Generasi data pelanggan global meningkat dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Perusahaan menggunakan AI dan machine learning untuk memanfaatkan data ini dengan cara-cara inovatif. Sistem rekomendasi yang ditenagai oleh ML dapat menggunakan data pelanggan secara efektif untuk personalisasi pengalaman pengguna, meningkatkan keterlibatan dan retensi, dan akhirnya meningkatkan penjualan.

Sebagai contoh, pada tahun 2021, Netflix (NFLX ) melaporkan bahwa sistem rekomendasi mereka membantu meningkatkan pendapatan sebesar $1 miliar per tahun. Amazon (AMZN ) adalah perusahaan lain yang mendapat manfaat dari memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pelanggannya. Pada tahun 2021, Amazon melaporkan bahwa sistem rekomendasi mereka membantu meningkatkan penjualan sebesar 35%.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi sistem rekomendasi secara detail dan memberikan proses langkah-demi-langkah untuk membangun sistem rekomendasi menggunakan machine learning.

Apa itu Sistem Rekomendasi?

Sistem rekomendasi adalah algoritma yang menggunakan analisis data dan teknik machine learning untuk menyarankan informasi yang relevan (film, video, item) kepada pengguna yang mungkin menarik.

Sistem ini menganalisis sejumlah besar data tentang perilaku, preferensi, dan minat pengguna sebelumnya menggunakan algoritma machine learning seperti clustering, collaborative filtering, dan deep neural networks untuk menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi.

Netflix, Amazon, dan Spotify adalah contoh sistem rekomendasi yang kuat. Netflix memberikan saran film yang dipersonalisasi, Amazon menyarankan produk berdasarkan riwayat pembelian dan browsing, dan Spotify memberikan daftar putar dan saran lagu yang dipersonalisasi berdasarkan riwayat mendengarkan dan preferensi.

Proses Langkah-demi-Langkah untuk Membangun Sistem Rekomendasi Menggunakan Machine Learning

1. Identifikasi Masalah & Formulasi Tujuan

Langkah pertama adalah mendefinisikan masalah yang akan diselesaikan oleh sistem rekomendasi. Sebagai contoh, kita ingin membangun sistem rekomendasi seperti Amazon yang menyarankan produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian dan browsing mereka.

Tujuan yang jelas membantu menentukan data yang diperlukan, memilih model machine learning yang tepat, dan mengevaluasi kinerja sistem rekomendasi.

2. Pengumpulan Data & Praproses

Langkah berikutnya adalah mengumpulkan data tentang perilaku pelanggan, seperti riwayat pembelian, browsing, ulasan, dan peringkat. Untuk memproses sejumlah besar data bisnis, kita dapat menggunakan Apache Hadoop dan Apache Spark.

Setelah pengumpulan data, insinyur data melakukan praproses dan analisis data. Langkah ini melibatkan membersihkan data, menghapus duplikat, dan menangani nilai yang hilang. Selain itu, insinyur data mengubah data menjadi format yang sesuai untuk algoritma machine learning.

Berikut adalah beberapa perpustakaan praproses data Python yang populer:

• Pandas: Menyediakan metode untuk manipulasi data, transformasi, dan analisis
• NumPy: Menyediakan perhitungan numerik yang kuat untuk array dan matriks.

3. Analisis Data Eksploratif

Analisis Data Eksploratif (EDA) membantu memahami distribusi data dan hubungan antara variabel yang dapat digunakan untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih baik.

Sebagai contoh, Anda dapat memvisualisasikan item yang paling banyak terjual dalam kuartal terakhir. Atau item yang paling banyak terjual ketika pelanggan membeli item tertentu, seperti telur yang terjual lebih banyak dengan roti dan mentega.

Berikut adalah beberapa perpustakaan Python yang populer untuk melakukan analisis data eksploratif:

• Matplotlib: Menyediakan metode visualisasi data untuk membuat berbagai plot seperti histogram, scatterplot, pie chart, dll.
• Seaborn: Menyediakan metode untuk membuat visualisasi yang lebih maju seperti heatmap dan pair plot.
• Pandas Profiling: Menghasilkan laporan dengan statistik deskriptif dan visualisasi untuk setiap variabel dalam dataset.

4. Perekayasaan Fitur

Perekayasaan fitur melibatkan memilih fitur yang paling sesuai untuk melatih model machine learning. Langkah ini melibatkan membuat fitur baru atau mengubah fitur yang ada untuk membuatnya lebih sesuai untuk sistem rekomendasi.

Sebagai contoh, dalam data pelanggan, fitur seperti peringkat produk, frekuensi pembelian, dan demografi pelanggan lebih relevan untuk membangun sistem rekomendasi yang akurat.

Berikut adalah beberapa perpustakaan Python yang populer untuk melakukan perekayasaan fitur:

• Scikit-learn: Termasuk alat untuk seleksi fitur dan ekstraksi fitur, seperti Principal Component Analysis (PCA) dan Feature Agglomeration.
• Category Encoders: Menyediakan metode untuk mengkodekan variabel kategorik, yaitu mengubah variabel kategorik menjadi fitur numerik.

5. Seleksi Model

Tujuan dari seleksi model adalah memilih algoritma machine learning yang paling akurat untuk memprediksi produk yang kemungkinan akan dibeli oleh pelanggan atau film yang kemungkinan akan ditonton berdasarkan perilaku sebelumnya.

Beberapa algoritma tersebut adalah:

i. Collaborative Filtering

Collaborative filtering adalah teknik rekomendasi yang populer, yang mengasumsikan bahwa pengguna yang memiliki preferensi yang sama kemungkinan akan membeli produk yang sama, atau produk yang memiliki fitur yang sama kemungkinan akan dibeli oleh pelanggan.

ii. Content-Based Filtering

Pendekatan ini melibatkan menganalisis atribut produk, seperti merek, kategori, atau harga, dan merekomendasikan produk yang sesuai dengan preferensi pengguna.

iii. Hybrid Filtering

Hybrid filtering menggabungkan teknik collaborative filtering dan content-based filtering untuk mengatasi keterbatasan mereka dengan memanfaatkan kekuatan mereka untuk memberikan rekomendasi yang lebih akurat.

6. Pelatihan Model

Langkah ini melibatkan membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian dan menggunakan algoritma yang paling sesuai untuk melatih model rekomendasi. Beberapa algoritma pelatihan sistem rekomendasi yang populer termasuk:

i. Matrix Factorization

Teknik ini memprediksi nilai yang hilang dalam matriks yang jarang. Dalam konteks sistem rekomendasi, Matrix Factorization memprediksi peringkat produk yang belum pernah dibeli atau dinilai oleh pengguna.

ii. Deep Learning

Teknik ini melibatkan melatih jaringan neural untuk mempelajari pola dan hubungan yang kompleks dalam data. Dalam sistem rekomendasi, deep learning dapat mempelajari faktor yang mempengaruhi preferensi atau perilaku pengguna.

iii. Association Rule Mining

Teknik ini adalah teknik penambangan data yang dapat menemukan pola dan hubungan antara item dalam dataset. Dalam sistem rekomendasi, Association Rule Mining dapat mengidentifikasi grup produk yang sering dibeli bersama dan merekomendasikan produk tersebut kepada pengguna.

Algoritma ini dapat diimplementasikan secara efektif menggunakan perpustakaan seperti Surprise, Scikit-learn, TensorFlow, dan PyTorch.

7. Penyetelan Hyperparameter

Untuk mengoptimalkan kinerja sistem rekomendasi, hyperparameter seperti tingkat pembelajaran, kekuatan regulasi, dan jumlah lapisan tersembunyi dalam jaringan neural disesuaikan. Teknik ini melibatkan menguji kombinasi yang berbeda dari hyperparameter dan memilih kombinasi yang memberikan kinerja terbaik.

8. Evaluasi Model

Evaluasi model sangat penting untuk memastikan bahwa sistem rekomendasi akurat dan efektif dalam menghasilkan rekomendasi. Metrik evaluasi seperti presisi, recall, dan F1 score dapat mengukur akurasi dan efektivitas sistem.

9. Penerapan Model

Setelah sistem rekomendasi dikembangkan dan dievaluasi, langkah terakhir adalah menerapkannya dalam lingkungan produksi dan membuatnya tersedia untuk pelanggan.

Penerapan dapat dilakukan menggunakan server internal atau platform berbasis cloud seperti Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud.

Sebagai contoh, AWS menyediakan berbagai layanan seperti Amazon S3, Amazon EC2, dan Amazon Machine Learning, yang dapat digunakan untuk menerapkan dan menskalakan sistem rekomendasi. Perawatan dan pembaruan rutin juga harus dilakukan berdasarkan data pelanggan terbaru untuk memastikan sistem tetap berkinerja efektif seiring waktu.

Untuk informasi lebih lanjut tentang AI dan machine learning, jelajahi unite.ai.