Dokumen tersebut membahas tentang data mining spasial. Secara ringkas, data mining spasial adalah penerapan metode data mining untuk data spasial dengan tujuan menemukan pola dalam geografi. Data mining spasial melibatkan hubungan antara objek spasial seperti topologi, jarak, dan arah yang digunakan algoritma data mining untuk menemukan pola yang berguna.
Dokumen tersebut membahas konsep data statistik yang dibedakan berdasarkan sumber, bentuk, sifat, dan waktu pengumpulannya. Ada dua jenis data statistik berdasarkan sumbernya, yaitu data primer yang dikumpulkan secara langsung dan data sekunder yang diperoleh dari sumber yang ada. Secara bentuk dibedakan menjadi data kuantitatif berupa angka dan data kualitatif berupa kategori. Berdasarkan sifatnya ada
Dokumen membahas konsep data statistik, termasuk pengertian data statistik, jenis-jenisnya berdasarkan sumber, bentuk, sifat, dan waktu pengumpulan, serta materi pokok ajar tentang data statistik.
Dokumen tersebut membahas tentang pelatihan dasar data science. Terdiri dari 3 bab yang membahas tentang apa itu data science, aspek-aspek dalam data science seperti matematika, statistik, ilmu komputer, dan keahlian domain, serta keterampilan yang dibutuhkan seorang data scientist seperti pemrograman, pengolahan data, eksplorasi data, pembelajaran mesin, analisis data, dan visualisasi data.
Statistika adalah ilmu tentang cara mengumpulkan, mengatur, mengolah, dan menarik kesimpulan dari data. Terdiri dari statistika deskriptif yang mendeskripsikan sifat sekelompok subjek berdasarkan data, dan statistika inferensial yang menarik kesimpulan tentang populasi berdasarkan data sampel. Statistika digunakan dalam berbagai bidang dan penelitian untuk menarik kesimpulan umum dari data individu dengan mengukur sampel populasi
Dokumen tersebut membahas tentang data mining spasial. Secara ringkas, data mining spasial adalah penerapan metode data mining untuk data spasial dengan tujuan menemukan pola dalam geografi. Data mining spasial melibatkan hubungan antara objek spasial seperti topologi, jarak, dan arah yang digunakan algoritma data mining untuk menemukan pola yang berguna.
Dokumen tersebut membahas konsep data statistik yang dibedakan berdasarkan sumber, bentuk, sifat, dan waktu pengumpulannya. Ada dua jenis data statistik berdasarkan sumbernya, yaitu data primer yang dikumpulkan secara langsung dan data sekunder yang diperoleh dari sumber yang ada. Secara bentuk dibedakan menjadi data kuantitatif berupa angka dan data kualitatif berupa kategori. Berdasarkan sifatnya ada
Dokumen membahas konsep data statistik, termasuk pengertian data statistik, jenis-jenisnya berdasarkan sumber, bentuk, sifat, dan waktu pengumpulan, serta materi pokok ajar tentang data statistik.
Dokumen tersebut membahas tentang pelatihan dasar data science. Terdiri dari 3 bab yang membahas tentang apa itu data science, aspek-aspek dalam data science seperti matematika, statistik, ilmu komputer, dan keahlian domain, serta keterampilan yang dibutuhkan seorang data scientist seperti pemrograman, pengolahan data, eksplorasi data, pembelajaran mesin, analisis data, dan visualisasi data.
Statistika adalah ilmu tentang cara mengumpulkan, mengatur, mengolah, dan menarik kesimpulan dari data. Terdiri dari statistika deskriptif yang mendeskripsikan sifat sekelompok subjek berdasarkan data, dan statistika inferensial yang menarik kesimpulan tentang populasi berdasarkan data sampel. Statistika digunakan dalam berbagai bidang dan penelitian untuk menarik kesimpulan umum dari data individu dengan mengukur sampel populasi
Tahapan-tahapan dari jalannya penelitian ini dimulai dari tahap pendahuluan, tahap penentuan rumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, tahap pengumpulan data, tahap analisis, tahap pembahasan, tahap penarikan kesimpulan, dan tahap pembuatan laporan.
Tahapan Analysis Data Digital: mengenal Data Mining. Paparan pada Webinar Series Digital Method for Social Sciences, Kedeputian IPSK LIPI. 11 Agustus 2020.
Dokumen tersebut membahas tentang tugas statistika pendidikan yang dilakukan oleh kelompok 2. Dokumen tersebut menjelaskan tentang pengukuran data, pengumpulan data, penyajian data, dan pengolahan data dalam suatu penelitian statistika pendidikan.
Jurnal biaya pasien rawat inap penyakit jantungAndy Murtanto
Dokumen tersebut membahas tentang klasifikasi biaya pasien rawat inap penyakit jantung menggunakan teknik data mining attribute importance dan algoritma Naive Bayes. Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi atribut-atribut penentu biaya pasien rawat inap penyakit jantung berdasarkan data pasien dari rumah sakit tertentu. Hasil analisis menunjukkan atribut pasien, penyakit, dan tipe kelas sebagai tiga atribut penentu biaya terbesar.
Dokumen tersebut membahas tentang statistika dan perannya dalam ilmu pengetahuan dan teknologi. Ringkasannya adalah:
1) Statistika adalah ilmu yang berkaitan dengan pengolahan data, sedangkan statistik adalah kumpulan angka;
2) Statistika berperan dalam kehidupan sehari-hari dan bidang ilmu lain seperti kedokteran, ekonomi, dan industri;
3) Statistika mendukung perkembangan ilmu penget
APPLIED DATABASE III - Slide Arsitektur Data MiningDEDE IRYAWAN
Arsitektur data mining terdiri dari data cleaning, data integration, data mining engine, pattern evaluation, dan graphical user interface. Metode data mining meliputi prediksi (seperti klasifikasi dan regresi), deskripsi (seperti clustering dan association rule discovery). Klasifikasi digunakan untuk memprediksi kelas data baru, sedangkan regresi memprediksi atribut bernilai riil. Clustering memecah data menjadi kelompok serupa dan association rule menemukan hubungan antar item yang sering dibeli bersama.
Makalah ini membahas tentang peranan statistika dan perkembangannya dalam teknik informatika. Statistika berperan penting dalam pembuatan perangkat lunak, pembuatan website statistik, penggunaan software statistika, survei pasar, penelitian pendidikan, pembangunan nasional, dan berbagai survei bank. Statistika juga berkembang dari ilmu pengumpulan angka menjadi ilmu analisis data untuk pengambilan keputusan.
Peranan statistik dalam kehidupan sehariOki Mentari
Dokumen tersebut membahas peranan statistika dalam kehidupan sehari-hari dan pendidikan. Statistika digunakan untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data secara kuantitatif, serta menarik kesimpulan umum dari contoh-contoh data. Statistika berperan penting dalam berbagai aspek kehidupan dan bidang ilmu seperti pendidikan, kedokteran, dan penelitian.
Dokumen tersebut membahas tentang praktikum analisis cluster. Terdapat beberapa tahapan dalam analisis cluster, yaitu mendefinisikan cluster, mengukur kesamaan antar objek, memilih algoritma cluster untuk membentuk kelompok, dan menentukan jumlah cluster. Dokumen ini juga menjelaskan beberapa metode cluster seperti hierarchical dan k-means clustering beserta ilustrasinya.
"[Ringkasan]"
Dokumen tersebut merupakan Rencana Pembelajaran Semester (RPS) mata kuliah Statistika pada Program Studi D3 Akuntansi Universitas Graha Karya Muara Bulian. RPS ini menjelaskan capaian pembelajaran, bahan ajar, metode pembelajaran, jadwal, dan penilaian mata kuliah Statistika selama satu semester.
Dokumen tersebut membahas tentang:
1) Pengertian statistik pendidikan sebagai ilmu yang mempelajari prinsip-prinsip dan metode analisis data kuantitatif terkait pendidikan
2) Pengolongan statistik menjadi statistik deskriptif yang menganalisis data untuk memberikan gambaran dan statistik inferensial untuk menarik kesimpulan umum
3) Fungsi statistik sebagai alat bantu untuk menganalisis hasil evaluasi pendidikan
Dokumen tersebut membahas pengertian statistik, statistik deskriptif, statistik inferensial, dan jenis-jenis data. Statistik adalah ilmu yang mempelajari pengumpulan, pengolahan, dan analisis data untuk menarik kesimpulan. Statistik deskriptif mendeskripsikan data sedangkan statistik inferensial menganalisis sampel untuk menarik kesimpulan tentang populasi. Ada berbagai jenis data seperti kualitatif, kuantitatif, primer,
Tahapan-tahapan dari jalannya penelitian ini dimulai dari tahap pendahuluan, tahap penentuan rumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, tahap pengumpulan data, tahap analisis, tahap pembahasan, tahap penarikan kesimpulan, dan tahap pembuatan laporan.
Tahapan Analysis Data Digital: mengenal Data Mining. Paparan pada Webinar Series Digital Method for Social Sciences, Kedeputian IPSK LIPI. 11 Agustus 2020.
Dokumen tersebut membahas tentang tugas statistika pendidikan yang dilakukan oleh kelompok 2. Dokumen tersebut menjelaskan tentang pengukuran data, pengumpulan data, penyajian data, dan pengolahan data dalam suatu penelitian statistika pendidikan.
Jurnal biaya pasien rawat inap penyakit jantungAndy Murtanto
Dokumen tersebut membahas tentang klasifikasi biaya pasien rawat inap penyakit jantung menggunakan teknik data mining attribute importance dan algoritma Naive Bayes. Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi atribut-atribut penentu biaya pasien rawat inap penyakit jantung berdasarkan data pasien dari rumah sakit tertentu. Hasil analisis menunjukkan atribut pasien, penyakit, dan tipe kelas sebagai tiga atribut penentu biaya terbesar.
Dokumen tersebut membahas tentang statistika dan perannya dalam ilmu pengetahuan dan teknologi. Ringkasannya adalah:
1) Statistika adalah ilmu yang berkaitan dengan pengolahan data, sedangkan statistik adalah kumpulan angka;
2) Statistika berperan dalam kehidupan sehari-hari dan bidang ilmu lain seperti kedokteran, ekonomi, dan industri;
3) Statistika mendukung perkembangan ilmu penget
APPLIED DATABASE III - Slide Arsitektur Data MiningDEDE IRYAWAN
Arsitektur data mining terdiri dari data cleaning, data integration, data mining engine, pattern evaluation, dan graphical user interface. Metode data mining meliputi prediksi (seperti klasifikasi dan regresi), deskripsi (seperti clustering dan association rule discovery). Klasifikasi digunakan untuk memprediksi kelas data baru, sedangkan regresi memprediksi atribut bernilai riil. Clustering memecah data menjadi kelompok serupa dan association rule menemukan hubungan antar item yang sering dibeli bersama.
Makalah ini membahas tentang peranan statistika dan perkembangannya dalam teknik informatika. Statistika berperan penting dalam pembuatan perangkat lunak, pembuatan website statistik, penggunaan software statistika, survei pasar, penelitian pendidikan, pembangunan nasional, dan berbagai survei bank. Statistika juga berkembang dari ilmu pengumpulan angka menjadi ilmu analisis data untuk pengambilan keputusan.
Peranan statistik dalam kehidupan sehariOki Mentari
Dokumen tersebut membahas peranan statistika dalam kehidupan sehari-hari dan pendidikan. Statistika digunakan untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data secara kuantitatif, serta menarik kesimpulan umum dari contoh-contoh data. Statistika berperan penting dalam berbagai aspek kehidupan dan bidang ilmu seperti pendidikan, kedokteran, dan penelitian.
Dokumen tersebut membahas tentang praktikum analisis cluster. Terdapat beberapa tahapan dalam analisis cluster, yaitu mendefinisikan cluster, mengukur kesamaan antar objek, memilih algoritma cluster untuk membentuk kelompok, dan menentukan jumlah cluster. Dokumen ini juga menjelaskan beberapa metode cluster seperti hierarchical dan k-means clustering beserta ilustrasinya.
"[Ringkasan]"
Dokumen tersebut merupakan Rencana Pembelajaran Semester (RPS) mata kuliah Statistika pada Program Studi D3 Akuntansi Universitas Graha Karya Muara Bulian. RPS ini menjelaskan capaian pembelajaran, bahan ajar, metode pembelajaran, jadwal, dan penilaian mata kuliah Statistika selama satu semester.
Dokumen tersebut membahas tentang:
1) Pengertian statistik pendidikan sebagai ilmu yang mempelajari prinsip-prinsip dan metode analisis data kuantitatif terkait pendidikan
2) Pengolongan statistik menjadi statistik deskriptif yang menganalisis data untuk memberikan gambaran dan statistik inferensial untuk menarik kesimpulan umum
3) Fungsi statistik sebagai alat bantu untuk menganalisis hasil evaluasi pendidikan
Dokumen tersebut membahas pengertian statistik, statistik deskriptif, statistik inferensial, dan jenis-jenis data. Statistik adalah ilmu yang mempelajari pengumpulan, pengolahan, dan analisis data untuk menarik kesimpulan. Statistik deskriptif mendeskripsikan data sedangkan statistik inferensial menganalisis sampel untuk menarik kesimpulan tentang populasi. Ada berbagai jenis data seperti kualitatif, kuantitatif, primer,
Materi ini membahas tentang defenisi dan Usia Anak di Indonesia serta hubungannya dengan risiko terpapar kekerasan. Dalam modul ini, akan diuraikan berbagai bentuk kekerasan yang dapat dialami anak-anak, seperti kekerasan fisik, emosional, seksual, dan penelantaran.
Modul Ajar Matematika Kelas 11 Fase F Kurikulum MerdekaFathan Emran
Modul Ajar Matematika Kelas 11 SMA/MA Fase F Kurikulum Merdeka - abdiera.com. Modul Ajar Matematika Kelas 11 SMA/MA Fase F Kurikulum Merdeka. Modul Ajar Matematika Kelas 11 SMA/MA Fase F Kurikulum Merdeka. Modul Ajar Matematika Kelas 11 SMA/MA Fase F Kurikulum Merdeka. Modul Ajar Matematika Kelas 11 SMA/MA Fase F Kurikulum Merdeka.
Modul Ajar Bahasa Inggris Kelas 11 Fase F Kurikulum MerdekaFathan Emran
Modul Ajar Bahasa Inggris Kelas 11 SMA/MA Fase F Kurikulum Merdeka - abdiera.com, Modul Ajar Bahasa Inggris Kelas 11 SMA/MA Fase F Kurikulum Merdeka, Modul Ajar Bahasa Inggris Kelas 11 SMA/MA Fase F Kurikulum Merdeka, Modul Ajar Bahasa Inggris Kelas 11 SMA/MA Fase F Kurikulum Merdeka, Modul Ajar Bahasa Inggris Kelas 11 SMA/MA Fase F Kurikulum Merdeka, Modul Ajar Bahasa Inggris Kelas 11 SMA/MA Fase F Kurikulum Merdeka
2. UNIVERSITAS PUTERA BATAM
VISI
Menjadi Universitas terkemuka berbasis teknologi informasi dan komunikasi yang menghasilkan
sumber daya manusia yang berkompeten di bidangnya.
MISI
Menyelenggarakan pendidikan yang bermutu tinggi berbasis teknologi informasi dan komunikasi
untuk menciptakan sumber daya manusia yang berkompeten di bidangnya.
Menyelenggarakan penelitian terapan di berbagai bidang ilmu pengetahuan dan teknologi.
Menyelenggarakan pengabdian kepada masyarakat melalui pemanfaatan ilmu pengetahuan dan
teknologi.
Menerapkan manajemen pendidikan tinggi yang efektif dan efisien dan mengembangkan jaringan
kerjasama industri dan kemitraan yang berkelanjutan sebagai respon atas perubahan arus dan
daya saing global.
3. Aljabar
Aljabar (dari bahasa arab "al-jabr" yang berarti "pengumpulan bagian yang rusak")
adalah salah satu bagian dari bidang matematika yang luas, bersama-sama
dengan teori bilangan, geometri dan analisis. Dalam bentuk paling umum, aljabar
adalah ilmu yang mempelajari simbol-simbol matematika dan aturan untuk
memanipulasi simbol-simbol ini; aljabar adalah benang pemersatu dari hampir
semua bidang matematika. Selain itu, aljabar juga meliputi segala sesuatu dari
dasar pemecahan persamaan untuk mempelajari abstraksi seperti kelompok,
gelanggang, dan medan.
4. Data Mining
Adalah ekstraksi pola yang menarik dari data dalam jumlah besar. Suatu pola
dikatakan menarik apabila pola tersebut tidak sepele, implisit, tidak diketahui
sebelumnya, dan berguna. Pola yang disajikan haruslah mudah dipahami, berlaku
untuk data yang akan diprediksi dengan derajat kepastian tertentu, berguna, dan
baru. Penggalian data memiliki beberapa nama alternatif, meskipun definisi
eksaknya berbeda, seperti KDD (knowledge discovery in database), analisis pola,
arkeologi data, pemanenan informasi, dan intelegensia bisnis.
5. Cluster analysis atau clustering
Merupakan sebuah kegiatan
menemukan keunikan beberapa
data, dan mengelompokkan data
yang memiliki sifat atau keunikan
yang sama diantara data yang
lain, yang beberapa fungsi
utamanya merupakan: data
mining, statistical data analysis,
pattern recognition, dll
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
6. Cluster analysis atau clustering
Cluster, merupakan kumpulan
dari data yang memiliki sifat
yang sama, sifat yang dimaksud
merupakan kondisi-kondisi
yang ditetapkan dalam
pengelompokan data, yang
sifatnya “ya” atau “tidak”
Gambar disamping merupakan
visual data sebelum clustering.10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
7. Merupakan salah satu alogaritma
cluster analysis, yang clusternya
direpresentasikan dengan central
vector.
Central vector sendiri dapat ditentukan
secara acak maupun sesuai keinginan.
Gambaran dapat dilihat pada gambar
disamping.
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Centroid-based clustering atau k-means
