KONSEP DAN APLIKASI DATA MINING
Mata kuliah "Konsep dan Aplikasi Data Mining" dirancang untuk membekali mahasiswa dengan pemahaman dan keterampilan dalam menerapkan teknik-teknik data mining pada berbagai masalah praktis dan penelitian. Mahasiswa akan mempelajari konsep dasar data mining, termasuk sejarah dan evolusi, serta berbagai metode analisis data yang digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan dalam data besar.
Melalui pendekatan gamifikasi dan penggunaan platform analisis data KNIME, mata kuliah ini menekankan pembelajaran yang inovatif, kolaboratif, adaptif, dan inklusif. Mahasiswa akan diajak untuk memahami dan mengimplementasikan siklus CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) dalam berbagai proyek nyata, mulai dari prapemrosesan data hingga evaluasi model.
Topik-topik yang dibahas mencakup:
- Pengenalan Data Mining: Konsep dasar, sejarah, dan evolusi data mining.
- KNIME Analytics Platform: Instalasi, konfigurasi, dan penggunaan KNIME untuk analisis data.
- Framework CRISP-DM: Tahapan dan implementasi dalam proyek data mining.
- Literasi Data: Jenis data, impor data, dan analisis sederhana dengan KNIME.
- Prapemrosesan Data: Teknik pembersihan, transformasi, dan reduksi data.
- Visualisasi Data: Pentingnya visualisasi dalam analisis data dan implementasinya di KNIME.
- Association Rule Mining: Konsep dasar, algoritma Apriori, dan penerapannya.
- Clustering: Teori dasar clustering, algoritma K-means, DBSCAN, dan Hierarchical Clustering.
- Classification: Algoritma Naive Bayes, Decision Tree, dan Random Forest untuk klasifikasi data.
- Text Mining: Teknik analisis teks dan implementasi analisis sentimen.
Mata kuliah ini juga menekankan pentingnya penerapan data mining dalam konteks Industri 4.0 dan Society 5.0, di mana data mining berperan dalam menghasilkan rekomendasi bernilai bagi masyarakat dari data digital yang dihasilkan.
Pada akhir mata kuliah, mahasiswa diharapkan mampu:
- Memahami dan menerapkan konsep dasar dan teknik data mining.
- Menggunakan KNIME Analytics Platform untuk mengolah dan menganalisis data.
- Mengimplementasikan siklus CRISP-DM dalam proyek data mining.
- Mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah bisnis menggunakan teknik data mining.
- Menganalisis dan memvisualisasikan data secara efektif untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
Keamanan Sistem Informasi
Setelah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa dapat mengaplikasikan prinsip keamanan informasi untuk melindungi sistem, dengan etika profesional, sesuai strategi organisasi. Keamanan Sistem Informasi membahas tentang sejarah keamanan, klasifikasi serangan, kriptografi, access control, identification and authentication, network security, database security dan proyek intrusion detection systems / penetration testing. Aktivitas di dalam mata kuliah ini menggunakan proses pembelajaran blended learning dengan menggunakan kerangka model problem base learning dan project base learning. Asesmen yang digunakan adalah observasi, tes tertulis secara formatif dan sumatif, tes lisan melalui tanya jawab dan presentasi proyek.
PEMROGRAMAN WEB
Business Intelligence
Dalam perkuliahan ini dibahas mengenai konsep dan struktur bisnis digital dalam melakukan analisis strategi menggunakan teknik digital marketing kepentingan wirausaha. Mahasiswa juga diperkenalkan dengan alat yang digunakan dalam mendapatkan, mengolah, mengevaluasi, dan memvisualisasikan data demi kepentingan bisnis. Di akhir perkuliahan mahasiswa diharapkan mampu menyelesaikan studi kasus yang diberikan.
Analisis dan Perancangan Sistem
Evaluasi Pengalaman dan Antarmuka Pengguna
Prodi S1 Sistem Informasi - Universitas Brawijaya
Deskripsi Mata Kuliah: Mata kuliah ini merupakan mata kuliah yang membahas evaluasi usability dan user experience pada sistem interaktif . Mahasiswa dibimbing untuk memilih metode evaluasi usability dan atau user experience yang tepat sesuai kondisi organisasi. Mahasiswa juga diarahkan untuk mengidentifikasi masalah dan menyusun serta menjalankan metodologi yang sistematis untuk memecahkan permasalahan. Mahasiswa diharapkan mampu melakukan analisis yang logis dan kritis untuk mencapai tujuan evaluasi. Mahasiswa juga dituntut untuk mempu mendokumentasikan proses evaluasi secara lengkap dan sistematis.
Management information Systems for Leader
Pembelajaran Digital dengan Collaborative Learning pada Matakuliah "Management Information Systems for Leader"