Silabus “Pemanfaatan RapidMiner untuk Menganalisis Pola Penggunaan Aplikasi Mobile dan Prediksi Penggunaan Masa Depan”
Sesi 1: Pengenalan RapidMiner dan Data Science
- Pengenalan konsep Data Science dan Machine Learning.
- Pengenalan RapidMiner dan instalasi software.
- Navigasi antarmuka RapidMiner dan fitur-fitur dasar.
Sesi 2: Pengenalan Dataset Penggunaan Aplikasi Mobile
- Penjelasan tentang dataset yang digunakan (misalnya: waktu penggunaan, frekuensi, jenis aplikasi).
- Pemahaman tentang atribut dan variabel dalam dataset.
- Import data ke RapidMiner.
Sesi 3: Preprocessing Data – 1
- Pembersihan data (handling missing values, duplikasi data).
- Normalisasi dan standarisasi data.
- Penyaringan data yang tidak relevan.
Sesi 4: Preprocessing Data – 2
- Feature engineering: pembuatan fitur baru dari data yang ada.
- Pengkodean variabel kategorikal.
- Penggunaan operator RapidMiner untuk transformasi data.
Sesi 5: Eksplorasi Data dengan Visualisasi – 1
- Visualisasi dasar: histogram, scatter plot, dan box plot.
- Analisis distribusi penggunaan aplikasi berdasarkan waktu dan frekuensi.
- Analisis korelasi antar fitur.
Sesi 6: Eksplorasi Data dengan Visualisasi – 2
- Visualisasi pola penggunaan aplikasi pada berbagai kelompok pengguna.
- Penggunaan diagram garis untuk memvisualisasikan tren penggunaan.
- Penggunaan heatmap untuk analisis korelasi lebih lanjut.
Sesi 7: Pengenalan Model Klasifikasi
- Konsep klasifikasi dan algoritma yang umum digunakan (Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes).
- Implementasi model klasifikasi sederhana di RapidMiner.
- Evaluasi model klasifikasi dengan confusion matrix.
Sesi 8: Penerapan Model Klasifikasi pada Data Penggunaan Aplikasi
- Mempersiapkan data untuk model klasifikasi.
- Implementasi model klasifikasi untuk mengelompokkan pengguna berdasarkan pola penggunaan.
- Evaluasi dan interpretasi hasil klasifikasi.
Sesi 9: Pengenalan Model Clustering
- Konsep clustering dan algoritma yang umum digunakan (K-Means, DBSCAN).
- Implementasi clustering di RapidMiner.
- Evaluasi model clustering dengan silhouette score.
Sesi 10: Analisis Segmentasi Pengguna dengan Clustering
- Mempersiapkan data untuk model clustering.
- Implementasi clustering untuk mengelompokkan pengguna berdasarkan pola penggunaan aplikasi.
- Interpretasi dan visualisasi hasil clustering.
Sesi 11: Pengenalan Model Regresi untuk Prediksi
- Konsep regresi dan penerapannya dalam prediksi.
- Implementasi model regresi linear di RapidMiner.
- Evaluasi model regresi dengan RMSE dan R².
Sesi 12: Prediksi Waktu Penggunaan Aplikasi dengan Regresi
- Mempersiapkan data untuk model regresi.
- Implementasi model regresi untuk memprediksi waktu penggunaan aplikasi di masa depan.
- Evaluasi dan interpretasi hasil prediksi.
Sesi 13: Pengenalan Model Time Series
- Konsep time series dan penggunaannya dalam prediksi.
- Implementasi model time series sederhana di RapidMiner.
- Evaluasi model time series dengan MAE dan MAPE.
Sesi 14: Analisis Tren Penggunaan Aplikasi dengan Time Series
- Mempersiapkan data time series untuk analisis.
- Implementasi model time series untuk menganalisis tren penggunaan aplikasi.
- Interpretasi hasil analisis time series.
Sesi 15: Pengenalan Model Prediksi dengan Machine Learning
- Perbedaan antara model prediktif dan deskriptif.
- Pengenalan model prediksi seperti Random Forest dan SVM.
- Implementasi model prediksi di RapidMiner.
Sesi 16: Implementasi Model Prediksi Penggunaan Aplikasi
- Mempersiapkan data untuk model prediksi.
- Implementasi model prediksi untuk memprediksi penggunaan aplikasi di masa depan.
- Evaluasi dan interpretasi hasil prediksi.
Sesi 17: Optimasi Model Machine Learning
- Pengenalan metode optimasi model (Grid Search, Cross Validation).
- Implementasi optimasi model di RapidMiner.
- Evaluasi model setelah optimasi.
Sesi 18: Analisis Anomali pada Penggunaan Aplikasi
- Pengenalan analisis anomali (Anomaly Detection).
- Implementasi analisis anomali di RapidMiner.
- Identifikasi anomali pada data penggunaan aplikasi.
Sesi 19: Pengenalan Algoritma Prediksi Lainnya
- Pengenalan algoritma prediksi lain seperti Gradient Boosting, XGBoost.
- Implementasi algoritma prediksi tambahan di RapidMiner.
- Evaluasi dan interpretasi hasil prediksi.
Sesi 20: Implementasi Model Deep Learning
- Pengenalan konsep dasar Deep Learning.
- Implementasi model Neural Network sederhana di RapidMiner.
- Evaluasi model Deep Learning untuk prediksi penggunaan aplikasi.
Sesi 21: Evaluasi dan Validasi Model
- Penggunaan teknik validasi (Holdout, K-Fold Cross Validation).
- Evaluasi kinerja model dengan metrik evaluasi yang tepat.
- Interpretasi hasil validasi model.
Sesi 22: Interpretasi dan Penyajian Hasil Analisis
- Penyajian hasil analisis dalam bentuk laporan.
- Penggunaan visualisasi untuk menjelaskan hasil analisis.
- Penyusunan rekomendasi berdasarkan hasil analisis.
Sesi 23: Deployment Model Prediktif
- Pengenalan konsep deployment model.
- Penggunaan model prediktif untuk data baru di RapidMiner.
- Evaluasi model pada data baru.
Sesi 24: Implementasi Sistem Prediksi Berbasis Web
- Pengenalan integrasi RapidMiner dengan aplikasi web.
- Implementasi model prediksi ke dalam aplikasi web sederhana.
- Pengujian dan evaluasi sistem prediksi berbasis web.
Sesi 25: Pemahaman Data dan Pola Penggunaan Aplikasi Mobile
- Analisis lebih lanjut tentang pola penggunaan aplikasi berdasarkan demografi pengguna.
- Pemahaman insight yang didapat dari hasil analisis.
- Penyusunan strategi berdasarkan pola penggunaan aplikasi.
Sesi 26: Pengembangan Dashboard Interaktif
- Pengenalan RapidMiner Server dan dashboard interaktif.
- Pembuatan dashboard untuk memantau penggunaan aplikasi secara real-time.
- Implementasi dashboard interaktif di RapidMiner.
Sesi 27: Studi Kasus – 1
- Studi kasus analisis penggunaan aplikasi berdasarkan kategori aplikasi (misalnya: media sosial, permainan).
- Implementasi end-to-end dari preprocessing hingga prediksi.
- Penyusunan laporan hasil analisis.
Sesi 28: Studi Kasus – 2
- Studi kasus prediksi penggunaan aplikasi di masa depan berdasarkan tren historis.
- Implementasi end-to-end dari preprocessing hingga prediksi.
- Penyusunan laporan hasil analisis.
Sesi 29: Studi Kasus – 3
- Studi kasus analisis perilaku pengguna berdasarkan waktu penggunaan (jam, hari, minggu).
- Implementasi end-to-end dari preprocessing hingga prediksi.
- Penyusunan laporan hasil analisis.
Sesi 30: Presentasi dan Review Akhir
- Presentasi hasil analisis dan prediksi penggunaan aplikasi mobile.
- Review akhir dari seluruh sesi pembelajaran.
- Diskusi dan tanya jawab mengenai pengembangan lebih lanjut dan penerapan di dunia industri.
Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang pemanfaatan RapidMiner dalam analisis data dan prediksi, khususnya terkait pola penggunaan aplikasi mobile.
