Data Mining untuk Klasifikasi dan Prediksi: Teori, Evaluasi, dan Studi Kasus”
Rp210000.00
Perkembangan teknologi informasi telah menghasilkan ledakan data dalam berbagai bidang, mulai dari bisnis, kesehatan, pendidikan, hingga pemerintahan. Data yang melimpah tersebut menyimpan potensi besar untuk digali menjadi informasi yang bernilai melalui teknik data mining. Buku “Data Mining untuk Klasifikasi dan Prediksi: Teori, Evaluasi, dan Studi Kasus” hadir sebagai panduan komprehensif untuk memahami konsep, metode, dan penerapan data mining secara sistematis dan aplikatif.
Buku ini mengawali pembahasan dengan pengenalan konsep dasar data mining, termasuk proses Knowledge Discovery in Databases (KDD), jenis-jenis data, serta tahapan preprocessing yang penting untuk menghasilkan data yang berkualitas. Pembaca akan diajak memahami bagaimana data mentah dapat diolah menjadi informasi yang bermakna sebagai dasar pengambilan keputusan.
Fokus utama buku ini terletak pada teknik klasifikasi dan prediksi, yang merupakan dua pendekatan penting dalam analisis data. Berbagai algoritma populer dibahas secara mendalam, seperti Decision Tree, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), hingga metode ensemble seperti Random Forest. Setiap metode dijelaskan dari sisi konsep, kelebihan, keterbatasan, serta contoh penerapannya.
Selain itu, buku ini juga mengulas secara komprehensif teknik evaluasi model untuk mengukur kinerja algoritma, termasuk penggunaan confusion matrix, akurasi, presisi, recall, F1-score, serta metode validasi seperti cross-validation. Penjelasan ini membantu pembaca dalam memilih model terbaik yang sesuai dengan kebutuhan analisis.
Keunggulan buku ini terletak pada penyajian studi kasus nyata yang relevan dengan berbagai bidang, seperti prediksi perilaku konsumen, klasifikasi data pendidikan, serta analisis kemiskinan berbasis machine learning. Studi kasus disajikan secara langkah demi langkah, mulai dari pengolahan data hingga interpretasi hasil, sehingga pembaca dapat memahami implementasi data mining secara praktis.
