Buku ini membuka wawasan tentang dasar-dasar Sistem Pendukung Keputusan (SPD), memperkenalkan definisi, tujuan, dan area aplikasi utamanya. Dimulai dari gambaran historis hingga tren terkini dalam teknologi SPD, pembaca akan dipandu memahami bagaimana sistem berbasis data dan model matematik membantu pengambil keputusan dalam dunia nyata. Konsep penting seperti arsitektur sistem, pendekatan berbasis model dan data, serta proses siklus hidup SPD dijelaskan secara jelas dan sistematis.

Setelah fondasi SPD terbangun, buku beralih ke metodologi praktis untuk merancang dan mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan. Penulis menjelaskan tahapan mulai dari pengumpulan kebutuhan pengguna, pemodelan sistem, pemilihan teknik analitik, hingga implementasi teknis.

Inti buku ini adalah studi kasus implementasi SPD untuk prediksi risiko penyakit jantung, menggunakan dataset UCI Heart Disease sebagai bahan utamanya. Dataset ini mencakup informasi medis seperti tekanan darah, kadar kolesterol, usia, jenis kelamin, dan lainnya. Penulis menjelaskan cara mempersiapkan data—pra-pemrosesan, pembersihan, imputasi data hilang, dan normalisasi—serta visualisasi eksploratori untuk memahami distribusi dan korelasi antar atribut.

Selanjutnya, buku fokus pada pemodelan dan evaluasi teknik analisis yang diterapkan. Beberapa algoritme machine learning yang dijelaskan mencakup K-Nearest Neighbors (KNN). Setiap pendekatan dibuat implementasi kodenya (umumnya Python dengan library seperti scikit-learn), disertai interpretasi hasil pelatihan, pengujian, serta metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, F1-score.

Penulis :  Badriah Nursakinah, S.Kom., M.Kom

Halaman Buku : 124

DOWNLOAD

PRE-ORDER | Rp. 54.000