Machine Learning untuk Analisis Bisnis: Pengertian dan Contoh

Rekomendasi produk merupakan salah satu ujung tombak dalam meningkatkan penjualan, mempertahankan pelanggan, dan memberikan experience yang nyata sekaligus personal. Pelanggan tidak hanya ingin ditawari produk, tapi ingin ditawarkan produk yang tepat sesuai minat, kebutuhan, dan kebiasaan mereka.

Inilah mengapa sistem rekomendasi menjadi tulang punggung dalam banyak platform digital, mulai dari e-commerce, streaming, hingga layanan keuangan. Sistem ini memungkinkan bisnis memahami pelanggan secara lebih mendalam, bahkan sebelum mereka mengungkapkan kebutuhannya secara eksplisit.

Dua pendekatan utama dalam membangun sistem rekomendasi berbasis AI adalah Collaborative Filtering dan Content-Based Filtering. Keduanya membantu menganalisis data pelanggan untuk memberikan rekomendasi yang lebih cerdas, tetapi dengan logika dan kekuatan yang berbeda. Memahami perbedaan mendasar antara keduanya akan membantumu menentukan metode mana yang paling sesuai untuk model bisnismu dan data yang kamu miliki. Simak penjelasannya lebih lanjut sahabat DQLab!

1. Apa itu Collaborative Filtering?

Collaborative Filtering adalah pendekatan dalam sistem rekomendasi yang bekerja berdasarkan pola interaksi antar pengguna. Metode ini tidak memperhatikan konten dari produk itu sendiri, melainkan mengandalkan kesamaan perilaku antar pengguna. Misalnya, jika kamu dan seseorang memiliki preferensi belanja yang mirip (sama-sama menyukai produk A, B, dan C), lalu orang tersebut juga menyukai produk D, maka kemungkinan besar sistem akan merekomendasikan produk D untukmu. Pola ini memanfaatkan kekuatan "kerumunan" (crowd) dan kesamaan minat untuk menghasilkan prediksi yang akurat.

Metode ini sangat populer di berbagai platform besar seperti Amazon dan Netflix karena mampu memunculkan rekomendasi yang tidak selalu bisa ditebak hanya dari data produk itu sendiri. Namun, Collaborative Filtering juga memiliki tantangan tersendiri. Salah satunya adalah masalah cold start, yaitu ketika pengguna baru atau produk baru belum memiliki cukup data interaksi, sehingga sistem kesulitan memberikan rekomendasi yang tepat. Selain itu, jika data pengguna terlalu tersebar dan jarang ada kesamaan, hasil rekomendasi bisa menjadi tidak akurat atau terlalu umum.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Apa Itu Content-Based Filtering?

Content-Based Filtering adalah pendekatan dalam sistem rekomendasi yang fokus pada informasi atau atribut dari item itu sendiri. Sistem ini menganalisis karakteristik produk yang kamu sukai seperti genre film, spesifikasi gadget, atau bahan pakaian, kemudian mencarikan item lain yang memiliki kemiripan dengan produk-produk favoritmu. Jadi, rekomendasi tidak bergantung pada preferensi pengguna lain, melainkan pada apa yang telah kamu tunjukkan sebagai minat pribadi melalui aktivitas sebelumnya.

Keunggulan metode ini terletak pada kemampuannya bekerja meski jumlah pengguna masih sedikit. Ia sangat ideal untuk bisnis atau platform yang masih berkembang, karena bisa langsung merekomendasikan produk berdasarkan metadata yang tersedia. Namun, tantangannya adalah sistem ini cenderung memberikan rekomendasi yang “itu-itu saja”.

Jika kamu suka satu jenis produk, maka produk serupa akan terus muncul, sehingga keberagaman dalam rekomendasi bisa berkurang. Oleh karena itu, deskripsi produk yang detail dan akurat menjadi kunci utama keberhasilan Content-Based Filtering.

3. Perbedaan antara Collaborative Filtering dan Content-Based Filtering

Perbedaan utama antara Collaborative Filtering dan Content-Based Filtering terletak pada sumber data yang digunakan untuk membuat rekomendasi. Collaborative Filtering bergantung pada pola perilaku antar pengguna. Jadi, rekomendasinya muncul karena pengguna lain yang serupa denganmu menyukai produk tertentu. Sementara itu, Content-Based Filtering menganalisis isi atau atribut dari produk yang sudah kamu sukai, lalu mencari produk lain yang memiliki kemiripan dari segi karakteristik.

Secara strategi, Collaborative Filtering cenderung bekerja lebih baik dalam konteks sosial, di mana preferensi komunitas bisa membentuk tren dan memberikan insight kolektif. Sedangkan Content-Based Filtering sangat berguna untuk menciptakan personalisasi berdasarkan minat individual, tanpa tergantung pada orang lain.

Dalam praktik bisnis, perbedaan ini memengaruhi cara pengumpulan data, penyimpanan, serta bagaimana sistem rekomendasi dibangun dan ditingkatkan seiring waktu. Jika Collaborative Filtering kuat dalam discovery, Content-Based Filtering unggul dalam relevansi personal.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Mana yang Lebih Tepat untuk Bisnismu?

Pemilihan metode antara Collaborative Filtering dan Content-Based Filtering sangat tergantung pada kondisi dan tujuan bisnismu. Jika kamu memiliki banyak pengguna aktif dan volume data interaksi yang tinggi, Collaborative Filtering bisa menjadi pilihan yang sangat efektif. Sistem ini bisa mengungkap hubungan tak terduga antar produk dan mengidentifikasi pola perilaku pelanggan yang tidak terlihat secara eksplisit. Cocok untuk e-commerce besar, platform streaming, atau marketplace digital dengan jutaan pengguna.

Namun, jika bisnismu masih berkembang, atau kamu menawarkan produk-produk yang sangat spesifik dan tidak umum, maka Content-Based Filtering lebih ideal. Dengan data produk yang lengkap seperti spesifikasi, kategori, dan deskripsi yang rinci, kamu tetap bisa memberikan pengalaman rekomendasi yang personal bahkan dengan data pengguna yang terbatas. Bahkan dalam bisnis yang bersifat niche atau lokal, Content-Based Filtering bisa sangat berguna untuk menjaga relevansi dalam rekomendasi. Pilihan terbaik? Menggabungkan keduanya dalam pendekatan hybrid demi pengalaman pelanggan yang lebih menyeluruh.

FAQ

1. Apa metode sistem rekomendasi yang cocok untuk bisnis baru dengan sedikit pengguna?

Jika bisnismu masih baru dan belum memiliki banyak data pengguna, Content-Based Filtering adalah pilihan yang lebih tepat. Metode ini tidak membutuhkan data interaksi antar pengguna, cukup dengan deskripsi atau atribut produk yang lengkap. Sistem akan merekomendasikan item serupa berdasarkan minat awal yang ditunjukkan oleh pengguna.

2. Mengapa Collaborative Filtering bisa menghasilkan rekomendasi yang tidak terduga?

Karena Collaborative Filtering bekerja berdasarkan kesamaan pola perilaku antar pengguna, sistem ini bisa menemukan hubungan yang tidak terlihat secara langsung dari konten produk. Misalnya, dua pengguna menyukai produk yang sama, lalu satu dari mereka menyukai produk lain yang belum kamu temui. Sistem akan menyarankan produk itu kepadamu, meski secara konten mungkin tidak mirip dengan yang biasa kamu pilih.

3. Apakah mungkin menggabungkan kedua metode tersebut?

Ya, sangat mungkin dan bahkan disarankan dalam banyak kasus. Pendekatan Hybrid Recommender menggabungkan kekuatan Collaborative dan Content-Based Filtering untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat dan beragam. Ini bisa meminimalisir kelemahan dari masing-masing metode dan memberikan pengalaman personalisasi yang lebih optimal bagi pengguna.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas tentang bagaimana cara menggunakan AI untuk analisis data bisnis? Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid