Ujian Akhir Semester (UAS)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Oleh: Sanusi, S.Ag Guru Matematika SMP Negeri 7 Yogyakarta
Advertisements

TURUNAN/ DIFERENSIAL.
Penjumlahan dan Pengurangan Pecahan
Pohon Keputusan (Decision Tree)
Teknik Pengembangan Instrumen Penilaian Diri
Pengertian Algoritma dan Flowchart
Bagian Ke-6 Manajemen File Pertemuan Ke-6
Kesimpulan BUKU Data Mining
SOAL ESSAY KELAS XI IPS.
ALJABAR.
Pengantar Persamaan Diferensial (PD)
Agung Toto Wibowo Bourg, David M., dan Seeman, Glenn, ”AI for Game Developers “, O'Reilly, 2004 Russell,
BAHAN AJAR TEORI BILANGAN
Diadaptasi dari slide Jiawei Han
Algoritma Struktur Data
Model Datamining Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., MT. Materi Kuliah [10]:
Peran Utama Data Mining
LIMIT FUNGSI LIMIT FUNGSI ALJABAR.
TURUNAN DIFERENSIAL Pertemuan ke
Rancangan Program Materi Pertemuan 13 Sumber : Slide Inayatullah,M.Si.
POLA BILANGAN.
INVERS MATRIKS (dengan adjoint)
Kontrak Kuliah Basis Data 2.
LIMAS MENGGAMBAR LIMAS.
Pertemuan 5 P.D. Tak Eksak Dieksakkan
SLIDE OTOMATIS PINDAH DALAM WAKTU 4-5 MENIT. A:kiriB:kanan Deklarasikan sebuah variabel dengan nama ‘isi’ yang mempunyai type array of double dengan ukuran.
Progress Final Project Ke-1
Pertemuan 4.
P O H O N.
RANCANGAN PROGRAM.
ALJABAR.
METODE PENGURUNG SHINTA P, S.Si.
PERANGKAT MANAJEMEN PENGETAHUAN
Marselina Silvia Suhartinah / 4IA05
Analisa & Perancangan Sistem Informasi
Pertemuan XIV FUNGSI MAYOR Assosiation. What Is Association Mining? Association rule mining: –Finding frequent patterns, associations, correlations, or.
NoOUTLOKTEMPERATUREHUMIDITYWINDYPLAY 1SunnyHotHighFALSENo 2SunnyHotHighTRUENo 3CloudyHotHighFALSEYes 4RainyMildHighFALSEYes 5RainyCoolNormalFALSEYes 6RainyCoolNormalTRUEYes.
ROUGH SET THEORY AND DATA MINING Dr. Sarjon Defit.
Decision Tree.
DATA MINING (Machine Learning)
Decision Tree.
STUDI KASUS KLASIFIKASI Algoritma C 4.5
Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 Object-Oriented Programming Introduction Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan.
Data Mining Junta Zeniarja, M.Kom, M.CS
Decision Tree Classification.
Decision Tree Classification.
Data dan Informasi Daurat Sinaga, M.Kom.
MATERI PERKULIAHAN KECERDASAN BUATAN
Data Mining.
Konsep Data Mining Ana Kurniawati.
Disiplin Ilmu, Metode Penelitian, Computing Method
Ujian Akhir Semester (UAS)
Analisis Klastering K-Means Model Datamining Kelompok 1 Eko Suryana
Data Mining-1.
MIK | FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN
KLASIFIKASI.
Anggota Dwita Eprila ( ) Mayang Hermeiliza Eka Putri ( ) Nadiah Amelia ( ) Rafif Abdusalam ( ) Shofyan.
Perancangan Sistem Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Data Mining Berbasis Algoritma ID3 (Studi Kasus:Jurusan Teknik Komputer –Unikom) Oleh:
Konsep Aplikasi Data Mining
DATA PREPARATION Kompetensi
Silabus Business Intelligent (IN335)
Decision Tree Pertemuan : 13.
Pengetahuan Data Mining
Pertemuan 1 & 2 Pengantar Data Mining 12/6/2018.
DATA PREPARATION.
KLASIFIKASI.
Oleh : Rahmat Robi Waliyansyah, M.Kom.
Konsep dan Aplikasi Data Mining
DECISION SUPPORT SYSTEM [MKB3493]
Data Mining Classification.
Transcript presentasi:

Ujian Akhir Semester (UAS) DATA MINING Sifat Ujian: Open Book Are you ready………..!!!!

Cermati…..Hati-hati dan Teliti….

1. Algoritma ID3, CART, dan C4.5 bukan merupakan Metode Clustering

2. Didalam Menyelesaikan Metode C4 2.Didalam Menyelesaikan Metode C4.5 yang dibutuhkan adalah perhitungan Nilai Gain dan Entropy dari setiap Kriteria

3. Data mining merupakan cabang ilmu Artificial Intelligence

4. Di dalam Information System terdapat 2(dua) jenis Atribut yaitu Atribut Kondisi dan Atribut Keputusan

5. Data mining (pencarian pengetahuan dari data)   – Mengekstrak secara otomatis pola atau pengetahuan yang menarik (tidak sederhana, tersembunyi, tidak diketahui sebelumnya, berpotensi berguna) dari data dalam jumlah sangat besar.

6. Gambar dibawah ini adalah tahapan dalam Data Mining

7. Gambar Di bawah ini adalah Multi Disiplin dalam Data Mining KESENIAN

8. Berikut ini adalah metode-metode dalam Data Mining 1 8. Berikut ini adalah metode-metode dalam Data Mining 1. Metode Rough Set 2. Algoritma Apriori 3. Algoritma C4.5 4. Metode Naïve Bayes 5. Metode Djikstra

9. Berikut ini adalah Langkah-langkah Penyelesaian Metode Rough Set Decision System Equivalen Class Discernibility Matrix / Discernibility Matrix Modulo D Reduction General Rules 9. Berikut ini adalah Langkah-langkah Penyelesaian Metode Rough Set Decision System Equivalen Class Discernibility Matrix / Discernibility Matrix Modulo D Reduction General Rules

10. Berikut ini adalah gambar Information System

11. Hasil dari C  (ABD)  (AD)  B (BC)  (BD) adalah {C}, {A}, {B}

12. Hasil dari (BC) ^ B ^ (ACD) ^ (A  B  C  D) ^ D ^ (CD) adalah {B},

13 - 15. BONUUUUS….!!!!

SILAHKAN DIKUMPUL

YUUUUK KEEP SMILE…….!!!!!!!!!