# data[].attributes.body
Proyek ini akan mengimplementasikan konsep dari data mining dengan menggunakan algoritma apriori untuk mencari informasi yang dalam hal ini berupa pola pembelian barang oleh konsumen dengan memanfaatkan tumpukan data transaksi penjualan.

# data[].attributes.body
Melihat hubungan antara bill dengan tip memiliki dan hasilnya positif yang cukup kuat. Analisis ini menyimpulkan semakin besar bill yang dibayarkan semakin besar pula tip yang diberikan

# data[].attributes.body
Menentukan pusat kluster, menghitung jarak euclidean, mencari jarak terdekat untuk menentukan cluster dengan Python, Euclidean.

# data[].attributes.body
Mengolah data dengan beberapa metode seperti pre-processing, future selection, klasifikasi menggunakan 2 bahasa yaitu Python dan R

# data[].attributes.body
Merancang dan membandingkan model klasifikasi terbaik untuk dataset yang digunakan pada kasus dilihat dari performa metriks evaluasinya baik dari akurasi, sensitivitas, spesifitas, precision, dan F1-score dengan hasil akhir model yang terbaik ialah Random Forest

# data[].attributes.body
Membuat Syntax R dari dataset yang telah disediakan untuk di klasifikasi dan VIZ sederhana

# data[].attributes.body
Merancang grafik hubungan antara regangan sumbu dengan bahasa pemrogramman R

# data[].attributes.body
Memprediksi waktu processing dari proses konversi video digital termasuk pre-processing, memilih dan menentukan model yang paling tepat, memilih fitur penting untuk digunakan dengan bahasa pemrogramman Python di Google Collab

# data[].attributes.body
Data Mining Klasifikasi data kredit nasabah menggunakan algoritma c4.5 menggunakan bahasa pemrogramman Python dari dataset untuk menentukan nasabah mana yang layak diberikan kredit berdasarkan data kredit macet

# data[].attributes.body
Memprediksi rating pada Netflix berdasarkan type movie/show, genre, IMDB rating dan production country menggunakan bahasa pemrogramman Python

# data[].attributes.body
Mendeteksi Kualitas Air dengan sampel CSV dengan metode algoritma ANN

# data[].attributes.headline
Sentiment Analysis Using Naive Bayes & SMOTE

# data[].attributes.subject
Sentiment Analysis Using Naive Bayes & SMOTE

# data[].attributes.body
Melakukan analisis sentimen menggunakan metode Naive Bayes dan SMOTE dengan dataset csv menggunakan bahasa pemrogramman Python

# data[].attributes.body
Memprediksi harga jual motor menggunakan metode Random Forest yang termasuk data cleaning, data exploration menggunakan bahasa pemrograman Python di Google Collab

# data[].attributes.body
Merancang klasterisasi analisis sentimen menggunakan algoritma K-Means dengan menggunakan bahasa pemrogramman Python berbasis Web App disertai Google Collab