Enrolment options

PSTI DATA MINING Ganjil 2026/2027

Nama Mata Kuliah: INF620318 Data Mining 

Bobot SKS: 2 SKS

Semester: 5 

Prasyarat: Probabilitas & Statistik, Algoritma Pemrograman, Sistem Basis Data, Kecerdasan Buatan (AI)

Deskripsi Mata Kuliah: Selamat datang di mata kuliah Data Mining! Pada era informasi yang menyebabkan adanya ledakan data, kemampuan untuk sekadar menyimpan dan memanggil data tidak lagi cukup. Mata kuliah ini akan membawa Anda melangkah lebih jauh dari pengelolaan basis data tradisional menuju proses Knowledge Discovery in Databases / KDD.

Pada semester sebelumnya mahasiswa telah mempelajari fondasi pemrograman, statistik, dan AI, maka pada perkuliahan ini akan difokuskan pada pendekatan analitis dan komputasional. Mahasiswa akan belajar bagaimana mengekstraksi informasi berharga dari himpunan data berskala besar, mengubah data mentah menjadi model prediktif dan deskriptif, serta merancang solusi berbasis data untuk berbagai studi kasus komputasi, termasuk analisis teks hingga data sensor/IoT.

Apa yang Akan Anda Pelajari? Selama16 pertemuan perkuliahan, kita akan membahas dan mempraktikkan:

  • Eksplorasi & Pra-pemrosesan Data: Exploratory Data Analysis (EDA), penanganan missing values, dan normalisasi.
  • Supervised Learning (Klasifikasi): Decision Tree, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN), dan Support Vector Machine (SVM).
  • Unsupervised Learning (Klastering): K-Means, Hierarchical Clustering, dan DBSCAN.
  • Association Rule Mining: Menemukan pola keranjang belanja menggunakan Apriori dan FP-Growth.
  • Evaluasi & Optimasi Model: Validasi silang, metrik performa (Confusion Matrix, F1-Score), dan seleksi fitur (PCA).
  • Implementasi Praktis: Pemrograman Data Mining menggunakan Python (library Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib/Seaborn).
Capaian Pembelajaran: Di akhir perkuliahan, Mahasiswa diharapkan tidak hanya memahami cara kerja algoritma secara matematis, tetapi juga mampu mengimplementasikan siklus data mining secara end-to-end, dari bagaimana mengakuisisi data mentah hingga melakukan evaluasi model. Dimana kegiatan itu semua digunakan untuk menyelesaikan permasalahan nyata di industri IT dan komputasi.

Mari mengubah data menjadi pengetahuan. Selamat belajar dan bereksplorasi!

PSTI 26 DATA MINING