Kursus Skripsi Tesis Disertasi Data Science ~ Segmentasi Pasar Menggunakan Gabungan K-Means dan DBSCAN

Berikut adalah silabus lengkap 20 sesi (masing-masing 1,5 jam) untuk kursus atau pelatihan dengan topik:

“Segmentasi Pasar Menggunakan Gabungan K-Means dan DBSCAN dengan Python”

Silabus ini cocok untuk mahasiswa, praktisi data, atau peneliti yang ingin memahami segmentasi pasar berbasis machine learning menggunakan Python.

🧾 Silabus 20x Sesi @1,5 Jam

Topik: Segmentasi Pasar Menggunakan Gabungan K-Means dan DBSCAN

🔹 Sesi 1 – Pengenalan Segmentasi Pasar

• Apa itu segmentasi pasar

• Tujuan dan manfaat segmentasi dalam bisnis

• Perbedaan segmentasi tradisional vs berbasis data

• Studi kasus segmentasi pelanggan ritel

🔹 Sesi 2 – Dasar-Dasar Clustering

• Pengantar unsupervised learning

• Konsep clustering

• Tipe-tipe algoritma clustering: K-Means, DBSCAN, Hierarchical

• Kapan menggunakan K-Means vs DBSCAN

🔹 Sesi 3 – Instalasi dan Persiapan Python Environment

• Instalasi Python, Jupyter, dan pustaka utama: pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn, seaborn

• Pengenalan Google Colab (jika berbasis cloud)

• Struktur folder dan data project

🔹 Sesi 4 – Eksplorasi Dataset Pelanggan

• Import dan eksplorasi dataset pelanggan (CSV, Excel)

• Data wrangling: missing values, duplicates

• Analisis deskriptif awal

🔹 Sesi 5 – Visualisasi Data Awal

• Visualisasi distribusi umur, pendapatan, jenis kelamin, dll.

• Pairplot, boxplot, histogram, dan scatterplot

• Insight awal dari visualisasi

🔹 Sesi 6 – Normalisasi dan Pra-Pemrosesan Data

• Pentingnya normalisasi (MinMaxScaler, StandardScaler)

• One-hot encoding untuk data kategorikal

• Penyiapan data akhir untuk clustering

🔹 Sesi 7 – Implementasi K-Means Clustering

• Kode dasar K-Means dengan scikit-learn

• Menentukan jumlah klaster optimal (Elbow Method, Silhouette Score)

• Visualisasi hasil K-Means

🔹 Sesi 8 – Analisis Hasil K-Means

• Interpretasi hasil klaster

• Pemetaan segmen ke karakteristik pelanggan

• Visualisasi segmen dalam 2D dan 3D

🔹 Sesi 9 – Implementasi DBSCAN Clustering

• Konsep density-based clustering

• Parameter eps dan min_samples

• Kode implementasi DBSCAN

🔹 Sesi 10 – Analisis Hasil DBSCAN

• Keuntungan DBSCAN (deteksi noise/outlier)

• Visualisasi hasil DBSCAN

• Perbandingan hasil dengan K-Means

🔹 Sesi 11 – Evaluasi Kualitas Klastering

• Evaluasi Silhouette Score, Davies-Bouldin Index

• Visualisasi evaluasi antar algoritma

• Kapan harus kombinasi K-Means dan DBSCAN

🔹 Sesi 12 – Hybrid Clustering: Gabungan K-Means + DBSCAN

• Strategi gabungan: K-Means untuk struktur utama, DBSCAN untuk outlier

• Implementasi kode hybrid step-by-step

• Studi kasus segmentasi lebih kompleks

🔹 Sesi 13 – Segmentasi Demografis

• Analisis segmentasi berdasar umur, jenis kelamin, lokasi

• Visualisasi klaster berdasar segmen demografis

🔹 Sesi 14 – Segmentasi Perilaku dan Transaksi

• Fitur frekuensi belanja, total belanja, jenis produk

• Gabungkan dengan RFM (Recency, Frequency, Monetary)

🔹 Sesi 15 – Penerapan dalam Dunia Nyata

• Studi kasus: segmentasi pelanggan e-commerce

• Strategi pemasaran berdasarkan hasil segmentasi

🔹 Sesi 16 – Export dan Deployment Model

• Simpan hasil klaster dalam file CSV

• Gunakan hasil segmentasi untuk rekomendasi atau promosi

• Simpan model .pkl dan load kembali

🔹 Sesi 17 – Dashboard Interaktif Segmentasi

• Pengenalan dasar Plotly, Dash, atau Streamlit

• Buat dashboard interaktif sederhana dari hasil segmentasi

🔹 Sesi 18 – Error Handling dan Best Practice

• Penanganan error umum pada clustering

• Tips preprocessing yang baik

• Etika penggunaan data pelanggan

🔹 Sesi 19 – Uji Coba Data Baru (Generalization)

• Coba segmentasi data pelanggan baru

• Apakah model masih relevan?

• Interpretasi dan visualisasi ulang

🔹 Sesi 20 – Presentasi Mini Proyek

• Setiap peserta membuat mini-proyek segmentasi pasar

• Presentasi: tujuan, metode, hasil, dan rekomendasi bisnis

• Evaluasi dan feedback