Katakanlah Anda sedang mencari running shoes di sebuah e-commerce. Saat Anda berselancar di situs e-commerce lagi, Anda akan menemukan banyak rekomendasi running shoes dari berbagai brand. Atau mungkin saat Anda menonton Squid Game, Netflix seakan memberikan saran survival thriller series serupa sebagai tontonan Anda selanjutnya. Lantas, apa yang membuat software tersebut begitu ciamik mengantisipasi kebutuhan atau selera audiens? 

Jawabannya adalah sistem rekomendasi. Mungkin Anda akan sering menemui sistem ini di berbagai software aplikasi seperti e-commerce, media streaming, media sosial, dan lain sebagainya.  Apakah Anda penasaran bagaimana pembuatan software & sistem rekomendasi tersebut?

Apa itu Sistem Rekomendasi pada Software?

Sistem rekomendasi adalah bagian dari sistem penyaringan informasi yang disusun demi menyajikan usulan yang berguna untuk audiens. Pembuatan software & sistem rekomendasi  biasanya akan memanfaatkan algoritma tertentu untuk menganalisis data atau sering kali juga mengandalkan teknologi kecerdasan buatan (AI). 

Alih-alih hanya menyusun saran yang umum atau general, sistem rekomendasi akan menyajikan pilihan yang sifatnya personal. Artinya, setiap pengguna akan mendapatkan rekomendasi berbeda sesuai dengan riwayat data pencarian masing-masing. Inilah yang membuat sistem rekomendasi membantu pengguna untuk meningkatkan pengalaman belanja atau proses pencarian informasi. 

Jenis-Jenis Sistem Rekomendasi

Mesin rekomendasi pada umumnya ada 3 pilihan yang bisa Anda coba pada software bisnis, diantaranya yaitu: 

1. Rekomendasi Berbasis Konten

Jenis pertama adalah penyaringan atau rekomendasi berbasis konten. Saran ini umumnya menghasilkan rekomendasi dengan menganalisis karakteristik layanan atau suatu produk.

Asumsi rekomendasi basis ini adalah jika seseorang menyukai satu produk tertentu, kemungkinan besar ia juga akan menyukai produk lain yang serupa. Sistem rekomendasi ini akan mengevaluasi detail konten produk seperti warna, jenis, harga, serta memanfaatkan data perilaku pengguna. 

2. Rekomendasi Kolaboratif

Sistem saran otomatis yang berbasis kolaborasi ini akan memberikan saran dengan membandingkan kesamaan perilaku atau preferensi antara pengguna satu dan pengguna lainnya. 

Rekomendasi ini umumnya memakai pendekatan data eksplisit maupun implisit dengan berasumsi bahwa individu yang memiliki selera yang mirip akan cenderung menyukai hal yang sama. Pendekatan rekomendasi ini biasanya digunakan pada aplikasi seperti Amazon dan Spotify. 

3. Rekomendasi Hybrid

Jenis sistem penyaringan yang terakhir adalah rekomendasi hybrid yang pada dasarnya mengintegrasikan dari dua tipe sebelumnya yaitu konten dan kolaboratif. Contoh dari sistem hybrid adalah pemberian rekomendasi pada Netflix. 

Cara Kerja Mesin Rekomendasi

Sebelum beranjak pada pembuatan software & sistem rekomendasi, ada baiknya Anda memahami tentang cara kerja usulan cerdas berikut:

Pengumpulan & Penyimpanan Data

Pembuatan saran otomatis akan berangkat dari proses pengumpulan dan penyimpanan data. Data ini biasanya terdiri dari dua yaitu data eksplisit seperti aktivitas pengguna pada software (komentar, like, ulasan, dan lain sebagainya) dan data implisit seperti riwayat transaksi, riwayat pencarian, dan masih banyak lagi. 

Analisis Data

Data eksplisit maupun implisit yang sudah dikumpulkan akan dianalisis dengan memanfaatkan algoritma machine learning. Dalam proses ini, algoritma akan menghubungkan antar data atau mengidentifikasi pola data.

Pembuatan dan Pembaruan Rekomendasi

Pola-pola yang ditemukan akan digunakan sebagai dasar pembentukan rekomendasi untuk pengguna. Tidak lupa, setiap aktivitas pengguna akan selalu dipantau dan direkam sebagai modal pembaruan saran atau rekomendasi kedepannya.

Langkah-Langkah Membangun Sistem Rekomendasi

Sudah saatnya Anda tiba pada proses pembuatan software & sistem rekomendasi melalui beberapa tahapan berikut:

1. Menetapkan Objektif Sistem

Tahap pertama, Anda wajib menetapkan apa yang menjadi tujuan dan objektif secara konkret terkait sistem rekomendasi pada software bisnis. Apakah Anda menginginkan peningkatan keterlibatan audiens atau ingin mendongkrak traffic saja. 

2. Mengumpulkan dan Menyiapkan Data yang Dibutuhkan

Langkah kedua, Anda wajib mengumpulkan dan menyiapkan data yang diperlukan untuk membuat rekomendasi produk atau layanan bisnis Anda. Data ini akan sangat bergantung pada jenis bisnis Anda seperti data riwayat pembelian, data produk populer, dan lain sebagainya. 

3. Menentukan Algoritma

Setelah Anda sudah mengumpulkan data informasi, maka saatnya Anda memilih algoritma sistem rekomendasi. Anda bisa memilih mesin berbasis konten, kolaboratif, atau hybrid seperti dalam penjelasan sebelumnya. 

4. Mengembangkan Model Sistem

Langkah selanjutnya adalah mengembangkan model sistem rekomendasi. Pengembangan ini akan melibatkan proses pembelajaran, penyesuaian, dan validasi data dengan preferensi audiens. 

5. Uji Coba & Menerapkan Sistem

Jangan lupa Anda juga perlu melakukan uji coba penerapan sistem untuk melihat efektivitasnya. Tahapan ini akan sangat bermanfaat untuk mengidentifikasi kebutuhan adaptasi terhadap algoritma. 

6. Analisis, Evaluasi, dan Pemantauan

Terakhir, selalu lakukan analisis dan evaluasi agar performa sistem rekomendasi Anda benar-benar memenuhi objektif yang telah ditentukan. Mintalah feedback dari pengguna apakah sistem rekomendasi Anda bermanfaat atau tidak. 

Itulah serba-serbi mengenai pembuatan software & sistem rekomendasi mulai dari penjelasan definisi, jenis-jenis, cara kerja, hingga langkah pembuatannya. Apakah Anda tertarik untuk membuat sistem ini pada software bisnis Anda?

Jika Anda masih kesulitan dan terkendala dengan sumber daya, tetaplah tenang. Anda bisa percayakan proses pembuatan software & sistem pada EON Creative Digital. Kami siap mewujudkan ekosistem digital yang mampu menunjang bisnis Anda.