Berikut adalah silabus tentang “Implementasi Django dalam Pengembangan Aplikasi Pengolahan Citra Digital untuk Deteksi Objek: Studi Kasus Menggunakan Machine Learning”:
Sesi 1-5: Pengantar Django dan Pemrograman Python
- Sesi 1: Pengantar Framework Django dan Persiapan Lingkungan Kerja (Instalasi Python, Django, dan Virtual Environment)
- Pengenalan Framework Django
- Instalasi Django
- Setup virtual environment dan proyek Django pertama
- Sesi 2: Struktur Dasar Aplikasi Django
- Pengenalan Model-View-Template (MVT)
- Struktur direktori proyek Django
- Membuat aplikasi pertama dalam proyek Django
- Sesi 3: Pengelolaan Database dengan Django ORM
- Pengenalan Object Relational Mapping (ORM)
- Membuat dan mengelola model database
- Migrasi database dan penggunaan admin panel
- Sesi 4: Routing dan Views di Django
- Pengenalan URL routing
- Membuat views untuk menampilkan halaman web sederhana
- Menambahkan logika backend di views
- Sesi 5: Template di Django
- Penggunaan template dalam Django
- Pengelolaan template inheritance
- Menghubungkan views dengan template
Sesi 6-10: Pengenalan Pengolahan Citra Digital dan Machine Learning
- Sesi 6: Pengantar Pengolahan Citra Digital
- Konsep dasar pengolahan citra digital
- Jenis-jenis citra dan representasi piksel
- Pengenalan library Python untuk pengolahan citra (OpenCV, PIL)
- Sesi 7: Dasar-Dasar Machine Learning untuk Deteksi Objek
- Pengenalan konsep machine learning
- Pendekatan supervised dan unsupervised learning
- Pengenalan deteksi objek
- Sesi 8: Instalasi dan Penggunaan OpenCV
- Instalasi OpenCV dalam proyek Django
- Membaca dan memanipulasi citra dengan OpenCV
- Deteksi tepi dan filter citra sederhana
- Sesi 9: Implementasi Deteksi Objek dengan Algoritma Haar Cascade
- Pengenalan algoritma Haar Cascade
- Pelatihan model Haar Cascade untuk deteksi objek
- Integrasi deteksi objek dengan OpenCV dalam proyek Django
- Sesi 10: Penerapan Pre-trained Model untuk Deteksi Objek
- Pengenalan model pre-trained seperti YOLO dan SSD
- Implementasi YOLO untuk deteksi objek
- Membuat fungsi deteksi objek dalam Django
Sesi 11-15: Integrasi Machine Learning dengan Django
- Sesi 11: Integrasi Model Machine Learning ke Django
- Mempersiapkan model machine learning di Django
- Penggunaan Django REST framework untuk API
- Membuat endpoint untuk proses deteksi objek
- Sesi 12: Mengelola File Upload untuk Proses Pengolahan Citra
- Implementasi form untuk upload gambar
- Pengolahan file gambar yang di-upload dalam Django
- Membuat UI upload gambar
- Sesi 13: Implementasi View untuk Proses Deteksi Objek
- Membuat views untuk mengirim gambar ke backend
- Proses deteksi objek dan pengolahan hasil deteksi
- Mengirimkan hasil deteksi ke tampilan frontend
- Sesi 14: Visualisasi Hasil Deteksi Objek
- Menampilkan hasil deteksi objek di halaman web
- Menambahkan bounding box pada citra hasil deteksi
- Pengelolaan hasil deteksi dalam template Django
- Sesi 15: Penyimpanan Hasil Deteksi di Database
- Menyimpan hasil deteksi ke dalam database
- Menambahkan model hasil deteksi di Django ORM
- Menampilkan riwayat hasil deteksi dalam aplikasi
Sesi 16-20: Optimasi dan Testing Aplikasi
- Sesi 16: Optimasi Proses Pengolahan Citra
- Teknik optimasi kecepatan deteksi objek
- Penggunaan batch processing untuk gambar
- Mengurangi latency dalam deteksi objek real-time
- Sesi 17: Penanganan Error dan Exception
- Menangani error dalam proses upload gambar
- Penanganan exception saat proses deteksi objek gagal
- Validasi input dan hasil deteksi
- Sesi 18: Testing dan Debugging Aplikasi Django
- Pengujian unit pada Django
- Testing model machine learning dalam Django
- Debugging proses pengolahan citra
- Sesi 19: Integrasi Django dengan Frontend Framework (Optional)
- Pengenalan integrasi Django dengan React atau Vue.js
- Membuat aplikasi SPA (Single Page Application)
- Menggunakan API untuk komunikasi antara frontend dan backend
- Sesi 20: Membuat Aplikasi Django Siap Produksi
- Pengaturan untuk deployment
- Keamanan aplikasi Django
- Deployment ke server (Heroku, AWS, atau DigitalOcean)
Sesi 21-25: Studi Kasus dan Pengembangan Proyek
- Sesi 21: Studi Kasus Pengembangan Sistem Deteksi Objek Otomatis
- Merancang proyek deteksi objek spesifik (misalnya, deteksi wajah, kendaraan)
- Menentukan dataset yang sesuai untuk pelatihan model
- Persiapan model machine learning untuk kasus spesifik
- Sesi 22: Pengumpulan dan Pengolahan Dataset
- Pengumpulan dataset untuk pelatihan model
- Melabeli dataset untuk training
- Preprocessing dataset (augmentasi, normalisasi)
- Sesi 23: Pelatihan Model untuk Deteksi Objek
- Pelatihan model machine learning dengan dataset yang dipilih
- Evaluasi performa model (akurasi, presisi, recall)
- Menyimpan model yang telah dilatih
- Sesi 24: Implementasi Proyek Deteksi Objek Spesifik
- Implementasi deteksi objek pada dataset nyata
- Pengujian hasil deteksi dan visualisasi dalam Django
- Pengelolaan data hasil deteksi dalam database
- Sesi 25: Optimasi Proyek Deteksi Objek
- Mengoptimalkan kinerja model untuk real-time detection
- Mengurangi latensi dan meningkatkan kecepatan deteksi
- Penanganan gambar dalam skala besar
Sesi 26-30: Penutup dan Presentasi Proyek
- Sesi 26: Deployment Aplikasi Django ke Produksi
- Langkah-langkah deployment ke server produksi
- Setup SSL dan keamanan aplikasi
- Optimasi performa aplikasi di server
- Sesi 27: Monitoring dan Logging Aplikasi Django
- Implementasi logging untuk pemantauan error
- Alat monitoring performa aplikasi
- Menganalisis log untuk optimasi lebih lanjut
- Sesi 28: Finalisasi dan Dokumentasi Proyek
- Membuat dokumentasi teknis untuk proyek
- Finalisasi fitur dan tampilan aplikasi
- Persiapan presentasi proyek
- Sesi 29: Presentasi Hasil Proyek dan Feedback
- Presentasi aplikasi kepada pengguna atau stakeholder
- Mendapatkan umpan balik dan perbaikan akhir
- Sesi 30: Review Akhir dan Refleksi Pengembangan Proyek
- Evaluasi keseluruhan proyek
- Refleksi dan perencanaan untuk pengembangan lebih lanjut
Silabus ini bisa disesuaikan lagi tergantung pada kebutuhan dan tujuan proyek.
