Kursus Skripsi Tesis Disertasi Rapidminer | Pengembangan Sistem Rekomendasi Produk E-Commerce Menggunakan Teknik Association Rule Mining pada RapidMiner

Silabus Pengembangan Sistem Rekomendasi Produk E-Commerce Menggunakan Teknik Association Rule Mining pada RapidMiner

Sesi 1: Pengenalan Sistem Rekomendasi

• Tujuan: Memahami konsep dasar sistem rekomendasi.
• Materi:
  • Definisi dan jenis-jenis sistem rekomendasi.
  • Penerapan sistem rekomendasi di e-commerce.
  • Studi kasus sistem rekomendasi di platform besar (Amazon, Netflix).

Sesi 2: Dasar-dasar Association Rule Mining (ARM)

• Tujuan: Memahami teori dasar Association Rule Mining.
• Materi:
  • Definisi dan konsep dasar ARM.
  • Support, confidence, dan lift.
  • Contoh sederhana ARM.

Sesi 3: Pengenalan RapidMiner

• Tujuan: Memahami lingkungan kerja RapidMiner.
• Materi:
  • Instalasi dan konfigurasi RapidMiner.
  • Overview interface dan fitur-fitur utama.
  • Pengelolaan data dalam RapidMiner.

Sesi 4: Memahami Data E-Commerce

• Tujuan: Memahami jenis dan struktur data e-commerce.
• Materi:
  • Jenis-jenis data yang digunakan dalam e-commerce.
  • Data transaksi, demografi, dan perilaku pengguna.
  • Contoh dataset e-commerce.

Sesi 5: Persiapan Data untuk ARM

• Tujuan: Menyiapkan data yang sesuai untuk analisis ARM.
• Materi:
  • Teknik preprocessing data (filtering, cleaning).
  • Konversi data transaksi ke dalam format ARM.
  • Penggunaan operator preprocessing di RapidMiner.

Sesi 6: Implementasi ARM di RapidMiner (Bagian 1)

• Tujuan: Menerapkan ARM pada dataset sederhana.
• Materi:
  • Import data transaksi ke RapidMiner.
  • Penerapan algoritma Apriori.
  • Interpretasi hasil awal (frequent itemsets).

Sesi 7: Implementasi ARM di RapidMiner (Bagian 2)

• Tujuan: Melanjutkan implementasi ARM dengan fokus pada evaluasi aturan.
• Materi:
  • Menentukan nilai support dan confidence yang optimal.
  • Mengidentifikasi aturan yang menarik.
  • Evaluasi hasil dengan metrics lift dan conviction.

Sesi 8: Membuat Sistem Rekomendasi Berdasarkan ARM

• Tujuan: Mengembangkan sistem rekomendasi berbasis ARM.
• Materi:
  • Algoritma pembuatan rekomendasi menggunakan rules.
  • Implementasi rekomendasi sederhana.
  • Penggunaan operator “Generate Recommendations” di RapidMiner.

Sesi 9: Studi Kasus Rekomendasi Produk

• Tujuan: Memahami penerapan ARM pada rekomendasi produk nyata.
• Materi:
  • Studi kasus: Rekomendasi produk berdasarkan pembelian sebelumnya.
  • Implementasi ARM pada dataset e-commerce besar.
  • Evaluasi hasil rekomendasi.

Sesi 10: Visualisasi dan Interpretasi Hasil

• Tujuan: Menghasilkan visualisasi yang membantu interpretasi hasil.
• Materi:
  • Visualisasi frequent itemsets dan rules.
  • Penggunaan charts dan plot di RapidMiner.
  • Interpretasi hasil rekomendasi untuk keputusan bisnis.

Sesi 11: Optimasi Sistem Rekomendasi

• Tujuan: Meningkatkan performa sistem rekomendasi.
• Materi:
  • Optimalisasi parameter support dan confidence.
  • Penggunaan teknik pruning untuk aturan.
  • Fine-tuning model rekomendasi.

Sesi 12: Validasi dan Evaluasi Sistem Rekomendasi

• Tujuan: Mengevaluasi performa sistem rekomendasi.
• Materi:
  • Teknik evaluasi rekomendasi (Precision, Recall, F1-Score).
  • Pengujian rekomendasi pada data uji.
  • Analisis hasil dan perbaikan model.

Sesi 13: Mengintegrasikan Sistem Rekomendasi dengan Aplikasi E-Commerce

• Tujuan: Mengintegrasikan sistem rekomendasi ke aplikasi e-commerce.
• Materi:
  • Menghubungkan RapidMiner dengan aplikasi web.
  • Export hasil rekomendasi ke format yang dapat digunakan (JSON, CSV).
  • Menghubungkan sistem rekomendasi dengan database e-commerce.

Sesi 14: Pengembangan Model Rekomendasi yang Lebih Kompleks

• Tujuan: Mengembangkan model rekomendasi dengan teknik hybrid.
• Materi:
  • Pengenalan teknik hybrid (kombinasi collaborative dan content-based filtering).
  • Implementasi sederhana hybrid recommendation di RapidMiner.
  • Evaluasi performa model hybrid.

Sesi 15: Studi Kasus: Rekomendasi Bundling Produk

• Tujuan: Memahami penerapan ARM untuk bundling produk.
• Materi:
  • Konsep bundling dalam pemasaran.
  • Implementasi ARM untuk rekomendasi bundling produk.
  • Evaluasi hasil dan optimalisasi.

Sesi 16: Implementasi ARM dengan Data User Behavior

• Tujuan: Menggunakan data perilaku pengguna dalam ARM.
• Materi:
  • Penggunaan data clickstream dan browsing history.
  • Pengolahan data perilaku menjadi format ARM.
  • Analisis hasil untuk meningkatkan personalisasi rekomendasi.

Sesi 17: Eksperimen dengan Algoritma ARM Lain

• Tujuan: Menguji berbagai algoritma ARM di RapidMiner.
• Materi:
  • Perbandingan Apriori dengan FP-Growth dan Eclat.
  • Implementasi algoritma-algoritma tersebut.
  • Evaluasi performa masing-masing algoritma.

Sesi 18: Menerapkan ARM untuk Data Skala Besar

• Tujuan: Mengatasi tantangan ARM pada data skala besar.
• Materi:
  • Teknik optimasi memori dan komputasi di RapidMiner.
  • Parallel processing dan distributed ARM.
  • Evaluasi hasil pada data besar.

Sesi 19: Penggunaan Fitur RapidMiner untuk Data Time Series

• Tujuan: Menggabungkan data time series dengan ARM.
• Materi:
  • Analisis data transaksi dalam bentuk time series.
  • Penggunaan fitur time series di RapidMiner.
  • ARM berbasis urutan waktu (sequential pattern mining).

Sesi 20: Mengembangkan Interface User-Friendly untuk Rekomendasi

• Tujuan: Membuat antarmuka pengguna untuk rekomendasi.
• Materi:
  • Desain interface untuk rekomendasi di aplikasi e-commerce.
  • Menghubungkan rekomendasi RapidMiner dengan front-end.
  • Evaluasi usability interface rekomendasi.

Sesi 21: Mengelola dan Mengintegrasikan Data Eksternal

• Tujuan: Integrasi data eksternal ke sistem rekomendasi.
• Materi:
  • Sumber data eksternal (review produk, sosial media).
  • Penggunaan data eksternal untuk memperkaya rekomendasi.
  • Studi kasus: Menggunakan data review untuk rekomendasi produk.

Sesi 22: Implementasi Model Recommendation Content-Based

• Tujuan: Mengembangkan model rekomendasi berbasis konten.
• Materi:
  • Dasar content-based filtering.
  • Implementasi content-based recommendation di RapidMiner.
  • Kombinasi dengan ARM untuk rekomendasi yang lebih baik.

Sesi 23: Mengembangkan Model Rekomendasi untuk Produk Baru

• Tujuan: Rekomendasi untuk cold-start problem.
• Materi:
  • Tantangan cold-start dalam rekomendasi.
  • Penggunaan data produk baru untuk rekomendasi.
  • Strategi hybrid untuk cold-start.

Sesi 24: Mengatasi Masalah Imbalance Data pada ARM

• Tujuan: Mengatasi masalah imbalance dalam dataset ARM.
• Materi:
  • Deteksi dan pengaruh imbalance data pada ARM.
  • Teknik balancing data di RapidMiner.
  • Implementasi dan evaluasi setelah balancing.

Sesi 25: Mengintegrasikan ARM dengan Machine Learning Lainnya

• Tujuan: Kombinasi ARM dengan algoritma machine learning.
• Materi:
  • Penggunaan ARM untuk fitur engineering.
  • Kombinasi ARM dengan clustering dan klasifikasi.
  • Studi kasus: Menggunakan ARM untuk segmentasi pengguna.

Sesi 26: Mengelola dan Mengurangi Redundansi Aturan

• Tujuan: Mengurangi redundansi dalam hasil ARM.
• Materi:
  • Teknik pruning untuk aturan yang redundan.
  • Evaluasi hasil setelah pengurangan redundansi.
  • Implementasi pruning di RapidMiner.

Sesi 27: Menerapkan Sistem Rekomendasi di Berbagai Domain

• Tujuan: Menerapkan sistem rekomendasi di berbagai industri.
• Materi:
  • Studi kasus rekomendasi di retail, pendidikan, dan media.
  • Adaptasi model ARM di domain yang berbeda.
  • Evaluasi kinerja rekomendasi lintas domain.

Sesi 28: Testing dan Deployment Sistem Rekomendasi

• Tujuan: Pengujian dan deployment sistem rekomendasi.
• Materi:
  • Teknik testing dan validasi model di RapidMiner.
  • Menyiapkan model untuk deployment.
  • Proses deployment sistem rekomendasi ke aplikasi e-commerce.

Sesi 29: Monitoring dan Pemeliharaan Sistem Rekomendasi

• Tujuan: Melakukan pemeliharaan dan monitoring performa sistem.
• Materi:
  • Monitoring kinerja sistem rekomendasi secara real-time.
  • Teknik pemeliharaan dan pembaruan model.
  • Mengatasi masalah performa dan kinerja.

Sesi 30: Evaluasi Akhir dan Diskusi Proyek

• Tujuan: Evaluasi akhir dan refleksi hasil belajar.
• Materi:
  • Evaluasi keseluruhan proyek rekomendasi.
  • Presentasi hasil oleh peserta.
  • Diskusi pengembangan dan penerapan lebih lanjut.

Silabus ini diharapkan dapat memberikan pemahaman menyeluruh tentang pengembangan sistem rekomendasi produk menggunakan ARM di RapidMiner, dari dasar hingga tahap implementasi yang kompleks.