Kursus/Jasa Java | “Pengembangan Sistem Rekomendasi Produk UMKM Berbasis Java dengan Integrasi Algoritma Collaborative Filtering”

Berikut Silabus Pengembangan Sistem Rekomendasi Produk UMKM Berbasis Java dengan Integrasi Algoritma Collaborative Filtering

---

Tahap 1: Pengenalan dan Dasar-Dasar (Sesi 1–8)

1. Sesi 1: Pengenalan Sistem Rekomendasi
   • Definisi, jenis sistem rekomendasi (content-based, collaborative filtering, hybrid).
   • Studi kasus sistem rekomendasi pada UMKM.
2. Sesi 2: Pengenalan Java untuk Pengembangan Sistem
   • Struktur dasar program Java, IDE, dan alat pengembangan (NetBeans/IntelliJ/Eclipse).
3. Sesi 3: Pemrograman Berorientasi Objek (OOP) di Java
   • Konsep dasar: kelas, objek, pewarisan, polimorfisme, enkapsulasi.
4. Sesi 4: Pengelolaan Data dengan Java
   • Struktur data (ArrayList, HashMap) dan manipulasi file (CSV, JSON).
5. Sesi 5: Pengenalan Database
   • Konsep relasional, SQL dasar, dan pengaturan MySQL/PostgreSQL.
6. Sesi 6: Koneksi Java dengan Database
   • JDBC: konfigurasi, koneksi, dan eksekusi query dasar.
7. Sesi 7: Pemahaman Dataset dan Preprocessing Data
   • Menyiapkan dataset UMKM: pembersihan data, normalisasi, dan transformasi.
8. Sesi 8: Review Tahap Dasar
   • Diskusi, tanya jawab, dan latihan kecil untuk memahami konsep dasar.

---

Tahap 2: Pengembangan Sistem Dasar (Sesi 9–16)

9. Sesi 9: Desain Arsitektur Sistem
   • Flowchart sistem rekomendasi, arsitektur MVC, dan modul utama.
10. Sesi 10: Pembuatan Modul Pengguna

• Registrasi dan login menggunakan Java dan database.

11. Sesi 11: Pembuatan Modul Produk UMKM

• CRUD (Create, Read, Update, Delete) data produk.

12. Sesi 12: Pembuatan Modul Transaksi

• Penyimpanan dan pemrosesan data transaksi pelanggan.

13. Sesi 13: Pengenalan Collaborative Filtering

• Konsep algoritma, metode user-based dan item-based filtering.

14. Sesi 14: Implementasi User-Based Collaborative Filtering

• Menulis algoritma rekomendasi berbasis pengguna.

15. Sesi 15: Implementasi Item-Based Collaborative Filtering

• Menulis algoritma rekomendasi berbasis item.

16. Sesi 16: Evaluasi Sistem Rekomendasi Dasar

• Pengukuran akurasi rekomendasi menggunakan MAE/MSE.

---

Tahap 3: Pengembangan Sistem Lanjutan (Sesi 17–24)

17. Sesi 17: Optimasi Algoritma Collaborative Filtering

• Penanganan cold start dan sparsity problem.

18. Sesi 18: Pengenalan GUI dengan JavaFX

• Membuat antarmuka pengguna dasar.

19. Sesi 19: Pengembangan Dashboard Admin

• Tampilan pengelolaan data produk, transaksi, dan pengguna.

20. Sesi 20: Integrasi Sistem Rekomendasi dengan GUI

• Menampilkan rekomendasi kepada pengguna melalui JavaFX.

21. Sesi 21: Pengenalan REST API

• Konsep dasar API dan penggunaannya dalam sistem rekomendasi.

22. Sesi 22: Membuat REST API untuk Sistem Rekomendasi

• Membuat endpoint untuk rekomendasi produk.

23. Sesi 23: Testing dan Debugging API

• Penggunaan Postman untuk menguji API dan memperbaiki kesalahan.

24. Sesi 24: Review dan Refactoring Sistem

• Analisis kode, peningkatan efisiensi, dan diskusi tantangan.

---

Tahap 4: Implementasi dan Uji Coba (Sesi 25–32)

25. Sesi 25: Penerapan Sistem Rekomendasi pada Studi Kasus UMKM

• Penyesuaian dataset dan simulasi pengguna nyata.

26. Sesi 26: Penyesuaian Rekomendasi untuk Preferensi Pengguna

• Penyesuaian algoritma untuk mempertimbangkan rating atau feedback.

27. Sesi 27: Evaluasi Sistem dengan Pengguna

• Pengumpulan data umpan balik pengguna.

28. Sesi 28: Analisis Kinerja Sistem

• Penggunaan metrik precision, recall, dan F1-score.

29. Sesi 29: Dokumentasi Sistem

• Pembuatan dokumentasi teknis dan panduan penggunaan.

30. Sesi 30: Optimasi Performa Sistem

• Analisis waktu eksekusi algoritma dan efisiensi memori.

31. Sesi 31: Integrasi Teknologi Tambahan

• Penggunaan pustaka eksternal atau framework untuk meningkatkan fitur.

32. Sesi 32: Deployment Sistem

• Hosting sistem pada server lokal atau platform cloud.

---

Tahap 5: Presentasi dan Finalisasi (Sesi 33–40)

33. Sesi 33: Simulasi Demo Sistem

• Membuat presentasi dan mempersiapkan demo langsung.

34. Sesi 34: Uji Ketahanan Sistem

• Pengujian dengan data besar dan kondisi ekstrem.

35. Sesi 35: Penyempurnaan Sistem Berdasarkan Masukan

• Perbaikan fitur berdasarkan feedback pengguna.

36. Sesi 36: Pengenalan Metode Hybrid Recommender

• Memahami penggabungan metode rekomendasi untuk sistem yang lebih canggih.

37. Sesi 37: Implementasi Sederhana Hybrid Recommender

• Penggabungan user-based dan content-based filtering.

38. Sesi 38: Review Keseluruhan Proyek

• Analisis sistem secara menyeluruh dan persiapan laporan.

39. Sesi 39: Presentasi Akhir

• Demonstrasi proyek secara formal kepada audiens.

40. Sesi 40: Evaluasi Akhir dan Penutupan

• Diskusi hasil akhir, saran untuk pengembangan lanjutan, dan penutup.