Data telah memiliki peran yang sangat penting di era saat ini. Dunia modern telah menjadikan data sebagai landasan dalam menyelesaikan berbagai persoalan yang dihadapi. Melalui data juga dapat dihasilkan berbagai informasi penting yang dapat menjadi salah satu alat bantu dalam pengambilan keputusan. Data dalam ukuran yang sangat besar tentunya memerlukan teknik untuk menggali berbagai informasi dan pengetahuan yang dimiliki oleh data. Data mining merupakan salah satu teknik untuk membuat data yang berukuran besar menjadi informasi yang sangat penting. Data mining bertujuan menghasilkan berbagai pola yang sebelumnya tidak diketahui. Banyak persoalan di bidang ekonomi, bisnis, pertanian, kehutanan, pemerintahan, ekologi, dan lain sebagainya dapat diselesaikan dengan menggunakan data mining. Buku ini merupakan salah satu buku data mining yang membahas tentang konsep data mining dan juga membahas tahapan implementasi data mining melalui argoritma-algoritma data mining yang diterapkan dalam kehidupan melalui contoh-contoh yang diberikan dalam buku ini. Algoritma-algoritma yang akan dibahas dalam buku ini meliputi: 1) Algoritma klasifikasi seperti Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Naive Bayesian Classification, Jaringan Saraf Tiriuan; 2) Algoritma klastering meliputi Agglomerative Hierarchy Clustering, Partitional Clustering, Algoritma incremental Clustering; 3) Prediksi seperti regresi linear dan regresi berganda; dan 4) Association rule (kaidah asosiasi).//yn
