Kursus/Jasa Flask | “Sistem Rekomendasi Produk dengan Flask dan Algoritma Collaborative Filtering untuk Optimalisasi Penjualan E-Commerce”

Silabus Sistem Rekomendasi Produk dengan Flask dan Algoritma Collaborative Filtering untuk Optimalisasi Penjualan E-Commerce

Sesi 1-5: Pengantar Flask dan Sistem Rekomendasi

1. Sesi 1: Pengenalan Flask
   • Instalasi Flask
   • Struktur dasar aplikasi Flask
   • Membuat halaman web pertama dengan Flask
   • Latihan: Membuat halaman “Hello World”
2. Sesi 2: Konsep Sistem Rekomendasi
   • Apa itu sistem rekomendasi?
   • Jenis-jenis sistem rekomendasi: collaborative filtering, content-based, dan hybrid
   • Contoh penggunaan di e-commerce
   • Latihan: Membuat diagram alur sistem rekomendasi
3. Sesi 3: Pengenalan Collaborative Filtering
   • Penjelasan collaborative filtering: user-user dan item-item
   • Kelebihan dan kekurangan collaborative filtering
   • Studi kasus sederhana pada e-commerce
4. Sesi 4: Membuat API dengan Flask
   • Apa itu API dan RESTful API?
   • Membuat endpoint API sederhana di Flask
   • Latihan: Membuat endpoint untuk mendapatkan data produk
5. Sesi 5: Persiapan Dataset untuk Collaborative Filtering
   • Mengumpulkan dan mempersiapkan data pengguna dan produk
   • Penjelasan struktur data yang diperlukan (user-item interaction matrix)
   • Latihan: Membuat dataset dummy untuk latihan

Sesi 6-10: Implementasi Dasar Collaborative Filtering

6. Sesi 6: Pemrosesan Data untuk Sistem Rekomendasi
   • Membersihkan dan menyiapkan data untuk analisis
   • Latihan: Normalisasi dan filtering data produk dan pengguna
7. Sesi 7: Implementasi Collaborative Filtering (User-User)
   • Algoritma collaborative filtering berbasis pengguna
   • Koding untuk menghitung kesamaan pengguna
   • Latihan: Membuat rekomendasi produk berdasarkan pengguna serupa
8. Sesi 8: Implementasi Collaborative Filtering (Item-Item)
   • Algoritma collaborative filtering berbasis produk
   • Koding untuk menghitung kesamaan produk
   • Latihan: Membuat rekomendasi produk berdasarkan produk serupa
9. Sesi 9: Optimasi Algoritma Collaborative Filtering
   • Latihan optimasi kesamaan menggunakan cosine similarity atau Pearson correlation
   • Membandingkan performa kedua metode
10. Sesi 10: Pengintegrasian Algoritma ke Flask

• Mengintegrasikan hasil rekomendasi ke dalam API Flask
• Menyajikan hasil rekomendasi dalam format JSON
• Latihan: Membuat endpoint API untuk rekomendasi produk

Sesi 11-15: Implementasi dalam Aplikasi E-Commerce

11. Sesi 11: Membangun Antarmuka Pengguna untuk Rekomendasi Produk

• Desain UI/UX untuk sistem rekomendasi
• Menampilkan rekomendasi di halaman produk
• Latihan: Membuat template HTML dengan Jinja2

12. Sesi 12: Implementasi Sistem Rekomendasi pada Halaman Web

• Mengambil data rekomendasi melalui API Flask
• Menampilkan rekomendasi di halaman pengguna
• Latihan: Integrasi rekomendasi di frontend menggunakan Bootstrap

13. Sesi 13: Interaksi Pengguna dan Feedback

• Menambahkan fitur penilaian produk dan feedback pengguna
• Menggunakan feedback untuk memperbarui sistem rekomendasi
• Latihan: Menambahkan fitur rating pada halaman produk

14. Sesi 14: Mengelola Data Interaksi Pengguna

• Menyimpan data interaksi pengguna untuk analisis rekomendasi
• Latihan: Membuat database untuk menyimpan penilaian produk

15. Sesi 15: Pengujian Sistem Rekomendasi

• Teknik pengujian sistem rekomendasi: Precision, Recall, dan F1-Score
• Latihan: Mengukur performa sistem rekomendasi dengan dataset kecil

Sesi 16-20: Optimasi dan Skalabilitas Sistem

16. Sesi 16: Menggunakan Matrix Factorization dalam Collaborative Filtering

• Konsep Matrix Factorization untuk meningkatkan rekomendasi
• Latihan: Implementasi Matrix Factorization sederhana

17. Sesi 17: Mengoptimalkan Sistem Rekomendasi dengan Flask

• Latihan caching untuk mempercepat hasil rekomendasi
• Teknik optimasi query database

18. Sesi 18: Integrasi Sistem Rekomendasi dengan Database Skala Besar

• Penggunaan database skala besar seperti PostgreSQL
• Latihan: Menghubungkan Flask dengan PostgreSQL untuk sistem rekomendasi

19. Sesi 19: Deployment Aplikasi Flask ke Server

• Mempersiapkan deployment dengan Heroku atau layanan cloud lainnya
• Latihan: Deploy sistem rekomendasi ke server

20. Sesi 20: Monitoring dan Logging pada Aplikasi Rekomendasi

• Menambahkan fitur monitoring dan logging untuk melacak performa sistem
• Latihan: Implementasi logging di Flask

Sesi 21-25: Personalization dan Penggunaan Data Lanjutan

21. Sesi 21: Menambahkan Fitur Personalisasi pada Rekomendasi

• Menyesuaikan rekomendasi berdasarkan preferensi pengguna
• Latihan: Implementasi personalisasi berbasis pengguna

22. Sesi 22: Penanganan Cold Start Problem

• Pendekatan untuk pengguna atau produk baru
• Latihan: Menangani pengguna dan produk baru tanpa riwayat interaksi

23. Sesi 23: Pengenalan Content-Based Filtering

• Mengkombinasikan collaborative filtering dengan content-based filtering
• Latihan: Mengintegrasikan konten produk ke dalam rekomendasi

24. Sesi 24: Analisis Data untuk Rekomendasi

• Melakukan analisis data pengguna dan produk untuk mengidentifikasi tren
• Latihan: Menyusun laporan analisis dari data e-commerce

25. Sesi 25: Penggunaan Machine Learning untuk Sistem Rekomendasi

• Penerapan algoritma machine learning untuk rekomendasi
• Latihan: Menggunakan model machine learning untuk prediksi rekomendasi

Sesi 26-30: Evaluasi dan Pengembangan Lanjutan

26. Sesi 26: Evaluasi Keseluruhan Sistem

• Menggunakan metrik performa untuk mengevaluasi sistem
• Latihan: Membuat laporan evaluasi performa sistem rekomendasi

27. Sesi 27: Peningkatan Performa dengan Parallel Processing

• Meningkatkan performa dengan memanfaatkan parallel processing
• Latihan: Implementasi parallel processing di Flask

28. Sesi 28: Fitur Eksplorasi Produk

• Membuat fitur eksplorasi produk yang dihubungkan dengan rekomendasi
• Latihan: Menambahkan fitur eksplorasi produk pada antarmuka

29. Sesi 29: Implementasi A/B Testing untuk Rekomendasi

• Menerapkan A/B testing untuk mengukur efektifitas rekomendasi
• Latihan: Melakukan A/B testing untuk dua variasi sistem rekomendasi

30. Sesi 30: Finalisasi dan Presentasi Proyek

• Finalisasi proyek dan presentasi hasil akhir
• Diskusi tentang pengembangan lebih lanjut dan fitur yang dapat ditambahkan

Dengan silabus ini, diharapkan peserta dapat menguasai konsep dan praktik dalam membangun sistem rekomendasi produk berbasis Flask dan algoritma collaborative filtering untuk mendukung optimalisasi penjualan di platform e-commerce.