Programming

Kursus/Jasa NodeJS | “Penerapan Algoritma K-Means Clustering pada Node.js untuk Segmentasi Pelanggan dalam Sistem E-Commerce”

Berikut Silabus 40 Sesi: Penerapan Algoritma K-Means Clustering pada Node.js untuk Segmentasi Pelanggan dalam Sistem E-Commerce

📌 Tujuan Pembelajaran:

Peserta akan memahami cara menerapkan K-Means Clustering menggunakan Node.js untuk segmentasi pelanggan dalam e-commerce, dari pemrosesan data, penerapan algoritma, hingga visualisasi hasil.


🗂 Modul 1: Pengantar dan Persiapan Lingkungan (Sesi 1-5)

📍 Tujuan: Memahami konsep dasar K-Means Clustering dan menyiapkan lingkungan pengembangan.

1️⃣ Sesi 1: Pengenalan Data Science dan Clustering dalam E-Commerce

  • Konsep segmentasi pelanggan
  • Peran clustering dalam bisnis

2️⃣ Sesi 2: Pengantar K-Means Clustering

  • Definisi dan cara kerja algoritma K-Means
  • Kelebihan dan kelemahan K-Means

3️⃣ Sesi 3: Instalasi dan Konfigurasi Node.js

  • Instalasi Node.js, npm, dan Express.js
  • Setup proyek menggunakan Express.js

4️⃣ Sesi 4: Pengantar Database untuk Segmentasi Pelanggan

  • Instalasi dan setup MongoDB
  • Struktur data pelanggan dalam MongoDB

5️⃣ Sesi 5: Pengolahan Dataset Pelanggan

  • Sumber dataset pelanggan
  • Pemrosesan data sebelum clustering

🗂 Modul 2: Implementasi K-Means Clustering di Node.js (Sesi 6-15)

📍 Tujuan: Mengimplementasikan K-Means Clustering di backend menggunakan Node.js dan TensorFlow.js.

6️⃣ Sesi 6: Implementasi API Backend dengan Express.js

  • Struktur API dalam Node.js
  • Membuat endpoint untuk manajemen data pelanggan

7️⃣ Sesi 7: Pengolahan Data Pelanggan dengan Node.js

  • Data preprocessing (normalisasi & encoding)
  • Penggunaan Pandas.js untuk analisis data

8️⃣ Sesi 8: Instalasi dan Penggunaan TensorFlow.js untuk Clustering

  • Instalasi TensorFlow.js di Node.js
  • Menggunakan TensorFlow.js untuk K-Means

9️⃣ Sesi 9: Implementasi Algoritma K-Means di Node.js

  • Menjalankan algoritma K-Means pada dataset pelanggan
  • Menentukan jumlah cluster optimal (Elbow Method)

🔟 Sesi 10: Evaluasi Model K-Means Clustering

  • Menggunakan Silhouette Score dan Dunn Index
  • Membandingkan hasil dengan berbagai jumlah cluster

1️⃣1️⃣ Sesi 11: Integrasi K-Means Clustering dengan MongoDB

  • Menyimpan hasil clustering ke dalam database
  • Update data pelanggan dengan kategori segmen

1️⃣2️⃣ Sesi 12: Pengujian dan Debugging Algoritma

  • Menemukan dan memperbaiki error pada implementasi K-Means

1️⃣3️⃣ Sesi 13: Visualisasi Hasil Clustering dengan Node.js

  • Menggunakan Chart.js dan D3.js untuk visualisasi hasil

1️⃣4️⃣ Sesi 14: Pembuatan API untuk Mengakses Data Cluster

  • Menyediakan endpoint REST API untuk melihat hasil clustering

1️⃣5️⃣ Sesi 15: Implementasi Caching untuk Meningkatkan Performa

  • Menggunakan Redis untuk caching hasil clustering

🗂 Modul 3: Integrasi dengan Sistem E-Commerce (Sesi 16-25)

📍 Tujuan: Menghubungkan hasil clustering dengan fitur personalisasi dalam e-commerce.

1️⃣6️⃣ Sesi 16: Pengintegrasian Clustering dengan Sistem Rekomendasi

  • Menyusun strategi rekomendasi berbasis segmentasi pelanggan

1️⃣7️⃣ Sesi 17: Implementasi Sistem Rekomendasi Produk

  • Menganalisis data transaksi pelanggan
  • Menggunakan hasil clustering untuk rekomendasi

1️⃣8️⃣ Sesi 18: Membuat API untuk Sistem Rekomendasi

  • Endpoint API untuk menyarankan produk berdasarkan cluster

1️⃣9️⃣ Sesi 19: Pengujian Rekomendasi Produk Berdasarkan Segmen

  • Simulasi pengguna dalam berbagai segmen

2️⃣0️⃣ Sesi 20: Evaluasi Efektivitas Segmentasi

  • Analisis metrik keberhasilan sistem clustering

2️⃣1️⃣ Sesi 21: Implementasi Notifikasi Berbasis Segmentasi

  • Menggunakan WebSockets untuk notifikasi personal

2️⃣2️⃣ Sesi 22: Menghubungkan Node.js dengan Frontend E-Commerce

  • Penggunaan React.js/Vue.js untuk menampilkan data pelanggan

2️⃣3️⃣ Sesi 23: Integrasi dengan Google Analytics untuk Tracking

  • Analisis perilaku pengguna berdasarkan hasil clustering

2️⃣4️⃣ Sesi 24: Implementasi API Gateway untuk Manajemen Lalu Lintas

  • Menggunakan NGINX atau Kong API Gateway

2️⃣5️⃣ Sesi 25: Optimasi Kinerja API Node.js

  • Penggunaan Load Balancing dan Asynchronous Processing

🗂 Modul 4: Deployment dan Keamanan Sistem (Sesi 26-35)

📍 Tujuan: Mempersiapkan sistem untuk produksi dengan keamanan yang kuat.

2️⃣6️⃣ Sesi 26: Mengamankan API dengan JWT Authentication

  • Implementasi JSON Web Token (JWT)

2️⃣7️⃣ Sesi 27: Manajemen Hak Akses dan Role-based Authentication

  • Menggunakan RBAC (Role-Based Access Control)

2️⃣8️⃣ Sesi 28: Pengujian Keamanan API Menggunakan Postman

  • Simulasi serangan SQL Injection dan XSS

2️⃣9️⃣ Sesi 29: Implementasi HTTPS pada API Node.js

  • Menggunakan Let’s Encrypt dan SSL/TLS

3️⃣0️⃣ Sesi 30: Deployment Aplikasi Node.js dengan Docker

  • Membuat Dockerfile dan menjalankan container

3️⃣1️⃣ Sesi 31: Deployment ke Cloud Server (AWS/GCP)

  • Menggunakan PM2 dan NGINX

3️⃣2️⃣ Sesi 32: Monitoring Performa API Menggunakan Grafana

  • Integrasi dengan Prometheus dan Grafana

3️⃣3️⃣ Sesi 33: Implementasi Logging Menggunakan Winston

  • Menganalisis log error dan akses pengguna

3️⃣4️⃣ Sesi 34: Backup dan Recovery Database MongoDB

  • Menerapkan strategi backup otomatis

3️⃣5️⃣ Sesi 35: Load Testing API Menggunakan JMeter

  • Menganalisis batas kapasitas sistem

🗂 Modul 5: Finalisasi dan Studi Kasus (Sesi 36-40)

📍 Tujuan: Menyelesaikan proyek akhir dan evaluasi keseluruhan.

3️⃣6️⃣ Sesi 36: Integrasi Seluruh Komponen Sistem

  • Pengujian sistem end-to-end

3️⃣7️⃣ Sesi 37: Uji Coba dan Validasi dengan Dataset Nyata

  • Evaluasi hasil clustering dengan dataset pelanggan e-commerce

3️⃣8️⃣ Sesi 38: Penyempurnaan Sistem dan Debugging Akhir

  • Memperbaiki bug yang ditemukan dalam pengujian

3️⃣9️⃣ Sesi 39: Dokumentasi Proyek dan Laporan Akhir

  • Menulis laporan teknis dan dokumentasi kode

4️⃣0️⃣ Sesi 40: Presentasi dan Evaluasi Proyek

  • Demonstrasi proyek dan analisis hasil clustering

Related Articles

Tinggalkan Balasan

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

Back to top button