PENGEMBANGAN LAYANAN BACKEND BERBASIS FLASK UNTUK APLIKASI ANDROID DETEKSI PENYAKIT DAUN DAN JENIS DURIAN MENGGUNAKAN DIGITAL OCEAN DENGAN METODE KANBAN

ARBIAN ALEX , PRITAMA (2026) PENGEMBANGAN LAYANAN BACKEND BERBASIS FLASK UNTUK APLIKASI ANDROID DETEKSI PENYAKIT DAUN DAN JENIS DURIAN MENGGUNAKAN DIGITAL OCEAN DENGAN METODE KANBAN. FAKULTAS TEKNIK, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (236Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (4Mb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (2104Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Durian merupakan salah satu komoditas pertanian unggulan di Indonesia, namun proses identifikasi penyakit daun serta klasifikasi varietas buah durian masih banyak dilakukan secara manual.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan layanan backend berbasis Flask yang mampu menerima input citra dari aplikasi Android, melakukan klasifikasi jenis durian dan dekteksi penyakit pada daun durian, serta menyediakan riwayat hasil pemindaian. Sistem dibangun dalam bentuk REST API yang menangani dua fitur utama, yaitu klasifikasi penyakit daun durian dan identifikasi varietas buah durian. Proses pengerjaan sistem ini menggunakan metode kanban yang dibagi menjadi 4 tahap yaitu backlog, To-do, Work in progresss dan Done dengan 16 task dalam kanban board yang berdurasi waktu pengerjaan task 52 hari waktu efektif. Backend terhubung dengan basis data untuk menyimpan hasil prediksi sebagai riwayat pengguna. Deployment sistem dilakukan pada layanan cloud DigitalOcean agar REST API dapat diakses secara online oleh aplikasi mobile. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan keluaran prediksi melalui endpoint API serta berjalan stabil pada lingkungan deployment. Penelitian ini menghasilkan sistem backend dengan 7 endpoint API dengan 2 endpoint utama yaitu /predict/disease dan /predict/variety yang sudah diimplementasikan kedalam sistem aplikasi Duri Pintar. Kata kunci: Durian, Flask, REST API, DigitalOcean, Deployment. Durian is one of Indonesia’s leading agricultural commodities; however, the process of identifying leaf diseases and classifying durian varieties is still largely performed manually. The purpose of this study is to develop a Flask-based backend service capable of receiving image input from an Android application, performing durian variety classification and durian leaf disease detection, and providing a history of scan results. The system is developed in the form of a REST API that handles two main features, namely durian leaf disease classification and durian variety identification. The development process applies the Kanban method, which is divided into four stages: backlog, to-do, work in progress, and done. A total of 16 tasks were managed in the Kanban board with an effective development duration of 52 days. The backend is integrated with a database to store prediction results as user history. The system is deployed on the DigitalOcean cloud platform so that the REST API can be accessed online by the mobile application. Testing results indicate that the system is able to generate prediction outputs through API endpoints and operates stably in the deployment environment. This study produces a backend system consisting of seven API endpoints, with two main endpoints, namely /predict/disease and /predict/variety, which have been successfully implemented in the Duri Pintar application. Keywords: Durian, Flask, REST API, DigitalOcean, Deployment.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 600 Teknologi (ilmu terapan) > 620 Ilmu teknik dan ilmu yang berkaitan
Program Studi:	FAKULTAS TEKNIK (FT) > Prodi S1-Teknik Elektro
Pengguna Deposit:	2602525291 Digilib
Date Deposited:	12 Mar 2026 06:57
Terakhir diubah:	12 Mar 2026 06:57
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/97705

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir