Berikut adalah silabus “Pemodelan Business Intelligence Berbasis Power BI untuk Memprediksi Tren Pasar dan Pengambilan Keputusan di Perusahaan E-Commerce”:
Sesi 1-5: Pengenalan dan Dasar-Dasar Power BI
- Sesi 1: Pengenalan Power BI dan Fungsinya dalam Business Intelligence
- Gambaran umum Power BI
- Mengapa Power BI penting dalam BI dan e-commerce
- Sesi 2: Instalasi dan Antarmuka Pengguna Power BI
- Instalasi Power BI Desktop
- Menjelajahi antarmuka Power BI
- Sesi 3: Pengenalan Data dan Koneksi Sumber Data
- Menghubungkan Power BI ke berbagai sumber data (Excel, SQL, API)
- Memahami tipe data yang dapat diolah di Power BI
- Sesi 4: Memuat dan Menyaring Data
- Menggunakan Power Query untuk membersihkan data
- Transformasi dasar data
- Sesi 5: Dasar-Dasar Visualisasi Data dengan Power BI
- Membuat visualisasi dasar (bar chart, line chart, pie chart)
- Kustomisasi visualisasi dasar
Sesi 6-10: Pembuatan Model Data dan Relasi Antar Tabel
- Sesi 6: Konsep Model Data dalam Power BI
- Pengertian model data dan pengaplikasiannya
- Mengenal jenis relasi antar tabel
- Sesi 7: Membuat dan Mengelola Relasi Tabel
- Menetapkan relasi antar tabel dalam model data
- Menangani masalah common table errors
- Sesi 8: Pengenalan DAX (Data Analysis Expressions)
- Dasar-dasar DAX
- Membuat kolom dan tabel kalkulasi sederhana
- Sesi 9: Penerapan DAX untuk Kalkulasi Lanjutan
- Menggunakan DAX untuk perhitungan agregat
- Kalkulasi performa penjualan (ROI, margin, dll.)
- Sesi 10: Optimasi Kueri dan Performa Model Data
- Mengoptimalkan performa model data
- Praktek optimasi penggunaan memori
Sesi 11-15: Visualisasi Data yang Kompleks
- Sesi 11: Membuat Dashboard Interaktif
- Membuat dashboard e-commerce dengan filter dinamis
- Interaksi antara visualisasi data dan filter
- Sesi 12: Menerapkan Custom Visuals
- Menambahkan visual kustom dari Power BI Marketplace
- Menggunakan visual advanced chart
- Sesi 13: Membuat Peta dan Visualisasi Geospasial
- Visualisasi data geografis
- Menampilkan performa penjualan berdasarkan lokasi
- Sesi 14: Memahami KPI dan Indikator Kinerja
- Mengimplementasikan KPI dalam visualisasi
- Membuat indikator kinerja yang dapat diukur
- Sesi 15: Membuat dan Mengelola Laporan Power BI
- Mendesain laporan bisnis yang efektif
- Menerapkan best practices dalam laporan Power BI
Sesi 16-20: Penerapan Power BI dalam E-Commerce
- Sesi 16: Studi Kasus: Analisis Penjualan E-Commerce
- Memahami pola penjualan dari dataset e-commerce
- Sesi 17: Analisis Perilaku Konsumen
- Membuat model untuk memprediksi tren perilaku konsumen
- Sesi 18: Memprediksi Produk Populer Menggunakan Power BI
- Menganalisis produk yang memiliki tingkat pembelian tinggi
- Sesi 19: Analisis Supply Chain di Perusahaan E-Commerce
- Menerapkan Power BI untuk memonitor supply chain
- Sesi 20: Memprediksi Musiman dan Fluktuasi Penjualan
- Menggunakan Power BI untuk menganalisis tren musiman
Sesi 21-25: Model Prediksi Tren Pasar dengan Power BI
- Sesi 21: Membuat Model Prediksi dalam Power BI
- Menggunakan fitur prediksi Power BI untuk analisis tren pasar
- Sesi 22: Implementasi Machine Learning dengan Power BI
- Mengintegrasikan Power BI dengan model prediksi berbasis machine learning
- Sesi 23: Prediksi Permintaan Pasar di E-Commerce
- Menerapkan model prediksi untuk memahami permintaan produk
- Sesi 24: Pengujian Model Prediksi dan Validasi Hasil
- Menguji akurasi model prediksi dengan data historis
- Sesi 25: Mengintegrasikan Data Eksternal untuk Analisis Tren
- Menambahkan data eksternal (media sosial, ekonomi) ke dalam analisis
Sesi 26-30: Pengambilan Keputusan dan Implementasi di Perusahaan
- Sesi 26: Pengambilan Keputusan Berbasis Data untuk Strategi Bisnis
- Menggunakan hasil prediksi untuk merumuskan strategi e-commerce
- Sesi 27: Pengelolaan dan Penyajian Laporan Prediktif kepada Manajemen
- Menyajikan laporan tren dan prediksi ke stakeholder perusahaan
- Sesi 28: Implementasi Dashboard BI untuk Tim Pemasaran
- Membangun dashboard untuk tim pemasaran guna mendukung keputusan strategis
- Sesi 29: Monitoring dan Evaluasi Kinerja Dashboard Prediktif
- Memastikan performa dashboard prediktif berjalan sesuai rencana
- Sesi 30: Finalisasi Proyek dan Presentasi Hasil
- Menyelesaikan proyek Power BI dengan presentasi dan laporan akhir
Silabus ini diharapkan dapat membantu dalam pemodelan business intelligence yang kuat dan mendalam dengan Power BI, khususnya untuk memprediksi tren pasar di perusahaan e-commerce.
