Kursus/Jasa R Studio | Analisis Regresi Multivariat untuk Memprediksi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan R Studio

Berikut silabusi “Analisis Regresi Multivariat untuk Memprediksi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan R Studio”:

Sesi 1: Pengenalan R Studio

• Pengenalan R dan R Studio.
• Instalasi dan konfigurasi R Studio.
• Struktur dasar R: variabel, vektor, matriks, data frame.
• Pengenalan antarmuka R Studio.

Sesi 2: Dasar-Dasar Statistik Deskriptif

• Statistik deskriptif: mean, median, mode, variansi, dan standar deviasi.
• Visualisasi data: histogram, boxplot, scatterplot.
• Pengenalan library ggplot2 untuk visualisasi.

Sesi 3: Pengenalan Analisis Regresi

• Konsep dasar regresi: regresi linear sederhana.
• Pengenalan regresi multivariat.
• Fungsi lm() di R untuk analisis regresi.

Sesi 4: Pemahaman Data Akademik

• Mengidentifikasi variabel kinerja akademik (IPK, nilai ujian, dll).
• Mengidentifikasi variabel prediktor (jumlah jam belajar, kehadiran, motivasi, dll).
• Persiapan dan eksplorasi dataset.

Sesi 5: Teknik Preprocessing Data

• Mengatasi missing values dan outliers.
• Normalisasi dan standardisasi data.
• Teknik encoding untuk variabel kategorikal.

Sesi 6: Korelasi Antar-Variabel

• Menghitung korelasi antar-variabel menggunakan fungsi cor().
• Interpretasi matriks korelasi.
• Visualisasi korelasi dengan corrplot.

Sesi 7: Regresi Linear Sederhana

• Membangun model regresi linear sederhana dengan satu prediktor.
• Evaluasi model menggunakan R-squared dan residual plot.
• Interpretasi hasil model.

Sesi 8: Regresi Linear Berganda

• Membangun model regresi linear dengan beberapa prediktor.
• Menggunakan fungsi lm() untuk model regresi berganda.
• Evaluasi model dan interpretasi koefisien regresi.

Sesi 9: Uji Asumsi Regresi

• Uji normalitas residual.
• Uji homoskedastisitas.
• Uji multikolinearitas (VIF).

Sesi 10: Regresi Logistik

• Pengenalan regresi logistik untuk variabel dependen kategorikal.
• Membangun model regresi logistik di R.
• Interpretasi hasil regresi logistik.

Sesi 11: Pengujian Hipotesis pada Model Regresi

• Pengujian koefisien regresi dengan t-test.
• Pengujian model dengan F-test.
• Interpretasi nilai p (p-value).

Sesi 12: Feature Selection

• Metode pemilihan fitur: forward selection, backward elimination, stepwise regression.
• Implementasi metode pemilihan fitur di R.
• Evaluasi model setelah seleksi fitur.

Sesi 13: Validasi Model

• Teknik validasi model: k-fold cross-validation.
• Implementasi cross-validation di R.
• Evaluasi performa model dengan cross-validation.

Sesi 14: Evaluasi Model dengan Data Test

• Membagi dataset menjadi training dan testing.
• Membangun model dengan data training.
• Evaluasi performa model pada data testing.

Sesi 15: Interpretasi Model Regresi Multivariat

• Menginterpretasikan koefisien regresi pada model multivariat.
• Analisis dampak prediktor terhadap kinerja akademik.
• Membuat kesimpulan dari hasil analisis.

Sesi 16: Regresi Ridge dan Lasso

• Pengenalan regularisasi: Ridge dan Lasso regression.
• Implementasi Ridge dan Lasso di R.
• Perbandingan performa model regularisasi dengan model standar.

Sesi 17: Regresi Kuantile

• Pengenalan regresi kuantile untuk analisis persentil.
• Implementasi regresi kuantile di R.
• Aplikasi regresi kuantile dalam kinerja akademik.

Sesi 18: Penggunaan Model Campuran (Mixed-Effects)

• Pengenalan model campuran untuk data hirarkis.
• Implementasi mixed-effects model di R dengan lme4.
• Aplikasi pada data akademik dengan variabel kelas atau fakultas.

Sesi 19: Regresi Probit dan Logit Ordinal

• Pengenalan regresi probit dan logit ordinal untuk data ordinal.
• Implementasi regresi probit dan logit ordinal di R.
• Aplikasi pada penilaian kinerja akademik ordinal.

Sesi 20: Analisis Variansi (ANOVA)

• Pengenalan ANOVA untuk membandingkan mean antar kelompok.
• Implementasi ANOVA di R.
• Aplikasi ANOVA dalam membandingkan kinerja akademik antar jurusan.

Sesi 21: Regresi Poisson dan Negative Binomial

• Pengenalan regresi Poisson untuk data count.
• Implementasi regresi Poisson dan Negative Binomial di R.
• Aplikasi pada prediksi jumlah kelulusan mahasiswa.

Sesi 22: Model Bayesian untuk Regresi

• Pengenalan model Bayesian untuk regresi.
• Implementasi regresi Bayesian di R dengan brms.
• Interpretasi hasil regresi Bayesian.

Sesi 23: Pemodelan Regresi dengan Data Longitudinal

• Pengenalan data longitudinal dan analisis regresi.
• Implementasi model regresi untuk data longitudinal di R.
• Aplikasi pada data akademik dari waktu ke waktu.

Sesi 24: Model Regresi Penalized

• Pengenalan regresi penalized (Elastic Net).
• Implementasi Elastic Net di R.
• Aplikasi Elastic Net dalam seleksi fitur untuk kinerja akademik.

Sesi 25: Visualisasi Model Regresi

• Visualisasi hubungan prediktor dan respon dengan ggplot2.
• Visualisasi prediksi model regresi.
• Pembuatan dashboard interaktif dengan shiny untuk hasil model.

Sesi 26: Model Regresi Nonparametrik

• Pengenalan regresi nonparametrik seperti GAM (Generalized Additive Models).
• Implementasi GAM di R.
• Aplikasi GAM dalam kinerja akademik dengan pola non-linear.

Sesi 27: Model Survival Analysis

• Pengenalan survival analysis untuk prediksi waktu kejadian.
• Implementasi Cox proportional hazards model di R.
• Aplikasi pada prediksi waktu kelulusan mahasiswa.

Sesi 28: Evaluasi dan Validasi Model Lanjutan

• Evaluasi performa model dengan AUC, ROC, dan precision-recall.
• Implementasi evaluasi lanjutan di R.
• Penentuan model terbaik untuk prediksi kinerja akademik.

Sesi 29: Penyusunan Laporan Analisis

• Menyusun laporan hasil analisis regresi.
• Interpretasi dan kesimpulan akhir.
• Pembuatan visualisasi dan dokumentasi hasil analisis.

Sesi 30: Presentasi Hasil Analisis

• Penyusunan presentasi hasil analisis.
• Teknik penyampaian hasil kepada audiens non-teknis.
• Latihan presentasi dan diskusi.

Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang analisis regresi multivariat menggunakan R Studio, serta aplikasinya dalam memprediksi kinerja akademik mahasiswa.