Spaces:
Sleeping
Sleeping
import pandas as pd | |
import numpy as np | |
import gradio as gr | |
import joblib | |
from datetime import datetime | |
# Load model, scaler, dan feature names | |
model = joblib.load('random_forest_model.pkl') | |
scaler = joblib.load('scaler.pkl') | |
feature_names = joblib.load('feature_names.pkl')['feature_names'] | |
def predict_task_priority(task_name, duration, deadline_str): | |
try: | |
# Validasi input task name | |
if not task_name.strip(): | |
return "Error: Nama tugas tidak boleh kosong" | |
# Parse deadline string to calculate days | |
start_date = datetime.now() | |
try: | |
deadline = datetime.strptime(deadline_str, '%Y-%m-%d') | |
except: | |
return "Error: Format tanggal harus YYYY-MM-DD (contoh: 2024-12-31)" | |
deadline_days = (deadline - start_date).days | |
if deadline_days < 0: | |
return "Error: Deadline tidak boleh di masa lalu" | |
# Buat DataFrame dengan feature names yang sesuai | |
input_data = pd.DataFrame({ | |
'duration_hours': [duration], | |
'deadline_days': [deadline_days] | |
}) | |
# Transform menggunakan scaler | |
input_scaled = scaler.transform(input_data) | |
# Predict | |
priority = model.predict(input_scaled)[0] | |
priority_map = { | |
1: "Tinggi", | |
2: "Sedang", | |
3: "Rendah" | |
} | |
# Generate response | |
response = f"Analisis Tugas: {task_name}\n" | |
response += f"Durasi: {duration} jam\n" | |
response += f"Deadline: {deadline_str} ({deadline_days} hari lagi)\n" | |
response += f"Prioritas: {priority_map[priority]}\n\n" | |
# Add recommendations based on priority | |
if priority == 1: | |
response += "Rekomendasi: Kerjakan segera! Deadline dekat dan membutuhkan waktu lama." | |
response += "\nTindakan yang disarankan:" | |
response += "\n• Fokus utama pada tugas ini" | |
response += "\n• Buat jadwal spesifik untuk pengerjaannya" | |
response += "\n• Siapkan semua resource yang dibutuhkan" | |
elif priority == 2: | |
response += "Rekomendasi: Buatlah jadwal yang tepat dan mulai kerjakan secara bertahap." | |
response += "\nTindakan yang disarankan:" | |
response += "\n• Bagi tugas menjadi beberapa milestone" | |
response += "\n• Alokasikan waktu setiap hari untuk progress" | |
response += "\n• Pantau perkembangan secara reguler" | |
else: | |
response += "Rekomendasi: Dapat dikerjakan dengan lebih santai, tapi tetap pantau progress." | |
response += "\nTindakan yang disarankan:" | |
response += "\n• Buat timeline longgar untuk pengerjaan" | |
response += "\n• Sesuaikan dengan jadwal tugas prioritas lain" | |
response += "\n• Review progress mingguan" | |
return response | |
except Exception as e: | |
return f"Error: {str(e)}" | |
# Create Gradio interface | |
iface = gr.Interface( | |
fn=predict_task_priority, | |
inputs=[ | |
gr.Textbox( | |
label="Nama Tugas", | |
placeholder="Masukkan nama tugas Anda", | |
info="Contoh: Laporan Akhir, Presentasi Project, dll." | |
), | |
gr.Slider( | |
minimum=1, | |
maximum=10, | |
value=5, | |
step=0.5, | |
label="Durasi Tugas (dalam jam)", | |
info="Perkiraan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas" | |
), | |
gr.Textbox( | |
label="Deadline (YYYY-MM-DD)", | |
placeholder="Contoh: 2024-12-31", | |
info="Masukkan tanggal dalam format YYYY-MM-DD" | |
) | |
], | |
outputs=gr.Textbox(label="Hasil Analisis", lines=10), | |
title="Sistem Prioritas Tugas", | |
description=""" | |
Sistem ini akan membantu Anda menentukan prioritas tugas berdasarkan: | |
1. Durasi pengerjaan tugas | |
2. Jarak waktu ke deadline | |
Hasil analisis akan memberikan rekomendasi pengelolaan waktu yang sesuai untuk membantu | |
Anda mengelola tugas dengan lebih efektif. | |
""", | |
examples=[ | |
["Laporan Akhir Semester", 8, "2024-11-30"], | |
["Presentasi Project", 3, "2024-12-15"], | |
["Revisi Proposal", 5, "2024-11-25"] | |
] | |
) | |
if __name__ == "__main__": | |
iface.launch() |