Book chapter 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 Basis Data. Sistematika buku Basis Data ini mengacu pada pendekatan konsep teoritis dan contoh penerapan. Buku ini terdiri atas 14 bab yang dibahas secara rinci, diantaranya: Pengantar basis data, Lingkungan basis data, Model basis data relational, Relational key, Bahasa model relational, Pengenalan SQL berseta contohnya, Advanced SQL, RDBMS, Pengenalan database, Oracle, Konsep dasar ER, Transformasi ER ke model data relational, Normalisasi, Studi kasus ERD ke model data relational.
Buku ini diharapkan dapat hadir memberi kontribusi positif dalam ilmu pengetahuan khususnya terkait dengan Basis Data. Sistematika buku Basis Data ini mengacu pada pendekatan konsep teoritis dan contoh penerapan.
Data mining merupakan suatu alat yang memungkinkan para pengguna untuk mengakses secara cepat data dengan jumlah yang besar juga sebagai suatu proses ekstraksi atau penggalian data dan informasi yang besar, yang belum diketahui sebelumnya, namun dapat dipahami dan berguna dari database yang besar serta digunakan untuk membuat suatu keputusan bisnis yang sangat penting. Data mining menggambarkan sebuah pengumpulan teknik-teknik dengan tujuan untuk menemukan pola-pola yang tidak diketahui pada data yang telah dikumpulkan. Data mining memungkinkan pemakai menemukan pengetahuan dalam data dari database yang tidak mungkin diketahui keberadaannya oleh pemakai. Teknik data mining digunakan untuk memeriksa basis data berukuran besar sebagai cara untuk menemukan pola yang baru dan berguna. Maka, buku ini menyajikan segala komponen yang dibutuhkan oleh para pengelola data dalam menjalankan pengelolaannya untuk menciptakan kualitas, yang dapat menjadikan pengolahan data secara efektif. Oleh sebab itu buku ini hadir kehadapan sidang pembaca sebagai bagian dari upaya diskusi sekaligus dalam rangka melengkapi khazanah keilmuan dibidang informatika, sehingga buku ini sangat cocok untuk dijadikan bahan acuan bagi kalangan intelektual dilingkungan perguruan tinggi ataupun praktisi yang berkecimpung langsung dibidang informatika.
Tersedia di Perpustakaan Universitas Pelita Bangsa
2022-05428-0002
Tersedia di Perpustakaan Universitas Pelita Bangsa
2022-05428-0001
Tersedia di Perpustakaan Universitas Pelita Bangsa
Data mining merupakan suatu alat yang memungkinkan para pengguna untuk mengakses secara cepat data dengan jumlah yang besar juga sebagai suatu proses ekstraksi atau penggalian data dan informasi yang besar, yang belum diketahui sebelumnya, ...
Perkembangan data yang pesat membutuhkan pengolahan data untuk tidak hanya sekedar menghasilkan informasi namun juga memberikan pengetahuan baru. Proses penggalian/ menambang data dengan teknik yang ada dalam data mining dapat menemukan pola tersembunyi pada data tersebut seperti penggunaan clasifikasi dan clustering. Buku Data Mining dan Penerapan Algoritma ini terdiri dari 14 bab yaitu: Bab 1 Pengenalan Data Mining Bab 2 Proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) Bab 3 Arsitektur dan Model Data Mining Bab 4 Jenis Model Data Mining dan Fungsinya Bab 5 Fungsi-Fungsi Data Mining Bab 6 Teknik-Teknik Data Mining Bab 7 Teknik Clustering Dalam Data Mining Bab 8 Eksplorasi Data Bab 9 Analisis Asosiasi Dalam Data Mining Bab 10 Algoritma Data Mining Klasifikasi Menggunakan Naïve Bayes Classifier Bab 11 Algoritma Data Mining Klasifikasi Menggunakan Decision Tree C4.5 Bab 12 Prediksi Menggunakan Regresi Linear Sederhana dan Berganda Bab 13 Association Dengan A Priori Bab 14 Aplikasi dan Tren Data Mining
Buku Data Mining dan Penerapan Algoritma ini terdiri dari 14 bab yaitu: Bab 1 Pengenalan Data Mining Bab 2 Proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) Bab 3 Arsitektur dan Model Data Mining Bab 4 Jenis Model Data Mining dan Fungsinya Bab ...
