<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi deteksi penyakit tanaman cabai berbasis machine learning menggunakan metode End-User Computing Satisfaction (EUCS). Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif deskriptif dengan pengumpulan data melalui kuesioner daring kepada 100 responden yang telah menggunakan aplikasi. Pengukuran kepuasan pengguna dilakukan berdasarkan lima dimensi EUCS, yaitu content, accuracy, format, ease of use, dan timeliness. Analisis data dilakukan menggunakan perangkat lunak SmartPLS 4 melalui uji validitas, reliabilitas, dan analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hanya dua dimensi yang berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, yaitu accuracy dan ease of use, dengan nilai rata-rata masing-masing sebesar 4,19 dan 4,41, yang keduanya berada pada kategori “setuju.” Hal ini menunjukkan bahwa pengguna merasa puas terhadap tingkat akurasi hasil deteksi dan kemudahan penggunaan aplikasi. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa aplikasi deteksi penyakit tanaman cabai telah memenuhi kebutuhan pengguna dalam hal ketepatan hasil dan kemudahan interaksi, serta berpotensi dikembangkan lebih lanjut sebagai solusi digital bagi petani dalam identifikasi penyakit tanaman secara cepat dan efisien.]]>
Copyrights © 2025
