Kursus/Jasa Node.JS | Implementasi Algoritma Rekomendasi Produk pada Aplikasi E-Commerce Berbasis Node.js dan Machine Learning

Berikut adalah silabus untuk Implementasi Algoritma Rekomendasi Produk pada Aplikasi E-Commerce Berbasis Node.js dan Machine Learning:

Bagian 1: Pengantar dan Persiapan Proyek (Sesi 1-10)

1. Sesi 1: Pengantar Sistem Rekomendasi dan Use Case dalam E-Commerce.
2. Sesi 2: Dasar-dasar Node.js dan Setup Lingkungan Pengembangan.
3. Sesi 3: Pengantar Machine Learning dan Aplikasinya dalam Sistem Rekomendasi.
4. Sesi 4: Pengantar Algoritma Rekomendasi (Content-Based Filtering, Collaborative Filtering).
5. Sesi 5: Struktur dan Komponen Aplikasi E-Commerce: Backend dan Frontend.
6. Sesi 6: Persiapan Database (MongoDB/SQL) untuk Menyimpan Data Produk dan Pengguna.
7. Sesi 7: Pengenalan API RESTful dengan Node.js dan Express.
8. Sesi 8: Menyusun Arsitektur Proyek Node.js untuk Aplikasi Rekomendasi.
9. Sesi 9: Pengelolaan dan Pemrosesan Data Produk (kategori, harga, deskripsi).
10. Sesi 10: Memahami dan Mengelola Data Pengguna dan Riwayat Pembelian.

Bagian 2: Pengembangan API dan Algoritma Rekomendasi (Sesi 11-20)

11. Sesi 11: Implementasi Dasar REST API untuk Manajemen Produk.
12. Sesi 12: Implementasi Dasar REST API untuk Manajemen Pengguna.
13. Sesi 13: Pengumpulan dan Pemrosesan Data untuk Algoritma Rekomendasi.
14. Sesi 14: Pengantar Algoritma Content-Based Filtering.
15. Sesi 15: Implementasi Content-Based Filtering di Node.js.
16. Sesi 16: Pengenalan Collaborative Filtering dan Manfaatnya.
17. Sesi 17: Implementasi Collaborative Filtering di Node.js.
18. Sesi 18: Pengenalan Matrix Factorization untuk Sistem Rekomendasi.
19. Sesi 19: Latihan Matrix Factorization dengan Algoritma Singular Value Decomposition (SVD).
20. Sesi 20: Membandingkan dan Mengoptimalkan Algoritma Rekomendasi.

Bagian 3: Integrasi Machine Learning ke dalam Aplikasi (Sesi 21-30)

21. Sesi 21: Menyiapkan Lingkungan Machine Learning di Node.js dengan TensorFlow.js atau Python.
22. Sesi 22: Membuat Model Rekomendasi Produk Menggunakan TensorFlow/Python.
23. Sesi 23: Integrasi Model Machine Learning ke Node.js melalui API.
24. Sesi 24: Menggunakan TensorFlow.js untuk Inferensi Model di Browser.
25. Sesi 25: Implementasi Content-Based Filtering Menggunakan TF-IDF.
26. Sesi 26: Pengembangan Collaborative Filtering Menggunakan Teknik Alternatif.
27. Sesi 27: Pengukuran Akurasi Model dengan Metode Evaluasi (MAE, RMSE).
28. Sesi 28: Implementasi Evaluasi Akurasi Model dalam Node.js.
29. Sesi 29: Pengenalan Hybrid Recommender Systems untuk Peningkatan Akurasi.
30. Sesi 30: Pengembangan dan Integrasi Hybrid Recommender ke dalam Aplikasi.

Bagian 4: Peningkatan, Pengujian, dan Deployment (Sesi 31-40)

31. Sesi 31: Optimalisasi Performa Algoritma Rekomendasi.
32. Sesi 32: Peningkatan Efisiensi Database dan Caching untuk Rekomendasi Cepat.
33. Sesi 33: Pengujian Fungsionalitas Rekomendasi pada Data Uji.
34. Sesi 34: Pengujian A/B untuk Menilai Kinerja Sistem Rekomendasi.
35. Sesi 35: Pengelolaan Feedback Pengguna untuk Menyempurnakan Algoritma.
36. Sesi 36: Persiapan untuk Deployment: Dockerizing Node.js Aplikasi.
37. Sesi 37: Deployment di Platform Cloud (Heroku, AWS, atau Digital Ocean).
38. Sesi 38: Monitoring dan Log Sistem untuk Memastikan Kualitas Rekomendasi.
39. Sesi 39: Pengukuran Kinerja dan User Engagement Pasca-Deployment.
40. Sesi 40: Review Proyek dan Presentasi Akhir: Menyusun Laporan Implementasi.

Silabus ini dirancang agar peserta memahami mulai dari dasar pengembangan aplikasi E-Commerce dengan Node.js hingga penerapan algoritma rekomendasi menggunakan machine learning secara bertahap dan terstruktur.