Dari Mana Asalnya Rekomendasi Produk di Toko Online? Kenalan dengan Dasar-Dasar Kecerdasan Buatan (AI) (yang Dilatih dengan Data di Cloud)

Pernahkah Anda menjelajah toko online, melihat-lihat satu barang, lalu tiba-tiba di bawahnya muncul deretan produk lain dengan tulisan “Mungkin Anda juga Suka” atau “Pelanggan Lain Juga Membeli Ini”? Atau ketika Anda baru saja membeli kamera, langsung muncul rekomendasi tas kamera, lensa tambahan, dan kartu memori? Ajaib, bukan? Seolah-olah toko online tersebut bisa membaca pikiran kita atau punya bola kristal yang tahu persis apa yang kita butuhkan selanjutnya.

Kenyataannya, tidak ada bola kristal atau kemampuan membaca pikiran di baliknya. Yang ada adalah teknologi canggih yang bekerja tanpa henti di belakang layar, sebuah “otak pintar” yang terus belajar dan menganalisis. “Otak pintar” inilah yang kita kenal dengan nama Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence (AI). Dan sumber kekuatan utama AI ini, terutama untuk urusan rekomendasi, adalah data dalam jumlah besar yang seringkali disimpan dan diolah di “awan” atau Cloud Computing.

Misteri Terpecahkan: Ada “Otak Pintar” di Balik Layar

Jadi, siapa atau apa yang sebenarnya bertanggung jawab atas munculnya rekomendasi produk yang seringkali (meskipun tidak selalu) tepat sasaran itu? Jawabannya adalah algoritma Kecerdasan Buatan (AI), lebih spesifiknya lagi adalah sub-bidang dari AI yang disebut Machine Learning (ML) atau Pembelajaran Mesin.

Bayangkan AI sebagai sebuah program komputer yang dirancang untuk bisa “berpikir” atau setidaknya meniru cara manusia belajar dan mengambil keputusan. Alih-alih diprogram secara kaku untuk setiap kemungkinan (“jika pengguna beli A, tawarkan B”), sistem AI untuk rekomendasi ini “diajari” untuk menemukan pola dan hubungan dalam data perilaku pengguna dan informasi produk.

Sistem inilah yang menganalisis barang apa saja yang pernah Anda lihat, Anda beli, Anda masukkan ke keranjang, atau bahkan berapa lama Anda melihat suatu halaman produk. Bukan hanya data Anda, tetapi juga data dari jutaan pengguna lainnya. Dari semua informasi inilah, AI mencoba menebak produk apa lagi yang mungkin menarik bagi Anda.

Kenalan Lebih Dekat dengan Kecerdasan Buatan (AI) dan “Muridnya” Machine Learning (ML)

Sebelum kita membahas lebih jauh cara kerjanya, mari kita pahami dulu apa itu AI dan ML dengan perumpamaan sederhana:

Kecerdasan Buatan (AI): Bayangkan AI sebagai sebuah tujuan besar, yaitu membuat komputer atau mesin menjadi secerdas manusia. Ini adalah payung besar yang mencakup banyak hal, mulai dari robot yang bisa berjalan hingga mobil yang bisa menyetir sendiri, dan tentu saja, sistem rekomendasi di toko online. AI adalah tentang kemampuan mesin untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti belajar, memecahkan masalah, mengambil keputusan, dan memahami bahasa.
Machine Learning (ML) atau Pembelajaran Mesin: Jika AI adalah tujuan besarnya, maka Machine Learning adalah salah satu cara atau metode utama untuk mencapai tujuan tersebut. ML adalah seperti “murid” dari AI. Alih-alih kita (manusia) memberikan instruksi super detail untuk setiap skenario, dengan ML kita memberikan banyak sekali contoh (data) kepada komputer, lalu komputer akan “belajar” sendiri untuk mengenali pola dari contoh-contoh tersebut. Semakin banyak dan semakin bagus contoh yang diberikan, semakin pintar “murid” ini.

Jadi, sistem rekomendasi di toko online adalah aplikasi dari Machine Learning, yang merupakan bagian dari Kecerdasan Buatan. Komputer tidak diprogram secara eksplisit untuk merekomendasikan “tas kamera” setelah Anda membeli “kamera”, melainkan ia “belajar” dari data historis bahwa banyak orang yang membeli kamera juga tertarik dengan tas kamera.

Bagaimana AI “Belajar” Memberi Rekomendasi?

Proses “belajar” AI untuk memberikan rekomendasi ini mirip dengan cara manusia belajar, tapi dalam skala yang jauh lebih besar dan kecepatan yang jauh lebih tinggi. Ada beberapa elemen kunci dalam proses ini:

1. Data adalah “Makanannya”

Seperti halnya manusia butuh makanan untuk tumbuh dan berkembang, AI untuk sistem rekomendasi butuh data dalam jumlah yang sangat, sangat besar. Data ini adalah bahan bakar utama bagi AI untuk bisa belajar dan menjadi pintar. Jenis data yang biasanya “dimakan” oleh AI rekomendasi di toko online meliputi:

Riwayat Penjelajahan Anda: Produk apa saja yang Anda klik, Anda lihat detailnya, berapa lama Anda di halaman produk tersebut.
Riwayat Pembelian Anda: Produk apa saja yang sudah pernah Anda beli sebelumnya.
Barang di Keranjang atau Daftar Keinginan (Wishlist): Produk yang Anda simpan tapi belum dibeli.
Interaksi Lain: Rating atau ulasan yang Anda berikan pada produk, produk yang Anda bagikan ke teman.
Informasi Produk: Detail tentang produk itu sendiri, seperti kategori (misalnya, elektronik, pakaian, buku), merek, harga, deskripsi, spesifikasi, bahkan gambar produk.
Data Demografi Pengguna (jika tersedia dan diizinkan): Seperti usia, jenis kelamin, lokasi (ini seringkali bersifat anonim dan agregat untuk menjaga privasi).
Data dari Pengguna Lain: Ini sangat penting! AI melihat apa yang dibeli atau disukai oleh pengguna lain yang memiliki kemiripan pola perilaku atau selera dengan Anda.

Semakin banyak dan beragam data yang dimiliki toko online, semakin baik AI mereka dalam memahami preferensi pengguna dan memberikan rekomendasi yang relevan.

2. “Sekolahnya” AI: Proses “Training” (Pelatihan)

Setelah “makanan” berupa data terkumpul, langkah selanjutnya adalah “menyekolahkan” AI. Proses ini disebut training atau pelatihan model Machine Learning. Bayangkan seperti ini:

Anda ingin mengajari seorang anak mengenali berbagai jenis buah. Anda akan menunjukkan banyak gambar apel sambil berkata “ini apel”, banyak gambar pisang sambil berkata “ini pisang”, dan seterusnya. Setelah melihat banyak contoh, anak tersebut akan mulai bisa membedakan apel dan pisang, bahkan jika ia melihat gambar apel atau pisang yang belum pernah ia lihat sebelumnya.
Mirip dengan itu, dalam proses training, sejumlah besar data historis (misalnya, data pembelian pengguna selama setahun terakhir) “diperlihatkan” kepada algoritma Machine Learning. Algoritma ini akan mencoba mencari pola dan hubungan. Misalnya, ia mungkin menemukan bahwa “pengguna yang membeli produk A dan produk B, cenderung juga membeli produk C”.
Proses training ini melibatkan perhitungan matematis yang sangat kompleks. Tujuannya adalah untuk menghasilkan sebuah model rekomendasi. Model ini adalah semacam “rumus pintar” atau “otak hasil belajar” yang nantinya akan digunakan untuk memprediksi produk apa yang mungkin Anda sukai berdasarkan data baru (misalnya, produk yang baru saja Anda lihat).

Proses training ini tidak dilakukan sekali saja. Toko online akan secara berkala melatih ulang model AI mereka dengan data terbaru agar rekomendasinya tetap relevan dan akurat seiring dengan perubahan tren dan preferensi pengguna.

3. Beberapa “Jurusan” Populer di Sekolah Rekomendasi AI

Ada beberapa pendekatan atau “jurusan” utama yang digunakan oleh AI dalam memberikan rekomendasi. Dua yang paling umum dan mudah dipahami adalah:

Collaborative Filtering (Filter Kolaboratif) – “Orang Seperti Kamu Juga Suka Ini”

Metode ini bekerja berdasarkan prinsip bahwa orang-orang yang memiliki selera atau perilaku serupa di masa lalu akan cenderung memiliki selera yang sama juga di masa depan.

Cara kerjanya (sederhana): Sistem akan mencari pengguna lain yang memiliki riwayat pembelian atau penjelajahan yang mirip dengan Anda. Kemudian, sistem akan melihat produk apa saja yang disukai atau dibeli oleh pengguna-pengguna “kembaran” Anda tersebut, tetapi belum Anda beli. Nah, produk-produk itulah yang akan direkomendasikan kepada Anda.
Contoh: Jika Anda sering membeli buku fiksi ilmiah, dan ada banyak pengguna lain yang juga sering membeli buku fiksi ilmiah DAN novel misteri, maka sistem mungkin akan merekomendasikan novel misteri kepada Anda, meskipun Anda belum pernah menunjukkan minat langsung pada novel misteri. Ia berasumsi, “jika teman-teman sesama penyuka fiksi ilmiah juga suka novel misteri, mungkin kamu juga.”
Content-Based Filtering (Filter Berbasis Konten) – “Kamu Suka Barang X, Ini Barang Lain yang Mirip X”

Metode ini fokus pada karakteristik atau “konten” dari produk itu sendiri. Jika Anda menyukai suatu produk, sistem akan merekomendasikan produk lain yang memiliki atribut atau fitur serupa.

Cara kerjanya (sederhana): Sistem akan menganalisis detail produk yang pernah Anda sukai atau beli (misalnya, kategori, merek, warna, bahan, genre film, artis musik). Kemudian, ia akan mencari produk lain di katalog yang memiliki kemiripan karakteristik dengan produk tersebut.
Contoh: Jika Anda baru saja membeli sepatu lari merek A berwarna biru, sistem mungkin akan merekomendasikan sepatu lari lain dari merek A atau merek lain yang juga berwarna biru, atau mungkin celana lari berwarna biru, karena ada kesamaan atribut “lari” dan “biru”. Atau jika Anda sering menonton film aksi, sistem akan merekomendasikan film aksi lainnya.
Hybrid Approaches (Pendekatan Gabungan): Dalam praktiknya, banyak sistem rekomendasi modern menggunakan pendekatan gabungan (hybrid) yang mengkombinasikan kekuatan dari collaborative filtering, content-based filtering, dan mungkin metode lainnya. Ini dilakukan untuk mendapatkan hasil rekomendasi yang lebih akurat dan beragam, serta mengatasi kelemahan masing-masing metode jika digunakan sendiri.

Peran Penting “Awan” (Cloud Computing) dalam Kecerdasan AI

Sekarang bayangkan berapa banyak data yang dihasilkan oleh jutaan pengguna di sebuah toko online besar setiap harinya: setiap klik, setiap pencarian, setiap pembelian. Jumlahnya bisa mencapai miliaran atau bahkan triliunan titik data! Lalu, bayangkan betapa rumitnya perhitungan matematis yang harus dilakukan untuk melatih model AI dengan semua data tersebut.

Di sinilah peran Cloud Computing atau komputasi awan menjadi sangat vital. Cloud adalah istilah untuk jaringan server global yang saling terhubung dan bisa diakses melalui internet. Cloud menyediakan dua hal utama yang sangat dibutuhkan oleh AI untuk sistem rekomendasi:

1. Penyimpanan Data Skala Super Besar (Cloud Storage):

Bayangkan Cloud Storage sebagai “lemari arsip raksasa” atau “hard disk super besar” yang ada di internet. Toko online bisa menyimpan semua data pengguna dan data produk mereka yang luar biasa banyaknya di sini. Kapasitasnya bisa ditambah atau dikurangi sesuai kebutuhan dengan mudah. Ini jauh lebih fleksibel dan seringkali lebih hemat biaya daripada harus membeli dan mengelola server penyimpanan fisik sendiri.
Contoh layanan: Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage.

2. Kekuatan Pemrosesan Komputer Super Kencang (Cloud Computing Power):

Melatih model AI dengan data sebanyak itu membutuhkan “otak komputer” yang sangat kuat dan cepat. Cloud menyediakan akses ke ribuan server dengan kekuatan pemrosesan gabungan yang luar biasa. Toko online bisa “menyewa” kekuatan komputasi ini hanya selama proses training model AI berlangsung, dan hanya membayar sesuai yang mereka gunakan. Ini seperti menyewa supercar hanya saat Anda butuh balapan, tanpa harus membelinya.
Proses training yang mungkin memakan waktu berhari-hari atau berminggu-minggu di satu komputer biasa, bisa diselesaikan dalam hitungan jam di cloud dengan memanfaatkan banyak server sekaligus.
Selain untuk training, cloud juga digunakan untuk menjalankan model AI yang sudah jadi agar bisa memberikan rekomendasi secara real-time kepada jutaan pengguna secara bersamaan. Kemampuan cloud untuk menskalakan sumber daya secara otomatis (misalnya, saat ada event diskon besar-besaran dan trafik pengunjung melonjak) memastikan sistem rekomendasi tetap berjalan lancar.
Contoh layanan: Amazon EC2, Google Compute Engine, Azure Virtual Machines, serta layanan Machine Learning terkelola seperti Amazon SageMaker, Google AI Platform, Azure Machine Learning.

Tanpa kemampuan cloud untuk menyimpan data dalam skala masif dan menyediakan kekuatan komputasi sesuai permintaan, akan sangat sulit, bahkan mustahil, bagi kebanyakan toko online untuk membangun dan menjalankan sistem rekomendasi AI secanggih yang kita lihat saat ini.

Contoh Lain Keajaiban AI Rekomendasi di Sekitar Kita

Rekomendasi berbasis AI tidak hanya ada di toko online. Kita bisa menemukannya di banyak platform digital lain yang kita gunakan sehari-hari:

Layanan Streaming Film (Netflix, Disney+, dll.): Rekomendasi film atau serial TV yang muncul di halaman utama Anda adalah hasil kerja AI yang menganalisis riwayat tontonan Anda, rating yang Anda berikan, dan apa yang ditonton oleh orang lain dengan selera serupa.
Layanan Streaming Musik (Spotify, Apple Music, dll.): Daftar putar (playlist) “Discover Weekly” atau rekomendasi lagu harian Anda juga dikurasi oleh AI berdasarkan lagu dan artis yang sering Anda dengarkan.
Media Sosial (Facebook, Instagram, TikTok, YouTube): Konten yang muncul di linimasa atau feed Anda, video yang direkomendasikan, atau bahkan teman yang disarankan untuk Anda ikuti, semuanya dipengaruhi oleh algoritma AI yang mempelajari interaksi dan preferensi Anda.
Portal Berita: Beberapa portal berita menggunakan AI untuk merekomendasikan artikel lain yang mungkin menarik bagi Anda berdasarkan artikel yang sedang Anda baca atau riwayat bacaan Anda.

Apakah Rekomendasi AI Selalu Sempurna?

Meskipun semakin canggih, sistem rekomendasi AI tidak selalu sempurna. Kadang-kadang kita mungkin mendapatkan rekomendasi yang aneh, tidak relevan, atau bahkan lucu. Misalnya, Anda baru saja membeli tempat tidur bayi, lalu terus-menerus direkomendasikan lebih banyak tempat tidur bayi padahal Anda jelas hanya butuh satu.

Hal ini bisa terjadi karena berbagai alasan:

Data yang Kurang atau Tidak Akurat: Jika data yang digunakan untuk melatih AI kurang lengkap atau ada kesalahan, rekomendasinya bisa meleset.
Perubahan Selera yang Tiba-tiba: Jika selera Anda tiba-tiba berubah (misalnya, Anda mulai hobi baru), AI butuh waktu untuk “belajar” dan menyesuaikan rekomendasinya.
“Filter Bubble” atau Gelembung Filter: Terkadang, karena AI terus merekomendasikan hal-hal yang mirip dengan yang sudah Anda sukai, Anda bisa terjebak dalam “gelembung” dan kurang terpapar pada hal-hal baru yang mungkin juga menarik.
Produk Baru: Untuk produk yang sangat baru dan belum banyak data interaksinya, AI mungkin kesulitan memberikan rekomendasi yang akurat (ini dikenal sebagai masalah “cold start”).

Meskipun demikian, para ilmuwan data dan insinyur terus bekerja untuk membuat sistem rekomendasi menjadi lebih baik, lebih personal, dan lebih mampu memahami nuansa preferensi manusia.

Manfaat Rekomendasi AI: Bukan Hanya untuk Toko Online

Sistem rekomendasi berbasis AI membawa manfaat bagi banyak pihak:

Untuk Pengguna (Kita):

Penemuan Produk/Konten Baru: Membantu kita menemukan barang atau konten menarik yang mungkin tidak akan kita temukan sendiri.
Pengalaman Belanja/Konsumsi yang Lebih Personal: Merasa bahwa platform tersebut “mengerti” kita.
Menghemat Waktu: Tidak perlu menjelajah terlalu lama untuk menemukan apa yang kita cari atau butuhkan.
Kenyamanan: Proses belanja menjadi lebih mudah dan menyenangkan.

Untuk Bisnis (Toko Online, Penyedia Layanan):

Peningkatan Penjualan: Rekomendasi yang relevan dapat mendorong pengguna untuk membeli lebih banyak (cross-selling dan up-selling).
Peningkatan Keterlibatan Pengguna (Engagement): Membuat pengguna menghabiskan lebih banyak waktu di platform dan berinteraksi lebih banyak.
Loyalitas Pelanggan: Pengalaman yang dipersonalisasi dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.
Pemahaman Pelanggan yang Lebih Baik: Data dari sistem rekomendasi memberikan wawasan berharga tentang perilaku dan preferensi pelanggan.

Dunia yang Semakin “Mengerti” Kita Berkat AI dan Cloud

Jadi, lain kali Anda melihat deretan produk yang direkomendasikan di toko online favorit Anda, atau mendapatkan saran film yang pas di layanan streaming, ingatlah bahwa ada “otak pintar” Kecerdasan Buatan yang bekerja keras di baliknya. Otak ini terus menerus “makan” data, “belajar” di “sekolahnya” (proses training), dan kemudian menggunakan “ilmunya” untuk mencoba memberikan apa yang paling relevan untuk Anda.

Dan semua keajaiban ini bisa terjadi dalam skala besar dan dengan kecepatan tinggi berkat dukungan luar biasa dari teknologi Cloud Computing, yang menyediakan “lemari data raksasa” dan “kekuatan komputasi super” yang dibutuhkan oleh AI. Rekomendasi produk hanyalah salah satu contoh bagaimana AI, yang dilatih dengan data di cloud, secara diam-diam telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan digital kita, membuat pengalaman online kita menjadi lebih personal, nyaman, dan seringkali penuh kejutan menyenangkan.

Referensi: [1] [2] [3] [4] [5]

Dari Mana Asalnya Rekomendasi Produk di Toko Online? Kenalan dengan Dasar-Dasar Kecerdasan Buatan (AI) (yang Dilatih dengan Data di Cloud)