Capaian Modul

Setelah menyelesaikan modul ini, peserta diharapkan dapat:

1. Menjelaskan konsep dasar dan proses dalam Data Mining.
2. Melakukan data preprocessing yang tepat untuk mempersiapkan data analisis.
3. Mengaplikasikan teknik-teknik klasifikasi dalam Data Mining.
4. Mengimplementasikan teknik klasterisasi dalam analisis data.
5. Menerapkan analisis asosiasi untuk menemukan hubungan antar item dalam data.
6. Menganalisis penerapan Data Mining dalam berbagai bidang industri

Prasyarat

1. Dasar-dasar matematika (aljabar, logika).
2. Dasar-dasar statistika (mean, median, korelasi, distribusi data).
3. Dasar komputer & internet. 

Informasi Penilaian

1. Kuis / post test (100%): Setiap pertemuan akan dilengkapi dengan kuis untuk mengukur pemahaman konsep.

About This Course

Modul ini dirancang untuk memperkenalkan konsep dasar dan teknik dalam Data Mining yang dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Data Mining adalah proses eksplorasi dan analisis data besar untuk menemukan pola, tren, dan informasi yang tersembunyi. Melalui 6 pertemuan, peserta akan mempelajari langkah-langkah dasar dalam Data Mining, dari pemahaman teori dasar hingga penerapannya dalam berbagai sektor industri.

Setiap pertemuan berfokus pada aspek berbeda dari Data Mining, termasuk preprocessing data, teknik klasifikasi, klasterisasi, dan analisis asosiasi, serta penerapan Data Mining dalam dunia nyata. Dengan pendekatan praktis dan berbasis animasi serta studi kasus, modul ini memberikan pemahaman yang mendalam bagi peserta.

Course Staff

Dr.Sc. Dedi Darwis, M.Kom., CDSP.

[email protected]

Dedi Darwis merupakan Dosen di Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Teknokrat Indonesia. Dedi memiliki pengalaman dalam mengampu matakuliah Data Mining baik secara praktik maupun secara online. Dedi memiliki pengalaman dalam mengembangkan Modul Digital pada Learning Management System milik Universitas Teknokrat Indonesia untuk Matakuliah Data Mining. Dedi juga memiliki buku yang sudah diterbitkan pada tahun 2024 dengan judul Data Mining for Finance. Dedi juga memiliki sertifikasi di bidang Associate Data Scientist dan sebagai Asesor di Badan Sertifikasi Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP) pada skema Associate Data Scientist

Staff Member #1

Debby Alita, M.Cs.

[email protected]

Debby Alita, S.Kom., M.Cs. adalah dosen Program Studi Informatika Universitas Teknokrat Indonesia yang berfokus pada bidang Machine Learning, Text Mining, dan Internet of Things (IoT). Ia aktif mengembangkan pembelajaran berbasis proyek dan penelitian terapan di bidang teknologi digital.

Staff Member #2

Dr. Ryan Randy Suryono, M.Kom.

[email protected]

Ryan Randy Suryono adalah asisten profesor Sistem Informasi di Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia. Ia memperoleh gelar Sarjana Informatika di STMIK Teknokrat Lampung, kemudian gelar Magister Sistem Informasi di Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, dan gelar Doktor Ilmu Komputer di Universitas Indonesia. Minat penelitiannya meliputi Text Mining, e-Business, dan e-Government.