## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2019 Vol. 1 N o . 4 Hal:  36-41 e-ISSN: 2686-3154

## Penentuan Tingkat Kerusakan Peralatan Labor Komputer Menggunakan Data Mining Rough Set
Riyan Ikhbal Salam 1  , Sarjon Defit 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
ikhbalsriyan@gmail.com

## Abstract
Equitments  of  computer  laboratory  have  a  function  as  an  important  tools  in  supporting  pratical  lecturing.  These  facilities should always be on a condition like ready are proper to use both computers and others. To avoid equipment detriment, it is necessary to do early identification in which prevent the worse condition of equitments. The method use in this study is rough set  method  wich  consists  several  stages  such  as  Decision  System,  Equivalence  Class,  Discernibility  Matrix,  Discernibility Matrix  Modulo  D,  Reduction,  and  Generate  Rules.  From  this  study,    it  was  found  that  14  rules  in  making  decisions  for equipments  treatment  of  computer  laboratory  such  as  use,  repair  and  replace.  Thus,  this  mrthod  is  very  capable  in determining the detriment level of laboratory equipment.
Keywords: Detriment level , Equitments of computer laboratory , Rough Set, Decision system, Rules.

## Abstrak
Peralatan labor komputer berfungsi sebagai  sarana  yang penting dalam  menunjang pratikum kuliah. Sarana ini harus selalu dalam kondisi yang siap atau layak pakai, baik komputer maupun peralatan lainya. Untuk menghindari terjadinya kerusakan pada  peralatan  ini,  diperlukan  pengidentifikasikan  terhadap  peralatan  yang  ada  sehingga  dapat  ditanggulangi  lebih  cepat. Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode rough  set dengan  beberapa  tahapan  yaitu: Decision  System, Equivalence Class, Discernibility Matrix, Discernibility Matrix Modulo D, Reduction, dan Generate Rule. Dari penelitian ini didapatkan  14 rules dalam  pengambilan  keputusan  baru  berupa  prelatan  labor  komputer  masih  layak  pakai,  perbaiki,  dan ganti. Sehingga metode ini sangat tepat dalam menentukan tingkat kerusakan peralatan labor.
Kata kunci: Tingkat Kerusakan, Peralatan Labor Komputer, Rough Set, SPK, Rules.
© 2019 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Melihat  Banyaknya  komputer  dan    peralatan    labor yang  mengalami  kerusakan  karena  telah  digunakan dalam  kurun  waktu  yang  cukup  lama  dan  sulitnya pihak manajemen dalam mengambil keputusan sebagai solusi  alternatif  dari  kondisi  ini.  Sehingga  dampaknya, membuat  alokasi  dana  yang  tinggi  untuk  biaya penggantian dan terganggungnya proses pratikum yang dilakukan  dilabor.  Untuk  mengatasi  permasalah  ini dalam  menentukan  tingkat  kerusakan  pada  peralatan labor  komputer,  maka  digunakan data  mining rough set. Ada begitu banyak metode yang terdapat pada data mining salah  satunya  adalah rough set [1] .  The  rough set  theory adalah  sebuah  alat  matematika  untuk menemukan  informasi  yang  tidak  pasti  setelah probability  theory,  fuzzy  set  theory,  dan  evidence theory [2] . Rough  Set telah  banyak  diterapkan  dalam banyak permasalahan nyata pada kedokteran, farmakologi,  teknik,  perbankan,  keuangan,  analisis pasar, pengelolaan lingkungan dan lain-lain [3] . Rough Set merupakan  teknik  yang  efisien  untuk Knowledge
Discovery  in  Database (KDD)  dalam  tahapan  proses dan Data  Mining. Data  Mining merupakan  salah  satu metode  untuk  menganalisa  data  dalam  KDD  yang terdiri  dari  beberapa  tahapan  antara  lain cleaning  and integration, selection and transformation, data mining, dan  evaluation  and  interpretation [4] . The  Knowledge Discovery  in  Databases adalah proses  menemukan pengetahuan  informasi  penting  dari  sekumpulan  data yang  tersimpan  pada database [5] .  KDD  suatu  proses yang  digunakan  untuk  menentukan  pengetahuan  yang berguna  secara  menyeluruh  yang  terdapat  dari  suatu kumpulan  data.  KDD  memiliki  beberapa  tahapan  yang terdiri  dari  langkah-langkah,  yaitu  memahami  bidang aplikasi, membuat data target yang ditetapkan dari data mentah  yang  tersimpan  dalam database, pembersihan data  dan preprocessing data [6] .  Adapun  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menentukan  tingkat  kerusakan peralatan  menggunakan  metode rough  set dengan mepresentasikan  atribut  atau  variabel  dari  data. Penelitian  dengan  metode rough  set juga  telah digunakan  oleh    Ulfah  Indriani  pada  tahun  2018
penelitian yang dilakukan untuk menentukan pembelian smartphone android oleh konsumen. Data penelitian ini menggunakan  data  spesifikasi  dari  vendor-vendor smartphone. Dari penelitian ini didpatkan 27 rules yang dijadikan  pedoman  konsumen  dalam  pembelian smartphone [7] .  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh muhammad  Jamaris  pada  tahun  2017.  Penelitian  ini untuk  menentukan  kelayakan  bantuan  dana  hibah fasilitas  rumah  ibadah.  Data  dari  penelitian  ini  daftar hasil  seleksi  pemohon  bantuan  dana  hibah  fasilitas rumah  ibadah  tahun  2014.  Dari  hasil  penelitian  ini dapat  membantu  pihak  pegawai  biro  kesra  provinsi Riau  di  dalam  mengetahui  pemohon  yang  layak diberikan  bantuan  atau  tidak  layak  diberikan  bantuan dana  hibah  fasilitas  rumah  ibadah  di  pemerintahan provinsi  Riau.  Manfaat  yang  diperoleh  adalah  dapat ditentukan  secara  dini  kemungkinan  calon  penerima bantuan  hibah  fasilitas  rumah  ibadah  berdasarkan knowledge  yang  diperoleh  melalui  metode  rough  set. [8] .  Penelitian  menggunakan  metode rough  set juga telah  dilakukan  oleh  Martua  Tri  Januar  Sinaga  pada tahun  2017  untuk    Penerapan    Metode  If-Then  dari Rough  Set Theory  dalam  Menangani  Kecelakaan  Lalu Lintas  di  Kota  Samarinda  Tahun  2016.  Sumber  data dari  penelitian  ini  adalah  data  jumlah  kecelakaan  lalu lintas  di  Kota  Samarinda  Provinsi  Kalimantan  Timur Tahun  2016.  Hasil  penelitian  ini,  ditemukannya Karakteristik  tingkat  fatalitas  korban  kecelakaan  lalu lintas  di  Kota  Samarinda  tahun  2016.  Selain  itu  juag diperoleh  kumpulan  atribut  kondisi  yang  memiliki pengaruh  yang paling  besar terhadap atribut  keputusan [9] .  Saeed  Akbari  and  Mostafa  Khanzadi  pada  tahun 2016    melakukan  penelitian  menggunakan  metode rough  set untuk  menentukan  index  terbesar  dalam penyelesaian  proyek  skala  besar  di  Iran  dan  5  negara lainya.  Data  diambil  dari  26  Skal  besar  proyek pembangun  di  Iran  dan  5  negara  lainya.  Hasil  dari penelitian ini telah diperoleh 51 rule dalam menentukan index  terbesar  dalam  penyelesaian  proyek  skala  besar di  Iran  dan  5  negara  lainya  tersebut [10] .  Penelitian selanjutnya  dilakukan  oleh  Chengzhang  Ji,  and Shanqun  Lu    pada  tahun  2018.  Penelitian  ini menggunakan  data  Chemical equipment  on-line  fault diagnosis di  US,  Canada,  Italy,  dan  Eropa.  Hasilnya Rough  Set  Reduction  Algorithm mampu  memberikan solusi  yang  efektif  dan  cepat  untuk  mendiagnosa kegagalan  online  pada  system  peralatan  medis [11] . Selanjutnya  Zhenquan  Shi  dan  Shiping  Chen    pada tahun  2018.  Data  penelitian  ini  di  ambil  dari  Tima indian Dateset yang  meliputi  768  kasus  diabetes  yang valid  dari  3925  kasus  daibetes  dan  digunakan  dalam penelitian  ini.  Hasilnya Rought  set dan knowledge granulation
membantu
memahami dan mengklasifikasikan  knowledge  base  sehingga  baik untuk  pembuatan  keputusan  serta  efektif  mencegah adanya pengulangan value (Redudancy) [12] . Penelitian  selanjutnya  dilakauna  oleh  Tifanny  dan melda  pada  tahun  2018  untuk  penentuan  persediaan obat-obatan  di  RSUP  Adam  Malik  Medan.  Data
penelitian ini diambil dari data stok obat yang disimpan dalam  MS. Excel .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi  stok  obat  untuk  tahun  berikutnya.  Hasil penelitian  ini  dapat  memprediksi  stok  obat  di  apotek RSUP H.Adam Malik. Dari aplikasi ini dapat diketahui gambaran prediksi stok obat  ditahun  yang akan datang dan  hasilnya  dapat  ditampilkan  dalam  bentuk  laporan, sehingga  mempermudah  dalam  menganalisa  dan mengambil  kebijakan  terhadap  stok  obat [13] . Selamjutnya penelitian tentang memprediksi kecerdasan anak dengan  metode rough set yang diteliti oleh  Aswanda  Putra,  Zekson  A  Matondang,  dan Noferianto  Sitompul  pada  tahun  2018.  Data  untuk penelitian ini menggunakan data siswa khusus umur 12 tahun  Sekolah  Dasar  Negeri  010198  Tanah  Gambus pada  tahun  2016.  Dari  hasil  penelitian  dengan penimplementasian  Algoritma  Rough  Set  dalam memprediksi  kecerdasan  anak  pada  Sekolah  Dasar Negeri 010198 Tanah Gambus untuk  mengetahui anak yang  berpotensi,  sehingga  anak  tersebut  dapat  di arahkan  atau  didik  dengan  semana  baiknya.  Setelah dilakukan  pengimplementasian  Algoritma Rough  Set pada Tools Rosetta versi 1.0.01 , maka hasil pengolahan data  kecerdasan  anak  setelah  dilakukan  prediksi menyatakan  bahwa  faktor  yang  paling  mempengaruhi kecerdasan  anak  adalah  berpikir  abstrak,  memecahkan masalah, memahami gagasan [14] .

## 2. Metodologi Penelitian
Pada penelitian ini fokus pada proses menganalisa data peralatan  labor  komputer  Akademi  Komunitas  Negeri Solok Selatan dengan data mining yang menggunanakan  metode rough set. Untuk  memperoleh hasil  dari  metode  ini  digunakan software  Rosetta. Atribut  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu nama  peralatan,  lama  penggunaan,  kondisi,  tingkat kerusakan,  dan  keputusan  yang  dikelompokan  menjadi layak  pakai,  servis,  dan  ganti.  Untuk  mempermudah dalam  menyelesaikan  permasalahan  dalam  penelitian ini,  dibuatlah  kerangka  kerja  kerangka  kerja  untuk menyelesaikan  masalah  dalam  penelitian  ini  disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan Gambar 1 diatas dapat diurakan sebagai berikut:
2.1 Mengambil Data Peralatan Labor Dalam pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan observasi  yaitu  pengamatan  secara  langsung  ke Akademi  Komunitas  Negeri  Solok  Selatan,  guna mengumpulkan  data-data  yang  diperlukan  dalam menentukan tingkat kerusakan peralatar labor komputer. Data yang dikumpulkan yaitu berupa laporan kondisi  peralatan  yang  terdapat  pada  labor  komputer Akademi Komunitas Negeri Solok Selatan.

## 2.2 Data Selection
Pada  tahapan  ini  dilakuakan  pemilihan  data  yang  akan gunakan.  Karena  data  yang  tidak  lengkap  akan  di hilangkan agar memudahkan untuk melakukan tahapan selanjutnya.

## 2.3 Decision System
Tahap  ini  dilakukan  untuk  membentuk  atribut  kondisi dan keputusan

## 2.4 Equivalence Class
Suatu  tahapan  klasifikasi  data  yang  memiliki  atribut yang sama, sehingga tidak ada lagi data yang memiliki pola yang sama.

## 2.5 Discernibility Matrix Modulo D
Tahap pembentukan matriks yang berisikan perbandingan  antara  data  yang  berbeda  atribut  kondisi dan atribut keputusan.

## 2.6 Reduct
Pada  tahap  ini  berfungsi  untuk  menghasilkan  reduct dengan menggunakan aljabar boolean.

## 2.7 Generate Rules
Merupakan tahapan terakhir dari metode rough set yang menghasilkan knowledge baru dari data yang dianalisis.
2.8 Mengidentifikasi Tingkat Kerusakan Peralatan.
Setelah  didapatkan  knowledge  baru  dari  tahapan gernerate rule, maka akan digunakan untuk mengidentifikasi  tingkat  kerusakan  peralatan  labor komputer.  Pada  tahapan  ini  akan  diperoleh  keputusan dalam  melakukan  tindakan  terhadap  peralatan  yang telah diidentifikasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Proses  penganalisan  data  menggunakan  metode rough set harus melakukan tahapan.
3.1 Informasi
Setelah  informasi  dari  data  peralatan  labor  yang didapat  maka  akan  dilakukan  analisa  menggunakan metode  rough  set  dengan  membuat  tabel  informasi peralatan  labor  komputer.  Dari  41  data  yang  akan diolah  dengan  tahapan-tahapan  metode  rough  set, diambil  ±  20%  sampel  dari  data  sehingga  jumlah
sampel  yang  digunakan  10  dengan  mengambilnya secara acak. Untuk memudahkan dalam mengidentifikasi  tingkat  kerusakan  peralatan  labor komputer  maka  dibentuk  tabel  Informasi  peralatan labor komputer dapat dilihat pada Tabel  1.
Tabel  1. Inforamsi Peralatan Labor Komputer Nama Peralatan Lama Penggunaan Kondisi % Tingkat Kerusakan % Asus Desktop 5 th 15 85 Stabilizer 5 th 10 90 AC Panasonic 5 th 22 78 Dell Inspiro 5 th 50 50 Asus core i5 4 th 25 75 Canon EOS 60D 4 th 30 70 Projector 4 th 24 76 UPS 4 th 80 20 AC LG 4 th 25 75 Dell i5- 4440 3 th 80 20

## 3.2 Decision System
Decision system merupakan information system dengan atribut  tambahan  yang  dinamakan  decision  attribute, penambahan  atribut  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan dicernibility  matrix  modulo  D.  Atribut  ini  merupakan keputusan  dari  perbandingan  atribut  kondisi  A,  B,  dan C. Hasil decision system dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Decision System
Nama Peralatan Lama Penggunaan Kondisi % Tingkat Kerusakan % Keputusan Asus Desktop 5 th 15 85 Ganti Stabilizer 5 th 10 90 Ganti Dell Inspiro 5 th 50 50 Layak pakai Acces Point 4 th 60 40 Layak pakai Asus core i5 4 th 25 75 Perbaiki Canon EOS 60D 4 th 30 70 Perbaiki Projector 4 th 24 76 Perbaiki UPS 4 th 80 20 Layak Pakai AC LG 4 th 25 75 Perbaiki Dell i5- 4440 3 th 80 20 Layak pakai
3.3 Transformasi Data
Pada  Tabel  2  terdapat  atribut  yang  perlu  di tranformasikan yaitu lama penggunaan, kondisi, tingkat kerusakan,  dan  keputusan.  Hasil  transformasi  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Transformasi Data Nilai Lama Penggunaan Kondisi % Tingkat Kerusakan % Keputusan 1 3th s/d 4th 67% s/d 85% 20% s/d 38% Layak Pakai 2 5th s/d 6th 48% s/d 66% 39% s/d 57% Perbaiki 3 29% s/d 47% 58% s/d 76% Ganti 4 10% s/d 28% 77% s/d 95%
Setelah  data  di  transformasikan,  lakukan  penyimbolan terhadap  nama  atribut  yang  ada  unutk  menudahkan dalam  proses  selanjutnya.  Simbol  dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Simbol Atribut No Nama Atribut Simbol 1 Nama peralatan Class 2 Lama Penggunaan A 3 Kondi Y 4 Tingkat kerusakan U 5 Keputusan K

## 3.4 Equivalence Class
Hasil  dari  transformasi  Data  diperoleh  nilai  interval dari  atribut  kondsi  dan  keputusan  yang  digunakan untuk equivalence class. Equivalence Class mengelompokan  data  yang  sama  yang  mengacu  pada Tabel  3.2  maka  didapatkanlah  EC1  sampai  dengan EC6.  Setelah  itu,  nama  atribut  ditransformasikan seperti yang ada pada Tabel 5.
Tabel 5. Equivalence Class
Class A Y U K Jumlah Class EC1 2 4 4 3 2 EC2 2 2 2 1 1
EC3 1 2 2 1 1 EC4 1 4 3 2 3 EC5 1 3 3 2 1
EC6 1 1 1 1 2
3.5 Discernibility Matrix
Setelah melakukan kalsifikasi mengguanakan Equivalence class langkah selanjutnya dalam menganalisa data peralatan labor komputer yang ada di Akademi Komunitas Negeri Solok Selatan selanjutnya dengan  discernibility  matrix.  Dalam  penghitungan discernibility  matrix  akan  mengacu  pada  Tabel  3.4, data yang digunakan 10 dari 41 data yang ada sebagai sampel.  Untuk  menganalisa  discernibility  matrix dilakukan dengan cara membandingkan atribut kondisi yang  ada  setelah  itu  mengklasifikasikan  atribut  yang berbeda dari hasil perbandingan. Hasil perbandingannya  dapat  dilihat  pada  tabel  dicernibility matrix seperti Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Discernibility Matrix
EC EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC6
EC1 - YU AYU AY AYU AYU EC2 YU - A AYU AYU AYU EC3 AYU A - YU YU AYU EC4 AYU AYU YU - YU YU EC5 AYU AYU YU YU - YU EC6 AYU AYU AYU YU YU -

## 3.6 Discernibility Matrix Modulo D
Pada proses Discernibility Matrix Modulo D dilakukan pembandingan  antara  atribut  kondisi  dengan  atribut keputusan..  Data  yang  memiliki  atribut  yang  berbeda, tetapi  memiliki  keputusan  yang  sama  tetap  dianggap sama.  Mengacu  pada  Tabel  6  maka Discernibility Matrix  Modulo  D yang  dihasilkan  dapat  dilihat  pada Tabel 7.
Tabel 7. Discernibility Matrix Modulo D
EC EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC6
EC1 - YU AYU AY AYU AYU EC2 YU - - AYU AYU - EC3 AYU - - AY AY - EC4 AYU AYU AY - - AY EC5 AYU AYU - - - AY EC6 AYU - - AY AY -

## 3.7 Reduct
Selanjutnya melakukan proses reduct untuk menyeleksi atribut  dari  sekumpulan  atribut  kondisi  dengan  prime implicant fungsi boolean. Berikut proses reduct dengan mengacu  pada  Tabel  7,  sedangkan  hasil reduct ditampilkan pada Tabel 8.
EC1  = (YvU)^(AvYvU)^(AvU)^(AvYvU)^(AvYvU) =  (YvU)^ (AvYvU)^(AvU)^(AvYvU) = (YvU)^ (AvYvU)^(AvU)^(AvYvU) = (YvU)^ (AvYvU)^(AvC)^(1vY) = (YvU)^ (AvYvU)^(AvC) = (YvU)^(1vA)^(AvU) = (YvU)^(AvU) = (AYvAYvAUvUU) = (AYvYUv(1vA)U = AYv(1vY)U = (AYvU) = {A,Y}, {U}
EC2  =  (YvU)^(AvYvU)^(AvYvU) =  (YvU)^(1vA)^(AvYvU) =  (YvU)^(AvYvU) =  (YvU)^(1vA)
=  (YvU)
=  {Y}, {U}
EC3  =  (AvYvU)^(YvU)^(YvU) =  (1vA)^(YvU)
=  (YvU) =  {Y}, {U}
EC4  =  (AvYvU)^ (AvYvU)^(YvU)^(YvU)
=  (AvYvU)^(YvU) =  (1vA)^(YvU) =  (YvU) =  {Y}, {U}
EC5  =  (AvYvU)^(AvYvU)^(YvU) =  (AvYvU)^(1vA)^(YvU) =  (1vA)^(YvU)
=  (YvU)
=  {Y}, {U}
EC6  =  (AvYvU)^(YvU)^(YvU) =  (AvYvU)^(YvU) =  (1vA)^(YvU)
=  (YvU)
=  {Y}, {U}
Tabel 8. Penyeleksian Reduct
Nama Class CNF of Boolean Prime
Implicant Reduct EC1 (YvU)^(AvYvU)^( AvU)^(AvYvU)^ (AvYvU) (AYvU) {AY}, {U} EC2 (YvU)^(AvYvU)^ (AvYvU) (YvU) {Y}, {U} EC3 (AvYvU)^(YvU)^ (YvU) (YvU) {Y}, {U} EC4 (AvYvU)^ (AvYvU)^(YvU)^ (YvU) (YvU) {Y}, {U} EC5 (AvYvU)^(AvYvU) ^(YvU) (YvU) {Y}, {U} EC6 (AvYvU)^(YvU)^ (YvU) (YvU) {Y}, {U}
Dari tabel diatas dihasilkan 3 reduct yang dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Penyeleksian Reduct
NO Reduct
1 {AY} 2 {Y} 3 {U} 3.8 Generate Rule
Dari  hasil reduct dipatkan genereting rules sebagai berikut:
a. 1.  A = 2  Y = 4
If A=2 And Y=4 Then K=3 If  lama Penggunaan= 5 s/d 6 Tahun  And Kondisi 10% s/d 28%  Then  keputusan= Ganti
2. A = 2  Y = 2 If A=2 And Y=2 Then K=1 If  lama Penggunaan= 5 s/d 6 Tahun  And Kondisi 48% s/d 66%  Then  keputusan= Layak Pakai 3. A = 1  Y = 2 If A=1 And Y=2 Then K=1 If  lama Penggunaan= 3 s/d 4 Tahun  And Kondisi 48% s/d 66%  Then  keputusan= Layak Pakai
4. A = 1  Y = 4
If A=1 And Y=4 Then K=2 If  lama Penggunaan= 3 s/d 4 Tahun  And Kondisi 48% s/d 66%  Then  keputusan= Perbaiki 5. A = 1  Y = 3 If A=1 And Y=3 Then K=1 If  lama Penggunaan= 3 s/d 4 Tahun  And Kondisi 29% s/d 47%  Then  keputusan= Perbaiki 6. A = 1  Y = 1 If A=1 And Y=2 Then K=1 If  lama Penggunaan= 3 s/d 4 Tahun  And Kondisi 67% s/d 85%  Then  keputusan= Layak Pakai
b. 1. Y = 4 If Y=4 Then K=3
If  Kondisi 10% s/d 28%  Then keputusan= Ganti 2.  Y = 2 If Y=2 Then K=1 If  Kondisi 10% s/d 28%  Then keputusan= Ganti  OR Perbaiki
3.   Y = 3
If Y=3 Then K= 2 If  Kondisi 29% s/d 47%  Then keputusan= Perbaiki
4.   Y = 1 If Y=1 Then K= 1
If  Kondisi 67% s/d 85%  Then keputusan= layak Pakai
c. 1.  U = 4
If U=4 Then K= 3 If  Kondisi 77% s/d 95%  Then keputusan= Ganti OR Perbaiki 2.  U = 2 If U=2 Then K= 1 If  Kondisi 39% s/d 57%  Then keputusan= layak Pakai
3.  U = 3 If U=3 Then K= 2
If  Kondisi 58% s/d 76%  Then keputusan= Perbaiki 4.  U = 1 If U=1 Then K= 1 If  Kondisi 20% s/d 38%  Then keputusan =  Layak Pakai
Dari  hasil  proses  pencarian reduct diperoleh 14 rules yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan dalam  pengidentifikasian  tingkat  kerusakan  labor  ko mputer di Akademi Komunitas  Negeri Solok Selatan

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan dari  hasil generate rules diperoleh rules yang  dapat  digunakan  sebagia  pedoman  dalam menentukan tingkat kerusakan peralatan labor komputer.  Dari rules yang  ditemukan  dapat  diketuhi atribut  kondisi  yang  paling  berpengaruh  dalam penentuan tingkat  kerusakan  peralatan labor komputer. Jadi,  metode rough  set sangat  tepat  sekali  dalam menentukan tingkat kerusakan peralatan labor komputer.

## Daftar Rujukan
[1] Utami, T. D. T.,  Windarto, A. P., Hartama, D., & Solikhun, S.
(2018).  Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap Penjualan Air Minum Isi Ulang Dengan Menggunakan Metode Rough  Set. Jurasik (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan  Teknik Informatika) , 1(1), 69. https://doi.org/10.30645/jurasik.v1i1.11
[2] Zhang, Q., Xie, Q. & Wang, G. (2016). A survey on rough set theory  and  its  applications. CAAI  Transactions  on  Intelligence Technology ,1(4),323–333. https://doi.org/10.1016/j.trit.2016.11.001
[3] Jamaris,  M.  (2017).  Implementasi  Metode  Rough  Set  Untuk Menentukan  Kelayakan  Bantuan  Dana  Hibah  Fasilitas  Rumah Ibadah. Jurnal Inovtek
Polbeng , 2(2), 161–172. https://doi.org/10.35314/isi.v2i2.203
[4]  Muzakir,  A.,  &  Wulandari,  R.  A.  (2017).  Model  Data  Mining sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision  Tree. Scientific  Journal  of  Informatics ,  3(1),  19–26. https://doi.org/10.15294/sji.v3i1.4610
[5]  Pupezescu,  V.,  &  Rädescu  R.  (2017).  The  influence  of  data replication in the knowledge discovery in distributed databases process .  Proceedings  of  the  8th  International  Conference  on Electronics, Computers and Artificial Intelligence , ECAI 2016, (June). https://doi.org/10.1109/ECAI.2016.7861161
[6]  Fiandra,  Y.  A.,  Defit,  S.,  &  Yuhandri,  Y.  (2017).  Penerapan Algoritma  C4.5  untuk  Klasifikasi  Data  Rekam  Medis berdasarkan  International  Classification  Diseases  (ICD-10). Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) , 1(2), 82. https://doi.org/10.29207/resti.v1i2.48
[7]  Indriani, U., Sistem, D., Universitas, I., Utama, P., Mining, D., &  Set,  R.  (2018). Penerapan  Metode  Rough  Set  dalam Menentukan  Kelayakan  Bantuan  Dana  Hibah  Fasilitas  Rumah Ibadah . Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika ,  2(1), 85–92.
[8]  Jamaris,  M.  (2017). Implementasi  Metode  Rough  Set  Untuk Menentukan  Kelayakan  Bantuan  Dana  Hibah  Fasilitas  Rumah Ibadah . Jurnal Inovtek Polbeng , 2(2), 161–172.
[9]  Tri,  M.,  Sinaga,  J.,  Goejantoro,  R.,  &  Tisna,  D.  (2017). Penerapan  Metode  If-Then  dari  Rough  Set  Theory  dalam Menangani  Kecelakaan  Lalu  Lintas di  Kota  Samarinda . Jurnal Eksponensial . 8(2), 145–150.
[10]  Akbari, S., Khanzadi, M., & Gholamian, M. R. (2018). Building a  rough  sets-based  prediction  model  for  classifying  large-scale construction  projects  based  on  sustainable  success  index. Engineering,  Construction  and  Architectural  Management , 25(4), 534–558. https://doi.org/10.1108/ECAM-05-2016-0110
[11]  Ji,  C.,  &  Lu,  S.  (2018).  Application  of  Improved  Rough  Set Reduction  Algorithm  in  On-line  Fault  Diagnosis  of  Chemical Equipment. A  Journal  of  AIDIC  -  The  Italian  Association  of
Chemical Engineering , 71, 1285–1290.
https://doi.org/10.3303/CET1871215
[12]  Shi, Z., & Chen, S. (2018). A New  Knowledge Characteristics Weighting Method Based on Rough Set and Kno. EBSCOhost. 2018.
Retrieved from
http://web.a.ebscohost.com/ehost/pdfviewer/pdfviewer?vid=0& sid=27a2a721-8f04-47c9-85bf- 803977b6cd63%40sessionmgr4007
[13]  Anggraini,  T.,  &  Panjaitan,  M.  (2018). Penerapan  Metode Roughset Untuk Persediaan Obat-Obatan Di RSUP Haji Adam Malik Medan . Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , 5(2), 185– 192.
[14]  Putra,  A.,  Matondang,  Z.  A.,  &  Sitompul  N.  (2018). Implementasi  Algoritma  Rough  Set  dalam  Memprediksi Kecerdasan  Anak .  Jurnal  Pelita  Informatika  (JURIKOM),  17, 386–393.