Algoritma Data Science pada Layanan Pesan Antar Makanan

Dalam era digital seperti sekarang, semua serba online. Begitu juga untuk kebutuhan makan terutama bagi kalian yang memiliki kesibukan dan mobilitas yang terbatas. Layanan pesan antar makanan menjadi solusi yang menjawab masalah di atas. Tapi, pernahkah kalian menganalisis algoritma data science apa yang digunakan dalam proses tersebut?

Nah, artikel kali ini akan menjelaskan dengan lebih detail macam-macam algoritma data science yang digunakan layanan pesan antar makanan. Mulai dari memilih makanan, sampai siap untuk diantar ke pelanggan, tentunya menggunakan berbagai algoritma. Yuk, langsung kita bahas 4 algoritma dasar yang digunakan pada layanan tersebut!

1. Pencocokan Restoran

Algoritma machine learning yang umum digunakan untuk pencocokan restoran dalam layanan pesan antar adalah algoritma rekomendasi. Algoritma ini bekerja dengan menganalisis data historis dari pengguna dan restoran untuk mengidentifikasi pola dan preferensi. Dua jenis algoritma yang paling populer adalah Collaborative Filtering dan Content-Based Filtering.

Collaborative Filtering memanfaatkan data perilaku pengguna untuk menemukan kesamaan antar pengguna dan merekomendasikan restoran berdasarkan preferensi mereka yang serupa. Content-Based Filtering, sebaliknya, memanfaatkan informasi terkait restoran, seperti jenis masakan, lokasi, atau rating, untuk merekomendasikan restoran yang sesuai dengan preferensi pengguna.

Cara kerja algoritma ini melibatkan langkah-langkah pengumpulan data historis, pembuatan profil pengguna dan restoran, pengukuran kesamaan antar pengguna atau restoran, dan terakhir memberikan rekomendasi personal kepada pengguna berdasarkan kesamaan tersebut. Selama pengembangan model, algoritma ini terus diperbarui dan disesuaikan dengan perubahan preferensi pengguna dan perubahan di industri kuliner.

Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science

2. Pemilihan Driver

Salah satu matching algorithm yang digunakan untuk pemilihan driver dalam layanan pesan antar adalah algoritma Weighted Matching. Algoritma ini mempertimbangkan beberapa faktor seperti jarak, waktu tempuh, dan beban kerja sebelumnya dari setiap driver untuk menentukan ketercocokan yang optimal. 

Setiap faktor diberi bobot yang sesuai, dan algoritma melakukan perhitungan untuk menghasilkan nilai kesesuaian untuk setiap driver dengan pesanan tertentu. Driver dengan nilai kesesuaian tertinggi kemudian dipilih untuk menangani pesanan tersebut.

Algoritma ini memungkinkan platform pesan antar untuk menyesuaikan preferensi dan kondisi operasional, seperti memberikan prioritas pada driver dengan kinerja terbaik atau mengurangi waktu perjalanan secara keseluruhan.

3. Estimasi Waktu Pengiriman

Algoritma untuk estimasi waktu pengiriman dalam layanan pesan antar biasanya menggunakan model prediksi waktu perjalanan yang memanfaatkan machine learning. Algoritma ini menggabungkan berbagai faktor seperti jarak, lalu lintas, waktu hari, cuaca, dan pola historis perjalanan untuk memprediksi waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan suatu pesanan.

Proses ini dimulai dengan mengumpulkan dan mengevaluasi data historis yang melibatkan rute-rute yang sering dilalui oleh pengemudi, durasi perjalanan, dan variabel-variabel lainnya yang memengaruhi waktu pengiriman. Selanjutnya, algoritma menggunakan teknik machine learning, seperti regresi atau neural network, untuk melatih model prediksi. Model tersebut kemudian dapat menghasilkan estimasi waktu pengiriman berdasarkan parameter yang telah dipelajari, dan diperbarui secara berkala dengan data real-time.

Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Sistem Rekomendasi Makanan

Sistem rekomendasi makanan dalam layanan pesan antar umumnya menggunakan pendekatan gabungan antara Collaborative Filtering dan Content-Based Filtering. Collaborative Filtering menganalisis data historis dan preferensi pengguna untuk menemukan kesamaan antar pengguna, sedangkan Content-Based Filtering mempertimbangkan karakteristik makanan, seperti jenis masakan, bahan-bahan, dan rating, untuk memberikan rekomendasi.

Algoritma ini memulai prosesnya dengan membangun profil pengguna berdasarkan riwayat pemesanan dan preferensi makanan. Selanjutnya, menggunakan informasi tersebut untuk menemukan pengguna lain dengan preferensi serupa melalui Collaborative Filtering. Secara bersamaan, Content-Based Filtering mengevaluasi karakteristik makanan yang disukai oleh pengguna dan mencari makanan dengan atribut serupa untuk direkomendasikan.

Selain digunakan pada industri restauran, algoritma data science tentunya juga digunakan di berbagai industri lainnya. Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya