## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  142-147 e-ISSN: 2714-8491

## Data Mining menggunakan Metode Rough Set dalam Memprediksi Tingkat Penjualan Peralatan Komputer
Imam Zuhdi 1 
1 Independent Researcher

## zuhdiimam81@gmail.com

## Abstract
Data mining is a job in the form of collecting and using data to get a rule, pattern, or relationship in large data. The output of this data mining can be used to facilitate future decision-making. The purpose of this study is to predict the level of sales of computer equipment to make it easier  for sellers to  meet consumer needs. The data processed in this study include several factors which will later be included in the Roughtset method. The method used is a Rough set. Factors include the name of goods,  warranty,  price,  and  level  of  sales.  These  factors  will  later  be  grouped  in  the  Equivalence  Class,  where  the  same attribute values will be grouped. Then proceed to the next stage, namely the Discernibility Matrix which contains a collection of condition attributes that have different condition values. After that, proceed to the Discernibility Matrix Modulo D stage where the columns in the matrix are filled with a collection of condition attributes that have different conditions and different decision values. The next stage is Reduction, which is how to get the condition attributes used to get output in the form of knowledge.  The  last  stage  is  knowledge  which  is  the  result  of  the  reduction  obtained.  Then  the  results  of  the  rough  set application  will  be  entered  into  the  Rosetta  application.  The  results  obtained using  the  rough  set method on 10  samples  of computer  equipment  sales  data,  obtained  17  new  rules  or  knowledge  that  can  be  used  as  guidelines  in  decision  making  to identify the level of computer sales.
Keywords: Data Mining, Rough Set, Prediction, Sales, Computer Equipment.

## Abstrak
Data Mining ialah sebuah pekerjaan berupa mengumpulkan, menggunakan data untuk mendapatkan sebuah aturan, pola atau relasi dalam data dengan ukuran besar. Keluaran data mining ini bisa dipakai untuk memudahkan pengambilan keputusan di masa  yang  akan  datang.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  tingkat  penjualan  peralatan  komputer sehingga mempermudah  penjual  dalam  memenuhi  kebutuhan  konsumen  .  Data  diolah  dalam  penelitian  ini  meliputi  beberapa  faktor yang  nantinya  akan  dimasukkan  ke  dalam  metode  Roughtset.  Metode  yang  digunakan  adalah  Roughset.  Faktor-faktor meliputi  :  nama  barang,  garansi,  harga,  dan  tingkat  penjualan.  Faktor-faktor  tersebut  nantinya  akan  dikelompokkan  dalam Equivalence  Class,  dimana  nilai  atribut  yang  sama  yang  akan  dikelompokkan.  Kemudian  lanjut  ke  tahap  selanjutnya  yaitu Discernibility Matrix memiliki isi kumpulan atribut kondisi yang mempunyai nilai kondisi yang berbeda. Setelah itu lanjut ke tahap Discernibility Matrix Modulo D mempunyai kolom-kolom pada matrix diisi kumpulan atribut kondisi yang mempunyai kondisi berbeda dan juga berbeda nilai keputusan. Tahap berikutnya yaitu Reduction yaitu cara mendapatkan atribut kondisi yang  dipakai  untuk  mendapatkan  output  berupa  knowledge.  Tahap  terakhir  yaitu  knowledge  yang  merupakan  hasil  reduct yang  diperoleh.  Kemudian  hasil  dari  penerapan  roughset  tersebut  akan  dimasukkan  ke  dalam  aplikasi  Rosetta.  Hasil  yang didapatkan  menggunakan  metode  rough  set  pada  10  sampel  data  penjualan  peralatan  komputer,  didapatkan  17  rules  atau knowledge  baru  yang  dapat  dijadikan  pedoman  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  mengidentifikasi  tingkat  penjualan komputer.
Kata kunci: Data Mining, Rough Set, Prediksi, Penjualan, Peralatan Komputer.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  ialah sebuah pekerjaan berupa mengumpulkan, menggunakan  data  untuk  mendapatkan  sebuah  aturan, pola  atau  relasi  dalam  data  dengan  ukuran  besar  [1]. Keluaran  Data  Mining  ini  bisa  dipakai  untuk memudahkan  pengambilan  keputusan  di  masa  yang akan datang [2].
Data mining adalah bagian dari machine learning yang melakukan  pencarian  pola  atau  fakta  memukau  pada
data  yang  dipilih  dengan  menggunakan  cara  atau teknik tertentu [3].
Metode  rough  set  ialah  contoh  cara  perhitungan aritmatika yang ditemukan oleh Pawlack di tahun 1982 [4].  Rough  Set  adalah  salah  satu  metode  data  mining untuk pemecahan masalah Ketidakpastian, Ketidaktepatan  dan  Ketidakjelasan  dalam  aplikasi Artificial  Intelligence  (AI)  [5].  Prediksi  merupakan sumber  informasi  yang  dapat  digunakan  oleh perusahaan untuk mempersiapkan diri dalam menentukan strategi ke depan yang lebih baik [6].
Penelitian  di  bidang  penjualan  dengan  menggunakan metode  Rough  Set  dapat menghasilkan  rules pendukung  sebuah  keputusan  nantinya.  Dari  13  data yang digunakan dengan metode rough set mendapatkan  5  reduct  yang  diintikan  menjadi  11 Generate  Rules  dan  dapat  menjadi  keputusan berdasarkan  rule-rule  yang  didapatkan  [5].  Penelitian di  bidang  pendidikan  dengan  menggunakan  metode rough  set  mendapatkan  hasil  yaitu  pengetahuan sebanyak  152  siswa  yang  melakukan  pendaftaran  di sekolah  tersebut  [7].  Penelitian  di  bidang  penjualan sepeda  motor  Honda  dengan  menggunakan  metode Rough  Set  memudahkan  pihak  perusahaan  untuk memenuhi  pengelompokan  tingkat  penjualan  motor pada  showroom  tersebut.  Atribut  harga  motor  jadi atribut  paling  sering  muncul  yang  mempengaruhi tingkat  penjualan  sepeda  motor  yaitu  senilai  42%  [8]. Dari  uraian  yang  dibahas  diatas,  maka  peneliti melakukan penelitian dalam bentuk tesis dengan judul Data  Mining  menggunakan  Metode  Rough  Set  dalam Memprediksi Tingkat Penjualan Peralatan Komputer.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Subjek Penelitian
Subjek  pada  penelitian  ini  adalah  Data  Mining menggunakan  Metode  Rough  Set  dalam  Memprediksi Tingkat Penjualan Peralatan Komputer untuk memprediksi,  membantu  dan  mengetahui  kebutuhan konsumen dalam membeli peralatan komputer.
2.2. Data Mining
Metode Data Mining mencari pola dan tren dalam data skala besar dengan menggunakan algoritma matematika  tingkat  lanjut  untuk  mempartisi  data  dan mengevaluasi  kemungkinan  kejadian  di  masa  depan [9]. Data Mining merupakan cara komputerisasi dalam proses pencarian data yang sangat banyak atau berupa big  data  untuk  memperoleh  suatu  informasi  yang diperlukan  data  mining  juga  digunakan  dalam menentukan sebuah keputusan [10]. Keluaran dari data mining  bisa  dipakai  untuk  memperbaiki  pengambilan keputusan di masa depan [11].
2.3. Metode Rough Set
Rough  Set  adalah  alat  yang  efektif  untuk  menangani informasi  yang  tidak  tepat,  tidak  konsisten  atau  tidak lengkap.  Pendekatan  yang  dilakukan  oleh  teori  Rough Set adalah menganalisis secara langsung [12].
Langkah-langkah dalam menjalankan metode rough set dapat digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Proses Algoritma Rough Set
Berikut  keterangan  dari  Gambar  1  tentang  proses algoritma rough set :
a. Decision System (DS) merupakan Sistem Informasi  atau Information  System (IS)  dengan atribut tambahan berupa atribut keputusan. Atribut ini  melambangkan  hasil  dari  kategori  yang didapatkan.  Sistem  Informasi  merupakan  tabel yang  berisikan  baris  yang  menandakan  data  dan kolom  melambangkan  atribut  kondisi. Decision system adalah  kewajibn  yang  menggambarkan information system. Rumus decision system dapat dilihat pada Persamaan (1).
{    } (1)
Persamaan  (1)  merupakan  aturan  dari  decision system,  dimana  A  merupakan  sekumpulan example, B merupakan sekumpulan atribut kondisi secara  berurutan  dan  C  merupakan  atribut keputusan.
Rumus Information  System dapat  dilihat  pada Persamaan (2)
(2)
Dimana  O  merupakan  himpunan  yang  berisi objek,  dan  O  ≠ ∅ (himpunan  kosong),  dan  P merupakan himpunan atribut, dimana P ≠ ∅
Sedangkan  untuk  rumus Information  Decision System dapat dilihat pada Persamaan (3)
(3)
Dimana  O  merupakan  himpunan  yang  berisi objek,  dan  O  ≠ ∅ (himpunan  kosong),  P merupakan himpunan atribut, dimana P ≠ ∅ , dan Q merupakan  atribut  keputusan  ( decision  attribute ), dimana Q ∉ P (O bukan himpunan P).
b. Equivalence class fungsinya
adalah mengelompokkan  objek-objek  yang  sama.  Dapat dilihat pada Persamaan (4)
(4)
c. Discernibility  Matrix atau Discernibility  Matrix Modulo  D yaitu  mengumpulkan  atribut  kondisi yang  mempunyai  atribut  kondisi  dan  atribut keputusan yang berbeda.
d. Reduction merupakan  proses  memilih  atribut kondisi  dan  membuat  persamaan  aljabar  boolean
berdasarkan  discernibility  matrix  modulo  D  yang dihasilkan.
e. General  Rule s  merupakan  tahap  akhir  dari  proses rough set. Hasil akhirnya yaitu berupa rule/knowledge  yang  didapatkan  dari  equivalence class dan proses reduction.
2.4. Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  bertujuan  agar  hasil  yang didapatkan  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  serta masalah  dapat  terpecahkan.  Langkah-langkah  yang harus  dikerjakan  harus  tersusun  secara  sistematis. Langkah yang dimaksud dapat dilihat pada Gambar 2

## Gambar 2. Kerangka Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  yaitu  50 record  penjualan  yang  diambil  dari  bulan  November hingga  bulan  Desember  2020.  Kemudian  10  data sampel  akan  diambil  secara  acak  yang  akan  diolah dengan tahapan-tahapan pada metode rough set.
3.1. Analisa Data
Data  yang  didapatkan  diperoleh  dari  FIT  Computer Kota  Pariaman  mengenai  penjualan.  Data  tersebut didapatkan dengan melakukan observasi, dan melakukan  wawancara  secara  langsung  ke  pemilik toko  FIT  Computer.  Data  Penjualan  yang  telah  diolah disajikan pada Tabel 1.
Tabel  1. Tabel Data Penjualan
No Nama Barang
Garansi
Harga (Rp)  Pendapatan 1 Blueprint CANON 1 bulan 44.000 Rendah 2 Keyboard USB YSOMC 12 bulan 60.000 Rendah 3 Catridge CANON 3 bulan 250.000 Tinggi 4 LCD Cleaner 2 bulan 15.000 Rendah 5 Flashdisk Sandisk 6 bulan 100.000 Tinggi 6 Blueprint EPSON 1 bulan 44.000 Rendah
7 Speaker USB CYBORG 6 bulan 170.000 Tinggi 8 Blueprint EPSON 1 bulan 44.000 Rendah 9 Switch Hub 16 Port TP-Link 12 bulan 320.000 Tinggi 10 Access  Point  TP- Link 12 bulan 600.000 Tinggi

## 3.2. Transformasi Data
Transformasi  data  berfungsi  untuk  mengganti  skala data  awal  menjadi  bentuk  lain  untuk  memudahkan dalam proses analisa.
a. Atribut Garansi
Hasil  transformasi  data  dari  atribut  garansi  dapat dilihat pada Tabel 2

## Tabel  2. Tabel Transformasi Atribut Garansi
Garansi Range 12 bulan 1 6 bulan 2 3 bulan 3
2 bulan 4 1 bulan
5
b. Atribut Harga
Hasil  transformasi  data  dari  atribut  harga  dapat dilihat pada Tabel 3
Tabel  3. Tabel Transformasi Atribut Harga Garansi Range 453.753 s/d 600.003 1 307.502 s/d 453.752 2 161.251 s/d 307.501 3 15.000 s/d 161.250 4
c. Atribut Keputusan
Hasil  transformasi  data  dari  atribut  keputusan dapat dilihat pada Tabel 4

## Tabel  4. Tabel Transformasi Atribut Keputusan
Garansi Range Tinggi 1
Rendah 2
d. Simbol Atribut
Hasil pemberian simbol dari tiap-tiap atribut dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel  5. Tabel Simbol Atribut Atribut Simbol Nama Barang Nama Garansi U Harga P
Keputusan (Pendapatan) I

## 3.3. Metode Rough Set
Setelah proses transformasi data, selanjutnya dilakukan proses  analisa  data  berdasarkan  langkah-langkah  yang ada pada metode Rough Set  dari 10 data sampel  yang telah  disiapkan.  Adapun  analisa  data  dengan  langkah-
langkah  pada  metode  Rough  Set  dapat  dilihat  secara rinci sebagai berikut:
a. Menyiapkan data dalam bentuk Decision System
Pada  proses decision  system dilakukan  penambahan atribut  keputusan  dengan  mengacu  pada  Tabel  1. Penambahan  atribut  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan hasil  pada  proses  discernibility  matrix  modulo  D. Atribut  ini  merupakan  keputusan  dari  perbandingan atribut kondisi. Data yang telah diubah kedalam bentuk Decision System dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel  6. Tabel Decision System No Nama Barang Garansi (U)  Harga (P) Pendapatan (I) 1 Blueprint CANON 5 4 2 2 Keyboard USB YSOMC 1 4 2 3 Catridge CANON 3 3 1 4 LCD Cleaner 4 4 2 5 Flashdisk Sandisk 2 4 1 6 Blueprint EPSON 5 4 2 7 Speaker USB CYBORG 2 3 1 8 Blueprint EPSON 5 4 2 9 Switch Hub 16 Port TP-LINK 1 2 1 10 Acces Point TP- Link 1 1 1
Pada  Tabel  6  dapat  dilihat  atribut  keputusan  menjadi keputusan dari perbandingan  atribut garansi dan harga yaitu tinggi dan rendah.
b. Membentuk Equivalence Class
Pada proses Equivalence Class dilakukan pengklasifikasian kelas yang sama di setiap atribut. Di dalam proses ini, pengklasifikasian mengacu pada data yang ada pada Tabel 6 dimana terdapat 10 sampel yang diklasifikasikan seperti pada Tabel 7.
Tabel  7. Tabel Equivalence Class
Class U P I EC1 5 4 2 EC2 1 4 2
EC3 3 3 1
EC4 4 4 2 EC5 2 4 1 EC6 2 3 1 EC7 1 2 1 EC8 1 1 1
Dari  Tabel  7  dapat  dilihat  hasil  proses equivalence class dalam  mengklasifikasikan  data  sehingga didapatkan  8 equivalence  class. Equivalence  class yang  diperoleh  akan  dijadikan  acuan  pada  proses discernibility matrix .
c. Membentuk Discernibility Matrix
Setelah melakukan klasifikasi menggunakan equivalence  class ,  langkah  selanjutnya  menganalisa data  yaitu  dengan discernibility  matrix .  Dalam  proses ini  berpedoman  pada  Tabel  7  yang  terdiri  dari  8 equivalence class . Pada proses ini lakukan
pembandingan  atribut  kondisi  EC1  sampai  dengan EC8.  Hasil  perbandingan  atribut  yang  berbeda  akan diklasifikasikan pada tabel discernibility matrix seperti pada Tabel 8.
Tabel  8. Tabel Discernibility Matrix
EC EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC6 EC7 EC8 EC1 - U UP U U UP UP UP EC2 U - UP U U UP P P EC3 UP UP - UP UP U UP UP EC4 U U UP - U UP UP UP EC5 U U UP U - P UP UP EC6 UP UP U UP P - UP UP EC7 UP P UP UP UP UP - P EC8 UP P UP UP UP UP P -
Atribut  yang ditampilkan pada  Tabel 8  adalah atribut- atribut yang memiliki perbedaan dan sedangkan atribut yang  sama  akan  dihilangkan  dan  diberi  tanda  strip  (-) untuk melihat perbedaannya.
d. Membentuk Discernibility Matrix Modulo D
Selanjutnya  lakukan  proses Discernibility  Matrix Modulo  D. Proses  Discernibility  Matrix  Modulo  D pada  proses  ini  tidak  hanya  membandingkan  atribut kondisi tapi juga membandingkan atribut keputusannya.  Data  yang  memiliki  atribut  kondisi berbeda,  namun  memiliki  keputusan  yang  sama,  tetap dianggap  sama.  Mengacu  pada  Tabel  8  maka Discernibility Matrix Modulo D yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel  9. Tabel Discernibility Matrix Modulo D
EC EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC6 EC7 EC8 EC1 - - UP - U UP UP UP EC2 - - UP - U UP P P EC3 UP UP - UP - - - - EC4 - - UP - U UP UP UP EC5 U U - U - - - - EC6 UP UP - UP - - - - EC7 UP P - UP - - - - EC8 UP P - UP - - - -
Dari proses discernibility matrix modulo D pada Tabel 9,  dapat  dilihat  bahwa  atribut  dengan  keputusan  yang sama, dihapuskan.  Atribut  yang dihasilkan dari proses ini akan dijadikan acuan dalam mendapatkan reduct.
e. Melakukan Proses Reduction
Setelah  proses  discernibility  matrix  modulo  D  akan dilanjutkan  dengan  proses  reduct  untuk  penyeleksian atribut minimal (interesting attribute) dari sekumpulan atribut kondisi dengan fungsi aljabar boolean. Adapun hasil dari reduct dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel  10. Tabel Penyeleksian Reduct Class CNF Boolean Function Prime Implicant Reduct EC1 (UvP)^  U^  (UvP)^  (UvP)^ (UvP) U [U] EC2 (UvP)^ U^ (UvP)^ P^ P (UvP) [UP] EC3 (U+P)^ (UvP)^ (UvP) (UvP) [UP] EC4 (UvP)^  (U)^  (UvP)^  (UvP)^ (UvP) U [U] EC5 (U)^ (U)^(U) U [U] EC6 (UvP)^ (UvP)^ (UvP) (UvP) [UP] EC7 (UvP)^ (P)^ (UvP) P [P] EC8 (UvP)^ (P)^ (UvP) P [P]
Dari 10 data peralatan komputer yang menjadi sampel data  uji  maka  didapatkanlah  3  reduct  seperti  pada Tabel 11.
Tabel  11. Tabel Hasil Proses Penyeleksian Reduct No Reduct 1 [U]
2 [UP]
3 [P]
Hasil reduct yang  diperoleh  akan  digunakan  untuk mendapatkan rules atau knowledge baru  pada  tahap selanjutnya  dalam  mengidentifikasi  tingkat  penjualan peralatan komputer.
f. General Rules
Setelah  menghasilkan reduct kemudian  tentukan General Rule dari tiap-tiap atribut.
g. Knowledge Baru
Dari hasil analisa data menggunakan metode rough set pada  10  sampel  data  penjualan  peralatan  komputer, diperoleh  17  rules  atau  knowledge  baru  yang  dapat dijadikan  pedoman  dalam  pengambilan  keputusan untuk  mengidentifikasi  tingkat  penjualan  peralatan komputer,  pendapatannya  tinggi  atau  rendah.  Rules atau  knowledge  baru  yang  diperoleh  dari  hasil  reduct untuk lebih jelasnya bisa diperhatikan pada Tabel 12.
Tabel  12. Tabel Knowledge Baru No Reduct Rules Keputusan/Pendapatan 1 U Garansi = 1 bulan Rendah 2 U Garansi = 12 bulan Rendah Or Tinggi 3 U Garansi = 3 bulan Tinggi 4 U Garansi = 2 bulan Rendah 5 U Garansi = 6 bulan Tinggi 6 UP Garansi = 1 bulan And Harga = 15.000 s/d 161.250 Rendah 7 UP Garansi = 12 bulan And Harga = 15.000 s/d 161.250 Rendah 8 UP Garansi = 3 bulan And Harga = 161.251 s/d 307.501 Tinggi 9 UP Garansi = 2 bulan And Harga = 15.000 s/d 161.250 Rendah 10 UP Garansi = 6 bulan And Harga = 15.000 s/d 161.250 Tinggi 11 UP Garansi = 6 bulan And Harga = 161.251 s/d 307.501 Tinggi 12 UP Garansi = 12 bulan And Harga = 307.502 s/d 453.752 Tinggi 13 UP Garansi = 12 bulan And Harga = 453.753 s/d 600.003 Tinggi 14 P Harga = 15.000 s/d 161.250 Rendah OR Tinggi 15 P Harga = 161.251 s/d 307.501 Tinggi 16 P Harga = 307.502 s/d 453.752 Tinggi 17 P Harga = 453.753 s/d 600.003 Tinggi

## 4. Kesimpulan
Data  Mining  dalam  memprediksi  penjualan  peralatan komputer  pada  FIT  Computer  Pariaman  dengan metode  Rough  Set  mendapatkan  17  rule  dan  yang tingkat  penjualan  peralatan  komputer  terbesar  yaitu berdasarkan  garansi  yaitu  memiliki  persentase  66.64 %. Oleh karena itu pemilik toko harus memprioritaskan  garansi  produk  agar  penjualannya tetap berjalan dengan lancar dan stabil.

## Daftar Rujukan
[1] Sofiyan,  A.,  &  Azkiya,  A.  (2022).  Penerapan  Metode  Rough Set  Menganalisis  Penyakit  yang  Sering  Dikeluhkan  Pasien (Studi  Kasus  Puskesmas  Jaya  Mukti  Dumai). Informatika, 14 (1), 31-40. DOI: http://dx.doi.org/10.36723/juri.v14i1.348
[2] Kurniawansyah, A. S. (2021). Penerapan Algoritma Rough Set Dalam Memprediksi Hasil Ujian Kompetensi Kebidanan. JSAI (Journal  Scientific  and  Applied  Informatics),  4 (2),  135–140. DOI : https://doi.org/10.36085/jsai.v4i2.1504
[3] Raharjo, M. R., & Windarto, A. P. (2021). Penerapan Machine Learning  dengan  Konsep  Data  Mining  Rough  Set  (Prediksi Tingkat  Pemahaman  Mahasiswa  terhadap  Matakuliah). Jurnal
Media Informatika Budidarma, 5 (1), 317. DOI : https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2745
[4] Hasanah,  A.  A.,  &  Yunianti,  D.  N.  (2021).  Sifat-Sifat Himpunan  Lunak.  MATHunesa: Jurnal  Ilmiah  Matematika,
9 (2), 311-321. DOI: https://doi.org/10.26740/mathunesa.v9n2.p311-321
[5] Rahman,  M.  A.  (2020).  Penerapan  Metode  Rough  Set  dalam Memprediksi  Penjualan  Perumahan  (Studi  Kasus  di  PT. Anugrah  Pasadena  Pekanbaru). Fakultas  Teknik  Dan  Ilmu
Komputer, 14 (2), 342–355. DOI: https://doi.org/10.46576/wdw.v14i2.632
[6] Sugiraharjo, S., & Santi, R. C. N. (2021). TOPSIS dan Double Exponential  Smoothing  untuk  Perangkingan  dan  Peramalan Penjualan  Laptop. Jurnal  Informatika  Upgris,  7 (1).  DOI: https://doi.org/10.26877/jiu.v7i1.8341
[7] Novianti,  S.,  &  Hasugian,  P.  M.  (2021).  Implementasi Algoritma  Rough  Set  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Pendaftar Siswa  Baru  Pada  SMK  Swasta  Sinar  Harapan. Jurnal  Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas , 248-259. DOI: https://doi.org/10.54367/jtiust.v6i2.1433
[8] Mandala,  E.  P.  W.,  &  Putri,  D.  E.  (2021).  Prediksi  Tingkat Penjualan  Sepeda  Motor  dengan  Metode  Rough  Set. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5 (3), 896-904. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v5i3.3057
[9] Chaves, L., & Marques, G. (2021). Data mining techniques for early  diagnosis  of  diabetes:  a  comparative  study. Applied Sciences, 11 (5), 2218. DOI :
https://doi.org/10.3390/app11052218 .
[10] Yendrizal,  Y.  (2020).  Data  Mining  Penjualan  Tanaman  Hias dengan  Algoritma  Apriori  Pada  Toko  Flores  Elishabet. Jurnal Media  Informatika  Budidarma,  4 (2),  472.    DOI  : https://doi.org/10.30865/mib.v4i2.2110
[11] Panggabean,  D.  S.  O.,  Buulolo,  E.,  &  Silalahi,  N.  (2020). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Pemesanan  Bibit Pohon Dengan Regresi Linear Berganda. Jurikom (Jurnal Riset Komputer), 7 (1), 56-62. DOI:
http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v7i1.1947
[12] Li,  H.,  Sun,  H.,  Fan,  F.,  Liu,  H.,  Li,  L.,  &  Yin,  F.  (2022).
Research on an intelligent disassembling method for multi-type mobile phones based on rough set theory. Procedia CIRP, 105, 547-552. DOI : https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.02.091