Apa itu TikTok?
TikTok merupakan media sosial yang berfokus menyajikan konten berupa video pendek dari, oleh, dan kepada penggunanya. Dalam aplikasi ini, pengguna dapat membuat konten video pendek berdurasi 5–60 detik. Video tersebut dapat dilengkapi dengan tulisan, audio, stiker, filter, dan efek unik lainnya.
Perkembangan TikTok di Indonesia
Melihat betapa populernya TikTok sekarang, agaknya sulit diingat bahwa TikTok pernah menjadi aplikasi yang hampir diblokir di Indonesia. Hal ini terjadi 2018 lalu. Dan sekarang di 2020, orang-orang justru berbondong-bondong menginstall TikTok dan menjadi content creator di dalamnya.
Tercatat selama bulan Agustus dan September 2020, total unduhan TikTok Indonesia berturut-turut mencapai 5,54 dan 6,96 juta kali. Head of Content and User Operation TikTok Indonesia mengungkapkan pertumbuhan pengguna yang lebih dari 20% selama pandemi.
Kuncinya ada pada penerapan algoritma personalisasi yang, secara luar biasa, ternyata sangat efektif.
Jika Anda merupakan pengguna TikTok, Anda pasti paham bahwa TikTok membagi halaman [Beranda] atau [Home] menjadi 2 tab. Tab pertama berisi konten-konten yang berasal dari akun yang Anda ikuti. Sedangkan tab kedua berisi konten-konten yang direkomendasikan oleh TikTok kepada Anda.
Pada tab pertama yang bernama [Followed] atau [Mengikuti], Anda menentukan sendiri akun mana saja yang sesuai dengan keinginan Anda. Semua konten yang berada di sana bisa dikatakan merupakan hasil personalisasi oleh Anda pribadi.
Pada tab kedua yang bernama [For You] atau [Untuk Anda], Anda hanya menerima apa yang TikTok rekomendasikan. Semua proses personalisasi konten diambil datanya menggunakan kecerdasan buatan atau Machine Learning TikTok.
Dan ternyata di tab [Untuk Anda] inilah kunci kemenangan TikTok.
Algoritme Penyaringan di TikTok
Machine learning TikTok menggunakan 2 tipe algoritme dalam merekomendasikan video di halaman [Untuk Anda].
- Collaborative Filtering (penyaringan kolaboratif)
- Content-based Filtering (penyaringan berbasis konten).
Collaborative Filtering
Collaborative filtering atau penyaringan gabungan merupakan algoritme penyajian konten dengan menggunakan user sebagai pusatnya. Model seperti ini sering disebut sebagai user-centered design.
Saat pertama kali menggunakan TikTok, Anda hanya akan diminta 2 data terkait penyajian konten. Yaitu tanggal lahir dan preferensi kategori konten yang Anda minati.
TikTok tidak butuh alamat atau lokasi karena sudah bisa mendapatkannya dari alamat IP perangkat Anda. Dari usia, lokasi, dan preferensi kategori yang Anda pilih, TikTok akan menyajikan video yang sesuai dengan syarat tersebut.
Kebanyakan video merupakan konten yang dinikmati oleh banyak pengguna lain yang memiliki profil dan preferensi yang mirip dengan Anda. Canggihnya, machine learning TikTok mencatat perilaku Anda (user behaviour) saat berinteraksi dengan video tersebut.
Contohnya, apakah Anda memberikan like, comment, dan membagikan video tersebut? Apakah Anda menonton video tersebut sampai selesai? atau, Apakah Anda langsung men-skip atau melewatkannya begitu saja setelah 3 detik pertama.
Video dengan ciri yang mirip dengan yang Anda tonton sampai selesai akan lebih banyak dihadirkan untuk Anda. Sedangkan yang mirip dengan yang tidak selesai Anda tonton, akan dijauhkan dari Anda.
Proses machine learning ini bersifat dinamis dan berjalan otomatis serta terus-menerus. Sehingga bisa disebutkan bahwa machine learning TikTok mempelajari diri Anda.
Baca juga: Kemajuan Teknologi dan Pengembangan Robot atau Artificial Intelligence
Content-based Filtering
Seperti namanya, content-based filtering (penyaringan berbasis konten) menempatkan konten sebagai objek penyelidikan utama. Tujuannya adalah untuk mempelajari apakah konten tersebut termasuk kategori yang diminati pengguna.
Untuk itu, TikTok membutuhkan teknologi pengenalan konten, yang disebut dengan NLP (Natural Language Processing) Protocol. Sederhananya, NLP Protocol adalah metode yang digunakan komputer untuk memahami bahasa dan maksud manusia.
Metode ini menggunakan analisis dari semua masukan yang diberikan oleh manusia. Termasuk yang berupa teks, gambar, suara, tags, lokasi, waktu, dan banyak yang lainnya.
Semua faktor tersebut dianalisis untuk mendapatkan pemahaman yang baik terhadap intent dan konteks kejadian. Video yang telah dianalisis kemudian diberikan tags kategori tertentu. Sehingga ketika user dengan minat yang sesuai aktif, video tersebut akan masuk database yang disajikan bagi pengguna tersebut.
Peran Machine Learning dalam Penyaringan Konten di TikTok
Machine learning TikTok berfungsi sebagai sebuah manajer yang melakukan collaborative filtering dan content-based filtering sekaligus. Setelah itu, TikTok akan menyajikan konten sesuai dengan preferensi dan karakter pengguna berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan.
Machine Learning TikTok selalu berupaya untuk menemukan match antara minat dan preferensi pengguna dengan ciri dan karakter konten. Perjalanan konten sampai menemukan pengguna bukanlah sesuatu yang sesederhana menampilkan video di layar Anda.
Di balik video yang hadir hampir tanpa jeda tersebut, artificial intelligence (kecerdasan buatan) TikTok bekerja terus menerus.
Konten yang dibuat oleh para kreator pertama kali akan di-review secara singkat oleh mesin. Terutama berkaitan dengan keyword dan keyframe. Keyword berarti kata kunci yang mewakili video tersebut, sedangkan key frames berarti bagian visual yang mewakili video tersebut.
Jika kedua hal tersebut tidak melanggar kebijakan TikTok (misalkan terkait kekerasan dan pornografi), maka video dinyatakan aman dan layak tayang. Sebaliknya, jika melanggar, maka akan dilakukan review oleh manusia. Jika menurut review manusia memang benar pelanggaran, video akan dihapus dari platform. Sedangkan jika tidak, maka video dinyatakan aman dan lolos ke tahap selanjutnya.
Penulis: Muhamad Irvan Vadilah
Mahasiswa Teknik Informatika, Universitas Pamulang
Editor: Salwa Alifah Yusrina
Bahasa: Rahmat Al Kafi
