms P4 G1,G3,G5,G7,G9 Tumor Wilms P5 G1,G3,G4,G6,G9 Tumor Wilms
Tahap  selanjutnya  diformulasikan  dalam  rumus-rumus  dasar.  Menerapkan  sistem  Hybrid  case  based  dalam mendiagnosa penyakit Tumor Wilms yaitu :
Tabel 5. Menentukan nilai Hybrid Case Based
Kode Pasien G1  G2 G3  G4 G5  G6  G7  G8 G9 P1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 P2
1 0 1 0 1 0 1 1 0 P3 1 0 0 1 1 1 0 0 1 P4
1 0 1 0 1 0 1 0 1 P5
1 0 1 1 0 1 0 0 1
Sebagai contoh kasus pada penelitian ini penulis melakukan perhitungan terhadap diagnosa untuk P1 (Pasien 1). Maka pada user = A Maka pada pasien = B A= 0.8|0.6|0.4|0.4|0.6|0.8|0.6|0.8|0.8 B = B1=(1,1,0,1,0,1,0,1,0) B2=(1,0,1,0,1,0,1,1,0) B3=(1,0,0,1,1,1,0,0,1)
B4=(1,0,1,0,1,0,1,0,1) B5=(1,0,1,1,0,1,0,0,1) ∑ = 𝑛 𝑖 1(Ai*Bi) = (0.8*1)+(0.6*1)+(0.4*0)+(0.4*1)+(0.6*0) +(0.8*1) +(0.6*0) +(0.8*1) +(0.8*0) = 0.8+0.6+0+0.4+0+0.8+0+0.8+0 = 3.4 √∑ = 𝐴 1 𝑛 . 𝑛 𝑖 ∑ = 𝐵 1 𝑛 𝑛 𝑖 = (0.64+0.36+0.16+0.16+0.36+0.64+0.36+0.64+0.64) * (1+1+0+1+0+1+0+1+0)
= 3,96*5 = 19,8 ∑ = 𝑛 𝑖 1(Ai∗Bi) √∑ =𝐴 1 𝑛 . 𝑛 𝑖 ∑ =𝐵 1 𝑛 𝑛 𝑖 = 3.4 √19,8 = 3.4 4,45 = 0,76 = 76%
∑ = 𝑛 𝑖 1(Ai*Bi) = (0.8*1)+(0.6*0)+(0.4*1)+(0.4*0)+(0.6*1) +(0.8*0) +(0.6*1) +(0.8*1) +(0.8*0) = 0.8+0+0.4+0+0.6+0+0.6+0.8+0  = 3.2 √∑ = 𝐴 1 𝑛 . 𝑛 𝑖 ∑ = 𝐵 2 𝑛 𝑛 𝑖 = (0.64+0.36+0.16+0.16+0.36+0.64+0.36+0.64+0.64) *  (1+0+1+0+1+0+1+1+0) = 3,96*5  = 19,8
∑ = 𝑛 𝑖 1(Ai∗Bi) √∑ =𝐴 1 𝑛 . 𝑛 𝑖 ∑ =𝐵 2 𝑛 𝑛 𝑖 =
3.2 √19,8 = 3.2 4,45 = 0,72 = 72%
∑ = 𝑛 𝑖 1(Ai*Bi) = (0.8*1)+(0.6*0)+(0.4*0)+(0.4*1)+(0.6*1) +(0.8*1) +(0.6*0) +(0.8*0) +(0.8*1) = 0.8+0+0+0.4+0.6+0.8+0+0+0.8 = 3.4 √∑ = 𝐴 1 𝑛 . 𝑛 𝑖 ∑ = 𝐵 3 𝑛 𝑛 𝑖
= (0.64+0.36+0.16+0.16+0.36+0.64+0.36+0.64+0.64) * (1+0+0+1+1+1+0+0+1) = 3,96*5 = 19,8

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
∑ = 𝑛 𝑖 1(Ai∗Bi)
√∑ =𝐴 1 𝑛 . 𝑛 𝑖 ∑ =𝐵 3 𝑛 𝑛 𝑖 = 3.4 √19,8 = 3.4 4,45 = 0,76 = 76%
∑ = 𝑛 𝑖 1(Ai*Bi) = (0.8*1)+(0.6*0)+(0.4*1)+(0.4*0)+(0.6*1) +(0.8*0) +(0.6*1) +(0.8*0) +(0.8*1) = 0.8+0+0.4+0+0.6+0+0.6+0+0.8 = 3.2 √∑ = 𝐴 1 𝑛 . 𝑛 𝑖 ∑ = 𝐵 4 𝑛 𝑛 𝑖 = (0.64+0.36+0.16+0.16+0.36+0.64+0.36+0.64+0.64) * (1+0+1+0+1+0+1+0+1) = 3,96*5  = 19,8 ∑ = 𝑛 𝑖 1(Ai∗Bi)
√∑ =𝐴 1 𝑛 . 𝑛 𝑖 ∑ =𝐵 4 𝑛 𝑛 𝑖 = 3.2 √19,8 = 3.2 4,45 = 0,72 = 72%
∑ = 𝑛 𝑖 1(Ai*Bi) = (0.8*1)+(0.6*0)+(0.4*1)+(0.4*1)+(0.6*0) +(0.8*1) +(0.6*0) +(0.8*0) +(0.8*1) = 0.8+0+0.4+0.4+0+0.8+0+0+0.8 = 3.2 √∑ = 𝐴 1 𝑛 . 𝑛 𝑖 ∑ = 𝐵 5 𝑛 𝑛 𝑖 = (0.64+0.36+0.16+0.16+0.36+0.64+0.36+0.64+0.64) * (1+0+1+0+1+0+1+0+1) = 3,96*5  = 19,8
∑ = 𝑛 𝑖 1(Ai∗Bi)
√∑ =𝐴 1 𝑛 . 𝑛 𝑖 ∑ =𝐵 5 𝑛 𝑛 𝑖 = 3.2 √19,8 = 3.2 4,45 = 0,72 = 72%
Berdasarkan  perhitungan  diatas  diperoleh  hasil  diagnosa  terhadap  pasien  yang  melakukan  konsultasi  lebih mendekati terkena penyakit tumor wilms adalah sebesar 76 %.

## 3.2. Implementasi
Merancang  dan  membangun  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Tumor  wilms penulis  membutuhkan  perangkat  keras (hardware) dan perangkat lunak (software) sebagai berikut :
1. Perangkat Keras (hardware)
Perangkat keras (hardware) adalah komponen yang bekerja sama didalam melaksanakan pengolahan data. Adapun Perangkat keras (hardware) yang digunakan oleh penulis untuk merancang dan membangun sistem pakar diagnosa penyakit Tumor wilms dalam penelitian ini yaitu:
a. Monitor
: 14 Inch
b. Processor : Intel Core i3
c. RAM : DDR3 4 GB
d. Harddisk : 500 GB
2. Perangkat Lunak (Software)
Perangkat lunak (Software) adalah instruksi program yang dapat dipergunakan didalam penggunaan komputer dan memberikan  fungsi  cara  kerja  sistem    serta  pemberikan  solusi  kerja  yang  di  inginkan.  Adapun  perangkat  lunak (software) yang digunakan oleh penulis untuk merancang dan membangun sistem pakar diagnosa penyakit Tumor wilms dalam penelitian ini yaitu yaitu:
a. Windows 7
b. Visual Basic Net 2008
c. MySQL Connector
d. MySQL-D
e. Navicat
Form Login merupakan tampilan sistem pakar diagnosa penyakit Tumor wilms yang berfungsi untuk melakukan proses login agar dapat masuk ke halaman form menu utama. Adapun tampilan form login pada  sistem pakar diagnosa penyakit Tumor wilms yang dirancang dan dibangun pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 1. Form Login
Form  menu  utama  merupakan  tampilan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Tumor  wilms yang  berfungsi  untuk menampilkan pilihan  menu  file (gejala, penyakit, rule based, keluar), dan  menu diagnosa. Adapun  form  menu utama sistem pakar diagnosa penyakit Tumor wilms dapat dilihat pada gambar berikut ini :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 2. Form Menu Utama
Form  pasien  merupakan  form  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Tumor  wilms yang  berfungsi  untuk  melakukan pengolahan  data  pasien.  Adapun  Form  pasien  pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Tumor  wilms dapat  dilihat  pada gambar berikut ini :
Gambar 3. Form Pasien
Form  gejala  merupakan  form  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Tumor  wilms yang  berfungsi  untuk  melakukan pengolahan  data  gejala.  Adapun  Form  gejala  pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Tumor  wilms dapat  dilihat  pada gambar berikut ini :
Gambar 4. Form Gejala
Form  rule  based  merupakan  form  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Tumor  wilms yang  berfungsi  melakukan pengolahan data rule based. Adapun Form rule based pada sistem pakar diagnosa penyakit Tumor wilms dapat dilihat pada gambar berikut ini :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Form  konsultasi  merupakan  form  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Tumor  wilms yang  berfungsi  melakukan pengolahan data diagnosa.  Adapun Form konsultasi pada  sistem pakar diagnosa penyakit Tumor wilms dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 6. Form Konsultasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penulis  menguraikan  kesimpulan  Diagnosa  penyakit  tumor  wilms dilakukan  berdasarkan  data  gejala  yang  didapat  dari  pakar  (dokter).  Penerapan  metode  HCB  dan  ANFIS  pada  sistem pakar diagnosa penyakit tumor wilms menghasilkan diagnosa penyakit tumor wilms yang akurat

## REFERENCES
[1] Andri Kristanto, Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya, Gava Media, Jakarta, 2003.
[2] Janner Simarmata, Pemrograman WAP dengan menggunakan WML, Andi, Yogyakarta, 2006.
[3] Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasinya, Andi Yogyakarta. 2006.
[4] Sutojo, Dkk., Kecerdasaan Buatan, Andi, Yogyakarta, 2011.
[5] Nuraida Br Ginting, Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Sampar Menggunakan Metode Hybrid Case Based, JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 2019
[6] Kurnia, Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Disentri Menerapkan Metode Hybrid Case Based, Majalah Ilmiah INTI, 2018
[7] Hendri,  Aplikasi Adaptive  Neuro Fuzzy  Inference System Pemilihan Siswa Mengikuti Lomba Olimpiade Matematika, Jurnal Informatika, 2016
[8] https://doktersehat.com/vitiligo/
[9] Herlawati Widodo Pudjo Prabowo, Menggunakan UML, Informatika, Bandung, 2011.
[10] Adi Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak Berbasis Objek dengan Metode USDP, Andi, Yogyakarta, 2010.
[11] Rama Dasaratha V/ Frederick L. Jones, Sistem Informasi Akuntansi. Jakarta: Salemba Empat, 2008.
[12] Jogiyanto Hartono, Analisis & Desain Sistem Informasi, Andi, Yogyakarta, 2005.
[13] Wahana Komputer, Membangun Aplikasi Toko dengan Visual Basic 2008, Andi, Yogyakarta, 2009.
[14] Abdul Kadir, Dasar Perancangan dan Implementasi, Andi, Yogyakarta, 2008.
[15] D.  P.  Utomo  and  S.  D.  Nasution,  “Sistem  Pakar  Mendeteksi  Kerusakan  Toner  Dengan  Menggunakan  Metode  Case  Based- Reasoning,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 3, no. 5, pp. 430–434, 2016.
[16] H.  Daely  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Hepatomegali  Menerapkan  Metode  Fuzzy  Logic  Sugeno,”  KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.