Kursus/Jasa Rapidminer | Penerapan Data Mining Menggunakan RapidMiner untuk Memprediksi Ketepatan Waktu Pengiriman Barang pada Perusahaan Logistik

Silabus Penerapan Data Mining Menggunakan RapidMiner untuk Memprediksi Ketepatan Waktu Pengiriman Barang pada Perusahaan Logistik

Sesi 1: Pendahuluan Data Mining

• Pengenalan konsep dasar data mining.
• Manfaat data mining dalam industri logistik.
• Pengenalan RapidMiner dan antarmuka pengguna.

Sesi 2: Persiapan Data untuk Proyek Data Mining

• Pengumpulan data pengiriman barang.
• Memahami atribut-atribut penting (tanggal, waktu, lokasi, status pengiriman).
• Import data ke dalam RapidMiner.

Sesi 3: Preprocessing Data (Bagian 1)

• Pembersihan data (mengatasi missing values, data duplikat).
• Normalisasi dan transformasi data.

Sesi 4: Preprocessing Data (Bagian 2)

• Mengatasi data outliers.
• Encoding variabel kategorikal.
• Penggabungan dan pemisahan dataset.

Sesi 5: Eksplorasi Data

• Analisis deskriptif data.
• Visualisasi data (histogram, scatter plot, box plot).
• Mengidentifikasi pola dan tren dalam data.

Sesi 6: Pengenalan Model Prediksi

• Pengantar model prediksi dalam data mining.
• Pengenalan model regresi dan klasifikasi.

Sesi 7: Pemilihan Model yang Tepat

• Menentukan model yang sesuai untuk prediksi ketepatan waktu.
• Memahami algoritma yang umum digunakan (Decision Tree, Random Forest, SVM, KNN).

Sesi 8: Pembangunan Model Prediksi (Bagian 1)

• Implementasi Decision Tree untuk prediksi.
• Evaluasi awal model dengan menggunakan split validation.

Sesi 9: Pembangunan Model Prediksi (Bagian 2)

• Implementasi Random Forest untuk prediksi.
• Membandingkan performa dengan Decision Tree.

Sesi 10: Pembangunan Model Prediksi (Bagian 3)

• Implementasi Support Vector Machine (SVM).
• Optimasi parameter model SVM.

Sesi 11: Pembangunan Model Prediksi (Bagian 4)

• Implementasi K-Nearest Neighbors (KNN).
• Evaluasi model menggunakan k-fold cross-validation.

Sesi 12: Evaluasi dan Pemilihan Model Terbaik

• Menggunakan metrik evaluasi (accuracy, precision, recall, F1-score).
• Memilih model terbaik berdasarkan performa.

Sesi 13: Optimasi Model Prediksi

• Tuning hyperparameter model.
• Penggunaan Grid Search dan Random Search di RapidMiner.

Sesi 14: Validasi Model Prediksi

• Validasi model dengan dataset uji (testing set).
• Analisis hasil validasi dan interpretasi.

Sesi 15: Penerapan Model pada Data Real-time

• Integrasi model dengan data real-time.
• Simulasi prediksi menggunakan data baru.

Sesi 16: Analisis Hasil Prediksi

• Menginterpretasi hasil prediksi untuk pengambilan keputusan.
• Membuat laporan hasil prediksi dalam bentuk visualisasi.

Sesi 17: Identifikasi Faktor yang Mempengaruhi Ketepatan Waktu

• Menggunakan model untuk menemukan variabel yang paling berpengaruh.
• Analisis sensitivitas model terhadap perubahan variabel.

Sesi 18: Penerapan Model dalam Sistem Informasi

• Integrasi model prediksi dengan sistem informasi perusahaan.
• Implementasi hasil prediksi dalam aplikasi logistik.

Sesi 19: Penggunaan Model untuk Perencanaan

• Memprediksi pola keterlambatan pengiriman berdasarkan waktu dan lokasi.
• Penggunaan prediksi untuk perencanaan operasional logistik.

Sesi 20: Analisis Peningkatan Performa Pengiriman

• Menggunakan hasil prediksi untuk meningkatkan performa pengiriman.
• Studi kasus peningkatan efisiensi pengiriman berdasarkan data historis.

Sesi 21: Penanganan Kendala dan Hambatan Data Mining

• Mengatasi kendala teknis dan non-teknis dalam penerapan data mining.
• Strategi untuk menjaga akurasi prediksi.

Sesi 22: Penerapan Teknik Data Mining Lanjutan

• Pengenalan teknik clustering untuk segmentasi pengiriman.
• Penerapan teknik asosiasi untuk menemukan pola tersembunyi.

Sesi 23: Penerapan Teknik Ensemble Learning

• Pengenalan ensemble learning (bagging, boosting).
• Implementasi model ensemble untuk meningkatkan performa prediksi.

Sesi 24: Mempersiapkan Laporan dan Dokumentasi

• Membuat laporan hasil akhir proyek.
• Dokumentasi model dan metode yang digunakan.

Sesi 25: Studi Kasus: Implementasi Prediksi Ketepatan Waktu

• Studi kasus nyata penerapan model di perusahaan logistik.
• Pembahasan tantangan dan solusi implementasi.

Sesi 26: Studi Kasus: Optimalisasi Rute Pengiriman

• Penggunaan prediksi ketepatan waktu untuk optimalisasi rute.
• Penerapan prediksi dalam simulasi manajemen rute.

Sesi 27: Evaluasi Proyek dan Pembelajaran

• Evaluasi keseluruhan proyek dan hasil belajar.
• Identifikasi area untuk pengembangan lebih lanjut.

Sesi 28: Persiapan Presentasi Akhir

• Persiapan materi presentasi proyek.
• Latihan presentasi hasil kepada stakeholders.

Sesi 29: Presentasi Proyek dan Diskusi

• Presentasi hasil proyek kepada audiens.
• Diskusi dan feedback dari audiens.

Sesi 30: Penutupan dan Kesimpulan

• Review seluruh materi dan pencapaian proyek.
• Diskusi mengenai aplikasi lebih lanjut dari model prediksi di bidang logistik.

Silabus ini dirancang agar peserta dapat memahami dan menerapkan teknik data mining untuk memprediksi ketepatan waktu pengiriman barang menggunakan RapidMiner, dengan fokus pada penerapan praktis dan pemahaman teori yang mendalam.