Pada era saat ini aplikasi e-commerce sudah banyak di gunakan oleh banyak orang untuk keperluan belanja berbagai macam kebutuhan. Seperti belanja peralatan rumah, pakaian hingga barang barang elektronik seperti handphone dan laptop. Ada berbagai macam aplikasi e-commerce yang tersedia saat ini, seperti salah satu contohnya Tokopedia.
Aplikasi Tokopedia menggunakan berbagai macam algoritma dalam berbagai aspek bisnisnya, seperti algoritma pencarian, algoritma rekomendasi, algoritma deteksi kecurangan, dan algoritma analisis data.
Secara umum, algoritma-algoritma yang digunakan oleh aplikasi Tokopedia dapat dikatakan cukup efektif dan canggih dalam membantu pengguna untuk menemukan produk yang relevan dan menarik, serta membantu Tokopedia untuk menjaga keamanan dan kredibilitas platform mereka.
Untuk algoritma pencarian, Tokopedia menggunakan algoritma yang disebut TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) untuk memberikan hasil pencarian yang relevan dengan kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna.
Namun meskipun algoritma TF-IDF cukup efektif dalam memberikan hasil pencarian yang relevan, terdapat kelemahan pada algoritma ini. Misalnya, algoritma TF-IDF cenderung memberikan bobot yang lebih tinggi pada kata-kata yang lebih panjang, sementara kata-kata pendek seperti “dan”, “atau”, dan “di” mungkin tidak diperhitungkan dengan baik.
Oleh karena itu, untuk menyempurnakan kinerjanya penggunaan algoritma TF-IDF harus dipadukan dengan algoritma lainnya, seperti algoritma Word Embedding atau Deep Learning, untuk memperoleh hasil pencarian yang lebih akurat dan terperinci.
Sedangkan untuk algoritma rekomendasi, Tokopedia menggunakan kombinasi dari beberapa algoritma seperti Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, dan Hybrid Filtering. Algoritma ini digunakan untuk memberikan rekomendasi produk yang paling relevan dan menarik bagi pengguna, berdasarkan riwayat pembelian dan perilaku penjelajahan mereka di situs Tokopedia.
Saya percaya bahwa penggunaan ketiga jenis algoritma rekomendasi di atas oleh Tokopedia merupakan keputusan yang tepat, karena dengan memadukan ketiga algoritma tersebut, aplikasi Tokopedia dapat memberikan rekomendasi produk yang lebih akurat dan relevan bagi pengguna. Namun, penggunaan algoritma rekomendasi harus diimbangi dengan privasi pengguna dan transparansi dalam pengumpulan dan penggunaan data pengguna.
Meskipun demikian, saya juga percaya bahwa Tokopedia harus terus memperbarui dan meningkatkan algoritma mereka agar dapat memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik dan menjaga platform mereka tetap aman dan andal. Hal ini sangat penting dalam persaingan bisnis yang semakin ketat, dan dalam menjawab tuntutan konsumen yang semakin tinggi.
