Data Mining terapan dengan Matlab

Berisi cara pemakaian Matlab bagi pemula, disusul dengan penggunaan fungsi-fugsi dalam Matlab untuk berbagai kasus dalam data mining seperti regresi, klastering, support vector machine, linear discriminant analysis, metoda kernel. Buku ini sebaiknya dibeli bersamaan dengan buku Data Mining Teknik Pemanfaatan data untuk keperluan Bisnis.

Isi Buku

PENDAHULUAN

1.1 MATLAB

1.2 Memulai Matlab

1.3 Bekerja dengan matrik

1.4 Mengurutkan Data

1.5 Memuat Data ke dalam Workspace

1.6 Latihan

Regresi

2.1 Pendahuluan

2.2 Preprocessing Data

2.3 Regresi Linear

2.4 Multiple Regresi Linier

2.5 Regresi Logistik

Analisa Klaster

3.1 Pendahuluan

3.2 Klastering dengan K-means

3 Fuzzy c-means

3.4 Klastering Hirarki

Klasifier Linier

4.1 Pendahuluan

4.2 Analisis Diskriminan

4.3 K-nearest neighbor

Decision Tree

5.1 Decision Tree

5.2 Principal Component Analysis

Neural Networks

6.1 Pendahuluan

6.2 Perceptron

6.3 Backpropagasi

6.4 RECURRENT NETWORK

6.5 Learning Vector Quantization (LVQ)

6.6 Menggunakan Graphical User Interface

Metoda Kernel Untuk Problem Nonlinear

7.1 Pendahuluan

7.2 Support Vector Machine

7.4 Support Vector Regressi�n

7.5 Minimax Probability Machine

7.6 Seleksi Variabel

7.8 Kernel K-means

Pemilihan Model

8.1 Pendahuluan

8.2 Model Linier  dan Nonlinier

8.3 Cross Validasi

Harga: Rp40.000+ongkos kirim

Untuk memesan buku ini bisa menghubungi penulis, Budi Santosa, di budi_s@ie.its.ac.id 

Advertisements

Buku Matlab untuk Statistika dan Optimasi

Buku yang menyuguhkan bagaimana pemakaian Matlab untuk statistika dan optimasi. Diawali dengan pendahuluan bagaimana cara menggunakan Matlab, dilanjutkan dengan aplikasi Matlab untuk beberapa kasus statistik seperti pembuatan histogram, menguji hipotesis, implementasi Anova dan aplikasi lain untuk disain eksperimen. Pada baba berikutnya dilengkapi dengan aplikasi untuk linear programming, quadratic programmmming, nonlinear programming, binary integer programmming, dsb.

Buku sangat layak dibaca bagi mereka yang ingin mengimplementasikan statistik dan teknik optimasi dalam kasus  nyata. Mudah dibaca dan disertai dengan contoh-contoh yang mudah dipahami.

Isi Buku

BAB 1 PENDAHULUAN 1
1.2 Memulai Matlab 2
1.3 Bekerja dengan matrik 13
1.4 Mengurutkan Data 16
1.5 Memuat Data ke dalam Workspace 17
1.6 Latihan 20


BAB 2 PEMROGRAMAN DENGAN MATLAB 21
2.1 Pendahuluan 21
2.2 Pemrograman 21
2.4 Pemakaian Loop dalam Matlab 24
2.5 Membuat Grafik 25
2.6 Perintah Yang Tidak Dieksekusi 26
2.7 Memanggil suatu fungsi dari program/fungsi lain 27
2.8 Latihan 31


BAB 3 STATISTIK 33
3.1 Pendahuluan 33
3.2 Statistik Deskriptif 33
3.3 Histogram 35
3.4 Statistik Inferensi 38
viii Statistik dan Optimasi Terapan untuk Rekayasa dan Bisnis
3.5 Ancova 56
3.6 Pencocokkan fungsi nonlinier 65
3.7 Menguji distribusi 67
3.8 Bootstrap 68
3.9 Latihan 71


BAB 4 OPTIMASI 73
4.1 Pendahuluan 73
4.2 Penggunaan Optimization Toolbox dalam Matlab 74
4.3 Optimasi Tanpa Pembatas (Unconstrained optimization)
Untuk Fungsi Satu Variabel 75
4.4 Optimasi Tanpa Pembatas Untuk Fungsi Dengan Multi Variabel 77
4.5 Optimasi Dengan Pembatas (Constrained Optimization)
Untuk Fungsi Dengan Multi Variabel 81
4.6 Menggunakan symbolic math untuk menyelesaikan berbagai
masalah dalam aljabar linier 100


BAB 5 APLIKASI KASUS RIIL 105
5.1 Robust Support Vector Machines 105
5.2 Capital Budgeting 111
5.3 Kasus Pabrik Kimia 112
5.4 Hubungan stress-strain 115
5.5 Keseimbangan Sistem 2-pegas 117
5.6 Hubungan Semi-empirik P-V-T 119
5.7 Perencanaan Produksi Multi Kriteria 120
5.8 Knapsack 122
5. 9 Sistem 2 Bar 123
5.10 Latihan 125

Harga: Rp40.000+ongkos kirim

Untuk memesan buku ini bisa menghubungi penulis, Budi Santosa, di budi_s@ie.its.ac.id

Manajemen Proyek

Manajemen proyek kini merupakan keharusan, bukan lagi sekedar pilihan. Ini berarti bahwa pekerjaan-pekerjaan tertentu akan lebih efisien dan efektif jika dikelola dalam kerangka proyek dan bukan diperlakukan sebagai pekerjaan biasa. Dengan demikian diperlukan penerapan manajemen proyek secara benar. Maka memahami manajemen proyek secara benar sangatlah penting dalam rangka bisa melaksanakannya.

Buku ini membahas manajemen proyek sedemikian rupa hingga mudah untuk dipahami bagi para mahasiswa, pengajar  maupun praktisi. Di beberapa universitas, Manajemen Proyek adalah mata kuliah wajib di Jurusan Teknik Industri. Manajemen proyek juga menjadi kuliah wajib di Jurusan Teknik Sipil maupun di program Magister Manajemen bidang manajemen konstruksi dan manajemen Industri. Buku ini layak dibaca bagi mahasiswa S1 dan S2 yang sedang mengambil mata kuliah Manajemen Proyek. Buku ini menyajikan teori dan implementasi mengenai manajemen proyek. Setelah membaca buku ini diharap mahasiswa memahami konsep, metodologi dan implementasi dari manajemen proyek.

Isi Buku
Konsep dan Pengertian 15

Siklus Hidup Proyek 27

ORGANISASI PROYEK 39

Tim Proyek 53

Perencanaan Proyek 61

Penjadwalan Proyek 71
Metoda Lintasan Kritis dan Alokasi Sumberdaya 89

Estimasi Biaya dan Penganggaran 102

Pengendalian Proyek 122

Evaluasi, Audit, Pelaporan dan Penyelesaian Proyek 138

Pemilihan Proyek 148

Mengelola Konflik Dalam Proyek 160

Manajemen Risiko Proyek 174

Critial Chain Project Management 192

Harga: Rp 60.000+ongkos kirim

Untuk memesan buku ini bisa menghubungi penulis, Budi Santosa di budi_s@ie.its.ac.id atau shima1907@yahoo.com

Data Mining,Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis

Buku ini layak dibaca dan dimiliki oleh mereka yang memerlukan dasar-dasar teori untuk Data Mining. Sangat mudah dipahami oleh pemula. Ada di toko-toko buku di Indonesia, terutama Toga Mas. Berisi beberapa teknik data mining seperti : klastering, decision tree, K-nearest neighbor, k-means, support vector machines, naive bayes, association rule, artificial neural networks, linear discriminant analysis, dll. Disertai juga bab pendahuluan untuk mengantar pembaca memahami data mining secara lebih mudah. Juga disertai contoh aplikasi dengan menggunakan software Matlab.
Isi Buku

1 Pendahuluan
2 Beberapa Konsep Dasar
2.2 Pengenalan Pola, Data Mining dan Machine Learning
2.3 Variabel, Fitur dan Atribut
2.4 Supervised dan Unsupervised Learning
2.5 Jenis Nilai Variabel
2.6 Klasifikasi dan Pendekatan Fungsi (Regresi)
2.7 Klasifikasi Dua Kelas dan Multi Kelas
2.8 Transformasi Data
2.9 Missing Value .
2.18 Lagrange Multiplier

3 Teknik Klastering
3.3 Klastering Hirarki (Hierarchical Clustering)
3.3.1 Kemiripan dan Ketidakmiripan .
3.3.2 Dendrogram
3.4 K-means
3.5 Fuzzy K-means
3.6 Fungsi Kriteria Untuk klastering
3.7 Implementasi Klastering dengan Matlab
3.8 K-Nearest Neighbor

4 Analisis Diskriminan
4.3 Ide Dasar LDA Dua kelas .
4.5 Analisis Diskriminan untuk Multi Kelas
5 Klasifikasi Berdasarkan Teorema Bayes
5.4 Bayes Learning .
5.5 Klasifier Naive Bayes

6 Decision Tree
6.4 Bagaimana Memilih Atribut? . . .
6.4.1 Beberapa Kriteria Pemilihan Atribut . . . .
6.5 Jenis-jenis Decision Tree . . . . .
6.5.1 CART . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5.2 ID3 dan C4.5 . . . . . . . . . . . . . .

7 Artificial Neural Networks
7.3 Mengapa Perlu ANN? . . . .
7.4 Model Komputasi untuk Neuron . . .
7.5 Model Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.6 Macam-macam Fungsi Aktivasi . . . . . . .
7.7 Single-Layer Perceptrons . . . . . .
7.8 Prosedur Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.8.1 Perceptron . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.8.2 Gradient Descent . . . . . . . . .
7.8.3 Metoda Newton . . . . . . . . . . . . .
7.8.4 Least Mean Square . . . . . . . . . . . .
7.9 Algoritma Back-Propagasi . . . . .
7.10 Validasi . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.12 Implementasi ANN dengan Matlab . . . . . . .

8 Support Vector Machines 145
8.1 Tujuan Instruksional . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.2 Ide Dasar Support Vector Machine . . . . . . .
8.3 Formulasi Matematis . . . . . . . . . . . . .
8.4 Metoda Kernel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.5 Implementasi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.6 Neural Networks (ANN) dan SVM . . . . . . . . . . . .
8.7 Implementasi SVM dengan Matlab . . . . . .

.
9 Support Vector Machines untuk Multi-Kelas
9.3 Metoda Satu-lawan-Semua (SLA) . . . . .
9.4 Metoda Satu-lawan-Satu (SLU) . . .
9.5 One Optimization Problem . . . . . .

10 Regresi Linier
10.2 Regresi Linier Sederhana . . . . . . . . .
10.3 Regresi Linier Multivariate . . . . . . . . .
10.4 Regresi Logistik

11 Support Vector Regresi
11.4 Formulasi SVR dalam QP Standar . . . . . . . .
11.5 Loss Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.6 Implementasi SVR Dengan Matlab

12 Pemilihan Variabel
12.3 Principal Component Analysis . . . . . . . . .
12.4 Seleksi Variabel dengan Branch and Bound . . . .
12.5 Metoda Sub-optimal . . . . . . .
12.5.1 Genetic algorithm . . . . . . .
12.5.2 Sequential search (direct) . . . . . . .
12.5.3 Sequential search (dynamic) . . . . .
12.6 Seleksi Variabel Dengan Support Vector Machine

13 Metoda Berbasis Kernel
13.3 Kernel K-means . . . . . . . . . . . . .
13.4 Kernel LDA . . . . . . . . . .
13.5 Least Square Support Vector Machine .
13.6 Minimax Probability Machines . . . .
13.6.1 Regresi . . . . . . .
13.6.2 Klasifikasi . . . . . .
13.7 Cross-validation . . . . . . . . . . . . . .
13.8 Pemilihan Metoda Prediksi . . . . .

14 Aturan Asosiasi
14.3 Aturan Asosiasi Dalam Transaksi . . . . . .
14.5 Memilih Aturan Yang Kuat . . . . .
14.6 Lift Rasio . . . . .
14.7 Format Data . .

Harga: Rp 60.000+ongkos kirim

Untuk memesan buku ini bisa menghubungi penulis, Budi Santosa di budi_s@ie.its.ac.id atau shima1907@yahoo.com

Buku Metoda Metaheuristik

Buku ini berisi konsep dan implementasi lengkap  tentang optimasi dan  metaheuristik. Mulai dari dasar-dasar optimasi, optimasi klasik , algoritma genetika, simulated annealing, ant colony optimization, particle swarm optimization, cross entropy, differential evolution dan harmony search. Juga dibahas optimasi multiobyektif dengan metaheuristik. Disertai contoh dan program komputer dengan Matlab. Sangat berguna bagi pemula maupun yang akan menerapkan metaheuristik untuk penelitian, tugas akhir, thesis ataupun disertasi.Untuk yang berminat untuk membeli buku ini bisa menghubungi Budi santosa di shima1907@yahoo.com

Harga: Rp 75.000+ongkos kirim