Bagian 13: Membangun Aplikasi AI
⏳ Waktu Pelatihan: 2–3 Jam
🎯 Level: Menengah
🧠 Metode: Teori dan Praktek Langsung
📦 Format Materi: Interaktif (offline/online)
🔑 Persyaratan: Pemahaman dasar Python dan Machine Learning
🎯 Tujuan bagian: Memberikan panduan langkah demi langkah membangun aplikasi AI dari perencanaan hingga deployment sederhana.
Langkah Umum Membangun Aplikasi AI
- Identifikasi Masalah: Apa yang ingin diselesaikan? Contoh: prediksi penjualan, deteksi penipuan, rekomendasi produk.
- Kumpulkan Data: Dapat berupa data historis, sensor, gambar, teks, dll. Pastikan kualitas dan kelengkapannya.
- Pra-pemrosesan Data: Normalisasi, imputasi nilai kosong, encoding data kategorikal.
- Bangun dan Latih Model: Gunakan algoritma yang sesuai (misal: Decision Tree, Neural Network, SVM).
- Evaluasi Model: Cek akurasi, precision, recall. Gunakan data uji yang tidak dipakai saat pelatihan.
- Deploy Aplikasi: Gunakan web app (Flask, FastAPI) atau integrasikan ke software/website yang ada.
Contoh Studi Kasus Sederhana
Anda bisa memulai dari studi kasus sederhana seperti:
- Prediksi harga rumah berdasarkan lokasi dan ukuran.
- Deteksi email spam atau bukan.
- Rekomendasi buku berdasarkan rating pengguna.
Alat & Teknologi yang Disarankan
- Bahasa: Python
- Library: scikit-learn, TensorFlow, Keras
- Platform: Google Colab, Jupyter Notebook, Streamlit, Flask
Tips Penting
- Mulailah dari proyek kecil agar tidak kewalahan.
- Gunakan dataset publik seperti di Kaggle atau UCI ML Repository.
- Lakukan eksperimen dan dokumentasikan prosesnya.
💡 Mini Quiz: Apa Langkah Pertama dalam Membangun Aplikasi AI?
Apa yang harus dilakukan terlebih dahulu saat memulai membangun aplikasi AI?