Berikut kritik dan saran dari pembaca buku data mining dengan matlab, terutama di bab 3 (halaman 49) dan bab 4 (halaman 74) yang membahas mengenai Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Sebenarnya buku ini kelanjutan dari buku sebelumnya tentang soft computing, jadi beberapa bagian memang ada yang sama, terutama JST dan ANFIS yang berbasis machine learning. Maksudnya dimodif sedikit supaya beda sama yang dulu malah ada yang lupa diganti.

Di kode di atas halaman 49, harusnya tm bukan keuangan. Variabel tm sendiri maksudnya singkatan dari tingkat kemiskinan agar makin besar nilai variabel ini tm makin besar pula, maksudnya makin miskin agar untuk menjumlahkan nanti jadi besar (IPK besar TM juga besar) yang berpeluang mendapat beasiswa. Walaupun bisa saja dirancang dengan tk, tingkat kekayaan, makin besar makin kaya, tetapi walaupun bisa berjalan, bagi programmer yang ingin “testing”, logic error sedikit ribet. O iya, logic error berbeda dengan syntax error (akan diberitahu bahwa baris sekian ada kesalahan) karena sistem berjalan tetapi tidak sesuai dengan kenyataan, lebih berbahaya.

Berikutnya juga di halaman 74 ada beberapa bagian yang tidak saya tulis kodenya karena GUI bisa menggunakan GUI yang lain (FIS atau ANFIS). Memang harusnya buku itu disertai CD untuk kode program agar tidak perlu “latihan mengetik sepuluh jari” :D. Tetapi saya berikan di sini kode sumber untuk satu GUI yang berisi Decision Support System dengan tiga metode tersebut. Download dulu kodenya.

Ekstrak di satu folder, kemudian Matlab arahkan current directory-nya ke folder tersebut lalu jalankan dengan mengetik nama folder yang berekstensi .m di command window. Untuk melihat kodenya ketik edit disertai nama file berekstensi .m tersebut. Oiya, sesuaikan huruf besar dan huruf kecilnya karena Matlab case sensitive.

Tentu saja kalau data mining jumlah datanya ya tidak hanya segelintir seperti contoh (dengan excel), apalagi big data trend-nya sudah mulai, excel tentu saja tidak sanggup mengolah data hingga jutaan record. Buku berikutnya sudah sampai ke penerbit tentang data mining tetapi fokus ke penanganan Matlab untuk sistem basis data (database management system – DBMS) dengan Microsoft Access (sebagai perwakilan desktop DBMS) dan MySQL (perwakilan web-based) dengan bantuan ODBC.