APLIKASI MOBILE DETEKSI PENYAKIT DAUN PADI BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN FRAMEWORK JETPACK COMPOSE TERINTEGRASI MACHINE LEARNING DENGAN TENSORFLOW LITE

Penelitian ini mengembangkan aplikasi Android deteksi penyakit daun padi dengan model machine learning, menjawab tantangan penyakit tanaman yang mengancam produktivitas pertanian padi di Indonesia. Dengan menggunakan bahasa pemrograman Kotlin dan antarmuka pengguna Jetpack Compose, aplikasi ini mengintegrasikan Convolutional Neural Network (CNN) melalui TensorFlow Lite untuk memberikan prediksi penyakit daun padi. Dataset penyakit daun padi diperoleh dari UCI Machine Learning Repository dan Kaggle, terdiri dari leaf smut, brown spot, bacterial leaf blight, dan normal, dengan masing-masing 40 gambar. Hasil pelatihan model menunjukkan akurasi sebesar 93.7%. Hasil Pengujian fungsionalitas dan kompatibilitas menunjukkan keberhasilan aplikasi, berjalan lancar pada berbagai model smartphone dan memberikan prediksi penyakit daun padi yang konsisten. Meskipun demikian, penelitian ini mengakui perlunya pengoptimalan lebih lanjut untuk meningkatkan performa deteksi penyakit. Dengan potensi aplikasi sebagai alat penting dalam mendukung petani, penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalam meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan pertanian padi di Indonesia.