Berikut adalah silabus untuk Implementasi Algoritma Rekomendasi Produk pada Aplikasi E-Commerce Berbasis Node.js dan Machine Learning:
Bagian 1: Pengantar dan Persiapan Proyek (Sesi 1-10)
-
Sesi 1 : Pengantar Sistem Rekomendasi dan Use Case dalam E-Commerce.
-
Sesi 2 : Dasar-dasar Node.js dan Setup Lingkungan Pengembangan.
-
Sesi 3 : Pengantar Machine Learning dan Aplikasinya dalam Sistem Rekomendasi.
-
Sesi 4 : Pengantar Algoritma Rekomendasi (Content-Based Filtering, Collaborative Filtering).
-
Sesi 5 : Struktur dan Komponen Aplikasi E-Commerce: Backend dan Frontend.
-
Sesi 6 : Persiapan Database (MongoDB/SQL) untuk Menyimpan Data Produk dan Pengguna.
-
Sesi 7 : Pengenalan API RESTful dengan Node.js dan Express.
-
Sesi 8 : Menyusun Arsitektur Proyek Node.js untuk Aplikasi Rekomendasi.
-
Sesi 9 : Pengelolaan dan Pemrosesan Data Produk (kategori, harga, deskripsi).
-
Sesi 10 : Memahami dan Mengelola Data Pengguna dan Riwayat Pembelian.
Bagian 2: Pengembangan API dan Algoritma Rekomendasi (Sesi 11-20)
-
Sesi 11 : Implementasi Dasar REST API untuk Manajemen Produk.
-
Sesi 12 : Implementasi Dasar REST API untuk Manajemen Pengguna.
-
Sesi 13 : Pengumpulan dan Pemrosesan Data untuk Algoritma Rekomendasi.
-
Sesi 14 : Pengantar Algoritma Content-Based Filtering.
-
Sesi 15 : Implementasi Content-Based Filtering di Node.js.
-
Sesi 16 : Pengenalan Collaborative Filtering dan Manfaatnya.
-
Sesi 17 : Implementasi Collaborative Filtering di Node.js.
-
Sesi 18 : Pengenalan Matrix Factorization untuk Sistem Rekomendasi.
-
Sesi 19 : Latihan Matrix Factorization dengan Algoritma Singular Value Decomposition (SVD).
-
Sesi 20 : Membandingkan dan Mengoptimalkan Algoritma Rekomendasi.
