Jasa Skripsi Tesis Disertasi Data Science ~ Clustering Pelanggan Menggunakan K-Means pada Dataset Transaksi Ritel

Berikut adalah silabus lengkap 20 sesi (masing-masing @1,5 jam) untuk topik “Clustering Pelanggan Menggunakan K-Means pada Dataset Transaksi Ritel”, menggunakan Python. Silabus ini cocok untuk skripsi, pelatihan, atau bootcamp dengan pendekatan praktikal dan progresif dari dasar hingga deployment.

Silabus 20x Sesi (1,5 Jam per Sesi)

Topik: Clustering Pelanggan Menggunakan K-Means pada Dataset Transaksi Ritel (dengan Python)

Bagian 1: Pengenalan dan Dasar-Dasar (Sesi 1–5)

Sesi 1: Pengantar Data Science dan Clustering

• Apa itu Data Science, Machine Learning, dan Clustering

• Studi kasus customer segmentation

• Perbedaan supervised vs unsupervised learning

• Pengenalan algoritma K-Means

Sesi 2: Instalasi dan Setup Lingkungan Python

• Instalasi Anaconda, Jupyter Notebook, VSCode (opsional)

• Instalasi libraries: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn

• Struktur folder proyek data science

Sesi 3: Eksplorasi Dataset Transaksi Ritel

• Pengenalan dataset ritel (contoh: Online Retail dari UCI / Excel lokal)

• Import data dengan pandas

• Memahami struktur data: kolom, tipe data, dan deskripsi awal

Sesi 4: Pembersihan dan Pra-Pemrosesan Data

• Handling missing values

• Menghapus duplikasi

• Filtering data relevan (customer ID, invoice, date, quantity, amount)

Sesi 5: Feature Engineering untuk Clustering

• Membuat variabel RFM (Recency, Frequency, Monetary)

• Normalisasi data dengan StandardScaler

• Penyimpanan data siap clustering

Bagian 2: K-Means dan Evaluasi Model (Sesi 6–10)

Sesi 6: Pengenalan Algoritma K-Means

• Konsep centroid dan iterasi K-Means

• Visualisasi clustering 2D

• Kelebihan dan kelemahan K-Means

Sesi 7: Implementasi K-Means Pertama

• Menggunakan sklearn.cluster.KMeans

• Menentukan jumlah klaster (k)

• Visualisasi hasil klaster dengan scatter plot

Sesi 8: Menentukan Jumlah Klaster Optimal

• Metode Elbow

• Metode Silhouette Score

• Visualisasi grafik dan pemilihan k terbaik

Sesi 9: Interpretasi Hasil Clustering

• Analisis profil tiap klaster (RFM per klaster)

• Labeling klaster: Loyal, High-Value, Lost, dsb

• Membuat tabel summary klaster

Sesi 10: Validasi dan Evaluasi

• Evaluasi internal (inertia, silhouette)

• Evaluasi eksternal (jika ada label ground-truth)

• Kapan K-Means cocok digunakan dan kapan tidak

Bagian 3: Visualisasi dan Insight Bisnis (Sesi 11–15)

Sesi 11: Visualisasi Klaster dalam 2D dan 3D

• PCA untuk reduksi dimensi

• Visualisasi 2D dan 3D dengan matplotlib, seaborn, dan plotly

Sesi 12: Insight Bisnis dari Hasil Klaster

• Strategi pemasaran berdasarkan klaster

• Contoh segmentasi: loyal, new, churned

• Rekomendasi strategi untuk tiap segmen

Sesi 13: Penerapan Segmentasi untuk Promosi

• Simulasi kampanye marketing berdasarkan klaster

• Studi kasus sederhana: targeting pelanggan potensial

Sesi 14: Automatisasi Proses Clustering

• Membuat pipeline clustering

• Menyimpan dan memuat model menggunakan joblib

Sesi 15: Dashboard Analitik Sederhana

• Menggunakan Streamlit untuk membuat web dashboard

• Menampilkan hasil klaster, grafik, dan summary

Bagian 4: Deployment dan Studi Kasus (Sesi 16–20)

Sesi 16: Studi Kasus Dataset Ritel Alternatif

• Dataset: supermarket, e-commerce lokal, atau dummy dataset

• Lakukan semua langkah ulang: EDA → RFM → Clustering

Sesi 17: Integrasi dengan Aplikasi Bisnis

• Simulasi integrasi data pelanggan ke sistem CRM atau ERP

• Export hasil klaster ke Excel / CSV untuk penggunaan bisnis

Sesi 18: Uji Sensitivitas dan Optimasi Model

• Apa yang terjadi jika data berubah

• Re-training dan re-evaluasi

Sesi 19: Dokumentasi Proyek dan Pembuatan Laporan

• Struktur laporan data science proyek

• Visualisasi yang harus ditampilkan

• Menulis narasi insight yang baik

Sesi 20: Presentasi Akhir Proyek

• Presentasi model, hasil, dan rekomendasi bisnis

• Tanya-jawab

• Refleksi: tantangan & pengembangan lebih lanjut