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