Vol. 4 No. 3 Tahun. 2024 ISSN 2809-1353 DOI : 10.58794/jekin.v4i3.775

## Penerapan Metode Collaborative Filtering Pada Pemilihan Bibit Padi Di Wonogiri
Muhamad Aldiyansyah 1 , Intan Oktaviani 2 , Herliyani Hasanah 3
Universitas Duta Bangsa 1 , Universitas Duta Bangsa 2 , Universitas Duta Bangsa 3 e-mail: * 1 202030094@mhs.udb.ac , 2 intan_oktaviani@udb.ac.id , 3 herliyani_hasanah@udb.ac.id
Abstract − This research was made because of the increasingly rapid and rapid development of technology. Recommendation systems are an example of technological development itself. In the Wonogiri area, especially the Wuryantoro area, most of the population  works as farmers. Problems faced by farmers include the wrong selection of rice seeds which results in farmers failing to harvest. Therefore, this seed selection recommendation system was built to make it easier for farmers to choose the right rice seeds. This research also provides samples  from  farmers,  namely  Mr.  Agus,  Mr.  Agung,  Mr.  Joko,  and  Mr.  Narso,  the  possibilities  for  the  seeds  used  are  Mikongga, CakraBuana, M70, Mantap. From the results of calculations using Collaborative Filtering, the results obtained are identical values for Mr. Narso with Mr. Joko. The result of this research is a recommendation system for choosing rice seeds that can help farmers in selecting the right rice seeds.
Keyword  Collaborative Filtering, Rice Seed,  Recommendation System
Abstrak  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.
Kata Kunci  Filter Kolaborasi, Padi, Sistem Rekomendasi

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi telah memberikan dampak yang mendalam pada berbagai aspek masyarakat [1] hingga transformasi  ekonomi  global  pasca-Perang  Dunia  II  [2].  Kemajuan  ini  tidak  hanya  membentuk  komunikasi  dan hubungan perdagangan tetapi juga merevolusi manufaktur melalui teknologi digital seperti IoT dan platform cloud [3]. Inovasi teknologi telah menjadi penting dalam meningkatkan operasi dan efisiensi, seperti yang terlihat dalam penerapan Operasi Pengurangan Tailing (TRO) [4]. Secara keseluruhan, perkembangan teknologi memainkan peran multifaset dalam masyarakat, memengaruhi segala hal mulai dari kehidupan sehari-hari hingga dinamika ekonomi global dan praktik industri.
Sistem rekomendasi adalah alat penting yang digunakan dalam berbagai domain, seperti pemasaran, pendidikan, dan layanan makanan, untuk memberikan saran yang dipersonalisasi kepada pengguna berdasarkan preferensi dan perilaku mereka [4] [5] [6] [7] [8]. Sistem ini dapat berbasis konten, memanfaatkan data pengguna atau penyaringan kolaboratif,  yang  menyarankan  item  berdasarkan  perilaku  pengguna  atau  atribut  item  yang  serupa.  Mereka memainkan peran penting dalam membantu pengguna membuat keputusan dalam skenario pilihan yang luar biasa. Dengan  menganalisis  interaksi  dan  preferensi  pengguna,  sistem  rekomendasi  dapat  meningkatkan  pengalaman pengguna, meningkatkan keterlibatan, dan mendorong hasil bisnis seperti retensi pelanggan dan ROI. Memanfaatkan teknik seperti pembelajaran mesin, faktorisasi matriks, dan API web, sistem rekomendasi dapat memberikan saran yang  tidak  biasa,  meniru  peran  seseorang  dalam  membimbing  pengguna  menuju  pilihan  yang  optimal  dalam berbagai konteks.

## Aldiyansyah, Penerapan Metode Collaborative Filtering …| 473
Wilayah Wonogiri merupakan daerah dataran yang berada di pegunungan dengan masyarakatnya yang sebagian mayoritasnya  berprofesi  sebagai  petani,  di  kabupaten  wonogiri  khususnya  pada  daerah  Wuryantoro  mempunyai kelompok  tani  yang  biasanya  menyediakan  beberapa  bibit  padi,  namun  masih  banyak  dari  tanaman  padi  yang masyarakat  tanam  kualitas  hasil  padi  kurang  bagus,  seperti  berbuah  kecil  dan  bahkan  ada  beberapa  yang  tidak berbuah  meskipun  sudah  dipupuk  secara  rutin.    Sehingga  mengakibatkan  hasil  panen  masyarakat  Kabupaten wonogiri menurun. beberapa padi yang menjadi sampel masyarakat wonogiri khususnya di wuryantoro antara lain: Mikongga, Cakra Buana, M70, dan Mantap.
Dari permasalahan tersebut, peneliti membangun sistem rekomendasi yang dimana sistem ini dapat membantu petani dalam pemilihan bibit padi yang sesuai. Sistem ini sangat dibutuhkan karena melihat masih banyaknya petani yang gagal panen karena salah dalam pemilihan padi. Pembangunan sistem ini menggunakan metode collaborative filtering yang berfokus pada item ke user/pengguna. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu petani untuk kedepannya agar dapat memilih padi yang sesuai agar hasil panen berlimpah.
Collaborative filtering itu sendiri adalah adalah teknik yang banyak digunakan dalam sistem rekomendasi untuk memprediksi  preferensi  pengguna  berdasarkan  preferensi  pengguna  yang  serupa.  Berbagai  pendekatan  telah diusulkan untuk meningkatkan metode pemfilteran kolaboratif. Graph Convolutional Collaborative Filtering (GCCF) dan Constrained Graph Convolution Networks Based on Graph Enhancement for Collaborative Filtering (EL-GCCF) mengatasi  masalah  dengan  jaringan  saraf  grafik  tradisional  dengan  meningkatkan  fungsi  agregasi  node  [9]  [10]. Inductive representation based Graph Convolutional Network (IGCN) memperkenalkan kemampuan induktif dengan memanfaatkan interaksi pengguna inti, mengurangi parameter model dan meningkatkan kinerja rekomendasi [11]. Selain  itu,  metode  pemfilteran  kolaboratif  menggabungkan  data  preferensi  dan  perhitungan  kesamaan  untuk menentukan sumber daya yang direkomendasikan berdasarkan preferensi pengguna [12]. Kemajuan dalam teknik pemfilteran kolaboratif ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi rekomendasi di berbagai domain [13].

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Chiri Nur Insani, Indra, Nurhikma Arifin, Iin Indriani [14] melakukan penelitian dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Bibit Padi Unggul Menggunakan Metode AHP”. Penulis menjelaskan bahwa sistem yang dirancang dapat menghasilkan output berupa perankingan alternatif bibit padi unggul. Muhammad Farhan  Rizki,  Berto  Nadeak,  Henry  Kristian  Siburian  Darma  [15]  melakukan  penelitian  dengan  judul “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Pada  Lahan  Pasir  Berlempung  Menggunakan  Metode Moora”. Penulis menjelaskan bahwa sistem yang dirancang dapat memudahkan pettani dalam pemilihan bibit  padi  dengan  menggunakan  perangkingan,  sistem  yang  dibuat  berbasis  web  dimana  dalam pengoperasiannya dapat dilakukan dimana saja dan kapan saja .
Ardi  Afan  Saputra,  Sri  Lestari,  M.  Taofik  Chulkamdi  [16]  melakukan  penelitian  dengan  judul “Pemilihan Jenis Bibit Padi Dengan Menggunakan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution”. Penulis menjelaskan bahwa sistem yang dibuat menggunakan beberapa kriteria dan proses perangkingan menggunakan Confusion Matrix dimana akan mendapatkan hasil yang akurat.
Sistem yang diusulkan oleh penulis bisa membantu menyelesaikan masalah dalam pemilihan bibit  yang sesuai dengan kebutuhan user dengan atribut (letak Geografi, jenis tanah, aliran air yang di gunakan dan pemberian pupuk yang di gunakan).
Sistem  yang  diusulkan  oleh  penulis  agar  dapat  lebih  spesifik  jenis  tanah  lahan  user  itu  sendiri  jenis tanah apa, supaya bisa mendapatkan informasi bibit yang sesuai kebutuhan user.
Sistem yang diusulkan oleh penulis bisa membantu menyelesaikan masalah dalam pemilihan bibit yang sesuai dengan kebutuhan user dengan atribut (letak Geografi, jenis tanah, aliran air yang di gunakan dan pemberian pupuk yang di gunakan).

## III. METODE PENELITIAN
Dalam pengembangan sistem ini  menggunakan  metode pengembangan waterfall . Dimana metode ini ataujuga sering disebut metode air terjun yang dimulai dari komunikasi ( Communication ), perencanaan ( Planning ), Desain ( Desain ), Kontruksi ( Construction ), dan berakhir di Pemeliharaan ( Deployment )  [17]

## 474 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
Metode tulang ikan, juga dikenal sebagai diagram tulang ikan atau diagram Ishikawa, adalah alat berharga yang digunakan  dalam  berbagai  bidang  seperti  pendidikan,  perawatan  kesehatan,  manajemen  peralatan,  teknologi pengeboran, dan manajemen mutu [18] [19] [20] [21] [22]. Metode ini melibatkan identifikasi akar penyebab masalah dengan  mengkategorikannya  ke  dalam  cabang-cabang  yang  mewakili  berbagai  faktor  seperti  Manusia,  Mesin, Material, Metode, dan Lingkungan. Dengan menganalisis penyebab-penyebab ini, organisasi dapat mengembangkan solusi  yang  ditargetkan  untuk  meningkatkan  proses,  meningkatkan  manajemen  peralatan,  meningkatkan  efisiensi produksi, dan menerapkan Manajemen Mutu Total secara efektif. Metode tulang ikan telah terbukti efektif dalam meningkatkan  manajemen  mengoptimalkan  penggunaan  peralatan  darurat,  meningkatkan  produksi  hidrokarbon melalui  teknik  pengeboran  yang  inovatif,  dan  memfasilitasi  praktik  manajemen  mutu  di  berbagai  industri. Fleksibilitas  dan  penerapannya  menjadikannya  alat  yang  berharga  untuk  pemecahan  masalah  dan  inisiatif peningkatan berkelanjutan.

## A. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  ini  dilakukan  penulis  guna  menggali  informasi  jelas  dari  pihak-pihak  yang  terkait  dalam pembangunan sistem. Teknik pengumpulan data yang dilakukan meliputi:
1. Observasi
penulis melakukan riset dengan turun langsung ke lapangan guna mengamati bagaimana alur yang sedang berjalan dilaksanakan. Penulis akan mencatat sebagai bahan penelitian
2. Wawancara
penulis melakukan wawancara dengan pihak - pihak yang terkait dalam Pembangunan sistem, mulai dari sistem yang sedang berjalan, kendala yang dihadapi, rencana pembangunan sistem dll
3. Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan penulis untuk lebih meyakinkan soal informasi-informasi yang telah diperoleh dari tahap observasi dan wawancara, sehingga informasi yang didapat lebih kuat B. Metode Waterfall
Seperti yang telah dijelaskan diatas bahwa metode waterfall memiliki tahap-tahapan yang harus dilakukan secara terstruktur. Tahapan tersebut antara lain:
Gambar 1. Metode Waterfall

## 1. Tahap Communication (Komunikasi)
Tahap ini adalah tahap dimana penulis melakukan wawancara langsung kepada pihak - pihak yang terlibat dalam Pembangunan sistem terkait kebutuhan fungsional sistem yag akan dbuat, fitur apa saja yang akan digunakan, dan batasan-batasannya
2. Tahap Planning (Perencanaan)
Setelah tahap komunikasi telah mendapatkan hasil infomasi yang sesuai kebutuhan pengguna, selanjutnya penulis akan merencanakan kapan sistem itu dibangun, siapa saja yang akan berkontribusi 3. Tahap Desain (Penggambaran)
Tahap penggambaran merujuk pada proses atau langkah-langkah yang dilakukan dalam menghasilkan gambar atau ilustrasi interface yang di komunikasikan antara penulis dan Client, apabila telah mendapat kesepakatan maka penulis akan melanjutkan pada tahap berikutnya 4. Tahap Construction (Koding)
Tahap  ini  penulis  akan  memulai  pembuatan  sistem  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  seperti  PHP,  dan HTML serta menggunakan Xampp dan aplikasi text editor seperti Sumblime, atau Microsoft Visual Studio untuk aplikasi pemrograman 5. Tahan Deployment (Pemeliharaan)
Tahap  ini  adalah  tahap  Pengujian  dan  pemeliharaan  sistem  yang  dibuat  sesuai  atas  dasar  kebutuhan  client, pemeliharaan terjadi karna teknologi yang berkembang dengan cepat dan kebutuhan pengguna yang terus berubah.

## C. Analisis Fishbone

## Gambar 2. Fishbone Diagram
Dalam analisis fishbone diatas bahwa pembangunan sistem ini di pengaruhi oleh beberapa faktor antara lain faktor internal  yang  mencakup  man  dengan  keterangan  petani  memilih  bibit  padi  yang  salah,  tidak  memperhatikan perubahan iklim, dan pengerjaan sawah yang tidak tepat, material yang meliputi bibit yang kurang cocok dan pupuk yang salah dan metode dengan pemilihan bibit yang tidak sesai, dan faktor eksternal yaitu peubahan iklim yang ekstrim dan serangan hama yang berlebih.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Collaborative Filtering
Langkah- langkah dalam perhitungan Collaborative Filtering diantaranya adalah:
1. Menentukan Sampel
a) Sampel bibit yang digunakan:
i. Mikongga
ii. Cakrabuana
iii. M70
iv. Mantap
b) Sampel User yang digunakan merupakan petani yang ada di Wuryantoro. Diantaranya:
i. Agus
ii. Agung
iii. Joko
iv. Narso
2. Menentukan tabel ranking
untuk menentukan rangking produk penulis melakukan Teknik perangkingan yang berwujud tabel yang berisi user dan nama merk bibit padi, Teknik perangkingan dimulai dari 0 dengan keterangan tidak suka, sampai dengan 5 dengan keterangan sangat suka yang digambarkan pada tabel dibawah ini:
Tabel I Perangkingan USER MIKONGGA CAKRABUANA M70 MANTAP AGUS 4 3 3 2 AGUNG 3 5 2 1 JOKO 5 4 3 1 NARSO 4 ? 3 ?

## 3. Penyesuaian tabel dengan user terpilih
Penyesuaian tabel dengan user terpilih ini adalah langkah pengambilan nilai pada setiap user, pada tabel perangkingan telah dijelaskan untuk user terpilih adalah bpk narso, jadi tabel penyesuaian ini disesuaikan dengan
476 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
item yang telah di beri ranking oleh bpk narso seperti tabel dibawah ini:
Tabel II Penyesuaian Dengan User Terpilih USER MIKONGGA M70 AGUS 4 3 AGUNG 3 2 JOKO 5 3 NARSO 4 3 4. Perhitungan similarity
Rumus:
Gambar 3. Rumus Similarity Keterangan Gambar :
i. Sim(a,b) adalah fungsi untuk mengukur kesamaan antara dua vektor a dan b.
ii. |x| mewakili nilai absolut dari x.
iii. √y mewakili akar kuadrat dari y.
iv. (x,y) merepresentasikan koordinat vektor dalam bentuk (x,y).
Sebelum menentukan nilai similarity maka harus menentukan raya-rata terlebih dahulu. Dalam penelitian ini rata- rata akan dijelaskan pada tabel 3 berikut
Tabel III Rata-rata USER MIKONGGA M70 Rata-rata AGUS 4 3 3,5 AGUNG 3 2 2,5 JOKO 5 3 4 NARSO 4 3 3,5 Menentukan similarity user user terpilih dengan user lainnya:
a) Similarity Bpk Narso dan Bpk Agus
Sim(a,b) = (4−3,5)(4−3,5)+(3−3,5)(3−3,5) √(4−3,5) 2 (3−3,5) 2 +√(4−3,5) 2 (3−3,5) 2 = (0,5)(0,5)+(−0,5)(−0,5) √(0,5)2(−0,5)2+√(0,5)2(−0,5)2
= 0,25 + 0,25 √(0,25)(0,25) + √(0,25)(0,25)
= 0,5 √0,0625 + √0,0625 = 0,5 0,25 + 0,25 = 0,5 0,5 = 1
Keterangan:
Untuk nilai similarity Bpk Narso dan Bpk Agus mempunyai bobot 1.
b) Similarity Bpk Narso dan Bpk Agung
Sim(a,b) = (4−3,5)(4−3,5)+(3−3,5)(2−2,5) √(4−3,5) 2 (3−3,5) 2 +√(3−2,5) 2 (2−2,5) 2 = (0,5)(0,5)+(−0,5)(−0,5)
√(0,5)2(−0,5)2+√(0,5)2(−0,5)2 0,25 + 0,25 √(0,25)(0,25) + √(0,25)(0,25)
= 0,5 √0,0625 + √0,0625
= 0,5 0,25 + 0,25 = 0,5 0,5 = 1
Keterangan:
Untuk nilai similarity Bpk Narso dan Bpk Agung mempunyai bobot 1.
c) Similarity Bpk Narso dan Bpk Joko
Sim(a,b) = (4−3,5)(4−3,5)+(3−3,5)(3−4) √(4−3,5) 2 (3−3,5) 2 +√(5−4) 2 (3−4) 2 =
(0,5)(1)+(−0,5)(−1)
√(0,5)2(−0,5)2+√(1)2(−1)2 0,5 + 0,5 √(0,25)(0,25) + √(1)(1)
= 1 √0,0625 + √1 = 1 0,25
= 1 0,25 = 4
Keterangan:
Untuk nilai similarity Bpk Narso dan Bpk Joko mempunyai bobot 4.

## 5. Kesimpulan
Dari perhitungan similarity diatas maka diperoleh kesimpulan bahwa Bpk Narso memiliki nilai identik dengan Bpk Joko, maka rekomendasi bibit padi ke Bpk Narso secara ranking adalah:
a) CakraBuana (4)
b) Mantap (1)
B. Tampilan Sistem Halaman Login Admin

## Gambar 4. Halaman Login Sistem
Halaman ini merupakan halaman login admin yang dimana ketika memasukan username dan password admin selanjutnya akan masuk ke halaman Dashboard Admin.
C. Tampilah Halaman Dashboard Admin

## Gambar 5. Halaman Dashboard Admin
Halaman ini merupakan halaman Dashboard admin yang dimana halaman ini admin menginput, menghapus dan mengedit data bibit padi yang akan di tampilkan di halaman User.
D. Tampilan Halaman User

## Gambar 6 Halaman User
Halaman ini merupakan halaman User yang dimana halaman ini ditujukan untuk pengguna (user), dihalaman ini user juga akan mengisi form data yang dimana nanti data tersebut akan mengoutputkan rekomendasi bibit padi.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan beberapa poin diantaranya:
a. Wilayah Wonogiri merupakan wilayah yang masyarakatnya bekerja sebagai petani
b. Pemilihan bibit padi yang dilakukan petani kebanyakan masih salah dan menyebabkan gagal panen
c. Pembangunan sistem ini ditujukan untuk para petani supaya tidak salah memilih bibit padi
d. Sebagai contoh sampel pada penelitian ini menggunakan sampel bibit padi yaitu mikongga, cakrabuana, m70, dan mantap, sedangkan untuk user atau pengguna ada bpk agus, bpk agung, bpk joko, dan bpk narso
e. Perhitungan ini menggunakan metode collaborative filtering untuk penentuan item
f. Kesimpulan  yang  didapat  dari  perhitungan  tersebut  adalah  bpk  narso  identik  dengan  bpk  joko,  maka rekomendasi bibit padi bpk narso adalah cakrabuana (4) dan mantap (1)
g. Penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  peneliti  selanjutnya  dalam  topik  dan  tema  yang  sama,  serta  dapat
Aldiyansyah, Penerapan Metode Collaborative Filtering …| 479
dikembangkan lagi dengan fitur yang lebih sempurna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 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.
[2] R. Fan and Z. Wang, “Robust Enhanced Collaborative Filtering Without Explicit Noise Filtering,” pp. 0–18, 2023.
[3] 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.
[4] S. Rajput et al. , “Recommender Systems with Generative Retrieval,” Adv. Neural Inf. Process. Syst. , vol. 36, no. NeurIPS, 2023.
[5] 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.
[6] J. Ulises and C. Contreras, “Technological Developments in Control Models Using Petri Nets for Smart Grids : A Review,” 2023.
[7] M. Li and S. Sun, “Technological Developments and Remediation Mechanisms for Phytoremediation of PCB-Contaminated Soils,” pp. 1–15, 2022.
[8] 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.
[9] S. Batra, X. Wang, and Y. Wang, “Steam recommendation system,” 2022.
[10] 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.
[11] V.  Bajenaru,  S.  Lavoie,  B.  Benyo,  C.  Riker,  M.  Colby,  and  J.  Vaccaro,  “Recommender  System  Metaheuristic  for  Optimizing  Decision-Making Computation,” 2023.
[12] Y. Dong, “Music Recommendation System Based on Machine Learning,” vol. 47, pp. 176–182, 2023.
[13] R. Boldi, E. Annatone, and A. Lavrenenko, “I MPROVING R ECOMMENDATION S YSTEM S ERENDIPITY”.
[14] R. N. Granito et al. , “Hydroxyapatite from Fish for Bone Tissue Engineering: A Promising Approach,” no. 1, 2018.
[15] X. Ren, “Disentangled Contrastive Collaborative Filtering”.
[16] 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.
[17] 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.
[18] 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.
[19] C. Flammer and I. Ioannou, Brigham Young Univ. , vol. 1, no. 69, pp. 5–24, 2015.
[20] 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.
[21] 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.
[22] 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.