## MANAJEMEN POPULASI KUCING LIAR MELALUI COLLABORATIVE FILTERING UNTUK KESEHATAN DAN EKOSISTEM LOKAL
Muhammad Taufiq Hidayat 1,*) , Supriyono 2)
1, 2) Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus Jl. Lingkar Utara UMK, Gondangmanis, Bae, Kudus, Jawa Tengah, Indonesia e-mail: 202153140@std.umk.ac.id 1) , supriyono.si@umk.ac.id 2) *corresponding author
(Naskah masuk : 15 Februari 2024 Diterima untuk diterbitkan : 16 April 2024)

## ABSTRAK
Manajemen populasi merupakan tantangan yang signifikan di era perkotaan, terutama dalam menghadapi masalah populasi kucing liar yang meningkat. Meskipun demikian, kucing liar tetap bereproduksi dengan cepat dan minim pengendalian, menjadi perhatian serius terhadap kesehatan masyarakat dan keseimbangan ekosistem lokal. Penelitian ini berkolaborasi dengan Rumah Steril dan Lets Adopt Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengelola populasi kucing liar di Indonesia melalui penerapan metode  Collaborative Filtering. Dengan alat  bantu  seperti  Google  Colaboratory,  Visual  Studio  Code,  dan  Postman, penelitian  ini  berupaya  mencapai keseimbangan  yang  diinginkan  antara  kesehatan  masyarakat,  kelestarian  ekosistem  lokal,  dan  kesejahteraan hewan. Metode ini menitikberatkan pada pengembangan back-end tanpa memerlukan Frontend User Interface, untuk efektivitas dalam mengelola populasi kucing liar. Dalam penelitian ini, Collaborative Filtering menonjol sebagai metode yang memungkinkan penghasilan rekomendasi personal dan relevan, berdasarkan perilaku serta preferensi  pengguna  yang  memiliki  kesamaan  karakteristik  terhadap  kucing,  dan  kemampuannya  dalam menganalisis  dataset  berformat  teks.  Hasil  pengujian  menunjukkan  distribusi  dominan  kucing  betina,  ukuran besar,  dan  usia  muda.  Model  dilatih  dengan  baik,  menunjukkan  konvergensi  yang  memuaskan  dan  mampu memprediksi  peringkat  kucing  dengan  baik.  Implementasi  Flask  untuk  deployment  model  memastikan ketersediaan rekomendasi secara online, dengan  output hasil sistem rekomendasi yang memperoleh ID kucing terbaik seperti 63, 58, 56, 22, 64, 35, 60, 39, 21, dan 7.
Kata  Kunci:  Manajemen  Populasi,  Kucing  Liar,  Collaborative  Filtering,  Kesehatan  Masyarakat,  Ekosistem Lokal.

## ABSTRACT
Population management is a significant challenge in the urban era, especially in dealing with the problem of increasing feral cat populations. Despite this, feral cats continue to reproduce rapidly and with little control, becoming  a  serious  concern  for  public  health  and  the  balance  of  local  ecosystems.  This  research  is  in collaboration with Rumah Steril and Lets Adopt Indonesia. The aim of this research is to manage the feral cat population in Indonesia through the application of Collaborative Filtering methods. With tools such as Google Collaboratory,  Visual  Studio  Code,  and  Postman,  this  research  seeks  to  achieve  the  desired  balance  between public health, local ecosystem sustainability, and animal welfare. This method emphasises back-end development without the need for a Frontend User Interface, for effectiveness in managing the feral cat population. In this research, Collaborative Filtering stands out as a method that enables the generation of personalised and relevant recommendations, based on the behaviour and preferences of users who share similar characteristics towards cats, and its ability to analyse text-formatted datasets. The test results show a dominant distribution of female cats, large size, and young age. The model was well trained, showed satisfactory convergence and was able to predict  cat  ratings  well.  The  implementation  of  Flask  for  model  deployment  ensures  the  availability  of recommendations online, with the output of the recommendation system obtaining the best cat IDs such as 63, 58, 56, 22, 64, 35, 60, 39, 21, and 7.
Keywords: Population Management, Feral Cats, Collaborative Filtering, Public Health, Local Ecosystems.

## I. PENDAHULUAN
Populasi kucing liar di area perkotaan terus meningkat, menimbulkan kekhawatiran serius terhadap kesehatan  masyarakat  dan  keseimbangan  ekosistem  lokal.  Data  populasi  kucing  domestik  tumbuh dengan  cepat  tanpa  kontrol  yang  memadai.  Sebanyak  47%  penduduk  Indonesia  menjadi  pemelihara

## INDEXIA : Informatic and Computational Intelligent Journal
kucing, namun kepedulian rendah dan keterlantaran tinggi. Hal tersebut menyoroti solusi sterilisasi dan vaksinasi  massal  sebagai  langkah  untuk  mengatasi  overpopulasi,  tetapi  masyarakat  cenderung melakukan street feeding tanpa tindakan tepat, yang dapat memperburuk masalah [1]. Sementara itu, kestabilan komunitas kucing liar di kampus UNPAD Jatinangor menyebabkan dampak negatif terhadap kesejahteraan  hewan  dan  risiko zoonosis .  Metode  sterilisasi  dengan Trap  Neuter  Release (TNR) dijelaskan  sebagai  solusi  efektif,  tetapi  hasilnya  baru  terlihat  setelah  9  bulan.  Pendekatan  holistik diperlukan  untuk  mengelola  overpopulasi  kucing  dengan  meningkatkan  kesadaran  masyarakat, mempromosikan sterilisasi, dan mengurangi street feeding [2].
Dalam  era  digital, sistem rekomendasi berperan  penting  dalam memberikan  saran  yang  relevan kepada  pengguna. Collaborative  Filtering (CF)  menjadi  pendekatan  utama  dalam  meningkatkan akurasi rekomendasi, diterapkan dalam berbagai konteks seperti industri makanan, marketplace , dan sektor  pariwisata.  Penerapan  CF  dalam  merekomendasikan  restoran  dengan  mengatasi Cold  Start Problem menggunakan Location  Based  Filtering [3].  Dengan  adanya  metode  uji  coba  dan  sistem rekomendasi  berbasis  media  sosial,  pengguna  diinformasikan  tentang marketplace lain  untuk perbandingan harga dan promo [4]. Hybrid filtering memadukan content dan collaborative filtering , meningkatkan  akurasi  dan  memberikan  hasil  terbaik  dengan  mengeksplorasi  penerapan  sistem rekomendasi pada perekrutan pekerja, mengatasi kelemahan pada sistem yang sudah ada.  [5]. Model konseptual  dan mengeksplorasi  berbagai  algoritma  CF  dalam  konteks rekomendasi  destinasi  wisata, menunjukkan bahwa algoritma Bilateral Variational Autoencoder (BiVAE) unggul dalam kinerja [6]. Kesehatan masyarakat pada pemeliharaan kucing menjadi perhatian utama dalam penelitian ini. Risiko zoonosis dari hookworm pada kucing liar, yang dapat menyebabkan Cutaneous Larva Migrant (CLM)  pada  manusia  [7]. Ektoparasit sebagai  sumber  zoonosis  dan  dampaknya  terhadap  kesehatan manusia [8]. Risiko toksoplasmosis yang dapat terjadi melalui interaksi dengan kucing dan faktor-faktor lingkungan  [9].  Infeksi protozoa  gastrointestinal pada  kucing  sebagai  penyakit zoonosis yang terabaikan, dengan risiko penularan pada manusia [10]. Terakhir yakni membahas risiko cystolithiasis pada kucing yang dapat mempengaruhi kesehatan urogenital dan memerlukan penanganan medis [11].
Ekosistem lokal yang menggangu dialami oleh peliharaan kucing dapat memberikan dampak yang signifikan  terhadap  keanekaragaman  hayati  dan  keberlanjutan  ekosistem  lokal.  Menyadari  bahwa gangguan  tersebut  dapat  terjadi  pada  berbagai  tingkatan,  penelitian  ini  merespon  masalah  kognitif rendah siswa dalam memahami materi biologi, khususnya pada biodiversitas. Pada SMAN 7 Padang, tingkat miskonsepsi siswa terhadap konsep biodiversitas menjadi fokus utama penelitian pertama [12]. Sejalan dengan itu, penelitian kedua menggali keragaman fauna liar di Kawasan Hutan Tujuan Khusus (KHDTK) Getas Ngandong, Ngawi dan Blora, Jawa Timur. Informasi keberagaman hayati ini sangat penting untuk memahami dan melindungi habitat liar yang berkelanjutan [13].
Penelitian yang membahas " The Moral Message of the Palembang Animal Care Movement " yang memunculkan kesadaran publik terkait dengan kucing liar di Palembang. Melalui pendekatan kualitatif, penelitian  ini  mengeksplor  pesan  amanat  dan  nilai-nilai  yang  terkandung  dalam  gerakan  tersebut. Dalam  konteks  kepemilikan  yang  bertanggung  jawab  terhadap  kucing,  gerakan  ini  menggambarkan nilai-nilai seperti belas kasihan, kesabaran, empati, dan aksi sosial, sejalan dengan ajaran Islam yang mendorong perlindungan terhadap hewan. Temuan penelitian ini dapat memberikan wawasan tentang bagaimana  gerakan  peduli  hewan  dapat  membentuk  kesadaran  publik  terhadap  keberdayaan  dan kesejahteraan kucing jalanan [14].
Pada shelter kucing seperti Rumah Steril dan Lets Adopt Indonesia, cukup membantu kucing liar untuk  berkembangbiak  dan  hidup  sehat.  Akan  tetapi,  bantuan shelter kucing  belum  cukup  untuk menangani overpopulasi kucing liar.
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengelola populasi kucing liar di Indonesia melalui penerapan metode Collaborative Filtering . Dengan bantuan alat seperti Google Colaboratory, Visual Studio  Code , dan Postman ,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menciptakan  keseimbangan  yang  ideal antara kesehatan masyarakat dan kelestarian ekosistem lokal, serta meningkatkan kesejahteraan hewan. Implementasi  metode  ini  menekankan  pada  pengembangan back-end ,  tanpa  memerlukan Frontend User Interface , untuk memastikan efektivitas dalam pengelolaan populasi kucing liar.

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1. Manajemen Populasi Kucing Liar
Manajemen  populasi  kucing  liar  adalah  upaya  mengelola  jumlah  kucing  domestik  yang  hidup bebas di alam sehingga tidak melebihi daya dukung lingkungan.  Peningkatan populasi ini umumnya diakibatkan  oleh  reproduksi  yang  tidak  terkontrol.  Konsep  dasar  manajemen  populasi  kucing  liar mencakup analisis dampak interaksi dengan lingkungan manusia terhadap perilaku kucing domestik. Dalam  hal  ini,  spesies  dalam  keluarga Felidae ,  khususnya Felis  Domestica ,  menjadi  subjek  utama penelitian dalam rangkaian karnivora [15].
2.2. Artificial Intelligence
Artificial Intelligence (AI ) merupakan alat untuk mengklasifikasikan jenis ras kucing. Kemampuan AI  memungkinkan  komputer  belajar  dan  mengenali  pola  serta  fitur  unik  dalam  gambar  kucing, termasuk pola, warna bulu, dan wajah, yang sulit diidentifikasi secara manual. Pendekatan ini bertujuan meningkatkan  presisi  dan  efisiensi  pengenalan  ras  kucing,  membuka  potensi  aplikasi  AI  dalam klasifikasi hewan peliharaan [16].
2.3. Machine Learning
Pada  era  Revolusi  Industri  4.0, Machine  Learning atau  Pembelajaran  Mesin  merupakan  mesin untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerja tanpa pemrograman eksplisit. Dalam konteks Studi Independen, PT Presentologics Dicoding Indonesia menghadirkan program Profesional dalam bidang Machine  Learning dan Front-End  Web yang  menciptakan  individu  berkualitas  tinggi.  Pembelajaran mesin memainkan peran sentral dalam disrupsi Industri 4.0, memungkinkan peserta untuk memahami visualisasi  data,  menerapkan  algoritma machine  learning ,  dan  memecahkan  masalah  nyata.  Dengan dibimbing  oleh  mentor  ahli,  program  ini  tidak  hanya  memberikan  pemahaman  teknis  tetapi  juga mengembangkan soft skill untuk persiapan karir di masa depan, menjadikannya suatu kegiatan yang esensial di era digital ini [17].

## 2.4. Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi adalah alat penting dalam membantu pengguna membuat keputusan wisata yang tepat. Dalam literatur, terdapat dua metode utama yang digunakan, yaitu Collaborative Filtering dan Content-Based  Filtering . Collaborative  Filtering mengandalkan  data  preferensi  pengguna  dan kesamaan  dengan  pengguna  lain,  sementara Content-Based  Filtering fokus  pada  karakteristik  dan konten  objek  rekomendasi.  Penelitian  ini  menggabungkan  kedua  pendekatan  untuk  menyajikan rekomendasi  yang  lebih  akurat,  mempertimbangkan  riwayat  perjalanan,  kunjungan,  dan  peringkat. Penggunaan  sistem  rekomendasi  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  pengalaman  wisatawan  di Semarang  dengan  menawarkan  saran  yang  disesuaikan,  memungkinkan  mereka  mengeksplorasi keindahan tersembunyi kota [18].
2.5. Collaborative Filltering
Collaborative  Filtering merupakan  pendekatan  dalam  sistem  rekomendasi  yang  memanfaatkan preferensi pengguna atau kesamaan antar-item. Collaborative Filtering digunakan untuk memperbaiki ketepatan  rekomendasi  destinasi  wisata. Item2Vec menggabungkan Collaborative  Filtering dengan Word2Vec SGNS untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas rekomendasi [19]. Metode Kolaboratif Filtering Berbasis Item digunakan untuk menyajikan informasi seputar destinasi wisata di Kabupaten Malang [20]. Pendekatan ini memanfaatkan kesamaan antar-item untuk menyajikan rekomendasi yang lebih  akurat,  memudahkan  wisatawan  dalam  memilih  destinasi.  Keduanya  menunjukkan  bahwa Collaborative  Filtering memberikan  kontribusi  positif  dalam  meningkatkan  kualitas  rekomendasi wisata, baik dalam skala nasional maupun lokal.

## 2.6. Kesehatan Masyarakat
Kesehatan Masyarakat merupakan aspek krusial yang perlu diperhatikan terkait populasi kucing liar  yang  berkeliaran  bebas.  Kucing  liar  memiliki  potensi  menjadi  penyebab  penularan  penyakit zoonosis yang  dapat  menjangkiti  manusia.  Dengan  memiliki  populasi  yang  tidak  terkontrol, meningkatkan potensi penularan penyakit seperti rabies , toksoplasmosis , dan leptospirosis [21].
2.7. Ekosistem Lokal
Ekosistem lokal merupakan dampak serius dari  penggunaan racun tikus yang kurang tepat oleh penduduk pasar terhadap kucing liar ( Felis catus ). Rodentisida yang digunakan secara tidak benar dapat memicu penurunan populasi kucing liar, menyebabkan ketidakseimbangan ekosistem lokal [22].

## 2.8. Kepemilikan Bertanggungjawab
Pemilik  bertanggung  jawab  merupakan  elemen  kunci  dalam  konteks  pemeliharaan  kucing  liar. Dalam  kaitannya  dengan  penelitian  ini,  konsep  kepemilikan  yang  bertanggung  jawab  membahas tanggung jawab moral dan ekonomi pemilik terhadap kucing yang dipeliharanya [23].

## III. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  melibatkan  langkah-langkah  dalam  pembuatan  sistem  rekomendasi  yang menghubungkan  pengguna  dengan  kucing  melalui  pendekatan Collaborative  Filtering .  Salah  satu superioritas teknik Collaborative Filtering dibandingkan metode pembelajaran mesin lainnya terletak pada  kapasitasnya  untuk  menghasilkan  rekomendasi  yang  bersifat  personal  dan  relevan,  yang dikalkulasikan berdasarkan perilaku serta preferensi pengguna yang memiliki kesamaan karakteristik terhadap  kucing.   Selain  itu,  metode  ini  juga  menunjukkan  fleksibilitasnya  dengan  kemampuan aplikasinya pada dataset berformat teks tanpa memerlukan jenis data lain seperti gambar, audio, atau video,  sehingga  memperluas  cakupan  penggunaannya  dalam  memberikan  rekomendasi  yang  akurat. Metode Collaborative  Filtering ini  menggunakan  bahasa  pemrograman Python . Dataset yang digunakan bersumber dari repositori GitHub “KucingKu” yang terdapat pada segmen machine learning . Diagram alir desain sistem Collaborative Filtering dapat dilihat pada Gambar 3.1.

## 3.1 Load Dataset
Dalam  metode  penelitian  ini,  langkah  awal  adalah  memuat dataset yang  digunakan. Dataset berperan  penting  sebagai  dasar  analisis  untuk  menjelajahi  dan  memahami  fenomena  overpopulasi
Gambar 3.1 Diagram Alir Desain Sistem Collaborative Filtering
kucing jalanan. Data tersebut mencakup variabel-variabel yang relevan yang terbagi 2 jenis pengguna, yakni data kucing: cat_id, cat_name, cat_age, cat_gender, cat_size, cat_breed, cat_image, cat_rating . Sedangkan  data  user: user_id,  user_first_name,  user_last_name,  user_gender,  dan  user_age . Pengumpulan dataset dilakukan  dengan  cermat  untuk  memastikan  akurasi  dan  representativitasnya dengan  kerjasama  antara shelter seperti  Rumah  Steril  dan  Lets  Adopt  Indonesia.  Proses  pemuatan dataset menjadi titik awal dalam pengembangan model Collaborative Filtering yang akan digunakan dalam penelitian ini. Langkah ini menjadi dasar esensial dalam analisis dan perumusan solusi terhadap masalah overpopulasi kucing.

## 3.2 Data Preprocessing
Data  preprocessing merupakan  tahapan  krusial  dalam  penelitian  ini.  Data  yang  dihimpun  dari observasi dan studi literatur perlu disiapkan secara cermat agar dapat diolah dengan efisien. Langkah awal melibatkan pembersihan data untuk mengatasi missing values dan outliers . Selanjutnya, dilakukan normalisasi  data  untuk  memastikan  konsistensi  dan  validitasnya.  Proses  selanjutnya  mencakup encoding untuk data kategorikal serta scaling untuk memastikan data memiliki rentang yang seragam. Tujuan  dari  tahap preprocessing ini  adalah  mempersiapkan dataset yang  berkualitas  tinggi  untuk analisis  lebih  lanjut,  memastikan  keakuratan  dan  kehandalan  hasil  penelitian  ini  dalam  memberikan informasi dan rekomendasi yang optimal.

## 3.3 Split Dataset into Train and Testing
Pada tahap Split Dataset into Train and Testing , model Collaborative Filtering diimplementasikan. Informasi  yang  telah  diolah  dibagi  menjadi  dua  kelompok,  yakni  set  data  pelatihan  untuk  proses pelatihan model dan set data pengujian untuk menilai kinerja model. Proses ini memastikan generalisasi yang  baik  pada data baru. Dengan memanfaatkan teknik evaluasi  yang  tepat, seperti  validasi  silang, model dapat diuji untuk kehandalan dan kemampuan prediksi yang optimal sebelum diterapkan pada situasi dunia nyata.

## 3.4 Collaborative Filtering Model
Dalam  penelitian  ini, Collaborative  Filtering dipilih  karena  kemampuannya  menyesuaikan rekomendasi berdasarkan preferensi pengguna, yang dalam kasus ini mencari kesamaan perilaku dan karakteristik  pengguna  potensial  terhadap  kucing,  efektif  meskipun  dengan  data  terbatas,  dapat mengatasi masalah cold start , memberikan fleksibilitas dan relevansi tinggi dalam rekomendasi, dan dataset  yang  bersifat  teks.  Metode Collaborative  Filtering diimplementasikan  menggunakan  model neural network . Encoder digunakan untuk merubah data kucing menjadi representasi vektor. Ukuran embedding dan  lapisan input didefinisikan,  kemudian  lapisan embedding diterapkan  dan  diflatten. Selanjutnya, semua embedding digabungkan dan lapisan dense tambahan ditambahkan. Seluruh lapisan dikombinasikan  dalam  model,  kemudian  model  dikompilasi  dan  dijelaskan  melalui  ringkasan. Visualisasi  model  juga  dilakukan,  dan  setelah  pelatihan,  evaluasi  dilakukan  pada  set  data  uji  untuk mengukur kinerja model Collaborative Filtering .

## 3.5 Prediction User
Metode  penelitian  menggunakan Collaborative  Filtering  Recommendation dalam  penelitian  ini melibatkan pengembangan fungsi collaborative_filtering_recommendation . Fungsi ini memanfaatkan model  pembelajaran  mesin  yang  telah  dihasilkan  dan  pengkodean  kategori  pengguna  dan  kucing. Dengan memberikan informasi seperti jenis kelamin, usia, jenis kelamin kucing, ukuran kucing, usia kucing,  dan  ras  kucing,  sistem  dapat  membuat  prediksi  preferensi  pengguna  terhadap  kucing. Penggunaan teknik pencarian pengguna serupa berdasarkan prediksi rating yang dekat memungkinkan identifikasi  pengguna  dengan  preferensi  serupa.  Fungsi ini menghasilkan rekomendasi top  N kucing berdasarkan kesamaan preferensi pengguna. Dalam contoh penggunaan, input data jenis kelamin, usia, jenis kelamin kucing, ukuran kucing, usia kucing, dan ras kucing memberikan rekomendasi Id kucing yang  sesuai.  Metode  ini  menjadi  bagian  integral  dalam  menyusun  rekomendasi  untuk  pengguna berdasarkan pola preferensi yang ditemukan melalui Collaborative Filtering .

## 3.6 Save Model and Load Model
Model Collaborative Filtering yang dikembangkan untuk memprediksi rating kucing didasarkan pada  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan.  Setelah  melatih  model,  langkah  penting  adalah  menyimpannya untuk penggunaan berkelanjutan. Model disimpan menggunakan perintah 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙. 𝑠𝑎𝑣𝑒("𝐾𝑢𝑐𝑖𝑛𝑔𝑘𝑢_𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙. ℎ5") .  Pada  tahap  evaluasi,  model  dapat  dimuat  kembali  dengan menggunakan perintah 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑒𝑑_𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙  =  𝑙𝑜𝑎𝑑_𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙("𝐾𝑢𝑐𝑖𝑛𝑔𝑘𝑢_𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙. ℎ5") . Langkah selanjutnya  melibatkan  evaluasi  model  yang  dimuat  pada dataset uji  untuk  mengukur  kinerja menggunakan metrik tertentu. Dalam contoh di atas, hasil evaluasi disimpan dalam variabel test_loss . Pendekatan ini memungkinkan penggunaan model secara efisien dan efektif dalam tahap pengujian.

## 3.7 TF Lite
Dalam metodologi penelitian, model Keras untuk KucingKu diubah ke format TensorFlow Lite ( TF  Lite ) menggunakan  skrip  berikut.  Model  Keras dimuat,  dan  konverter TF  Lite digunakan untuk mengonversinya  ke  format TF  Lite .  Model  yang  telah  diubah  kemudian  disimpan  sebagai " Kucingku_model.tflite ". Proses ini memungkinkan model dapat dijalankan secara efisien di perangkat dengan sumber daya terbatas, mendukung pengembangan solusi inovatif berbasis pemeliharaan kucing.

## 3.8 Hasil Rekomendasi End Point Cat Id
Dalam penelitian ini, hasil rekomendasi end point Cat ID diimplementasikan melalui library Flask . Proses  deployment  menggunakan Flask menghasilkan Cat  ID ,  yang  kemudian  disampaikan  kepada pihak cloud computing . Flask berperan sebagai framework web yang efisien untuk menyediakan akses end  point  secara  dinamis,  memungkinkan  penerimaan  dan  penanganan Cat  ID di  lingkungan cloud computing .  Penerapan  ini  memastikan  efektivitas  dan  efisiensi  dalam  mengintegrasikan  hasil rekomendasi pada platform cloud .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Tahap Pengujian Dataset
Berikut  ini  merupakan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  pada dataset pengelolaan  kucing  liar  dengan menggunakan alat Google Colaboratory , yang mana terdapat 6 bagian dataset kucing: distribusi jenis kelamin kucing, distribusi ukuran kucing, distribusi umur kucing, distribusi jenis kucing, distribusi jenis kelamin pengguna, dan distribusi umur pengguna.
Pada  gambar  4.1  bagian  distribusi  jenis  kelamin  kucing  terdapat  kucing  berjenis  kelamin perempuan  atau female lebih  banyak  daripada  kucing  berjenis  kelamin  laki-laki  atau male .  Jumlah kucing liar berjenis kelamin betina 55 ekor kucing liar, sedangkan jumlah kucing liar jantan 30 ekor kucing liar. Pada distribusi ukuran kucing liar terdapat large mendominasi atau terbanyak dari ukuran lainnya dengan jumlah 49 ekor kucing liar, posisi kedua ditepati oleh small size dengan jumlah 20 ekor kucing liar dan ketiga ditepati oleh ukuran medium dengan jumlah 16 ekor kucing liar. Pada distrubusi
Gambar 4.1 Diagram batang pengujian distribusi dataset kucing: cat gender, cat size, dan cat age
umur kucing liar terdapat posisi pertama terbanyak kucing liarnya ditepati oleh young dengan jumlah 34 ekor kucing liar, posisi kedua terbanyak ditepati oleh adult dengan jumlah 29 ekor kucing liar, posisi ketiga terbanyak ditepati oleh baby dengan jumlah 20 ekor kucing liar, dan posisi terakhir umur kucing liar paling sedikit ditepati oleh senior dengan jumlah 2 ekor kucing liar.
Pada gambar 4.2 merupakan distribusi jenis kucing liar, yang mana terdapat pada posisi pertama paling banyak ialah kucing jenis local dengan jumlah 38 ekor kucing liar, posisi kedua terbanyak ialah persia dengan jumlah 22 ekor kucing liar, posisi ketiga terbanyak ialah siamese dengan 13 ekor kucing liar,  posisi  keempat  ialah persia  mix dengan  jumlah  11  ekor  kucing  liar,  dan  posisi  kelima  terakhir paling sedikit ialah local mix dengan jumlah 1 ekor kucing liar .
Gambar 4.2 Diagram batang pengujian dataset distribusi cat breed
Gambar 4.3 Diagram batang pengujian dataset distribusi user gender
Gambar 4.3 dan Gambar 4.4 menunjukkan output dari uji coba pada dataset yang menampilkan distribusi jenis kelamin dan distribusi umur pengguna. Distribusi jenis kelamin pengguna paling banyak adalah male atau laki-laki dengan jumlah 50 orang pengguna dan paling sedikit adalah perempuan atau female dengan jumlah 35 orang pengguna. Pada distribusi umur pengguna saling berimbang dari umur 16 tahun hingga 100 tahun dengan jumlah 1 orang pengguna per tahunnya.

## 4.2 Tahap Pengujian Model Training
Tahapan  ini  terdiri  dari  tahapan model  training dan model  summary dengan  alat Google Colaboratory . Pada tahap pelatihan model gambar 4.5, digunakan data input yang melibatkan variabel seperti jenis kelamin pemilik, usia pemilik, jenis kelamin kucing, ukuran kucing, usia kucing, dan ras kucing. Model dilatih selama 22 epoch dari total 1000 epoch dengan ukuran batch sebanyak 64. Hasil pelatihan ditunjukkan oleh nilai fungsi kerugian (loss), yang mengalami penurunan dari epoch ke epoch . Pada  epoch  pertama,  fungsi  kerugian  adalah  1.2084  dan  pada epoch ke-22,  fungsi  kerugian  telah mencapai nilai stabil 0.1818. Selama pelatihan, model mencapai konvergensi yang baik, menunjukkan kemampuannya  dalam  memprediksi  peringkat  kucing  berdasarkan  atribut  tertentu.  Untuk  mencegah overfitting , digunakan pula teknik early stopping .
Pada gambar 4.6 model ini terdiri dari tiga lapisan Dense , yaitu Dense, Dense_1, dan Dense_2 . Lapisan Dense pertama memiliki 128 node , lapisan Dense_1 memiliki 64 node , dan lapisan Dense_2 memiliki  1 node . Output dari setiap  lapisan  dihubungkan  dengan lapisan sebelumnya sesuai dengan urutan [′𝑐𝑜𝑛𝑐𝑎𝑡𝑒𝑛𝑎𝑡𝑒[0][0]′] , [′𝑑𝑒𝑛𝑠𝑒[0][0]′] ,  dan [′𝑑𝑒𝑛𝑠𝑒_1[0][0]′] .  Total  parameter  yang  dapat diubah  sebanyak  51,899,  dengan ukuran total  202.73 KB.  Model ini  digunakan untuk  tugas tertentu yang melibatkan proses penggabungan dan pembelajaran fitur dari data yang telah diberikan .

## 4.3 Tahap Pengujian Hasil Deployment Model
Pada  tahap  akhir  pengujian  bagian back-end hasil deployment  model gambar  4.7,  kami mengimplementasikan  rekomendasi end  point menggunakan  alat-alat,  seperti library  Flask , Visual Studio Code , dan Postman . Tahapan End Point ini menggunakan bahasa pemrograman Python . End point ini memungkinkan pengguna untuk melakukan rekomendasi kucing berdasarkan berbagai faktor yang  dimasukkan.  Proses deployment menggunakan Flask memastikan  ketersediaan  layanan rekomendasi secara online. Pengguna dapat mengirimkan input melalui metode POST dan menerima rekomendasi  kucing  yang  sesuai  dengan  preferensi  mereka.  Model  kolaboratif  yang  telah  disiapkan digunakan untuk memberikan rekomendasi yang akurat berdasarkan karakteristik pengguna dan kucing
Gambar 4.5 Tahapan model training
Gambar 4.6 Tahapan model summary
yang  diinginkan.  Melalui  implementasi  ini,  pengguna  dapat  dengan  mudah  mengakses  rekomendasi kucing yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka yang telah disediakan. Dengan output hasil sistem rekomendasi yang memperoleh ID kucing terbaik seperti 63, 58, 56, 22, 64, 35, 60, 39, 21, dan 7.

## V. KESIMPULAN
Dalam mengelola populasi di lingkungan perkotaan, peningkatan jumlah kucing liar menjadi isu yang memerlukan perhatian serius terkait kesehatan masyarakat dan keseimbangan ekosistem lokal. Penelitian  ini  menggali  distribusi  dan  karakteristik  kucing  liar  serta  mengimplementasikan  model Collaborative  Filtering untuk  memberikan  rekomendasi  pemilihan  kucing.  Metode Collaborative Filtering dipilih karena mampu menyesuaikan rekomendasi sesuai preferensi pengguna, efektif dalam mengatasi masalah cold start , dan memberikan fleksibilitas serta relevansi tinggi dalam rekomendasi, terutama dengan dataset berformat teks yang terbatas. Hasil pengujian menunjukkan dominasi kucing betina ( female ) dengan total 55 ekor kucing liar, ukuran besar ( large ) dengan total 49 ekor kucing liar, dan umur muda ( young ) dengan total 34 ekor kucing liar. Jenis kucing lokal mendominasi dengan total 38 ekor kucing liar, dan distribusi jenis kelamin pengguna cenderung laki-laki dengan total 50 orang pengguna. Rentang usia pengguna berkisar dari 16 hingga 100 tahun dengan total 1 orang pengguna per tahun. Model yang dilatih menunjukkan konvergensi yang baik selama 22 epoch dari total 1000 epoch , dengan  keberhasilan  dalam  memprediksi  peringkat  kucing.  Implementasi  Flask  untuk  deployment model memastikan ketersediaan rekomendasi secara daring dengan hasil sistem rekomendasi ID kucing terbaik, yaitu 63, 58, 56, 22, 64, 35, 60, 39, 21, dan 7. Kesimpulan ini menjadi landasan untuk menilai efektivitas sistem rekomendasi dalam mendukung Rumah Steril dan Lets Adopt Indonesia dalam solusi berkelanjutan  pengelolaan  kucing  liar,  mempromosikan  keseimbangan  yang  diinginkan  antara kesehatan  masyarakat,  kelestarian  ekosistem  lokal,  dan  kesejahteraan  hewan.  Pada  penelitian selanjutnya,  Penambahan  fitur  baru  seperti  sistem  pelaporan  dan  pemantauan  kucing  liar  dapat membantu dalam pengelolaan populasi dengan lebih efisien. Terakhir, eksplorasi penggunaan teknologi kecerdasan buatan lainnya seperti Deep Learning atau Reinforcement Learning dapat menjadi langkah selanjutnya untuk meningkatkan kinerja sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Ariel, T. Pribadi, A. R. Muliyana, And W. Isnaini, “Bijak Street Feeding Sebagai Tindakan Preventif Overpopulasi Kucing Jalanan.”
[2] D. Rahmiati, O. Wismandanu, And T. Anggaeni, “Kontrol Populasi Dengan Kegiatan Sterilisasi Kucing Liar Di Lingkungan Unpad,” Jurnal Aplikasi Ipteks Untuk Masyarakat , Vol. 9, No. 2, Pp. 114–116, Feb. 2020, Doi: 10.1371/Journal.Pone.0192139.
[3] D. Riandy And A. Zahra, “Restaurant Recommendation System Using Advanced Collaborative Filtering And  Review  Text  Content  Approach,” J  Theor  Appl  Inf  Technol ,  Vol.  28,  No.  4,  2023,  [Online]. Available: Www.Jatit.Org
[4] W. E. Pangesti, R. Suryadithia, M. Faisal, B. A. Wahid, And A. S. Putra, “Collaborative Filtering Based Recommender Systems For Marketplace Applications,” International Journal Of Educational Research
Gambar 4.7 Tahapan model deployment hingga hasil output sistem rekomendasi kucing
& Social Sciences (Ijersc) , Vol. 2, No. 5, Pp. 1201–1209, 2021, Doi:
Https://Doi.Org/10.51601/Ijersc.V2i5.184.
[5] R.  Mishra  And  S.  Rathi,  “Efficient  And  Scalable  Job  Recommender  System  Using  Collaborative Filtering,” In Lecture Notes In Electrical Engineering , Springer, 2020, Pp. 842–856. Doi: 10.1007/978- 981-15-1420-3_91.
[6] M. Aldayel, A. Al-Nafjan, W. M. Al-Nuwaiser, G. Alrehaili, And G. Alyahya, “Collaborative Filtering- Based Recommendation Systems For Touristic Businesses, Attractions, And Destinations,” Electronics (Switzerland) , Vol. 12, No. 19, Oct. 2023, Doi: 10.3390/Electronics12194047.
[7] F.  Ihsan  Mahendra  And  R.  Karlina  Prabawati,  “Hookworm  In  Stray  Cats  (Felis  Silvestris  Catus)  As Cutaneous  Larva  Migrant  Agent  (Clm)  In  Humans,” Apisio  Medika :  Jurnal  Mahasiswa  Kedokteran Universitas Muhammadiyah Malang , Vol. 01, No. 01, Pp. 33–39, 2023.
[8] R. Daesusi Et Al. , “Status Terinfeksi Ektoparasit Pada Kucing Kampung (Felis Silvestris Catus) Liar Di Desa Waru Barat Kota Pamekasan,” Jurnal Pedago Biologi , Vol. 10, No. 1, Pp. 252–257, 2022.
[9] A.  Asnifatima,  S.  Parinduri,  And  A.  Aligori,  “Risiko  Dan  Karakterisitik  Penderita  Toksoplasmposis Beradasarakan  Demografi,  Keberadaan  Hewan  Peliharaan,  Hygiene  Dan  Sanitasi,” Hearty-Jurnal Kesehatan Masyarakat , Vol. 8, No. 2, Pp. 41–49, 2020.
[10] F. Irawan Et Al. , “Acta Veterinaria Indonesiana Studi Tingkat Kejadian Infeksi Protozoa Gastrointestinal Pada Pasien Kucing Di Klinik Rvet Bogor Tahun 2021 (Study The Incidence Rate Of Gastrointestinal Protozoan Infection In Cats At Rvet Bogor Clinic During 2021),” Acta Vet Indones , Vol. 11, No. 2, Pp. 131–138, 2023, [Online]. Available: Http://Www.Journal.Ipb.Ac.Id/Indeks.Php/Actavetindones
[11] N.  Nirhayu,  I.  N.  A.  A.  N.  Sibang,  I.  G.  M.  K.  Erawan,  And  S.  K.  Widyastuti,  “Laporan  Kasus: Cystolithiasis Disertai Hematuria Pada Kucing Kampung Jantan,” Indonesia Medicus Veterinus , Vol. 10, No. 3, Pp. 532–543, May 2021, Doi: 10.19087/Imv.2021.10.3.532.
[12] D. Purnama Sari, H. Alberida, And J. Hamka Kampus Air Tawar, “Analisis Miskonsepsi Peserta Didik Di Sman 7 Padang Pada Konsep Keanekaragaman Hayati Analysis Of Student Misconceptions At Sman 7 Padang On The Concept Of Biodiversity,” Jurnal Biologi Dan Pembelajarannya , Vol. 17, No. 2, 2022.
[13] Z. Maula Zamzami, P. Wahyuni, B. Sari Dewi, J. Kehutanan, F. Pertanian Universitas Lampung, And B. Lampung, “Keanekaragaman Satwa Liar Di Khdtk Getas Diversity Of Wildlife In Khdtk Getas,” Journal Of Tropical Upland Resources Issn , Vol. 02, No. 02, Pp. 269–275, 2020.
[14] A.  Maharani,  Nuraida,  And  M.  Hamandia,  “Pesan  Moral  Gerakan  Palembang  Peduli  Hewan  Dalam Meningkatkan   Kepedulian  Masyarakat  Terhadap  Kucing  Liar  Di  Palembang,” Jurnal  Ilmu  Sosial, Humaniora Dan Seni (Jishs) , Vol. 2, No. 1, Pp. 48–56, 2023.
[15] S.  Wardania,  P.  A.  A.  Purba,  H.  O.  K.  Silaban,  S.  M.  Sitakar,  R.  Lisnawati,  And  N.  Zunita,  “The Behavioral Diversity Of Domestic Cats Living In Gampong Meurandeh And Gampong Teungoh,” Jurnal Biologi Tropis , Vol. 23, No. 2, Pp. 306–310, Apr. 2023, Doi: 10.29303/Jbt.V23i2.4628.
[16] M. Ismu Rahayu, “Klasifikasi Ras Kucing Menggunakan Metadata Dataset Kaggle Dengan Framework Yolo V5,” Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , Vol. 12, No. 1, Pp. 14–18, 2023.
[17] K. S. Witanto, L. G. Astuti, And I. W. Supriana, “Kegiatan Studi Independen Bersertifikat Pengembang Machine  Learning  Dan  Front-End  Web  Di  Pt  Presentologics  Dicoding  Indonesia,” Jurnal  Pengabdian Informatika , Vol. 1, No. 2, Pp. 565–570, 2023.
[18] R.  Sutomo  And  D.  Kaisha  Pratama,  “Measuring  Tourist  Experience  In  Semarang  City  Through  An Advanced Recommendation System,” Jurnal Komunikasi, Sains Dan Teknologi , Vol. 2, No. 2, Pp. 192– 200, Dec. 2023, Doi: 10.61098/Jkst.V2i2.56.
[19] Aisha Kusuma Putri And Suliadi, “Rekomendasi Destinasi Wisata Di Indonesia Menggunakan Metode Item2vec,” Jurnal Riset Statistika , Pp. 11–18, Jul. 2023, Doi: 10.29313/Jrs.V3i1.1770.
[20] M.  Islamiyah,  P.  Subekti,  T.  Dwi  Andini,  And  S.  Asia  Malang,  “Pemanfaatan  Metode  Item  Based Collaborative  Filtering  Untuk  Rekomendasi  Wisata  Di  Kabupaten  Malang,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi Asia , Vol. 13, No. 2, 2019.
[21] S. F. Prayoga, N. I. Megawati, E. M. Z. Arifin, And L. Nangoi, “Ovariohysterectomy Pada Kucing Liar,” Ovozoa :  Journal  Of  Animal  Reproduction ,  Vol.  10,  No.  3,  Pp.  98–104,  Dec.  2021,  Doi: 10.20473/Ovz.V10i3.2021.98-104.
[22] N.  Fadhilatunnisa,  S.  Sudarti,  And  W.  Subchan,  “Analisis  Perilaku  Masyarakat  Pasar  Mengenai Penggunaan Rodentisida Dan Dampaknya Terhadap Kucing Liar,” Jurnal Kesehatan Masyarakat Dan Lingkungan Hidup , Vol. 6, No. 2, Pp. 108–113, Dec. 2021, Doi: 10.51544/Jkmlh.V6i2.2365.
[23] B. Wisnuyana, E. Yuniati, P. Studi, M. Antropologi, I. Budaya, And U. Gadjah Mada, “Kehadiran Kucing Sebagai  Hewan  Peliharaan  Di  Masa  Pandemi  Covid-19  (Studi  Kasus  Masyarakat  Kota  Surabaya  Dan Sidoarjo),” Solidarity , Vol. 12, No. 2, Pp. 414–428, 2023, [Online]. Available: Http://Journal.Unnes.Ac.Id/Sju/Index.Php/Solidarity