BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 5 Jam 42 Menit 3 Detik

Cara Kerja Algoritma Data Science Pada Aplikasi

Belajar Data Science di Rumah 02-November-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/467484003970afabac09d19c11a6684d_x_Thumbnail800.jpg

Perkembangan artificial intelligence mendorong para developer di seluruh belahan dunia mulai menerapkan algoritma data science dalam aplikasi yang dibuatnya. Salah satu aplikasi yang merupakan hasil terapan dari algoritma data science adalah aplikasi TikTok. Siapa sih yang tidak kenal dengan aplikasi yang satu ini? Pasti sahabat DQLab sudah akrab dengan aplikasi yang sering fyp di halaman pencarian. 


Mengutip Business of Apps, TikTok sudah memiliki 1,39 miliar pengguna aktif bulanan (monthly active user) di seluruh dunia hingga kuartal I 2022. Jumlah tersebut meningkat hingga 72,17 persen dibandingkan setahun lalu. Padahal setahun kebelakang, pada kuartal I 2021 pengguna aktif bulanannya masih berada di kisaran angka 812 juta. Melihat data ini, TikTok sudah mengantongi posisi lebih unggul dibandingkan dengan Instagram.


Lalu apa hubungannya TikTok dengan Instagram? Dalam dunia data science, keduanya punya salah satu algoritma yang seringkali ditemui ketika kita sibuk scrolling mencari informasi atau kabar terbaru. Algoritma ini dinamakan algoritma recommendation engine atau RE. 


Pada aplikasi TikTok, pengguna akan mendapatkan FYP atau laman For You Page yang berisi rekomendasi dari apa yang sudah ditonton di beranda kita atau menyempatkan untuk memberikan likes terhadap konten yang kita sukai. Kira-kira apa saja algoritma yang terjadi pada media sosial Tiktok belakangan ini dan sepanjang tahun 2022? Kemudian apa kaitannya dengan data science? Kali ini kita akan kupas bareng-bareng melalui artikel berikut ini! Simak sampai habis ya sahabat DQLab!


1. Sekilas Tentang Aplikasi TikTok

TikTok merupakan platform media sosial berbasis video music dimana pengguna bisa membuat video, mengedit, remix suara hingga berbagi video klip berdurasi pendek (60 detik) yang menyediakan filter dan musik sebagai pendukung.


Aplikasi ini awalnya diluncurkan oleh Zhang Yiming, seorang pengusaha sekaligus pendiri dari perusahaan berbasis teknologi, ByteDance pada tahun 2016. 


Kemunculan aplikasi ini ternyata mendapatkan respon positif dari penggunanya sehingga aplikasi yang dahulunya bernama Douyin menjadi salah satu aplikasi yang cukup populer di negara Tiongkok. Berkat kepopulerannya, ByteDance akhirnya mencoba untuk memperkenalkan aplikasi ini kepada masyarakat dunia. Dengan demikian aplikasi ini berganti nama dari Douyin menjadi TikTok.

data science


Pada tahun 2018, aplikasi TikTok menjadi salah satu aplikasi yang sedang hype di Indonesia. Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kominfo) tiba-tiba memblokir aplikasi ini pada 3 Juli 2018 karena dianggap menyajikan konten yang tidak mendidik.


Tetapi, beruntungnya pada Agustus 2018 aplikasi ini muncul lagi di permukaan dan bisa diunduh kembali. Diluar dari kabar yang kurang mengenakkan dan membuat gempar seluruh Indonesia justru membuat TikTok bertengger ke posisi kedua pengguna terbanyak dunia setelah Amerika Serikat.


Berdasarkan laporan dari We Are Social, aplikasi TikTok memiliki 1,4 miliar pengguna aktif bulanan (Monthly Active Users) berusia di atas 18 tahun secara global hingga kuartal I 2022. Jumlah ini meningkat 15,34 persen jika dibandingkan dengan kuartal sebelumnya sebanyak 1,2 miliar pengguna.


Indonesia ada pada urutan kedua dengan pengguna aktif sebesar 99,1 juta orang. Pengguna TikTok di Indonesia rata-rata menghabiskan waktu di TikTok sebanyak 23,1 jam per bulan.


Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis


2. Mengenal Recommendation Engine Pada Aplikasi TikTok

Sekarang kita beranjak ke bahasan soal algoritma data science dalam aplikasi TikTok. Salah satu algoritma yang dipakai pada aplikasi ini adalah algoritma Recommendation Engine. Sekilas algoritma ini hampir mirip dengan yang digunakan oleh YouTube, Netflix maupun Spotify. Tetapi, dalam aplikasi Tiktok Recommendation Engine berkamuflase dalam bentuk user centric design atau pendekatan berbasis pengguna. 


Jadi aktivitas yang dilakukan oleh pengguna pada aplikasi ini akan terekam dengan jelas. Mulai dari konten-konten TikTok yang mereka sukai, konten yang mereka tonton, musik yang digunakan dalam video hingga aktivitas stitch yang memungkinkan pengguna untuk menggabungkan video lain di TikTok dengan video yang dibuat.

data science


Contoh kecil, misalnya yang lewat di beranda TikTok sekarang lebih banyak ke konten Kuliner atau makan-makan. Tanpa sadar, si pengguna ini memberikan likes atau menyukai konten tersebut. Nantinya konten kuliner tadi akan dipersonalisasikan ke dalam kategori makanan. 


Jadi aktivitas yang dilakukan oleh pengguna akan terekam dan diawasi oleh algoritma Recommendation Engine tadi. Bisa dibayangkan ya, konten yang durasinya pendek hanya 60 detik saja tahu lho dengan cepat oleh tangkapan AI. Nantinya algoritma tersebut akan menyusun dataset tepat setelah satu konten telah berhasil dilihat.


3. 3 Langkah dalam Publisitas Konten TikTok

Dari penjelasan tadi sudah jelas ya bahwa algoritma sangat berperan penting pada aplikasi TikTok. Ada tiga langkah penting yang perlu diketahui dalam publisitas konten TikTok dari sudut pandang AI. Tiga langkah ini dilakukan dalam publisitas konten yang ada di aplikasi TikTok. 


data science


Berikut adalah penjelasan masing-masing dari setiap aktivitasnya::

  • Content Data = Pada tahap ini, pengguna akan memberikan tagging atau geo-tagging pada unggahan konten yang dibuat. Sebagai aplikasi berbasis user generated content maka setiap konten yang diunggah memiliki karakter dan ciri berbeda. Jadi pengguna Tiktok satu dengan yang lain juga berbeda. AI akan melakukan identifikasi untuk menemukan konten apa yang akan disodorkan.

  • User Data = pada tahap ini, AI melakukan identifikasi tentang pekerjaan, jenis kelamin, usia, demografi pengguna, jam berapa paling sering menonton aplikasi Tiktok, melakukan aktivitas yang ada di aplikasi Tiktok dan lain-lain.

  • Scenario Data = pada data ini melacak kebiasaan seorang TikToker. Dari sini, AI akan merekam seluruh aktivitas mulai dari konten apa yang paling sering ditonton dimanapun. AI juga akan menerima data dari pengguna berupa trending konten, top keywords, trend themes dan lain-lain.


Setelah data-data terkumpul semua nantinya akan dikirimkan ke dalam Recommentdation Engine untuk kemudian masuk ke dalam tahapan Creating User Profile.


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


4. Algoritma Data Science dalam Aplikasi TikTok

Berdasarkan informasi dari HootSuite bahwa TikTok rata-rata memiliki durasi waktu 46 menit dari total waktu layar harian per pengguna, mengalahkan angka perbandingan untuk YouTube dan bersaing ketat dengan platform Facebook dan Instagram.


Adapun rahasia di balik pencatatan seluruh data dan aktivitas dalam aplikasi TikTok adalah penggunaan personalisasi algoritmik. 

data science


Halaman beranda pada aplikasi TikTok dibagi menjadi dua yaitu Mengikuti dan Untuk Anda. Pada halaman Mengikuti, disini pengguna bisa melihat konten-konten yang sudah dikuratori sendiri berdasarkan kreator yang ada di aplikasi Tiktok yang anda ikuti.


Urutan konten ditentukan oleh waktu unggah pada setiap video. Semakin baru video yang diunggah maka posisinya berada di bagian atas. Kreator biasanya juga menyematkan video yang paling populer agar tetap bertengger di posisi atas.


TikTok menggunakan algoritma machine learning untuk mengatur personalisasi konten yang ada pada FYP atau For You Page. Feed dipersonalisasi sesuai dengan konten yang disukai oleh pengguna dan minat yang sudah ditentukan di awal ketika melakukan pembuatan akun.


Tidak hanya berhenti disitu saja, dalam menyusun strategi rekomendasi dan kategorisasi TikTok di halaman beranda mereka juga menggunakan Computer Vision, Natural Language Processing, dan Metadata.


Jadi gimana nih sahabat DQLab? Sudah terjawab kan rasa penasaran kalian terkait cara kerja dari algoritma yang ada di aplikasi TikTok. Biar makin penasaran lagi, kamu bisa kulik lebih lanjut untuk belajar banyak seputar data science hanya ada di DQLab!


Kunjungi langsung situs DQLab dan nikmati pengalaman belajar bersama DQLab dengan mengakses module gratis "Introduction to Data Science". Kamu bisa mulai memperdalam ilmu kamu mengenai algoritma Machine Learning dan membangun portofolio datamu dengan belajar bersama DQLab


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login