Rancang Bangun Aplikasi Mobile Berbasis Kivy untuk Estimasi Biomassa Tanaman Microgreen
Design and Development of a Kivy Based Mobile Application for Microgreen Plant Biomass Estimation
DOI:
https://doi.org/10.24843/j.beta.2025.v13.i02.p14Keywords:
estimasi biomassa, indeks luas daun, microgreen, kivy, pengolahan citraAbstract
Biomassa merupakan indikator penting 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 dan mineral yang 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. 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.
References
Andrian, R., Agustiansyah, A., Junaidi, A., & Lestari,
D. I. (2022). Aplikasi Pengukuran Luas Daun Tanaman Menggunakan Pengolahan Citra Digital Berbasis Android. Jurnal Agrotropika, 21(2), 115.
https://doi.org/10.23960/ja.v21i2.6096 Bhoyarkar, A., Solanki, A., & Balbudhe, A. (2019).
Application Development using Kivy Framework. Ijarcce, 8(2), 53–58. https://doi.org/10.17148/ijarcce.2019.8209
Chen, D., Shi, R., Pape, J. M., Neumann, K., Arend,
D., Graner, A., Chen, M., & Klukas, C. (2018). Predicting plant biomass accumulation from image-derived parameters. GigaScience, 7(2), 1–13.
https://doi.org/10.1093/gigascience/giy001 Darmanti, S., Nurchayati, Y., Hastuti, D., &
Syaifuddin, M. (2009). Produksi Biomassa Tanaman Nilam (Pogostemon cablin) yang Ditanam pada Intensitas Cahaya yang Berbeda. Anatomi Fisiologi, XVII(1), 22–29. https://ejournal.undip.ac.id/index.php/janafis/ar ticle/view/2532
Empang, F. C. (2023). Lobak Menggunakan Pengolahan Citra. 12, 99–108.
Gofar, N., Nur, T. P., Permatasari, S. D. I., & Sriwahyuni, N. (2022). Teknik Budidaya Microgreens.
Gusmayanti, E., & Sholahuddin. (2015). Luas Daun Spesifik dan Indeks Luas Daun Tanaman Sagu Di Desa Sungai Ambangah Kalimantan Barat (Specific Leaf Area And Leaf Area Index Of Sago Palm In Sungai Ambangah Village West Kalimantan). 184–192.
https://jurnal.untan.ac.id/index.php/semirata20 15/article/view/13963/12504
Hamdanah, F. H., & Fitrianah, D. (2021). Analisis Performansi Algoritma Linear Regression dengan Generalized Linear Model untuk Prediksi Penjualan pada Usaha Mikra, Kecil, dan Menengah. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), 10(1), 23. https://doi.org/10.23887/janapati.v10i1.31035
Hilmy, R. H., Susana, R., & Hadiatna, F. (2021). Rancang Bangun Smart Grow Box Hidroponik Untuk Pertumbuhan Tanaman Microgreen Berbasis Internet of Things. Power Elektronik : Jurnal Orang Elektro, 10(2), 41. https://doi.org/10.30591/polektro.v10i2.2579
Huang, W., Ratkowsky, D. A., Hui, C., Wang, P., Su, J., & Shi, P. (2019). Leaf fresh weight versus dry weight: Which is better for describing the scaling relationship between leaf biomass and leaf area for broad-leaved plants? Forests, 10(3), 1–19. https://doi.org/10.3390/f10030256
Khumaidi, A., Raafi’udin, R., & Solihin, I. P. (2020). Pengujian Algoritma Long Short-Term Memory untuk Prediksi Kualitas Udara dan Suhu Kota Bandung. Jurnal Telematika, 15(1), 13–18.
Kuswandi, P. C., & Sugiyarto, L. (2016). Applicaton of Mycorriza on Planting Media of Two Tomato Varieties To Increasevegetable Productivity in Drought Condition. Jurnal Sains Dasar, 4(1), 17–22. https://doi.org/10.21831/jsd.v4i1.8432
Mabakotawasi, S., Sutardi, & Istiqomah. (2022). Uji Efektifitas Penggunaan MA-11 terhadap Pertumbuhan Tanaman Tomat. Biolearning Journal, 9(2), 2–4.
Muzani, M. A., Sukri, M. I. A., Fauziah, S. N., Pradnya, W. M., & Suyonto, A. (2021). Algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference
System Untuk Perkiraan Intensitas Curah Hujan. SISFOTEK: Sistem Informasi Dan Teknologi, 5(1), 102–106.
Nurholis, Choirul Umam, Mohammad Syafii, Erika Nor Damayanti, Syaifullah, Dery Anugerah Dermawan, & Ach Supyanto. (2023). Penerapan Metode Digital Untuk Mengukur Indeks Luas Daun Tanaman Sawi Caisim (Brassica Juncae L.). Jurnal Pengelolaan Perkebunan (JPP), 4(1), 8–15. https://doi.org/10.54387/jpp.v4i1.30
Salim, M. A. (2021). Budidaya Microgreens : Sayuran Kecil Kaya Nutrisi dan Menyehatkan. http://digilib.uinsgd.ac.id/43613/%0Ahttp://dig ilib.uinsgd.ac.id/43613/1/BUKU MICROGREENS.pdf
Sarjana, K., Hayati, L., & Wahidaturrahmi, W. (2020). Mathematical modelling and verbal abilities: How they determine students’ ability to solve mathematical word problems? Beta: Jurnal Tadris Matematika, 13(2), 117–129. https://doi.org/10.20414/betajtm.v13i2.390
Suprayogi, I., Trimaijon, & Mahyudin. (2014). Model Prediksi Liku Kalibrasi Menggunakan Pendekatan Jaringan Saraf Tiruan (JST) (Studi Kasus: Sub DAS Siak Hulu). Jurnal Online Mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Riau, 1(1), 1–18. http://ce.unri.ac.id
Susanti, D., & Safrina, D. (2018). Identifikasi Luas Daun Spesifik dan Indeks Luas Daun Pegagan di Karangpandan, Karanganyar Jawa Tengah. 11(1), 11–17.
https://doi.org/10.22435/toi.v11i1.8242.CITAT IONS
Umam, C., Putri, S. A., Milyani, J., Aurelita, S. K., Suryawati, S., & Purwaningsih, Y. (2023). Perhitungan Luas Daun Berbasis Pemrosesan Citra Digital. Teknotan, 17(2), 115. https://doi.org/10.24198/jt.vol17n2.5
Weraduwage, S. M., Chen, J., Anozie, F. C., Morales, A., Weise, S. E., & Sharkey, T. D. (2015). The relationship between leaf area growth and biomass accumulation in Arabidopsis thaliana. Frontiers in Plant Science, 6(APR), 1–21. https://doi.org/10.3389/fpls.2015.00167
Zhang, Y., Xia, C., Zhang, X., Cheng, X., Feng, G., Wang, Y., & Gao, Q. (2021). Estimating the maize biomass by crop height and narrowband vegetation indices derived from UAV-based hyperspectral images. Ecological Indicators, 129, 107985.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107985 Zidny Fatikhasari, Lailaty, I. Q., Sartika, D., &
Ubaidi, M. A. (2022). Viabilitas dan Vigor Benih Kacang Tanah (Arachis hypogaea L.), Kacang Hijau (Vigna radiata (L.) R. Wilczek), dan Jagung (Zea mays L.) pada Temperatur dan
Tekanan Osmotik Berbeda. Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia, 27(1), 7–17. https://doi.org/10.18343/jipi.27.1.7
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Nelson Titoes Atetamia Pinem, I Putu Gede Budisanjaya, Sumiyati Sumiyati, Ni Nyoman Sulastri

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
License Term
All articles published in Jurnal Beta (Biosistem dan Teknik Pertanian) are open access and licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). This means that anyone is free to:
-
Share — copy and redistribute the material in any medium or format.
-
Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
However, this is granted under the following conditions:
-
Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
-
No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.
By submitting an article to Jurnal Beta (Biosistem dan Teknik Pertanian), authors agree to the publication of their work under this open access license. The authors retain the copyright of their work, but grant Jurnal Beta (Biosistem dan Teknik Pertanian) the right of first publication.
For more information about the CC BY 4.0 license, please visit the official website: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/