TOBAKO: Implementasi CNN dengan Transfer Learning MobileNetV2 Berbasis IoT untuk Deteksi Dini Penyakit Daun Tembakau melalui Aplikasi Mobile

TOBAKO adalah sistem cerdas pendeteksi penyakit daun tembakau berbasis Internet of Things (IoT) dan Artificial Intelligence (AI) menggunakan metode Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNet. Sistem ini dirancang untuk membantu petani melakukan deteksi penyakit secara cepat, akurat, dan real-time melalui aplikasi mobile.

Aplikasi TOBAKO berfungsi sebagai pusat kontrol dan monitoring. Pengguna dapat melakukan pemindaian daun, melihat hasil klasifikasi penyakit, memantau data suhu dan kelembapan, membaca rekomendasi penanganan, serta menyimpan riwayat pemeriksaan langsung melalui smartphone.

⚙️Perangkat TOBAKO dilengkapi dengan: -Kamera untuk pengambilan citra daun tembakau -Sensor suhu dan kelembapan untuk monitoring kondisi lingkungan -Mikrokontroler sebagai pusat pengolah data -Semua data dari alat dikirim dan ditampilkan langsung ke aplikasi mobile secara terintegrasi. 📸Citra daun yang diambil oleh kamera diproses menggunakan model Deep Learning CNN dengan arsitektur MobileNet. Model ini berfungsi untuk: -Mengenali pola penyakit pada daun -Mengklasifikasikan kondisi daun menjadi sehat, Alternaria alternata, atau Cercospora nicotianae -Memberikan hasil deteksi secara otomatis dalam waktu singkat -MobileNet dipilih karena ringan, cepat, dan efisien untuk sistem berbasis mobile dan IoT. 🔹 Fitur Unggulan TOBAKO ✅ Deteksi penyakit daun tembakau berbasis AI (CNN MobileNet) ✅ Monitoring suhu dan kelembapan real-time ✅ Rekomendasi penanganan otomatis ✅ Riwayat hasil deteksi tersimpan ✅ Mode offline untuk area terbatas sinyal ✅ Terintegrasi penuh antara alat IoT dan aplikasi mobile 💼 Tim Pengembang TOBAKO 1️⃣ Nadila Filzah Widyawati (E41231521) 2️⃣ Syarifatus Suroyya (E41231602) 3️⃣ Mohammad Syahrur Rohman (E41231687) 4️⃣ Aditya Dharma Eka Syah Putra (E41231953)