Penerapan Metode Collaborative Filtering Pada Pemilihan Bibit Padi Di Wonogiri

Muhamad Aldiyansyah; Intan Oktaviani; Herliyani Hasanah

doi:10.58794/jekin.v4i3.775

Authors

Muhamad Aldiyansyah Universitas Duta Bangsa
Intan Oktaviani Universitas Dutabangsa
Herliyani Hasanah Universitas Dutabangsa

DOI:

https://doi.org/10.58794/jekin.v4i3.775

Keywords:

Collaborative Filtering, Padi, Sistem Rekomendasi

Abstract

Penelitian ini dibuat karena semakin pesat dan cepatnya perkembangan teknologi. Sistem rekomendasi merupakan salah satu contoh dari perkembangan tekonologi itu sendiri. Wilayah Wonogiri khususnya daerah Wuryantoro sebagian besar penduduknya bekerja sebagai petani. Masalah yang dihadapi oleh petani diantaranya salah dalam pemilihan bibit padi yang mengakibatkan petani gagal panen. Oleh karena itu sistem rekomendasi pemilihan bibit ini dibangun untuk memudahkan petani dalam memilih bibit padi yang tepat. Penelitian ini juga memberikan sampel dari petani yaitu Bpk. Agus, Bpk. Agung, Bpk. Joko, dan Bpk. Narso, seangkan untuk bibit yang digunakan adalah Mikongga, CakraBuana, M70, Mantap. Dari hasil perhitungan menggunakan Collaborative Filtering hasil yang didapat adalah nilai identik Bpk. Narso dengan Bpk. Joko. Hasil dari penelitian ini adalah sistem rekomendasi pemilihan bibit padi yang dapat membantu petani dalam pemilihan bibt padi yang tepat

Downloads

Download data is not yet available.

References

M. F. Rizki, B. Nadeak, and H. K. Siburian, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Pada Lahan Pasir Berlempung Menggunakan Metode Moora,” Elfitra, vol. 6, no. 1, pp. 728–729, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5706.

R. Fan and Z. Wang, “Robust Enhanced Collaborative Filtering Without Explicit Noise Filtering,” pp. 0–18, 2023.

T. Journal and M. Fauziah, “THE EFFECTIVENESS OF FISHBONE METHOD ON STUDENTS ’,” vol. 3, no. 1, pp. 1–4, 2022, doi: 10.32923/lenternal/.v3i1.2229.

S. Rajput et al., “Recommender Systems with Generative Retrieval,” Adv. Neural Inf. Process. Syst., vol. 36, no. NeurIPS, 2023.

E. Science, “Lessons from implementation of Key Technological Developments to improve occupational safety and health processes in a complex UK-based construction project Lessons from implementation of Key Technological Developments to improve occupational safety and health processes in a complex UK-based construction project,” 2005, doi: 10.1088/1755-1315/1101/9/092016.

J. Ulises and C. Contreras, “Technological Developments in Control Models Using Petri Nets for Smart Grids : A Review,” 2023.

M. Li and S. Sun, “Technological Developments and Remediation Mechanisms for Phytoremediation of PCB-Contaminated Soils,” pp. 1–15, 2022.

A. Barragán-ocaña et al., “Tapuya : Latin American Science , Technology and Society Technological development and patent analysis : the case of biopharmacy in the world and in Latin America,” 2022, doi: 10.1080/25729861.2022.2111112.

S. Batra, X. Wang, and Y. Wang, “Steam recommendation system,” 2022.

J. Computech, “SISTEM REKOMENDASI LAPTOP MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING DAN CONTENT-BASED SISTEM REKOMENDASI LAPTOP MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING DAN CONTENT-BASED,” vol. 12, no. 1, pp. 11–27, 2018.

V. Bajenaru, S. Lavoie, B. Benyo, C. Riker, M. Colby, and J. Vaccaro, “Recommender System Metaheuristic for Optimizing Decision-Making Computation,” 2023.

Y. Dong, “Music Recommendation System Based on Machine Learning,” vol. 47, pp. 176–182, 2023.

R. Boldi, E. Annatone, and A. Lavrenenko, “I MPROVING R ECOMMENDATION S YSTEM S ERENDIPITY”.

R. N. Granito et al., “Hydroxyapatite from Fish for Bone Tissue Engineering: A Promising Approach,” no. 1, 2018.

X. Ren, “Disentangled Contrastive Collaborative Filtering”.

S. Xu, Y. Ge, Y. Li, Z. Fu, X. Chen, and Y. Zhang, “Causal Collaborative Filtering,” ICTIR 2023 - Proc. 2023 ACM SIGIR Int. Conf. Theory Inf. Retr., pp. 235–245, 2023, doi: 10.1145/3578337.3605122.

E. Erlangga, M. H. Anggraini, F. Ariani, and Y. Aprilinda, “Aplikasi E-Marketing Panglong Kayu Menggunakan Metode Colaborative Filtering,” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat., vol. 11, no. 1, p. 57, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i1.1460.

R. Hutagaol, “Analysis of the Implementation of Nursing Professional Values in Referral Hospitals Jakarta: Fishbone Analysis,” Int. J. Nurs. Heal. Serv., vol. 2, no. 1, pp. 108–116, 2019, doi: 10.35654/ijnhs.v2i1.73.

C. Flammer and I. Ioannou, Brigham Young Univ., vol. 1, no. 69, pp. 5–24, 2015.

B. Kizilkaya, E. Tan, D. Bahçeci, H. B. Ormanci, and A. Oztekin, “An investigation on the conversion of functional materials of fish bones as waste products using surface modification methods,” Indian J. Biotechnol., vol. 17, no. 1, pp. 57–64, 2018.

A. Afan Saputra, S. Lestanti, and M. T. Chulkamdi, “Pemilihan Jenis Bibit Padi Dengan Menggunakan Metode Technique for Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Topsis),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 2, pp. 1175–1179, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i2.6829.

C. N. Insani, I. Indra, N. Arifin, and I. Indriani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Padi Unggul Menggunakan Metode AHP,” J. Minfo Polgan, vol. 12, no. 1, pp. 205–210, 2023, doi: 10.33395/jmp.v12i1.12345.