Kalau kamu sering mendengar tentang sistem rekomendasi berbasis machine learning, salah satu istilah penting yang akan muncul adalah Matrix Factorization. Metode ini menjadi tulang punggung dari banyak algoritma rekomendasi modern, termasuk collaborative filtering.
Tapi… apa sebenarnya Matrix Factorization itu, dan kenapa penting? Yuk kita kupas dengan bahasa sederhana!
🔢 Apa Itu Matrix Factorization?
Matrix Factorization (MF) adalah metode matematis yang digunakan untuk memecah (faktorisasi) sebuah matriks besar menjadi matriks-matriks kecil agar lebih mudah dipahami dan diolah.
Dalam sistem rekomendasi, matriks ini biasanya berupa User-Item Matrix:
- Baris = pengguna
- Kolom = item (misalnya film, produk, lagu)
- Nilai = rating atau interaksi (misalnya 5 bintang, klik, waktu tonton)
Masalahnya, matriks ini sangat besar dan penuh nilai kosong. Tidak semua pengguna menilai semua item.
👉 Matrix Factorization membantu “menebak” nilai kosong berdasarkan pola dari data yang ada.
📊 Ilustrasi Sederhana
Bayangkan matriks seperti ini (rating film oleh pengguna):
| User / Film | Toy Story | Titanic | Inception | Avengers |
|---|---|---|---|---|
| User A | 5 | ? | 4 | ? |
| User B | ? | 5 | ? | 4 |
| User C | 4 | ? | ? | 5 |
👉 Tanda "?" adalah nilai yang hilang (belum ada rating).
Matrix Factorization berusaha memprediksi nilai-nilai itu. Misalnya:
- Mungkin User A akan suka Titanic karena dia sudah suka Toy Story dan Inception.
- Mungkin User B akan suka Inception karena pola ratingnya mirip User A.
🧠Bagaimana Cara Kerjanya?
Alih-alih melihat semua data sekaligus, Matrix Factorization mencoba menemukan “faktor tersembunyi (latent factors)”.
Misalnya:
- Faktor 1: Genre (aksi, romantis, animasi)
- Faktor 2: Gaya (film lama vs modern)
- Faktor 3: Popularitas
Setiap pengguna dan item diberi “vektor” yang mewakili preferensi atau karakteristik mereka di ruang faktor tersebut.
Lalu sistem menghitung kesesuaian antara vektor user dan vektor item untuk memprediksi rating.
⚡ Kenapa Matrix Factorization Populer?
✅ Skalabilitas tinggi – cocok untuk dataset besar (jutaan pengguna dan item).
✅ Lebih akurat – bisa menangkap pola tersembunyi yang tidak terlihat langsung.
✅ Dasar model modern – digunakan di banyak algoritma machine learning dan deep learning.
📌 Studi Kasus: Netflix Prize
Pada tahun 2006, Netflix mengadakan lomba untuk meningkatkan akurasi sistem rekomendasinya.
Metode yang paling sukses saat itu? 👉 Matrix Factorization.
Sejak itu, teknik ini menjadi standar emas dalam rekomendasi berbasis collaborative filtering.
⚠️ Tantangan Matrix Factorization
- Cold Start – sulit kalau ada pengguna baru tanpa riwayat.
- Data Sparsity – jika terlalu banyak nilai kosong, prediksi bisa tidak akurat.
- Interpretasi sulit – faktor tersembunyi tidak selalu punya arti yang jelas bagi manusia.
✍️ Penutup
Matrix Factorization adalah jantung dari banyak sistem rekomendasi modern. Dengan cara memecah matriks user-item menjadi faktor tersembunyi, sistem bisa menebak preferensi kita bahkan sebelum kita sadar.
Jadi, lain kali Netflix atau Spotify menyarankan sesuatu yang “pas banget” dengan seleramu, besar kemungkinan ada Matrix Factorization bekerja di balik layar. 😉
0 Comments