Silabus “Penerapan Teknik Data Mining Menggunakan RapidMiner untuk Analisis Pola Konsumsi Produk pada Retail”
Sesi 1: Pengantar Data Mining dan RapidMiner
- Materi: Pengenalan konsep data mining, pentingnya analisis data dalam bisnis retail, pengenalan RapidMiner.
- Praktik: Instalasi dan antarmuka dasar RapidMiner.
- Output: Pemahaman dasar data mining dan familiarisasi dengan RapidMiner.
Sesi 2: Persiapan Data dan Import Dataset ke RapidMiner
- Materi: Tipe-tipe data, format dataset, proses ETL (Extract, Transform, Load).
- Praktik: Import dataset retail ke RapidMiner, pengecekan dan pembersihan data.
- Output: Dataset siap untuk analisis.
Sesi 3: Preprocessing Data: Pembersihan dan Transformasi
- Materi: Teknik pembersihan data, handling missing values, transformasi data.
- Praktik: Penggunaan operator untuk pembersihan dan transformasi data.
- Output: Dataset yang bersih dan siap dianalisis.
Sesi 4: Exploratory Data Analysis (EDA) dengan RapidMiner
- Materi: Teknik visualisasi data, analisis deskriptif, dan identifikasi pola awal.
- Praktik: Pembuatan visualisasi sederhana, seperti histogram, pie chart, dan scatter plot.
- Output: Laporan analisis deskriptif awal.
Sesi 5: Pengenalan Teknik Data Mining: Klasifikasi dan Clustering
- Materi: Konsep dasar klasifikasi dan clustering, perbedaan dan aplikasi dalam retail.
- Praktik: Membangun model klasifikasi sederhana menggunakan decision tree.
- Output: Model klasifikasi awal.
Sesi 6: Algoritma Clustering dengan K-Means
- Materi: Konsep clustering, algoritma K-Means, aplikasi untuk segmentasi pelanggan.
- Praktik: Implementasi K-Means clustering untuk segmentasi pelanggan.
- Output: Model segmentasi pelanggan.
Sesi 7: Evaluasi Model Clustering
- Materi: Evaluasi model clustering menggunakan metrik seperti silhouette coefficient.
- Praktik: Mengevaluasi model K-Means yang telah dibangun.
- Output: Evaluasi model clustering.
Sesi 8: Algoritma Asosiasi: Market Basket Analysis
- Materi: Konsep asosiasi, aturan asosiasi (association rules), algoritma Apriori.
- Praktik: Implementasi Market Basket Analysis menggunakan algoritma Apriori.
- Output: Aturan asosiasi untuk analisis pola pembelian produk.
Sesi 9: Interpretasi dan Visualisasi Hasil Asosiasi
- Materi: Interpretasi hasil Market Basket Analysis, visualisasi association rules.
- Praktik: Visualisasi dan interpretasi hasil Market Basket Analysis.
- Output: Laporan pola konsumsi produk.
Sesi 10: Klasifikasi dengan Algoritma Decision Tree
- Materi: Konsep Decision Tree, aplikasi klasifikasi dalam retail.
- Praktik: Membangun model Decision Tree untuk prediksi kategori produk.
- Output: Model klasifikasi produk.
Sesi 11: Klasifikasi dengan Algoritma Naive Bayes
- Materi: Konsep Naive Bayes, aplikasi untuk prediksi kategori produk.
- Praktik: Membangun model Naive Bayes untuk prediksi produk.
- Output: Model Naive Bayes.
Sesi 12: Evaluasi Model Klasifikasi
- Materi: Metrik evaluasi model klasifikasi (akurasi, presisi, recall, F1-score).
- Praktik: Evaluasi model Decision Tree dan Naive Bayes.
- Output: Laporan evaluasi model klasifikasi.
Sesi 13: Penggunaan Random Forest untuk Klasifikasi
- Materi: Konsep Random Forest, kelebihan dan kekurangan dibandingkan Decision Tree.
- Praktik: Membangun model Random Forest untuk prediksi produk.
- Output: Model Random Forest.
Sesi 14: Analisis Cluster Hierarki
- Materi: Konsep cluster hierarki, aplikasi dalam analisis pola konsumen.
- Praktik: Implementasi analisis cluster hierarki untuk segmentasi pelanggan.
- Output: Model cluster hierarki.
Sesi 15: Penerapan Teknik Regresi untuk Prediksi Penjualan
- Materi: Konsep regresi, aplikasi untuk prediksi penjualan.
- Praktik: Implementasi regresi linear untuk prediksi penjualan produk.
- Output: Model prediksi penjualan.
Sesi 16: Evaluasi Model Regresi
- Materi: Metrik evaluasi model regresi (RMSE, MAE, R²).
- Praktik: Evaluasi model regresi linear.
- Output: Laporan evaluasi model regresi.
Sesi 17: Data Mining untuk Prediksi Customer Lifetime Value (CLV)
- Materi: Konsep CLV, pentingnya CLV dalam bisnis retail.
- Praktik: Membangun model prediksi CLV menggunakan regresi.
- Output: Model prediksi CLV.
Sesi 18: Analisis Sentimen dari Data Review Produk
- Materi: Pengenalan analisis sentimen, aplikasi dalam evaluasi produk.
- Praktik: Menggunakan teks mining untuk analisis sentimen data review produk.
- Output: Laporan analisis sentimen.
Sesi 19: Teknik Feature Selection dan Feature Engineering
- Materi: Konsep feature selection dan engineering, pentingnya dalam data mining.
- Praktik: Implementasi feature selection menggunakan RapidMiner.
- Output: Dataset yang lebih optimal untuk analisis.
Sesi 20: Mengatasi Data Imbalance pada Klasifikasi
- Materi: Konsep data imbalance, metode untuk mengatasinya (SMOTE, undersampling).
- Praktik: Menggunakan teknik balancing data pada klasifikasi produk.
- Output: Model klasifikasi dengan data seimbang.
Sesi 21: Penerapan Model Ensembel: Boosting dan Bagging
- Materi: Konsep ensemble learning, boosting dan bagging.
- Praktik: Membangun model ensemble untuk prediksi produk.
- Output: Model ensemble untuk klasifikasi.
Sesi 22: Analisis Anomali pada Pola Konsumsi Produk
- Materi: Konsep anomaly detection, aplikasi dalam deteksi fraud.
- Praktik: Membangun model anomaly detection untuk identifikasi pola konsumsi abnormal.
- Output: Model deteksi anomali.
Sesi 23: Teknik Forecasting untuk Prediksi Permintaan Produk
- Materi: Konsep forecasting, aplikasi dalam prediksi permintaan produk.
- Praktik: Implementasi model forecasting menggunakan metode ARIMA.
- Output: Model forecasting untuk permintaan produk.
Sesi 24: Evaluasi dan Interpretasi Model Forecasting
- Materi: Metrik evaluasi model forecasting (MAPE, MAE, RMSE).
- Praktik: Evaluasi model forecasting yang telah dibangun.
- Output: Laporan evaluasi model forecasting.
Sesi 25: Implementasi Teknik Clustering Lain: DBSCAN
- Materi: Konsep DBSCAN, kelebihan dalam menangani noise dan data tidak terstruktur.
- Praktik: Implementasi DBSCAN untuk segmentasi pelanggan.
- Output: Model clustering menggunakan DBSCAN.
Sesi 26: Integrasi RapidMiner dengan Database dan Excel
- Materi: Cara integrasi RapidMiner dengan sumber data eksternal.
- Praktik: Integrasi dataset dari database dan Excel ke RapidMiner.
- Output: Proyek analisis terintegrasi dengan database.
Sesi 27: Pengembangan Model Data Mining Berbasis GUI
- Materi: Pembuatan antarmuka berbasis GUI untuk model data mining.
- Praktik: Pembuatan antarmuka GUI sederhana untuk analisis data retail.
- Output: Aplikasi analisis data retail sederhana.
Sesi 28: Deployment Model Data Mining ke Lingkungan Produksi
- Materi: Konsep deployment, pengujian model di lingkungan produksi.
- Praktik: Deployment model prediksi penjualan ke lingkungan produksi.
- Output: Model siap digunakan di lingkungan produksi.
Sesi 29: Pengembangan Dashboard untuk Visualisasi Hasil Analisis
- Materi: Pembuatan dashboard interaktif untuk visualisasi hasil analisis.
- Praktik: Pembuatan dashboard menggunakan RapidMiner dan alat visualisasi lain.
- Output: Dashboard visualisasi pola konsumsi produk.
Sesi 30: Review dan Presentasi Proyek Akhir
- Materi: Review keseluruhan materi, persiapan presentasi proyek akhir.
- Praktik: Presentasi proyek analisis pola konsumsi produk pada retail.
- Output: Proyek akhir dan laporan presentasi.
Silabus ini memberikan pemahaman yang komprehensif tentang penerapan teknik data mining menggunakan RapidMiner dalam analisis pola konsumsi produk pada retail, lengkap dengan langkah-langkah praktis dan evaluasi model yang mendalam.
