## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## IMPLEMENTASI METODE HYBRID FILTERING TECHNIQUE PADA PENENTUAN RATING PESTISIDA
Ardimansyah 1 , Husain 2 , Herlinda 3 , Kasmawaru 4 , Nurdiansah 5 , Marsa 6
1,2,4,5,6 Teknik Informatika, Universitas Dipa Makassar
3 Sistem Informasi, Universitas Dipa Makassar Makassar, Sulawesi Selatan, Indonesia 90245 ardiman@undipa.ac.id, husain@undipa.ac.id, herlinda@undipa.ac.id, kasmawaru@undipa.ac.id, nurdiansah@undipa.ac.id, marshaarie@undipa.ac.id

## Abstract
Pesticides  result from  mixing organic  chemicals that farmers  use to  protect  their  rice plants  from  disease. Farmers  find it difficult  to  determine  pesticide  selection  due  to  insufficient  information.   So  many  pesticide  products  are  available  on  the market, and their various advantages make it increasingly difficult for farmers to choose pesticides suitable for certain rice diseases.  This  research  aims to  provide farmers  with  recommendations  on  determining  the  best  pesticide to  eradicate  rice diseases.  The  wrong  choice  of  pesticide  used  can  harm  or  reduce  farmers'  crop  yields.  This  research  used  the  Hybrid Filtering Technique combined with Content Based Filtering and Collaborative Filtering methods to search for weight values and rating prediction values using price criteria, pesticide ingredients, and form (liquid, solid, powder). The results of the calculation  analysis  of  implementing  the  hybrid  filtering  technique  method  for  each  alternative  criterion  can  simulate  a ranking to recommend the best pesticide to eradicate the causes of rice disease. This research has concluded that the rating carried out by farmers who have used pesticides influences the determination of the rating value for each pesticide product. The system test results showed that the type of pesticide with the highest rating value was the enquity pesticide, with a value of 2,256.

## Keywords: Hybrid Filtering Technique, Pesticides, Rating, Recommendation System, Rice

## Abstrak
Pestisida adalah  hasil pencampuran bahan  kimia  organik  yang  digunakan  petani agar  dapat menghindarkan   tanaman padi mereka dari penyakit. Petani merasa  kesulitan pada penentuan pemilihan pestisida  disebabkan kurangnya informasi tentang pestisida.    Produk  -  produk  pestisida  begitu  banyak  yang  tersedia  di  pasaran  serta  berbagai  kelebihan  yang  ditawarkan, sehingga  makin  membuat  kesulitan  para  petani    untuk  menentukan  pilihan  pestisida  yang  cocok  dengan  penyakit  padi tertentu.  Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai  pemberi  rekomendasi  kepada  petani  dalam  penentuan  jenis  pestisida terbaik  untuk  dapat  memusnahkan  penyakit  padi.  Kesalahan  pemilihan    pestisida  yang  digunakan  dapat  merugikan  atau mengurangi hasil panen petani. Pada penelitian ini digunakan metode Hybrid Filtering Technique yang mengombinasikan metode Content Based Filtering dan Collaborative Filtering dengan melakukan  pencarian nilai  bobot  dan  pencarian nilai prediksi rating menggunakan  kriteria  harga,  bahan  pestisida,  dan  bentuk  (cair,  padat,  serbuk).  Hasil  analisa  perhitungan implementasi  metode Hybrid  Filtering  Technique pada  setiap  kriteria  dari  alternatif  dapat  menyimulasi  peringkat  untuk merekomendasikan  jenis  pestisida  yang  terbaik  untuk  membasmi  penyebab  penyakit    padi.  Penelitian  ini  telah  diperoleh kesimpulan  bahwa  pemberian rating yang  dilakukan  oleh  petani  yang  telah  menggunakan  pestisida  berpengaruh  terhadap penentuan besarnya nilai rating setiap produk pestisida. Hasil pengujian sistem diperoleh jenis pestisida yang memiliki nilai rating tertinggi adalah pestisida enquity dengan nilai rating 2,256.
Kata kunci : Hybrid Filtering Technique , Padi, Pestisida, Rating , Sistem Rekomendasi
1. PENDAHULUAN
Sektor  pertanian  merupakan  yang  sangat  penting  dalam pemenuhan  kebutuhan  pangan  masyarakat.  Salah  satu tanaman  pangan  utama  adalah  tanaman  padi,  Penyebab
kerugian  besar    pada  kurangnya  hasil  panen  padi  salah satunya  adalah  adanya  penyakit  yang  menghinggapi tanaman  padi.  Untuk  mengendalikan  penyakit  ini, penggunaan pestisida menjadi salah satu solusi yang umum
digunakan  oleh  para  petani  [1].  Kemajuan  teknologi informasi mengalami perkembangan sangat pesat, penggunaan  pestisida  di  dunia  pertanian makin meningkat [2].  Kemajuan  serta  perkembangan  teknologi  informasi dan  komunikasi  yang  begitu  pesat  dengan  penggunaan teknologi  komputer  menjadikan  pekerjaan  diselesaikan dengan  mudah,  cepat,    efektif  dan  efisien  [3]. Perekomendasian  adalah  salah  satu  kemajuan  teknologi yang    disebut  sebagai  Sistem  rekomendasi  [4].  Untuk melindungi tanaman padi maka pestisida menjadi alternatif untuk  memberantas  atau  mencegah  hama-hama  dan penyakit-penyakit  yang  merusak  tanaman  atau  hasil-hasil pertanian..  Penentuan  memilih  pestisida  sering kali terjadi kesalahan  pilihan,  untuk  mengatasi  kesalahan  tersebut perlu  dibuatkan  sebuah  sistem.  Sistem  rekomendasi merupakan  cara  yang  tepat  memberikan  informasi mengenai item pestisida yang ampuh untuk mencegah dan memberantas hama padi [5].
Penelitian terkait mengenai penentuan rating telah banyak dilakukan.  Berdasarkan    berbagai  cara  pengumpulan  data dengan  menggunakan  metode  kolaboratif filtering ,  yang memanfaatkan  data  media  sosial, metadata film  dan memanfaatkan  data  pengguna  [6].  Penelitian  sebelumnya juga yang dilakukan oleh simbolan [1] penggunaan metode Multi  Attribute  Utility  Theory untuk  merekomendasikan pestisida dengan kriteria cara kerja dari pestisida, pengaruh pada  tanaman  padi,  harga  pestisida,  daya  tahan penyimpanan,  pengaruh  terhadap  manusia,  hewan,  dan tahan terhadap cuaca/iklim. Dengan menggunakan metode Content  Based  Filtering [7]  analisis  penelitiannya menyatakan  penentuan  lahan  pertanian  yang  memiliki potensi  mendapatkan  komoditi  tanaman  pangan  dan rekomendasi adanya kesamaan profil antara pedagang dan petani.
Berbagai  metode  yang  telah  dikembangkan  untuk menghasilkan  sistem  rekomendasi  pestisida.  Akan  tetapi belum  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  sesuai harapan  petani  yang  berlokasi  di  kabupaten  Bulukumba khususnya  wilayah  Batukarope  .  Sehingga,  penelitian  ini lebih  fokus  pada  implementasi  metode Hybrid  Filtering Technique artinya  memadukan  dua  metode  pada penentuan  nilai rating untuk  merekomendasikan  jenis pestisida membasmi penyakit tanaman padi. Perekomendasian ini menggunakan metode hybrid filtering [8].  Metode hybrid  filtering dapat  menghasilkan item rekomendasi menangani masalah akurasi nilai prediksi dan nilai sparsity [9].  Kinerja  metode Collaborative  Filtering ada  memfilter  data  terdapat  kesamaan  nilai  karakteristik, sehingga  memberikan  layanan  informasi  terbaru  kepada user [10].  Kinerja  sistem  akan  memilah  dan  mengurutkan nilai  peringkat item berdasar  kesamaan  profil item dan profil  pengguna.  Tujuan  penelitian  ini  menghasilkan aplikasi  web  yang  akan  membantu  para  petani  untuk menentukan  pestisida  yang  diinginkan  [11].    Hasil penelitian  ini  diharapkan  mampu  berkontribusi  secara signifikan  terhadap  efektivitas  dan  efisiensi  penggunaan
pestisida  untuk  membasmi  penyakit  tanaman  padi. Informasi dari sistem rekomendasi yang akurat, memungkinkan  dapat  mengurangi  penggunaan  pestisida berlebih  dan  meminimalkan  risiko  kerugian  akibat  dari penyakit  tanaman  padi  bagi  petani  [12].  Selain  itu, penggunaan  pestisida  yang  lebih  tepat  juga  akan berdampak  positif  terhadap  keberlanjutan  lingkungan  dan kesehatan manusia.
Berdasarkan  uraian  dan  manfaat  yang  dijelaskan  di  atas, penelitian  kami  bertujuan  mengimplementasikan  metode Hybrid  Filtering  Technique yaitu  kolaborasi  metode Content  Based  Filtering dan Collaborative  Filtering , untuk  merekomendasikan  jenis  pestisida  untuk  tanaman padi. Diharapkan dapat memberikan  kontribusi positif dan signifikan mengenai perekomendasian jenis pestisida yang dibutuhkan    para  petani  untuk  mengendalikan  dan membasmi penyakit pada tanaman padi serta meningkatkan produktivitas
pertanian secara berkelanjutan.

## 2. METODE PENELITIAN
Terdapat  dua  bagian  pada  penelitian  ini  yaitu  metode analisa data  serta metode  perancangan  sistem  [13].  Dalam proses  analisa  data,  menggunakan  perpaduan  metode Content  Based  Filtering dan Collaborative  Filtering , sehingga menghasilkan metode Hybrid Filtering Technique .  Adapun  data  penelitian    yang  digunakan bersumber  dari  data  primer  hasil  wawancara  yang dilakukan  penulis  kepada  para  petani  dan  pemilik  toko penjual  produk  pestisida  di  Bulukumba  sebagai  obyek penelitian.  Alat  yang    digunakan  untuk  mengolah  data laptop  (perangkat  keras),  sistem  operasi windows  10, Bahasa  pemrograman PHP  Native,  MySql,  CSS,  software Ms.  Word,  Ms  excel,  visual  studio  code,  Xampp,  googel chorme (perangkat  lunak).  Analisis  penentuan  rating menggunakan  persamaan  atau  rumus Content  Based Filtering,  Collaborative  Filtering  , dan Hybrid  Filtering Technique

## 2.1   Content Based Filtering
Cara kerja dari Content Based Filtering berdasarkan item dan  deskripsinya  [14].  Metode Content  Based  Filtering ini,  untuk  mendeskripsikan item digunakan  kata  kunci [15].  Dalam  penelitian  ini  deskripsi item yang  kami gunakan  adalah  bahan  aktif,  harga  dan  bentuk    pestisida, yang  digunakan.  Terdapat  dua  formula  yang  akan  penulis gunakan  untuk  metode Content  Based  Filtering yaitu pencarian nilai bobot dan pencarian nilai prediksi rating :
a) Pencarian nilai bobot fitur dengan formula berikut: w 𝑓 𝑛 = Rfn ∑Rfn (2.1)
Di mana :
a. w 𝑓 𝑛 merupakan bobot fitur ke-n.
b. 𝑅𝑓 𝑛 merupakan perkalian rating dengan fitur c. 𝑅𝑓 𝑛 merupakan  jumlah  hasil  perkalian rating dengan fitur.
9 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 10 No. 1 Juli 2024
b) Pencarian nilai prediksi dengan formula berikut:
R =   ∑(( w 𝑓 1 x F1) + ( w 𝑓 2 x F2)+. . +( w 𝑓 𝑛 x Fn) (2.2)
Di mana:
a. R merupakan prediksi rating content based filtering b. F merupakan nilai fitur dari suatu item .

## 2.2 Collaborative Filtering
Metode colaborative filtering pada penelitian ini memiliki dua  formula  yang  akan  penulis  gunakan  yaitu  pencarian nilai similarity dan pencarian nilai prediksi rating [16] .
a) Pencarian nilai similarity menggunakan  formula :
Similarity (k,l) = ∑ (Ru,k-R ̅ k) m u=1 (Ru,l-R ̅ l
) √ ∑ (Ru,k-R ̅ k) m u=1 2 √ ∑ (Ru,k-R ̅ k ) m u=1 2 (2.3)
Di mana :
a. Similarity (k,l)  merupakan  nilai  kemiripan user x juga user y b. R u,k dan R k adalah nilai rating pada pestisida yang sama
b) Pencarian nilai prediksi rating dengan formula berikut :
R u,k = R k + ∑ ( m u=1 Ru,l-R ̅ l) × sim(k,l) ∑ |sim(k,l) n i=1 (2.4)
Di mana :
a. R u,k adalah  nilai  prediksi  pada  film  yang  akan di rating b. 𝑅 𝑘 adalah hasil nilai kemiripan c. sim (k,l) adalah nilai kemiripan antara 2 user d. R u,l dan R l adalah nilai rating pada data

## 2.3 Hybrid Filtering Technique
Metode Hybrid Filtering  Technique adalah  cara kerjanya yaitu  menggabungkan  lebih  dari  satu  teknik  rekomendasi supaya  meningkatkan  performansi  kinerja  rekomendasi yang  dapat  digunakan  untuk  memberikan  solusi  pada masalah yang terjadi di metode yang digunakan [17]. Pada penelitian  ini,  Metode hybrid  filtering mengkombinasikan metode Content  Based  Filtering dan Collaborative Filtering yang  diharapkan  dapat  menjadi  solusi  pada permasalahan yang ada pada petani. Cara  yang digunakan pada pengembangan sistem ini berupa pendekatan Content Based  Filtering dengan  pengukuran  nilai  kemiripan antara  kemiripan item dan  deskripsinya  dalam  hal  ini bahan aktif, harga dan  bentuk. Terdapat dua formula yang akan  penulis  gunakan  untuk  metode  hybrid  filtering  yaitu pencarian  nilai  bobot  dan  pencarian  nilai  prediksi rating [18] .
a) Pencarian  nilai  bobot  dengan  formula  berikut: w 𝑓 = 1 |Iu| ∑ x ( i, j ) r ( u, i) i ∈ Iu (2.5)
Di mana :
a. w  (u,j)  adalah  variabel  bobot  untuk user u terhadap fitur jk.
b. Iu adalah item yang telah di rating oleh user u.
c. x(i,j) adalah  nilai kehadiran sebuah fitur (angka 1 atau 0)
d. r(u,i)  adalah  nilai rating yang  diberikan user u terhadap item i.
b) Pencarian nilai prediksi rating dengan formula berikut :
R Hybrid = w 1 R 1 +w 2 R 2 +…+ w n R n (2.6)
Di mana :
a. R Hybrid adalah nilai prediksi rating hybrid . b. w n adalah  nilai  bobot  prediksi rating dengan metode ke-n.
c. R n adalah  nilai  prediksi rating dengan  metode ke-n.

## 2.4 Perancangan  Sistem
Perancangan sistem pada penelitian ini dimaksudkan untuk memudahkan  pembuatan  sistem  secara  terstruktur  dengan urut-urutan fungsional sistem.
a. Diagram Use case
Diagram Use Case merupakan penjelasan mengenai urutan kinerja user dan kinerja sistem mencapai tujuan. Gambar 1 merupakan diagram Use Case sistem  rekomendasi
Gambar 1. Diagram Use Case
b. Diagram Activity Activity    diagram merupakan    keseluruhan  tahapan aktivitas  kerja    yang  direpresentasi    secara  grafis.    secara grafis  terlihat    tahapan  aktivitas,  pemilihan  tindakan, pengulangan  dan  hasil  kinerja    dari  aktivitas.  Penjelasan pada Activity diagram    mengenai user dan  sistem.  Pada gambar 2 dapat dilihat activity menu rekomendasi.
Gambar 2 . Activity Diagram Cari Rekomendasi
Selanjutnya  untuk  melihat activity diagram  hasil rekomendasi dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 . Activity Diagram Lihat  Rekomendasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Proses Perhitungan Content Based Filtering
Langkah pertama yang dilakukan adalah menghitung bobot nilai  dengan  menggunakan  rumus  2.1,  di  mana user memberikan rating pada  jenis  pestisida  yang  digunakan petani  (jenis  pestisida  sebanyak  29  yaitu  Enquity,  Nativo, Topsin,  Torbino,  Biopatek,  Blasgone,  Filia,  Kamikaze, Nopatek,  Tillo,  Antracol,  Eco  Sida,  Indokor,  Score, Threestar,  Amistar  Top,  Arashi,  Baro-k,  Danvil,  Agrept, Klensect,  Kuproxat,  Nordox,  Plantomycin,  Antilat, Biomoxa,  Biowasil,  Phefoc,  Plenum)  lalu  jumlah  fitur sebanyak  10,  dan  14  petani  memberi rating dengan  skor rating 1-5. Berupa  harga,  bahan  aktif dan bentuk.  Tabel  1 Penentuan kriteria.
Tabel  1. Tabel Kriteria Pestisida No Kriteria Fitur(F) 1 Harga Murah F1 2 Sedang F2 3 Mahal F3 4 Bahan Aktif Sintetik organic F4 5 Organic Organo Khlorin F5 6 Heterosiklik F6 7 Karbamat F7 8 Bentuk Cair F8 9 Butiran F9 10 Serbuk F10
Apabila  benar  maka  kolom  fitur  dari  pestisida tersebut  bernilai  1  dan  jika  salah  bernilai  0.  Selanjutnya tabel 2 Nilai fitur pestisida.
Tabel 2 . Tabel Fitur Pestisida Item Fitur (F) Rating 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Enquity 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 Nativo 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 Topsin 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 2 Torbino 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 4 Biopatek 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 2 Blasgone 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 5 Filia 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 Kamikaze 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 Nopatek 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 Tillo 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 Antracol 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 Eco Sida 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 Indokor 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 Score 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 5 Threestar 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 Amistar Top 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 Arashi 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 Baro-k 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 5 Danvil 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 Agrept 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 4 Klensect 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 Kuproxat 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 Nordox 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 5 Plantomycin 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 Antilat 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 Biomoxa 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 2 Biowasil 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 5 Phefoc 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 Plenum 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0
Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai bobot setiap fitur adalah F1 =0,047, F2= 0,146, F3= 0,058, F4= 0,181, F5= 0,170, F6= 0,099, F7= 0.,047, F8= 0,158, F9= 0,035, F10=  0,058.  Selanjutnya  langkah kedua,  menghitung  nilai prediksi rating dengan  menggunakan  rumus  2.2  dan diperoleh  nilai  prediksi rating setiap  jenis  penyakit  yaitu Enquity  =  0,485,  Nativo = 0,555,Topsin =  0,450, Torbino = 0,567, Biopatek =0,555, Blasgone = 0,363, Filia = 0,398,
Kamikaze  =  0,497,  Nopatek  =  0,555,  Tillo  =  0,602, Antracol  =  0,567,  Eco  Sida  =  0,433,  Indokor  =  0,667, Score  =  0,485,  Threestar  =  0,614,  Amistar  Top  =  0,485, Arashi = 0,555, Baro-k = 0,584, Danvil = 0,754, Agrept = 0,555,  Klensect  =  0,754,  Kuproxat  =  0,532,  Nordox  = 0,555,  Plantomycin  =  0,602,  Antilat  =  0,655,  Biomoxa  = 0,485, Biowasil = 0,520, Phefoc = 0,474, Plenum 0,433.

## 3.2 Proses Perhitungan Collaborative Filtering
Proses Collaborative  Filtering memiliki  dua  langkah perhitungan yaitu pertama, menghitung similarity atau nilai kemiripan antara user x dan user y. Hasil perhitungan yang diperoleh  dengan  menggunakan  rumus  2.3  di  mana  telah dimasukkan  hasil  pilihan user (14 user )  dengan  29  jenis pestisida yaitu nilai kemiripannya Enquity = 6,633, Nativo =  6,481,Topsin  =  8,440,  Torbino  =  9,045,  Biopatek  = 7,394, Blasgone = 9,582, Filia = 6,914, Kamikaze = 8,552, Nopatek  =  8,440,  Tillo  =  7,277,  Antracol  =  7,603,  Eco Sida = 8,423, Indokor = 8,619, Score = 8,474, Threestar = 6,914,  Amistar  Top  =  8,783,  Arashi  =  8,264,  Baro-k  = 8,304,  Danvil  =  7,659,  Agrept  =  8,018,  Klensect =  7,934, Kuproxat =  8,558,  Nordox  =  9,502,  Plantomycin  =  5,707, Antilat  =  8,772,  Biomoxa  =  7,502,  Biowasil  =  8,440, Phefoc  =  10,128,  Plenum  8,772.  Selanjutnya  langkah kedua  dengan  menghitung  nilai  ranting  dengan  penerapan rumus 2.4 diperoleh nilai prediksi rating Enquity = 0,338, Nativo = 0,284,Topsin = 2,283, Torbino = 2,483, Biopatek =  1,330,  Blasgone  =  3,806,  Filia  =  1,035,  Kamikaze  = 1,270,  Nopatek  =  0,550,  Tillo  =  0,230,  Antracol  =  0,966, Eco  Sida  =  1,509,  Indokor  =1,094,  Score  =  2,641, Threestar  =  0,854,  Amistar  Top  =  0,555,  Arashi  =  0,732, Baro-k = 2,293, Danvil = 0,568, Agrept = 2,155, Klensect =  1,240,  Kuproxat =  0,875,  Nordox  =  3,956,  Plantomycin =  0,318,  Antilat  =  1,212,  Biomoxa  =  1,250,  Biowasil  = 4,206, Phefoc = 1,404, Plenum 0,475.

## 3.3 Proses Perhitungan Hybrid Filtering Technique
Perhitungan Hybrid Filtering Technique juga menggunakan  dua  langkah  perhitungan  yaitu  langkah pertama dengan menggunakan rumus 2.5 menentukan nilai bobot  formula  yakni jumlah  total  nilai fitur  dibagi dengan jumlah  jenis  pestisida  diperoleh  nilai  bobot  =  5,897  dan langkah kedua menghitung nilai rating hibrid menggunakan rumus  2.6  yaitu  (nilai rating content  *  nilai bobot  formula)  +  (nilai rating collaborative  *  nilai  bobot formula) nilai rating selanjutnya pada tabel 3.
Tabel 3 . Tabel Rating Pestisida
ITEM PESTISIDA RATING CONTENT COLLAB HYBRID enquity 0.485 0.338 4.853 Nativo 0.556 0.284 4.949 Topsin 0.450 2.283 16.119 Torbino 0.567 2.483 17.988
ITEM PESTISIDA RATING CONTENT COLLAB HYBRID Biopatek 0.556 1.330 11.116 Blasgone 0.363 3.806 24.579 Filia 0.398 1.035 8.448 Kamikaze 0.497 1.270 10.418 Nopatek 0.556 0.550 6.517 Tillo 0.602 0.230 4.910 Antracol 0.567 0.966 9.043 Eco Sida 0.433 1.509 11.452 Indokor 0.667 1.094 10.383 Score 0.485 2.641 18.437 Threestar 0.614 0.854 8.658 Amistar Top 0.485 0.555 6.134 Arashi 0.556 0.732 7.590 Baro-k 0.585 2.293 16.969 Danvil 0.754 0.568 7.798 Agrept 0.556 2.155 15.984 Klensect 0.754 1.240 11.759 Kuproxat 0.532 0.875 8.299 Nordox 0.556 3.956 26.604 Plantomycin 0.602 0.318 5.425 Antilat 0.655 1.212 11.006 Biomoxa 0.485 1.250 10.235 Biowasil 0.520 4.206 27.870 Phefoc 0.474 1.403 11.068

## 3.4  Implementasi  Metode  Content  Based  Filtering,
Collaborative  Filtering,  dan  Hybrid  Filtering Technique  untuk Rating Pestisida
a. Form Login
Setelah  mengetikkan  alamat website aplikasi  maka user diminta membuat akun pada menu registrasi lalu Halaman login digunakan oleh user dan admin agar dapat masuk ke sistem  dengan  menggunakan  akun  yang  telah  dibuat  pada menu  registrasi.  Di  halaman    ini  mengisi  data  pengguna dan    kata  sandi  yang  telah  terdaftar,  setelah  itu  kita memilih  masuk  menggunakan level  user atau  admin. gambar  4.  Menampilkan form  login untuk  mengakses aplikasi.
Gambar 4 . Form Login
b. Halaman beranda
Halaman  beranda  akan  menampilkan  jenis  pestisida pembasmi hama padi dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5 . Halaman Beranda
c. Menu Rekomendasi
Menu  rekomendasi  terlihat  pada  gambar  6  yang menampilkan  semua  pestisida  dengan rating tertinggi sampai terendah yang telah diproses oleh sistem.
Gambar 6 . Menu Rekomendasi
d. Menu Rating Pestisida
Halaman ini  menampilkan  semua  pestisida yang  belum di rating oleh user .  Menu rating terlihat  pada  gambar  7  di mana user diminta untuk memberikan rating pada pestisida
yang  telah  digunakan  sehingga  sistem  dapat  memproses rating tersebut, user hanya  dapat  memberikan  penilaian sekali dengan memberi bintang 1-5 pada item pestisida
. Gambar 7 . Menu Rating Pestisida
e. Menu pestisida
Halaman  ini  menampilkan  tombol  menu  untuk  penyakit- penyakit  umum  yang  sering  d item ui  oleh  petani.  Di halaman  ini  setelah  tombol  ditekan user ,  sistem  akan menampilkan  penjelasan  mengenai  penyakit  penyakit tersebut  juga  rekomendasi  pestisida  untuk  penyakit tersebut. Tampilannya tertera pada gambar 8.
Gambar 8 . Menu Pestisida
Penyakit  bercak  coklat  terdiri  dari  4 item pestisida, penyakit blast 6 item ,  penyakit  busuk  batang  5 item , penyakit gosong palsu 4 item , penyakit hawar daun 5 item , dan penyakit tungro 5 item . Sehingga total pestisida pada 6 jenis penyakit adalah 29 jenis pestisida pembasmi penyakit tanaman padi. Aplikasi akan menampilkan rating tertinggi pada setiap jenis penyakit tanaman padi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  kami  lakukan  dapat disimpulkan  bahwa  Kolaborasi  Metode Content  Based Filtering , Collaborative  Filtering ,  dan Hybrid  Filtering Technique pada  Menentuan Rating Pestisida  dapat dijadikan sebagai rujukan untuk mendapatkan rekomendasi mengenai  penentuan  pestisida  yang  cocok  digunakan membasmi  hama  tanaman  padi.  Dengan  menggunakan metode ini  dapat  menentukan rating pestisida  yang  paling banyak  digunakan  petani  pada  jenis  penyakit          bercak coklat,  penyakit blast ,  penyakit  busuk  batang,  penyakit
gosong  palsu,  penyakit  hawar  daun,  dan  penyakit  tungro. Hasil  pengujian  sistem  diperoleh  jenis  pestisida  yang memiliki  nilai rating tertinggi  adalah  pestisida enquity dengan nilai rating 2,256. Saran  untuk penelitian selanjut untuk  melakukan  kolaborasi  metode hybrid  filtering dengan metode K-mens pada penentuan rating .

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  rekan-rekan dosen  yang  telah  memberikan  dukungan  yang  berharga sehingga  penelitian  ini  dapat  dilaksanakan  dengan  baik. Penulis  juga  berterima  kasih  kepada  adik-adik  mahasiswa yang  telah  membantu  dalam  pengumpulan  data  serta seluruh teman-teman yang membantu penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  J.  T.  Simbolan  Marta  Etty,  Saifullah,  “SPK dalam  merekomendasikan  pestisida  terbaik  untuk membunuh hama pada tanaman padi menggunakan metode maut,” KOMIK , vol. 3 no. 1, 2019.
[2] and  Y.  R.  B.  Prasetyo,  H.  Haryanto,  S.  Astuti, E. Z.  Astuti,  “Implementasi  Metode Item -Based
Collaborative Filtering dalam Pemberian Rekomendasi Calon Pembeli Aksesoris Smartphone.,” Eksplora Inf. , vol. 9 no., 2019.
[3] and  Y.  Y.  D.  B.  Muslimin,  D.  Kusmanto,  K.  F. Amilia,  M.  S.  Ariffin,  S.  Mardiana,  “Pengujian Black  box  pada  Aplikasi  Sistem  Informasi Akademik  Menggunakan  Teknik  Equivalence Partitioning,” J.  Inform.  Univ.  Pamulang ,  vol.  5 no. 1, 2020.
[4] I.  F.  and  A.  M.  S.  Uyun,  “ Item Collaborative Filtering untuk  Rekomendasi  Pembelian  Buku secara Online,” JUSI , vol. 1 no. 1, 2018.
[5] S.  Deshpande,  M.G.,  Muddebihalkar,  A.V., Jadhav,  A.B.    Kokate,  “Hybrid  Content-Based
Filtering Recommendation Algorithm
on
Hadoop.,” Int. J. Adv. Res. Comput. Eng. Technol. , vol. 5, 2018.
[6] A.  Abarja,  R.A.  dan  Wibowo,  “Movie rating prediction  using  convolutional  neural  network based  on  historical  values,” Int.  juonal  Emerg. trends Eng. Res. , 2020.
[7] N.  Putri,  “Penerapan  metode Content  Based Filtering dalam Implementasi Sistem
Rekomendasi  Tanaman  Pangan,” Teknika, vol.  8 no. 1, 2019.
[8] S.  N.  S.  Ningrum,  “Content  based  dan
Collaborative  Filtering pada Rekomendasi Tujuan Pariwisata  Di  Daerah  Yogyakarta,” Telematika , vol. 16 no. 1, 2023.
[9] Y.  I.  Lubis,  D.  J.  Napitupulu,  and  A.  S.  Dharma,
“Implementasi Metode
Hybrid Filtering
(Collaborative  dan  Content-based)  untuk  Sistem Rekomendasi Pariwisata,” 12th Conf. Inf. Technol.
Electr. Eng., pp. 6–8 , 2020.
[10] S. and  W.  Rio,  Oktora,  “Perancangan  Aplikasi  E- Commerce  Dengan  Sistem  Rekomendasi Item - Based  Collaborative  Filltering.,” Manaj.  Sist.  Inf. Dan Teknol. , 2018.
[11] I.  B.  N.  Swacita,  “Pestisida  dan  Dampaknya Terhadap  Lingkungan,” Kesehatan.  Lingkung. , 2017.
[12] D.  D.  and  Purwanto,  “Rekomendasi  Paket Pembelian  Barang  pada  Toko  Online  dengan Collaborative  Filering,” in Institut  Teknologi  Adhi Tama , surabaya, 2019.
[13] and  S.  H.  Rifqy  Rosyidah  Ilmi,  Fachrul Kurniawan,  “Prediksi Rating Film IMDb Menggunakan  Decision  Tree,” JTIIK ,  vol.  10  no. 4, 2023.
[14] A.  A.  P.  W.  E.  Satria,  N.  Atina,  M.  E.  Simbolon, “Spk : Algoritma Multi  -Attribute Utility Theory ( Maut ) Padadestinasi Tujuan Wisata Lokal Di Kota Sidamanik,” Cess(Journal Comput. Eng. Syst.  Sci , vol. 3 no. 2, 2018.
[15] U. M. S. Februariyanti Herny, Laksono Aryo dewi, Wibiwo  Jati  Sasongko,  “Implementasi  metode Collaborative Filtering Untuk sistem Rekomendasi Penjualan  pada  Toko  Mebel,” J.  Khatulistiwa Inform. , vol. IX no. 1, 2021.
[16] I.  W.  J.  and  R.  Wardoyo,  “Algoritme  Genetika untuk  Mengurangi  Galat  Prediksi  Metode Item - based Collaborative  Filtering Genetic  Algorithms for  Reducing  the  Prediction  Error  of Item -based Collaborative  Filtering Methods,” J.  Math.  Nat. Sci , vol. 25 no. 2, 2019.
[17] R.  Vahidi  Farashah,  M.  Etebarian,  A.,  Azmi,  “A Hybrid  recommender  System  based-on  link prediction for movie baskets analiysis,” J. big data , vol. 8 no. 1, 2021.
[18] R.  M.  Veronika  Susanti,  Suhartiningsih  Dwi Nurcahyanti,  “PERKEMBANGAN  PENYAKIT DAN  PERTUMBUHAN  LIMA  VARIETAS PADI  (ORYZA  SATIVA  L.)  DENGAN  SISTEM TANAM  BLOK,” J.  Agroteknologi  Trop. ,  vol.  7 no. 1, 2018.