Podcast
Questions and Answers
Apa fungsi utama dari model data dalam pengelolaan data organisasi?
Apa fungsi utama dari model data dalam pengelolaan data organisasi?
- Mengidentifikasi dan mendokumentasikan relasi antar data (correct)
- Memastikan keamanan data dalam sistem
- Menganalisis data untuk keputusan bisnis
- Mendokumentasikan semua transaksi keuangan
Jenis mana yang termasuk dalam skema pemodelan data?
Jenis mana yang termasuk dalam skema pemodelan data?
- Physical (correct)
- Object-Oriented (correct)
- Hierarchical
- Flat-file
Apa tujuan penting dari pemodelan data bagi organisasi?
Apa tujuan penting dari pemodelan data bagi organisasi?
- Mengurangi biaya operasional
- Meningkatkan kecepatan transaksi
- Mendapatkan pendapatan lebih tinggi
- Mengkonfirmasi dan mendokumentasikan pemahaman dari berbagai sudut pandang (correct)
Level mana yang tidak termasuk dalam skema yang digunakan untuk pemodelan data?
Level mana yang tidak termasuk dalam skema yang digunakan untuk pemodelan data?
Apa yang paling dianjurkan untuk dilakukan dalam pembuatan business intelligence setelah melakukan data mining?
Apa yang paling dianjurkan untuk dilakukan dalam pembuatan business intelligence setelah melakukan data mining?
Apa yang dimaksud dengan entity dalam konteks model data?
Apa yang dimaksud dengan entity dalam konteks model data?
Apa yang bukan merupakan komponen dari model data?
Apa yang bukan merupakan komponen dari model data?
Mana dari berikut ini yang bukan tujuan dari pemodelan data?
Mana dari berikut ini yang bukan tujuan dari pemodelan data?
Apa yang dimaksud dengan Business Intelligence (BI) dalam konteks analisis data?
Apa yang dimaksud dengan Business Intelligence (BI) dalam konteks analisis data?
Apa yang bukan merupakan level detil dalam pemodelan data?
Apa yang bukan merupakan level detil dalam pemodelan data?
Fungsi data mining yang tepat untuk menemukan pola dalam transaksi penjualan adalah:
Fungsi data mining yang tepat untuk menemukan pola dalam transaksi penjualan adalah:
Langkah pertama yang harus diperhatikan saat merancang business intelligence adalah:
Langkah pertama yang harus diperhatikan saat merancang business intelligence adalah:
Data rekapan cuti pegawai dalam sistem informasi harus mencakup informasi mengenai:
Data rekapan cuti pegawai dalam sistem informasi harus mencakup informasi mengenai:
Apa peran Student Number dalam entity Student?
Apa peran Student Number dalam entity Student?
Apa yang dimaksud dengan Dimension Tables dalam model data dimensional?
Apa yang dimaksud dengan Dimension Tables dalam model data dimensional?
Apa karakteristik dari model data conceptual?
Apa karakteristik dari model data conceptual?
Apa tujuan utama dari skema pemodelan data relational?
Apa tujuan utama dari skema pemodelan data relational?
Dalam diagram model data, apa yang dapat diartikan dari hubungan antara School dan Student?
Dalam diagram model data, apa yang dapat diartikan dari hubungan antara School dan Student?
Dalam context data management, apa arti dari atribut dalam model data?
Dalam context data management, apa arti dari atribut dalam model data?
Apa yang menjadi fokus dalam model data dimensional?
Apa yang menjadi fokus dalam model data dimensional?
Apa tipikal tipe data di fact tables dalam model data dimensional?
Apa tipikal tipe data di fact tables dalam model data dimensional?
Metode mana yang tidak termasuk dalam kategori estimasi dalam data mining?
Metode mana yang tidak termasuk dalam kategori estimasi dalam data mining?
Apa yang diukur oleh kriteria akurasi dalam evaluasi model?
Apa yang diukur oleh kriteria akurasi dalam evaluasi model?
Langkah pertama dalam perancangan Business Intelligence adalah?
Langkah pertama dalam perancangan Business Intelligence adalah?
Yang manakah termasuk dalam kategori klasifikasi dalam data mining?
Yang manakah termasuk dalam kategori klasifikasi dalam data mining?
Dalam konteks Business Intelligence, apa tujuan utama dari analisis data?
Dalam konteks Business Intelligence, apa tujuan utama dari analisis data?
Apa yang dimaksud dengan kegunaan dalam kriteria evaluasi model data mining?
Apa yang dimaksud dengan kegunaan dalam kriteria evaluasi model data mining?
Manakah dari berikut ini yang merupakan metode dalam kategori asosiasi?
Manakah dari berikut ini yang merupakan metode dalam kategori asosiasi?
Kriteria mana yang mengindikasikan keandalan model data mining?
Kriteria mana yang mengindikasikan keandalan model data mining?
Apa yang dimaksud dengan model data logical?
Apa yang dimaksud dengan model data logical?
Mengapa denormalisasi dilakukan dalam model data physical?
Mengapa denormalisasi dilakukan dalam model data physical?
Apa fungsi utama dari data mining dalam konteks analisis data?
Apa fungsi utama dari data mining dalam konteks analisis data?
Apa yang dimaksud dengan 'cluster analysis' dalam data mining?
Apa yang dimaksud dengan 'cluster analysis' dalam data mining?
Apa tujuan dari analisis outlier dalam data mining?
Apa tujuan dari analisis outlier dalam data mining?
Mana dari berikut ini bukan merupakan fungsi dari data mining?
Mana dari berikut ini bukan merupakan fungsi dari data mining?
Apa yang menjadi fokus utama dari analisis tren dan evolusi dalam data?
Apa yang menjadi fokus utama dari analisis tren dan evolusi dalam data?
Dalam konteks teknik data mining, apa yang dimaksud dengan 'classification and prediction'?
Dalam konteks teknik data mining, apa yang dimaksud dengan 'classification and prediction'?
Apa tujuan utama dari penggunaan strategic dashboard dalam sebuah organisasi?
Apa tujuan utama dari penggunaan strategic dashboard dalam sebuah organisasi?
Apa yang menjadi karakteristik dari operational dashboard?
Apa yang menjadi karakteristik dari operational dashboard?
Apa yang dimaksud dengan proses data preparation?
Apa yang dimaksud dengan proses data preparation?
Sistem dan proses backend apa yang harus dianalisis dan diidentifikasi dalam keputusan teknologi BI?
Sistem dan proses backend apa yang harus dianalisis dan diidentifikasi dalam keputusan teknologi BI?
Apa yang dilakukan pada tahap pemilihan teknologi BI?
Apa yang dilakukan pada tahap pemilihan teknologi BI?
Apa yang termasuk dalam pemodelan data?
Apa yang termasuk dalam pemodelan data?
Apa yang dimaksud dengan data mining?
Apa yang dimaksud dengan data mining?
Apa yang harus dirancang selama tahap penyediaan modul BI?
Apa yang harus dirancang selama tahap penyediaan modul BI?
Flashcards
Kunci Utama (Primary Key)
Kunci Utama (Primary Key)
Atribut yang secara unik mengidentifikasi setiap record atau baris dalam sebuah tabel.
Atribut
Atribut
Data yang dimiliki oleh sebuah entitas, menggambarkan karakteristiknya.
Skema Relasional
Skema Relasional
Model data yang menggunakan tabel untuk menyimpan data, dengan hubungan didefinisikan melalui kunci.
Model Data Dimensional
Model Data Dimensional
Signup and view all the flashcards
Fact Table
Fact Table
Signup and view all the flashcards
Dimension Table
Dimension Table
Signup and view all the flashcards
Model Data Conceptual
Model Data Conceptual
Signup and view all the flashcards
Hubungan Antar Entitas
Hubungan Antar Entitas
Signup and view all the flashcards
Model Data Logical
Model Data Logical
Signup and view all the flashcards
Normalisasi
Normalisasi
Signup and view all the flashcards
Model Data Physical
Model Data Physical
Signup and view all the flashcards
Denormalisasi
Denormalisasi
Signup and view all the flashcards
Data Mining
Data Mining
Signup and view all the flashcards
Fungsi Data Mining: Deskriptif
Fungsi Data Mining: Deskriptif
Signup and view all the flashcards
Fungsi Data Mining: Prediktif
Fungsi Data Mining: Prediktif
Signup and view all the flashcards
Cluster Analysis
Cluster Analysis
Signup and view all the flashcards
Metode Data Mining
Metode Data Mining
Signup and view all the flashcards
Estimation
Estimation
Signup and view all the flashcards
Forecasting
Forecasting
Signup and view all the flashcards
Classification
Classification
Signup and view all the flashcards
Clustering
Clustering
Signup and view all the flashcards
Association
Association
Signup and view all the flashcards
Business Intelligence (BI)
Business Intelligence (BI)
Signup and view all the flashcards
Dashboard Strategis
Dashboard Strategis
Signup and view all the flashcards
Dashboard Operasional
Dashboard Operasional
Signup and view all the flashcards
Dashboard Taktis
Dashboard Taktis
Signup and view all the flashcards
Data Preparation
Data Preparation
Signup and view all the flashcards
Kebutuhan Teknologi BI
Kebutuhan Teknologi BI
Signup and view all the flashcards
Kebutuhan BI Tools
Kebutuhan BI Tools
Signup and view all the flashcards
Modul BI
Modul BI
Signup and view all the flashcards
Pemodelan Data
Pemodelan Data
Signup and view all the flashcards
Level Detil Pemodelan Data
Level Detil Pemodelan Data
Signup and view all the flashcards
Fungsi Data Mining
Fungsi Data Mining
Signup and view all the flashcards
Contoh Kasus Data Mining
Contoh Kasus Data Mining
Signup and view all the flashcards
Langkah Merancang BI
Langkah Merancang BI
Signup and view all the flashcards
Model Data
Model Data
Signup and view all the flashcards
Entity
Entity
Signup and view all the flashcards
Study Notes
Implementasi Data Model, Data Mining, dan BI
- Pengelolaan data melibatkan perancangan model data untuk menggambarkan relasi antar data dalam suatu organisasi. Semakin banyak data, semakin penting peranan data mining untuk mengambil manfaat dan menghasilkan business intelligence.
- Model Data: Proses mengidentifikasi dan mendokumentasikan relasi data dalam organisasi. Model ini memudahkan pemahaman aset data dan membantu pemetaan skema data seperti relasional, dimensional, object-oriented, berbasis fakta, berbasis waktu, dan No-SQL.
- Skema Model Data: Level skema meliputi conceptual (konseptual), logical (logika), dan physical (fisik), yang masing-masing menggambarkan tingkat abstraksi data yang berbeda.
- Komponen Model Data: Entity (objek dalam organisasi) didefinisikan dengan menjawab pertanyaan seperti who, what, when, where, why, dan how. Relationship (hubungan antar entity) diilustrasikan melalui foreign key.
- Foreign Key: Menunjukkan relasi atau ketergantungan antar entity dalam pemodelan data fisik dan terkadang pada tingkat logika.
- Attribute: Atribut atau data yang terdapat pada entity, misalnya nama, tanggal lahir, dan lainnya.
- Skema Pemodelan Data Relasional: Desain sistem yang efektif untuk memfasilitasi input data yang cepat dan akurat, meminimalkan duplikasi data.
- Data Mining: Kegiatan menemukan pola atau hubungan tersembunyi di dalam data melalui machine learning, artificial intelligence, dan statistik. Fungsinya untuk analisis deskriptif (karakteristik data) dan prediktif (memperkirakan nilai variabel).
- Business Intelligence (BI): Memanfaatkan data untuk meningkatkan peluang bisnis. Terdiri atas tiga komponen: strategic (pengambilan keputusan tingkat atas), operational (penggunaan data real-time), dan tactical (menemukan insight dari data historis).
Metode Data Mining
- Estimation (estimasi): Memprediksi nilai variabel.
- Forecasting (peramalan): Memperkirakan tren masa depan.
- Classification (klasifikasi): Mengklasifikasikan data berdasarkan kategori.
- Clustering (pengelompokan): Menentukan kelompok data yang mirip.
- Association (asosiasi): Menemukan hubungan antara item. Contohnya: pola pembelian produk tertentu
- Trend dan evolusi analisa: Memprediksi tren terus-menerus dalam suatu objek.
- Outlier analysis: Mendeteksi objek yang memiliki pola berbeda atau tidak umum dibandingkan dengan data lainnya.
- Cluster analisis: Membuat sekelompok data berdasarkan kesamaan dan meminimalkan perbedaan antar kelompok.
Perancangan Business Intelligence (BI)
- Tahapan perancangan BI:
- Pengumpulan requirement: Mengidentifikasi pengguna, kebutuhan bisnis, dan kategori informasi.
- Identifikasi sumber data, pemrosesan, penyimpanan, dan penyediaan data untuk analisis.
- Identifikasi kebutuhan tools dan modul BI untuk digunakan dan diakses pengguna.
- Analisis dan desain modul BI: termasuk menentukan jenis indikator, tipe visualisasi, pengelompokan data dan kebutuhan filterisasi data lainnya.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.