02087     2200265   4500001002100000005001500021007000300036008004100039020002200080035002000102082001100122084001700133100004100150245010700191264003400298300004400332336002100376337003000397338002300427520126900450650004001719650002001759700002501779990001701804INLIS00000000149209520250923023103ta250923                g          0 ind    a978-623-7131-32-8  a0010-0925000057  a006.31  a006.31 RAH d0 aRahmadya Trias HandayantoePengarang1 aData mining dan machine learning menggunakan matlab dan python /cRahmadya Trias Handayanto, Herlawati  aBandung :bInformatika,c2020  axiv, 314 halaman :bilustrasi ;c24 cm.  2rdacontentateks  2rdamediaatanpa perantara  2rdacarrieravolume  aData mining menurut David Hand, Heikki Mannila, dan Padhraic Smyth dari MIT adalah analisis terhadap data (biasanya data yang berukuran besar) untuk menemukan hubungan yang jelas serta menyimpulkannya yang belum diketahui sebelumnya dengan cara terkini dipahami dan berguna bagi pemilik data tersebut (Larose,2006). Data Mining sudah ada sejak lama dan teori-teorinya pun sudah banyak dibahas dalam berbagai literatur. Teori-teori tersebut antara lain: Naïve-Bayes dan Nearest Neighbour, Pohon Keputusan, Aturan Asosiasi, K-Means Clustering, dan Text Mining (Bramer, 2007).
Sedangkan perkembangan terkini menghadirkan algoritma-algoritma yang baru dikembangkan antara lain: Jaringan Syaraf Tiruan (JST), Algoritma Genetik, Fuzzy C-Means, Support Vector Machine (SVM). dan lain-lain (Larose, 2006). Sejak perkembangannya dari tahun 90-an, data mining yang sebelumnya dikuasai oleh para pakar statistik, ternyata di tahun 2000-an banyak dikembangkan oleh imu komputer yang berusaha untuk memperbaiki kinerja dari teori-teori statistik yang ada. Menurut Daryl Pregibon disebutkan bahwa Data Mining adalah perpaduan dari Statistik, Artificial Inteligent dan Database (Gorunescu, 2011). Data Mining kemudian dikenal dengan nama Knowledge-Discovery in Databases (KDD). 4aMesin Pembelajar - Machine Learning 4apengolahan data0 aHerlawatiePengarang  a2025/HD/0336