Universitas Dharmawangsa
342

## PENERAPAN METODE ROUGH SET DALAM MEMPREDIKSI PENJUALAN PERUMAHAN
(STUDI KASUS DI PT. ANUGERAH PASADENA PEKANBARU)
M. Arif Rahman
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa Email: arif@dharmawangsa.ac.id
Ringkasan  – Pada  masa  sekarang  ini  pembangunan  di  sector  perekonomian mengalami  peningkatan  yang  luar  biasa.  Dengan  demikian  meningkat  juga kesejahteraan masyarakat, maka dari itu kebutuhan manusia akan semakin beragam, dan  salah  satunya  kebutuhan  akan  tempat  tinggal,  yaitu  rumah.  Akan  tetapi, permasalahan yang dihadapi yaitu bagaimana penjualan rumah dapat terus meningkat setiap tahunnya, padahal sekarang ini banyak bermunculan pengembang-pengembang perumahan  yang  berani  memunculkan  penawaran  yang  menggiurkan.  Oleh  karena itu, perlunya prediksi untuk mengetahui bagaimana keadaan pasar dan keinginan dari konsumen  itu  sendiri.  Sehingganya  diharapkan  adanya  sebuah  dukungan  untuk mengambil  keputusan  untuk  prediksi  penjualan  nantinya  yang  kemudian meningkatkan  penjualan.  Dalam  penelitian  ini  akan  diuji  data  dari  penjualan  yang terjadi  pada  PT  Anugerah  Pasadena  Pekanbaru  dalam  penelitian  ini  akan menganalisis faktor yang dirasa penting untuk diteliti. Faktor tersebut Pekerjaan dari konsumen,  Type  rumah  yang  diinginkan,  Kemampuan  Ekonomi  dan  bentuk pembayaran  yang  dilakukan  calon  pembeli/konsumen.  Metode  yang  digunakan, yaitu: Rough  Set sebagai  metode  analisis  pengujian  kriteria.  Data  analisis menggunakan  aplikasi Rosetta  1.4.4.1 .  Penelitian  ini  menunjukkan  keputusan  yang menghasilkan pengetahuan baru berupa rules sebagai pendukung keputusan nantinya.
Kata Kunci :Data Mining, Rough Set, Perdiksi Penjualan, Perumahan.

## PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  pembangunan  wilayah  perkotaan  di  Indonesia,  diikuti oleh  peningkatan  perpindahan  sebagian  rakyat  pedesaan ke  kota dengan anggapanakan  memperoleh  kehidupan  yang  lebih  baik.  Hal  ini  tentunya  sangat berdampak pada peningkatan jumlah penduduk kota. Permintaan terhadap kebutuhan primer  pun  meningkat,  apalagi di kota besar memerlukan  lahan bagi tempat tinggal yang  layak,  terutama  kota  tersebut  baru  berkembang  dan  terdapat  aktivitas  yang cukup padat, sehingga muncul para penyedia lahan atau jasa pengembang perumahan.
Pihak  Pengembang  Perumahan  CVAnugerah  Pasadena  dalam  memprediksi keinginan  para  konsumennya  selalu  membuat  yang  terbaik  dalam  menentukan  tipe rumah mana yang akan dibangun nanti yang pada akhirnya mendapatkan keuntungan bagi  perusahaan  itu  sendiri  dan  konsumen.  Pengambilan  keputusan  dalam memprediksi penjualan perumahan saat ini masih dilakukan secara manual, sehingga agar terhindar kerugian bagi perusahaan dan dari hal yang tidak di inginkan terhadap konsumen, diperlukan teknik dalam pengambilan keputusan untuk penentuan prediksi penjualan. Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah metode Rough set.
Menurut  Nurhayati  (2014) Data  Mining dapat  diartikan  sebagai  pengekstrakan informasi  baru  yang  diambil  dari  bongkahan  data  besar  yang  membantu  dalam pengambilan  keputusan. Data  mining kadang  disebut  juga knowledge  discovery. Dalam  penerapan data  mining ,  metode    yang  digunakan  adalah Rough  set telah banyak diterapkan dalam banyak permasalahan nyata pada kedokteran, farmakologi, teknik, perbankan, keuangan, analisis pasar, pengelolaan lingkungan, dan lain-lain.

## METODE PENELITIAN
KDD  (Knowledge  Discovery  in  Database).  KDD  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk  menemukan    keteraturan,  pola  atau hubungan  dalam  set  data  yang  berukuran  besar.  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Database ) merupakan keseluruhan proses konversi data mentah menjadi pengetahuan yang  bermanfaat  yang  terdiri  dari  serangkaian  tahap  transformasi  meliputi data preprocessing dan postprocessing( Ahmad Zakki ) .
Secara garis besar KDD mempunyai tahap dalam prosesnya. Adapun tahap proses KDD sebagai berikut :
1. Data  Selection: pemilihan  data  dari  sekumpulan  data  operasional  perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai.
2. Preprocessing: sebelum  proses data  mining dapat  dilaksanakan,  perlu dilakukan  proses cleaning dengan  tujuan  untuk  membuang  duplikasi  data, memeriksa  data  yang  inkonsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data, seperti  kesalahan  cetak  (tipografi).  Juga  dilakukan  proses enrichment ,  yaitu proses  “memperkaya”  data  yang  sudah  ada  dengan  data  atau  informasi  lain yang  relevan  dan  diperlukan  untuk  KDD,  seperti  data  atau  informasi eksternal.
3. Transformation, yaitu  proses coding pada  data  yang  telah  dipilih,  sehingga data  tersebut  sesuai  untuk  proses data  mining .  Proses coding dalam  KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam database.
4. Data  mining, yaitu  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu.
344
5. Interpretation/Evaluation: pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses data mining perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak yang  berkepentingan.  Tahap  ini  merupakan  bagian  dari  proses  KDD  yang disebut dengan interpretation . Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya atau tidak.

## Data Mining
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari suatu  kumpulan  data  berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara manual  dari  suatu  kumpulan  data.  Defenisi  lain  data  mining  adalah  sebagai  proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar. Data mining  juga  diartikan  sebagai  pengekstrakan  informasi  baru  yang  diambil  dari bongkahan data besar yang membantu dalam pengambilan keputusan menurut Relita Buaton ( 2014).
Data  Mining merupakan  bagian  dari  proses  yang  disebut  penemuan  KDD- pengetahuan dalam database. Proses ini pada dasarnya terdiri langkah-langkah yang dilakukan  sebelum  melakukan Data  Mining ,  seperti  pemilihan  data,  pembersihan data, pra-pengolahan, dan transformasi data.
Gambar 1. Tahapan Dalam Data Mining
1. Pembersihan  data  ( data  cleaning ).  Pembersihan  data  merupakan  proses menghilangkan noise dan data yang   tidak konsisten atau data tidakrelevan.
2. Integrasi data ( data integration ). Integrasi data merupakan penggabungan data dari berbagai database ke dalam database baru.
3. Seleksi  data  ( data  selection ).  Data  yang  ada  pada database seringkali  tidak semuanya  dipakai.  Karena  itu,  hanya  data  yang  sesuai  untuk  analisis  yang  akan diambil dari database .
4. Transformasi  data  ( data  transformation ).  Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining.
5. Proses  mining.  Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode  diterapkan  untuk menemukan pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.
6. Evaluasi  pola  ( pattern  evalution ).  Untuk  mengidentifikasi  pola-pola  menarik  ke dalam knowledge based yang ditemukan.
7. Presentasi  pengetahuan  ( knowledge  presentation ).  Visualisasi  dan  penyajian pengetahuan  mengenai  metode  yang  digunakan  untuk  memperoleh  pengetahuan yang diperoleh pengguna.
Teknik Rought Set Metode rough  set adalah  sebuah  teknik  matematika  yang  dikembangkan  oleh Pawlack pada tahun 1980. Rough Set merupakan salah satu teknik data mining yang untuk  menangani  masalah Uncertainty,  Imprecision  dan  Vagueness dalam  aplikasi Artificial  Intelligence  (AI).  Teori Rough  set merupakan  teknik  yang  efisien  untuk Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  dalam  tahapan  proses  dan  Data  Mining (Relita Buaton, 2014 ).

## KAJIAN TEORI
Salah satu kebutuhan manusia yang mendasar adalah masalah perumahan. Rumah sebagai tempat tinggal adalah salah satu kebutuhan pokok manusia selain pakaian dan makanan.  Pembangunan  di  sektor  perekonomian  juga  mengalami  perubahan  yang luar  biasa.  Hal  ini  terlihat  dengan  semakin  meningkatnya  pendapatan  perkapita negara,  sehingga  secara  tidak  langsung  sangat  mendorong  tingkat  kesejahteraan masyarakat.  Dengan  meningkatnya  kesejahteraan  masyarakat  maka  kebutuhan masyarakat  akan  semakin  beraneka  ragam  sehingga  membuka  peluang  bisnis  bagi para  produsen.  Kondisi  semacam  ini  mendorong  produsen  berlomba-lomba semaksimal mungkin dalam melayani konsumen. Semakin meningkatnya kebutuhan konsumen  menyebabkan  timbulnya  perusahaan-perusahaan  baru  yang  bertujuan untuk  memenuhi  kebutuhan  atau  keinginan  konsumen.  Maka  dari  itu  perlunya prediksi dalam mengetahui keinginan pasar dan konsumen yang nantinya meningkat keuntungan perusahaan tersebut.
Universitas Dharmawangsa
346

## Model Pencanangan Sistem
Gambar  2. Model Konseptual Sistem Analisa Prediksi Penjualan
Model konseptual di atas terdiri dari :

## 1. Input
Masukan  atau  input  data  yang  akan  digunakan    seperti  gambar  di  atas  terdapat beberapa data yang akan diproses yaitu data rumah, pembayaran dan data penjualan. Dari data tersebut akan dibentuk beberapa kriteria menjadi Pekerjaan, Type Rumah, Kemampuan Ekonomi dan pembayaran yang nantinya akan diolah ke dalam metode Rough Set.
2. Proses Rough Set Proses Rough Set yang dilakukan pada penelitian ini bertujuan untuk menentukan rule- rule dari penentuan prediksi perumahan dalam pengambilan keputusan apa yang menjadi  acuan  bagi  customer  dalam  memilih  perumahan  baik  criteria  pekerjaan customer,  type rumah  yang hendak dibeli  dan bentuk pembayaran  yang diinginkan customer  yang  sudah  ditentukan  skala  klasifikasinya.  Dari  skala  klasifikasi  data tersebut  dijadikan  sebuah  data  sampel  dari  sekumpulan  data  yang  akan  digunakan sebagai information  system dan decision  system unntuk  merepresentasikan  objek, atribut  kondisi  dan  atribut  keputusan  yaitu  objeknya  customer  criteria  pekerjaan customer,  type  rumah  yang  sudah  ditentukan  dan  bentuk  pembayaran.  Selanjutnya dari  sekumpulan  data  yang  sudah  di  presentasikan decision  system dikelompokkan atau filterisasi untuk  setiap objek-objek yang mempunyai kriteria atribut yang sama lalu  dijumlahkan  dan  dikelompokkan  dalam  bentuk  class  yang  sama    agar  proses teknik  cleaning  menjadi  sederhana  itulah  yang  disebut  proses equivalence  class . Dilanjutkan Discerbility  matrix dan Discerbility  matrix  Modulo  D akan membandingkan  sekumpulan  atribut  berdasarkan  dari  equivalence  class  yang  akan dimodelkan  dengan  Pekerjaan  dimodelkan  “A”,  Type  Rumah  dimodelkan  “B”  dan Harga Rumah dimodelkan “C. Tahap ini bertujuan mendapatkan hasil dari system ini berdasarkan  reduct  penyeleksian  atribut  dari  sekumpulan  atribut  kondisi
menggunakan prime implican fungsi Boolean dari Discernibility Matrix Modulo D menghasilkan class-class tertentu.
3. Output
Tahapan  Hasil  output  ini  berupa reduct yang  nantinya  mendukung  keputusan perusahaan dalam memprediksi penjualannya.

## Analisis Kebutuhan  Data
1. Analisa Kebutuhan Kriteria
Analisa  kebutuhan  kriteria  ini  sangat  penting  dalam  pengambilan  keputusan menggunakan metode Rough Set . Kriteria tersebut tahapannya adalah :
a. Studi  Lapangan  mengumpulkan  informasi  yang  berhubungan  dengan penjualan, pembayaran dan data rumah itu sendiri. Pengumpulan informasi tersebut  didapatkan  melalui  proses  meminta  lansung  kepada  bagian penjualan pada perusahaan.
b. Menganalisa  informasi  hasil  studi  lapangan  kemudian  disusun  dalam bentuk tabel-tabel kriteria sesuai klasifikasi yang telah diinginkan.
Dari  serangkaian  kegiatan  diatas  dihasilkan  beberapa  kriteria  dalam menseleksi prediksi penjualan perumahan:
1. Pekerjaan 2. Type Rumah/ Harga
3. Kemampuan Ekonomi 4. Bentuk pembayaran 2. Penerapan Metode Rough Set
Equivalence  Class (EC)  adalah  mengelompokkan  objek-objek  yang  memiliki atribut  berbeda  untuk  setiap  barisnya  sedangkan  atribut  yang  sama  untuk  setiap barisnya  ditulis  hanya  sekali.  Adapun  atribut  yang  dipilih  adalah  pekerjaan,  type rumah, Kemampuan Ekonomi dan Bentuk Pembayaran. Berdasarkan Decision System pada  tabel  berikut equivalence terdapat  sebuah indeterminacy yang  memberikan  2 (dua)  keputusan  yang  berbeda.  Situasi  ini  dapat  ditangani  dengan  teknik  data cleaning .  Kolom  yang  paling  kanan  mengindikasikan  jumlah  objek  yang  ada  dalah Decision System untuk class yang sama.
348

## Tabel 1. Equivalence Class
a. Discerbility Matrix dan Discerbility Matrix Modulo D
Setelah  dilakukan  pengelompokkan  atau  klasifikasi  menggunakan Equivalence Class langkah selanjutnya untuk menganalisa data tersebut adalah dengan salah satu proses antara Discernibility Matrix atau Discernibility Matrix Modulo D
Tabel 2. Discernibility Matrix
Discernibility Matrix Modulo D yang merupakan sekumpulan atribut yang berbeda antara  objek  ke-  i  dan  objek  ke-j,  bandingkan  setiap  class  berdasarkan decision attribute , jika keputusan sama maka tuliskan tanda kali (X),
Tabel 3. Discernibility Matrix Modulo X
b. Reduct
Universitas Dharmawangsa 349
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  proses Discernibilty  Matrix  Modulo  D ditulis  sebagai formula  CNF  of  Boolean  Function .  Gunakan  aljabar Boolean untuk mencari prime implication , berikut ini adalah proses Reduction -nya:
Tabel 3. Discernibility Matrix Modulo X
Setelah  didapatkan  hasil  dari Reduct ,  maka  langkah  selanjutnya  adalah menentukan General Rules dengan menyesuaikan reduce setiap equivalence class di tabel  4.7.  Adapun General  Rules dari  hasil reduct yang  di  deskripsikan  pada penyeleksian ini terdapat reduce data yang sama jadi hasil yang diambil cuma hanya nilai reduce yang  sering  muncul  sebagai  perwakilan  nilai  yang  telah  ada  dengan disesuaikan  dengan  tabel  pada  setiap Equivalen  Class sebelumnya.  Pada Discerdibility  Matrix Pekerjaan  dimodelkan  A,  Type  Rumah  :  B,  Kemampuan Ekonomi: C berikut ditarik kesimpulannya yaitu:
Berdasarkan  hasil Generate  Rules terdapat  11  keputusan  atau  pengetahuan  yang baru.  Setelah  didapat Generate  rules berarti  selesai  proses  dari  pengolahan data mining untuk mengetahui tingkat kecenderungan terhadap prediksi penjualan rumah yang dilakukan pada PT. Anugerah Pasadena dapat disumpulkan bahwa:
1. Pada Pekerjaan PNS melakukan bentuk pembayaran cenderung dilakukan dengan credit pada variabel PNS
2. Pada Type rumah  bentuk pembayaran  yang dihasilkan  yaitu  pada variabel Type Rumah  45/112  melakukan  pembayaran  dengan  Credit  sedangkanpada  variabel Type Rumah 75/112 melakukan bentuk pembayaran dengan Cash atau kredit
3. Kemudian  pada  jika  pada  kemampuan  ekonomi  Rendah  pembayaran  dilakukan dengan Credit sedangkan jika Kemampuan Ekonomi Tinggi pembaran dilakukan Cash

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
350
Pada  tahapan  hasil  dan  pembahasan,  metode  menggunakan  Metode Rough  set menggunakan Tools  Rosetta  1.4.4.1 Pada  tahapan  ini  akan  dideskripsikan  teknik menggunakan Software  Rosetta dan  pengujian    dari  analisa  metode  terhadap permasalahan yang ada pada bab sebelumnya. Pada tahap ini terdapat juga Software yaitu Microsoft Excel.

## Teknik Pengujian
Sebelum dilakukannyapengujianada beberapa aktivitas yang berurutan  dari sebuah implementasi  yaitu  mulai  dari  menerapkan  rencana  implementasi,  melakukan kegiatan  implementasi,  dan  tindak  lanjut  implementasi.Proses  pengujian  dilakukan untuk  mendapatkan  sebuah  informasi  terhadap  prediksi  penjualan  yang  mana  telah diketahui  proses  manual  pada  bab  sebelumnya  danpada  bab  V  ini  akan  digunakan sebuah software yang nantinya akan menghasilkan sebuah informasi atau keputusan yaitu Rosetta  1.4.4.1. Proses  analisa  terhadap  prediksi  penjualan  ini  dilakukan berdasarkan  karakteristik  dari  data  yang  didapat  kemudian  diolah  sehingganya menghasilkan sebuah klasifikasi data yang bisa diolah kembali kedalam sistem yang mana bisa digunakan sebagai pendukung pembuatan prediksi penjualan. Dalam  menggunakan software  Rosetta data  dalam  bentuk Information  System disimpan kedalam Software Microsoft Excell seperti gambar berikut
Gambar 2. Data Pada Microsoft Excel Form New Project
Form New  Project merupakan  tempat  dimana roject akan  dikerjakan.Di  sinilah akan  dimulai  langkah-langkah  memulai  pengerjaan  untuk  memperoleh rules yang dibutuhkan.  Berikut  tampilan  dari  Form New  Project .  Caranya:  klik  menu File lalu pilih New atau pada keyboard Ctrl+N
351
Gambar 3 Tampilan Form MenuFile ke New Project
Maka  akan  muncul  file  bernama Project dan  sub  menunya Structure  (S) dan Algorithms (A) Seperti gambar dibawah ini.
Gambar 4. Tampilan Form subNew Project

## 1. Open Database/Information System
Langkah  selanjutnya  adalahmembuka  database  yang  sebelumnya  telah  ada dalam  bentuk Microsoft  Excel dengan  bentuk Information  System .  Untuk menggunakan  data  tersebut  dengan  mengklik  kanan  pada structures lalu pilih ODBC ,  maka  akan  tampil  kotak  dialog ODBC  import sebagai  gambar berikut.
352
Gambar 5. Pilih ODBC
Gambar 6. Kotak dialog ODBCimport
Kemudian klik Open Database kemudian Select DataSource lihat Form DNS Name lalu klik New dan Create New Data Source yang bernama Driver do Microsoft Excel (*xls). Kemudian Next lalu Browse dimana  letak  data Excel yang  telah  dibuat sebelumnya lanjut.OK, seperti gambar berikut :
Gambar 7. Buat Data Source
Setelah proses pemilihan Database selesai dilakukan maka halaman pertama pada data “P” Structure akan  mempunyai data tambahan dengan  nama “Data 1” setelah data  asli  pada  tampilan  diubah  “D  sheet  1”  sedangkan  data  tersebut  merupakan Database yang ada pada data Excel sebelumnya.
353
Gambar 8. Layar Project Data

## 2. Proses Pencarian Reduct
Pada  proses  reduct  data  akan  dicari  menggunakan  aplikasi  untuk  selanjutnya mendapatkan  sebuah Generate  Rulesnya .  Langkah-langkah  untuk  menghasilkan reduct dimulai dengan mengklik kanan pada “Data 1” kemudian pilih “Reduce” lalu pilih “Dynamic Reduct” lalu tampil form kedua lalu pilih “OK” seperti gambar  5.15 dan gambar 5.16 berikut :
Gambar 9. Pilihan Reduce Dan kemudian muncullah hasil reduct seperti gambar berikut:
Gambar 10. Form Hasil Reduct
Dari hasil pencarian Software Rosetta 1.4.4.1 dihasilkan Reduct yang  merupakan dasar pembuatan Rule-rule . Reduct ini  merupakan hasil atribut  minimal dari atribut kondisi  yang  sebelumnya  telah  disederhanakan  menggunakan  proses  prime implication fungsi Boolean yang terdapat dalam Rosetta tersebut.

## 3. Proses Pencarian General Rules
Kemudian untuk langkah terakhir adalah proses menampilkan General Rules  yang pertama  klik  kanan  pada  r educt /  “Hasil Reduct ”  kemudian  pilih“ Generate Rules... ”lalu  pilih  ” Ok ”,  maka  akan  muncul“ Generate  Rules” di  bawah  dari  “ Data 1” ,  kemudian double klik  maka  akan  muncul Rule yang  dihasilkan  seperti  gambar 5.18 berikut :
Gambar 11. Form General Rule

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  maka  penulis  dapat  menarik  kesimpulan bahwa  memprediksi penjualan rumah dengan Data Mining sangat membantu dalam pengolahan  data  yang  sudah  dikriteriakan  seperti  Pekerjaan,  Type  Rumah  dan Kemampuan  sehingga  dan  yang  menghasilkan  rules  pendukung  sebuah  keputusan nantinya pada dijadikan pendukung keputusan prediksi penjualan agar lebih optimal. Dari  13  data  sampel  penjualan  proses Data  Mining dengan  metode rough  set dihasilkan 5 Reduct yang diekstrak menjadi pengetahuan 11 Generate Rules sehingga menghasilkan sebuah keputusan yang diwakili dari rules-rule yang dihasilkan. Hasil penelitian ini dapat digunakan pengembang untuk memprediksi penjualan berikutnya. Diharapkan dengan menanambahkan variabel baru pada dapat menghasilkan sebuah keputusan  lebih  variatif  dan  pengetahuan  yang  lebih  bayak  lagi  sebagai  pendukung keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, Dahlan . 2010. Implementasi Metode Rought set Untuk menetukan data Nasabah Potensial Mendapatkan Pinjaman ISSN: 2460-4690”. Buaton,  Relita.  2010. Data  Mining,  SistemPakardanSistemPendukungKeputusan ISSN: ”.
Universitas Dharmawangsa
355
Kurniawati, Siti. 2015. Penerapan Metode Rough Set Pada Peningkatan Kepuasan Konsumen Terhadap Kualitas Pelayanan Hotel ISSN: 2339-210X”..
Mabrur,  Anggaginanjar  dan  Riani  Lubis.  2012. Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi Kriteria Nasabah Kredit . Nurhayati. 2014. Metode Rough Set Untuk Melihat Perilaku Suami Yang Menjadi Akseptor Kb Vasektomi . Jurnal Informasi dan Teknologi Ilmiah ISSN :2339- 210X Volume III No.2, Juni 2014”.
Sarjon, Defit. 2014. Rough Set Theory and Data Mining . Modul.
Tambubolon,  Kedenedy  dkk.  2013. Implementasi  Data  Mining  Algoritma  Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan ISSN: 2339-210X”. Z. Pawlak. 2002. Rough Sets”Decision algorithms and Bayes’ theorem, Computing Journal  of  Operational  Research  136 .  European,  Accepted  2  December 2000.
________. 1982. Rough Sets”International Journal of Computer and Information . Sciences , vol 11 , pp 341-355.
________. 1991. Rough Sets”Theoritical Aspect of Reasoning about Data . Kluwer Akademik Publisher.