Data Mining

research
  • 17 Oct
  • 2023

Data Mining

Di Industri 4.0, berbagai teknologi berkembang sangat pesat,
keempat teknologi ini saling terkait. termasuk Internet of Things
(IoT), data science, kecerdasan buatan (AI), dan big data. Dengan
berkembangnya internet, data yang disimpan baik berupa teks,
gambar, suara maupun video juga berkembang dengan signifikan
dan sangat pesat. Dengan penggunaan Internet of Things (IoT) di
masyarakat, banyak data dihasilkan. Teknologi big data
memungkinkan kemampuan untuk memperoleh, memproses dan
menyimpan data.
Data adalah aset berharga lembaga, dan dengan
menggunakan data yang diekstraksi dan kemudian diproses,
lembaga dapat memprediksi keputusan tentang pertumbuhan
lembaga. Proses penggalian atau penambangan informasi dari
suatu data disebut data mining.
Data mining yang merupakan tahapan penggalian dengan
data sangat besar yang diubah menjadi basis data besar yang
memfasilitasi pengambilan keputusan tentang masalah serta
prediksi masa depan. Data mining menggunakan beberapa teknik
guna mengetahui pola yang sebelumnya tidak diketahui. Sumber
untuk data mining berasal dari gudang data yang sebelumnya
dikonsolidasikan.

Unduhan

 

REFERENSI

Breiman, L. 2001. Random Forests. Machine Learning, 45(1), pp. 5–
32. doi: 10.1023/A:1010933404324.
Dasril Aldo, S. K. M. K. et al. 2021. DATA MINING. Insan Cendekia
Mandiri. Available at:
https://books.google.co.id/books?id=zWgtEAAAQBAJ.
Getsmarter. 2022. How Artificial Neural Networks Can Be Used for
Data Mining, getsmarter.com. Available at:
https://www.getsmarter.com/blog/career-advice/howartificial-
neural-networks-can-be-used-for-data-mining/.
Hosmer Jr, D. W., Lemeshow, S. and Sturdivant, R. X. 2013. Applied
logistic regression. John Wiley & Sons.
Mandiri, K. N. 2015. Resampling Logistic Regression untuk
Penanganan Ketidakseimbangan Class pada Prediksi Cacat
Software. Journal of Software Engineering, 1(1).
Purwati, N. and Kurniawan, H. 2021. Data Mining. Zahira Media
Publisher (data mining). Available at:
https://books.google.co.id/books?id=Q3NHEAAAQBAJ.
Wahidin, A. J. and Maulana, R. 2021. Classification of Super Air Jet
Initial Cabin Crew Candidates Using K-Nearest Neighbor
(KNN) Method: Klasifikasi Calon Awak Kabin Awal Super Air
Jet Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN)’,
SYSTEMATICS, 3(2), pp. 249–262.
Webb, G. I., Keogh, E. and Miikkulainen, R. 2010. Naïve Bayes.
Encyclopedia of machine learning, 15, pp. 713–714.

Cari

Bidang Ilmu

Kategori

Kiriman Terbaru