Efektivitas Ensemble Learning dalam Mengatasi Tantangan Kategorisasi E-Commerce
E-commerce telah menjadi tulang punggung ekonomi digital, dengan jutaan produk yang ditawarkan di berbagai platform seperti Amazon, eBay, dan Shopee. Volume transaksi e-commerce yang tinggi menunjukkan bahwa layanan ini semakin digemari oleh konsumen global. Misalnya, pada akhir tahun 2023, tercatat ada 361,54 juta transaksi di Indonesia saja. Namun, seiring dengan bertambahnya jumlah produk dan variasi yang ditawarkan, konsumen sering kali mengalami kebingungan dalam memilih produk yang tepat. Ini disebabkan oleh deskripsi produk yang tidak konsisten dan kategorisasi yang kurang tepat, yang bisa berakibat pada pengalaman pengguna yang buruk. Dalam konteks ini, teknik bagging sebagai bagian dari ensemble learning muncul sebagai solusi potensial.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Faskal Churniansyah dan Danang Wahyu Utomo (2024) di "Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi," mereka mengusulkan penggunaan teknik bagging, khususnya algoritma Random Forest, untuk kategorisasi produk e-commerce. Teknik bagging bekerja dengan cara menggabungkan beberapa model lemah untuk membentuk model yang kuat dan lebih stabil. Dalam eksperimen mereka, penggunaan Random Forest dengan hyperparameter yang disesuaikan seperti n_estimators sebesar 200 dan max_depth yang diatur ke None berhasil mencapai akurasi sebesar 93,25%. Angka ini menunjukkan bahwa metode ini lebih efektif dibandingkan teknik-teknik kategorisasi manual atau metode pembelajaran mesin lainnya yang tidak menggunakan pendekatan ensemble. Dengan demikian, teknik bagging tidak hanya menawarkan solusi yang lebih akurat, tetapi juga lebih efisien dalam menangani volume data yang besar dan beragam dalam platform e-commerce.
***
Teknik bagging, atau Bootstrap Aggregating, merupakan salah satu metode ensemble learning yang menggabungkan beberapa model sederhana untuk membentuk model yang lebih kuat dan akurat. Teknik ini memanfaatkan proses pengambilan sampel data secara acak (bootstrapping) dan kemudian melatih beberapa model dasar secara paralel. Dalam kasus penelitian yang dilakukan oleh Churniansyah dan Utomo (2024), teknik ini digunakan untuk mengatasi tantangan kategorisasi produk pada e-commerce. Melalui penggunaan algoritma Random Forest, mereka mampu mengelola dataset yang terdiri dari 50.425 entri dengan 4 kategori berbeda: household, books, electronics, dan clothing & accessories.
Pengaturan hyperparameter dalam Random Forest memainkan peran penting dalam menentukan performa model. Pada pengujian yang dilakukan, ditemukan bahwa pengaturan terbaik adalah dengan n_estimators sebesar 200 dan max_depth diatur ke None, yang menghasilkan akurasi 93,25%. Akurasi ini mengungguli teknik lain seperti Naive Bayes yang hanya mencapai 92,35%. Selain itu, nilai precision, recall, dan f1-score masing-masing tercatat di angka 93%, menunjukkan konsistensi dan keandalan model dalam mengklasifikasikan produk sesuai dengan kategori yang telah ditentukan. Teknik bagging tidak hanya meningkatkan akurasi, tetapi juga mengurangi risiko overfitting, sebuah masalah umum dalam pembelajaran mesin di mana model terlalu cocok dengan data latih dan gagal dalam generalisasi terhadap data uji.
Keuntungan teknik bagging yang lain adalah kemampuannya dalam menangani dataset yang tidak seimbang dan besar. Dalam e-commerce, produk baru terus-menerus ditambahkan ke platform, membuat proses kategorisasi menjadi kompleks dan dinamis. Dengan teknik bagging, model dapat mengadaptasi perubahan ini dengan lebih baik dibandingkan metode konvensional. Seperti yang dikemukakan oleh penulis, teknik ini juga terbukti efektif dalam mengurangi kesalahan kategorisasi yang diakibatkan oleh subjektivitas manusia atau ketidakakuratan algoritma. Berdasarkan laporan dari penelitian mereka, teknik bagging juga memberikan manfaat tambahan dalam pengurangan waktu komputasi, yang berarti bisnis dapat menjalankan proses kategorisasi dengan lebih cepat dan hemat biaya.
Lebih jauh lagi, penelitian ini menyoroti pentingnya eksperimen dan optimasi hyperparameter dalam mendapatkan hasil yang optimal dari model ensemble. Jika dilihat dari perspektif bisnis, penerapan teknik ini dapat meningkatkan pengalaman pengguna dengan meminimalkan kesalahan rekomendasi produk. Pelanggan yang disuguhkan produk sesuai preferensi mereka lebih cenderung melakukan pembelian, yang pada akhirnya meningkatkan tingkat konversi dan pendapatan perusahaan. Dengan semakin meningkatnya kompetisi dalam e-commerce, adopsi teknik seperti bagging dapat menjadi pembeda yang signifikan. Ini tidak hanya memberikan keunggulan kompetitif tetapi juga memperkuat fondasi operasional yang lebih canggih dan responsif terhadap kebutuhan pasar.
***
Kesimpulannya, teknik bagging berbasis Random Forest yang diusulkan oleh Faskal Churniansyah dan Danang Wahyu Utomo (2024) menunjukkan efektivitas yang signifikan dalam meningkatkan akurasi kategorisasi produk pada platform e-commerce. Dengan akurasi mencapai 93,25% dan evaluasi metrik lainnya seperti precision, recall, dan f1-score yang juga tinggi, teknik ini menawarkan solusi yang lebih akurat dan efisien dibandingkan metode lain. Keberhasilan ini menegaskan bahwa teknik ensemble learning seperti bagging dapat menjadi alat penting bagi bisnis e-commerce dalam mengelola katalog produk yang besar dan beragam, serta meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
Penerapan teknik bagging dalam e-commerce tidak hanya meningkatkan akurasi klasifikasi tetapi juga membantu dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Ini memungkinkan platform e-commerce untuk memberikan rekomendasi produk yang lebih relevan, yang dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan loyalitas merek. Dengan potensi manfaat yang begitu besar, penggunaan teknik ini diharapkan menjadi semakin luas, terutama di tengah perkembangan pesat dalam teknologi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Bisnis yang mampu mengadopsi dan mengoptimalkan teknologi ini akan memiliki peluang lebih besar untuk bertahan dan berkembang dalam industri yang sangat kompetitif ini.
Referensi
