Kursus Skripsi Tesis Disertasi KNIME | Pemanfaatan KNIME dalam Penilaian Risiko Kredit Nasabah pada Lembaga Keuangan dengan Model Machine Learning

Silabus Pemanfaatan KNIME dalam Penilaian Risiko Kredit Nasabah pada Lembaga Keuangan dengan Model Machine Learning

Sesi 1: Pengenalan KNIME dan Penilaian Risiko Kredit

• Pengantar KNIME Analytics Platform.
• Konsep dasar penilaian risiko kredit nasabah.
• Studi kasus: Penilaian risiko kredit di lembaga keuangan.

Sesi 2: Instalasi dan Konfigurasi KNIME

• Instalasi KNIME Analytics Platform.
• Pengaturan lingkungan kerja dan workspace.
• Pengenalan antarmuka pengguna.

Sesi 3: Import Data ke KNIME

• Cara mengimpor dataset dari berbagai format (Excel, CSV, SQL).
• Pengaturan dan pembersihan data (Data Cleaning).

Sesi 4: Eksplorasi dan Pemahaman Data Nasabah

• Teknik eksplorasi data menggunakan visualisasi dasar.
• Analisis statistik deskriptif untuk data nasabah.

Sesi 5: Preprocessing Data untuk Machine Learning

• Handling missing values dan outliers.
• Normalisasi dan standardisasi fitur.
• Pengenalan encoding untuk variabel kategorikal.

Sesi 6: Segmentasi Nasabah menggunakan Clustering

• Pengenalan clustering dan algoritma K-Means.
• Implementasi K-Means di KNIME.
• Analisis hasil clustering.

Sesi 7: Pengenalan Model Klasifikasi

• Pengenalan model klasifikasi: Decision Tree, Random Forest, SVM.
• Peran model klasifikasi dalam penilaian risiko kredit.

Sesi 8: Membangun Model Klasifikasi dengan Decision Tree

• Konsep dasar Decision Tree.
• Implementasi Decision Tree di KNIME.
• Evaluasi model dengan confusion matrix.

Sesi 9: Membangun Model Klasifikasi dengan Random Forest

• Konsep dasar Random Forest.
• Implementasi Random Forest di KNIME.
• Analisis feature importance untuk penilaian kredit.

Sesi 10: Membangun Model Klasifikasi dengan Support Vector Machine (SVM)

• Konsep dasar SVM.
• Implementasi SVM di KNIME.
• Hyperparameter tuning pada model SVM.

Sesi 11: Pemilihan Model Terbaik

• Perbandingan performa model (accuracy, precision, recall, F1-score).
• Teknik validasi model: K-Fold Cross Validation.
• Pemilihan model terbaik untuk penilaian risiko kredit.

Sesi 12: Pengenalan Model Prediksi Kredit Skor

• Konsep kredit skor (Credit Scoring).
• Metrik dan metode yang digunakan dalam kredit skor.
• Studi kasus penerapan kredit skor di lembaga keuangan.

Sesi 13: Membangun Model Prediksi Kredit Skor

• Implementasi Logistic Regression untuk prediksi kredit skor.
• Interpretasi hasil model prediksi.
• Evaluasi model prediksi kredit skor.

Sesi 14: Optimasi Model Menggunakan Parameter Tuning

• Konsep optimasi model menggunakan Grid Search.
• Implementasi Grid Search di KNIME.
• Analisis hasil optimasi model.

Sesi 15: Feature Engineering untuk Model Machine Learning

• Teknik pembuatan fitur baru dari data yang ada.
• Analisis korelasi antar fitur untuk peningkatan performa model.
• Implementasi feature engineering di KNIME.

Sesi 16: Mengatasi Masalah Imbalanced Data

• Konsep dan dampak data yang tidak seimbang (imbalanced data).
• Teknik penanganan: Oversampling, Undersampling, dan SMOTE.
• Implementasi penanganan imbalanced data di KNIME.

Sesi 17: Implementasi Model dengan Neural Network

• Pengantar Neural Network untuk klasifikasi risiko kredit.
• Implementasi Neural Network sederhana di KNIME.
• Analisis hasil dan interpretasi model.

Sesi 18: Model Interpretability dan Explainability

• Konsep interpretability dan explainability pada model machine learning.
• Teknik SHAP (SHapley Additive exPlanations) untuk interpretasi model.
• Implementasi SHAP di KNIME untuk penilaian risiko kredit.

Sesi 19: Integrasi Model Machine Learning dengan Sistem Operasional

• Cara mengintegrasikan model machine learning ke dalam sistem operasional.
• Studi kasus: Implementasi model pada sistem penilaian kredit di lembaga keuangan.
• Praktik: Membuat workflow otomatis di KNIME.

Sesi 20: Penilaian Risiko Kredit menggunakan Teknik Ensemble

• Pengenalan teknik ensemble: Bagging, Boosting.
• Implementasi teknik ensemble di KNIME.
• Evaluasi performa teknik ensemble pada penilaian risiko kredit.

Sesi 21: Model Deployment dan Pengujian

• Konsep deployment model machine learning.
• Metode pengujian model pada data baru.
• Praktik: Model deployment di KNIME.

Sesi 22: Pengenalan Anomaly Detection

• Konsep anomaly detection untuk deteksi aktivitas kredit yang mencurigakan.
• Implementasi model anomaly detection di KNIME.
• Analisis hasil deteksi anomali.

Sesi 23: Evaluasi Model dan Monitoring Kinerja

• Teknik evaluasi performa model secara periodik.
• Monitoring kinerja model dalam waktu nyata (real-time).
• Implementasi monitoring model di KNIME.

Sesi 24: Pengembangan Model Risiko Kredit dengan Time Series

• Konsep data time series untuk analisis risiko kredit.
• Implementasi model time series di KNIME.
• Evaluasi model time series untuk risiko kredit.

Sesi 25: Membuat Dashboard Pelaporan Hasil Analisis

• Pengenalan fitur dashboard di KNIME.
• Implementasi dashboard untuk pelaporan hasil analisis.
• Studi kasus: Pembuatan dashboard penilaian risiko kredit.

Sesi 26: Studi Kasus 1: Penilaian Risiko Kredit pada Nasabah Baru

• Pemahaman kasus nasabah baru.
• Implementasi workflow penilaian risiko kredit.
• Evaluasi hasil penilaian risiko kredit.

Sesi 27: Studi Kasus 2: Penilaian Risiko Kredit pada Nasabah Lama

• Pemahaman kasus nasabah lama dengan data historis.
• Implementasi workflow penilaian risiko kredit.
• Evaluasi hasil penilaian risiko kredit.

Sesi 28: Pembuatan Dokumentasi Workflow di KNIME

• Pembuatan dokumentasi teknis workflow di KNIME.
• Praktik: Membuat dokumentasi untuk proyek penilaian risiko kredit.
• Review dokumentasi.

Sesi 29: Optimasi Performa Workflow di KNIME

• Teknik optimasi workflow untuk kecepatan dan efisiensi.
• Implementasi teknik optimasi di KNIME.
• Studi kasus optimasi workflow.

Sesi 30: Presentasi Proyek Akhir dan Review

• Presentasi proyek akhir oleh peserta.
• Review dan feedback dari mentor.
• Diskusi lanjutan dan penutup.

Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang pemanfaatan KNIME dalam penilaian risiko kredit nasabah dengan model machine learning, disertai dengan studi kasus nyata dan implementasi praktis.