Berikut adalah silabus untuk “Pengembangan Model Prediksi Fraud Transaksi Keuangan Menggunakan Algoritma Random Forest di RapidMiner”:
Sesi 1: Pengenalan Data Science dan Machine Learning
- Pengantar konsep Data Science dan Machine Learning.
- Studi kasus prediksi fraud pada transaksi keuangan.
- Pengantar RapidMiner dan instalasi.
Sesi 2: Pengenalan Algoritma Random Forest
- Konsep dasar algoritma Random Forest.
- Bagaimana Random Forest bekerja dalam klasifikasi.
- Keuntungan dan kekurangan Random Forest.
Sesi 3: Memahami Data Fraud Transaksi Keuangan
- Struktur dan karakteristik data transaksi keuangan.
- Pengenalan terhadap fitur-fitur data yang berkaitan dengan fraud.
- Sumber data publik untuk studi kasus.
Sesi 4: Pengumpulan dan Persiapan Data
- Teknik pengumpulan data dari sumber yang ada.
- Membersihkan data dari kesalahan dan duplikasi.
- Transformasi data untuk analisis lebih lanjut.
Sesi 5: Eksplorasi dan Analisis Data
- Teknik visualisasi data dengan RapidMiner.
- Analisis distribusi data.
- Identifikasi pola dan anomali.
Sesi 6: Pemilihan Fitur untuk Model Prediksi
- Teknik pemilihan fitur (feature selection).
- Menggunakan ‘Correlation Matrix’ untuk memahami korelasi antar fitur.
- Pemilihan fitur terbaik untuk model prediksi.
Sesi 7: Pengantar RapidMiner untuk Machine Learning
- Interface RapidMiner dan dasar-dasar penggunaannya.
- Workflow dasar di RapidMiner.
- Membuat proses sederhana untuk data preprocessing.
Sesi 8: Data Preprocessing di RapidMiner
- Teknik normalisasi dan standarisasi data.
- Penanganan missing values.
- Encoding data kategorikal.
Sesi 9: Pembangunan Model Dasar dengan Random Forest
- Membuat model Random Forest dasar di RapidMiner.
- Konfigurasi parameter awal.
- Evaluasi model dengan data training.
Sesi 10: Evaluasi Model dengan Cross-Validation
- Konsep cross-validation dan implementasinya di RapidMiner.
- Penggunaan k-fold cross-validation untuk evaluasi model.
- Analisis performa model berdasarkan metrik evaluasi.
Sesi 11: Optimasi Model Random Forest
- Teknik optimasi model menggunakan Grid Search.
- Tuning parameter seperti ‘number of trees’ dan ‘max depth’.
- Evaluasi hasil optimasi.
Sesi 12: Penanganan Data Imbalance
- Konsep imbalance data pada kasus fraud.
- Teknik penanganan data imbalance: SMOTE, Undersampling, Oversampling.
- Implementasi teknik penanganan imbalance di RapidMiner.
Sesi 13: Peningkatan Performa Model dengan Feature Engineering
- Teknik feature engineering untuk meningkatkan performa model.
- Pembuatan fitur baru dari data yang ada.
- Evaluasi model dengan fitur baru.
Sesi 14: Implementasi Model Final
- Implementasi model final dengan parameter terbaik.
- Validasi model dengan data testing.
- Analisis performa model dengan confusion matrix.
Sesi 15: Interpretasi Model Random Forest
- Interpretasi hasil model Random Forest.
- Teknik interpretasi seperti feature importance.
- Menggunakan model interpretasi di RapidMiner.
Sesi 16: Deteksi dan Penanganan Overfitting
- Identifikasi overfitting pada model.
- Teknik regularisasi untuk mengatasi overfitting.
- Evaluasi model setelah penanganan overfitting.
Sesi 17: Mengukur Performa Model dengan Metrik Tambahan
- Penggunaan metrik tambahan seperti ROC AUC, Precision-Recall.
- Membuat dan membaca ROC Curve di RapidMiner.
- Analisis precision, recall, dan F1-score.
Sesi 18: Integrasi Model dengan Sistem Keuangan
- Teknik integrasi model ke sistem keuangan.
- Menggunakan model untuk prediksi real-time.
- Menyimpan dan memuat model di RapidMiner.
Sesi 19: Membuat Pipeline Prediksi Otomatis
- Membuat pipeline otomatis untuk preprocessing dan prediksi.
- Menyimpan dan memuat pipeline di RapidMiner.
- Implementasi prediksi batch pada data baru.
Sesi 20: Pembuatan Dashboard Monitoring Model
- Membuat dashboard performa model di RapidMiner.
- Menampilkan metrik performa model secara visual.
- Memantau perubahan performa model dari waktu ke waktu.
Sesi 21: Validasi Model dengan Data Baru
- Menggunakan data baru untuk validasi performa model.
- Analisis performa model pada data baru.
- Penyesuaian model jika diperlukan.
Sesi 22: Dokumentasi Model dan Proses Pengembangan
- Membuat dokumentasi model dan proses pengembangan.
- Menyusun laporan hasil analisis dan prediksi.
- Presentasi hasil model kepada stakeholder.
Sesi 23: Pengenalan Model Lain untuk Perbandingan
- Pengenalan model lain seperti Logistic Regression, SVM.
- Membuat model pembanding di RapidMiner.
- Perbandingan performa model dengan Random Forest.
Sesi 24: Kombinasi Model (Ensemble Learning)
- Konsep ensemble learning untuk meningkatkan performa.
- Menggabungkan beberapa model untuk prediksi.
- Implementasi ensemble learning di RapidMiner.
Sesi 25: Penggunaan Model untuk Anomali Detection
- Konsep deteksi anomali pada transaksi keuangan.
- Implementasi deteksi anomali dengan model Random Forest.
- Mengintegrasikan deteksi anomali dengan prediksi fraud.
Sesi 26: Eksperimen dengan Data Sintetis
- Pembuatan data sintetis untuk eksperimen model.
- Menggunakan data sintetis untuk pelatihan model.
- Evaluasi model dengan data sintetis.
Sesi 27: Model Deployment ke Produksi
- Teknik deployment model ke lingkungan produksi.
- Integrasi model dengan sistem yang ada.
- Memantau performa model di lingkungan produksi.
Sesi 28: Pemantauan dan Pemeliharaan Model
- Teknik pemantauan performa model secara berkala.
- Penanganan degradasi performa model.
- Update dan retraining model.
Sesi 29: Case Study dan Simulasi
- Simulasi kasus nyata dengan data transaksi keuangan.
- Membuat model prediksi dari awal hingga akhir.
- Diskusi hasil dan optimalisasi model.
Sesi 30: Review dan Tinjauan Akhir
- Review seluruh materi yang telah dipelajari.
- Tinjauan akhir performa model.
- Rekomendasi pengembangan lebih lanjut dan evaluasi keseluruhan.
Silabus ini memberikan panduan lengkap dari dasar hingga penerapan tingkat lanjut dalam pengembangan model prediksi fraud transaksi keuangan menggunakan algoritma Random Forest di RapidMiner.
