Find Us On Social Media :

Dengan Teknologi AI Tokopedia Mampu Tingkatkan Pengalaman Pelanggannya

By Rafki Fachrizal, Selasa, 6 Oktober 2020 | 14:50 WIB

Ilustrasi Tokopedia

Pada akhir September lalu, Tokopedia kembali mengadakan konferensi teknologi START Summit Extension secara virtual dengan mengangkat tema “Advancing Indonesia Through Artificial Intelligence.”

Acara ini menghadirkan lima pembicara, di mana tiga pembicara dari Tokopedia yang merupakan Data Scientist, serta dua akademisi AI Center of Excellence dari Universitas Indonesia.

Para pembicara tersebut, terutama dari Tokopedia, membahas lebih dalam tentang bagaimana peran AI (Artificial Intelligence) dapat membantu jutaan pengguna dan penjual memenuhi kebutuhannya melalui Tokopedia.

Pada sesi pertama, Irvan Bastian Arief, Ph. D., Head of Research Scientist Tokopedia, menjelaskan tentang pengertian dasar dari teknologi AI.

“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,” ucap Irvan.

Irvan mengatakan bahwa saat ini Tokopedia sudah mengimplementasikan AI di dalam infrastruktur teknologi perusahaan, dan ke depannya akan menjadi perusahaan teknologi yang sepenuhnya didukung oleh AI.

"Dengan menggunakan AI, Tokopedia terus mengembangkan sistem dan fitur untuk dapat meningkatkan pengalaman pelanggan," imbuh Irvan.

Saat ini, 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.

Lebih lanjut, Irvan menyatakan bahwa AI adalah teori dan perkembangan dari sebuah sistem komputer yang mampu melakukan hal-hal yang biasanya memerlukan kemampuan dan otak manusia.

“AI sendiri terbagi kedalam beberapa stream, yaitu Robotics, Machine Learning, Computer Vision, Natural Language Processing, Knowledge Representation dan yang terakhir adalah Recommendation System,” papar Irvan.

Selanjutnya, penjelasan seputar Recommendation System disampaikan oleh Alim Kidar Hanif, Data Scientist Tokopedia.

Recommendation System digunakan untuk membaca karakteristik atau behaviour dari 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,” tutur Alim.

Recommendation System menggunakan machine learning yang dapat melihat semua produk yang ada di Tokopedia, dan selanjutnya mesin tersebut akan menangkap pola-pola yang ada.

Ketika pengguna mengklik suatu produk, maka pola tersebut akan dilihat oleh pola yang berada di dalam machine learning. Jika produk berkaitan dan sesuai, maka rekomendasinya akan dikirim.

Baca Juga: Sebelas Tahun Tokopedia Menghadirkan Inovasi Digital di Tanah Air

Masuk ke sesi kedua, menghadirkan dua pembicara yakni akademisi dari AI Center of Excellence Universitas Indonesia, yaitu Adila Krisnadhi, Ph. D., dan Dr. Fariz Darari, yang merupakan Computer Science Lecturer Universitas Indonesia yang menjelaskan lebih lanjut seputar Knowledge Graph.

Knowledge Graph merupakan sebuah teknik yang digunakan oleh Recommendation Systems, di mana setiap permasalahan yang akan dipecahkan oleh AI tentunya akan melalui tahapan proses Recommendation Task.

Proses ini memungkinkan kita untuk melihat permasalahan secara komputerisasi, dan yang di mana permasalahan dasarnya adalah Recommendation Task.

“Recommendation Task memungkinkan kita untuk memprediksi atau melakukan estimasi terhadap pola dan perilaku user, apakah user tersebut akan melakukan pembelian, mengklik suatu produk atau akan memberi rating pada produk tersebut,” papar Adila.

Untuk dapat memprediksikannya, Adila menjelaskan bahwa terdapat dua cara, yakni dengan Content-Based, yaitu untuk merekomendasikan item berdasarkan kemiripan produk yang sudah diminati atau dibeli user, dan Collaborative Filtering, yaitu merekomendasikan item yang mirip dengan apa yang diminati antara satu pengguna dengan pengguna yang lain.

Dijelaskannya lagi, Knowledge Graph tidak hanya digunakan untuk melakukan rekomendasi, melainkan juga dapat digunakan untuk enable integration, context enrichment dan inferencing.

“Knowledge Graph yang memungkinkan integration pada dasarnya berkaitan dengan konsep keterkaitan atau penghubung antara sumber-sumber data yang berbeda namun tetap terintegrasi satu sama lain,” tutur Adila.

Sekadar informasi, 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.

Tokopedia sendiri berencana akan terus mengadakan START Summit Extension setiap bulannya sebagai wadah bagi para pegiat teknologi di seluruh Indonesia untuk dapat belajar dan berdiskusi dengan para expert di bidangnya.

Baca Juga: Ramesh Gururaja: Memahami Kebutuhan Konsumen adalah Kunci Menciptakan Inovasi Produk Teknologi