Aplikasi Netflix dalam Algoritma Machine Learning
Siapa yang tidak kenal dengan Netflix? Jaringan televisi internet yang satu ini sangat terkenal khususnya bagi para generasi Z di zaman ini. Netflix merambah pasar jaringan televisi internet dengan lebih dari 36 juta pelanggan yang tersebar di lebih dari 40 negara di seluruh dunia. Netflix menawarkan layanan menonton TV show dan film sebanyak mungkin yang penonton inginkan kapan saja dan di mana saja selama tersambung dengan koneksi internet. Dalam tayangan Netflix, penonton tak perlu direpotkan dengan adanya iklan sehingga mereka dapat dengan puas menonton tayangan televisi yang mereka inginkan.
Perusahaan ini pertama didirikan pada tahun 1997 dan berpusat di Los Gatos, California, Amerika Serikat. Distribusi pertamanya dilakukan pada tahun 1999 dengan layanan distribusi langganan secara digital. Hingga tahun 2012, perusahaan Netflix melaporkan penambahan jumlah pelanggannya sebesar 2 juta pelanggan di kuartal berikutnya di tahun yang sama. Dengan itu, pendapatan menjadi naik sebesar 8% pada periode yang sama. Apalagi sejak adanya pandemi COVID-19, hasrat marathon dan menonton film selama quarantine makin banyak dengan kehadiran film-film kesayangan kalian untuk menjadi teman santai dan tontonan saat pandemi.
Tapi, kira-kira kalian sebelum menonton film di Netflix, apa yang kalian lakukan. Pastinya kalian memilih dan memilah mana saja film yang akan ditonton dan apa genrenya. Ada begitu banyak variasi acara dan film sehingga setiap orang dapat menemukan sesuatu yang mereka sukai. Tetapi jika ada lebih dari 14.000 pilihan, bagaimana kalian memilih film untuk ditonton? Nah, salah satu penerapannya adalah penggunaan algoritma machine learning dapat sangat membantu dalam hal itu. Ada banyak aplikasi algoritma Machine Learning yang digunakan oleh Netflix. Salah satu diantaranya yang paling populer adalah sistem rekomendasi kontennya yang memberi tahu film apa yang mungkin kalian sukai.
Bagaimanapun, data yang dikumpulkan oleh Netflix sangat besar yang mencakup data eksplisit seperti preferensi likes dan rating untuk sebuah film dan bahkan data implisit seperti data lokasi dimana pengguna menonton konten tertentu, waktu mereka menontonnya, apa saja perangkat yang mereka gunakan, pilihan konten mereka, dan lain-lain. Semua data ini dapat digunakan untuk algoritma machine learning yang pada akhirnya meningkatkan keuntungan, yaitu mendapatkan lebih banyak pelanggan untuk Netflix. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai penerapan algoritma machine learning pada aplikasi menonton film yaitu Netflix.
Pastinya kalian akan terheran-heran bagaimana bisa Netflix mendapatkan rekomendasi film yang tepat sesuai dengan genre film kesukaan kalian. Artikel ini tentunya menjawab rasa penasaran kamu. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
1. Rekomendasi Konten Film
Ketika kamu membuka akun Netflix, coba deh kamu periksa rekomendasi filmnya Apakah rekomendasi kamu sama dengan teman kamu? Pastinya jawabannya tidak. Hal ini tentunya rekomendasi film kamu sepenuhnya disesuaikan dengan selera dan berdasarkan apa yang mungkin kamu inginkan. Misalnya jika kamu adalah penggemar film horor, pastinya mungkin melihat lebih banyak opsi film yang cenderung Witchy dan Ghostly. Sementara teman kamu mungkin melihat opsi kisah cinta yang lucu jika mereka adalah penggemar romance dan comedy.
Tapi bagaimana Netflix memutuskan ini? Mereka menggunakan sistem rekomendasi mereka yang didasarkan pada algoritma machine learning yang memperhitungkan pilihan film Anda sebelumnya, jenis genre yang Anda sukai, dan gerakan apa yang ditonton oleh pengguna yang memiliki selera serupa seperti milik Anda. Algoritma machine learning yang berkaitan dengan rekomendasi film ini sangat penting bagi Netflix, karena mereka memiliki ribuan opsi dari semua jenis dan pengguna, lebih cenderung bingung dalam memilih apa yang akan ditonton selanjutnya daripada benar-benar menonton apa pun. Di sini algoritma machine learning berperan untuk menentukan rekomendasi film dapat memberikan panduan yang jelas dan membantu tentang apa yang harus ditonton.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Thumbnail Yang Dibuat Secara Otomatis
Gambar thumbnail menjadi sebuah fokus utama dalam hal apakah pengguna akan menonton film atau tidak. Bayangkan saja kalian menjelajahi Netflix dan melihat thumbnail yang sangat menarik untuk film atau serial yang belum pernah kalian tonton. Kalian pasti akan mengklik thumbnail dan melihat film itu. Itulah kenapa gambar pada thumbnail dapat membuat perbedaan besar untuk lalu lintas ke film atau serial tertentu untuk Netflix. Dengan demikian Netflix mempersonalisasi gambar mini yang dibuat secara otomatis yang dibuat sesuai dengan selera masing-masing pengguna dalam film.
Netflix menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis pilihan film dan serial Anda, serta memahami jenis gambar mini yang kemungkinan besar akan Anda klik. Misalnya, serial Riverdale dapat memiliki dua gambar mini yang berbeda, versi romantis yang manis atau versi misteri yang serius. Pastinya anda akan melihatnya tergantung dari selera Anda. Meskipun Riverdale memiliki kedua aspek ini, gambar mini yang sesuai dengan preferensi Anda akan mendorong Anda setidaknya untuk melihat seri ini, dan kemudian Anda dapat memutuskan apakah Anda ingin tetap atau tidak menonton serial tersebut.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
3. Kualitas Streaming Film
Hal terburuk apa yang bisa terjadi saat kalian menonton film? Tentunya buffering dan loading ketika menonton. Hal ini tentunya membuat kalian agak kesal karena terjadinya kejadian tersebut. Netflix mengetahui hal ini, dan mereka telah berusaha sekuat tenaga untuk memastikan bahwa tidak ada buffering atau kehilangan kualitas streaming saat penonton menonton film atau acara. Bagaimanapun, hal-hal itu bisa mematikan dan mengakibatkan orang beralih ke layanan saingan seperti Amazon Prime atau Hulu.
Tetapi bagaimana Netflix memastikan kualitas streaming terbaik sehingga tidak ada gangguan bahkan selama waktu sibuk? Tidak mudah karena mereka memiliki sekitar 200 juta pelanggan di seluruh dunia. Netflix menggunakan algoritma machine learning untuk memprediksi pola penonton dan memahami kapan akan ada peningkatan dan penurunan penonton secara umum saat menonton film atau acara tertentu. Kemudian mereka dapat menyimpan cache server regional yang lebih dekat dengan pemirsa sehingga tidak ada waktu masuk streaming atau pemuatan bahkan selama periode popularitas puncak.
4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis: Reyvan Maulid
Editor : Annissawd