Data Mining: Konsep Data Mining (Oktober, 2024)
Norbertus Tri Suswanto Saptadi2024, Penerbit Yayasan Cendikia Mulia Mandiri (1 Oktober)
Sign up for access to the world's latest research
checkGet notified about relevant papers
checkSave papers to use in your research
checkJoin the discussion with peers
checkTrack your impact
Abstract
Buku ini hadir untuk memberikan pemahaman dasar dan praktis tentang data mining, sebuah bidang yang semakin berkembang pesat dalam dunia yang didorong oleh data. Data mining memainkan peran penting dalam mengungkap pola dan informasi tersembunyi dari data yang sangat besar, sehingga membantu pengambilan keputusan di berbagai sektor seperti bisnis, kesehatan, pendidikan, dan teknologi. Ditulis dengan bahasa yang mudah dipahami, buku ini dirancang tidak hanya untuk mahasiswa dan akademisi, tetapi juga bagi siapa pun yang tertarik mempelajari lebih dalam tentang bagaimana data mining dapat diterapkan dalam kehidupan sehari-hari. Buku ini mencakup konsep dasar, teknik, dan algoritma penting dalam data mining, serta contoh penerapan nyata yang membantu pembaca memahami manfaat langsung dari teknologi ini.
Related papers
Judul Proposal "Implementasi Data Mining Untuk Meprediksi Masa Studi Mahasiswa
45 ( Studi Kasus : STMIK DUTA BANGSA ( atau yang lain Boleh mas)) "
MAKALAH DATA MINING DATA MINING FOR THE MASSES : CHAPTER TEN 'DECISION TREE' Makalah ini disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah : Data mining FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS SEMARANG 2018
Makalah ini disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah : Data mining Dosen Pengampu : Ahmad Ilham, S.Kom, M.Kom Di Susun Oleh : Susilo Hasbi Ashidiqi G231.16.0029 FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS SEMARANG 2018 2 KATA PENGANTAR Puji dan Syukur kami panjatkan kepada Allah SWT, karena berkat limpah Rahmat dan Karunia-Nya sehingga kami dapat menyusun makalah ini dengan baik dan tepat waktunya. Dalam makalah ini membahas mengenai Data Mining dengan menggunakan metode Decision Tree.
Data Mining : Masa Lalu, Sekarang, dan Masa Mendatang
Jsm, 2012
Data mining telah menjadi disiplin ilmu yang dibangun dalam domain kecerdasan buatan (AI), dan rekayasa pengetahuan (KE). Data mining berakar pada machine learning dan statistika, tetapi merambah bidang lain dalam ilmu komputer dan ilmu lainnya seperti biologi, lingkungan, finansial, jaringan dan sebagainya. Data mining telah mendapatkan begitu besar perhatian pada dekade terakhir sehubungan dengan perkembangan hardware yang menyediakan kemampuan komputasi luar biasa yang memungkinkan pengolahan data besar. Tidak seperti kajian lain dalam AI dan KE, data mining dapat diperdebatkan sebagai sebuah aplikasi dibandingkan dengan sebuah teknologi, dengan demikian diharapkan akan menjadi topik yang hangat dibahas di masa mendatang, mengingat pertumbuhan data yang bersifat eksponensial. Paper ini memberikan kilas balik perjalanan sejarah data mining, keadaan saat ini dan beberapa pandangan dan perkembangan ke depan.
Kuliah Pengantar Data Mining: Menambang Permata Pengetahuan di Gunung Data
Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara bebas untuk tujuan bukan komersial (nonprofit), dengan syarat tidak menghapus atau merubah atribut penulis dan pernyataan copyright yang disertakan dalam setiap dokumen. Tidak diperbolehkan melakukan penulisan ulang, kecuali mendapatkan ijin terlebih dahulu dari IlmuKomputer.Com.
BAB 1 PENGERTIAN DATA MINING DAN FUNGSI-FUNGSI DATA MINING
Perkembangan yang cepat dalam teknologi pengumpulan dan penyimpanan data telah memudahkan organisasi untuk mengumpulkan sejumlah data berukuran besar sehingga menghasilkan gunung data. Ekstraksi informasi yang berguna dari gunung data menjadi pekerjaan yang cukup menantang. Seringkali alat dan teknik analisis data tradisional tidak dapat digunakan dalam mengekstrak informasi dari data berukuran besar. Data mining adalah teknologi yang merupakan campuran metode-metode analisis data dengan algoritmealgoritme untuk memproses data berukuran besar. Data mining telah banyak diaplikasikan dalam berbagai bidang, diantanya dalam bidang bisnis dan kedokteran.
Elvira, Penerapan Data Mining Untuk menggali Informasi tersembunyi dalam Big Data nilai mata kuliah Penerapan Data Mining Untuk Menggali Informasi Tersembunyi Dalam Big Data Nilai Mata Kuliah
Abstrak Jarang sekali perguruan tinggi melihat kompetensi lulusannya sebelum dilepas ke dunia nyata. Salah satu variabel yang bisa digunakan adalah nilai matakuliah yang telah diperoleh mahasiswa atau calon lulusan. Kemudian memetakan nilai matakuliah yang telah diperoleh tiap mahasiswa atau calon lulusan pada aspek kompetensi dasar lulusan Strata satu Informatika yang disusun oleh asosiasi perguruan tinggi komputer (APTIKOM) dengan menggunakan teknik data mining. Pemetaan dilakukan berdasarkan nilai matakuliah yang telah ditempuh oleh mahasiswa atau calon lulusan, dalam hal ini objek penelitian adalah mahasiswa angkatan 2012 s/d 2015 yang telah mencapai 120 sks. Daftar aspek kompetensi dasar yang digunakan adalah aspek kompetensi yang disusun oleh APTIKOM berdasarkan ACM/IEEE 2013. Kemudian dilakukan penentuan kelompok matakuliah pada tiap kompetensi tersebut. Topik-topik yang dikaji antara lain meliputi : database, data mining, association rule, apriori dan beberapa algoritma lain...
MAKALAH TUGAS 3 APLIKASI DATA MINING (ADM)
NAMA : ISWANDI NIM : 210250501050 KELAS : B PRODI : SISTEM INFORMASI
BAB 1 PENGERTIAN DATA MINING
Perkembangan yang cepat dalam teknologi pengumpulan dan penyimpanan data telah memudahkan organisasi untuk mengumpulkan sejumlah data berukuran besar sehingga menghasilkan gunung data. Ekstraksi informasi yang berguna dari gunung data menjadi pekerjaan yang cukup menantang. Seringkali alat dan teknik analisis data tradisional tidak dapat digunakan dalam mengekstrak informasi dari data berukuran besar. Data mining adalah teknologi yang merupakan campuran metode-metode analisis data dengan algoritmealgoritme untuk memproses data berukuran besar. Data mining telah banyak diaplikasikan dalam berbagai bidang, diantanya dalam bidang bisnis dan kedokteran.
Modul dan Jurnal Praktek Data Mining
1. Mahasiswa dapat memahami klasifikasi sebagai sebuah fungsionalitas dalam data mining.
DATA MINING SEBAGAI SOLUSI BISNIS
Abstraksi Dunia bisnis yang penuh persaingan membuat para pelakunya harus selalu memikirkan strategi-strategi terobosan yang dapat menjamin kelangsungan bisnis mereka. Salah satu aset utama yang dimiliki oleh perusahaan masa kini adalah data bisnis dalam jumlah yang luar biasa banyak. Ini melahirkan kebutuhan akan adanya teknologi yang dapat memanfaatkannya untuk membangkitkan " pengetahuan-pengetahuan " baru, yang dapat membantu dalam pengaturan strategi bisnis. Teknologi data mining hadir sebagai solusi. Makalah ini akan mengulas permasalahan bisnis yang ada dan dasar-dasar data mining melalui bahasan kegunaan, cara kerja dan metodologi-metodologi populer pada teknologi ini (pohon keputusan, klasifikasi, regresi non-linier, berbasis sampel, kebergantungan grafik, dll.). Abstract The world of business has always been full of competitions. The executors think relentlessly of the way to get survived. Fortunately, in the modern business world, there is valuable data warehouse that could be utilized to generate new knowledge to help the executives in arranging their business strategies. The knowledge generator, which is data mining technology, would be introduced to the readers. This paper presents the business problems to be solved and the foundations of data mining: the usage, how data mining works, the tasks, and the popular methods (decision rule, classification, non-linear regression, sample based, graphical dependency, etc.).
Penggunaan Data Mining Dalam Memecahkan Permasalahan Dalam Pengelolaan Data
Permasalahan pengumpulan data merupakan suatu permasalahan yang komplek. Data merupakan aspek yang berpengaruh dalam sebuah pengambilan keputusan. Data mining adalah sebuah alternative yang dapat di pergunakan untuk melakukan pengelolaan data dengan cara melakukan klasifikasi sebuah data menjadi data yang sudah teridentifikasi dan berbentuk sebuah pengetahuan yang dapat di pergunakan untuk pengambilan sebuah keputusan.
PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI KRITERIA NASABAH KREDIT
ABSTRAK Salah satu tugas dari bidang marketing perbankan adalah melakukan analisis data nasabahnya untuk mengetahui nasabah-nasabah yang berpotensi melakukan kredit. Pada umumnya, metode yang digunakan untuk menganalisis data nasabah adalah dengan cara mengklasifikasikan semua nasabah yang telah melunasi angsuran kreditnya ke dalam target pemasaran, sehingga metode ini menyebabkan tingginya biaya operasional marketing. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk membantu menyelesaikan permasalahan tersebut dengan merancang sebuah aplikasi data mining yang berfungsi untuk memprediksi kriteria nasabah kredit yang berpotensi melakukan peminjaman (kredit) terhadap bank. Bagian Dana Bank XY yang berlokasi di Kabupaten Bandung merupakan tempat yang dipilih oleh peneliti sebagai studi kasus, dengan asumsi Bagian Dana Bank XY tersebut telah mengalami permasalahan yang sama seperti yang telah dijelaskan di atas.
Strategi Promosi Penerapan Data Mining Mahasiswa Baru Dengan Metode K-Means Clustering
Dirgamaya: Jurnal Manajemen dan Sistem Informasi
Kegiatan penerimaan mahasiswa sudah menjadi kebiasaan tahunan bagi perguruan tinggi seperti Universitas Buana Perjuangan yang diadakan setiap tahun ajaran baru. Banyaknya data yang dihasilkan melalui proses ini dapat menjadi sumber informasi baru bagi perguruan tinggi yang dapat dimanfaatkan untuk menentukan strategi promosi yang efisien dan spesifik. Pada penelitian ini, teknik Clustering dan algoritma K-Means digunakan dalam proses Data Mining. Data dalam penelitian ini menggunakan data penerimaan mahasiswa baru tahun ajaran 2020/2021 yang berjumlah 2479 pendaftar dengan atribut seperti jenis kelamin, asal sekolah, asal jurusan, dan program studi yang dipilih. Penelitian ini menggunakan perangkat lunak RapidMiner untuk implementasi. Davies Bouldin Index digunakan untuk mencari jumlah Cluster yang optimal kemudian menghasilkan 2 Cluster. Cluster 1 sebagai cluster minat tinggi berjumlah 1945 data dengan persentase sebesar 78,82%. karakteristik cluster 1 didominasi oleh mahasiswa ya...
Analisis Dan Perancangan Data Mining Pada Pt. Xyz
2008
Perusahaan selalu ingin meningkatkan keuntungan yang diperolehnya. Pemasaran dibutuhkan perusahaan untuk menarik pelanggan baru dan memberikan kepuasan kepada pelanggan lewat produk yang ditawarkan. Untuk membuat strategi pemasaran yang efektif dibutuhkan laporan-laporan yang bersifat dinamis dan prediktif bagi pihak eksekutif pemasaran. Data dalam sebuah perusahaan yang berjumlah besar apabila tidak diolah akan menjadi tidak bermanfaat secara maksimal, sehingga dibutuhkan suatu teknologi yang dapat mendukung pengolahan data dalam jumlah besar. Tujuan penelitian ini adalah merancang model-model yang berguna untuk menyajikan laporan yang dibutuhkan dengan cara mengolah data yang ada. Metodologi penelitian menggunakan metode analisis dan metode perancangan. Metode analisis diawali dengan analisis permasalahan yang terjadi dan analisis pemecahan masalah. Metode perancangan yang digunakan adalah metode perancangan model. Hasil yang dicapai adalah sebuah aplikasi data mining yang berbasiskan desktop dan web. Simpulan yang didapat adalah teknologi data mining dapat menghasilkan laporan yang mendukung pemasaran untuk membantu pihak eksekutif pemasaran dalam membuat strategi pemasaran yang dibutuhkan perusahaan.
Pengenalan Teknologi Data Mining dengan Python di SMA Perguruan Buddhi
Abdi Dharma
Kegiatan pengabdian ini yaitu memberikan pelatihan kepada siswa-siswi di SMA Buddhi untuk membuat program sederhana menggunakan bahasa pemrograman Python. Pelatihan ini dibuat dengan tujuan untuk memperkenalkan pemrograman kepada para siswa-siswi SMA Buddhi sehingga diharapkan dapat memunculkan minat untuk belajar coding/pemrograman lebih lanjut. Pada pelatihan ini para siswa-siswi dapat belajar dan mencoba membuat coding/pemmrograman sendiri. Pelatihan dilakukan sebanyak 2 sesi. Program yang dibuat yaitu program sederhana untuk memahami maksud emosional dari sekumpulan teks dalam suatu kalimat, apakah itu termasuk positif, negatif atau netral, atau disebut juga dengan sentimen analisis, dengan algoritma yang digunakan yaitu Naïve Bayes. Berdasarkan hasil dari kuesioner 97,7% responden menyatakan bahwa materi yang disampaikan itu menarik, 69,8% dari peserta ternyata sudah mengenal atau bahkan sudah pernah belajar coding/pemrograman sebelumnya dan 65,1% peserta tertarik untuk belajar...
Penerapan Data Mining Pada Penjualan Menggunakan Metode Clustering Study Kasus PT PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING STUDY KASUS PT. INDOMARCO PALEMBANG
PT. Indomarco Palembang is a company engaged in the distribution of food and beverages . Not only PT .IndomarcoPalembang , still quite a lot of other companies engaged in similar fields . This of course lead to competition between companies . Data mining is intended to provide a solution for decision makers in the business world to develop their business . To the authors are interested in raising them into penelian thesis with the title " On the Application of Data Mining Method Using Clustering Sales Case Study of PT . Indomarco Palembang " . The purpose of this study to look at the sales the most demanding consumers , especially the sale of food and beverages . The benefit in the analysis of large data and help provide information on sales data that is processed . One method of data mining that is used in this research is a method of clustering ( grouping ) . The results of this study is an application built to help the company as a description of the decision making in order to obtain product sales pattern .
Belajar Mudah Algoritma Data Mining : Apriori
Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma klasik data mining. Algoritma apriori digunakan agar komputer dapat mempelajari aturan asosiasi. Tabel 1 di bawah ini merupakan contoh transaksi pada suatu toko swalayan :
Implementasi Data Mining Dalam Pengelompokan Jurusan yang Diminati Siswa SMK Negeri 1 Lolowa'u menggunakan Metode Clustering
MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem), 2018
Education is a very important thing and will continue to grow as time goes by, in Indonesia it is rather difficult to keep up with that development. In an effort to provide quality education in a school institution, it is necessary to attract students in choosing the best department in the school. The purpose of this student's specialization in the selection of majors is very important in supporting the knowledge of higher education and the enthusiasm of these students in developing knowledge in the chosen field, such as problems that have occurred in Lolowa'u N 1 Vocational School where students choose majors in accordance with people's encouragement others without any interest in the department, resulting in a decrease in enthusiasm for learning. Therefore, the grouping of students 'data in each department is done and grouped by value, because from this value can be seen the students' enthusiasm for learning. . Data mining is one way to convert data into useful...
Loading Preview
Sorry, preview is currently unavailable. You can download the paper by clicking the button above.