Kursus/Jasa KNIME | Implementasi KNIME untuk Prediksi Kebutuhan Energi Rumah Tangga Berdasarkan Pola Konsumsi Menggunakan Teknik Time Series Forecasting

Silabus Implementasi KNIME untuk Prediksi Kebutuhan Energi Rumah Tangga Berdasarkan Pola Konsumsi Menggunakan Teknik Time Series Forecasting

Sesi 1: Pengenalan KNIME dan Time Series Forecasting

• Pengenalan KNIME sebagai platform analisis data.
• Dasar-dasar teknik Time Series Forecasting.
• Instalasi dan konfigurasi KNIME Analytics Platform.

Sesi 2: Pemahaman Data Time Series

• Pengertian data Time Series dan karakteristiknya.
• Memahami pola data seperti tren, musiman, dan siklus.
• Studi kasus data konsumsi energi rumah tangga.

Sesi 3: Memuat dan Mengelola Data di KNIME

• Impor data dari berbagai sumber (CSV, Excel, database).
• Mengatur format data, konversi tipe data, dan manajemen data.
• Eksplorasi dataset konsumsi energi rumah tangga.

Sesi 4: Preprocessing Data Time Series

• Menangani missing values dan outliers.
• Normalisasi dan standarisasi data.
• Agregasi data berdasarkan waktu (hari, minggu, bulan).

Sesi 5: Visualisasi Data Time Series

• Menggunakan node visualisasi di KNIME (Line Plot, Area Chart, dll).
• Visualisasi pola konsumsi energi rumah tangga.
• Mengidentifikasi tren dan pola musiman.

Sesi 6: Analisis Statistik Deskriptif

• Menghitung statistik deskriptif dasar (mean, median, mode).
• Menggunakan analisis korelasi untuk menemukan hubungan antar variabel.
• Penggunaan pivot table untuk analisis data.

Sesi 7: Teknik Resampling dan Smoothing

• Implementasi teknik resampling (downsampling, upsampling).
• Smoothing data menggunakan metode moving average.
• Evaluasi efek smoothing pada data Time Series.

Sesi 8: Model Time Series Sederhana (Naïve & Moving Average)

• Membangun model prediksi sederhana menggunakan teknik Naïve.
• Implementasi model Moving Average di KNIME.
• Evaluasi model menggunakan MSE dan MAE.

Sesi 9: Decomposing Time Series

• Decomposing data untuk memisahkan komponen tren, musiman, dan residu.
• Implementasi metode dekomposisi di KNIME.
• Interpretasi hasil dekomposisi untuk prediksi.

Sesi 10: Pengenalan Model Autoregressive (AR)

• Konsep dasar model Autoregressive (AR).
• Implementasi model AR di KNIME.
• Evaluasi model AR untuk prediksi konsumsi energi.

Sesi 11: Pengenalan Model ARIMA

• Pengertian dan komponen ARIMA (AR, I, MA).
• Implementasi model ARIMA di KNIME.
• Penentuan parameter p, d, q menggunakan ACF dan PACF.

Sesi 12: Evaluasi Model ARIMA

• Menerapkan model ARIMA pada data konsumsi energi.
• Evaluasi model menggunakan RMSE dan AIC.
• Pemilihan model ARIMA terbaik.

Sesi 13: Model Seasonal ARIMA (SARIMA)

• Pengenalan model SARIMA untuk data musiman.
• Implementasi model SARIMA di KNIME.
• Evaluasi model SARIMA untuk prediksi pola musiman.

Sesi 14: Model Exponential Smoothing (ETS)

• Konsep dasar Exponential Smoothing (Single, Double, Triple).
• Implementasi model ETS di KNIME.
• Pemilihan model ETS terbaik untuk prediksi konsumsi energi.

Sesi 15: Evaluasi Model Time Series

• Evaluasi kinerja model menggunakan teknik cross-validation.
• Menggunakan berbagai metrik evaluasi (MAE, RMSE, MAPE).
• Perbandingan kinerja model ARIMA, SARIMA, dan ETS.

Sesi 16: Feature Engineering untuk Time Series

• Mengubah data Time Series menjadi variabel fitur.
• Membuat fitur lag, rolling mean, dan rolling standard deviation.
• Pengaruh fitur terhadap akurasi model prediksi.

Sesi 17: Pengenalan Model Long Short-Term Memory (LSTM)

• Konsep dasar LSTM dalam Time Series Forecasting.
• Implementasi model LSTM di KNIME menggunakan node TensorFlow.
• Pelatihan dan evaluasi model LSTM.

Sesi 18: Model Hybrid (Kombinasi ARIMA dan LSTM)

• Pendekatan hybrid untuk prediksi Time Series.
• Implementasi model hybrid ARIMA-LSTM di KNIME.
• Evaluasi kinerja model hybrid.

Sesi 19: Model Prophet untuk Time Series

• Pengenalan model Prophet oleh Facebook.
• Implementasi model Prophet di KNIME.
• Prediksi dan visualisasi hasil model Prophet.

Sesi 20: Pengujian Model dengan Data Baru

• Menguji model dengan data baru atau real-time.
• Menangani ketidaksesuaian data baru dengan model.
• Penyesuaian model berdasarkan hasil pengujian.

Sesi 21: Penanganan Data Anomali

• Mengidentifikasi dan menangani anomali dalam data Time Series.
• Implementasi deteksi anomali menggunakan teknik statistik.
• Pengaruh anomali terhadap kinerja model prediksi.

Sesi 22: Penggunaan Model Ensembles

• Pengenalan model ensemble untuk meningkatkan akurasi prediksi.
• Implementasi ensemble model (bagging, boosting) di KNIME.
• Evaluasi kinerja model ensemble.

Sesi 23: Integrasi dengan Data Eksternal

• Mengintegrasikan data eksternal (cuaca, populasi, dll) untuk prediksi.
• Menggunakan data eksternal sebagai variabel fitur.
• Analisis pengaruh data eksternal terhadap konsumsi energi.

Sesi 24: Optimalisasi Model dengan Hyperparameter Tuning

• Teknik hyperparameter tuning menggunakan Grid Search dan Random Search.
• Implementasi tuning di KNIME untuk model Time Series.
• Evaluasi kinerja model setelah tuning.

Sesi 25: Implementasi Model pada Platform Produksi

• Memahami pipeline workflow untuk prediksi otomatis.
• Deployment model prediksi di KNIME Server.
• Integrasi workflow KNIME dengan sistem produksi lainnya.

Sesi 26: Pembuatan Dashboard Visualisasi di KNIME

• Membuat dashboard interaktif di KNIME.
• Visualisasi hasil prediksi dan performa model.
• Integrasi dashboard dengan laporan konsumsi energi.

Sesi 27: Analisis What-If untuk Prediksi Konsumsi Energi

• Menggunakan analisis what-if untuk skenario berbeda.
• Simulasi prediksi konsumsi energi berdasarkan perubahan variabel.
• Menggunakan workflow KNIME untuk analisis skenario.

Sesi 28: Pengenalan AutoML untuk Time Series

• Pengenalan konsep AutoML dan penerapannya di Time Series Forecasting.
• Menggunakan AutoML node di KNIME.
• Evaluasi kinerja model AutoML untuk prediksi konsumsi energi.

Sesi 29: Dokumentasi dan Presentasi Hasil Analisis

• Menyusun dokumentasi hasil analisis dan model prediksi.
• Menyiapkan laporan dan presentasi hasil prediksi.
• Penyusunan rekomendasi berdasarkan hasil prediksi.

Sesi 30: Review dan Diskusi Akhir

• Review semua sesi dan pencapaian.
• Diskusi tantangan dan solusi selama implementasi.
• Rencana pengembangan lebih lanjut dan penerapan di dunia nyata.

Silabus ini memberikan panduan komprehensif untuk memahami dan mengimplementasikan prediksi kebutuhan energi rumah tangga menggunakan KNIME dan teknik Time Series Forecasting.