Implementasi Teknik Artificial Intelegent Rough Set Dalam Pengambilan Keputusan Pada Proses Penentuan Kelulusan Pelamaran Pekerjaan
Romi Wijaya, S.Kom, M.Kom
Magister Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK”, Padang email:wijayaromi@upiyptk.ac.id
Abstrak: Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mempelajari  teknik Artificial  Intelegent  Rough  Set yang  diimplementasikan  dalam  Sistem  pengambilan  keputusan  pada  UD.ROMI.data dikumpulkan melalui observasi dan interview yang dilakukan kepada pemilik perusahaan yang bersangkutan.  Selanjutnya  data  dianalisa  untuk  menentukan  data  yang  dibutuhkan  dalam proses  penentuan  keputusan.  Dari  eksperimen  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik Artificial  Intelegent  Rough  Set serta  menggunakan Software  Rosetta dapat  memberikan  hasil yang akurat dalam mengambil keputusan.
Kata Kunci : Artificial Intelegent Rough Set , Software Rosetta
Abstract: This  research  was  conducted  to  study  Artificial  Intelegent  Rough  Set  technique implemented in decision making system at UD.ROMI. data collected through observation and interviews  conducted  to  the  owner  of  the  company  concerned.  Further  data  is  analyzed  to determine the data needed in the decision making process. From experiments conducted using Artificial Intelegent Rough Set technique and using Rosetta Software can give accurate results in making decisions.
Keyword : Artificial Intelegent Rough Set , Software Rosetta
1. PENDAHULUAN
Perusahaan adalah sebuah unit kegiatan  produksi  yang  mengolah  sumber daya  ekonomi  untuk  menyediakan  barang dan  jasa  bagi  masyarakat  dengan  tujuan memperoleh  keuntungan  dan  memuaskan kebutuhan masyarakat.
Di  dalam  Perusahaan  kita  perlu  untuk menentukan  klasifikasi  seorang  pekerja dengan
tujuan untuk
menilai Propesionalisme  karyawan,    guna  untuk meningkatkan  mutu  para  pekerja  dalam sebuah perusahaan.
Berdasarkan  definisi  di  atas,  maka penulis  menyimpulkan  bahwa  perekrutan calon karyawan merupakan proses pengalokasian  sumber  daya  yang  ada  sesuai dengan  fungsinya  untuk  mencapai  suatu tujuan. Dengan demikian penyeleksian calon karyawan  merupakan  pengokasian  sumber daya perusahaan serta waktu untuk mendapatkan  calon  karyawan  yang  lebih baik. M  Nordin  A  Rahman,  Yuzarimi  M Lazim, Farham Mohamed (2011)
memberikan  kesimpulan  bahwa  Rough  Set
berguna  untuk  menjelajahi  data  multimedia dan kesederhanaan untuk membangun klasifikasi  data  multimedia,  serta  membantu untuk  meningkatkan kinerja data multimedia dalam    proses  pengorganisasian.  Chen, Cheng  and  Hsieh  (2009)  juga  melakukan penelitian  bahwa  teori  Rough  Set  dapat digunakan  untuk  preprocess  data  dan mengurangi  dimensi  terhadapat  kepadatan data. Sengupta and Das (2012) menggunakan  metode  Rough  Set  untuk menghitung nilai atribut yang telah ditetapkan  dan  meminimalkan  tabel  atribut sehingga atribut terebut mirip dengan jumlah maksimum atribut. Tripathy, Acharjya (2011)  memberikan  kesimpulan  bahwa
Rough  Set  dapat  membantu  dalam  proses diagnosis medis untuk mengambil keputusan dari  gejala  –  gejala  penyakit,  untuk memudahkan dokter  dalam menangani komplikasi aspek diagnosis.
Teknologi  kecerdasan  buatan  dipelajari dalam  bidang-bidang,  seperti:  robotika, penglihatan komputer ( Computer
Vision ),  jaringan  saraf  tiruan  ( Artifical Neural  System ),  pengolahan  bahasa alami  ( Natural  Language  Processing ), pengenalan  suara  ( Speech  Recognition ), dan  Sistem  Pakar  ( Expert  System ) (Hariyadi, 2016)
2. KAJIAN LITERATUR
2.1 Knowledge Discovery in Database Proses Knowledge Discovery in Database  (KDD)  terdiri  dari  beberapa langkah-langkah,  antara  lain    :  (Angga Ginanjar Mabrur, Riani Lubis (2012)) 1. Data Selection (pemilihan data), pemilihan      data  dari  sekumpulan  data operasional  perlu  dilakukan  sebelum tahap  penggalian  informasi  dalam  KDD dimulai.
2.  Preprocessing,  sebelum  proses  Data Mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan  proses  cleaning  dengan  tujuan untuk membuang duplikasi data, memeriksa  data  yang  inkonsisten,  dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi). Juga dilakukan proses enrichment, yaitu proses
“memperkaya”  data  yang  sudah  ada dengan  data  atau  informasi  lain  yang relevan  dan  diperlukan  untuk  KDD, seperti data atau informasi eksternal. 3.  Data  Transformation  (transformasi  data), proses  coding  pada  data  yang  telah dipilih,  sehingga  data  tersebut  sesuai untuk proses Data Mining. Proses coding dalam  KDD  merupakan  proses  kreatif dan  sangat  tergantung  pada  jenis  atau pola  informasi  yang  akan  dicari  dalam database.
4.    Data  Mining,  suatu  proses  di  mana metoda  diterapkan  untuk  menemukan pengetahuan berharga dan tersembunyi di dalam  database.  Dalam  hal  inilah  teknik- teknik Artificial Intelligence dibutuhkan.
5.    Interpretation  /  Evaluation,    pola informasi  yang  dihasilkan  dari  proses Data  Mining  perlu  ditampilkan  dalam bentuk  yang  mudah  dimengerti  oleh pihak  yang  berkepentingan.  Tahap  ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut  dengan  interpretation.  Tahap  ini
mencakup  pemeriksaan  apakah  pola  atau informasi  yang  ditemukan  bertentangan dengan  fakta  atau  hipotesa  yang  ada sebelumnya  atau  tidak.Dari  pengertian diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  metode analisa  dan  desain  berorientasi  objek merupakan suatu metode untuk memeriksa kebutuhan dari sudut pandang kelas-kelas dan objek kemudian mempelajari permasalahan dengan menspesifikasikannya atau mengobservasi  permasalahan  tersebut sesuai  dengan  kombinasi  antara  struktur data  dan  perilaku  dalam  satu  entitas. Metode  analisa  dan  desain  berorientasi objek menawarkan sebuah kerangka kerja yang  baik      untuk  skenario  ( Jakimi  dan Koutbi, 2011).

## 2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran  komputer  (mechine  learning) untuk  menganalisis  data  dan  mengekstraksi pengetahuan  (knowledge)  secara  otomatis menurut Fajar  Astuti  Hermawati  (Nurhayati, 2014).
Tahapan  –  tahapan  yang  dilakukan dalam  proses  Data  Mining    (Adi  Sucipto,
2015 ) : 1.  Data Cleaning, merupakan proses menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten atau data yang tidak relevan.
2.  Data  Integration,  merupakan  proses penggabungan  data  ke  dalam  satu database  di  mana  terkadang  proses  Data Mining yang akan dilakukan memerlukan data  lebih  dari  satu  database  atau memerlukan  pemprosesan  menggunakan database lain. 3.  Data Transpormation, merupakan pengubahan data atau penggabungan data yang  dilakukan  sebelum  akan  dilakukan proses Data Mining. Karena dalam proses Data  Mining  dalam  beberapa  metode membutuhkan  format  data  yang  khusus sebelum data dialokasikan.
4.  Aplikasi Teknik Data Mining, merupakan salah  satu  bagian  dari  proses  Data Mining.
5.  Interpretasi  /  Evaluasi,  merupakan  pola yang  menentukan  hasil  dari  teknik  Data Mining  berupa  pola-pola  yang  khas maupun  model  prediksi  dievaluasi  untuk menilai  apakah  hipotesa  memang  benar- benar tercapai.
6.  Knowladge  /  Pengetahuan,  merupakan presentasi  pola  yang  ditemukan  untuk menghasilkan  aksi  tahap  terakhir  dari proses  Data  Mining  dan    bagaimana memformulasikan  keputusan  atau  aksi dari hasil analisa yang didapat.

## 2.3Teknik  Artificial  Intelligence  Rought Set
Menurut  Obadi,  et  al.  (Nurhayati, 2014) mengatakan bahwa Rough set
dikembangkan  oleh  Zdizslaw  Pawlak  yang dapat  digunakan  sebagai  alat  matematikal untuk menangani ketidakjelasan dan ketidakpastian. Dan telah berhasil diterapkan dalam  berbagai  tugas,  seperti  fitur  seleksi  / ekstraksi,  sintesis  aturan  dan  klasifikasi, penemuan pengetahuan dan lain-lain. Toleransi  Model  Rough  set  mempekerjakan relation  toleransi  bukan  sebuah  eqivalence hubungan dalam model Rough set original.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dapat  digolongkan kepada model penelitian eksperimen multivariate yaitu analisa terhadap komponen  utama  yang  melibatkan  banyak variabel  dan  berdimensi  cukup  besar.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.

## 3.1 Kerangka Kerja
Kerangka  kerja  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  dapat  digambarkan seperti terlihat pada gambar 3.1 berikut :
Gambar 1  : Kerangka Kerja Penelitian
4. Analisa dan Perancangan 4.1 Analisis Sistem Pada  tahap  analisa  dan  perancangan ditujukan untuk mempelajari cara pegambilan  keputusan  pada  UD.ROMI  dan memberikan  masukan  untuk  pengambilan keputusan selanjutnya. Penganalisaan dilakukan  berdasarkan  fakta  dan  data  yang didapat di UD.ROMI. 4.2  Rancangan Umum Sistem Pendukung Keputusan Pada bagian ini penulis akan menjelaskan arsitektur dari sistem
pendukung  keputusan  dan  analisa  data penentuan  usulan  pelamar  pekerjaan  yang terdiri dari rancangan umum dan komponen- komponen  yang  digunakan.  Untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar
Data Asli Data yang akan di proses Data Cleaning Rules / Knowledge Generating Rules TEKNIK ROUGH SET Gambar 2  Rancangan Umum Sistem

## Pengambilan Keputusan

## 4.3  Pengolahan Data
Pada Tahap pengolahan data penulis akan menganalisa  data  asli  yang  telah  didapatkan pada proses pengumpulan data pada UD.ROMI  dengan  menggunakan  teknik Rough  Set,    dalam  tahap    ini    akan dijelaskan    gambaran    awal  mengenai  data- data    yang    akan  diproses  dan  membahas teknik-teknik yang digunakan dalam Artificial Intelegent RoughSet.

## 4.3.1 Decision System
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 lima atribut di mana satu atribut dinyatakan untuk
Equeivalence  Relation  (No),  tiga  atribut untuk  kondisi  (Condition)  dan  1  atribut untuk atribut keputusan (Decision).
Tabel 1  Information System

## 4.3.2 Equivalence Class
Dalam  menyelesaikan  Equivalence  Class penulis  mengelompokkan  objek-objek  yang sama  (Pendidikan,  Pengalaman,  Hasil  Tes, Keputusan) untuk memudahkan dalam mencari  hasil  kelulusan  pelamar,  dan melakukan  perubahan  pada  Equivalence Class  (No)  dengan  memberikan  Variabel (EC1-EC5),  sehingga  data  yang  ada  dapat disederhanakan Kembali.
Tabel 2 Equivalence Class
Setelah  Numerical  Representation ditentukan maka Equivalence Class (Transformasi)  yang  dihasilkan  dapat  dilihat pada tabel. Tabel 3 Equivalen Class (Transformasi) 4.3.3 Discernibility Matrix Dalam penyelesaian proses Discernibility  Matrix penulis  melakukan perbandingan  setiap Class dan  melakukan perubahan  pada  atribut  seperti  :  Pendidikan (EC 1 ),  Pengalaman  (EC 2 ) , Hasil  Tes(EC 3 ), Keputusan  (EC 4 ),  dan  Jumlah  (EC 5 ), apabila terdapat  perbedaan  pada Attribute  Class ,
maka  tuliskan  pada  tabel Discerdibility Matrix ( AB ),  sedangkan  jika  semua  atribut sama maka tuliskan dengan tanda kali ( X ).
Tabel 4 Discernibility Matrix
4.3.4 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  tabel  3,  bandingkan setiap  class  berdasarkan  decision/keputusan, jika keputusan sama maka tuliskan tanda kali (X).
Tabel 5. Discernibility Matrix Modulo D
4.3.5 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 . Discernibility  Matrix  Modulo  D
pada  tabel  6  dapat  ditulis  sebagai  formula CNF.
Tabel 6  Reduce

## 4.3.6 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}, Rulenya adalah :
1.  Jika  Pendidikan  =  SMP  maka Keputusan = Tidak Lulus
2.  Jika  Hasil  Tes  =  Kurang  Baik  maka Keputusan = Tidak Lulus
b. Class  EC2  menghasilkan  Prime  Implicant {A,B},{C}, Rulenya adalah :
3.  Jika  Pendidikan  =  SMU  dan Pengalaman  =  Ada  maka  Keputusan = Lulus
4.  Jika  Hasil  Tes  =    Baik  maka Keputusan = Lulus
c.  Class  EC3  menghasilkan  Prime  Implicant {A},{C}, Rulenya adalah
5.  Jika  Pendidikan  =  SMP  maka Keputusan = Tidak Lulus
6.  Jika  Hasil  Tes  =  Kurang  Baik  maka
Keputusan = Tidak Lulus d.  Class  EC4  menghasilkan  Prime  Implicant {C}, Rulenya adalah : 7.  Jika  Hasil  Tes  =  Baik  maka Keputusan = Lulus e.  Class  EC1  menghasilkan  Prime  Implicant
{C}, Rulenya adalah :
8.  Jika  Hasil  Tes  =  Kurang  Baik  maka
Keputusan = Tidak Lulus
Dari  Rule-Rule  dan  data  yang  ada,  dapat diambil  keputusan  dengan  menggunakan logika OR, sehingga Rule-Rule yang didapat dengan menggunakan logika OR adalah : 1.  Jika  Pendidikan  =  SMU  maka  Keputusan
=    Lulus OR Keputusan = Tidak   Lulus
2.  Jika  Pendidikan  =  SMU  dan  Pengalaman =  Tidak  maka  Keputusan  =  Lulus  OR Keputusan = Tidak Lulus

## 5. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
5.1 Data Pengujian
adapun  keseluruhan  data  dapat  dilihat pada tabel 7.
Tabel 7 Data Keseluruhan
5.2 Langkah-langkah Pengujian Software Rosetta Untuk  membuktikan  kebenaran  pada tahap  analisa  dan  pengujian  scara  manual, maka diperlukan pengujian dengan menggunakan Software Rosetta.
Gambar 2 : Directori Penyimpanan Data Source Gambar  2  menggambarkan  tentang lokasi  penyimpanan File  Rosetta .  Setelah melakukan proses penyimpanan.
Gambar 3 Pemilihan File Decision System Pada penelitian ini, penulis menggunakan  “DataPelamar.xls”  sebagai data processing .Untuk  tahapan  selanjutnya mencari  di  mana  letak data  Source yang telah di Create pada tahapan sebelumnya. Gambar 4 : Sheet Of Decision System Gambar  4  mendeskripsikan Project baru  dari Rosetta -nya  dan  menyatakan dengan benar data yang diimpor telah masuk ke dalam sistem.
Untuk  melihat hasil  dari proses Reduct yaitu dengan  cara  “ Double  Click ” icon  Reduction dan  akan  terlihat  hasil  dari Data  Reduct seperti terlihat pada gambar 5.
Gambar 6 : Result Of Reduction 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 gambar 6.
Gambar 6 Hasil Atau Rule dari Rough Set
6. SIMPULAN DAN SARAN 6.1. Simpulan
Berdasarkan  analisa  dan  pengujian menggunakan Software Rosetta pada UD.ROMI,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Aplikasi  Rosetta  mampu  mengatasi persoalan-persoalan dalam proses pencarian  hasil  keputusan,  dari  pada melakukan pencarian hasil secara
manual  karena  kesalahan  dalam  proses pencarian oleh Administrator. 2. Hasil penelitian ini adalah menghasilkan suatu Rules (aturan) yang dapat  dimanfaatkan  untuk  mengambil kebijakan  pengambilan  keputusan  di masa  yang  akan  datang  dengan  cara melakukan pengolahan data yang didapatkan  UD.ROMI.  Pengekstrakan data  dilakukan  dengan  menggunakan program aplikasi Rossetta.

## 6.2. Saran
Saran-saran  yang  dapat  diusulkan sehubungan dengan penelitian ini adalah:
1.  Seorang  Administrator  hendaknya  selalu memperhatikan, memantau dan mempelajari kejadian-kejadian yang
terjadi  di  lapangan  agar    tidak  terjadi kesalahan dalam pemilihan calon pekerja. Salah  satu  caranya  dapat  dilakukan dengan  terjun  langsung  untuk  memantau keadaan di lapangan.
2.  Bagi  pembaca  yang  membaca  tesis  ini diharapkan  kritikan  dan  sarannya  untuk kesempurnaan  karya  ini  di  masa  yang akan datang.
3.  Bagi  pembaca  yang  ingin  melanjutkan penelitian ini lebih rinci dapat dilanjutkan sesuai  dengan  klasifikasi  data  yang telah diuraikan pada Bab IV.
4.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  bagi Administrator  penerimaan  calon  pegawai UD.ROMI  dapat  dijadikan  pedoman untuk mengambil kebijakan dalam penerimaan  pegawai  di  masa  yang  akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
Chen  Rung-Ching,  Cheng  Kai-Fan  and Hsieh  Chia-Fen  Hsieh.  2009.  Using rough  set  and  support  vector  Machine for network intrusion detection.
Taiwan  :  Department  of  Information Management  Chaoyang  University  of Technology Taichung Country.
Ginanjar  Angga  Mabrur  dan  Riani  Lubis. 2012.  Penerapan  data  mining  untuk memprediksi  kriteria  nasabah  kredit. Bandung  :  Program  Studi  Teknik Informatika  Fakultas Teknik  dan  Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia. Nordin .M .A Rahman,  et al. 2011.Applying Rough Set Theory in Multimedia Data Classification.Malaysia  :  Universiti
Sultan Zainal Abidin.
Nurhayati.  2014.  Metode  rough  set  untuk melihat  perilaku  suami  yang  menjadi akseptor  kb  vasektomi.  Sumatera Utara : Program Studi Teknik Informatika,  STMIK  KAPUTAMA BINJAI. Kom,  HARIYADI  S.  "PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR BERBASIS ATURAN  UNTUK  MENENTUKAN MATA  KULIAH  YANG  AKAN DIAMBIL  ULANG  (REMEDIAL) DENGAN  METODE  FORWARD
CHAINING." Menara  Ilmu 10.60-65 (2017). Sucipto  Adi.  2015.  Prediksi  kredit  macet melalui perilaku nasabah Pada koperasi simpan pinjam dengan menggunakan Metode algoritma klasifikasi  c4.5.  Fakultas  Sains  dan
Teknologi UNISNU Jepara.
Tripathy  B.  K,  et  al.  2011.  A  framework  for intelligent  medical  diagnosis  using rough set with formalconcept analysis. India  :  School  of  Computing  Science and Engineering, VIT University.
Kumar  Soumen  Pati  and  Asit  Kumar  Das. 2013.  Constructing  minimal  spanning tree based on rough set theory for gene selection.  Department  of  Computer Science/Information Technology.