## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 564 − 570 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1820

## Analisis Algoritma Roughset Pada Penerimaan Beasiswa
Masrizal * , Angga Putra Juledi
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Sistem Informasi, Universitas Labuhanbatu, Rantauprapat Jalan Sisingamangaraja No.126 A KM 3.5 Aek Tapa, Bakaran Batu, Kec. Rantau Sel., Kab. Labuhanbatu, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1* masrizal120405@gmail.com, 2 anggapj19@gmail.com Email Penulis Korespondensi: masrizal120405@gmail.com Submitted: 06/07/2022 ; Accepted: 30/07/2022 ; Published: 31/07/2022
Abstrak- Lembaga Beasiswa BAZNAS atau LBB adalah program dan pendayagunaan yang bertugas menyediakan dana pendidikan demi  terjaminnya  keberlangsung  program  pendidikan  bagi  golongan  mahasiswa  kurang  mampu  atau  miskin  sebagai  pertanggung jawaban  antar  generasi. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  (1)  bagaimana  prosedur  penyaluran  dana  zakat  dalam  bentuk pemberian beasiswa, (2) kendala yang dihadapi dalam menyalurkan dana zakat dalam bentuk pemberian beasiswa, (3) upaya yang dilakukan dalam mengatasi kendala penyaluran dana zakat dalam bentuk pemberian beasiswa. Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan  metode  dokumentasi  dan  wawancara.  Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  (1)prosedur  yang  dilakukan  dalam pemberian beasiswa sudah sangat baik, (2) hambatan yang dialami dalam menyalurkan dana zakat dalam bentuk pemberian beasiswa yaitu BAZNAS Kota RantauPrapat, kurangnya koordinasi antar BAZNAS dengan pihak sekolah, dan jumlah pemberian dana beasiswa belum  memenuhi  kebutuhan  pendidikan,  (3)  upaya  yang  dilakukan  untuk  mengatasi  kendala  tersebut  dapat  dilakukan  dengan koordinasi yang baik dengan sekolah, meningkatkan koordinasi antara BAZNAS dengan pihak sekolah, dan memberikan pelayanan dan kemudahan bagi pemberi zakat. Penelitian ini bertujuan menganalisis Program Baznas Labuhanbatu dalam pemberian beasiswa di Labuhanbatu dengan menggunakan algoritma Rough Set. Penganalisaan dilakukan berdasarkan fakta dan data yang didapat di kantor BAZNAS  Rantauprapat  dengan  menggunakan  Software  Rosetta  untuk  pengujian.  Hasil  penelitian  ini  menghasilkan  suatu  Rules (aturan) yang dapat dimanfaatkan untuk mengambil kebijakan pengambilan keputusan di masa yang akan dating pada saat pengolahan data.
Kata Kunci: Beasiswa; BAZNAS; Roughset; Data Mining; Labuhanbatu
Abstract- The BAZNAS Scholarship Institution or LBB is a program and utilization tasked with providing education funds to ensure the continuity of educational programs for underprivileged or poor students as intergenerational accountability. This study aims to find out (1) how is the procedure for distributing zakat funds in the form of scholarships, (2) the obstacles faced in distributing zakat funds in  the  form  of  scholarships,  (3)  the  efforts  made  in  overcoming  obstacles  in  distributing  zakat  funds  in  the  form  of  scholarships. Collecting data in this study using the method of documentation and interviews. The results of this study indicate that (1) the procedures carried out in providing scholarships are very good, (2) the obstacles experienced in distributing zakat funds in the form of scholarships, namely BAZNAS RantauPrapat City, lack of coordination between BAZNAS and the school, and the amount of scholarship funding have not met educational needs, (3) efforts to overcome these obstacles can be done by good coordination with schools, increasing coordination  between  BAZNAS  and  schools,  and  providing services  and  facilities  for  zakat  givers.This  study  aims  to  analyze  the Labuhanbatu Baznas Program in providing scholarships in Labuhanbatu using the Rough Set algorithm. The analysis was carried out based on facts and data obtained at the BAZNAS Rantauprapat office using Rosetta Software for testing. The results of this study produce a rule that can be used to make future decision-making policies during data processing.
Keywords : Scholarship; BAZNAS; Roughset; Data Mining; Labuhanbatu

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan adalah hak semua warga negara, dari yang paling atas hingga yang paling bawah. Di kelas menengah dan atas, di mana kondisi sosial dan ekonomi baik, mudah untuk sampai ke tingkat pendidikan atas, tetapi ini tidak terjadi pada kelas menengah ke bawah. Untuk alasan ini, setiap orang harus memiliki kesempatan yang sama untuk mendapatkan pendidikan. Karena tingginya biaya pendidikan, banyak orang yang lebih lemah tidak melanjutkan pendidikan mereka ke tingkat yang lebih tinggi. Pendidikan adalah hak semua warga negara, dari yang paling atas hingga yang paling bawah. Di kelas  menengah dan atas, di mana kondisisosial dan  ekonomibaik, mudah  untuk  sampai ketingkat  pendidikan atas, tetapi  ini tidak  terjadi pada kelas  menengah  kebawah. Untuk alasan  ini, setiap orang harus memiliki  kesempatan yang sama  untuk  mendapatkan  pendidikan.  Karena  tingginya  biayap  endidikan,  banyak  orang  yang  lebih  lemah  tidak melanjutkan pendidikan mereka ketingkat yang lebih tinggi.
Pendidikan yang adil bagi semua orang masih menjadi masalah besar di negara ini. Kualitas pendidikan dan fakta bahwa  beberapa  orang  tidak  dapat  bersekolah  adalah  masalah  bagi  kelompok  yang  terpinggirkan.  Data  BPS  statistik pendidikan 2018 menunjukkan bahwa hanya 18,59% dari populasi berusia 19-24 tahun di Indonesia yang melanjutkan ke pendidikan tinggi. Dalam hal kualitas, perbedaan kualitas antara sekolah menengah mempengaruhi apakah seorang siswa dapat kuliah atau tidak dan apakah mereka dapat menyelesaikan pendidikan mereka di universitas atau tidak[2].
Berdasarkan  hal  tersebut,  alasan  utama  penggunaan  zakat  untuk  beasiswa  pendidikan  adalah  untuk  membantu masyarakat yang tidak memiliki banyak dana untuk mendapatkan pendidikan. Poin utama dari program ini adalah untuk mengajari anak-anak cara melakukan pekerjaan mereka. Sebuah studi oleh Smeru Research Institute, mengatakan bahwa pendapatan anak-anak berusia 8-17 tahun yang hidup dalam kemiskinan akan 87% lebih rendah daripada anak-anak yang tidak  hidup  dalam  kemiskinan  ketika  mereka  mulai  bekerja.  Sebuah  studi  jangka  panjang  terhadap  22.000  orang  dari 7.224 keluarga di 13 provinsi di Indonesia dari tahun 2000 hingga 2014 mengarah pada kesimpulan ini[2].Desain program

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 564 − 570 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1820
LBB  terkait  dengan  mengapa  itu  dibuat  dan  bagaimana  cara  kerjanya  di  masyarakat.  Hal  ini  juga terkaitdenganupayamenjadikan zakat sebagairukun Islam yang permanen, seperti pilar-pilar Islam lainnya[2].
Lembaga Beasiswa  BAZNAS  atau LBB adalah program  dan pendayagunaan yang bertugas menyediakan dana pendidikan demi terjaminnya keberlangsung program pendidikan bagi golongan mahasiswa kurang mampu atau miskin sebagai  pertanggung  jawaban  antar  generasi.  Baznas  menyediakan  dana  pendidikan  program  pembinaan  bagi  para penerimabeasiswasebagai  program  unggulan  diperguruan  tinggi  diseluruh  indonesia,baik  negeri  maupun  swasta, pemberian  beasiswa  BAZNAS  dianggap  memberi  pengaruh  terhadap  motivasi  belajar[3].Alasan  utama  pemberian beasiswa adalah untuk membantu dunia pendidikan bergerak maju, memastikan bahwa generasi dengan prestasi tinggi dan berpenghasilan rendah memiliki jumlah kesempatan belajar yang sama, mendorong dan menjaga semangat belajar tetap hidup pada siswa sehingga dapat terus berprestasi di sekolah dan bersemangat tentang hal itu,  dan mendorong siswa untuk berkompetisi untuk mendapatkan nilai terbaik sehingga sumber daya manusia dapat dibuat[1].
Penelitian ini bertujuan menganalisis Program Baznas Labuhanbatu dalam pemberian beasiswa di Labuhanbatu dengan  menggunakan  algoritma  Rough  Set.  Penelitian  terhadap  algoritma  Rough  Set  terhadap  penentuan  penerima beasiswa sudah banyak dilakukan. Misalnya pengukuran kinerja dosen pada STMIK IBBI yang dilakukan menggunakan metode rough set menghasilkan keluaran berupa prestasi dosen.Tujuan menggunakan metode rough set pada penelitian ini  adalah  membantu  manajemen  mencari  tahu  apa  yang  mungkin  bisa  dilakukan  dosen  berdasarkan  data  yang  sudah mereka miliki sehingga dimungkinkan untuk mengetahui sejak dini seberapa sukses calon dosen[4].
Penelitian  lain  terhadap  hasil  belajar  mahasiswa  menggunakan  algoritma  Rough  Set  dilakukan  dimulai  dengan pilihan  atribut  kondisi  dan  atribut  keputusan,  dilanjutkan  menyingkirkan  data  duplikat,  dan  sebagainya,  sehingga mendapatkan  pengurangan  dan  aturan.Penelitian  ini  menggunakan  perangkat  lunak  Rosetta  untuk  memproses  data. Penelitian ini menghasilkan 14 aturan berupa pola aturan yang dapat digunakan untuk memprediksi apakah seorang siswa akan  lulus,  cukupbaik,  atautidak  lulus.  Berdasarkan  aturan  yang  dibuat,  dapat  dikatakan  bahwa  skor  UAS  merupakan atribut kondisi yang paling berdampak pada hasil belajar, diikuti dengan nilai tugas dan absensi[5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dapat  digolongkan  kepada  model  penelitian  eksperimen  multivariate  yaitu  analisa  terhadap  komponen utama yang melibatkan banyak variabel dan berdimensi cukup besar. Penelitian juga dapat membentuk atau menciptakan suatu metode yaitu mengenai metode Rough Set pada data mining tersebut. Metode penelitian adalah suatu cara teknik yang  sistematik  untuk  menemukan  suatu  hal  berdasarkan  suatu  metode  ilmiah.  Oleh  karena  itu  diperlukan  kerangka pemikiran sebelum memulai penelitian tentang data mining  dengan menggunakan algoritma rough set.
Dalam  hal  ini  perlu  dilakukan  penyederhanaan  struktur  dan  dimensi  untuk  mempermudah  interprestasi  dari  seluruh data/informasi yang ada. Pada penelitian ini, semua proses  mengacu kepada teori teknik Rough Set yang dikembangkan oleh Pawlak pada awal 1980.
Penelitian ini dilakukan dengan dasar kuat pengumpulan data, baik dalam proses observasi awal mencari fenomena maupun dalam proses penelitian berlangsung. Berikut tahap dan baganalirpenelitian:

## Gambar 1. Bagan AlirPenelitian
Selanjutnya akan diuraikan kerangka kerja penelitian berdasarkan gambar 3.1 diatas, yaitu dari tahapan kerangka kerja diatas sebagai berikut :
1. Merumuskan Masalah
Perumusan  masalah  dapat  melakukan  suatu  bentuk  dari  gambaran  yang  lengkap  dengan  menangani  inti  pokok masalah dan langkah yang tepat dalam pemecahannya serta membuat penelitian ini menjadi lebih terarah dan tidak mengambang sehingga dapat dipahami bagi orang pembaca tesis tersebut.
2. Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  untuk  bertujuan  lebih  mengetahui  pengetahuan-pengetahuan  yang  akan  diterapkan  dalam metode rough  set .  Sehingga  metode  yang  digunakan  dalam  pembahasan  sistem  pengetahuan  dalam  membentuk

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 564 − 570 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1820
penganalisaan yang tepat  dan jelas sebagai  acuan literatur serta referensi  yang didapatkan oleh penelitian tersebut sehingga penelitian mendapatkan penganalisaan masalah identifikasi disekolah tersebut.litertur yang akan dipelajari ini ada berdasarkan sumber dari buku yang berhubungan dengan laporan penelitian, jurnal ilmiah yang diduplikasikan oleh internet.
3. Mengumpulkan Data
Pada tahapan ini, melakukan sebuah bentuk pengelompokan observasi kelapangan yang akan menjadi sebuah acuan pada  penelitian  yang  akan  dilakukan,  setelah  itu  dilanjutkan  proses  yaitu  menganalisa  semua  hal  yang  berkaitan dalam  metode  rough  set  sehingga  data  yang  dapat  akan  dihasilkan  dalam  melakukan  pada  sistem  pengaplikasian nantinya.
4. Menganalisa Data Metode Rough Set
Setelah melakukan pengumpulan data yang didapatkan maka penelitian dapat menganalisa secara pengelompokan yang diterapkan sesuai menganalisa data identifikasi siswa SMA N 4 Pariaman sehingga dapat menyimpulkan  proses pendukung sistem pengaplikasian pada sistem yang akan dipakai nantinya.
5. Mengimplementasikan Rosetta
Dengan  menggunakan Rosetta penulis  dapat  menganalisa  data  tersebut  dengan  menggunakan  metode  rough  set. Adapun hardware yang digunakan dalam penelitian ini adalah : a. Laptop acercAspire E1-410
b. Intel Coleron
c. Hard Disk 80GB
d. Flash Disk 8 GB
e. Memory 1024MB
Sedangkan software yang digunakan adalah : a. Microsoft Windows 7 Ultimate
b. Microsoft Word 2007
c. Microsoft Excel 2007
d. Rosetta.
6. Menguji Hasil
Pada tahap ini adalah  hasil pengujian diambil dari metode roughset dengan melakukan sistem aplikasi rosetta sesuai dengan metode penelitian. Sehinggaproses penelitian mengidentifikasi dalam pencarian sistem rosetta sesuai dengan metode rough set.
7. Menarik Kesimpulan
8. Pada tahapan ini penelitian mendapatkan sebuah hasil dalam menggunakan tahapan rough set maka disini didapatkan ditarik  suatu  kesimpulan  hasil  pengolahan  identifikasi  secara  keseluruhan    sehingga  didapatkan  bentuk  dalam pengidentifikasian yang baru.

## 2.1Analisa dan Perancangan
Tahap analisa dan perancangan ditujukan untuk mempelajari cara pegambilan keputusan pada Lembaga Beasiswa Baznas dan  memberikan  masukan  untuk  pengambilan  hasil  selanjutnya. Penganalisaan  dilakukan  berdasarkan   fakta  dan  data yang  didapat  di  kantor  BAZNAS  Rantauprapat  .Pada  bagian  ini  penulis  juga  menjelaskan  arsitektur  dari  system pendukung keputusan dan analisa data penentuan usulan pendaftaran calon beasiswa yang terdiri dari rancangan umum dan komponen-komponen yang digunakan. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Rancangan Analisa Sistem

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Dari data-data yang telah didapat maka penulis dapat melakukan pengelompakan terhadap data-data yang akan digunakan dalam proses penelitian, adapun data-data yang akan dikelola terdiri dari empat atribut di mana satu atribut dinyatakan untuk  Equeivalence  Relation  (No),  tiga  atribut  untuk  kondisi  (Condition)  dan  1  atribut  untuk  atribut  keputusan (Decision)seperti yang ditunjukkan pada tabel 1 berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 564 − 570 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1820
Tabel 1. Dataset
No Nama Lengkap Nilai Kriteria Keterangan 1 Ardiansyah Lubis 80 Prestasi Baik 2 Afnita Sari Siregar 65 KIP Kurang 3 Beni Juanda Harahap 65 KIP Kurang 4 Citra Dwi Marpaung 75 PMDK Cukup 5 Chelsea Putri Hutabarat 75 PMDK Cukup 6 Dedi Kurniawan 90 Bidikmisi Sangat Baik 7 Feri Sandri Pulungan 75 PMDK Cukup 8 Prima Febri Hasibuan 65 KIP Kurang 9 Rahmad Ridho 70 PMDK Cukup 10 Angga Hidayat 70 PMDK Cukup 11 Linda Hutagaloan 65 KIP Kurang 12 Hendrianto 65 KIP Kurang 13 Jazman Harahap 70 PMDK Cukup 14 Khaidir Pratama 65 KIP Kurang 15 Kulna Hutabarat 70 PMDK Cukup 16 Totin Indra Ritonga 75 PMDK Cukup 17 Mustika Putri 75 PMDK Cukup 18 Riri Anjelina Ritonga 75 PMDK Cukup 19 Tuti Safitri Pohan 75 PMDK Cukup 20 Dorianto Purba 80 Prestasi Baik

## 3.1.1 Equivalence Class
Dalam  menyelesaikan  Equivalence  Class  penulis  mengelompokkan  objek-objek  yang  sama  (Nama  Lengkap,  Nilai, Kriteria,Keterangan)  untuk  memudahkan  dalam  mencari  hasil  Keputusan  Beasiswa,  dan  melakukan  perubahan  pada Equivalence Class (No) dengan memberikanVariabel (EC1-EC5), sehingga data yang ada dapat disederhanakan kembali.
Tabel2. Equivalence Class Class Nama Lengkap Nilai Kriteria Ket EC1 ArdiansyahLubis 80 Prestasi BAIK EC2 Afnita Sari Siregar 65 KIP Kurang EC3 Beni JunadaHarahap 65 KIP Kurang EC4 Dedi Kurniawan 90 BIDIKMISI  Sangat Baik EC5 Hendrianto 65 KIP Kurang
Setelah Numerical Representation ditentukan maka Equivalence Class (Transformasi) yang dihasilkan dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel3. Equivalence ClassTransformasi Class Nama Lengkap Nilai  Kriteria  Ket EC1 ArdiansyahLubis 2 1 3 EC2 Afnita Sari Siregar 2 3 5 EC3 Beni JunadaHarahap 1 1 2 EC4 Dedi Kurniawan 1 3 4 EC5 Hendrianto 1 1 1

## 3.1.2 Discernibility Matrix
Dalam penyelesaian proses Discernibility Matrix penulis melakukan perbandingan setiap Class dan melakukan perubahan pada atribut seperti: Nama Lengkap (EC1), Nilai (EC2), Kriteria(EC3), Keterangan (EC4), apabila terdapat perbedaan pada  Attribute  Class,  maka  tuliskan  pada  table  Discerdibility  Matrix  (AB),  sedangkan  jika  semua  atribut  sama  maka tuliskan dengan tanda kali (X).
Tabel4. Discernibility Matrix EC1 EC2 EC3 EC4 EC1 EC1 X AC B ABC AB EC2 AC X ABC B BC EC3 B ABC X AC A EC4 ABC B AC X C EC5 AB BC A C X

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 564 − 570 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1820

## 3.1.3 Discernibility Matrix Modulo D
Dalam  penyelesaian  proses  Discernibility  Matrix  Modulo  D  penulis  melakukan  perbandingan  terhadap  sekumpulan atribut yang berbeda antara objek yang satu dengan yang lainnya dan juga berbeda atribut keputusan. Berdasarkan tabel3, bandingkan setiap class berdasarkan decision/keputusan, jika keputusan sama maka tuliskan tanda kali (X).
Tabel 5. Discernibility Matrix Modulo D
EC1 EC2 EC3 EC4 EC1 EC1 X AC X ABC X EC2 AC X ABC X BC EC3 X ABC X AC X EC4 ABC X AC X C EC5 X BC X C X

## 3.1.4 Reduct
Untuk mendapatkan hasil Reduct langkah selanjutnya adalah penyeleksian Attribute Minimal (Interesting Attribute) dari sekumpulan atribut kondisi dengan menggunakan Prime Implicant fungsi Boolean. Kumpulan dari semua Prime Implicant mendeterminasikan Sets Of Reduct[10]. Discernibility Matrix Modulo D pada tabel 6 dapat ditulis sebagai formula CNF.
Tabel6 . Reduce Class  CNF of Function Boolean   Prime Implicant  Reduce EC1 (AvC)^(AvBvC) AvC {A},{C} EC2 (AvC)^(AvBvC)^(BvC) (AvB)C {A,B},{C} EC3 (AvBvC))^(AvC) AvC {A},{C} EC4 (AvBvC))^(AvC)^C C {C} EC5 (BvC)^C C {C}

## 3.1.5 Generating Rules
Setelah  mendapatkan  Reduce,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  dan  menentukan  Rule-Rule  yang  telah  didapat,  dengan menyesuaikan Reduce pada setiap Equivalen Class dengan mengacu pada tabel 2.
a. Class EC1 menghasilkan Prime Implicant {A},{C}, Rule nya adalah:
1) Jika Nama Lengkap = Nilai  makaKriteria = Baik
2) Jika Nilai = KriteriamakaKeterangan = Nama Lengkap
b. Class EC2 menghasilkan Prime Implicant {A,B},{C}, Rulenyaadalah:
3) Jika Nama Lengkap = Nilai dan Krtiria = 0,2 maka Keterangan =Baik
4) Jika Keterangan=  Kurang maka Kriteria = PMDK
c. Class EC3 menghasilkan Prime Implicant {A},{C}, Rulenya adalah
5) Jika Nama Lengkap = Kriteria maka Keputusan = Baik
6) Jika Nilai = Baik maka Nilai = Baik
d. Class EC4 menghasilkan Prime Implicant {C}, Rulenyaadalah:
7) Jika keterangan  =Baikmaka Keputusan = Sangat Baik
e. Class EC1 menghasilkan Prime Implicant {C}, Rulenyaadalah :
8) Jika Nama Lengkap = Kurang Baik maka Keputusan = Kurang
Dari Rule-Rule dan data yang ada, dapat diambil keputusan dengan menggunakan logika OR, sehingga Rule-Rule yang didapat dengan menggunakan logika OR adalah:
a. Jika Nama Lengkap = Nilai  maka Kriteria = Baik OR Keterangan = Baik
b. Jika Nilai= Baik dan Kriteria = Kurang Keterangan = Baik OR Keterangan = Sangat Baik
3.2 Implementasi Dan Pengujian
Untuk  membuktikan  kebenaran  pada  tahap  analisa  dan  pengujian  secara  manual,  maka  diperlukan  pengujian  dengan menggunakan Software Rosetta.Gambar 3 mendeskripsikan Project barudari Rosetta-nya dan menyatakan dengan benar data yang diimpor telah masuk kedalam sistem.Untuk melihat hasil dari proses Reduct yaitu dengan cara “Double Click” icon Reduction dan akan terlihat hasil dari Data Reduct seperti terlihat pada gambar3.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 564 − 570 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1820
Setelah  melakukan  proses  reduction,  langkah  terakhir  adalah  mencari  “General  Rules”  atau  keputusan  dari Information System yang diproses dengan cara“ Right-Click” Icon Reduct lalu General Rules, dan untuk melihat hasil atau dari Decision System yang diproses seperti terlihat pada gambar4.
Gambar 4. Rule dari Rough Set
Berdasarkan hasil pengujian menggunakan Teknik Rough Set atau Aplikasi Rosseta dengan menggunakan seluruh data pada sistem rosseta dimana hasil yang didapatkan pada analisis Algoritma Rough Set Pada Penerimaan Beasiswa (Study  Kasus  Dikantor  Baznas  Labuhanbatu).dengan  menggunakan  20  data  yang  diambil  secara  keseluruhan  dengan menggunakan aplikasi Rosetta , dimana pada pencarian aplikasi rosetta menggunakan 20 data tersebut yang didapatkan oleh penulis Maka Sehingga ditemukan hasil Reductntya yang terdapat 4 buah hasil reduct dimana ialah : 1. Nilai (EC2), Kriteria (EC3), Keterangan (EC4)
2. Nama Lengkap (EC1) Kriteria (EC3) Keterangan (EC4)
3.Nama Lengkap (EC1), Nilai(EC2), Keterangan (EC4)
4. Keterangan (EC4), Nilai (EC2),
Setelah hasil reductnya didapatkan maka generate rulenya dapat dihasilkan rulenya 49 Rule yang didapatkan oleh sistem rosetta dalam aturan keputusan (decision rule) yang terbentuk dengan menggunakan seluruh data siswa tersebut maka  dapat  penulis  menganalisa  dalam  proses  Aplikasi Rosetta mampu  membantu  dalam  proses  pencarian  hasil keputusan dari sistem aplikasi rosetta tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  penulis  lakukan  pada  Kantor  Baznas  Labuhanbatu,  maka  penulis  dapat  menarik  serta kesimpulan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  yang  didukung  suatu  metode Rough  Set dan  akan  bermanfaat  sekali dalam pengambilan keputusan Atas analisa dan pembahasan yang penulis lakukan pada pengolahan sistem pendukung keputusan dalam penggunan metode Rough Set maka penulis dapat mengambil kesimpulan Perancangan sistem dengan menggunakan  metode  rough  set  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  Jumlah  yang  terlibat  dalam  Bantuan  Beasiswa sehingga didapatkan hasil keputusan oleh Sistem Baznas Tersebut. Penulis dapat merancangkan metode rough set serta menganalisa data Beasiswa yang ada dibaznas tersebut. Aplikasi Rosetta mampu mengatasi pembahasan dalam proses pencarian hasil keputusan yang teridentifikasi pada bantuan beasiswa untuk kalangan anak yang mau berpendidikan. Hasil dari penelitian ini adalah menghasilkan suatu Rules (aturan) yang dimanfaatkan untuk mengambil keputusan dimasa yang akan datang dengan cara melakukan pengolahan data yang didapatkan dikantor baznas labuhanbatu sehingga pengextraan data dilakukan dengan menggunakan program aplikasi Rosetta.

## REFERENCES
[1] A. Adniyah, R. Agrosamdhyo, and I. Iswahyuni, “Efektivitas Program Beasiswa Satu Keluarga Satu Sarjana (SKSS) BAZNAS Provinsi Bali dalam Meningkatkan Prestasi Akademik di STAI Denpasar Bali,” Widya Balina , vol. 6, no. 2, 2021, doi: 10.53958/wb.v6i2.115.
[2] baznas, “Profil Lembaga Beasiswa Baznas,” beasiswa.baznas.go.id , 2022.
[3] S. Juliwan, “PENGARUH PEMBERIAN BEASISWA BAZNAS TERHADAP MOTIVASI BELAJAR MAHASISWA PRODI PENDIDIKAN AGAMA ISLAM INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI (IAIN) BENGKULU,” e- repository perpustakaan Bengkulu , vol. 7, 2021.
[4] D. Hartama and Hartono, “Analisis kinerja dosen stmik IBBI dengan menggunakan metode rough set,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 564 − 570 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1820
[5] S. Samaray, “Implementasi Algoritma Rough Set dengan Software Rosetta untuk Prediksi Hasil Belajar,” Jurnal Eksplora Informatika , vol. 11, no. 1, 2022, doi: 10.30864/eksplora.v11i1.498.
[6] N. H. Adi, M. Giatman, W. Simatupang, A. Afrina, and R. Watrianthos, “Penerapan Metode Dijkstra Pada Jalur Distribusi LPG Untuk Penentuan Jarak Terpendek,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 3, no. 3, pp. 235–243, Dec. 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1052.
[7] Y. Yao and Y. Zhao, “Attribute reduction in decision-theoretic rough set models,” Information Sciences , vol. 178, no. 17, 2008, doi: 10.1016/j.ins.2008.05.010.
[8] B. Davvaz, I. Mukhlash, and S. Soleha, “Himpunan Fuzzy dan Rough Sets,” Limits: Journal of Mathematics and Its Applications , vol. 18, no. 1, 2021, doi: 10.12962/limits.v18i1.7705.
[9] M. Masrizal and M. H. Munandar, “IDENTIFIKASI SISWA BERMASALAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROUGH SET (STUDI DI SMA N 4 PARIAMAN),” JURNAL INFORMATIKA , vol. 7, no. 2, pp. 90–99, Nov. 2019, doi: 10.36987/informatika.v7i2.1342.
[10]  I. R. Munthe and V. Sihombing, “Klasifikasi Algoritma Iterative Dichotomizer (ID3) untuk Tingkat kepuasan pada Sarana Laboratorium Komputer,” Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP) , vol. 1, no. 2, pp. 27–34, Oct. 2018, doi: 10.34012/jutikomp.v1i2.237.
[11]  Ilmawati, S.kom, M.kom ,”Penerapan Teknik Artificial Intelligent Rough Set untuk mendukung keputusan pada proses pemeriksaan kondisi penjualan barang pada toko silungkang art centre padang,” jurnal komtekinfo fakultas ilmu Komputer, volume 1, no. 1, juni 2014 issn : 2356-0010.
[12]  dedy  hartama,  hartonoanalisis  kinerja  dosen  stmik  ibbi  dengan  menggunakan  metode rough set,” seminar  nasional  teknologi informasi dan multimedia 2016 stmik amikom yogyakarta, 6-7 februari 2016 issn : 2302-3805