## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3057

## Prediksi Tingkat Penjualan Sepeda Motor dengan Metode Rough Set
Eka Praja Wiyata Mandala * , Dewi Eka Putri
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang, Indonesia Email: 1,* ekaprajawm@upiyptk.ac.id, 2 dewieka@upiyptk.ac.id Email Penulis Korespondensi: ekaprajawm@upiyptk.ac.id
Abstrak− Tingginya  tingkat  penjualan  sepeda  motor  membuat  showroom  mengalami  kesulitan  dalam  pengadaan  varian sepeda motor yang akan dijual. Banyaknya varian sepeda motor dalam satu pabrikan, membuat penjualan yang berbeda dari masing-masing  varian  sepeda  motor  tersebut,  ada  varian  yang  penjualannya  tinggi  dan  ada  yang  penjualannya  rendah. Sehingga  perlu  dilakukan  prediksi  tingkat  penjualan  sepeda  motor.  Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  salah  satu showroom  sepeda  motor  Honda  yaitu  showroom  Hayati  cabang  Pasaman.  Data  yang  digunakan  adalah  rekapitulasi  data penjualan  sepeda  motor  quartal  kedua  tahun  2020.  Penelitian  ini  menggunakan  24  sampel  data  sebagai  sistem  keputusan. Dari  hasil  pengujian  diperoleh  13  equivalence  class,  kemudian  dilakukan  proses  reduksi  sehingga  diperoleh  7  reduct  dan dilakukan proses generate rules, maka diperoleh 41 rules dengan Harga Sepeda Motor sebagai atribut yang dominan dalam mempengaruhi keputusan atribut Tingkat Penjualan dengan kejadian 42% dan min. mendukung = 5.
Kata Kunci: Prediksi; Penjualan; Sepeda Motor; Data Mining; Rough Set
Abstract− The high level of motorcycle sales makes the showroom have difficulty in procuring variants of motorcycles to be sold.  The  many  variants  of  motorcycles  in  one  manufacturer,  make  different  sales  of  each  motorcycle  variant,  there  are variants with high sales and some with low sales. So it is necessary to predict the level of motorcycle sales. This study uses data  from  one  of  the  Honda  motorcycle  showrooms,  namely  the  Hayati  showroom,  Pasaman  branch.  The  data  used  is  a recapitulation of motorcycle sales data in the second quarter of 2020. This study uses 24 data samples as a decision system. From the test results obtained 13 equivalence classes, then a reduction process is carried out to obtain 7 reducts and a rules generation process is carried out, then 41 rules are obtained with Motorcycle Prices as the dominant attribute in influencing the Sales Level attribute decisions with an incidence of 42% and min. support = 5.
Keywords : Prediction; Sales; Motorcycles; Data Mining; Rough Set

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini, media transportasi yang banyak digunakan oleh kalangan kelas menengah yaitu kendaraan bermotor [1] dimana  sepeda  motor  merek  terkenal  dan  paling  banyak  pemakainya  di  Indonesia  yaitu  Honda  [2].  Data penjualan  sepeda  motor  Honda  digunakan  karena  bisa  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  tentang permasalahan  penjualan  [3].  Tingginya  angka  penjualan  sepeda  motor,  maka  perlu  dilakukan  prediksi  tingkat penjualan  sepeda  motor, khususnya  merek  Honda.  Honda memiliki  banyak  sekali  varian  sepeda  motor dengan model,  harga,  tahun  produksi  dan  warna  yang  berbeda,  sehingga  perlu  dilakukan  prediksi  penjualan  untuk mengetahui varian sepeda motor mana yang tingkat penjualannya tinggi dan rendah.
Penelitian  ini  dilakukan  di showroom motor  Hayati  yang  merupakan  salah  satu Main  Dealer sepeda motor  Honda  terbesar  di  Sumatera  Barat  [4],  pengambilan  data  dilakukan  di showroom motor  Hayati  Cabang Pasaman  berupa  data  penjualan  motor  Honda  berbagai varian  pada  quartal  kedua  tahun 2020.  Sehingga varian sepeda motor dengan penjualan tinggi dapat diperbanyak pengadaannya di showroom tersebut dan varian sepeda motor dengan penjualan rendah dapat dibatasi pengadaannya agar tidak terjadi penumpukkan unit sepeda motor di showroom tersebut. Jika prediksi penjualan terlalu tinggi maka biaya produksi akan meningkat dan semua aset yang diinvestasikan menjadi kurang efisien. Sebaliknya jika prediksi penjualan terlalu rendah maka perusahaan akan mengalami kehabisan stok, sehingga pelanggan menunggu terlalu lama untuk produk yang diinginkan.
Untuk  melakukan  prediksi  tingkat  penjualan  sepeda  motor,  dapat  dilakukan  dengan  pendekatan data mining . Data  mining dapat  digunakan  untuk  menggali  pengetahuan  yang  terdapat  di  dalam  data  transaksi penjualan sepeda motor tersebut [5]. Data mining menggunakan teknik perhitungan dengan pendekatan statistik dan  matematika  menggunakan  pembelajaran  mesin  [6]  sehingga  bisa  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan [7]. Data  mining memiliki  metode  yang  bisa  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  yaitu Rough  set.  Rough  set telah  banyak  digunakan  untuk  menangani  masalah  ketidakpastian  [8]  di  berbagai  bidang,  misalnya  kesehatan, perbankan  dan  bidang  bisnis  lainnya  [9]. Rough  set merupakan  set  data  yang  diimplementasikan  ke  dalam sebuah  tabel  dimana  baris  merupakan  objek  dan  kolom  merupakan  atribut  objek  [10]. Rough  set bagus  dalam menggali  hubungan  potensial  antara  pengetahuan  dan  menemukan  atribut  utama,  yang  membuatnya  sangat cocok untuk mengekstrak faktor-faktor penting yang mempengaruhi dalam proses prediksi [11]. Rough set sudah banyak  digunakan  dalam  bermacam-macam  tugas,  seperti  fitur  ekstraksi  dan  seleksi,  klasifikasi,  penggalian pengetahuan, dan sebagainya [12].
Pada  penelitian sebelumnya tahun 2018, prediksi penjualan keripik dengan menggunakan metode rough set, dimana atributnya adalah empat kota yang ada di Sumatera Utara. Penelitian ini menghasilkan 7 reduction dan 16 rules [13] . Pada penelitian lain tahun 2020, metode rough set juga digunakan untuk melakukan prediksi penjualan  perumahan,  dimana  atribut  yang  digunakan  adalah  pekerjaan,  tipe  rumah,  kemampuan  ekonomi  dan bentuk pembayaran, sehingga menghasilkan 5 reduct dan 11 rules [14] .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3057
Pada tahun 2018, penelitian tentang peramalan penjualan sepeda motor pernah dilakukan dengan metode clustering dan Fuzzy  Time  Series ,  penelitian  ini  menggunakan  data  penjualan  sepda  motor  Suzuki  selama  10 tahun dari tahun 2005 sampai 2014 dengan hasil penelitian menunjukkan nilai rata-rata MPE sebesar 0,19% dan MAPE  sebesar  2,15%  termasuk  dalam  akurasi  yang  baik  [15].  Penelitian  sebelumnya  tentang  peramalan panjualan sepeda motor pada tahun 2020, peramalan penjualan sepeda motor dengan merek Yamaha di Sentral Yamaha  Malang  menggunakan  data  3  tahun  penjualan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Least  Square menghasilkan nilai error 8,3% [16].
Masih  pada  tahun  2020,  penelitian  tentang  peramalan  penjualan  sepeda  motor  juga  dilakukan di  Dealer Motor Nusantara Surya Sakti Sumbawa dengan menggunakan metode Time Series. Penelitian ini menghasilkan prediksi 13 motor Honda untuk 5 bulan ke depan [17]. Penelitian selanjutnya tentang prediksi penjualan sepeda motor  dilakukan  pada  tahun  2021,  penelitian  ini  juga  menggunakan  data  3  tahun  penjualan  sepeda  motor Yamaha  di  CV.  Asli  Motor  Siantar  dengan  menggunakan  metode Backpropagation yang  menghasilkan arsitektur jaringan terbaik 2-3-1 dengan tingkat akurasi 90% [18].
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  pengetahuan  kepada showroom tentang tingkat penjualan sepeda motor menggunakan metode rough set.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Showroom  Hayati  cabang  Pasaman  yang  menjual  sepeda  motor  merek  Honda. Tahapan dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 adalah tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini, dimana terdapat 5 tahapan penelitian untuk melakukan  prediksi  penjualan  sepeda  motor  yang  dimulai  dari  identifikasi  masalah  sampai  pada  penarikan kesimpulan.  Proses  identifikasi  masalah  dilakukan  dengan  mencari  masalah  yang  terjadi  seputar  penjualan sepeda  motor  pada  Showroom  Hayati  cabang  Pasaman.  Masalah  yang  teridentifikasi  adalah  tingkat  penjualan sepeda  motor  tidak  seimbang  antara  satu  varian  dengan  varian  yang  lain,  sehingga  terjadi  penumpukkan  unit varian  tertentu  karena  tidak  terjual.  Untuk  membantu  mengatasi  masalah  tersebut,  maka  dikumpulkan  data penjualan sepeda motor untuk semua varian yang ada di Showroom Hayati cabang Pasaman pada quartal kedua tahun  2020.  Setelah  data diperoleh,  dilakukan proses  analisa  data  dengan  menggunakan salah  satu  teknik data mining yaitu Rough  Set untuk  memperoleh  aturan-aturan  yang  bisa  dikonversi  menjadi  pengetahuan  untuk membantu  pimpinan  dalam  mengambil  keputusan.  Setelah  itu  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan perangkat  lunak  analisis  data  yaitu  Rosetta  untuk  melihat  atribut  kondisi  yang  dominan  dalam  menentukan penjualan sepeda motor. Tahap terakhir adalah penarikan kesimpulan dari penelitian yang dilakukan.

## 2.2 Sampel Data yang Digunakan
Sampel  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  langsung  diperoleh  dari showroom Hayati  Cabang  Pasaman yaitu  data  penjulan  sepeda  motor  pada  quartal  kedua  tahun  2020.  Data  yang  diperoleh  merupakan  data rekapitulasi  penjualan  masing-masing  varian  sepeda  motor  beserta  model,  harga,  tahun  produksi  dan  warna utama dari varian sepeda motor tersebut. Sampel data dapat dilihat pada tabel 1.
Identifikasi Masalah
Mempelajari masalah yang terjadi di Showroom Hayati cabang Pasaman

## Pengumpulan Data
Melakukan pengambilan data penjualan di Showroom Hayati cabang Pasaman

## Analisa Data
Pengolahan data penjualan sepeda motor dengan metode Rough Set

## Pengujian Hasil
Melakukan pengujian hasil analisa dengan aplikasi Rosetta
Penarikan Kesimpulan Menyimpulkan inti dari penelitian secara keseluruhan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3057
Submitted: 09/06/2021 ; Accepted: 24/06/2021 ; Published: 31/07/2021
Tabel 1. Sampel data yang akan diproses

## 2.3 Analisa Kriteria Kelayakan
Penelitian  ini  menggunakan  atribut  kondisi  yaitu  model  motor,  harga  motor,  tahun produksi  dan  warna utama. Untuk atribut keputusan yaitu tingkat penjualan motor. Daftar nilai dari atribut dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai masing-masing Atribut
Untuk mengolah data sampel diatas, akan digunakan salah satu metode dalam data mining yaitu Rough set . Alur penyelesaian metode rough set dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Alur Penyelesaian Metode Rough Set
Proses Rough  set dilakukan  secara  berurutan  karena  antara  satu  proses  dengan  proses  berikutnya  saling berkaitan,  dimulai  dari  pembentukan decision  system yang  berisi  data  yang  sudah  diklasifikasi.  Langkah selanjutnya  adalah  pembentukan equivalence  class yang  merupakan  kelas-kelas  yang  sama  dikeleompokkan menjadi satu. Langkah selanjutnya adalah pembentukan matrix discernibility dan matrix discernibility modulo D yang digunakan untuk menemukan equivalence class yang berbeda nilai atribut kondisi dan berbeda nilai atribut
No Model Motor Harga Motor Tahun Produksi Warna Utama 1 Matic Terjangkau 2017 Hitam 2 Matic Sangat Terjangkau 2017 Hitam 3 Matic Sangat Terjangkau 2017 Putih 4 Sport Sangat Mahal 2017 Merah 5 Sport Sangat Mahal 2017 Merah 6 Matic Terjangkau 2017 Putih 7 Matic Sangat Terjangkau 2017 Putih 8 Matic Terjangkau 2017 Hitam 9 Sport Mahal 2018 Putih 10 Bebek Terjangkau 2018 Hitam 11 Matic Terjangkau 2018 Hitam 12 Bebek Terjangkau 2018 Hitam 13 Matic Sangat Terjangkau 2018 Putih 14 Bebek Terjangkau 2018 Hitam 15 Matic Terjangkau 2018 Hitam 16 Matic Terjangkau 2018 Hitam 17 Matic Sangat Terjangkau 2018 Putih 18 Sport Mahal 2019 Putih 19 Bebek Terjangkau 2019 Hitam 20 Bebek Terjangkau 2019 Hitam 21 Matic Terjangkau 2019 Hitam 22 Matic Terjangkau 2019 Hitam 23 Sport Sangat Mahal 2019 Merah 24 Bebek Terjangkau 2019 Hitam Atribut Nilai Atribut Model motor Matic, Sport, Bebek Harga motor Sangat Terjangkau, Terjangkau, Mahal, Sangat Mahal Tahun produksi 2017, 2018, 2019 Warna utama Hitam, Putih, Merah Tingkat penjualan Tinggi, Rendah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3057
keputusan. Langkah selanjutnya adalah melakukan proses reduction untuk menemukan atribut kondisi yang akan digunakan untuk menghasilkan pengetahuan. Hasil reduct digunakan untuk membuat pengetahuan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan metode Rough set untuk mendapatkan hasil prediksi tingkat penjualan sepeda motor. Proses analisis dengan menggunakan metode rough set dapat dilakukan dengan alur sebagai berikut:

## 3.1 Decision Systems
Langkah pertama adalah menyiapkan data dalam bentuk decision system , dimana data decision system yang akan digunakan  sudah  dilakukan  klasifikasi  dan  sudah  terdiri  dari  atribut  kondisi  dan  atribut  keputusan.  Terdapat  4 atribut kondisi yaitu Model motor (A), Harga motor (B), Tahun produksi (C) dan Warna utama (D). Sementara terdapat 1 atribut keputusan yaitu Tingkat penjualan (E) yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Decision System

## 3.2 Equivalence Class
Equivalence  Class adalah  proses  untuk  mengelompokkan  objek-objek  yang  mempunyai  nilai  attribut  kondisi yang sama. Dari data decision system pada Tabel 3, diperoleh sebanyak 13 equivalence class seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Equivalence class No Model Motor (A) Harga Motor (B) Tahun Produksi (C) Warna Utama (D) Tingkat Penjualan (E) EC1 Matic Terjangkau 2017 Hitam Tinggi EC2 Matic Sangat Terjangkau 2017 Hitam Tinggi EC3 Matic Sangat Terjangkau 2017 Putih Tinggi EC4 Sport Sangat Mahal 2017 Merah Rendah EC5 Matic Terjangkau 2017 Putih Rendah EC6 Sport Mahal 2018 Putih Rendah EC7 Bebek Terjangkau 2018 Hitam Tinggi EC8 Matic Terjangkau 2018 Hitam Tinggi EC9 Matic Sangat Terjangkau 2018 Putih Tinggi EC10 Sport Mahal 2019 Putih Rendah
No Model Motor (A) Harga Motor (B) Tahun Produksi (C) Warna Utama (D) Tingkat Penjualan (E) 1 Matic Terjangkau 2017 Hitam Tinggi 2 Matic Sangat Terjangkau 2017 Hitam Tinggi 3 Matic Sangat Terjangkau 2017 Putih Tinggi 4 Sport Sangat Mahal 2017 Merah Rendah 5 Sport Sangat Mahal 2017 Merah Rendah 6 Matic Terjangkau 2017 Putih Rendah 7 Matic Sangat Terjangkau 2017 Putih Tinggi 8 Matic Terjangkau 2017 Hitam Tinggi 9 Sport Mahal 2018 Putih Rendah 10 Bebek Terjangkau 2018 Hitam Tinggi 11 Matic Terjangkau 2018 Hitam Tinggi 12 Bebek Terjangkau 2018 Hitam Tinggi 13 Matic Sangat Terjangkau 2018 Putih Tinggi 14 Bebek Terjangkau 2018 Hitam Tinggi 15 Matic Terjangkau 2018 Hitam Tinggi 16 Matic Terjangkau 2018 Hitam Tinggi 17 Matic Sangat Terjangkau 2018 Putih Tinggi 18 Sport Mahal 2019 Putih Rendah 19 Bebek Terjangkau 2019 Hitam Tinggi 20 Bebek Terjangkau 2019 Hitam Tinggi 21 Matic Terjangkau 2019 Hitam Tinggi 22 Matic Terjangkau 2019 Hitam Tinggi 23 Sport Sangat Mahal 2019 Merah Rendah 24 Bebek Terjangkau 2019 Hitam Tinggi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3057
No Model Motor (A) Harga Motor (B) Tahun Produksi (C) Warna Utama (D) Tingkat Penjualan (E) EC11 Bebek Terjangkau 2019 Hitam Tinggi EC12 Matic Terjangkau 2019 Hitam Tinggi EC13 Sport Sangat Mahal 2019 Merah Rendah 3.3 Discernibility Matrix atau Discernibility Matrix Module D
Setelah  memperoleh equivalence  class, maka  langkah  selanjutnya  adalah  mendapatkan Discernibility  Matrix atau Discernibility Matrix Module D. Pada Discernibility Matrix, diisi dengan sekumpulan atribut kondisi yang mempunyai nilai  kondisi berbeda, dimana atribut kondisinya yaitu  Model Motor (A),  Harga Motor (B), Tahun Produksi (C) dan Warna Utama (D). Hasil dari Discernibility Matrix dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Discernibility Matrix EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC6 EC7 EC8 EC9 EC10 EC11 EC12 EC13 EC1 B BD ABD D ABCD AC C BCD ABCD AC C ABCD EC2 B D ABD BD ABCD ABC BC CD ABCD ABC BC ABCD EC3 BD D ABD B ABC ABCD BCD C ABC ABCD BCD ABCD EC4 ABD ABD ABD ABD BCD ABCD ABCD ABCD BCD ABCD ABCD C EC5 D BD B ABD ABC ACD CD BC ABC ACD CD ABCD EC6 ABCD ABCD ABC BCD ABC ABD ABD AB C ABCD ABCD BCD EC7 AC ABC ABCD ABCD ACD ABD A ABD ABCD C AC ABCD EC8 C BC BCD ABCD CD ABD A BD ABCD AC C ABCD EC9 BCD CD C ABCD BC AB ABD BD ABC ABCD BCD ABCD EC10 ABCD ABCD ABC BCD ABC C ABCD ABCD ABC ABD ABD BD EC11 AC ABC ABCD ABCD ACD ABCD C AC ABCD ABD A ABD EC12 C BC BCD ABCD CD ABCD AC C BCD ABD A ABD EC13 ABCD ABCD ABCD C ABCD BCD ABCD ABCD ABCD BD ABD ABD
Setelah  memperoleh Discernibility  Matrix pada  Tabel  5,  yang  merujuk  pada  atribut  kondisi  yang mempunyai  nilai  berbeda  antar equivalence  class, maka  langkah  selanjutnya  adalah  mendapatkan  hasil Discernibility Matrix Modulo D yang berisi sekumpulan atribut kondisi yang mempunyai nilai  kondisi berbeda dan nilai keputusan yang berbeda . Atribut kondisi yang digunakan adalah  Model Motor (A), Harga Motor (B), Tahun  Produksi  (C)  dan  Warna  Utama  (D),  sementara  atribut  keputusan  yang  digunakan  adalah  Tingkat Penjualan (E). Hasil dari Discernibility Matrix Modulo D dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Discernibility Matrix Modulo D
EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC6 EC7 EC8 EC9 EC10 EC11 EC12 EC13 EC1 ABD D ABCD ABCD ABCD EC2 ABD BD ABCD ABCD ABCD EC3 ABD B ABC ABC ABCD EC4 ABD ABD ABD ABCD ABCD ABCD ABCD ABCD EC5 D BD B ACD CD BC ACD CD EC6 ABCD ABCD ABC ABD ABD AB ABCD ABCD EC7 ABCD ACD ABD ABCD ABCD EC8 ABCD CD ABD ABCD ABCD EC9 ABCD BC AB ABC ABCD EC10 ABCD ABCD ABC ABCD ABCD ABC ABD ABD EC11 ABCD ACD ABCD ABD ABD EC12 ABCD CD ABCD ABD ABD EC13 ABCD ABCD ABCD ABCD ABCD ABCD ABD ABD

## 3.4 Reduction
Setelah  memperoleh Discernibility  Matrix  Modulo  D pada  Tabel  6,  maka  langkah  selanjutnya  akan  dilakukan proses Reduction untuk  mendapatkan  nilai reduct. Proses reduction digunakan  untuk  memilih  atribut  kondisi yang  akan  digunakan  untuk  menghasilkan  pengetahuan  dengan  menggunakan  fungsi Boolean .  Masing-masing equivalence class akan dibuatkan perhitungan dengan menggunakan fungsi boolean untuk mendapatkan reduct. Fungsi boolean dan hasil reduct dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7. Fungsi Boolean dan Hasil Reduct
Class Fungsi Boolean Hasil Reduct EC1 (AᴠBᴠD)ᴧ(D)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD) {D} EC2 (AᴠBᴠD)ᴧ(BᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD) {B}, {D}
EC3 (AᴠBᴠD)ᴧ(B)ᴧ(AᴠBᴠC)ᴧ(AᴠBᴠC)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD) {B} EC4 (AᴠBᴠD)ᴧ(AᴠBᴠD)ᴧ(AᴠBᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD) {A}, {B}, {D} EC5 (D)ᴧ(BᴠD)ᴧ(B)ᴧ(AᴠCᴠD)ᴧ(CᴠD)ᴧ(BᴠC)ᴧ(AᴠCᴠD)ᴧ(CᴠD) {B,D} EC6 (AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠC)ᴧ(AᴠBᴠD)ᴧ(AᴠBᴠD)ᴧ(AᴠB)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD) {A}, {B} EC7 (AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD) {A}, {B,C}, {D} EC8 (AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(CᴠD)ᴧ(AᴠBᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD) {A,C}, {B,C}, {D} EC9 (AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(BᴠC)ᴧ(AᴠB)ᴧ(AᴠBᴠC)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD) {A,C}, {B}

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3057
Class Fungsi Boolean Hasil Reduct EC10 (AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠC)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠC)ᴧ(AᴠBᴠD)ᴧ(AᴠBᴠD) {A}, {B}, {C,D} EC11 (AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠD)ᴧ(AᴠBᴠD) {A}, {B,C}, {D} EC12 (AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(CᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠD)ᴧ(AᴠBᴠD) {A,C}, {B,C}, {D}
EC13 (AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠCᴠD)ᴧ(AᴠBᴠD)ᴧ(AᴠBᴠD) {A}, {B}, {D}
Dari  hasil  proses reduction dengan  menggunakan  fungsi boolean maka  dari  13 equivalence  class diperoleh 7 reduct yang bisa dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Reduct

## 3.5 Generate Rule
Hasil Reduct yang  diperoleh  pada  Tabel  8  akan  digunakan  untuk  menghasilkan  pengetahuan  dengan  mengacu pada tabel  3. Proses generate rule menghasilkan 41 rule untuk semua hasil reduct. Berikut hasil generate rule dari masing-masing reduct yang dihasilkan.
a. {B,D} = {Harga Motor, Warna Utama}
1) IF Harga Motor (Terjangkau) AND Warna Utama (Hitam) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
2) IF Harga Motor (Sangat Terjangkau) AND Warna Utama (Hitam) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
3) IF Harga Motor (Sangat Terjangkau) AND Warna Utama (Putih) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
4) IF Harga Motor (Sangat Mahal) AND Warna Utama (Merah) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
5) IF Harga Motor (Terjangkau) AND Warna Utama (Putih) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
6) IF Harga Motor (Mahal) AND Warna Utama (Putih) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
b. {A} = {Model Motor}
1) IF Model Motor (Matic) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi) OR Tingkat Penjualan (Rendah)
2) IF Model Motor (Sport) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
3) IF Model Motor (Bebek) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
c. {B} = {Harga Motor}
1) IF Harga Motor (Terjangkau) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi) OR Tingkat Penjualan (Rendah)
2) IF Harga Motor (Sangat Terjangkau) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
3) IF Harga Motor (Sangat Mahal) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
4) IF Harga Motor (Mahal) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
d. {C,D} = {Tahun Produksi, Warna Utama}
1) IF Tahun Produksi (2017) AND Warna Utama (Hitam) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
2) IF Tahun Produksi (2017) AND Warna Utama (Putih) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi) OR Tingkat Penjualan (Rendah)
3) IF Tahun Produksi (2017) AND Warna Utama (Merah) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
4) IF  Tahun  Produksi  (2018)  AND  Warna  Utama  (Putih)  THEN  Tingkat  Penjualan  (Rendah)  OR Tingkat Penjualan (Tinggi)
5) IF Tahun Produksi (2018) AND Warna Utama (Hitam) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
6) IF Tahun Produksi (2019) AND Warna Utama (Putih) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
7) IF Tahun Produksi (2019) AND Warna Utama (Hitam) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
8) IF Tahun Produksi (2019) AND Warna Utama (Merah) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
e. {B,C} = {Harga Motor, Tahun Produksi}
1) IF  Harga  Motor  (Terjangkau)  AND  Tahun  Produksi  (2017)  THEN  Tingkat  Penjualan  (Tinggi)  OR Tingkat Penjualan (Rendah)
2) IF Harga Motor (Sangat Terjangkau) AND Tahun Produksi (2017) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
3) IF Harga Motor (Sangat Mahal) AND Tahun Produksi (2017) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
4) IF Harga Motor (Mahal) AND Tahun Produksi (2018) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
5) IF Harga Motor (Terjangkau) AND Tahun Produksi (2018) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
6) IF Harga Motor (Sangat Terjangkau) AND Tahun Produksi (2018) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
7) IF Harga Motor (Mahal) AND Tahun Produksi (2019) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
8) IF Harga Motor (Terjangkau) AND Tahun Produksi (2019) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
Hasil Reduct Keterangan {B,D} {Harga Motor, Warna Utama} {A} {Model Motor} {B} {Harga Motor} {C,D} {Tahun Produksi, Warna Utama} {B,C} {Harga Motor, Tahun Produksi} {D} {Warna Utama} {A,C} {Model Motor, Tahun Produksi}

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3057
9) IF Harga Motor (Sangat Mahal) AND Tahun Produksi (2019) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
f. {D} = {Warna Utama}
1) IF Warna Utama (Hitam) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
2) IF Warna Utama (Putih) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi) OR Tingkat Penjualan (Rendah)
3) IF Warna Utama (Merah) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
g. {A,C} = {Model Motor, Tahun Produksi}
1) IF Model Motor (Matic) AND Tahun Produksi (2017) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi) OR Tingkat Penjualan (Rendah)
2) IF Model Motor (Sport) AND Tahun Produksi (2017) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
3) IF Model Motor (Sport) AND Tahun Produksi (2018) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
4) IF Model Motor (Bebek) AND Tahun Produksi (2018) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
5) IF Model Motor (Matic) AND Tahun Produksi (2018) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
6) IF Model Motor (Sport) AND Tahun Produksi (2019) THEN Tingkat Penjualan (Rendah)
7) IF Model Motor (Bebek) AND Tahun Produksi (2019) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)
8) IF Model Motor (Matic) AND Tahun Produksi (2019) THEN Tingkat Penjualan (Tinggi)

## 3.6 Pengujian dengan Software Rosetta
Proses  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  analisis  data  yaitu ROSETTA  GUI  version 1.4.41. Data yang digunakan dalam bentuk Microsoft Excel dengan 24 record sampel data sebagai data decision system . Data tersebut kemudian dimasukkan ke dalam perangkat lunak Rosetta yang dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. Data Decision System
Langkah selanjutnya dilakukan proses reduction dengan menggunakan dynamics reducts (RSES). Setelah dilakukan proses reduction maka diperoleh 7 reduct seperti yang terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Reduction
Langkah  selanjutnya  dilakukan  proses generate  rules, maka  diperoleh  sebanyak  41 rules yang  hasilnya dapat dilihat pada Gambar 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3057
Gambar 5. Hasil Generate Rules
Hasil  statistik  menggunakan  perangkat  lunak Rosetta, dari  5  atribut  kondisi  yang  digunakan,  statistik menunjukkan  bahwa  Harga  Motor  menjadi  atribut  kondisi  yang  sangat  berpengaruh  dalam  Tingkat  Penjualan sepeda motor yaitu dengan dengan occurance 42% dan min. Support = 5, yang dapat dilihat pada Gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3057

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pemrosesan  prediksi  penjualan  sepeda  motor  Honda  dengan  metode rough  set di showroom Hayati cabang  Pasaman,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode rough  set dapat  membantu  pihak showroom dalam melakukan  klasifikasi  tingkat  penjualan  sepeda  motor  pada showroom tersebut.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari rule yang dihasilkan, yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi tingkat penjualan sepeda motor berdasarkan model  motor,  harga  motor,  tahun  produksi  dan  warna  utama.  Atribut  harga  motor  menjadi  atribut  paling dominan  yang  mempengaruhi  tingkat  penjualan  sepeda  motor.  Sehingga  pihak showroom dapat  mengambil kebijakan dalam pengadaan motor berdasarkan harga motor dari masing-masing varian motor Honda yang dijual di showroom tersebut.

## REFERENCES
[1] L.  Sinaga,  A.  Ahmad,  and  M.  Safii,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Penjualan Sepeda Motor Jenis Honda (Studi Kasus : Showroom Honda Arista Pematangsiantar),” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 5, no. 1, pp. 18–21, 2020.
[2] S.  Mulyani,  D.  Hayati,  and  A.  N.  Sari,  “Analisis  Metode  Peramalan  (Forecasting)  Penjualan  Sepeda  Motor  Honda Dalam Menyusun Anggaran Penjualan Pada PT Trio Motor Martadinata Banjarmasin,” Din. Ekon. , vol. 14, no. 1, pp. 178–188, 2021.
[3] Zulrahmadi,  S.  Defit,  and  Y.  Yunus,  “Pemetaan  Wilayah  Potensial  Terhadap  Penjualan  Sepeda  Motor  Honda Menggunakan K-Means Clustering,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 2, pp. 53–59, 2020.
[4] S. P. Sari, M. K. Sari, and L. D. Dahen, “Pengaruh Kualitas Produk, Sikap Konsumen Dan Kepercayaan Konsumen Terhadap  Keputusan  Pembelian  Sepeda  Motor  Honda  Beat  Di  CV.  Hayati  Cabang  Pasaman  Barat  (Studi  Kasus  Di Kecamatan Pasaman Kabupaten Pasaman Barat),” Economica , vol. 5, no. 2, pp. 167–178, 2017.
[5] R.  Solin,  N.  I.  Syahputri,  and  A.  Budiman,  “Metode  Least  Sequare  Dalam  Memprediksi  Penjualan  Sepeda  Motor Second,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2020 , vol. 969747907, no. 2020, pp. 372–381, 2020.
[6] U. Indriani, “Penerapan Metode Rough Set Dalam Menentukan Pembelian Smartphone Android Oleh Konsumen,” J. Tek. Inform. Kamputama , vol. 2, no. 1, pp. 85–92, 2018.
[7] D. E. Putri and E. P. W. Mandala, “Implementasi Algoritma FP-Growth Untuk Menemukan Pola Frekuensi Pembelian Lauk Pada Rumah Makan Takana Juo,” Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 242–250, 2021.
[8] M. R. Raharjo and A. P. Windarto, “Penerapan Machine Learning dengan Konsep Data Mining Rough Set ( Prediksi Tingkat Pemahaman Mahasiswa terhadap Matakuliah ),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, pp. 317–326, 2021.
[9] R.  A.  Putra  and  S.  Defit,  “Data  Mining  Menggunakan  Rough  Set  dalam  Menganalisa  Modal  Upah  Produksi  pada Industri Seragam Sekolah,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 1, no. 4, pp. 72–78, 2019.
[10]  R. Tasya, E. Buulolo, and P. G. M, “Prediksi Kebohongan Manusia Melalui Wajah Dan Gerak Tubuh Menggunakan Metode Rough Set (Studi Kasus Polda Sumut),” Maj. Ilm. INTI , vol. 5, no. 3, pp. 227–231, 2018.
[11]  L. Lei, W. Chen, B. Wu, C. Chen, and W. Liu, “A building energy consumption prediction model based on rough set theory and deep learning algorithms,” Energy Build. , vol. 240, p. 110886, 2021.
[12]  R. Daeli, “Analisa Pola Pegadaian Bpkb Sepeda Motor Dengan Menggunakan Metode Rough Set ( Studi Kasus : PT . GPS Finance Medan ),” J. Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 7, no. 3, pp. 279–286, 2020.
[13]  H.  Kurniawan, F.  Agustin,  Yusfrizal,  and  K.  Ummi,  “Implementation  Data  Mining  in Prediction  of  Sales  Chips  with Rough Set Method,” 2018 6th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2018 , no. Citsm, pp. 1–7, 2019.
[14]  M.  A.  Rahman,  “Penerapan  Metode  Rough  Set  Dalam  Memprediksi  Penjualan  Perumahan  (Studi  Kasus  Di  PT. Anugerah Pasadena Pekanbaru),” J. War. Dharmawangsa , vol. 14, no. 2, pp. 342–355, 2020.
[15]  Rasim,  E.  Junaeti,  and  R.  Wirantika,  “Implementation  of  Automatic  Clustering  Algorithm  and  Fuzzy  Time  Series  in Motorcycle Sales Forecasting,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 288, no. 1, 2018.
[16]  P.  Y.  Saputra,  I.  D.  Wijaya,  and  S.  M.  Anshori,  “Sistem  Peramalan  Penjualan  Sepeda  Motor  Yamaha  Di  Sentral Yamaha Malang Dengan Metode Least Square,” J. Aghinya Stiesnu Bengkulu , vol. 3, no. 2, 2020.
[17]  S.  F.  Utami,  S.  Y.  Arisma,  K.  Hermanto,  and  E.  Ruskartina,  “Peramalan  Jumlah  Penjualan  Sepeda  Motor Menggunakan Metode Time Series Studi Kasus : Dealer Motor Nusantara Surya Sakti (NSS) Sumbawa,” Hexagon , vol. 1, no. 2, pp. 33–41, 2020.
[18]  M.  Fajar  and  I.  Gunawan,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Metode  Backpropagation  Untuk  Memprediksi Penjualan Sepeda Motor Yamaha Di Asli Motor Siantar,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 1, no. 4, pp. 180– 186, 2021.