Penerapan Computer vision untuk Diagnosis dan Pemantauan Perkembangan Penyakit Hawar Daun (Bipolaris maydis) pada Tanaman Jagung Berbasis Aplikasi Android = Application of computer vision for diagnosis and monitoring the development of leaf blight (Bipolaris maydis) in corn plants based on android application

Jagung (Zea mays L.) adalah komoditas pangan utama setelah beras. Salah satu tantangan peningkatan produksi jagung adalah penyakit hawar daun yang disebabkan oleh Bipolaris maydis dengan penurunan produksi mencapai 50%. Pengelolaan penyakit tanaman dengan teknologi revolusi 4.0 seperti visi komputer memiliki prospek yang baik. Hal ini dapat dilihat dari banyaknya aplikasi berbasis android dalam pengelolaan penyakit tanaman yang murah dan mudah diakses melalui telepon pintar. Penelitian ini bertujuan untuk: 1) mengevaluasi aplikasi Google Lens, Plantix dan Agrio dalam mendeteksi gejala penyakit hawar daun dan menentukan tingkat akurasinya; 2) menentukan tingkat keparahan serangan penyakit hawar daun di setiap umur pertumbuhan tanaman jagung. Metode penelitian terdiri atas survei lokasi, pengamatan gejala dan keparahan penyakit, isolasi, identifikasi, penilaian akurasi, dan analisis data. Diagnosis penyakit hawar daun yang dilakukan pada Google Lens menunjukkan tingkat akurasi 80%, pada aplikasi Plantix diperoleh akurasi 90% dan pada Agrio diperoleh dengan akurasi 0%. Google Lens dan Plantix menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi masing-masing 80% dan 90%. Penyakit hawar daun ditemukan pada umur tanaman 17 hari setelah tanam (HST) dengan keparahan penyakit 5% dan meningkat menjadi 24% seiring dengan pertambahan umur tanaman (60 HST).

Kata kunci: Akurasi, Agrio, Google Lens, Keparahan Penyakit, Plantix