Pengantar
Assalamualaikum,
Selamat
datang di mata kuliah "Konsep dan Aplikasi Data Mining" yang
dirancang khusus untuk membantu Anda memahami dan menerapkan teknik-teknik data
mining dalam berbagai konteks bisnis dan penelitian. Mata kuliah ini merupakan
bagian integral dari kurikulum Program Studi Sistem Informasi, yang bertujuan
untuk membekali mahasiswa dengan keterampilan analitis yang diperlukan dalam
era big data dan transformasi digital.
Dalam era Industri 4.0 dan Society 5.0, peran data mining menjadi semakin krusial. Industri 4.0 menekankan pada integrasi teknologi cerdas dan otomatisasi dalam proses produksi dan operasional bisnis, sementara Society 5.0 adalah era rekomendasi, di mana data yang dihasilkan dari transaksi digital yang dilakukan masyarakat selama ini, sudah saatnya dikembalikan kembali ke masyarakat dalam bentuk rekomendasi yang bernilai. Dalam era ini, data mining memainkan peran penting dalam mengolah dan menganalisis data besar yang berasal dari berbagai sumber, termasuk media sosial, transaksi e-commerce, sensor IoT, dan banyak lagi. Hasil analisis ini kemudian digunakan untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, meningkatkan kualitas hidup masyarakat, dan menciptakan solusi inovatif untuk berbagai masalah sosial.
Mata kuliah ini akan memperkenalkan Anda pada konsep-konsep dasar data mining, teknik-teknik utama yang digunakan, serta penggunaan alat bantu analisis data, khususnya KNIME Analytics Platform. Dengan memanfaatkan pendekatan gamification, studi kasus, dan proyek kolaboratif, serta keterlibatan Praktisi sebagai salah seorang Narasumber dalam beberapa topik, kami berharap Anda akan lebih terlibat aktif dan termotivasi untuk menggali lebih dalam mengenai topik ini.
Melalui serangkaian pertemuan, Anda akan belajar tentang pre-processing data, teknik clustering dan klasifikasi, association rule mining, dan text mining. Selain itu, Anda juga akan diajak untuk menerapkan pengetahuan yang telah dipelajari dalam proyek-proyek nyata, yang dirancang untuk memberikan pengalaman praktis dan relevan dengan kebutuhan industri saat ini.
Kami sangat mendorong Anda untuk berpartisipasi aktif dalam diskusi, menyelesaikan tugas-tugas dengan dedikasi, dan berkolaborasi dengan sesama mahasiswa untuk memaksimalkan pengalaman belajar Anda. Di akhir perkuliahan ini, kami berharap Anda tidak hanya memahami teori-teori dasar data mining, tetapi juga mampu menerapkannya dalam berbagai situasi praktis untuk memecahkan masalah yang kompleks.Apresiasi dan terima kasih setinggi-tingginya dihaturkan kepada Direktorat Pembelajaran dan Kemahasiswaan, Ditjen Diktiristek, Kemdikbudristek R.I karena atas Bantuan Pengembangan dan Penyelenggaraan Pembelajaran Digital (P3D) 2024, maka Pengembangan learning object material dan penyelenggaraan Pembelajaran digital Konsep dan Aplikasi Data Mining dapat terselenggara sesuai rencana.
Selamat belajar bersama, Wassalaamualaikum.
Pengampu,
Tubagus M. Akhriza
STMIK PPKIA Pradnya Paramita (STIMATA) Malang
Capaian Pembelajaran Mata Kuliah
Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa diharapkan mampu:
- Memahami Konsep Dasar Data Mining:
- Mengidentifikasi Definisi, Jenis Pola dan Metode Pencariannya, Tujuan Data Mining, Data Mining vs Data Science, Tahap-tahap Proses Data Mining, Aplikasi Data Mining, Data Mining dan Disiplin Ilmu Lain, dan Alat & Teknologi dalam Data Mining
- Menjelaskan framework CRISP-DM dan siklus data mining dalam konteks praktis.
- Menerapkan Teknik-Teknik Data Mining:
- Melaksanakan pre-processing data termasuk pembersihan, transformasi, dan reduksi data.
- Menerapkan teknik clustering dan klasifikasi data menggunakan berbagai algoritma seperti K-means, DBSCAN, Naive Bayes, Decision Tree, dan Random Forest.
- Menguasai Penggunaan KNIME Analytics Platform, sebagai salah satu alat dan teknologi untuk penyelenggaraan Data Mining:
- Melakukan instalasi dan konfigurasi awal KNIME.
- Menggunakan antarmuka KNIME untuk membuat, menjalankan, dan mengevaluasi workflow data mining.
- Melakukan Visualisasi Data:
- Membuat berbagai jenis visualisasi data dalam KNIME untuk analisis data yang lebih mendalam.
- Menilai efektivitas visualisasi dalam menyampaikan hasil analisis.
- Menerapkan Association Rule Mining:
- Mengidentifikasi dan menerapkan aturan asosiasi menggunakan algoritma Apriori.
- Menganalisis business problem yang dapat diselesaikan dengan association rule mining.
- Menerapkan Teknik Text Mining:
- Melakukan analisis sentimen dan text mining untuk data teks.
- Menggunakan KNIME untuk melakukan preprocessing teks dan analisis sentimen.
- Mengembangkan Kemampuan Kolaboratif dan Komunikasi:
- Bekerja dalam kelompok untuk menyelesaikan proyek dan studi kasus data mining.
- Menyampaikan hasil analisis melalui presentasi dan diskusi kelompok.
- Menyelesaikan Proyek Data Mining:
- Mengintegrasikan seluruh teknik dan konsep yang dipelajari dalam satu proyek akhir.
- Menyusun dan mempresentasikan workflow data mining yang komprehensif.