Pengembangan Algoritma Rekomendasi Konten

Platform penyedia konten video, seperti YouTube, Netflix, dan TikTok, telah menjadi sumber utama hiburan dan informasi bagi miliaran pengguna di seluruh dunia. Kuantitas konten yang terus bertambah secara eksponensial menghadirkan tantangan signifikan dalam membantu pengguna menemukan video yang paling sesuai dengan minat dan preferensi mereka. Tanpa sistem rekomendasi yang efektif, pengguna berisiko tenggelam dalam banjir konten dan kehilangan ketertarikan terhadap platform.

Algoritma rekomendasi tradisional seringkali mengandalkan satu pendekatan tunggal, seperti collaborative filtering (yang memprediksi preferensi pengguna berdasarkan perilaku pengguna lain yang serupa) atau content-based filtering (yang merekomendasikan item berdasarkan kesamaan atribut item yang disukai pengguna di masa lalu). Meskipun efektif, pendekatan tunggal ini memiliki keterbatasan. Collaborative filtering menghadapi masalah 'cold start' (kesulitan merekomendasikan item baru atau untuk pengguna baru) dan 'sparsity' (ketika data interaksi pengguna sangat terbatas). Sementara itu, content-based filtering cenderung menghasilkan rekomendasi yang kurang beragam dan dapat menciptakan 'filter bubble', di mana pengguna hanya terpapar pada konten yang sangat mirip dengan apa yang sudah mereka sukai.

Untuk mengatasi keterbatasan ini, pendekatan hybrid menjadi semakin populer. Pendekatan hybrid menggabungkan dua atau lebih teknik rekomendasi untuk memanfaatkan kekuatan masing-masing dan menutupi kelemahannya. Dalam konteks rekomendasi video, menggabungkan matrix factorization (sebagai bentuk canggih dari collaborative filtering) dengan analisis sentimen dari komentar pengguna dapat memberikan pemahaman yang lebih kaya tentang preferensi pengguna. Matrix factorization dapat menangkap pola interaksi implisit antar pengguna dan item, sementara analisis sentimen dapat mengekstrak preferensi eksplisit dan nuansa emosional yang terkandung dalam umpan balik pengguna.

Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sebuah sistem rekomendasi konten video berbasis hybrid yang inovatif. Sistem ini akan mengintegrasikan kekuatan matrix factorization untuk pemodelan pola interaksi pengguna-item, dengan analisis sentimen dari komentar pengguna untuk memperkaya pemahaman preferensi. Diharapkan, sistem rekomendasi yang dihasilkan mampu memberikan rekomendasi yang lebih akurat, relevan, dan personal, yang pada akhirnya akan meningkatkan keterlibatan pengguna dan kepuasan mereka terhadap platform video.