2. Tahapan Penelitian pemahaman merupakan awal proses penelitian

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "2. Tahapan Penelitian pemahaman merupakan awal proses penelitian"

Transkripsi

1 Metodologi Penelitian Rudi Susanto Tahapan Penelitian pemahaman merupakan awal proses penelitian

2 Course Outline 1. Pengantar Penelitian 2. Tahapan Penelitian 3. Masalah Penelitian 4. Literature Review 5. Struktur Penulisan Tesis 6. Kesalahan Penulisan Tesis 7. Metode Eksperimen 8. Pengujian

3 2. Tahapan Penelitian 3

4 2.1 Tahapan Penelitian Dasar 4

5 Tahapan Penelitian Dasar 1. Identifikasi Masalah 2. Perumusan Hipotesis 3. Pengujian Hipotesis dan Analisis 4. Kesimpulan

6 Tahapan Penelitian Susunan Skripsi 1. Pendahuluan: - Latar Belakang - Rumusan Masalah - Tujuan Penelitian - Manfaat Penelitian 2. Landasan Teori: - Penelitian yang Berhubungan - Landasan Teori - Kerangka Pemikiran 3.Metodologi Penelitian: - Metode Penelitian - Metode Pengumpulan Data - Metode Analisis Data - Metode Pengukuran Penelitian 4. Analisis Hasil dan Pembahasan Tahapan Penelitian Identifikasi Masalah Perumusan Hipotesis Pengujian Hipotesis dan Analisis Hasil 5. Kesimpulan dan Saran Kesimpulan

7 2.2 Tahapan Penelitian Computing 7

8 Tahapan Penelitian Computing* 1. Tentukan Bidang dan Topik Penelitian 2. Tentukan Masalah Penelitian 3. Pahami Metode yang Ada untuk Memecahkan Masalah Penelitian 4. Pilih Metode dan Lakukan Perbaikan Metode 5. Evaluasi Perbaikan Metode *

9 2.3 Bidang dan Topik Penelitian 9

10 Bidang Penelitian Computing Ingat kembali seluruh mata kuliah yang kita pelajari : Data mining, Machine Learning, Sofware Engineering, Image Processing, Jaringan Komputer, Teknik Digital, Kriptografi, mikroprosesor, dsb Secara umum nama mata kuliah itu menunjukkan satu bidang ilmu (field) computing 10

11 Bidang Penelitian Computing Software Engineering Data Mining (Knowledge Discovery in Database) Image Processing Networking Human Computer Interaction Soft Computing etc 11

12 Method/Teori Itu Makhluk Apa? Bila mata kuliah itu menunjukkan satu bidang ilmu (field) computing Maka computing methods adalah teori, model, atau metode yang terdapat di dalam mata kuliah Computing methods berisi tahapan/urutan yang sistematis untuk menyelesaikan masalah (algoritmik)

13 Method Itu Bukan... Disiplin ilmu atau nama mata kuliah Terminologi computing yang sifatnya terlalu global Sistem berbasis web/internet (web/internet bukan approach) Bahasa pemrograman (kecuali research kita tentang optimisasi bahasa pemrograman) Jenis database (kecuali research kita tentang optimisasi database)

14 Data Mining 1. Estimasi (Estimation) Neural Network, Multiple Linear Regression, dsb 2. Prediksi (Prediction): Neural Network, Multiple Linear Regression, SVM, dsb 3. Klasifikasi (Classification): CART, K-NN, ID3, C4.5, dsb 4. Pengelompokan (Clustering): K-Means, Fuzzy C-Means, SOM, K-Medoids, dsb 5. Asosiasi (Association): Apriori, FP-Growth, dsb

15 Soft Computing 1. Fuzzy Logic 2. Fuzzy Inference System 3. Neural Network 4. Neuro-Fuzzy 5. Genetic Algorithm

16 Image Processing 1. Image Restoration 2. Image Compression 3. Biometrics: Face/Fingerprint/Iris Identification 4. Real Application: 1. Car Plate Identification 2. Vehicle Motion Detection

17 Software Engineering Software Process Improvement Software Quality Prediction Service Oriented Architecture Autonomic Computing Soft Computing and its Applications in Software Engineering

18 Tugas di

19 Menulis Proposal Pendahuluan

20 Brief Latar belakang masalah penelitian (research background) adalah bagian pertama dan sangat penting dalam menyusun tulisan ilmiah, paper, dll Latar belakang masalah penelitian menjelaskan secara lengkap topik (subject area) penelitian, masalah penelitian yang kita pilih dan mengapa melakukan penelitian pada topik dan masalah tersebut Sayangnya, tidak banyak mahasiswa yang berhasil membuat latar belakang masalah penelitian dengan baik,

21 KIAT 1:. PAHAMI DUA GAYA RESEARCH DI BIDANG COMPUTING gaya penelitian di bidang komputer (computing) secara umum terbagi dua yaitu gaya Computer Science (CS) dan gaya Information Systems (IS) CS memiliki karakteristik penelitian dan isu berhubungan dengan core technology dan perbaikan metode (method improvement). IS lebih cenderung ke arah isu tentang interaksi teknologi dan sosial, termasuk diantaranya mengukur dan menganalisa kesuksesan penerapan teknologi dan sistem informasi.

22 KIAT 2: MENJAWAB SEMUA PERTANYAAN WHY DI JUDUL contoh paper: Prediksi Produksi Padi dengan menggunakan Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization maka latar belakang masalah harus bisa menjawab pertanyaan: 1. mengapa padi? 2. mengapa prediksi produksi padi? 3. mengapa support vector machine? 4. mengapa particle swarm optimization?

23 KIAT 3: POLA ALUR DAN POKOK PIKIRAN PARAGRAF Kunci dari keberhasilan menyusun latar belakang masalah penelitian seberapa komprehensif kita merangkumkan penelitian kita. Tulisan yang baik adalah bahwa dengan hanya membaca latar belakang masalah, orang langsung bisa memahami, apa yang kita lakukan pada penelitian kita. Untuk bisa mencapai itu, pokok pikiran seluruh paragraf pada latar belakang masalah penelitian harus memuat dan mengikuti 6 pola alur berikut. Untuk mempermudah mengingat, OMKKMASASOLTU.

24 1. Obyek penelitian (O) 2. Metode-metode yang ada (M) 3. Kelebihan dan kelemahan metode yang ada (KK) 4. Masalah pada metode yang dipilih (MASA) 5. Solusi perbaikan metode (SOL) 6. Rangkuman tujuan penelitian (TU) Contoh:

25 Contoh..

26 KIAT 4: BELAJAR MENULIS DENGAN ATM Cara paling cepat dan manjur supaya kita mahir menulis paper ilmiah dan tesis adalah dengan melakukan ATM (Amati-Tiru- Modifikasi). 1. Banyak baca paper,lihat bagaimana para peneliti menuliskan hasil penelitian 2. tiru alurnya tapi tidak nyontek kalimatnya, 3. dan modifikasi pelan-pelan di tulisan yang kita buat

27 KIAT 5: RUMUSAN MASALAH DAN TUJUAN PENELITIAN Kita telah berhasil menyusun latar belakang masalah yang baik seperti di atas, masalah dan tujuan penelitian sudah pasti dapat kita rangkumkan dengan baik. Di Indonesia masalah penelitian, biasanya dirangkumkan dalam format identifikasi masalah (problem statement) dan rumusan masalah (research question). Dari hal tersebut kita kemudian menyusul Tujuan Penelitian Contoh:.

28

29 Demikian dan Terim Kasih Semoga anda menjadi mahasiswa yang tidak galau lagi

METODOLOGI PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN METODOLOGI PENELITIAN TAHAPAN PENELITIAN TKK6352 Metodologi Penelitian Name Chalifa Chazar Website script.id Email chalifa.chazar@gmail.com Last update : Juli 2016 chalifa.chazar@gmail.com Course Outline

Lebih terperinci

2. Tahapan Penelitian

2. Tahapan Penelitian 1 Course Outline 1. Pengantar Penelitian 2. Tahapan Penelitian 3. Masalah Penelitian 4. Literature Review 5. Struktur Penulisan Tesis 6. Kesalahan Penulisan Tesis 7. Metode Eksperimen 8. Pengujian Tesis

Lebih terperinci

Research Methodology 2. Tahapan Penelitian

Research Methodology 2. Tahapan Penelitian Research Methodology 2. Tahapan Penelitian Romi Satria Wahono romi@romisatriawahono.net http://romisatriawahono.net/rm WA/SMS: +6281586220090 1 Romi Satria Wahono SD Sompok Semarang (1987) SMPN 8 Semarang

Lebih terperinci

5. Struktur Penulisan Tesis

5. Struktur Penulisan Tesis Course Outline 1. Pengantar Penelitian 2. Tahapan Penelitian 3. Masalah Penelitian 4. Literature Review 5. Struktur Penulisan Tesis 6. Kesalahan Penulisan Tesis 7. Metode Eksperimen 8. Pengujian Tesis

Lebih terperinci

5. Struktur Penulisan

5. Struktur Penulisan Metodologi Penelitian Rudi Susanto rudist87@gmail.com 086547296211 5. Struktur Penulisan pemahaman merupakan awal proses penelitian Course Outline 1. Pengantar Penelitian 2. Tahapan Penelitian 3. Masalah

Lebih terperinci

3. Masalah Penelitian pemahaman merupakan awal proses penelitian

3. Masalah Penelitian pemahaman merupakan awal proses penelitian Metodologi Penelitian Rudi Susanto rudist87@gmail.com 086547296211 3. Masalah Penelitian pemahaman merupakan awal proses penelitian Course Outline 1. Pengantar Penelitian 2. Tahapan Penelitian 3. Masalah

Lebih terperinci

Metodologi Penelitian Rudi Susanto pemahaman merupakan awal proses penelitian

Metodologi Penelitian Rudi Susanto pemahaman merupakan awal proses penelitian Metodologi Penelitian Rudi Susanto rudist87@gmail.com 086547296211 pemahaman merupakan awal proses penelitian Course Outline 1. Pengantar Penelitian 2. Tahapan Penelitian 3. Masalah Penelitian 4. Literature

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Mining Data Mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge)

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN METODOLOGI PENELITIAN MASALAH PENELITIAN TKK6352 Metodologi Penelitian Name Chalifa Chazar Website script.id Email chalifa.chazar@gmail.com Last update : Juli 2016 chalifa.chazar@gmail.com Course Outline

Lebih terperinci

3. Masalah Penelitian

3. Masalah Penelitian Course Outline 1. Pengantar Penelitian 2. Tahapan Penelitian 3. Masalah Penelitian 4. Literature Review 5. Struktur Penulisan Tesis 6. Kesalahan Penulisan Tesis 7. Metode Eksperimen 8. Pengujian Tesis

Lebih terperinci

Research Methodology 6. Kesalahan Penulisan Tesis

Research Methodology 6. Kesalahan Penulisan Tesis Research Methodology 6. Kesalahan Penulisan Tesis 1 Course Outline 1. Pengantar Penelitian 2. Masalah Penelitian 3. Literature Review 4. Struktur Penulisan 5. Kesalahan Penulisan 6. Metode Eksperimen 7.

Lebih terperinci

MATLAB UNTUK STATISTIKA & TEKNIK OPTIMASI Aplikasi untuk Rekayasa & Bisnis

MATLAB UNTUK STATISTIKA & TEKNIK OPTIMASI Aplikasi untuk Rekayasa & Bisnis MATLAB UNTUK STATISTIKA & TEKNIK OPTIMASI Aplikasi untuk Rekayasa & Bisnis Oleh : Budi Santosa Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2008 Hak Cipta 2008 pada penulis, Hak Cipta dilindungi undang-undang. Dilarang

Lebih terperinci

Metodologi Penelitian

Metodologi Penelitian Metodologi Penelitian Rudi Susanto rudist87@gmail.com 086547296211 pemahaman merupakan awal proses penelitian Course Outline 1. Pengantar Penelitian 2. Masalah Penelitian 3. Literature Review 4. Struktur

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam mencapai tujuan pembangunan ekonomi diperlukan peran serta lembaga keuangan untuk membiayai pembangunan tersebut. Lembaga keuangan memegang peranan penting dalam

Lebih terperinci

DATA MINING. Pertemuan 2. Nizar Rabbi Radliya 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi

DATA MINING. Pertemuan 2. Nizar Rabbi Radliya 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi Pertemuan 2 Nizar Rabbi Radliya nizar.radliya@yahoo.com Universitas Komputer Indonesia 2016 Mengapa Data Mining? Penumpukan data Minimnya pemanfaatan data

Lebih terperinci

Defri Kurniawan, M.Kom

Defri Kurniawan, M.Kom Review & Motivation Software Engineering Defri Kurniawan, M.Kom 1 Content Why Software Engineering? Definisi Software Engineering Peranan Perangkat Lunak Disiplin ilmu Software Engineering 2 WHY SOFTWARE

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada tinjauan pustaka ini membahas tentang landasan teori yang medukung pembahasan yang berhubungan dengan sistem yang akan dibuat. 2.1 Data Mining Data mining adalah kegiatan menemukan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perusahaan ritel yang menyediakan berbagai kebutuhan berkembang pesat bukan hanya di kota besar saja tetapi juga di kota-kota kecil. Untuk memperoleh keuntungan yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pendidikan adalah salah satu aspek terpenting bagi kehidupan manusia, yang dapat mempengaruhi manusia itu sendiri, juga menjadi faktor pendukung dalam setiap sektor

Lebih terperinci

(Adaptive Neuro- akurasi 58,33% untuk 9 kelas output

(Adaptive Neuro- akurasi 58,33% untuk 9 kelas output BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tulisan tangan merupakan hasil dari pikiran bawah sadar manusia yang menggambarkan atau mencerminkan karakter kepribadian manusia. Ilmu yang mempelajari tentang tulisan

Lebih terperinci

DAFTAR MATA KULIAH PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA KURIKULUM 2012

DAFTAR MATA KULIAH PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA KURIKULUM 2012 DAFTAR MATA KULIAH PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA KURIKULUM 2012 No Kode Matakuliah Kurikulum 2012 SKS 1 INF011 2 INF0212 INF01 4 INF041 5 INF051 6 INF0611 7 MPK020 8 MPK010 9 INF072 10 INF0821 11 INF092

Lebih terperinci

DATA MINING. Pertemuan 1. Nizar Rabbi Radliya 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi

DATA MINING. Pertemuan 1. Nizar Rabbi Radliya 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi Pertemuan 1 Nizar Rabbi Radliya nizar.radliya@yahoo.com Universitas Komputer Indonesia 2016 Ketentuan Perkuliahan Perkuliahan diselenggarakan 14 kali pertemuan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Berbagai cabang ilmunya telah membantu manusia menyelesaikan pekerjaan dengan

BAB 1 PENDAHULUAN. Berbagai cabang ilmunya telah membantu manusia menyelesaikan pekerjaan dengan 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan ilmu kecerdasan buatan saat ini sudah berkembang pesat. Berbagai cabang ilmunya telah membantu manusia menyelesaikan pekerjaan dengan lebih baik, cepat,

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN METODOLOGI PENELITIAN STRUKTUR PENULISAN TKK6352 Metodologi Penelitian Name Chalifa Chazar Website script.id Email chalifa.chazar@gmail.com Last update : Juli 2016 chalifa.chazar@gmail.com Course Outline

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perguruan tinggi merupakan strata terakhir sebelum mahasiswa dapat bersaing didalam dunia kerja. Agar mampu bersaing didalam dunia kerja, mahasiswa dituntut

Lebih terperinci

TOPIK PENELITIAN MAHASISWA PRODI S-1 SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS U'BUDIYAH INDONESIA TAHUN AJARAN 2015/2016

TOPIK PENELITIAN MAHASISWA PRODI S-1 SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS U'BUDIYAH INDONESIA TAHUN AJARAN 2015/2016 TOPIK PENELITIAN MAHASISWA PRODI S-1 SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS U'BUDIYAH INDONESIA TAHUN AJARAN 2015/2016 Bidang Ilmu : Sistem Informasi NO TOPIK PENELITIAN SUB TOPIK Arsitektur, Dukungan layanan Algortitma

Lebih terperinci

Data Mining Outline BAB I Pendahuluan. Proses Data Mining. Recap

Data Mining Outline BAB I Pendahuluan. Proses Data Mining. Recap Data Mining Outline BAB I Pendahuluan BAB II Data BAB III Algoritma Klasifikasi BAB IV Algoritma Klastering BAB V Algoritma Asosiasi BAB VI Algoritma Estimasi BAB VII Deteksi Anomali Ricky Maulana Fajri

Lebih terperinci

PENGGUNAAN ALGORITMA KLASIFIKASI DALAM DATA MINING

PENGGUNAAN ALGORITMA KLASIFIKASI DALAM DATA MINING PENGGUNAAN ALGORITMA KLASIFIKASI DALAM DATA MINING A ang Subiyakto Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi UIN Jakarta Jl. Ir. H. Juanda No. 95 Ciputat Tangerang Banten 15412 E-mail:

Lebih terperinci

BUKU PANDUAN MINAT STUDI MAHASISWA PRODI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER 2012/2013

BUKU PANDUAN MINAT STUDI MAHASISWA PRODI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER 2012/2013 BUKU PANDUAN MINAT STUDI MAHASISWA PRODI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER 2012/2013 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang 2012 1. Minat Studi Minat Studi Mahasiswa merupakan

Lebih terperinci

Rekayasa Perangkat Lunak. Tujuan

Rekayasa Perangkat Lunak. Tujuan Rekayasa Perangkat Lunak Arna Fariza Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Rekayasa Perangkat Lunak 1 Tujuan Mengetahui bagaimana melakukan rekayasa terhadap sebuah perangkat lunak Mengetahui software

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. dalam bidang Teknologi Informasi sangat pesat. Hampir seluruh bidang-bidang dalam

BAB 1 PENDAHULUAN. dalam bidang Teknologi Informasi sangat pesat. Hampir seluruh bidang-bidang dalam 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini perkembangan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (IPTEK) khususnya dalam bidang Teknologi Informasi sangat pesat. Hampir seluruh bidang-bidang dalam kehidupan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi. Hampir

BAB 1 PENDAHULUAN. teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi. Hampir BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan database yang pesat tidak dapat lepas dari perkembangan teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi. Hampir semua data tersebut

Lebih terperinci

L ctur er: M. Mift Mi ak ft ul Am A i m n i,,s. Kom om,. M. M. ng.

L ctur er: M. Mift Mi ak ft ul Am A i m n i,,s. Kom om,. M. M. ng. POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA Jurusan Teknik Komputer Program Studi D3 Teknik Komputer Lecturer: M. Miftakul Amin, S. Kom., M. Eng. Intelegensi Buatan Sesi 1 Pengantar Intelegensi Buatan 2015 Intelegensi

Lebih terperinci

PERANGKAT LUNAK & REKAYASA PERANGKAT LUNAK

PERANGKAT LUNAK & REKAYASA PERANGKAT LUNAK REKAYASA PERANGKAT LUNAK LANJUT PERANGKAT LUNAK & REKAYASA PERANGKAT LUNAK Defri Kurniawan M.Kom Refrensi content Why Software Engineering Perangkat Lunak (PL) Definisi Jenis-jenis berdasarkan Market,

Lebih terperinci

TUGAS AKHIR DAN PERMASALAHANNYA

TUGAS AKHIR DAN PERMASALAHANNYA TUGAS AKHIR DAN PERMASALAHANNYA Oleh Agus Maman Abadi Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta 1 TUGAS AKHIR DAN PERMASALAHANNYA Pengertian Tugas Akhir (TA) Bentuk TA Tujuan TA

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN METODOLOGI PENELITIAN KESALAHAN PENULISAN TKK6352 Metodologi Penelitian Name Chalifa Chazar Website script.id Email chalifa.chazar@gmail.com Last update : Juli 2016 chalifa.chazar@gmail.com Course Outline

Lebih terperinci

BAB 2 TELAAH PUSTAKA

BAB 2 TELAAH PUSTAKA BAB 2 TELAAH PUSTAKA Pada bab ini akan dipaparkan mengenai deskripsi data mining secara umum dan landasan teori dari algoritma data mining yang digunakan pada FIKUI Mining. Selain itu, juga akan dijelaskan

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) CIG4A3 Pembelajaran Mesin Disusun oleh: Agung Toto Wibowo Said Al Faraby PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY LEMBAR PENGESAHAN

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tuntutan belajar bagi peserta didik tidak hanya menuntut kemampuan akedemik (hard skill), peserta didik juga dituntut untuk dapat meningkatkan kemampuan personalnya

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER Mata Kuliah Big Data and Data Analytics Semester Tujuh Kode SMXXXXXX Prodi MBTI Dosen Andry Alamsyah SKS 4 Capaian Pembelajaran 1. Memahami fenomena, framework, peluang dan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Data Mining 2.1.1 Pengertian Data Mining Dengan semakin besarnya jumlah data dan kebutuhan akan analisis data yang akurat maka dibutuhkan metode analisis yang tepat. Data mining

Lebih terperinci

SISTEM PENDETEKSI WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL

SISTEM PENDETEKSI WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL 1 SISTEM PENDETEKSI WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL (Human Face Detection System on Digital Images) Setyo Nugroho 1, Agus Harjoko 2 Program Studi Ilmu Komputer Program Pascasarjana Universitas Gadjah

Lebih terperinci

KLASIFIKASI PROSES BUSINESS DATA MAHASISWA UNIVERSITAS KANJURUHAN MALANG MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING

KLASIFIKASI PROSES BUSINESS DATA MAHASISWA UNIVERSITAS KANJURUHAN MALANG MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING KLASIFIKASI PROSES BUSINESS DATA MAHASISWA UNIVERSITAS KANJURUHAN MALANG MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING Moh Ahsan Universitas Kanjuruhan Malang ahsan@unikama.ac.id ABSTRAK. Universitas Kanjuruhan Malang

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. ekstensi bisnis perusahaan. Perluasan atau ekstensi bisnis diperlukan oleh suatu

BAB 1 PENDAHULUAN. ekstensi bisnis perusahaan. Perluasan atau ekstensi bisnis diperlukan oleh suatu BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Semakin berkembangnya suatu perusahaan akan diiringi dengan perluasan ekstensi bisnis perusahaan. Perluasan atau ekstensi bisnis diperlukan oleh suatu perusahaan

Lebih terperinci

DAFTAR MATAKULIAH KURIKULUM BERBASIS KOMPETENSI 2012 TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA

DAFTAR MATAKULIAH KURIKULUM BERBASIS KOMPETENSI 2012 TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA DAFTAR MATAKULIAH KURIKULUM BERBASIS KOMPETENSI 2012 TEKNIK INFORMATIKA UNIERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA No Kode Matakuliah Kurikulum 2012 SKS Semester 1 1 INF011 2 INF0212 INF01 4 INF041 5 INF051 6 INF0611

Lebih terperinci

MANUAL PROSEDUR STANDAR KUALIFIKASI AKADEMIK DAN KOMPETENSI DOSEN

MANUAL PROSEDUR STANDAR KUALIFIKASI AKADEMIK DAN KOMPETENSI DOSEN MANUAL PROSEDUR STANDAR KUALIFIKASI AKADEMIK DAN KOMPETENSI DOSEN PROGRAM TEKNOLOGI INFORMASI DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS BRAWIJAYA 2013 MANUAL PROSEDUR STANDAR KUALIFIKASI AKADEMIK DAN KOMPETENSI DOSEN

Lebih terperinci

Data Mining Terapan dengan Matlab

Data Mining Terapan dengan Matlab Pendahuluan i ii Data Mining Terapan dengan Matlab Pendahuluan iii DATA MINING TERAPAN DENGAN MATLAB Oleh : Budi Santosa Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2007 Hak Cipta 2007 pada penulis, Hak Cipta dilindungi

Lebih terperinci

Pengantar Penelitian TI

Pengantar Penelitian TI Pengantar Penelitian TI Metodologi Penelitian Pertemuan 1 Rakhmat Arianto, S.ST., M.Kom 1. Pengantar Penelitian 1 1.1. Definisi Penelitian Definisi Penelitian Research (Inggris) dan recherche (Prancis)

Lebih terperinci

Data Mining. Fajar Agung Nugroho, S.Kom, M.CS

Data Mining. Fajar Agung Nugroho, S.Kom, M.CS Data Mining Fajar Agung Nugroho, S.Kom, M.CS fajar.nugroho@research.dinus.ac.id Textbooks Pretest 1. Jelaskan apa yang dimaksud dengan data mining? 2. Sebutkan peran data mining dan algoritma apa saja

Lebih terperinci

Mengenal Artificial Intelligence, Machine. Learning, Neural Network, dan Deep Learning

Mengenal Artificial Intelligence, Machine. Learning, Neural Network, dan Deep Learning Mengenal Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Network, dan Deep Learning Abu Ahmad www.teknoindonesia.com E-mail: abuahmad@promotionme.com Abstract Dengan semakin canggihnya teknologi dan

Lebih terperinci

Implementasi Teori Graf Dalam Masalah Fingerprint Recognition (Pengenalan Sidik Jari)

Implementasi Teori Graf Dalam Masalah Fingerprint Recognition (Pengenalan Sidik Jari) Implementasi Teori Graf Dalam Masalah Fingerprint Recognition (Pengenalan Sidik Jari) Amalfi Yusri Darusman Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung, jalan Ganesha 10 Bandung, email : if17023@students.if.itb.a.c.id

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Penambangan Data (Data Mining) Pengertian data mining, berdasarkan beberapa orang: 1. Data mining (penambangan data) adalah suatu proses untuk menemukan suatu pengetahuan atau

Lebih terperinci

Data Mining II Estimasi

Data Mining II Estimasi Data Mining II Estimasi Matakuliah Data warehouse Universitas Darma Persada Oleh: Adam AB Data Mining-2012-a@b 1 Tahapan proses datamining Input (Data) Metode (Algoritma Data Mining) Output (Pola/Model/

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sering terdapat tenggang waktu (time lag) antara kesadaran akan peristiwa atau kebutuhan mendatang dengan peristiwa itu sendiri. Adanya waktu tenggang ini merupakan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pengenalan pola adalah komponen esensial dalam kecerdasan buatan dan computer

BAB 1 PENDAHULUAN. Pengenalan pola adalah komponen esensial dalam kecerdasan buatan dan computer BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Manusia diberi karunia kecerdasan alami untuk mengenal tulisan, pola, obyek, suara, bilangan dan lain sebagainya. Tetapi, untuk membuat mesin untuk dapat mengenal

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Ketika disodori sejumlah data dari suatu obyek atau kejadian, apa yang bisa dilakukan terhadap data untuk menindaklanjutinya? Data perlu diolah untuk mendapatkan

Lebih terperinci

PENILAIAN KINERJA DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUGENO

PENILAIAN KINERJA DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUGENO PENILAIAN KINERJA DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUGENO Magdalena Simanjuntak Program Studi Teknik Informatika, STMIK Kaputama E-mail : magdalena.simanjuntak84@gmail.com ABSTRACT This study aimed to analyze

Lebih terperinci

Kecerdasan Buatan B Artificial Inttelligent CEH3I3 PRODI SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS TELKOM BANDUNG 2017

Kecerdasan Buatan B Artificial Inttelligent CEH3I3 PRODI SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS TELKOM BANDUNG 2017 Kecerdasan Buatan B Artificial Inttelligent CEH3I3 PRODI SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS TELKOM BANDUNG 2017 PENDAHULUAN (Pengenalan Silabus dan Kontrak Belajar) Pengenalan Matakuliah Matakuliah Bobot : Kecerdasan

Lebih terperinci

Sistem Basis Data Lanjut DATA MINING. Data Mining 1/12

Sistem Basis Data Lanjut DATA MINING. Data Mining 1/12 DATA MINING Data Mining 1/12 Outline Pengenalan Data Mining Data Mart Teknik-Teknik Data Mining Peralatan Data Mining Data Mining dan Data Warehouse Data Mining 2/12 Pengenalan Data Mining Perangkat lunak

Lebih terperinci

1. PENDAHULUAN. Kata Kunci: Data Mining, Clustering, Fuzzy C-Means

1. PENDAHULUAN. Kata Kunci: Data Mining, Clustering, Fuzzy C-Means CLUSTERING BIDANG PEKERJAAN BERDASARKAN PEMETAAN MATA KULIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS PADA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO SEMARANG Taufiq Ramadhan Ashari 1, Ruri Suko Basuki

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Pada zaman sekarang ini bagi sebagian masyarakat kendaraan bermotor

BAB I PENDAHULUAN. Pada zaman sekarang ini bagi sebagian masyarakat kendaraan bermotor BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada zaman sekarang ini bagi sebagian masyarakat kendaraan bermotor jenis mobil ataupun sepeda motor tidak lagi menjadi kebutuhan sekunder, melainkan telah menjadi

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori 2.1.1 Data Mining Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah Proses yang menggunakan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Klasifikasi Data Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means Untuk Menunjang Pemilihan Strategi Pemasaran

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Klasifikasi Data Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means Untuk Menunjang Pemilihan Strategi Pemasaran BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Pustaka Beberapa penelitian terdahulu telah banyak yang menerapkan data mining, yang bertujuan dalam menyelesaikan beberapa permasalahan seputar dunia pendidikan. Khususnya

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Dewasa ini, lahan parkir menjadi kebutuhan utama pengguna kendaraan,

BAB 1 PENDAHULUAN. Dewasa ini, lahan parkir menjadi kebutuhan utama pengguna kendaraan, BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini, lahan parkir menjadi kebutuhan utama pengguna kendaraan, terutama di kota-kota besar. Pada tempat-tempat yang ramai dikunjungi, untuk memudahkan dokumentasi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. terhadap peran sistem informasi dalam perusahaan sebagai bagian dari produktivitas.

BAB 1 PENDAHULUAN. terhadap peran sistem informasi dalam perusahaan sebagai bagian dari produktivitas. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi informasi telah mampu mengubah persepsi manusia terhadap peran sistem informasi dalam perusahaan sebagai bagian dari produktivitas.

Lebih terperinci

6/26/2011. Kebutuhan perusahaan untuk mengimplementasikan BI cukup besar. BI dengan data analysis toolnya merupakan

6/26/2011. Kebutuhan perusahaan untuk mengimplementasikan BI cukup besar. BI dengan data analysis toolnya merupakan Aplikasi e business yang berfungsi untuk mengubah data data dalam perusahaan (data operasional, transaksional, dll) ke dalam bentuk pengetahuan Analisis terhadap transaksi transaksi di masa lampau dan

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN METODOLOGI PENELITIAN PENGANTAR PENELITIAN TKK6352 Metodologi Penelitian Name Chalifa Chazar Website script.id Email chalifa.chazar@gmail.com Last update : Juli 2016 chalifa.chazar@gmail.com Course Outline

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Internet saat ini merupakan kebutuhan pokok yang tidak bisa dipisahkan dari segenap sendi kehidupan. Berbagai pekerjaan ataupun kebutuhan dapat dilakukan melalui media

Lebih terperinci

INTERAKSI MANUSIA dan KOMPUTER (HUMAN COMPUTER INTERACTION)

INTERAKSI MANUSIA dan KOMPUTER (HUMAN COMPUTER INTERACTION) INTERAKSI MANUSIA dan KOMPUTER (HUMAN COMPUTER INTERACTION) Teknik Informatika Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Magister Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang PENILAIAN Kehadiran

Lebih terperinci

ANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX

ANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX ANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX Mohammad imron (1), Yuliana Melita (2), Megister Teknologi Informasi Institusi

Lebih terperinci

Implementasi dan Analisa Granular Support Vector Machine with Data Cleaning (GSVM-DC) untuk Spam Filtering

Implementasi dan Analisa Granular Support Vector Machine with Data Cleaning (GSVM-DC) untuk  Spam Filtering Implementasi dan Analisa Granular Support Vector Machine with Data Cleaning (GSVM-DC) untuk E-mail Spam Filtering Proposal Tugas Akhir KBK: Rekayasa Perangkat Lunak dan Data (RPLD) Moh. Mahsus 113060088

Lebih terperinci

KAJIAN TUGAS AKHIR STRATA SATU (S1) FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS INDONESIA

KAJIAN TUGAS AKHIR STRATA SATU (S1) FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS INDONESIA KAJIAN TUGAS AKHIR STRATA SATU (S1) FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS INDONESIA Shinta T. Effendy 1, Rahmat M. Samik Ibrahim 2 1 Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia (shintaeffendy

Lebih terperinci

MODEL PREDIKSI PRODUCTION DELAY DALAM PROSES PRODUKSI STRIP MILL DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO- FUZZY INFERENCE SYSTEM

MODEL PREDIKSI PRODUCTION DELAY DALAM PROSES PRODUKSI STRIP MILL DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO- FUZZY INFERENCE SYSTEM Journal Industrial Servicess Vol. 3 No. 2 Maret 2018 MODEL PREDIKSI PRODUCTION DELAY DALAM PROSES PRODUKSI STRIP MILL DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO- FUZZY INFERENCE SYSTEM Yusraini Muharni Jurusan Teknik

Lebih terperinci

Artificial Intelligence. uthie 1

Artificial Intelligence. uthie 1 Artificial Intelligence uthie 1 Cabang-cabang AI 1. Logical AI Logika (matematis) yang merepresentasikan sekumpulan fakta dan tujuan ---> RUANG KEADAAN: Graph Tree uthie 2 Cabang-cabang AI 2. Search Pencarian

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pengetahuan yang sangat populer saat ini. Dengan ilmu pengetahuan ini, teknologi di

BAB I PENDAHULUAN. pengetahuan yang sangat populer saat ini. Dengan ilmu pengetahuan ini, teknologi di BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) merupakan suatu cabang ilmu pengetahuan yang sangat populer saat ini. Dengan ilmu pengetahuan ini, teknologi di dunia

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Clustering adalah proses di dalam mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan karakteristik (similarity) antara satu data dengan data yang lain. Clustering

Lebih terperinci

Editor: Tim Editor KNS&I 2015 STMIK STIKOM Bali. Disain Cover: I Gede Harsemadi, S.Kom. Dicetak di Denpasar Indonesia PERCETAKAN RYZQUNA PRINTING

Editor: Tim Editor KNS&I 2015 STMIK STIKOM Bali. Disain Cover: I Gede Harsemadi, S.Kom. Dicetak di Denpasar Indonesia PERCETAKAN RYZQUNA PRINTING Dipublikasikan Tahun 2015 Oleh: STMIK STIKOM BALI Denpasar Indonesia www.stikom-bali.ac.id E-Prosiding dapat dilihat pada http://ejournal.stikom-bali.ac.id/index.php/knsi Editor: Tim Editor KNS&I 2015

Lebih terperinci

Pengenalan Sistem Cerdas. Soft Computing dan Aplikasi AI

Pengenalan Sistem Cerdas. Soft Computing dan Aplikasi AI Pengenalan Sistem Cerdas Soft Computing dan Aplikasi AI Soft Computing (SC) Merupakan pendekatan inovatif untuk konstruksi komputasi dalam sistem cerdas SC adalah suatu pendekatan yang muncul untuk komputasi

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) CIG4B3 SOFT COMPUTING Disusun oleh: Syahrul Mubarok PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY LEMBAR PENGESAHAN Rencana Pembelajaran

Lebih terperinci

Kelompok Keilmuan Rekayasa Perangkat Lunak oleh Ayi Purbasari, ST., MT. If-unpas Sabtu, 9 Februari 2013

Kelompok Keilmuan Rekayasa Perangkat Lunak oleh Ayi Purbasari, ST., MT. If-unpas Sabtu, 9 Februari 2013 Kelompok Keilmuan Rekayasa Perangkat Lunak oleh Ayi Purbasari, ST., MT. If-unpas Sabtu, 9 Februari 2013 Kelompok Keilmuan Penelitian KK Pengajaran Pengabdian Kelompok Keilmuan - Koordinasi Penelitian TA/KP

Lebih terperinci

KECERDASAN BUATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Copyright: Anik Handayani FT-UM

KECERDASAN BUATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Copyright: Anik Handayani FT-UM KECERDASAN BUATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE Copyright: Anik Handayani FT-UM ARTIFICIAL INTELLIGENCE Mata Kuliah:Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) Deskripsi Mengenai Kecerdasan Buatan Kecerdasan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining Data Mining adalah proses pencarian pengetahuan dari suatu data berukuran besar melalui metode statistik, machine learning, dan artificial algorithm. Hal yang paling

Lebih terperinci

SOSIALISASI BIDANG MINAT CIS (COMPUTING & INTELLIGENT SYSTEM) Program Studi Teknik Informatika UPN Veteran Jawa Timur

SOSIALISASI BIDANG MINAT CIS (COMPUTING & INTELLIGENT SYSTEM) Program Studi Teknik Informatika UPN Veteran Jawa Timur SOSIALISASI BIDANG MINAT CIS (COMPUTING & INTELLIGENT SYSTEM) Program Studi Teknik Informatika UPN Veteran Jawa Timur APA ITU CIS? CIS : Computing & Intelligent System Salah satu bidang minat yang mempelajari

Lebih terperinci

KONTRAK PEMBELAJARAN (KP) MATA KULIAH

KONTRAK PEMBELAJARAN (KP) MATA KULIAH KONTRAK PEMBELAJARAN (KP) MATA KULIAH Jaringan Saraf Tiruan Kode MK: TSK 615 Program Studi Sistem Komputer Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Pengajar : Dr.Oky Dwi Nurhayati, ST, MT Semester : 6 KONTRAK

Lebih terperinci

INTERAKSI MANUSIA DAN KOMPUTER (HUMAN COMPUTER INTERACTION)

INTERAKSI MANUSIA DAN KOMPUTER (HUMAN COMPUTER INTERACTION) INTERAKSI MANUSIA DAN KOMPUTER (HUMAN COMPUTER INTERACTION) TUJUAN 1. Mengenal dan menjelaskan latar belakang IMK. 2. Menjelaskan konsep dasar IMK sehingga dapat menggambarkan bagaimana interaksi antara

Lebih terperinci

Aplikasi Algoritma Competitive Network Untuk Clustering Minat Mahasiswa Terhadap Topik-Topik Penelitian

Aplikasi Algoritma Competitive Network Untuk Clustering Minat Mahasiswa Terhadap Topik-Topik Penelitian Aplikasi Algoritma Competitive Network Untuk Clustering Minat Mahasiswa Terhadap Topik-Topik Penelitian Wiji Lestari, Singgih Purnomo STMIK Duta Bangsa Surakarta ABSTRAK Clustering adalah suatu metode

Lebih terperinci

Rencana Pembelajaran Semester PROTEKSI. Oleh. Dr. Ramadoni Syahputra, S.T., M.T. Tenaga Pengajar pada Program Studi Teknik Elektro FAKULTAS TEKNIK

Rencana Pembelajaran Semester PROTEKSI. Oleh. Dr. Ramadoni Syahputra, S.T., M.T. Tenaga Pengajar pada Program Studi Teknik Elektro FAKULTAS TEKNIK Rencana Pembelajaran Semester PROTEKSI Oleh Dr. Ramadoni Syahputra, S.T., M.T. Tenaga Pengajar pada Program Studi Teknik Elektro FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA 16 1 PERENCANAAN KEGIATAN

Lebih terperinci

Klasifikasi Citra Menggunakan Metode Minor Component Analysis pada Sistem Temu Kembali Citra

Klasifikasi Citra Menggunakan Metode Minor Component Analysis pada Sistem Temu Kembali Citra Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, Vol 15 No. 2, Desember 2010 : 38-41 Klasifikasi Citra Menggunakan Metode Minor Component Analysis pada Sistem Temu Kembali Citra Vera Yunita, Yeni Herdiyeni Departemen Ilmu

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penentuan dosen pembimbing tugas akhir masih dilakukan secara manual di Jurusan Teknik Informatika UMM yang hanya mengandalkan pengetahuan personal tentang spesialisasi

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Mining Secara sederhana data mining adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar. Data mining

Lebih terperinci

dapat memperoleh gambaran yang cukup lengkap dan komprehensif mengenai penerapan support vector machine pada sistem pendeteksian intrusi.

dapat memperoleh gambaran yang cukup lengkap dan komprehensif mengenai penerapan support vector machine pada sistem pendeteksian intrusi. Abstrak Perkembangan yang luar biasa pesat dari konektivitas dan aksesibilitas terhadap Internet telah menjadikan keamanan informasi sebagai sebuah isu yang sangat penting. Salah satu hal yang perlu dipikirkan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. ada tiga, yaitu association rules, classification dan clustering.

BAB I PENDAHULUAN. ada tiga, yaitu association rules, classification dan clustering. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data. Informasi yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dunia kesehatan dewasa ini tidak bisa dipisahkan dengan teknologi yang terus berkembang. Pengembangan teknologi yang erat kaitannya dengan dunia kesehatan atau dunia

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAPS (SOMS)

IDENTIFIKASI NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAPS (SOMS) Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) IDENTIFIKASI NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAPS (SOMS) Inung Wijayanto¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Koredianto Usman³

Lebih terperinci

Penyusunan Kurikulum S1 Teknik Informatika ITB Ayu Purwarianti, Ph. D.

Penyusunan Kurikulum S1 Teknik Informatika ITB Ayu Purwarianti, Ph. D. Penyusunan Kurikulum S1 Teknik Informatika ITB Ayu Purwarianti, Ph. D. 1 Informatika Organisasi pada STEI STEI (Sekolah Teknik Elektro dan Informatika) 5 Program Studi Sarjana Teknik Informatika Sistem

Lebih terperinci

information karena data yang terkumpul itu tidak dapat digunakan untuk aplikasi

information karena data yang terkumpul itu tidak dapat digunakan untuk aplikasi ABSTRAK Perkembangan data mining (DM) yang pesat tidak dapat lepas dari perkembangan teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi sejalan dengan pertumbuhan teknologi informasi.

Lebih terperinci

Jurusan Sistem Informasi ITS

Jurusan Sistem Informasi ITS Jurusan Sistem Informasi ITS Apa sih sebenarnya Sistem Informasi itu??! Mungkin masih banyak yang bertanya-tanya, apa Sistem Informasi sama dengan informatika?! Apa masih bagian dari teknik? Dan bagaimana

Lebih terperinci

WEIGHT PRODUCT MODEL(WPM) FOR NOTEBOOK SELECTIONS DENGAN MULTI KRITERIA BERBASIS TEKNOLOGI Akmaludin

WEIGHT PRODUCT MODEL(WPM) FOR NOTEBOOK SELECTIONS DENGAN MULTI KRITERIA BERBASIS TEKNOLOGI Akmaludin i WEIGHT PRODUCT MODEL(WPM) FOR NOTEBOOK SELECTIONS DENGAN MULTI KRITERIA BERBASIS TEKNOLOGI Akmaludin ALGORITMA ASOSIASI DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISA DATA PENJUALAN Mohammad Badrul Evy Prianti,

Lebih terperinci

Metodologi Penelitian. Rudi Susanto Literature Review. pemahaman merupakan awal proses penelitian

Metodologi Penelitian. Rudi Susanto Literature Review. pemahaman merupakan awal proses penelitian Metodologi Penelitian Rudi Susanto rudist87@gmail.com 086547296211 4.Literature Review pemahaman merupakan awal proses penelitian Course Outline 1. Pengantar Penelitian 2. Tahapan Penelitian 3. Masalah

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pembentukan kelas belajar merupakan kegiatan rutin yang dilakukan oleh setiap sekolah pada setiap tahun ajaran baru. Pembentukan kelas biasanya dilakukan dengan membagi

Lebih terperinci