## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2019 Vol. 1 N o . 4 Hal:  73-80 e-ISSN: 2686-3154

## Data Mining Menggunakan Rough Set dalam Menganalisa Modal Upah Produksi pada Industri Seragam Sekolah
Rahman Arief Putra 1 , Sarjon Defit 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK padang
lapedsaja@gmail.com

## Abstract
In a fund industry is a  very important factor, mismanagement or unavailability of  funds can have a negative impact on the industry, the successful shop still uses internal capital that is capital from the sale of the store itself, the sales results are not always sufficient to pay the production wage money cause late payments which adversely affect the performance of workers and  the  industry  itself,  production  wage  data  on  successful  stores  can  be  utilized  by  using  the  rough  set  method  to  find solutions  to  predict  future  production  wages, The  results  found  57  rules  of  8  reducts  from  11  Equivalence  Classes  that provide  new  information  that  is  the  cause  factor  of  not  achieving  capital  production  wages,  the  main  factor  is  income followed by sewing wages, cut wages.
Keywords: Rough set, Capital, Wages, Production, Industry.

## Abstrak
Dalam sebuah industri sangat membutuhkan dana, salah pengelolaan atau tidak tersedianya dana dapat berdampak buruk bagi indsutri tersebut, salah satunya pada toko sukses yang  masih menggunakan modal internal yaitu modal dari hasil penjualan toko  itu  sendiri,  hasil  penjualan  tidak  selalu  mencukupi  untuk  membayarkan  uang  upah  produksi  yang  menyebabkan keterlambatan pembayaran yang berdampak buruk pada kinerja pekerja dan industri itu sendiri, data upah produksi pada toko sukses  dapat  dimanfaatkan  dengan  menggunakan  metode  rough  set  untuk  menemukan  solusi  untuk  menganalisa  upah produksi. Hasil penelitian menemukan 57 rule dari 8 reduct dari 11 Equivalence Class yang memberikan informasi baru yaitu faktor penyebab tidak tercapainya modal upah produksi, faktor utama ialah pemasukkan di ikuti upah jahit, upah potong.
Kata kunci: Rough set, Modal, Upah, Produksi, Industri.
© 2019 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Dana  dalam  sebuah  industri  adalah  faktor  yang  sangat penting,  pada  toko  sukses  terkadang  mengalami keterlambatan  pembayaran  upah  produksi  disebabkan toko  sukses  masih  menggunakan  modal  internal  yaitu modal yang diambil dari hasil penjualan toko itu sendiri dan  biaya  produksi  yang  tidak  menentu,  metode  rough set dapat digunakan dalam kasus ini untuk menganalisa faktor  yang  mempengaruhi  tidak  tercapainya  modal upah produksi.
rough  set  adalah  salah  satu  metode  data  mining  yang menangani masalah ketidakpastian, Rough set merupakan  teknik  yang  efisien  untuk  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  dalam  tahapan  proses dan  Data  Mining,  rough  set  telah  banyak  digunakan dalam  aplikasi  seperti medicine,  pharmacology, business, banking, engginering esign, image processing ,  decision  analysis [1] .  Tujuan  utama  KDD  adalah untuk  mengekstrak  pengetahuan  tingkat  tinggi  dari informasi  tingkat  rendah,  atau  dengan  kata  lain,  untuk diproses  secara  otomatis  dari  sejumlah  besar  data mentah,  mengidentifikasi  pola  yang  paling  signifikan
dan  bermakna,  menyajikannya  sebagai  pengetahuan yang tepat untuk mencapai tujuan pengguna [2] .
Data  mining  adalah  salah  satu  bentuk  implementasi yang digunakan untuk  mencari sebuah  model dan pola yang  mampu  melakukan  prediksi  pada  suatu  data  set berdasarkan data sebelumnya di periode waktu tertentu dan  data  mining  adalah  bentuk  penggalian  data  yang digunakan  untuk  menggali  pengetahuan  dari  jumlah data yang besar [3] . Data mining melibatkan penemuan pola  baru,  menarik,  dan  berpotensi  bermanfaat  dari kumpulan  data  besar  dan  penerapan  algoritma  hingga ekstraksi informasi tersembunyi [4] . Data Mining dapat dibagi  menjadi  empat  kelompok,  yaitu  model  prediksi ( prediction  modelling ),  analisis  kelompok  ( Cluster analysis ),  analisis  asosiasi  ( association  analysis )  dan deteksi anomaly ( anomaly detection ) [5] .
Dana  atau  modal  merupakan  hal  yang  sangat  penting dalam industri, Dana yang dibutuhkan oleh perusahaan untuk  memenuhi  kebutuhan  operasional  sehari-hari, seperti pembelian bahan baku, pembayaran upah buruh, membayar  hutang    dan  pembayaran  lainnya  disebut modal kerja [6] . Perangkat lunak pemodelan molekuler
makro  Rosetta  adalah  seperangkat  alat  serbaguna  yang berkembang  pesat  dimana  sekarang  secara  rutin digunakan  untuk  mengatasi  tantangan  penelitian mutakhir  di  lingkungan  akademis  dan  penelitian industri [7] .
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  menjadi referensi,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Putra,  2018) pada  Implementasi  Algoritma  Rough  Set  Dalam Memprediksi Kecerdasan Anak dengan hasil pengolahan  data  menggunakan  rosetta  sehingga mengethaui faktor yang paling mempengaruhi kecerdasan anak [8] . Penelitian selanjutnya oleh (patel, 2017)  yang  menghasilkan  26  rule  dari  hasil  olah  data menggunakan  rough  set  dari  640  sampel  data  set  yang telah  dikumpulkan  dari  berbagai  website  rule  ini digunakan  untuk  meramalkan  apakah  gandum  harus dibudidayakan  atau  tidak  pada  kondisi  yang  diberikan [9] . Selanjutnya oleh (Jamaris, 2017) yang mengimplementasikan metode rough set untuk menentukan  kelayakan  bantuan  dana  hibah  fasilitas rumah ibadah [10] .
Pada toko sukses mengalami kendala pada modal upah produksi  yang  terkadang  tidak  mencukupi,  dengan menggunakan  metode  rough  set  akan  menyelesaikan masalah  ini  yaitu  dengan  menganalisa  data  produksi agar  dapat  mengetahui  faktor-faktor  penyebab  tidak tercapainya modal upah produksi dengan tepat.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian menjelaskan tahapan-tahapan yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam  melakukan penelitian.  Tahapan-tahapan  ini  akan  dilaksanakan secara  terstruktur  oleh  peneliti  dari  awal  penelitian sampai hasil penelitian dicapai. Adapun kerangka kerja penelitian dapat digambarkan seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka kerja penelitian

## 2.1.1. Mengambil data upah Produksi
Data  di  ambil  pada  toko  sukses,  data  yang  diambil merupakan  data  upah  produksi  dan  data  pemasukan 2018,  data  kemudian  direkap  terlebih  dahulu  dan dilakukan  seleksi  atribut  yang  dibutuhkan  dalam penelitian ini, didapatlah atribut upah jahit, upah obras, upah potong dan pemasukkan.
2.1.2. Menentukan atribut keputusan
Setelah  data  di  rekap  maka  tahap  selanjutnya  ialah menentukan  atribut  keputusan,  atribut  keputusan  disini adalah  tercapai/tidak  upah  produksi.  Tercapai/tidaknya ditetapkan berdasarkan jumlah upah produksi.

## 2.1.3. Transformasi data
Pada  tahap  ini  data  di  transformasikan  terlebih  dahulu sebelum  dilakukan  equivalence  class,  data  berupa nominal  di  Transformasikan  ke  angka  1,  2,  dan  3 berdasarkan perhitungan masing-masing atribut.
2.1.4. Equivalence class
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pengelompokan  data yang sama berdasarkan atribut dan pembentukan EC.
2.1.5. Discernbility Matrix
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  Discernbility  Matrix yaitu  salah  satu  tahapan  metode  rough  set  dalam menganalisis data Discernbility Matrix atau Discernbility  modulo  D  dilakukan  dengan  cara mengklasifikasikan atribut yang berbeda.
2.1.6. Reduct
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  Reduct  berdasarkan hasil  yang  didapatkan  pada  Discernbility  Matrix  yang dilakukan sebelumnya.
2.1.7. Generate rules
Tahapan akhir yang dilakukan ialah Generate rule yang akan  menghasilkan  rule-rule  yang  berisikan  informasi baru yang bermanfaat, rule akan dihasilkan berdasarkan Reduct yang telah didapat pada tahap sebelumnya.
2.2 Data Mining
Data Mining merupakan bagian dari proses Knowledge Discovery  in  Database (KDD) [11] . Data  Mining adalah salah satu bentuk implementasi yang diterapkan untuk  mencari  sebuah  model  dan  pola  yang  mampu melakukan  prediksi  pada  suatu  data  berdasarkan  data sebelumnya di periode waktu tertentu dan Data Mining adalah  bentuk  penggalian  data  yang  digunakan  untuk menggali pengetahuan dari jumlah data yang besar [3]. Dalam Data  Mining tumpukan  data  masa  lalu  ini dianggap  sebagai  tambang  yang  dapat  diolah  untuk menghasilkan sebuah pengetahuan  yang berharga [12] .
Data  Mining  adalah  sistem  pemodelan  parsimoni, melalui teknik pemodelan matematika [13] .
2.3 Rough set
Teori  Rough  Set  adalah  metode  pembelajaran  mesin yang kuat dan populer, Ini sangat tepat untuk berurusan dengan  sistem  informasi  yang  menunjukkan  ketidak konsistenan [14] .

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Data  awal  sebelum  dilakukan  proses  menggunakan rough set. Data disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Pengeluaran dan Pemasukan Toko Sukses
Bulan Upah Jahit (Rp) Upah Obras (Rp) Upah Potong (Rp) Pemasukan (Rp) Januari 8.727.200 78.200 2.031.500 25.000.000 Febuari 7.910.250 548.150 1.979.000 17.000.000 Maret 9.388.750 1.871.400 3.707.000 30.000.000 April 8.059.000 1.601.600 2.180.000 30.000.000 Mei 10.474.500 2.283.200 3.703.000 40.000.000 Juni 5.817.500 3.962.750 2.670.500 40.000.000 Juli 6.237.000 1.582.600 1.298.000 500.000.000 Agustus 7.700.500 2.183.800 1.537.500 30.000.000 September 7.512.750 235.500 2.123.500 25.000.000 Oktober 13.124.250 1.959.500 3.462.000 20.000.000 November 10.853.750 1.822.200 3.162.500 20.000.000 Desember 10.525.500 2.632.000 1.458.000 15.000.000 3.1. Menentukan Atribut Keputusan
Setelah data yang didapat dari Toko Sukses didapat dan dirangkap maka tahapan pertama yaitu menentukan
Atribut  keputusan  berdasarkan  jumlah  upah  produksi dan  pemasukan,  atribut  keputusan  yang  akan  dibuat adalah  tercapai/tidak  yang  artinya  apakah  pada  bulan tersebut  toko  dapat  membayarkan  upah  produksi  atau tidak. Terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Atribut Keputusan Bulan Upah Jahit (Rp) Upah Obras (Rp) Upah Potong (Rp) Pemasukan (Rp) Tercapai/Tidak Januari 8.727.200 78.200 2.031.500 25.000.000 tercapai Febuari 7.910.250 548.150 1.979.000 17.000.000 tidak Maret 9.388.750 1.871.400 3.707.000 30.000.000 tercapai April 8.059.000 1.601.600 2.180.000 30.000.000 tercapai Mei 10.474.500 2.283.200 3.703.000 40.000.000 tercapai Juni 5.817.500 3.962.750 2.670.500 40.000.000 tercapai Juli 6.237.000 1.582.600 1.298.000 500.000.000 tercapai Agustus 7.700.500 2.183.800 1.537.500 30.000.000 tercapai September 7.512.750 235.500 2.123.500 25.000.000 tercapai Oktober 13.124.250 1.959.500 3.462.000 20.000.000 tidak November 10.853.750 1.822.200 3.162.500 20.000.000 tidak Desember 10.525.500 2.632.000 1.458.000 15.000.000 tidak

## 3.2. Mentransformasi data
Data pada tabel 2 sebelum diolah menggunakan metode rough  set  harus  di  Transformasikan  kan  dahulu,  data yang  akan  Transformasikan  adalah  upah  jahit,  upah obras,  upah  potong,  dan  pemasukan.  Berikut  adalah langkah-langkah Transformasi data:
a. Upah Jahit
Upah  jahit  yang  di  Transformasikan  adalah  dari nominal real ke bobot satu, dua atau tiga, satu berarti 0 sampai  dengan  8  juta,  dua  berarti  8  sampai  dengan  10 juta,  tiga  berarti  10  juta  sampai  14  juta.  Data  hasil Transformasi disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Transformasi Upah Jahit
No Upah Jahit (Rp) Bobot 1 5.817.500 – 7.278.850 1 2 7.300.000 – 8.761.350 2 3 8.800.000 – 10.261.350 3 4 10.300.000 – 11.761.350 5 5 11.800.000 – 13.261.350 6
b. Upah Obras
Upah  obras  yang  di  Transformasikan  adalah  dari nominal real ke bobot satu, dua atau tiga, satu berarti 0 sampai  dengan  1  juta,  dua  berarti  1  sampai  dengan  2 juta,  tiga  berarti  2  juta  ke  atas.    Upah  obras  disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Transformasi Upah Obras
No Upah Obras (Rp) bobot 1 78.200 – 855.110 1 2 900.000 – 1.676.910 2 3 1.700.000 – 2.476.910 3 4 2.500.000 – 3.276.910 4 5 3.300.000 – 4.076.910 5
c. Upah Potong
Upah  potong  yang  di  Transformasikan  adalah  dari nominal  real  ke  bobot  satu,  dua  atau  tiga,  satu  berarti 0sampai  dengan  1  juta,  dua  berarti  lebih  besar  dari  1
juta sampai dengan lebih kecil atau sama dengan 2 juta, tiga lebih besar dari 2 juta.
Tabel 5. Hasil Transformasi Upah Potong
No Upah Potong bobot 1 1.298.000 - 1.779.800 1 2 1.800.000 – 2.281.800 2 3 2.300.000 – 2.781.800 3 4 2.800.000 – 3.281.800 4 5 3.300.000 – 3.781.800 5
Sebelum  melakukan  langkah  –  langkah  selanjutnya akan  dilakukan  penyimbolan  pada  semua  atribut  yang ada.  Simbol  akan  dapat  dilihat  seperti  pada  Tabel  6 berikut ini.
Tabel 6. Simbol Atribut No Atribut Simbol 1 Bulan Class 2 Upah Jahit A 3 Upah Obras B 4 Upah Potong C 5 Pemasukan D 6 Tercapai/tidak E
Setelah  dilakukan  Transformasi  data  maka  data berubah seperti terlihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Transformasi data
Bulan A B C D E Januari 2 1 2 1 tercapai Febuari 2 1 2 1 tidak Maret 3 3 5 1 tercapai April 2 2 2 1 tercapai Mei 4 3 5 1 tercapai Juni 1 5 3 1 tercapai Juli 1 2 1 5 tercapai Agustus 2 3 1 1 tercapai September 2 1 2 1 tercapai Oktober 5 3 5 1 tidak November 4 3 4 1 tidak Desember 4 4 1 1 tidak

## 3.3. Equivalence class
Equivalence  Class  merupakan  pengelompokan  objek  – objek  yang  sama  berdasarkan  atribut  tertentu.  Dari Table 3 maka didaptkanlah 11 objek  dapat dilihat pada Tabel 8 .
Tabel 8. Proses Equivalence Class EC A B C D E EC1 2 1 2 1 tercapai EC2 2 1 2 1 tidak EC3 3 3 5 1 tercapai EC4 2 2 2 1 tercapai EC5 4 3 5 1 tercapai EC6 1 5 3 1 tercapai EC7 1 2 1 5 tercapai EC8 2 3 1 1 tercapai EC9 5 3 5 1 tidak EC10 4 3 4 1 tidak EC11 4 4 1 1 tidak
Dikarenakan Equivalence class  10  dan Equivalence class 11  memiliki  nilai  yang  sama  maka  digabung menjadi  satu  maka  didapatlah  11 Equivalence  class seperti terlihat pada tabel 9.

## 3.4 Discernbility Matrix
Setelah  melakukan  klasifikasi  dengan  mengguanakan Equivalence class langkah selanjutnya dalam menganalisa data Toko Sukses menggunakan discernibility
matrix.
Dalam
penghitungan discernibility matrix berdasarkan pada tabel 4.9. Untuk menganalisa discernibility  matrix dilakukan  dengan cara  membandingkan  atribut  kondisi  yang  ada  setelah itu  mengklasifikasikan  atribut  yang  berbeda  dari  hasil perbandingan.  Hasil  perbandingannya  dapat  dilihat pada tabel dicernibility matrix seperti Tabel 10 berikut.
Tabel 10. Dicernibility Matrix
EC EC1 EC2 EC3 EC4 EC5
EC6 EC7 EC8 EC9 EC10 EC11 EC1 - - ABC B ABC ABC ABCD BC ABC ABC ABC EC2 - - ABC BC ABC ABC ABCD BC ABC ABC ABC EC3 ABC ABC - ABC ABC ABC ABCD AC A AC ABC EC4 B BC ABC - ABC ABC ACD BC ABC ABC ABC EC5 ABC ABC ABC ABC - ABC ABCD AC A C BC EC6 ABC ABC ABC ABC ABC - BCD ABC ABC ABC ABC EC7 ABCD BD ABCD ACD ABCD BCD - ABD ABCD ABCD ABD EC8 BC BD AC BC AC ABC ABD - AC AC AB EC9 ABC CD A ABC A ABC ABCD AC - AC ABC EC10 ABC D AC ABC C ABC ABCD AC AC - BC EC11 ABC CD ABC ABC BC ABC ABD AB ABC BC - Tabel 11. Discernbility Modulo D EC EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC6 EC7 EC8 EC9
EC10 EC11 EC1 - - - - - - - - ABC ABC ABC EC2 - - ABC BC ABC ABC ABCD BC - - - EC3 - ABC - - - - - - AC AC ABC EC4 - BC - - - - - - ABC ABC ABC EC5 - ABC - - - - - - A C BC EC6 - ABC - - - - - - ABC ABC ABC EC7 - BD - - - - - - ABCD ABCD ABD EC8 - BD - - - - - - AC AC AB EC9 ABC - A ABC A ABC ABCD AC - - - EC10 ABC - AC ABC C ABC ABCD AC - - - EC11 ABC - ABC ABC BC ABC ABD AB - - -
Dari  11  data  yang  di  uji,  maka  didapatlah  7  (tujuh) reduct  seperti  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.12 berikut ini.
EC1 = (A+B+C).(A+B+C).(A+B+C) = A+B+C
EC2 =
(A+B+C).(B+C).(A+B+C).
= (A+B+C).(A+B+C+D).(B+C) = (A+B+C)(B+C)(A+B+C+D)(B+C)
= (A+B+C)(B+C)(A+B+C+D)
= (B+C)(A+B+C+D)
=
B+C EC3 = (A+B+C).(A+C).(A+C).(A+B+C) = (A+B+C)(A+C)(A+C) = (A+B+C)(A+C) = A+C EC4 = (B+C).(A+B+C).(A+B+C).(A+B+C) = (B+C)(A+B+C) = B+C EC5 = (A+B+C).(A).(C).(B+C) = (A+B+C)AC(B+C) = AC EC6 = (A+B+C).(A+B+C).(A+B+C). (A+B+C) = A+B+C EC7 = (B+D).(A+B+C+D).(A+B+C+D). (A+B+D) = (B+D)(A+B+C+D)(A+B+D) = (B+D)(A+B+D) = B+D EC8 = (B+D).(A+C).(A+C).(A+B) = (B+D)(A+C)(A+B) = (AB+AD+CB+CD)(A+B) = AAB+AAD+ACB+ACD+ BAB+BAD+BCB+BCD = A.A.B+A.A.D+A.C.B+A.C.D +B.A.D+B.C.B+B.C.D = AB+AAD+ACB+ACD+ BAD+BCB+BCD = AB+AD+ACB+ACD +BAD+BCB+BCD = AB+AD+ACB+ACD+ BAD+BC+BCD = AB+AD+ACD+BAD+BC+BCD = AB+AD+ACD+BC+BCD
= AB+AD+BC+BCD = AB+CD+BC EC9 = (A+B+C).(A).(A+B+C).(A). (A+B+C).(A+B+C+D).(A+C) = (A+B+C)A(A+B+C)A(A+B+C) (A+B+C+D)(A+C) = (A+B+C)AA(A+B+C+D)(A+C)
= (A+B+C)A(A+B+C+D)(A+C) = (ABC)(AC) = ABC EC10 = (A+B+C).(A+C).(A+B+C). (C).(A+B+C).(A+B+C+D).(A+C) = (A+B+C)(A+C)(A+B+C)C (A+B+C)(A+B+C+D)(A+C) = (A+B+C)(A+C)C(A+B+C+D)(A+C) = (A+C)C(A+B+C+D) = C(A+B+C+D) = C EC11 = (A+B+C).(A+B+C).(A+B+C) .(B+C).(A+B+C).(A+B+D).(A+B) = (A+B+C)(B+C)(A+B+D)(A+B) = (B+C)(A+B+D)(A+B) = (B+C)(A+B) = AB+AC+BB+BC = A.B+A.C+B+B.C = AC+B+BC =
AC+B
Tabel 11. Hasil Reduct No Reduct 1. [A] 2. [B] 3. [C] 4. [A, B] 5. [A, C] 6. [B, C] 7. [C, D] 8. [A, B, C]
3.5 Generale rule
Setelah  didapatkan  hasil  dari  reduct  maka  langkah selanjutnya menentukan General Rule. Adapun General Rule yang didapat sebagai berikut:
1. [A, B, C]
Setelah  didapatkan  hasil  dari  reduct  maka  langkah selanjutnya menentukan General Rule. Adapun General Rule yang didapat sebagai berikut:
1. [A] a). If A = 2 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai If  Upah  jahit  2  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =  tidak tercapai
b). If A = 3 Then E = Tercapai If Upah jahit 3 Then E = Tercapai
c). If A = 4 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai If  Upah  jahit  4  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =  tidak tercapai
d). If A = 1 Then E = Tercapai If Upah jahit 1 Then E = Tercapai e). If A = 5 Then E = Tidak tercapai If Upah jahit 5 Then E = tidak tercapai
2. [B]
a). If B = 1 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai
If  Upah  Potong  1  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =  tidak tercapai
b). If B = 3 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai If  Upah  jahit  3  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =  tidak tercapai c). If B = 2 Then E = Tercapai If Upah jahit 2 Then E = Tercapai d). If B = 5 Then E = Tercapai If Upah jahit 5 Then E = Tercapai e). If B = 4 Then E = Tidak tercapai If Upah jahit 4 Then E = tidak tercapai
3. [C]
a). If C = 2 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai If  Upah  Potong  2  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =  tidak tercapai
b). If C = 5 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai If  Upah  Potong  5  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =  tidak tercapai c). If C = 3 Then E = Tercapai If Upah Potong 3 Then E = Tercapai d). If C = 1 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai If  Upah  Potong  1  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =  tidak tercapai
e). If C = 4 Then E = Tidak tercapai If Upah Potong 4 Then E = tidak tercapai
4. [A, B]
a).  If  A  =  2  AND  B  =  1  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai If Upah jahit 2 AND Upah Obras 1 Then E = Tercapai OR E = tidak tercapai b). If A = 3 AND B = 3 Then E = Tercapai If Upah jahit 3 AND Upah Obras 3 Then E = Tercapai c). If A = 2 AND B = 2 Then E = Tercapai If Upah jahit 2 AND Upah Obras 2 Then E = Tercapai d).  If  A  =  4  AND  B  =  3  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai If Upah jahit 4 AND Upah Obras 3 Then E = Tercapai OR E = tidak tercapai e). If A = 1 AND B = 5 Then E = Tercapai If Upah jahit 1 AND Upah Obras 5 Then E = Tercapai f). If A = 1 AND B = 2 Then E = Tercapai If Upah jahit 1 AND Upah Obras 2 Then E = Tercapai g). If A = 2 AND B = 3 Then E = Tercapai If Upah jahit 2 AND Upah Obras 3 Then E = Tercapai h). If A = 5 AND B = 3 Then E = Tidak tercapai If Upah jahit 5 AND Upah Obras 3 Then E = Tercapai OR E = tidak tercapai
5. [A, C]
a).  If  A  =  2  AND  C  =  2  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =
Tidak tercapai
If  Upah  jahit  2  AND  Upah  Potong  2  Then  E  = Tercapai OR E = tidak tercapai b).  If  A  =  3  AND  C  =  5  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai
If  Upah  jahit  3  AND  Upah  Potong  5  Then  E  =
Tercapai
c).  If  A  =  4  AND  C  =  5  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai
If  Upah  jahit  4  AND  Upah  Potong  5  Then  E  =
Tercapai
d).  If  A  =  1  AND  C  =  3  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai If  Upah  jahit  1  AND  Upah  Potong  3  Then  E  = Tercapai
e).  If  A  =  1  AND  C  =  1  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai If  Upah  jahit  1  AND  Upah  Potong  1  Then  E  = Tercapai
f).  If  A  =  2  AND  C  =  1  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai
If  Upah  jahit  2  AND  Upah  Potong  1  Then  E  = Tercapai
g).  If  A  =  5  AND  C  =  5  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai
If  Upah  jahit  5  AND  Upah  Potong  5  Then  E  =  tidak tercapai
h).  If  A  =  4  AND  C  =  4  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =
Tidak tercapai
If  Upah  jahit  4  AND  Upah  Potong  4  Then  E  =  tidak tercapai
i).  If  A  =  4  AND  C  =  1  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =
Tidak tercapai
If  Upah  jahit  4  AND  Upah  Potong  1  Then  E  =  tidak tercapai
6. [B, C]
a).  If  B  =  1  AND  C  =  2  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =
Tidak tercapai If  Upah  Obras  1  AND  Upah  Potong  2  Then  E  = Tercapai OR E = tidak tercapai
b).  If  B  =  3  AND  C  =  5  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =
Tidak tercapai
If  Upah  Obras  3  AND  Upah  Potong  5  Then  E  = Tercapai OR E = tidak tercapai
c).  If  B  =  2  AND  C  =  2  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =
Tidak tercapai If  Upah  Obras  2  AND  Upah  Potong  2  Then  E  =
Tercapai
d).  If  B  =  5  AND  C  =  3  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =
Tidak tercapai
If  Upah  Obras  5  AND  Upah  Potong  3  Then  E  =
Tercapai e).  If  B  =  2  AND  C  =  1  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai
If  Upah  Obras  2  AND  Upah  Potong  1  Then  E  =
Tercapai f).  If  B  =  3  AND  C  =  1  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =
Tidak tercapai
If  Upah  Obras  3  AND  Upah  Potong  1  Then  E  =
Tercapai g).  If  B  =  3  AND  C  =  4  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai
If Upah Obras 3 AND Upah Potong 4 Then E = tidak tercapai
h).  If  B  =  4  AND  C  =  1  Then  E  =  Tercapai  OR  E  =
Tidak tercapai
If Upah Obras 4 AND Upah Potong 1 Then E = tidak tercapai
7. [C, D]
a).  If  C  =  2  AND  D  =  1  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai If  Upah  Potong  2  AND  Pemasukan  1  Then  E  = Tercapai OR E = tidak tercapai
b).  If  C  =  5  AND  D  =  1  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai
If  Upah  Potong  5  AND  Pemasukan  1  Then  E  = Tercapai OR E = tidak tercapai c). If C = 3 AND D = 1 Then E = Tercapai If  Upah  Potong  3  AND  Pemasukan  1  Then  E  = Tercapai d). If C = 1 AND D = 5 Then E = Tercapai If  Upah  Potong  1  AND  Pemasukan  5  Then  E  = Tercapai
e).  If  C  =  1  AND  D  =  1  Then  E  =  Tercapai  OR  E  = Tidak tercapai
If  Upah  Potong  1  AND  Pemasukan  1  Then  E  = Tercapai OR E = tidak tercapai f). If C = 4 AND D = 1 Then E = Tidak tercapai If  Upah  Potong  1  AND  Pemasukan  2  Then  E  =  tidak tercapai
8. [A, B, C]
a). If A = 2 AND B = 1 AND C = 2 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai
If Upah jahit 2 AND Upah Obras 1 AND Upah Potong 2 Then E = Tercapai OR E = tidak tercapai b). If A = 3 AND B = 3 AND C = 5 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai
If Upah jahit 3 AND Upah Obras 3 AND Upah Potong 5 Then E = Tercapai
c). If A = 2 AND B = 2 AND C = 2 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai
If Upah jahit 2 AND Upah Obras 2 AND Upah Potong 2 Then E = Tercapai
d). If A = 4 AND B = 3 AND C = 5 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai If Upah jahit 4 AND Upah Obras 3 AND Upah Potong 5 Then E = Tercapai
e). If A = 1 AND B = 5 AND C = 3 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai
If Upah jahit 1 AND Upah Obras 5 AND Upah Potong 3 Then E = Tercapai
f). If A = 1 AND B = 2 AND C = 1 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai
If Upah jahit 1 AND Upah Obras 2 AND Upah Potong 1 Then E = Tercapai
g). If A = 2 AND B = 3 AND C = 1 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai
If Upah jahit 2 AND Upah Obras 3 AND Upah Potong 1 Then E = Tercapai
h). If A = 5 AND B = 3 AND C = 5 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai
If Upah jahit 5 AND Upah Obras 3 AND Upah Potong 5 Then E = tidak tercapai
i). If A = 4 AND B = 3 AND C = 4 Then E = Tercapai OR E = Tidak tercapai
If Upah jahit 4 AND Upah Obras 3 AND Upah Potong 4 Then E = tidak tercapai

## 4. Kesimpulan
Hasil  yang  didapatkan  pada  pengujian  data  ini  ialah  8 reduct  dengan  57  rules  yang  menghasilkan  knowledge baru,  data  mining  menggunakan  Rough  set  terbukti dapat  menyelesaikan  masalah  pada  Toko  Sukses, dengan  reduct  dan  rule  yang  dihasilkan  dapat disimpulkan  bahwa  faktor  utama  adalah  faktor  upah jahit, upah obras, dan upah potong disaat bersamaan.

## Daftar Rujukan
[1] Abdullah,  D.,  Erliana,  C.  I.,  &  Juliana,  J.  (2015). Implementasi Metode  Rough  Set  Untuk  Menentukan  Data  Nasabah  Potensial Mendapat Pinjaman . Prosiding SENATKOM 2015,
2015(January 2016), 1–8.
[2] Gamarra,  C.,  Guerrero,  J.  M.,  &  Montero,  E.  (2016,  July  1).  A knowledge  discovery  in  databases  approach  for  industrial microgrid  planning.  Renewable  and  Sustainable  Energy Reviews. Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.01.091
[3] Guntur,  M.,  Santony,  J.,  &  Yuhandri,  Y.  (2018).  Prediksi  harga emas dengan menggunakan metode Naïve Bayes dalam investasi untuk  meminimalisasi  resiko.  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem Dan Teknologi Informasi), 2(1), 354–360. https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.276
[4] Chen,  F.,  Deng,  P.,  Wan,  J.,  Zhang,  D.,  Vasilakos,  A.  V.,  & Rong,  X.  (2015).  Data  mining  for  the  internet  of  things: Literature  review  and  challenges.  International  Journal  of Distributed  Sensor  Networks.  Hindawi  Publishing  Corporation. https://doi.org/10.1155/2015/431047
[5] Fatmawati,  K.,  &  Windarto,  A.  P.  (2018).  Data  Mining: Penerapan  rapidminer  dengan  K-means  cluster  pada  daerah terjangkit demam berdarah  dengue (DBD) berdasarkan provinsi. Computer  Engineering,  Science  and  System  Journal,  3(2),  173. https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9661
[6] Setiono, U., Siregar, H., & Anggraeni, L. (2017). Struktur modal dan  modal  kerja  PT  XYZ  serta  pengaruhnya  terhadap  kinerja perusahaan.  Jurnal  Aplikasi  Bisnis  Dan  Manajemen,  3(1). https://doi.org/10.17358/jabm.3.1.131
[7] Khare,  S.  D.,  &  Whitehead,  T.  A.  (2015,  December  1). Introduction  to  the  Rosetta  Special  Collection.  PLoS  ONE.
Public Library of Science.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0144326
[8] A  Putra,  Z.A.  Matondang,  &  N  Sitompul.  (2018). Implementasi Algoritma  Rough  Set  Dalam  Memprediksi  Kecerdasan  Anak . Pelita Informatika: Informasi dan Informatika 17 (4), 386-393
[9] Patel,  Hetal  &  Patel,  Dharmendra.  (2017).  Crop  Prediction Framework  Using  Rough  Set  Theory.  International  Journal  of Engineering and Technology. 9. 2505-2513.
https://doi.org/10.21817/ijet/2017/v9i3/1709030266
[10] Jamaris,  M.  (2017).  Implementasi  Metode  Rough  Set  Untuk Menentukan  Kelayakan  Bantuan  Dana  Hibah  Fasilitas  Rumah Ibadah. Jurnal
Inovtek
Polbeng , 2 (2), 161–172. https://doi.org/10.35314/isi.v2i2.203
[11] Haryati,  S.,  SudarsonHaryati,  S.,  Sudarsono,  A.,  &  Suryana,  E. (2015).  Implementasi  Data  Mining  untuk  Memprediksi  Masa Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5. Jurnal  Media Infotama ,11(2),130–138. https://jurnal.unived.ac.id/index.php/jmi/article/view/260/239
[12] Amalia,  Hilda  &  Evicienna,  Evicienna.  (2017).  KOMPARASI METODE  DATA  MINING  UNTUK  PENENTUAN  PROSES PERSALINAN  IBU  MELAHIRKAN. Jurnal  Sistem  Informasi . https://doi.org/10.21609/jsi.v13i2.545
[13] Melanda,  E.,  Hunter,  A.,  &  Barry,  M.  (2016).  Identification  of locational  influence  on  real  property  values  using  data  mining
methods. CyberGeo , 2016 . https://doi.org/10.4000/cybergeo.27493
[14] Mardani,  A.,  Nilashi,  M.,  Antucheviciene,  J.,  Tavana,  M., Bausys,  R.,  &  Ibrahim,  O.  (2017).  Recent  fuzzy  generalisations of  rough  sets  theory:  A  systematic  review  and  methodological critique  of  the  literature. Complexity .  Hindawi  Limited. https://doi.org/10.1155/2017/1608147