Silabus Pengembangan Sistem Monitoring Kinerja Karyawan Berbasis Web Menggunakan Flask dengan Integrasi Visualisasi Data
Sesi 1: Pengenalan Flask dan Web Development
- Pengantar Flask: Apa itu Flask?
- Instalasi lingkungan pengembangan (Python, Flask, Virtualenv)
- Struktur aplikasi Flask dasar
- Membuat aplikasi Flask sederhana (“Hello, World”)
Sesi 2: Routing dan Template di Flask
- Konsep routing dan URL di Flask
- Membuat halaman web dinamis menggunakan Jinja2 Templates
- Passing data dari Flask ke template
Sesi 3: Database dan Flask SQLAlchemy
- Pengenalan database untuk aplikasi Flask
- Instalasi dan penggunaan Flask SQLAlchemy
- Membuat model untuk entitas karyawan dan data kinerja
Sesi 4: CRUD (Create, Read, Update, Delete) Data Karyawan
- Implementasi fungsi CRUD menggunakan Flask SQLAlchemy
- Membuat tampilan form untuk input data karyawan
Sesi 5: Autentikasi dan Autorisasi Pengguna
- Pengenalan autentikasi di Flask
- Implementasi login/logout menggunakan Flask-Login
- Sistem peran pengguna (admin, karyawan)
Sesi 6: Desain Frontend menggunakan Bootstrap
- Integrasi Bootstrap untuk tampilan responsif
- Membuat halaman login dan dashboard karyawan dengan Bootstrap
Sesi 7: Mengelola Session dan Flash Messaging
- Penggunaan session untuk autentikasi
- Mengelola pesan sukses/gagal menggunakan Flask-Flash
Sesi 8: Membuat Fitur Monitoring Kinerja Karyawan
- Konsep pengukuran kinerja karyawan
- Menyusun tabel untuk data penilaian kinerja
- Input data kinerja oleh supervisor
Sesi 9: Visualisasi Data menggunakan Plotly
- Pengenalan visualisasi data dengan Plotly
- Instalasi dan integrasi Plotly dengan Flask
- Membuat grafik kinerja karyawan
Sesi 10: Membuat Dashboard Kinerja
- Desain layout dashboard kinerja karyawan
- Menampilkan data kinerja dalam grafik interaktif
- Filter data kinerja berdasarkan periode
Sesi 11: Integrasi Database dengan Visualisasi
- Menampilkan data real-time dari database di dashboard
- Menghubungkan CRUD data dengan visualisasi
- Optimalisasi query untuk performa
Sesi 12: Analisis Kinerja Berdasarkan KPI
- Konsep Key Performance Indicators (KPI)
- Menentukan KPI untuk penilaian kinerja karyawan
- Mengukur dan menampilkan KPI di dashboard
Sesi 13: Pengelolaan Profil Pengguna
- Fitur pengelolaan profil pengguna (edit profil, ganti password)
- Validasi form pada saat mengubah data
Sesi 14: Export Data ke Excel/PDF
- Implementasi fitur ekspor data kinerja ke format Excel/PDF
- Menggunakan library Pandas untuk ekspor data
Sesi 15: Penerapan Pagination untuk Tabel Data
- Implementasi pagination untuk tabel data kinerja
- Membuat fungsi sorting dan searching
Sesi 16: Mengintegrasikan API untuk Kinerja Tambahan
- Pengenalan integrasi API eksternal
- Mengambil data kinerja eksternal melalui API (contoh: integrasi dengan platform HR)
Sesi 17: Notifikasi Email Otomatis
- Implementasi notifikasi email otomatis untuk laporan kinerja
- Menggunakan Flask-Mail untuk mengirim email
Sesi 18: Uji Coba dan Debugging Aplikasi
- Strategi debugging di Flask
- Menggunakan Flask-Debug untuk tracking error
- Testing aplikasi monitoring kinerja
Sesi 19: Optimasi Performa Aplikasi
- Menggunakan caching untuk mempercepat aplikasi
- Memahami profiling aplikasi untuk mendeteksi bottleneck
Sesi 20: Deployment Aplikasi di Heroku
- Pengenalan platform Heroku untuk deployment
- Men-deploy aplikasi Flask di Heroku
Sesi 21: Penerapan Sistem Logging
- Implementasi logging untuk memantau aktivitas aplikasi
- Menggunakan Flask-Logging untuk mencatat error dan aktivitas pengguna
Sesi 22: Pengelolaan Akses Level Pengguna
- Mengelola akses level berdasarkan peran (admin vs karyawan)
- Menyembunyikan fitur tertentu berdasarkan level akses
Sesi 23: Pembuatan API untuk Sistem Monitoring
- Membuat RESTful API dengan Flask
- Memberikan endpoint untuk data kinerja karyawan
Sesi 24: Keamanan Aplikasi Flask
- Penerapan proteksi CSRF dan XSS
- Menggunakan Flask-WTF untuk keamanan form
Sesi 25: Mengelola Backup dan Recovery Data
- Konsep backup database secara otomatis
- Menyusun strategi recovery data pada kegagalan sistem
Sesi 26: Mengintegrasikan Machine Learning untuk Prediksi Kinerja
- Pengenalan prediksi kinerja menggunakan machine learning
- Menyusun model prediksi sederhana menggunakan Scikit-learn
- Integrasi prediksi ke dalam sistem monitoring
Sesi 27: Analisis Data Lanjutan dengan Pandas
- Menggunakan Pandas untuk analisis data kinerja lanjutan
- Menyusun laporan analitik berbasis data
Sesi 28: Testing dan Validasi Sistem Secara Keseluruhan
- Uji coba end-to-end pada sistem monitoring karyawan
- Penulisan test cases untuk setiap komponen sistem
Sesi 29: Dokumentasi dan Laporan Proyek
- Menyusun dokumentasi untuk sistem yang dikembangkan
- Penyusunan laporan proyek akhir
Sesi 30: Review dan Penyempurnaan Proyek
- Review fitur dan performa keseluruhan
- Penyesuaian akhir berdasarkan feedback pengguna
Silabus ini mencakup pengembangan sistem berbasis Flask dengan integrasi visualisasi data, memandu pengguna dari dasar hingga penerapan lanjutan seperti integrasi machine learning untuk prediksi kinerja.
