Data Mining Konsep Dan Aplikasi
DOWNLOAD
Download Data Mining Konsep Dan Aplikasi PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Data Mining Konsep Dan Aplikasi book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages. If the content not found or just blank you must refresh this page
Data Mining Konsep Dan Aplikasi
DOWNLOAD
Author : Mulaab
language : id
Publisher: Media Nusa Creative (MNC Publishing)
Release Date : 2021-11-03
Data Mining Konsep Dan Aplikasi written by Mulaab and has been published by Media Nusa Creative (MNC Publishing) this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-11-03 with Computers categories.
Bab 1 - Pengantar ...................................................................... 1 1.1. Data Mining : Apa dan Mengapa? ............................. 1 1.2. Fungsi Data Mining ...................................................... 3 Bab 2 - Proses Datamining ...................................................... 5 2.1. Proses Data Mining ....................................................... 5 2.2. Model Cross Standar Ptocess Industrial Data Mining/ CRISP-DM ...................................................................... 8 Bab 3 - Memahami Data .......................................................... 13 3.1. Macam-macam data ...................................................... 13 3.2. Macam-macam atribut .................................................. 15 3.3. Statistik diskriptif data .................................................. 21 Bab 4 - Pemrosesan Awal data ................................................ 23 4.1. Pengantar pemrosesan awal data ................................ 23 4.2. Membersihkan data ....................................................... 27 4.3. Transformasi data .......................................................... 27 4.4. Integerasi Data ............................................................... 28 4.5. Normalisasi Data ........................................................... 28 4.6. Memasukkan data yang hilang (Missing Data) ......... 29 4.7. Identifikasi noise ............................................................ 29
Dasar Dasar Data Mining Konsep Teknik Dan Aplikasi
DOWNLOAD
Author : Jufri Jufri
language : id
Publisher: Yayasan Tri Edukasi Ilmiah
Release Date : 2025-03-26
Dasar Dasar Data Mining Konsep Teknik Dan Aplikasi written by Jufri Jufri and has been published by Yayasan Tri Edukasi Ilmiah this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-03-26 with Technology & Engineering categories.
Buku Dasar-Dasar Data Mining: Konsep, Teknik, dan Aplikasi ini merupakan panduan komprehensif yang membahas secara sistematis tentang konsep fundamental, metode, serta penerapan data mining dalam berbagai bidang. Dimulai dengan pengenalan konsep dasar, sejarah, dan perkembangan data mining, buku ini kemudian mengulas secara mendalam proses analisis data menggunakan pendekatan CRISP-DM, jenis-jenis data serta sumbernya, hingga pentingnya statistik dalam mendukung analisis data yang akurat. Selain itu, buku ini membahas berbagai teknik dan algoritma populer seperti C4.5, K Means, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN), serta Naïve Bayes yang menjadi tulang punggung analisis data modern. Tidak hanya itu, pembaca juga akan diperkenalkan pada berbagai tools dan teknologi mutakhir yang digunakan dalam data mining, teknik preprocessing untuk meningkatkan kualitas data, serta metode evaluasi model guna memastikan performa yang optimal. Buku ini juga mengeksplorasi penerapan data mining di berbagai sektor industri, seperti perbankan, retail, kesehatan, dan telekomunikasi, serta menyoroti tantangan etis dan teknis dalam pengolahan data. Dengan cakupan materi yang luas dan pendekatan yang sistematis, buku ini tidak hanya menjadi sumber referensi bagi akademisi dan mahasiswa, tetapi juga bagi para profesional yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang dunia data mining serta prospek masa depannya dalam era digital yang semakin berkembang pesat.
Buku Ajar Data Mining
DOWNLOAD
Author : Carudin Carudin
language : id
Publisher: PT. Sonpedia Publishing Indonesia
Release Date : 2024-05-09
Buku Ajar Data Mining written by Carudin Carudin and has been published by PT. Sonpedia Publishing Indonesia this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-05-09 with Technology & Engineering categories.
Buku Ajar Data Mining ini disusun sebagai buku panduan komprehensif yang menjelajahi kompleksitas dan mendalamnya tentang data mining. Buku ini dapat digunakan oleh pendidik dalam melaksanakan kegiatan pembelajaran di bidang data mining dan di berbagai bidang Ilmu terkait lainnya. Selain itu, buku ini juga dapat digunakan sebagai panduan dan referensi mengajar mata kuliah data mining dan menyesuaikan dengan Rencana Pembelajaran Semester tingkat Perguruan Tinggi masing-masing. Secara garis besar, buku ajar ini pembahasannya mulai dari Pengenalan dan ruang lingkup data mining, Jenis dan Kualitas data, Eksplorasi data, Teknik Klustering dalam data mining, Regresi dan Analisis Prediktif. Selain itu, ada beberapa materi penting lainnya dan studi kasus yang tentunya membuat buku ajar ini menjadi buku yang sangat tepat dan relevan untuk digunakan sebagai bahan ajar. Buku ajar ini disusun secara sistematis, ditulis dengan bahasa yang jelas dan mudah dipahami, dan dapat digunakan dalam kegiatan pembelajaran.
Data Mining Dan Data Warehouse Menggunakan Aplikasi Knime
DOWNLOAD
Author : Imam Tahyudin
language : id
Publisher: Zahira Media Publisher
Release Date : 2021-08-31
Data Mining Dan Data Warehouse Menggunakan Aplikasi Knime written by Imam Tahyudin and has been published by Zahira Media Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-08-31 with Computers categories.
Buku ini dibuka dengan pembahasan tentang konsep Data Mining, konsep Data Warehouse, dan pengenalan penggunaan Aplikasi KNIME. Selanjutnya dibahas berbagai metode yang digunakan dalam ML seperti Decision Tree, Random Forest, SVM, Naïve Bayes, KNN, Regresi Linier, Regresi Logistic, K-Means, dan FP-Growth. Buku ini menarik untuk dipelajari karena dijelaskan secara sederhana dan detail. Selain itu buku ini dilengkapi dengan implementasi menggunakan Aplikasi KNIME. Impelemntasi ini mudah untuk diikuti karena dijelaskan secara bertahap menggunakan software open-source yang powerfull dan mudah dipahami.
Buku Ajar Data Mining
DOWNLOAD
Author : Zunan Setiawan
language : id
Publisher: PT. Sonpedia Publishing Indonesia
Release Date : 2023-09-06
Buku Ajar Data Mining written by Zunan Setiawan and has been published by PT. Sonpedia Publishing Indonesia this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-09-06 with Computers categories.
Buku ajar Data Mining ini sebagai buku panduan komprehensif yang mengulas komponen-komponen penting pada mata kuliah Data Mining. Buku ini dapat digunakan oleh pendidik dalam melaksanakan kegiatan pembelajaran khususnya Program Studi Informatika atau bidang Ilmu Komputer terkait lainnya. Buku ini umum dapat digunakan sebagai panduan dan referensi mengajar mata kuliah Data Mining. Secara garis besar, buku ajar ini pembahasannya mulai dari Pengenalan Data Mining, pemahaman mengenai data, Eksplorasi Data, Konsep Dasar Klasifikasi. Selain Itu, Buku ini juga membahas Decision Tree & Model Overfitting, Algoritma nearest Neighbour, Bayesian, ensemble methods, Teknik evaluasi pola-pola asosiasi, Dasar-dasar Data Mining, Klasifikasi & Analisis Asosiasi, Klustering, Algoritma K-Means & Hierarchical Clustering, Anomali data, dan di tutup dengan materi mengenai Aplikasi dan Trend Data Mining. Buku Ajar ini disusun secara sistematis, ditulis dengan bahasa yang jelas dan mudah dipahami, dapat digunakan dalam kegiatan pembelajaran.
Data Mining Dan Aplikasinya
DOWNLOAD
Author : Mustika
language : id
Publisher: Penerbit Widina
Release Date : 2021-12-04
Data Mining Dan Aplikasinya written by Mustika and has been published by Penerbit Widina this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-12-04 with Technology & Engineering categories.
Data mining merupakan suatu alat yang memungkinkan para pengguna untuk mengakses secara cepat data dengan jumlah yang besar juga sebagai suatu proses ekstraksi atau penggalian data dan informasi yang besar, yang belum diketahui sebelumnya, namun dapat dipahami dan berguna dari database yang besar serta digunakan untuk membuat suatu keputusan bisnis yang sangat penting. Data mining menggambarkan sebuah pengumpulan teknik-teknik dengan tujuan untuk menemukan pola-pola yang tidak diketahui pada data yang telah dikumpulkan. Data mining memungkinkan pemakai menemukan pengetahuan dalam data dari database yang tidak mungkin diketahui keberadaannya oleh pemakai. Teknik data mining digunakan untuk memeriksa basis data berukuran besar sebagai cara untuk menemukan pola yang baru dan berguna. Maka, buku ini menyajikan segala komponen yang dibutuhkan oleh para pengelola data dalam menjalankan pengelolaannya untuk menciptakan kualitas, yang dapat menjadikan pengolahan data secara efektif. Oleh sebab itu buku ini hadir kehadapan sidang pembaca sebagai bagian dari upaya diskusi sekaligus dalam rangka melengkapi khazanah keilmuan dibidang informatika, sehingga buku ini sangat cocok untuk dijadikan bahan acuan bagi kalangan intelektual dilingkungan perguruan tinggi ataupun praktisi yang berkecimpung langsung dibidang informatika.
Data Mining
DOWNLOAD
Author : Amril Mutoi Siregar, S.Kom., M.Kom. DAN Adam Puspabhuana, S.Kom., M.Kom.
language : id
Publisher: CV Kekata Group
Release Date :
Data Mining written by Amril Mutoi Siregar, S.Kom., M.Kom. DAN Adam Puspabhuana, S.Kom., M.Kom. and has been published by CV Kekata Group this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 PENGERTIAN DATA MINING Definisi sederhana dari data mining adalah ekstraksi informasi atau pola yang penting atau menarik dari data yang ada di database yang besar. Dalam jurnal ilmiah, data mining juga dikenal dengan nama Knowledge Discovery in Database (KDD). Data mining didefinisikan sebagai satu set teknik yang digunakan secara otomatis untuk mengeksplorasi secara menyeluruh dan membawa ke permukaan relasi-relasi yang kompleks pada set data yang sangat besar. Set data yang dimaksud di sini adalah set data yang berbentuk tabulasi, seperti yang banyak diimplementasikan dalam teknologi manajemen basis data relasional. Akan tetapi, teknik-teknik data mining dapat juga diaplikasikan pada representasi data yang lain, seperti domain data spatial, berbasis teks, dan multimedia (citra). 1.2 SEJARAH DATA MINING Data mining muncul sekitar tahun 90-an. Data Mining memang salah satu cabang ilmu komputer yang relatif baru. Dan sampai sekarang orang masih memperdebatkan untuk menempatkan data mining di bidang ilmu mana, karena data mining menyangkut database, kecerdasan buatan (artificial intelligence), statistik, dan sebagainya. Ada pihak yang berpendapat bahwa data mining tidak lebih dari machine learning atau analisa statistik yang berjalan di atas database. Namun pihak lain berpendapat bahwa database berperanan penting di data mining karena data mining mengakses data
Buku Ajar Data Mining
DOWNLOAD
Author : Prastyadi Wibawa Rahayu
language : id
Publisher: PT. Sonpedia Publishing Indonesia
Release Date : 2024-01-16
Buku Ajar Data Mining written by Prastyadi Wibawa Rahayu and has been published by PT. Sonpedia Publishing Indonesia this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-01-16 with Education categories.
Buku Ajar Data Mining ini disusun sebagai buku panduan komprehensif yang menjelajahi kompleksitas dan mendalamnya tentang ilmu sistem informasi. Buku ini dapat digunakan oleh pendidik dalam melaksanakan kegiatan pembelajaran di bidang ilmu sistem informasi dan diberbagai bidang Ilmu terkait lainnya. Buku ini dapat digunakan sebagai panduan dan referensi mengajar mata kuliah data mining dan menyesuaikan dengan Rencana Pembelajaran Semester tingkat Perguruan Tinggi masing-masing. Secara garis besar, buku ajar ini pembahasannya mulai dari data mining and knowledge discovery process, data understanding, knowledge representation, data preprocessing. Buku ini juga membahas materi penting lainnya seperti data mining roles, classification and prediction, cluster analysis, association rules. Selain itu materi mengenai Text Mining dan Feature extraction and selection Method dibahas secara mendalam. Buku ajar ini disusun secara sistematis, ditulis dengan bahasa yang jelas dan mudah dipahami, dan dapat digunakan dalam kegiatan pembelajaran.
Data Mining
DOWNLOAD
Author : Yahya, ST. M.Kom.
language : id
Publisher: CV Jejak (Jejak Publisher)
Release Date : 2022-12-14
Data Mining written by Yahya, ST. M.Kom. and has been published by CV Jejak (Jejak Publisher) this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-12-14 with Antiques & Collectibles categories.
Buku ini berisi tentang: Pengetahuan umum tentang Data Mining, latihan dan praktik pengolahan data menggunakan berbagai macam algoritma dalam konsep Data Mining antara lain : Decision Tree, Naïve Bayes, K-NN, SVM, K-Means. Buku ini dapat digunakan oleh Dosen dan Mahasiswa Indonesia yang mengampu dan mengambil mata kuliah Data Mining.
An Introduction To Machine Learning
DOWNLOAD
Author : Miroslav Kubat
language : en
Publisher: Springer
Release Date : 2017-08-31
An Introduction To Machine Learning written by Miroslav Kubat and has been published by Springer this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017-08-31 with Computers categories.
This textbook presents fundamental machine learning concepts in an easy to understand manner by providing practical advice, using straightforward examples, and offering engaging discussions of relevant applications. The main topics include Bayesian classifiers, nearest-neighbor classifiers, linear and polynomial classifiers, decision trees, neural networks, and support vector machines. Later chapters show how to combine these simple tools by way of “boosting,” how to exploit them in more complicated domains, and how to deal with diverse advanced practical issues. One chapter is dedicated to the popular genetic algorithms. This revised edition contains three entirely new chapters on critical topics regarding the pragmatic application of machine learning in industry. The chapters examine multi-label domains, unsupervised learning and its use in deep learning, and logical approaches to induction. Numerous chapters have been expanded, and the presentation of the material has been enhanced. The book contains many new exercises, numerous solved examples, thought-provoking experiments, and computer assignments for independent work.