Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus Jasa Machine Learning

Kursus/Jasa Machine Learning | Perancangan Sistem Traceability dan Supplier Performance Analytics untuk Pengadaan Inventory pada Toko Elektronik Menggunakan Machine Learning

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.

KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus Pelatihan Training Pemrograman Web

Kursus/Pelatihan Pemrograman Web | Training Pemrograman Web Master Class Selama 3 Hari

Silabus Master Class Pemrograman Web (3 Hari, 9:00 – 16:00) ⏳ Durasi: 3 Hari Jam: …

Kursus Pelatihan Training Android Studio

Kursus/Pelatihan Android Studio | Training Android Studio Class Selama 3 Hari

Berikut adalah silabus Android Studio Master Class selama 3 hari (09:00 – 16:00) dengan waktu …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *