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
#9. Klasifikasi K-NN (22 November 2023)
9.1 Materi PPT: Algoritma Supervised Learning: K-NN (v2021)
9.1 Materi PPT: Algoritma Supervised Learning: K-NN (v2021)
Silahkan unduh dan pelajari materi pertemuan di atas.
Click
DM_P9_Supervised Learning (KNN) - v2021.pptx
link to view the file.
Previous activity
◄ 8.2 Ujian Tengah Semester (UTS) Bagian 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
3.1 Materi dan Latihan DM dengan Rapidminer
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
9.2 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
9.2 Video Penjelasan: Algoritma Klasifikasi dengan K-NN ►
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)