## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2019 Vol. 1 N o . 4 Hal:  53-59 e-ISSN: 2686-3154

## Penerapan Artificial Intelligent Rough Set dalam Pengawasan Kinerja Notaris
Adek Putri 1  , Sarjon Defit 2 , Sumijan 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
adek19putri@gmail.com

## Abstract
The  Regional  Supervisory  Council  (MPD)  has  the  authority  to  conduct  periodic  checks  on  notaries.  In  carrying  out supervision there is no clear legal or regulatory basis on how the notary performance assessment is categorized as very good, good  or  bad  so  there  is  no  common  perception  from  MPD  members.  The  purpose  of  this  study  is  to  help  MPD  find  the assessment category in monitoring the performance of the notary public in West Sumatra. To get the assessment category, the Rough Set method can be used to analyze the performance of a notary public. The data used in this study is the data notary examination at the Regional Office of the Ministry of Law and Human Rights in West Sumatra. This study produced 18 rules to  get  a decision  whether  the  results of  the notary  performance  check  are  very  good,  good  or  not good.  So  this  research  is very appropriate to be applied to get the results of the examination of notary performance.
Keywords: Notary, Performance, Rating, Rules, Rough Set.

## Abstrak
Majelis Pengawas Daerah (MPD) mempunyai wewenang untuk melakukan pemeriksaan secara berkala kepada notaris.Dalam melaksanakan pengawasan belum adanya dasar hukum atau peraturan yang jelas tentang bagaimana penggolongan penilaian kinerja  notaris  kedalam  kategori  sangat  baik,  baik  ataupun  kurang  baik  sehingga  belum  adanya  kesamaan  persepsi  dari anggota  MPD.Tujuan  penelitian  ini  adalah  membantu  MPD  menemukan  kategori  penilaian  dalam  melakukan  pengawasan kinerja  notaris  wilayah  Sumatera  Barat.Untuk  mendapatkan  kategori  penilaian  tersebut,  maka  metode Rough  Set dapat digunakan untuk menganalisis kinerja notaris.Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data pemeriksaan notaris pada Kantor  Wilayah  Kementerian  Hukum  dan  HAM  Sumatera  Barat.  Penelitian  ini  menghasilkan  12  rules  untuk  mendapatkan keputusan  apakah  hasil  pemeriksaan  kinerja  notaris  sangat  baik,  baik  atau  kurang  baik.  Maka  penelitian  ini  sangat  tepat diterapkan untuk mendapatkan hasil pemeriksaan terhadap kinerja notaris.
Kata kunci: Notaris , Kinerja, Penilaian, Rules , Rough Set
© 2019 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Notaris  merupakan  abdi  masyarakat  yang  mempunyai tugas  melayani  masyarakat  dalam  bidang  perdata, terutama  dalam  hal  pembuatan  akta  otentik,  dalam  hal ini  tentunya  tidak  terlepas  dari  pelayanan  dan  produk hukum  yang  dihasilkan  oleh  notaris [1] .  Peranan  dan kewenangan  notaris  sangat  penting  bagi  lalu  lintas hukum dalam kehidupan bermasyarakat, maka perilaku dan  tindakan  notaris  dalam  menjalankan  fungsi kewenangan,  rentan  terhadap  penyalahgunaan  yang dapat menimbulkan kerugian bagi masyarakat, sehingga lembaga pembinaan dan pengawasan terhadap notaris  perlu  diefektifkan.  Majelis  Pengawas  Daerah (MPD)  mempunyai  wewenang  untuk  melakukan pemeriksaan  secara  berkala  kepada  notaris.  Akan tetapi,  dalam  melaksanakan  tugas-tugas  tersebut terdapat beberapa kendala yang dialami oleh MPD pada
Kantor Wilayah, antara lain belum adanya dasar hukum atau peraturan yang jelas tentang bagaimana penggolongan  penilaian  kinerja  notaris  kedalam kategori  sangat  baik,  baik  ataupun  kurang  baik sehingga belum adanya kesamaan persepsi dari anggota MPD,  dari  segi  anggaran  biaya  perjalanan  dinas  yang terbatas,  tidak  memungkinkan  Majelis  Pengawas Daerah  (MPD)  dapat  mengawasi  seluruh  notaris diwilayah  Sumatera  Barat  tiap  bulan  sekali,  dimana minimalnya  pengawasannya  tersebut  dilakukan  satu kali  dalam  setahun  dan  terus  bertambahnya  jumlah notaris  tiap  tahunnya  pada  wilayah  Sumatera  Barat yang membutuhkan pengawasan berkala yang lebih.
Data  mining  merupakan  salah  satu  solusi  untuk permasalahan  tersebut.  Data  Mining  telah  muncul sebagai  salah  satu  alat  yang  memberikan  kontribusi untuk  analisis  data,  penemuan  pengetahuan  baru,  dan
pengambilan  keputusan  otonom [2] .  Kita  dapat menggali  informasi  yang  tersimpan  dalam  database yang  tersimpan  dan  terakumulasi  dalam  waktu  yang lama untuk mendapatkan informasi tambahan. Pengetahuan  yang  dihasilkan  dari  proses  Data  Mining harus baru, mudah dimengerti, dan bermanfaat [3] .
Salah satu algoritma yang sederhana dan cukup mudah mengimplementasikan  data  mining  adalah  algoritma Rough  Set.  Rough  Set  adalah  sebuah  teknik matematika  yang  dikembangkan  oleh  Pawlack  pada tahun  1980.  Rough  Set  merupakan  teknik  yang  efisien untuk Knowledge Discovery in Database (KDD) dalam tahapan proses dan Data Mining [4] .
Penelitian  terdahulu  menggunakan  Algoritma  Rough Set  dilakukan  oleh  Hartama  dan  Hartono  (2016)  yang meneliti  tentang  pengukuran  kinerja  dosen  yang menghasilkan  9  rule  untuk  menentukan  prestasi  dosen [5] . Penelitian lain dilakukan oleh Jamaris (2017) yang meneliti  tentang  kelayakan  bantuan  hibah  fasilitas  di Biro  Kesra  Provinsi  Riau,  yang  menghasilkan  18  rule yang  dapat  dijadikan  acuan  oleh  tim  seleksi  dalam memberikan  keputusan  dalam  menentukan  pemohon bantuan  yang  layak  dan  tidak  layak  mendapatkan bantuan [6] .  Algoritma  Rough  Set  juga  digunakan dalam  penelitian  Utami,  Hartama,  Windarto  dan Solikhun  (2016)  yang  meneliti  tentang  kepuasan pelanggan  terhadap air  minum isi ulang,  menghasilkan keputusan pemberian hadiah pada pelanggan berdasarkan  tingkat  kepuasannya [7] .  Suryani  dan Khairudin  (2016)  dalam  penelitiannya  menentukan efektivitas pelatihan komputer dasar yang menghasilkan  24  rule  dan  tingkat  keefektifan pelatihannnya  100% [8] .  Huang,dkk(2016)  Rough  Set merupakan  metode  klasifikasi  yang  sangat  baik  dalam pemodelan  kualitatif  yang  digunakan  pada  penelitian sebelumnya untuk membantu para pengambil keputusan  memahami  karakteristik  turis  dalam  kasus pariwisata  yang  sangat  penting  untuk  menjaga  bisnis pariwisata  yang  kompetitif [9] .  Menurut  penelitian Zavareh  dan  Maggioni  (2018) Rough  Set dapat  sangat membantu  perencana  dan  analis  dalam  proses pengambilan  keputusan  yaitu  hasil  dari  penelitian  ini dapatberguna  untuk  manajer  fasilitas  universitas  yang memantau kualitas air dan memiliki potensi menyediakan  air  tepat  waktu,  relevan,  di  seluruh universitas [10] .
Algoritma Rough Set dapat digunakan untuk menganalisis  kinerja  notaris.  Melalui  metode  Rough Set  dapat  dihasilkan  keluaran  atau  rule-rule  sehingga didapatkan  ilmu  pengetahuan  (knowledge)  berupa keputusan penilaian untuk kinerja notaris apakah sangat baik, baik ataupun kurang baik. Manfaat yang diperoleh adalah  memudahkan  Majelis  Pengawas  Daerah  (MPD) Kantor  Wilayah  sebagai  pengawas  notaris  dalam melakukan  pengawasan  dan  pembinaan  terhadap kinerja  notaris  yang  semakin  bertambah  tiap  tahunnya terutama  pada  wilayah  Sumatera  Barat  sesuai  hukum dan  peraturan  yang  berlaku.  Agar  memudahkan  dalam
melakukan  pengawasannya  maka  dibutuhkan  pola aturan yang jelas supaya menghasilkan keputusan yang tepat sasaran.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode Rough  Set  untuk  menghasilkan  kategori  atau  kriteria dalam  pengawasan  kinerja  Notaris  Wilayah  Sumatera Barat.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  cara  agar  bisa memperoleh  dan  mengumpulkan  data-data  dengan fungsi  dan  tujuan  tertentu.  Penelitian  ini  memiliki beberapa  tahapan  dalam  pelaksanaan  kegiatan  yang tertuang pada kerangka kerja penelitian. Kerangka kerja penelitian  ini  merupakan  tahapan-tahapan  yang  akan dilakukan  dalam  rangka  penyelesaian  masalah  pada penelitian.  Kerangka  kerja  penelitian  ini  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Data Pemeriksaan Notaris Merumuskan Masalah dan Tujuan
Metode Rough Set
Implementasi dan Pengujian

## Hasil Pemeriksaan

## Gambar 1.Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian pada Gambar 1, dapat  dijelaskan  kerangka  kerja  penelitian  sebagai berikut:

## 2.1. Data Pemeriksaan Notaris
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data pemeriksaan  notaris.  Data  dikumpulkan  dengan  cara melakukan  pengamatan  langsung  dan  wawancara dengan  tim  MPD  pada  Kantor  Wilayah  Kementerian Hukum dan HAM Sumatera Barat.

## 2.2. Merumuskan Masalah dan Tujuan
Tahapan  selanjutnya  adalah  merumuskan  masalah  dan tujuan  yang  akan  dicapai  dari  penelitian  pengawasan kinerja notaris. Tujuan penelitian ini adalah bagaimana menerapkan  metode  Rough  Set  untuk  memudahkan MPD  dalam  mendapatkan  kriteria  hasil  pemeriksaan kinerja notaris.
2.3. Metode Rough Set
Adapun tahapan dalam menggunakan algoritma Rough Set ini, diantaranya:
a. Menetukan  tabel information  system yaitu  tabel yang  terdiri  dari  baris  yang  merepresentasikan  data
dan  kolom  yang  mereprentasikan  atribut  atau variabel dari data.
b. Menentukan Decision System yang berisikan atribut kondisi dan atribut keputusan.
c. Melakukan Transformasi Data
d. Pembentukan Equivalence  Class ,  yaitu  dengan menghilangkan data yang berulang dan pengelompokkan  objek-objek  yang  sama  di  satu atribut tertentu.
e. Pembentukan Discernibility  Matrix ,  dengan  cara mengklasifikasikan atribut yang berbeda.
f. Pembentukan  Matrix Modulo  D ,  yaitu  dengan mengklasifikasikan sekumpulan atribut yang berbeda termasuk juga atribut keputusan (D)
g. Pembentukan Reduct , merupakan langkah selanjutnya  dengan  menggunakan  Aljabar  Boolean dalam proses reduct . h. Pembentukan Generate Rule/Knowledge.
2.4. Implementasi dan Pengujian
Pada  penelitian  ini  penulis  mengimplementasikan pengujian  dengan  menggunakan  alat  bantu  computer atau  laptop  dengan  operating  system  windows  dan Software Tools Rosetta. Mekanisme yang dilaksanakan sesuai  dengna  skema  penyelesaian  menggunakan metode  Rough  Set.  Sehingga  dari  hasil  pengujian dengan  Software  Tools  Rosetta  sehingga  didapatlah keriteria-kriteria  dari  hasil  pemeriksaan  notaris  apakah sangat baik, baik atau kurang baik.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Setelah  melakukan  analisis  sistem  yang  sedang berjalan,  tahap  selanjutnya  adalah  perancangan  sistem yang  akan  dibangun.  Metode  yang  digunakan  untuk perangcangan  sistem  ini  adalah Rough  Set .   Data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data Decision System (DS) yaitu data pemeriksaan notaris tahun 2016 sampai  dengan  2018  beserta  dengan  atribut  buku protokol  notaris,  keadaan  arsip,  pengiriman  laporan bulanan,  pengujian  petik  terhadap  akta,  penyerahan. Adapun  beberapa  komponen  penilaian  dari  atribut kondisi, sebagai berikut:
1. Komponen  penilaian  atribut  buku  protokol  notaris dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Komponen Penilaian Buku Protokol Notaris
No Kriteria yang dinilai Bobot 1 Repertorium atau Buku Daftar Akta 1 2 Minuta akta 1 3 Buku  Daftar  Surat  dibawah  tangan  yg disahkan 1 4 Buku  Daftar  Surat  dibawah  tangan  yg dibukukan 1 5 Buku Daftar Surat Protes 1 6 Buku Nama Penghadap/Klepper 1 7 Buku Daftar Wasiat 1 8 Buku  Daftar  Lain  yg  harus  disimpan berdasarkan perpu 1 Jumlah 8
2. Komponen penilaian atribut keadaan arsip, disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Komponen Penilaian Keadaan Arsip No Kriteria yang dinilai Bobot 1 Keadaan Penyimpanan Arsip 1 2 Keadaan Penyimpanan Akta 1 Jumlah 2
3. Komponen penilaian atribut Laporan Bulanan dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Komponen Penilaian Keadaan Arsip
No Kriteria yang dinilai Bobot 1 Pengiriman salinan yang disahkan 1 2 Daftar Akta 1 3 Daftar surat dibawah tangan yang disahkan 1 4 Daftar  surat  yang  dibawah  tangan  yang dibukukan 1 Jumlah 4
4. Komponen  penilaian  uji  petik  terhadap  akta, masing-masing hanya terdapat satu kriteria penilaian sehingga hanya diberikan bobot 1.
Tabel 4. Komponen Penilaian Atribut Kondisi Lainnya
No Kriteria yang dinilai Bobot 1 Uji petik terhadap akta 1 2 Penyerahan protokol lebih dari 25 tahun 1
3.1.Transformasi Sistem
Langkah-langkah untuk melakukan transformasi atribut kondisi dapat dilihat pada langkah-langkah berikut ini:
1. Menentukan rata-rata range nilai:
2. Menentukan jumlah klas:
3. Menentukan nilai interval
4. Untuk  menentukan  range  nilai  dengan  nilai terendah  dijumlahkan  dengan  jumlah  nilai interval,  proses  tersebut  di  ulang  hingga ditemukan penjumlahan dengan nilai tertinggi.
Hasil  transformasi  data  atribut  kondisi  buku  protokol notaris disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Transformasi Atribut Kondisi Buku Protokol Notaris
No Buku Protokol Notaris Range 1 0 s/d 2 1 2 3 s/d 5 2 3 6 s/d 8 3
Hasil transformasi atribut kondisi buku protokol notaris berdasarkan Tabel 6, dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Menentukan rata-rata Range Nilai:
b. Menentukan jumlah klas:
c. Menentukan nilai interval
d. dan  seterusnya  hingga ditemukan penjumlahan dengan nilai tertinggi.
Hasil  transformasi  data  atribut  kondisi  keadaan  arsip disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Transformasi Atribut Kondisi Keadaan Arsip
No Keadaan Arsip Range 1 Baik 1 2 Kurang baik 0
Hasil  transformasi  data  untuk  atribut  kondisi  laporan bulanan  dan  uji  petik  terhadap  akta  disajikan  pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Transformasi Atribut Kondisi Laporan Bulanan No Kondisi Range 1 Ada 1 2 Tidak ada 0
Hasil  transformasi  data  atribut  keputusan  hasil pemeriksaan disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Transformasi Atribut Keputusan Hasil Pemeriksaan
No Hasil Pemeriksaan Range 1 Kurang Baik 1 2 Baik 2 3 Sangat Baik 3
Langkah  selanjutnya  yaitu  memberikan  symbol  pada atribut yang ada.Simbol dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Simbol Atribut No Kriteria yang dinilai Simbol 1 Buku Protokol Notaris A 2 Keadaan Arsip B 3 Laporan Bulanan C 4 Uji Petik Terhadap Akta D 5 Keputusan K

## 3.2. Decision System
Decision System dari hasil pemeriksaan kinerja notaris ini dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10.Tabel Decision System No Nama Notaris A B
C
D H 1 Yul 3 2 0 0 Baik 2 Mar 3 2 0 0 Baik 3 Edi 2 2 0 1 Baik 4 Iskan 2 2 0 0 Baik 5 Eny 2 0 0 0 Kurang Baik 6 Novri 1 0 0 1 Kurang Baik 7 Nofri 3 2 0 1 Baik 8 Elzani 3 2 4 1 Baik 9 Nas 1 0 0 1 Kurang Baik 10 Tati 3 0 4 0 Baik 11 Edwar 3 2 0 0 Baik 12 Jani 2 2 0 1 Baik 13 Lina 2 2 0 1 Baik 14 Lita 3 0 0 0 Baik 15 Rini 3 2 4 1 Sangat Baik 16 Isna 3 0 4 1 Sangat Baik 17 Wij 3 2 4 1 Sangat Baik 18 Min 3 2 4 1 Sangat Baik 19 Mon 3 2 0 1 Kurang Baik
Decision System merupakan information system dengan atribut  tambahan  yang  dinamakan  decision  attribute, dalam  data  mining  dikenal  dengan  nama  kelas  atau target.    Atribut  decision  adalah  hasil  pemeriksaan notaris.
3.3. Equivalence Class
Equivalence  Class adalah  pengelompokkan  objek- objek  yang  sama  di  satu  atribut  tertentu.  Berdasarkan Tabel  4.14  terdapat  sebanyak  19  data  pemeriksaan notaris  diproses  maka  didapatkanlah  sebanyak  10 Equivalence Class yaitu EC1 sampai dengan EC10 dan terdapat  EC6,1  dan  EC7,1  yang  memiliki  atribut
kondisi  sama  tetapi  atribut  keputusan  berbeda.  Hasil proses Equivalence Class dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Proses Equivalence Class
Class A B C D K JO
EC1 3 2 0 0 2 4
EC2 2 2 0 1 2 2 EC3 2 2 0 0 2 1 EC4 2 0 0 0 1 1 EC5 1 0 0 1 1 2 EC6 3 2 0 1 2 1 EC6,1 3 2 0 1 1 1 EC7 3 2 4 1 2 1
EC7,1 3 2 4 1 3 3 EC8 3 0 4 0 2 1 EC9 3 0 0 0 2 1
EC10 3 0 4 1 3 1
3.4 Discernibility Matrix
Setelah melakukan klasifikasi
menggunakan
Equivalence Class , langkah selajutnya dalam menganalisa  data  pemeriksaan  notaris  yang  ada  pada Kantor  Wilayah  Kementerian  Hukum  dan  HAM Sumatera Barat salah satunya dengan proses Discernibility Matrix . Untuk menghitung Discernibility Matrix ,  mengacu  pada  Tabel  11,  tetapi  data  notaris yang  akan  dianalisa  hanya  sebanyak  19  data pemeriksaan  notaris. Discernibility  Matrix -nya  dapat dilakukan dengan cara mengklasifikasikan atribut yang
berbeda.  Hasil Discernibility  Matrix dapat  dilihat  pada Tabel 12.

## 3.5 Discernibility MatrixModulo D
Discernibility  MatrixModulo  D dapat  didefinisikan sebagai  sekumpulan  atribut  yang  berbeda  termasuk juga atribut keputusan (D). Berdasarkan Tabel11, maka Discernibility  MatrixModulo  D yang  dihasilkandapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 12. Discernibility MatrixModulo D Class EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC6 EC6,1 EC7 EC7,1 EC8 EC9 EC10 EC1 - AD A AB ABD D D CD CD BC BD BCD EC2 AD - D BD AB A A AC AC ABCD ABD ABC EC3 A D - B ABD AD AD AC ACD ABC AB ABCD EC4 AB BD B - AD ABD - ABCD ABCD AC A ACD EC5 ABD AB ABD AD - AB AB ABC ABC ACD AD AC EC6 D A AD ABD AB - - C C BCD BD BC EC6,1 D A AD ABD AB - - C C BCD BD BC EC7 CD AC AC ABCD ABC C C - - BD BCD B EC7,1 CD AC ACD ABCD ABC C C - - BD BCD B EC8 BC ABCD ABC AC ACD BCD BCD BD BD - C D EC9 BD ABD AB A AD BD BD BCD BCD C - CD EC10 BCD ABC ABCD ACD AC BC BC B B D CD - Tabel 13. Discernibility MatrixModulo D Class EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC6 EC6,1 EC7 EC7,1 EC8 EC9 EC10 EC1 - - - AB ABD - D - CD - - BCD EC2 - - - BD AB - A - AC - - ABC EC3 - - - B ABD - AD - ACD - - ABCD EC4 AB BD B - - ABD - ABCD ABCD AC A ACD EC5 ABD AB ABD - - AB - ABC ABC ACD AD AC EC6 - - - ABD AB - - - C - - BC EC6,1 D A AD - - - - C C BCD BD BC EC7 - - - ABCD ABC - C - - - - B EC7,1 CD AC ACD ABCD ABC - C - - BD BCD - EC8 - - - AC ACD - BCD - BD - - D EC9 - - - A AD - BD - BCD - - CD EC10 BCD ABC ABCD ACD AC BC BC B - D CD -

## 3.6. Reduct
Setelah melakukan proses Discernibility MatrixModulo D ,  langkah  selanjutnya  dengan  menghasilkan  proses reduct dengan menggunakan Aljabar Boolean.  Adapun reduct yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Proses Penyelesaian Reduct Class CNF Of Boolean Function Prime Implicant Reduct s EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC6 EC6, 1 EC7
EC7, 1 EC8 EC9 EC1 0
Dari 19 data pemeriksaan notaris yang menjadi sampel data  uji,  maka  didapatlah  13 reduct seperti  yang  dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Proses Equivalence Class
No Reduct 1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12
3.7 General Rule
Setelah  mendapatkan  hasil  dari reduct maka  langkah selanjutnya  menentukan General  Rule .  Adapun General Rule yangdihasilkan dapat dilihat dengan nilai atribut kondisi dan keputusan baru sebagai berikut:
{A,  B,  C,  D}  =  Buku  Protokol  Notaris  And  Keadaan Arsip  And  Laporan  Bulanan  And  Uji  Petik  Terhadap Akta.
a. If A=3 And B=2 And C=0 And D=0 Then K=2 If  Buku  Protokol  Notaris  =  6  s/d  8  And  Keadaan Arsip = 2 And Laporan Bulanan = 0 And Uji Petik Terhadap Akta = 0 Then Hasil Pemeriksaan = Baik. b. If A=2 And B=2 And C=0 And D=1 Then K=2 Buku Protokol Notaris = 3 s/d 5 And Keadaan Arsip
=  2  And  Laporan  Bulanan  =  0  And  Uji  Petik Terhadap Akta = 1 Then Hasil Pemeriksaan = Baik.
c. If A=2 And B=2 And C=0 And D=0 Then K=2 Buku  Protokol  Notaris  =  3  S/D  5  And  Keadaan Arsip = 2 And Laporan Bulanan = 0 And Uji Petik Terhadap Akta = 0 Then Hasil Pemeriksaan = Baik.
d. If A=2 And B=0 And C=0 And D=0 Then K=1 Buku  Protokol  Notaris  =  3  S/D  5  And  Keadaan Arsip = 0 And Laporan Bulanan = 0 And Uji Petik Terhadap  Akta  =  0  Then  Hasil  Pemeriksaan  = Kurang Baik.
e. If A=1 And B=0 And C=0 And D=1 Then K=1 Buku  Protokol  Notaris  =  0  S/D  2  And  Keadaan Arsip = 0 And Laporan Bulanan = 0 And Uji Petik Terhadap  Akta  =  1  Then  Hasil  Pemeriksaan  = Kurang Baik.
f. If A=3 And B=2 And C=0 And D=1 Then K=1 OR K=2
Buku  Protokol  Notaris  =  6  S/D  8  And  Keadaan Arsip = 2 And Laporan Bulanan = 0 And Uji Petik Terhadap  Akta  =  1  Then  Hasil  Pemeriksaan  = Kurang Baik OR Hasil Pemeriksaan = Baik.
g. If A=3 And B=2 And C=4 And D=1 Then K=2 OR K=3
Buku  Protokol  Notaris  =  6  S/D  8  And  Keadaan Arsip = 2 And Laporan Bulanan = 4 And Uji Petik Terhadap Akta = 1 Then Hasil Pemeriksaan = Baik OR Hasil Pemeriksaan = Sangat Baik.
h. If A=3 And B=0 And C=4 And D=1 Then K=2
Buku  Protokol  Notaris  =  6  S/D  8  And  Keadaan Arsip = 0 And Laporan Bulanan = 4 And Uji Petik Terhadap Akta = 0 Then Hasil Pemeriksaan = Baik.
i. If A=3 And B=0 And C=0 And D=0 Then K=2 Buku  Protokol  Notaris  =  6  S/D  8  And  Keadaan Arsip = 0 And Laporan Bulanan = 0 And Uji Petik Terhadap Akta = 0 Then Hasil Pemeriksaan = Baik.
j. If A=3 And B=0 And C=4 And D=1 Then K=3 Buku  Protokol  Notaris  =  6  S/D  8  And  Keadaan Arsip = 0 And Laporan Bulanan = 4 And Uji Petik Terhadap  Akta  =  1  Then  Hasil  Pemeriksaan  =
Sangat Baik.
Keputusan  pada  rule  adalah  mewakili  kemungkinan dalam menentukan hasil pemeriksaan kinerja notaris.

## 4.   Kesimpulan
Metode  Rough  Set  mampu  menentukan  kriteria  atau kategori dalam  mendapatkan  hasil pemeriksaan kinerja notaris dengan tepat. Variable-variabel yang berhubungan  dalam  pemeriksaan  kinerja  notaris menghasilkan reduct dan  rule  yang  membantu  dalam mengambil  keputusan  notaris  yang  tepat,  yaitu  sangat baik, baik atau kurang baik.

## Daftar Rujukan
[1] Wardio,  D.,  &  Hanim,  L.  (2018).  Peranan  Majelis  Pengawas Daerah  (MPD)  Terhadap  Pengawasan  Pelaksanaan  Tugas Jabatan  Notaris  Di  Kabupaten  Sleman. Jurnal  Akta ,  5(1),  127– 140. http://dx.doi.org/10.30659/akta.5.1.127%20-%20140
[2] Sembiring,  M.  A.,  &  Azhar,  Z.  (2017).  Factors  Analysis  And Profit  Achievement  For  Trading  Company  By  Using  Rough  Set Method. International  Journal  of  Artificial  Intelligence Research , 1(1), 16. https://doi.org/10.29099/ijair.v1i1.15
[3] Ardiansyah, M.,  &  Manurung,  N.  (2018). Analisa  Perbandingan Software Rosetta dan Metode Rough Set Dalam Mengolah Data Keuangan . Jurnal Manajemen Informatika Dan Teknik Komputer (JURNATIK) , 3, 109–113.
[4] 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.
[5] Hartama,  D.,  &  Hartono  (2016). Analisis  Kinerja  Dosen  Stmik IBBI  Dengan  Menggunakan  Metode  Rough  Set . Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia 2016 , 49–54.
[6] 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
[7] UtamiT,  D.  T.,  Hartama,  D.,  Windarto,  A.  P.,  &  Solikhun.
(2016).  Analisis  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap  penjualan air  minum  isi  ulang  menggunakan  metode  rough  set. Jurasik , 1(1), 1–6. http://dx.doi.org/10.30645/jurasik.v1i1.11
[8] Suryani, K. & Khairudin (2017). Efektivitas pelatihan sertifikasi komputer dasar menggunakan EORY ROUGH Set dan Program Rosseta. Jurnal Sistem Informasi (JSI) , 13, 97–
102. https://doi.org/10.21609/jsi.v13i2.553
[9] Huang,  C.  C.,  Tseng,  T.  L.  (Bill)  &  Chen,  K.  C.  (2016).  Novel Approach  to  Tourism  Analysis  with  Multiple  Outcome Capability  Using  Rough  Set  Theory. International  Journal  of Computational Intelligence Systems , 9(6), 1118–1132. https://doi.org/10.1080/18756891.2016.1256574
[10] Zavareh,  M.,  & Maggioni,  V.  (2018).  Application  of  Rough  Set Theory to Water Quality Analysis: A Case Study. Data, 3(4), 50. https://doi.org/10.3390/data3040050