People Innovation Excellence
 

Rekomendasi SMART System

Sistem rekomendasi didefenisikan sebagai aplikasi pada website e-commerce untuk mengusulkan informasi dan menyediakan fasilitas yang diinginkan pengguna dalam membuat suatu keputusan. Sistem ini diasumsikan seperti penggambaran kebutuhan dan keinginan pengguna melalui pendekatan metode rekomendasi dengan mencari dan merekomendasikan suatu item dengan menggunakan rating berdasarkan kemiripan dari karakteristik informasi pengguna.

Konsep Dasar Collaborative Filtering       

Collaborative filtering merupakan proses penyaringan atau pengevaluasian item menggunakan opini orang lain. Collaborative filtering melakukan penyaringan data berdasarkan kemiripan karakteristik konsumen sehingga mampu memberikan informasi yang baru kepada konsumen karena sistem memberikan informasi berdasarkan pola satu kelompok konsumen menjadikan sumber informasi baru yang mungkin bermanfaat bagi anggota kelompok lainnya.

Secara umum proses pemberian rekomendasi terdiri atas tiga langkah, yaitu: penemuan similar user, pembuatan ketetanggan (neighborhood) dan perhitungan prediksi berdasarkan tetangga yang dipilih. Collaborative filtering menghasilkan prediksi atau rekomendasi bagi pengguna atau pelanggan yang dituju terhadap satu item atau lebih. Item dapat terdiri atas apa saja yang dapat disediakan manusia seperti misalnya buku, film, seni, artikel atau tujuan wisata. Rating dalam collaborative filtering dapat berbentuk, (a) model rating skalar yang terdiri atas rating numerik seperti 1 sampai 5; (b) model rating biner dengan memilih antara setuju atau tidak setuju atau dapat pula baik atau buruk; (c) rating unary dapat mengindikasikan bahwa pengguna telah mengobservasi atau membeli item atau merating item dengan positif.

Tidak tersedianya rating mengindikasikan tidak terdapat informasi yang menghubungkan pengguna dengan item. Rating dapat dikumpulkan secara eksplisit, implisit, ataupun gabungan antara eksplisit dan implisit. Rating eksplisit yaitu rating yang didapatkan pada saat pelanggan/pengguna diminta menyediakan opini terhadap item tertentu. Rating implisit yaitu rating yang didapatkan melalui aksi yang dilakukan pelanggan.

 Algoritma Collaborative Fitering

Schafer membagi algoritma collaborative filtering ke dalam dua kelas yang berbeda menurut teori dan kepraktisannya, yaitu algoritma non-probabilistik dan algoritma probabilistik. Suatu algortima dianggap probabilistik bila algoritma tersebut berdasarkan model probabilistik. Algoritma tersebut mewakili distribusi probabilistik saat menhitung prediksi rating atau daftar rangking rekomendasi. Algoritma non-probabilistik yang terkenal yaitu nearest neighbors algorithm. Algoritma ini dibagi menjadi dua kelas yaitu user-based dan item-based.

  1. User-Based Collaborative Filtering

User-based nearest neighbor algorithm menggunakan teknik statistika untuk menemukan sekumpulan pengguna, dikenal sebagai tetangga (neighbour), yang memiliki sejarah setuju dengan pengguna yang menjadi sasaran. Setelah sekumpulan tetangga terbentuk, sistem menggunakan algoritma yang berbeda untuk menggabungkan kesukaan neighbour untuk menghasilkan prediksi atau rekomendasi N-teratas untuk active user.

  2. Item-Based Collaborative Filtering

Metode item-based collaborative filtering memanfaatkan rating atau catatan transaksi dalam membuat rekomendasi. Pada metode ini korelasi yang dicari adalah pada item yang telah dirating oleh user, kemudian sejumlah item lainnya yang berkorelasi dijadikan sebagai top-N daftar rekomendasi. Motivasi kunci dibalik metode ini adalah user akan cenderung menyukai item yang sejenis atau mempunyai korelasi dengan item yang telah disukainya.

Tahap awal dari metode item-based collaborative filtering adalah menghitung nilai kemiripan diantara item yang telah dirating oleh user, bentuk penilaian dari user sendiri biasanya adalah berupa rating dalam skala tertentu.

Untuk menghitung nilai kemiripan diantara dua item, digunakan rumus adjusted-cosine similarity yang menghasilkan nilai MAE (mean absolute error) paling rendah dan dengan waktu yang paling cepat. Dapat dilihat seperti Gambar:

Gambar Ilustrasi Skema Item-based Collaborative Filtering

Gambar  diatas menggambarkan bagaimana item-based collaborative filtering memberikan rekomendasi terhadap user C, item yang direkomendasikan terhadap user C adalah item 3. Hal tersebut dikarenakan item 3 mempunyai korelasi yang tinggi dengan item 2 yang telah disukai sebelumnya oleh user C.


Published at :
Leave Your Footprint

    Periksa Browser Anda

    Check Your Browser

    Situs ini tidak lagi mendukung penggunaan browser dengan teknologi tertinggal.

    Apabila Anda melihat pesan ini, berarti Anda masih menggunakan browser Internet Explorer seri 8 / 7 / 6 / ...

    Sebagai informasi, browser yang anda gunakan ini tidaklah aman dan tidak dapat menampilkan teknologi CSS terakhir yang dapat membuat sebuah situs tampil lebih baik. Bahkan Microsoft sebagai pembuatnya, telah merekomendasikan agar menggunakan browser yang lebih modern.

    Untuk tampilan yang lebih baik, gunakan salah satu browser berikut. Download dan Install, seluruhnya gratis untuk digunakan.

    We're Moving Forward.

    This Site Is No Longer Supporting Out-of Date Browser.

    If you are viewing this message, it means that you are currently using Internet Explorer 8 / 7 / 6 / below to access this site. FYI, it is unsafe and unable to render the latest CSS improvements. Even Microsoft, its creator, wants you to install more modern browser.

    Best viewed with one of these browser instead. It is totally free.

    1. Google Chrome
    2. Mozilla Firefox
    3. Opera
    4. Internet Explorer 9
    Close