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)
- Sesi 1: Pengantar Sistem Rekomendasi dan Use Case dalam E-Commerce.
- Sesi 2: Dasar-dasar Node.js dan Setup Lingkungan Pengembangan.
- Sesi 3: Pengantar Machine Learning dan Aplikasinya dalam Sistem Rekomendasi.
- Sesi 4: Pengantar Algoritma Rekomendasi (Content-Based Filtering, Collaborative Filtering).
- Sesi 5: Struktur dan Komponen Aplikasi E-Commerce: Backend dan Frontend.
- Sesi 6: Persiapan Database (MongoDB/SQL) untuk Menyimpan Data Produk dan Pengguna.
- Sesi 7: Pengenalan API RESTful dengan Node.js dan Express.
- Sesi 8: Menyusun Arsitektur Proyek Node.js untuk Aplikasi Rekomendasi.
- Sesi 9: Pengelolaan dan Pemrosesan Data Produk (kategori, harga, deskripsi).
- Sesi 10: Memahami dan Mengelola Data Pengguna dan Riwayat Pembelian.
Bagian 2: Pengembangan API dan Algoritma Rekomendasi (Sesi 11-20)
- Sesi 11: Implementasi Dasar REST API untuk Manajemen Produk.
- Sesi 12: Implementasi Dasar REST API untuk Manajemen Pengguna.
- Sesi 13: Pengumpulan dan Pemrosesan Data untuk Algoritma Rekomendasi.
- Sesi 14: Pengantar Algoritma Content-Based Filtering.
- Sesi 15: Implementasi Content-Based Filtering di Node.js.
- Sesi 16: Pengenalan Collaborative Filtering dan Manfaatnya.
- Sesi 17: Implementasi Collaborative Filtering di Node.js.
- Sesi 18: Pengenalan Matrix Factorization untuk Sistem Rekomendasi.
- Sesi 19: Latihan Matrix Factorization dengan Algoritma Singular Value Decomposition (SVD).
- Sesi 20: Membandingkan dan Mengoptimalkan Algoritma Rekomendasi.
Bagian 3: Integrasi Machine Learning ke dalam Aplikasi (Sesi 21-30)
- Sesi 21: Menyiapkan Lingkungan Machine Learning di Node.js dengan TensorFlow.js atau Python.
- Sesi 22: Membuat Model Rekomendasi Produk Menggunakan TensorFlow/Python.
- Sesi 23: Integrasi Model Machine Learning ke Node.js melalui API.
- Sesi 24: Menggunakan TensorFlow.js untuk Inferensi Model di Browser.
- Sesi 25: Implementasi Content-Based Filtering Menggunakan TF-IDF.
- Sesi 26: Pengembangan Collaborative Filtering Menggunakan Teknik Alternatif.
- Sesi 27: Pengukuran Akurasi Model dengan Metode Evaluasi (MAE, RMSE).
- Sesi 28: Implementasi Evaluasi Akurasi Model dalam Node.js.
- Sesi 29: Pengenalan Hybrid Recommender Systems untuk Peningkatan Akurasi.
- Sesi 30: Pengembangan dan Integrasi Hybrid Recommender ke dalam Aplikasi.
Bagian 4: Peningkatan, Pengujian, dan Deployment (Sesi 31-40)
- Sesi 31: Optimalisasi Performa Algoritma Rekomendasi.
- Sesi 32: Peningkatan Efisiensi Database dan Caching untuk Rekomendasi Cepat.
- Sesi 33: Pengujian Fungsionalitas Rekomendasi pada Data Uji.
- Sesi 34: Pengujian A/B untuk Menilai Kinerja Sistem Rekomendasi.
- Sesi 35: Pengelolaan Feedback Pengguna untuk Menyempurnakan Algoritma.
- Sesi 36: Persiapan untuk Deployment: Dockerizing Node.js Aplikasi.
- Sesi 37: Deployment di Platform Cloud (Heroku, AWS, atau Digital Ocean).
- Sesi 38: Monitoring dan Log Sistem untuk Memastikan Kualitas Rekomendasi.
- Sesi 39: Pengukuran Kinerja dan User Engagement Pasca-Deployment.
- 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.
