BANDUNG – Telkom University resmi mengukuhkan dua guru besar baru Prof. Dr. Z. K. Abdurahman Baizal, S.Si., M.T. di bidang Recommender System Fakultas Informatika dan Prof. Dr. Fajar Cipta, S.Ds., M.Ds. di bidang Tradition-Based Product Fakultas Industri Kreatif, di Auditorium Gedung Damar, Kamis (29/10/2026).
Pengukuhan ini menegaskan komitmen kampus dalam mendorong riset yang berdampak langsung pada industri dan masyarakat. Dunia kecerdasan buatan kerap menjebak pengguna dalam ruang gema.
Rekomendasi di media sosial dan platform digital cenderung monoton, menampilkan topik serupa berulang kali tanpa ruang koreksi. Menjawab kejumudan itu, Prof. Baizal mendedikasikan satu dekade risetnya untuk membangun sistem rekomendasi yang lebih adaptif dan manusiawi.
Baca Juga:Pangdam III/Siliwangi Mayjen TNI Kosasih Raih KNPI Award 2026Perwal Pesantren Segera Terbit, DPRD Bandung Sebut Kado Hari Santri 2026
Pengukuhannya sebagai Guru Besar Bidang Recommender System menandai puncak perjalanan riset 2016–2026. Di tangannya, sistem rekomendasi tak lagi berjalan satu arah. Ia mendengar dan berdialog. Awalnya, riset berakar dari kebutuhan industri e-commerce. Kolaborasi dengan Bukalapak menjadi titik berangkat untuk menciptakan interaksi belanja yang lebih personal.
Sepuluh tahun kemudian, Prof. Baizal berhasil menorehkan tiga algoritma andal-Comotrip, DBF, dan HXBC-yang terbit di jurnal internasional bereputasi Q1 (Elsevier dan Springer). Melalui inovasi ini, pengguna memperoleh kebebasan penuh secara iteratif. Dalam riset rekomendasi rute wisata, misalnya, seseorang bisa merancang liburan sesuai keinginan: meminimalkan anggaran, memperbanyak destinasi, atau menyaring tempat populer berdasarkan preferensi harian.
Inovasi paling revolusioner terletak pada mekanisme feedback interaktif. Berbeda dari sistem konvensional yang hanya menyajikan lini masa tanpa ruang protes, riset Prof. Baizal membuka dialog dua arah. “Bagaimana supaya nanti personalisasi dapat ditingkatkan melalui interaksi antara user dan sistem secara langsung pada saat user diberikan rekomendasi,” ujarnya dalam orasi ilmiah.
Framework conversational recommender system yang ia bangun memungkinkan pengguna merevisi rekomendasi seketika lewat percakapan atau tombol interaktif. Framework ini dirancang praktis sehingga pengembang di berbagai domain industri dapat menerapkannya tanpa harus menulis kode dari nol. Lewat semangat revolusi industri 5.0 yang menempatkan manusia sebagai pusat, riset jangka panjang ini membuktikan bahwa teknologi seharusnya belajar memahami keragaman pilihan pengguna, bukan mendikte mereka.