Dipakai pertemuan 3 sampai 8

Orange Data Miningbuat mencari pola di data

Gratis, nggak perlu ngoding. Tinggal seret kotak, sambungin pakai garis, hasilnya keluar. Di sinilah kalian ngerjain Project Kuliah 1.

⬇️ Cara Install 👥 Pembagian Kelompok 💼 Kepake Buat Apa 🎯 Ketentuan Project 1
Kenalan Dulu

Orange itu aplikasi apa?

Cara kerjanya mirip Lego, tapi untuk mengolah data. Tiap kotak mengerjakan satu tugas, dan kalian menyambung kotak-kotak itu jadi satu alur kerja yang utuh.

1Kotak FileBuat masukin datanya
›
2Kotak BersihinBuang yang kosong dan aneh
›
3Kotak ModelCari polanya
›
4Kotak HasilLihat temuannya
Contoh Tampilan

Contoh alur kerja yang bakal kalian bikin

Dua contoh alur kerja yang bakal kalian bikin sendiri. Tiap bulatan itu satu tugas, garisnya jalur data.

Alur kerja klasifikasi di Orange
Alur nebak kategori File masuk, dirapikan lewat Edit Domain, lalu diadu tiga model sekaligus: Tree, Random Forest, dan AdaBoost. Test and Score yang ngasih nilai, Confusion Matrix yang nunjukin di mana modelnya salah tebak.
Alur kerja regresi di Orange
Alur nebak angka Dari satu file, datanya dicek dulu lewat Rank dan Correlations biar ketahuan kolom mana yang berpengaruh. Baru masuk Linear Regression, dinilai di Test and Score, hasilnya dilihat di Scatter Plot.
🖱️ Nggak ada satu baris kode pun di dua gambar itu. Semuanya hasil seret bulatan dari panel kiri, terus disambungin pakai garis. Contoh ini diambil dari modul kelas kita sendiri.
Langkah Install

Enam langkah, cukup dikerjakan sekali

Kerjain di rumah ya. Sayang banget kalau jam kelas habis cuma buat nungguin download.

  1. 1
    Buka halaman download

    Masuk ke situs resminya. Jangan download dari situs lain, takutnya kena file aneh.

    🔗orangedatamining.com/downloadweb
  2. 2
    Pilih sesuai laptop kalian

    Ada pilihan Windows, macOS, sama Linux. Kebanyakan kalian pakai Windows, jadi ambil yang installer Windows. Ukurannya sekitar 500 MB, siapin kuota atau numpang wifi kampus.

  3. 3
    Jalanin file installernya

    Klik dua kali, terus Next sampai selesai. Nggak usah diubah apa-apa, biarin default. Kalau muncul peringatan Windows, pilih Run anyway.

  4. 4
    Buka Orange-nya

    Kalau muncul kanvas putih kosong dengan deretan kotak di kiri, berarti berhasil. Loadingnya agak lama di pembukaan pertama, itu normal.

  5. 5
    Tes pakai contoh bawaan

    Klik menu Help lalu Example Workflows, buka salah satunya. Kalau grafiknya keluar, berarti Orange kalian sehat.

  6. 6
    Tambahin add-on Associate

    Ini dipakai nanti di pertemuan 7 buat nyari barang yang sering dibeli barengan. Caranya: menu Options lalu Add-ons, centang Associate, klik OK, tunggu, terus Orange-nya direstart.

🆘 Gagal install? Jangan panik dan jangan nyerah sendirian. Screenshot pesan errornya, tanya di grup kelas. Biasanya masalahnya cuma antivirus yang kelewat rajin atau ruang disk yang penuh.
Bahan Latihan

File latihan yang bisa langsung dibuka

File .ows itu alur kerja yang udah jadi. Download, terus buka pakai Orange (menu File lalu Open).

Kepake Buat Apa

Empat pekerjaan yang bisa kalian selesaikan pakai Orange

Semuanya kejadian nyata di kantor. Nomor 1 dan 2 paling sering ketemu di dunia akuntansi.

🔎Audit

Mencari transaksi yang janggal

Masalahnya
Ada 2 juta baris transaksi. Nggak mungkin dicek satu-satu pakai mata.
Cara Orange
Kotak Outlier nandain transaksi yang beda sendiri dari yang lain.
Hasilnya
Daftar pendek transaksi yang perlu dicek manual. Dari 2 juta jadi 200-an.
Coba versi mininya →
💳Fintech

Memperkirakan siapa yang berisiko telat bayar

Masalahnya
Ribuan pengajuan pinjaman masuk tiap hari, harus diputusin cepat.
Cara Orange
Kotak Tree atau Logistic Regression belajar dari data peminjam lama.
Hasilnya
Tiap pengajuan dapat skor risiko, plus angka seberapa sering modelnya meleset.
Dipelajari di pertemuan 5 →
👥Marketing

Mengelompokkan pelanggan tanpa ditentukan dari awal

Masalahnya
Ada 50 ribu pelanggan, tapi belum diketahui mereka sebenarnya terbagi jadi tipe apa saja.
Cara Orange
Kotak k-Means mengumpulkan pelanggan yang perilakunya mirip jadi satu kelompok, tanpa diberi tahu kelompoknya apa saja.
Hasilnya
Misalnya 3 kelompok: yang jarang belanja, yang rutin, dan yang royal. Tiap kelompok dikasih perlakuan beda.
Coba versi mininya →
🛒Retail

Mencari barang yang sering dibeli bersamaan

Masalahnya
Mau nentuin barang apa yang enaknya ditaruh berdekatan atau dibundel.
Cara Orange
Add-on Associate baca ribuan struk belanja sekaligus.
Hasilnya
Aturan macam "yang beli roti biasanya beli selai juga". Dipakai buat nyusun promo.
Dipelajari di pertemuan 7 →
Etalase Materi

Pertemuan 3 sampai 8

Semua slide, modul, file latihan, dan datanya. Klik buat langsung buka.

Pembagian Kelompok Khusus kelas A dan B

15 kelompok, 15 tema berbeda

58 mahasiswa dibagi jadi 15 kelompok.

📌 Tema ini cuma pengarah biar dataset antar kelompok nggak nabrak. Datasetnya tetap kalian pilih sendiri dari Kaggle, dan wajib memenuhi syarat teknis di soal UTS. Tiga pertanyaan di bawah cuma contoh, boleh diganti asal tetap satu klasifikasi, satu regresi, dan satu klaster.
Project Kuliah 1

Laporan analisis pakai Orange

Dikerjain berkelompok, dikumpulin dan dipresentasiin pas UTS. Bobotnya 35 persen dari nilai akhir.

Orange Data Mining

Isi laporannya

4 bagian wajib
  • 1Masalahnya apa. Satu masalah nyata yang bisa dijawab pakai data. Bukan "menganalisis data penjualan", tapi "kenapa penjualan cabang Bekasi turun 3 bulan berturut-turut".
  • 2Datanya dari mana. Sebutin sumbernya, ada berapa baris, kolomnya apa aja, dan apa yang kalian bersihin.
  • 3Modelnya apa dan hasilnya gimana. Kelompokin, nebak, atau cari kaitan. Wajib ada angka seberapa sering modelnya meleset.
  • 4Terus apa. Temuan kalian bikin perusahaan sebaiknya ngapain. Ini bagian yang paling sering dilupain.
Bobot nilai35%
📋

Yang dikumpulin

3 berkas
  • ✓Laporan PDF. Nama file: KLP00_Laporan.pdf
  • ✓Slide presentasi PDF. Nama file: KLP00_Presentasi.pdf
  • ✓File Orange (.ows). Biar kelihatan alur kerjanya, bukan cuma hasil akhirnya.
📌 Presentasi per kelompok sekitar 10 menit, plus tanya jawab. Semua anggota harus kebagian ngomong.
Cara laporan kalian dinilai
Yang dinilaiPorsiNilai bagus itu kayak gimana
Masalahnya jelas20%Spesifik, kelihatan siapa yang bakal kepake hasilnya.
Datanya digarap20%Ketahuan apa yang dibersihin dan kenapa, bukan langsung comot.
Modelnya pas25%Tekniknya cocok sama pertanyaannya, dan hasilnya diuji.
Temuannya bermakna20%Bukan cuma nyebut angka, tapi jelas artinya apa.
Cara nyampeinnya15%Laporan rapi, presentasi ngalir, jawab pertanyaan dengan yakin.
👀 Mau lihat contoh jadi? Laporan kakak tingkat ada di halaman Project. Buka, lihat susunannya, terus bikin yang lebih bagus.