Di Desa Poncokusumo, Kabupaten Malang, apel Manalagi menjadi salah satu komoditas yang menopang kehidupan banyak keluarga. Merawat pohon apel membutuhkan ketelatenan, mulai dari memperhatikan kondisi buah hingga memastikan tanaman tetap sehat menjelang panen. Namun, ketika penyakit atau serangan hama mulai muncul, petani dapat menghadapi kesulitan untuk mengenali gejalanya sejak awal. Kesalahan dalam membaca kondisi buah berisiko memengaruhi kualitas panen dan menambah biaya perawatan yang harus ditanggung.
Deteksi penyakit dan hama apel Manalagi menjadi persoalan penting bagi keberlanjutan pertanian di wilayah tersebut. elam aini, pengamatan secara langsung masih menjadi salah satu cara yang diandalkan petani untuk mengenali gangguan pada tanaman. Ketika gejala sulit dibedakan, penanganan yang dipilih belum tentu sesuai dengan penyebabnya. Kondisi ini dapat mendorong penggunaan pestisida yang kurang tepat, meningkatkan pengeluaran, serta berpotensi memberi dampak pada lingkungan. Kehadiran teknologi yang mudah digunakan diharapkan membantu petani mengambil langkah awal dengan lebih cepat dan terarah.
Melalui Hibah Internal Pengabdian kepada Masyarakat Tahun 2025, tim dosen dan mahasiswa Computer Science Universitas Bina Nusantara mengembangkan aplikasi Android berbasis deep learning untuk membantu mendeteksi penyakit dan hama apel Manalagi di Desa Poncokusumo, Kabupaten Malang. Program yang mengangkat transformasi digital pertanian dan peningkatan produktivitas komoditas unggulan daerah ini dipimpin oleh M. Aldiki Febriantono, S.T., M.T., bersama anggota tim Mahmud Isnan, Ida Bagus Ananta Wijaya, S.T., M.T., Pandu Meidian Pratama, S.Pd., M.Pd., Brian Marcellino, dan Nasywa Hilmi Cahyono. Tim mengembangkan sistem yang memanfaatkan foto buah apel dari smartphone untuk dianalisis menggunakan model kecerdasan buatan berbasis Convolutional Neural Network (CNN). Pengembangannya mencakup pengumpulan dan pelabelan gambar, pelatihan model, integrasi ke aplikasi, serta uji coba dan pendampingan bersama petani dan penyuluh pertanian. Pendekatan ini dirancang agar teknologi dapat digunakan untuk mendukung kebutuhan nyata di kebun.
Hasil program mencakup pengembangan aplikasi deteksi penyakit dan hama apel Manalagi serta penyusunan panduan penggunaan untuk mendukung pemanfaatannya oleh masyarakat. Petani dilibatkan dalam pengumpulan data citra, identifikasi kondisi buah, dan uji coba aplikasi, sementara penyuluh pertanian membantu memberikan pertimbangan teknis terhadap gejala yang ditemukan. Proses tersebut membuka ruang bagi petani untuk mengenal pemanfaatan teknologi digital dalam pemantauan tanaman. Meski demikian, laporan akhir juga mencatat sejumlah tantangan, seperti perbedaan kemampuan digital pengguna, kualitas foto yang dipengaruhi pencahayaan, serta jaringan internet yang tidak selalu stabil di area kebun. Karena itu, pendampingan dan penyederhanaan penggunaan aplikasi tetap menjadi bagian penting agar teknologi dapat dimanfaatkan dengan baik.
Keberlanjutan inovasi pertanian bergantung pada kesesuaiannya dengan kebutuhan orang-orang yang menggunakannya setiap hari. Kolaborasi dosen, mahasiswa, petani, dan penyuluh pertanian menjadi langkah untuk mempertemukan pengetahuan teknologi dengan pengalaman masyarakat dalam merawat kebun apel. Ke depan, pemanfaatan aplikasi perlu terus didukung melalui evaluasi, pembaruan sistem, dan pendampingan agar hasil deteksi dapat digunakan secara bijak sebagai bahan pertimbangan, bersama pengetahuan petani dan arahan tenaga pertanian. Melalui kegiatan pengabdian kepada masyarakat, Community Empowerment BINUS mendorong kontribusi akademisi yang dekat dengan persoalan lapangan, sehingga transformasi digital dapat berkembang menjadi bagian dari upaya menjaga produktivitas dan keberlanjutan pertanian.
