Software

Kursus/Jasa Matlab | Implementasi Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Kualitas Udara Menggunakan MATLAB

Silabus: Implementasi Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Kualitas Udara Menggunakan MATLAB

Sesi 1: Pengenalan MATLAB dan Lingkungan Kerja

  • Pengenalan MATLAB dan fitur-fitur dasar
  • Instalasi toolbox yang diperlukan untuk machine learning
  • Struktur folder dan pengaturan workspace proyek
  • Pengenalan data kualitas udara dan sumbernya
  • Teknik pra-pemrosesan data dasar

Sesi 2: Pengenalan Machine Learning dan Algoritma Dasar

  • Konsep dasar machine learning: supervised dan unsupervised learning
  • Pengenalan regresi linear dan penerapannya pada data kualitas udara
  • Implementasi regresi linear sederhana di MATLAB
  • Evaluasi model dengan MSE dan R-squared
  • Analisis hasil prediksi awal

Sesi 3: Pengolahan Data Kualitas Udara

  • Teknik pemrosesan data: normalisasi dan standardisasi
  • Mengatasi data hilang dan data outlier
  • Ekstraksi fitur dari data kualitas udara
  • Visualisasi data dengan grafik 2D dan 3D
  • Pembuatan dataset training dan testing

Sesi 4: Regresi dan Prediksi Kualitas Udara

  • Penerapan regresi linear berganda pada data kualitas udara
  • Model regresi polynomial untuk prediksi yang lebih kompleks
  • Evaluasi model regresi dengan error metrics lainnya
  • Optimasi model regresi dengan grid search
  • Penerapan cross-validation pada model regresi

Sesi 5: Pengenalan Algoritma Decision Tree

  • Konsep dan cara kerja decision tree
  • Implementasi decision tree untuk prediksi kualitas udara
  • Pruning dan tuning parameter decision tree
  • Visualisasi dan interpretasi model decision tree
  • Evaluasi kinerja decision tree dengan confusion matrix

Sesi 6: Random Forest untuk Prediksi Kualitas Udara

  • Konsep dasar random forest dan kelebihannya
  • Implementasi random forest di MATLAB
  • Pengaturan parameter random forest untuk optimasi
  • Mengatasi overfitting pada random forest
  • Evaluasi model dengan ROC curve dan AUC

Sesi 7: Support Vector Machine (SVM)

  • Pengenalan SVM dan konsep hyperplane
  • Implementasi SVM untuk klasifikasi kualitas udara
  • Pengaturan kernel SVM dan dampaknya terhadap hasil
  • Evaluasi model SVM dengan precision dan recall
  • Tuning parameter SVM untuk hasil optimal

Sesi 8: K-Nearest Neighbors (KNN)

  • Konsep dasar algoritma KNN
  • Implementasi KNN untuk prediksi kualitas udara
  • Pengaruh nilai K terhadap akurasi model
  • Optimasi KNN dengan cross-validation
  • Analisis kinerja model KNN dengan confusion matrix

Sesi 9: Neural Network untuk Prediksi Kualitas Udara

  • Pengenalan neural network dan arsitekturnya
  • Implementasi neural network dasar di MATLAB
  • Pengaturan layer, neuron, dan fungsi aktivasi
  • Pelatihan model neural network dengan dataset
  • Evaluasi model neural network dengan MSE dan MAE

Sesi 10: Deep Learning untuk Prediksi Kualitas Udara

  • Pengenalan deep learning dan konsep lapisan tersembunyi
  • Implementasi deep neural network (DNN) di MATLAB
  • Pengaturan parameter DNN seperti epochs dan batch size
  • Pelatihan dan evaluasi model DNN
  • Analisis hasil dengan grafik loss dan akurasi

Sesi 11: Principal Component Analysis (PCA)

  • Konsep dasar PCA dan penerapannya pada reduksi dimensi
  • Implementasi PCA pada dataset kualitas udara
  • Analisis komponen utama dan visualisasi
  • Integrasi PCA dengan model machine learning
  • Evaluasi performa model setelah reduksi dimensi

Sesi 12: Pengolahan Data Waktu Nyata (Real-Time Data)

  • Mengakses dan memproses data kualitas udara waktu nyata
  • Integrasi MATLAB dengan API data kualitas udara
  • Pengolahan data streaming di MATLAB
  • Implementasi model prediksi pada data waktu nyata
  • Evaluasi performa model pada data real-time

Sesi 13: Penggunaan Ensemble Learning

  • Konsep dasar ensemble learning: bagging dan boosting
  • Implementasi model ensemble (bagging, boosting) di MATLAB
  • Penerapan model ensemble pada prediksi kualitas udara
  • Analisis kinerja model ensemble dibandingkan model tunggal
  • Tuning parameter ensemble untuk hasil optimal

Sesi 14: Evaluasi Model dengan Teknik Validasi

  • Teknik validasi: k-fold cross-validation dan leave-one-out
  • Implementasi teknik validasi pada model yang telah dibangun
  • Analisis kinerja model dengan metrik error dan akurasi
  • Mengatasi bias dan varians pada model
  • Strategi pemilihan model terbaik untuk deployment

Sesi 15: Optimasi Hyperparameter dengan Grid Search

  • Konsep hyperparameter tuning dan pentingnya
  • Implementasi grid search untuk optimasi model
  • Pengaturan parameter untuk optimasi grid search
  • Evaluasi model setelah optimasi hyperparameter
  • Integrasi optimasi dengan pipeline machine learning

Sesi 16: Clustering untuk Pengelompokan Kualitas Udara

  • Pengenalan clustering: k-means dan hierarchical clustering
  • Implementasi k-means clustering pada data kualitas udara
  • Visualisasi hasil clustering dan interpretasi
  • Penggunaan clustering untuk segmentasi kualitas udara
  • Evaluasi hasil clustering dengan silhouette score

Sesi 17: Pengenalan Time Series Analysis

  • Konsep dasar analisis data time series
  • Implementasi ARIMA untuk prediksi kualitas udara
  • Pengaturan parameter ARIMA untuk hasil optimal
  • Evaluasi model time series dengan MAE dan RMSE
  • Integrasi hasil time series dengan prediksi jangka panjang

Sesi 18: Integrasi Model Machine Learning dengan GUI

  • Pengenalan pembuatan GUI di MATLAB
  • Implementasi GUI untuk menampilkan prediksi kualitas udara
  • Integrasi model machine learning dengan GUI
  • Pengujian GUI dengan berbagai skenario
  • Deployment aplikasi GUI untuk pengguna

Sesi 19: Implementasi Model Predictive Maintenance

  • Penerapan konsep predictive maintenance pada kualitas udara
  • Implementasi model untuk prediksi perawatan sensor kualitas udara
  • Analisis data sensor dan pembuatan model prediktif
  • Evaluasi model predictive maintenance
  • Integrasi model predictive maintenance dengan sistem monitoring

Sesi 20: Evaluasi Performa Model dengan Data Eksperimen

  • Persiapan dataset eksperimen untuk pengujian model
  • Penggunaan data eksperimen untuk validasi model
  • Analisis hasil prediksi pada data eksperimen
  • Evaluasi performa model dengan berbagai metrik
  • Pengambilan keputusan berdasarkan hasil eksperimen

Sesi 21: Pemilihan Model Terbaik untuk Prediksi Kualitas Udara

  • Analisis komparatif model-model yang telah dibangun
  • Pemilihan model terbaik berdasarkan metrik performa
  • Evaluasi akhir model terpilih dengan data testing
  • Implementasi model terbaik pada data real-time
  • Strategi optimasi model di masa depan

Sesi 22: Implementasi Model Prediksi Kualitas Udara di Cloud

  • Pengenalan cloud computing dan integrasi dengan MATLAB
  • Deployment model machine learning di cloud (AWS, Azure, Google Cloud)
  • Pengujian model cloud dengan data real-time
  • Evaluasi performa model cloud dibandingkan lokal
  • Integrasi hasil prediksi cloud dengan sistem monitoring

Sesi 23: Penyusunan Laporan Hasil Prediksi

  • Struktur laporan hasil prediksi kualitas udara
  • Penyusunan grafik dan tabel hasil prediksi
  • Analisis hasil model dengan studi kasus
  • Penulisan kesimpulan dan rekomendasi
  • Penyusunan laporan lengkap dalam format dokumen

Sesi 24: Presentasi Hasil Model kepada Stakeholder

  • Pembuatan presentasi hasil model menggunakan MATLAB
  • Penjelasan model dan hasil prediksi kepada stakeholder
  • Penyampaian rekomendasi dan langkah lanjut
  • Diskusi hasil dan umpan balik dari stakeholder
  • Revisi model berdasarkan umpan balik

Sesi 25: Pengenalan AutoML untuk Prediksi Kualitas Udara

  • Konsep dasar AutoML dan penerapannya
  • Implementasi AutoML di MATLAB
  • Pemilihan model otomatis dengan AutoML
  • Evaluasi hasil AutoML dengan model manual
  • Integrasi AutoML dalam workflow prediksi

Sesi 26: Implementasi Model Deep Learning Lanjutan

  • Pengenalan Convolutional Neural Network (CNN)
  • Implementasi CNN untuk analisis data kualitas udara
  • Pengaturan arsitektur CNN dan parameter training
  • Evaluasi hasil CNN dengan data eksperimen
  • Optimasi model CNN untuk hasil yang lebih baik

Sesi 27: Evaluasi Akhir dan Penyempurnaan Model

  • Evaluasi komprehensif semua model yang telah dibangun
  • Penyempurnaan model berdasarkan hasil evaluasi
  • Penggunaan ensemble model untuk prediksi akhir
  • Evaluasi kinerja ensemble model
  • Implementasi akhir model untuk deployment

Sesi 28: Deployment Model ke Sistem Monitoring Kualitas Udara

  • Persiapan lingkungan deployment untuk model machine learning
  • Integrasi model dengan sistem monitoring kualitas udara
  • Pengujian model di lingkungan production
  • Evaluasi performa model di sistem monitoring
  • Optimasi model untuk performa real-time

Sesi 29: Pengembangan Sistem Prediksi Kualitas Udara Berbasis IoT

  • Pengenalan IoT dan aplikasi pada prediksi kualitas udara
  • Integrasi sensor kualitas udara dengan MATLAB
  • Pengambilan data real-time dari sensor IoT
  • Implementasi model prediksi pada data IoT
  • Evaluasi dan optimasi sistem IoT untuk prediksi kualitas udara

Sesi 30: Proyek Akhir: Pengembangan Aplikasi Prediksi Kualitas Udara

  • Perencanaan dan pengembangan aplikasi prediksi kualitas udara
  • Implementasi model pada aplikasi berbasis MATLAB
  • Pengujian aplikasi dengan data real-time dan simulasi
  • Penyusunan laporan dan dokumentasi proyek
  • Presentasi proyek akhir dan evaluasi dari pengajar

Related Articles

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Back to top button