Nextren.com -Era teknologi yang makin canggih membuat manusia menjadi mudah beraktivitas hanya dengan perangkat mereka.
Tokopedia melalui START Summit Extension kembali membicarakan teknologi dan kali ini ialah tentang Artificial Intelligence (AI), pada Selasa (29/9).
Pada sesi pertama, Irvan Bastian Arief, Ph.D., Head of Research Scientist Tokopedia menjelaskan tentang pengertian Artificial Intelligence.
Ia menjelaskan AI merupakan sebuah kecerdasan buatan yang dapat mengatur sebuah mesin, sehingga mesin tersebut dapat membantu meningkatkan kualitas hidup manusia agar menjadi lebih efisien dan praktis.
Baca Juga: Inilah Cara Kepala Produk Tokopedia Perjuangkan Seller di Tengah Pandemi
Tokopedia diketahui sudah mengimplementasikan AI di dalam infrastruktur teknologi perusahaan, dan kedepannya akan menjadi perusahaan teknologi yang sepenuhnya didukung oleh Artificial Intelligence.
Dengan menggunakan AI, Tokopedia terus mengembangkan sistem dan fitur untuk dapat mengoptimalkan pengalaman pelanggan.
Beberapa fitur dan inovasi Tokopedia yang telah memanfaatkan teknologi AI adalah fitur ChatBot untuk layanan Tokopedia Care, Intelligent Search, TokoCabang, serta Fast Recommendations terhadap lebih dari 350 juta produk yang sesuai dengan minat dari setiap pengguna Tokopedia.
"Kecerdasan buatan adalah teori dan perkembangan dari sebuah sistem komputer yang mampu melakukan hal-hal yang biasanya memerlukan kemampuan dan otak manusia," ujar Irvan.
Baca Juga: Begini Asal Usul Teknologi Tokopedia Bisa Hadir Untuk Memuaskan Konsumennya
Artificial Intelligence sendiri terbagi kedalam beberapastream,yaitu Robotics, Machine Learning, Computer Vision, Natural Language Processing, Knowledge Representation, dan yang terakhir adalah Recommendation System.
Penjelasan seputar Recommendation System disampaikan oleh Alim Kidar Hanif yang merupakan Data Scientist Tokopedia.
Recommendation System digunakan untuk membaca karakteristik ataubehaviourdari masing-masing pengguna.
Ketika pengguna tersebut sering membeli atau melihat suatu barang, maka sistem Tokopedia akan merekomendasikan produk lain yang berkaitan dengan apa yang sebelumnya sudah dilihat atau dicari oleh pengguna.
Baca Juga: Seperti Inilah Jeroan Infrastruktur Jaringan Cloud Tokopedia Ala Software Engineer
Recommendation System menggunakanmachine learningyang dapat melihat semua produk yang ada di Tokopedia, dan selanjutnya mesin tersebut akan menangkappola-pola yang ada.
Ketika pengguna mengklik satu produk, maka pola tersebut akan dilihat oleh pola yang berada di dalammachine learning.Jika produk berkaitan dan sesuai, maka rekomendasinya akan dikirim.
Recommendation Systems Playbook digunakan dengan dua metode yaitu Session-Based Recommendation dan Ranking Based Recommendation.
Kedua tahap tersebut digunakan dalam menentukan pola aktivitas pengguna, sehingga nantinyamachine learningdapat memberi rekomendasi produk yang sesuai.
Baca Juga: Waktunya Untuk Qurban, Tokopedia Berikan Akses Mudah untuk Masyarakat
Session-Based Recommendation digunakan untuk merekomendasikan produk berdasarkan kedekatan vektor dari produk yang dibuat dengan data session, di mana data session itu sendiri merupakan semua aktivitas yang dilakukan oleh setiap user dalam periode waktu tertentu.
Permasalahan atau isu yang bisa diselesaikan denganstageini biasanya adalah ketika barang yang dicari pengguna tidakready,atau ketika pengguna ingin mengganti varian produk lain.
Abe Vallerian, Data Scientist Lead Tokopedia melanjutkan penjelasan tentang Ranking Based Recommendation, dimana model ini lebih akurat dalam merekomendasikan suatu produk ke masing-masinguser.
Hal ini dikarenakan model tersebut tidak hanya menggunakanproduct featuressaja, melainkan juga memakaiuser featureyang memungkinkan untuk menangkap interaksi antar fitur tersebut.
Baca Juga: Meski Situsnya Diretas, Pakar Keamanan Siber Menilai Data Tokopedia Masih Aman
Pada tahap ini, algoritma atau metode yang dipakai adalah Tree-Based Model, yaitu denganbinary classification problem.
Selain itu, model ini tidak memakai satu pohon/tree saja, melainkan menggunakan banyak pohon dengan teknik Gradient Boosting.
Dengan teknik Gradient Boosting, pohon yang satu dapat mengoreksi kesalahan dari pohon lainnya.
Ranking-Based Recommendation dibutuhkan untuk menghitung peluang pengguna yang akan mengklik suatu produk, sehingga nantinya peluang ini akan dibuat menjadi ranking untuk menentukan produk mana yang dapat direkomendasikan paling pertama.
Baca Juga: Start Summit Extension Tokopedia Bahas Inovasi Teknologi Para Developer Saat Pandemi
Pada sesi kedua, para narasumber Tokopedia lainnya menjelaskan lebih lanjutseputar Knowledge Graph.
START Summit Extension merupakan konferensi teknologi virtual pertama yang dihadirkan oleh Tokopedia melalui Tokopedia Academy.
Berbagai topik terkait inovasi teknologi yang dilakukan oleh Tokopedia akan dikemas dan dibawakan oleh para talenta berbakat di bidangnya masing-masing.
Baca Juga: Viral! Sabun Mandi Partai Golkar Dijual di Tokopedia Rp 249 Ribu
Tokopedia akan terus mengadakan START Summit Extensionsetiap bulannya sebagai wadah bagi para pegiat teknologi di seluruh Indonesia untuk dapat belajar dan berdiskusi dengan paraexpertdi bidangnya.
Hal ini sesuai dengan visi dari Tokopedia Academy untuk membina para talenta teknologi Indonesia untuk menjadi ahli teknologi masa depan.
(*)