Kursus Skripsi Tesis Disertasi KNIME | Implementasi KNIME untuk Prediksi Turnover Karyawan Menggunakan Algoritma Machine Learning

Sesi 1: Pengenalan KNIME

• Pengenalan KNIME dan antarmuka pengguna.
• Instalasi dan konfigurasi KNIME.
• Navigasi dalam workflow KNIME.
• Memahami dasar-dasar node dan workflow di KNIME.

Sesi 2: Pengenalan Data Karyawan

• Pengumpulan dan pemahaman dataset turnover karyawan.
• Memahami atribut-atribut penting (contoh: usia, pengalaman kerja, departemen, dll).
• Eksplorasi data turnover karyawan menggunakan visualisasi dasar.

Sesi 3: Import dan Manipulasi Data di KNIME

• Import dataset ke KNIME.
• Manipulasi dan transformasi data.
• Handling missing values dan outlier.

Sesi 4: Pembersihan Data

• Mengidentifikasi dan menangani missing values.
• Mengatasi data outlier.
• Normalisasi dan standardisasi data.

Sesi 5: Exploratory Data Analysis (EDA)

• Analisis statistik deskriptif.
• Visualisasi distribusi data (histogram, boxplot, pie chart).
• Analisis korelasi antar atribut.

Sesi 6: Feature Engineering

• Membuat fitur baru dari atribut yang ada.
• Memahami dan menggunakan encoding pada atribut kategorikal.
• Mengukur pentingnya fitur dengan metode statistika.

Sesi 7: Pembagian Data untuk Pelatihan dan Pengujian

• Membagi dataset menjadi data pelatihan dan data pengujian.
• K-fold cross-validation untuk validasi model.
• Mengatur parameter pembagian data di KNIME.

Sesi 8: Pengenalan Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Turnover

• Pemahaman dasar mengenai algoritma regresi logistik, decision tree, dan random forest.
• Pengenalan algoritma machine learning yang umum digunakan untuk prediksi turnover.

Sesi 9: Implementasi Model Regresi Logistik

• Membuat model regresi logistik untuk prediksi turnover.
• Interpretasi hasil model regresi logistik.
• Evaluasi model menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score.

Sesi 10: Implementasi Model Decision Tree

• Membuat model decision tree untuk prediksi turnover.
• Visualisasi decision tree di KNIME.
• Evaluasi performa model decision tree.

Sesi 11: Implementasi Model Random Forest

• Membuat model random forest untuk prediksi turnover.
• Memahami konsep ensemble learning pada random forest.
• Evaluasi performa model random forest.

Sesi 12: Optimasi Model dengan Hyperparameter Tuning

• Pengenalan konsep hyperparameter tuning.
• Implementasi hyperparameter tuning di KNIME.
• Evaluasi performa model setelah tuning.

Sesi 13: Implementasi Model Support Vector Machine (SVM)

• Pengenalan konsep SVM.
• Implementasi SVM untuk prediksi turnover.
• Evaluasi performa model SVM.

Sesi 14: Implementasi Model Neural Network

• Pengenalan dasar neural network.
• Implementasi neural network sederhana untuk prediksi turnover.
• Evaluasi performa model neural network.

Sesi 15: Pengenalan Model Gradient Boosting (XGBoost)

• Pengenalan konsep boosting dan XGBoost.
• Implementasi XGBoost untuk prediksi turnover.
• Evaluasi performa model XGBoost.

Sesi 16: Evaluasi dan Perbandingan Model

• Membandingkan performa model-model yang telah dibuat.
• Pemilihan model terbaik berdasarkan metrik performa.
• Analisis kekuatan dan kelemahan masing-masing model.

Sesi 17: Deployment Model di KNIME

• Persiapan model untuk deployment.
• Menggunakan workflow deployment di KNIME.
• Mengintegrasikan model prediksi turnover ke dalam aplikasi KNIME.

Sesi 18: Interpretasi Model dan Insight Bisnis

• Menafsirkan hasil prediksi model.
• Menghubungkan hasil model dengan kebijakan SDM.
• Menghasilkan insight untuk manajemen dari hasil model.

Sesi 19: Penggunaan KNIME untuk Reporting dan Dashboarding

• Membuat dashboard sederhana di KNIME.
• Menggunakan node reporting untuk visualisasi hasil model.
• Penyajian hasil analisis dalam bentuk laporan interaktif.

Sesi 20: Mengintegrasikan Model dengan Data Baru

• Menggunakan model prediksi pada data karyawan terbaru.
• Pembaruan model dengan data baru.
• Menggunakan workflow batch processing di KNIME.

Sesi 21: Evaluasi Ulang Model

• Mengevaluasi kembali model dengan data baru.
• Menganalisis perubahan performa model.
• Penyesuaian model sesuai dengan perubahan data.

Sesi 22: Pengenalan Model Time Series untuk Prediksi Turnover

• Pengenalan analisis time series.
• Implementasi model time series sederhana untuk prediksi turnover.
• Evaluasi model time series di KNIME.

Sesi 23: Implementasi Clustering untuk Segmentasi Karyawan

• Pengenalan clustering (K-Means, hierarchical clustering).
• Implementasi clustering untuk segmentasi karyawan berdasarkan perilaku turnover.
• Interpretasi hasil clustering.

Sesi 24: Implementasi Association Rule Mining

• Pengenalan konsep association rule mining.
• Implementasi apriori untuk menemukan pola hubungan antar atribut.
• Mengidentifikasi faktor-faktor yang berhubungan dengan turnover karyawan.

Sesi 25: Mengembangkan Workflow Otomatisasi untuk Prediksi Turnover

• Membuat workflow otomatisasi untuk prediksi turnover.
• Integrasi workflow dengan email alert dan notifikasi.
• Dokumentasi workflow otomatisasi.

Sesi 26: Penanganan Data Imbalance dengan Oversampling dan Undersampling

• Pengenalan data imbalance.
• Implementasi oversampling (SMOTE) dan undersampling.
• Evaluasi model pada data seimbang.

Sesi 27: Penerapan Model pada Kasus Nyata

• Implementasi model pada studi kasus nyata perusahaan.
• Analisis hasil prediksi pada data perusahaan nyata.
• Rekomendasi kebijakan berdasarkan hasil analisis.

Sesi 28: Tantangan dan Solusi dalam Prediksi Turnover

• Mengidentifikasi tantangan dalam prediksi turnover karyawan.
• Solusi untuk meningkatkan akurasi prediksi.
• Penggunaan advanced techniques dalam prediksi turnover.

Sesi 29: Review dan Pembahasan Akhir

• Review seluruh materi yang telah dipelajari.
• Diskusi dan tanya jawab mengenai implementasi di dunia nyata.
• Pembahasan tantangan dan peluang di masa depan.

Sesi 30: Ujian Akhir dan Sertifikasi

• Ujian akhir berupa studi kasus implementasi KNIME.
• Penilaian dan feedback.
• Pemberian sertifikat kelulusan jika mencapai kriteria yang ditetapkan.

Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai penggunaan KNIME untuk prediksi turnover karyawan dengan berbagai algoritma machine learning.