Sidia is a education Platform website.
Deskripsi Mata Kuliah
Mata kuliah ini bertujuan membekali mahasiswa dengan kemampuan untuk menganalisis permasalahan nyata serta merancang dan mengimplementasikan teknik data mining dalam penyelesaiannya. Materi yang dikaji mencakup konsep dasar data mining, penerapan algoritma seperti klasifikasi, klasterisasi, dan kaidah asosiasi, serta pemanfaatan berbagai tools yang mendukung proses data mining. Pembelajaran dilakukan dengan pendekatan berbasis kasus (case-based learning) dan project-based learning sehingga mahasiswa tidak hanya memahami teori, tetapi juga mampu menerapkannya secara praktis dalam skenario nyata.
CPMK
- Mahasiswa mampu memahami konsep data, data warehouse dan proses transformasinya, konsep dan teknik data mining beserta karakteristiknya, serta mengenali berbagai tools yang digunakan dalam data mining.
- Mahasiswa mampu menerapkan berbagai algoritma data mining untuk menganalisis data serta menyelesaikan permasalahan sederhana maupun kasus nyata secara tepat.
Aktifitas Pembelajaran
-
Pertemuan 1 Konsep data mining dan tahapan umum penggunaannya. -
Pertemuan 2 Teknik prapengolahan data. -
Pertemuan 3 Teknik representasi data. -
Pertemuan 4 Dasar-dasar proses data mining. -
Pertemuan 5 Karakterisasi dan perbandingan-perbandingan dalam concept description. -
Pertemuan 6 Teknik klasifikasi dalam data mining. -
Pertemuan 7 Teknik klasifikasi dalam data mining. -
Pertemuan 8 Ujian Sub-Sumatif / Ujian Tengah Semester -
Pertemuan 9 Teknik/metode analisis asosiasi dalam data mining. -
Pertemuan 10 Teknik/metode analisis asosiasi dalam data mining. -
Pertemuan 11 Teknik clustering dalam data mining. -
Pertemuan 12 Teknik clustering dalam data mining. -
Pertemuan 13 Cara menangani anomali data dan mendeteksi adanya anomali data. -
Pertemuan 14 Proses data mining untuk data yang kompleks. -
Pertemuan 15 Membuat aplikasi pengembangan data mining sesuai tren yang ada. -
Pertemuan 16 Ujian Sumatif / Ujian Akhir Semester
Pustaka
- Tan, Pang-Ning; Steinbach, Michael; Kumar, Vipin. 2018. Introduction to Data Mining, 2nd Edition. Pearson Education, Inc.
- Han, Jiawei; Kamber, Micheline, and Jian Pei, Morgan Kaufmann. 2011. Data Mining Concepts and Techniques 3rd Edition . Morgan Kaufmann, Inc.
- Maimon,Oded; Rocach, Lior. 2010. Data Mining and Knowledge Discovery, Handbook Second Edition . Springer.
Dosen
Difficult Things About Education.
$75$10
More Similar Courses
Related Courses
Matematika Diskrit
Mata kuliah ini membahas konsep dasar logika matematika, himpunan, relasi dan fungsi, deret, rekursi, kombinatorik, teori graf dan pohon, serta kompleksitas algoritme yang merupakan dasar
Pangkas Rambut Disain
Materi kuliah terdiri dari konsep dasar ilmu gizi yang berhubungan dengan kesehatan dan kecantikan tubuh secara keseluruhan meliputi : pengertian, tujuan, konsep dasar ilmu gizi,
Struktur Data
Materi lanjutan dari pemrograman seperti pointer, struct, dsb. Selain itu juga beberapa struktur data yang digunakan dalam pemrograman, baik yang statis atau dinamis. Dan juga
Copyright © 2025 Sinau Digital UNESA All Rights Reserved