Berikut adalah silabus “Implementasi Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Pola Konsumsi Energi Rumah Tangga pada Aplikasi Smart Home Berbasis Android”:
Sesi 1-5: Pengenalan Dasar
- Sesi 1: Pengenalan Machine Learning
- Definisi dan konsep dasar machine learning.
- Klasifikasi machine learning: supervised, unsupervised, dan reinforcement learning.
- Studi kasus penerapan machine learning.
- Sesi 2: Konsep Prediksi dan Regresi dalam Machine Learning
- Pengenalan regresi linear dan polinomial.
- Algoritma regresi dalam prediksi data.
- Studi kasus sederhana menggunakan Python.
- Sesi 3: Pengenalan Data Konsumsi Energi
- Struktur data konsumsi energi.
- Sumber data konsumsi energi rumah tangga.
- Pengolahan data awal (pre-processing) untuk analisis.
- Sesi 4: Pengantar Android Development
- Struktur dasar aplikasi Android.
- Pengenalan Android Studio.
- Pembuatan aplikasi Android sederhana (Hello World).
- Sesi 5: Integrasi Python dengan Android
- Penggunaan Python di backend aplikasi Android.
- Framework untuk menghubungkan Python dan Android (contoh: Kivy, Flask).
- Latihan integrasi sederhana.
Sesi 6-10: Pemahaman Algoritma dan Model Machine Learning
- Sesi 6: Algoritma Regresi Linear dan Penggunaannya
- Implementasi regresi linear menggunakan Scikit-Learn.
- Evaluasi model dengan MSE dan R-squared.
- Visualisasi hasil prediksi.
- Sesi 7: Algoritma Regresi Polinomial dan Regularisasi
- Implementasi regresi polinomial.
- Konsep overfitting dan underfitting.
- Regularisasi menggunakan Lasso dan Ridge Regression.
- Sesi 8: Algoritma Random Forest untuk Prediksi
- Pengenalan algoritma Random Forest.
- Implementasi dan tuning parameter.
- Studi kasus dengan data konsumsi energi.
- Sesi 9: Algoritma Support Vector Regression (SVR)
- Konsep dasar Support Vector Regression.
- Implementasi SVR untuk prediksi data kontinu.
- Evaluasi model SVR.
- Sesi 10: Penggunaan Neural Networks untuk Prediksi Energi
- Konsep dasar neural networks.
- Implementasi model neural network sederhana.
- Penggunaan TensorFlow/Keras untuk membuat model prediksi.
Sesi 11-15: Pengolahan Data dan Pemilihan Fitur
- Sesi 11: Data Cleaning dan Handling Missing Values
- Teknik membersihkan data dari nilai yang hilang.
- Metode imputasi dan pengaruhnya pada hasil prediksi.
- Latihan praktik dengan dataset konsumsi energi.
- Sesi 12: Exploratory Data Analysis (EDA)
- Teknik EDA untuk memahami data.
- Visualisasi distribusi data dan hubungan antar variabel.
- Identifikasi pola dari data konsumsi energi.
- Sesi 13: Pemilihan Fitur (Feature Selection)
- Konsep feature selection dalam machine learning.
- Metode pemilihan fitur: RFE, PCA, dan correlation matrix.
- Implementasi pemilihan fitur pada dataset.
- Sesi 14: Feature Engineering untuk Prediksi
- Pembuatan fitur baru dari data yang ada.
- Teknik transformasi dan normalisasi data.
- Latihan dengan dataset konsumsi energi.
- Sesi 15: Evaluasi dan Tuning Model
- Penggunaan teknik cross-validation.
- Hyperparameter tuning menggunakan Grid Search dan Random Search.
- Implementasi dan evaluasi model terbaik.
Sesi 16-20: Pengembangan Aplikasi Android
- Sesi 16: Desain User Interface untuk Aplikasi Smart Home
- Perancangan antarmuka aplikasi untuk pengguna.
- Komponen UI di Android (buttons, text fields, charts).
- Implementasi desain sederhana.
- Sesi 17: Implementasi Model Machine Learning ke Android
- Integrasi model machine learning ke aplikasi Android.
- Penggunaan library TensorFlow Lite untuk model prediksi.
- Latihan mengintegrasikan model sederhana.
- Sesi 18: Penerapan API untuk Pengambilan Data Energi
- Membuat dan menghubungkan API untuk mendapatkan data konsumsi energi.
- Teknik pengambilan data secara real-time.
- Implementasi API pada aplikasi Android.
- Sesi 19: Pengolahan dan Visualisasi Data pada Aplikasi Android
- Menampilkan data konsumsi energi dalam grafik di Android.
- Menggunakan library charting (MPAndroidChart) untuk visualisasi.
- Implementasi grafik real-time di aplikasi.
- Sesi 20: Fitur Notifikasi untuk Pengguna
- Implementasi fitur notifikasi untuk peringatan konsumsi energi.
- Pengaturan threshold dan notifikasi otomatis.
- Latihan membuat notifikasi pada aplikasi Android.
Sesi 21-25: Pengujian dan Evaluasi Sistem
- Sesi 21: Pengujian Aplikasi dan Debugging
- Teknik debugging aplikasi Android.
- Identifikasi dan perbaikan bug pada aplikasi.
- Pengujian kinerja aplikasi.
- Sesi 22: Pengujian Model Machine Learning
- Pengujian akurasi model pada aplikasi.
- Mengukur performa model dengan data aktual.
- Identifikasi kesalahan prediksi.
- Sesi 23: Pengujian Fitur dan UI/UX Aplikasi
- Pengujian fungsi-fungsi aplikasi oleh pengguna.
- Evaluasi pengalaman pengguna (UI/UX).
- Perbaikan berdasarkan feedback pengguna.
- Sesi 24: Analisis dan Evaluasi Hasil Prediksi
- Analisis kesalahan prediksi dan penyebabnya.
- Evaluasi performa model secara keseluruhan.
- Perbandingan model machine learning yang digunakan.
- Sesi 25: Optimalisasi Aplikasi dan Model
- Optimalisasi kinerja aplikasi Android.
- Peningkatan akurasi model dengan teknik lanjutan.
- Latihan optimalisasi model dan aplikasi.
Sesi 26-30: Penyelesaian dan Dokumentasi Proyek
- Sesi 26: Finalisasi Aplikasi Android
- Finalisasi tampilan dan fungsi aplikasi.
- Pengaturan deployment aplikasi.
- Penyusunan dokumentasi teknis aplikasi.
- Sesi 27: Implementasi dan Uji Coba pada Pengguna Akhir
- Uji coba aplikasi dengan pengguna akhir (user testing).
- Pengumpulan feedback dari pengguna.
- Perbaikan berdasarkan hasil uji coba.
- Sesi 28: Penyusunan Laporan Proyek
- Penyusunan laporan proyek.
- Struktur laporan dan penulisan.
- Pembahasan hasil dan kesimpulan.
- Sesi 29: Presentasi Proyek
- Penyusunan slide presentasi proyek.
- Teknik presentasi dan penyampaian hasil proyek.
- Latihan presentasi proyek.
- Sesi 30: Evaluasi Akhir dan Rencana Pengembangan Lanjut
- Evaluasi akhir proyek secara keseluruhan.
- Rencana pengembangan fitur tambahan.
- Diskusi dan feedback akhir.
Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman menyeluruh dari konsep dasar hingga pengembangan dan implementasi aplikasi prediksi konsumsi energi berbasis Android.
