Rahasia Penerapan Machine Learning di Balik Rekomendasi Produk E-Commerce

Pernah nggak kamu merasa toko online seperti tahu isi pikiranmu? Kamu baru mencari sneakers, tiba-tiba muncul rekomendasi sepatu sport keren di halaman utama. Fenomena ini bukan sulap, melainkan hasil kerja sistem rekomendasi berbasis machine learning (ML). Teknologi ini memungkinkan platform memahami perilaku pengguna dari setiap klik, pencarian, dan transaksi. Menurut Kumar dan Singh (2024) dalam publikasinya di SpringerLink menyebut bahwa sistem rekomendasi modern menjadi “asisten digital” yang mampu menghubungkan minat pengguna dengan produk paling relevan secara real-time. Oleh karenanya, kamu yang tertarik mendalami bidang data dan teknologi juga wajib banget untuk tahu bagaimana sih penerapan machine learning di balik rekomendasi produk e-commerce!

1. Machine Learning dalam Rekomendasi Produk E-Commerce

Machine learning dalam konteks e-commerce adalah teknologi yang memungkinkan sistem mempelajari data pengguna, seperti riwayat belanja, klik, rating, dan preferensi, untuk memprediksi produk yang paling mungkin disukai pelanggan berikutnya (Zhang et al., 2025). Chen & Liu (2024) dalam sebuah research di ScienceDirect menyebutkan bahwa sistem ini biasanya memanfaatkan pendekatan collaborative filtering, content-based filtering, atau hybrid model yang menggabungkan keduanya agar hasil rekomendasi lebih akurat.

Sebagai contoh, Amazon menggunakan sistem rekomendasi berbasis deep learning untuk mempersonalisasi tampilan halaman produk, sehingga tiap pengguna melihat hasil yang berbeda sesuai kebiasaannya (McKinsey, 2023). Sementara Li, et al (2024) dalam studinya di arXiv menyebutkan bahwa model hibrida menghasilkan peningkatan akurasi hingga 30% dibanding metode tunggal. Jadi, ketika kamu mendapat rekomendasi “produk yang mungkin kamu suka”, itu sebenarnya hasil dari ribuan parameter yang dihitung dalam hitungan milidetik.

2. Mengapa Machine Learning Penting bagi E-Commerce Modern?

Penerapan ML dalam rekomendasi produk bukan sekadar fitur tambahan, melainkan mesin utama yang menggerakkan bisnis digital. Dari sisi pengguna, sistem ini memberikan pengalaman yang lebih cepat, efisien, dan personal. Rahman et al. (2024) dalam penelitiannya di IEEE Access menjelaskan bahwa pengguna tak perlu lagi menelusuri ribuan produk, cukup buka aplikasi dan mereka langsung menemukan produk yang sesuai.

Dari sisi bisnis, dampaknya luar biasa. Laporan McKinsey & Company (2023) mencatat bahwa sekitar 35% pendapatan Amazon dihasilkan dari sistem rekomendasi otomatisnya. Artinya, setiap klik rekomendasi bukan hanya memperkaya pengalaman pengguna, tapi juga memperkuat konversi dan loyalitas pelanggan. Menurut Kaur dan Yadav (2025) dalam publikasinya dalam ResearchGate, penerapan ML membantu e-commerce memahami tren pasar dan pola pembelian untuk strategi promosi yang lebih presisi.

Selain itu, dengan meningkatnya volume data pengguna, ML menjadi kunci dalam mengolah big data agar tidak hanya disimpan, tetapi diubah menjadi insight yang bernilai. Inilah alasan mengapa perusahaan berlomba-lomba mengembangkan AI-driven recommendation systems.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

3. Bagaimana Cara Machine Learning Membuat Rekomendasi Produk?

Penerapan machine learning dalam rekomendasi e-commerce biasanya melalui beberapa tahapan utama yang saling berkesinambungan. Pertama, pengumpulan data, di mana platform mengumpulkan data perilaku pengguna seperti riwayat pembelian dan klik produk. Tanpa data yang cukup, model tidak dapat “belajar” dengan baik (Hernandez et al., 2024).

Kedua, pra-proses data, yaitu tahap pembersihan dan normalisasi agar data siap digunakan oleh algoritma. Banyak tantangan muncul di sini seperti cold-start problem (pengguna baru tanpa riwayat) atau data sparsity (kurangnya data relevan).

Ketiga, pemilihan model ML, seperti collaborative filtering yang memprediksi preferensi berdasarkan kesamaan antar pengguna, atau content-based filtering yang fokus pada atribut produk. Model hibrida menjadi pilihan populer karena lebih fleksibel dan tangguh (Zhang et al., 2025).

Keempat, pelatihan dan evaluasi model, menggunakan metrik seperti precision, recall, dan RMSE. Penelitian menunjukkan algoritma Random Forest mampu mencapai akurasi hingga 99,6% dalam eksperimen rekomendasi produk (Li et al., 2024).

Terakhir, deployment dan pemeliharaan. Setelah diimplementasikan, sistem perlu dimonitor secara rutin karena preferensi pengguna dan tren pasar terus berubah. Menurut Chen & Liu (2024) di ScienceDirect, model yang tak diperbarui akan mengalami penurunan relevansi hingga 20% dalam 6 bulan.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

4. Tantangan dan Hal yang Perlu Diperhatikan

Meskipun terdengar ideal, penerapan ML dalam e-commerce tidak lepas dari tantangan. Pertama adalah privasi data. Platform wajib transparan dalam mengelola data pengguna agar tidak menimbulkan pelanggaran etika atau hukum (Rahman et al., 2024).

Kedua, masalah bias algoritma, di mana sistem cenderung merekomendasikan produk populer dan mengabaikan brand kecil. Hal ini bisa mengurangi keberagaman dan keadilan rekomendasi (Kaur & Yadav, 2025).

Ketiga, skalabilitas sistem. Seiring pertumbuhan data pengguna, sistem harus mampu beradaptasi tanpa menurunkan performa. Solusinya adalah menggunakan model berbasis deep learning yang mendukung pembelajaran berkelanjutan (Zhang et al., 2025).

Keempat, evaluasi berkelanjutan. Dunia digital berubah cepat, produk viral hari ini bisa dilupakan besok. Oleh karena itu, update model secara berkala menjadi keharusan agar rekomendasi tetap segar dan relevan (McKinsey, 2023). Dengan memperhatikan empat aspek ini, ML bisa diterapkan dengan cara yang lebih etis, adaptif, dan berorientasi pada pengalaman pengguna.

FAQ

Q: Apakah sistem rekomendasi hanya bisa dibuat oleh perusahaan besar?
A: Tidak. Banyak platform kecil sudah memanfaatkan model sederhana seperti content-based filtering menggunakan pustaka Python populer seperti Scikit-learn atau TensorFlow (Hernandez et al., 2024).

Q: Apakah semua rekomendasi akurat 100%?
A: Tidak selalu. Sistem terus belajar dari interaksi pengguna. Akurasi bisa meningkat seiring banyaknya data baru (Zhang et al., 2025).

Q: Apa peluang karier di bidang ini?
A: Besar sekali! Profesi seperti data scientist, AI engineer, dan machine learning specialist kini banyak dicari oleh industri e-commerce dan teknologi (McKinsey, 2023).

Nah, jadi gimana? Kamu tertarik untuk mempelajari machine learning secara lebih dalam, serta menerapkannya untuk upgrade karir kamu? Yuk, segera Sign Up ke 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 Alumni Sukses. 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: Lisya Zuliasyari