Rancang Bangun Aplikasi Mobile Berbasis Kivy untuk Estimasi Biomassa Tanaman Microgreen - Pinem, Nelson Titoes Atetamia; Budisanjaya, I Putu Gede; Sumiyati, Sumiyati; Sulastri, Ni Nyoman (Jurnal BETA (Biosistem dan Teknik Pertanian); Vol 13 No 2 (2025): IN PROGRESS, 2025)
Biomassa merupakan salah satu indikator pertumbuhan tanaman, untuk memprediksi nilai biomassa dapat menggunakan indeks luas daun. Indeks Luas Daun (ILD) adalah variabel yang menunjukkan kondisi daun tanaman yang sangat mempengaruhi proses biofisik tanaman, terutama dalam proses fotosintesis dan penyerapan radiasi matahari. Microgreen merupakan sayuran hijau berukuran kecil yang mengandung sumber vitamin, mineral, dan betakaroten tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi mobile yang dapat mengestimasi nilai biomassa tanaman microgreen berbasis Kivy dan mendapatkan akurasi estimasi nilai biomassa yang telah dilakukan. Jenis microgreen yang digunakan pada penelitian ini adalah microgreen lobak, microgreen brokoli, dan microgreen pakcoy. Budidaya microgreen dilakukan sebanyak empat kali dengan teknik budidaya indoor menggunakan penyinaran LED pink . Budidaya I – III digunakan sebagai data latih dan Budidaya IV digunakan sebagai data uji. Aplikasi mobile estimasi biomassa tanaman microgreen dibuat dengan bahasa pemrograman Python, berbasis framework Kivy dan library OpenCV . Proses coding dilakukan di Software V isual S tudio C ode . ILD tanaman microgreen diperoleh dari proses pengolahan citra yang dirancang pada aplikasi. Perhitungan estimasi nilai biomassa tanaman microgreen pada aplikasi diperoleh dari persamaan regresi linier ILD dengan biomassa. Aplikasi mobile yang telah dirancang dalam mengestimasi biomassa microgreen diuji keakuratannya menggunakan metode Root Mean Square Error (RMSE). Persamaan regresi linier yang diperoleh yaitu y = 153.12x - 54.113 dengan koefisien determinasi sebesar 0,880 untuk biomassa basah dan y = 11.552x - 3.4614 dengan koefisien determinasi sebesar 0,585 untuk biomassa kering. Pengujian keakuratan aplikasi estimasi biomassa tanaman microgreen dengan menggunakan metode RMSE mendapatkan hasil yang baik. Diperoleh nilai RMSE yang cukup kecil yaitu 3,238 untuk estimasi biomassa basah dan 0,393 untuk estimasi biomassa kering.   Biomass is one of the indicators of plant growth, and to predict biomass value, leaf area index can be used. Leaf Area Index (LAI) is a variable that indicates the condition of plant leaves which greatly influences the biophysical processes of plants, especially in photosynthesis and absorption of sunlight radiation. Microgreens are small-sized green vegetables containing high sources of vitamins, minerals, and beta-carotene. This study aims to design a mobile application that can estimate the biomass value of microgreen plants based on Kivy and obtain the accuracy of biomass estimation that has been conducted. The types of microgreens used in this study are radish microgreens, broccoli microgreens, and bok choy microgreens. Microgreen cultivation was conducted four times using indoor cultivation techniques with pink LED lighting. The first to third cultivations were used as training data and the fourth cultivation was used as test data. The mobile application for estimating microgreen biomass was created using the Python programming language, based on the Kivy framework and OpenCV library. The coding process was done in Visual Studio Code software. LAI of microgreen plants was obtained from the image processing process designed in the application. The estimation of microgreen plant biomass value in the application is obtained from the linear regression equation of LAI with biomass. The accuracy of the mobile application in estimating microgreen biomass was tested using the Root Mean Square Error (RMSE) method. The linear regression equations obtained are y = 153.12x - 54.113 with a coefficient of determination of 0.880 for wet biomass, and y = 11.552x - 3.4614 with a coefficient of determination of 0.585 for dry biomass. Testing the accuracy of the microgreen biomass estimation application using the RMSE method yielded good results. The obtained RMSE values are sufficiently small, 3.238 for wet biomass estimation and 0.393 for dry biomass estimation.