Ditulis pada tanggal 3 Juli 2025, buku ini dirancang sebagai panduan komprehensif untuk memahami konsep dasar statistik yang esensial dalam dunia sains data. Materi di dalamnya mencakup pengenalan R & RStudio, teknik pengumpulan data, visualisasi grafik eksploratif (diagram batang, histogram, boxplot), ukuran pemusatan data (mean, median, modus), pengujian hipotesis (Uji Z dan Uji T), hingga ko…
Edisi kedua dari buku dasar statistical learning (ISLR) ini memperluas materi versi sebelumnya dengan menambahkan bab baru yang sangat krusial, meliputi deep learning (neural networks), survival analysis, serta multiple testing. Buku ini memadukan konsep pemodelan data kompleks seperti regresi, klasifikasi, metode pohon (tree-based), dan support vector machines dengan pendekatan non-teknis yang…
Buku ini (dikenal sebagai ISLP) menyediakan panduan yang sangat mudah diakses mengenai bidang statistical learning dan data science. Buku ini membahas berbagai teknik pemodelan dan prediksi data penting seperti regresi linear, klasifikasi, resampling, metode pohon (tree-based methods), support vector machines, clustering, hingga deep learning. Keunggulan utama edisi ini adalah seluruh laborator…
Buku ini menyajikan pengenalan yang menarik dan jelas mengenai cara berpikir statistik tanpa terjebak dalam rumus matematika yang rumit. Ditulis oleh statistikawan ternama, David Spiegelhalter menggunakan studi kasus nyata di dunia—mulai dari analisis tingkat keselamatan pasien rumah sakit hingga pemecahan masalah sehari-hari—untuk mengajarkan pembaca cara memahami data, mengenali bias, men…
Buku ini merupakan panduan praktis dan referensi cepat mengenai konsep dasar hingga lanjutan dalam ilmu statistika. Dirancang untuk pelajar maupun profesional, materi di dalamnya mencakup teori pengukuran, probabilitas, manajemen data, desain penelitian, serta berbagai uji statistik (seperti uji-t, ANOVA, korelasi, dan regresi) dengan penjelasan ringkas tanpa kompleksitas matematis yang rumit
Buku teks tingkat sarjana (undergraduate) ini dirancang khusus untuk menjembatani teori probabilitas klasik dengan kebutuhan komputasi praktis di bidang sains data (data science). Ditulis dengan gaya narasi yang mengalir, penulis berfokus pada tiga aspek utama: Motivasi (mengapa topik tersebut penting), Intuisi (interpretasi geometris atau fisik di balik persamaan), dan Implikasi (masalah nyata…
Catatan kuliah ini dirancang untuk mahasiswa yang telah memahami konsep dasar vektor dasar dan kalkulasi matriks. Buku ini menyeimbangkan dua aspek utama aljabar linear: sisi abstrak (ruang vektor di atas fields, pemetaan linear, bentuk bilinear) dan sisi praktis/konkret (teori matriks). Di bagian lampiran, penulis menyertakan berbagai aplikasi unik aljabar linear di luar kurikulum standar, sep…
Buku teks ini dirancang khusus untuk mata kuliah aljabar linear tingkat dasar bagi mahasiswa matematika jalur khusus (honors). Judulnya merupakan plesetan jenaka yang merujuk pada buku populer "Linear Algebra Done Right" karya Sheldon Axler. Pendekatan buku ini berbeda dari standar tradisional; penulis memperkenalkan konsep basis terlebih dahulu sebelum independensi linear, dan menempatkan tran…
Buku panduan praktis ini dirancang untuk membantu pembaca memahami konsep aljabar linear dengan penjelasan yang sederhana dan mudah diikuti. Materi di dalamnya mencakup pembahasan mengenai matriks, operasi matriks, sistem persamaan linear, ruang vektor, transformasi linear, determinan, aturan Cramer, hingga nilai eigen (eigenvalues) dan vektor eigen (eigenvectors). Buku ini juga memuat peta mat…
Buku teks inovatif ini menggabungkan penjelasan lugas dengan berbagai contoh praktis untuk mengajarkan aljabar linear terapan. Dirancang bagi pembaca tanpa latar belakang mendalam di bidang ini, materi fokus pada tiga pilar utama: vektor, matriks, dan metode least squares (kuadrat terkecil). Buku ini sangat relevan untuk kebutuhan aplikasi modern di bidang teknik, sains data (data science), kec…