Apa Itu Collaborative Filtering? Arti, Tipe, & Keuntungan

Warga Bimbingan, pernah mikirin kenapa Netflix atau Spotify tiba-tiba tahu aja film atau lagu yang kamu suka? Nah, itulah magic dari dunia teknologi! Tapi tunggu, apa sih rahasia di balik rekomendasi-rekomendasi keren itu? 

Kalau kamu merasa sering terjebak di siklus nonton atau dengerin yang "itu-itu aja," mungkin saatnya kamu kenalan sama yang namanya Collaborative Filtering. 

Gimana sih cara kerja algoritma ini, dan apa aja tipenya? Yuk, bahas bareng MinDi di artikel ini!

Apa Itu Collaborative Filtering?

Collaborative Filtering adalah salah satu teknik paling populer yang digunakan dalam sistem rekomendasi, seperti yang sering kamu temui di Netflix atau Spotify. 

Intinya, teknik ini bekerja dengan cara "mengandalkan selera orang lain" yang mirip denganmu. 

Misalnya, kalau banyak orang dengan selera musik yang sama menyukai sebuah lagu, algoritma akan merekomendasikan lagu tersebut ke kamu juga. 

Ibaratnya, algoritma ini menebak kesukaanmu berdasarkan pilihan orang-orang yang serupa denganmu, kayak temen yang selalu tahu film favoritmu padahal kamu nggak pernah cerita.

Nah, di dunia machine learning, Collaborative Filtering ini sering masuk dalam kategori unsupervised learning. Hal ini karena dia belajar dari pola data tanpa instruksi langsung. 

Algoritma ini mengandalkan data pengguna seperti riwayat tontonan atau playlist favorit. Dari situ dia membuat prediksi rekomendasi yang pas buat kamu. 

Ada dua tipe utama dari Collaborative Filtering: user-based dan item-based. 

Pada dasarnya, algoritma ini membantu mesin untuk "belajar" dari data yang ada, sehingga setiap rekomendasi makin relevan dan personal.

Mengapa Collaborative Filtering Dibutuhkan?

Sumber: Freepik

Collaborative Filtering dibutuhkan karena kita nggak punya waktu untuk ngubek-ngubek ribuan film, lagu, atau produk hanya untuk menemukan yang sesuai selera. 

Bayangin aja kalau Netflix kasih semua film yang ada tanpa sistem rekomendasi, kamu pasti pusing duluan sebelum nemu film yang pas.

Collaborative Filtering bikin hidup lebih mudah dengan menyingkirkan pilihan yang gak relevan dan hanya menampilkan apa yang paling mungkin kita suka, berdasarkan data pengguna lain dengan preferensi serupa. 

Hasilnya? Kamu jadi bisa lebih cepat menikmati konten tanpa ribet memilih terlalu banyak.

Selain itu, dalam dunia bisnis dan platform digital, Collaborative Filtering juga sangat dibutuhkan untuk meningkatkan user engagement. 

Kalau sebuah aplikasi terus memberikan rekomendasi yang relevan dan sesuai selera, pengguna akan lebih sering menggunakan aplikasi tersebut.

Contohnya, Spotify yang selalu bisa menebak genre atau artis favorit kamu, bikin kamu betah terus-terusan mendengarkan musik. 

Dengan begitu, Collaborative Filtering gak hanya mempermudah pengguna, tapi juga membantu platform mempertahankan loyalitas penggunanya.

Baca Juga: Apa itu Pengenalan Pola dalam Machine Learning? Yuk Simak!

Jenis Collaborative Filtering

Setelah tahu pentingnya Collaborative Filtering, Warga Bimbingan mungkin penasaran, sebenarnya ada berapa jenis sih teknik ini?

Nah, Collaborative Filtering punya beberapa pendekatan berbeda yang bisa digunakan, tergantung kebutuhan dan kompleksitas data. Yuk, kenalan satu per satu dengan jenis-jenisnya!

1. Memory-Based Collaborative Filtering

Ini adalah tipe yang paling klasik dan sering digunakan. Algoritma ini bekerja dengan cara menghitung kemiripan antar pengguna atau item berdasarkan data historis. 

Ada dua pendekatan utama di sini: user-based dan item-based. User-based akan mencocokkan pengguna dengan selera yang mirip, sementara item-based fokus pada kemiripan antar produk atau konten.

Meski sederhana, metode ini punya kelemahan, terutama ketika jumlah data terlalu besar.

2. Model-Based Collaborative Filtering

Berbeda dengan Memory-Based, metode ini menggunakan model matematis atau statistik untuk memprediksi rekomendasi.

Contoh yang sering dipakai adalah teknik matrix factorization seperti Singular Value Decomposition (SVD). 

Dengan menggunakan model ini, sistem bisa lebih efisien dalam memproses data besar dan memberikan rekomendasi yang lebih akurat.

Namun, proses training modelnya membutuhkan waktu dan sumber daya yang lebih banyak.

3. Hybrid Collaborative Filtering

Seperti namanya, Hybrid adalah kombinasi dari beberapa teknik Collaborative Filtering sekaligus.

Dengan menggabungkan Memory-Based dan Model-Based, sistem rekomendasi bisa lebih kuat dan akurat. 

Contohnya, Netflix menggunakan pendekatan hybrid ini untuk memberikan rekomendasi yang lebih personal dan relevan.

Kelebihannya, pendekatan ini bisa mengatasi kekurangan dari masing-masing metode secara lebih efektif.

4. Deep Learning Collaborative Filtering

Dengan semakin majunya teknologi machine learning, Deep Learning juga mulai digunakan dalam Collaborative Filtering. 

Algoritma ini memanfaatkan jaringan saraf tiruan (neural networks) untuk menganalisis data pengguna dengan lebih mendalam. 

Hasilnya, sistem bisa menangkap pola yang lebih kompleks, sehingga rekomendasi jadi lebih akurat dan personal. 

Namun, teknik ini memerlukan data besar dan komputasi yang berat, jadi biasanya digunakan oleh platform yang sudah besar.

Keuntungan Collaborative Filtering

Sumber: Freepik

Kalau Warga Bimbingan masih penasaran kenapa Collaborative Filtering jadi andalan di berbagai platform besar, jawabannya sederhana: karena banyak banget keuntungannya!

Metode ini nggak cuma membuat pengalaman pengguna jadi lebih menyenangkan, tapi juga menguntungkan bisnis secara signifikan. Yuk, kita bahas beberapa keuntungannya!

1. Personalisasi Konten

Siapa yang gak suka kalau rekomendasi yang muncul sesuai banget sama selera?

Collaborative Filtering bikin konten yang pengguna terima jauh lebih personal, seperti rekomendasi film atau musik yang sesuai dengan preferensi. Gak perlu lagi buang waktu nyari-nyari konten yang relevan.

2. Meningkatkan User Engagement

Rekomendasinya yang relevan dan pas, membuat pengguna menjadi lebih betah menggunakan platform. 

Contohnya, kamu mungkin lebih sering buka Netflix atau Spotify karena selalu ada film atau lagu yang cocok buat kamu, bukan? Dengan cara ini, platform bisa mempertahankan engagement penggunanya lebih lama.

3. Skalabilitas yang Bagus

Collaborative Filtering bisa bekerja pada dataset besar dengan jumlah pengguna dan item yang banyak. Semakin banyak data yang dikumpulkan, semakin pintar dan akurat juga rekomendasinya. 

Jadi, makin sering kamu menggunakan platform, makin tepat sistem dalam menebak kesukaanmu.

4. Kemampuan Menemukan Konten Baru

Gak hanya memberikan apa yang kamu suka, Collaborative Filtering juga sering membantu kamu menemukan konten baru yang sebelumnya belum pernah kamu pikirkan. 

Contohnya, kamu bisa tiba-tiba direkomendasikan film dari genre yang berbeda tapi ternyata kamu suka. It’s like getting cool surprises!

Baca Juga: 4 Jenis Machine Learning Populer yang Wajib dipelajari!

Yuk, Belajar AI Machine Learning bersama dibimbing.id!

Warga Bimbingan mau menjadi AI Machine Learning Engineer handal? Yuk, ikutan Bootcamp AI Machine Learning Engineering dibimbing.id! 

Di program ini, kamu akan belajar langsung dari mentor berpengalaman, dengan silabus terlengkap yang pastinya up-to-date. 

Gak cuma teori, kamu juga akan praktek langsung untuk bikin portfolio keren! Plus, gratis mengulang kelas sampai kamu benar-benar paham.

Oh ya, 94% alumni udah berhasil dapat kerja lho! Ada 700+ hiring partner yang siap bantu penyaluran kerja. 

Kalau ada pertanyaan kayak, “Gimana caranya biar bisa daftar?” atau “Mentornya siapa aja, sih?”, jangan ragu konsultasi gratis di sini. Dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi!

Referensi

1. Collaborative Filtering in Machine Learning [Buka]
2. What is collaborative filtering? [Buka]