Mata kuliah ini mendiskusikan beberapa algoritma dalam analisis data dan data mining untuk tujuan klasifikasi, yaitu menentukan kelas atau kelompok dari setiap amatan. Topik yang akan dibahas meliputi pendekatan un-supervised dan supervised, dengan penekanan lebih banyak pada supervised methods. Algoritma un-supervised yang akan dibahas adalah k-means, sedangkan algoritma supervised meliputi k-NN, regresi logistik, pohon klasifikasi dengan pendekatan ID3, C4.5, dan CHAID, pengenalan neural network, pengenalan support vector machine, naïve bayesian classifier. Juga akan didiskusikan pendekatan ensemble yaitu bagging, boosting, dan random forest. Tidak hanya algoritma yang akan dipelajari tetapi juga membahas proses evaluasi dan validasi model.