Kursus/Jasa Rapidminer | Implementasi Algoritma Machine Learning Menggunakan RapidMiner untuk Prediksi Kinerja Akademik Mahasiswa di Perguruan Tinggi

Silabus Implementasi Algoritma Machine Learning Menggunakan RapidMiner untuk Prediksi Kinerja Akademik Mahasiswa di Perguruan Tinggi

Sesi 1: Pengenalan RapidMiner dan Machine Learning

• Pengenalan RapidMiner Studio
• Pengenalan Machine Learning dan aplikasinya dalam pendidikan
• Memahami pernyataan masalah: Memprediksi kinerja akademik
• Instalasi dan pengaturan RapidMiner

Sesi 2: Pengumpulan dan Persiapan Data

• Mengidentifikasi sumber data untuk kinerja akademik
• Mengimpor data ke dalam RapidMiner
• Prapemrosesan data: Menangani nilai yang hilang, pembersihan data, dan normalisasi

Sesi 3: Analisis Data Eksploratif (EDA)

• Memahami distribusi data dan hubungan antar fitur menggunakan visualisasi
• Rekayasa fitur: Menciptakan fitur baru yang dapat meningkatkan kinerja model
• Analisis korelasi untuk mengidentifikasi fitur-fitur penting

Sesi 4: Pembagian Data dan Teknik Validasi

• Membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian
• Memahami teknik validasi silang (cross-validation)
• Mengimplementasikan validasi silang di RapidMiner

Sesi 5: Pengenalan Algoritma Pembelajaran Terawasi

• Gambaran umum algoritma pembelajaran terawasi: Decision Trees, SVM, KNN, dll.
• Memilih algoritma yang tepat untuk memprediksi kinerja akademik
• Mengimplementasikan model dasar di RapidMiner

Sesi 6: Membangun Model Decision Tree

• Teori dan aplikasi Decision Tree
• Membangun dan memvisualisasikan model Decision Tree di RapidMiner
• Mengevaluasi kinerja model menggunakan confusion matrix, akurasi, dan kurva ROC

Sesi 7: Implementasi Model Support Vector Machine (SVM)

• Memahami teori di balik SVM
• Membangun model SVM di RapidMiner
• Penyempurnaan parameter (hyperparameter tuning) dan evaluasi kinerja model

Sesi 8: Implementasi Model K-Nearest Neighbors (KNN)

• Teori dan aplikasi KNN
• Membangun model KNN di RapidMiner
• Mengevaluasi dan membandingkan model KNN dengan model sebelumnya

Sesi 9: Implementasi Model Naive Bayes

• Memahami Naive Bayes untuk klasifikasi
• Membangun model Naive Bayes di RapidMiner
• Evaluasi dan perbandingan model

Sesi 10: Metode Ensemble: Random Forest dan Boosting

• Pengenalan metode ensemble
• Membangun model Random Forest di RapidMiner
• Mengimplementasikan teknik Boosting untuk meningkatkan kinerja

Sesi 11: Evaluasi dan Pemilihan Model

• Membandingkan berbagai model berdasarkan metrik kinerja
• Memilih model terbaik untuk memprediksi kinerja akademik
• Penyempurnaan dan optimalisasi model akhir

Sesi 12: Implementasi Model Regresi

• Pengenalan model regresi untuk memprediksi hasil kontinu
• Membangun model Regresi Linear di RapidMiner
• Mengevaluasi kinerja model regresi menggunakan RMSE dan R-squared

Sesi 13: Implementasi Neural Networks

• Dasar-dasar Neural Networks dan Deep Learning
• Membangun model neural network dasar di RapidMiner
• Mengevaluasi dan menyempurnakan model neural network

Sesi 14: Clustering untuk Analisis Kinerja Akademik

• Pengenalan algoritma clustering: K-means dan hierarchical clustering
• Mengimplementasikan clustering di RapidMiner
• Menginterpretasikan hasil clustering untuk segmentasi mahasiswa

Sesi 15: Pemilihan Fitur dan Reduksi Dimensi

• Memahami pemilihan fitur dan pentingnya
• Mengimplementasikan teknik pemilihan fitur di RapidMiner
• Reduksi dimensi menggunakan PCA dan LDA

Sesi 16: Teknik Pra-Pemrosesan Lanjutan

• Menangani variabel kategorikal menggunakan one-hot encoding dan label encoding
• Mengimplementasikan teknik normalisasi dan skala lanjutan
• Mengatasi data yang tidak seimbang menggunakan oversampling dan undersampling

Sesi 17: Implementasi Model di RapidMiner

• Mempersiapkan model akhir untuk implementasi
• Membuat alur kerja penilaian (scoring workflow) di RapidMiner
• Mengekspor model untuk digunakan secara eksternal

Sesi 18: Integrasi RapidMiner dengan Sumber Data Eksternal

• Menghubungkan RapidMiner dengan basis data (misalnya, MySQL, Excel)
• Mengotomatisasi impor dan prapemrosesan data
• Integrasi data secara real-time untuk prediksi dinamis

Sesi 19: Prediksi Tingkat Putus Sekolah Mahasiswa

• Mengidentifikasi faktor-faktor utama yang berkontribusi pada putus sekolah
• Membangun model prediktif untuk prediksi putus sekolah
• Menginterpretasikan dan menggunakan prediksi untuk mengurangi tingkat putus sekolah

Sesi 20: Visualisasi Prediksi Model

• Membuat dasbor dan laporan visual di RapidMiner
• Menggunakan alat pelaporan RapidMiner untuk visualisasi data
• Menyajikan prediksi dan wawasan kepada pemangku kepentingan

Sesi 21: Interpretabilitas Model Lanjutan

• Memahami teknik interpretabilitas model (LIME, SHAP)
• Mengimplementasikan metode interpretabilitas di RapidMiner
• Menggunakan wawasan untuk membimbing intervensi akademik

Sesi 22: Analisis Runtun Waktu untuk Kinerja Akademik

• Dasar-dasar analisis runtun waktu dan peramalan
• Mengimplementasikan model runtun waktu di RapidMiner
• Memprediksi tren akademik dari waktu ke waktu

Sesi 23: Text Mining untuk Analisis Sentimen

• Pengenalan text mining dan analisis sentimen
• Prapemrosesan data teks di RapidMiner
• Membangun model analisis sentimen untuk mengevaluasi umpan balik mahasiswa

Sesi 24: Membangun Model Prediksi Komprehensif

• Mengintegrasikan berbagai model prediksi ke dalam satu alur kerja
• Mengimplementasikan model hibrida untuk prediksi yang lebih baik
• Mengevaluasi kinerja model prediktif akhir

Sesi 25: Implementasi AutoML di RapidMiner

• Memahami AutoML untuk pemilihan dan penyempurnaan model secara otomatis
• Menggunakan fitur Auto Model RapidMiner
• Mengimplementasikan model AutoML untuk prediksi kinerja akademik

Sesi 26: Studi Kasus: Memprediksi Kinerja Akademik untuk Mata Kuliah Tertentu

• Pengumpulan dan prapemrosesan data untuk mata kuliah tertentu
• Membangun dan mengevaluasi model prediktif
• Mengimplementasikan temuan untuk intervensi khusus mata kuliah

Sesi 27: Implementasi Proyek Dunia Nyata

• Mendefinisikan masalah dunia nyata terkait kinerja akademik
• Mengembangkan solusi model prediktif lengkap menggunakan RapidMiner
• Menyajikan hasil proyek dan rekomendasi

Sesi 28: Etika dan Penggunaan Model Prediktif yang Bertanggung Jawab

• Memahami pertimbangan etika dalam prediksi kinerja akademik
• Mengatasi bias dan keadilan dalam model machine learning
• Mengimplementasikan strategi untuk memastikan penggunaan model yang bertanggung jawab

Sesi 29: Pemantauan dan Pemeliharaan Model

• Memantau kinerja model dari waktu ke waktu
• Memperbarui dan melatih ulang model jika diperlukan
• Menerapkan rencana pemeliharaan model

Sesi 30: Presentasi dan Evaluasi Proyek Akhir

• Peserta mempresentasikan proyek akhir mereka kepada kelas
• Evaluasi dan umpan balik dari rekan
• Diskusi tentang arah dan aplikasi machine learning di masa depan dalam pendidikan

Silabus ini memberikan jalur yang terstruktur bagi peserta untuk memahami dan mengimplementasikan model machine learning menggunakan RapidMiner untuk prediksi kinerja akademik. Setiap sesi dirancang untuk saling melengkapi, sehingga pada akhirnya peserta memiliki pemahaman yang komprehensif tentang topik ini.