Data Mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar.

1. Supervised learning, merupakan sebuah pendekatan dimana sudah terdapat data yang dilatih, dan terdapat variable yang ditargetkan sehingga tujuan dari pendekatan ini adalah mengkelompokan suatu data ke data yang sudah ada.
2. Unsupervised learning, merupakan sebuah pendekatan dimana data yang dilatih tidak memiliki label (variabel yang ditargetkan tidak ada) sehingga tujuan dari pendekatan ini adalah mengelompokkan data tersebut menjadi 2 bagian, 3 bagian, dan seterusnya
3. Semi-supervised learning, merupakan metode data mining yang menggunakan data dengan label dan tidak berlabel sekaligus dalam proses pembelajaran

Untuk memakai source code silahkan klik tombol Code kemudian pilih Download ZIP atau silahkan forking repository ini ke komputermu. Source code yang tersedia adalah:

1. R, yang tersedia adalah file .Rmd dan .html. Untuk menggunakan file .Rmd silahkan menggunakan aplikasi RStudio
2. Python, yang tersedia adalah file .py, .html, dan .ipynb. Untuk menggunakan file .ipynb silahkan gunakan Jupyter Notebook dari Anaconda

Jika source code yang tersedia terdapat kesalahan silahkan hubungi Tim Modul 60 atau langsung lakukan pull request ke repository ini.

Jika kalian ingin berkontribusi silahkan forking repository ini dan lakukan pull request.

1. Decision Tree
2. Association Rule
3. Analisis Regresi
4. Hierarchical Clustering
5. K-Means Clustering
6. K-Nearest Neigbors
7. Naive Bayes
8. OneR
9. Random Forest
10. Regresi Logistik
11. Support Vector Mechine
12. ZeroR
13. Neural Network

1. Decision Tree
2. Association Rule
3. Linear Regression
4. Hierarchical Clustering
5. K-Means Clustering
6. K-Nearest Neigbors
7. Naive Bayes
8. OneR
9. Random Forest
10. Regresi Logistik
11. Support Vector Mechine
12. ZeroR
13. Neural Network

R Code by Fikri Septian Anggara | Python Code by Eko Putra Wahyuddin

-- TIm Modul 60