Kursus/Jasa Python | Analisis Kinerja Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Penyakit Diabetes

Berikut adalah silabus “Analisis Kinerja Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Penyakit Diabetes”:

Sesi 1-5: Pengantar dan Persiapan Data

1. Sesi 1: Pengantar Machine Learning untuk Prediksi Penyakit
   • Definisi dan konsep dasar machine learning.
   • Aplikasi machine learning dalam prediksi penyakit.
   • Tujuan dan pentingnya analisis prediksi diabetes.
2. Sesi 2: Pengenalan Dataset Diabetes
   • Memahami dataset diabetes (misalnya, Pima Indian Diabetes Dataset).
   • Deskripsi variabel dan target prediksi.
   • Pembersihan data dan penanganan missing values.
3. Sesi 3: Exploratory Data Analysis (EDA)
   • Analisis deskriptif data.
   • Visualisasi data untuk pemahaman distribusi.
   • Analisis korelasi antar variabel.
4. Sesi 4: Pemrosesan Data dan Feature Engineering
   • Normalisasi dan standarisasi data.
   • Teknik feature selection dan feature extraction.
   • Penanganan data kategori.
5. Sesi 5: Pembagian Data untuk Pelatihan dan Pengujian
   • Membagi data menjadi set pelatihan dan set pengujian.
   • Teknik cross-validation untuk evaluasi model.

Sesi 6-10: Implementasi Algoritma Machine Learning

6. Sesi 6: Regresi Logistik
   • Teori dasar regresi logistik.
   • Implementasi regresi logistik untuk prediksi diabetes.
   • Evaluasi kinerja model menggunakan metrik akurasi.
7. Sesi 7: K-Nearest Neighbors (KNN)
   • Teori dasar KNN dan parameter tuning.
   • Implementasi KNN untuk prediksi diabetes.
   • Evaluasi kinerja model dengan confusion matrix.
8. Sesi 8: Decision Tree
   • Teori dasar decision tree.
   • Implementasi decision tree untuk prediksi diabetes.
   • Analisis overfitting dan pemangkasan pohon (pruning).
9. Sesi 9: Random Forest
   • Konsep ensemble learning dan random forest.
   • Implementasi random forest untuk prediksi diabetes.
   • Evaluasi model dengan cross-validation.
10. Sesi 10: Support Vector Machine (SVM)
    • Teori dasar SVM dan kernel trick.
    • Implementasi SVM untuk prediksi diabetes.
    • Evaluasi dengan precision, recall, dan F1-score.

Sesi 11-15: Advanced Machine Learning Techniques

11. Sesi 11: Naive Bayes
    • Teori dasar Naive Bayes.
    • Implementasi Naive Bayes untuk prediksi diabetes.
    • Analisis kinerja model dengan ROC dan AUC.
12. Sesi 12: Gradient Boosting Machines (GBM)
    • Konsep boosting dan gradient boosting.
    • Implementasi GBM untuk prediksi diabetes.
    • Evaluasi model dan analisis feature importance.
13. Sesi 13: XGBoost
    • Konsep dasar XGBoost dan perbedaannya dengan GBM.
    • Implementasi XGBoost untuk prediksi diabetes.
    • Tuning parameter XGBoost.
14. Sesi 14: Deep Learning dengan Neural Network
    • Konsep dasar neural network.
    • Implementasi neural network untuk prediksi diabetes.
    • Analisis kinerja dengan early stopping dan regularization.
15. Sesi 15: Model Ensemble
    • Konsep ensemble methods (bagging, boosting, stacking).
    • Implementasi stacking ensemble untuk prediksi diabetes.
    • Analisis peningkatan kinerja menggunakan ensemble.

Sesi 16-20: Evaluasi dan Optimasi Model

16. Sesi 16: Evaluasi Kinerja Model secara Keseluruhan
    • Pemilihan metrik evaluasi yang tepat.
    • Analisis kinerja model menggunakan confusion matrix, ROC, dan AUC.
17. Sesi 17: Hyperparameter Tuning
    • Teknik grid search dan random search.
    • Implementasi hyperparameter tuning pada model terbaik.
18. Sesi 18: Validasi Model dengan Data Baru
    • Menguji model dengan data baru atau unseen data.
    • Analisis kinerja dan generalisasi model.
19. Sesi 19: Pengujian Robustness Model
    • Menguji ketahanan model terhadap noise atau data tidak lengkap.
    • Analisis robustness menggunakan metode adversarial testing.
20. Sesi 20: Penanganan Imbalanced Dataset
    • Teknik penyeimbangan dataset (SMOTE, undersampling, oversampling).
    • Implementasi dan analisis kinerja pada dataset yang seimbang.

Sesi 21-25: Implementasi Sistem Prediksi Diabetes

21. Sesi 21: Implementasi Model dalam Aplikasi Web
    • Membuat API untuk model prediksi diabetes.
    • Integrasi model dengan aplikasi web sederhana.
22. Sesi 22: Visualisasi Hasil Prediksi
    • Visualisasi hasil prediksi menggunakan library visualisasi (matplotlib, seaborn).
    • Menyajikan informasi prediksi dalam dashboard interaktif.
23. Sesi 23: Analisis Kinerja Model dalam Skenario Nyata
    • Studi kasus penggunaan model di lingkungan medis.
    • Analisis kinerja model dalam skenario nyata.
24. Sesi 24: Interpretabilitas Model
    • Konsep explainable AI (XAI).
    • Penggunaan SHAP dan LIME untuk interpretasi model prediksi.
25. Sesi 25: Penerapan Model dalam Smart Healthcare
    • Integrasi model prediksi dengan sistem smart healthcare.
    • Studi kasus dan tantangan penerapan model di dunia nyata.

Sesi 26-30: Studi Kasus dan Proyek Akhir

26. Sesi 26: Studi Kasus Prediksi Diabetes dengan Data Nyata
    • Menggunakan dataset baru dari sumber lain.
    • Implementasi, pelatihan, dan evaluasi model pada dataset tersebut.
27. Sesi 27: Perbandingan Kinerja Antar Model
    • Membandingkan kinerja semua model yang telah dibahas.
    • Analisis perbandingan dan rekomendasi model terbaik.
28. Sesi 28: Optimasi Model Terbaik
    • Melakukan fine-tuning pada model terbaik.
    • Pengujian model yang telah dioptimasi.
29. Sesi 29: Presentasi Proyek Akhir
    • Penyusunan laporan hasil analisis.
    • Presentasi hasil analisis kinerja algoritma untuk prediksi diabetes.
30. Sesi 30: Evaluasi dan Diskusi Akhir
    • Evaluasi keseluruhan silabus dan hasil belajar.
    • Diskusi tentang perkembangan dan tren terbaru dalam prediksi penyakit dengan machine learning.

Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai analisis kinerja algoritma machine learning untuk prediksi penyakit diabetes, mulai dari pengenalan konsep hingga implementasi nyata.