Implementasi Metode Rough Set Dalam Memprediksi Dampak Tanah Longsor (Studi Kasus Badan Penanggulangan  Bencana Daerah (BPBD)
Provinsi Sumatera Utara

## Pardomuan Sihombing
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Tanah  longsor merupakan perpindahan material pembentuk lereng berupa batuan, bahan rombakan, tanah atau material. Di Provinsi Sumatera Utara sering terjadi bencana tanah longsor dan menyebabkan dampak kerugian baik korban jiwa maupun materi. Dampak tersebut dapat diminimalisir dengan berdasarkan prediksi – prediksi akan gejala awal dari tanah longsor seperti curah hujan, kemiringan lereng, keadaan topografi, jenis longsoran dan lain sebagainya. Untuk mengurangi dampak tanah longsor maka perlu dibangun suatu pemahaman yang berbasiskan pada pengetahuan dan keterampilan teknis tentang prediksi dampak tanah longsor dengan menggunakan data – data dari bencana tanah longsor yang ada. Data mining adalah serangkaian proses  untuk  menggali  nilai tambah  dari  suatu kumpulan  data berupa  pengetahuan  yang selama  ini tidak diketahui  secara manual. Data mining sangat membantu dalam penggalian informasi tentang prediksi dampak longsor Di Provinsi Sumatera Utara.  Metode  data  mining  yang  digunakan  adalah  metode  Rough  Set.  Metode  Rough  Set  digunakan  untuk  memprediksi dampak tanah longsor  berdasarkan data faktor penyebab terjadinya tanah longsor dan daerah terjadinya tanah longsor. Rough set merupakan teknik yang efisien untuk Knowledge Discovery in Database (KDD) dalam tahapan proses dan Data Mining.
Kata Kunci : Tanah longsor, Data Mining, Roughset.

## Abstract
Landslides are displacement of slope-forming material in the form of rocks, rubble, soil or material. In the Province of North Sumatra,  landslides  often  occur  and  cause  loss  of  life  and  material  damage.  These  impacts  can  be  minimized  based  on predictions of the initial symptoms of landslides such as rainfall, slope, topography, landslide types and so on. To reduce the impact of landslides, it is necessary to build an understanding based on technical knowledge and skills about the prediction of landslide impacts using data from existing landslide disasters. Data mining is a series of processes to explore the added value of a data set in the form of knowledge that has not been known manually. Data mining is very helpful in extracting information about the predicted impact of landslides in North Sumatra Province. The data mining method used is the Rough Set method. The Rough Set method is used to predict the impact of a landslide based on data on factors causing landslides and the area where landslides occur. Rough set is an efficient technique for Knowledge Discovery in Database (KDD) in the process stages and Data Mining.
Keywords : Landslides, Data Mining, Roughset.

## 1. PENDAHULUAN
Tanah  longsor  sebenarnya  merupakan  fenomena  alam,  yaitu  alam  mencari  keseimbangan  baru  akibat  adanya gangguan  atau  adanya  faktor  yang  mempengaruhi  sehingga  menyebabkan  terjadinya  peningkatan  gerak  tanah. Tanah longsor dapat menimbulkan beberapa dampak seperti dampak fisik, sosial, ekonomi dan sangat merugikan kehidupan  masyarakat.  Di  Provinsi  Sumatera  Utara  sering  terjadi  bencana  tanah  longsor  dan  menyebabkan dampak kerugian baik korban jiwa maupun materi.
Kurangnya pengetahuan akan bahaya longsor, dan dampak yang terjadi kurang dipahami masyarakat yang tinggal  di  sekitar  tempat  rawan  longsor.    Untuk  itu  dampak  tanah  longsor  dapat  diketahui  dengan  mengenali penyebab tanah longsor dan mempelajari kejadian bencana tanah longsor yang telah terjadi dengan menggunakan data- data tentang bencana tanah longsor yang ada. Untuk mengetahui dampak tanah longsor maka perlu dibangun suatu  pemahaman yang berbasiskan pada pengetahuan dan keterampilan teknis tentang prediksi  dampak tanah longsor dengan menggunakan data – data dari bencana tanah longsor yang ada. Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Maka data mining sangat membantu dalam penggalian informasi tentang prediksi dampak longsor Di Provinsi Sumatera Utara. Dalam penelitian ini metode data mining yang digunakan adalah metode Rough Set. Rough Set adalah sebuah teknik matematik yang dikembangkan oleh Pawlack pada tahun 1980[1].
Rough  Set  salah  satu  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk  menangani  masalah  Uncertaintly, Imprecision dan Vagueness dalam aplikasi Artificial Intelligence (AI).    Metode Rough Set dapat diuji dengan menggunakan  alat  bantu  perangkat  lunak  Rosseta.  Dalam  menggunakan  Software  Rosseta  proses  pengujian dilakukan untuk mendapatkan informasi tentang prediksi dampak tanah logsor di Provinsi Sumatera Utara.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Tanah Longsor
Menurut BAKORNAS PB (2007) memberikan pengertian longsor sebagai salah satu jenis gerakan massa tanah atau  batuan,  ataupun  percampuran  keduanya,  menuruni  atau  keluar  lereng  akibat  dari  terganggunya  kestabilan tanah atau batuan penyusun lereng tersebut [2].
Penyebab Tanah Longsor dapat dibedakan menjadi penyebab yang berupa : 1. Faktor  pengontrol  gangguan  kestabilan  lereng  seperti  faktor  Geomorfologi,  Tanah,  Geologi,  Geohidrologi, dan tata guna lahan.
2. Faktor Pemicu longsoran seperti faktor Getaran dan curah hujan [2].

## 2.2 Data Mining
Data  mining adalah  proses  yang  memperkerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer  ( machine learning )  untuk  menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan( knowledge )  secara  otomatis  (Fajar  Astuti Hermawati, 2013). Ada beberapa tahap dalam Data Mining yaitu : 1. Pembersihan Data ( Data Cleaning ) 2. Integrasi Data ( Data Integration ) 3. Seleksi Data ( Data Selection ) 4. Transformasi Data (Data Transformation) 5. Proses Mining
6. Evaluasi pola (Pattern Evaluation)
7. Presentasi Pengetahuan ( Knowledge Presentation)

## 2.3 Metode Rough Set
Rough Set adalah sebuah teknik matematik yang dikembangkan oleh Pawlack pada tahun 1980. Rough Set salah satu  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk  menangani  masalah Uncertaintly , Imprecision dan Vagueness dalam aplikasi Artificial Intelligence (AI). Rough set merupakan teknik yang efisien untuk Knowledge Discovery in  Database (KDD)  dalam  tahapan  proses  dan  Data  Mining.  Defenisi  lain Rough  Set adalah  metodelogi  yang elegan dan kuat dalam penggalian dan meminimalkan aturan dari table keputusan. Dan gagasan utamanya ialah inti  mengecil  dan  ketergantungan  pngetahuan. Rough  Set menawarkan  dua  bentuk  respresentasi  data  yaitu information sistem dan decision sistem[4]. Dalam Rough Set kumpulan objek disebut sebagai information system (SI),dari  SI  tersebut  objek-objek  diklasifikasikan  ke  dalam  area  -area  tertentu  yang  disebut  sebagai lower approximation  ,bouddary  region,  dan  autslide  region .  Dari  pegelompokkan  area  tersebut,  dapat  dilakukan dipendensi  antar  atribut,  reduksi  atribut, rule  generation sehingga  dapat  diperoleh rule dari  data  set  yang digunakan.Teknik Artificial Intelligent Rough Set merupakan suatu teknik yang cocok digunakan, dengan teknik Artificial Intelligent Rough Set ini akan ditemukan suatu Knowledge yang dapat digunakan dalam pengambilan suatu keputusan, dengan melakukan tahapan – tahapan KDD yang terdiri dari data selection , data cleaning , data transformation ,  data  mining  dan evaluation .  Setelah  data  didapatkan  langkah  –  langkah  untuk  menghasilkan Knowledge dengan metode Rough Set dijelaskan sebagai berikut. 1. Information System
Dalam metode Rough Set sebuah set data direpresentasikan sebagai sebuah tabel, dimana baris dalam tabel mempresentasikan objek dan kolom – kolom mempresentasikan atribut dari objek objek tersebut. Tabel terebut disebut juga dengan Information Sistem yang dapat rumuskan sebagai berikut : IS = {U,A}
(1)
Di mana U adalah set terhingga yang tidak kosong dari objek yang disebut dengan universe dan A setter hingga tidak kosong dari atribut di mana:
a :U            Va (2)
untuk tiap α ∈ A Set Vα disebut Value set dari a. U ={ 𝑒 1 , 𝑒 2 ,…, 𝑒 𝑚 } merupakan sekumpulan example dan A ={ 𝑎 1 , 𝑎 2,…, 𝑎 𝑛 } yang  merupakan atrribute kondisi secara berurutan.
2. Decision System
Dalam penggunaan information system, terdapat outcome dari klasifikasi yang telah diketahui yang disebut dengan atribut keputusan. Information system tersebut disebut dengan Decision system . Decision system dapat di rumuskan sebagai berikut:
IS=(U,{A,C}) (3)
Dimana : U ={ 𝑥 1 , 𝑥 2 ,…, 𝑥 𝑚 } yang merupakan sekumpulan example dan A ={ 𝑎 1 , 𝑎 2,…, 𝑎 𝑛 } yang merupakan sekumpulan attribute kondisi secara berurutan atau attribute C = Decision Atrributes (keputusan). 3. Equivalence Class
Equivalence Class adalah mengelompokkan objek – objek yang sama untuk attribute A ϵ (U,A) . Kita dapat memperoleh Equivalence Class ( 𝐸𝐶 1 - 𝐸𝐶 5 ). 4. Discernibility Matriks Atau Discernibility Matriks Modul D Defenisi Discernibility Matriks diberikan sebuah IS A=(U,A) dan B  A Discernibility Matriks dari A adalah MB(I,j) terdiri  dari  sekumpulan attribute yang  berada  diantara  objek 𝑥 𝑖 dan 𝑥 𝑗 .  Selain  menerapkan Discernibility Matriks diatas juda dapat menggunakan Discernibility Matriks Modul D. didefenisikan sebagai berikut  dimana MB(I,j) adalah  sekumpulan attribute yang  berada  antara  objek 𝑥 𝑖 dan 𝑥 𝑗 dan  juga  berbeda atrribut e keputusan. Diberikan sebuah DS A=(U,A{d{d) dan subset dari attribute B  A discernibility matrix modulo D dari A, MBd. 5. Reduct Calculation Reduct adalah penyeleksian atribut minimal ( interesting attribute ) dari sekumpulan attribut kondisi dengan menggunakan Prime Implicant fungsi  Boolean. Kumpulan dari  semua Prime Implicant mendeterminasikan sets of reduct . 6. Generating Rules Generating  Rules adalah  suatu  metoda  Rough  Set  untuk  menghasilkan  rules/knowledge  berdasarkan equivalence class dan reduct. Generating rules dapat juga  dikatakan sebagai suatu algoritma dari Data Mining, yang  mana  nantinya  dari  proses  generating  rulesini  akan  dihasilkan  suatu  rules  /  knowledge  yang  dapat digunakan dalam sebuah pengambilan keputusan.Generating rules yaitu metode rough set untuk menghasilkan rules/knowledge berdasarkan equivalence class dan  reduct .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa kebutuhan data yang digunakan untuk implementasi metode Rough Set dalam memprediksi dampak tanah longsor di Provinsi Sumatera Utara adalah data kejadian tanah longsor yang terjadi dari tahun 2012 sampai dengan sekarang. Seperti pada tabel berikut :
Tabel 1. Tabel informasi sistem dalam bentuk Decision system.
Class Potensi Longsor Kemiringan lereng Curah hujan per hari Ketebalan Pelapukan Tanah Topografi Jenis longsoran Ec1 Menengah Terjal Lebat 1 – 6 m Perbukitan bergelombang Amblasan/Subsidence Ec2 Menengah – tinggi Curam Sedang 1 – 3 m Perbukitan bergelombang Longsoran bahan rombakan Ec3 Menengah – tinggi Terjal Sangat lebat 1 – 3 m Perbukitan bergelombang jatuhan batuan Ec4 Menegah – tinggi Terjal Lebat 1 – 2 m Perbukitan bergelombang jatuhan batuan Ec5 Menegah – tinggi Terjal Lebat 1 – 2 m Perbukitan bergelombang jatuhan batuan Ec6 Menegah – tinggi Terjal Lebat 1 – 3 m Perbukitan bergelombang longsoran bahan rombakan Ec7 Menegah – tinggi Terjal Sangat lebat 1 – 6 m Perbukitan bergelombang jatuhan batuan Ec8 Menegah – tinggi Terjal Sangat lebat 1 – 3 m Perbukitan bergelombang jatuhan batuan Ec9 Menegah – tinggi Sangat curam Lebat 1 – 3 m Perbukitan bergelombang longsoran bahan rombakan Ec10 Menegah – tinggi Sangat curam Sangat lebat 1 – 6 m perbukitan terjal Amblasan/Subsidence Ec11 Menegah – tinggi Sangat curam Sangat lebat 1 – 6 m perbukitan terjal Amblasan/Subsidence Ec12 Menegah – tinggi Terjal Sangat lebat 1 – 6 m Tebing tegak hasil pemotongan lereng longsoran bahan rombakan Ec13 Menengah Curam Lebat 1 – 3 m Lereng gunung longsoran bahan rombakan
Ec14 Menengah Terjal Sangat lebat 1 – 6 m Tebing tegak hasil pemotongan lereng longsoran bahan rombakan Ec15 Menegah – tinggi Sangat curam Sangat lebat 1 – 6 m Perbukitan bergelombang longsoran bahan rombakan Ec16 Menegah – tinggi Sangat curam lebat 1 – 3 m Perbukitan bergelombang longsoran bahan rombakan Ec17 Menegah – tinggi Sangat curam Lebat 1 – 3 m Perbukitan bergelombang longsoran bahan rombakan Ec18 Menegah – tinggi Terjal sangat ringan 1 – 3 m Tebing tegak hasil pemotongan lereng longsoran bahan rombakan
Untuk mempermudah proses pencarian mining maka informasi yang ada di variabelkan dalam bentuk huruf dan angka kedalam tabel equivalence class seperti pada tabel berikut :
Tabel 2. Tabel Equivalence class CLASS A B C D E F G Ec1 1 3 3 3 1 1 2 Ec2 2 1 2 2 1 2 1 Ec3 2 3 4 2 1 3 2 Ec4 2 3 3 1 1 3 2 Ec5 2 3 3 2 1 2 2 Ec6 2 3 4 3 1 3 2 Ec7 2 2 3 2 1 2 2 Ec8 2 2 4 3 2 1 3 Ec9 2 3 4 3 3 2 3 Ec10 1 1 3 2 4 2 2 Ec11 1 3 4 3 3 2 3 Ec12 2 2 4 3 1 2 2 Ec13 2 3 1 2 3 2 1
Setelah dilakukan pengelompokkan atau klasifikasi menggunakan Equivalance Class , langkah selanjutnya untuk menganalisa data tersebut adalah dengan salah satu proses antara Discernibility Matrix atau Discernibility Matrix Modulo D . cara menyeleaikan dengan Discernibility Matrix adalah dengan memilih atribut yang berbeda menurut objek kondisinya antara Equivalence class yang satu dengan Equivalence class yang lainnya dimana objek kondisi yang sudah di variabelkan berupa  huruf A,B,C,E,dan F Seperti pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Tabel Discernibility Matrix
CL ASS Ec1 Ec2 Ec3 Ec4 Ec5 Ec6 Ec7 Ec8 Ec9 Ec10 Ec11  Ec12 Ec1 3 Ec1 X ABC DF AC DF ADF  ADF ACF AB DF ABC E ACE F BDE F CEF ABC F AC DEF Ec2 ABC DF X BCF BC DF BC BCD F BC BCD
EF BCD E ACE CEF BCD BCE Ec3 AC DF BCF X CD CF D BCF BDE
F DEF ABC
EF ABC DE BDF CEF Ec4 ADF  BCD F CD X DF CD BDF BCD EF CDE F ABD EF AC DEF BCD F CDE F Ec5 ADF BC CF
DF X CDF B BCD EF CDE ABE AC DE BCD CE Ec6 ACF BCD F D CD CDF X CDF BEF EF ABC DEF AEF BF CDE F Ec7 AB DF BC BCF BDF BC
CDF X
CDE F BCD E ABE ABC DE CD BCE
Ec8 ABC E BCD EF BDE F BC DEF BC DEF BEF CDE F X BEF ABC DEF ABE F EF BC DEF Ec9 ACE F BCD E DEF CDE F CDE EF BCD E
BEF X ABC DE A BE CD Ec1 0 BDE F ACE AB CEF AB DEF ABE ABC DEF ABE ABC DEF ABC DE X BCD E ABC DE AB CE Ec1 1 CEF ABC DE AD EF AC DEF AC DE AEF ABC DE ABE F A BCD E X ABE AC D Ec1 2 ABC F BCD  BDF BC DF BC DEF BF CD EF BE ABC DE ABE X BC DE Ec1 3 AC DEF BCE CEF CDE F CE CDE F BCE BCD EF CD ABC E AC D BCD E X
Cara  yang  ke  dua  yaitu  dengan  menggunakan  Discernibility Matrix  Modul  D dengan  memilih  atribut  objek keputusan yang sama pada setiap Equivalence class tanpa melihat atribut objek kondisi, jika objek keputusannya berbeda  maka  hasil Discernibility  Matrix  Modul  D yang  dihasilkan  adalah  atribut  kondisi  dari Discernibility Matrix . Atribut objek kondisi berupa variabel A,B,C,D,E dan F sedangkan untuk Atribut Keputusan divariabelkan dengan huruf G. Berikut contoh penyelesaian Discernibility Matrix Modul D dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 4. Tabel Discernibility Matrix Modul D CLA SS Ec1 Ec2 Ec3 Ec4 Ec5 Ec6 Ec7 Ec8 Ec9 Ec10 Ec11 Ec1 2 Ec13 Ec1 X ABC DF X X X X X ABC E ACE F X CEF X ACD EF Ec2 ABC DF X BC F BCD F BC BC DF BC BCD EF BCD E
ACE CEF BC D X Ec3 X BCF X X
X X
X BDEF DEF X ABC DE X CEF Ec4 X BCD F X X X X X BCD EF CDE F X ACD EF X CDE F Ec5 X BC X X X X BCD EF CDE X ACD E X CE Ec6 X BCD F X X X X
X BEF EF X AEF X CDE F Ec7 X BC X X
X X X CDEF BCD E X ABC DE X BCE Ec8 ABC E BCD EF BD EF BCD EF BCD EF BE F CDE F X X ABC DEF X EF BCD EF Ec9 ACE F BCD E DE F CDE F
CDE EF BCD E
X X ABC DE X BE CD Ec10 X ACE X
X X X X ABC DEF ABC DE X BCD E X ABC E Ec11 CEF ABC DE AD EF ACD EF ACD E AE F ABC DE X X BCD
E X AB E ACD Ec12 X BCD X
X X X
X EF BE X ABE X BCD E Ec13  ACD EF X CE F CDE F CE CD
EF BCE BCD
EF CD ABC E ACD BC DE X
Maka dari hasil Discernibility Matrix Modul dan Discernibility Matrix Modul D dihasilkan CNF OFF BOELAN yaitu informasi dari kondisi dan keputusan yang tidak sama, seperti pada tabel berikut :
Tabel 5. Tabel CNF BOLEAN ClASS CNF OFF BOELAN
Ec1 (A ˅ B ˅ C ˅ D ˅ F)^(A ˅ B ˅ C ˅ E)^(A ˅ C ˅ E ˅ F)^(C ˅ E ˅ F)^(A ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F) Ec2 (A ˅ B ˅ C ˅ D ˅ F)^(B ˅ C ˅ F)^(B ˅ C ˅ D ˅ F)^(B ˅ C)^(B ˅ C ˅ D ˅ F)^(B ˅ C)(B ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F)^(B ˅ C ˅ D ˅ E)^(A ˅ C ˅ E)^(A ˅ B ˅ C ˅ D ˅ E)^(B ˅ C ˅ D) Ec3 (B ˅ C ˅ F)^(B ˅ D ˅ E ˅ F)^(D ˅ E ˅ F)^(A ˅ D ˅ E ˅ F)^(C ˅ E ˅ F)
Ec4
(B ˅ C ˅ D ˅ F)^(B ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F)^(C ˅ D ˅ E ˅ F)^(A ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F)^(C ˅ D ˅ E ˅ F) Ec5
(B ˅ C)^(B ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F)^(C ˅ D ˅ E)^(A ˅ C ˅ D ˅ E)^(C ˅ E)
Ec6
(B ˅ C ˅ D ˅ F)^(B ˅ E ˅ F)^(E ˅ F)^(A ˅ E ˅ F)^(C ˅ D ˅ E ˅ F) Ec7 (B ˅ C)^(C ˅ D ˅ E ˅ F)^(B ˅ C ˅ D ˅ E)^(A ˅ B ˅ C ˅ D ˅ E)^(B ˅ C ˅ E) Ec8 (A ˅ B ˅ C ˅ E)^(B ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F)^(B ˅ D ˅ E ˅ F)^(B ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F)^(B ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F)^(B ˅ E ˅ F)^(C ˅ D ˅ E ˅ F)^( A ˅ B ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F)^(E ˅ F)^(B ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F) Ec9 (A ˅ C ˅ E ˅ F)^(B ˅ C ˅ D ˅ E)^(D ˅ E ˅ F)^(C ˅ D ˅ E ˅ F)^(C ˅ D ˅ E)^(E ˅ F)^(B ˅ C ˅ D ˅ E)^(A ˅ B ˅ C ˅ D ˅ E)^( B ˅ E)^(C ˅ D) Ec10 (A ˅ C ˅ E)^(A ˅ B ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F)^(A ˅ B ˅ C ˅ D ˅ E)^(B ˅ C ˅ D ˅ E)^(A ˅ B ˅ C ˅ E) Ec11 (C ˅ E ˅ F)^(A ˅ B ˅ C ˅ D ˅ E)^(A ˅ D ˅ E ˅ F)^(A ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F)^(A ˅ C ˅ D ˅ E)^(A ˅ E ˅ F)^(A ˅ B ˅ C ˅ D ˅ E)^(B ˅ C ˅ D ˅ E)^(A ˅ B ˅ E)^(A ˅ C ˅ D) Ec12 (B ˅ C ˅ D)^(EvF)^(B ˅ E)^(A ˅ B ˅ E)^(B ˅ C ˅ D ˅ E)
Ec13 (A ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F)^(C ˅ E ˅ F)^(C ˅ D ˅ E ˅ F)^(C ˅ E)^(C ˅ D ˅ E ˅ F)^(B ˅ C ˅ E)^(B ˅ C ˅ D ˅ E ˅ F)^(C ˅ D)^(A ˅ B ˅ C ˅ E)^(A ˅ C ˅ D)^(B ˅ C ˅ D ˅ E)
Generating Rules adalah suatu metoda Rough Set untuk menghasilkan rules/knowledge berdasarkan equivalence class dan reducts . Generating rules dapat juga  dikatakan sebagai suatu algoritma dari Data Mining , yang mana nantinya dari proses generating rules ini akan dihasilkan suatu rules / knowledge yang dapat  digunakan dalam sebuah pengambilan keputusan. Berikut Generating Rules yang dihasilkan dari equivalence class dan reducts
Tabel 6. Tabel General Rule ClASS PRIME IMPLICANT REDUCTS Ec1 A ˅ C ˅ E ˅ F {A,C,E,F} Ec2 B ˅ C {B,C} Ec3 (C ˅ D)^E^F {CD}{EF} Ec4 C ˅ D^E^F {C,D,E,F} Ec5 C^E {C.E} Ec6 E^F {E,F} Ec7 B^C^E {B,C,E} Ec8 E^F {E,F} Ec9 (C ˅ D)B^E CD BE Ec10 A^B^C^E {A,B,C,E} Ec11 A^C^D {A,C,D} Ec12 B^C^D^E {B,C,D,E} Ec13 A^(B ˅ E)^C^D {A,B}{A,E}{C,D}
Dari Generating Rules maka diperoleh kesimpulan dari dampak tanah longsor yaitu : 1. If potensi longsor = Menengah OR menengah – tinggi And Kemiringan Lereng = 31° - 65° OR >65° And Curah  hujan  =  51  –  100  mm OR >100  mm And Ketebalan  pelapukan  tanah  =  1  –  6  m And Topografi  = Perbukitan terjal OR Tebing tegak hasil pemotongan lereng And Jenis longsoran = Amblasan/Subsidence OR Longsoran bahan rombakan Then dampak = Sangat Parah. 2. If potensi longsor = menengah OR menengah tinggi And Kemiringan Lereng =  31° - 65° OR >65° And Curah hujan = 51 – 100 mm OR >100 mm And Ketebalan pelapukan tanah = 1 – 3 m OR 1 – 6 m And Topografi = Perbukitan bergelombang OR Lereng gunung And Jenis longsoran = Amblasan/Subsidence OR jatuhan batuan OR Longsoran bahan rombakan Then = Parah. 3. If potensi longsor = Menengah tinggi And Curah hujan = < 5 mm OR 21 – 50 mm And Ketebalam pelapukan tanah = 1 – 3 m OR Topografi = Perbukitan gelombang OR tebing tegak hasil pemotongan lereng And Jenis longsoran = Longsoran bahan rombakan Then = Tidak parah.

## 4.  IMPLEMENTASI
Dalam pengimplementasian dibutuhkan data untuk mengetahui dampak tanah longsor. data yang diolah dalam bentuk Decision  Sistem .  data  yang  diolah  adalah  data  dari  kejadian  tanah  longsor  tahun  2012  sampai  dengan sekarang.  Data yang diolah berupa atribut Class, atribut kemiringan lereng, atribut curah hujan, atribut ketebalan pelapukan tanah, atribut topografi, atribut jenis longsoran dan atribut dampak dari tanah longsor. Data tersebut diambil dari  Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Provinsi  Sumatera Utara dalam bentuk  manual. Data  dalam  bentuk  manual  di  transformasikan  dalam  bentuk Microsoft  Excel. Microsoft  Exel adalah database
yang dapat  di import ke software penguji.  Berikut  gambar data kejadian tanah longsor yang akan di  input ke software penguji:
Gabar 1. Data tanah longsor
Gambar 2. Tampilan data proses
Gambar 3. Tampilan Out put
Dalam percobaan mengunakan Rosetta ini menghasilkan output berupa rule - rule,  berikut hasil output-nya: 1.  If Potensi Longsor = Menengah And Kemiringan Lereng = Terjal And Curah Hujan per hari = Sedang And Ketebalan  Pelapukan  tanah=  1-  6  m  And  Topografi  =  Perbukitan  Bergelombang  And  Jenis  longsoran  = Amblasan/Subsidence Then Dampak = Parah.
2.  If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Curam And Curah Hujan per hari = Sangat lebat  And  Ketebalan  Pelapukan  tanah  =  1  –  3  m      And  Topografi  =  Perbukitan  Bergelombang  And  Jenis longsoran = Longsoran bahan rombakan Then Dampak =  Tidak Parah.
3.  If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Terjal And Curah Hujan per hari = Lebat And Ketebalan Pelapukan tanah = 1 – 3 m     And Topografi = Perbukitan Bergelombang And Jenis longsoran = Jatuhan Batuan Then Dampak =  Parah.
4.  If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Terjal And Curah Hujan per hari = Lebat And Ketebalan Pelapukan tanah= 1 – 2 m  And Topografi = Perbukitan Bergelombang And Jenis longsoran = Jatuhan Batuan Then Dampak = Parah.
5.  If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Terjal And Curah Hujan per hari = Sangat Lebat  And  Ketebalan  Pelapukan  tanah  =  1  –  3  m    And  Topografi  =  Perbukitan  Bergelombang  And  Jenis longsoran = Longsoran bahan rombakan Then Dampak = Parah.
6.  If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Terjal And Curah Hujan per hari = Sangat Lebat  And  Ketebalan  Pelapukan  tanah=1  –  6  m    And  Topografi  =  Perbukitan  Bergelombang  And  Jenis longsoran = Jatuhan Batuan Then Dampak = Parah.
7.  If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Terjal And Curah Hujan per hari = Lebat And Ketebalan Pelapukan tanah = 1 – 3 m     And Topografi = Perbukitan Bergelombang And Jenis longsoran = Jatuhan Batuan Then Dampak = Parah.
8.  If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Sangat curam And Curah Hujan per hari = Sangat Lebat And Ketebalan Pelapukan tanah = 1 – 3 m     And  Topografi = Perbukitan Bergelombang And Jenis longsoran = Longsoran bahan rombakan Then Dampak = Parah.
9.  If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Sangat curam And Curah Hujan per hari =  Sangat  Lebat  And  Ketebalan  Pelapukan  tanah =  1  –  6  m  And   Topografi  = Perbukitan  Terjal  And  Jenis longsoran = Amblasan/Subsidence Then Dampak = Sangat Parah.
10. If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Sangat curam And Curah Hujan per hari =  Sangat  Lebat  And  Ketebalan  Pelapukan  tanah=  1  –  6  m  And  Topografi  =  Perbukitan  Terjal  And  Jenis longsoran = Amblasan/Subsidence Then Dampak =  Sangat Parah.
11. If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Terjal And Curah Hujan per hari = Sangat Lebat And Ketebalan Pelapukan tanah = 1 – 6 m And Topografi = Tebing tegak hasil pemotongan lereng And Jenis longsoran = Longsoran bahan rombakan Then Dampak = Sangat Parah.
12. If Potensi Longsor = Menengah And Kemiringan Lereng = Curam And Curah Hujan per hari = Lebat And Ketebalan  Pelapukan  tanah  =  1  –  3  m  And Topografi  =  Lereng  gunung  And  Jenis  longsoran  =  Longsoran bahan rombakan Then Dampak =  Parah.
13. If Potensi Longsor = Menengah And Kemiringan Lereng = Terjal And Curah Hujan per hari = Sangat Lebat And Ketebalan Pelapukan tanah = 1 – 6 m  And Topografi = Tebing tegak hasil pemotongan lereng And Jenis longsoran = Longsoran bahan rombakan Then Dampak = Sangat Parah.
14. If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Sangat Curam And Curah Hujan per hari = Sangat Lebat And Ketebalan Pelapukan tanah = 1 – 6 m  And Topografi = Perbukitan Bergelombang And Jenis longsoran = Longsoran bahan rombakan Then Dampak = Parah.
15. If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Sangat Curam  And Curah Hujan per hari = Lebat  And Ketebalan Pelapukan tanah = 1  – 3 m  And Topografi  = Perbukitan Bergelombang And Jenis longsoran = Longsoran bahan rombakan Then Dampak = Parah.
16. If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng = Sangat Curam  And Curah Hujan per hari = Lebat And Ketebalan Pelapukan tanah = 1 – 3 m  And Topografi = Perbukitan Bergelombang And Jenis longsoran = Longsoran bahan rombakan Then Dampak =  Parah.
17. If Potensi Longsor = Menengah - tinggi And Kemiringan Lereng =  Terjal And Curah Hujan per hari = Sangat Ringan And Ketebalan Pelapukan tanah = 1 – 3 m  And Topografi = Tebing tegak hasil pemotongan lereng And Jenis longsoran = Longsoran bahan rombakan Then Dampak = Tidak Parah.

## 5. KESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan di antaranya yaitu : 1.  Teknik Rough Set dapat dijadikan alternatif dalam memprediksi dampak tanah longsor.
2.  Pengimplementasian metode Rough Set dalam memprediksi dampak tanah longsor memiliki langkah-langkah sebagai berikut :
a.  Membuat table Informasi Sistem yang berisi data lengkap dengan atribut – atributnya.
b.  Selanjutnya memasukan data tersebut ke dalam Decision Table.
c.  Berikutnya adalah memasukan data ke dalam Equivalence Class, dengan menyatukan data yang sama.
d.  Langkah selanjutnya adalah memasukkan data ke dalam tabel Numerical Equivalnce Class dengan cara merubah data yang kata berupa angka melalui proses pembobotan.
e.  Lalu masukan data ke dalam tabel Discernibility Matrix dengan cara membandingkan antar objek atribut Kondisinya.  Setelah  data  melalui  proses  di  atas  langkah  selanjutnya  memasukan  data  ke  dalam  tabel Discernibility Matrix Modulo D dengan cara membandingkan antar objek atribut Keputusannya yang pada akhirnya ditemukan hasil Reduct dan menghasilkan rule-rule.
3.  Pengujian  dengan  algoritma  rough  set  dalam  memprediksi  dampak  tanah  longsor  dengan  menggunakan software  Rosseta  dengan  melakukan  peng-input-an  data  prediksi  dampak  tanah  longsor  disajikan  dalam bentuk  Decision  Sistem  pada  Microsoft  Exel  kemudian  di-import  ke  project  baru  dengan  pilihan  Open Database  pada  Software  Rosseta.  Kemudian  pada  tahapan  proses,  yang  dilakukan  dengan  memilih  menu reduce,  kemudian   Manual  reducer  kemudian  Generate  Rule  untuk  menghasilkan   Rule.  Data  Output  yang dihasilkan adalah Rule – Rule yang sama dengan Metode Rough Set.

## REFERENCES
[1] Ferad Puturuhu, Mitigasi Bencana Dan Penginderaaan Jauh. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2015
[2] Fajar Astuti Hermawati, Data Mining. Yogyakarta: ANDI, 2013.
[3] Abdul Kadir, Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI, 2003.
[4] Atang Gumawang, Belajar Otodidak Word, Excel, Powerpoint 2007. Bandung: Informatika Bandung, 2010.
[5] Muhammad Lukman Hakim dan Muhammad Rusli, "Data Mining Menggunakan Metode Rough Set  Untuk Menentukan Bakat Minat Mahasiswa," PROSESOR Vol. IV Edisi 07 / Juni 2013.
[6] Purnama Sari,S.Kom, M.Kom," Data Mining Rough Set Dalam Menentukan Pilihan Alat Kontrasepsi Pada Wanita ( Studi Kasus Di BKKBN Kota Padang ), JURNAL TEKNOLOGI Fakultas Teknologi Industri, Volume 4, No. 2, Desember 2014.
[7] Dahlan  Abdullah,  Cut  Ita  Erliana  dan  Juliana  “Implementasi  Metode  Rough  Set  Untuk  Mmenentukan  Data  Nasabah    Potensial Mendapatkan Pinjaman”, Template Artikel Seminar Prosiding SENATKOM 2015 (Time News Roman 10).
[8] Kementrian  Energi  Dan  Sumber  Daya  Mineral  Badan  Geologi.  (2017,  Juli)  Tanggapan  Gerakan  tanah  Longsor  [Online]. https://www.vsi.esdm.go.id.
[9] KBBI. (2017, Juli) kata dasar Dampak. [Online]. https://www.kbbi.web.id/dampak.html.
[10]  Rosetta. (2017, Juli) A Rough Set toolkit For Analysis Of Data. [Online]. http://www.lcb.uu.se/tools/rosetta,2017.