SISTEM REKOMENDASI TANAMAN OBAT TRADISIONAL TERSTANDAR BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE HYBRID CONTENT-BASED FILTERING DAN RULE-BASED SYSTEM

Tanaman obat tradisional merupakan salah satu alternatif pengobatan yang banyak dimanfaatkan masyarakat. Namun, pemilihan tanaman yang sesuai dengan gejala dan kondisi kesehatan pengguna masih menjadi kendala. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi tanaman obat tradisional terstandar berbasis web menggunakan metode Hybrid yang menggabungkan Content-Based Filtering dan Rule-Based System untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan dan aman.
Hasil evaluasi menunjukkan nilai Precision sebesar 0,99, Recall sebesar 0,87, Mean Reciprocal Rank (MRR) sebesar 1,00, dan Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG) sebesar 0,9902. Evaluasi beyond-accuracy menghasilkan nilai Diversity (ILD) sebesar 0,7873, Coverage sebesar 61,3%, dan Novelty sebesar 5,60. Selain itu, User Acceptance Test (UAT) memperoleh nilai 81,3% dengan kategori sangat baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi tanaman obat yang relevan, aman, dan diterima dengan baik oleh pengguna.