## Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kanker Usus Besar Pada Manusia Dengan Menerapkan Metode Hybrid Case Based

## Rizky Delilah Rambe
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Pengertian dari sistem pakar merupakan sebuah sistem yang bekerja seperti layaknya seorang ahli dibidangnya. Sistem pakar yan g baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat dilakukan oleh para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar ini juga akan membantu aktivitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman. Jurnal tentang metode Hybrid Case Based untuk sistem pakar salah satu metode untuk membangun sistem pakar dengan pengambilan keputusan dari kasus yang baru dengan berdasarkan sol usi dari kasus-kasus sebelumnya. Konsep dari metode case based reasoning ditemukan dari ide untuk menggunakan pengalaman-pengalaman yang terdokumentasi untuk menyelesaikan masalah yang baru. Para decision maker kebanyakan menggunakan pengalaman-pengalaman dari problem solving terdahulu untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi sekarang.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Hybrid Case based.

## Abstract
Understanding of the expert system is a system that works like an expert in their field. A good expert system is designed to solve a particular problem by imitating the work of experts. With this expert system, ordinary people can solve problems that are quite complicated which actually can only be done by experts. For experts, this expert system will also help its activities as a very experienced assistant. Journal of the Hybrid Case Based method for expert systems is one method for building expert systems by making decisions on new cases based on solutions from previous cases. The concept of the case-based reasoning method was found from the idea of using documented experiences to solve new problems. The decision makers mostly use the experiences of previous problem solving to solve the problems faced now.
Keywords : Expert System, Hybrid Case based.

## 1. PENDAHULUAN
Efek  dari  perkembangan  zaman  yang  semakin  canggih  dan  serba  efesien  memberi  efek  yang  tajam  dalam  setiap  lingkup kehidupan manusia. Kita dapat merasakan sendiri bagaimana peralatan dan obat-obatan berkembang seiring banyaknya jenis penyakit. Seiring dengan penemuan-penemuan akan penyakit baru menjadi bagian dari faktor negatif. Dalam bidang ilmu kedokteran,  penyakit  baru  yang  belum  teridentifikasi  sebelumnya  akan  menjadi  masalah  baru  yang  perlu  di  teliti  untuk mengetahui sumber pengetahuan baru dalam memecahkan masalah yang terjadi. Para dokter ahli terus mencoba menemukan solusi untuk melakukan penemuan baru dalam mendapatkan jawaban dalam mengatasi permasalahan penyakit baru yang di landa di lingkungan masyarakat sekitar.
Kanker usus besar atau kanker kolon merupakan jenis kanker yang menyerang usus besar atau bagian terakhir pada sistem  pencernaan  manusia.  Kanker  usus  besar  juga  dapat  diturunkan,  itulah  mengapa  anda  harus  berkonsultasi  dengan dokter.  Meskipun  penyakit  ini  bisa  terjadi  pada  segala  usia,  90  persen  penderitanya  adalah  orang-orang  lansia  di  atas  60 tahun. Sebagian besar kasus kanker usus besar diawali dengan pembentukan gumpalan-gumpalan sel berukuran kecil yang disebut polip adenoma. Gumpalan ini kemudian menyebar secara tidak terkendali seiring waktu. Perlu adanya penanganan khusus akan kanker yang terjadi pada usus besar, pecegahan dini sangat di perlukan dalam menekan tumbuhnya kanker jinak ini menjadi kanker yang dapat mengancam kehidupan manusia. Jurnal tentang metode Hybrid Case Based untuk sistem pakar salah satu metode untuk membangun sistem pakar dengan pengambilan keputusan dari kasus yang baru dengan berdasarkan solusi  dari  kasus-kasus  sebelumnya.  Konsep  dari  metode  case  based  reasoning  ditemukan  dari  ide  untuk  menggunakan pengalaman-pengalaman yang terdokumentasi untuk menyelesaikan masalah yang baru.  Para decision maker kebanyakan menggunakan  pengalaman-pengalaman  dari  problem  solving  terdahulu  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  dihadapi sekarang.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah program komputer yang menggunakan pengetahuan pakar untuk mencapai tingkat kinerja yang tinggi pada area yang sempit [4]. Secara umum, sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli [4].

## 2.2 Diagnosa
Diagnosa merupakan tahapan dan hasil dari diagnosis suatu penyakit yang diderita oleh pasien atau penderita. Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), Diagnosa  adalah penentuan jenis  penyakit dengan cara meneliti atau memeriksa gejala- gejalanya.  Diagnosis  adalah  proses  menentukan  hakekat  dari  pada  kelalaian  atau  ketidakmampuan dengan  ujian, melalui ujian tersebut dilakukan suatu penelitian yang hati-hati terhadap fakta-fakta untuk menentukan masalahnya.

## 2.3 Kanker Usus Besar
Begitu bakteri dalam saluran pencernaan masuk ke usus besar, sebagian besar nutrien telah dicerna dan diabsorpsi dan hanya menyisakan zat-zat yang tidak tercerna. Makanan biasa memerlukan waktu 2 sampai 5 hari untuk menempuh ujung saluran pencernaan yang satu ke ujung lainnya. 2 sampai 6 jam di lambung,  6 sampai 8 jam di usus halus, dan sisa waktunya berada di  usus  besar  [5].  Kanker  usus  besar  atau  kanker kolon  merupakan  jenis  kanker  yang  menyerang  usus  besar  atau  bagian terakhir pada sistem pencernaan manusia. Meskipun penyakit ini bisa terjadi pada segala usia, 90 persen penderitanya adalah orang-orang lansia di atas 60 tahun. Gumpalan ini kemudian menyebar secara tidak terkendali seiring waktu. Perlu adanya penanganan khusus akan kanker yang terjadi pada usus besar, pecegahan dini sangat di perlukan dalam menekan tumbuhnya kanker jinak ini menjadi kanker yang dapat mengancam kehidupan manusia.

## 2.4 Metode Hybrid Case Based
Metode Hybrid Rule Based-case Based Reasoning dimana metode ini memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan metode yang  berjalan  sendiri.  Ketika  pengguna  memasukkan  gejala-gejala  yang  dierita  pasien,  proses  Rule  Based-Case  Based Reasoning akan mengolah gejala tersebut sehingga dapat dideteksi penyakit yang diderita pasien. Gejala tersebut juga di olah dengan Case Based Reasoning sehingga di dapat penyebab dari penyakit tersebut.
Gambar 1. Siklus Metode case based reasoning.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam  pembangunan  sistem  berbasis  pengetahuan,  yang  telah  diekstrak  direpresentasikan  ke  dalam  bentuk  yang  dapat diproses oleh komputer. Representasi pengetahuan merupakan kombinasi sistem berdasarkan dua elemen , yaitu struktur data penafsiran prosedur  yang digunakan sebagai pengetahuan untuk menyimpan struktur data. Maka dari itu konsultasi dengan seorang  pakar terdapat  beberapa  gejala  penyakit kanker  usus  besar.  Dalam  basis  pengetahuan  dimasukan  dalam  program komputer sehingga komputer berperan sebagai ahli mampu mengidentifikasi gejala penyakit epistaksis
Tahapan  analisis  pada  bab  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  gejala-gejala  penyebab  kanker  usus  besar  mengalami gangguan  kesehatan  dengan  data-data  yang  telah disusun  dari  sumber  ahlinya juga  dukungan  dari beberapa  jurnal,  maka tersusun beberapa gejala diagnosa penyakit dari kanker usus besar. Adapaun gejala-gejala diagnosa penyakit yang dibahas adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Gejala Penyakit kanker usus besar No Kode Gejala Penyakit Nilai Pakar 1 K1 Adanya darah pada kotoran (fases) 1 2 K2 Berubahnya tekstur kepadatan kotoran 0.4 3 K3 Menurunnya berat badan 0.4 4 K4 Tubuh terasa lelah 0.2 5 K5 Nyeri atau kram pada perut 0.4 6 K6 Perut kembung 0.4 7 K7 Meningkatnya ferkuensi buang air besar atau diare 0.8 8 K8 Konstipasi 0.8 9 K9 Napsu makan menurun 0.4
Dari tabel diatas, dapat dijelaskan bawah data yang diperoleh adalah Data Pendapatan Masyarakat, Selanjutnya akan diproses secara transformasi data yaitu data diubah dalam  bentuk kategori  yang  sesuai proses data mining agar data siap  dihitung menggunakan algoritma C5.0. Berikut ini beberapa criteria yaitu Usia , Pendidikan, Pekerjaan, Pemilikan rumah, Jumlah anggota keluarga, dan pendapatan. Dibentuk menjadi kategori data berdasarkan nilai setiap atribut.
Tabel 2. Terminologi Kepastian Terminologi Kepercayaan A / B Pasti 1 Hampir Pasti 0.8
Tabel 3. Nilai Prfesentase Kesimpulan.
Tingkat Presentasi  Nilai Kemungkinan 0% - 50% Sedikit kemungkinan atau kemungkinan kecil 51% - 79% Kemungkinan 80% - 99% Kemungkinan besar 100% Sangat yakin
Adapun analisa terhadap sistem pakar yang dibangun merupakan rule yang menerapkan metode Hybrid Case Based, metode Hybrid  Case  based  merupakan  satu  metode  yang digunakan  untuk  menghitung  bobot  gejala  penyakit  yang  terjadi  dalam penerpannya. Hasil akhir berupa Presentase yang dijadikan sebagai nilai kepercayaan dari setiap pertanyaan yang dijawab oleh  user,  dan  kemudian  hasil  itu  menentukan  bahwa  orang  tersebut  menderita  terjadinya  penyakit  epistaksis.  Nilai  0 menunjukan bahwa user tidak mengalami gejala seperti yang dinyatakan oleh sistem. Semakin pengguna konsultasi yakin bahwa  gejala  tersebut  memang  dialami,  maka  semakin  tinggi  pula  hasil  Presentase  keyakinan  yang  diperoleh.    Proses perhitungan Presentase kepercayaan diawali dengan pemecahan sebuah rule yang memiliki premis majemuk, menjadi rule yang memiliki premis tunggal. Kemudian masing-masing aturan baru dihitung Hybrid case based nya, sehingga diperoleh nilai Hybrid case based untuk masing-masing aturan. Kemudian nilai tersebut dikombinasikan.
Tabel 4. Data Gejala Berdasarkan Kasus No.  Kode Pasien Gejala G1  G2  G3  G4  G5  G6  G7  G8  G9 1. P1 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 2. P2 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 3. P3 ✓ ✓ ✓ ✓ 4. P4 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 5. P5
✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 6. P6 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 7. P7 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 8. P8
✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 9. P9 ✓ ✓ ✓ ✓
Perhitungan manual dari contoh kasus dengan data kasus yang tertera pada tabel 4. yang bernilai 1 jika ”Ya” dan bernilai 0 jika “Tidak” adalah pada tabel berikut ini.
Tabel 5. Gejala Kanker usus besar Pada Pasien
No. Kode Pasien Gejala G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 1. P1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 2. P2 1 0 0 0 1 1 1 1 0 3. P3 1 0 0 4 0 1 0 0 1 4. P4 0 0 0 1 1 0 1 1 1 5. P5 0 0 0 1 1 1 1 1 0 6. P6 1 0 0 1 0 1 1 0 1 7. P7 1 0 0 1 1 0 0 1 1 8. P8 0 0 0 1 1 1 1 1 0 9. P9 1 0 0 1 0 1 1 0 1
Pada tabel 6.  berikut ini akan dijelaskan nilai bobot setiap gejala penyakit.
Tabel 6. Nilai Kepercayaan Gejala No. Kode Pasien Gejala
G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 1. P1 1 0 0 0,2 0,4 0 0 0,8 0,4 2. P2 1 0 0 0 0,4 0,4 0,8 0,8 0 3. P3 1 0 0 0,2 0 0,4 0 0 0,4 4. P4 0 0 0 0,2 0,4 0 0,8 0,8 0,4 5. P5 0 0 0 0,2 0,4 0,4 0,8 0,8 0 6. P6 1 0 0 0,2 0 0,4 0,8 0 0,4 7. P7 1 0 0 0,2 0,4 0 0 0,8 0,4 8. P8 0 0 0 0,2 0,4 0,4 0,8 0,8 0
Cukup Pasti 0.6 Kurang Pasti 0.4 Tidak Pasti 0.2
9. P9 1 0 0 0,2 0 0,4 0,8 0 0,4
Penyelesaian:
Maka pada user = A
Maka pada pasien = B
A = | 0.6 | 0 | 0 | 0.8 | 0.8 | 0.2 | 0.2 | 0.6 | 0.8 | B = B1  = | 1 | 0 | 0 | 0.2 | 0.4 | 0 | 0 | 0.8 | 0.4 |
B2  = | 1 | 0 | 0 | 0 | 0.4 | 0.4 | 0.8 | 0.8 | 0 | B3  = | 1 | 0 | 0 | 0.2 | 0 | 0.4 | 0 | 0 | 0.4 | B4  = | 0 | 0 | 0 | 0.2 | 0.4 | 0 | 0.8 | 0.8 | 0.4 | B5  = | 0 | 0 | 0 | 0.2 | 0.4 | 0.4 | 0.8 | 0.8 | 0 | B6  = | 1 | 0 | 0 | 0.2 | 0 | 0.4 | 0.8 | 0 | 0.4 | B7  = | 1 | 0 | 0 | 0.2 | 0.4 | 0 | 0 | 0.8 | 0.4 |
B8  = | 0 | 0 | 0 | 0.2 | 0.4 | 0.4 | 0.8 | 0.8 | 0 |
B9  = | 1 | 0 | 0 | 0.2 | 0 | 0.4 | 0.8 | 0 | 0.4 |
Tahap 1
∑ ( 𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝑛 𝑖=1 (0.6* 1) + ( 0 * 0) + (0 * 0) + (0.8 * 0.2) + (0.8 * 0.4) + (0.2 * 0) + (0.2 * 0) + (0.6 * 0.8) + (0.8 * 0.4) = 1.9
√∑ 𝐴 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 = (0.6 2 + 0 2 + 0 2 + 0.8 2 + 0.8 2 + 0.2 2 + 0.2 2 + 0.6 2 + 0.8 2 + 1 2 ) + (0 2 + 0 2 + 0.2 2 + 0.4 2 + 0 2 + 0 2 + 0.8 2 + 0.4 2 ) = 4.72
𝑠𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = ∑ (𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 = 1,9 4.72 = 0,4025 = 40%

## Tahap 2
∑ ( 𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝑛 𝑖=1 (0.6* 1) + ( 0 * 0) + (0 * 0) + (0.8 * 0) + (0.8 * 0.4) + (0.2 * 0.4) + (0.2 * 0.8) + (0.6 * 0.8) + (0.8 * 0) =
1.64
√∑ 𝐴 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 = (0.6 2 + 0 2 + 0 2 + 0.8 2 + 0.8 2 + 0.2 2 + 0.2 2 + 0.6 2 + 0.8 2 + 1 2 ) + (0 2 + 0 2 + 0 2 + 0.4 2 + 0.4 2 + 0.8 2 + 0.8 2 + 0 2 ) = 5.32
𝑠𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = ∑ (𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 = 1,64 5.32 = 0.3082 = 30%
Tahap 3
∑ ( 𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝑛 𝑖=1 (0.6* 1) + ( 0 * 0) + (0 * 0) + (0.8 * 0.2) + (0.8 * 0) + (0.2 * 0.4) + (0.2 * 0) + (0.6 * 0) + (0.8 * 0.4) = 1.16
√∑ 𝐴 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 = (0.6 2 + 0 2 + 0 2 + 0.8 2 + 0.8 2 + 0.2 2 + 0.2 2 + 0.6 2 + 0.8 2 + 1 2 ) + (0 2 + 0 2 + 0.2 2 + 0 2 + 0.4 2 + 0 2 + 0 2 + 0.4 2 ) = 4.04
𝑠𝑖𝑚 ( ㄴ , 𝐵) = ∑ (𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 = 1,16 4,04 = 0.2871 = 28%
Tahap 4
∑ ( 𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝑛 𝑖=1 (0.6* 0) + ( 0 * 0) + (0 * 0) + (0.8 * 0.2) + (0.8 * 0.4) + (0.2 * 0) + (0.2 * 0.8) + (0.6 * 0.8) + (0.8 * 0.4)  = 1.92
√∑ 𝐴 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 = (0.6 2 + 0 2 + 0 2 + 0.8 2 + 0.8 2 + 0.2 2 + 0.2 2 + 0.6 2 + 0.8 2 + 0 2 ) + (0 2 + 0 2 + 0.2 2 + 0.4 2 + 0 2 + 0.8 2 + 8 2 + 4 2 ) = 4.36
𝑠𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = ∑ (𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 ៶ 尴 =1 = 1,92 4,36 = 0.4403 = 44%
Tahap 5
∑ ( 𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝑛 𝑖=1 (0.6* 0) + ( 0 * 0) + (0 * 0) + (0.8 * 0.2) + (0.8 * 0.4) + (0.2 * 0.4) + (0.2 * 0.8) + (0.6 * 0.8) + (0.8 * 0) =
√∑ 𝐴 ȼ 2 𝑛 𝑖=1 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 = (0.6 2 + 0 2 + 0 2 + 0.8 2 + 0.8 2 + 0.2 2 + 0.2 2 + 0.6 2 + 0.8 2 + 0 2 ) + (0 2 + 0 2 + 0.2 2 + 0.4 2 + 0.4 2 + 0.8 2 + 0.8 2 + 0 2 ) = 4.36
𝑠𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = ∑ (𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 = 1,2 4.36 = 0.2752 = 27%

## Tahap 6
∑ ( 𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝑛 𝑖=1 (0.6* 1) + ( 0 * 0) + (0 * 0) + (0.8 * 0.2) + (0.8 * 0) + (0.2 * 0.4) + (0.2 * 0.8) + (0.6 * 0) + (0.8 * 0.4) =
1.32
√∑ 𝐴 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 = (0.6 2 + 0 2 + 0 2 + 0.8 2 + 0.8 2 + 0.2 2 + 0.2 2 + 0.6 2 + 0.8 2 + 1 2 ) + (0 2 + 0 2 + 0.2 2 + 0 2 + 0.4 2 + 0.8 2 + 0 2 + 0.4 2 ) = 4.72
𝑠𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = ∑ (𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 = 1.32 4.72 = 0.2796 = 27%

## Tahap 7
∑ ( 𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = ⋝ 𝑖=1 (0.6* 1) + ( 0 * 0) + (0 * 0) + (0.8 * 0.2) + (0.8 * 0.4) + (0.2 * 0) + (0.2 * 0) + (0.6 * 0.8) + (0.8 * 0.4) =
1.88
√∑ 𝐴 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 = (0.6 2 + 0 2 + 0 2 + 0.8 2 + 0.8 2 + 0.2 2 + 0.2 2 + 0.6 2 + 0.8 2 + 1 2 ) + (0 2 + 0 2 + 0.2 2 + 0.4 2 + 0 2 + 0 2 + 0.8 2 + 0.4 2 ) = 4.72
𝑠𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = ∑ (𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 = 1,88 4.72 = 0.3983 = 28%
Tahap 8
∑ ( 𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝑛 𝑖=1 (0.6* 0) + ( 0 * 0) + (0 * 0) + (0.8 * 0.2) + (0.8 * 0.4) + (0.2 * 0.4) + (0.2 * 0.8) + (0.6 * 0.8) + (0.8 * 0) = 1.2
√∑ 𝐴 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 = (0.6 2 + 0 2 + 0 2 + 0.8 2 + 0.8 2 + 0.2 2 + 0.2 2 + 0.6 2 + 0.8 2 + 0 2 ) + (0 2 + 0 2 + 0.2 2 + 0.4 2 + 0.4 2 + 0.8 2 + 0.8 2 + 0 2 ) = 4.36
𝑠𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = ∑ (𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 = 1,2 4,36 = 0.2752 = 27%
Tahap 9
∑ ( 𝐴 𝑖 . 𝐵 𝑖 ) = 𝑛 𝑖=1 (0.6* 1) + ( 0 * 0) + (0 * 0) + (0.8 * 0.2) + (0.8 * 0) + (0.2 * 0.4) + (0.2 * 0.8) + (0.6 * 0) + (0.8 * 0.4) =
1.32
√∑ 𝐴 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 = (0.6 2 + 0 2 + 0 2 + 0.8 2 + 0.8 2 + 0.2 2 + 0.2 2 + 0.6 2 + 0.8 2 + 1 2 ) + (0 2 + 0 2 + 0.2 2 + 0 2 + 0.4 2 + 0.8 2 + 0 2 + 0.4 2 ) = 4.72
𝑠𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵) = ∑ (𝐴 𝑖 .𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝐴 𝑖 2 .  ∑ 𝐵 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 = 1,32 4,72 = 0.2796 = 27%
Pada hasil di  atas, perhitungan dapat disimpulkan sedikit  kemungkinan pasien ini mengidap penyakit Kanker Usus Besar dengan hasil perhitungan tertinggi yang mendekati berdasarkan kasus adalah 44%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengembangan yang telah dilakukan selama proses penyusunan penelitian ini pada akhirnya penulis mengambil sebuah kesimpulan, sebagai berikut :
1.  Mendiagnosa penyakit Kanker Usus Besar dengan sistem pakar dapat  di  dilakukan dengan  menguraikan gejala-gejala yang di alami oleh pasien.
2.  Dengan menerapkan Metode yang digunakan maka rule-rule tersusun dan terbentuk suatu kasus yang dapat di pecahkan masalahnya
3.  Penerapan metode sangat tepat dengan gejala penyakit yang tepat dengan bantuan aplikasi yang sesuai mempermudah masyarakat dalam memahami penyakit yang di derita..

## REFERENCES
[1] I Putu, Agus Eka Pratama. Sistem Informasi dan Implementasinya. Bandung: Informatika, 2014 [2]    Andri Kristanto, “Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya” (2008:2).
[3]    Rika Rosnelly, Sistem Pakar Konsep dan Teori, Yogyakarta, Andi, 2012.
[4]    Kusumadewi, Sri. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya).Yogyakarta  Graha Ilmu. 2003 [5]    Ethel Sloane, “Anatomi dan Fisiologi untuk pemula” Jakarta : EGC 2003, 2004,
[6]    Chusnul  Ima  ma,  Aries  Dwi  Indriyanti,  “Penerapan  Case  Base  resoning  dengan  algotritma  Nearest  neighbor  untuk  analisis  pemberian  kredit  di lembaga pembiayaan” Fakultas Tehnik, Universitas negeri Surabaya, Vol 02 No 01, 11- 21, 2013
[7] Rudy chandra, Kestrilia Rega Prilianti, Paulus Lucky Tirma Irawan, “ Implementasi case base Reasoning pada Fitur rekomendasi Nakamnakam.com Berbasis  Android di kota Malang” Fakultas sains dan teknologi, universitas Ma Chung Malang, Vol 1 No 1, 2014
[8]    M.abdulrachman irfandi, Ade romadhony, Siti Saadah, “Implementasi Sistem Pakar diagnosa penyakit gigi dan mulut menggunakan metode Hybrid case – based dan rule based reasoning” Fak. Tehnik informatika, Universitas Telkom,  ISSN 2460-3295, 2015.
[9]    Edi Faizal, “Integrasi Case - base reasoning dan rule base reasoning untuk pengembangan sistem Pendeteksi dini gangguan tumbuh kembang anak”, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 13, No. 3, September 2015
[10]    Hamin Tohari Astah-Analisis Serta Perancangan Sistem Informasi Melalui Pendekatan UML Yogyakarta : Andi Offset ,2014,
[11]   Putra Krisnaya,”Pengertian UML”, September 2014.