VOKASI NEWS – RaketFinder, sistem berbasis TF-IDF dan Cosine Similarity, membantu pemain bulu tangkis memilih raket terbaik sesuai gaya bermain secara efisien dan akurat.
Pemilihan raket bulu tangkis sering dianggap sepele, padahal keputusan ini memiliki pengaruh besar terhadap performa, kenyamanan, dan keselamatan pemain di lapangan. Raket yang tidak sesuai dapat menyebabkan pemain cepat lelah, kehilangan kontrol, bahkan meningkatkan risiko cedera. Fenomena ini kerap dialami oleh pemain pemula yang belum memahami atribut teknis raket seperti berat, titik keseimbangan, serta fleksibilitas. Oleh karena itu, dibutuhkan inovasi yang mampu membantu pemain menemukan raket yang paling cocok dengan karakteristik dan kebutuhannya secara efisien.
Sebuah sistem rekomendasi raket bulu tangkis berbasis Content-Based Filtering dikembangkan menggunakan pendekatan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity. Sistem ini dirancang untuk menganalisis tingkat kesamaan antara preferensi pengguna dan atribut dari berbagai produk raket. Data yang digunakan mencakup 1.071 produk yang diperoleh melalui teknik web scraping dari 27 situs penyedia raket. Seluruh data kemudian diproses melalui beberapa tahap, meliputi pembersihan data, normalisasi atribut, penggabungan fitur menjadi dokumen teks, case folding, tokenization, stopword removal, dan lemmatization agar sistem dapat membaca dan memahami informasi secara optimal.
Inovasi Teknologi dalam Dunia Bulu Tangkis
Proses analisis dilakukan dengan mengubah atribut raket menjadi representasi vektor untuk menghitung tingkat kemiripan antarproduk. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi yang akurat, dengan nilai precision sebesar 1,0, recall sebesar 0,5, dan F1-Score sebesar 0,666. Angka tersebut menandakan bahwa seluruh rekomendasi yang muncul relevan dengan preferensi pengguna, meskipun cakupan produk yang ditemukan masih dapat ditingkatkan.
Evaluasi Mean Opinion Score (MOS) terhadap 36 responden menghasilkan nilai rata-rata 4,29 dari 5, masuk dalam kategori “baik”. Hal ini menunjukkan bahwa pengguna merasa puas terhadap kualitas rekomendasi yang diberikan oleh sistem.
Dampak dan Arah Pengembangan ke Depan
Temuan ini menegaskan bahwa penerapan teknologi kecerdasan buatan dalam pemilihan raket mampu memberikan manfaat nyata bagi pemain dari berbagai tingkatan. Sistem berbasis TF-IDF dan Cosine Similarity terbukti efektif dalam membantu pemain menentukan raket yang sesuai. Pendekatan ini mengurangi kebutuhan proses trial and error yang biasanya menghabiskan banyak waktu dan biaya. Selain itu, pendekatan ini berpotensi diterapkan secara luas di platform e-commerce olahraga. Hal ini membantu konsumen memilih perlengkapan yang sesuai dengan gaya bermain dan kemampuan fisik mereka.
Ke depannya, sistem rekomendasi ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan atribut teknis raket yang lebih mendetail, memperluas cakupan data, serta mengintegrasikan algoritma hibrida guna meningkatkan personalisasi rekomendasi. Integrasi tersebut diharapkan tidak hanya meningkatkan akurasi sistem, tetapi juga memberikan pengalaman pengguna yang lebih adaptif dan intuitif. Dengan demikian, teknologi ini mampu menjadi solusi cerdas yang membantu pemain bulu tangkis di seluruh dunia mencapai performa terbaik melalui pemilihan peralatan yang tepat.
[BACA JUGA: Mengungkap Efektivitas PACS di Dunia Medis Melalui Pendekatan Task Technology Fit]
***
Penulis: Glen Choirul Fais
Editor: Habibah Khaliyah
