Silabus Perancangan Sistem Traceability dan Supplier Performance Analytics untuk Pengadaan Inventory pada Toko Elektronik Menggunakan Machine Learning
Sesi 1: Pengenalan Sistem Traceability dan Analytics
- Penjelasan konsep traceability dan analytics.
- Studi kasus penerapan pada industri elektronik.
- Peran machine learning dalam pengadaan dan inventory management.
Sesi 2: Dasar-Dasar Machine Learning untuk Pengadaan Inventory
- Pengenalan machine learning (ML) dan penerapannya pada sistem pengadaan.
- Algoritma dasar ML yang relevan (regresi, klasifikasi).
- Pemilihan model untuk prediksi performa supplier.
Sesi 3: Pengumpulan Data
- Identifikasi sumber data (transaksi, laporan pengadaan, data supplier).
- Strategi pengumpulan dan integrasi data.
- Penyusunan dataset untuk analisis.
Sesi 4: Pembersihan dan Pra-Pemrosesan Data
- Pembersihan data (missing values, data duplikasi).
- Normalisasi dan transformasi data.
- Pengelompokan data berdasarkan kategori (produk, supplier, waktu).
Sesi 5: Eksplorasi Data (EDA)
- Analisis deskriptif untuk memahami pola dalam data.
- Visualisasi distribusi performa supplier.
- Identifikasi faktor yang mempengaruhi performa dan pengadaan inventory.
Sesi 6: Pemodelan Machine Learning – Bagian 1 (Regresi)
- Pemilihan model regresi untuk prediksi kebutuhan inventory.
- Pelatihan dan evaluasi model regresi sederhana.
- Interpretasi hasil model.
Sesi 7: Pemodelan Machine Learning – Bagian 2 (Klasifikasi)
- Pemilihan model klasifikasi untuk analisis performa supplier.
- Pelatihan dan evaluasi model klasifikasi sederhana.
- Penerapan model untuk pengelompokan supplier.
Sesi 8: Feature Engineering
- Pembuatan fitur baru dari data pengadaan dan supplier.
- Penggunaan teknik feature selection untuk memilih fitur terbaik.
- Pengaruh fitur pada hasil model.
Sesi 9: Pengembangan Model untuk Prediksi Demand Inventory
- Pembuatan model prediksi kebutuhan inventory.
- Evaluasi model menggunakan metrik seperti MAE, RMSE.
- Pengujian model dengan data historis.
Sesi 10: Pengembangan Model untuk Supplier Performance Analytics
- Pemodelan untuk evaluasi kinerja supplier (ketepatan waktu, kualitas).
- Penggunaan algoritma decision tree dan random forest.
- Evaluasi performa model dengan metrik akurasi, precision, recall.
Sesi 11: Implementasi Sistem Traceability
- Desain sistem untuk melacak barang dari supplier ke toko.
- Penggunaan database untuk penyimpanan data traceability.
- Implementasi traceability pada sistem pengadaan toko elektronik.
Sesi 12: Integrasi Model ML ke Sistem Pengadaan
- Integrasi model prediksi dan analytics ke sistem pengadaan.
- API untuk komunikasi antara model dan sistem.
- Pengujian sistem dengan data nyata.
Sesi 13: Analisis Kinerja Supplier dengan Dashboard
- Pembuatan dashboard untuk visualisasi performa supplier.
- Penggunaan alat visualisasi data (Tableau/Power BI).
- Penyajian data supplier dan pengadaan secara real-time.
Sesi 14: Sistem Notifikasi dan Alokasi Stok
- Desain sistem notifikasi untuk low-stock dan high-stock.
- Algoritma alokasi stok optimal berdasarkan prediksi.
- Implementasi dalam sistem inventory.
Sesi 15: Evaluasi Sistem dan Penyesuaian Model
- Evaluasi performa sistem dan model.
- Identifikasi kelemahan model dan perbaikan.
- Validasi model dengan data terkini.
Sesi 16: Optimasi Model dan Hyperparameter Tuning
- Teknik optimasi model (Grid Search, Random Search).
- Penyesuaian hyperparameter untuk meningkatkan akurasi.
- Implementasi hasil optimasi pada sistem.
Sesi 17: Implementasi Machine Learning Lanjutan – Bagian 1 (Clustering)
- Penggunaan clustering untuk segmentasi supplier.
- Algoritma K-means dan implementasi pada dataset supplier.
- Interpretasi hasil clustering untuk strategi pengadaan.
Sesi 18: Implementasi Machine Learning Lanjutan – Bagian 2 (Time Series Forecasting)
- Penerapan forecasting untuk prediksi permintaan stok.
- Model ARIMA dan LSTM untuk prediksi time series.
- Penggunaan data historis untuk evaluasi model.
Sesi 19: Pengembangan Sistem Pengadaan Berbasis AI
- Desain sistem pengadaan yang responsif dengan ML.
- Penggunaan chatbot atau RPA untuk automatisasi pengadaan.
- Integrasi model prediksi ke proses pengadaan otomatis.
Sesi 20: Penanganan Anomali dalam Sistem Traceability
- Deteksi anomali pada data pengiriman dan pengadaan.
- Algoritma deteksi anomali (Isolation Forest, DBSCAN).
- Implementasi sistem peringatan dini untuk anomali.
Sesi 21: Studi Kasus Implementasi Sistem Traceability
- Studi kasus penerapan pada toko elektronik besar.
- Analisis keberhasilan dan tantangan implementasi.
- Rekomendasi perbaikan untuk sistem yang sudah ada.
Sesi 22: Audit Sistem dan Verifikasi Data
- Teknik audit dan validasi sistem traceability.
- Verifikasi integritas data dan sumber data.
- Implementasi log audit untuk pelacakan aktivitas sistem.
Sesi 23: Pengembangan Sistem Evaluasi Kinerja Supplier Otomatis
- Algoritma untuk evaluasi otomatis kinerja supplier.
- Implementasi grading system untuk supplier.
- Penggunaan evaluasi otomatis dalam pengambilan keputusan.
Sesi 24: Penerapan Teknik NLP untuk Analisis Feedback Supplier
- Penggunaan NLP untuk analisis feedback supplier.
- Penerapan sentiment analysis pada ulasan supplier.
- Integrasi hasil analisis ke dalam sistem penilaian supplier.
Sesi 25: Implementasi Sistem Prediksi Harga Pengadaan
- Pemodelan prediksi harga barang berdasarkan data historis.
- Algoritma regresi untuk prediksi harga.
- Integrasi prediksi harga ke sistem pengadaan.
Sesi 26: Pengembangan Sistem Recommender untuk Pengadaan
- Algoritma rekomendasi untuk pemilihan supplier.
- Penerapan collaborative filtering untuk rekomendasi supplier.
- Evaluasi sistem rekomendasi pada data pengadaan.
Sesi 27: Integrasi IoT untuk Pengelolaan Inventory
- Penggunaan sensor IoT untuk monitoring stok.
- Integrasi data IoT dengan sistem traceability.
- Penerapan real-time monitoring untuk stok barang.
Sesi 28: Penerapan Blockchain untuk Sistem Traceability
- Konsep blockchain dalam traceability pengadaan.
- Implementasi smart contract untuk verifikasi data.
- Studi kasus penerapan blockchain dalam pengadaan.
Sesi 29: Testing dan Validasi Sistem
- Pengujian sistem secara keseluruhan (unit test, integration test).
- Validasi hasil prediksi model dengan data real-time.
- Implementasi feedback loop untuk peningkatan model.
Sesi 30: Finalisasi dan Presentasi Proyek
- Penyusunan laporan akhir dan dokumentasi sistem.
- Presentasi hasil proyek kepada stakeholder.
- Evaluasi dan feedback dari pengguna untuk pengembangan lebih lanjut.
Silabus ini mencakup seluruh aspek pengembangan sistem traceability dan analytics menggunakan machine learning untuk pengadaan inventory pada toko elektronik.