DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i3.1062 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## ANALISIS MINAT BELAJAR MAHASISWA PADA MASA PERKULIAHAN ONLINE MENGGUNAKAN ROUGT SET
Tika Purnamasari 1* , Marnis Nasution 1 , Gomal Juni Yaris 1
1 Manajemen Informatika, Universitas Labuhanbatu email: * tikapurnamasari0092@gmail.com
Abstract: The spread of the covid-19 virus that has occurred since the beginning of 2020 has prevented people from gathering. One of the impacts on the world of education is the enforce- ment  of  online  lectures.  By  using  several  e-learning  applications,  including  Classroom  and Google Meet, resulted in changes in student interest in learning. Online lectures that have been running  for  two  semesters  and  produce  students  score  data  can  provide  knowledge  of  student learning interests with the help of data mining rough sets and the Rosetta application which pro- duce  Rule  that  can  be  seen  from  the  patterns  of  student  interest  in learning  during  online  lec- tures, where student interest in learning becomes better for subjects that have subject matter for counting.
Keywords: data mining; interest in learning; online lectures; rough set; rough set
Abstrak: Menyebarnya  virus  covid-19  yang  terjadi  sejak  awal  tahun  2020  mengakibatkan pelarangan  berkumpul/berkerumun,  salah  satu  dampak  pada  dunia  pendidikan  adalah  diberla- kukannya  perkuliahan  online/e-learning.  Beberapa  aplikasi  e-learning  yang  di  gunakan  adalah classroom dan googlemeet, hal ini tentu mengakibatkan perubahan minat belajar terhadap ma- hasiswa.  Perubahan  tersebut  terekam  dalam  nilai  dari  perkuliahan  online  yang  telah  berjalan selama dua semester yang mana dapat diekstrak menjadi pengetahuan dengan bantuan data min- ing rough set dan aplikasi rosetta. Dengan membaca rule yang di hasilkan oleh rough set maka dapat  dilihat  pola  dari  minat  belajar  mahasiswa  selama  perkuliahan  online,  yang  mana  minat belajar mahasiswa terbagi menjadi lebih baik untuk matakuliah yang memiliki materi hitungan dan sebaliknya untuk matakuliah dengan materi teori.
Kata kunci: data mining; minat belajar; perkuliahan online ; rosseta; rough set ;
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i3.1062 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Teknik pembelajaran yang pelaksanaannya  didukung  oleh  jasa  el- ektronik  seperti  telefon,  audio  dan  vide- otape adalah E-Learning [1]. yang belakangan ini menjadi amat sangat pent- ing dikarenakan adanya wabah covid -19, yang  berakibat  pelarangan  berkum- pulan/berkerumunan. Karena perkuliahan dilarang  membuat  mahasiswa  untuk  da- tang  ke  kampus  yang  mengakibat  kan terjadinya  kerumunan,  maka  mahasiswa harus  mengikutin  perkulihan  di  rumah masing-masing menggunakan E-
Learning [2].  Mahasiswa  diberi  materi dan  tugas-tugas  melalui  aplikasi,  serta proses  pembelajaran  pun  di  lakukan menggunakan  aplikasi  video Zoom yang sering disebut dengan Googlemeet , dengan  adanya  aplikasi  tersebut  mem- permudahkan  mahasiswa  untuk  belajar dan  mempermudah  dalam  pengumpulan data yang lebih efektif.[3]
Dalam  menganalisa  data  yang cukup  banyak  dapat  di  lakukan  dengan sebuah proses yang menggunakan metode untuk pencarian informasi- informasi yang terpenting di dalam suatu database yang dikenal sebagai Data Min- ing .[4]  Dari  berbagai  metode Data  Min- ing salah satunya adalah Rougt Set, yaitu alat  yang  memproses  sebuah  informasi yang  tidak  jelas  dan  tidak  nyata  sering dialamin  di  kalangan  kedokteran  dan pengelolaan  lingkungan, Rough  set ini juga  sering  disebut  sebagai  alat  perumu- san masalah [5] terlebih lagi data mining yang focus pada data dari pendidikan bi- asa  disebut Education  Data  Mining (EDM)  merupakan  disiplin  ilmu  yang muncul  karenapengembangan  metode dalam    Untuk  mengetahui  hasil  data  kita perlu menggunakan sebuah teknik Rough Set yang  digunakan  untuk  memproses D ata  Mining .  Kita  memerlukan  sebuah
aplikasi  software  R ough  Set adalah  soft- ware  R osseta. Karena  cara  kerja  nya manual  dan  hasil  pengujiannya  sangat bagus berdasarkan rule nya[6]
Data mining merupakan pembela- jaran  berbasis  induksi  yang  proses  pem- bentukan  dengan  cara  mengobservasi contoh-contoh spesifik. Sedangkan
Kowledge  Discovery  in  Database KDD merupakan  pada datamining. Dalam  hal ini data  mining merupakan  bagian  dari KDD.[7]  Salah  satu  pendukung  sebuah aplikasi Rough  Set yaitu  software Roset- ta .  Karena  software Rosessta ini  mampu mengelolah  sebuah  proses  penganalisaan dengan baik.[8]
Gambar 1. Knowledge decision in data- base
Pemilihan  media  pembelajaran berbasis  teknologi  internet  harus  diper- timbangkan  dengan  baik  agar  tidak memberikan  dampak  buruk  [9]  salah satunya Google  Classroom yang  meru- pakan Layanan yang berbasis E-Learning untuk  penyampain  sebuah  informasi  ma- teri  pembelajaran  maupun  informasi yang  di  berikan  oleh  guru  atau  dosen. Salah  satunya  menggunakan  layanan  in- ternet, yang digunakan untuk tempat ma- teri di berikan kepada seluruh pelajar[10] dan Googlemeet yang merupakan sebuah
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i3.1062 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
media  aplikasi  yang  menggunakan  inter- net,  yang  bermanfaat  kepada  mahasiswa untuk  pembelajaran  lewat  video Zoom , aplikasi  ini  juga  dapat  melihat  kese- luruhan  mahasiswa  yang  sedang  belajar online.  Dengan  ketentuan  mereka  tetap bisa  belajar  di  rumah  masing-masing. Cukup  dengan  fitur  aplikasi  yang  sangat canggih salah satunya Geoglemeet .[11] Setelah  menggunakan Rough  Set akan  mengahsilkan  rule  yang  dapat memperlihatkan  minat  mahasiswa  dalam menjalankan  perkuliahan  online  yang berjalan selama masa pandemi ini.

## METODE

## Gambar 2. Langkah-langkah Roght Set

## Decision System
Decision System merupakan  tampilan dari  data  mentah  yang  telah  memiliki variabel  keputusan  yang  sebelumnya  te- lah disimpan dan di kumpulkan dari data nilai mahasiswa pada masa pembelajaran online  yang  telah  berlalu  selama  dua  se- mester  sebelumnya.  Data  tersebut  ada 318.

## Equivalen Class
Proses Equivalen Class di lakukan  dengan  cara  mengelompokkan data  yang sama dari Decision System se- hingga  menghasilkan  data  beragam  tam- pa kesamaan dengan data lainnya sehing- ga menghasilkan 17 data.

## Discernibility Matrix Modulo D
Proses
Discernibility
Matrix
Modulo  D ini  adalah  proses  mem- bandingkan  antar  satu  objek  dengan  ob- jek yang lainnya namun dengan memper- hatikan nilai variabel keputusan.

## Reduct
Nilai Reduct dapat  dicari  dari nilai Prime  Implicant  Dungsi  Boolean yang  sebelumnya  di  hasilkan  oleh Dis- cernibilitu  Matrix Modulo  D . dari reduct
lah  akan  mengjasilkan rule-rule untuk dianalisa.

## Rule
Rule adalah  aturan-aturan  ataupun  pola yang di hasilkan untuk melihat kesamaan pada sebuah data yang kemudian dianali- sa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Decision System
Pada  proses  pengumpulan  data diambil  nilai  mahasiswa  dari  beberapa matakuliah yang sebelumnya proses bela- jar  dan  mengajar  di  lakukan  secara  dar- ing, dari nilai tersebut data di  himpun ke dalam  bentuk.  Data  yang  di  kumpulkan sebanyak  318  data  mahasiswa  dengan variabel  yang  di  pilih  adalah  semester yang  berjalan,  jenis  matakuliahnya,  jam belajar,  aplikasi  yang  digunakan  serta sebagai  variabel  keputusan  adalah  nilai mahasiswa.
Decision System Equivalen Class Discernibility Matrikx
ModuloD
Reduct Rule
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i3.1062 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Equivalen Class
Data  dari Decision  System yang sebelumnya  sebanyak  318  di  kelompok- nya  dengan  yang  saling  memiliki  kesa- maan  sehingga  menghasilkan  17  data yang  terdapat  pada  tabel Equivalen Class.

## Discernibility Matriks Modulo D
Pembentukan  tabel  D iscernibili Matriks  Modulo  D adalah  membanding- kan  data  yang  terdapat  pada  equivalen class, dan dalam  proses  membendingkan  ini  varia- bel keputusan ikut diperhatikan.

## Reduct
Reduct adalah hasil dari pencarian matematik menggunakan algoritma bool- ean  dimana  hasil  yang  didapatkan: {A,B,C}, {B,C,D}, {A,C}, {C,D},
{A,B}, {B,D} Reduct dari nilai {B,C,D}.
B = Jenis Matakuliah C = Jam Belajar
D =  Aplikasi
Hasil Reduct sendiri  dapat  dilihat  pada tabel
Rule Dari  salah  satu  contoh Reduct yang dihasilkan yaitu dari nilai {B,C,D}.
B = Jenis Matakuliah C = Jam Belajar
D  =    Aplikasi    maka  dapat  diambil Rulenya
IF jenis  matakuliah  (hitungan) AND jam  belajar  (pagi) AND aplikasi (classroom) THEN keputusan (L) Tabel 1. Tabel Data Nilai Mahasiswa SEMESTER JENIS MATAKULIA H JAM BELAJAR APLIKASID HASIL Ganjil Teori Pagi Google meet L Ganjil Teori Pagi Google meet T Ganjil Teori Siang Google meet T Ganjil Teori Siang Google meet L Ganjil Teori Malam Google meet T Ganjil Teori Malam Google meet L Ganjil Hitungan Pagi Google meet L Ganjil Hitungan Pagi Google meet T Genap Teori Pagi Classroom L Genap Teori Pagi Classroom T Genap Teori Siang Classroom L
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i3.1062 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 2. Equivalen Class
A B C D K EC1 Ganjil Teori Pagi Google meet L EC2 Ganjil Teori Pagi Google meet T EC3 Ganjil Teori Siang Google meet T EC4 Ganjil Teori Siang Google meet L EC5 Ganjil Teori Malam Google meet T EC6 Ganjil Teori Malam Google meet L EC7 Ganjil Hitungan Pagi Google meet L EC8 Ganjil Hitungan Pagi Google meet T EC9 Genap Teori Pagi Classroom L EC10 Genap Teori Pagi Classroom T EC11 Genap Teori Siang Classroom L EC12 Genap Teori Siang Classroom T EC13 Genap Teori Malam Classroom L EC14 Genap Teori Malam Classroom T EC15 Genap Hitungan Pagi Classroom L EC16 Genap Hitungan Siang Classroom L EC17 Genap Hitungan Siang Classroom T Tabel 3. Discernebility Matriks Modolo D EC1 EC2 EC3 EC4 EC5 EC6 EC7 EC8 EC9 EC10 EC11 EC12 EC13 EC14 EC15 EC16 EC17 EC1 - - C - C - - B - AD - ACD - ACD - - ABCD EC2 - - - C - C B - AD - ACD - ACD - ABD ABCD - EC3 C - - - - C BC - ACD - AD - ACD - ABCD ABD - EC4 - C - - C - - BC - ACD - AD - ACD - - ABD EC5 C - - C - - BC - ACD - ACD - AD - ABCD ABCD - EC6 - C C - - - - BC - ACD - ACD - AD - - ABCD EC7 - B BC - BC - - - - ABD - ABCD - ABCD - - ACD EC8 B - - BC - BC - - ABD - ABCD - ABCD - AD ACD - EC9 - AD ACD - ACD - - ABD - - - C - C - - BC EC10 AD - - ACD - ACD ABD - - - C - C - B BC - EC11 - ACD AD - ACD - - ABCD - C - - - C - - B EC12 ACD - - AD - ACD ABCD - C - - - C - BC B - EC13 - ACD ACD - AD - - ABCD - C - C - - - - BC EC14 ACD - - ACD - AD ABCD - C - C - - - BC BC - EC15 - ABD ABCD - ABCD - - AD - B - BC - BC - - C EC16 - ABCD ABD - ABCD - - ACD - BC - B - BC - - - EC17 ABCD - - ABD - ABCD ACD - BC - B - BC - C - -
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i3.1062 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 4. Reduct
Class CNF OF Boolean Function Prime Impllcant Reducts EC1 C^B^ (A  D) ^(A  C  D)^(A  B  C  D) (A  B  C)^(B  C  D) {A,B,C},{B,C,D} EC2 C^B^ (A  D) ^(A  C  D)^(A  B  D) (A  B  C)^(B  C  D) {A,B,C},{B,C,D} EC3 C^(B  C)^(A  C  D)^(A  D)^(A  B  C  D)^( A  B  D) (A  C)^(C  D) {A,C},{C,D} EC4 C^ (B  C) ^(A  C  D)^(A  D)^(A  B  D) (A  C)^(C  D) {A,C},{C,D} EC5 C^ (B  C) ^(A  C  D)^(A  D)^(A  B  C  D) (A  C)^(C  D) {A,C},{C,D} EC6 C^ (B  C) ^(A  C  D)^(A  D)^(A  B  C  D) (A  C)^(C  D) {A,C},{C,D} EC7 B^ (B  C) ^(A  B  D)^ (A  B  C  D) ^(A  C  D) (A  B)^(B  C)^(B  D) {A,B},{B,C},{B,D}
EC8 B^ (B  C) ^(A  B  D)^ (A  B  C  D) ^(A  D)^(A  C  D) (A  B)^(B  D) {A,B},{B,D} EC9 (A  D) ^(A  C  D)^ (A  B  D) ^C^(B  C) (A  C)^(C  D) {A,C},{C,D} EC10 (A  D) ^(A  C  D)^ (A  B  D) ^C^B^(B  C) (A  B  C)^(B  C  D) {A,B,C},{B,C,D}
EC11 (A  C  D)^(A  D) ^(A  B  C  D) ^C^B (A  B  C)^(B  C  D) {A,B,C},{B,C,D} EC12 (A  C  D)^(A  D) ^(A  B  C  D) ^C^(B  C) ^B (A  B  C)^(B  C  D) {A,B,C},{B,C,D} EC13 (A  C  D)^(A  D) ^(A  B  C  D) ^C^(B  C) (A  C)^(C  D) {A,C},{C,D} EC14 (A  C  D)^(A  D) ^(A  B  C  D) ^C^(B  C) (A  C)^(C  D) {A,C},{C,D} EC15 (A  B  D)^(A  B  C  D) ^(A  D) ^B^(B  C)^C (A  B  C)^(B  C  D) {A,B,C},{B,C,D} EC16 (A  B  C  D) ^(A  B  D)^ (A  C  D) ^(B  C)^B^C (A  B)^(B  C)^(B  D) {A,B},{B,C},{B,D} EC17 (A  B  C) ^(A  B  D ) ^(A  B  C  D) ^(A  C  D) ^ (B  C)^B^C (B  C) {B,C}

## Uji Coba Rosetta
Proses  Pengujian  menggunakan menggunakan  318  data  yang  disimpan pada Microsof  Excel dan  kemudian  di Import kedalam Rosetta.
Gambar 3. Data I mport Rosetta
Dari hasil analisis yang dilakukan menggunakan Rosetta, Reduct yang dihasilkan  sebanyak  6  yang  digunakan untuk langkah selanjutnya dalam menemukan Rule .
Gambar 4. Reduct di Rosetta
Dari hasil Reduct sebanyak 6 ma-ka di dapatkan hasil rule sebanyak 38yang ter- lihat di gambar 4
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i3.1062 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 5. Rule di Rosetta

## SIMPULAN
Dari  sebanyak  38 Rule yang  di hasilkan ada dua R ule
yang menghasilkan  keputusan  dengan  nilai lulus.  Rule  tersebut  adalah;  1.  semester (genap)  and  jenis  matakuliah  (hitungan) and  jam  belajar  (pagi),  2.  Jenis matakuliah  (hitungan)  and  jam  belajar (pagi),  and  jenis  aplikasi  (classroom). Selain  dari  dua  rule  tersebut  variabel keputusan  yang  merupakan  nilai  maha- siswa berisikan nilai lulus dan tidak lulus.
Melihat di
rule yang menghasilkan  keputusan  lulus  tersebut dapat  dianalisa  bahwa  efektivitas  pem- belajaran  online  bahkan  tidak  ter- pengaruhi  oleh  aplikasi  yang  digunakan, justru lebih berpengaruh jenis matakuliahnya.  Mahasiswa  yang  berada
di  kelas  hitungan  lebih  bisa  menerima materi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. Meyer, D. Harefa, D. L. S, and C. R. Wanggai, “Penerapan Media Pembelajaran  (  E  -  Learning  ) Sebagai  Penunjang  Proses  Belajar yang  Efektif,”  vol.  3,  no.  2,  pp. 37–43, 2018. [2] F. Firman and S. Rahayu, “Pembelajaran  Online  di  Tengah Pandemi  Covid-19,” Indones.  J. Educ. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 81–89, 2020, doi: 10.31605/ijes.v2i2.659. [3] A.  Kusnayat,  N.  Sumarni,  A.  S. Mansyur, Q. Y.  Zaqiah,  and U. T. Bandung,  “Pengaruh  Teknologi Pembelajaran  Kuliah  Online  Di Era  Covid-19  Dan  Dampaknya
Terhadap  Mental  Mahasiswa,”
EduTeach  J. Edukasi dan Teknol. Pembelajaran ,  vol.  1,  no.  2,  pp.
153–165, 2020. [4] P.  Studi  and  T.  Informatika, “Analisis Pola Pemilihan Konsentrasi  Ilmu  Jurusan  Sistem Informasi  Di  STMIK  TIME,” J. TIMES ,  vol.  VI,  no.  2,  pp.  37–43, 2017. [5] 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.
[6] R.  Sistem,  E.  Sutoyo,  and  A. Almaarif, “JURNAL RESTI
Educational  Data  Mining  untuk Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa
Menggunakan  Algoritme  Naïve Bayes  Classifier,”  vol.  1,  no.  10, pp. 95–101, 2021.
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i3.1062 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
[7] R. Daeli, “Analisa Pola Pegadaian
Bpkb  Sepeda  Motor  Dengan Menggunakan Metode Rough Set ( Studi  Kasus :  PT  .  GPS  Finance
Medan  ),”  vol.  7,  no.  3,  pp.  279–
286, 2020. [8] S.  Informasi  and  S.  Royal, “INTEGRASI SOFTWARE ROSETTA DALAM MENGANALISA  Keuntunga  n,” vol. 9986, no. September, pp. 3–6, 2018. [9] J.  Monica  and  D.  Fitriawati, “Efektivitas  Penggunaan  Aplikasi Zoom Sebagai Media Pembelajaran Online Pada Mahasiswa  Saat  Pandemi  Covid- 19,” J.  Communio    J.  Jur.  Ilmu
Komun. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  1630–
1640, 2020, doi: 10.35508/jikom.v9i2.2416. [10]  N. K. Suni Astini, “Tantangan Dan Peluang  Pemanfaatan  Teknologi Informasi  Dalam  Pembelajaran Online  Masa  Covid-19,” Cetta  J. Ilmu  Pendidik. ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 241–255, 2020, doi: 10.37329/cetta.v3i2.452. [11]  D.  Sawitri,  “Penggunaan  Google Meet Untuk Work From Home Di Era  Pandemi  Coronavirus  Disease 2019  (Covid-19),” Prioritas  J.
Pengabdi.  Kpd.  Masy. ,  vol.  2,  no.
01,  pp.  13–21,  2020,  [Online]. Available:
https://jurnal.harapan.ac.id/index.p hp/Prioritas/article/view/161.