Sidia is a education Platform website.
Deskripsi Mata Kuliah
Matakuliah ini mengkaji tentang perancangan dan pengimplementasian berbagai teknik data mining serta mengenal berbagai macam kasus dan teknik di kehidupan nyata. Pemahaman akan permasalahan di dunia nyata dan penyelesaiannya menggunakan berbagai algoritma data mining seperti klasifikasi, klasterisasi dan kaidah asosiasi. Selain itu, pengenalan akan berbagai macam tool yang ada dalam proses data mining .
CPMK
- Menerapkan teknik dan algoritma data mining untuk mengidentifikasi pola dalam data besar (C3)
- Menganalisis dan membandingkan berbagai algoritma data mining untuk menemukan yang paling efektif untuk kasus penggunaan tertentu (C4)
- Mengevaluasi efektivitas model data mining yang telah dikembangkan berdasarkan kriteria performa dan akurasi (C5)
- Menciptakan solusi inovatif untuk masalah pengolahan data yang kompleks menggunakan teknik data mining (C6)
- Menerapkan prinsip kerja tim dalam proyek data mining untuk meningkatkan efektivitas pengembangan solusi (C3)
- Menganalisis hasil data mining untuk mengidentifikasi peluang pengembangan produk atau layanan baru (C4)
- Mengevaluasi berbagai tools dan teknologi yang digunakan dalam data mining untuk memilih yang paling sesuai dengan kebutuhan proyek (C5)
- Menciptakan visualisasi data yang efektif untuk memudahkan pemahaman pola data yang kompleks (C6)
- Menerapkan etika profesional dalam mengelola data yang sensitif dan rahasia selama proses data mining (C3)
- Menganalisis studi kasus nyata untuk memahami aplikasi praktis dari data mining dalam berbagai industri (C4)
Aktifitas Pembelajaran
-
Pertemuan 1 Konsep data mining dan tahapan umum penggunaannya. -
Pertemuan 2 Teknik prapengolahan data. -
Pertemuan 3 Teknik representasi data. -
Pertemuan 4 Teknik representasi data. -
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
Dosen
Difficult Things About Education.
$75$10
More Similar Courses
Related Courses
PENGELOLAAN MAKANAN KHAS JAWA TIMUR
Pada mata kuliah ini mahasiswa belajar tentang konsep hidangan khas Jawa Timur meliputi karakteristik makanan pokok, lauk pauk, aneka jenis hidangan dari ikam, daging, unggas,
Kewirausahaan
Mata kuliah ini meliputi pembahasan konsep dasar kewirausahaan, memotivasi diri sendiri dalam mewujudkan dream, peluang usaha dan ide bisnis, etika bisnis, rencana bisnis, rencana pemasaran
Pengolahan Citra Digital
Penjelasan konsep Digital Image Processing, Representasi Image, Proses Morfologi, Preprocessing, Proses Normalisasi, Restoration image, Proses Enhancement, Proses Segmentasi, Ekstraksi Fitur, Proses Recognition, dan tahap Evaluation
Copyright © 2026 Sinau Digital UNESA All Rights Reserved