REPUBLIKA.CO.ID, SOLO -- Spotify, salah satu aplikasi musik terbesar di dunia, terkenal dengan sistem rekomendasi kontennya yang memukau. Pengguna merasa bahwa rekomendasi lagu dan playlist yang diberikan sangat sesuai dengan preferensi pribadi. Namun, bagaimana Spotify dapat memberikan rekomendasi yang pas begitu akurat? Jawabannya sederhana: Data.
Spotify telah mengembangkan algoritma yang memeriksa lebih dari sekadar sejarah mendengarkan pengguna. Mereka juga menganalisis alasan mengapa seseorang memilih lagu tertentu atau lebih menyukai genre tertentu dari pada yang lain.
Ada dua jenis algoritma yang digunakan yaitu ‘Collaborative Filtering’ dan ‘Content-Based Filtering’. Spotify bahkan menggabungkannya dalam ‘hybrid recommender system’ untuk memberikan rekomendasi yang lebih baik. Tidak hanya itu, mereka menggunakan pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing) untuk menganalisis berita, artikel, dan blog yang berkaitan dengan musik.
Collaborative Filtering
Dalam ‘Collaborative Filtering’ berbasis pengguna, sistem mencari pengguna lain yang memiliki preferensi musik atau mendengarkan sejarah yang serupa dengan Anda. Jika ada pengguna lain yang serupa, sistem akan merekomendasikan lagu atau artis yang disukai oleh mereka, kepada Anda.
Ini adalah metode yang efektif untuk memberikan rekomendasi berdasarkan kesukaan yang sudah ada. Namun, pertanyaannya adalah, bagaimana Anda menemukan lagu yang belum pernah Anda dengar sebelumnya?
Content-Based Filtering
Spotify menggunakan informasi tentang lagu dan artis yang Anda nikmati. Ini mencakup elemen seperti genre, artis, instrumen yang digunakan, tempo, bahkan lirik. Spotify menggunakan lebih dari 12 metadata untuk menganalisis preferensi Anda.
Sebagai contoh, jika Anda sering mendengarkan musik rock alternatif dan menyukai Radiohead, algoritma berbasis konten akan mencari lagu lain dengan atribut serupa. Ini bisa berarti merekomendasikan lagu dari artis dengan gaya serupa, yang menggunakan elemen musik seperti gitar distorsi dan nuansa melankolis yang sama.
Setiap kali Anda mengeklik ‘suka’ pada lagu atau artis tertentu di Spotify, sistem mempertimbangkan informasi ini untuk memberikan rekomendasi yang lebih relevan. Ini berarti bahwa jika Anda menikmati lagu-lagu dengan tempo lambat dan vokal emosional, Spotify akan merekomendasikan lagu-lagu lain dengan atribut serupa, bahkan jika Anda belum pernah mendengarnya sebelumnya.
Keuntungan dari ‘content-based filtering’ adalah kemampuannya untuk memberikan rekomendasi yang lebih personal dan relevan sesuai dengan preferensi unik Anda. Namun, pendekatan ini memiliki batasan dalam merekomendasikan lagu yang sangat berbeda atau mengatasi preferensi yang lebih kompleks.
Penulis: Galih Setiawan N., Dosen Universitas BSI kampus Solo