Selamatdatang di situs kami. Kami adalah salah satu lembaga pembelajaran terbaik untuk mempelajari kursus bahasa pemrograman dan pemasaran digital di Jakarta. Kami menawarkan Bootcamp Situs Web, Bootcamp Android, Pengenalan Python untuk Bootcamp Ilmu Data, Bootcamp React & React Native, Pengembangan Profesional, Dasar-dasar Pemrograman, Pengantar Pemrograman, Pemasaran Digital, Pengembangan BelajarPython. Satu bahasa program untuk berbagai tujuan. Membuat website, menganalisa data sampai kecerdasan buatan semuanya memungkinkan dengan python. Kalau kamu sedang bingung memilih bahasa program apa yang bagus untuk dipelajari pemula, python bisa menjadi kandidat utama. Bukan hanya syntax yang bersih dan mudah dibaca, tapi implementasi ViewPertemuan 1 Pengantar Data FASILKOM 87031 at Mercu Buana University. Kemampuan Pemrograman (R, Python, dan lainnya) 3. Kemampuan Database dan Query (SQL dan lainnya) dan yang digunakan agar sistem komputer secara otomatis dapat belajar dengan sendirinya tanpa diberi instruksi pemrograman dan dapat meningkatkan Thetraining program from the Data Science Academy is address to those who are beginners up to intermediate level. The output of this program is to ensure that graduates have the right skills to: Collect, clean, process and analyze data, visualize data, and create interactive dashboard. Create machine learning algorithm that can predict Pythonmerupakan salah satu dari bahasa pemrogramam tingkat tinggi. Salah satu contoh perhitungan yang dilakukan pada bidang Teknik Sipil adalah menghitung jumlah bata dan bidang dinding pada suatu ruangan. Dengan adanya program ini, maka diharapkan para insinyur sipil dapat mendapatkan hasil perhitungan jumlah bata dan luas bidang dinding Jadimeskipun mesin dan deep learning berada di bawah klasifikasi umum kecerdasan buatan, dan keduanya "belajar" dari input data, ada beberapa perbedaan utama antara keduanya. 5 Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning. Berikut 5 perbedaan antara machine learning dan deep learning yaitu : Intervensi Manusia Jikasobat ingin belajar python cukup mudah tinggal install idle python saja, maka sobat bisa mulai koding bahasa python. Agar makin lengkap sobat bisa mendownload beberapa ebook di bawah ini. 1. Poss UPI press - python dasar. Link Download : Download [via mediafire] 2.Python For Dummies. Link Download : Download [via mediafire] Belajarbig data dengan python. Belajar awali persiapan dirimu dengan belajar big data dirumahaja bersama dqlab. Mengenal big data persiapkan 3 kompetensi ini untuk hadapi industri data sebenarnya. Belajar data analyst di dqlab menggunakan tiga bahasa populer saat ini dikalangan data science yaitu python r dan sql. Jadi sudah enga bisa ebookbelajar-bahasa-inggris-dengan-mudah.pdf. Kamus Bahasa Inggris. Bahasa Jepang Sistem 52M Jilid 1.pdf. Download Acode. keygen. buku python. learning python 5th. learning python. Buku Pengantar Data Science dan Aplikasinya bagi Pemula. Dasar-Dasar Ruby. OOP dengan Ruby. Download : Buku Pengantar Data Science dan Aplikasinya bagi ObbyFerryansyah Peserta kelas Python Data Science (Batch 21) & Python Analisa Opini Publik (Batch 22) "To be honest saya baru belajar python dari sanbercode. Metode belajarnya saya suka, jadi free kita yang atur tapi ada target juga per hari yang bikin kita bisa ataupun mau ga mau harus meluangkan waktu biar investasi di diri kita tidak jadi sia sia. PythonFor Data Science remote. 8 minggu. start : 28 Agustus 2022. end : 18 Oktober 2022. batch 083. Selasa dan Kamis 19.00 - 22.00. Peserta kelas remote akan mengikuti pembelajaran secara online dengan jadwal yang telah ditentukan. BelajarData Science Lewat Video 60 Detik! Yuk belajar data science melalui Program Youtube Team Algoritma, "60 Seconds Data Science.". Program ini akan mengupas data science secara singkat selama 60 detik bersama dengan Instructor Algoritma. Pembahasan yang dipaparkan juga akan beragam, mulai dari programming, statistics, hingga machine. Paramember dari Komunitas Indonesia AI adalah mereka-mereka para individu yang memiliki minat tinggi untuk belajar teknologi AI ataupun berjejaring dengan para pembelajar dan praktisi AI dari industri di Indonesia. Python Programming, Data Analytics. Domisili: Depok, Jawa Barat. Faris Dzaudan Qadri. Data Scientist dan Mentor. Minat: Data DaftarIsi. 1. Syntax for dan while Loop. 2. Penggunaan for dan while Loop. Bagi yang sudah belajar tentang pemrograman, pasti tidak asing dengan istilah loop. Dimana loop adalah sebuah proses yang digunakan untuk pengulangan statement tanpa harus menulis nya lagi. Di Python sendiri terdapat dua jenis loop, yaitu for loop dan while loop. ScikitLearn memberikan sejumlah fitur untuk keperluan data science seperti: Algoritma Regresi. Algoritma Naive Bayes. Algoritma Clustering. Algoritma Decision Tree. Parameter Tuning. Data Preprocessing Tool. Export / Import Model. Machine learning pipeline. 8tIj. Ketika belajar Python 3 tidak lengkap rasanya tanpa membaca Buku dan Ebook sebagai pedoman. Dengan memilikinya, kita akan mendapatkan panduan yang berurutan sesuai dengan tingkatannya. Bisa saja selain buku dan ebook, belajar dari media Online seperti di youtube dan blog seperti ini. Beberapa buku dan ebook python 3 berbahasa indonesia, dan ada juga yang menggunakan python 2. Meski sudah versi lama, tidak mengapa Kamu memilikinya IsiEbook berikut ini bukan tulisan saya, hanya mengupload ulang re-upload yang telah saya dapatkan dari internet. Jika ada yang keberatan ebooknya diupload, silahkan hubungi melalui email di bawahEbook Python Bahasa IndonesiaSaya telah mengumpulkan 7 buah buku elektronik yang membahas tentang python, mungkin saja Kamu sudah memilikinya. Kalau belum bisa dijadikan sebagai tambahan refrensi bacaan. Dan 3 diantaranya berbahasa inggris, selain itu berbahasa Indonesia. Link ada setelahnya via Google Pemrograman Python 2 Untuk PemulaDengan membaca buku ini, pembaca akan mendapatkan pemahaman tentang python yang berbeda. Buku Tutorial Pemrograman Python2 ditulis pada tahun 2016 dan telah disebarluaskan sejak tahun 2017 hingga saat PythonBuku gratis lainnya berjudul Kriptografi Python, membahas mengenai sandi dan tetap mengutamakan kesederhanaan pada penyampaiannya agar mudah dimengerti oleh semua orang yang membacanya. Ditulis dari pengalaman penulisnya sendiri ketia beliau belajar tentang pemrograman dan pengkodean secara otodidak. Ebook ini mungkin berguna bagi yang sedang belajar hacking akan mengetahui sejarah kriptografi kemudian dilanjutkan dengan kriptografi modern dan lebih dalam lagi tentang macam kriptografi. Lalu membahas tentang python secara terpisan dan terakhir bagaimana membuat proyek kriptografi menggunakan Pemrograman Python DasarIni adalah salah satu pengantar seorang yang baru masuk kedalam bahasa pemrograman python, baik itu yang masih pemula maupun yang sedang ingin beralih mempelajari python. Pembahasan yang komplit, dan lebih detail lagi. Antara ebook yang pertama dengan yang ke tiga ini saling Aplikasi Bisnis Dengan PythonSetelah mempelajari dasar python, baik melangkah ke tingkat yang lebih tinggi. Dengan membuat sebuah proyek yang bisa digunakan untuk kepentingan bisnis. Mulai dari membaca buku ini sebagai panduan awal kemudian bisa dikembangkan lagi. Dalam buku ini juga membahas penggunaan QT untuk membuat aplikasi gui pada mesin kasir yang terbagi jadi 3 Byte of Python 3Buku ini berbahasa inggiris dan telah digunakan pada universitas internasional, University of California, Harvard University, University of Leeds, dan lainnya. Buku ini juga ada versi cetak, dan untuk memilikinya bisa menghubungi kontak yang ada didalam buku Learning with Python 3Berisi 422 halaman yang membahas semua tentang python 3, ditulis dalam bahasa Inggris. Merupakan salah satu panduan lengkap yang Python BookJudul aslinya A Python Book Beginning Python, Advanced Python, and Python Exercises ini juga berbahasa Inggris. Tidak ada salahnya membaca tulisan ini meski dalam bahasa Inggris. Karena isinya juga lengkap sebanyak 278 Download Via Google DriveBuku Python Bahasa IndonesiaBagi sebagian orang, membaca buku versi digital tidak begitu nyaman ada yang matanya cepat lelah dan ada juga yang merasa pusing saat membacanya. Karena itu, buku fisik pun tetap ada dan banyak pilihannya. Diantaranya ada empat buku berikut iniDasar - Dasar Pemrograman Dengan PythonBuku Dasar - Dasar Pemrograman Dengan Python diterbitkan tahun 2019 yang ditulis oleh Wenty Dwi Yuniarti, dari UIN ini disajikan dengan urutan yang memudahkan pembaca dalam memahami konsep pemrograman, mulai dari konsep berpikir algoritmik berorientasi pemecahan masalah, unsur-unsur pemrograman hingga pengenalan paradigma pemrograman berorientasi objek. Namun demikian, pembaca dapat mempelajari sesuai urutan yang dikehendaki. Guna mengasah kemampuan memecahkan masalah dan memprogram, buku ini dilengkapi dengan latihan soal dan praktik memprogram dalam bahasa pemrograman Python menggunakan Jupyter ajar ini dapat digunakan sebagai sumber belajar bagi mahasiswa yang sedang menempuh perkuliahan Dasar-dasar Pemrograman, maupun sumber bacaan bagi siapa pun yang tertarik belajar pemrograman khususnya pemrograman dengan Data Dasar Untuk Mahasiswa Ilmu KomputerPerancangan basis data dapat dilakukan dengan beberapa cara, salah satunya adalah dengan membuat Entity Relationship Diagram ER-D. Pembacaan ER-D memang mudah dilakukan, namun bagaimana merancang ER-D yang baik dan benar?Dalam buku ini dibahas tentang ER-D dari simbol hingga langkah-langkah pembuatan ER-D yang baik dan benar. Selain itu buku ini juga membahas kasus yang ada dan cara penyelesaiannya. Sehingga pembaca, khususnya mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer dapat membuat ER-D setahap demi setahap untuk menghasilkan basis data yang baik dan Desain Eksperimen Menggunakan PythonBuku yang diterbitkan tahun 2019 ditulis oleh Suprapto, dkk. Buku ini terdiri dari beberapa bab, bab pertama desain eksperimen, bab kedua desain faktorial penuh dan parsial, bab ketiga desain Plackett-Burman, bab keempat Response Surface Methodology/RSM, bab kelima desain acakdan bab terakhir aplikasi desain Box-Behnken-Response Surface Analisis Data Menggunakan PythonPengarang Suprapto & Yatim Lailun Ni’mah Kategori Buku Referensi Bidang Ilmu Ilmu Komputer ISBN 978-623-209-361-4 Ukuran cm Halaman viii, 105 hlm Tahun 2019Dimana Mendapatkan BukunyaUntuk mendapatkan bukunya bisa dipesan melalui Online yang tersedia di Tokopedia dan Shopee. Saat ini sedang ada promo cash back 5% untuk semua buku di atas Python merupakan bahasa pemrograman yang sering digunakan untuk mengolah data dengan menerapkan data science. Data science banyak diterapkan perusahaan saat ini karena manfaatnya dalam mengolah data yang lebih efektif dan efisien. Data science menggabungkan ilmu matematika, statistik, dan pemrograman dalam proses pengolahan data. Metode yang diterapkan pun didasari oleh jenis data serta tujuan pengolahan data. Adapun keunggulan data science adalah bisa digunakan untuk mengolah Big Data. Big Data merupakan kumpulan data yang memiliki karakteristik jumlah data yang sangat banyak, jenis data yang beragam, serta terkumpul dalam waktu yang relatif singkat. Bahasa pemrograman Python digunakan karena fleksibilitasnya dan package atau library yang mendukung proses data science. Library tersebut biasanya sudah terpasang saat menginstall Python, namun ada juga library yang bisa ditambahkan lagi. Penulisan kode pada Python menggunakan bahasa yang mudah dipahami karena struktur bahasanya seperti mengobrol dengan mesin. Sehingga pengguna akan lebih fokus dalam membangun program. Belajar bahasa pemrograman Python tentu harus terus berlatih. Bagi pemula bisa mempelajari library yang sering digunakan terlebih dahulu, bisa dari blog, website, dan lainnya. Nah, artikel kali ini akan membahas tutorial Python dasar menggunakan library untuk data science. Yuk, simak pembahasannya dibawah ini! 1. PandasPandas adalah library yang sering digunakan untuk memproses data yang meliputi pembersihan data, manipulasi data, hingga melakukan analisis data. Pandas berfungsi mengakses data sumber yang akan digunakan untuk penelitian. Pandas dapat membaca format file csv, tsv, dan txt. Dengan library ini kita juga dapat melakukan proses seperti pada SQL seperti agregasi, join, group by, dan lain-lain. Sintaks ketika akan menggunakan Pandas pada Python yaitu seperti pandas as pdnama_database = ini akan dibaca oleh Python untuk memanggil library Pandas. Inisial pd umum dipakai saat menggunakan library Pandas. Baca juga Yuk Cari Tahu Perbedaan Python R dan SQL2. NumpyNumpy Numerical Python adalah library yang digunakan untuk melakukan komputasi data yang bertipe numerik. Numpy bisa memproses operasi vektor, matriks, dan juga operasi matematika atau statistik. Beberapa tipe data yang ada dalam Numpy yaitu boolean, integer, unsigned integer, dan float. Sintaks untuk menggunakan library Numpy sama dengan library lainnya yaitu import numpy as np. Penggunaan sebutan np umum digunakan ketika menggunakan Numpy. Kita juga bisa menggunakan Numpy untuk melakukan operasi sederhana dengan menggunakan simbol yaitu + untuk penjumlahan, - untuk pengurangan, * untuk perkalian, dan / untuk pembagian. Operasi lain seperti pangkat bisa dituliskan dengan dua bintang **. Numpy juga menyediakan fungsi universal function unfunc untuk menjalankan operasi seperti sin dan cos. 3. MatplotlibMatplotlib merupakan library pada Python yang digunakan untuk melakukan visualisasi data menjadi menarik, biasanya menggunakan grafik atau plot yang sesuai dengan data yang dimiliki baik dalam bentuk 2D atau 3D. Dengan Matplotlib kita dapat mengatur ukuran, warna grafik, dan lain sebagainya sesuai keinginan agar data tersaji dengan menarik dan memperoleh informasi yang berguna bagi perusahaan maupun instansi. Sintaks untuk menggunakan library Matplotlib di Python yaitu import as plt. Inisial plt merupakan singkatan umum yang dipakai untuk menyebut matplotlib. Perlu diingat tidak semua bentuk grafik cocok untuk semua bentuk data. Misalnya kita ingin melihat trend pasar dalam kurun waktu tertentu akan lebih cocok jika menggunakan line chart. 4. Scikit-LearnScikit-Learn adalah library yang dikembangkan oleh David Cournapeau pada tahun 2007 dan bersifat open source. Scikit-Learn menyediakan berbagai algoritma pembelajaran untuk regresi, pengelompokkan, dan klasifikasi. Library ini sangat baik dalam mendukung berbagai tipe machine learning seperti unsupervised learning dan supervised learning serta sempurna digunakan untuk analisis data dan data mining. Metode klasifikasi ini banyak digunakan perusahaan untuk mengembangkan bisnisnya berdasarkan data penjualan, preferensi konsumen saat membeli produk, dan lain sebagainya. Scikit-Learn dapat digunakan bersama dengan Numpy dan juga Mengenal Perbedaan R Python dan SQL5. Belajar Skill Python untuk Berkarir di Bidang DataProfesi Data Scientist dan Data Analyst menjadi profesi yang banyak dicari saat ini oleh berbagai perusahaan dengan kualifikasi yang berbeda-beda. Setiap perusahaan punya tools andalannya tersendiri seperti talent data harus menguasai Python, R, Excel, Tableau, dan lain sebagainya. Oleh karena itu jika ingin bekerja di bidang data, setidaknya harus memahami dasar pemrograman. Ini bisa kamu dapatkan salah satunya dengan mengikuti kursus data science. DQLab adalah lembaga kursus data science yang memberikan modul terstruktur dan di mentori oleh praktisi data senior sehingga mudah dipahami dan dipelajari. Kamu juga bisa menggali kemampuanmu dengan mengikuti data challenge dan mendapat feedback langsung dari mentor. Tunggu apa lagi? Yuk, daftarkan dirimu di Dita KurniasariEditor Annissa Widya What you'll learnMengenal Data Science secara teori dan praktikMengenal Exploratory Data AnalysisMenggunakan Teknik - teknik Machine Learning untuk kasus Data ScienceMenyelesaikan berbagai case studyRequirementsTidak perlu basic Programming, anda akan mempelajari dari awalData science adalah suatu bidang studi yang mengkombinasikan kemampuan programming, matematika dan statistika, dan pengetahuan umum untuk mendapatkan suatu insight dari data terstruktur maupun tak terstruktur. Pada prosesnya, data science meliputi tahap pengolahan data, membuat model, sampai dengan evaluasi. Analisis dan visualisasi data yang ada di proses data science juga sangat berguna untuk menarik informasi yang termuat di dalam data dan membuat visualisasinya agar lebih mudah untuk disampaikan ke orang Scientist is The Hottest Job in 21st Century, istilah yang menggambarkan seorang Data Scientist ilmuan data. Saat ini Data Science merupakan bidang yang populer dipelajari di tahun 2021 dan banyak digunakan di berbagai digital startup, e-commerce, Corporate dan pendidikan. Melalui Course Data Science Untuk Pemula dengan Python, kamu akan mempelajari Data Science dari awal hingga mahir. Beberapa yang dipelajari didalam Course Data Science ini diantaranya Pengenalan Pemrograman, Exploratory Data Analysis, hingga pemodelan Machine Learning untuk berbagai kasus Data yang dapat mengikuti kelas ini?Program ini dirancang untuk mendukung partners, integrators dan developers bahkan pemula yang belum mengenal tentang Data Science untuk mempelajari konsep Data Science hingga implementasi di startup digital dan perusahaanLuaran ProgramSetelah mengikuti program ini, para peserta mampu menjadi Junior Data ScientistMemiliki portofolio pengerjaan project Data ScienceMampu bekerja secara Scrum Team dalam project Data ScienceStruktur ProgramPara peserta akan belajar mengenai Data Science dari level pemula hingga mahirsertifikat akan diberikan setelah mengikuti seluruh PendukungSelain menggunakan Course Udemy ini, anda dianjurkan untuk enroll berbagai FREE Course di BISA AI Academy melalui halaman web BISA AI atau melalui aplikasi BISA AI Academy di PlaystoreWho this course is forUntuk semua orang yang ingin mempelajari mengenai Data ScienceDosen, Mahasiswa, Praktisi, Pengusaha dan siapapun dapat belajar Data ScienceArtificial Intelligence, Data Science, ProgrammingBISA AI Academy merupakan platform edutech yang fokus pada pembelajaran terkait Artificial Intelligence Kecerdasan Artifisial. BISA AI Academy hadir untuk menjawab kebutuhan masyarakat terkait pendidikan, pelatihan dan magang terkait dengan Kecerdasan Artifisial. BISA AI Academy fokus pada Kecerdasan Artifisial dan subset-nya seperti Data Science, Data Engineering, NLP, Machine Learning dan lainnya Metode atau teknik matematika, statistik atau machine learning yang dibahas pada buku ini adalah telah umum digunakan. Sehingga buku ini tidak akan membahas tentang konsep metode dan teknik tersebut. Buku hanya fokus membahas implementasi setiap metode dan teknik pada lingkungan R. Topik machine learning yang dibahas pada buku ini hanya fokus kepada supervised learning pada umumnya dan klasifikasi pada khususnya. Setiap teknik klasifikasi yang dibahas disertai contoh masalah dan penyelesaian langkah demi langkah sehingga dapat diikuti oleh pembaca dengan mudah. Selain membahas teknik-teknik supervised learning – klasifikasi, buku ini juga membahas teknik yang digunakan untuk mengukur kinerja teknik klasifikasi yang digunakan. Sehingga pembaca dapat memiliki pengetahuan yang lengkap untuk menyelesaikan masalah klasifikasi pada lingkungan - uploaded by Mohammad Reza FaisalAuthor contentAll figure content in this area was uploaded by Mohammad Reza FaisalContent may be subject to copyright. Discover the world's research25+ million members160+ million publication billion citationsJoin for free A preview of the PDF is not available ... Proses klasifikasi teks review terhadap layanan telemedicine Halodoc untuk sentimen positif maupun negatif dilakukan dengan beberapa metode yang paling popular diantaranya Naïve Bayes Classifier, KNN, SVM. Penelitian mengenai Naïve Bayes Classifier untuk melakukan klasifikasi pada aplikasi Halodoc telah dilakukan oleh Neng Resti Wardani Wardani and Erfina 2021 yang memperoleh nilai akurasi 82,86 %. merupakan metode klasifikasi dengan cara kerja menghitung probabilitas atau peluang berdasarkan rumus Bayesian Rule yang digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi pada featurefeature data bernilai nominal maupun numerik Faisal and Nugrahadi 2017 dan dikenal memiliki tingkat akurasi tinggi pada pengaplikasian database dengan data yang besar Prasetyo 2012. Berdasarkan penelitian Muhammad Rangga Aziz Nasution Nasution and Hayaty 2019 diperoleh bahwa jika dibandingkan dengan KNN model SVM memiliki tingkat akurasi yang lebih baik Oleh Karena itu, pada penelitian ini dilakukan perbandingan antara metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine pada analisis sentimen review pengguna layanan telemedicine Halodoc pada masa pandemi COVID-19 berdasarkan performa kinerja masing-masing algoritma. ...... Support vector machine adalah metode prediksi dalam permasalahan klasifikasi dan regresi Santosa 2007. Prinsip dasar Support vector machine pada permasalahan klasfikasi yang secara linear maupun non linear dengan memasukkan konsep kernel pada ruang kerja yang berdimensi tinggi dengan cara kerja memisahkan kedua class atau kelompok suatu data dengan adanya garis hyperlane optimal yang tujuannya untuk mencari hyperlane terbaik Faisal and Nugrahadi 2017. Penggunaan Support vector machine untuk klasifikasi karena SVM mempunyai keunggulan dalam menggeneralisasi data jika dibandingkan dengan teknik sebelumnya Vapnik et al. 1997. ...REYNALDA NABILA CIKANIAHalodoc is a telemedicine-based healthcare application that connects patients with health practitioners such as doctors, pharmacies, and laboratories. There are some comments from halodoc users, both positive and negative comments. This indicates the public's concern for the Halodoc application so it is necessary to analyze the sentiment or comments that appear on the Halodoc application service, especially during the COVID-19 pandemic in order for Halodoc application services to be better. The Naïve Bayes Classifier NBC and Support Vector Machine SVM algorithms are used to analyze the public sentiment of Halodoc's telemedicine service application users. The negative category sentiment classification result was while the positive category sentiment was from 5,687 reviews which means that the positive review sentiment is more than the negative review sentiment. The accuracy performance of the Naive Bayes Classifier Algorithm resulted in an accuracy rate of with an AUC value of and a G-Mean of while svm algorithm with KERNEL RBF had an accuracy value of with an AUC value of and a G-Mean value of Based on the accuracy value of the model can be known SVM Kernel RBF model better than NBC on classifying the review of user sentiment of halodoc telemedicine service... This technique is the same as "programming by example". This technique involves a training phase in which historical training data whose characters are assigned to known results and processed into data mining algorithms [17]. The multilayer neural network method is a backpropagation algorithm that uses a learning rule gradient descent. ...Arko DjajadiWinarno WinarnoAbdullah Dwi SrengginiDelays in the completion of pvd production can be caused by several factors. Including the actual experience in the production of the difficulty of each process and color type, even the difficulty of the product type can also be affected. In this study, the prediction of the delay in the completion of pvd production was carried out using the decision tree and Multilayer Perceptron data mining method approach using Production Results data at PT. Surya Toto Indonesia, whose results are expected to provide information and input for the company in making production plans in the future. The data testing method was carried out with 5 five testing times with different amounts of data to determine the level of consistency of accuracy obtained. gives the results of a decision tree where the root is the color type and as the leaf is the product category, type type and order period. The average value of accuracy generated in the decision tree method is While the Multilayer Perceptron obtained an average accuracy of which is greater than the decision tree method with a difference of Data mining atau disebut juga dengan knowledge discovery merupakan penggalian informasi yang tersimpan dalam basis data yang besar melalui studi mengumpulkan, membersihkan, memproses, dan menganalisis, sehingga mendapatkan hal yang berguna dari data Angarwal, 2015. Adapun fokus data mining sendiri adalah pada bagaimana manusia dapat memecahkan masalah dari pola hasil identifikasi pembelajaran komputer atau disebut juga machine learning Faisal dan Nugrahadi, 2019. ...Hilman WinnosRichashanty SeptimaHusna GemasihPada periode tahun 2018 sampai dengan tahun 2021 saham PT. BSI tbk BRIS cenderung mengalami fluktuasi harga setiap hari, sehingga dari kumpulan data time-series saham BRIS dibutuhkan penggalian data untuk menemukan pola model prediksi yang dapat menemukan informasi yang bermanfaat. Metode Data mining atau disebut juga dengan knowledge discovery merupakan penggalian informasi yang tersimpan dalam basis data yang besar melalui studi mengumpulkan, membersihkan, memproses, dan menganalisis, sehingga mendapatkan hal yang berguna dari data saham BRIS. Adapun model yang digunakan adalah metode regresi linier berganda, dan metode ARIMA dimana kedua metode tersebut memiliki keunggulan dalam analisis data numerik yang cukup akurat. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan dan menghasilkan model persamaan yang akurat antra kedua metode tersebut dalam memprediksi harga saham PT. BSI tbk. Hasil yang didapat adalah model regresi linier berganda dengan hasil nilai MAPE 1,1% yaitu 98,9% lebih akurat dibandingkan dengan model ARIMA yaitu dengan hasil nilai MAPE 2,36% dan akurasinya 98,9%.... Rstudio dapat mempermudah pengguna dalam menggunakan bahasa pemrograman R dengan user interface yang lebih mudah dipahami. [8,9] Bahasa pemrograman R sendiri adalah bahasa pemrograman yang dikembangkan secara khusus untuk menangani permasalahan statistik. [10] ...The arrival of the big data era with characteristics such as large volumes of data makes the calculation of execution time a concern when carrying out data analytics processes, such as forecasting food commodity prices. This study aims to examine the effect of the big data framework through the use of sparkR. The test is carried out by varying several deep learning forecasting models, namely the multi-layer perceptron model and by using the price of one food commodity from 2018 to 2020. The results show that sparkR is significantly shorter its execution time when compared to R studio. The results of testing the influence of the MLP model also show that a model with two hidden layers with a maximum node of 13 nodes in hidden layers 1 and 2 produces the longest execution time compared to only using 1 hidden layer with 5 nodes or using two hidden layers with a number of nodes of 5 and 3.... RStudio merupakan tool pemrograman atau integrated development environment IDE bahasa R yang memiliki antarmuka lebih baik daripada RGui Faisal dan Nugrahadi, 2019. ...Hanik MalikhatinAgus Rusgiyono Di Asih I MaruddaniProspective TKI workers who apply for passports at the Immigration Office Class I Non TPI Pati have countries destinations and choose different PPTKIS agencies. Therefore, the grouping of characteristics prospective TKI needed so that can be used as a reference for the government in an effort to improve the protection of TKI in destination countries and carry out stricter supervision of PPTKIS who manage TKI. The purpose of this research is to classify the characteristics of prospective TKI workers with the optimal number of clusters. The method used is k-Modes Clustering with values of k = 2, 3, 4, and 5. This method can agglomerate categorical data. The optimal number of clusters can be determined using the Dunn Index. For grouping data easily, then compiled a Graphical User Interface GUI based application with RStudio. Based on the analysis, the optimal number of clusters is two clusters with a Dunn Index value of 0,4. Cluster 1 consists of mostly male TKI workers 51,04%, aged ≥ 20 years old 91,93%, with the destination Malaysia country 47%, and choosing PPTKIS Surya Jaya Utama Abadi 37,51%, while cluster 2, mostly of male TKI workers 94,10%, aged ≥ 20 years old 82,31%, with the destination Korea Selatan country 77,95%, and choosing PPTKIS BNP2TKI 99,78%.... Prediction is the result of the classification of the status variable produced by the program / software. From the formation of the configuration matrix, several other values can be calculated that can be used as classification performance values [2]. These values are as follows ...Banyuwangi is the largest district in East Java with an area of 5, km ² . It has a long coastline of about km which stretches along the southern eastern boundary of Banyuwangi Regency, and there are 10 islands. The BMKG estimates that the dry season in the Banyuwangi area is due to the appearance of the beach having hot weather and rarely rains. Banyuwangi also predicts that the dry season is due to the slight influence of cloud growth. Rainfall is a factor of the rainy season which has a big influence on life such as aviation, plantations and agriculture. Agriculture and plantations in Banyuwangi are mostly located in remote areas. Remote areas are likely to lack weather and climate data information. climate elements of a region cannot be ignored, especially rainfall. Based on data from BMKG Meteorology, Climatology and Geophysics, the weather data used needs to be classified. Rainfall classification can be categorized into three, namely, light, normal and heavy. There are quite a lot of classification methods, there are several new methods that are quite good such as Naive Bayes NB. Naive Bayes Classifier NBC is an algorithm in data mining techniques that is used to determine the probability of a member of a group. Large and irrelevant datasets can be solved using the Naive Bayes Classifier NBC method. The rainfall data used is known first, observed then identified to form a training dataset. Determining the accuracy of rainfall with the Naive Bayes Classifier NBC can use several parameters that have a physical relationship between the atmosphere and rainfall. The parameters used to determine rainfall are humidity, rainfall and precipitation. From this study, from 49 data testing, 47 data were predicted correctly with an accuracy of 96%.... Garis ini dikenal dengan hyperplane, dengan teknik SVM bertujuan untuk mencari hyperplane yang optimal. Kernel merupakan fungsi yang digunakan untuk mendapatkan hyperplane yang optimum [9]. ...AbstrakSaham merupakan salah satu bentuk investasi yang mana merupakan surat berharga yang menjadi bukti kepemilikan seseorang atas suatu perusahaan. Pergerakan saham dari waktu ke waktu relatif tidak menentu dan tidak pasti, namun masih dapat diprediksi. Prediksi harga saham ini akan sangat berguna bagi investor untuk mengetahui bagaimana alur investasi bekerja pada setiap harga pada masing-masing harga saham yang berubah dari waktu ke waktu. Model prediksi pergerakan harga saham yang akurat dapat membantu para investor dalam pertimbangan pengambilan keputusan transaksi saham karena pergerakan harga saham yang cenderung non linier ini akan menyulitkan investor dalam melakukan prediksi. Dalam penelitian ini dilakukan prediksi harga saham PT. Telekomunikasi Indonesia menggunakan metode algoritma Support Vector Machine yang ditingkatkan kinerjanya menggunakan kernel RBF. Dari hasil pengujian dengan metode Support Vector Machine dihasilkan tingkat akurasi sebesar dan RMSE sebesar Pengujian juga dilakukan menggunakan algoritma k-Nearest Neighbors dengan tingkat akurasi sebesar dan RMSE sebesar Dengan itu diketahui bahwa algoritma SVM memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dan tingkat error yang lebih rendah dibangdingkan metode kunci prediksi, harga saham, support vector machine. Abstract[Stock Price Prediction Analysis of PT. Indonesian Telecommunications Using Methods Support Vector Machine] Stock is a form of investment which is a form of securities which is a proof of someone's ownership of a company. The movement of shares from time to time is relatively uncertain, but still predictable. This stock price prediction will be very useful for investors to find out how the flow of investment works at each price on each stock price that changes from time to time. An accurate prediction model of stock price movements can help investors in considering the decision of stock transaction because the stock price movements that tend to be non-linear will make it difficult for investors to make predictions. In this research a prediction of the stock price of PT. Telekomunikasi Indonesia uses the Support Vector Machine algorithm method which is improved in performance using the RBF kernel. From the results of testing with the Support Vector Machine method the accuracy level is and the RMSE is Tests are also carried out using the k-Nearest Neighbors algorithm with an accuracy level of and an RMSE of Therefore, it is known that the SVM algorithm has a higher level of accuracy and a lower error rate than the KNN prediction, stock price, support vector Bank is a business entity that is dealing with money, accepting deposits from customers, providing funds for each withdrawal, billing checks on the customer's orders, giving credit and or embedding the excess deposits until required for repayment. The purpose of this research is to determine the influence of age, gender, country, customer credit score, number of bank products used by the customer, and the activation of the bank members in the decision to choose to continue using the bank account that he has retained or closed the bank account. The data in this research used 10,000 respondents originating from France, Spain, and Germany. The method used is data mining with early stage preprocessing to clean data from outlier and missing value and feature selection to select important attributes. Then perform the classification using three methods, which are Random Forest, Logistic Regression, and Multilayer Perceptron. The results of this research showed that the model with Multilayer Perceptron method with 10 folds Cross Validation is the best model with accuracy. Keywords bank customer, random forest, logistic regression, multilayer perceptron Maxsi AryDyah Ayu Feby RismiatiTujuan dari penelitian ini adalah mengukur tingkat akurasi hasil klasifikasi objek menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan Backward Elimination. Pengukuran tingkat akurasi diperlukan untuk menentukan tindakan selanjutnya, misalnya dalam menentukan deteksi awal suatu penyakit mesothelioma. Mesothelioma adalah kanker langka yang mempengaruhi dinding sel tipis dari organ dan struktur internal tubuh manusia yang dapat ditemukan di pleura, peritoneum, dan jantung. Pengklasifikasian suatu objek dapat digunakan dengan beberapa metode. Proses klasifikasi data dari suatu objek dapat mempermudah dalam menentukan tindakan selanjutnya. Nilai akurasi pengukuran algoritma K-Nearest Neighbor digunakan sebagai nilai awal penentuan tingkat akurasi setelah dilakukan seleksi fitur backward elimination. Algoritma K-Nearest Neighbor digunakan untuk klasifikasi pada objek. Backward Elimination digunakan untuk memilih atribut yang paling relevan pada proses klasifikasi. Proses seleksi fitur menggunakan Backward Elimination dilakukan bersamaan dengan proses pemodelan menggunakan K-Nearest Neighbor untuk menemukan subset fitur set atribut yang paling relevan. Objek penelitian diperoleh dari machine learning repository dengan nama dataset penyakit mesothelioma. Transformasi data dikelompokkan kedalam data training dan data testing. Hasil yang menarik pada penelitian adalah nilai tingkat akurasi lebih besar dari nilai awal dan set atribut terbaik setelah dilakukan seleksi fitur backward kemahasiswaan adalah fasilitas yang disediakan oleh perguruan tinggi sebagai wadah untuk mengembangkan kemampuan non akademis, minat dan bakat mahasiswa. Namun, dalam kenyataannya banyak mahasiswa yang mengikuti organisasi mengalami penurunan prestasi hingga tidak dapat lulus tepat waktu. Di Universitas Negeri Jakarta belum adanya sistem yang dapat mengklasifikasikan lama masa studi mahasiswa yang mengikuti organisasi. Sebelum membangun sistem pengambilan keputusan, diperlukan penelitian mengenai akurasi suatu algoritma agar sistem keputusan yang dibuat memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian ini menggunakan algoritma data mining yaitu algoritma Classification and Regression Tree CART. CART merupakan metode pohon keputusan biner. CART dikembangkan untuk melakukan analisis klasifikasi pada peubah respon baik yang nominal, ordinal, maupun kontinu. Metode klasifikasi CART terdiri dari dua metode yaitu metode pohon regresi dan pohon klasifikasi. Data mahasiswa yang mengikuti organisasi yang lulus tepat waktu dan tidak lulus tepat waktu akan diolah menggunakan algoritma CART. Setelah diklasifikasikan data tersebut akan dihitung hasil akurasinya menggunakan K-fold Cross Validation dengan nilai K = 5, k = 10, dan K = 20. Berdasarkan hasil contoh data mahasiswa yang mengikuti organisasi menunjukan bahwa hasil perhitungan akurasi algoritma CART terbaik diperoleh ketika nilai K = 20. Algoritma CART telah mampu mengklasifikasikan lama masa studi mahasiswa yang mengikuti organisasi di Universitas Negeri Jakarta. Algoritma CART menghasilkan rata-rata akurasi 80%.Uwe Ligges Martin MächlerScatterplot3d is an R package for the visualization of multivariate data in a three dimensional space. R is a “language for data analysis and graphics”. In this paper we discuss the features of the package. It is designed by exclusively making use of already existing functions of R and its graphics system and thus shows the extensibility of the R graphics system. Additionally some examples on generated and real world data are provided, as well as the source code and the help page of scatterplot3d. Alexandros KaratzoglouAlex J. SmolaKurt Hornikkernlab is an extensible package for kernel-based machine learning methods in R. It takes advantage of R's new S4 ob ject model and provides a framework for creating and using kernel-based algorithms. The package contains dot product primitives kernels, implementations of support vector machines and the relevance vector machine, Gaussian processes, a ranking algorithm, kernel PCA, kernel CCA, and a spectral clustering algorithm. Moreover it provides a general purpose quadratic programming solver, and an incomplete Cholesky decomposition method. Martin MächlerUwe LiggesScatterplot3d is an R package for the visualization of multivariate data in a three dimensional space. R is a "language for data analysis and graphics". In this paper we discuss the features of the package. It is designed by exclusively making use of already existing functions of R and its graphics system and thus shows the extensibility of the R graphics system. Additionally some examples on generated and real world data are ROSE package provides functions to deal with binary classification problems in the presence of imbalanced classes. Artificial balanced samples are generated according to a smoothed bootstrap approach and allow for aiding both the phases of estimation and accuracy evaluation of a binary classifier in the presence of a rare class. Functions that implement more traditional remedies for the class imbalance and different metrics to evaluate accuracy are also provided. These are estimated by holdout, bootstrap, or cross-validation HornikChristian BuchtaAchim ZeileisTwo of the prime open-source environments available for machine/statistical learning in data mining and knowledge discovery are the software packages Weka and R which have emerged from the machine learning and statistics communities, respectively. To make the different sets of tools from both environments available in a single unified system, an R package RWeka is suggested which interfaces Weka’s functionality to R. With only a thin layer of mostly R code, a set of general interface generators is provided which can set up interface functions with the usual “R look and feel”, re-using Weka’s standardized interface of learner classes including classifiers, clusterers, associators, filters, loaders, savers, and stemmers with associated methods. Tobias SingOliver SanderNiko BeerenwinkelThomas LengauerROCR is a package for evaluating and visualizing the performance of scoring classifiers in the statistical language R. It features over 25 performance measures that can be freely combined to create two-dimensional performance curves. Standard methods for investigating trade-offs between specific performance measures are available within a uniform framework, including receiver operating characteristic ROC graphs, precision/recall plots, lift charts and cost curves. ROCR integrates tightly with R's powerful graphics capabilities, thus allowing for highly adjustable plots. Being equipped with only three commands and reasonable default values for optional parameters, ROCR combines flexibility with ease of usage. Availability ROCR can be used under the terms of the GNU General Public License. Running within R, it is platform-independent. Contact kode di bawah ini adalah untuk menghitung luas Area Under the Curve AUC saja. Sehingga pada input kedua bernilaiContoh Penggunaan Sintaks Pertama Adalah Seperti Contoh Di Bawah IniContoh penggunaan sintaks pertama adalah seperti contoh di bawah ini. Tujuan kode di bawah ini adalah untuk menghitung luas Area Under the Curve AUC saja. Sehingga pada input kedua bernilai " auc ". = performance <= setosa <= setosa Read, write, format ExcelAdrian A DragulescuAdrian A. Dragulescu 2014. xlsx Read, write, format Excel 2007 and Excel 97/2000/XP/2003 files. R package version

belajar data science dengan python pdf