Belajar Data Mining Sampai Bisa Membuat Aplikasi
Kursus privat Data Mining untuk mahasiswa yang ingin memahami algoritma, menghitung manual, mengolah dataset, dan membuat aplikasi sesuai topik skripsi atau tugas akhir.
Diajari konsep algoritma data mining dari dasar
Praktik perhitungan manual sesuai metode penelitian
Membuat aplikasi data mining sesuai studi kasus skripsi
Dibimbing dari dataset, proses, hasil, hingga validasi output
Paket Privat
Privat Data Mining
Output Belajar
Peserta memahami algoritma, memiliki perhitungan manual, dan membuat aplikasi data mining sesuai studi kasus.
Sistem
Privat 1 siswa 1 tentor
Durasi
2 jam / pertemuan
Jadwal
Senin s/d Sabtu
Mode
Tatap muka atau online
Keunggulan Program
Belajar Data Mining Lebih Terarah untuk Skripsi
Kelas ini tidak hanya membahas teori. Peserta diarahkan untuk memahami metode, menyiapkan dataset, menghitung manual, dan membuat aplikasi sesuai kebutuhan penelitian.
Fokus ke Studi Kasus Skripsi
Materi tidak dibuat terlalu umum. Peserta diarahkan sesuai topik penelitian, dataset, algoritma, dan kebutuhan aplikasi yang ingin dibuat.
Diajari Perhitungan Manual
Peserta belajar menghitung algoritma secara manual agar paham proses data mining dan bisa menjelaskan hasil saat ujian.
Output Berupa Aplikasi
Selain memahami teori, peserta juga praktik membuat aplikasi data mining berbasis web sesuai rancangan sistem.
Untuk Siapa?
Cocok untuk Mahasiswa yang Mengambil Topik Data Mining
Kursus ini cocok untuk peserta yang ingin membuat penelitian atau aplikasi berbasis klasifikasi, clustering, prediksi, maupun association rule. Karena formatnya privat, materi dapat menyesuaikan kemampuan dan kebutuhan peserta.
Mahasiswa S1 yang sedang mengambil topik skripsi data mining
Mahasiswa yang ingin membuat aplikasi klasifikasi, clustering, prediksi, atau asosiasi
Mahasiswa yang kesulitan memahami perhitungan manual algoritma
Mahasiswa yang sudah punya dataset tetapi belum tahu cara mengolahnya
Mahasiswa yang ingin membuat aplikasi sesuai metode penelitian
Peserta umum yang ingin belajar data mining secara praktik
Materi Kursus
Materi Privat Data Mining
Materi disusun dari tahap perancangan, pengolahan dataset, perhitungan algoritma, sampai praktik membuat aplikasi data mining.
Perancangan Sistem
Diskusi studi kasus, kebutuhan pengguna, alur sistem, fitur aplikasi, dan rancangan data yang akan dipakai.
Perhitungan Algoritma
Belajar menghitung algoritma data mining secara manual agar proses dan hasil sistem dapat dipahami dengan baik.
Dataset dan Database
Menyusun dataset, membuat struktur tabel, relasi database, dan menyiapkan data untuk proses perhitungan.
Implementasi Aplikasi
Membuat aplikasi data mining berbasis web sesuai metode, dataset, dan rancangan sistem peserta.
PHP Programming
Membuat logika program, proses input data, pengolahan dataset, dan menampilkan hasil perhitungan.
Halaman Admin
Membuat halaman pengelolaan data seperti data training, data testing, kriteria, transaksi, atau data objek penelitian.
Tampilan Web
Membuat tampilan aplikasi agar lebih rapi, responsif, dan nyaman digunakan saat demo atau pengujian.
Validasi Hasil
Mencocokkan hasil aplikasi dengan perhitungan manual agar output sistem sesuai dengan algoritma.
Pilihan Algoritma
Pilih Algoritma Data Mining Sesuai Topik Skripsi
Setiap algoritma memiliki karakteristik dan studi kasus yang berbeda. Klik salah satu algoritma untuk melihat penjelasan detail, contoh studi kasus, alur perhitungan, dan inspirasi judul penelitian.
Apriori
Association rule dan pola transaksi.
Mencari Pola Hubungan Antar Item
Apriori cocok untuk penelitian berbasis data transaksi, seperti pola pembelian produk, peminjaman buku, paket layanan, atau kombinasi item yang sering muncul bersama.
K-Means
Pengelompokan data dan segmentasi.
Mengelompokkan Data Berdasarkan Kemiripan
K-Means cocok untuk segmentasi pelanggan, pengelompokan wilayah, produk, siswa, wisata, atau objek penelitian berdasarkan atribut numerik.
Naive Bayes
Klasifikasi teks, sentimen, dan data kategori.
Klasifikasi Berbasis Probabilitas
Naive Bayes cocok untuk analisis sentimen, klasifikasi teks, prediksi kategori, diagnosis awal, dan data yang memiliki label kelas.
Decision Tree
Pohon keputusan dan klasifikasi.
Membuat Pohon Keputusan
Decision Tree cocok untuk penelitian klasifikasi yang membutuhkan hasil berupa aturan keputusan yang mudah dibaca dan dijelaskan.
C4.5
Decision tree populer untuk skripsi.
Klasifikasi dengan Entropy dan Gain
C4.5 cocok untuk skripsi klasifikasi karena proses entropy, gain, pohon keputusan, dan rule dapat dihitung serta dijelaskan secara runtut.
FP-Growth
Pencarian frequent pattern tanpa candidate berulang.
Mencari Pola Item yang Sering Muncul
FP-Growth cocok untuk mencari pola transaksi secara lebih efisien karena tidak perlu membangkitkan kandidat itemset secara berulang seperti Apriori.
Alur Belajar
Dari Judul Sampai Aplikasi Bisa Diuji
Alur belajar dibuat bertahap agar peserta tidak hanya bisa membuat aplikasi, tetapi juga memahami alasan metode dan proses perhitungannya.
Konsultasi Topik
Membahas judul, objek penelitian, data yang dimiliki, dan algoritma yang akan digunakan.
Menyiapkan Dataset
Menyusun data training, data testing, atribut, kriteria, atau transaksi sesuai kebutuhan metode.
Hitung Manual
Mengerjakan contoh perhitungan algoritma agar proses metode dapat dijelaskan dalam laporan.
Buat Aplikasi
Mengimplementasikan proses data mining ke dalam aplikasi berbasis web.
Validasi Output
Mencocokkan hasil sistem dengan perhitungan manual dan menyiapkan hasil untuk pengujian.
Bonus Belajar
Bonus Video Tutorial
Selain belajar langsung dengan tentor, peserta juga mendapatkan video tutorial untuk membantu mengulang materi secara mandiri setelah pertemuan selesai.
Tutorial HTML, CSS, dan Bootstrap
Video tutorial membuat tampilan web, layout admin, form input, tabel data, dan halaman aplikasi.
Tutorial PHP dan MySQL
Video tutorial membuat koneksi database, CRUD, query, dan proses pengolahan data menggunakan PHP.
Tutorial Data Mining
Video pendukung untuk memahami alur pembuatan aplikasi data mining dan implementasi algoritma.
Biaya dan Jadwal
Jadwal Fleksibel, Pertemuan Tidak Hangus
Peserta dapat memilih jadwal belajar dari Senin sampai Sabtu. Jika berhalangan hadir, peserta dapat izin melalui WhatsApp admin dan pertemuan tidak hangus.
Paket Privat Data Mining
Privat Data Mining
Dapat diangsur 3x. Angsuran pertama Rp1.000.000.
20x pertemuan
Durasi 2 jam setiap pertemuan
Privat 1 siswa 1 tentor
Materi mengikuti topik skripsi peserta
Diajari perhitungan manual algoritma
Praktik membuat aplikasi data mining
Bisa tatap muka atau online
Pertemuan tidak hangus jika izin ke admin
Mendapatkan sertifikat setelah menyelesaikan kursus
Portfolio Siswa
Contoh Karya Siswa Data Mining
Output dari kelas ini adalah peserta praktik membuat aplikasi data mining dengan proses sesuai algoritma. Berikut beberapa contoh karya siswa Data Mining.
Sistem Rekomendasi Daur Ulang Barang Bekas Menggunakan KNN
Arnaldo Adi P.
Mahasiswa
Sistem Pakar Diagnosis Reaksi Ruqyah Menggunakan Naive Bayes
Adab Inayah
Mahasiswa
Prediksi Bahan Mentah Menggunakan Metode Simple Moving Average
Randi Nasrullah
Mahasiswa
Klasifikasi Laris Tidaknya Penjualan Produk Menggunakan Naive Bayes
Teguh Yulianto
Mahasiswa
Siap Membuat Aplikasi Data Mining Sendiri?
Daftar kelas Privat Data Mining dan praktik membuat aplikasi sesuai topik skripsi Anda. Cocok untuk penelitian klasifikasi, clustering, prediksi, dan association rule.