## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 179 -188 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 318 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Analisis Tingkat Kepuasan Pelanggan Terhadap Penjualan Air Minum Kangen Water Dengan Metode Rough Set
Ermayanti Astuti 1 , Nidia Enjelita Saragih 1 , Putri Yunita 2
1 Fakultas Teknologi Informatika Komputer, Teknik Informatika, Universitas Potensi Utama Medan, Kota Medan, Indonesia
2 Fakultas Teknik Informatika Komputer, Sistem Informasi, STMIK Dumai, Kota Dumai, Riau, Indonesia Email: 1* ermaemma0216@gmail.com, 2 nidia.1924@gmail.com, 3 yunita.santoso3710@gmail.com Email Penulis Korespondensi: * ermaemma0216@gmail.com
Abstrak− Kepuasan  pelanggan  dalam  menjual  air  minum  alkali  pH  9.5  adalah  air  minum  yang  dikonsumsi  oleh  tubuh  yang mengandung mineral, memiliki rasa yang manis dan ringan, berbeda dengan air minum yang biasa dikonsumsi oleh konsumen. Mengingat penjualan air minum berbahan dasar alkali semakin meningkat di setiap daerah selama perkembangannya khususnya di wilayah Medan Johor dan sekitarnya. Saat ini masyarakat lebih memilih untuk mengkonsumsi air minum berbahan dasar alkali pH 8,5-9,5  karena  membuat  tubuh  jauh  lebih  sehat,  berenergi,  dan  vitalitas  juga  akan  meningkat  serta  menghemat  waktu  dalam pemesanan. Peningkatan penjualan air minum berbahan alkali pH 9,5 “kangen water” juga disebabkan sulitnya mendapatkan air bersih  untuk  konsumsi  di  kota-kota  yang  kekurangan  air  bersih  untuk  konsumsi  saat  itu.  Penjualan  air  minum  yang  baik  juga didasarkan pada tingkat kebersihan air, kualitas pelayanan, harga, dan waktu pengisian air. Dalam hal ini penulis menganalisis Depot  Air  Minum  “KangenWater”  Kecamatan  Medan  Johor  dengan  analisis  menggunakan  metode  Rough  Set.  Metode  ini diharapkan dapat mengetahui kepuasan pelanggan terhadap penjualan air minum berbahan alkali pH 9,5 “Kangen Water”. Analisis ini diharapkan dapat membantu mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadap penjualan air minum alkali pH 8,5-9,5. Dan dari hasil  analisa  tersebut  dapat  diketahui  nilai  jual  produk  Kangen  Water  yang  diberikan  kepada  pelanggan  sesuai  dengan  kriteria tingkat kepuasan
Kata Kunci: Permintaan Pelanggan; Jual Air Minum Alkaline; Kepuasan; Data Mining; Rough Set.
Abstract− Customer satisfaction in selling alkaline drinking water pH 9.5 is drinking water consumed by the body that contains minerals, has a sweet and mild taste, different from ordinary water consumed by consumers. Considering the sale of drinking water made from alkaline is increasing in every area during its development, especially in the Medan Johor area and its surroundings. Currently,  people prefer  to  consume  drinking  water  made  from  alkaline  pH 8.5-9.5 because  it  makes  the body  much  healthier, energized, and vitality will also increase and save time in ordering. The increase in sales of drinking water made from alkaline pH 9.5 “kangen water” is also due to the difficulty of getting clean water for consumption in cities that lack clean water for consumption at that time. Sales of good drinking water are also based on the level of cleanliness of the water, quality of service, price, and water filling time. In this case, the authors analyze the Water Depot "KangenWater" Medan Johor District by analysis using the Rough Set method. This method is expected to determine customer satisfaction with the sale of drinking water made from alkaline pH 9.5 "Kangen Water". This analysis is expected to help determine the level of customer satisfaction with the sale of alkaline drinking water pH 8.5-9.5. And from the results of this analysis can be seen as the selling value of Kangen Water products given to customers in accordance with the criteria for the level of satisfaction.
Keywords : Customer Demand; Selling Alkaline Drinking Water; Satisfaction; Data Mining; Rough Set.

## 1. PENDAHULUAN
Air minum merupakan kebutuhan vital bagi manusia. Seiring dengan sulitnya pasokan air bersih, penjualan air minum  alkali  pH  9,5  menjadi  pilihan  utama  masyarakat.  Karena  tingkat  aktivitas  dan  kebutuhan  yang  tinggi, menjadikan air minum alkali praktis sebagai pilihan yang efisien. Dan kini, mulai berkembang pesat bisnis air minum alkali. Misalnya usaha depot air minum alkali “Kangen Water” yang terletak di Kecamatan Medan Johor. Dalam dunia usaha pasti ada persaingan antar pelaku usaha. Sehingga kepuasan pelanggan menjadi penilaian yang penting.  Karena  pelanggan  merupakan  pasar  yang  besar  dalam  meningkatkan  penjualan.  Semakin  lama,  jumlah pelanggannya  juga  semakin  besar.  Jadi,  dalam  menganalisis  solusi  ini  yang  digunakan  adalah  data  mining.  Data mining adalah pencarian informasi yang menarik dalam data yang dipilih dalam database.
Implementasi data mining, banyak algoritma yang bisa digunakan. Salah satunya adalah Rough Set. Algoritma Rough Set  dapat  digunakan  dalam  menganalisis  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap  penjualan  air  minum  alkali  pH  9.5 “Kangen Water”  dengan  menggunakan  metode  Rough Set. Kontribusi  yang diberikan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Memberikan  solusi  yang  dapat  dipertimbangkan  untuk  memecahkan  masalah  dalam  penelitian  yang  berkaitan dengan perhitungan permintaan pelanggan penjualan air minum alkali “kangen water”.
2. Mengurangi kesalahan dalam mengolah data permintaan pelanggan penjualan air minum alkali “kangen water”.
3. Memudahkan pengguna untuk menarik kesimpulan atas metode yang digunakan.
Dengan menggunakan metode Rough Set, dalam menentukan penilaian keputusan maka dibutuhkan beberapa aspek yaitu waktu pengisian penjualan air minum kemasan, pengantaran air minum sesuai pesanan pelanggan, kebersihan air  minum,  dan  harga  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  usaha  yang  mendirikan  usaha  air  minum  Kangen  Water.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 179 -188 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 318 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Keluaran  yang  akan  dihasilkan  adalah  menetukan  kepuasan  pelanggan  dalam  proses  pengantaran  air  minum  yang dijual. Adapun tujuan dari penulisan ini adalah untuk pengambilan keputusan pada pemilik usaha air minum kesehatan dalam mengetahui tingkat kepuasan pada pelanggan dengan penjualan air minum berdasarkan data-data yang ada pada perusahaan air minum tersebut. Manfaat yang diperoleh yaitu bagi para pelanggan berhak mendapatkan bonus dan voucher  berupa  hadiah  menarik  sesuai  dengan  pemesanan  yang  diperoleh  dan  tingkat  kepuasan  pelanggan  yang diberikan oleh pengusaha dengan metode Rough Set yang diterapkan dalam mengambil keputusan.
Rough  set  merupakan  mathematic  tool  yang  sangat  handal,  ia  dapat  menganai  data  yang  vague,  incomplete  dan inconsistent. Rough set telah digunakan dalam banyak bidang seperti Rezki [16] menggunakan rough set digunakan untuk menganalisa kinerja guru, Jamaris[17] menggunakan rough set untuk sistem pengambil keputusan kelayakan bantuan hibah fasilitas rumah ibadah, Sembiring dan Manurung [18] menggunakan rough set pada bidang ekonomi untuk analisis capaian keuntungan perusahaan, Sihombing [19] menggunakan rough set pada analisa bencana yakni analisis dampak tanah longsor.
Berdasarkan  penelusuran  literatur,  banyak  penelitian  terkait  dengan  prediksi  penjualan  air  minum  dengan  tingkat kepuasan  pelanggan  dan  mendirikan  usaha  dengan  surat  izin  terpadu.  Beberapa  metode  yang  digunakan  untuk menganalisa  seperti  jaringan  saraf  tiruan[1],  K-Mean[2],  pohon  keputusan  (C4.5  dan  C4.5  berbasis  back propagation)[3],  back  propagation[4],  moving  average,  naïve  bayes,  regresi  linier  berganda[5]  dan  rough  set[6]. Namun, hanya sedikit literatur yang membahas mengenai rough set dan penjualan air minum. Rough set merupakan mathematic  tool  yang  sangat  handal,  ia  dapat  menganai  data  yang  vague,  incomplete  dan  inconsistent.  Selain  itu, kelebihan  lain  dari  metode  ini  ialah  tidak  memerlukan  parameter  tambahan  karena  informasi  seperti  probabilistik diperoleh dari data itu sendiri[7]. Hal ini berbeda dengan teknik yang digunakan pada penelitian sebelumnya yang memerlukan parameter tambahan  yang perlu ditentukan seperti K-mean harus  mencari nilai K  yang optimum atau jaringan  syaraf  tiruan  yang  perlu  menentukan  jumlah  layar  dan  perseptron  yang  digunakan  untuk  menghasilkan performa  yang  baik.  Selain  itu  metode  ini  dapat  menangani  data  yang  tidak  lengkap  (incomplete  information system)[8].  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini  akan  menggunakan  rough  set  untuk  menganalisa  tingkat kepuasan pelanggan pada provinsi Sumatera Utara tepat nya terletak pada wilayah domestik Medan Johor. Model Rough Set ini mempunyai beberapa kelebihan dibandingkan dengan yang lain yaitu: menyediakan algoritma yang  efisien  untuk  menemukan  pola  yang  tersembunyi  dalam  data,  menemukan  reduksi  dari  himpunan  data, mengevaluasi signifikansi data, menghasilkan himpunan aturan-aturan keputusan dari data, mudah untuk dimengerti, menawarkan interpretasi yang mudah dari hasil, serta dapat digunakan untuk data kualitatif maupun kuantitatif [7]. Penelitian  ini  menggunakan  model  berbasis  rough  set  untuk  mengetahui  jumlah  penjualan  air  minum  berdasarkan tingkat kepuasan pelanggan di Provinsi Sumatera Utara Wilayah Medan Johor. Penelitian ini menggunakan data dari distributor penjualan air munum alkali kesehatan pada wilayah Medan Johor dan sekitarnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Data  mining  atau  sering  disebut  dengan  knowledge  discovery  in  database  (KDD)  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan, penggunaan data historis. untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam data yang besar. Output  dari  data  mining  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  di  masa  yang  akan  datang. Analisis Rough Set disajikan sebagai teknik untuk mengarahkan proses penemuan pengetahuan dari data. Tujuan dari analisis Rough Set adalah untuk mendapatkan estimasi aturan singkat dari suatu tabel atau kumpulan data. Dalam metodologi penelitian, ada beberapa urutan langkah dalam penulisan ini. Langkah kerja yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi masalah: melakukan tinjauan sistem untuk mengamati dan menggali masalah yang ada pada sistem yang sedang berjalan. Tahap ini merupakan langkah awal dalam menentukan rumusan masalah penelitian.
2. Penentuan  tujuan:  dari  memahami  masalah  yang  ada  dan di  analisis,  maka  ada  tujuan  yang  ingin  dicapai  dari penelitian. Yaitu menentukan target pada masalah yang dihadapi.
3. Studi  literatur  :  sebagai  bahan  referensi  penelitian  yang  dilakukan  adalah  jurnal  ilmiah  dan  buku-buku  teori tentang Data Mining dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan metode Rough Set dan bahan bacaan lainnya  seperti  blog,  website  yang  dikunjungi  sebagai  pendukung  penelitian  yang  akan  mempermudah  proses penelitian.
4. Pengumpulan data : pada tahap ini metode dilakukan dengan mengambil sampel yang pernah dan mencari tempat usaha  pada  informasi  yang  berasal  dari  lokasi  usaha  Kangen  Water  yang  ada  di  kota  Medan  dan  sekitarnya khususnya di Medan Johor daerah. Data yang diperoleh juga dilakukan dengan studi kepustakaan yaitu dengan membaca  jurnal  yang  ada  tentang  metode  yang  digunakan  kemudian  menganalisisnya  dengan  contoh  yang berbeda dari data dan informasi yang diperoleh.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 179 -188 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 318 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
5. Analisis Metode Rough Set: tahap ini dilakukan dengan menganalisis metode yang digunakan dengan literatur yang  telah  dipelajari  sebagai  bahan  yang  telah  disiapkan  untuk  presentasi  jurnal  pada  seminar  nasional  dan matematika terapan (Simantap-12).
6. Implementasi Rough Set : penelitian yang dilakukan, penulis melakukan analisis menggunakan metode Rough Set  dengan  menampilkan  informasi  dari  data  yang  diperoleh  secara  manual  yang  kemudian  dicari  untuk pengambilan keputusan pada saat klasifikasi data.
7. Pengujian Hasil Penelitian : tahap ini dilakukan dengan menerapkan metode Rough Set berdasarkan sampel data yang  ada  secara  manual  dengan  ketentuan  yang  ada  pada  metode  dan  rumus  penentuan  Rough  Set  kemudian dikembangkan dengan pengambilan keputusan dari analisis yang dilakukan .
8. Analisis hasil pengujian : pada tahap ini akan dilakukan pengamatan data dengan analisis metode rough set yang dilakukan untuk pengambilan keputusan atas permintaan pelanggan atas penjualan air minum “Kangen Water”.
Dalam rough set, sebuah set data ditampilkan dalam bentuk sebuah tabel dimana baris dalam tabel ditampilkan sebagai objek-objek dan kolom ditampilkan sebagai atribut dari objek-objek tersebut. Pada rough set, data disajikan dalam tabel sistem informasi atau disebut dengan information system. Suatu Information System diformulasikan dengan : 𝐼𝑆 = (𝑈, 𝐴, 𝑉, 𝑓) ........................................................................ (1) dimana 𝑈 ialah  himpunan  semesta  yang  berisi  objek,  dimana 𝑈 ≠ ∅ , 𝐴 ialah  himpunan  atribut,  dimana 𝐴 ≠ ∅ . Sedangkan
𝑉 = ⋃ 𝑉 𝑎 𝑎∈𝐴 , ............................................................................. (2) dimana 𝑉 𝑎 ialah domain untuk atribut 𝑎 , dan 𝑓: 𝑈 × 𝐴 ialah fungsi yang memetakan antara nilai dari suatu objek 𝑥 ∈ 𝑈 dan 𝑎 ∈ 𝐴 . Sedangkan Information Decision Sistem diformulasikan dengan 𝐷𝐼𝑆 = (𝑈, 𝐴 ∪ {𝑑}, 𝑉, 𝑓) ........................................................... (3) dimana 𝑈 ialah himpunan semesta yang berisi objek, dimana 𝑈 ≠ ∅ , 𝐴 ialah himpunan atribut, dimana 𝐴 ≠ ∅ , 𝑑 ialah atribut keputusan (decision attribute), 𝑑 ∉ 𝐴 . Sedangkan 𝑉 = ⋃ 𝑉 𝑎 𝑎∈𝐴∪{𝑑} , ........................................................................ (4) dimana 𝑉 𝑎 ialah domain untuk atribut 𝑎 , dan 𝑓: 𝑈 × 𝐴 ialah fungsi yang memetakan antara nilai dari suatu objek 𝑥 ∈ 𝑈 dan 𝑎 ∈ 𝐴 ∪ {𝑑} .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Rough Set adalah teori matematika terbaru yang digunakan sebagai penambangan data dengan banyak keuntungan yang  menguntungkan. Karena teori ini  telah diterapkan ke berbagai domain, sebagian besar aplikasi ini digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi, yang mengecualikan faktor temporal dalam kumpulan data. Analisis Rough Set disajikan sebagai teknik untuk mengarahkan proses penemuan pengetahuan dari data. Tujuan dari analisis Rough Set adalah untuk mendapatkan estimasi aturan singkat dari suatu tabel atau kumpulan data.
Gambar 1 . Metode Rough Set
Pada gambar diatas dijelaskan teknik metode Rough Set terdapat langkah-langkah untuk menyelesaikan masalah yaitu sebagai berikut :
1. Sistem Keputusan adalah Sistem Informasi yang memiliki keputusan atau hasil berdasarkan asumsi hasil yang telah memenuhi syarat dan ketentuan berdasarkan atributnya.
2. Equivalence Class adalah pengelompokan objek yang sama untuk atribut dari sistem keputusan.
3. Kemudian proses Discernibility Matrix atau Modul Discernibility Matrix D.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 179 -188 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 318 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Berikut adalah langkah-langkah untuk menyelesaikan Discernibility Matrix:
1. Lihat perbandingan kondisi atribut yaitu A dan B dengan mengabaikan Hasil atribut di C.
2. Jika  terdapat  perbedaan  nilai  yang  ada  pada  A  dan  B  maka  yang  ditulis  pada  kolom/baris  hanya  atribut  yang berbeda saja.
3. Jika nilai atribut A dan B sama maka ditulis dengan simbol (X) pada kolom atau garis yang menyatakan tidak ada nilai.
Langkah-langkah penyelesaian Discernibility Matrix Modul D adalah:
1. Satu-satunya atribut yang terlihat Hasil yaitu C.
2. Jika  terdapat  perbedaan  nilai  atribut  hasil  C  maka  perbandingan  antara  nilai  A  dan  B  maka  yang  ditulis  pada kolom/baris hanya atribut yang berbeda saja.
3. Tetapi jika atribut hasilnya sama walaupun objeknya berbeda maka nilainya diisi pada kolom/baris dengan simbol (X) yang menyatakan tidak ada nilai yang tidak akan ada pengurangan nilai.

## 3.2 Information System
Suatu Information System diformulasikan dengan 𝐼𝑆 = (𝑈, 𝐴, 𝑉, 𝑓) ,  dimana 𝑈 ialah himpunan semesta yang berisi  objek,  dimana 𝑈 ≠ ∅ , 𝐴 ialah  himpunan  atribut,  dimana 𝐴 ≠ ∅ .  Dimana  U  adalah  set  terhingga  yang  tidak kosong dari objek yang disebut dengan Universe dan A set terhingga tidak kosong dari atribut dimana : IS = {U,A} ............................................................................. (5) Untuk tiap α E A. Set Vα disebut value set dari a.
U = {e1, e2, ..., em} merupakan sekumpulan example dan A = {a1, a2, ..., an} yang merupakan attribute kondisi secara berurutan. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  pelanggan  Kecamatan  Medan  Johor.  Input  yang  digunakan adalah jenis usaha dan lokasi usaha dan pengetahuan yang dihasilkan adalah jenis usaha yang memiliki potensi daerah yang ideal.  Contoh data  yang digunakan  seperti pada tabel 1 akan diolah dengan  menggunakan  metode rough set. Untuk langkah pertama adalah Sistem Keputusan dengan menambahkan atribut keputusan yang hasilnya dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Sistem Informasi No Nama Konsumen Alamat Analisis permintaan pelanggan Waktu Pengisian Pemesanan  Kebersihan  Harga  Total 1 Kiki Luku 1 30 28 35 20 113 2 Mira Luku 1 28 18 40 19 105 3 Andrian Luku 1 23 21 37 20 101 4 Ricky Luku 1 28 23 36 20 107 5 Bobby Luku 1 28 33 37 18 116 6 Ami Luku 1 46 28 30 20 124 7 Mila Luku 1 37 24 25 20 106 8 Upik Luku 2 23 27 40 20 110 9 Tini Luku 2 28 26 43 20 117 10 Weni Luku 2 28 25 25 20 98 11 Anis Luku 2 28 28 30 18 104 12 Wulan Luku 2 28 23 31 20 102 13 Angga Luku 2 23 23 32 20 98 14 Dika Luku 2 37 33 33 20 123 15 Tamma Luku 2 28 24 34 20 106 16 Suci Pintu Air 4 28 24 33 20 105 17 Fera Luku 1 35 28 33 20 116 18 Syahrir Pintu Air 4 32 28 32 20 112 19 Heikal Luku 2 38 18 29 20 105 20 Ali Luku 1 21 15 28 20 84 21 Nurman Luku 2 20 16 26 20 82 22 Darman Luku 2 29 23 34 20 106 23 Indra Pintu Air 4 23 19 35 20 97 24 Ryan Pintu Air 4 25 17 38 20 100 25 Melani Luku 1 22 15 34 20 91

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 179 -188 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 318 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.3 Seleksi Data
Untuk  menganalisis  kepuasan  pelanggan  terhadap  penjualan  air  minum  berbahan  dasar  “Kangen  Water” berdasarkan komponen-komponen yang telah ditentukan sebagai berikut:
1. Waktu Pengisian Daya (Maks. 15%)
2. Pengiriman (Max 25%)
3. Kebersihan (Maks. 35%)
4. Harga (Maks. 25%)
Adapun komponen penilaian saat pengisian air minum berbahan alkali pH 8,5-9,5 “Kangen Water” dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 2. Waktu Pengisian Air Kriteria Aset Berat Machine Wash 7 % Sterilization Machine With Powder 9 % Alkaline Water Filling 4 %
Untuk komponen penilaian penyampaian dapat dilihat pada tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Pengiriman Kriteria Aset Berat Delivery of New Member Order 10 % Reseller Order Delivery 15 %
Kemudian untuk penentuan komponen penilaian pada kebersihan dapat dilihat pada tabel 4 sebagai berikut.
Tabel 4. Kebersihan Assessed Criteria Weight Turning on the Water Cleaning the machine with the e-cleaning method Perform deep cleaning procedures 15 % 10 % 10 %
Selanjutnya penentuan komponen penilaian harga dapat dilihat pada tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 5. Harga Assessed Criteria Weight Product Selling Price ( New member and Reseller) See Product Quality 10 % 15 %

## Transformasi Data
Data yang diperoleh dari total hasil penilaian kemudian ditentukan dengan kategori sebagai berikut: < 75 dikategorikan Kurang = 1 71< X < 90 dikategorikan Cukup = 2 91 < X < 100 dikategorikan Baik = 3 101 < X 125 dikategorikan Sangat Baik = 4

## Pre-processing
Pada tahap ini, data numerik pada Tabel 1, ditransformasi menjadi data diskrit dengan membagi menjadi beberapa kuartil dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑄 𝑖 = 𝑖(𝑛 + 1) 4 (6)
Dimana 𝑄 𝑖 ialah  kuartil  ke- 𝑖 dengan 𝑖 = {1,2, … , 𝑚} , 𝑚 ialah  jumlah  kuartil  dan 𝑛 ialah  jumlah  objek  pengamatan. Pada penelitian ini, data dibagi menjadi tiga kuartil yang masing-masing sebagai berikut:
𝑄 1 = Tinggi 𝑄 2 = Sedang 𝑄 3 = Rendah 𝑄 4 = Sangat Rendah

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 179 -188 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 318 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Sistem Keputusan
Information  Decision  Sistem  diformulasikan  dengan 𝐷𝐼𝑆 = (𝑈, 𝐴 ∪ {𝑑}, 𝑉, 𝑓) ,  dimana 𝑈 ialah  himpunan  semesta yang  berisi  objek,  dimana 𝑈 ≠ ∅ , 𝐴 ialah  himpunan  atribut,  dimana 𝐴 ≠ ∅ , 𝑑 ialah  atribut  keputusan  (decision attribute), 𝑑 ∉ 𝐴 .
Tabel 6 .Sistem Keputusan No Nama Konsumen Alamat Analisis permintaan pelanggan Waktu Pengisian pemesanan Kebersihan Harga Keputusan 1 Kiki Luku 1 4 3 3 20 Very Fitting 2 Mira Luku 1 3 2 3 19 Fit 3 Andrian Luku 1 3 2 3 20 Fit 4 Ricky Luku 1 3 3 3 20 Very Fitting 5 Bobby Luku 1 3 4 3 18 Very Fitting 6 Ami Luku 1 3 3 3 20 Fit 7 Mila Luku 1 3 3 3 20 Fit 8 Upik Luku 2 3 3 3 20 Very Fitting 9 Suci Luku 2 3 3 4 20 Very Fitting 10 Tini Luku 2 3 3 2 20 Fit
Dari tabel 6 untuk langkah selanjutnya mengelompokkan data yang sama setiap atribut kondisi atau atribut keputusan dari data pelanggan. Kemudian hasil pengelompokan tersebut dapat dilihat pada tabel 7

## Transformasi Sistem Keputusan
Kemudian akan dihasilkan tabel transformasi sistem informasi sebagai berikut :
Tabel 7. Transformasi Sistem Keputusan No Nama Konsumen Alamat Analisis permintaan pelanggan Waktu Pengisian pemesanan Kebersihan Harga Keputusan 1 Kiki Luku 1 4 3 3 20 Very Fitting 2 Mira Luku 1 3 2 3 19 Fit 3 Andrian Luku 1 3 2 3 20 Fit 4 Ricky Luku 1 3 3 3 20 Very Fitting 5 Bobby Luku 1 3 4 3 18 Very Fitting 6 Ami Luku 1 3 3 3 20 Fit 7 Mila Luku 1 3 3 3 20 Fit 8 Upik Luku 2 3 3 3 20 Very Fitting 9 Suci Luku 2 3 3 4 20 Very Fitting 10 Tini Luku 2 3 3 2 20 Fit Tabel 8. Kelas Setara A B C D K EC1 4 3 3 4 4 EC2 3 2 3 4 3 EC3 3 2 3 4 3 EC4 3 3 3 4 4 EC5 3 4 3 3 4 EC6 3 3 3 4 3 EC7 3 3 2 4 3
EC8 3 3 3 4 4
EC9 3 3 4 4 4 EC10  3 3 2 4 3

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 179 -188 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 318 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Informasi:
Atribut A (Waktu Pengisian Air), Atribut B (Pengiriman), Atribut C (Kebersihan), dan Atribut D (Harga). Setelah mengelompokkan  data,  maka  buatlah  Discernibility  Matrix  dan  Discernibility  Matrix  Modul  D.  Berikut  tabel  9 Discernibility Matrix dan tabel 3.h Discernibility Matrix Module D.
Tabel 9 Modulo Matriks Discernibility D EC1  EC2 EC3  EC4  EC5 EC6  EC7 EC8  EC9  EC10 EC1 X AB AB X X A AC X X AC EC2 AB X X B BD X X B BC X EC3 AB X X B BD X X B BC X EC4 X B B X X X C X X C EC5 X BD BD X X BD BCD  X X BCD EC6 A X X X BD X X X C X EC7 AC X X C BCD  X X C C X EC8 X B B X X X C X X C EC9 X BC BC X X C C X X C EC10  AC X X C BCD  X X C C X
Discernibility  Matrix  Module D hasil  memiliki banyak persamaan seperti E2 = E3, dan  E7 = E10, E4 = E8 maka proses reduksi dilakukan hanya sekali. Berikut ini adalah pengurangan data mining "permintaan pelanggan".
Tabel 10. Hasil pengurangan Class CNF Of Boolean Function Prime Implicant Reducts EC1 (AvB)^ AvBvA {A}, {B} (AvB)^(A)^(AvC)^(AvC) EC2 (AvB)^(B)^(BvD)^(B)^(BvC) ABvADvB {A,B}, {A,D}, {B} EC3 (AvB)^(B)^(BvD)^(B)^(BvC) ABvADvB {A,B}, {A,D}, {B} EC4 (B)^(B)^(C)^(C) BvC {B}, {C} EC5 (BvD)^(BvD)^(BvD)^(BvCvD)^(BvCvD)  BvCDvBDvBCvD  {C,D}, {B,D}, {B,C}, {D} EC6 (A)^(BvD)^(C) ABvACvDC {A,B},{A,C} {D,C}, EC7 (AvC)^(C)^(BvCvD)^(C)^(C)^(C) AvBvC {A}, {B}, {C} EC8 (B)^(B)^(C)^(C) BvC {B}, {C} EC9 (AvC)^(C)^(BvCvD)^(C)^(C)^(C) AvBvC {A}, {B}, {C} EC10 (BvC)^(BvC)^(C)^(C)^(C) C {C}
Berdasarkan perhitungan diatas maka akan diambil salah satu hasil jika terdapat hasil reduct yang sama, beribut tabel reduct yang telah di generate dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Hasil dari proses reduksi
Result Yang Dihasilkan Objek {A} Waktu Pengisian {B} {C} {D} Pengantaran Kebersihan Harga

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 179 -188 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 318 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Dari  proses  reduct  diperoleh  bahwa  atribut  waktu  pengisian  adalah  atribut  yang  indispensible  dan  memiliki  nilai attribute dependency yang sama dengan 𝐵.
Tabel 12 . Kelas Ekuivalensi A B EC1 4 3 EC2 3 2 EC3 3 2 EC4 3 3 EC5 3 4 EC6 3 3 EC7 3 3 EC8 3 3 EC9 3 3 EC10 3 3
Dari Tabel 12 dapat dibuat sebuah hubungan antara independen atribut terhadap dependen atribut dalam bentuk aturan if..then sebagai berikut:
If Waktu Pengisian=Tinggi then Pengiriman Tinggi maka Keputusan = Sangat Puas If Waktu Pengisian=Sedang then Pengiriman Rendah maka Keputusan = Puas If Waktu Pengisian = Sedang then Pengiriman Rendah maka Keputusan = Puas If Waktu Pengisian = Sedang then Pengiriman Tinggi maka Keputusan = Puas If Waktu Pengisian= Sedang then Pengiriman Sedang maka Keputusan = Puas If Waktu Pengisian = Sedang then Pengiriman Sedang maka Keputusan = Puas If Waktu Pengisian = Sedang then Pengiriman Sedang maka Keputusan = Puas If Waktu Pengisian= Sedang then Pengiriman Sedang maka Keputusan = Puas If Waktu Pengisian= Sedang then Pengiriman Sedang maka Keputusan = Puas If Waktu Pengisian= Sedang then Pengiriman Sedang maka Keputusan = Puas
Setelah hasil reduksi, maka langkah terakhir untuk mendapatkan aturan Generate-nya dengan panduan lihat tabel 12 Aturan Generate dari hasil reduksinya adalah sebagai berikut:
1. A = Waktu Pengisian
Jika Waktu Pengisian (30) maka Keputusan = Sangat Puas Jika Waktu Pengisian (28) maka Keputusan = Puas ATAU Keputusan = Sangat Puas Jika Waktu Pengisian (23) maka Keputusan = Puas ATAU Keputusan = Sangat Puas Jika Waktu Pengisian (26) maka Keputusan = Puas Jika Waktu Pengisian (27) maka Keputusan = Puas
2. B = Pengiriman Jika Pengiriman (28) maka Keputusan = Sangat Puas ATAU Keputusan = Puas Jika Pengiriman (18) maka Keputusan = Puas Jika Pengiriman (21) maka Keputusan = Puas Jika Pengiriman (23) maka Keputusan = Sangat Puas Jika Pengiriman (33) maka Keputusan = Sangat Puas Jika Pengiriman (24) maka Keputusan = Puas Jika Pengiriman (27) maka Keputusan = Sangat Puas

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 179 -188 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 318 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jika Pengiriman (26) maka Keputusan = Sangat Puas Jika Pengiriman (25) maka Keputusan = Puas
Jadi jumlah total Generate Rules yang telah diproses adalah 14 keputusan atau pengetahuan baru. Setelah diperoleh Generate  Rules  berarti  telah  menyelesaikan  proses  pengolahan  data  mining  untuk  mendapatkan  keputusan  dalam mengklasifikasikan  Waktu  Pengisian  dan  Pengiriman  sesuai  dengan  permintaan  pelanggan  di  Kabupaten  Johor. Berdasarkan hasil Generate  Rules dapat diketahui  Charging Time (Waktu Pengisian)  mana  yang  menjadi prioritas atau tidak prioritas untuk dikembangkan di Johor, dan Generate Rules menjadi dasar atau tolak ukur dalam mengambil keputusan untuk kepentingan tertentu dalam penyelenggaraan menentukan Charging Time (Pengisian Waktu) yang paling sesuai dengan permintaan pelanggan di Kecamatan Johor.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penulisan jurnal penelitian ini dapat dianalisa dan disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Metode Rough Set dibangun dengan 5 tahapan yang masing-masing memiliki aturan sesuai konsep metode Rough Set yang dapat mengklasifikasikan data permintaan pelanggan dan tingkat kepuasan pelanggan.
2. Melalui metode rough set dapat dianalisa permintaan pelanggan terhadap penjulan air minum isi ulang “Kangen Water” menjadi data pelanggan dalam menggali informasi tentang waktu pengisian dan pengiriman yang ideal.
3. Dengan  hasil  metode  Rough  Set  berupa  rule  atau  knowledge  base  dapat  ditentukan  waktu  pengiriman  yang berpotensi pada air minum isi ulang isi ulang dalam memberikan solusi permintaan pelanggan yang di kecamatan johor medan sebagai salah satu data yang dibutuhkan untuk meningkatkan pelanggan permintaan akan kandungan air minum “Kangen Water”

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan syukur kepada Allah SWT yang telah memberikan segala nikmat untuk hari ini dan terima kasih kepada orangtua, suami dan anak-anak yang telah memberi waktu luang dan dukungan financial terhadap penelitian ini, sehingga penulis dapat menyelesaikannya dengan tepat waktu sesuai dengan waktu yang telah di tentukan.

## REFERENCES
[1] Andika Prajana (2011). "Tower of Science." Data Mining Application for Comparison of Profit Management to Profit  Persistence  on  Banking  Companies  Go  Public  in  Indonesia  Stock  Exchange.  Indonesia:  STMIK Dharmasraya. 1-12
[2]  Gregori Satia Budhi, Felicia Soedjianto (2007) "Journal of Informatics." Data Mining Market Basket Analysis Applications  In  Table  Of  Electronic  Attendance  Data  To  Detect  Employee  Check  Fraud  (Check  Lock)  In Company. 119-129
[3]  Khalida binti Oseman, Sunarti binti Mohd Shukor, Norazrina Abu Haris, Faizin bin Abu Bakar (2010) “ Journal of Statistical Modeling and Analytics.” Data Mining in Churn Analysis Model for Telecommunication Industry. 19-27
[4]  Kusrini, Emha Taufiq Luthfi (2009). “Data Mining Algorithm.” 1. STMIK AMIKOM Yogyakarta : Andi.
[5]  Mujib  Ridwan,  Hadi  Suyono  dan  M.Sarosa  (2013).  “EECCIS  Journal.  “  Implementation  of  Data  Mining  for Student Academic Performance Evaluation Using Naive Bayes Classifer Algorithm.
[6]  A. Wanto, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Riau,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 5, no. 1, p. 61, 2018, doi: 10.20527/klik.v5i1.129.
[7]  S.  Mamase  and  R.  S.  Sinukun,  “Prediksi  Tingkat  Kemiskinan  Provinsi  Gorontalo  Menggunakan  Metode Gabungan K-Means dan Generalized Regression Neural Network,” J. ENERGY, vol. 10, no. 2, pp. 29–34, 2018.
[8]  E.  Ermawati,  “Algoritma  Klasifikasi  C4.5  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  Untuk  Prediksi  Penerima Bantuan Pangan Non Tunai,” Sistemasi, vol. 8, no. 3, p. 513, 2019, doi: 10.32520/stmsi.v8i3.576.
[9]  Syaharuddin, E. Pujiana, I. P. Sari, V. M. Mardika, and M. Putri, “Analisis Algoritma Back Propagation Dalam Prediksi Angka Kemiskinan Di Indonesia,” J. Pendidik. Berkarakter, vol. 3, no. 1, pp. 11–17, 2020, [Online]. Available: http://journal.ummat.ac.id/index.php/pendekar/article/view/2814.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 179 -188 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 318 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[10]  A. Kumila, B. Sholihah, E. Evizia, N. Safitri, and S. Fitri, “Perbandingan Metode Moving Average dan Metode Naïve  Dalam  Peramalan  Data  Kemiskinan,”  JTAM  |  J.  Teor.  dan  Apl.  Mat.,  vol.  3,  no.  1,  p.  65,  2019,  doi: 10.31764/jtam.v3i1.764.
[11]  R.  Efendi,  V.  A.  Dewi,  S.  Basriati,  and  D.  S.  Ss,  “Pengaruh  Pengangguran  dan  PDRB  Terhadap  Tingkat Kemiskinan Menggunakan Regresi Linier Berganda dan Rough Sets,” no. November, pp. 651–657, 2018.
[12]  Z. Pawlak, “Rough sets,” Int. J. Comput. Inf. Sci., vol. 11, no. 5, pp. 341–356, 1982, doi: 10.1007/BF01001956.
[13]  M. Kryszkiewicz, “Rough set approach to incomplete information systems,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 112, no. 1–4, pp. 39–49, 1998, doi: 10.1016/S0020-0255(98)10019-1.
[14]  R. S. S. Saprina Mamase, “Prediksi Tingkat Kemiskinan Provinsi Gorontalo dengan Metode GRNN,” in Seminar Nasional Humaniora & Aplikasi Teknologi Informasi 2018 (SEHATI 2018) PREDISKI, 2018, pp. 29–32.
[15]  V. Rahmadi, R. Yulistiani, R. Sheffi, T. Gultom, and M. M. Santoni, “Prediksi Penyebab Utama Kemiskinan Di Indonesia Dengan,” in Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA), 2020, pp. 172–181.
[16]  D. A. Rezki, “Analisa Kinerja Guru Sekolah di Dinas Pendidikan Dengan Menggunakan Metode Rought Set ( Studi Kasus : Dinas Pendidikan Provinsi Sumatera Utara ),” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 1, no. 3, pp. 172– 177, 2020.
[17]  M.  Jamaris,  “Implementasi  Metode  Rough  Set  Untuk  Menentukan  Kelayakan  Bantuan  Dana  Hibah  Fasilitas Rumah Ibadah,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 2, no. 2, p. 161, 2017, doi: 10.35314/isi.v2i2.203.
[18]  M. A. Sembiring and Z. Azhar, “Implementasi Metode Rough Set Untuk Menganalisa Laba/Rugi Pada Suatu Perusahaan Distributor (Studi Kasus : Usaha Kita Ps Payakumbuh),” pp. 1–6, 2013.
[19]  P. Sihombing, “Implementasi Metode Rough Set Dalam Memprediksi Dampak Tanah Longsor ( Studi Kasus Badan Penanggulangan Bencana Daerah ( BPBD ) Provinsi Sumatera Utara a : U,” vol. 6, no. 4, pp. 407–415, 2019.
[20]  K.  Suryani,  “Prediksi  Peluang  Kelulusan  Mahasiswa  PTIK  dalam  Uji  Kompetensi  Microsoft  Office  2010 menggunakan  Teori  Rough  Set,”  J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–10,  2016,  doi: 10.25077/teknosi.v2i1.2016.1-10.
[21]  A.  Prajana,  F.  Sains,  T.  Universitas,  I.  Negeri,  A.  Raniry,  and  B.  Aceh,  “Penerapan  Teory  Rough  Set  Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Siswa Dalam Ujian Nasional Pada Sma Negeri 5 Kota Banda Aceh,” J. Islam. Sci. Technol., vol. 2, no. 1, pp. 75–88, 2016, [Online]. Available: www.jurnal.ar-raniry.com/index.php/elkawnie.
[22]  A. Putra, Z. A. Matondang, N. Sitompul, I. Pendahuluan, and A. Prediksi, “Implementasi Algoritma Rough Set Dalam Memprediksi Kecerdasan Anak,” J. Pelita Inform., vol. 7, no. 2, pp. 149–156, 2018.
[23]  M. R. Raharjo and A. P. Windarto, “Penerapan Machine  Learning dengan Konsep Data  Mining Rough Set ( Prediksi  Tingkat  Pemahaman  Mahasiswa  terhadap  Matakuliah  ),”  vol.  5,  pp.  317–326,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2745.