Di balik layar aplikasi seperti Netflix, Tokopedia, Spotify, atau YouTube, terdapat mesin cerdas yang bekerja untuk memberikan rekomendasi yang sesuai dengan selera kita. Dua pendekatan utama yang sering digunakan dalam sistem rekomendasi adalah Content-Based Filtering dan Collaborative Filtering.
Tapi sebenarnya, apa bedanya keduanya? Dan mana yang lebih baik?
Bagi yang belum membaca artikel sebelumnya, alangkah baiknya membacanya terlebih dahulu dengan mengklik link berikut :
Mengenal Sistem Rekomendasi: Cara Netflix dan Tokopedia Menebak Selera Kita
📌1. Content-Based Filtering
Definisi:
Content-Based Filtering memberikan rekomendasi berdasarkan karakteristik dari item yang pernah kamu sukai. Sistem ini fokus pada apa yang kamu sukai, bukan siapa kamu.
Contoh:
Jika kamu sering menonton film bergenre “aksi” dengan aktor “Tom Cruise”, maka sistem akan merekomendasikan film lain yang juga bergenre aksi dan dibintangi aktor serupa.
Cara kerja singkat:
- Sistem menganalisis fitur atau atribut dari item.
- Dibandingkan dengan item yang pernah kamu suka.
- Menyajikan item dengan kemiripan konten.
Kelebihan:
✅ Personal banget – fokus hanya pada preferensi pengguna.
✅ Tidak bergantung pada pengguna lain.
✅ Bisa menjelaskan alasan rekomendasi (misalnya: “Karena kamu suka genre A”).
Kekurangan:
❌ Kurang eksploratif – cenderung menyarankan hal yang mirip-mirip terus.
❌ Butuh banyak metadata dari item (genre, kategori, deskripsi, dll).
❌ Sulit jika item baru belum punya informasi lengkap.
🤝 2. Collaborative Filtering
Definisi:
Collaborative Filtering memberikan rekomendasi berdasarkan perilaku pengguna lain yang mirip. Sistem ini percaya bahwa selera orang yang mirip, kemungkinan akan cocok juga.
Contoh:
Kamu dan pengguna lain sama-sama suka drama Korea X. Jika pengguna itu juga suka drama Y, sistem akan menyarankan drama Y kepadamu meskipun kamu belum pernah menontonnya.
Cara kerja singkat:
- Sistem melihat pola kesukaan antar pengguna.
- Menemukan pengguna yang punya preferensi serupa.
- Menyajikan item yang disukai pengguna serupa.
Kelebihan:
✅ Dapat menemukan hal baru di luar preferensimu sebelumnya.
✅ Tidak butuh informasi konten secara detail.
✅ Cocok untuk platform besar dengan banyak data pengguna.
Kekurangan:
❌ Masalah cold start (pengguna baru/item baru).
❌ Rentan terhadap “popularitas palsu” (bias tertentu dari tren pengguna lain).
❌ Kurang transparan – sulit menjelaskan mengapa sebuah item direkomendasikan.
⚖️ Perbandingan Singkat
| Aspek | Content-Based | Collaborative |
|---|---|---|
| Basis Rekomendasi | Karakteristik item | Perilaku pengguna |
| Ketergantungan data pengguna lain | Tidak | Ya |
| Cocok untuk pengguna baru | Cukup baik | Kurang |
| Eksplorasi item baru | Terbatas | Lebih luas |
| Mudah dijelaskan | Ya | Tidak selalu |
| Rentan bias popularitas | Tidak | Ya |
💡 Mana yang Lebih Baik?
Jawabannya: tergantung kebutuhan dan kondisi platform.
- Kalau kamu ingin rekomendasi yang sangat personal, content-based bisa jadi pilihan yang tepat.
- Tapi kalau kamu ingin sistem yang bisa menemukan hal-hal baru dari pola kolektif, collaborative filtering lebih cocok.
🤝 Hybrid: Kombinasi Keduanya
Platform besar seperti Netflix, Amazon, dan YouTube umumnya menggunakan metode hybrid – menggabungkan kekuatan content-based dan collaborative filtering agar rekomendasi menjadi lebih akurat dan fleksibel.
✍️ Penutup
Memahami perbedaan antara content-based dan collaborative filtering bukan hanya penting bagi praktisi data atau developer, tapi juga bagi kita sebagai pengguna. Karena di balik tiap klik dan saran yang kita terima, ada algoritma yang mencoba memahami kita — kadang lebih baik dari yang kita duga.
0 Comments