SILABUS MATA KULIAH
KNOWLEDGE DISCOVERY


Deskripsi Mata kuliah ini mengajarkan knowledge discovery (penemuan pengetahuan) untuk melakukan ekstraksi pola-pola tersembunyi dan tidak diketahui tetapi secara potensial mengandung informasi yang bermanfaat. Knowledge Discovery sangat berguna dan penting untuk menemukan dan menganalisa pola-pola yang bermanfaat pada basis data yang besar dan kompleks. Karena proses penemuan pengetahuan terjadi pada data yang besar, diperlukan penggunakan teknik-teknik pembelajaran cerdas pada Knowledge Discovery untuk dapat mendapatkan hasil yang bermanfaat pada proses otomotis. Mata kuliah ini mengajarkan teknik-teknik pembelajaran cerdas pada penemuan pengetahuan yang meliputi pembelajaran secara terbimbing (supervised learning) dan tidak terbimbing (unsupervised learning).
Kompetensi Mata kuliah ini membawa mahasiswa untuk mampu memahami penemuan pengetahuan yang bermanfaat dari sumber-sumber data yang besar, mampu mempelajari langkah-langkah proses penemuan pengetahuan, dan mampu bekerja dengan konsep, teknik, dan tools yang digunakan pada proses. Mata Kuliah ini didesain untuk membekali mahasiswa dapat memahami Knowledge Discovery dari tahapan-tahapan pemrosesan awal untuk persiapan data, seleksi dan transformasi data, algoritma-algoritma untuk me-mining data, interpretasi data, dan aplikasinya pada berbagai macam bidang.
Materi kajian
  • Data pre-processing, normalization, and integration
  • Concept learning for supervised datasets
  • Classifier accuracy and Classification algorithms: Decision Tree, Bayesian classification, Nearest-Neighbor classifier, Neural Network.
  • Cluster analysis and clustering algorithms: K-means, Hierarchical clustering.
  • Text and web mining
  • Outlier analysis and anomaly detection
  • Multimedia retrievals