Font size
A-
A
A+
Site color
R
A
A
A
Side panel
You are currently using guest access (
Log in
)
Skip to main content
Penambangan Data
Home
Courses
ILMU TEKNIK
TEKNIK ELEKTRO DAN INFORMATIKA
Ilmu Komputer
KP368-DK-S101231-050023
#3. Penerapan Proses Penambangan Data dengan Rapidminer (11 Oktober 2023)
3.1 Materi dan Latihan DM dengan Rapidminer
3.1 Materi dan Latihan DM dengan Rapidminer
Silahkan unduh dan pelajari materi dan latihan ini.
Click
P3 Penerapan Proses Data Mining (v2021).pptx
link to view the file.
Previous activity
◄ 2.7 Umpan Balik Kuliah Pertemuan 2
Jump to...
Jump to...
Join Grup WA Kelas Penambangan Data DK
Pre-Test Matakuliah
Materi Penambangan Data dari Pak Romi Satria Wahono
Dataset Praktek Penambangan Data
1.1 Materi PPT: Pengantar Penambangan Data (Update: 3 Oktober 2022)
1.2 Video: Penjelasan Materi Apa itu Penambangan Data (Youtube)
1.3 ViCon - Diskusi dan Pendalaman Materi via Zoom
1.5 Quiz Pertemuan 1 (Pengantar Penambangan Data)
1.6 Umpan Balik Kuliah Pertemuan 1
2.1 Video Pengantar Materi Proses Penambangan Data
2.2 Materi Pertemuan 2 (Proses Penambangan Data)
2.3.a Video Penjelasan Materi Pertemuan 2 (Proses Penambangan Data)
2.3.b Video Penjelasan Materi Pertemuan 2 (Proses, Jenis Dan Teknologi Penambangan Data)
2.4 Video Instalasi Rapidminer dan WEKA
2.5 ViCon - Diskusi dan Pembahasan Materi Kuliah via Zoom
2.7 Quiz Pertemuan 2 (Proses Penambangan Data)
2.7 Umpan Balik Kuliah Pertemuan 2
3.2 Video Penjelasan Materi DM dengan Rapidminer
3.3 Video Tutorial 1: Prediksi Performance CPU dengan Linear Regression
3.4 Video Tutorial 2: Implementasi Metode Decision Tree dengan Rapidminer
3.7 Tugas 1: Implementasi Proses DM dengan Rapidminer
3.8 Umpan Balik Kuliah Pertemuan 3
4.1 Materi PPT: Pemahaman Data (Data Understanding)
4.2 Video: Penjelasan Materi Pemahaman Data / Data Understanding
4.3 Video Tutorial Rapidminer (Prediksi Performance CPU)
4.8 Umpan Balik Kuliah Pertemuan 4
5.1 Tahap Persiapan Data (Data Preparation) proses cleansing data
5.2 Materi PPT: Data Pre-Processing (Materi Terbaru)
5.3 Video Penjelasan Materi Data Preprocessing - bagian 1
5.4 Video Penjelasan Materi "Data Preprocessing" bagian 2
5.5 Video: Praktik Pembersihan Data dengan Rapidminer
5.11 Umpan Balik Kuliah Pertemuan 5
6.1 Materi PPT: Pemodelan dengan Decision Tree
6.2 Video Penjelasan Materi Pertemuan 6 (Decision Tree) - Youtube
6.3 Video Penjelasan Materi Pertemuan 6 (Decision Tree) - Tambahan
6.4 Video: Penambangan Data Metode Decision Tree dengan Rapidminer
6.5 Vicon - Diskusi dan Pendalaman Materi Kuliah via Google Meet
6.7 Tugas/Latihan Pertemuan 6 (Decision Tree)
6.9 Video Rekaman Kuliah Pertemuan 6
6.10 Umpan Balik Kuliah Pertemuan 6
7.1 Materi PPT: Klasifikasi dengan Metode Naive Bayes
7.1.a Klasifikasi : Naive Bayes (Youtube)
7.2.b Video Penjelasan Materi Naive Bayes (Youtube)
7.3 Video Pengayaan: Naive Bayes dengan Python + Google Colabs
7.5 Tugas Pertemuan 7 (Naive Bayes)
7.6 Umpan Balik Kuliah Pertemuan 7
8.1 Ujian Tengah Semester (UTS) Bagian 1
8.2 Ujian Tengah Semester (UTS) Bagian 2
9.1 Materi PPT: Algoritma Supervised Learning: K-NN (v2021)
9.2 Video Penjelasan: Algoritma Klasifikasi dengan K-NN
9.3 ViCon - Pendalaman Materi dan Diskusi via Google Meet
9.6 Quiz Perbaikan UTS Bagian 1
9.7 Rekaman Kuliah Pertemuan 9
9.8 Umpan Balik Kuliah Pertemuan 9
11.1 Materi PPT: Unsupervised Learning: K-Means Clustering
11.2 Video: Penjelasan Materi K-Means Clustering
11.3 Video: Implementasi K-Means Clustering dengan Rapidminer
11.7 Umpan Balik Kuliah Pertemuan 11
Next activity
3.2 Video Penjelasan Materi DM dengan Rapidminer ►
Home
Calendar
Course sections
Pengantar Perkuliahan (Penambangan Data - DK)
#1. Pengantar Penambangan Data (27 September 2023)
#2. Proses Penambangan Data (4 Oktober 2023)
#3. Penerapan Proses Penambangan Data dengan Rapidminer (11 Oktober 2023)
#4. Pemahaman Data (Data Understanding) (18 Oktober 2023)
#5. Data Preprocessing (25 Oktober 2023)
#6. Klasifikasi Decision Tree (1 November 2023)
#7. Klasifikasi Naive Bayes (8 November 2023)
#8. Ujian Tengah Semester (15 November 2023)
#9. Klasifikasi K-NN (22 November 2023)
#11. Unsupervised Learning: Algoritma Klasterisasi K-Means(6 Desember 2023)