'

Diasuh oleh Dr. Ir. Agus Wibowo, M.Kom, M.Si, M.M

       Perulangan dan percabangan adalah konsep yang sangat berguna yang dikenal di hampir semua bahasa pemrograman. RapidMiner menawarkan puluhan operator untuk perulangan contoh, atribut, atau nilai atribut tertentu. Dalam tutorial ini, kita akan membangun sebuah proses yang membahas tiga kelas penumpang yang

Diasuh oleh Dr. Ir. Agus Wibowo, M.Kom, M.Si, M.M

       Dalam tutorial ini, Anda akan belajar tentang konsep RapidMiner yang sangat berguna yaitu  macro. Makro adalah variabel yang dapat kita gunakan untuk menyimpan dan memuat nilai secara dinamis dalam proses  kita. Dalam tutorial ini, kita akan menggunakan macro untuk mengurangi ukuran data sebesar  50%

Diasuh oleh Dr. Ir. Agus Wibowo, M.Kom, M.Si, M.M

Pivot : Mengubah  format tabel yang panjang menjadi lebar.

       Dalam tutorial ini, kita akan belajar tentang teknik pencampuran data umum lainnya, yaitu melakukan pivot pada data. Kita mungkin sudah familiar dengan konsep pivot dari perangkat BI atau Excel: mengubah data dari format

Diasuh oleh Dr. Ir. Agus Wibowo, M.Kom, M.Si, M.M

       Langkah penting lain pada pembersihan data adalah untuk mengidentifikasi kasus yang tidak biasa dan menghapusnya dari dataset. Dalam beberapa situasi, outlier sendiri mungkin merupakan kasus yang paling menarik (misalnya mendeteksi penyimpangan transaksi kartu kredit), namun dalam kebanyakan kasus, outlier hanyalah hasil dari pengukuran yang

Diasuh oleh Dr. Ir. Agus Wibowo, M.Kom, M.Si, M.M

       Dalam melakukan kegiatan analis, data preprocessing kemungkinan akan menghabiskan sebagian besar waktu kita.  Ada dua kelompok umum dalam penanganan data: pencampuran dan pembersihan. Pada tutorial berikut ini selanjutnya akan dibahas beberapa operasi terpenting untuk pembersihan data. 

       Pencampuran adalah mengubah

Diasuh oleh Dr. Ir. Agus Wibowo, M.Kom, M.Si, M.M

      Dengan operator preprocessing yang telah kita bahas sejauh ini, kita dapat memadukan dan menyiapkan sebagian besar data set untuk membangun model prediktif. Dalam tutorial ini, kita akan menggunakan salah satu metode pembelajaran mesin yang paling banyak digunakan, yaitu Decision Tree, untuk memprediksi siapa yang akan

Diasuh oleh Dr. Ir. Agus Wibowo, M.Kom, M.Si, M.M

      Dengan operator preprocessing yang telah kita bahas sejauh ini, kita dapat memadukan dan menyiapkan sebagian besar data set untuk membangun model prediktif. Dalam tutorial ini, kita akan menggunakan salah satu metode pembelajaran mesin yang paling banyak digunakan, yaitu Decision Tree, untuk memprediksi siapa yang akan

Diasuh oleh Dr. Ir. Agus Wibowo, M.Kom, M.Si, M.M

       Scopus merupakan layanan data pustaka yang mengandung abstrak dan sitiran (citation)  artikel jurnal akademik. Scopus mengandung kurang lebih 22.000 judul dari 5.000 penerbit, 20.000 di antaranya merupakan jurnal tertelaah sejawat di bidang sains, teknik, kedokteran, dan ilmu sosial (termasuk kesenian dan humaniora).

Diasuh oleh Dr. Ir. Agus Wibowo, M.Kom, M.Si, M.M

       Untuk belajar membangun model prediktif, mari kembali ke data Titanic dari sebelumnya. Data ini agak sederhana dan tidak perlu banyak persiapan, tapi kita masih perlu menentukan kolom mana yang ingin kita prediksi! Berikut tahapan yang harus kita kerjakan.

Tahap 1 : Menambah detil produk ke transaksi

Diasuh oleh Dr. Ir. Agus Wibowo, M.Kom, M.Si, M.M.

       Kita sudah hampir siap untuk membangun model prediksi pertama menggunakan RapidMiner! Tapi pertama-tama, kita perlu terlebih dahulu mempelajarin dua operasi yang sangat penting untuk mengubah dataset (kumpulan data) kita menjadi format yang lebih sesuai untuk pembelajaran. Awal proses dari ini sama

TOP