Sidia is a education Platform website.
Course Description
Matakuliah Data Mining pada jenjang S2 program studi Informatika bertujuan untuk membekali mahasiswa dengan kemampuan mengekstraksi pola atau informasi yang berguna dari data besar dengan menggunakan teknik dan metode data mining. Mahasiswa akan mempelajari konsep dasar, teknik, dan alat yang digunakan dalam proses data mining serta mampu mengaplikasikannya pada berbagai bidang. Ruang lingkup matakuliah ini meliputi pemrosesan data,machine learning, dan penggunaan perangkat lunak khusus untuk data mining. Selain itu, matakuliah ini dirancang untuk mendukung kesiapan mahasiswa dalam menghadapi uji kompetensi skema Data Warehouse Director, yang mencakup unit-unit kompetensi seperti menentukan objektif bisnis, membuat rencana proyek, melakukan review, menyusun roadmap arsitektur bisnis, hingga membuat laporan akhir proyek data mining.
Program Objectives (PO)
- Mahasiswa mampu memahami konsep, teknik, dan metodologi data mining, serta perannya dalam analisis data besar dan penerapan teknologi terkini
- Mahasiswa mampu memproses data menggunakan metode pra-pemrosesan, transformasi, dan eksplorasi data untuk mendukung proses data mining
- Mahasiswa mampu menerapkan algoritma data mining (seperti clustering, classification, association rules) untuk mengekstraksi pola dan informasi dari dataset kompleks
- Mahasiswa mampu merancang dan mengelola proyek data mining berdasarkan tujuan bisnis dan teknis, termasuk pengembangan roadmap arsitektur bisnis
- Mahasiswa mampu mengevaluasi hasil proyek data mining dan menyusun laporan akhir berbasis analisis data untuk mendukung pengambilan keputusan strategis
- Mahasiswa mampu menggunakan perangkat lunak data mining untuk mengimplementasikan solusi inovatif dalam berbagai aplikasi bidang informatika
Aktifitas Pembelajaran
-
Pertemuan 1 Konsep dasar data mining dan ruang lingkupnya -
Pertemuan 2 Memproses data menggunakan metode pra-pemrosesan dan transformasi -
Pertemuan 3 Metode eksplorasi data untuk mendukung analisis data mining -
Pertemuan 4 Merancang tujuan teknis proyek data mining -
Pertemuan 5 Membuat rencana proyek data mining berdasarkan kebutuhan bisnis -
Pertemuan 6 Algoritma clustering dan association rules pada dataset -
Pertemuan 7 Algoritma klasifikasi pada dataset -
Pertemuan 8 Dengan lebih baik materi-materi dari minggu ke-1 s.d. ke-7 -
Pertemuan 9 Proses evaluasi model data mining -
Pertemuan 10 Teknik data mining ke dalam perangkat lunak -
Pertemuan 11 Membuat roadmap arsitektur bisnis -
Pertemuan 12 Proyek data mining secara keseluruhan -
Pertemuan 13 Menyusun laporan akhir proyek data mining -
Pertemuan 14 Hasil proyek data mining secara efektif -
Pertemuan 15 Diharapkan mampu mengaplikasikan pengetahuan dan keterampilan dalam evaluasi hasil proyek data mining serta menyusun laporan akhir yang relevan dan mendukung pengambilan keputusan strategis. -
Pertemuan 16 Dengan lebih baik materi-materi dari minggu ke-9 s.d. ke-15
References
- Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques. Elsevier.
- Handbook Perkuliahan
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer.
- Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2016). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann.
- Punch, K. F. (2014). Introduction to Social Research: Quantitative and Qualitative Approaches. Sage.
- Locke, L. F., Spirduso, W. W., & Silverman, S. J. (2014). Proposals That Work: A Guide for Planning Dissertations and Grant Proposals. Sage.
Lecturer
Difficult Things About Education.
$75$10
More Similar Courses
Related Courses
Kalkulus I
Melalui perkuliahan ini menggunakan metode pembelajaran case study dengan capaian mahasiswa dapat menjelaskan dan menganalisa konsep dasar fungsi aljabar yang membahas fungsi aljabar irasional dan
Discrete Mathematics
Discrete Mathematics is a basic science in informatics learning, because basically informatics is a collection of scientific and technical disciplines that process discrete objects. Discrete
Citizenship
This course is an introduction to the nature of Civics which is continued by discussing national identity; national integration; constitution; obligations and rights of the
Copyright © 2026 Sinau Digital UNESA All Rights Reserved