Inside OKCupid: The math of online dating - Christian Rudder

Translator: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar

Translator: Reno Kanti Riananda Reviewer: Sabrina Go

Hello, my name is Christian Rudder,

Hai, namaku Christian Rudder,

and I was one of the founders of OkCupid.

dan aku adalah salah satu pendiri OkCupid,

It's now one of the biggest dating sites in the United States.

dan saat ini salah satu situs kencan terbesar di AS.

Like most everyone at the site, I was a math major,

Seperti sebagian besar orang di situs, aku dari jurusan Matematika,

As you may expect, we're known for the analytic approach we take to love.

kami dikenal karena pendekatan analitis terkait cinta.

We call it our matching algorithm.

Kami menyebutnya algoritma kecocokan.

Pada dasarnya, algoritma kecocokan OkCupid membantu memutuskan

Basically, OkCupid's matching algorithm helps us decide

whether two people should go on a date.

apakah dua orang perlu berkencan.

We built our entire business around it.

Kami membangun bisnis di seputar itu.

Now, algorithm is a fancy word,

Algoritma adalah kata yang fantastis,

and people like to drop it like it's this big thing.

dan orang suka memakainya seakan-akan itu keren.

But really, an algorithm is just a systematic,

Sebenarnya algoritma hanya langkah sistematik untuk memecahkan suatu masalah.

step-by-step way to solve a problem.

It doesn't have to be fancy at all.

Tak mesti fantastis sama sekali.

Dalam materi ini, aku akan menjelaskan cara kami membuat algoritma ini,

Here in this lesson,

I'm going to explain how we arrived at our particular algorithm,

agar kalian dapat memahaminya.

so you can see how it's done.

Now, why are algorithms even important?

Kenapa algoritma menjadi penting?

Why does this lesson even exist?

Kenapa sampai ada materi ini?

Well, notice one very significant phrase I used above:

Perhatikan satu frasa penting yang aku gunakan di atas:

they are a step-by-step way to solve a problem,

algoritma adalah langkah-langkah untuk memecahkan masalah,

and as you probably know, computers excel at step-by-step processes.

dan kita tahu, komputer unggul dalam proses langkah demi langkah.

A computer without an algorithm

Sebuah komputer tanpa algoritma

is basically an expensive paperweight.

hanyalah sebuah pemberat kertas yang mahal.

And since computers are such a pervasive part of everyday life,

Komputer telah menjadi bagian dari hidup sehari-hari,

algorithms are everywhere.

sehingga algoritma ada di mana-mana.

The math behind OkCupid's matching algorithm is surprisingly simple.

Perhitungan di balik algoritma kecocokan OkCupid sangat sederhana.

It's just some addition, multiplication, a little bit of square roots.

Hanya penambahan, perkalian, dan sedikit bentuk akar kuadrat.

The tricky part in designing it

Bagian yang sulit adalah,

was figuring out how to take something mysterious,

menemukan cara menyajikan sesuatu yang misterius,

human attraction,

daya tarik manusia,

and break it into components that a computer can work with.

dan memecahnya agar dapat diproses oleh komputer.

The first thing we needed to match people up was data,

Yang pertama dibutuhkan adalah data,

something for the algorithm to work with.

agar algoritma dapat menghitung.

The best way to get data quickly from people is to just ask for it.

Cara terbaik mendapat data dengan cepat adalah dengan memintanya.

So we decided that OkCupid should ask users questions,

Kami memutuskan OkCupid akan bertanya pada pengguna,

stuff like, "Do you want to have kids one day?"

hal-hal seperti, “Apa Anda ingin punya anak?”

"How often do you brush your teeth?"

“Seberapa sering Anda menyikat gigi?”

"Do you like scary movies?"

“Apakah Anda suka film seram?”

And big stuff like, "Do you believe in God?"

Dan pertanyaan berat seperti, ”Apa Anda percaya Tuhan?”

Now, a lot of the questions are good for matching like with like,

Sebagian pertanyaan bisa dipasangkan atas dasar sama-sama suka,

that is, when both people answer the same way.

yaitu jika orang memiliki jawaban yang sama.

For example, two people who are both into scary movies

Misalnya, dua orang yang sama-sama menyukai film seram

are probably a better match than one person who is and one who isn't.

mungkin lebih cocok daripada hanya salah satu yang menyukai film seram.

But what about a question like,

Bagaimana dengan pertanyaan,

"Do you like to be the center of attention?"

“Apa Anda suka menjadi pusat perhatian?”

If both people in a relationship are saying yes to this,

Jika dua orang dalam suatu hubungan menjawab “ya”,

they're going to have massive problems.

mereka punya masalah besar.

We realized this early on,

Kami menyadari hal ini,

and so we decided we needed a bit more data from each question.

dan kami butuh lebih banyak data untuk tiap pertanyaan.

We had to ask people to specify not only their own answer,

Kami minta orang untuk menjelaskan jawaban mereka,

but the answer they wanted from someone else.

serta jawaban yang diinginkan dari pihak lawan.

That worked really well.

Itu berhasil.

But we needed one more dimension.

Namun, kami butuh satu dimensi lagi.

Some questions tell you more about a person than others.

Pertanyaan tertentu lebih menggambarkan seseorang.

For example, a question about politics, something like,

Misalnya, pertanyaan tentang politik, seperti:

“Mana yang lebih buruk: pembakaran buku atau bendera?”

"Which is worse: book burning or flag burning?"

might reveal more about someone than their taste in movies.

mungkin lebih mengungkap seseorang dibanding selera filmnya.

And it doesn't make sense to weigh all things equally,

Tidak masuk di akal jika semua diberi bobot yang sama,

jadi kami tambahkan data terakhir.

so we added one final data point.

For everything that OkCupid asks you,

Untuk setiap pertanyaan dari OkCupid,

you have a chance to tell us the role it plays in your life.

kalian memberi tahu seberapa penting hal tersebut,

And this ranges from irrelevant to mandatory.

dari tak berpengaruh, hingga wajib ada.

So now, for every question, we have three things for our algorithm:

Sekarang, untuk tiap pertanyaan, ada tiga hal untuk algoritma kami:

first, your answer;

pertama, jawaban kalian;

second, how you want someone else -- your potential match -- to answer;

kedua, jawaban yang kalian inginkan dari orang lain;

and third, how important the question is to you at all.

dan ketiga, seberapa penting pertanyaan ini bagi kalian.

With all this information,

Dengan semua ini,

OkCupid can figure out how well two people will get along.

OkCupid dapat menghitung kecocokan antara dua orang.

The algorithm crunches the numbers and gives us a result.

Algoritma menghitung angkanya dan memberi kita kesimpulan.

As a practical example,

Sebagai contoh,

let's look at how we'd match you with another person.

lihat cara kami memasangkan kalian dengan seseorang.

Let's call him "B."

Kita sebut saja dia “B”.

Your match percentage with B is based on questions you've both answered.

Persentase kecocokanmu dengan B didasari oleh jawaban kalian.

Let's call that set of common questions "s."

Sebut saja kumpulan pertanyaan itu sebagai “s”.

As a very simple example, we use a small set "s"

Kita akan menggunakan seperangkat kecil “s”

with just two questions in common,

dengan hanya dua pertanyaan,

and compute a match from that.

lalu menghitung kecocokannya.

Here are our two example questions.

Ini contoh pertanyaannya.

The first one, let's say, is, "How messy are you?"

Pertama, “Seberapa berantakan Anda?”

And the answer possibilities are:

Kemungkinan jawabannya adalah:

very messy, average and very organized.

sangat berantakan, rata-rata, dan sangat rapi.

And let's say you answered "very organized,"

Katakanlah kalian menjawab “sangat rapi”,

and you'd like someone else to answer "very organized,"

dan kalian ingin orang lain juga menjawab sama,

and the question is very important to you.

dan pertanyaan ini sangat penting untuk kalian.

Basically, you're a neat freak.

Intinya, kalian gila kebersihan.

You're neat, you want someone else to be neat, and that's it.

Kalian orang yang rapi, dan menginginkan orang yang serupa.

And let's say B is a little bit different.

Katakanlah B sedikit berbeda.

He answered "very organized" for himself,

Dia menjawab dirinya “sangat rapi”,

but "average" is OK with him as an answer from someone else,

tetapi dia menerima jawaban “rata-rata” dari orang lain,

and the question is only a little important to him.

dan pertanyaan ini tak begitu penting baginya.

Let's look at the second question, from our previous example:

Sekarang lihat pertanyaan kedua, dari contoh sebelumnya:

"Do you like to be the center of attention?"

“Anda suka menjadi pusat perhatian?”

Jawabannya bisa “ya” atau “tidak”.

The answers are "yes" and "no."

You've answered "no," you want someone else to answer "no,"

Kalian menjawab “tidak”, dan ingin orang menjawab yang sama,

and the question is only a little important to you.

dan pertanyaan ini tak terlalu penting bagi kalian.

Now B, he's answered "yes."

Lalu B menjawab “ya”.

He wants someone else to answer "no,"

Dia ingin orang lain menjawab “tidak”,

because he wants the spotlight on him,

karena dia ingin menjadi pusat perhatian,

and the question is somewhat important to him.

dan pertanyaan ini penting baginya.

So, let's try to compute all of this.

Sekarang, coba kita hitung.

Our first step is, since we use computers to do this,

Langkah pertama, karena kita menggunakan komputer,

we need to assign numerical values

adalah memberi nilai numerik

to ideas like "somewhat important" and "very important,"

untuk jawaban “cukup penting” dan “sangat penting”,

because computers need everything in numbers.

karena komputer membutuhkan angka.

We at OkCupid decided on the following scale:

OkCupid memutuskan membuat skala sebagai berikut:

"Irrelevant" is worth 0.

“Tak berpengaruh” bernilai 0.

"A little important" is worth 1.

“Sedikit penting” bernilai 1.

"Somewhat important" is worth 10.

“Cukup penting” bernilai 10.

"Very important" is 50.

“Sangat penting” bernilai 50.

And "absolutely mandatory" is 250.

Dan “wajib ada” bernilai 250.

Berikutnya, algoritma melakukan dua perhitungan sederhana.

Next, the algorithm makes two simple calculations.

The first is: How much did B's answers satisfy you?

Yang pertama: Berapa banyak jawaban B yang memuaskanmu?

That is, how many possible points did B score on your scale?

Maksudnya, berapa banyak skor yang diperoleh B berdasarkan skala kalian?

Well, you indicated that B's answer to the first question,

Kalian sudah mengindikasikan jawaban pertama B,

about messiness,

terkait kerapian,

was very important to you.

sangat penting bagimu.

It's worth 50 points and B got that right.

Nilainya 50 dan B menjawab dengan benar.

The second question is worth only 1,

Pertanyaan kedua hanya bernilai 1,

because you said it was only a little important.

karena menurut kalian itu tak terlalu penting.

B got that wrong,

B menjawab salah,

so B's answers were 50 out of 51 possible points.

jadi nilai B adalah 50 dari 51 poin yang mungkin.

That's 98% satisfactory. Pretty good.

Jadi nilainya 98%. Lumayan bagus.

The second question the algorithm looks at is: How much did you satisfy B?

Pertanyaan kedua yang dilihat algoritma: seberapa besar kalian memuaskan B?

Well, B placed 1 point on your answer to the messiness question

B memberi nilai 1 untuk jawaban kalian terkait kerapian,

and 10 on your answer to the second.

dan 10 untuk jawaban pertanyaan kedua.

Of those 11, that's 1 plus 10, you earned 10 --

Dari 11 poin, yaitu 1 ditambah 10, kalian mendapat 10 --

you guys satisfied each other on the second question.

jawaban atas pertanyaan kedua memuaskan kedua pihak.

So your answers were 10 out of 11 equals 91 percent satisfactory to B.

10 dari 11 poin sama dengan tingkat kepuasan 91% bagi B.

That's not bad.

Lumayan.

The final step is to take these two match percentages

Langkah terakhir adalah menyatukan dua persentase ini

and get one number for the both of you.

dan menyajikan satu angka tunggal.

To do this, the algorithm multiplies your scores,

Algoritma mengalikan skor kalian berdua,

then takes the nth root,

lalu mencari akar ke-n,

where "n" is the number of questions.

di mana “n” adalah jumlah pertanyaan.

Because s, which is the number of questions in this sample,

Karena s, yaitu jumlah pertanyaan dalam sampel,

is only 2,

hanya ada dua,

we have: match percentage equals the square root

kita punya: persentase kecocokan sama dengan akar kuadrat

of 98 percent times 91 percent.

dari 98% dikalikan dengan 91%.

That equals 94 percent.

Hasilnya 94%.

That 94 percent is your match percentage with B.

Itu adalah persentase kecocokanmu dengan B.

It's a mathematical expression of how happy you'd be with each other,

Itu adalah eskpresi matematis atas tingkat kebahagiaan kalian

based on what we know.

menurut informasi yang ada.

Kenapa algoritma mengalikan

Now, why does the algorithm multiply,

as opposed to, say, average the two match scores together,

alih-alih merata-ratakan kedua nilai kecocokan,

and do the square-root business?

lalu menghitung akar kuadrat?

In general, this formula is called the geometric mean.

Secara umum, rumus ini disebut rata-rata geometris,

It's a great way to combine values that have wide ranges

baik untuk menggabungkan dua nilai dengan rentang luas

and represent very different properties.

yang mewakili hal yang sangat berbeda.

In other words, it's perfect for romantic matching.

Dengan kata lain, sempurna untuk menjodohkan.

You've got wide ranges and you've got tons of different data points,

Kalian punya rentang yang luas dan segudang titik data yang berbeda,

like I said, about movies, politics, religion -- everything.

tentang film, politik, agama -- semuanya.

Intuitively, too, this makes sense.

Secara intuitif, ini juga masuk akal.

Two people satisfying each other 50 percent

Dua orang yang saling memuaskan sebesar 50%

should be a better match than two others who satisfy 0 and 100,

harusnya lebih berjodoh daripada orang lain yang memuaskan 0 dan 100,

because affection needs to be mutual.

karena kasih sayang harus dua arah.

After adding a little correction for margin of error,

Setelah sedikit perbaikan terkait tingkat kesalahan,

in the case where we have a small number of questions,

saat hanya terdapat sedikit pertanyaan,

like we do in this example,

seperti pada contoh tadi,

we're good to go.

kita siap beraksi.

Any time OkCupid matches two people,

Tiap kali OkCupid menjodohkan dua orang,

it goes through the steps we just outlined.

langkah-langkah tadi akan dijalankan.

First it collects data about your answers,

Mengumpulkan data jawaban kalian,

then it compares your choices and preferences to other people's

lalu membandingkan pilihan kalian dengan preferensi orang lain,

in simple, mathematical ways.

melalui matematika sederhana.

This, the ability to take real-world phenomena

Kemampuan untuk menangkap fenomena dunia nyata ini

and make them something a microchip can understand,

dan membuatnya menjadi sesuatu yang dapat dipahami mikrocip,

is, I think, the most important skill anyone can have these days.

adalah keterampilan terpenting yang dapat dimiliki saat ini.

Like you use sentences to tell a story to a person,

Ibarat menggunakan kalimat untuk bercerita,

you use algorithms to tell a story to a computer.

algoritma digunakan untuk bercerita pada komputer.

If you learn the language, you can go out and tell your stories.

Dengan mempelajari bahasanya, kalian bisa berbuat sesuatu.

Kuharap ini membantu kalian untuk melakukannya.

I hope this will help you do that.