IMPLEMENTASI ANDROID JETPACK COMPOSE PADA APLIKASI MACHINE LEARNING SIJAMUR UNTUK PREDIKSI KONSUMSI JAMUR BERACUN - Siregar, Haikal Ferdiansyah; Anggara, Afwan (Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa, 2025)
Banyak masyarakat kini mulai sadar pentingnya makan sehat, termasuk memilih bahan makanan yang aman seperti jamur. Produksi jamur pun semakin meningkat dan beragam jenis jamur tersedia di pasaran, sehingga diperlukan cara mudah untuk membedakan jamur yang aman dan beracun. Penelitian ini mengembangkan aplikasi SiJamur dengan menggunakan data jamur dari UCI Machine Learning Repository dan menerapkan algoritma machine learning Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Decision Tree. Aplikasi ini dikembangkan dengan Jetpack Compose, sebuah fitur pengembangan anatarmuka untuk platform mobile android yang tidak menggunakan XML. Hasil pengujian menunjukkan SVM memberikan akurasi tertinggi sebesar 100%, diikuti oleh Random Forest dengan 98% dan Decision Tree dengan 95%. Aplikasi SiJamur menyediakan fitur prediksi dan informasi mengenai berbagai jenis jamur untuk membantu masyarakat mengenali jamur yang aman dikonsumsi. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa kombinasi antara machine learning dan pengembangan mobile dapat memberikan solusi nyata dalam bidang keamanan pangan, khususnya dalam konteks identifikasi organisme liar yang sulit dibedakan secara visual oleh masyarakat awam