## Penerapan Metode Roughset Untuk Persediaan Obat-Obatan Di RSUP Haji Adam Malik Medan
Tifanny Anggraini, Melda Panjaitan
STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Indonesia

## Abstrak
Apotek  RSUP H.Adam Malik merupakan apotek distributor untuk , depot obat, dan toko kosmetik. Apotek RSUP H.Adam Malik  ini masih memiliki sistem manual dalam menghitung pendataan stok obat-obatan. Kemudian data stok obat tersebut disimpan  dalam  Microsof  Excel.  Untuk  mengetahui  jumlah  stok  obat  membutuhkan  waktu  yang  lama  karena  tidak  ada gambaran berapa stok  obat yang ada (tersisa) untuk  menghindari terjadinya kekosongan stok. Pengawasan  yang  dilakukan terhadap pendataan stok obat.Selama ini hanya dengan pemantauan sisa obat yang ada. Permasalahan yang terjadi di Apotek RSUP H.Adam Malik  yaitu tidak dapat memprediksi stok obat untuk tahun berikutnya.  Pada tugas akhir ini dibuat sebuah sistem prediksi stok obat, yaitu sistem informasi yang didesain untuk prediksi stok obat dengan menggunakan metode Rough Set  di  apotek  RSUP  H.Adam  Malik  MEDAN,  untuk  menentukan  prediksi  stok  obat  .Setelah  metode  roughtset  ini diimplementasikan sistem ini dapat memprediksi stok obat di apotek RSUP.H.Adam Malik. Dari aplikasi ini dapat diketahui gambaran  prediksi  stok  obat  ditahun  yang  akan  datang  dan  hasilnya  dapat  ditampilkan  dalam  bentuk  laporan,  sehingga mempermudah dalam menganalisa dan mengambil kebijakan terhadap stok obat.

## Kata Kunci : Apotek, Prediksi, Rougset, Stok

## Abstract
Apotek RSUP H.Adam Malik is a distributor pharmacy for drug depots and cosmetics stores. Apotek RSUP H.Adam Malik still has a manual system in calculating the stock of medicines. Then the drug stock data is stored in Microsof Excel. To find out the amount of stock of drugs takes a long time because there is no picture of how much stock of drugs that exist (remaining) to avoid the occurrence of stock void. Supervision conducted on stocking of drug stocks. During this time only by monitoring the remaining drugs. The problem that happened in Apotek RSUP H.Adam Malik was not able to predict the stock of medicine for next year. In this final project, a system of drug stock prediction is made, which is information system designed to predict drug stock by using Rough Set method in pharmacy of H.Adam Malik MEDAN, to determine drug stock prediction. After this roughtset  method  is  implemented  this  system  can  predict  stock  medicine  at  pharmacies  RSUP.H.Adam  Malik.  From  this application can be known picture prediction of drug stocks in the coming year and the results can be displayed in the form of reports, making it easier in analyzing and taking policy on drug stock.
Keywords : Pharmacy, Prediction, Rougset, Stock

## 1. PENDAHULUAN
Persediaan obat merupakan permasalahan yang sering dihadapi oleh pihak apotek. Masalah ini timbul karena sulitnya menghitungdata yang besar dan kurangnya pengecekan terhadap data yang telah ada. Sehingga dengan banyaknya data sering terjadi kesalahan dan kesulitan dalam menghitung jumlah data stok obat. Akibat yang dapat ditimbulkan  jika  terjadi  kesalahan  dalam  menghitung  pendataan  stok  obat  ini  akan  mengakibatkan  kekacauan padapembukuan dan terjadi kerugian.
Apotek RSUP  H Adam Malik  merupakan apotek yang  bearada pada RS H Adam Malik Medan. Apotek RSUP H Adam Malik  ini masih memiliki sistem manual dalam penghitungan datanya, yaitu setiap kali melakukan pendataan  stok  obat  dilakukan  dengan  cara  menghitung  obat  secara  satu  persatu  sehingga  sering  mengalami kekeliruan  dan  membutuhkan  waktu  yang  lama. Hal  ini  selalu  menghasilkan  data obat  yang  tidak  pasti.Untuk mengetahui jumlah stok obat membutuhkan waktu yang lama karena tidak ada gambaran berapa stok obat yang ada (tersisa) untuk menghindari terjadinya kekosongan stok obat.
Untuk mengatasi  masalah pada apotek  tersebut, akan dibuat suatu aplikasi  yang dapat memprediksi stok obat  ditahun  yang  akan  datang  dengan  menggunakan  metode Roughtset.  Roughtset merupakan  suatu  metode terbarupa data  mining yang dapat memecahkan permasalahan dalam pengontrolan penghitungan, prediksi stok obat dengan cepat dan optimal untuk mendapatkan rule-rule yang singkat dan tepat dari satu tabel. Perhitungan jumlah obat-obatan yang akan dibeli menggunakan rata-rata penjualan obat-obatan beberapa minggu yang lalu. Padahal  fluktuasi penjualan obat-obatan tidak sama antara minggu-minggu  yang telah  lalu dengan minggu  ini. Apabila rata-rata penjualan obat-obatan pada minggu yang lalu tinggi tetapi penjualan minggu selanjutnya rendah dapat  mengakibatkan  obat-obatan  yang  telah  dibeli  tersimpan  lama.  Namun  apabila  rata-rata  penjualan  obat- obatan  beberapa  minggu  yang  lalu  rendah  tetapi  minggu-minggu  selanjutnya  tinggi  akan  mengakibatkan  obat cepat habis sebelum waktunya pembelian selanjutnya, hal ini dapat memperbesar obat-obatan. Tujuan dari adanya prediksi obat-obatan  ini adalah  mengetahui karakteristik obat-obatan pada RSUP  H Adam  Malik, menentukan
jumlah  yang  harus  dipesan  untuk  setiap  obat-obatan  supaya  tidak  terjadi  pemborosan  biaya  penyimpanan, mengetahui jumlah masuknya obat dan jumalah keluarnya obat yang digunakan.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Data Mining
Data  mining adalah  bidang  yang  sepenuhnya  menggunakan  apa  yang  dihasilkan  oleh data  warehouse , bersama  dengan  bidang  yang  menangani  masalah  pelaporan  dan  manajemen  data.  Sementara, data  warehouse sendiri  bertugas  untuk  menarik/meng-querydata  dari  basis  data  mentah  untuk  memberikan  hasil  data  yang nantinya digunakan oleh bidang yang menangani manajemen, pelaopran, dan data mi ning [1] . Persediaan sangat erat hubungannya dengan operasional di perusahaan, baik perusahaan yang bergerak dalam bidang perdagangan maupun industri. Penanganan persediaan yang tidak dilakukan dengan baik maka akan mengakibatkan resiko terganggunya proses produksi atau tidak terpenuhinya tujuh pesanan dalam pembelian dan akibatnya dapat merugikan perusahaan[2].

## 2.2 Roughset
Roughset adalah sebuah teknik matematik yang di kembangkan oleh Pawlack pada tahun 1980. RoughSet salah satu teknik data mining yang digunakan untuk menangani masalah Uncertainty , Imprecision dan Vagueness dalam aplikasi ArtificialIntelligence (AI). Roughset merupakan teknik yang efisien untuk Knowledge Discovery in Database (KDD) dalam tahapan proses dan data Mining . Rosetta stone adalah sebuah software untuk belajar bahasa-bahasa  yang  ada  di  dunia,  seperti American  English,  British  English ,  Mandarin,  Prancis,  Arab,  Rusia, Jepang, Korea, Spanyol dan masih banyak lagi dengan cara yang unik sehingga memudahkan kita untuk belajar.

## 2.3 Rosetta Stone
Software Rosetta Stone Merupakan Software terbaik dan menduduki peringkat #1 dunia dalam pembelajaran bahasa melalui komputer . Rosetta Stone adalah Software untuk belajar bahasa asing yang sangat populer. Metode yang  diunggulkan  adalah  Dynamic  Immersion  yaitu  metode  tanpa  terjemahan  Inggris,  hanya  berupa visual/gambar, sehingga diharapkan otak kita langsung terbiasa mengasosiasikan kata-kata asing dengan gambar visual.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa sistem yang akan dibahas dalam bab ini adalah analisa cara kerja sistem yang ada, deskripsi umum sistem yang akan dibuat dan analisa data sistem. Dalam Contoh kasus ini adapun karektristik obat bersadarkan bentuknya
Tabel 1. Karakteristik Obat Nama Obat (A) Satuan (B) Jenis Obat (C) Stock (D) Penjualan (E) Levofloxacin Botol Antibiotik 100 75 TCM Box Alergi 80 20 Clobazam Box Penenang 150 70 Dulcolax Box BAB 85 35 Paracetamol Box DEMAM 100 45 Thyrozal Box Hyperteroit 120 85 Concor Box Hypertensi 150 80 Euthyrox Box Hypoteroit 130 45 Zometa infus Box Tulang 85 25 Betadin Botol Luka 55 25
Memprediksi  Persediaan  Obat  Menggunakan  Metode Roughset Tujuan  utama  dari  analisis  Rough  Set  adalah untuk  mensintesis pendekatan konsep-konsep dari  data yang diperoleh dengan tahapan-tahapan  metode Rough Set.
Penjelasan Flowchart Tahapan Rough Set : 1. Membentuk Equivalence Class dari Decision    System , sehingga menghasilkan Tabel Penyimbolan Equivalence Class dalam bentuk angka. 2. Membentuk Discernibility Matrix / Discernibility Matrix Modulo D .
a. Membentuk Discernibility Matrix (dalam    bentuk huruf) b. Discernibility Matrix Modulo D (dalam bentuk huruf dengan 3.  mengambil nilai yang beda Melakukan Reduction untuk menghasilkan Reduct 4.   Menghasilkan Knowledge (pengetahuan)
Berikut merupakan data banyaknya persediaan padaobat yang ada di tabel 2.
Tabel 2. Information system No Bulan (A) Banyak Obat Masuk (B) Banyaknya Obat keluar (C) Permintaan (D) 1 Januari 150 100 2 Februari 61 55 3 Maret 120 75 4 April 145 75 5. Mei 60 45 6. Juni 135 100 7. Juli 100 55 8. Agustus 60 52 9. September 125 76 10. Oktober 60 30 11. November 90 64 12. Desember 70 54
Dari  tabel information  system diatas  dilakukan  penambahan  atribut  persediaan,  ini  bertujuan  untuk mendapatkan discernibility matrix modul D. Atribut permintaan (D) adalah atribut tambahan dari decision system . Atribut ini merupakan keputusan yang diambil dari perbandingan atribut A dan B. Seperti jika banyaknya obat yang keluar maka  banyaknya obat masuk juga tinggi. Berikut adalah tabel decision system :
Tabel 3. Decision system No Bulan (A) Banyak Obat Masuk (B) Banyaknya Obat keluar (C) Permintaan (D) 1 Januari 65 12 Sedang 2 Februari 54 9 Rendah 3 Maret 78 11 Tinggi 4 April 82 16 Tinggi 5. Mei 64 14 Sedang 6. Juni 58 16 Sedang 7. Juli 33 9 Rendah 8. Agustus 71 16 Tinggi 9. September 76 16 Tinggi 10. Oktober 99 16 Tinggi

## Proses Equivalen Class
Dalam  pengelompokan  data ini, data akan di kelompokan berdasarkan atribut-atribut, yaitu atribut A= Bulan , atribut B = Banyak Obat , atribut C= Obat keluar,dan atribut D = Permintaan
Atribut B: banyak  Obat  per bulannya: 1-60 =  Rendah 61–100= Sedang 100-dst = Tinggi
Atribut C : banyak obat keluar per bulannya : 1-30 = Rendah 31-60 = Sedang

## 61-dst = Tinggi
Tabel 4. Tabel Equivalent Class (Ec) Dengan Tahun 2016
Untuk mendapatkan penyimbolan, data pada equivalent class diganti dengan menggunakan simbol yang sudah tersusun diatas.Misalnya : Pada judul kolom EC Bulan disimbolkan dengan A dan baris EC1 yaitu Januari = 01. Dan judul pada kolom EC Banyaknya obat masuk disimbolkan dengan B dan baris EC1 yaitu tinggi =150, dan seterusnya. Jadi penyimbolan tersebut dapat dilihat pada table berikut ini:
Tabel 5. Tabel Penyimbolan Equivalent Class EC A B C D EC1 01 65 12 65 EC2 02 54 9 54 EC3 03 78 11 78 EC4 04 82 16 82 EC5 05 64 14 64 EC6 06 58 16 58 EC7 07 33 9 33 EC8 08 71 16 71 EC9 09 76 16 76 EC10 10 99 16 99

## Membentuk Discernibility Matrix
Untuk  mendapatkan  nilai Discernibility Matrix perhatikan pada Tabel  3.  Tabel Penyimbolan Equivalent Class yaitudengan  membuat  matriks  n  x  n  untuk  mencek  nilai  yang  tidak  sama.  Seperti  data  pada  kolom  EC1, EC2 dibandingkan dengan mencari nilai yang tidak sama yaitu terdapat pada baris EC2 dengan nilai pada kolom dan ABCDEF.
Tabel 6. Discernibility Matrix

## Discernibility Matrix Modulo-D
Pencarian Discernibility Matrix Modulo D ini kelanjutan dari Discernibility Matrix . Pencariannya dengan melihat pada kolom Jenis Obat (G), untuk nilai yang sama/keputusan yang sama di coret atau di hilangkan.
Tabel 7. Discernibility Matrix Modulo-D

## Melakukan Reduct
Reduct  adalah  penyeleksian  attribut  minimal  (interesting attribute)  dari sekumpulan  attribut  kondisi  dengan menggunakan  Prime  Implicant   fungsi Boolean.  Kumpulan  dari  semua  Prime  Implicant  mendeterminasikan sets  of reduct.  Discernibility matrix modulo  D . Gunakan aljabar Boolean untuk mencari prime implicant : A+1=1+A=1 AA=A
Class EC 1  terdiri dari X, BC, AC, ABC, X, X, BC, ABC, ABC, ABC menjadi (BvC)^(AvC)^(AvBvC)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^ (AvBvC) =(BvC)^AA+AB+AC+AC+BC+CC^(BvC)^(AvBv  C)^(AvBvC)^ (AvBvC) =(BvC)^A(1+B)+AC+AC+BC+CC^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^ (AvBvC) =(BvC)^A+ AC+AC+BC+CC^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^ (AvBvC) =(BvC)^A(1+C)+ AC+BC+CC^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^ (AvBvC) =(BvC)^A+ AC+BC+CC^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^ (AvBvC) =C,A
Class EC2  terdiri  dari  BC,  X,  ABC,  ABC,  BC,  BC,  X,  ABC,  ABC,  ABC menjadi (BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(BvC)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =AB+BB+BC+AC+BC+CC^(AvBvC)^(BvC)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =B(1+A)+BC+AC+C(1+B)^(AvBvC)^(BvC)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =B+BC+AC+C^(AvBvC)^(BvC)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =B(1+C)+C(1+A) ^(AvBvC)^(BvC)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =B+C^(AvBvC)^(BvC)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =B+AC+BC+CC^(BvC)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =B+AC+C(1+B)^(BvC)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =B+AC+C^(BvC)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =B+C(1+A)^(BvC)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =B+C^(BvC)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =C+BB+BC^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =C+B(1+C)^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =C+B^(BvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) = C+BB+BC^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =C+B(1+C)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =C+B^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC) =C+AB+BB+BC^(AvBvC)^(AvBvC) =C+AB+B(1+C)^(AvBvC)^(AvBvC) =C+AB+B^(AvBvC)^(AvBvC) =C+B(1+A)^(AvBvC)^(AvBvC) =C+B^(AvBvC)^(AvBvC)
=C+AB+BB+BC^(AvBvC) =C+AB+B(1+C)^(AvBvC) =C+AB+B^(AvBvC) =C+B(1+A)^(AvBvC) =C+B^(AvBvC) = C+AB+BB+BC =C+AB+B(1+C) =C+AB+B =C+B(1+A) =C+B =B,C
Class EC 3 terdiri dari AC, ABC, X, X, AB, ABC, ABC, X, X, X menjadi (AvC)^(AvBvC)^(AvB)^(AvBvC)^(AvBvC) = AA+AB+AC+AC+BC+CC^(AvB)^(AvBvC)^(AvBvC) =A(1+B)+AC+AC+C(1+B)^(AvB)^(AvBvC)^(AvBvC) =A+AC+AC+C^(AvB)^(AvBvC)^(AvBvC) =A(1+C)+C(1+A)^(AvB)^(AvBvC)^(AvBvC) =A+C^(AvB)^(AvBvC)^(AvBvC) =C+AA+AB^(AvBvC)^(AvBvC) =C+A(1+B) ^(AvBvC)^(AvBvC) =C+A^(AvBvC)^(AvBvC) =C+AA+AB+AC^(AvBvC) =C+A(1+B)+AC^(AvBvC) =C+A+AC^(AvBvC) =C+A(1+C) ^(AvBvC) =C+A^(AvBvC) =C+AA+AB+AC =C+A(1+B)+AC =C+A+AC =C+A(1+C) =C+A =C,A
Class EC 4 terdiri dari ABC, ABC, X, X, ABC, AC, ABC, X, X, X menjadi (AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^(AvC)^(AvBvC) =(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^AA+AB+AC+AC+BC+CC =(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^A(1+B)+AC+AC+C(1+B) =(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^A+AC+AC+C =(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^A(1+C)+C(1+A) =(AvBvC)^(AvBvC)^(AvBvC)^A+C =(AvBvC)^(AvBvC)^AA+AB+AC+C =(AvBvC)^(AvBvC)^A(1+B)+AC+C =(AvBvC)^(AvBvC)^A+AC+C =(AvBvC)^(AvBvC)^A(1+C)+C =(AvBvC)^(AvBvC)^A+C =(AvBvC)^AA+AB+AC+C =(AvBvC)^A(1+B)+AC+C =(AvBvC)^A+AC+C =(AvBvC)^A(1+C)+C =(AvBvC)^A+C = AA+AB+AC+C =A(1+B)+AC+C =A+AC+C =A(1+C)+C
=A+C =A,C
Class EC 6 terdiri dari X, BC, ABC, AC, X, X, BC, AC, AC, AC menjadi (BvC)^(AvBvC)^(AvC)^(BvC)^(AvC)^(AvC)^(AvC) =AB+BB+BC+AC+BC+CC^(AvC)^(BvC)^(AvC)^(AvC)^(AvC) =B(1+A)+BC+AC+C(1+B)^(AvC)^(BvC)^(AvC)^(AvC)^(AvC) =B+BC+AC+C^(AvC)^(BvC)^(AvC)^(AvC)^(AvC) =B(1+C)+C(1+A) ^(AvC)^(BvC)^(AvC)^(AvC)^(AvC) =B+C^(AvC)^(BvC)^(AvC)^(AvC)^(AvC) =B+AC+CC^(BvC)^(AvC)^(AvC)^(AvC) =B+C(1+A) ^(BvC)^(AvC)^(AvC)^(AvC) =B+C^(BvC)^(AvC)^(AvC)^(AvC) =C+BB+BC^(AvC)^(AvC)^(AvC) =C+B(1+C) ^(AvC)^(AvC)^(AvC) =C+B^(AvC)^(AvC)^(AvC) =B+AC+CC^(AvC)^(AvC) =B+C(1+A) ^(AvC)^(AvC) =B+C^(AvC)^(AvC) =B+AC+CC^(AvC) =B+C(1+A) ^(AvC) =B+C^(AvC) =B+AC+CC =B+C(1+A) =B+C =B,C
Class EC 9 terdiri dari ABC, AB, X, X, ABC, AC, ABC, X, X, X menjadi (AvBvC)^(AvB)^(AvBvC)^(AvC)^(AvBvC) =AA+AB+AB+BB+AC+BC^(AvBvC)^(AvC)^(AvBvC) =A(1+B)+AB+AC+B(1+C) ^(AvBvC)^(AvC)^(AvBvC) =A+AB+AC+B^(AvBvC)^(AvC)^(AvBvC) =A(1+B)+AC+B^(AvBvC)^(AvC)^(AvBvC) =A+AC+B^(AvBvC)^(AvC)^(AvBvC) =A(1+C) +B^(AvBvC)^(AvC)^(AvBvC) =A+B^(AvBvC)^(AvC)^(AvBvC) =B+AA+AB+AC^(AvC)^(AvBvC) =B+A(1+B)+AC^(AvC)^(AvBvC) =B+A+AC^(AvC)^(AvBvC) =B+A(1+C)^(AvC)^(AvBvC) =B+A^(AvC)^(AvBvC) =B+AA+AC^(AvBvC) =B+A(1+C)^(AvBvC) =B+A^(AvBvC) =B+AA+AB+AC =B+A(1+B)+AC =B+A+AC =B+A(1+C) =B+A =B,A

## General rule
Berdasarkan nilai reduct yang didapatkan maka dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. Class EC 1 menghasilkan prime implicant {A,C}, rule nya adalah jika banyaknya order = sedang dan bulan order = januari maka permintaan = sedang
2. Class EC 2 menghasilkan prime implicant {B,C}, rule nya adalah jika banyaknya client = rendah dan bulan order = februari maka permintaan = rendah 3. Class EC 3 menghasilkan prime implicant {A,C}, rule nya adalah jika banyaknya order = tinggi dan bulan order = maret maka permintaan=tinggi 4. Class EC 4 menghasilkan prime implicant {A,C}, rule nya adalah jika banyaknya order = tinggi dan bulan order = april maka permintaan=tinggi 5. Class EC 6 menghasilkan prime implicant { B,C}, rule nya adalah jika banyaknya client = tinggi dan bulan order= juni maka permintaan sedang 6. Class EC 9 menghasilkan prime implicant {B,A}, rule nya adalah jika banyaknya order = tinggi dan banyaknya client = tinggi maka permintaan = tinggi

## 4. KESIMPULAN
Dengan  adanya  sistem  prediksi  persediaan  obat-obatan  dengan  menggunakan  metode roughset, maka  dapat diambil keputusan, yaitu :
1. Sistem prediksi persediaan obat-obatan dengan menggunakan metode roughset dapat digunakan oleh RSUP H  Adam  Malik  Medan  dengan  mudah  untuk  memberikan  gambaran  prediksi  persediaan  obat  untuk  tahun berikutnya berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan rosetta . 2. Hasil prediksi persediaan obat berupa angka dan knowledge. 3. Perhitungan prediksi diambil dari jumlah terjual, yang merupakan atribut keputusan dalam perhitungan metode roughset.

## REFERENCES
[1] Eko Prasetyo, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab, Yogyakarta: ANDI. 2012
[2] Syamsuddin, Lukman , Manajemen Keuangan Perusahaan . Jakarta : PT. Raja Grafindo Persada.2001
[3] Dahlan  Abdullah,  dkk  (2015).  Implementasi  Metode  Rough  Set  UntukMenentukan  Data  Nasabah  PotensialMendapatkan  Pinjaman, ISSN : 2460-4690
[4] James F. Peters, Andrzej Skowron, Zdzisław Pawlak, “Pengetahuan multi-proses Rough Set”, http://Markas,George M,1999. diakses 11 Juli 2017
[5] Abdul Kadir, Pengenalan Algoritma Pendekatan secara Visual Dan Interaktif Menggunakan RAPTOR, Yogyakarta: ANDI, 2013
[6] Chunfeng Liu, Information Computing And Application, Cina: ICICA,2012.
[1] E.  Buulolo,  “ALGORITMA  APRIORI  PADA  DATA  PENJUALAN  DI  SUPERMARKET,”  in Seminar  Nasional  Inovasi  dan Teknologi Informasi 2015 (SNITI) , 2015, no. September 2015, pp. 4–7.
[2] H. Widayu, S. D. Nasution, N. Silalahi, and M. Mesran, “DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JENIS TRANSAKSI NASABAH PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA C4.5,” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 2, Jun. 2017.