16.modul melakukan deployment model (final) v1 1

KATA PENGANTAR
Era Digitalisasi pada Industri 4.0 di Indonesia saat ini dihadapkan pada tantangan hadirnya
permintaan dan penawaran talenta digital dalam mendukung perkembangan ekosistem industri teknologi.
Tantangan tersebut perlu dihadapi salah satunya melalui kegiatan inovasi dan inisiasi dari berbagai pihak
dalam memajukan talenta digital Indonesia, baik dari pemerintah maupun mitra kerja pemerintah yang
dapat menyiapkan angkatan kerja muda sebagai talenta digital Indonesia. Kementerian Komunikasi dan
Informatika melalui Badan Penelitian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia sejak tahun 2018-2019,
telah menginisiasi Program Digital Talent Scholarship yang telah berhasil dianugerahkan kepada 26.000
penerima pelatihan di bidang teknologi informasi dan komunikasi. Program Digital Talent Scholarship ini
ditujukan untuk memberikan pelatihan dan sertifikasi tema-tema bidang teknologi informasi dan
komunikasi, diharapkan menjadi bagian untuk memenuhi permintaan dan penawaran talenta digital
Indonesia.
Tahun ini, Program Digital Talent Scholarship menargetkan pelatihan peningkatan kompetensi bagi
60.000 peserta yang bertujuan untuk meningkatkan keterampilan dan daya saing SDM bidang teknologi
informasi dan komunikasi sebagai bagian dari program pembangunan prioritas nasional. Program pelatihan
DTS 2021 ditujukan untuk meningkatkan keterampilan, keahlian angkatan kerja muda Indonesia,
masyarakat umum dan aparatur sipil negara di bidang teknologi informasi dan komunikasi sehingga dapat
meningkatkan produktivitas dan daya saing bangsa di era Industri 4.0.
Program DTS 2021 secara garis besar dibagi menjadi Tujuh akademi, yaitu: Fresh Graduate Academy
(FGA), Program pelatihan berbasis kompetensi bersama GlobalTech yang ditujukan kepada peserta
pelatihan bagi lulusan S1 bidang TIK dan MIPA, dan terbuka bagi penyandang disabilitas; Vocational School
Graduate Academy (VSGA), Program pelatihan berbasis kompetensi nasional yang ditujukan kepada peserta
pelatihan bagi lulusan SMK dan Pendidikan Vokasi bidang TI, Telekomunikasi, Desain, dan Multimedia;
Coding Teacher Academy (CTA), Program pelatihan merupakan program pelatihan pengembangan
sumberdaya manusia yang ditujukan kepada peserta pelatihan bagi Guru setingkat SMA/SMK/MA/SMP/SD di
bidang pemrograman. Online Academy (OA), Program pelatihan OA merupakan program pelatihan Online di
bidang Teknologi Informasi yang ditujukan kepada peserta pelatihan bagi Masyarakat umum, ASN,
mahasiswa, dan pelaku industri; Thematic Academy (TA), Program pelatihan TA merupakan program
pelatihan multisektor bagi pengembangan sumberdaya manusia yang ditujukan kepada peserta pelatihan
dari jenjang dan multidisiplin yang berbeda; Regional Development Academy (RDA), Program pelatihan RDA
merupakan program pelatihan pengembangan sumberdaya manusia yang ditujukan untuk meningkatkan
kompetensi ASN di Kawasan Prioritas Pariwisata dan 122 Kabupaten Prioritas Pembangunan. Digital
Entrepreneurship Academy (DEA), Program pelatihan DEA merupakan program pelatihan pengembangan
sumberdaya manusia yang ditujukan kepada talenta digital di bidang Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah
(UMKM).
Selamat mengikuti Pelatihan Digital Talent Scholarship, mari persiapkan diri kita menjadi talenta digital
Indonesia.
Jakarta, 24 Februari 2021
Kepala Badan Penelitian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia
Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia
Dr. Hary Budiarto, M.Kom
Pendahuluan

Tujuan Pembelajaran
A. Tujuan Umum
Setelah mempelajari modul ini peserta latih diharapkan mampu mengimplementasikan
model Artificial Intelligence (AI) yang telah dibuat ke dalam website sederhana, sehingga
peserta latih dapat memahami dan mendapat gambaran/ide mengenai aplikasi web
berbasis AI pada dunia nyata.
B. Tujuan Khusus
Adapun tujuan mempelajari unit kompetensi melalui buku informasi Pelatihan
Melakukan Deployment Model adalah peserta latih dapat memiliki kemampuan untuk:
1. Memahami apa itu Deployment Model
2. Memahami tipe-tipe pada Deployment Model beserta kelebihan dan kekurangannya
3. Memahami strategi yang harus dilakukan pada Deployment Model
4. Memahami requirement untuk melakukan deployment model AI ke dalam web.
5. Melakukan instalasi perangkat lunak yang diperlukan dalam deployment model AI ke
dalam web.
6. Melakukan Deployment Model ke dalam web sederhana
Latar belakang
Peserta diharapkan dapat mengimplementasikan Deployment Model ke dalam website
sederhana. Keluaran tersebut yang ingin dicapai pada unit kompetensinya. Penilaian
yang dilakukan adalah dengan cara melihat kesuksesan peserta dalam
mengimplementasikan model tersebut ke dalam website sederhana, sehingga sistem
tersebut dapat berjalan dan bekerja dengan baik.
Deskripsi Pelatihan
Materi ini berisi penjelasan mengenai Deployment Model baik yang terdiri dari dasar-
dasar mengenai Deployment Model, tipe-tipe beserta kelebihan dan kekurangannya,
strategi yang harus dilakukan untuk Deployment Model, instalasi perangkat lunak untuk
mengimplementasikan model ke dalam website sederhana beserta implementasinya itu
sendiri.
Kompetensi Dasar
A. Mampu memahami konsep dasar mengenai Deployment Model
B. Mampu memahami konsep dasar mengenai Deployment Strategi
C. Mampu melakukan instalasi environment yang diperlukan untuk implementasi
D. Mampu mengimplementasikan model yang telah dibuat ke dalam website sederhana
Indikator Hasil Belajar

Dapat melakukan implementasi model AI (Neural Network maupun Regresi) ke dalam
website, baik dari segi konsep dan coding.
INFORMASI PELATIHAN
Akademi Thematic Academy
Mitra Pelatihan Kementerian Komunikasi dan Informatika
Tema Pelatihan Data Scientist: Artificial Intelligence untuk Dosen
dan Instruktur
Sertifikasi • Certificate of Attainment;
• Sertifikat Kompetensi Associate Data Scientist
Persyaratan Sarana Peserta/spesifikasi device
Tools/media ajar yang akan digunakan
Memiliki laptop/komputer dengan spesifikasi
minimal :
• RAM minimal 2 GB (disarankan 4 GB)
• Laptop dengan 32/64-bit processor
• Laptop dengan Operating System Windows 7,
8, 10, MacOS X atau Linux
• Laptop dengan konektivitas WiFi dan memiliki
Webcam
• Akses Internet Dedicated 126 kbps per peserta
per perangkat
• Memiliki aplikasi Zoom
• Memiliki akun Google Colab
Aplikasi yang akan di gunakan selamat pelatihan • Visual Studio Code
• Anaconda
• Heroku
Tim Penyusun • Suryo Adhi Wibowo
• Citra Yasin Ahmad Fadhlika
• Ahmad Alfan
INFORMASI PEMBELAJARAN
Unit Kompetensi Materi
pembelajaran
Kegiatan
pembelajaran
Durasi
Pelatihan
Rasio
Praktek :
Teori
Sumber
pembelajaran
Membuat rencana
Deployment Model
Modul dan slide Daring/online Live Class
2JP dan
60:40

dan melakukan
Deployment Model
LMS 4JP
Materi Pokok
Melakukan Deployment Model
Sub Materi Pokok
• Konsep dasar Deployment Model
• Deployment Model berbasis pola
• Deployment Strategy
• AI infrastruktur dan platform
• Menyimpan model
• Deployment Model (Regresi Linier)
• Deployment Model (ANN)

MATERI PELATIHAN
A. Konsep dasar Deployment Model
Deployment model adalah suatu proses untuk membuat model (model AI) tersebut
tersedia pada lingkungan produksi, dimana model tersebut dapat memberikan
prediksi ke sistem perangkat lunak yang lain. Deployment model merupakan
tahapan terakhir pada machine learning lifecycle dan merupakan tahapan yang paling
menantang. Hal ini dikarenakan model dari hasil pengujian di lab akan
diimplementasikan ke aplikasi real dengan data real yang ada di lapangan beserta
implementasi di dalam infrastrukturnya.
Gambar 1. Ilustrasi machine learning lifecycle
Deployment model sangat penting dikarenakan, untuk menggunakan model ini,
penerapan secara efektif model tersebut ke dalam lingkungan produksi sangat
diperlukan. Hal ini ditujukan agar model tersebut dapat memberikan prediksi ke
sistem perangkat lunak yang lain. Selain itu deployment model diperlukan untuk
mengekstraksi prediksi dengan handal dan membagikan ke dalam sistem yang lain
sangat penting dilakukan untuk memaksimalkan nilai model machine learning yang
telah dibuat.

Gambar 2. Ilustrasi siklus projek machine learning
Gambar 3. Ilustrasi model machine learning yang dihasilkan dari research environment
Gambar 4. Siklus pada Data Scientists

Dalam implementasinya, deployment model memiliki beberapa tantangan. Adapun
tantangan pada implementasi deployment model dapat dikategorikan menjadi dua
bagian utama, yaitu tantangan pada perangkat lunak biasa dan tantangan spesifik
pada machine learning. Tantangan pada perangkat lunak biasa, antara lain: reliability,
reusability, maintainability, dan flexibility. Sementara itu, tantangan spesifik pada
machine learning adalah reproducibility. Reproducibility
Lebih lanjut, dalam implementasinya di lapangan terdapat juga beberapa hal yang
perlu diperhatikan saat mengimplementasikan deployment model, antara lain:
1. Koordinasi yang baik antara Data Scientists, IT Teams, Software Developers,
dan profesional bisnis. Dalam melakukan koordinasi, perlu dipastikan
beberapa hal seperti:
a. Memastikan bahwa model dapat bekerja secara reliable.
b. Memastikan bahwa model dapat memberikan keluaran yang sesuai.
2. Potensi perbedaan antara bahasa pemrograman yang digunakan dalam
mengembangkan model dengan bahasa yang digunakan pada sistem produksi.
Hal ini menjadi sangat penting untuk diperhatikan karena apabila terdapat
ketidakcocokan maka perlu dilakukan coding ulang yang berakibat akan
memperpanjang durasi pengerjaan proyek dan mengurangi reproduktifitas.
B. Deployment Model Berbasis Pola
Dalam deployment model, suatu model dapat dideploy berdasarkan beberapa pola,
yaitu secara statistic (static deployment), secara dinamis pada perangkat pengguna
(Dynamic deployment on user’s devices), dan secara dinamis pada server (Dynamic
deployment on a server)
1. Static Deployment
Static Deployment mirip dengan deployment perangkat lunak seperti biasa.
File binary yang dapat diinstall dari seluruh perangkat lunak. Model dikemas
sebagai resources yang tersedia saat runtime seperti . dll files (windows), *.so
(linux), Java dan .Net.
Keuntungan dari static deployment sendiri, antara lain:
- Eksekusi lebih cepat karena perangkat lunak memiliki akses langsung ke
model.
- Efisien waktu dan privacy. Hal ini dikarenakan data pengguna tidak harus
diupload di server.
- Model dapat dipanggil saat pengguna offline.
- Pengoperasian model menjadi tanggung jawab pengguna, bukan vendor
perangkat lunak.
2. Dynamic Deployment
• Dynamic Deployment on user’s devices
Dynamic deployment pada perangkat user mirip dengan static deployment,
perbedaannya adalah model bukan merupakan bagian dari binary code
aplikasi. Pembaruan model dapat dilakukan tanpa harus memperbarui
seluruh aplikasi yang berjalan pada perangkat pengguna. Dynamic deployment

pada perangkat user dapat dilakukan dengan deploying model parameters,
deploying a serialized object, dan deploying ke web browser
a) Deploying model parameters
Pada skenario ini, file model hanya berisi parameter-parameter yang
telah dipelajari. Perangkat pengguna juga telah menginstall runtime
environment untuk model tersebut. Selain itu, juga dapat
menggunakan beberapa versi ringan dari machine learning package
sehingga dapat berjalan pada mobile devices, seperti:
○ TensorFlow,
○ Apple’s Core ML
○ Scikit-learn, Keras, XGBoost
Gambar 5. Machine learning package yang biasa digunakan pada mobile devices
b) Deploying of serialized object
Pada skenario ini, file model adalah object serial yang akan di-
deserialisasi oleh aplikasi. Keuntungannya adalah tidak memerlukan
runtime environment pada perangkat pengguna. Namun juga
memiliki kelemahan, seperti update system akan cukup berat dan hal
ini merupakan masalah jika perangkat lunak kita memiliki jutaan
pelanggan.
c) Deploying to web browser
Pada skenario ini, akses ke browser banyak digunakan oleh aplikasi
desktop maupun seluler. Deploying to web browser berarti model
dapat dilatih dan berjalan pada browser. Contoh: framework
TensorFlow.js. Skenario lain adalah model TensorFlow ditraining

menggunakan python kemudian dideploy dan dijalankan di browser
dengan runtime environment JavaScript. Dalam hal ini, GPU (Graphic
Processing Unit) dapat digunakan juga oleh TensorFlow.js
Kelebihan dari dynamic deployment on user devices, antara lain:
- Proses model lebih cepat karena komputasi sebagian di perangkat
pengguna.
- Jika diimplementasikan ke browser, pengorganisasian insfrastruktur
hanya perlu menyajikan halaman web yang menyertakan parameter
model.
- Model sangat mudah tersedia untuk analisis pihak ketiga.
Sedangkan, kekurangan dynamic deployment on user devices:
- Biaya bandwidth meningkat (jika berbasis browser)
- Updating model (jika serial)
- Performansi model susah dimonitor
• Dynamic Deployment on a server
Dynamic deployment pada server merupakan salah satu solusi untuk
mengatasi kekurangan pada dynamic deployment pada perangkat user.
Model ditempatkan pada server, tersedia untuk antarmuka REST API atau
gRPC Google. Dynamic deployment pada server dapat dilakukan dengan
Deployment pada virtual machine, Deployment dalam container,
Serverless deployment, dan Model streaming
a) Deployment pada virtual machine
- Pada domain web di cloud, prediksi disajikan sebagai
respons HTTP.
- Hal ini dapat diilustrasikan sebagai berikut :
Pengguna → Layanan website (pada Vritual
Machine/VM) → Koneksi ke machine learning →
Mengubah output ke dalam bentuk JavaScript Object
Notation (JSON) atau XML.
- VM berjalan secara paralel untuk mengatasi beban
komputasi yang tinggi.
- Setiap instance berisi codes untuk menjalankan
ekstraktor fitur dan model
- Layanan web yang memiliki akses code tersebut
- Dalam python, layanan web REST API biasanya
diimplementasikan menggunakan Flask atau FastAPI
- Tensorflow → TensorFlow Serving (layanan gRPC
bawaan).
Adapun Keuntungan implementasi pada VM dantara lain:
○ Arsitektur sistem perangkat lunak secara konseptual
sederhana.
Sedangkan, kekurangan implementasi pada VM, antara lain:
○ Pemeliharaan server (fisik maupun virtual).
○ Latensi jaringan
Biaya relative tinggi dibanding dengan menggunakan
container atau serverless.

Gambar 6. Deployment model untuk web services pada virtual environment
b) Deployment pada container
Container mirip dengan VM yang memiliki runtime yang
terisolasi dengan sistem file, CPU, Memory, dan ruang
prosesnya sendiri. Container merupakan suatu alternatif
modern dibanding dengan deployment pada VM. Semua
container berjalan pada VM atau fisik yang sama dan berbagi
sistem operasi. VM Menjalankan sistem operasi sendiri.
Adapun keuntungan deployment pada container, adalah lebih
hemat resources dan fleksibel dibanding menggunakan VM.
Sedangkan kelemahan deployment pada container yaitu
deployment pada container sering dianggap kompleks dan
membutuhkan expert/tenaga ahli.
Sistem machine learning dan web services diinstall pada
container (Docker Container). Container orchestrator
digunakan untuk menjalankan container pada sekelompok
server fisik/virtual. Contoh container orchestrator adalah
Kubernetes, AWS fargate, Google Kubernetes Enginee.

Gambar 7. Deployment model untuk web services dalam container yang berjalan pada
suatu cluster
Gambar 8. Contoh arsitektur penerapan Deployment Model menggunakan container

Gambar 9. Aliran dalam Deployment Model dari desain algoritma hingga model untuk
inference
● Docker adalah aplikasi open source untuk menyatukan file-
file yang dibutuhkan suatu perangkat lunak sehingga
menjadi satu kesatuan yang lengkap dan berfungsi.
● Data pengaturan dan file pendukung disebut sebagai image.
Kumpulan image digabung menjadi suatu wadah yang
disebut Container.
● Fitur Docker:
○ Docker Engine, digunakan untuk membangun Docker
Images dan membuat Container Docker.
○ Docker Hub, registry yang digunakan untuk berbagai
macam Docker Image.
○ Docker Compose, digunakan untuk mendefinisikan
aplikasi menggunakan banyak Container Docker.
○ Docker Mac, Docker Linux, Docker Windows
c) Serverless Deployment
Serverless deployment merupakan deployment yang
memanfaatkan severless computing dari cloud services
providers, seperti:
○ Amazon (lambda functions pada AWS),
○ Google (Google cloud platform) dan
○ Microsoft (functions pada Microsoft Azure).
Serverless deployment sendiri terdiri dari:
○ Arsip ZIP yang berisi codes untuk menjalankan machine
learning (model, feature extractor, dan scoring code).

○ File arsip ZIP berisi: nama tertentu yang berisi fungsi
tertentu, atau class-method dengan spesifik signature.
File arsip ZIP diupload pada cloud platform dan dilakukan
registrasi dengan nama yang unik.
● Cloud services:
○ Menyediakan API untuk mensubmit masukan ke
Serverless Function.
○ Menangani deploying codes dan model agar
memadai pada sumber daya yang dimiliki.
○ Mengeksekusi codes dan mengarahkan keluaran
kembali ke client.
○ Limitasi pada waktu eksekusi fungsi, ukuran file ZIP,
dan jumlah RAM
■ Harus menyertakan Python Library agar
model dapat dieksekusi dengan benar:
Numpy, SCIpy, Scikit-Learn.
Bergantung pada platform cloud: Java, Go, PowerShell,
Node.js, C#, Ruby
Adapun kelebihan dari serverless deployment, adalah:
○ Tidak perlu menyediakan server maupun VM.
○ Tidak perlu install depedensi, maintenance atau
update system.
○ Bersifat scalable.
○ Hemat biaya: hanya membayar waktu komputasi.
○ Mendukung operasi sinkron dan asinkron
○ Rollback yang mudah untuk kembali ke versi
sebelumnya.
Sedangkan, kekurangan serverless deployment:
○ Limitasi pada waktu eksekusi fungsi, ukuran file ZIP,
dan jumlah RAM
○ Tidak tersedianya akses GPU: terbatas jika ingin
mendeploy Deep Model.

Gambar 10. Lambda functions pada AWS
Gambar 11. Function pada Azure (Microsoft)

Gambar 12. Google cloud platform
d) Model Streaming
Model Steaming merupakan kebalikan dari REST API. Semua
model dan codes didaftarkan pada mesin pemrosesan aliran
(SPE).
○ Apache Storm, Apache Spark, Apache Flink
○ Aplikasi berbasis stream-processing library (SPL):
Apache Samza, Apache Kahfka Streams, Akka Streams.
Gambar 13. Ilustrasi perbedaan antara REST API dengan Streaming

REST API: Memproses elemen data, client menggunakan REST API mengirimkan
permintaan satu-per-satu dan menerima respon secara sinkronus
STREAMING: Memproses elemen data, client menggunakan STREAMING dengan
membuka koneksi, mengirimkan permintaan, dan mendapatkan update event ketika hal
tersebut terjadi
C. AI Infrastructure dan platform
Gambar 14. Contoh peralatan yang digunakan sebagai arsitektur AI dari NVIDIA
Gambar 15. Contoh peralatan yang digunakan sebagai arsitektur AI dari Huawei

Gambar 16. Huawes’s Full-Stack dan beberapa scenario untuk solusi AI
Gambar 17. Struktur Google AI platform

Gambar 18. AI services dan tools pada Microsoft
Gambar 19. Contoh aplikasi yang menerapkan Deployment Model
D. Deployment Strategy
● Deployment strategy
○ Computational resources: melakukan prediksi (inference) lebih baik
dibandingkan melakukan training.
○ Inferensi pada perangkat (berbasis Apps):
■ Performansi
■ Data dengan volume yang besar → bandwidth resources
■ User tidak memiliki akses internet D
○ Dapat menggunakan OPENVINO, Jetson NANO, dll (berbasis Desktop) →
Robotics, Surveillance System, dll
○ Dapat menggunakan microplatform FLASK dan HEROKU (berbasis Web)

● Deployment strategy secara tipikal dapat dibagi menjadi:
○ Single Deployment
○ Silent Deployment
○ Canary Deployment
Gambar 20. Beberapa contoh tools yang dapat digunakan dalam Deployment Strategy
Single deployment merupakan strategi yang paling sederhana. Pada Model dibuat serial
menjadi file, file lama bisa direplace dengan yang baru, termasuk ekstraktor fitur jika
diperlukan. Keunggulan dari strategi ini adalah sederhana, sementara itu kelemahan
adalah jika ada bug, maka semua pengguna akan terpengaruh.
Berikut adalah contoh penerapan single deployment
• Deployment di cloud environment:
o VM atau container baru harus disiapkan
o VM image atau container lama direplace
o Autoscaler memulai dengan yang baru
• Deployment di server:
o Upload new model file pada server
o Replace yang lama dengan yang baru
o Lakukan restart web service

Silent deployment merupakan strategi dengan menjalankan versi model yang baru dan
lama secara paralel. Keunggulan dari deployment ini adalah menyediakan waktu yang
cukup untuk memastikan model baru dapat digunakan sesuai kriteria. Sementara itu
kelemahannya adalah dapat menghabiskan banyak resource karena menjalankan dua
model secara bersama-sama.
Canary deployment merupakan strategi deployment dengan cara mendorong versi dan
kode model baru ke sebagian kecil pengguna, dengan tetap menjalankan versi lama untuk
sebagian besar pengguna. Keunggulan dari deployment ini adalah memungkinkan untuk
memvalidasi model baru dan efek prediksinya, selain itu, deployment tidak
mempengaruhi banyak user jika ada bug. Kelemahan pada canary deployment adalah
lebih rumit dan kompleks.
Dalam Deployment Strategy, terdapat istilah reproducibility, dimana ini adalah
akuntabilitas yang diperlukan dalam bisnis untuk lebih memahami dan mempercayai
penerapan machine learning pada kehidupan sehari-hari. Sementara itu, reproducibility
pada machine learning yaitu suatu kemampuan untuk menduplikasi model secara tepat
sehingga ketika model dilewati dengan data input yang sama, model yang direproduksi
akan mengembalikan output yang sama. Tantangan yang ditemui pada proses
Reproducibility ketika Deployment Model antara lain sebagai berikut
○ Feature tidak terdapat pada Live Environment
○ Perbedaan bahasa pemrograman
○ Perbedaan perangkat lunak
○ Kondisi real tidak cocok dengan data dan kondisi pada saat
training model
Berdasarkan permasalahan tersebut, maka solusi yang dapat dilakukan pada proses
Reproducibility ketika Deployment Model adalah
○ Versi perangkat lunak harus sama persis dan aplikasi harus
mencantumkan semua dependensi library pihak ketiga beserta versinya.
○ Menggunakan container dan perangkat lunak untuk melacak spesifikasi.
○ Research, develop dan deploy menggunakan bahasa yang sama (contoh:
Python).
○ Sebelum membangun model, harus memahami terlebih dahulu bagaimana
model akan diintegrasikan dengan sistem lain.
E. Menyimpan model
H=model.fit(trainX, trainY,validation_data=(testX, testY), ba
tch_size=b, epochs=e, shuffle=True )
regressor.fit(X,y)
from keras.models import load_model
model.save('model.h5')
import pickle

pickle.dump(regressor, open('model.pkl','wb'))
F. Persiapan Deployment
Berikut adalah beberapa hal yang harus dipersiapkan untuk men-deploy model Machine
Learning yang sudah dibuat:
1. Anaconda
Anaconda berfungsi membuat virtual environment untuk aplikasi yang dibuat
menggunakan Python. Virtual environment ini akan menampung semua
dependencies/library yang dibutuhkan pada aplikasi Python dan model Machine
Learning yang telah dibuat.
Install Anaconda untuk Laptop dan PC (Windows)
a. Download installer Anaconda di sini. Sesuaikan bit dari sistem operasi perangkat
Anda (32bit atau 64bit)
b. Buka file installer yang sudah didownload, klik Next pada halaman awal.
c. Baca licensing terms dan klik “I Agree”.
d. Pilih “Just for me” pada pilihan install for, lalu klik Next.
e. Pilih folder tujuan install Anaconda, lalu klik Next.
f. Centang “Register Anaconda3 as my default Python 3.7”, lalu klik Install.
g. Setelah install selesai, Anda akan diberikan saran untuk menginstall PyCharm
melalui link, klik Next untuk tidak menginstall PyCharm.

h. Install selesai, matikan centang pada 2 pilihan yang diberikan jika Anda tidak
ingin diarahkan ke website Anaconda, lalu klik Finish untuk menutup installer.
2. Visual Studio Code (VSCode)
VSCode merupakan text editor yang yang dapat digunakan untuk beragam bahasa
pemrograman, termasuk Java, JavaScript, Go, Node.js, Python dan C++. Pada modul
ini, VSCode akan digunakan untuk membuka source code dari aplikasi Python dan
model Machine Learning yang akan di-deploy.

Install VSCode untuk Laptop dan PC
a. Download installer Visual Studio Code di sini. Sesuaikan bit dari sistem operasi
perangkat Anda (32bit atau 64bit).
b. Buka file installer yang telah selesai didownload.
c. Baca License Agreement, pilih “I accept the agreement”, lalu klik Next.
d. Centang “Create a desktop icon” dan “Add to PATH”, lalu klik Next.

e. Klik tombol Install dan tunggu sampai proses install selesai.
f. Klik tombol Finish dan Anda akan disajikan tampilan awal dari VSCode.

3. Heroku
Heroku merupakan platform cloud yang menyediakan layanan server yang bisa
dimanfaatkan untuk deployment berbagai aplikasi. Heroku mendukung banyak
bahasa pemrograman seperti Java, Node.js, Scala, Clojure, Python, PHP, and Go. Pada
modul ini, Anda akan mempelajari penggunaan Heroku untuk deployment model
Machine Learning dengan bahasa Python.
Pendaftaran akun Heroku
a. Buka website resmi Heroku melalui URL ini. Klik tombol Sign Up for Free atau
Sign Up pada bagian atas kanan halaman awal website.
b. Isi data pribadi secara lengkap, verifikasi “I’m not robot” lalu tekan tombol Create
Free Account.

c. Sekarang Anda diminta untuk konfirmasi akun melalui email. Buka email Anda
lalu klik email terbaru dari Heroku dengan judul “Confirm your account on
Heroku”. Klik link yang diberikan.
d. Anda akan diarahkan ke halaman pengisian password. Masukkan password yang
Anda inginkan lalu klik Set Password and Login.

e. Klik Here to Proceed. Setelah di arahkan ke halaman License & Agreement, klik
Accept.
f. Selesai. Anda akan diarahkan ke halaman awal dashboard Heroku.

Install Heroku CLI
a. Untuk melakukan deployment, Anda harus men-download dan menginstall
Heroku CLI melalui link berikut. Pilih bit installer sesuai PC/Laptop Anda (32 bit
atau 64 bit).
b. Periksa apakah Heroku CLI sudah ter-install dengan mengetikkan perintah
heroku –version pada terminal VSCode lalu tekan Enter. Jika muncul informasi
versi dari Heroku CLI, maka Anda dapat melanjutkan ke langkah berikutnya.
c. Selamat, Anda berhasil menginstall Heroku CLI.
G. Deployment Model (Regresi Linier): Langkah-Langkah Deployment Model
Linear Regression
Setelah semua persiapan dilakukan, sekarang saatnya memulai proses deployment
model, berikut langkah-langkahnya:

1. Download source code dari repository Github berikut.
2. Buka dan extract file ZIP yang sudah di-download.
3. Buka folder source code yang sudah di-extract menggunakan VSCode dengan cara klik
Open… pada halaman awal VSCode, pilih folder, lalu tekan tombol Open.
4. Buka terminal pada VSCode menggunakan Ctrl+J.
5. Pada terminal, ketikan conda create --name deploy-model-linreg python=3.9 lalu
tekan Enter, Anda bebas memberi nama apa saja selain “deploy-model-linreg”,
ketikan ‘y’ lalu Enter jika diberikan pertanyaan, tunggu proses pembuatan virtual
environment selesai.

6. Aktifkan virtual environment menggunakan perintah conda activate deploy-model-
linreg lalu tekan Enter, tunggu sampai virtual environment aktif, sekarang pada
terminal akan terlihat nama virtual environment yang aktif yaitu (deploy-model-
linreg).
7. Install semua dependencies/library yang dibutuhkan dengan perintah pip install -r
requirements.txt, tunggu sampai selesai.
8. Setelah semua install selesai, Anda bisa menyembunyikan terminal dengan menekan
Ctrl+J atau klik icon ‘x’ pada sisi kanan atas terminal.
9. Pada sisi kiri VSCode, terdapat struktur direktori dari folder yang dibuka
sebelumnya.

Ada satu buah folder “templates” dan beberapa file penting dengan kegunaan sebagai
berikut.
● templates/
o index.html → Berisi template website.
Berikut potongan kode yang perlu diperhatikan pada file index.html.
<form
action="{{ url_for('predict') }}"
method="post"
class="flex flex-col"
>
Perintah action="{{ url_for('predict') }}" berfungsi memanggil
route/endpoint dari API Flask yaitu /predict. Sedangkan method="post"
menentukan jenis HTTP request yang dibuat. Post artinya form ini akan
mengirimkan payload data ke API melalui route /predict.
<input
type="text"
name="Usia"
placeholder="Usia"
required="required"
class="p-4 bg-gray-100 rounded-md"
/>
Tag input ini berfungsi untuk menampilkan text box dan menerima pengisian
data usia.
<select
name="Jenis Kelamin"
id="Jenis Kelamin"
>
<option value="Laki-laki">Laki-
laki</option>
<option
value="Perempuan">Perempuan</option>
</select>
Tag select ini berfungsi untuk menerima input berupa pilihan/drop down. Ada
2 buah opsi yang dapat dipilih yaitu Laki-laki atau Perempuan dengan

value="Laki-laki" dan value="Perempuan" yang akan menjadi nilai dari
data jenis kelamin.
<select
name="Perokok"
id="Perokok"
>
<option value="Ya">Ya</option>
<option value="Tidak">Tidak</option>
</select>
Tag select ini juga berfungsi untuk menerima input berupa pilihan/drop down.
Ada 2 buah opsi yang dapat dipilih yaitu Ya atau Tidak dengan value="Ya" dan
value="Tidak" yang akan menjadi nilai dari data status perokok.
<button
type="submit"
class="
flex
justify-center
...
"
>
PREDIKSI SEKARANG
...
</button>
Tag ini berfungsi sebagai tombol/button dengan type="submit" yang
berfungsi mengeksekusi submission dari form data usia, jenis kelamin, dan
status perokok.
<h2 class="text-5xl font-bold">USD {{ insurance_cost
}}</h2>
Pada tag Heading2 atau h2 inilah hasil prediksi ditampilkan melalui variable
{{ insurance_cost }} yang dikirimkan oleh endpoint /predict dari API Flask.
{% if (insurance_cost) != 0 %}
<div class="mt-8">
<p>Usia: {{ age }} tahun</p>
<p>Jenis kelamin: {{ sex }}</p>

<p>Status perokok: {{ smoker }}</p>
</div>
{% endif %}
Ketika biaya asuransi berhasil diprediksi, maka data usia, jenis kelamin, dan
status perokok hasil input pengguna akan ditampilkan juga.
● app.py → Berisi konfigurasi route untuk API.
Berikut potongan kode yang harus diperhatikan pada file app.py.
from flask import Flask, request, render_template
import pickle
app = Flask(__name__)
.
.
.
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Potongan kode di atas adalah bagian awal dan akhir file. Bagian ini sangat penting
untuk memulai API Flask. Pada bagian awal terdapat perintah import untuk
memanggil library yang dibutuhkan. Kemudian panggil kelas Flask dengan
argumen __name__ dan simpan di dalam variabel app. Di bagian akhir terdapat
kondisi, jika __name__ bernilai ‘__main__’, maka jalankan API melalui perintah
app.run(debug=True) yang sekaligus mengaktifkan mode debug untuk
mempermudah proses pembuatan API. Jika terdapat error maka akan ditampilkan
pada laman web yang terbuka di browser.
model_file = open('model.pkl', 'rb')
model = pickle.load(model_file, encoding='bytes')
Potongan kode di atas berfungsi membuka file model Linear Regression yang
tersimpan dalam format pickle (.pkl) dan menyimpannya ke variable model
untuk digunakan saat prediksi.
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html', insurance_cost=0)

Setelah bagian inti yang berada di awal dan akhir file, selanjutnya adalah bagian
di mana API endpoints/routes didefinisikan. Untuk route pertama yakni ‘/’
berfungsi sebagai home atau index dari API Flask yang dibuat.
Jika pengguna mengakses route ‘/’ contohnya 127.0.0.1/ maka API akan me-
render template laman web pada file index.html yang sudah dijelaskan
sebelumnya. Selain itu, route ini akan mengirimkan variable insurance_cost
dengan nilai awal 0 (sebelum dilakukannya prediksi).
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
'''
Predict the insurance cost based on user inputs
and render the result to the html page
'''
Endpoint/route selanjutnya adalah /predict yang menerima HTTP request
berjenis POST. Pada route inilah data usia, jenis kelamin, dan status perokok
akan diolah untuk memberikan prediksi nilai insurance_cost.
age, sex, smoker = [x for x in request.form.values()]
Selanjutnya, semua values dari form akan diambil dan dimasukkan ke dalam
varible age, sex, dan smoker.
data = []
data.append(int(age))
if sex == 'Laki-laki':
data.extend([0, 1])
else:
data.extend([1, 0])
if smoker == 'Ya':
data.extend([0, 1])
else:
data.extend([1, 0])
Setelah mendapatkan data. Kemudian data kategori yaitu jenis kelamin dan
status perokok perlu dijadikan angka atau dilakukan one hot encoding. Untuk
jenis kelamin akan dipecah menjadi dua kategori yaitu [Perempuan, Laki-laki],
bernilai 0 jika tidak dan bernilai 1 jika iya. Begitupun dengan status perokok yang
menjadi [Tidak, Ya].

Semua nilai akan digabungkan menjadi list [Usia, Perempuan, Laki-laki, Tidak,
Ya] dan disimpan pada variabel data. Contoh hasilnya adalah [20, 0, 1, 1, 0].
prediction = model.predict([data])
output = round(prediction[0], 2)
return render_template('index.html',
insurance_cost=output, age=age, sex=sex, smoker=smoker)
Pada bagian akhir fungsi predict() terdapat proses memprediksi biaya asuransi
melalui perintah model.predict([data]) yang hasilnya akan disimpan ke
dalam variable prediction. Selanjutnya, nilai hasil prediksi dibulatkan menjadi 2
angka di belakang koma melalui perintah round(prediction[0], 2). Terakhir,
fungsi predict() akan me-return render dari template website beserta nilai
insurance_cost yang disimpan pada variable output. Selain itu, data input age,
sex, dan smoker dikirimkan kembali untuk ditampilkan pada halaman template.
● model.pkl → Model Regresi Linier yang sudah di-training dan disimpan.
● Procfile → Berisi konfigurasi Dyno formation untuk Heroku.
● requirements.txt → Berisi daftar dependency/package Python yang diperlukan
untuk menjalankan API dan model Regresi Linier.
10. Sebelum melakukan deployment ke platform Heroku, Anda dapat mencoba
menjalankan server websitenya secara local pada PC/laptop dengan cara membuka
terminal (Crtl+J), ketikan perintah python app.py lalu tekan Enter. Anda akan
diberikan URL berupa http://localhost:5000/ atau http://127.0.0.1:5000/.
11. Buka URL tersebut menggunakan browser, maka websitenya akan terbuka. Lakukan
pengetesan dengan cara memasukkan data Usia, Jenis Kelamin, dan Status
Perokok. Klik tombol Prediksi Sekarang dan lihat hasil prediksi biaya asuransinya
seperti berikut.

12. Jika sudah selesai menjalankan dan mencoba website secara local pada PC/laptop
Anda, buka kembali VSCode. Tekan tombol Ctrl+C untuk menghentikan server.
13. Sekarang saatnya men-deploy website model Linear Regression ini menggunakan
Heroku. Pastikan Anda sudah memiliki akun dan login ke Heroku serta sudah
menginstall Heroku CLI. Buka dashboard Heroku. Klik tombol New kemudian pilih
Create new app.
14. Masukkan nama aplikasi sesuai keinginan, lalu klik tombol Create. Setelah itu, Anda
akan diarahkan ke halaman awal bagian Deploy.

15. Login pada Heroku CLI dengan mengetikkan perintah heroku login, tekan Enter, lalu
tekan sembarang kunci/tombol keyboard untuk membuka Browser. Anda akan
diarahkan untuk login melalui Browser. Setelah selesai, buka kembali ke VSCode.

16. Buat git repository dan upload semua file yang ada ke Heroku dengan menggunakan
beberapa perintah berikut secara berurutan satu persatu.
● git init
● heroku git:remote -a deploy-model-linreg
● git add .
● git commit -am “deployment pertama”

● git push heroku master
17. Setelah selesai, Anda akan diberikan URL untuk mengakses website yang sudah di-
deploy pada Heroku. Sekarang Anda dapat membagikan URL tersebut untuk diakses
oleh banyak orang.
18. Selamat, Anda telah berhasil melakukan deployment model Linear Regression dalam
bentuk website menggunakan Heroku!

H. Deployment Model (ANN): Langkah-Langkah Deployment Model ANN Image
Classification (Cat vs Dog)
Sampai di sini, Anda telah berhasil melakukan deployment untuk model Linear Regression.
Untuk men-deploy model ANN Image Classification, tidak ada perbedaan langkah-langkah
kecuali pada struktur directory file dan kode program. Berikut beberapa perbedaan yang
harus diperhatikan.
1. Semua file deployment model ANN dapat di-download pada repository Github berikut.
Pada bagian halaman Github juga terdapat deskripsi mengenai folder, file, dan kode
program.

2. Pastikan Anda menggunakan virtual environment Anaconda yang berbeda. Nama
virtual environment sebelumnya adalah “deploy-model-linreg”, Anda dapat membuat
virtual environment baru dengan nama “deploy-model-ANN” atau nama lainnya
sesuai keinginan.
3. Struktur directory program adalah sebagai berikut:
● static/
o uploads/ → Berisi gambar yang diunggah untuk diprediksi.
● templates/
o index.html → Berisi template website.
Perhatikan beberapa potongan kode pada file index.html berikut.
{% if uploaded_image %}
<img
src="{{ url_for('send_uploaded_image',
filename=uploaded_image) }}"
class="mt-8 mb-4 h-48 border-8 border-
gray-200 rounded-md"
/>
{% else %}
<div
class="
flex
justify-center
items-center
my-8
w-48
h-48
border-8 border-gray-200
rounded-md
"
>
<p class="text-center">
Masukkan gambar kucing atau anjing
</p>

</div>
{% endif %}
Pada bagian ini terdapat percabangan if-else untuk mengatur tampilan laman web.
Jika gambar yang di-upload ada, maka tampilkan gambar menggunakan tag img.
Jika belum ada gambar yang di-upload, maka tampilkan tulisan “Masukkan
gambar kucing atau anjing”.
{% if prediction %}
<p class="mb-8">Hasil Prediksi:
{{prediction}}</p>
{% endif %}
Kemudian terdapat juga percabangan if untuk menampilkan hasil prediksi apabila
hasil prediksi sudah ada, lalu ditampilkan ke laman web. Contoh: “Hasil Perdiksi:
Cat (Kucing)”.
<form
method="post"
enctype="multipart/form-data"
class="flex flex-col"
>
<input
type="file"
name="image"
class="
mb-4
p-4
border-8 border-gray-200
rounded-md
bg-gray-100
"
/>
<button
type="submit"
class="p-4 bg-indigo-500 text-white
rounded-md"
>
Prediksi Gambar
</button>
</form>

Bagian ini merupakan form yang berfungsi untuk upload gambar. Tag input
berfungsi membuka file explorer untuk memilih gambar yang ingin di upload.
Ketika gambar selesai dipilih, selanjutnya button Prediksi Gambar berfungsi
mengirimkan gambar ke API Flask untuk diolah dan diprediksi.
● app.py → Berisi konfigurasi route dan proses prediksi model untuk API.
from flask import Flask, render_template, request,
send_from_directory
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array,
load_img
from tensorflow import expand_dims
import numpy as np
import os
app = Flask(__name__)
.
.
.
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Potongan kode di atas adalah bagian awal dan akhir file. Bagian ini sangat penting
untuk memulai API Flask. Pada bagian awal terdapat perintah import untuk
memanggil library yang dibutuhkan. Kemudian panggil kelas Flask dengan
argumen __name__ dan simpan di dalam variabel app. Di bagian akhir terdapat
kondisi, jika __name__ bernilai ‘__main__’, maka jalankan API melalui perintah
app.run(debug=True) yang sekaligus mengaktifkan mode debug untuk
mempermudah proses pembuatan API. Jika terdapat error maka akan ditampilkan
pada laman web yang terbuka di browser.
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = './static/uploads/'
model = load_model('model.h5')
class_dict = {0: 'Cat (Kucing)', 1: 'Dog (Anjing)'}
Bagian ini merupakan konfigurasi folder penyimpanan gambar ter-upload,
membuka file model.h5 dan menyimpannya ke variable model untuk prediksi.
Kemudian, membuat class_dict yang berisi encoding untuk 2 label klasifikasi
yakni 0 untuk kucing dan 1 untuk anjing.

def predict_label(img_path):
loaded_img = load_img(img_path, target_size=(256, 256))
img_array = img_to_array(loaded_img) / 255.0
img_array = expand_dims(img_array, 0)
predicted_bit =
np.round(model.predict(img_array)[0][0]).astype('int')
return class_dict[predicted_bit]
Fungsi predict_label dengan parameter img_path berfungsi untuk memprediksi
kucing atau anjing dari gambar yang di-upload. Pertama gambar dibuka dengan
perintah load_img sekaligus di-resize menjadi 256x256 pixel. Ubah gambar
menjadi array dan dinormalisasi dengan membagi semua pixel dengan nilai 255.0.
Sebelum dilakukan prediksi, dimensi gambar diubah terlebih dahulu dengan
menambahkan 1 dimensi pada indeks 0 sehingga ukuran akhir array gambar
adalah (1, 256, 256, 3). Terakhir dilakukan prediksi dengan menggunakan
model.predict() dan hasil prediksi dibulatkan menjadi integer sehingga nilai nya
hanya 0 atau 1. Fungsi selanjutnya mengembalikan (return) label kelas dari
class_dict berupa “Cat (Kucing)” atau “Dog (Anjing)”
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
if request.method == 'POST':
if request.files:
image = request.files['image']
img_path =
os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], image.filename)
image.save(img_path)
prediction = predict_label(img_path)
return render_template('index.html',
uploaded_image=image.filename, prediction=prediction)
return render_template('index.html')
Bagian ini merupakan endpoint home/index dari API Flask yang dibuat. Route ‘/’
akan mengembalikan render template index.html saja jika laman web dibuka
(request.method == ‘GET’). Jika request.method == ‘POST’, berarti laman web
mengirimkan gambar untuk diprediksi. Simpan gambar tersebut ke folder upload
yang sudah di-config beserta nama file gambarnya. Lakukan prediksi dengan
memanggil fungsi predict_label() yang sudah dijelaskan sebelumnya dengan
menggunakan argumen img_path untuk memberikan path atau lokasi file upload
gambar yang tersimpan. Terakhir, return render template index.html sekaligus
nama file gambar dan hasil prediksi untuk ditampilkan kembali ke laman web.
@app.route('/display/<filename>')

def send_uploaded_image(filename=''):
return send_from_directory(app.config['UPLOAD_FOLDER'],
filename)
Kemudian ada endpoint atua route ‘/display/<filename>’ agar laman web dapat
membuka path gambar yang dikirimkan melalui link yang disediakan endpoint ini.
Pada file index.html, Anda dapat melihat terdapat potongan kode src="{{
url_for('send_uploaded_image', filename=uploaded_image) }}"
pada bagian inilah send_uploaded_image atau route ‘/display/<filename>’
dipanggil.
● model.h5 → Model Image Classification ANN yang sudah di-training.
● Procfile → Berisi konfigurasi Dyno formation untuk Heroku.
● requirements.txt → Berisi daftar dependency/package Python yang diperlukan
untuk menjalankan API dan model Image Classification ANN.
4. Pastikan Anda membuat project/app baru pada dashboard Heroku. Anda dapat
memberi nama app-nya dengan “deploy-model-ANN” atau “cat-vs-dog” atau nama
lainnya sesuai keinginan.
5. Jika website model Linear Regression menerima input data usia, jenis kelamin, dan
status perokok untuk memprediksi biaya asuransi. Pada website model ANN ini
akan menerima input berupa gambar kucing atau anjing yang di-upload dan
memprediksi apakah gambar tersebut merupakan gambar kucing atau anjing seperti
berikut ini.

Setelah memahami perbedaan antara deployment model Linear Regression dan ANN,
maka Anda dapat memulai langkah-langkah yang sama seperti deployment Linear
Regression. Selamat mencoba! Jika berhasil, buka URL website yang diberikan Heroku
menggunakan Browser. Masukkan gambar kucing atau anjing, lalu lihat hasil prediksinya.
Sekarang Anda dapat membagikan URL tersebut kepada orang lain.

Tugas Dan Proyek Pelatihan
1. Implementasikan Deployment Model sesuai yang sudah dijelaskan pada modul ini sehingga dapat berjalan
dengan baik.
Link Referensi Modul Enam Belas
Link Pertanyaan Modul Enam Belas
Bahan Tayang
Power Point
Link room Pelatihan dan Jadwal live sesi bersama instruktur
Zoom
Penilaian
Komposisi penilaian Tugas Implementasi Deployment Model ke dalam web sederhana: Nilai 100
Target Penyelesaian Modul Pertama
1 hari/sampai 6JP

16.modul melakukan deployment model (final) v1 1

16.modul melakukan deployment model (final) v1 1

More Related Content

What's hot

More from ArdianDwiPraba

Recently uploaded

16.modul melakukan deployment model (final) v1 1