Sistem rekomendasi merupakan salah satu algoritma yang menggunakan analisis data dan teknik pembelajaran mesin untuk memberikan rekomendasi yang relevan kepada pengguna. Rekomendasi tersebut bisa berupa film, video, atau barang yang kemungkinan besar akan menarik minat pengguna.
Dalam sistem rekomendasi, algoritma ini melakukan analisis terhadap sejumlah besar data mengenai perilaku, preferensi, dan minat dari pelanggan. Pendekatan ini menggunakan teknik-teknik pembelajaran mesin, termasuk pengelompokan, kolaborasi filtering, dan jaringan saraf untuk menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi.
Ada beberapa perusahaan besar yang telah berhasil menerapkan sistem rekomendasi ini dalam bisnis mereka. Contohnya adalah Netflix, yang menghadirkan rekomendasi film yang dipersonalisasi sesuai dengan selera penonton. Amazon juga menggunakan pendekatan serupa dengan menyarankan produk berdasarkan sejarah pembelian dan riwayat penelusuran pelanggan. Begitu pula Spotify, yang menawarkan daftar putar dan rekomendasi lagu yang disesuaikan dengan preferensi dan sejarah mendengarkan pengguna.
Dalam upaya untuk menyajikan rekomendasi yang lebih akurat dan sesuai, terdapat dua algoritma utama yang sering digunakan dalam sistem rekomendasi: Kolaborasi Filtering dan Content-Based Filtering.
1. Collaborative Filtering
Kolaborasi Filtering mengandalkan pola perilaku pengguna dan hubungan antar pengguna atau produk. Algoritma ini berasumsi bahwa pengguna yang memiliki preferensi serupa di masa lalu akan cenderung memiliki preferensi yang sama di masa depan. Ini dapat diartikan bahwa jika pengguna A dan B memiliki preferensi yang serupa dalam beberapa item, maka item yang disukai oleh pengguna A kemungkinan besar akan disukai oleh pengguna B juga.
2. Content-Based Filtering
Content-Based Filtering, di sisi lain, berfokus pada karakteristik produk atau item yang disukai oleh pengguna. Algoritma ini menganalisis atribut atau karakteristik produk, seperti kategori, genre, atau atribut lainnya. Ketika pengguna memberikan preferensi atau menunjukkan minat pada suatu atribut, sistem akan merekomendasikan item yang memiliki atribut serupa.
Dalam beberapa kasus, strategi ini dapat diintegrasikan menjadi algoritma hibrida, menggabungkan kelebihan dari kedua metode untuk memberikan rekomendasi yang lebih tepat sasaran.
Sistem rekomendasi memainkan peran penting dalam menghadirkan pengalaman yang lebih baik bagi pengguna dan mendorong interaksi yang lebih tinggi dalam platform online. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti Kolaborasi Filtering dan Content-Based Filtering, perusahaan-perusahaan seperti Netflix, Amazon, dan Spotify telah berhasil menciptakan solusi yang mengagumkan untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan dan memaksimalkan nilai dari setiap interaksi pelanggan.