Kursus Skripsi Tesis Disertasi 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
