## IMPLEMENTASI DATA MINING ROUGHT SET DALAM MENGANALISIS KINERJA DOSEN

## Duwita Hartini
Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Jalan Yos Sudarso No 97 A Kota Lubuklinggau Sumatera Selatan E-mail : hartiniduwita@gmail.com

## Abstract
Lecturers are professional educators in an educational institution or university to support the teaching and learning process. The quality of lecturer performance must also receive attention because it determines the quality of the teaching and learning process. At this time in STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau still assesses lecturers only based on the value of the results of the questionnaires distributed by students every semester because it cannot be used as an assessment of lecturer performance because and the results of the questionnaire only assess the responsibilities/tasks of lecturers in the class do not cover overall lecturer responsibilities/duties. There must be some criteria to be able to know the results of the lecturers' performance, the criteria that must be met are the teaching and learning process, guidance, research, and community service. To find out the quality of lecturers 'performance, a method is needed to identify lecturers' performance. To measure the performance of the lecturer can be done using the Rough Set method which has several stages. From the results of the application of the Rough Set, the method produces information on the achievement of lecturers in one period that aims to help the leadership in knowing the possibility of lecturer achievements seen from the lecturer data for one period. The benefits that can be obtained is the knowledge obtained through the rough set method can determine the possibility of lecturer performance achievement.
Keywords: Lecturer, Performance, Data Mining, Rough Set

## Abstrak
Dosen merupakan pendidik propesional di dalam suatu lembaga pendidikan atau universitas untuk mendukung proses belajar mengajar. Kualitas kinerja dosen juga harus mendapat perhatian dikarena menentukan kualitas proses belajar mengajar. Pada saat ini di STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau masih menilai dosen hanya berpatokan pada nilai hasil kiusioner yang dibagikan kemahasiswa setiap semester yang karena hal tersebut tidak dapat digunakan sebagai penilaian kinerja dosen karena dan hasil kuisioner tersebut hanya menilai tanggung jawab/ tugas dosen didalam kelas tidak mencakup tanggung jawab/ tugas dosen secara keseluruhan. Harus ada beberapa ktiteria untuk bisak mengetahui hasil kinerja dosen tersebut, kriteria yang harus dipenuhi yaitu proses belajar mengajar, bimbingan, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. Untuk mengetahiu kualitas kinerja dosen maka diperlukan sebuah metode untuk mengidentifikasi kinerja dosen. Untuk mengukur kinerja dosen tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan metode Rough Set yang memiliki beberapa tahapan. Dari hasil penerapan metode Rough Set  menghasilkan  informasi  prestasi  dosen  dalam  satu  priode  yang  bertujuan  untuk  membantu  pihak  pimpinan  dalam mengetahui kemungkinan prestasi dosen dilihat dari data dosen selama satu priode. Manfaat yang dapat diperoleh yaitu dengan knowledge yang diperoleh melalui metode rough set dapat menentukan kemungkinan prestasi kinerja dosen.
Kata Kunci :Dosen, Kinerja, Data Mining, Rough Set

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  komponen  esensial  dalam  suatu  sistem pendidikan  di  perguruan  tinggi  adalah  dosen.  Peran, tugas,  dan  tanggungjawab  dosen  sangat  penting  dalam mewujudkan tujuan pendidikan nasional, yaitu mencerdaskan  kehidupan  bangsa  dan  meningkatkan kualitas manusia Indonesia, yang meliputi kualitas iman, akhak  mulia,  dan  penguasaan  ilmu  pengetahuan, teknologi  dan  seni  serta  mewujudkan  masyarakat Indonesia yang maju, adil, makmur, dan beradab. Untuk melaksanakan fungsi, peran, dan kedudukan yang sangat strategis tersebut, diperlukan dosen yang profesional [1]
Suatu  lembaga  pendidikan  seperti  perguruan  tinggi dapat dikatakan baik jika mempunyai sumber daya yang baik  salah  satunya  dosen.  Dosen  merupakan  sumber daya yang penting di dalam suatu perguruan tinggi untuk mendukung proses belajar mengajar.  Dalam UU nomor 14 tahun 2015 pasal ke 1 butir ke 2 menyatakan bahwa
dosen  adalah  pendidik  profesional  dan  ilmuan  dengan tugas utama mentransformasikan, mengembangkan, dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni melalui pendidikan, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat.  Tugas  utama  dosen  adalah  melaksanakan tridharma  perguruan  tinggi  dengan  beban  kerja  paling sedikit  12  sks  dan  paling  banyak  16  sks  pada  setiap semester sesuai dengan kualifikasi akademik. Sedangkan  profesor  atau  guru  besar  adalah  dosen dengan jabatan akademik tertinggi pada suatu perguruan tinggi  dan  mempunyai  tugas  khusus  menulis  buku  dan karya  ilmiah  serta  menyebarluaskan  gagasannya. Pelaksanaan tugas utaman dosen ini perlu dievaluasi dan dilaporkan secara periodik sebagai bentuk akuntanbilitas kinerja dosen kepada pemangku kepentingan. Maka dari itu  kualitas  dosen  perlu  mendapat  perhatian  dikarena menentukan kualitas proses belajar mengajar pada suatu perguruan  tinggi.  Penilaian  kinerja  dosen  di  STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau saat ini hanya dilihat
dari hasil kuesioner yang dibagikan ke mahasiswa setiap semesternya,  hal tersebut tidak bisa digunakan sebagai tolok  ukur  penilaian  kinerja  dosen  karena  tidak  sesuai dengan  Tri  Dharma  dan  hasil  kuisioner  tersebut  hanya menilai  tanggung  jawab/  tugas  dosen  didalam  kelas tidak  mencakup  tanggung  jawab/  tugas  dosen  secara keseluruhan.  Seharusnya  ada  beberapa  hal  yang sebaiknya  digunakan  juga  sebagai  tolok  ukur  untuk menilaian kinerja dosen dalam satu periode seperti; (1) proses  belajar  mengajar  yang  meliputi;  jumlah kehadiran  tatap  muka  sesuai  dengan  dijadwalkan, mengumpulkan  SAP  dan  materi,  sebagai  dosen pembimbing dan penguji, membuat soal UTS dan UAS serta  mengoreksi  hasil  ujian,  hasil  kuesioner  penilaian dari  mahasiswa  tentang  proses  belajar  mengajar.  (2) Penelitian.  (3)  Pengabdian  kepada  masyarakat.  Kelas keputusan ialah variabel target penelitian yang berisi 5 nilai  kelas,  yaitu  “Sangat  Baik  ”,  “Baik”,  “  Cukup”,  “ Kurang  Baik”  dan  “Sangat  Tidak  Baik”  dengan menggunakan  metode Rough  Set untuk  menghasilkan output berupa  informasi  prestasi  atau  kualitas  kinerja dosen

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Knowledge Discovery In Database (KDD)
Knowledge  Discovery  In  Database  (KDD)  merupakan proses menentukan suatu informasi yang berguna serta menentukan pola-pola yang ada didalam data. Informasi ini  terkandung  didalam  database  berukuran  besar  yang sebelumnya tidak diketahui dan potensial bermanfaat.[2].
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery In Database

## 2.2 Rought Set
Metode Rough Set merupakan teknik yang efisien untuk knowledge discovery in database (KDD) proses dan data mining.  Tujuan  dari  analisis  Rough  Set  adalah  untuk mendapatkan  perkiraan  rule  yang  singkat  dari  suatu tabel. Hasil dari analis rough set dapat digunakan dalam proses data mining dan knowledge discovery. Teknik ini digunakan  untuk  menangani  masalah  uncertainly, missing data, uncompleted, inconsistency data, imprecision  dan  vagueness  (tidak  pasti,  data  hilang, tidak  lengkap,  tidak  selaras,  ketidak  tepatan,  ketidak jelasan) (Utami, T.D.T dkk, 2016).[3] 1. Information System
Information system adalah Tabel yang terdiri dari baris yang merepresentasikan data dan kolom yang mereprentasikan  atribut  atau  variabel  dari  data. Information  system  pada data  mining dikenal dengan  nama  data  set. Information  system dapat dipresentasikan sebagai fungsi :
………………..(1)
Keterangan:
U = {x1, x2, ..., xm} yang merupakan sekumpulan example
A = {a1, a2, ..., an} yang merupakan sekumpulan attribut kondisi secara berurutan
2. Decision System Decision  System  adalah  information  system dengan atribut tambahan  yang dinamakan dengan decision atribut, dalam data mining dikenal dengan nama kelas atau target. Atribut ini merepresentasikan  hasil  dari  klasifikasi  yang diketahui.  Decision  System  merupakan  fungsi yang  mendeskripsikan  information  system,  maka information system (IS) menjadi
………………………..(2)
Keterangan:
U = {x1, x2, ..., xm} yang merupakan sekumpulan example
A = {a1, a2, ..., an} yang merupakan sekumpulan attribut kondisi secara berurutan. C = decision attributes (Keputusan) 3. Equivalence Class Equivalence Class adalah  mengelompokan objek- objek  yang  sama  untuk  attribute  A  (U,  A).  Class EC5 adalah sebuah indeterminacy yang memberikan 2 keputusan yang berbeda. Situasi ini dapat  ditangani  dengan  teknik  data  cleaning. Kolom yang paling kanan mengindikasikan jumlah objek yang ada adalah Decision System untuk class yang sama.
4. Discernibility Matrix Definisi Discernibility Matrix: diberikan sebuah IS A=(U,  A) and B  gabung  A,  Discernibility  Matrix dari A adalah MB, dimana tiap-tiap entri MB(I,j) terdiri  dari  sekumpulan  attribute  yang  berbeda antara objek Xi dan Xj.
5. Discernibility Matrix Modulo D Discernibility  Matrix  Modulo  D  didefinisikan seperti  berikut  dimana  Modulo  (i,j)  adalah sekumpulan attribute yang berbeda antara objek Xi dan Xj dan juga berbeda attribute keputusan.
6. Reduction Untuk data yang jumlah variabel yang sangat tidak besar  sangat  tidak  mungkin  mencari  seluruh kombinasi  variabel  yang  ada,  karena  jumlah indiscernibility yang dicari =(2n-1-1). Oleh karena
𝑆 = {𝑈, 𝐴}
𝑆 = {𝑈, 𝐴}
itu dibuat satu teknik pencarian kombinasi atribut yang mungkin dikenal
7. Generate Rules Proses  utama  menemukan  pengetahuan  dalam database  adalah  ekstraksi  aturan  dari  sistem pengambilan  keputusan.  Metode  set  kasar  dalam menghasilkan  aturan-aturan  keputusan  dari  Tabel keputusan [4][10]

## 2.3 Dosen
Dosen adalah pendidik propesional dan ilmuan dengan tugas utama mentransformasikan, mengembangkan, dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni melalui pendidikan, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat [5]

## 2.4 Kinerja
kinerja  merupakan  hasil  seseorang  secara  keseluruhan selama  periode  tertentu  di  dalam  melaksanakan  tugas, seperti  standar  hasil  kerja,  target  atau  sasaran,  atau kriteria  yang telah ditentukan terlebih dahulu dan telah disepakati bersama.[6]

## 2.5 Data Flow Diagram (DFD)
Data  Flow  Diagram    merupakan  alat  yang  digunakan pada metodologi pengembangan sistem yang terstruktur dan  dapat  mengembangkan  arus  data  didalam  sistem dengan  terstruktur  dan  jelas.  Simbol-simbol  yang digunakan dalam pembuatan Data Flow Diagram (DFD) antara lain  sebagai berikut ini [7][8].

## 3.   Metodologi Penelitian
Metodelogi penelitian menggunakan algoritma penyelesaian metode Rough Set yang merupakan salah satu teknik yang dirasa cukup efisien untuk knowledge discovery in database (KDD) proses dan data mining.
Gambar 2 . Algoritma Metode Rough Set.

## 4.   Hasil dan Pembahasan
4.1 Data Flow Diagram (DFD) level 1
DFD level 1 yang merinci setiap proses yang ada pada DFD level 0, sehingga setiap event yang ada dalam suatu proses  dapat  digambarkan  menjadi  lebih  rinci.  Tujuan dari  DFD  level  1  yaitu  untuk  memberikan  pandangan keseluruhan  sistem  dengan  lebih  mendalam  dengan memecah  proses-proses  utama  yang  ada  menjadi  sub-
proses  data store yang  digunakan  dalam  proses-proses utama juga diindentifikasi dalam DFD level 1.
Gambar 3. Data Flow Diagram Level I
Pada penilaian  kinerja  dosen  yang  dilakukan  peneliti untuk dapat menilai kinerja dosen tersebut apakah baik atau  tidak  harus  memenuhi  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan,  kriteria-kriteria  tersebut  dapat  dilihat  pada tabel berikut ini:
Tabel 1. Range Nilai kriteria
No. proses belajar mengajar Persentase 1 Jumlah Kehadiran 15% 2 Pengumpulkan SAP dan materi 10% 3 Mebuat Soal dan koreksi hasil ujian 10% 4 Hasil Kuisioner 25% 5 Sebagai Dosen Pembimbing Akademik 3% 6 Sebagai Dosen PKL/Tugas Akhir 4% 7 Sebagai Penguji PKL/Tugas akhir 3% Penelitian 1 Melakukan Penelitian 15% Pengabdian 1 Melakukan Pengabdian 15%
Dan untuk menentukan keputusan kinerja dosen tersebut “Sangat Baik ”, “Baik”, “ Cukup Baik”, “ Kurang Baik” dan  “Sangat  Tidak  Baik”  penulis  sudah  menentukan range penilaian yang harus terpenuhi oleh setiap dosen, range  penilaian  dosen  dapat  dilihat  pada  tabel  berikut ini:
Tabel 2. Range Nilai Keputusan No. Keputusan Nilai Yang Harus Terpenuhi 1. Sangat Baik <=100 2. Baik <=85 3. Cukup Baik <=70 4. Kurang Baik <=50 5. Sangat Tidak Baik <=30

## 4.2. Analisa Penyelesaian menggunakan Rough Set
1. Informasi Data Adapun  hasil  yang di dapat dari  metode Rough Set dengan  menggunakan  data  yang  didapat  langsung dari  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya  Lubuklinggau selain itu juga melakukan pengambilan lima sampel data  secara  acak  dari  data  sebenarnya  selama  satu semester  untuk  menunjang  penelitian  ini  dapat dilihat pada tabel  berikut:
Tabel 3. Informasin Data penilaian Dosen
2.  Decision system Decision  system  merupakan  information  system dengan  atribut  tambahan  yang  dinamakan  dengan decision atribute, dalam data mining dikenal dengan nama  kelas  atau  target.  Berikut  ini  tabel  Decision Sistem yang dapat dilihat tabel 4.
Tabel 4 . Decision System NIDN Nama P1 P2 P3 Decision 0001222 Amin Subagja 55 0 0 Cukup 0001223 Komarudin 55 0 0 Cukup 0001224 Sutiman 59 0 0 Cukup 0001225 Syafri Aprudi 62 7 0 Cukup 0203088602 Indra  Agus Eka Hariawan 56 0 0 Cukup 0205077703 Munika Putri Male 56 0 0 Cukup 0209019201 Syafiul Hamidani 63 7 0 Cukup 0210118604 Novi Yanti.M 60 0 0 Cukup 0214048003 Deni Apriadi 70 15 7 Sangat Baik 0214088501 Robi Yanto 70 15 7 Sangat Baik 0223058901 Yogi Primadasa 61 15 0 Baik 0224076902 Ayub 58 0 0 Cukup 0225028102 Alfiarini 70 7 7 Baik 0226078801 Hengki Juliansa 66 7 7 Baik
0229118501 Arie  Yandi Samputra 60 15 7 Baik
Ket : P1 = Pembelajaran, P2=Penelitian, P3=Pengabdian
3.   Transformasi Data Adapun hasil transpormasi atribut dan kondisi dapat dilihat pada tabel berikut ini:
a) Proses belajar mengajar
Tabel 5. Hasil Transformasi PBM No Proses Belajar Mengajar  (%) Range 1 55% S/d 57% 1 2 58% S/d 60% 2 3 61% S/d 63% 3 4 64% S/d 67% 4 5 68% S/d 70% 5 b) Penelitian Tabel 6. Hasil Transformasi Penelitian No Penelitian (%) Range 1 0% S/d 3% 1 2 4% S/d 7% 2 3 8% S/d 11% 3 4 12% S/d 15% 4 5 16% S/d 19% 5 c) Pengabdian Tabel 7. Hasil Transformasi Pengabdian
No Pengabdian (%) Range 1 0% S/d 1% 1 2 2% S/d 3% 2 3 4% S/d 5% 3 4 6% S/d 7% 4 5 8% S/d 9% 5
d) Keputusan Tabel 8. Hasil Transformasi Keputusan No Keputusan Range 1 Sangat Baik 5 2 Baik 4 3 Cukup Baik 3 4 Kurang Baik 2 5 Sangat Tidak Baik 1
Sebelum penulis melakukan langkah-langkah selanjutnya maka penulis perlu melakukan penyimbolan atribut yang ada. Simbol akan dapat terlihat seperti pada tabel berikut ini.
Tabel 9. Simbol Atribut
NO Atribut Simbol 1 Nama Dosen Clas 2 Proses Belajar Mengajar A 3 Penelitian B 4 Pengabdian C 5 Keputusan D

## 4. Equivalence Class
Equivalence Class merupakan pengelompokan objek- objek yang sama di satu atribut tertentu. Dari Table 5 maka didapatkanlah 15 objek dapat dilihat pada tabel 11 berikut:
Tabel 10. Equivalence Class EC A B C D EC1 1 1 1 3 EC2 1 1 1 3 EC3 2 1 1 3 EC4 2 2 1 3 EC5 1 1 1 3 EC6 1 1 1 3 EC7 3 2 1 3 EC8 2 1 1 3 EC9 4 4 4 5 EC10 4 4 4 5 EC11 2 4 1 4 EC12 1 1 1 3 EC13 4 2 4 4 EC14 3 2 4 4 EC15 2 4 4 4

## 5. Discernibility Matrix
Untuk  menghitung Discernibility  Matrix penulis mengacu  pada  tabel  10  berdasarkan  tabel  10  akan menghasilkan Discernibility Matrix- nya seperti tabel 11 berikut:
Tabel 11. Discernibility Matrix ec1 ec2 ec3 ec4 ec5 ec6 ec7 ec8 ec9 ec10 ec11 ec12 ec13 ec14 ec15 ec1  -  bc  abc abc bc  bc  abc abc ab  ab  abc  bc  ab  ab  ab ec2  bc  -  a  ab  -  -  ab  a  abc abc  ab  - abc  abc  abc ec3  abc a  -  b  a  a  ab  -  abc abc  b a abc  abc  bc ec4  abc ab  b  -  ab  ab  a  b  abc abc  b ab  ac  ac  bc ec5  bc  -  a  ab  -  -  ab  a  abc abc  ab  - abc  abc  abc ec6  bc  -  a  ab  -  -  ab  a  abc abc  ab  - abc  abc  abc ec7  abc ab  ab  a  ab  ab  -  ab  abc abc  ab  ab  ac  c abc ec8  abc a  -  b  a  a  ab  -  abc abc  b a abc  abc  bc ec9  ab  abc abc abc abc abc abc abc -  - ac  abc  b ab  a ec10 ab  abc abc abc abc abc abc abc -  - ac  abc  b ab  a ec11 abc ab  b  b  ab  ab  ab  b  ac  ac  - ab  abc  abc  c ec12 bc  -  a  ab  -  -  ab  a  abc abc  ab  - abc  abc  abc ec13 ab  abc abc ac  abc abc ac  abc b  b abc  abc  - a ab ec14 ab  abc abc ac  abc abc c  abc ab  ab  abc  abc  a - ab ec15 ab  abc bc  bc  abc abc abc bc  a  a c abc  ab  ab  -

## 6. Discernibility Matrix Modulo D
Discernibility  Matrix  Modulo  D  dapat  didefinisikan sebagai  sekumpulan  atribut  yang  berbeda  termasuk juga  atribut  keputusan  (D).  Mengacu  pada  table  11 maka  Discernibility  Matrix  Modulo  D  yang dihasilkan dapat dilihat pada tabel 12 sebagai berikut :
Tabel 12. Discernibility Matrix Modulo D
ec1  ec2  ec3  ec4  ec5  ec6  ec7  ec8  ec9 ec10 ec11 ec12 ec13 ec14 ec15 ec1  -  bc  abc  abc  bc  bc  abc  abc  ab  ab - bc - - - ec2  bc - - - - - - -  abc  abc  ab -  abc  abc  abc ec3  abc  - - - - - - -  abc  abc  b -  abc  abc  bc ec4  abc  - - - - - - -  abc  abc  b - ac  ac  bc ec5  bc - - - - - - -  abc  abc  ab -  abc  abc  abc ec6  bc - - - - - - -  abc  abc  ab -  abc  abc  abc ec7  abc  - - - - - - -  abc  abc  ab - ac c  abc ec8  abc  - - - - - - -  abc  abc  b -  abc  abc  bc ec9  ab  abc  abc  abc  abc  abc  abc  abc  - - ac  abc  b ab a ec10  ab  abc  abc  abc  abc  abc  abc  abc  - - ac  abc  b ab a ec11  -  ab  b b  ab  ab  ab  b  ac  ac - ab - - - ec12  bc - - - - - - -  abc  abc  ab -  abc  abc  abc
ec13  -  abc  abc  ac  abc  abc  ac  abc  b b -  abc  - - -
ec14  -  abc  abc  ac  abc  abc  c  abc  ab  ab -  abc  - - -
ec15  -  abc  bc  bc  abc  abc  abc  bc  a a -  abc  - - -

## 7. Reduct
Setelah  proses  Discernibility  Matrix  Modulo  D melihat keputusan yang sama pada setiap Equivalence Class  pada  kolom  D  maka  reduct  yang  dihasilkan dapat  dilihat  pada  tabel  13  berikut  dan  proses penyelesaian reduction-nya.
Tabel 13. Reduct EC CNF Prime Implicant Reduct EC1 (vBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(vBvC )^(vBvC)^(AvBvC)^(AvBv) (AvB) [A,B] EC2 (vBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvB) ^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBv (AvB) [A,B] EC3 (AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(vB) ^(AvBvC)^(AvBvC)^(vBvC (B) [B] EC4 (AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(vB) ^(AvC)^(AvC)^(vBvC) (AVC)^B [A,C],[B] EC5 (vBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvB) ^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBv (AvB) [A,B] EC6 (vBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvB) ^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBv (AvB) [A,B] EC7 (AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(Av B)^(AvC)^(vC)^(AvBvC) (AVB)^C [A,B],[C] EC8 (AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(vB) ^(AvBvC)^(AvBvC)^(vBvC (B) [B] EC9 (AvB)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBv C)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvB (AVC)^B [A,C],[B] EC1 0 (AvB)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBv C)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvB (AVC)^B [A,C],[B] EC1 1 (AvB)^(vB)^(vB)^(AvB)^(AvB)^( AvB)^(vB)^(AvC)^(AvC) (AVC)^B [A,C],[B] EC1 2 (vBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvB) ^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBv (AvB) [A,B]
EC1 3 (AvBvC)^(AvBvC)^(AvC)^(AvBv C)^(AvBvC)^(AvC)^(AvBvC (AVC)^B [A,C],[B] EC1 4 (AvBvC)^(AvBvC)^(AvC)^(AvBv C)^(AvBvC)^(vC)^(AvBvC) (AVB)^C [A,B],[C] EC1 5 (AvBvC)^(vBvC)^(vBvC)^(AvBvC )^(AvBvC)^(AvBvC)^(vBv (BVC)^A [B,C],[A]

## 4.3 Hasil Pengembangan Sistem Penilaian Kinerja Dosen
Halaman  data  penilaian  merupakan  proses  input  data sesuai dengan kriteria yang digunakan, terhadap masing- masin dosen  yang akan diproses dengan  menggunakan persamaan  algoritma rough set.  Seperti pada gambar 4 dibawah ini:
Gambar 4 . Halaman Penilaian Kinerja Dosen
Laporan  hasi  penilaian  pada  system  ini,  akan menampilkan  perhitungan  rough  set  sesuai  dengan tahapan-tahapan  algoritma  rough  set.  Adapun  hasil penilaian  kinerja  dosen  dengan  menggunakan  system yaitu  nilai  terkecil  adalah  EC2  sampai  EC9  dan  EC12 dan  nilai  tertinggi  adalah  EC6  dan  EC7.dilihat  pada Gambar 5 dibawah ini:
Gambar 5. Laporan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Rough Set

## 5. Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan
Setelah  dilakukan  penelitian,  terdapat  beberapa kesimpulan  yang  dapat  ditarik  berdasarkan  hasil penelitian yang telah dilakukan yaitu sebagai berikut:
1. Penerapan  metode  rough  set  dapat  menentukan penilaian kinerja dosen  di STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau.
2. Penggunaan Data Mining dengan metode rough set dapat  digunakan  dalam  menentukan  tingkat penilaian kinerja dosen.
3. Dengan  dibangunnya  sistem  penilaian  kinerja dosen  dengan  algoritma  Rough  Set  ini  dapat melakukan  penilaian  untuk  menentukan  tingkat penilaian kinerja dosen dan dapat membantu pihak manajemen  di  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya Lubuklinggau.
4. Dari  hasi  penilaian  kinerja  dosen  menggunakan algoritma  rough  set  didapati  hasil  dengan  nilai terkecil  adalah  EC2  sampai  EC9  dan  EC12  dan nilai tertinggi adalah EC6 dan EC7.

## 5.2 Saran
Dalam  penelitian  ini  pasti  memiliki  kekurangan sehingga  dibutuhkan  sebuah  masukan  dan  saran.  Ada pun  saran  dari  penulis  khususnya  untuk  peneliti selanjutnya yaitu sebagai berikut:
1. Metode  Rough  Set  ini  bukanlah  satu-satunya metode  yang  dapat  digunakan  untuk  dalam pemilihan  penilaian  kinerja  dosen,  sehingga diharapkan  untuk  peneliti  selanjutnya  dapat membandingkan  dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan    dengan  menggunaan  metode  yang berbeda pada penelitian yang sama atau sejenis.
2. Perlunya  perbaikan  pada  laporan  penilaian sehingga pimpinan dapat mengetahui secara cepat berapa jumlah dosen dengan nilai keputusan yang sama
Daftar Rujukan [1]. Republik Indonesia, Direktoral Jendral
Pendidikan  Tinggi  Departemen  Pendidikan Nasional  2010  tentang  Pedoman  Beban  Kerja Dosen  dan  Evaluasi  Pelaksanaan  Tridarma Perguruan Tinggi.
[2]. Jamaris,  M.,  2017,  Implementasi  Metode Rough  Set    Untuk  Menentukan  Kelayakan Bantuan  Dana  Hibah  Fasilitas  Rumah  Ibadah, Jurnal  Inovtek Polbeng - Seri Informatika, Vol. 2, No. 2 , ISSN : 2527-9866, Halaman 161-172.
[3]. Sari, P., 2014, Data Mining Rough Set Dalam Menentukan  Pilihan  Alat  Kontrasepsi  Pada Wanita ( Studi Kasus di BKKBN Kota Padang ),  Jurnal    Teknoligi  Fakultas  Teknologi Industri,  Vol.  4,  No.  2,  ISSN  :  2301-4474, Halaman 33-41.
[4]. Utami,  T.D.T.,  Hartama,  D.,  Windarto,  A.P., dan  Solikhun,  2016,  APnalisis  Tingkat Kepuasan  PelangganTerhadap  Penjualan  Air Minum  Isi  Ulang  Dengan  Menggunakan
Metode Roug Set (Studi Kasus: Rihata Water), JURASIK  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  & Teknik Informatika), Vol.1, No. 1, ISSN 2527- 5771,  Halaman  69-74,Menggunakan    SSL Encryption, Jurnal Informatika, Vol. 8, No. 1, Halaman 826- 836 [5]. Juliansa,  H.,  Defitb,  S.,  dan  Sumijanc,  2018, Identifikaasi  Tingkat  Kerusakan  Peralatan Laboratorium Komputer Menggunakan
Metode Rough Set,  jurnal resti, Vol. 2, No. 2, ISSN : 2580-0760, Halaman 410-415.
[6]. Pemerintah  Indonesia,  2015,  Undang-Undang Republik  Indosesia  Nomor  14  Tahun  2015 tentang Guru dan Dosen, Lembaran Negara RI Tahun  2015  No.  14,  Sekretariat  Negara,
Jakarta.
[7]. Prasetyowati, K. R dan Sutejo, T., 2014, Sistem Pendukung Keputusan Penilaian (PKG) Menggunakan Metode Simple Additive
Weighting  (Studi  Kasus  SMA  Negeri    9
Semarang, Halaman 1-5.
[8]. Jaya, E.A., 2016, Perancangan Sstem Informasi Persediaan Stock Parfum dengan Menggunakan  Bahasa  Pemograman  Visual
Basic  Net  dan  Database  Access  pada  Toko Gofha  Perfume,  Jurnal  Sains  dan  Teknologi, Vol. 16, No.1, ISSN : 1412-5455, Halaman 1- 5.
[9]. Hafizd, K.A., dan Sayyidati, R., 2017, Sistem Informasi  Perpustakaan  Politeknik  Negeri Tanah Laut, Jurnal Sains dan Informatika, Vol. 3, No. 2, ISSN: 2598-5841, Halaman 60-67.
[10]. Yanto,  R.,  2017,  Penerapan  Data  Mining Estimasi  Ketersedian  Lahan  Pembuangan Sampah  Menggunakan  Algoritma  Regresi
Linear  Sederhana,  Jurnal  Resti,  Vol.2,  No.1, Hal. 361-366