DATA MINING

Berikut adalah file artikel milik saya  https://drive.google.com/file/d/16_VHc7P3XLvoneoYvIQO9qIohH3z3QYk/view?usp=drive_link LINK GOOGLE COLLAB   https://colab.research.google.com/drive/1USfY9AOJFRjFHKpb_7u0xXhpzpzbvQdx?usp=sharing Bagian 1. Pendahuluan Di era modern ini, tantangan dalam meningkatkan kualitas pendidikan menjadi semakin kompleks. Salah satu indikator keberhasilan pendidikan adalah tingkat kelulusan tepat waktu dan lama masa studi mahasiswa di perguruan tinggi. Oleh karena itu, pemahaman mendalam terhadap faktor-faktor yang memengaruhi lulusan tepat waktu sangat penting. Laporan ini bertujuan untuk melakukan analisis yang mendalam terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi lulusan tepat waktu dan lama masa studi di lingkungan akademik. Analisis dilakukan meliputi integrasi dan pembersihan data, serta mengidentifikasi tren atau pola yang mempengaruhi lulusan tepat waktu. Berikut permasalahan-permasalahan yang akan dibahas pada analisis lulusan tepat waktu. 1. ...

  Preprocessing data (prapemrosesan data) adalah serangkaian langkah yang dilakukan sebelum analisis data untuk membersihkan, mengubah, dan menyederhanakan data sehingga lebih mudah dipahami dan digunakan dalam analisis. Ini termasuk beberapa tahapan, seperti data cleaning (pembersihan data), data collection (pengumpulan data), data transformation (transformasi data), dan data reduction (pengurangan data). Berikut adalah pengertian dan contoh kode untuk setiap tahap: 1.  Data Cleaning (Pembersihan Data) : Data cleaning adalah proses mengidentifikasi, memperbaiki, dan menghapus kesalahan atau anomali dalam data mentah. Google Collab  Contoh Kode:  2.    Data Collection  (Pengumpulan Data) : Pengertian: Data collection adalah proses mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik itu sumber internal maupun eksternal. Google Collab  Contoh Kode:  3.  Data Transformation (Transformasi Data) : Pengertian: Data transformation adalah proses mengub...

  Data visualization adalah representasi visual dari data dan informasi menggunakan elemen grafis seperti grafik, diagram, peta, dan visualisasi interaktif lainnya. Tujuannya adalah untuk menyajikan data dengan cara yang mudah dipahami dan menggambarkan pola, tren, dan hubungan dalam data dengan lebih jelas. Pentingnya data visualization terletak pada kemampuannya untuk menyajikan informasi yang kompleks dengan cara yang dapat dipahami dengan cepat dan efisien oleh pemirsa. Beberapa manfaat dari penggunaan data visualization antara lain: 1. Menggambarkan Pola dan Tren: Visualisasi data memungkinkan pengguna untuk dengan cepat mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dalam data yang mungkin sulit dikenali dalam bentuk tabel atau data mentah. 2. Memudahkan Pemahaman: Representasi visual membuat informasi lebih mudah dipahami oleh berbagai pemirsa, bahkan mereka yang tidak memiliki latar belakang analisis data yang kuat. 3. Membuat Keputusan yang Diperinformasikan: Dengan memahami dat...