Kitafit adalah sebuah platform kebugaran digital yang dirancang untuk membantu pengguna mencapai target kesehatan mereka. Proyek ini terdiri dari antarmuka pengguna (frontend), server (backend), dan model machine learning untuk fitur-fitur cerdas.
Proyek ini dibagi menjadi tiga komponen utama yang masing-masing berada di dalam foldernya sendiri:
-
📁 kitafit_frontend/Bagian ini berisi semua kode untuk antarmuka pengguna (UI) yang dilihat dan diinteraksikan oleh pengguna. -
📁 kitafit_backend/Berisi server, API, logika bisnis, dan manajemen database. Komponen ini yang akan menghubungkan frontend dengan data dan fungsionalitas inti. -
📁 Kitafit_ML/Komponen untuk machine learning. Kemungkinan digunakan untuk memberikan rekomendasi latihan yang dipersonalisasi atau fitur cerdas lainnya.
Berikut adalah daftar teknologi utama yang digunakan dalam setiap komponen proyek:
-
Backend:
- Node.js
- Express.js
-
Frontend:
- React.js
- Vite.js
-
Machine Learning:
- Python
- (TensorFlow, Scikit-learn, Pandas)
- Flask
Untuk menjalankan proyek ini di lingkungan lokal Anda, ikuti langkah-langkah berikut:
Pastikan Anda sudah menginstal perangkat lunak berikut:
-
Clone repositori ini:
git clone [https://github.com/Fjdwe19/kitafit_full.git](https://github.com/Fjdwe19/kitafit_full.git) cd kitafit_full -
Setup Backend:
cd kitafit_backend npm install -
Setup Frontend:
cd ../kitafit_frontend npm install -
Setup Lingkungan Machine Learning:
cd ../Kitafit_ML # Buat virtual environment (direkomendasikan) python -m venv venv source venv/bin/activate # atau `venv\Scripts\activate` di Windows # Install library yang dibutuhkan pip install -r requirements.txt
(Catatan: Anda perlu membuat file
requirements.txtterlebih dahulu di dalam folder ML)
-
Jalankan Server Backend: Dari dalam folder
kitafit_backend, jalankan:npm start
Server akan berjalan di
http://localhost:PORT(sesuaikan port di file.envAnda). -
Jalankan Aplikasi Frontend: Dari dalam folder
kitafit_frontend, jalankan:npm start
Aplikasi akan terbuka di
http://localhost:3000(atau port lain sesuai konfigurasi).