SISTEM REKOMENDASI TANAMAN EDIBLE DARI SAMPAH ORGANIK RUMAH TANGGA BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN COSINE SIMILARITY - Sany, Diny Syarifah; Zikri, Fauzan; Nurpandi, Finsa (Fakultas Sains Terapan, Universitas Suryakancana Cianjur, 2025)
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.