## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## IMPLEMENTASI ALGORITMA ROUGH SET DALAM PEMILIHAN PROGRAM STUDI PADA CALON MAHASISWA UNIVERSITAS DUMAI
Melati Rahma Suri 1 , Lina Alfaridah. ZH 2 , Rahadatul ‘Aisy Riadi 3 , Siti Rapita 4 , Engla Breinda 5 1,2,3,4,5 Program Pasca Sarjana Magister Teknik Informatika Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang
1,2,3,4,5 Jl. Raya Lubuk Begalung, Lubuk Begalung Nan XX, Kec. Lubuk Begalung, Kota Padang, Sumatera Barat, Kode Pos : 25145
e-mail : 1 melatirahmasuri20@gmail.com, 2 lina.alfazh@gmail.com, 3 radhariadi@gmail.com,
4 sitirapita12@gmail.com, 5 englabreinda91@gmail.com

## ABSTRAK
Pemilihan  jurusan  kuliah  merupakan  bagian  terpenting  bagi  seorang  mahasiswa  untuk  menentukan kemana arah pendidikannya. Dalam menentukan jurusan banyak calon mahasiswa yang masih merasa kesulitan dalam menentukan pemilihan jurusan yang ada karena pemahaman mengenai jurusan serta target yang akan diambil  dari  calon  mahasiswa  untuk  penyesuaian  dari  jurusan  yang  dipilih.  Dengan  adanya  data  calon mahasiswa yang masuk, Data tidak  hanya dapat berfungsi sebagai arsip, tetapi juga dapat dimanfaatkan dan diolah  menjadi  informasi  yang  bermanfaat  untuk  meningkatkan  minat  calon  mahasiswa.  Data  dapat  diolah dengan menggunakan data mining algoritma Rough Set. Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Penerapan algoritma Rough Set dengan  menggunakan  software  Rosetta  dapat  menghasilkan  informasi  yang  berguna  untuk  pengambilan keputusan  yang lebih optimal.  Berdasarkan  perbandingan pengujian  baik  dengan  metode  Rough  Set  maupun menggunakan tools rosseta 1.4.41 sudah optimal dalam menghasil reduce hasil dari tiap tiap equivalence class walaupun ekstraksi knowledge untuk general rules sama sama mendekati rulenya masing masing karena proses metode yg berbeda. Maka dengan adanya suatu metode Rough Set sangat membantu pihak –pihak terkait dalam proses pengambilan keputusan memilih program studi di universitas .
Kata Kunci : Rough Set, Rosetta, Data Mining

## ABSTRACT
The  selection of  a college  major  is  the  most important  part  of  a  student's  education. In  determining the major, many student candidates still find it difficult to determine the selection of the existing major due to the understanding of the major and the target that will be taken from the student candidates for adjustment of the selected  major.  With the  data  of  prospective  students entering,  Data  can not  only function  as  an  archive,  but can also be utilized and processed into useful information to increase the interest of prospective students. Data can  be  processed  using  the  data  mining  algorithm  Rough  Set.  Data  mining  is  the  process  of  searching  for interesting patterns or information in selected data using specific techniques or methods. The implementation of  the  Rough  Set  algorithm  using  Rosetta  software  can  yield  useful  information  for  more  optimal  decision making. Based on test comparisons both with the Rough Set method and using the toolset 1.4.41 it is optimal to reduce the yield of each equivalence class even though the knowledge extraction for general rules is the same as  approaching their  respective  rules  due to  different  method  processes.  Thus, the  Rough  Set  method  greatly helps – the relevant parties in the decision-making process choose a study program at the university.
Keyword : Rough Set, Rosetta, Data Mining

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Dumai  (UNIDUM)  merupakan salah  satu  universitas  yang  berada  di  kota  Dumai. Pemilihan jurusan kuliah merupakan bagian terpenting bagi seorang mahasiswa untuk menentukan  kemana  arah  pendidikannya.  Dalam menentukan  jurusan  banyak  calon  mahasiswa  yang masih merasa kesulitan dalam  mementukan pemilihan  jurusan  yang  ada  karena  pemahaman mengenai jurusan serta target yang akan  diambil  dari calon  mahasiswa  untuk  penyesuaian  dari  jurusan yang  dipilih.  Apabila  data  calon  mahasiswa  yang masuk  dalam  periode  tertentu  dianalisa  maka  dapat diketahui  pola  yang  sangat  membantu  dalam memajukan  penerimaan  mahasiswa  untuk  kampus. Dengan  adanya  data  calon  mahasiswa  yang masuk,data tidak hanya dapat berfungsi sebagai arsip, tetapi  jyga  dapat  dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi informasi  yang  bermanfaat  untuk  meningkatkan minat calon mahasiswa.
Data  dapat  diolah  dengan  menggunakan Data Mining Algoritma Rough  Set . Data  Mining adalah proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam data  terpulih  dengan  menggunakan  teknik  atau metode tertentu (Fahlul, et all , 2018).
Salah  satu  algoritma  yang  merupakan  bagian dari data  mining adalah  algoritma rough  set . Rough Set adalaha  teori  matematika  baru-baru  ini  yang digunakan  sebagai data  mining dengan  banyak keuntungan  yang  menguntungkan.  Teori  ini  banyak digunakan untuk analisis klasifikasi  yang melibatkan ketidakpastian, ketidakteraturan dan ketidaklengkapan informasi pada data.
Terdapat  dua  sistem  informasi,  yaitu  atribu kondisi  dan  atribut  keputusan.  Dimana  U  adalah himpunan  tak  terbatas  yang  tidak  kosong  dari  objek dan  A  adalah  set  terhingga  dari  atribut  dimana (Endarko, 2022) :
Terdapat beberapa tahapan dalam menggunakan algoritma rough  set ,  berikut  tahapan  metode Rough Set yaitu : 1. Decision System
Decision  system merupakan  system  yang  telah memiliki  keputusan  atau  hasil  berdasarkan  hasil asumsi yang telah memenuhi syarat dan ketentuan berdasarkan atributnya.
2. Equivalence Class Equivalence  class merupakan pengelompokan  objek  data  yang  memiliki kesamaan  nilai  antara  atribut  kondisi  dan  atribut keputusan.
3. Discerniblity Matrix Discerniblity matrix merupakan kumpulan matrik yang  atribut  kondisi  dan  keputusan  memiliki perbedaan.  Pada  tahap  ini  semua  objek  akan dibandingkan.  Dalam  proses  perbandingan  ini, tidak  memperhatikan  atribut  keputusannya.  Jika atributnya  memiliki  kesamaan  nilai  maka  tidak akan ada nilai yang dihasilkan, tetapi jika nilainya memiliki  perbedaan  maka  akan  diberikan  nilai.
(Endarko, 2022).
4. Discernibility Matrix Modulo D Discernibility Matrix  Modulo D yang merupakan
kumpulan  atribut  yang  berbeda  antara objek ke-a dan objek ke-b, bandingkan  setiap class berdasarkan decision attribute (Rahman,2020). 5. Reduction Reduction yang  merupakan  penyeleksian attribute minimal  dari  sekumpulan attribute yang  menggunakan prime  implicant fungsi boolean.
6. General Rules
General  rules merupakan  keputusan  akhir setelah  dilakukan  proses reduction yang terdapat suatu kondisi sehingga menghasilkan keputusan  yaitu  terdiri  dari  IF,  AND,  dan THEN.  Maka  proses  pengilahan  dari data mining telah selesai untuk mendapatkankeputusan dalam  mengklasifikasi bahasa      pemograman  (Pratiwi  &  Yunita, 2019).
a. Data Mining
Data Mining adalah proses pembelajaran yang mengumpulkan, membersihkan, dan memperoleh manfaat dari suatu data yang mempunyai arti yaitu menemukan model baru yang efektif dan dapat menjadi pengetahuan dari suatu data.
Data Mining merupakan suatu proses penggalian data atau penyeringan data dengan memanfaatkan kumpulan data dengan ukuran yang cukup besar melalui serangkaian proses untuk mendapatkan informasi yang berharga dari data tersebut. Data Mining biasa juga dikenal dengan Knowledge Discovery in Databases (KDD), ekstraksi pengetahuan analisa data/pola, kecerdasan bisnis dan merupakan alat yang penting untuk memanipulasi data untuk penyajian informasi sesuai kebutuhan user dengan tujuan untuk membantu dalam analisis koleksi pengamatan prilaku (Gultom dkk, 2019)
b. Knowledge Discovery In Database (KDD) Knowledge Discovery in Database didefinisikan
sebagai ekstraksi informasi
potensial, implisit dan tidak dikenal dari sekumpulan data. Proses ini melibatkan hasil proses data mining , kemudian mengubah hasilnya secara akurat menjadi informasi yang mudah dipahami.
Adapun tahap proses KDD sebagai berikut :
a. Data Selection : pemilihan data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai.
b. 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

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
data, seperti kesalahan cetak.
c. Transformation, yaitu  proses coding pada  data yang  telah  dipilih,  sehingga  data  tersebut  sesuai untuk proses data mining.
d. Data  Mining ,  yaitu  proses  pola  atau  informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu.
e. Interpretation  /  Evaluation :  pola  informasi  yang dihasilkan  dari  proses data  mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan.
c. Rosetta
Software yang  nantinya  akan  menghasilkan sebuah  informasi  atau  keputusan  yang  digunakan untuk  melakukan  proses  pengujian  mendapatkan sebuah  informasi  terhadap  pemilihan  program  studi yang mana telah diketahui proses manualnya. d. Program Studi
Program  Studi  merupakan  pembelajaran  yang mengenai  suatu  bidang  ilmu  yang  lebih  berfokus pada bidang pengetahuan tertentu. Dalam menentukan  bidang  ilmu  yang  mana  yang  cocok dengan  minat  dan  bakat  seseorang  maka  harus dilakukan  penyelenggaraan  akademik  yang  akan menguji  kompetensi  mahasiswa  yang  lebih  cocok dengan  kemampuannya.  Maka  untuk  menentuka mahasiswa dalam memilih program studi yang sesuai yaitu  berdasarkan  pemahaman  sebelumnya  atau jurusan  dimasa  SMA/SMK  yang  telah  dipelajari. Dengan itu, untuk penentuan program studi yang akan diambil akan menyesuaikan  dengan  keahlian mahasiswa  berdasarkan  jurusan  yang  telah  dipahami di waktu SMA/SMK.

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Metode Penelitian
A. Studi Literatur Tahapan  pertama,  penulis  mencari  refrensi beberapa  penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh peneliti terdahulu sehubungan dengan penelitian yang dilakukan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  artikel,  buku, jurnal tesis, dan annual review. Tahapan ini bertujuan
untuk  memberikan  pengetahuan  sebagai  dasar teori  kepada  penulis  mengenai  penelitian  yang dilakukan.
B. Mengindentifikasi Masalah
Tahap  ini  merupakan  langkah  awal  untuk menemukan  tujuan  dan  rumusan  masalah  serta penerapan  Metode Rough  Set untuk  mengetahui kesesuaian  antara  jurusan  awal  siswa  dengan program studi yang diambil.
C. Mengimplementasi Sistem
Melakukan  analisis  menggunakan  metode yang  dipilih  yaitu  Rough  Set  dengan  melakukan perhitungan  secara  manual  terhadap  nilai  atribut berupa alamat, asal pendidikan, jurusan asal, serta program studi yang dipilih berdasarkan hasil dari data  decision  system  pada  setiap  variabel  dari atribut dengan menggunakan data sampel sebagai data  Training  dan  data  Testing  yang  diambil sebagian  dari  seluruh  data  dan  selanjutnya menguji  hasil  perhitungan  manual  dengan menggunakan Software
Data Mining.
Implementasi  dilakukan  untuk  dianalisis  dengan Rough  Set  menggunakan  Software  Data  Mining yaitu Rosseta.
D. Menguji Hasil dan Evaluasi Menguji hasil dilakukan dengan melakukan pengujian  terhadap  hasil  yang  diperoleh  dengan cara  menginputkan  data  decision  ke  Rough  Set. Nantinya  data  tersebut akan  mendapatkan hasil  berupa  rule untuk pengambilan keputusan. Data  ini  akan  kita  hitung  secara  manual  dan apabila  hasil  yang  kita  dapat  sesuai,  berarti perhitungan tersebut dapat dikatakan baik namun masih  perlu  untuk  diuji  menggunakan  Software Data  Mining  dengan  data  lain.  Implementasi dilakukan  menggunakan  Software  Data  Mining yaitu  Rosseta.  Hasil  implementasi  berupa beberapa  informasi  yang  digunakan  untuk mengetahui kesesuaian antara jurusan awal siswa dengan program studi yang diambil di Universitas Dumai.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 2. Algoritma Penyelesaian dengan  Metode Rough Set
A. Analisis Pengujian Metode Rough Set
1. Decision System
Tabel 1. Data Decision System
Rough  Set  menawarkan  dua  bentuk  presentasi data  yaitu  information  system  (IS)  dan  Decision System (DC) dimana “U”anggota bilangan {“c1,c2,c3,…Cm}”  sebagai  objek  seperti  {  objek 1,objek 2,objek –n} dan “A” {a1,a2,…an}
2. Equivalence Class
Tabel 2 . Equivalence Class
Hasil penyederhanaan equivalence class disederhanakan  dalam  numerical  representation  agar tidak  terjadi  interdeminacy  terhadap  keputusan  yang
berbeda,  kolom  kanan  mengindikasikan  jumlah objek  pada  decision  system  unutk  class  yang sama.
3. Discernability Matrix
Untuk  menghitung  Discernability  Matrix, Atribut  dimodelkan  Pendidikan  (A),  Kompetensi (B),  dan  Diagnosa  Mental  (C)  Seperti  tabel dibawah ini.
Tabel 3 . Permodelan Discernability Matrix
Untuk  mendapatkan  nilai  Discernability Matrix  yaitu  dengan  mengklasifikasikan  atribut yang berbeda antara objek –i ke objek –j. jika ada perbedaan  atribut  class    maka    dituliskan Discernability    Matrix  sedangkan  jika  atribut class sama ditulis X.
4. Discernability Matrix Modulo D
Untuk  menghitung  Discernability  Matrix modulo  D,  Atribut  dimodelkan  Pendidikan  (A), Kompetensi  (B),  dan  Diagnosa  Mental  (C) Seperti tabel dibawah ini.
Tabel 4. Discernability Matrix Modulo D
Untuk mendapatkan nilai Discernability Matrix Modulo D yaitu dengan mengklasifikasikan atribut yang berbeda antara objek –i ke objek –j berdasarkan decision atribut. jika keputusan sama dituliskan tanda X, jika berbeda tuliskan atribut perbedaannya.
5. Reduction Reduction adalah penyeleksian atribut minimal ( interisting attribute ) dari sekumpulan atribut kondisi dengan mengguna prime implicant fungsi boolean. Kumpulan dari semua prime implicant mendeterminasikan sent of reduct . Adapun beberapa teorema boolean yang dipakai didalam algoritma rough set ini dapat dilihat pada tabel 5.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Tabel 5. Proses Reduction Tabel 6 . Hasil Reduction

## 6. General Rules
Setelah  didapatkan  hasil  dari  reduction,  maka langkah  terakhir  adalah  untuk  menentukan  general rulesnya.  Adapun  general  rules  dari  hasil  reduction dideskripsikan sebagai berikut :

## 1. {Alamat} atau {A}
If  Alamat  =  “Dumai  Selatan”  Then  Income  = “Cukup”  Or  “Baik”  If  Alamat  =  “Sungai Sembilan” Then  Income  =  “Cukup” If  Alamat  = “Bukit  Kapur”  Then  Income  =  “Cukup”  Or “Baik” If Alamat = “Dumai Barat” Then Income = “Baik” Or “Cukup” If Alamat = “Dumai Timur” Then Income = “Baik” Or “Cukup”
2. {Asal Pendidikan, Program Study} atau {B,D}
If  Asal  Pendidikan  =  “SMAN”  And  Program Study  =  “Teknik  Informatika”  Then  Income  = “Cukup”  Or  “Baik”  If  Asal  Pendidikan  = “SMAN”  And  Program  Study  =  “Hukum”  Then Income =  “Baik” If Asal Pendidikan = “SMAN” And  Program  Study  =  “Teknik  Informatika” Then  Income  =  “Cukup”  Or  “Baik”  If  Asal Pendidikan  =  “SMAN”  And  Program  Study  = “Sistem  Informasi”  Then  Income  =  “Cukup”  Or “Baik”  If  Asal  Pendidikan  =  “SMAN”  And Program  Study = “Manajemen Informatika” Then Income = “Cukup” If Asal Pendidikan = “SMKN” And  Program Study = “Teknik Informatika” Then Income = “Cukup” Or “Baik”  If  Asal  Pendidikan =  “SMKN”  And  Program  Study  =  “Sistem Informasi”  Then  Income  =  “Cukup”  If  Asal Pendidikan  =  “MAN”  And  Program  Study  = “Hukum”  Then  Income  =  “Baik”If  Asal Pendidikan  =  “MAN”  And
Program Study = “Teknik Informatika” Then Income =  “Baik ”
3. {Jurusan Asal } atau {C}
If  Jurusan  Asal  =  “IPS”  Then  Income  = “Cukup”  Or  “Baik”  If  Jurusan  Asal  = “Akuntansi”  Then  Income  =  “Cukup”If Jurusan Asal  = “TKJ” Then Income = “Baik” If  Jurusan  Asal  =  “IPA”  Then  Income  = “Baik”  If  Jurusan  Asal  =  “MIPA”  Then Income  =  “Baik”If  Jurusan  Asal  =  “Usaha Perjalanan Wisata” Then Income = “Cukup”
4. {Program Study } atau {D} If  Program  Study  =  “Teknik  Informatika” Then Income = “Cukup” Or “Baik”If Program
Study  =  “Hukum”  Then  Income  =  “Baik”If Program  Study  =  “Sistem  Informasi”  Then Income  =  “Cukup”  Or  “Baik”If  Program Study =  “Manajemen  Informatika” Then Income = “Cukup” 5. {Alamat, Jurusan Asal } atau {A,C} If Alamat = “Dumai Selatan” And Jurusan Asal = “IPS” Then Income = “Cukup”If Alamat = “Dumai Selatan” And Jurusan Asal = “Akuntansi” Then Income = “Cukup”If Alamat = “Dumai Selatan” And Jurusan Asal = “TKJ” Then Income = “Baik”If Alamat = “Sungai Sembilan” And Jurusan Asal = “IPS” Then Income = “Cukup”If Alamat = “Bukit Kapur” And Jurusan Asal = “IPA” Then Income = “Baik”If Alamat = “Bukit Kapur” And Jurusan Asal = “IPS” Then Income = “Cukup”If Alamat = “Dumai Barat” And Jurusan Asal = “IPS” Then Income = “Baik”If Alamat = “Dumai Barat” And Jurusan Asal = “MIPA” Then Income = “Baik”If Alamat = “Dumai Barat” And Jurusan Asal = “Usaha Perjalanan Wisata” Then Income = “Cukup”If Alamat = “Dumai Timur” And Jurusan Asal = “IPA” Then Income = “Baik”If Alamat = “Dumai Timur” And Jurusan Asal = “IPS” Then Income = “Cukup”
6. {Jurusan Asal, Program Study } atau {C,D} If Jurusan Asal = “IPS” And Program Study = “Teknik Informatika” Then Income = “Cukup”If Jurusan Asal = “IPS” And Program Study = “Sistem Informasi” Then Income = “Cukup”If Jurusan Asal = “IPS” And Program Study = “Hukum” Then Income = “Baik”If Jurusan Asal = “IPS” And Program Study = “Manajemen Informatika” Then Income = “Cukup”If Jurusan Asal = “Akuntansi” And Program Study = “Teknik Informatika” Then Income = “Cukup”If Jurusan Asal = “TKJ” And Program Study = “Teknik Informatika” Then Income = “Baik”If Jurusan Asal = “IPA” And Program Study = “Hukum” Then Income = “Baik”If Jurusan Asal = “IPA” And Program Study

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
=  “Teknik Informatika” Then Income = “Baik”If Jurusan  Asal  =  “IPA”  And  Program  Study  = “Sistem  Informasi”  Then  Income  =  “Baik”If Jurusan  Asal  =  “MIPA”  And  Program  Study  = “Sistem  Informasi”  Then  Income  =  “Baik”If Jurusan  Asal  =  “Usaha  Perjalanan  Wisata”  And Program  Study  =  “Sistem  Informasi”  Then Income = “Cukup”
7. {Alamat,  Asal  Pendidikan,  Program  Study  } atau {A,B,D}
If Alamat = “Dumai  Selatan”  And  Asal Pendidikan=  “SMAN”  And  Program  Study  =  “Teknik Informatika”  Then  Income  =  “Cukup”If  Alamat  = “Dumai Selatan” And Asal Pendidikan= “SMKN” And Program Study = “Teknik Informatika” Then Income = “Cukup”  Or  “Baik”If  Alamat  =  “Sungai  Sembilan” And Asal Pendidikan= “SMAN” And Program Study = “Teknik  Informatika”  Then  Income  =  “Cukup”If Alamat  =  “Bukir  Kapur”  And  Asal  Pendidikan= “SMAN”  And  Program  Study  =  “Hukum”  Then Income=  “Baik”If  Alamat  =  “Bukir  Kapur”  And  Asal Pendidikan=  “SMAN”  And  Program  Study  =  “Sistem Informasi” Then Income = “Cukup”If Alamat = “Bukir Kapur” And Asal Pendidikan= “SMAN” And Program Study = “Teknik Informatika” Then Income = “Baik”If Alamat  =  “Dumai  Barat”  And  Asal  Pendidikan= “MAN” And Program Study = “Hukum” Then Income =  “Baik”If  Alamat  =  “Dumai  Barat”  And  Asal Pendidikan=  “SMAN”  And  Program  Study  =  “Sistem Informasi” Then  Income  = “Baik”If  Alamat  =  “Dumai Barat”  And  Asal  Pendidikan=  “SMKN” And Program Study = “Sistem Informasi” Then  Income  =  “Cukup”If Alamat  =  “Dumai  Timur”  And  Asal  Pendidikan= “MAN”  And  Program  Study  =  “Teknik  Informatika” Then Income = “Baik”If Alamat = “Dumai Timur” And Asal  Pendidikan=  “SMAN”  And  Program  Study  = “Sistem Informasi” Then  Income  =  “Baik”If  Alamat  = “Dumai  Timur”  And  Asal  Pendidikan=  “SMAN”  And Program  Study  =  “Manajemen  Informatika”  Then Income = “Cukup”
8. {Asal Pendidikan, Jurusan Asal} atau {B,C} If  Asal  Pendidikan  =  “SMAN”  And  Jurusan  Asal  = “IPS”  Then  Income  =  “Cukup”If  Asal  Pendidikan  = “SMKN”  And  Jurusan  Asal  =  “Akuntansi”  Then Income  =  “Cukup”If Asal Pendidikan = “SMKN” And Jurusan  Asal  =  “TKJ”  Then  Income  =  “Baik”If  Asal Pendidikan = “SMAN” And Jurusan Asal = “IPA” Then Income  =  “Baik”If  Asal  Pendidikan  =  “MAN”  And Jurusan  Asal  =  “IPS”  Then  Income  =  “Baik”If  Asal Pendidikan  =  “SMAN”  And  Jurusan  Asal  = “MIPA”  Then  Income  = “Baik”If  Asal  Pendidikan  = “SMKN”  And  Jurusan  Asal  =  “Usaha  Perjalanan Wisata”  Then  Income  =  “Cukup”If  Asal  Pendidikan  = “MAN”  And  Jurusan  Asal  =  “IPA”  Then  Income  = “Baik”
9. {Alamat, Asal Pendidikan} atau {A,B}
If  Alamat  =  “Dumai  Selatan”  And  Asal  Pendidikan =  “SMAN”  Then  Income  =  “Cukup”If  Alamat  = “Dumai  Selatan”  And  Asal  Pendidikan  =  “SMKN” Then Income = “Cukup” Or “Baik”If Alamat = “Sungai Sembilan”  And  Asal  Pendidikan  =  “SMAN”  Then Income  =  “Cukup”If  Alamat  =  “Bukit  Kapur”  And Asal  Pendidikan  = “SMAN” Then Income = “Cukup”
Or “Baik”If Alamat = “Dumai Barat” And Asal Pendidikan = “MAN” Then Income = “Baik”If Alamat = “Dumai Barat” And Asal Pendidikan = “SMAN” Then Income = “Baik”If Alamat = “Dumai Barat” And Asal Pendidikan = “SMKN” Then Income = “Cukup”If Alamat = “Dumai Timur” And Asal Pendidikan = “MAN”
Then Income = “Baik”If Alamat = “Dumai Timur” And Asal Pendidikan = “SMAN” Then
Income = “Baik” Or “Cukup”
B. Analisis Pengujian Tools Rosetta 1.4.4.1
1. Decision System
Langkah ini menggunakan data-data yang ada pada Microsoft Excel dari 31 data calon mahasiswa di Universitas Dumai sebagai data analisis yang diolah menggunakan tools rosetta 1.4.4.1 berikut gambarannya :
Gambar 3. Decision System dengan 31 data
2. Proses Pencarian Reduct
Pada proses reduct data akan dideklarasikan dan di kombinasikan untuk mendapatkan General Rules nya. Setelah itu direduce database 31 data calon mahasiswa baru menggunakan dynamic reduce (RSES) maka menghasilkan reduct seperti dibawah ini :

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 4. Hasil 31 data yang di reduct

## 4. KESIMPULAN
Pengujian  dari  31 database siswa  dengan tools rosseta 1.4.41  terdeteksi  dengan  rule  rule  yang dihasilkan,  dengan  reduct  sebanyak  8 reduce di ekstraksi  menjadi knowledge 107 general  rules . Sedangkan pengujian dari pengelolaan menggunakan data  mining sebanyak  31 database siswa  setelah divalidasi  dan  diolah  menggunakan  metode Rough Set menghasilkan  reduct  sebanyak  9 reduce dengan 74 general  rules .  Sehingga  baik  dengan  metode Rough Set maupun tools rosseta 1.4.41 menghasilkan reduce dan knowledge yang bervariasi. Sehingga  reduce  bisa  mewakili  untuk  mengambil keputusan  dari  siswa  untuk  menentukan  pilihan program  studi  di  Universitas  Dumai.  Berdasarkan perbandingan  pengujian  baik  dengan  metode  Rough Set maupun menggunakan tools rosseta 1.4.41 sudah optimal  dalam  menghasil  reduce  hasil  dari  tiap  tiap equivalence  class  walaupun  ekstraksi  knowledge untuk  general  rules  sama  sama  mendekati  rulenya masing  masing  karena  proses  metode  yg  berbeda. Maka dengan adanya suatu metode Rough Set sangat membantu pihak–pihak terkait dalam proses pengambilan  keputusan  memilih  program  studi  di universitas.

## 5. REFERENSI
Amrullah,  E.  F.,  Nilogiri,  A.,  &  Saifudin,  I.  (2022).
Klasifikasi Atlet Karate Menggunakan Algoritma Rough Set Pada
Dojo Shinkyokushin  Roxy  Jember.  Jurnal  Smart
Teknologi, 3, page 592-601.
Erwansyah,  K.,  &  Calam,  A.  (2022).  Implementasi Data  Mining  untuk  Memprediksi  Penghasilan Penjualan Handphone di Toko Ponsel Takasimura dengan Metode Rough Set. Jurnal Cyber Tech, 4. Fahlul.  R,  Alfina,  Tahta.H.A  ,  et  all.  (2018).
Penggunaan Data
Mining
Sebagai Pengambilan  Keputusan  Penerimaan  Bantuan Terhadap Rumah Ibadah (Studi Kasus: Rumah
Ibadah  Di  Kabupaten  Tanggamus).  Aisyah
Journal of Informatics and Electrical
Engineering Universitas Aisyah Pringsewu, Vol. 4, Issue 1. Panjaitan,  M.,  Rini,  A.  D.,  Agusalim,  L., Abdullah, Z., Purwandaya, B., & Pasaribu, B.  (2022).  Persepsi  Mahasiswa  Program Studi  Ekonomi  Pembangunan  Universitas Trilogi Terhadap Program Merdeka Belajar  Kampus  Merdeka  (MBKM). Islamic  Banking:  Jurnal  Pemikiran  Dan Pengembangan  Perbankan  Syariah,  7, Page 351-362. Pratiwi,  F.,  &  Yunita,  P.  (2019,  November). Implementasi Data Mining dalam Pemilihan  Bahasa  Pemograman  dalam Penyelesaian  Tugas  Akhir  Mahasiswa.  In Seminar  Nasional  Industri  dan  Teknologi (pp. 20-30). Rahman, M. A. (2020). Penerapan Metode Rough Set Dalam Memprediksi Penjualan Perumahan (Studi Kasus Di PT. Anugerah Pasadena Pekanbaru). Warta Dharmawangsa,14.