Source Code kode program yang merangkaian suatu pernyataan atau deklarasi yang ditulis dalam bahasa pemrograman komputer. Internship proses untuk menuangkan ilmu yang telah dipelajari sebagai praktek untuk memiliki pengalaman kerja guna ...
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.
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.
Data telah memiliki peran yang sangat penting di era saat ini. Dunia modern telah menjadikan data sebagai landasan dalam menyelesaikan berbagai persoalan yang dihadapi. Melalui data juga dapat dihasilkan berbagai informasi penting yang dapat menjadi salah satu alat bantu dalam pengambilan keputusan. Data dalam ukuran yang sangat besar tentunya memerlukan teknik untuk menggali berbagai informasi dan pengetahuan yang dimiliki oleh data. Data mining merupakan salah satu teknik untuk membuat data yang berukuran besar menjadi informasi yang sangat penting. Data mining bertujuan menghasilkan berbagai pola yang sebelumnya tidak diketahui. Banyak persoalan di bidang ekonomi, bisnis, pertanian, kehutanan, pemerintahan, ekologi, dan lain sebagainya dapat diselesaikan dengan menggunakan data mining.
Dengan berbagai macam cara pada Data Mining, data berukuran besar menjadi dapat di analisis sehingga dapat menjadi informasi berguna. Algoritma Data Mining banyak dimanfaatkan ilmuwan dari berbagai penjuru dunia untuk mencari solusi permasalahan yang terjadi di dalam kehidupan nyata. Data Mining atau penambangan data merupakan sekumpulan aktivitas mengolah data menjadi informasi berguna sehingga dapat dimanfaatkan oleh manusia di berbagai situasi. Salah satu permasalahan dalam penerapan Data Mining adalah tentang keamanan dan kerahasiaan. Contohnya ketika dilakukan penelitian tentang kebiasaan pelanggan swalayan dalam membeli produk di tempat tersebut. Secara tidak langsung aktivitas tersebut merupakan eksplorasi kebiasaan seseorang tanpa izin. Ilmuwan masih terus mengembangkan berbagai cara untuk meningkatkan kemampuan Data Mining agar dapat lebih optimal ketika digunakan untuk menyelesaikan permasalahan di kehidupan nyata. Market-Based Analysis dimanfaatkan oleh manajer swalayan untuk mendapatkan informasi tentang jenis produk yang sebaiknya mendapatkan perlakuan khusus. Contohnya, diberlakukan harga diskon, di tempatkan di rak bagian depan atau dapat di tempatkan di bagian belakang agar rak depan dapat digunakan untuk barang lain yang dianggap lebih potensial. Mengikuti perlombaan atau konferensi penelitian Data Mining dapat menjadikan peserta lebih aktif sekaligus menambah teman. Setelah memahami bermacam-macam algoritma yang digunakan dalam Data Mining, pembaca menjadi memiliki banyak alternatif untuk dijadikan pilihan ketika ingin menerapkan algoritma Data Mining untuk menyelesaikan permasalahan sehari-hari. Kesalahan penggunaan metode mengakibatkan kerugian bagi pelakunya. Contohnya di swalayan pengumpulan identitas email pelanggan dilakukan dengan memasukkan data secara manual. Aktivitas tersebut membutuhkan waktu lama, rawan terjadi kesalahan dan membutuhkan biaya tinggi.
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.
STRUKTUR PENULISAN BUKU Bagian I : Membahas Mengenai Microsoft Word 2016 Bagian II : Membahas Mengenai Microsoft Excel 2016 Bagian III : Membahas Mengenai Microsoft Power Point 2016 Bagian IV : Membahas Mengenai Microsoft Acces 2016
Buku ajar ini dibuat sebagai bahan ajar dan acuan bagi Dosen dan Mahasiswa dalam perkuliahan serta untuk mempermudah mahasiswa Universitas AMIKOM Purwokerto dalam mempelajari dan sekaligus mempraktikkan ilmu dalam mata kuliah pengantar ilmu ...
