Kursus/Jasa KNIME | Penggunaan KNIME untuk Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Pelanggan di Sektor Jasa

Silabus Penggunaan KNIME untuk Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Pelanggan di Sektor Jasa

Sesi 1: Pengenalan KNIME

• Topik: Memahami antarmuka KNIME dan konsep dasar
• Materi:
  • Instalasi dan konfigurasi KNIME
  • Navigasi antarmuka pengguna
  • Penjelasan node dan workflow
• Latihan: Membuat workflow sederhana menggunakan data dummy.

Sesi 2: Import Data dan Pra-pemrosesan

• Topik: Import data dari berbagai sumber
• Materi:
  • Import data dari Excel, CSV, dan database
  • Cleaning data: missing values, outliers
• Latihan: Menggunakan node File Reader dan Database Reader.

Sesi 3: Pemahaman Data Kepuasan Pelanggan

• Topik: Eksplorasi data kepuasan pelanggan
• Materi:
  • Pengantar data kepuasan pelanggan
  • Identifikasi variabel penting: NPS, CSAT, CES
• Latihan: Melakukan exploratory data analysis (EDA).

Sesi 4: Pengolahan Data Kualitatif dan Kuantitatif

• Topik: Mengelola data kualitatif dan kuantitatif
• Materi:
  • Konversi data kualitatif ke numerik
  • Normalisasi dan standarisasi data
• Latihan: Menggunakan node String to Number dan Normalizer.

Sesi 5: Analisis Korelasi

• Topik: Mencari hubungan antar variabel
• Materi:
  • Analisis korelasi untuk variabel numerik
  • Korelasi rank untuk variabel ordinal
• Latihan: Menggunakan node Correlation Matrix.

Sesi 6: Visualisasi Data

• Topik: Visualisasi data untuk pemahaman lebih baik
• Materi:
  • Diagram batang, kotak, dan scatter plot
  • Pembuatan dashboard sederhana
• Latihan: Menggunakan node Bar Chart, Box Plot, Scatter Plot.

Sesi 7: Clustering Pelanggan

• Topik: Segmentasi pelanggan menggunakan clustering
• Materi:
  • Pengenalan metode clustering: K-Means, Hierarchical
  • Evaluasi hasil clustering
• Latihan: Menggunakan node K-Means dan Hierarchical Clustering.

Sesi 8: Analisis Sentimen dari Tanggapan Pelanggan

• Topik: Analisis sentimen dari teks tanggapan pelanggan
• Materi:
  • Pembersihan teks, tokenisasi
  • Penggunaan kamus sentimen untuk klasifikasi
• Latihan: Menggunakan node String Manipulation dan Sentiment Analysis.

Sesi 9: Text Mining untuk Ekstraksi Kata Kunci

• Topik: Ekstraksi kata kunci dari data teks
• Materi:
  • Bag of words, N-grams
  • Identifikasi topik dengan LDA (Latent Dirichlet Allocation)
• Latihan: Menggunakan node Topic Extractor dan N-Grams.

Sesi 10: Data Integration

• Topik: Menggabungkan berbagai sumber data
• Materi:
  • Data join dan data append
  • Penggabungan data internal dan eksternal
• Latihan: Menggunakan node Joiner dan Concatenate.

Sesi 11: Descriptive Statistics

• Topik: Statistik deskriptif untuk data kepuasan pelanggan
• Materi:
  • Mean, median, mode, standar deviasi
  • Distribusi data
• Latihan: Menggunakan node Statistics.

Sesi 12: Decision Tree untuk Identifikasi Faktor Kunci

• Topik: Penggunaan decision tree untuk identifikasi faktor kunci kepuasan
• Materi:
  • Membuat dan memahami decision tree
  • Evaluasi akurasi model
• Latihan: Menggunakan node Decision Tree Learner dan Decision Tree Predictor.

Sesi 13: Random Forest untuk Pemodelan Lebih Lanjut

• Topik: Pemodelan lebih lanjut dengan random forest
• Materi:
  • Pengenalan random forest dan keunggulannya
  • Evaluasi model dengan cross-validation
• Latihan: Menggunakan node Random Forest Learner.

Sesi 14: Analisis Regresi

• Topik: Analisis regresi untuk memprediksi kepuasan pelanggan
• Materi:
  • Regresi linear, logistic
  • Interpretasi hasil regresi
• Latihan: Menggunakan node Linear Regression dan Logistic Regression.

Sesi 15: Model Validation dan Evaluasi

• Topik: Validasi dan evaluasi model
• Materi:
  • Cross-validation, ROC curve, confusion matrix
  • Metode evaluasi untuk model klasifikasi dan regresi
• Latihan: Menggunakan node Scorer, Cross Validation.

Sesi 16: Customer Churn Analysis

• Topik: Analisis churn pelanggan
• Materi:
  • Identifikasi pelanggan yang berisiko churn
  • Faktor yang mempengaruhi churn
• Latihan: Menggunakan node Logistic Regression untuk prediksi churn.

Sesi 17: Analisis Time Series untuk Tren Kepuasan

• Topik: Analisis data time series untuk tren kepuasan
• Materi:
  • Pengenalan time series analysis
  • Forecasting tren kepuasan pelanggan
• Latihan: Menggunakan node ARIMA untuk peramalan.

Sesi 18: Market Basket Analysis

• Topik: Analisis asosiasi untuk memahami pola pembelian
• Materi:
  • Pengantar Market Basket Analysis
  • Menggunakan algoritma Apriori
• Latihan: Menggunakan node Association Rule Learner.

Sesi 19: Analisis Pengelompokan Berdasarkan Demografi

• Topik: Segmentasi pelanggan berdasarkan demografi
• Materi:
  • Cluster demografi menggunakan K-Means
  • Visualisasi segmentasi
• Latihan: Menggunakan node K-Means dan Parallel Coordinates Plot.

Sesi 20: Analisis A/B Testing untuk Intervensi Peningkatan Kepuasan

• Topik: Analisis A/B Testing untuk mengukur efektivitas intervensi
• Materi:
  • Pengantar A/B testing
  • Interpretasi hasil uji
• Latihan: Menggunakan node Rule Engine untuk mengelola grup kontrol dan eksperimen.

Sesi 21: Predictive Modeling untuk Kepuasan Pelanggan

• Topik: Memprediksi kepuasan pelanggan menggunakan model prediktif
• Materi:
  • Kombinasi model prediktif (ensemble)
  • Optimasi model
• Latihan: Menggunakan node Ensemble Learner dan Ensemble Predictor.

Sesi 22: Analisis Anomali untuk Deteksi Masalah

• Topik: Deteksi anomali dalam data kepuasan pelanggan
• Materi:
  • Identifikasi outlier dan anomali
  • Teknik analisis anomali
• Latihan: Menggunakan node Anomaly Detection.

Sesi 23: Integrasi dengan Alat Analisis Lain

• Topik: Integrasi KNIME dengan R dan Python
• Materi:
  • Menggunakan skrip R dan Python dalam KNIME
  • Penggunaan API untuk integrasi dengan alat lain
• Latihan: Menggunakan node R Snippet dan Python Script.

Sesi 24: Penggunaan Workflow Otomatis

• Topik: Membuat workflow otomatis di KNIME
• Materi:
  • Automatisasi proses analisis
  • Scheduling dan monitoring workflow
• Latihan: Membuat workflow otomatis dengan Workflow Scheduler.

Sesi 25: Penerapan Teknik Sampling dan Resampling

• Topik: Teknik sampling dan resampling untuk data imbalance
• Materi:
  • Oversampling, undersampling, SMOTE
  • Evaluasi model dengan data seimbang
• Latihan: Menggunakan node SMOTE dan Partitioning.

Sesi 26: Implementasi Machine Learning untuk Rekomendasi Layanan

• Topik: Sistem rekomendasi untuk peningkatan kepuasan pelanggan
• Materi:
  • Pengantar sistem rekomendasi
  • Collaborative filtering, content-based filtering
• Latihan: Menggunakan node Collaborative Filtering.

Sesi 27: Deployment Model untuk Penggunaan Nyata

• Topik: Deployment model ke dalam sistem operasional
• Materi:
  • Export model untuk penggunaan di aplikasi lain
  • Penggunaan model dalam skenario nyata
• Latihan: Menggunakan node PMML Writer untuk model deployment.

Sesi 28: Membuat Dashboard untuk Presentasi Hasil

• Topik: Membuat dashboard visual di KNIME
• Materi:
  • Membuat dashboard interaktif
  • Menyajikan hasil analisis dengan visual yang menarik
• Latihan: Menggunakan node KNIME WebPortal.

Sesi 29: Studi Kasus: Analisis Kepuasan Pelanggan

• Topik: Implementasi studi kasus nyata
• Materi:
  • Mengintegrasikan seluruh teknik yang telah dipelajari
  • Membuat laporan analisis dan presentasi hasil
• Latihan: Mengerjakan studi kasus lengkap dari awal hingga akhir.

Sesi 30: Ujian Akhir dan Review

• Topik: Evaluasi pemahaman dan kemampuan
• Materi:
  • Ujian praktik untuk menguji pemahaman peserta
  • Diskusi hasil ujian dan review keseluruhan
• Latihan: Mengerjakan ujian praktik analisis data kepuasan pelanggan.

Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman menyeluruh tentang bagaimana KNIME dapat digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan di sektor jasa.