SISTEM INFORMASI OBAT HERBAL TRADISIONAL DAYAK MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING (CBF) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) (Studi Kasus: Toko Pasak Bumi Herbal Dayak Kalteng)

Pengetahuan tentang obat tradisional Suku Dayak masih bersifat turun-temurun dan belum terdokumentasi secara terstruktur, sehingga informasi mengenai jenis, cara pengolahan, dan manfaat obat herbal Dayak sulit diakses konsumen di luar komunitas adat. Perkembangan teknologi informasi telah mendorong digitalisasi berbagai sektor, termasuk pemasaran produk obat herbal tradisional. Toko Pasak Bumi Herbal Dayak Kalimantan Tengah memiliki berbagai produk herbal dengan manfaat yang beragam, namun konsumen sering mengalami kesulitan dalam menentukan produk yang sesuai dengan keluhan kesehatan karena banyaknya variasi produk dan terbatasnya informasi yang terstruktur. Penelitian ini bertujuan membangun sistem informasi produk obat herbal Dayak berbasis website pada Toko Pasak Bumi Herbal Dayak Kalteng, sekaligus menerapkan metode Content-Based Filtering (CBF) dan K-Nearest Neighbor (K-NN) yang dikombinasikan menjadi Weighted Hybrid Recommendation untuk menghasilkan rekomendasi produk berdasarkan kemiripan atribut produk maupun input teks bebas dari keluhan kesehatan pengguna. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall, dengan implementasi PHP framework Laravel untuk website dan Python framework Flask API untuk menjalankan model rekomendasi. Pengujian fungsional menggunakan Black Box Testing menunjukkan tingkat keberhasilan 100% tanpa ditemukan error maupun bug. Hasil evaluasi menunjukkan metode Hybrid memiliki performa lebih baik dibandingkan metode tunggal (CBF dan K-NN) pada hampir seluruh metrik. Pada pengujian Top-K (K=10), metode Hybrid mencatatkan Recall 67%, F1-Score 76%, NDCG 97%, Precision 92%, serta Diversity 83 % dan Coverage 46%. Pada pengujian keseluruhan tanpa Top-K, metode Hybrid memperoleh Precision, Recall, dan F1-Score sebesar 92 % serta NDCG 94 %. Hasil ini menunjukkan bahwa penggabungan CBF dan K-NN mampu menghasilkan rekomendasi produk herbal Dayak yang lebih seimbang, akurat, relevan, dan memberikan urutan peringkat (ranking) yang tepat bagi pengguna.