METODE ROUGH SET DALAM PENGURUSAN PERIZINAN TEMPAT USAHA (STUDI KASUS: BADAN PELAYANAN TERPADU DAN PENANAMAN MODAL DUMAI)

Ermayanti Astuti M. Kom

Sari


Mendirikan sebuah tempat usaha merupakan salah satu upaya mansyarakat dan pemerintah untuk mengurangi tingkat pengangguran. Banyaknya jenis usaha yang didirikan, perlu dilakukan pemetaan data perizinan sebuah jenis usaha berdasarkan lokasi usaha dalam menggali informasi jenis usaha yang ideal pada lokasi tertentu. Untuk menggali informasi tersebut, diperlukan Data Mining dengan menggunakan metode Rough Set dalam pencarian knowledge (pengetahuan). Untuk itu dalam metode rough set menghasilkan solusi dan analisa terhadap pengolahan data dan parameter-parameter yang menjadi acuan untuk mengambil keputusan. Di dalam metode ini terdapat langkah-langkah penyelesaian masalah. Dimulai dengan decision
system, kemudian data tersebut diolah kembali berdasarkan kesamaan nilai attribute yang disebut dengan equivalence class yang tersebut akan diproses kembali menjadi acuan di dalam pengambilan keputusan yang disebut dengan Discernibility Matrix atau Discernibility Matrix Modulo D. Langkah terakhir sebelum General Rules yaitu Reduct. Adapun tools bantu untuk mengimplementasikan metode tersebut adalah Rosetta
1.4.11. Rosetta 1.4.11 akan mengolah data decision system langsung didapatkan Reduct selanjutnya pada tahapan terakhir akan didapatkan knowledge baru untuk jenis usaha yang ideal berdasarkan lokasi tertentu.

Kata Kunci


Data Mining; Rough Set; Knowledge; Reduct; Generate Rules

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


. Andika Prajana (2011). “Menara Ilmu.” Aplikasi Data Mining untuk Perbandingan Manajemen Laba terhadap Persistensi Laba

Pada Perusahaan Perbankan yang Go Publik di Bursa Efek Indonesia. Indonesia : STMIK Dharmasraya. 1-12

. Gregorius Satia Budhi, Felicia Soedjianto (2007) “ Jurnal Informat ika.” Aplikasi Data Mining Market Basket Analysis Pada Tabel Data Absensi Elektronik Untuk Mendeteksi Kecurangan Absensi (Check Lock) Karyawan Di Perusahaaan. 119-129

. Khalida binti Oseman, Sunarti binti Mohd Shukor, Norazrina Abu Haris, Faizin bin Abu Bakar (2010) “ Journal of Statist ical

Modeling and Analyt ics.” Data Mining in Churn Analysis Model for Telecommunication Industry. 19-27

. Kusrini, Emha Taufiq Luthfi (2009). “Algorit ma Data Mining.” 1. STMIK AMIKOM Yogyakarta : Andi.

. Mujib Ridwan, Hadi Suyono dan M.Sarosa (2013). “ Jurnal EECCIS. “ Penerapan Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifer. 59-64

. P. Ramasubramanian, K.Iyakutti, P. Thangavelu, J.Joy Winston (2009). ” Journal of Computing.” Teaching Result Analysis using Rough Set and Data Mining. 168-174

. Rully Soelaiman, Wiwik Anggraeni, Eko Setiawan (2008). “Penerapan Rough Set Quantitative Measure Pada Aplikasi

Pendukung keputusan”. Indonesia : Inst itut Teknologi Sepuluh November. 113-116

. Subekti Mujiasih (2011), “ Jurnal Meteorologi dan Geofisika.” Penerapan Data Mining Untuk Prakiraan Cuaca. 189-195

. V.Umarini, Punit havalli (2010). “ IJCSR International Journal of Computer Science and Research. ” A Study on Effective Mining of Association Rules from Huge Database. 30-34

. Warih Maharani, (2008). “ Analisis Performance Algoritma Rough Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. 39-42


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


##submission.copyrightStatement##

##submission.license.cc.by4.footer##

Kantor Redaksi SNIf. Gedung LPPM Lt2, Kampus Universitas Potensi Utama. Jl. K.L. Yos Sudarso Km 6,5 No.3-A Telp. (061) 6640525 Ext. 214 Tanjung Mulia Medan 20241