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.
