# %% [1] IMPORT LIBRARIES & LOAD DATA
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import joblib

# Mengatur tema visualisasi agar terlihat profesional untuk laporan TA
plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid')

print("--- [STEP 2] EDA, Visualisasi, & Preprocessing (Integrasi RIASEC) ---")
df = pd.read_csv('dataset_15mapel_bersih.csv')

# %% [2] VISUALISASI 1: DISTRIBUSI KELAS (SEBELUM ENCODING)
print("\nMenampilkan Grafik Distribusi Jurusan...")
plt.figure(figsize=(12, 10))
# Membuat grafik batang horizontal agar 30 nama jurusan terbaca jelas
sns.countplot(y='rekomendasi_jurusan', data=df, 
              order=df['rekomendasi_jurusan'].value_counts().index, 
              palette='mako')
plt.title('Distribusi Jumlah Siswa per Jurusan (Memastikan Data Seimbang)', fontsize=16, fontweight='bold')
plt.xlabel('Jumlah Siswa', fontsize=12)
plt.ylabel('Jurusan', fontsize=12)
plt.tight_layout()
plt.show()

# %% [3] PREPROCESSING TAHAP 1: HAPUS KOLOM TEKS (IDENTITAS)
print("\nMelakukan Preprocessing Dasar...")

# Kolom kategori teks yang akan kita pertahankan untuk di-encode
kolom_kategori_penting = ['ekonomi_orang_tua', 'rekomendasi_jurusan']

# Hapus kolom id_siswa dan nama_lengkap karena mesin tidak belajar dari nama/ID
for col in df.select_dtypes(include=['object']).columns:
    if col not in kolom_kategori_penting:
        df = df.drop(columns=[col])
        print(f"✅ Kolom '{col}' berhasil dibuang.")

df = df.dropna()

# %% [4] PREPROCESSING TAHAP 2: LABEL ENCODING
print("\nMelakukan Encoding (Mengubah Teks menjadi Angka)...")
encoders = {}

for col in kolom_kategori_penting:
    if col in df.columns:
        le = LabelEncoder()
        df[col] = le.fit_transform(df[col])
        encoders[col] = le
        print(f"✅ Kamus '{col}' tersimpan. Jumlah kelas: {len(le.classes_)}")

# Simpan encoder untuk digunakan di web/aplikasi (sangat penting untuk decode di PHP Laravel)
joblib.dump(encoders, 'encoders_15mapel.pkl')

# %% [5] VISUALISASI 2: HEATMAP KORELASI (SETELAH ENCODING)
print("\nMenampilkan Heatmap Korelasi Antar Fitur...")
plt.figure(figsize=(22, 18)) # Ukuran diperbesar karena fiturnya banyak (21 fitur)

# Membuat korelasi pearson
corr_matrix = df.corr()

# Menampilkan Heatmap
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, fmt='.2f', cmap='coolwarm', 
            vmin=-1, vmax=1, square=True, linewidths=.5, annot_kws={"size": 8})
plt.title('Heatmap Korelasi: 15 Mapel, 6 Skor RIASEC, Ekonomi, dan Target Jurusan', fontsize=18, fontweight='bold')
plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=10)
plt.yticks(fontsize=10)
plt.tight_layout()
plt.show()

# %% [6] MENYIMPAN DAFTAR FITUR & DATASET BERSIH
print("\nMenyimpan urutan kolom (features) agar saat testing di Laravel tidak tertukar posisinya...")
feature_columns = [col for col in df.columns if col != 'rekomendasi_jurusan']
joblib.dump(feature_columns, 'feature_columns_15mapel.pkl')
print(f"✅ Urutan fitur tersimpan: {feature_columns}")

# Simpan data yang sudah berupa angka semua (termasuk 6 kolom riasec)
df.to_csv('dataset_siswa_siap_model.csv', index=False)
print("\nData siap latih berhasil disimpan sebagai 'dataset_siswa_siap_model.csv'!")
# %%
