Penerapan Arsitektur MVVM pada Pengembangan Aplikasi Android AI.YAM untuk Deteksi Ayam Mati

Abstract

Abstrak—Penelitian ini dilatarbelakangi oleh tantangan peternak dalam mencegah penyebaran penyakit akibat keterlambatan identifikasi kematian ayam. Kehadiran teknologi kecerdasan buatan Artificial Intelligence(AI) pada aplikasi Android berpotensi meningkatkan produktivitas peternak melalui pemantauan data secara langsung (real-time). Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi Android bernama AI.YAM yang terintegrasi dengan model AI yang terhubung layanan cloud untuk mendeteksi ayam mati, serta menguji fungsionalitas dan performanya. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan arsitektur Model-View-ViewModel(MVVM) untuk memisahkan logika bisnis dan antarmuka pengguna demi kemudahan perawatan. Pengujian fungsionalitas dilakukan menggunakan pendekatan black-box testing. Sementara itu, pengujian performa memanfaatkan Android Studio Profiler untuk mengukur penggunaan CPU dan memori, serta Logcat untuk mengukur waktu respons klasifikasi gambar. Hasil penelitian menunjukkan penerapan arsitektur MVVM berhasil menghubungkan AI.YAM dengan layanan cloud untuk sinkronisasi penyimpanan data sesuai dengan rencana pengujian fungsionalitas. Pada pengujian performa di Android versi 16, Logcat mencatat total waktu respons 2260 ms (4 ms unggah data dan 2256 ms inferensi). Pengujian Profiler menunjukkan penggunaan CPU sebesar 1% dan konsumsi memori 285,6 MB. Kesimpulannya, arsitektur MVVM berhasil membuat aplikasi AI.YAM berjalan dengan stabil dan ringan.

Kata Kunci—AI.YAM, Model-View-ViewModel(MVVM), Android, Artificial Intelligence(AI), Google Cloud Platform, Logcat, Profiler.