General Description
Selamat datang pada matakuliah blended Knowledge Data Discovery.
Dosen Pengampu
Dr. Eng. Antoni Wibowo, S.Si., M.Kom, M.Eng.
anwibowo@binus.edu
Deskripsi Mata Kuliah
Penggunaan teknologi informasi telah meningkatkan volume pertumbuhan data digital dengan cepat dari berbagai bidang dan aktivitas manusia, seperti transaksi bisnis, perbankan, kedokteran, sains, telekomunikasi, dan sebagainya. Semuanya memerlukan teori, metode dan alat baru untuk dapat menganalisis dan mengekstrak informasi yang berguna dan menarik dari repositori besar atau kumpulan data. Dalam kursus ini kita mengeksplorasi teori dan alat data mining yang mengintegrasikan teknik dari database, statistik, dan pembelajaran mesin. Kursus ini juga akan membahas metodologi mendasar dalam penemuan pengetahuan, aplikasi, dan metode data mining yang saat ini digunakan termasuk preprocessing data, analisis asosiasi, klasifikasi, analisis cluster, dan deteksi anomali.
Capaian Pembelajaran
CP1 : Mampu menjelaskan konsep dasar penemuan pengetahuan
CP2 : Mampu menerapkan teknik eksplorasi data dan preprocessing
CP3 : Mampu mengidetifikasi infrastruktur sistem data mining
CP4 : Dapat menentukan metode data mining sesuai dengan sifat masalah
CP5 : Melaksanakan metode data mining
CP6 : Mengevaluasi aplikasi dan tren dalam data mining
Peta Kompetensi dan
Peta Program
Topik
1. Introduction
2. Exploring Data
3. Data Mining Tools
4. Data Preprocessing
5. Data Warehouse and OLAP
6. Associations Analysis
7. Classification: Basic Concepts
8. Classification: Advanced Methods (1)
9. Classification: Advanced Methods (2)
10. Cluster Analysis: Basic Concepts
11. Cluster Analysis: Advanced Methods
12. Anomaly Detection
Komponen Penilaian
| Assessment Activity | Weight |
|---|---|
| Attendance (F2F) | 10% |
| Discussion Forum Activity | 10% |
| Team Assignment | 20% |
| Personal Assignment | 30% |
| Final Examination | 30% |
Cara mempelajari materi
Peserta diharapkan membaca lecturer note dan bahan ajar lainnya yang telah disediakan. Apabila belum memahami secara mendalam posting pertanyaan di forum diskusi yang sudah disediakan. Tugas-tugas dikerjakan yang disediakan setiap pertemuan. Quis akan diberikan setelah beberapa topik diberikan.Buku
1. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd ed., Morgan Kaufmann, 2012. ISBN 978-0-12-381479-1
2. P. Tan, M. Steinbach and V. Kumar, Introduction to Data Mining, Pearson Education, 2006.ISBN 0-321-42052-7
3. Ian H. Witten, Frank Eibe, and Mark A. Hall. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 3rd ed., Morgan Kaufmann, 2011. ISBN 978-0-12-374856-0
4. M. Hofmann and R. Klinkenberg ed. RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications, Chapman and Hall/CRC, 2013