Collaborative Filtering pada Algoritma Data Science
Data science mempunyai cara yang dapat memudahkan aktivitas manusia dalam kehidupan sehari-hari. Salah satunya adalah memberikan rekomendasi bagi konsumen dalam membeli sebuah produk melalui algoritma data science.
Terkadang sebagai pengguna kesusahan dan bingung untuk membeli produk mana yang terbaik diantara semuanya. Pentingnya rekomendasi produk dalam data science terletak pada kemampuannya untuk menggabungkan analisis data, pemahaman perilaku pelanggan, dan personalisasi untuk meningkatkan hasil bisnis secara keseluruhan.
Dengan menggunakan algoritma dan teknik data science yang tepat, perusahaan dapat memaksimalkan dampak rekomendasi produk pada penjualan dan kepuasan pelanggan.
Rekomendasi produk adalah salah satu aplikasi penting dalam data science, terutama dalam konteks bisnis dan e-commerce. Collaborative Filtering (CF) adalah salah satu teknik yang digunakan dalam sistem rekomendasi untuk memberikan rekomendasi kepada pengguna berdasarkan preferensi atau perilaku pengguna lain yang memiliki kesamaan dengan pengguna yang bersangkutan.
Ide dasar di balik Collaborative Filtering adalah bahwa pengguna yang memiliki preferensi yang mirip dalam hal produk atau konten cenderung akan menyukai hal-hal yang sama. Berikut adalah penjelasan terkait dengan collaborative filtering dalam data science. Simak selengkapnya berikut ini ya sahabat DQLab!
1. Apa itu Collaborative Filtering
Collaborative Filtering adalah salah satu algoritma dalam data science yang digunakan untuk memberikan rekomendasi kepada pengguna berdasarkan data historis tentang preferensi pengguna lain.
Metode ini beroperasi dengan mengidentifikasi pengguna yang memiliki preferensi atau perilaku serupa dengan pengguna yang ingin menerima rekomendasi, dan kemudian memberikan rekomendasi berdasarkan apa yang disukai oleh pengguna-pengguna serupa tersebut.
Sumber Gambar: Medium.com/Mehmet Toprak
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Jenis-jenis Collaborative Filtering
Ada dua jenis utama Collaborative Filtering:
User-Based Collaborative Filtering: Metode ini mengidentifikasi pengguna yang memiliki preferensi serupa dengan pengguna target. Prosesnya adalah sebagai berikut:
- Membangun matriks peringkat (rating) pengguna terhadap item (produk, film, konten, dll.).
- Mengidentifikasi pengguna-pengguna yang memiliki preferensi serupa dengan pengguna target, biasanya dengan menghitung kesamaan antara pengguna berdasarkan peringkat yang mereka berikan.
- Memberikan rekomendasi kepada pengguna target berdasarkan item yang disukai oleh pengguna-pengguna serupa yang belum dilihat oleh pengguna target.
Item-Based Collaborative Filtering: Metode ini mengidentifikasi item yang mirip dengan item yang disukai oleh pengguna target. Prosesnya adalah sebagai berikut:
- Membangun matriks peringkat item berdasarkan preferensi pengguna.
- Menghitung kemiripan antara item-item berdasarkan peringkat yang diberikan oleh pengguna, misalnya dengan menghitung korelasi antara item.
- Memberikan rekomendasi kepada pengguna target berdasarkan item yang mirip dengan item yang disukai oleh pengguna target.
3. Penggunaan Collaborative Filtering dalam Kehidupan Sehari-hari
Collaborative Filtering bergantung pada data historis yang mencakup peringkat atau preferensi pengguna terhadap item-item yang berbeda. Ini membuatnya efektif dalam memberikan rekomendasi yang personal dan relevan kepada pengguna.
Metode ini sering digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti rekomendasi produk di situs e-commerce, rekomendasi film di platform streaming, atau rekomendasi konten di media sosial.
Sumber Gambar: ResearchGate
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Kelemahan Collaborative Filtering
Collaborative Filtering juga memiliki beberapa kelemahan, seperti masalah "cold start" di mana sulit memberikan rekomendasi kepada pengguna baru atau item baru yang belum memiliki data peringkat yang cukup. Untuk mengatasi kelemahan ini, seringkali digunakan teknik-teknik tambahan, seperti Content-Based Filtering atau hybrid approaches yang menggabungkan Collaborative Filtering dengan metode lain.
Kalau kamu ingin mengejar karir sebagai praktisi data, kalian perlu mempersiapkan diri nih! Semua materi bisa kalian pelajari di DQLab.
Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan coding yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan live code editor dan 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: Reyvan Maulid