Data mining Rabu 13:00 15:50Rusdi Efendi, S.T, M.Kom

Tujuan Memahami konsep data mining dan aplikasinya dalam mengatasi persoalan nyata Memahami teknik berbasis statistik dan non statistik dalam mengolah data hasil sesi data ming

Silabus Konsep dasar data mining Teknik Klastering Analisis DiskriminanTeori bayes Decision tree Jaringan syaraf tiruan Support Vector machine Regresi linier

Silabus .Metode berbasis kernel Aturan asosiasi Pemilihan model

Referensi Data mining : teknik pemanfaatan data untuk keperluan bisnis Data mining : concept and technique , morgan kaufmann, 2nd edition

Deal or No deal Aturan main .

Tugas : 30 %UTS: 35 %UAS : 35 %Bonus : kehadiran 10 %Semua nilai akan dikumulatifkan.

Apa itu data mining ???Pengolahan data dan pengenalan pola Pengenalan pola : suatu disiplin ilmu yang mempelajari bagaimana kita mengelompokkan objek ke berbagai kelas dan mengenali kecenderungan data nya

Jadi data mining Pengenalan pola bagaian dari data miningData mining pengenalan pola berskala besar Data mining : kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar

Kajian dalam data mining Klasifikasi Market basketanalisisKlastering Estimasi Visualisasi Seleksi variabelDATA MINING

Variabel / atribut Suatu objek dikenali dengan atribut Atribut dalam data disebut sebagai variabelVariabel input var independent, prediktor Variabel output var dependent, respons

Jenis nilai variabel Nominal Berupa simbol, nilainya berfungsi sebagai label, tidak ada hubungan nya dengan nilai nominal, tidak bisa diukur atau diurutkan Exp : var cuaca nilai nominal : hujan atau tidak hujan Ordinal Berupa simbol, bisa diurutkan namun tidak bisa diukur jaraknya, tidak bisa dijumlahkanExp : var temperatur nilai ordinal : panas, sedang, dingin

Jenis nilai variabelIntervalNilai bisa diurutkan, diukur dengan tetap dan unitnya sama. Exp : var temperatur diukur dengan nilia derajat celcius, fahrenheit RasioNilai nol yang mutlak. Exp ; jarak diukur dalam centimeter. Rasio diperlakukan sebagai bilangan riil

Data mining dilakukan dengan .Klasifkasi Output setiap data adalah bilangan diskrit Exp : main (1) atau tidak main (-1) sepak bola Pendekatan fungsi (regresi) Output adalah bilangan continu, berupa fungsi tertentuExp : menentukan meramalkan harga rumah yang didasarkan variable lokasi dan luas rumah maka bisa di buat suatu fungsi yang kemudian menghasilkan bilangan berupa harga rumah