Berikut adalah silabus untuk “Analisis Prediktif Konsumsi Energi Rumah Tangga Menggunakan Algoritma Decision Tree pada RapidMiner”Â
Sesi 1: Pengantar Analisis Prediktif
- Materi: Konsep dasar analisis prediktif, penerapan dalam konsumsi energi.
- Praktik: Memahami berbagai jenis analisis prediktif dan pemanfaatannya.
Sesi 2: Pengenalan RapidMiner
- Materi: Dasar-dasar penggunaan RapidMiner, antarmuka, dan fitur utama.
- Praktik: Instalasi dan konfigurasi RapidMiner, penjelajahan antarmuka.
Sesi 3: Memahami Data Konsumsi Energi
- Materi: Jenis data konsumsi energi rumah tangga, atribut penting, dan pola umum.
- Praktik: Menyiapkan dataset konsumsi energi untuk analisis.
Sesi 4: Eksplorasi Data
- Materi: Teknik eksplorasi data (visualisasi, statistik deskriptif).
- Praktik: Menggunakan visualisasi RapidMiner untuk memahami data.
Sesi 5: Pembersihan Data
- Materi: Teknik pembersihan data, mengatasi missing values dan outliers.
- Praktik: Membersihkan dataset konsumsi energi di RapidMiner.
Sesi 6: Pra-Pemrosesan Data
- Materi: Normalisasi, standarisasi, dan encoding data.
- Praktik: Melakukan pra-pemrosesan data untuk algoritma Decision Tree.
Sesi 7: Memahami Algoritma Decision Tree
- Materi: Konsep dasar Decision Tree, cara kerja, dan kegunaan.
- Praktik: Studi kasus sederhana dengan Decision Tree di RapidMiner.
Sesi 8: Implementasi Decision Tree di RapidMiner
- Materi: Workflow membangun model Decision Tree di RapidMiner.
- Praktik: Membangun dan melatih model Decision Tree menggunakan dataset konsumsi energi.
Sesi 9: Evaluasi Model
- Materi: Metode evaluasi model (Confusion Matrix, Accuracy, Precision, Recall).
- Praktik: Menggunakan evaluasi kinerja model di RapidMiner.
Sesi 10: Optimasi Model Decision Tree
- Materi: Teknik optimasi model (pruning, tuning hyperparameters).
- Praktik: Mengoptimalkan model Decision Tree untuk hasil yang lebih baik.
Sesi 11: Validasi Model
- Materi: Teknik validasi (cross-validation, split validation).
- Praktik: Menerapkan validasi model untuk memastikan generalisasi.
Sesi 12: Feature Engineering
- Materi: Teknik pemilihan dan pembuatan fitur baru.
- Praktik: Membuat fitur baru untuk meningkatkan kinerja model.
Sesi 13: Penerapan Model pada Data Baru
- Materi: Menggunakan model yang dilatih untuk memprediksi data baru.
- Praktik: Prediksi konsumsi energi menggunakan model yang dibangun.
Sesi 14: Studi Kasus Konsumsi Energi
- Materi: Menerapkan model pada studi kasus nyata konsumsi energi.
- Praktik: Implementasi model pada dataset studi kasus.
Sesi 15: Membuat Laporan Analisis
- Materi: Teknik penyusunan laporan hasil analisis dan prediksi.
- Praktik: Membuat laporan hasil prediksi konsumsi energi.
Sesi 16: Visualisasi Hasil Prediksi
- Materi: Teknik visualisasi hasil analisis dan prediksi.
- Praktik: Membuat visualisasi interaktif hasil prediksi di RapidMiner.
Sesi 17: Mengintegrasikan Model dengan Aplikasi Lain
- Materi: Mengintegrasikan model prediksi dengan aplikasi berbasis web atau desktop.
- Praktik: Mengintegrasikan hasil prediksi ke dalam aplikasi lain.
Sesi 18: Deployment Model
- Materi: Teknik deployment model ke lingkungan produksi.
- Praktik: Mempersiapkan model untuk digunakan pada lingkungan nyata.
Sesi 19: Monitoring Model
- Materi: Teknik monitoring kinerja model setelah deployment.
- Praktik: Menggunakan RapidMiner untuk monitoring model secara berkala.
Sesi 20: Pengenalan AutoML di RapidMiner
- Materi: Konsep AutoML dan penerapannya di RapidMiner.
- Praktik: Menggunakan fitur AutoML untuk membangun model secara otomatis.
Sesi 21: Pengenalan Advanced Decision Tree (Random Forest)
- Materi: Konsep Random Forest, kelebihan dan penerapan.
- Praktik: Membangun model Random Forest untuk konsumsi energi.
Sesi 22: Perbandingan Model
- Materi: Membandingkan berbagai model prediktif (Decision Tree, Random Forest).
- Praktik: Perbandingan performa model di RapidMiner.
Sesi 23: Memahami Overfitting dan Underfitting
- Materi: Konsep overfitting dan underfitting, cara mengatasinya.
- Praktik: Mengidentifikasi dan mengatasi overfitting/underfitting pada model.
Sesi 24: Pengenalan Teknik Ensembel
- Materi: Konsep ensemble methods (Bagging, Boosting).
- Praktik: Menggunakan teknik ensemble pada data konsumsi energi.
Sesi 25: Model Interpretability
- Materi: Memahami dan menjelaskan hasil model (SHAP, LIME).
- Praktik: Menerapkan interpretabilitas model pada hasil prediksi.
Sesi 26: Pengenalan Clustering pada Data Energi
- Materi: Konsep clustering dan penerapannya pada data energi.
- Praktik: Melakukan clustering data konsumsi energi rumah tangga.
Sesi 27: Menggabungkan Clustering dan Decision Tree
- Materi: Teknik hybrid clustering dan decision tree untuk analisis yang lebih mendalam.
- Praktik: Menggabungkan clustering dengan decision tree untuk insight lebih baik.
Sesi 28: Time Series Analysis untuk Konsumsi Energi
- Materi: Konsep analisis time series, prediksi konsumsi energi berdasarkan waktu.
- Praktik: Melakukan analisis time series menggunakan RapidMiner.
Sesi 29: Penerapan Deep Learning untuk Prediksi Energi
- Materi: Pengenalan neural network dan deep learning.
- Praktik: Menerapkan deep learning untuk prediksi konsumsi energi.
Sesi 30: Final Project dan Presentasi
- Materi: Penyusunan proyek akhir berdasarkan studi kasus nyata.
- Praktik: Membuat dan mempresentasikan proyek akhir menggunakan model yang sudah dibangun.
Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif tentang analisis prediktif konsumsi energi menggunakan algoritma Decision Tree di RapidMiner, dari dasar hingga aplikasi lanjut.
