Catatan

Meskipun riset ilmu data mining masih terbilang muda, tetapi penerapan dan manfaat yang didapat sangat luas dan besar. Bidang-bidang seperti bisnis, medis, pendidikan, astronomi, meteorologi, dan sebagainya merupakan bidang-bidang yang membutuhkan data mining. Jumlah data yang besar sebagai hasil transaksi dari waktu ke waktu menjadi alasan untuk membongkar informasi apa yang dapat dibuka dari bongkahan data yang begitu besar. Untuk itulah buku ini dibuat agar menjadi panduan yang jelas, lengkap, sistematis, disertai contoh aplikasi MATLAB yang mudah untuk diikuti. Buku ini dapat menjadi penambah dan penyempurna secara komprehensif buku karya penulis sebelumnya, yaitu Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB sehingga pembaca merasakan gaya bahasa penyampaian yang sederhana dan mudah dimengerti. Sama seperti buku sebelumnya, buku ini cocok digunakan oleh mahasiswa, dosen, peneliti, ataupun praktisi yang ingin segera menerapkan ilmu data mining hasil karya para peneliti-peneliti sebelumnya.

Secara garis besar, buku ini diawali dengan membahas konsep-konsep dasar data mining, meliputi pendahuluan, pemrosesan awal, dan fitur. Bagian kedua membahas metode-metode klasifikasi, meliputi Decision Tree, Artificial Neural Network, Support Vector Machine, dan Nearest Neighbor. Bagian ketiga membahas metode-metode analisis cluster, meliputi partisi dan hierarki. Di bagian akhir membahas evaluasi sistem data mining. Pembahasan topik-topik di dalamnya disertai contoh penerapan dalam program menggunakan Matlab.