SISTEM REKOMENDASI TANAMAN EDIBLE DARI SAMPAH ORGANIK RUMAH TANGGA BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY

Authors

  • Diny Syarifah Sany Program Studi Teknik Informatika Universitas Suryakancana
  • Finsa Nurpandi Teknik Informatika Universitas Suryakancana
  • Fauzan Zikri Universitas Suryakancana

DOI:

https://doi.org/10.35194/agsci.v15i1.5258

Keywords:

sistem rekomendasi, sampah organik, tanaman edible, cosine similarity, Android, pertanian rumah tangga

Abstract

Kemandirian pangan rumah tangga merupakan elemen penting dalam mewujudkan ketahanan pangan nasional yang berkelanjutan. Di sisi lain, sebagian besar rumah tangga di Indonesia menghasilkan sampah organik setiap hari namun belum dikelola secara optimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan ReKompos, sebuah sistem rekomendasi tanaman edible berbasis Android yang memanfaatkan kandungan unsur hara dari dua jenis sampah organik untuk merekomendasikan tanaman paling sesuai berdasarkan metode cosine similarity. Dataset terdiri dari 230 jenis sampah organik dengan atribut Nitrogen (N), Fosfor (P), Kalium (K), dan Kalsium (Ca), serta 69 tanaman edible dengan profil kebutuhan nutrisi masing-masing. Sistem menggabungkan dua vektor nutrisi sampah, kemudian menghitung tingkat kesamaan terhadap vektor kebutuhan tanaman untuk menentukan rekomendasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi tanaman secara proporsional dan sesuai secara agronomis, dengan nilai similarity tertinggi mencapai 0.96 (misalnya pada kombinasi Kulit Pisang dan Ampas Kopi terhadap tanaman Mentimun dan Terong). Implementasi sistem berjalan efisien di platform Android dan dapat digunakan secara offline. ReKompos berpotensi menjadi solusi berbasis teknologi yang mendukung pengelolaan sampah rumah tangga, pertanian pekarangan, dan konsumsi berkelanjutan.

References

Abdoellah, O. S., Suparman, Y., Safitri, K. I., Basagevan, R. M., Fianti, N. D., Wulandari, I., & Husodo, T. (2023). Food Security of Urban Agricultural Households in the Area of North Bandung, West Java, Indonesia. Sustainability (Switzerland), 15(24), 1–15. https://doi.org/10.3390/su152416683
Akbari, T., Khadijah, A., Nisa, N. A., & Pangesti, F. S. P. (2022). Peran Kombinasi Sampah Organik Rumah Tangga Dalam Meningkatkan Kadar Fosfor, Kalium dan Kalsium Pada Kompos. Jurnal Sumberdaya Alam Dan Lingkungan, 9(3), 82–90. https://doi.org/10.21776/ub.jsal.2022.009.03.1
Aprilani, P., & Sopian, A. (2024). Urban Farming sebagai Upaya Peningkatan Ketahanan Pangan di Kota Surabayae. Indonesia,Alit, 1(01), 18–22. https://alitindonesia.or.id/2024/06/urban-farming-sebagai-upaya-meningkatkan-ketahanan-pangan-di-kota-surabaya/#single-post-share
Bremaghani, A. (2024). Utilization of Organic Waste in Compost Fertilizer Production: Implications for Sustainable Agriculture and Nutrient Management. 18(02), 86–98. https://journals.ristek.or.id/index.php/LE/index
Dwi, M., Sarahswati, K., Ayu, D., & Adhiswari, T. (2025). Integration of urban farming and waste management in realizing a sustainable environment in Dauh Puri Kaja Village. 5(1), 121–128.
Geetha, G., Safa, M., Fancy, C., & Saranya, D. (2018). A Hybrid Approach using Collaborative filtering and Content based Filtering for Recommender System. Journal of Physics: Conference Series, 1000(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1000/1/012101
Indriawan, W., Irham Gufroni, A., & Informatika Fakultas Teknik Universitas Siliwangi Tasikmalaya, J. (2020). Sistem Rekomendasi Penjualan Produk Pertanian Menggunakan Metode Item Based Collaborative Filtering. Jurnal Siliwangi, 6(2), 53–59.
Jawale, S., Nehete, S., Patil, H., Pathak, S., Sapale, P., & Zite, S. (2024). COSINE SIMILARITY?: A KEY DRIVER FOR ENHANCED RECOMMENDATION SYSTEMS. 04, 1466–1470.
KLHK. (2023). Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional (SIPSN). https://sipsn.menlhk.go.id/
Najihah, N., Permatasari, D., & Ifada, L. M. (2024). Pertanian Hidroponik sebagai Solusi Ketahanan Pangan pada Skala Rumah Tangga Hydroponic Agriculture as a Food Security Solution on a Household Scale. 9(4), 862–871.
Ommane, Y., Rhanbouri, M. A., Chouikh, H., Jbene, M., Chairi, I., Lachgar, M., & Benjelloun, S. (2023). Machine Learning Based Recommender Systems for Crop Selection: A Systematic Literature Review. Studies in Computational Intelligence, 1105, 21–59. https://doi.org/10.1007/978-3-031-37454-8_2
Reddy, M. S., Kumar, P. T. R., Siddarth, L. M., & Mothukuri, R. (2023). Designing Recommendation System for Hotels Using Cosine Similarity Function BT - Soft Computing for Security Applications (G. Ranganathan, Y. EL Allioui, & S. Piramuthu (eds.); pp. 1–15). Springer Nature Singapore.
Tan, P.-N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2014). Introduction to Data Mining. Pearson Education Limited.

Downloads

Published

2025-06-30

Issue

Vol. 15 No. 1 (2025): June

Section

Articles

License

The copyright of the recaived article shail be assignet to the journal as the publisher of the journal. The intended copyright includes the right to publish the article in various forms (including reprints). The journal maintains the plublishing rights to the published articles.

Authors are permitted to disseminate published articles by sharing the link/DOI of the article at the journal. Authors are allowed to use their article for any legal purposes deemed necessary without written permission form the journal with an acknowledgment of initial publication to this journal

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.