Buku AI Generatif dan Mutu Pendidikan membahas bagaimana teknologi AI generatif dapat mempengaruhi dan meningkatkan mutu pendidikan. Buku ini memberikan pemahaman tentang penerapan algoritma evolusi dalam AI generatif, serta bagaimana teknologi ini dapat digunakan untuk personalisasi pembelajaran, penilaian otomatis, hingga pengembangan kreativitas siswa. Selain itu, topik penting seperti etika, privasi, dan kesenjangan digital dalam penggunaan AI di sektor pendidikan juga dibahas, menjadikan buku ini panduan komprehensif bagi pendidik, pembuat kebijakan, dan pengembang teknologi. Bab 1: Algoritma Evolusi Generatif AI Bab 2: Prinsip Dasar AI Generatif Bab 3: Personalisasi Pembelajaran dengan AI Generatif Bab 4: AI Generatif dalam Penilaian dan Evaluasi Bab 5: Pengaruh AI Generatif terhadap Kreativitas Siswa Bab 6: Etika dan Privasi dalam Penggunaan AI Generatif di Pendidikan Bab 7: AI Generatif dan Kesenjangan Digital Bab 8: AI Generatif dalam Pendidikan Tinggi Bab 9: AI Generatif di Sekolah Menengah dan Dasar Bab 10: Pengalaman Internasional: AI dalam Pendidikan Global Bab 11: Masa Depan AI Generatif dalam Pendidikan Bab 12: Rekomendasi Kebijakan dan Praktik untuk Pendidik Buku ini dapat menjadi sumber informasi penting bagi akademisi, pengambil keputusan, serta praktisi di bidang pendidikan yang tertarik dengan implementasi AI generatif dalam meningkatkan mutu pendidikan di berbagai tingkatan.

Buku "Perangkat Lunak Data Mining" menyajikan teknik dan alat yang digunakan dalam penggalian data untuk membantu pengambil keputusan memahami serta memanfaatkan data dalam cara yang paling efektif. Dengan struktur ini, dapat menambah wawasan tentang bagaimana perangkat lunak data mining beroperasi dan bagaimana memaksimalkannya untuk berbagai aplikasi analitis. Buku ini menjelaskan konsep dasar data mining serta pentingnya perangkat lunak dalam proses pengumpulan dan pra-pemrosesan data. Pembaca akan diajak untuk memahami arsitektur perangkat lunak yang umum digunakan, termasuk berbagai metode dan algoritma yang menjadi andalan, seperti Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), K-Means, dan Hierarchical Clustering. Selain itu, buku ini mengupas dua algoritma populer dalam analisis data, yaitu Apriori dan FP-Growth, yang membantu dalam menemukan pola dalam data besar. Buku ini juga membahas tantangan yang sering dihadapi dalam pengembangan perangkat lunak data mining dan memberikan wawasan tentang masa depan data mining, termasuk tren dan perkembangan terbaru dalam teknologi ini. Dengan studi kasus yang mendalam, pembaca dapat melihat aplikasi praktis dari perangkat lunak data mining dalam berbagai sektor industri. Buku ini dirancang untuk menjadi sumber daya yang bermanfaat bagi yang ingin mempelajari Data Mining, dari analis data hingga pengambil keputusan strategis, serta menambah pengetahuan praktis tentang bagaimana memaksimalkan potensi perangkat lunak Data Mining dalam berbagai sektor industri.