## 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.v5i1.2745

## Penerapan Machine Learning dengan Konsep Data Mining Rough Set (Prediksi Tingkat Pemahaman Mahasiswa terhadap Matakuliah)
Mokhamad Ramdhani Raharjo 1 , Agus Perdana Windarto 2,3*
1 Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin, Banjarmasin, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
3 Mahasiswa program studi Doktor (S3) Teknologi Informasi, Universitas Putra Indonesia "YPTK" Padang, Indonesia Email: 1 ramdhani@uniska-bjm.ac.id, 2,3,* agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak− Metode Rough Set (RS)  merupakan bagian dari machine learning yang menganalisis ketidakpastian dataset yang digunakan untuk menentukan atribut objek penting (klasifikasi). Tujuan dari penelitian adalah untuk menggali informasi dari rough  set  dengan  menggunakan  aplikasi  Rosetta  pada  kasus  prediksi  tingkat  pemahaman  mahasiswa  terhadap  matakuliah. Adapun  atribut  yang  digunakan  komunikasi  (F1),  suasana  belajar  (F2),  media  pembelajaran  (F3),  penampilan  (F4)  dan metode  pengajaran  (F5).  Sumber  data  diperoleh  dari  luaran  paper  Journal  of  Physics:  Conference  Series,  1255(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012005.  Hasil  dari  penerapan  metode  Rough  Set  dalam  menentukan  prediksi tingkat pemahaman mahasiswa terhadap matakuliah, menghasilkan pengetahuan baru yaitu  hasil pembelajaran berdasarkan matakuliah. Terdapat 15 Reduction dengan 90 Generate Rule . Namun secara keseluruhan, atribut yang berpengaruh terhadap tingkat pemahaman mahasiswa terhadap matakuliah adalah komunikasi (F1) dan media pembelajaran (F3).
Kata Kunci: Data Mining; Rough Set; Generate Rules; Tingkat Pemahaman; Matakuliah; Mahasiswa
Abstract− The  Rough  Set  (RS)  method  is  part  of  machine  learning  that  analyzes  the  uncertainty  of  the  dataset  used  to determine the attributes of important objects (classification). The purpose of this study was to extract information from the rough set using the Rosetta application in predicting cases of students' level of understanding of the course. The attributes used are communication (F1), learning atmosphere (F2), learning media (F3), appearance (F4), and teaching methods (F5). Sources  of  data  obtained  from  the  output  of  the  Journal  of  Physics:  Conference  Series,  1255  (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012005. The results of the application of the Rough Set method in determining the prediction of the level of student understanding of the course, produce new knowledge, namely learning outcomes based on the  subject.  There  are  15  Reductions  with  90  Generate  Rules.  But  overall,  the  attributes  that  affect  the  level  of  student understanding of the subject are communication (F1) and learning media (F3).
Keywords : Data Mining; Rough Set; Generate Rules; Level of Understanding; Subjects; Students

## 1. PENDAHULUAN
Memiliki  banyak  informasi  saja  tidak  cukup  jika  tidak  dapat  mengelolanya  menjadi  alternatif  terbaik  dalam pengambilan keputusan [1]. Data mining adalah [2]–[6] bagian dari machine learning dimana bertugas mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu [7]. Salah satu metode  yang  merupakan  bagian  dari  data  mining  adalah  Metode  Rough  Set  (RS)  [8].  Selama  bertahun-tahun, Rough Set telah menjadi minat para peneliti dan telah diterapkan ke banyak domain, seperti klasifikasi data [4]– [6],  [9]–[12],  pengelompokan  data,  dan  penambangan  aturan  asosiasi  [13].  Keuntungan  utama  menggunakan metode RS adalah bahwa metode tersebut tidak memerlukan informasi awal atau tambahan tentang data seperti probabilitas  dalam  statistik,  tingkat  keanggotaan,  atau  nilai  kemungkinan  dalam  teori  himpunan  fuzzy  [14]. Karena  tujuan  utama  dari  metode  RS  untuk  ekstraksi  aturan  dari  database,  mengurangi  ukuran  data  dan menangani ketidakkonsistenan dalam data [15]. Dengan segala kelebihan yang dimiliki metode RS, penelitian ini mencoba  menggali  pengetahuan  pada  kasus  prediksi  tingkat  pemahaman  mahasiswa  terhadap  matakuliah. Mahasiswa  merupakan  salah  satu  faktor  utama  dalam  proses  belajar  mengajar.  Keberhasilan  proses  belajar mengajar dapat dianalisa untuk tetap menjaga kualitas dan mutu pendidikan. Jika hasil pengajaran menghasilkan tingkat  pemahaman  yang  minim  terhadap  mahasiswa,  maka  resiko  seperti  ini  mampu  diminimalisir  dengan melakukan evaluasi terhadap proses belajar mengajar. Beberapa penelitian yang dilakukan terkait metode Rough Set  yakni  Ulfah  Indriani  (2018)  [15]  tentang  pembelian  smartphone  android  oleh  konsumen.  Makalah  ini mengusulkan  sebuah  metode  Rough  Set  dalam  menentukan  pembelian  smartphone  android.  Atribut  yang digunakan  sistem  operasi,  harga,  kamera,  hardisk  dan  RAM.  Hasil  penelitian  menyebutkan  metode  Rough  Set dapat  diterapkan  pada  pembelian  smartphone  dengan  menghasilkan  7 reduction dengan  27 general  rules . Berikutnya  penelitian  yang  dilakukan  Muhamad  Jamaris  (2017)  [16]  tentang  kelayakan  bantuan  dana  hibah fasilitas rumah ibadah. Makalah ini mengusulkan metode Rough Set dengan atribut (P/ Persyaratan), (TP/ Tahun Pendirian  Rumah  Ibadah),  (K/  Kondisi  Rumah  Ibadah)  dan  (R/  Tingkat  Rutinitas  Rumah  Ibadah).  Hasil penelitian  menyebutkan  metode  Rough  Set  dapat  diterapkan  untuk  menentukan  kelayakan  bantuan  dana  hibah fasilitas  rumah  ibadah  dengan  menghasilkan  1 reduction dengan  18 general  rules .  Berdasarkan  hal  tersebut diharapkan  hasil  penelitian  dapat  memberikan  pengetahuan  dalam  menentukan  tingkat  pemahaman  mahasiswa terhadap matakuliah dengan menggunakan metode Rough Set.

## 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.v5i1.2745

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sampel Data Yang Digunakan
Sumber data yang digunakan dalam penelitian diperoleh dari luaran paper pada Journal of Physics: Conference Series,  1255(1).  https://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012005  dengan  judul  paper  C.45  classification  rules model  for  determining  students  level  of  understanding  of  the  subject.  Data  diambil  dari    pemberian  angket kepada 165 mahasiswa semester genap tahun akademik 2017-2018 di STIKOM Tunas Bangsa [11]. Data sampel tersebut  diolah  menggunakan  tools  Rosetta  1.4.41,  yang  kemudian  dilakukan  pengujian  secara  manual  untuk membuktikan  kesamaan  hasil  antara tools yang  digunakan  dengan  pencarian  manual.  Sampel  data  yang digunakan dalam penelitian ini, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampel data yang akan diproses No  Komunikasi Suasana Belajar Media Pembelajaran  Penampilan  Cara Mengajar 1 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai 2 Terbuka Mendukung Cetak Menarik Serius dan Santai 3 Kadang-kadang  Mendukung Non Cetak Biasa Serius 4 Terbuka Mendukung Cetak Menarik Serius dan Santai 5 Kadang-kadang  Mendukung Cetak Biasa Serius dan Santai 6 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai 7 Kadang-kadang  Mendukung Non Cetak Biasa Serius dan Santai 8 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius 9 Terbuka Mendukung Cetak Biasa Serius 10 Kadang-kadang  Mendukung Non Cetak Biasa Serius dan Santai 11 Terbuka Mendukung Cetak Menarik Serius dan Santai 12 Terbuka Mendukung Non Cetak Biasa Serius 13 Kadang-kadang  Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai 14 Terbuka Mendukung Cetak Biasa Serius dan Santai 15 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai 16 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai 17 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai 18 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai 19 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai 20 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai 21 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai 22 Terbuka Tidak Mendukung  Non Cetak Biasa Serius 23 Terbuka Mendukung Cetak Biasa Serius dan Santai 24 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai 25 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai 26 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai 27 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai 28 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai 29 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai sumber: olahan data [11]

## 2.2 Analisa Kriteria Kelayakan
Atribut  kondisi  yang  digunakan  pada  penelitian  yaitu  komunikasi,  suasana  belajar,  media  pembelajaran, penampilan  dan  cara  mengajar.  Sementara  yang  menjadi  atribut  keputusan  adalah  hasil  pembelajaran.  Berikut daftar  atribut  yang  digunakan  dalam  menentukan  tingkat  pemahaman  mahasiswa  terhadap  matakuliah,  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Atribut yang digunakan Criteria Data Class Type  Data Class Used Komunikasi Nominal Terbuka, Kadang-Kadang, Tertutup Suasana belajar Nominal Mendukung, Tidak Mendukung Media pembelajaran  Nominal Cetak, Non-Cetak, Infokus/ Proyektor Penampilan Nominal Menarik, Biasa saja Cara Pengajaran Nominal Serius dan santai, Serius, Santai, Membosankan Hasil Pembelajaran Nominal Paham, Tidak Paham
Berikut  adalah  Gambar  1  yang  merupakan  algoritma  penyelesaian  metode  Rough  Set  yang  merupakan salah satu teknik yang dirasa cukup efisien untuk machine learning pada klasifikasi data mining

## 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.v5i1.2745
Source: [17] Gambar 1. Algoritma penyelesaian Metode Rough Set Berikut ini adalah penjelasannya:
a) Menyiapkan data dalam bentuk Decision System
b) Membentuk Equivalence Class
c) Membentuk Matrix Discernibility Matrix atau Matrix Discernibility Modulo D
d) Melakukan Proses Reduction
e) Menghasilkan Pengetahuan ( Knowledge ) [17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut hasil analisis berupa penjelasan algoritma pemecahan masalah metode Rough Set sebagai berikut: .

## 3.1 Decision Systems
Metode  Rough  Set  menawarkan  dua  bentuk  representasi  data, Information  Systems (IS)  dan Decision  Systems (DS).  Tabel  3  terdiri  dari  n  objek  E1,  E2,  E3,  E4  dan  E5,  seperti  komunikasi,  suasana  pembelajaran,  media pembelajaran,  metode  penampilan  dan  pengajaran. Decision  Systems merupakan Information  Systems yang sudah  mempunyai  keputusan  atau  hasil  berdasarkan  asumsi  berdasarkan  atributnya  yang  memenuhi  syarat  dan ketentuan. Nilai setiap atribut hasil yang ada berasal dari sampel data yang diubah menjadi kriteria kelayakan.
Tabel 3. Decision system
No Komunikasi (A) Suasana Belajar (B) Media Pembelajaran (C) Penampilan (D) Cara Mengajar (E) Hasil Pembelajaran (F) 1 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai Paham 2 Terbuka Mendukung Cetak Menarik Serius dan Santai Paham 3 Kadang-kadang Mendukung Non Cetak Biasa Serius Tidak Paham 4 Terbuka Mendukung Cetak Menarik Serius dan Santai Paham 5 Kadang-kadang Mendukung Cetak Biasa Serius dan Santai Tidak Paham 6 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai Paham 7 Kadang-kadang Mendukung Non Cetak Biasa Serius dan Santai Tidak Paham 8 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius Paham 9 Terbuka Mendukung Cetak Biasa Serius Tidak Paham 10 Kadang-kadang Mendukung Non Cetak Biasa Serius dan Santai Tidak Paham 11 Terbuka Mendukung Cetak Menarik Serius dan Santai Paham 12 Terbuka Mendukung Non Cetak Biasa Serius Tidak Paham 13 Kadang-kadang Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai Paham 14 Terbuka Mendukung Cetak Biasa Serius dan Santai Tidak Paham 15 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai Paham 16 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai Paham 17 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai Paham 18 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai Paham 19 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai Paham 20 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai Paham 21 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai Paham 22 Terbuka Tidak Mendukung Non Cetak Biasa Serius Tidak Paham 23 Terbuka Mendukung Cetak Biasa Serius dan Santai Paham 24 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai Paham 25 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai Paham 26 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai Paham
27 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai Paham
28 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai Paham
29 Terbuka
Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai Paham

## 3.2 Equivalence Class
Equivalence  Class merupakan  kumpulan  objek  atribut  yang  sama  seperti  A  =  (A,  U).  Hanya  satu  data  sistem keputusan  yang  diadopsi  berdasarkan  Tabel  3,  karena  kondisi  dan  karakteristik  keputusan  adalah  sama. Berdasarkan data sistem keputusan pada Tabel 3, diperoleh Equivalence Class yang ditunjukkan pada Tabel 4.

## 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.v5i1.2745

## Tabel 4. Equivalence class
Equivalen Class Komunikasi (A) Suasana Belajar (B) Media Pembelajaran (C) Penampilan (D) Cara Mengajar (E) Hasil Pembelajaran (F) EC1 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai Paham EC2 Terbuka Mendukung Cetak Menarik Serius dan Santai Paham EC3 Kadang-kadang Mendukung Non Cetak Biasa Serius Tidak Paham EC4 Kadang-kadang Mendukung Cetak Biasa Serius dan Santai Tidak Paham EC5 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Biasa Serius dan Santai Paham EC6 Terbuka Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius Paham EC7 Terbuka Mendukung Cetak Biasa Serius Tidak Paham EC8 Kadang-kadang Mendukung Non Cetak Biasa Serius dan Santai Tidak Paham EC9 Terbuka Mendukung Non Cetak Biasa Serius Tidak Paham EC10 Kadang-kadang Mendukung Infocus / Projector Menarik Serius dan Santai Paham EC11 Terbuka Mendukung Cetak Biasa Serius dan Santai Tidak Paham EC12 Terbuka Tidak Mendukung Non Cetak Biasa Serius Tidak Paham EC13 Terbuka Mendukung Cetak Biasa Serius dan Santai Paham 3.3 Discernibility Matrix atau Discernibility Matrix Module D
Tabel Equivalence  Class merupakan  tabel  acuan  untuk  menghasilkan Discernibility  Matrix atau Discernibility Matrix Module D. Untuk pengklasifikasian data digunakan Discernibility Matrix , atribut yang digunakan adalah atribut  kondisi  yaitu:  komunikasi  (A),  suasana  belajar  (B),  media  pembelajaran  (C),  penampilan  (D)  dan  cara mengajar (E). Dalam mencari Discernibility Matrix, dilakukan perbandingan antara objek atau baris berdasarkan artibut kondisi. Jika terdapat kesamaan antara atribut kondisi yang dimiliki objek, maka atribut kondisi tersebut tidak  diambil/ditulis,  sedangkan  jika  tidak  terdapat  kesamaan  antara  atribut  kondisi  yang  dimiliki  objek,  maka atribut kondisi  tersebut  diambil/ditulis. Misalnya  pada  tabel  4 objek EC1 dengan EC2 memiliki atribut kondisi yang  tidak  sama,  yaitu  Media  Pembelajaran  (C),  maka  di  dalam  tabel Discernibility  Matrix ditulis  C.  Hasil selengkapnya data menggunakan Discernibility Matrix dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil discernibility matrix
E1 E2 E3
E4 E5 E6
E7 E8 E9
E10 E11 E12 E13 E1 C ACDE ACD D E CDE ACD CDE A CD BCDE CD E2 C
ACDE AD CD
CE
DE
ACD CDE AC D BCDE D E3 ACDE ACDE CE ACE ACD AC E A CDE ACE AB ACE
E4 ACD AD CE AC ACDE AE C
ACE CD A ABCE A E5 D CD ACE AC
DE CE AC CE AD C
BCE C E6 E CE ACD ACDE DE CD ACDE CD AE CDE BCD CDE
E7 CDE DE AC AE
CE CD ACE
C ACDE E
BC E E8 ACD ACD E C AC ACDE ACE
AE CD AC ABE AC E9 CDE
CDE A ACE
CE CD
C AE
ACDE CE B CE E10 A AC CDE CD AD AE
ACDE CD ACDE ACD ABCDE ACD E11 CD D
ACE
A C
CDE
E
AC CE ACD BCE E12 BCDE BCDE AB ABCE BCE BCD
BC ABE B ABCDE BCE BCE E13 CD D ACE
A C
CDE E AC CE ACD BCE
Setelah pengklasifikasian data menggunakan Discernibility Matrix selesai dilakukan, tahapan selanjutnya pengklasifikasian data menggunakan Discernibility Matrix Module D . Atribut yang digunakan dalam penentuan Module  D adalah  atribut  kondisi  dan  atribut  keputusan.  Atribut  kondisinya  adalah  komunikasi  (A),  suasana belajar  (B),  media  pembelajaran  (C),  penampilan  (D)  dan  cara  mengajar  (E)  dan  atribut  keputusannya  adalah hasil  pembelajaran  (F).  Dalam  tahapan Discernibility  Matrix  Module  D dilakukan  perbandingan  antara  objek atau  baris  berdasarkan  atribut  keputusan.  Jika  atribut  keputusannya  memiliki  kesamaan,  maka  atribut  kondisi tidak diambil/ditulis, sedangkan jika atribut  keputusannya tidak memiliki kesamaan, maka atribut  kondisi  yang dimiliki  oleh  objek  diambil/ditulis.  Misalnya,  objek  EC1  dengan  EC3  atribut  keputusannya  tidak  sama  maka atribut  kondisi  yang  tidak  sama  adalah  komunikasi  (A),  media  pembelajaran  (C),  penampilan  (D)  dan  cara mengajar  (E),  maka  di  dalam  tabel Discernibility  Matrix  Modulo  D ditulis  (ACDE).  Hasil  selengkapnya  data menggunakan Discernibility Matrix Module D dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil discernibility matrix module D
E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9
E10 E11 E12 E13 E1 ACDE ACD CDE ACD CDE CD BCDE
E2 ACDE AD DE ACD CDE
D BCDE
E3 ACDE ACDE ACE ACD
CDE ACE
E4 ACD
AD AC ACDE
CD A
E5 ACE AC
CE AC
CE C BCE E6 ACD ACDE CD ACDE CD CDE BCD E7 CDE DE CE CD ACDE E E8 ACD ACD AC ACDE CD AC E9 CDE CDE CE CD ACDE CE E10 CDE CD ACDE CD ACDE ACD ABCDE

## 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.v5i1.2745
E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10 E11 E12 E13
E11 CD D C CDE ACD E12 BCDE BCDE BCE BCD ABCDE
BCE
E13 ACE A
E
AC CE BCE

## 3.4 Reduction
Setelah  proses Discernibility  Matrix  Modulo  D melihat  keputusan  yang  sama  pada setiap  Equivalence  Class pada Tabel 6, maka dilakukan proses Reduct (CNF Of Boolean), dimana Reduct merupakan proses penyeleksian atribut  minimal (interesting  attribute) dari  sekumpulan  kondisi  dengan  menggunakan prime  implicant fungsi Boolean .  Setelah  proses reduct dilakukan  terhadap  seluruh  hasil Discernibility  Matrix  Module  D berdasarkan nilai yang sama, berikut hasil dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 8. Penyeleksian CNF of bolean function (reduct) Class CNF of bolean function Reduct EC1 (A˅C˅D˅E)  ˄  (A˅C˅D)  ˄  (C˅D˅E)  ˄  (A˅C˅D)  ˄ (C˅D˅E) ˄ (C˅D) ˄ (B˅C˅D˅E) {CDE} EC2 (A˅C˅D˅E) ˄ (A˅D) ˄ (D˅E) ˄ (A˅C˅D) ˄ (C˅D˅E) ˄ D ˄ (B˅C˅D˅E) {ACE}, {ADC} EC3 (A˅C˅D˅E)  ˄  (A˅C˅D˅E)  ˄  (A˅C˅E)  ˄  (A˅C˅D)  ˄ (C˅D˅E) ˄ (A˅C˅E) {ACDE} EC4 (A˅C˅D) ˄ (A˅D) ˄ (A˅C) ˄ (A˅C˅D˅E) ˄ (C˅D) ˄ A {ACD}, {CD} EC5 (A˅C˅E)  ˄  (A˅C)  ˄  (C˅E)  ˄  (A˅C)  ˄  (C˅E)  ˄  C  ˄ (B˅C˅E) {CE} EC6 (A˅C˅D) ˄ (A˅C˅D˅E) ˄ (C˅D) ˄ (A˅C˅D˅E) ˄ (C˅D) ˄ (C˅D˅E) ˄ (B˅C˅D) {AC},{AB} EC7 (C˅D˅E) ˄ (D˅E) ˄ (C˅E) ˄ (C˅D) ˄ (A˅C˅D˅E) ˄ E {AC} EC8 (A˅C˅D)  ˄  (A˅C˅D)  ˄  (A˅C)  ˄  (A˅C˅D˅E)  ˄  (˅CD)  ˄ A˅C) {DE} EC9 (C˅D˅E)  ˄  (C˅D˅E)  ˄  (C˅E)  ˄  (C˅D)  ˄  (A˅C˅D˅E)  ˄ (C˅E) {ACDE},{C} EC10 (C˅D˅E) ˄ (C˅D) ˄ (A˅C˅D˅E) ˄ (C˅D) ˄ (A˅C˅D˅E) ˄ (A˅C˅D) ˄ (A˅B˅C˅D˅E) {E} EC11 (C˅D) ˄ D ˄ C ˄ (C˅D˅E) ˄ (A˅C˅D) {AE} EC12 (B˅C˅D˅E)  ˄  (B˅C˅D˅E)  ˄  (B˅C˅E)  ˄  (B˅C˅D)  ˄ (A˅B˅C˅D˅E) ˄ (B˅C˅E) {AD},{ACD}, {CD} EC13 (A˅C˅E) ˄ A ˄ E ˄ (A˅C) ˄ (C˅E) ˄ (B˅C˅E) {AC},{B}
Berdasarkan Tabel 8 hasil reduct adalah sebagai berikut:
a) {Media Pembelajaran, Penampilan, Cara Mengajar}
b) {Komunikasi, Media Pembelajaran, Cara Mengajar}
c) {Komunikasi, Penampilan, Cara Mengajar}
d) {Komunikasi, Media Pembelajaran, Penampilan, Cara Mengajar}
e) {Komunikasi, Media Pembelajaran, Penampilan}
f) {Media Pembelajaran, Penampilan}
g) {Media Pembelajaran, Cara Mengajar}
h) {Komunikasi, Media Pembelajaran}
i) {Komunikasi, Suasana Belajar}
j) {Suasana Belajar}
k) {Media Pembelajaran}
l) {Cara Mengajar}
m) {Komunikasi, Cara Mengajar}
n) {Komunikasi, Penampilan}
o) {Penampilan, Cara Mengajar} Dimana:
1) Komunikasi= A
2) Suasana Belajar= B
3) Media Pembelajaran= C
4) Penampilan= D
5) Cara Mengajar= E

## 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.v5i1.2745

## 3.5 Generate Rule
Penentuan generate rules berdasarkan Tabel  8 yang telah dihasilkan dimana generate rules menggunakan kata And jika memiliki atribut kondisi lebih dari satu, namun jika atribut kondisinya sama tetapi atribut keputusannya lebih dari satu, maka akan digunakan kata Or. Berikut hasil lengkap generate rule berdasarkan hasil reduct yang didapatkan:
a) {Media Pembelajaran, Penampilan, Cara Mengajar}
1) Jika  Media  Pembelajaran  (Infocus  /  Projector)  AND  Penampilan  (Menarik)  AND  Cara  Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
2) Jika Media Pembelajaran (Cetak) AND Penampilan (Menarik) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
3) Jika  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Penampilan  (Biasa)  AND  Cara  Mengajar  (Serius)  Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
4) Jika  Media  Pembelajaran  (Cetak)  AND  Penampilan  (Biasa)  AND  Cara  Mengajar  (Serius  dan  Santai) Maka Hasil Pembelajaran(Tidak Paham) OR Hasil Pembelajaran (Paham)
5) Jika Media Pembelajaran  (Infocus /  Projector) AND Penampilan  (Biasa) AND Cara Mengajar  (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
6) Jika  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Penampilan  (Biasa)  AND  Cara  Mengajar  (Serius  dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
7) Jika  Media  Pembelajaran  (Infocus  /  Projector)  AND  Penampilan  (Menarik)  AND  Cara Mengajar(Serius) Maka Hasil Pembelajaran(Paham)
8) Jika Media Pembelajaran  (Cetak) AND Penampilan (Biasa) AND Cara Mengajar (Serius)  Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
b) {Komunikasi, Media Pembelajaran, Cara Mengajar}
1) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Media  Pembelajaran  (Infocus  /  Projector)  AND  Cara  Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
2) Jika Komunikasi (Terbuka) AND Media Pembelajaran (Cetak) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham) OR Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
3) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Cara  Mengajar (Serius) Maka Hasil Pembelajaran(Tidak Paham)
4) Jika Komunikasi (Kadang-kadang) AND Media Pembelajaran (Cetak) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
5) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Cara  Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
6) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Media  Pembelajaran  (Infocus  /  Projector)  AND  Cara  Mengajar (Serius) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
7) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Media  Pembelajaran  (Cetak)  AND  Cara  Mengajar  (Serius)  Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
8) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Cara  Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
9) Jika Komunikasi (Terbuka) AND Media Pembelajaran (Non Cetak) AND Cara Mengajar (Serius) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
10) Jika Komunikasi(Kadang-kadang) AND Media Pembelajaran(Infocus / Projector) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
c) {Komunikasi, Penampilan, Cara Mengajar}
1) Jika Komunikasi (Terbuka) AND Penampilan (Menarik) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
2) Jika Komunikasi (Kadang-kadang) AND Penampilan (Biasa) AND Cara Mengajar (Serius) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
3) Jika Komunikasi (Kadang-kadang) AND Penampilan (Biasa) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
4) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Penampilan  (Biasa)  AND  Cara  Mengajar  (Serius  dan  Santai)  Maka Hasil Pembelajaran (Paham) OR Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
5) Jika Komunikasi (Kadang-kadang) AND Penampilan (Biasa) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran(Tidak Paham)
6) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Penampilan  (Menarik)  AND  Cara  Mengajar  (Serius)  Maka  Hasil Pembelajaran (Paham)
7) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Penampilan  (Biasa)  AND  Cara  Mengajar  (Serius)  Maka  Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
8) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Penampilan  (Menarik)  AND  Cara  Mengajar  (Serius  dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
d) {Komunikasi, Media Pembelajaran, Penampilan, Cara Mengajar}

## 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.v5i1.2745
1) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Media  Pembelajaran  (Infocus  /  Projector)  AND  Penampilan (Menarik) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
2) Jika Komunikasi (Terbuka) AND Media Pembelajaran (Cetak) AND Penampilan (Menarik) AND Cara Mengajar(Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
3) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Penampilan  (Biasa) AND Cara Mengajar (Serius) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
4) Jika Komunikasi (Kadang-kadang) AND Media Pembelajaran (Cetak) AND Penampilan (Biasa) AND Cara Mengajar(Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
5) Jika Komunikasi  (Terbuka) AND Media Pembelajaran (Infocus /  Projector) AND  Penampilan (Biasa) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
6) Jika Komunikasi (Kadang-kadang g) AND Media Pembelajaran (Non Cetak) AND Penampilan (Biasa) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
7) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Media  Pembelajaran  (Infocus  /  Projector)  AND  Penampilan (Menarik) AND Cara Mengajar (Serius) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
8) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Media  Pembelajaran  (Cetak)  AND  Penampilan  (Biasa)  AND  Cara Mengajar(Serius) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
9) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Penampilan  (Biasa) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
10) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Penampilan  (Biasa)  AND Cara Mengajar (Serius) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
11) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Media  Pembelajaran  (Infocus  /  Projector)  AND  Penampilan (Menarik) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
12) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Media  Pembelajaran  (Cetak)  AND  Penampilan  (Biasa)  AND  Cara Mengajar  (Serius  dan  Santai)  Maka  Hasil  Pembelajaran  (Tidak  Paham)  OR  Hasil  Pembelajaran (Paham)
e) {Komunikasi, Media Pembelajaran, Penampilan}
1) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Media  Pembelajaran  (Infocus  /  Projector)  AND  Penampilan (Menarik) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
2) Jika Komunikasi (Terbuka) AND Media Pembelajaran (Cetak) AND Penampilan (Menarik) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
3) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Penampilan  (Biasa) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
4) Jika Komunikasi  (Kadang-kadang) AND Media Pembelajaran (Cetak) AND Penampilan(Biasa) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
5) Jika Komunikasi  (Terbuka) AND Media Pembelajaran (Infocus /  Projector) AND Penampilan (Biasa) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
6) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Penampilan  (Biasa) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
7) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Media  Pembelajaran  (Cetak)  AND  Penampilan  (Biasa)  Maka  Hasil Pembelajaran (Tidak Paham) OR Hasil Pembelajaran (Paham)
8) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Penampilan(Biasa)  Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
9) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Media  Pembelajaran  (Infocus  /  Projector)  AND  Penampilan (Menarik) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
f) {Media Pembelajaran, Penampilan}
1) Jika  Media  Pembelajaran (Infocus  /  Projector)  AND  Penampilan (Menarik)  Maka  Hasil  Pembelajaran (Paham)
2) Jika Media Pembelajaran (Cetak) AND Penampilan (Menarik) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
3) Jika  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Penampilan  (Biasa)  Maka  Hasil  Pembelajaran  (Tidak Paham)
4) Jika  Media  Pembelajaran  (Cetak)  AND Penampilan  (Biasa)  Maka  Hasil  Pembelajaran  (Tidak Paham) OR Hasil Pembelajaran (Paham)
5) Jika  Media  Pembelajaran  (Infocus  /  Projector)  AND  Penampilan  (Biasa)  Maka  Hasil  Pembelajaran (Paham)
g) {Media Pembelajaran, Cara Mengajar}
1) Jika  Media  Pembelajaran  (Infocus  /  Projector)  AND  Cara  Mengajar  (Serius  dan  Santai)  Maka  Hasil Pembelajaran (Paham)
2) Jika  Media  Pembelajaran  (Cetak)  AND  Cara  Mengajar  (Serius  dan  Santai)  Maka  Hasil  Pembelajaran (Paham) OR Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
3) Jika  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Cara  Mengajar(Serius)  Maka  Hasil  Pembelajaran  (Tidak Paham)

## 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.v5i1.2745
4) Jika  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  AND  Cara  Mengajar  (Serius  dan  Santai)  Maka  Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
5) Jika Media Pembelajaran (Infocus / Projector) AND Cara Mengajar (Serius) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
6) Jika  Media  Pembelajaran  (Cetak)  AND  Cara  Mengajar  (Serius)  Maka  Hasil  Pembelajaran  (Tidak Paham)
h) {Komunikasi, Media Pembelajaran}
1) Jika Komunikasi  (Terbuka) AND  Media Pembelajaran (Infocus / Projector) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
2) Jika Komunikasi (Terbuka) AND Media Pembelajaran (Cetak) Maka Hasil Pembelajaran (Paham) OR Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
3) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  Maka  Hasil  Pembelajaran (Tidak Paham)
4) Jika Komunikasi (Kadang-kadang) AND Media Pembelajaran (Cetak) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
5) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Media  Pembelajaran  (Non  Cetak)  Maka  Hasil  Pembelajaran (Tidak Paham)
6) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Media  Pembelajaran(Non  Cetak)  Maka  Hasil  Pembelajaran  (Tidak Paham)
7) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Media  Pembelajaran  (Infocus  /  Projector)  Maka  Hasil Pembelajaran (Paham)
i) {Komunikasi, Suasana Belajar}
1) Jika Komunikasi (Terbuka) AND Suasana Belajar (Mendukung) Maka Hasil Pembelajaran (Paham) OR Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
2) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Suasana  Belajar  (Mendukung)  Maka  Hasil  Pembelajaran (Tidak Paham) OR Hasil Pembelajaran (Paham)
3) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang  g)  AND  Suasana  Belajar  (Mendukung)  Maka  Hasil  Pembelajaran (Tidak Paham)
4) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Suasana  Belajar  (Tidak  Mendukung)  Maka  Hasil  Pembelajaran (Tidak Paham)
j) {Suasana Belajar}
1) Jika Suasana Belajar  (Mendukung) Maka Hasil Pembelajaran (Paham) OR Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
2) Jika Suasana Belajar (Tidak Mendukung) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
k) {Media Pembelajaran}
1) Jika Media Pembelajaran (Infocus / Projector) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
2) Jika  Media  Pembelajaran  (Cetak)  Maka  Hasil  Pembelajaran  (Paham)  OR  Hasil  Pembelajaran  (Tidak Paham)
3) Jika Media Pembelajaran (Non Cetak) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
l) {Cara Mengajar}
1) Jika  Cara  Mengajar  (Serius  dan  Santai)  Maka  Hasil  Pembelajaran  (Paham)  OR  Hasil  Pembelajaran (Tidak Paham)
2) Jika Cara Mengajar (Serius) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham) OR Hasil Pembelajaran (Paham)
m) {Komunikasi, Cara Mengajar}
1) Jika Komunikasi (Terbuka) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham) OR Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
2) Jika  Komunikasi  (Kadang-kadang)  AND  Cara  Mengajar  (Serius)  Maka  Hasil  Pembelajaran  (Tidak Paham)
3) Jika Komunikasi (Kadang-kadang) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham) OR Hasil Pembelajaran (Paham)
4) Jika Komunikasi (Kadang-kadang) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
5) Jika Komunikasi (Terbuka) AND Cara Mengajar (Serius) Maka Hasil Pembelajaran (Paham) OR Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
n) {Komunikasi, Penampilan}
1) Jika Komunikasi (Terbuka) AND Penampilan (Menarik) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
2) Jika Komunikasi (Kadang-kadang) AND Penampilan (Biasa) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
3) Jika  Komunikasi  (Terbuka)  AND  Penampilan  (Biasa)  Maka  Hasil  Pembelajaran  (Paham)  OR  Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
4) Jika Komunikasi (Kadang-kadang) AND Penampilan (Biasa) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
5) Jika Komunikasi (Kadang-kadang) AND Penampilan (Menarik) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
o) {Penampilan, Cara Mengajar}

## 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.v5i1.2745
1) Jika Penampilan (Menarik) AND Cara Mengajar (Serius dan Santai) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)
2) Jika Penampilan (Biasa) AND Cara Mengajar (Serius) Maka Hasil Pembelajaran (Tidak Paham)
3) Jika  Penampilan  (Biasa)  AND  Cara  Mengajar  (Serius  dan  Santai)  Maka  Hasil  Pembelajaran  (Tidak Paham) OR Hasil Pembelajaran (Paham)
4) Jika Penampilan (Menarik) AND Cara Mengajar (Serius) Maka Hasil Pembelajaran (Paham)

## 3.6 Pengujian dengan Software Rosetta
Proses pengujian dilakukan menggunakan 29 record yang disimpan pada software Microsoft Excel , berikut hasil rekaman gambar dari software Rosetta record terlihat pada gambar.
(a) (b) (c)
Gambar 2. Hasil Decision System (a), Reduct (b) , Rules (c) dengan software Rosetta
Setelah melakukan pengujian, hasil analisis yang dilakukan dapat menghasilkan keputusan yang optimal dalam  memprediksi  tingkat  pemahaman  mahasiswa  terhadap  matakuliah  berupa  aturan  atau  pola rules yang terbentuk  sehingga  menjadi  informasi  yang  bermanfaat  dalam  pengambilan  keputusan.  Hasil rules yang diperoleh  sama  dengan  perhitungan  manual  yang  dilakukan  yakni  dari  29 record data  sampel  dihasilkan  90 rules . Selain itu dari 5 atribut yang digunakan, atribut yang berpengaruh terhadap tingkat pemahaman mahasiswa terhadap  matakuliah  adalah  komunikasi  (F1)  dan  media  pembelajaran  (F3)  dengan occurance masing-masing 53% dan min.support =2.

## 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.v5i1.2745

## 4. KESIMPULAN
Dapat  disimpulkan  beberapa  hal  yakni  penerapan  metode  Rough  Set  (RS)  dalam  memprediksi  tingkat pemahaman  mahasiswa  terhadap  matakuliah  dapat  diterapkan.  Hasil  metode  Rough  Set  dengan  menggunakan aplikasi Rosetta 1.4.11 dapat menghasilkan informasi untuk mengambil keputusan yang lebih optimal sehingga mampu  memberikan  kebijakan  terhadap  hasil  evaluasi  pembelajaran  guna  menjaga  mutu  dan  kualitas pendidikan.  Dalam  hal  ini  dihasilkan  90 rules berupa  aturan  pola  dengan  atribut  komunikasi  dan  media pembelajaran menjadi atribut yang dominan.

## REFERENCES
[1] Jeprianto  and  R.  A.  Aziz,  “Implementasi  Algoritma  Rough  Set  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Mendapatkan  Rule  Dalam Menyeleksi Pemohon Bantuan Fasilitas Rumah Ibadah ( Studi Kasus : Pemerintah Kabupaten Pringsewu ),” JTKSI , vol. 03, no. 02, pp. 74–83, 2020.
[2] F.  Rahman,  I.  I.  Ridho,  M.  Muflih,  S.  Pratama,  M.  R.  Raharjo,  and  A.  P.  Windarto,  “Application  of  Data  Mining Technique  using  K-Medoids  in  the  case  of  Export  of  Crude  Petroleum  Materials  to  the  Destination  Country,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 835, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/835/1/012058.
[3] Z. R. S. Elsi et al. , “Utilization of Data Mining Techniques in National Food Security during the Covid-19 Pandemic in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1594, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1594/1/012007.
[4] A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1: Kombinasi Metode Klastering dan Klasifikasi (Kasus  Pandemi  Covid-19  di  Indonesia),” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  p.  855,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i3.2312.
[5] B. Supriyadi, A. P. Windarto, T. Soemartono, and Mungad, “Classification of natural disaster prone areas in Indonesia using K-means,” Int. J. Grid Distrib. Comput. , vol. 11, no. 8, pp. 87–98, 2018, doi: 10.14257/ijgdc.2018.11.8.08.
[6] A.  Waluyo,  H.  Jatnika,  M.  R.  S.  Permatasari,  T.  Tuslaela,  I.  Purnamasari,  and  A.  P.  Windarto,  “Data  Mining Optimization  uses  C4.5  Classification  and  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  in  the  location  selection  of  Student Boardinghouses,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  874,  no.  1,  pp.  1–9,  2020,  doi:  10.1088/1757- 899X/874/1/012024.
[7] A. Putra, Z. A. Matondang, N. Sitompul, I. Pendahuluan, and A. Prediksi, “Implementasi Algoritma Rough Set Dalam Memprediksi Kecerdasan Anak,” J. Pelita Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 149–156, 2018.
[8] A.  Apriani,  I.  T.  R. Yanto,  S.  Fathurrohmah,  S. Haryatmi,  and Danardono,  “Variable  precision  rough set  model  for attribute selection on environment impact dataset,” Int. J. Adv. Intell. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 70–75, 2018, doi: 10.26555/ijain.v4i1.109.
[9] M. Widyastuti, A. G. Fepdiani Simanjuntak, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Classification Model C.45 on Determining the Quality of Custumer Service in Bank BTN Pematangsiantar Branch,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012002.
[10]  S. Sundari, Karmila, M. N. Fadli, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Decision Support System on Selection of Lecturer Research Grant Proposals using Preferences Selection Index,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012006.
[11]  W. Katrina, H. J. Damanik, F. Parhusip, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “C.45 Classification Rules Model for  Determining  Students  Level  of  Understanding  of  the  Subject,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012005.
[12]  A. P. Windarto, J. Na, and A. Wanto, “Bagian 2 : Model Arsitektur Neural Network dengan Kombinasi K - Medoids dan  Backpropagation  pada  kasus  Pandemi  COVID-19  di  Indonesia,”  vol.  4,  pp.  1175–1180,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2505.
[13]  S.  Sulaiman,  N.  A.  A.  Rahim,  and  A.  Pranolo,  “Generated  rules  for  AIDS  and  e-learning  classifier  using  rough  set approach,” Int. J. Adv. Intell. Informatics , vol. 2, no. 2, pp. 103–122, 2016, doi: 10.26555/ijain.v2i2.74.
[14]  M.  T.  J.  Sinaga,  R.  Goejantoro,  and  F.  D.  T.  Amijaya,  “Penerapan  Metode  If-Then  dari  Rough  Set  Theory  dalam Menangani Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Samarinda Tahun 2016,” J. EKSPONENSIAL , vol. 8, no. 2, pp. 145–150, 2017.
[15]  U. Indriani, “Penerapan Metode Rough Set Dalam Menentukan Pembelian Smartphone Android Oleh Konsumen,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 2, no. 1, pp. 85–92, 2018.
[16]  M.  Jamaris,  “Implementasi  Metode  Rough  Set  Untuk  Menentukan  Kelayakan  Bantuan  Dana  Hibah  Fasilitas Rumah Ibadah,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 2, no. 2, p. 161, 2017, doi: 10.35314/isi.v2i2.203.
[17]  H. Juliansa, S. Defit, and Sumijan, “Identifikaasi Tingkat Kerusakan Peralatan Laboratorium Komputer Menggunakan Metode Rough Set,” J. Resti , vol. 2, no. 1, pp. 410–415, 2018.