Kursus/Jasa RapidMiner | Penggunaan Metode Decision Tree untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berbasis Data Mining

Silabus “Penggunaan Metode Decision Tree untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berbasis Data Mining”:

Sesi 1: Pengantar Data Mining dan Decision Tree

• Pengenalan data mining dan aplikasinya.
• Definisi dan konsep dasar Decision Tree.
• Studi kasus: Prediksi kelulusan mahasiswa.

Sesi 2: Pemahaman Dataset untuk Prediksi Kelulusan

• Memahami struktur dataset akademik.
• Fitur-fitur yang relevan untuk prediksi kelulusan.
• Pengumpulan dan preprocessing data.

Sesi 3: Pembersihan dan Transformasi Data

• Mengatasi missing values dan outliers.
• Normalisasi dan transformasi fitur.
• Mengubah data kategori menjadi numerik.

Sesi 4: Analisis Deskriptif Data Mahasiswa

• Statistik deskriptif untuk memahami data.
• Visualisasi data dengan histogram, boxplot, dan scatter plot.
• Mengidentifikasi pola awal dalam data.

Sesi 5: Eksplorasi Data dan Feature Engineering

• Feature selection dan engineering untuk meningkatkan model.
• Teknik encoding untuk data kategoris.
• Menciptakan fitur baru dari data yang ada.

Sesi 6: Pembagian Dataset untuk Pelatihan dan Pengujian

• Membagi dataset menjadi training dan testing set.
• Teknik stratified sampling untuk memastikan distribusi kelas yang seimbang.
• Evaluasi ukuran set pelatihan dan pengujian.

Sesi 7: Pemahaman Teori Decision Tree

• Struktur dasar dan elemen-elemen decision tree.
• Algoritma pembentukan pohon keputusan (ID3, C4.5, CART).
• Kriteria pemisahan (entropy, gain ratio, Gini index).

Sesi 8: Implementasi Decision Tree di Python

• Instalasi dan konfigurasi environment.
• Implementasi Decision Tree menggunakan Scikit-Learn.
• Pelatihan model pertama dan interpretasi hasil.

Sesi 9: Evaluasi Kinerja Model

• Metode evaluasi: Confusion Matrix, Precision, Recall, F1-Score.
• Menghitung akurasi dan kesalahan model.
• Visualisasi pohon keputusan.

Sesi 10: Optimasi Model Decision Tree

• Teknik pruning (pemangkasan) untuk mengurangi overfitting.
• Hyperparameter tuning menggunakan Grid Search dan Random Search.
• Memahami pengaruh parameter pada performa model.

Sesi 11: Cross-Validation untuk Model Decision Tree

• Konsep cross-validation dan kegunaannya.
• Implementasi k-fold cross-validation.
• Menginterpretasi hasil cross-validation.

Sesi 12: Analisis Hasil Model dan Interpretasi

• Analisis lebih dalam hasil model.
• Interpretasi fitur paling berpengaruh.
• Membuat laporan hasil analisis.

Sesi 13: Implementasi dengan Algoritma Lain untuk Perbandingan

• Implementasi algoritma Random Forest untuk perbandingan.
• Implementasi algoritma Support Vector Machine.
• Perbandingan hasil dan performa model.

Sesi 14: Pengenalan Teknik Ensemble Learning

• Konsep ensemble learning.
• Implementasi metode Bagging dan Boosting.
• Menerapkan AdaBoost untuk prediksi kelulusan.

Sesi 15: Penerapan Model di Data Real-Time

• Memahami integrasi model dengan data real-time.
• Menerapkan model ke data mahasiswa baru.
• Studi kasus: Prediksi kelulusan berdasarkan data terkini.

Sesi 16: Menggunakan Model Decision Tree pada Platform Lain

• Implementasi Decision Tree di RapidMiner.
• Implementasi Decision Tree di Weka.
• Membandingkan hasil dari platform berbeda.

Sesi 17: Pengembangan Antarmuka Pengguna untuk Prediksi

• Desain antarmuka pengguna dengan Python (Flask/Streamlit).
• Integrasi model dengan antarmuka pengguna.
• Menerima input data dan memberikan hasil prediksi.

Sesi 18: Visualisasi Hasil Prediksi

• Teknik visualisasi hasil prediksi menggunakan Matplotlib dan Seaborn.
• Visualisasi keputusan dalam bentuk pohon.
• Dashboard interaktif untuk analisis data.

Sesi 19: Pengujian Model dengan Data Tambahan

• Mengumpulkan data tambahan untuk pengujian model.
• Mengukur performa model terhadap data baru.
• Mengidentifikasi area untuk peningkatan.

Sesi 20: Penggunaan Model untuk Segmentasi Mahasiswa

• Segmentasi mahasiswa berdasarkan prediksi kelulusan.
• Implementasi clustering (K-Means) untuk segmentasi.
• Analisis hasil segmentasi.

Sesi 21: Penggunaan Model untuk Penilaian Risiko Kelulusan

• Menganalisis mahasiswa berisiko tinggi.
• Strategi intervensi untuk meningkatkan kelulusan.
• Penerapan model dalam pengambilan keputusan.

Sesi 22: Optimasi dan Pengujian Model dengan Data Seimbang

• Mengatasi masalah ketidakseimbangan data (imbalanced data).
• Teknik resampling: oversampling, undersampling.
• Evaluasi model setelah balancing data.

Sesi 23: Pemahaman Lanjutan tentang Hyperparameter Tuning

• Pemahaman mendalam tentang hyperparameter decision tree.
• Implementasi tuning lanjutan dengan Bayesian Optimization.
• Meningkatkan akurasi model dengan parameter optimal.

Sesi 24: Evaluasi Model pada Kondisi Nyata

• Studi kasus: Implementasi di universitas nyata.
• Menerapkan model pada data universitas yang berbeda.
• Analisis kendala dan solusi.

Sesi 25: Dokumentasi dan Penyusunan Laporan Akhir

• Menyusun laporan hasil prediksi kelulusan.
• Menggabungkan hasil analisis dengan rekomendasi.
• Penyajian laporan kepada pihak terkait.

Sesi 26: Penyusunan Panduan Penggunaan Model

• Membuat panduan penggunaan aplikasi prediksi.
• Penjelasan teknis dan non-teknis model.
• Pengujian user acceptance.

Sesi 27: Implementasi Prediksi Kelulusan pada Sistem Akademik

• Integrasi model dengan sistem informasi akademik.
• Menggunakan API untuk komunikasi model dengan sistem.
• Pengujian integrasi dan performa.

Sesi 28: Analisis Lanjutan Menggunakan Data Mining Lain

• Eksplorasi algoritma lain (Naive Bayes, KNN).
• Perbandingan hasil dengan decision tree.
• Analisis kelebihan dan kekurangan masing-masing metode.

Sesi 29: Pengembangan Proyek Data Mining Lanjutan

• Mengembangkan proyek data mining lain untuk institusi akademik.
• Menentukan topik dan dataset baru.
• Rencana implementasi dan timeline.

Sesi 30: Presentasi dan Evaluasi Proyek

• Presentasi hasil proyek kepada stakeholder.
• Diskusi dan umpan balik.
• Evaluasi keseluruhan silabus dan penyusunan rencana pembelajaran lanjutan.

Silabus ini dapat disesuaikan lebih lanjut sesuai kebutuhan dan ketersediaan data yang relevan.