Jasa Skripsi Tesis Disertasi Data Science | “Optimasi Sistem Rekomendasi Produk E-Commerce Menggunakan Algoritma Reinforcement Learning”

Silabus 20 Sesi: Optimasi Sistem Rekomendasi Produk E-Commerce Menggunakan Algoritma Reinforcement Learning

Modul 1: Pengantar Sistem Rekomendasi dan Reinforcement Learning

Sesi 1: Pengenalan Sistem Rekomendasi pada E-Commerce

• Definisi dan jenis sistem rekomendasi (Content-based, Collaborative Filtering, Hybrid)
• Studi kasus: Implementasi sistem rekomendasi di e-commerce (Amazon, Netflix, Tokopedia)

Sesi 2: Konsep Dasar Reinforcement Learning (RL) dalam Sistem Rekomendasi

• Definisi RL dan perbedaannya dengan supervised & unsupervised learning
• Konsep agen, lingkungan, reward, dan policy dalam RL

Sesi 3: Algoritma RL untuk Sistem Rekomendasi

• Algoritma dasar RL: Q-Learning, SARSA, Policy Gradient
• Perbandingan RL dengan metode rekomendasi tradisional

Sesi 4: Arsitektur Sistem Rekomendasi Berbasis RL

• Workflow sistem rekomendasi dengan RL
• Komponen utama: data, model, reward function, dan evaluasi

Modul 2: Persiapan Data dan Pemahaman Metrik Evaluasi

Sesi 5: Persiapan Data untuk Sistem Rekomendasi

• Dataset rekomendasi populer: MovieLens, Amazon Review, Retailrocket
• Data preprocessing: filtering, handling missing values, dan feature engineering

Sesi 6: Metrik Evaluasi Sistem Rekomendasi

• Precision, Recall, F1-Score, MAP (Mean Average Precision)
• Metrik khusus RL: Cumulative Reward, Exploration vs. Exploitation Trade-off

Modul 3: Implementasi Q-Learning untuk Sistem Rekomendasi

Sesi 7: Pengenalan dan Implementasi Q-Learning

• Teori dasar Q-Learning: fungsi Q, update rule, dan tabel Q
• Implementasi Q-Learning untuk rekomendasi produk menggunakan Python

Sesi 8: Optimalisasi Q-Learning dalam Sistem Rekomendasi

• Strategi eksplorasi: Epsilon-Greedy, Upper Confidence Bound (UCB)
• Implementasi optimalisasi dengan parameter tuning

Modul 4: Deep Reinforcement Learning untuk Sistem Rekomendasi

Sesi 9: Pengenalan Deep Q-Network (DQN) dalam Sistem Rekomendasi

• Konsep dasar DQN: perbedaan dengan Q-Learning
• Struktur jaringan saraf dalam DQN

Sesi 10: Implementasi DQN untuk Sistem Rekomendasi Produk

• Penggunaan TensorFlow/PyTorch untuk membangun model DQN
• Melatih model DQN dengan dataset rekomendasi

Sesi 11: Optimalisasi DQN untuk Meningkatkan Akurasi Rekomendasi

• Penggunaan pengalaman replay dan target network
• Fine-tuning hyperparameter dalam model DQN

Modul 5: Penggunaan Multi-Armed Bandit (MAB) untuk Rekomendasi Produk

Sesi 12: Pengenalan Multi-Armed Bandit (MAB) dalam Sistem Rekomendasi

• Konsep dasar MAB: Thompson Sampling, Epsilon-Greedy, UCB
• Keunggulan MAB dibandingkan metode lainnya

Sesi 13: Implementasi Multi-Armed Bandit untuk Rekomendasi Produk

• Membangun model rekomendasi berbasis MAB
• Simulasi rekomendasi produk dengan eksperimen A/B

Sesi 14: Hybrid Model: Kombinasi RL dengan MAB untuk Rekomendasi Produk

• Menggabungkan pendekatan RL dengan MAB untuk sistem rekomendasi yang lebih efisien
• Implementasi model hybrid dan evaluasi kinerjanya

Modul 6: Deployment Sistem Rekomendasi Berbasis RL

Sesi 15: Model Deployment dengan Flask/FastAPI

• Pembuatan API untuk sistem rekomendasi berbasis RL
• Integrasi API dengan frontend e-commerce

Sesi 16: Optimasi Model untuk Sistem Produksi

• Teknik caching dan optimasi inferensi model
• Penggunaan GPU untuk mempercepat rekomendasi

Sesi 17: Implementasi A/B Testing pada E-Commerce

• Pengujian efektivitas sistem rekomendasi RL dalam skenario nyata
• Analisis hasil eksperimen A/B

Modul 7: Studi Kasus dan Pengembangan Lanjutan

Sesi 18: Studi Kasus: Penerapan RL dalam Sistem Rekomendasi Nyata

• Studi kasus dari industri e-commerce (Tokopedia, Shopee, Amazon)
• Analisis keberhasilan dan tantangan yang dihadapi

Sesi 19: Tren Masa Depan dalam Sistem Rekomendasi Berbasis RL

• Integrasi RL dengan federated learning dan edge computing
• Potensi pengembangan dengan AI generatif

Sesi 20: Review, Diskusi, dan Project Final

• Review materi dan diskusi mengenai project akhir
• Presentasi project oleh peserta

Hasil yang Diharapkan:

✅ Pemahaman mendalam tentang sistem rekomendasi berbasis RL
✅ Kemampuan mengembangkan model RL untuk rekomendasi produk e-commerce
✅ Implementasi dan optimasi model RL menggunakan Python dan TensorFlow/PyTorch
✅ Deployment sistem rekomendasi RL dalam lingkungan produksi