Collaborative Filtering adalah sebuah metode dalam sistem rekomendasi yang bertujuan untuk memprediksi preferensi atau minat seorang pengguna berdasarkan kesamaan dengan pengguna lain.
Teknik ini banyak digunakan dalam berbagai platform digital, seperti saat kita menerima saran film di Netflix, produk di Tokopedia, atau lagu di Spotify.
Collaborative Filtering bekerja dengan cara mengandalkan pengalaman dan perilaku pengguna lain untuk menyaring dan memberikan rekomendasi yang relevan dan personal.
Pengertian
Collaborative Filtering adalah sebuah metode dalam sistem rekomendasi yang bertujuan untuk memprediksi preferensi atau minat seorang pengguna berdasarkan kesamaan dengan pengguna lain.
Singkatnya, jika ada dua orang yang memiliki pola perilaku yang mirip, maka kemungkinan besar mereka akan menyukai hal-hal yang sama di masa depan.
Istilah “collaborative” dalam metode ini berasal dari ide bahwa sistem belajar dari banyak pengguna secara bersamaan.
Sementara “filtering” berarti memilih dan menyaring item (seperti film, produk, atau lagu) yang paling relevan untuk pengguna tertentu.
Cara Kerja
Secara umum, Collaborative Filtering dibagi menjadi dua pendekatan utama:
User-Based
Pada pendekatan ini, sistem mencari pengguna lain yang memiliki preferensi serupa dengan pengguna target. Setelah itu, sistem merekomendasikan item yang disukai oleh pengguna-pengguna serupa tersebut.
Contoh sederhana: Jika Ali dan Budi sering membeli produk yang sama, lalu Budi membeli produk baru yang belum dibeli Ali, maka produk tersebut akan direkomendasikan ke Ali.
Item-Based
Berbeda dari pendekatan sebelumnya, sistem ini fokus pada hubungan antar item. Sistem akan mencari item yang mirip dengan apa yang disukai pengguna sebelumnya.
Misalnya: Jika kamu menyukai film “Avengers”, sistem akan mencari film lain yang sering ditonton oleh orang-orang yang juga menonton “Avengers” dan merekomendasikannya ke kamu.
Kelebihan
- Tidak membutuhkan informasi tentang item
Karena Collaborative Filtering hanya bergantung pada perilaku pengguna (seperti rating atau riwayat pembelian), sistem ini tidak membutuhkan data tambahan seperti deskripsi produk atau genre film. - Mampu menemukan pola tersembunyi
Teknik ini dapat menemukan hubungan atau kesamaan yang tidak langsung terlihat antara pengguna dan item.
Kekurangan
- Cold Start Problem
Sistem kesulitan memberikan rekomendasi kepada pengguna baru (yang belum punya cukup data) atau item baru (yang belum pernah dinilai). - Sparsity Problem
Dalam dataset yang besar, sebagian besar pengguna hanya berinteraksi dengan sebagian kecil item, sehingga data menjadi jarang dan rekomendasi menjadi kurang akurat.
Kesimpulan
Collaborative Filtering adalah metode yang sederhana namun kuat untuk membangun sistem rekomendasi yang personal.
Dengan memanfaatkan perilaku kolektif pengguna, sistem ini mampu menyajikan rekomendasi yang relevan tanpa perlu memahami isi atau fitur dari item itu sendiri.
Namun, tantangan seperti data jarang (sparsity) dan pengguna baru (cold start) tetap menjadi area yang perlu diatasi untuk meningkatkan keefektifan metode ini.
Dengan memahami dasar-dasar Collaborative Filtering, kita bisa lebih mengapresiasi bagaimana layanan digital di sekitar kita bekerja untuk menghadirkan pengalaman yang lebih sesuai dengan kebutuhan dan preferensi kita.