PERPUSTAKAAN UMSIDA

  • Beranda
  • Pusat Informasi
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Perpanjang
  • Absensi
  • Absensi Referensi
  • Database Ebook
  • Masuk
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
Image of Data Mining : Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab
Penanda Bagikan

Text

Data Mining : Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab

Eko Prasetyo - Nama Orang;

umlah transaksi yang dilakukan oleh perusahaan atau instansi semakin banyak dari waktu ke waktu. Lalu, apa yang harus perusahaan lakukan terhadap data-data transaksi itu? Apakah hanya untuk laporan akhir tahun, kemudian dibuang? Tetap dikelola hanya untuk keperluan audit yang dilaksanakan dalam periode tertentu? Atau, hanya akan dikubur dalam gudang data dan dibiarkan? Tentu sayang sekali jika data-data transaksi yang sangat banyak itu tidak dimanfaatkan untuk kepentingan perusahaan atau instansi itu sendiri. Dengan data mining, data-data transaksi tersebut dapat diolah lagi untuk mengekstrak informasi baru yang berguna dan dapat digunakan sebagai faktor-faktor yang membantu pengambilan keputusan.
Ada empat bagian utama dalam data mining yang menjadi kekuatan buku ini, yaitu bab mengenai klasifikasi, analisis kelompok, deteksi anomali, dan analisis asosiasi. Metode-metode klasifikasi yang dibahas meliputi K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Perceptron, MLP Backpropagation, Support Vector Machine, dan Fuzzy K-Nearest Neighbor. Metode-metode analisis kelompok yang dibahas meliputi K-Means, Hierarchical, DBSCAN, Fuzzy C-Means, dan Self-Organizing Map. Metode-metode deteksi anomali yang dibahas meliputi K-Nearest Neighbor, DBSCAN, dan Outlier Removal Clustering. Sementara metode analisis asosiasi yang dibahas adalah Apriori. Semuanya dibahas secara jelas dan lengkap dengan contoh implementasinya menggunakan MATLAB. Tidak ketinggalan, pembahasan pemrosesan awal sebagai tahap permulaan pengolahan data juga dibahas, seperti Principal Component Analysis dan Singular Value Decomposition. Dua metode tersebut sudah digunakan secara luas sebagai tahap awal pemrosesan data, disertai contoh penerapannya pada data nyata.
Panduan teori lengkap dan implementasi dalam buku ini menjadi nilai tambah tersendiri dan patut dijadikan sebagai panduan kuliah bagi mahasiswa dan dosen. Bagi peneliti dan praktisi teknologi informasi, teori dan praktik data mining dalam buku ini dapat menjadi panduan yang praktis dan jelas karena menyajikan contoh-contoh kode program dalam mengimplementasikan metode pada kasus tertentu hingga mendapatkan hasil akhir kinerja metode yang dibahas.


Ketersediaan
No Register No. Panggil Edisi Lokasi Status Detail
1 000023935 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
2 000023936 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
3 000023937 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
4 000023938 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
5 000023939 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
6 000023940 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
7 000023941 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
8 000023942 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
9 000023943 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
10 000023944 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
11 000028748 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
12 000028749 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
13 000030222 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
14 000030242 005.74068 Pra d - Koleksi Kampus 2 Tersedia - Baik Detail
Informasi Detail
Pernyataan Tanggungjawab -
Pengarang Eko Prasetyo - Nama Orang
Edisi -
No. Panggil 005.74068 Pra d
ISBN/ISSN 978-979-29-4351-1
Subjek Data Mining - MATLAB
Manajemen Data
Klasifikasi 005.74068
GMD Text
Bahasa Indonesia
Penerbit Andi
Tahun Terbit 2014
Tempat Terbit Yogyakarta
Deskripsi Fisik xxiv, 360 hlm.; 28 cm.
Tipe Isi text
Tipe Media unmediated
Tipe Pembawa volume
Judul Seri -
Info Detail Spesifik -
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

Logo Perpustakaan
PERPUSTAKAAN UMSIDA
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

Perpustakaan Universitas Muhammadiyah Sidoarjo berperan sebagai pusat layanan informasi akademik yang mendukung pembelajaran, penelitian, dan literasi sivitas akademika. Melalui layanan OPAC, pengguna dapat menelusuri koleksi perpustakaan secara lebih mudah, cepat, dan terarah.

Kontak

  • Perpustakaan Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
  • Jl. Mojopahit 666 B Sidoarjo
  • Telp : 031-8945444 Ext : 116/117
StatCounter
Statistik Pengunjung

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Copyright © 2026 Perpustakaan Universitas Muhammadiyah Sidoarjo

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik
Kemana ingin Anda bagikan?