📊 Cara Mengevaluasi Kualitas Sistem Rekomendasi

 

Membangun sistem rekomendasi itu satu hal, tapi memastikan bahwa sistem tersebut benar-benar berguna dan akurat adalah hal lain.
Kalau sistem rekomendasi asal-asalan, hasilnya bisa bikin pengguna bingung, frustrasi, bahkan kabur ke kompetitor.

Lalu, bagaimana cara kita mengevaluasi kualitas sistem rekomendasi? Mari kita bahas.

🎯 1. Evaluasi Offline vs Online

Ada dua pendekatan umum:

1. Evaluasi Offline

• Menggunakan dataset historis (misalnya MovieLens).
• Data dibagi menjadi train set (untuk melatih model) dan test set (untuk menguji).
• Fokus: akurasi prediksi rating atau item.

      2. Evaluasi Online

• Dilakukan langsung pada pengguna di sistem nyata.
• Biasanya dengan A/B Testing: membandingkan dua versi algoritma di user berbeda.
• Fokus: dampak pada perilaku nyata (apakah pengguna lebih sering klik, beli, atau menonton?).

📏 2. Metrik Akurasi

Beberapa metrik populer untuk mengukur akurasi rekomendasi:

• RMSE (Root Mean Square Error): mengukur seberapa jauh prediksi rating dari nilai sebenarnya.
• MAE (Mean Absolute Error): mirip RMSE tapi lebih sederhana.
• Precision & Recall: mengukur seberapa relevan item yang direkomendasikan.
• Precision = dari semua rekomendasi, berapa yang relevan?
• Recall = dari semua item relevan, berapa yang berhasil direkomendasikan?

📌 3. Metrik Ranking

Tidak cukup hanya tahu apakah item relevan, tapi juga seberapa baik urutannya.
Beberapa metrik:

• NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain): memperhitungkan posisi item relevan (semakin atas, semakin baik).
• MAP (Mean Average Precision): rata-rata presisi di berbagai level daftar rekomendasi.
• Hit Rate: apakah item relevan masuk ke dalam top-N rekomendasi.

💡 4. Metrik Bisnis dan User Experience

Di dunia nyata, tujuan sistem rekomendasi bukan cuma akurat, tapi juga berdampak positif pada bisnis dan pengguna.
Beberapa metrik yang dipakai:

• CTR (Click-Through Rate): seberapa sering rekomendasi diklik.
• Conversion Rate: seberapa sering rekomendasi berujung transaksi.
• Retention & Engagement: apakah pengguna jadi lebih betah di aplikasi.

📌 Contoh: Netflix tidak hanya mengejar akurasi, tapi juga time spent → apakah pengguna terus menonton.

⚖️ 5. Beyond Accuracy: Keberagaman, Kebaruan, dan Fairness

Sistem rekomendasi yang bagus tidak hanya akurat, tapi juga:

• Diverse (beragam): tidak menampilkan hal yang terlalu mirip semua.
• Novel (baru): memberikan kejutan, bukan hanya yang sudah biasa dilihat.
• Fair (adil): tidak bias hanya pada item populer, memberi kesempatan pada konten baru/kecil.

✍️ Penutup

Mengevaluasi sistem rekomendasi bukan hanya soal akurasi, tapi juga pengalaman pengguna dan dampak bisnis.
Model yang bagus harus:

1. Akurat → memberikan rekomendasi relevan.
2. Seimbang → ada variasi dan kebaruan.
3. Bermanfaat → meningkatkan engagement dan kepuasan pengguna.

Karena pada akhirnya, sistem rekomendasi terbaik adalah yang membuat pengguna merasa:
👉 “Wah, ini pas banget buat saya!”