Book cahpter ini disusun oleh sejumlah akademisi dan praktisi sesuai dengan kepakarannya masing-masing. Buku ini diharapkan dapat hadir memberi kontribusi positif dalam ilmu pengetahuan khususnya terkait dengan rekayasa perangkat lunak. Sistematika buku rekayasa perangkat lunak ini mengacu pada pendekatan konsep teoritis dan contoh penerapan. Buku ini terdiri atas 12 bab yang dibahas secara rinci, diantaranya: Konsep dan bagian Rekayasa Perangkat Lunak, Model Proses Perangkat Lunak, Analisis dan proses kebutuhan perangkat lunak, Spesifikasi dan Validasi Kebutuhan, Konsep dasar, konteks, Proses, dan Prinsip Perancangan Perangkat Lunak, Isu mendasar dalam perancangan perangkat lunak, Alat Bantu Perancangan (DFD), Alat Bantu Perancangan (UML), Disain Antar Muka (User Interface), Konsep dasar dan teknik dalam pengujian perangkat lunak dan Pemeliharaan Perangkat Lunak.
Buku ini diharapkan dapat hadir memberi kontribusi positif dalam ilmu pengetahuan khususnya terkait dengan rekayasa perangkat lunak. Sistematika buku rekayasa perangkat lunak ini mengacu pada pendekatan konsep teoritis dan contoh penerapan.
Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan RapidMiner
BAB I PENDAHULUAN 1.1 PENGERTIAN DATA MINING Definisi sederhana dari data mining adalah ekstraksi informasi atau pola yang penting atau menarik dari data yang ada di database yang besar. Dalam jurnal ilmiah, data mining juga dikenal dengan nama Knowledge Discovery in Database (KDD). Data mining didefinisikan sebagai satu set teknik yang digunakan secara otomatis untuk mengeksplorasi secara menyeluruh dan membawa ke permukaan relasi-relasi yang kompleks pada set data yang sangat besar. Set data yang dimaksud di sini adalah set data yang berbentuk tabulasi, seperti yang banyak diimplementasikan dalam teknologi manajemen basis data relasional. Akan tetapi, teknik-teknik data mining dapat juga diaplikasikan pada representasi data yang lain, seperti domain data spatial, berbasis teks, dan multimedia (citra). 1.2 SEJARAH DATA MINING Data mining muncul sekitar tahun 90-an. Data Mining memang salah satu cabang ilmu komputer yang relatif baru. Dan sampai sekarang orang masih memperdebatkan untuk menempatkan data mining di bidang ilmu mana, karena data mining menyangkut database, kecerdasan buatan (artificial intelligence), statistik, dan sebagainya. Ada pihak yang berpendapat bahwa data mining tidak lebih dari machine learning atau analisa statistik yang berjalan di atas database. Namun pihak lain berpendapat bahwa database berperanan penting di data mining karena data mining mengakses data
Data mining didefinisikan sebagai satu set teknik yang digunakan secara otomatis untuk mengeksplorasi secara menyeluruh dan membawa ke permukaan relasi-relasi yang kompleks pada set data yang sangat besar.
Buku ini dibuka dengan pembahasan tentang konsep Data Mining, konsep Data Warehouse, dan pengenalan penggunaan Aplikasi KNIME. Selanjutnya dibahas berbagai metode yang digunakan dalam ML seperti Decision Tree, Random Forest, SVM, Naïve Bayes, KNN, Regresi Linier, Regresi Logistic, K-Means, dan FP-Growth. Buku ini menarik untuk dipelajari karena dijelaskan secara sederhana dan detail. Selain itu buku ini dilengkapi dengan implementasi menggunakan Aplikasi KNIME. Impelemntasi ini mudah untuk diikuti karena dijelaskan secara bertahap menggunakan software open-source yang powerfull dan mudah dipahami.
Kebutuhan akan data mining perkembangan komputerisasi telah menghasilkan kumpulan data yang cukup besar sehingga secara otomatis telah tersimpan di dalam database dan menghasilkan tumpukan data ataupun yang sering disebut gudang data. Ketersediaan data yang melimpah, kebutuhan akan informasi (pengetahuan) sebagai pendukung pengambilan keputusan untuk membuat solusi bisnis. Data yang menumpuk di dalam database sangat bermanfaat dan dapat digunakan sebagai acuan pada aktivitas berikutnya jika dikelola dengan baik. Pengelolaan yang dimaksud adalah bagian dari ekstraksi data atau bagian dari penambangan data sehingga akan menghasilkan pola baru untuk dijadikan sebagai bagian dari keputusan. Data mining muncul sekitar tahun 90-an. Data mining memang salah satu cabang ilmu komputer yang relatif baru. Dan sampai sekarang orang masih memperdebatkan untuk menempatkan data mining di bidang ilmu mana, karena data mining menyangkut database, kecerdasan buatan (artificial intelligence), statistik dan sebagainya.
Penambangan data atau dikenal sebagai data mining telah menarik banyak perhatian di kalangan industri informasi dan masyarakat secara keseluruhan dalam beberapa tahun terakhir, karena ketersediaan data yang sangat besar dan kebutuhan yang mendesak untuk mengolah data tersebut menjadi informasi dan pengetahuan atau knowledge yang berguna. Informasi dan pengetahuan yang diperoleh dapat dimanfaatkan untuk berbagai aplikasi mulai dari analisis pasar, deteksi penipuan, dan retensi pelanggan, hingga pengendalian produksi dan eksplorasi sains. Penambangan data dapat dilihat sebagai hasil dari evolusi alami teknologi informasi. Buku ini berisi konsep data mining secara lengkap beserta penerapan dan contoh kasusnya. Tujuan buku ini adalah memberi pemahaman tentang langkah-langkah dalam KDD (Knowledge Discovery Data), konsep data mining beserta penerapannya. Kelebihan buku ini adalah menyajikan langkah-langkah penerapan data mining dengan menyajikan contoh kasus, rumus dan penyelesaian secara detail dari algoritma-algoritma populer dalam data mining. Buku ini dilengkapi dengan contoh studi kasus algoritma-algoritma populer dalam data mining yang mewakili metode Classification, Association dan Clustering. Dengan membaca buku ini, diharapkan pembaca dapat melakukan praktik proses penambangan data dengan algoritma sesuai kebutuhannya. Buku ini sangat berguna bagi mahasiswa, dosen maupun peneliti untuk menunjang penguasaan algoritma data mining yang digunakan dalam penelitiannya. Data Mining Konsep Dan Penerapannya ini diterbitkan oleh Penerbit Deepublish dan tersedia juga dalam versi cetak.
Buku ini menyajikan mengenai perkuliahan pengantar teknologi informasi yang berfokus pada materi Pengenalan Komputer yang berisikan materi mengenai dasar-dasar komputer dan sejarah dari komputer dari generasi awal hingga generasi saat ini. Materi Software dan Hardware berisikan penjelasan mengenai perangkat yang ada pada sebuah komputer. Sistem Bilangan dan Pengkodean berisikan materi tentang bagaimana sebuah komputer dapat menterjemahkan inputan-inputan oleh user. Materi Jaringan Komputer membahas tentang bagaimana jaringan dapat menghubungkan perangkat-perangkat komputer agar dapat melakukan pertukaran data. Multimedia dan Grafika menjelaskan bagaimana komputer mampu menyajikan dan menggabungkan gambar, teks, animasi, suara dan video dengan alat bantu dan koneksi sehingga pengguna dapat berkomunikasi, berinteraksi dan berkarya. Dan materi laiinya yaitu Pengembangan dan Perancangan Sistem Informasi, Basis Data, Internet dan E-Commerce, Kecerdasan Buatan dan Sistem Pakar, Etika, dan Profesi Teknologi Informasi. Di dalam buku ini juga disajikan teori-teori yang berkaitan dengan pengantar teknologi informasi. Buku ini cocok untuk mahasiswa yang sedang kuliah di jurusan sistem informasi, teknik informatika, manajemen informatika, sistem komputer dan jurusan lainnya yang berhubungan dengan teknologi informasi.
Buku ini menyajikan mengenai perkuliahan pengantar teknologi informasi yang berfokus pada materi Pengenalan Komputer yang berisikan materi mengenai dasar-dasar komputer dan sejarah dari komputer dari generasi awal hingga generasi saat ini.
