Text

Data mining : algoritma dan implementasi

Buku ini merupakan salah satu buku data mining yang membahas tentang konsep data mining dan juga membahas tahapan implementasi data mining melalui algoritma-algoritma data mining yang diterapkan dalam kehidupan melalui contoh-contoh yang diberikan dalam buku ini.

Algoritma-algoritma yang akan dibahas dalam buku ini meliputi:
1. Algoritma klasifikasi seperti Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Naive Bayesian Classification, Jaringan Saraf Tiruan;
2. Algoritma klastering meliputi Agglomerative Hierarchy Clustering, Partitional Clustering, algoritma Incremental Clustering;
3. Prediksi seperti regresi linear dan regresi berganda; dan
4. Association rule (kaidah asosiasi)

Buku ini dapat digunakan oleh berbagai kalangan mulai dari mahasiswa, akademisi sampai dengan praktisi. Buku ini juga dapat dijadikan sebagai bahan ajar dan referensi.

Data mining adalah proses pengumpulan dan pengolahan data yang bertujuan untuk mengekstrak informasi penting pada data.

Algoritma adalah suatu upaya dengan urutan operasi yang disusun secara logis dan sistematis untuk menyelesaikan suatu masalah untuk menghasilkan suatu output tertentu.

Implementasi ialah kegiatan yang dilakukan dengan perencanaan dan mengacu kepada aturan tertentu untuk mencapai tujuan suatu kegiatan.

Dalam buku ini, dijelaskan ketiganya yang merupakan sebuah rangkaian aktivitas yang berguna untuk membuat implementasi dan pengaplikasian.

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

518.1 MUH d

Penerbit

Yogyakarta : Andi., 2020

Deskripsi Fisik

xii, 212 hlm. : bib. ; 23 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

978-623-7645-79-5

Klasifikasi

518.1

Tipe Isi

text

Tipe Media

unmediated

Tipe Pembawa

unspecified

Edisi

Ed. 1. ; Cet. 29.

Subjek

Algoritma
Data

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Muhammad Arhani, Muhammad Nasir, editor, Ratih Indah Utami

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar