Kursus/Jasa KNIME | Penerapan KNIME untuk Prediksi Keberhasilan Kampanye Pemasaran Menggunakan Algoritma Random Forest dan Gradient Boosting

Silabus Penerapan KNIME untuk Prediksi Keberhasilan Kampanye Pemasaran Menggunakan Algoritma Random Forest dan Gradient Boosting

Sesi 1: Pengenalan KNIME

• Pengenalan platform KNIME.
• Instalasi dan pengaturan lingkungan kerja.
• Mengenal antarmuka KNIME.
• Pengenalan konsep workflow di KNIME.

Sesi 2: Dasar-Dasar Data Science dan Machine Learning

• Konsep dasar Data Science dan Machine Learning.
• Proses analisis data: dari pengumpulan hingga pembuatan model.
• Pengenalan konsep supervised learning dan unsupervised learning.

Sesi 3: Persiapan Data

• Import dan eksplorasi dataset di KNIME.
• Menggunakan node pembacaan data (CSV Reader, Excel Reader).
• Memahami struktur data dan tipe data.

Sesi 4: Preprocessing Data – Bagian 1

• Menangani data yang hilang (missing values).
• Teknik imputasi dan transformasi data.
• Menggunakan node untuk penanganan data hilang di KNIME.

Sesi 5: Preprocessing Data – Bagian 2

• Normalisasi dan standardisasi data.
• Mengubah data kategorikal menjadi numerik (One-Hot Encoding).
• Menggunakan node Normalizer dan One to Many di KNIME.

Sesi 6: Feature Engineering

• Konsep feature engineering dan pentingnya dalam machine learning.
• Pembuatan fitur baru dari data yang ada.
• Menggunakan node untuk penggabungan, pemisahan, dan transformasi kolom di KNIME.

Sesi 7: Exploratory Data Analysis (EDA)

• Analisis statistik deskriptif data.
• Visualisasi data menggunakan plot dan grafik.
• Menggunakan node Scatter Plot, Bar Chart, dan Box Plot di KNIME.

Sesi 8: Konsep Dasar Random Forest

• Pengenalan algoritma Random Forest.
• Bagaimana Random Forest bekerja: konsep pohon keputusan, voting, dan ensemble learning.
• Kelebihan dan kekurangan Random Forest.

Sesi 9: Implementasi Random Forest di KNIME – Bagian 1

• Memahami node Random Forest Learner dan Random Forest Predictor.
• Membuat model prediksi menggunakan Random Forest.
• Evaluasi model dengan confusion matrix.

Sesi 10: Implementasi Random Forest di KNIME – Bagian 2

• Mengatur parameter Random Forest (jumlah pohon, maksimum kedalaman).
• Menggunakan cross-validation untuk meningkatkan performa model.
• Evaluasi model dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score.

Sesi 11: Konsep Dasar Gradient Boosting

• Pengenalan algoritma Gradient Boosting.
• Bagaimana Gradient Boosting bekerja: konsep boosting dan gradient descent.
• Kelebihan dan kekurangan Gradient Boosting.

Sesi 12: Implementasi Gradient Boosting di KNIME – Bagian 1

• Memahami node Gradient Boosted Trees Learner dan Gradient Boosted Trees Predictor.
• Membuat model prediksi menggunakan Gradient Boosting.
• Evaluasi model dengan confusion matrix.

Sesi 13: Implementasi Gradient Boosting di KNIME – Bagian 2

• Mengatur parameter Gradient Boosting (learning rate, maksimum kedalaman).
• Menggunakan cross-validation untuk meningkatkan performa model.
• Evaluasi model dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score.

Sesi 14: Perbandingan Model – Random Forest vs Gradient Boosting

• Membandingkan performa kedua model.
• Analisis kelebihan dan kekurangan masing-masing model.
• Memilih model terbaik untuk kasus yang dihadapi.

Sesi 15: Hyperparameter Tuning

• Pengenalan konsep hyperparameter tuning.
• Menggunakan node Parameter Optimization Loop untuk Random Forest dan Gradient Boosting.
• Mengevaluasi hasil tuning parameter.

Sesi 16: Penanganan Data Imbalanced

• Mengidentifikasi masalah data yang tidak seimbang.
• Teknik penanganan data imbalanced: oversampling, undersampling, dan SMOTE.
• Menggunakan node SMOTE dan Balancer di KNIME.

Sesi 17: Model Interpretability dan Feature Importance

• Pengenalan interpretasi model dan pentingnya feature importance.
• Menggunakan node Feature Importance di KNIME.
• Membuat visualisasi feature importance.

Sesi 18: Validasi Model dan Evaluasi Lanjutan

• Menggunakan teknik validasi lanjutan: k-fold cross-validation, stratified sampling.
• Mengevaluasi stabilitas model dan performa keseluruhan.
• Analisis bias-variance trade-off.

Sesi 19: Deploying Model di KNIME

• Membuat workflow untuk deployment model.
• Menggunakan node KNIME Server untuk deployment (jika tersedia).
• Mengatur input dan output model untuk digunakan dalam aplikasi lain.

Sesi 20: Studi Kasus – Prediksi Keberhasilan Kampanye Pemasaran – Bagian 1

• Definisi masalah dan tujuan analisis.
• Eksplorasi dataset kampanye pemasaran.
• Menentukan fitur yang relevan untuk model prediksi.

Sesi 21: Studi Kasus – Prediksi Keberhasilan Kampanye Pemasaran – Bagian 2

• Preprocessing data sesuai dengan studi kasus.
• Pemilihan model yang sesuai (Random Forest atau Gradient Boosting).
• Melakukan training dan testing model.

Sesi 22: Studi Kasus – Prediksi Keberhasilan Kampanye Pemasaran – Bagian 3

• Evaluasi model pada data studi kasus.
• Interpretasi hasil dan analisis performa model.
• Menggunakan hasil prediksi untuk pengambilan keputusan pemasaran.

Sesi 23: Optimasi Model untuk Studi Kasus

• Hyperparameter tuning pada model terpilih.
• Menggunakan teknik ensemble untuk meningkatkan akurasi (bagging, stacking).
• Mengatasi masalah overfitting dan underfitting pada model.

Sesi 24: Membangun Dashboard Analisis di KNIME

• Pengenalan node dashboard di KNIME.
• Membuat dashboard sederhana untuk visualisasi hasil prediksi.
• Mengatur tampilan dan interaksi dashboard.

Sesi 25: Integrasi KNIME dengan Tool Eksternal

• Menghubungkan KNIME dengan database eksternal (SQL, NoSQL).
• Menggunakan API untuk mengambil dan mengirim data ke KNIME.
• Integrasi dengan tool analitik lainnya (Tableau, Power BI).

Sesi 26: Automasi Workflow di KNIME

• Menggunakan node Looping dan Flow Variables.
• Automasi preprocessing data dan training model.
• Menyimpan hasil otomatis dalam file atau database.

Sesi 27: Membangun Pipeline Machine Learning di KNIME

• Membuat pipeline end-to-end untuk prediksi kampanye pemasaran.
• Menggunakan node pipeline untuk preprocessing, training, dan evaluasi.
• Mengatur workflow agar siap untuk deployment.

Sesi 28: Mengatasi Tantangan dan Masalah Umum

• Troubleshooting masalah umum pada workflow KNIME.
• Mengatasi masalah performa dan optimasi workflow.
• Strategi debugging di KNIME.

Sesi 29: Evaluasi Akhir dan Diskusi Hasil

• Evaluasi akhir model pada data aktual.
• Diskusi hasil dan pemahaman mendalam mengenai hasil prediksi.
• Analisis dampak prediksi terhadap strategi pemasaran.

Sesi 30: Penutup dan Rencana Pengembangan Selanjutnya

• Review keseluruhan sesi dan pencapaian.
• Rencana pengembangan dan aplikasi lebih lanjut dari model.
• Diskusi mengenai topik lanjutan seperti Deep Learning di KNIME.

Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam mengenai penerapan KNIME dalam memprediksi keberhasilan kampanye pemasaran menggunakan algoritma Random Forest dan Gradient Boosting, serta cara mengoptimalkan model tersebut untuk hasil terbaik.