Rancang Bangun Sistem Informasi Deteksi Hama dan Penyakit Pada Tanaman Padi Berbasis Android

Abstract

Produktivitas padi di Provinsi Gorontalo sering terkendala oleh serangan hama dan penyakit akibat keterbatasan pengetahuan visual petani dalam melakukan identifikasi dini. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi deteksi hama dan penyakit tanaman padi berbasis Android guna menjembatani model Convolutional Neural Network (CNN) berakurasi 88,01% dengan kebutuhan praktis petani di lapangan. Pengembangan sistem menggunakan metode Prototyping melalui arsitektur client-server, mengimplementasikan Kotlin pada sisi client, Express.js dan TensorFlow.js untuk inference secara server-side, serta PostgreSQL sebagai basis data relasional. Hasil utama dari penelitian ini adalah terbangunnya aplikasi yang dilengkapi fitur diagnosis mandiri untuk mengklasifikasikan lima kondisi daun padi, yaitu normal, penggerek batang, hama putih palsu, hawar daun bakteri, dan blas. Sebagai kesimpulan, sistem ini secara efektif memberikan kemandirian deteksi dini bagi petani, sehingga mereka dapat segera mengetahui jenis penyakit yang menyerang dan mengambil tindakan penanganan yang tepat untuk meminimalisir risiko gagal panen.