Menyisipkan Machine Learning Pada Aplikasi Web

Aplikasi web biasanya merupakan aplikasi bertipe front-end dimana antara user dengan machine saling berinteraksi. Sementara itu machine learning, bagian khusus dari data mining, kebanyakan bekerja sebagai back-end. Nah, agar machine learning terhubung dengan user, dibutuhkan user interface, salah satunya adalah aplikasi berbasis web. Python, sebagai bahasa yang memang dikhususkan untuk back-end menyediakan pula aplikasi front-end dalam bentuk web lewat beberapa framework-nya, salah satunya adalah Flask.

Menyisipkan Machine Learning

Bagaimana cara kerja Flask, silahkan lihat pos saya terdahulu. Beberapa library perlu dipersiapkan dari yang diperuntukan menjalankan machine learning (Pandas, NumPy, Keras, SKlearn, dan lain sebagainya) hingga yang memang khusus untuk Flask. Untuk studi kasus dipilih Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasi data penentuan beasiswa. Diperlukan tiga file program dengan satu file data. Tiga file tersebut antara lain satu file utama python dan dua file html untuk interface (main program untuk inputan dan result.html untuk keluaran). Berikut tampilan program utamanya.

Perhatikan letak training SVM setelah proses impor pustaka-pustaka yang dibutuhkan. Dua fungsi (template_test dan predict) dibutuhkan berturut-turut ketika program dieksekusi dan ketika tombol ditekan (via browser).

Testing

Untuk mengujinya, perlu memahami bagaimana konsep environment di python. Cara termudah adalah lewat Anaconda Navigator. Pastikan di environmen terpasang pustaka-pustaka yang dibutuhkan (bisa lewat PIP terminal ataupun lewat Anaconda). Buka environment yang tepat dengan menekan mouse di nama environmen tersebut dilanjutkan dengan mengklik kanan dan pilih “terminal” untuk membuka terminal yang mengarah ke environment tersebut. Environment ditunjukan dengan dalam kurung di terminal, misalnya kasus saya nama environmennya “tensorflow” (hanya nama saja).

Setelah masuk terminal arahkan folder ke lokasi program utama python-nya (berekstensi *.py). Untuk jelaskan silahkan buka video berikut ini. Sekian, semoga bermanfaat.

Untuk rekan-rekan mahasiswa yang sudah setia mengikuti perkuliahan (Univ. Islam 45, Univ. Nusa Putra, dan Univ. Bhayangkara Jakarta Raya) walaupun secara online di masa pandemic COVID-19, kami mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya karena secara tidak langsung turut membantu terciptanya buku revisi “Data Mining” yang kini disertai bahasa Python yang Insya Allah sudah melewati revisi terakhir dan siap cetak.

Tentang rahmadya

I'm a simple man .. Lahir di Sleman Yogyakarta, 7 Juni 1976 PENDIDIKAN: TK : - (tidak ada TK di tj Priok waktu itu) SDN : Papanggo, Jakarta 83 - 89 SMPN : 129, Jakarta 89 - 92 SMAN : 8, Yogyakarta 92 - 95 Univ. : Fak. Teknik UGM, Yogyakarta 95 - 2001 Pasca. : Tek. Informatika STMIK Nusa Mandiri, Jakarta 2008 - 2010 Doctoral : Information Management Asian Institute of Technology, Thailand 2013 - 2018 PEKERJAAN: Tek. Komputer AMIK BSI Jakarta : 2002 - 2005 IT Danamon Jakarta : 2005 - 2008 Tek. Informatika STMIK Nusa Mandiri Jakarta : 2005 - 2008 Univ. Darma Persada Jakarta: 2008 - 2013 Fakultas Teknik Universitas Islam "45" Bekasi : 2008 - Skrg ( Homebase) Univ. Bhayangkara Jakarta Raya: 2018 - Skrg Univ. Nusa Putra Sukabumi: 2018 - Skrg
Pos ini dipublikasikan di Decision Support System, Python. Tandai permalink.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout /  Ubah )

Foto Google

You are commenting using your Google account. Logout /  Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout /  Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout /  Ubah )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.