diff --git a/.metadata b/.metadata
index e8f7bf9..878648b 100644
--- a/.metadata
+++ b/.metadata
@@ -18,21 +18,6 @@ migration:
- platform: android
create_revision: ea121f8859e4b13e47a8f845e4586164519588bc
base_revision: ea121f8859e4b13e47a8f845e4586164519588bc
- - platform: ios
- create_revision: ea121f8859e4b13e47a8f845e4586164519588bc
- base_revision: ea121f8859e4b13e47a8f845e4586164519588bc
- - platform: linux
- create_revision: ea121f8859e4b13e47a8f845e4586164519588bc
- base_revision: ea121f8859e4b13e47a8f845e4586164519588bc
- - platform: macos
- create_revision: ea121f8859e4b13e47a8f845e4586164519588bc
- base_revision: ea121f8859e4b13e47a8f845e4586164519588bc
- - platform: web
- create_revision: ea121f8859e4b13e47a8f845e4586164519588bc
- base_revision: ea121f8859e4b13e47a8f845e4586164519588bc
- - platform: windows
- create_revision: ea121f8859e4b13e47a8f845e4586164519588bc
- base_revision: ea121f8859e4b13e47a8f845e4586164519588bc
# User provided section
diff --git a/.vscode/launch.json b/.vscode/launch.json
index 99b3dc0..4adb895 100644
--- a/.vscode/launch.json
+++ b/.vscode/launch.json
@@ -19,7 +19,6 @@
"flutterMode": "debug",
"args": [
"--hot",
- "--no-sound-null-safety",
"--purge-persistent-cache"
],
"debugExtensionBackend": false,
diff --git a/README.md b/README.md
deleted file mode 100644
index e80e878..0000000
--- a/README.md
+++ /dev/null
@@ -1,52 +0,0 @@
-# TaniSMART Community Chat Feature
-
-## Deskripsi Fitur
-
-Fitur Komunitas TaniSMART memungkinkan pengguna aplikasi untuk saling berkomunikasi, berbagi pengalaman, dan mendiskusikan topik-topik terkait pertanian. Fitur ini menggantikan fitur Harga Pasar yang sebelumnya ada di aplikasi.
-
-## Fungsionalitas
-
-- Pesan realtime menggunakan Supabase
-- Kategorisasi pesan (Umum, Pertanian, Teknologi, Bantuan)
-- Tampilan pesan yang membedakan pesan pengirim dan penerima
-- Informasi waktu pengiriman pesan
-- Dukungan multi-baris untuk pesan panjang
-
-## Cara Penggunaan
-
-1. Buka halaman Komunitas dari menu utama aplikasi
-2. Pilih kategori diskusi yang diinginkan dari dropdown di bagian atas
-3. Lihat pesan-pesan yang ada atau refresh dengan menarik layar ke bawah
-4. Kirim pesan baru dengan mengetik di kolom input dan menekan tombol kirim
-
-## Setup Database Supabase
-
-Untuk mengaktifkan fitur chat komunitas, ikuti langkah-langkah berikut di Supabase:
-
-1. Login ke dashboard Supabase project Anda
-2. Buka SQL Editor
-3. Jalankan perintah SQL yang terdapat pada file `supabase_setup.sql`
-4. Verifikasi bahwa tabel `community_messages` dan `profiles` telah terbuat
-5. Pastikan Row Level Security (RLS) dan kebijakan (policies) sudah diaktifkan
-6. Verifikasi bahwa realtime replication sudah diaktifkan untuk tabel `community_messages`
-
-## Struktur Kode
-
-Fitur ini menggunakan Supabase untuk menyimpan dan menampilkan pesan secara realtime:
-
-- `CommunityScreen` berisi implementasi UI dan logika untuk chat
-- Messages disimpan dalam tabel `community_messages` di Supabase
-- Realtime subscriptions digunakan untuk memperbarui pesan secara otomatis
-
-## Teknologi yang Digunakan
-
-- Flutter untuk UI dan logika aplikasi
-- Supabase untuk autentikasi dan database
-- Supabase Realtime untuk fitur chat realtime
-- PostgreSQL untuk penyimpanan data
-
-## Catatan Penting
-
-- Pengguna harus login terlebih dahulu untuk menggunakan fitur ini
-- Fitur ini menggunakan free tier Supabase, jadi tidak ada biaya tambahan
-- Batasan pada free tier Supabase: 500 ribu baris database, 5GB storage, dan 2GB bandwidth per bulan
diff --git a/android/app/build.gradle b/android/app/build.gradle
index e75c723..0916619 100644
--- a/android/app/build.gradle
+++ b/android/app/build.gradle
@@ -1,41 +1,26 @@
plugins {
id 'com.android.application'
- id 'kotlin-android'
+ id 'org.jetbrains.kotlin.android'
id 'dev.flutter.flutter-gradle-plugin'
}
-def localProperties = new Properties()
-def localPropertiesFile = rootProject.file('local.properties')
-if (localPropertiesFile.exists()) {
- localPropertiesFile.withReader('UTF-8') { reader ->
- localProperties.load(reader)
- }
-}
-
-def flutterRoot = localProperties.getProperty('flutter.sdk')
-if (flutterRoot == null) {
- throw new FileNotFoundException("Flutter SDK not found. Define location with flutter.sdk in the local.properties file.")
-}
-
-def flutterVersionCode = localProperties.getProperty('flutter.versionCode')
-if (flutterVersionCode == null) {
- flutterVersionCode = '1'
-}
-
-def flutterVersionName = localProperties.getProperty('flutter.versionName')
-if (flutterVersionName == null) {
- flutterVersionName = '1.0'
-}
-
-dependencies {
- implementation "org.jetbrains.kotlin:kotlin-stdlib-jdk7:$kotlin_version"
- implementation 'com.google.android.play:core:1.10.3'
-}
-
android {
- namespace "com.tanismart.app"
- compileSdkVersion flutter.compileSdkVersion
- ndkVersion "27.0.12077973"
+ namespace "com.tanismart.tugas_akhir_supabase"
+ compileSdkVersion 35
+
+ defaultConfig {
+ applicationId "com.tanismart.tugas_akhir_supabase"
+ minSdkVersion 21
+ targetSdkVersion 35
+ versionCode 1
+ versionName "1.0"
+ }
+
+ buildTypes {
+ release {
+ signingConfig signingConfigs.debug
+ }
+ }
compileOptions {
sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8
@@ -49,34 +34,12 @@ android {
sourceSets {
main.java.srcDirs += 'src/main/kotlin'
}
+}
- defaultConfig {
- applicationId "com.tanismart.app"
- minSdkVersion flutter.minSdkVersion
- targetSdkVersion flutter.targetSdkVersion
- versionCode flutterVersionCode.toInteger()
- versionName flutterVersionName
- }
+flutter {
+ source '../..'
+}
- signingConfigs {
- release {
- storeFile file('tanismart-keystore.jks')
- storePassword 'tanismart2023'
- keyAlias 'upload'
- keyPassword 'tanismart2023'
- }
- }
-
- buildTypes {
- release {
- signingConfig signingConfigs.release
- minifyEnabled false
- shrinkResources false
- proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android.txt'), 'proguard-rules.pro'
- }
- debug {
- minifyEnabled false
- shrinkResources false
- }
- }
-}
\ No newline at end of file
+dependencies {
+ implementation "org.jetbrains.kotlin:kotlin-stdlib-jdk8"
+}
diff --git a/android/app/build.gradle.kts b/android/app/build.gradle.kts
deleted file mode 100644
index da25920..0000000
--- a/android/app/build.gradle.kts
+++ /dev/null
@@ -1,63 +0,0 @@
-plugins {
- id("com.android.application")
- id("kotlin-android")
- // The Flutter Gradle Plugin must be applied after the Android and Kotlin Gradle plugins.
- id("dev.flutter.flutter-gradle-plugin")
-}
-
-android {
- namespace = "com.example.smartfarm_mobile"
- compileSdk = flutter.compileSdkVersion ?: 34
- ndkVersion = "27.0.12077973" // Explicitly using the version required by plugins
-
- compileOptions {
- sourceCompatibility = JavaVersion.VERSION_17
- targetCompatibility = JavaVersion.VERSION_17
- // Enable core library desugaring
- isCoreLibraryDesugaringEnabled = true
- }
-
- kotlinOptions {
- jvmTarget = JavaVersion.VERSION_17.toString()
- }
-
- defaultConfig {
- // TODO: Specify your own unique Application ID (https://developer.android.com/studio/build/application-id.html).
- applicationId = "com.example.smartfarm_mobile"
- // You can update the following values to match your application needs.
- // For more information, see: https://flutter.dev/to/review-gradle-config.
- minSdk = 21 // Explicitly set min SDK to 21 for proper compatibility
- targetSdk = flutter.targetSdkVersion ?: 34
- versionCode = flutter.versionCode ?: 1
- versionName = flutter.versionName ?: "1.0.0"
-
- // Enable multidex support
- multiDexEnabled = true
- }
-
- buildTypes {
- release {
- // TODO: Add your own signing config for the release build.
- // Signing with the debug keys for now, so `flutter run --release` works.
- signingConfig = signingConfigs.getByName("debug")
- }
- }
-
- // Fix for file picker plugin issues
- packagingOptions {
- resources {
- excludes += setOf("META-INF/DEPENDENCIES", "META-INF/LICENSE", "META-INF/LICENSE.txt", "META-INF/license.txt", "META-INF/NOTICE", "META-INF/NOTICE.txt", "META-INF/notice.txt", "META-INF/ASL2.0")
- }
- }
-}
-
-flutter {
- source = "../.."
-}
-
-dependencies {
- // Add any additional dependencies needed for file_picker or other plugins
- implementation("androidx.multidex:multidex:2.0.1")
- // Add core library desugaring
- coreLibraryDesugaring("com.android.tools:desugar_jdk_libs:2.0.3")
-}
diff --git a/android/app/src/main/AndroidManifest.xml b/android/app/src/main/AndroidManifest.xml
index 31f0eec..5ff8a2d 100644
--- a/android/app/src/main/AndroidManifest.xml
+++ b/android/app/src/main/AndroidManifest.xml
@@ -1,17 +1,17 @@
-
+
-
+
+
+
-
-
-
+
@@ -22,12 +22,22 @@
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
diff --git a/android/app/src/main/kotlin/com/tanismart/tugas_akhir_supabase/MainActivity.kt b/android/app/src/main/kotlin/com/tanismart/tugas_akhir_supabase/MainActivity.kt
new file mode 100644
index 0000000..bc0a129
--- /dev/null
+++ b/android/app/src/main/kotlin/com/tanismart/tugas_akhir_supabase/MainActivity.kt
@@ -0,0 +1,5 @@
+package com.tanismart.tugas_akhir_supabase
+
+import io.flutter.embedding.android.FlutterActivity
+
+class MainActivity : FlutterActivity()
diff --git a/android/build.gradle b/android/build.gradle
index 6af6442..4c63a69 100644
--- a/android/build.gradle
+++ b/android/build.gradle
@@ -1,12 +1,11 @@
buildscript {
- ext.kotlin_version = '1.8.10'
+ ext.kotlin_version = '1.9.0'
repositories {
google()
mavenCentral()
}
-
dependencies {
- classpath 'com.android.tools.build:gradle:7.3.0'
+ classpath 'com.android.tools.build:gradle:8.6.0'
classpath "org.jetbrains.kotlin:kotlin-gradle-plugin:$kotlin_version"
}
}
@@ -22,11 +21,10 @@ rootProject.buildDir = '../build'
subprojects {
project.buildDir = "${rootProject.buildDir}/${project.name}"
}
-
subprojects {
project.evaluationDependsOn(':app')
}
tasks.register("clean", Delete) {
delete rootProject.buildDir
-}
\ No newline at end of file
+}
diff --git a/android/gradle.properties b/android/gradle.properties
index 391ca60..cca6af5 100644
--- a/android/gradle.properties
+++ b/android/gradle.properties
@@ -1,5 +1,11 @@
-org.gradle.jvmargs=-Xmx8G -XX:MaxMetaspaceSize=4G -XX:ReservedCodeCacheSize=512m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
+org.gradle.jvmargs=-Xmx2048m -Dfile.encoding=UTF-8
+org.gradle.java.home=C:\\Program Files\\Java\\jdk-17
android.useAndroidX=true
android.enableJetifier=true
-org.gradle.java.home=C:\\Program Files\\Java\\jdk-17
-
+org.gradle.parallel=true
+org.gradle.daemon=true
+org.gradle.configureondemand=true
+android.defaults.buildfeatures.buildconfig=true
+android.nonTransitiveRClass=false
+android.nonFinalResIds=false
+android.targetSdkVersion=35
diff --git a/android/gradle/wrapper/gradle-wrapper.properties b/android/gradle/wrapper/gradle-wrapper.properties
index c2388e2..5882f8f 100644
--- a/android/gradle/wrapper/gradle-wrapper.properties
+++ b/android/gradle/wrapper/gradle-wrapper.properties
@@ -1,7 +1 @@
-distributionBase=GRADLE_USER_HOME
-distributionPath=wrapper/dists
-zipStoreBase=GRADLE_USER_HOME
-zipStorePath=wrapper/dists
-distributionUrl=https\://services.gradle.org/distributions/gradle-8.9-all.zip
-
-
+distributionUrl=https\://services.gradle.org/distributions/gradle-8.7-all.zip
diff --git a/android/settings.gradle.kts b/android/settings.gradle.kts
index 14b435d..b4c0a64 100644
--- a/android/settings.gradle.kts
+++ b/android/settings.gradle.kts
@@ -18,8 +18,16 @@ pluginManagement {
plugins {
id("dev.flutter.flutter-plugin-loader") version "1.0.0"
- id("com.android.application") version "8.7.0" apply false
- id("org.jetbrains.kotlin.android") version "1.8.22" apply false
+ id("com.android.application") version "8.6.0" apply false
+ id("org.jetbrains.kotlin.android") version "1.9.0" apply false
+}
+
+dependencyResolutionManagement {
+ repositoriesMode.set(RepositoriesMode.PREFER_PROJECT)
+ repositories {
+ google()
+ mavenCentral()
+ }
}
include(":app")
diff --git a/clean_flutter_cache.bat b/clean_flutter_cache.bat
deleted file mode 100644
index 832b48a..0000000
--- a/clean_flutter_cache.bat
+++ /dev/null
@@ -1,35 +0,0 @@
-@echo off
-echo ===== Membersihkan Cache Flutter Secara Menyeluruh =====
-
-REM Kill semua proses Flutter
-echo Menghentikan semua proses Flutter yang berjalan...
-taskkill /F /IM dart.exe /T
-taskkill /F /IM flutter.exe /T
-taskkill /F /IM java.exe /T
-
-REM Hapus cache build
-echo Membersihkan build cache...
-flutter clean
-
-REM Hapus cache pub
-echo Membersihkan pub cache...
-flutter pub cache clean
-
-REM Hapus cache platform
-echo Membersihkan platform-specific caches...
-rmdir /S /Q %USERPROFILE%\.gradle\caches
-rmdir /S /Q .dart_tool
-rmdir /S /Q .idea\libraries
-rmdir /S /Q .idea\modules
-rmdir /S /Q .idea\workspace.xml
-rmdir /S /Q build
-rmdir /S /Q .flutter-plugins
-rmdir /S /Q .flutter-plugins-dependencies
-
-REM Get packages lagi
-echo Mendapatkan packages...
-flutter pub get
-
-echo ===== Cache dibersihkan! =====
-echo Silakan jalankan aplikasi dengan: flutter run
-pause
\ No newline at end of file
diff --git a/debug_helper.dart b/debug_helper.dart
index 6bede07..d3f32b7 100644
--- a/debug_helper.dart
+++ b/debug_helper.dart
@@ -3,23 +3,27 @@ import 'package:flutter/foundation.dart';
class DebugHelper {
static void log(String message) {
if (kDebugMode) {
- print("[TaniSMART-DEBUG] $message");
+ print('[TaniSMART-DEBUG] $message');
}
}
-
+
static void logData(String tag, dynamic data) {
if (kDebugMode) {
- print("[TaniSMART-DATA] $tag: $data");
+ print('[TaniSMART-DATA] $tag: $data');
}
}
-
- static void logError(String message, dynamic error, [StackTrace? stackTrace]) {
+
+ static void logError(
+ String message,
+ dynamic error, [
+ StackTrace? stackTrace,
+ ]) {
if (kDebugMode) {
- print("[TaniSMART-ERROR] $message");
+ print('[TaniSMART-ERROR] $message');
print(error);
if (stackTrace != null) {
print(stackTrace);
}
}
}
-}
\ No newline at end of file
+}
diff --git a/deep_clean.bat b/deep_clean.bat
new file mode 100644
index 0000000..002248a
--- /dev/null
+++ b/deep_clean.bat
@@ -0,0 +1,48 @@
+@echo off
+echo ========================================
+echo Deep Clean - Flutter & Gradle Cache
+echo ========================================
+
+echo.
+echo 1. Stopping all Java and Gradle processes...
+taskkill /f /im java.exe 2>nul
+taskkill /f /im gradle.exe 2>nul
+
+echo.
+echo 2. Cleaning Flutter cache...
+C:\sdk\flutter\bin\flutter clean
+
+echo.
+echo 3. Cleaning Gradle cache (if accessible)...
+if exist "%USERPROFILE%\.gradle" (
+ echo Removing Gradle cache...
+ rmdir /s /q "%USERPROFILE%\.gradle" 2>nul
+)
+
+echo.
+echo 4. Cleaning Android build cache...
+if exist "android\.gradle" (
+ rmdir /s /q "android\.gradle" 2>nul
+)
+if exist "android\build" (
+ rmdir /s /q "android\build" 2>nul
+)
+if exist "android\app\build" (
+ rmdir /s /q "android\app\build" 2>nul
+)
+
+echo.
+echo 5. Getting Flutter dependencies...
+C:\sdk\flutter\bin\flutter pub get
+
+echo.
+echo 6. Testing Gradle wrapper...
+cd android
+gradlew --version
+cd ..
+
+echo.
+echo ========================================
+echo Deep clean completed!
+echo ========================================
+pause
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/BAB2_NATURAL_S1_VERSION.md b/docs/BAB2_NATURAL_S1_VERSION.md
deleted file mode 100644
index f500590..0000000
--- a/docs/BAB2_NATURAL_S1_VERSION.md
+++ /dev/null
@@ -1,218 +0,0 @@
-# BAB 2 - LANDASAN TEORI DAN PENELITIAN TERDAHULU
-
-## 2.1 Penelitian Terdahulu
-
-Perancangan tugas akhir memerlukan beberapa referensi untuk dijadikan pedoman dalam perancangan tugas akhir ini. Membaca literatur serta referensi yang berkaitan akan mempermudah perancangan dan pengerjaan tugas akhir dengan baik dan terstruktur. **Dalam konteks Design Science Research**, penelitian terdahulu memberikan dasar teoritis dan praktis untuk merancang solusi teknologi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Karya tulis ilmiah yang berkaitan serta telah diteliti sebelumnya:
-
-### 2.1.1 AI dalam Deteksi Penyakit Tanaman untuk Desain Solusi
-
-**Ramesh, B. E. et al. (2025)** dalam penelitian terbaru yang dipublikasikan di IJIRSET memperkenalkan **AI Plant Doctor: An AI-Powered Leaf Disease Scanner for Sustainable Agriculture using Deep Learning and Mobile Computing**, sebuah solusi Android inovatif yang mengintegrasikan Convolutional Neural Networks (CNN) untuk klasifikasi penyakit daun dengan akurasi 92%. Model CNN tersebut kemudian dioptimasi ke format TensorFlow Lite guna memungkinkan inferensi on-device secara real-time (≤200 ms per citra) pada smartphone berdaya komputasi terbatas, tanpa bergantung koneksi internet.
-
-Sebelum klasifikasi, tiap citra daun dipra-proses menggunakan OpenCV meliputi resize ke 224×224 piksel, normalisasi saluran RGB, serta filtrasi noise seperti bayangan dan pencahayaan tidak merata. Hasil diagnosa disajikan melalui antarmuka Streamlit dengan alur **"Capture, Diagnosa, Tindakan"** yang mudah diikuti, serta dilengkapi fitur offline untuk penggunaan di lapangan dan opsi cloud untuk penyimpanan dan skalabilitas. Aplikasi juga mengarahkan petani ke sumber-sumber pengobatan terkini melalui Google API.
-
-**Evaluasi penerapan** menunjukkan bahwa 85% petani menilai antarmuka intuitif, dan 90% memanfaatkan mode offline untuk mempercepat diagnosa hingga 30% dibanding inspeksi manual. Secara keseluruhan, AI Plant Doctor diperkirakan dapat menurunkan kehilangan hasil panen hingga 15% serta mengurangi pemakaian pestisida berlebih.
-
-**Keterbatasan penelitian** ini antara lain cakupan dataset yang terbatas pada 14 spesies tanaman tanpa variasi regional, ketahanan pra-prosesing dalam kondisi citra ekstrem, serta basis pengetahuan offline yang bersifat umum.
-
-**Relevansi dan Penyesuaian untuk Penelitian Saat Ini** dalam konteks DSR terletak pada pemanfaatan pembelajaran dari artefak yang sudah ada untuk merancang solusi yang lebih baik. Penelitian tugas akhir ini akan mengadopsi **Gemini API** yang merupakan layanan AI mutakhir dengan tingkat akurasi tinggi untuk identifikasi penyakit tanaman via citra daun. Gemini API menyediakan model vision yang terlatih pada korpus data internasional lebih luas, sehingga mampu mendeteksi gejala penyakit yang lebih variatif dan regional. **Gap yang diatasi** adalah adaptasi teknologi AI untuk konteks petani Indonesia dengan mempertimbangkan kemudahan penggunaan dan penerimaan teknologi.
-
-### 2.1.2 Framework Adopsi Teknologi untuk Analisis Kebutuhan
-
-**Kevin Mallinger et al. (2024)** memperkenalkan kerangka kerja untuk **"Breaking the barriers of technology adoption: Explainable AI for requirement analysis and technology design in smart farming"** yang dipublikasikan dalam Smart Agricultural Technology. Penelitian ini tidak membahas deteksi penyakit tanaman secara langsung, melainkan fokus pada bagaimana Explainable AI (XAI) dapat digunakan untuk menganalisis kesiapan dan hambatan adopsi teknologi pertanian cerdas, khususnya di sektor peternakan presisi (Precision Livestock Farming).
-
-**Metode penelitian** yang digunakan meliputi survei terhadap 266 petani di Uni Eropa dan Timur Tengah mengumpulkan 20 pertanyaan terkait infrastruktur, sikap, dan akses pasar. Data diklaster menjadi tiga kelompok kesiapan ("Not Ready", "Partially Ready", "Ready") menggunakan k-means dan divalidasi dengan metrik rCIP dan WB Index. Sebuah model Random Forest digunakan untuk memprediksi klaster kesiapan berdasarkan jawaban survei. Teknik XAI—termasuk Partial Dependence Plots (PDP), Individual Conditional Expectation (ICE), SHAP, dan LIME—diterapkan untuk mengungkap fitur mana (pertanyaan survei) yang paling mempengaruhi prediksi kesiapan teknologi.
-
-**Hasil dan temuan utama** menunjukkan bahwa akses informasi tentang teknologi dan distributor serta kemudahan memperoleh perangkat di pasar adalah hambatan paling signifikan di semua klaster. Ketersediaan bantuan teknis dan pelatihan krusial untuk memindahkan petani dari klaster "Not Ready" ke "Ready". Persepsi bahwa teknologi dapat mengatasi kekurangan tenaga kerja dan kemudahan operasional terbukti mempengaruhi tingkat adopsi.
-
-**Keterbatasan penelitian** ini adalah fokus pada peternakan presisi, belum diuji pada konteks pertanian tanaman (termasuk diagnostik penyakit daun).
-
-**Relevansi dalam Design Science Research** terletak pada framework analisis adopsi teknologi yang dapat diadaptasi untuk **tahap identifikasi masalah dan analisis kebutuhan** dalam penelitian saat ini. Penelitian Mallinger memberikan dasar metodologis untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan teknologi oleh petani, yang menjadi input penting untuk merancang aplikasi TaniSMART yang mudah diterima dan digunakan oleh petani di Desa Sumbersalam.
-
-### 2.1.3 Konteks Adopsi Smart Farming Technology di Indonesia
-
-**Agussabti et al.** dalam penelitian **"Farmers' perspectives on the adoption of smart farming technology to support food farming in Aceh Province, Indonesia"** memberikan gambaran spesifik tentang perspektif petani terhadap adopsi teknologi smart farming untuk mendukung pertanian pangan di Indonesia. Penelitian ini menganalisis kesiapan adopsi smart farming technology (SFT) pada tiga komoditas pangan utama di Provinsi Aceh, yaitu **padi, jagung, dan kentang**.
-
-**Metodologi penelitian** menggunakan quota sampling dengan total **258 responden** yang terdiri dari 210 petani (70 petani per komoditas) dan 48 penyuluh pertanian. Pengukuran kesiapan adopsi SFT dilakukan dengan memperkenalkan berbagai model, gambar, video, dan aplikasi RITX kepada responden. Data yang terkumpul dianalisis menggunakan Mann-Whitney dan Kruskal-Wallis untuk dua atau lebih kategori.
-
-**Temuan utama penelitian** menunjukkan bahwa baik petani maupun penyuluh memiliki persepsi positif terhadap penerapan smart farming technology. Namun, dari segi kesiapan, petani memiliki tingkat kesiapan yang relatif lebih rendah dibandingkan penyuluh karena kapasitas mereka yang terbatas. Faktor-faktor yang menghambat penggunaan SFT pada komoditas pangan, khususnya di komunitas petani kecil, meliputi perubahan iklim global, kualitas sumber daya manusia petani yang rendah, dan terbatasnya akses terhadap modal serta input pertanian.
-
-**Penelitian ini mengidentifikasi** bahwa petani kecil umumnya memiliki lahan yang relatif kecil, akses terbatas terhadap modal dan input pertanian, serta menanam berbagai jenis komoditas sesuai musim. Hasil penelitian menekankan pentingnya fokus pada pembangunan ekonomi dan kapasitas petani dengan menyediakan perangkat SFT yang sesuai untuk mengatasi biaya investasi yang tinggi dan memberikan keterampilan teknis untuk aplikasinya.
-
-**Relevansi untuk Design Science Research** terletak pada pemahaman mendalam tentang **readiness gap** dan **capacity constraints** yang menjadi input kritis untuk **tahap identifikasi masalah** dan **definisi objektif solusi** dalam penelitian saat ini. Penelitian Agussabti memberikan konteks empiris tentang karakteristik petani Indonesia yang mempengaruhi penerimaan teknologi, khususnya terkait kemudahan penggunaan, affordability, dan kebutuhan capacity building. Hal ini menjadi dasar penting untuk merancang aplikasi TaniSMART yang sesuai dengan kondisi dan kemampuan petani di Desa Sumbersalam, Bondowoso.
-
-## 2.1.4 State of The Art - Perbandingan Penelitian
-
-Untuk memberikan gambaran yang jelas tentang posisi penelitian ini dalam konteks akademis, berikut adalah perbandingan dengan penelitian-penelitian terdahulu yang relevan:
-
-| **Aspek** | **Ramesh et al. (2025)** | **Agussabti et al. (2022)** | **Mallinger et al. (2024)** | **Penelitian Saat Ini (2025)** |
-|-----------|--------------------------|----------------------------|-----------------------------|---------------------------------|
-| **Peneliti** | Ramesh B E, Sagar K R, Varun M B, Vishwanath Kampli, Sri Harsha R, Amith S M | Agussabti, Rahmaddiansyah, Ahmad Humam Hamid, Zakaria, Agus Arip Munawar, Basri Abu Bakar | Kevin Mallinger, Luiza Corpaci, Thomas Neubauer, Ildikó E. Tikász, Georg Goldenit, Thomas Banhazi | Jeremy Vahardika Jaya |
-| **Judul** | AI Plant Doctor: An AI-Powered Leaf Disease Scanner for Sustainable Agriculture using Deep Learning and Mobile Computing | Farmer's Perspectives on the Adoption of Smart Farming Technology to Support Food Farming in Aceh Province, Indonesia | Breaking the barriers of technology adoption: Explainable AI for requirement analysis and technology design in smart farming | Perancangan Aplikasi Mobile Pendukung Produktivitas Pertanian Berbasis Gemini API (Studi Kasus Sawah di Desa Sumbersalam Kabupaten Bondowoso) |
-| **Tahun** | 2025 | 2022 | 2024 | 2025 |
-| **Objek Penelitian** | Citra daun tanaman | Petani padi, jagung, dan kentang di Aceh | Petani di UE dan Timur Tengah | Sawah di Desa Sumbersalam Kabupaten Bondowoso |
-| **Tujuan** | Menghadirkan aplikasi Android on-device untuk deteksi penyakit daun dengan akurasi 92%, offline & cloud-enabled | Mengeksplorasi kesiapan dan kendala adopsi teknologi pertanian cerdas (SFT) pada petani padi, jagung, dan kentang | Menganalisis hambatan adopsi pertanian cerdas dan merancang framework XAI untuk mendukung requirement analysis dan desain SFT | Membantu meningkatkan produktivitas pertanian melalui integrasi aplikasi mobile untuk identifikasi penyakit tanaman beserta solusi, analisis hasil panen dengan kurva bisnis serta komunitas interaktif antar petani |
-| **Metodologi** | Prototype Development | Survey & Statistical Analysis | Survey & XAI Modeling | Design Science Research |
-| **Teknologi AI** | CNN + TensorFlow Lite | - | Random Forest + XAI | Gemini API |
-| **Platform** | Android (On-device) | - | Web-based Analysis | Flutter (Cross-platform) |
-| **Konteks Geografis** | Global | Indonesia (Aceh) | Eropa & Timur Tengah | Indonesia (Jawa Timur) |
-| **Fokus Evaluasi** | Akurasi Deteksi (92%) | Technology Readiness | Technology Adoption Barriers | User Acceptance & Usability |
-| **Gap yang Diatasi** | Offline processing untuk area terpencil | Konteks petani Indonesia | Framework adopsi teknologi | Integrasi lengkap: AI + Community + Business Analytics |
-
-### **Positioning Penelitian Saat Ini**
-
-Berdasarkan perbandingan di atas, penelitian **TaniSMART** memiliki **keunikan dan kontribusi** sebagai berikut:
-
-1. **Teknologi Hybrid**: Menggabungkan kekuatan **Gemini API** (cloud-based AI) dengan **Flutter** (cross-platform) untuk memberikan solusi yang lebih komprehensif dibanding CNN on-device.
-
-2. **Comprehensive Solution**: Tidak hanya fokus deteksi penyakit seperti Ramesh et al., tetapi mengintegrasikan **community platform**, **business analytics**, dan **harvest management** dalam satu aplikasi.
-
-3. **Local Context Focus**: Mengadopsi insights dari Agussabti et al. tentang karakteristik petani Indonesia, tetapi dengan implementasi teknologi yang lebih praktis dan terintegrasi.
-
-4. **DSR Methodology**: Menggunakan Design Science Research yang memberikan legitimasi akademis untuk pengembangan artefak teknologi dengan evaluasi yang terstruktur.
-
-5. **User-Centered Design**: Mengintegrasikan framework adopsi teknologi dari Mallinger et al. dengan konteks spesifik petani rural Indonesia.
-
-**Gap yang belum terisi** oleh penelitian sebelumnya dan **diatasi oleh TaniSMART**:
-- Integrasi AI detection dengan community platform
-- Business analytics untuk petani dengan kurva bisnis
-- Adaptasi teknologi modern untuk konteks rural Indonesia
-- Evaluasi penerimaan teknologi dengan single case study approach
-
-## 2.2 Landasan Teori
-
-### 2.2.1 Design Science Research (DSR)
-
-**Design Science Research** adalah paradigma penelitian yang fokus pada penciptaan dan evaluasi artefak teknologi yang inovatif untuk memecahkan masalah praktis yang penting (Hevner et al., 2004). Dalam konteks penelitian ini, DSR digunakan sebagai kerangka metodologis untuk merancang, mengembangkan, dan mengevaluasi aplikasi TaniSMART.
-
-**Framework DSR** terdiri dari enam tahapan utama:
-
-1. **Identifikasi Masalah dan Motivasi**: Mengidentifikasi masalah spesifik dalam adopsi teknologi AI untuk deteksi penyakit tanaman di Desa Sumbersalam
-2. **Definisi Objektif Solusi**: Menetapkan tujuan yang jelas untuk aplikasi TaniSMART berdasarkan kebutuhan petani
-3. **Perancangan dan Pengembangan**: Merancang arsitektur aplikasi dan mengimplementasikan fitur-fitur menggunakan Gemini API dan Flutter
-4. **Demonstrasi**: Menunjukkan bahwa artefak dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang diidentifikasi
-5. **Evaluasi**: Menilai tingkat penerimaan dan kemudahan penggunaan aplikasi melalui pengujian dengan petani
-6. **Komunikasi**: Menyampaikan hasil penelitian kepada komunitas akademis dan praktisi
-
-**Relevansi DSR** untuk penelitian ini adalah memberikan legitimasi akademis untuk pengembangan teknologi dengan pendekatan studi kasus tunggal, yang sesuai dengan fokus penelitian pada Desa Sumbersalam sebagai konteks spesifik.
-
-### 2.2.2 Technology Acceptance Model (TAM)
-
-**Technology Acceptance Model** yang dikembangkan oleh Davis (1989) menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan teknologi oleh pengguna. Model ini sangat relevan untuk mengevaluasi penerimaan aplikasi TaniSMART oleh petani.
-
-**Komponen utama TAM** meliputi:
-- **Perceived Usefulness** (Kegunaan yang Dirasakan): Sejauh mana pengguna percaya bahwa teknologi akan meningkatkan kinerja mereka
-- **Perceived Ease of Use** (Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan): Sejauh mana pengguna percaya bahwa teknologi mudah digunakan
-- **Behavioral Intention** (Niat Perilaku): Kecenderungan pengguna untuk mengadopsi teknologi
-- **Actual System Use** (Penggunaan Sistem Aktual): Perilaku penggunaan teknologi yang sebenarnya
-
-**Dalam konteks penelitian ini**, TAM digunakan sebagai kerangka evaluasi untuk mengukur tingkat penerimaan aplikasi TaniSMART oleh petani di Desa Sumbersalam, khususnya dalam aspek kegunaan dan kemudahan penggunaan.
-
-### 2.2.3 Computer Vision dan Pengenalan Citra untuk Deteksi Penyakit Tanaman
-
-**Computer Vision** adalah bidang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk memahami dan menginterpretasi informasi visual dari dunia nyata. Dalam konteks pertanian, teknologi ini berperan penting dalam identifikasi penyakit tanaman melalui analisis visual terhadap gejala yang muncul pada daun, batang, atau bagian tanaman lainnya (Liu et al., 2021).
-
-**Teknologi pengenalan citra** menggunakan algoritma deep learning, khususnya Convolutional Neural Networks (CNN), untuk mengekstrak fitur-fitur spesifik dari gambar dan membandingkannya dengan pola yang telah dipelajari untuk menghasilkan diagnosis yang akurat. Penelitian oleh Barbedo (2019) menunjukkan bahwa sistem otomatis berbasis computer vision dapat mencapai akurasi deteksi penyakit tanaman hingga 95% pada kondisi terkontrol.
-
-**Gemini API** yang digunakan dalam penelitian ini merupakan implementasi advanced computer vision yang memanfaatkan Large Language Models (LLM) dengan kemampuan multimodal. API ini mampu menganalisis citra tanaman dan memberikan deskripsi diagnosis dalam format teks yang mudah dipahami petani, menggabungkan teknologi vision dengan natural language processing (Google AI, 2024).
-
-### 2.2.4 Mobile Application Development dengan Flutter Framework
-
-**Flutter** adalah framework open-source yang dikembangkan oleh Google untuk membangun aplikasi multi-platform dengan satu basis kode (single codebase). Framework ini menggunakan bahasa pemrograman Dart dan menawarkan performa tinggi serta antarmuka pengguna yang konsisten di berbagai platform (Google Flutter Team, 2023).
-
-**Keunggulan Flutter** dalam pengembangan aplikasi pertanian meliputi:
-- **Cross-platform compatibility**: Kemampuan deployment pada Android dan iOS secara bersamaan
-- **Hot reload**: Fitur pengembangan yang mempercepat iterasi desain UI/UX
-- **Native performance**: Kompilasi langsung ke kode native untuk performa optimal
-- **Rich widget ecosystem**: Perpustakaan komponen UI yang ekstensif
-- **Camera integration**: Dukungan native untuk akses kamera dan pemrosesan gambar
-
-**Arsitektur aplikasi TaniSMART** mengimplementasikan pattern Model-View-ViewModel (MVVM) dengan Flutter sebagai presentation layer, yang memungkinkan separasi yang jelas antara business logic dan user interface. Hal ini mendukung maintainability dan scalability aplikasi sesuai dengan prinsip software engineering yang baik (Martin, 2017).
-
-### 2.2.5 Backend as a Service (BaaS) dengan Supabase
-
-**Backend as a Service (BaaS)** adalah model layanan cloud yang menyediakan infrastruktur backend siap pakai, memungkinkan pengembang fokus pada pengembangan frontend tanpa mengelola kompleksitas server-side infrastructure (Mell & Grance, 2011).
-
-**Supabase** merupakan platform open-source yang menyediakan ekosistem backend lengkap sebagai alternatif modern untuk Firebase. Platform ini dibangun di atas PostgreSQL dan menawarkan fitur-fitur enterprise-grade seperti:
-- **Real-time database**: Sinkronisasi data secara real-time menggunakan WebSocket
-- **Authentication & authorization**: Sistem manajemen pengguna dengan berbagai provider
-- **Row Level Security (RLS)**: Keamanan data tingkat baris untuk multi-tenancy
-- **Auto-generated APIs**: RESTful dan GraphQL API yang ter-generate otomatis
-- **Edge Functions**: Serverless functions untuk business logic kustom
-- **File storage**: Penyimpanan file dengan CDN global
-
-**Implementasi dalam TaniSMART** memanfaatkan Supabase untuk mengelola data pengguna, riwayat diagnosis, komunitas petani, dan analisis hasil panen. Arsitektur ini mendukung skalabilitas horizontal dan memastikan data consistency melalui ACID transactions yang disediakan PostgreSQL (Supabase Inc., 2024).
-
-### 2.2.6 Human-Computer Interaction dalam Konteks Rural Technology Adoption
-
-**Interaksi Manusia-Komputer (HCI)** dalam konteks rural memiliki karakteristik khusus yang harus dipertimbangkan dalam perancangan aplikasi untuk petani. Medhi et al. (2007) mengidentifikasi bahwa desain teknologi untuk pengguna rural memerlukan pendekatan yang berbeda dibandingkan urban users.
-
-**Faktor-faktor kritis dalam rural HCI** meliputi:
-- **Digital literacy variance**: Heterogenitas tingkat literasi digital yang memerlukan interface design yang adaptif
-- **Contextual constraints**: Penggunaan dalam kondisi lapangan dengan keterbatasan konektivitas dan daya baterai
-- **Cultural appropriateness**: Adaptasi terhadap norma sosial dan bahasa lokal
-- **Economic accessibility**: Pertimbangan cost-effectiveness dan ROI untuk adopsi teknologi
-
-**Prinsip Universal Design** yang diterapkan dalam TaniSMART mengacu pada framework dari Norman (2013) tentang design for everyone, dengan implementasi konkret berupa:
-- **Visual affordances**: Penggunaan ikon dan metafora yang familiar dalam konteks pertanian
-- **Progressive disclosure**: Penyajian informasi bertahap untuk menghindari cognitive overload
-- **Error prevention & recovery**: Mekanisme feedback yang jelas dan opsi undo untuk kesalahan pengguna
-- **Accessibility compliance**: Dukungan untuk berbagai kemampuan fisik dan kognitif
-
-**Evaluasi usability** dalam penelitian ini mengadopsi framework dari Nielsen (2012) dengan metrik spesifik untuk konteks rural: effectiveness (task completion rate), efficiency (time on task), dan satisfaction (subjective user experience) yang diukur melalui post-interaction interviews dengan petani di Desa Sumbersalam.
-
-## 2.3 Dataset dan Metodologi Pengumpulan Data
-
-### 2.3.1 Dataset Citra Tanaman untuk Training dan Validation
-
-**Dataset** dalam konteks machine learning untuk deteksi penyakit tanaman merupakan kumpulan terstruktur dari gambar tanaman yang telah dilabeli sesuai dengan kondisi kesehatan atau jenis penyakit yang diderita. Kualitas dan diversitas dataset secara langsung mempengaruhi akurasi model AI yang dihasilkan (Mohanty et al., 2016).
-
-**Karakteristik dataset berkualitas** untuk deteksi penyakit tanaman meliputi:
-- **Representativeness**: Mencakup variasi kondisi pencahayaan, sudut pengambilan, dan stadium penyakit
-- **Balance**: Distribusi yang merata antar kelas untuk menghindari bias model
-- **Scale adequacy**: Volume data yang cukup untuk generalization (minimal 1000 sampel per kelas)
-- **Annotation quality**: Labeling yang akurat dan konsisten oleh domain experts
-
-**Dalam implementasi TaniSMART**, penelitian ini menggunakan pendekatan hybrid dataset yang menggabungkan:
-1. **Primary dataset**: Koleksi citra tanaman padi dari sawah Bapak Edi Puryanto di Desa Sumbersalam, Bondowoso
-2. **Secondary dataset**: Repository publik seperti PlantVillage dan dataset yang dikurasi untuk tanaman tropis Indonesia
-3. **Validation dataset**: Sampel khusus dari kondisi lapangan lokal untuk testing performance
-
-**Metodologi pengumpulan primary dataset** mengikuti protokol standardized image acquisition dari Arsenovic et al. (2019), dengan spesifikasi teknis resolusi minimal 1024x1024 pixels, format JPEG/PNG, dan metadata lengkap termasuk timestamp, GPS coordinates, dan kondisi cuaca saat pengambilan.
-
----
-
-## 📚 **Referensi Landasan Teori:**
-
-**Primary Sources:**
-- Arsenovic, M., et al. (2019). *Solving current limitations of deep learning based approaches for plant disease detection*. Symmetry, 11(7), 939.
-- Barbedo, J. G. A. (2019). *Plant disease identification from individual lesions and spots using deep learning*. Biosystems Engineering, 180, 96-107.
-- Davis, F. D. (1989). *Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology*. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
-- Google AI. (2024). *Gemini API Documentation*. https://ai.google.dev/
-- Google Flutter Team. (2023). *Flutter: Build apps for any screen*. https://flutter.dev/
-- Hevner, A. R., et al. (2004). *Design science in information systems research*. MIS Quarterly, 28(1), 75-105.
-
-**Supporting References:**
-- Liu, J., et al. (2021). *Plant diseases and pests detection based on deep learning: a review*. Plant Methods, 17, 22.
-- Martin, R. C. (2017). *Clean Architecture: A Craftsman's Guide to Software Structure and Design*. Prentice Hall.
-- Medhi, I., et al. (2007). *Text-free user interfaces for illiterate and semi-literate users*. Information Technologies & International Development, 4(1), 37-50.
-- Mell, P., & Grance, T. (2011). *The NIST definition of cloud computing*. NIST Special Publication 800-145.
-- Mohanty, S. P., et al. (2016). *Using deep learning for image-based plant disease detection*. Frontiers in Plant Science, 7, 1419.
-- Nielsen, J. (2012). *Usability 101: Introduction to usability*. Nielsen Norman Group.
-- Norman, D. (2013). *The Design of Everyday Things: Revised and Expanded Edition*. Basic Books.
-- Supabase Inc. (2024). *Supabase: The open source Firebase alternative*. https://supabase.com/docs
-
----
-
-## 📝 Catatan Revisi DSR:
-
-✅ **Penyesuaian dengan DSR:**
-- Menambahkan konteks DSR dalam setiap penelitian terdahulu
-- Menjelaskan relevansi penelitian dengan tahapan DSR
-- Menekankan aspek "perancangan solusi" dan "evaluasi penerimaan"
-- Mengintegrasikan TAM sebagai framework evaluasi
-
-✅ **Bahasa S1 Natural:**
-- Kalimat yang lebih sederhana dan mudah dipahami
-- Menghindari jargon yang terlalu teknis
-- Fokus pada "penerimaan" dan "kemudahan penggunaan"
-- Mempertahankan struktur akademis yang proper
diff --git a/docs/BAB3_METODOLOGI_REVISI_NATURAL.md b/docs/BAB3_METODOLOGI_REVISI_NATURAL.md
deleted file mode 100644
index c40a44e..0000000
--- a/docs/BAB3_METODOLOGI_REVISI_NATURAL.md
+++ /dev/null
@@ -1,421 +0,0 @@
-# BAB 3 - METODOLOGI PENELITIAN
-
-## 3.1 Jenis dan Pendekatan Penelitian
-
-Penelitian ini mengadopsi paradigma **Design Science Research (DSR)** sebagai framework metodologis utama, dengan pendekatan **single case study intensif** yang memfokuskan pada perancangan, pengembangan, dan evaluasi artefak teknologi dalam konteks spesifik pertanian rural Indonesia. Pemilihan DSR didasarkan pada karakteristik penelitian yang bertujuan menghasilkan solusi teknologi inovatif untuk memecahkan masalah praktis yang teridentifikasi dalam domain pertanian, khususnya terkait adopsi teknologi kecerdasan buatan untuk deteksi penyakit tanaman pada komunitas petani dengan keterbatasan akses teknologi.
-
-**Framework DSR** yang diadopsi mengacu pada model **Peffers et al. (2007)** yang terdiri dari enam tahapan sistematis: (1) identifikasi masalah dan motivasi, (2) definisi objektif solusi, (3) perancangan dan pengembangan, (4) demonstrasi, (5) evaluasi, dan (6) komunikasi. Framework ini dipilih karena memberikan struktur metodologis yang rigorous untuk pengembangan teknologi sambil memastikan relevansi praktis dan kontribusi akademis yang signifikan dalam domain information systems dan agricultural technology.
-
-**Pendekatan single case study intensif** diterapkan dengan menjadikan **Desa Sumbersalam, Kabupaten Bondowoso** sebagai unit analisis tunggal yang memungkinkan eksplorasi mendalam terhadap karakteristik adopsi teknologi dalam konteks agroekosistem spesifik. Pendekatan ini memberikan keunggulan dalam menghasilkan insights yang rich dan contextual tentang interaksi antara technology design, user characteristics, dan environmental factors yang mempengaruhi penerimaan teknologi pertanian modern dalam setting rural Indonesia. Justifikasi ilmiah untuk pendekatan ini terletak pada prinsip **depth over breadth** yang memungkinkan pemahaman komprehensif terhadap kompleksitas adopsi teknologi dalam komunitas spesifik, dibandingkan dengan pendekatan survey yang luas namun shallow.
-
-## 3.2 Framework Design Science Research
-
-Penelitian ini mengimplementasikan framework DSR yang dikembangkan oleh **Peffers et al. (2007)** sebagai model proses yang sistematis dan rigorous untuk pengembangan artefak teknologi dalam domain information systems. Framework ini dipilih karena menyediakan panduan metodologis yang komprehensif untuk merancang solusi teknologi yang tidak hanya layak secara teknis, tetapi juga relevan secara praktis dan dapat dievaluasi secara empiris dalam konteks penggunaan nyata.
-
-**Implementasi enam tahapan DSR** dalam penelitian ini dirancang sebagai berikut:
-
-### 3.2.1 Tahap 1: Identifikasi Masalah dan Motivasi
-
-**Aktivitas utama** pada tahap ini meliputi identifikasi permasalahan spesifik yang dihadapi petani di Desa Sumbersalam dalam mendiagnosis penyakit tanaman dan mengakses informasi pertanian yang akurat. Melalui observasi lapangan intensif selama periode Juni-Agustus 2024, penelitian mengidentifikasi gap teknologi yang menyebabkan kerugian ekonomi rata-rata Rp 3-5 juta per musim tanam akibat keterlambatan deteksi penyakit tanaman pada komoditas utama (padi, jagung, dan tembakau).
-
-**Motivasi penelitian** dibangun berdasarkan temuan empiris bahwa petani di Desa Sumbersalam masih mengandalkan metode visual tradisional untuk diagnosis penyakit tanaman, yang sering kali menghasilkan misdiagnosis dan penanganan yang tidak tepat waktu. Observasi menunjukkan bahwa **89% petani** (berdasarkan 19 dari 21 interaksi) mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi gejala awal penyakit tanaman, sementara **95% memiliki akses smartphone** namun belum memanfaatkannya untuk keperluan pertanian produktif.
-
-**Justifikasi masalah** diperkuat dengan dokumentasi kasus spesifik di lahan milik key informant Bapak Edi Puryanto, di mana keterlambatan identifikasi penyakit blast pada tanaman padi menyebabkan kerugian panen sebesar 30% atau setara Rp 4,2 juta pada musim tanam Februari-Mei 2024. Kasus ini merepresentasikan pola masalah yang umum terjadi di komunitas petani dengan akses terbatas terhadap expertise agricultural extension dan teknologi pertanian modern.
-
-### 3.2.2 Tahap 2: Definisi Objektif Solusi
-
-**Objektif utama** yang ditetapkan adalah merancang dan mengembangkan aplikasi mobile yang dapat memberikan akses instant kepada petani untuk melakukan diagnosis awal penyakit tanaman dengan menggunakan teknologi **Gemini API** yang diintegrasikan dalam antarmuka yang user-friendly dan contextually appropriate untuk karakteristik pengguna rural dengan variasi tingkat literasi digital.
-
-**Kriteria solusi** yang ditetapkan mencakup accessibility requirements berupa kompatibilitas dengan smartphone Android entry-level dengan RAM minimal 2GB dan storage 16GB yang umum digunakan petani di Desa Sumbersalam. Usability requirements menekankan pada interface design yang intuitive untuk pengguna dengan limited digital literacy, dengan navigation flow yang simple dan feedback visual yang clear. Functionality requirements meliputi image recognition untuk diagnosis penyakit, knowledge base untuk rekomendasi penanganan, dan community features untuk knowledge sharing antar petani.
-
-**Performance expectations** ditetapkan secara realistic berdasarkan pilot testing, dengan target accuracy rate 85-90% untuk deteksi penyakit pada tanaman utama (padi, jagung, tembakau) dalam kondisi cahaya adequate dan kualitas foto yang memadai. Reliability requirements meliputi offline capability untuk basic features dan sync capability untuk community features ketika internet connection available.
-
-### 3.2.3 Tahap 3: Perancangan dan Pengembangan
-
-**Proses design** dimulai dengan user-centered design approach yang melibatkan key informant Bapak Edi Puryanto dalam iterative design sessions untuk memastikan interface dan feature set yang dikembangkan align dengan mental model dan workflow pattern petani dalam aktivitas pertanian harian. Design thinking methodology diterapkan dengan empathy mapping untuk memahami user pain points, ideation sessions untuk generate solution alternatives, dan prototyping untuk validate design decisions.
-
-**Architectural design** mengadopsi Clean Architecture pattern dengan separation of concerns antara presentation layer (Flutter UI), business logic layer (BLoC state management), dan data layer (Supabase backend + Gemini API integration). Pemilihan arsitektur ini didasarkan pada requirements untuk maintainability, testability, dan scalability yang mendukung future development dan potential expansion ke wilayah geographical lainnya.
-
-**Technology stack selection** didasarkan pada criteria appropriateness untuk rural deployment: **Flutter framework** dipilih untuk cross-platform compatibility (Android/iOS) dengan single codebase yang efisien untuk development resources yang terbatas. **Gemini API** diseleksi sebagai AI engine karena multimodal capabilities yang superior untuk image recognition dan Indonesian language processing dibandingkan alternatif seperti Plant.id yang lebih limited dalam local context adaptation. **Supabase** diadopsi sebagai Backend-as-a-Service untuk rapid development dengan built-in authentication, real-time database, dan cloud storage yang reliable untuk community features implementation.
-
-**Development methodology** menggunakan agile approach dengan weekly sprint cycles yang melibatkan continuous feedback dari key informant untuk ensure that development direction tetap aligned dengan user needs dan contextual requirements. Setiap sprint diakhiri dengan field testing session di lahan pertanian untuk validate feature functionality dalam real-world conditions dengan various environmental factors (lighting, weather, connectivity).
-
-### 3.2.4 Tahap 4: Demonstrasi
-
-**Field demonstration** dilaksanakan dalam controlled environment di lahan pertanian Bapak Edi Puryanto dengan systematic testing scenarios yang mencakup berbagai kondisi penggunaan real-world. Testing scenarios meliputi morning light conditions (06:00-08:00), optimal daylight (10:00-14:00), dan late afternoon conditions (16:00-18:00) untuk evaluate performance consistency across different lighting situations yang umum ditemui petani dalam aktivitas lapangan.
-
-**Demonstration protocol** strukturnya meliputi pre-test briefing tentang aplikasi functionality dan expected outcomes, guided walkthrough untuk memfamiliarkan user dengan interface dan navigation flow, independent testing session dimana key informant menggunakan aplikasi untuk actual plant diagnosis tanpa researcher intervention, dan post-test debrief untuk capture immediate feedback dan observable usability issues.
-
-**Performance capture** dilakukan secara systematic dengan documentation setiap test case meliputi input image quality, lighting conditions, plant species dan disease symptoms, AI diagnosis results, accuracy assessment berdasarkan expert validation, dan user interaction patterns. Dari 21 test cases yang dilakukan, 19 kasus menghasilkan diagnosis yang accurate (89.5% success rate), sementara 2 kasus mengalami failure karena poor image quality dan extreme lighting conditions.
-
-### 3.2.5 Tahap 5: Evaluasi
-
-**Evaluasi komprehensif** dilakukan dengan mixed-methods approach yang menggabungkan quantitative performance metrics dan qualitative user experience assessment untuk memberikan holistic view tentang artefak effectiveness dan user acceptance dalam konteks penggunaan real-world.
-
-**Quantitative evaluation** meliputi accuracy metrics berdasarkan expert validation dari agricultural extension officer Kabupaten Bondowoso, dengan accuracy rate 89.5% (19/21 successful diagnoses) yang menunjukkan performance level yang adequate untuk practical deployment. Response time measurement menunjukkan average processing time 3.2 detik untuk image analysis dengan internet connection stable, dan user task completion rate 95% untuk basic functionality (image capture dan result interpretation).
-
-**Qualitative evaluation** menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) framework untuk assess perceived usefulness dan perceived ease of use sebagai primary factors yang mempengaruhi adoption intention. Semi-structured interview dengan key informant menghasilkan insights bahwa aplikasi dianggap "sangat membantu untuk diagnosis cepat" (perceived usefulness tinggi) dan "mudah dipelajari dalam 1-2 kali penggunaan" (perceived ease of use tinggi), dengan adoption intention yang strong untuk penggunaan regular dalam aktivitas pertanian.
-
-**Usability assessment** menggunakan System Usability Scale (SUS) yang diadaptasi untuk rural context, menghasilkan score 78.5 yang dikategorikan sebagai "Good" usability level. User feedback qualitatif mengidentifikasi strength dalam simple navigation flow dan clear visual feedback, sementara improvement opportunities terletak pada offline functionality enhancement dan more comprehensive disease database untuk varietas tanaman lokal.
-
-### 3.2.6 Tahap 6: Komunikasi
-
-**Dokumentasi hasil penelitian** dilakukan secara systematic untuk ensure knowledge transfer yang effective kepada academic community dan practical stakeholders. Academic communication meliputi thesis documentation dengan detailed methodology, findings, dan implications untuk future research dalam domain agricultural technology dan rural technology adoption.
-
-**Knowledge dissemination** kepada praktisi meliputi workshop demonstration kepada farmer groups di Desa Sumbersalam untuk transfer knowledge tentang technology benefits dan usage guidelines. Collaboration dengan agricultural extension office Kabupaten Bondowoso established untuk potential integration dengan existing agricultural support programs dan scaling considerations untuk broader geographical coverage.
-
-**Contribution identification** untuk academic domain meliputi methodological contribution berupa DSR implementation framework untuk agricultural technology development, empirical contribution berupa insights tentang rural technology adoption patterns, dan practical contribution berupa working prototype yang demonstrates feasibility of AI technology adaptation untuk Indonesian agricultural context.
-
-## 3.3 Lokasi dan Waktu Penelitian
-
-**Lokasi penelitian** ditetapkan secara purposive di **Desa Sumbersalam, Kecamatan Bondowoso, Kabupaten Bondowoso, Jawa Timur** berdasarkan kriteria representativeness sebagai komunitas pertanian rural yang memiliki karakteristik tipikal petani Indonesia dengan akses teknologi terbatas namun memiliki potensi adopsi teknologi mobile yang tinggi. Pemilihan lokasi ini didasarkan pada preliminary survey yang menunjukkan bahwa 95% household memiliki smartphone Android, infrastruktur internet adequate (3G/4G coverage), dan diversitas tanaman yang sesuai dengan scope penelitian (padi, jagung, tembakau).
-
-**Karakteristik geografis** Desa Sumbersalam mencakup total area 847 hektar dengan 65% merupakan lahan pertanian produktif, ketinggian 250-350 meter di atas permukaan laut, dan curah hujan rata-rata 1.800-2.200 mm per tahun yang mendukung pertanian intensif sepanjang tahun. Kondisi agroekosistem ini memberikan keragaman penyakit tanaman yang representative untuk testing aplikasi TaniSMART dalam berbagai scenarios yang relevan dengan kondisi pertanian Indonesia pada umumnya.
-
-**Justifikasi pemilihan lokasi** didasarkan pada accessibility untuk intensive field research dengan dukungan key informant yang cooperative, representativeness terhadap karakteristik petani rural Indonesia dalam hal demographic profile dan farming practices, dan feasibility untuk longitudinal observation dalam timeframe penelitian yang tersedia. Desa Sumbersalam juga memiliki active farmer groups dan agricultural extension presence yang memfasilitasi validation process dan community engagement yang diperlukan untuk research rigor.
-
-**Waktu penelitian** dilaksanakan dalam periode **Juni-Agustus 2024** (3 bulan) dengan intensive field research approach yang memungkinkan observation terhadap complete crop cycle untuk tanaman padi musim kemarau. Timing penelitian disesuaikan dengan calendar pertanian lokal untuk ensure optimal conditions untuk disease occurrence observation dan farmer availability untuk participation dalam research activities.
-
-**Timeline pelaksanaan** penelitian dirancang sebagai berikut: **Juni 2024 (Month 1)** fokus pada problem identification dan requirement analysis melalui intensive observation dan interview dengan key informant. **Juli 2024 (Month 2)** dedicated untuk iterative design dan development process dengan continuous user feedback integration. **Agustus 2024 (Month 3)** allocated untuk demonstration, testing, dan evaluation phase dengan comprehensive data collection untuk final assessment.
-
-## 3.4 Informan Penelitian
-
-**Key informant selection** menggunakan purposive sampling dengan kriteria specific yang ensure representativeness dan credibility untuk single case study approach yang intensive. Penelitian ini mengadopsi **primary key informant strategy** yang focus pada one main participant dengan deep engagement, supplemented dengan secondary informants untuk triangulation dan validation purposes.
-
-### 3.4.1 Primary Key Informant
-
-**Bapak Edi Puryanto** (45 tahun) ditetapkan sebagai primary key informant berdasarkan kriteria comprehensive yang meliputi experience dalam pertanian (22 tahun pengalaman), ownership terhadap lahan representatif (2.5 hektar dengan diversitas tanaman padi, jagung, tembakau), technology readiness (smartphone user aktif dengan basic digital literacy), community leadership (ketua kelompok tani "Sumber Makmur"), dan willingness untuk long-term collaboration dalam research process.
-
-**Profile demografis** Bapak Edi menunjukkan karakteristik yang representative terhadap target user aplikasi TaniSMART: pendidikan SMA (setara dengan 68% petani di Kabupaten Bondowoso), income level menengah (Rp 15-25 juta per tahun dari pertanian), household size 4 orang (istri + 2 anak), dan akses technology moderate (smartphone Android, 4G connection, social media user aktif).
-
-**Farming practices** yang dijalankan Bapak Edi mencakup crop rotation system dengan padi sebagai main crop (2 kali per tahun), jagung dan tembakau sebagai alternative crops, integrated pest management dengan combination traditional dan modern methods, dan active participation dalam farmer group activities termasuk information sharing dan collective problem solving.
-
-**Selection rationale** untuk Bapak Edi sebagai primary key informant didasarkan pada representation terhadap typical Indonesian farmer profile, accessibility untuk intensive collaboration throughout research period, credibility dalam community sebagai opinion leader yang mempengaruhi technology adoption patterns, dan expertise dalam local agricultural practices yang essential untuk contextual adaptation of technology solution.
-
-### 3.4.2 Secondary Informants
-
-**Agricultural Extension Officer** dari Dinas Pertanian Kabupaten Bondowoso (Ibu Sari Wulandari, SP) dilibatkan sebagai expert validator untuk technical accuracy assessment dari AI diagnosis results dan appropriateness evaluation dari recommended treatment suggestions. Involvement extension officer memberikan professional perspective yang balance terhadap farmer perspective dan ensure scientific validity dari research findings.
-
-**Three additional farmers** dari Kelompok Tani "Sumber Makmur" (Bapak Suroyo, Bapak Wagiman, Bapak Sugiono) dilibatkan dalam focus group discussion untuk triangulation purposes dan community perspective validation. Selection criteria untuk secondary informants meliputi membership dalam same farmer group, similar farming scale (1-3 hektar), dan varying age ranges (35-55 tahun) untuk capture generational differences dalam technology perception.
-
-**Community leader** (Kepala Desa Sumbersalam) provided contextual information tentang community characteristics, development priorities, dan local regulations yang relevant untuk technology implementation. Leadership perspective important untuk understand broader adoption implications dan sustainability considerations untuk technology integration dalam community development initiatives.
-
-### 3.4.3 Informant Interaction Protocol
-
-**Engagement strategy** dengan key informant menggunakan collaborative approach yang positioned researcher sebagai technology facilitator rather than external observer. Weekly meetings established dengan Bapak Edi untuk continuous feedback collection, regular field visits untuk hands-on testing sessions, dan informal daily communication via WhatsApp untuk immediate issue reporting dan suggestion sharing.
-
-**Trust building** dilakukan melalui genuine interest demonstration terhadap local agricultural challenges, respectful attitude terhadap traditional knowledge dan practices, transparent communication tentang research objectives dan expected benefits, dan commitment untuk knowledge sharing yang mutual benefit untuk both researcher dan community.
-
-**Compensation approach** untuk informant participation tidak menggunakan monetary incentives untuk avoid bias dalam feedback, namun focused pada knowledge exchange dan technical assistance dalam form of agricultural information access, smartphone usage training, dan potential network connection dengan agricultural development programs.
-
-## 3.3 Studi Literatur dan Kajian Teori
-
-Studi literatur dilaksanakan secara sistematis untuk mengkaji berbagai penelitian terdahulu yang relevan dengan implementasi teknologi AI dan computer vision dalam sektor pertanian, khususnya untuk identifikasi penyakit tanaman melalui aplikasi mobile. **Dalam konteks Design Science Research**, studi literatur berperan penting dalam tahap **identifikasi masalah** dan **definisi objektif solusi**.
-
-**Fokus utama studi literatur** mencakup Technology Acceptance Model (TAM) untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan teknologi oleh petani dalam konteks rural Indonesia. Computer Vision dan AI dalam deteksi penyakit tanaman menggunakan deep learning dan image recognition menjadi fokus teknis utama. Mobile Application Development dengan Flutter framework untuk aplikasi pertanian dipelajari sebagai foundation pengembangan. Human-Computer Interaction (HCI) dalam konteks rural technology adoption dieksplorasi untuk memahami aspek usability. Backend as a Service (BaaS) dengan fokus pada Supabase sebagai platform cloud dianalisis untuk arsitektur sistem.
-
-**Metodologi pencarian literatur** menggunakan pendekatan systematic review dengan kata kunci "AI plant disease detection" untuk literatur tentang teknologi deteksi penyakit. "Smart farming technology adoption" digunakan untuk mencari penelitian tentang adopsi teknologi pertanian. "Mobile agriculture application" menjadi kata kunci untuk aplikasi mobile dalam sektor pertanian. "Computer vision agriculture" dicari untuk teknologi computer vision dalam pertanian. "Technology acceptance model rural" digunakan untuk penelitian TAM dalam konteks rural.
-
-**Database yang digunakan** meliputi IEEE Xplore, ScienceDirect, Google Scholar, dan Springer Link dengan periode publikasi 2019-2025 untuk memastikan relevansi teknologi terkini.
-
-## 3.5 Teknik Pengumpulan Data
-
-Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini dirancang untuk mendukung implementasi sistematis framework DSR dengan integrasi mixed-methods approach yang menggabungkan qualitative dan quantitative data collection strategies. **Alignment dengan DSR stages** memastikan bahwa setiap tahapan penelitian mendapatkan data support yang adequate untuk rigorous evaluation dan comprehensive understanding terhadap technology design dan adoption process.
-
-### 3.5.1 Data Collection Strategy per DSR Stage
-
-#### **Stage 1: Problem Identification - Observational & Interview Data**
-
-**Participant observation** dilakukan secara intensive selama periode Juni 2024 dengan structured observation protocol yang focus pada current farming practices, pain points dalam disease identification, information seeking behavior, dan technology usage patterns. Observation sessions dijadwalkan pada morning hours (06:00-09:00) dan afternoon hours (15:00-18:00) ketika petani melakukan field inspection activities, untuk capture natural workflow dan authentic problem manifestation.
-
-**In-depth interviews** dengan key informant Bapak Edi Puryanto menggunakan semi-structured interview guide yang explore historical experiences dengan plant disease outbreaks, economic impact assessment dari crop losses, current information sources untuk agricultural advice, technology readiness assessment, dan expectation mapping untuk digital solution. Interview sessions dilakukan dalam Bahasa Indonesia dengan natural conversational approach untuk ensure comfort dan authenticity dalam response.
-
-**Photo-documentation** dari current plant conditions, disease symptoms, dan farming environment untuk establish baseline understanding tentang prevalent diseases dan challenging diagnosis scenarios yang akan become input untuk solution design. Documentation menggunakan systematic approach dengan metadata recording meliputi date, time, weather conditions, plant species, growth stage, dan observed symptoms.
-
-#### **Stage 2: Objectives Definition - Requirement Analysis Data**
-
-**Requirements elicitation** melalui collaborative sessions dengan key informant untuk define functional requirements (feature specifications), non-functional requirements (performance, usability, reliability), dan contextual requirements (local adaptation, cultural appropriateness). Sessions menggunakan user story development technique untuk capture requirements dalam user-centric format yang align dengan actual usage scenarios.
-
-**Stakeholder analysis** interviews dengan agricultural extension officer dan secondary farmers untuk understand ecosystem requirements dan validation criteria untuk technology solution. Data collection focus pada technical standards untuk disease diagnosis accuracy, acceptable performance thresholds, integration requirements dengan existing agricultural support systems, dan adoption facilitators atau barriers dalam community context.
-
-**Competitive analysis** melalui literature review dan technology assessment untuk understand current solutions, gap identification, dan opportunity mapping untuk value proposition development. Analysis include technology capability assessment (Gemini API vs alternatives), market readiness evaluation, dan implementation feasibility dalam resource-constrained environment.
-
-#### **Stage 3: Design & Development - Iterative Feedback Data**
-
-**User-centered design sessions** dengan key informant menggunakan participatory design approach untuk interface development, navigation flow optimization, dan feature prioritization. Sessions documented melalui screen recording, sketch documentation, dan verbal feedback transcription untuk comprehensive design rationale documentation.
-
-**Rapid prototyping feedback** collection melalui weekly testing sessions dengan evolving prototype versions, menggunakan think-aloud protocol untuk capture user mental models, cognitive load assessment, dan usability issue identification. Feedback data structured dalam usability issue tracking format dengan severity classification dan resolution priority assignment.
-
-**Technical performance data** dari development process meliputi API response time measurements, accuracy testing results dengan sample images, error rate documentation, dan system reliability metrics under various conditions (network connectivity, device specifications, environmental factors).
-
-#### **Stage 4: Demonstration - Performance Documentation Data**
-
-**Controlled testing scenarios** implementation dengan systematic test case execution covering various plant species, disease types, lighting conditions, dan user interaction patterns. Test results documented dengan detailed metrics meliputi diagnosis accuracy, response time, user task completion rates, dan system error occurrences.
-
-**Real-world usage documentation** melalui field testing sessions dimana key informant menggunakan aplikasi untuk actual farming needs tanpa researcher intervention. Usage sessions recorded (dengan permission) untuk behavior analysis, success pattern identification, dan natural error recovery observation.
-
-**Expert validation data** collection dari agricultural extension officer untuk technical accuracy assessment dari AI diagnosis results, appropriateness evaluation dari recommended treatments, dan professional assessment terhadap solution quality untuk practical deployment.
-
-#### **Stage 5: Evaluation - User Acceptance & Performance Data**
-
-**Technology Acceptance Model (TAM) assessment** menggunakan structured questionnaire yang adapted untuk rural context, measuring perceived usefulness, perceived ease of use, attitude toward usage, dan behavioral intention. TAM constructs measured menggunakan 7-point Likert scale dengan bilingual questionnaire (Indonesian/Javanese) untuk ensure comprehension accuracy.
-
-**System Usability Scale (SUS) evaluation** dengan adaptation untuk local context dan low-literacy users, providing quantitative usability assessment yang comparable dengan standard benchmarks. SUS administration dilakukan melalui guided interview format untuk ensure understanding dan accurate response dari participants.
-
-**Semi-structured evaluation interviews** untuk qualitative assessment terhadap user experience, satisfaction levels, perceived benefits, experienced challenges, dan recommendations untuk improvement. Interview data provide rich contextual information untuk understanding quantitative metrics dan identifying areas untuk future development.
-
-**Performance metrics collection** meliputi objective measures seperti task completion time, error rates, feature usage frequency, dan retention indicators. Performance data collected melalui application logging (dengan user consent) dan manual observation during evaluation sessions.
-
-#### **Stage 6: Communication - Documentation & Dissemination Data**
-
-**Research documentation** systematic meliputi methodology documentation, findings summarization, lessons learned compilation, dan contribution identification untuk academic dan practical communities. Documentation process ensure knowledge preservation dan transferability untuk future research atau implementation efforts.
-
-**Community feedback sessions** untuk knowledge sharing dengan broader farmer community, collecting community-level acceptance indicators, adoption intention assessment, dan scaling feasibility evaluation. Sessions provide data untuk understanding broader implications dan implementation considerations untuk technology scaling.
-
-### 3.5.2 Data Quality Assurance Measures
-
-**Triangulation strategy** implemented melalui multiple data sources (key informant, secondary farmers, extension officer), multiple methods (observation, interview, testing), dan multiple time points (longitudinal data collection) untuk enhance validity dan reliability dari research findings.
-
-**Member checking** procedures dengan key informant untuk validate interpretation accuracy dari collected data, ensure authentic representation dari participant perspectives, dan maintain research credibility dalam community context. Member checking dilakukan pada regular intervals throughout research process untuk continuous validation.
-
-**Audit trail maintenance** melalui comprehensive documentation dari data collection procedures, decision rationales, analysis processes, dan interpretation development untuk ensure transparency dan replicability dari research process. Audit trail documentation stored secara systematic dengan version control untuk research integrity maintenance.
-
-## 3.6 Teknik Analisis Data
-
-Analisis data dalam penelitian DSR ini menggunakan **sequential mixed-methods approach** yang mengintegrasikan qualitative analysis untuk understanding contextual factors dan quantitative analysis untuk performance evaluation. **Framework analisis** dirancang untuk mendukung setiap tahapan DSR dengan appropriate analytical techniques yang ensure rigorous evaluation dan meaningful insights generation.
-
-### 3.6.1 Qualitative Data Analysis
-
-#### **Thematic Analysis untuk User Requirements & Design Insights**
-
-**Inductive thematic analysis** diterapkan pada interview transcripts, observation notes, dan user feedback data untuk identify patterns dalam user needs, pain points, dan expectations. Analysis process mengikuti Braun & Clarke (2006) framework dengan systematic coding procedures: familiarization dengan data melalui multiple reading sessions, initial code generation untuk identify meaningful units, theme development melalui code clustering, theme review dan refinement untuk ensure coherence, dan final theme definition dengan supporting evidence compilation.
-
-**User journey mapping** analysis untuk understand current farming workflows dan identify intervention points dimana technology solution dapat provide maximum value. Journey mapping integrate observational data dengan interview insights untuk create comprehensive understanding tentang user context dan opportunity identification untuk design optimization.
-
-**Pain point categorization** menggunakan framework yang classify identified issues dalam technical barriers (technology access, digital literacy), informational barriers (knowledge gaps, information quality), social barriers (community acceptance, social influence), dan economic barriers (cost considerations, value perception) untuk comprehensive problem understanding.
-
-#### **Content Analysis untuk Literature & Documentation**
-
-**Systematic content analysis** pada academic literature menggunakan concept-driven approach untuk extract relevant findings tentang DSR applications dalam agriculture, technology acceptance models untuk rural contexts, dan mobile application design principles untuk low-literacy users. Analysis menggunakan predetermined categories aligned dengan research objectives sambil remain open untuk emergent themes yang relevant untuk research context.
-
-**Comparative analysis** dari existing agricultural applications dan AI-based plant disease detection systems untuk identify best practices, common limitations, dan differentiation opportunities untuk TaniSMART solution. Analysis focus pada feature comparison, usability approaches, dan user feedback patterns untuk inform design decisions.
-
-### 3.6.2 Quantitative Data Analysis
-
-#### **Descriptive Statistics untuk Performance Metrics**
-
-**Performance metrics analysis** menggunakan descriptive statistics untuk summarize system performance data meliputi accuracy rates (percentage of correct diagnoses), response times (average processing duration), error rates (frequency dan types of system errors), dan user task completion rates. Descriptive analysis provide baseline performance assessment yang essential untuk demonstrating solution viability.
-
-**User acceptance metrics** analysis menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) framework dengan statistical assessment dari perceived usefulness, perceived ease of use, attitude toward usage, dan behavioral intention constructs. Analysis menggunakan reliability assessment (Cronbach's alpha) untuk internal consistency verification dan correlation analysis untuk construct relationship exploration.
-
-**System Usability Scale (SUS) analysis** dengan standard scoring procedures untuk generate usability scores yang comparable dengan established benchmarks. SUS analysis provide quantitative usability assessment yang complement qualitative user experience insights dan enable comparative evaluation dengan similar applications.
-
-#### **Error Analysis untuk System Reliability Assessment**
-
-**Failure mode analysis** untuk understand patterns dalam system errors, including failure categorization (network connectivity, image quality, API limitations), failure frequency assessment, dan recovery mechanism effectiveness evaluation. Error analysis essential untuk understanding system limitations dan informing improvement recommendations.
-
-**Performance correlation analysis** untuk identify relationships antara environmental factors (lighting conditions, image quality, plant species) dan system performance outcomes. Correlation analysis enable identification of optimal usage conditions dan areas untuk system enhancement prioritization.
-
-### 3.6.3 Integration Analysis for DSR Evaluation
-
-#### **Cross-Case Pattern Analysis**
-
-**Pattern identification** across different usage scenarios, user interactions, dan environmental conditions untuk understand factors yang influence successful technology adoption dan effective usage patterns. Pattern analysis integrate qualitative insights dengan quantitative performance data untuk comprehensive understanding tentang solution effectiveness.
-
-**Success factor analysis** untuk identify critical elements yang contribute untuk positive user experience dan successful task completion. Analysis focus pada user characteristics, system features, environmental factors, dan interaction patterns yang associated dengan optimal outcomes.
-
-#### **Gap Analysis for Design Improvement**
-
-**Requirement vs. Reality assessment** untuk compare initial design objectives dengan actual performance outcomes, identify areas where solution meets expectations dan areas requiring improvement. Gap analysis inform iterative design recommendations dan future development priorities.
-
-**User expectation vs. System capability analysis** untuk understand discrepancies antara user needs dan current solution capabilities, providing insights untuk feature enhancement dan user education requirements.
-
-### 3.6.4 DSR-Specific Analytical Framework
-
-#### **Artifact Evaluation Matrix**
-
-**Multi-criteria evaluation** framework yang assess developed artifact (TaniSMART application) berdasarkan technical effectiveness (accuracy, reliability, performance), user acceptance (usability, satisfaction, adoption intention), practical utility (real-world applicability, problem-solving capability), dan contribution significance (novelty, relevance, academic value).
-
-**Rigor assessment** untuk evaluate research methodology quality dan ensure compliance dengan DSR best practices. Assessment meliputi artifact design quality, evaluation comprehensiveness, methodological appropriateness, dan contribution clarity untuk academic standards compliance.
-
-#### **Knowledge Contribution Analysis**
-
-**Design knowledge articulation** untuk identify dan document insights tentang designing technology solutions untuk rural agricultural contexts. Knowledge contribution meliputi design principles, design guidelines, dan design theory elements yang transferable untuk similar problem domains.
-
-**Methodological contribution assessment** untuk evaluate research approach novelty dan applicability untuk future DSR implementations dalam agricultural technology domain. Methodological insights include research design adaptations, evaluation framework enhancements, dan data collection innovations yang valuable untuk research community.
-
-## 3.7 Validitas dan Reliabilitas Data
-
-### 3.7.1 Validitas Data dalam Konteks DSR
-
-#### **Internal Validity**
-
-**Triangulation strategy** implementation melalui multiple perspectives (key informant, secondary farmers, extension officer), multiple methods (observation, interview, testing), dan multiple time points (longitudinal evaluation) untuk enhance validity dari research findings. Triangulation ensure bahwa conclusions supported oleh converging evidence dari different sources dan approaches.
-
-**Member checking procedures** dengan key informant untuk validate interpretation accuracy dari collected data dan ensure authentic representation dari participant perspectives. Member checking dilakukan throughout research process untuk continuous validation dan maintain research credibility dalam community context.
-
-**Expert validation** dari agricultural extension officer untuk technical accuracy assessment dari AI diagnosis results dan appropriateness evaluation dari recommended treatments. Expert validation provide professional credibility untuk research findings dan ensure practical relevance dari developed solution.
-
-#### **External Validity & Transferability**
-
-**Rich contextual description** provision untuk enable transferability assessment oleh future researchers atau practitioners untuk similar contexts. Contextual description meliputi detailed community characteristics, environmental factors, cultural considerations, dan implementation constraints yang relevant untuk replication atau adaptation efforts.
-
-**Purposive sampling justification** dengan clear criteria explanation untuk key informant selection dan explicit discussion tentang representativeness limitations. Sampling justification acknowledge scope boundaries sambil demonstrate logical basis untuk case selection dalam single case study approach.
-
-**Boundary conditions identification** untuk clearly define scope dan limitations dari research findings, including geographic boundaries (Desa Sumbersalam), temporal boundaries (3-month study period), technological boundaries (Gemini API capabilities), dan demographic boundaries (rural farmer characteristics).
-
-### 3.7.2 Reliabilitas Data
-
-#### **Consistency Measures**
-
-**Inter-method reliability** assessment melalui comparison antara different data collection approaches untuk similar constructs. Consistency checking antara observational data dan interview data tentang user behavior patterns ensure reliable understanding tentang user characteristics dan needs.
-
-**Temporal reliability** verification melalui repeated measurements pada different time points untuk assess stability dari user perceptions dan system performance metrics. Temporal checking important untuk distinguishing antara consistent patterns dan temporary fluctuations dalam data.
-
-**Documentation rigor** maintenance melalui systematic record keeping, standardized procedures untuk data collection, dan comprehensive audit trail documentation. Documentation rigor ensure research reproducibility dan enable quality assessment oleh external reviewers.
-
-#### **Measurement Reliability**
-
-**Instrument validation** untuk structured questionnaires (TAM, SUS) menggunakan standard reliability assessment procedures including internal consistency testing (Cronbach's alpha), item-total correlation analysis, dan factor structure verification. Instrument reliability essential untuk meaningful quantitative analysis dan valid conclusions.
-
-**Observer reliability** enhancement melalui clear observation protocols, systematic documentation procedures, dan regular calibration sessions untuk maintain consistency dalam data interpretation across different observation sessions.
-
-### 3.7.3 Credibility Enhancement Strategies
-
-#### **Prolonged Engagement**
-
-**Extended field presence** selama 3-month period untuk build trust dengan community members, develop deep understanding tentang local context, dan enable comprehensive observation dari various situations dan interactions. Prolonged engagement enhance research credibility dan ensure comprehensive data collection.
-
-**Continuous relationship building** dengan key informant dan community members untuk maintain open communication channels, encourage honest feedback, dan facilitate natural interaction patterns yang essential untuk authentic data collection.
-
-#### **Peer Debriefing & External Audit**
-
-**Academic supervision** involvement untuk regular review dari research progress, methodology compliance assessment, dan interpretation validity checking. Supervision provide external perspective untuk ensure research rigor dan academic standards compliance.
-
-**Community validation** sessions untuk present preliminary findings kepada farmer groups dan collect community-level feedback tentang accuracy dan relevance dari research conclusions. Community validation ensure that research outcomes resonate dengan lived experience dari target population.
-
-**Validitas eksternal** dijaga melalui **thick description** terhadap konteks penelitian, karakteristik informan, dan setting penelitian untuk memungkinkan **transferability** hasil penelitian ke konteks serupa.
-
-### 3.8.2 Reliabilitas Data
-
-**Reliabilitas** dipastikan melalui konsistensi instrumen wawancara dan observasi yang telah tervalidasi. Inter-rater reliability dijaga dalam proses coding dan analisis data kualitatif dengan melibatkan multiple reviewer. Audit trail dilakukan dengan mendokumentasikan secara lengkap proses pengumpulan dan analisis data dari tahap awal hingga akhir. Member checking dilaksanakan dengan melakukan validasi hasil analisis kepada informan untuk memastikan akurasi interpretasi.
-
-## 3.9 Analisis Data
-
-### 3.9.1 Analisis Data Kualitatif
-
-Data kualitatif dari wawancara dan observasi dianalisis menggunakan **thematic analysis** dengan pendekatan **inductive coding**. Proses analisis dimulai dengan transcription yaitu verbatim transcription hasil wawancara untuk memastikan akurasi data. Initial coding dilakukan dengan open coding untuk mengidentifikasi konsep-konsep awal yang muncul dari data. Categorization kemudian dilaksanakan dengan mengelompokkan kode-kode yang berkaitan. Theme development dilakukan untuk mengidentifikasi tema-tema utama yang konsisten. Theme refinement menjadi tahap akhir dengan melakukan validasi dan refinement tema berdasarkan data yang tersedia.
-
-### 3.9.2 Analisis Data Kuantitatif
-
-Data kuantitatif dari **usability testing** dan **performance metrics** dianalisis menggunakan **descriptive statistics** dan **inferential statistics** dengan bantuan software SPSS atau R.
-
-**Metrics yang dianalisis** meliputi task completion rate yang mengukur persentase berhasil menyelesaikan tugas yang diberikan kepada pengguna. Time on task dianalisis untuk mengetahui waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas tertentu dalam aplikasi. Error rate dihitung berdasarkan frekuensi kesalahan dalam penggunaan aplikasi selama sesi testing. User satisfaction score dievaluasi menggunakan skor kepuasan berdasarkan System Usability Scale yang telah terstandarisasi.
-
-## 3.5 Metode Pengembangan Aplikasi
-
-Metode pengembangan aplikasi yang digunakan untuk membangun **Aplikasi Mobile TaniSMART** adalah **Design Science Research (DSR)** yang dikembangkan oleh Hevner et al. (2004). DSR dipilih karena penelitian ini berfokus pada **perancangan dan pengembangan solusi teknologi** untuk memecahkan masalah praktis dalam domain pertanian.
-
-**DSR berbeda dengan metode pengembangan tradisional** karena menekankan pada **penciptaan artefak** (aplikasi) yang dapat memberikan **kontribusi praktis** sekaligus **kontribusi akademis**. Metode ini sangat sesuai untuk penelitian yang bertujuan menciptakan teknologi baru atau mengintegrasikan teknologi existing untuk menyelesaikan masalah di dunia nyata.
-
-### 3.5.1 Identifikasi Masalah dan Motivasi
-
-**Tahap pertama** dalam DSR adalah mengidentifikasi masalah spesifik yang akan diselesaikan melalui pengembangan aplikasi. Pada tahap ini dilakukan **analisis mendalam** terhadap permasalahan yang dihadapi petani di Desa Sumbersalam dalam mendiagnosis penyakit tanaman.
-
-**Aktivitas yang dilakukan** meliputi wawancara mendalam dengan Bapak Edi Puryanto untuk memahami kesulitan dalam identifikasi penyakit tanaman yang selama ini dihadapi petani. Observasi lapangan dilakukan secara intensif untuk mengamati praktek pertanian tradisional yang telah digunakan turun-temurun. Analisis gap kemudian dilakukan untuk mengidentifikasi kesenjangan antara kebutuhan petani dengan teknologi yang tersedia saat ini. Seluruh temuan kemudian didokumentasikan secara sistematis sebagai landasan yang kuat untuk pengembangan solusi teknologi.
-
-**Hasil tahap ini** adalah pemahaman yang jelas tentang **mengapa** aplikasi TaniSMART perlu dikembangkan dan **apa masalah spesifik** yang akan diselesaikan.
-
-### 3.5.2 Definisi Tujuan Solusi
-
-**Tahap kedua** adalah menetapkan tujuan yang jelas dan terukur untuk aplikasi yang akan dikembangkan. Berdasarkan masalah yang telah diidentifikasi, tahap ini mendefinisikan **apa yang ingin dicapai** melalui aplikasi TaniSMART.
-
-**Tujuan solusi yang ditetapkan** meliputi memudahkan petani dalam identifikasi penyakit tanaman menggunakan foto dengan interface yang sederhana dan intuitif. Aplikasi dirancang untuk menyediakan rekomendasi penanganan yang praktis dan mudah dipahami oleh petani dengan berbagai tingkat pendidikan. Platform komunitas diciptakan untuk memfasilitasi berbagi pengalaman antar petani dalam mengatasi masalah pertanian. Analisis hasil panen disajikan dengan tampilan yang sederhana namun informatif untuk membantu petani membuat keputusan yang lebih baik.
-
-**Kriteria keberhasilan** ditetapkan berdasarkan **kemudahan penggunaan** dan **penerimaan** oleh petani, bukan pada akurasi teknis yang kompleks.
-
-### 3.5.3 Perancangan dan Pengembangan
-
-**Tahap ketiga** adalah merancang dan membangun aplikasi berdasarkan tujuan yang telah ditetapkan. Tahap ini meliputi **perancangan antarmuka**, **pengembangan kode**, dan **integrasi teknologi**.
-
-**Perancangan Antarmuka** meliputi desain yang sederhana dan mudah dipahami petani dengan berbagai tingkat literasi digital untuk memastikan aksesibilitas yang optimal. Penggunaan ikon dan simbol yang familiar dalam konteks pertanian diprioritaskan untuk mempermudah pengenalan fungsi-fungsi aplikasi. Alur navigasi dirancang secara intuitif tanpa menu yang membingungkan agar petani dapat menggunakan aplikasi tanpa kesulitan. Desain responsif diterapkan agar aplikasi dapat digunakan dengan optimal di berbagai ukuran layar smartphone yang berbeda.
-
-**Pengembangan Aplikasi** menggunakan Flutter sebagai framework utama untuk membangun aplikasi lintas platform yang dapat berjalan di Android dan iOS. Gemini API diintegrasikan untuk teknologi pengenalan dan analisis foto tanaman dengan akurasi yang dapat diandalkan. Supabase dimanfaatkan untuk penyimpanan data pengguna dan komunitas dengan keamanan yang terjamin. Integrasi fitur kamera dilakukan untuk memungkinkan pengambilan foto tanaman secara langsung dari dalam aplikasi.
-
-**Proses pengembangan** dilakukan secara **berulang** (iteratif) dengan melibatkan **feedback** dari calon pengguna di setiap tahap.
-
-### 3.5.4 Demonstrasi
-
-**Tahap keempat** adalah menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan dapat **menyelesaikan masalah** yang telah diidentifikasi. Demonstrasi dilakukan dengan **uji coba langsung** di lapangan bersama petani.
-
-**Aktivitas demonstrasi** meliputi instalasi aplikasi di smartphone petani dengan pendampingan teknis untuk memastikan proses berjalan lancar. Pelatihan singkat diberikan untuk memperkenalkan penggunaan fitur-fitur utama aplikasi dengan bahasa yang mudah dipahami. Uji coba identifikasi penyakit tanaman dilakukan menggunakan foto nyata dari sawah yang ada di lokasi penelitian. Demonstrasi fitur komunitas dan analisis hasil panen ditunjukkan untuk memberikan gambaran lengkap kemampuan aplikasi. Pencatatan respons dan reaksi petani terhadap aplikasi dilakukan secara sistematis untuk evaluasi lebih lanjut.
-
-**Hasil demonstrasi** berupa **bukti konkret** bahwa aplikasi dapat digunakan oleh target pengguna untuk menyelesaikan masalah sehari-hari mereka.
-
-### 3.5.5 Evaluasi
-
-**Tahap kelima** adalah mengevaluasi **seberapa baik** aplikasi memenuhi tujuan yang telah ditetapkan. Evaluasi dilakukan menggunakan **Technology Acceptance Model (TAM)** dengan fokus pada **penerimaan** dan **kemudahan penggunaan**.
-
-**Metode evaluasi** meliputi wawancara pasca-penggunaan yang dilakukan untuk mengetahui persepsi petani setelah menggunakan aplikasi dalam periode tertentu. Observasi dilakukan untuk mengamati cara petani menggunakan aplikasi secara natural tanpa intervensi peneliti. Kuesioner sederhana disusun dengan pertanyaan tentang kemudahan dan kegunaan aplikasi yang dapat dipahami oleh responden. Analisis tingkat kepuasan dan keinginan untuk terus menggunakan dilakukan untuk mengukur sustainability adopsi teknologi.
-
-**Indikator keberhasilan** meliputi kemampuan petani untuk menggunakan aplikasi tanpa bantuan setelah mendapat penjelasan singkat dari tim peneliti. Waktu yang dibutuhkan untuk identifikasi penyakit harus lebih cepat dibandingkan dengan metode manual yang selama ini digunakan. Petani diharapkan merasa terbantu dengan informasi yang diberikan aplikasi dalam mengatasi masalah pertanian mereka. Keinginan untuk merekomendasikan aplikasi kepada petani lain menjadi indikator penting tingkat kepuasan dan adopsi teknologi.
-
-### 3.5.6 Komunikasi
-
-**Tahap terakhir** adalah mengkomunikasikan hasil penelitian kepada **komunitas akademis** dan **praktisi**. Tahap ini memastikan bahwa kontribusi penelitian dapat **dimanfaatkan** dan **dikembangkan** lebih lanjut.
-
-**Output komunikasi** meliputi dokumentasi lengkap proses pengembangan dan hasil evaluasi yang dapat dijadikan referensi untuk penelitian serupa. Rekomendasi disusun untuk membantu pengembangan aplikasi pertanian serupa dengan konteks yang berbeda. Lesson learned dari implementasi teknologi AI dalam konteks petani rural didokumentasikan sebagai kontribusi akademis. Panduan praktis disediakan untuk penelitian serupa yang akan dilakukan di lokasi atau konteks yang berbeda di masa mendatang.
-
-## 3.6 Keunggulan DSR dibandingkan Metode Tradisional
-
-**Mengapa DSR lebih sesuai** dibandingkan metode pengembangan tradisional seperti Waterfall dapat dijelaskan melalui beberapa aspek utama. Pertama, DSR memiliki fokus pada solusi praktis dengan menekankan utility dan relevance solusi untuk masalah nyata yang dihadapi pengguna. Kedua, evaluasi yang komprehensif tidak hanya menguji fungsi teknis tetapi juga penerimaan pengguna dalam konteks penggunaan sehari-hari. Ketiga, kontribusi ganda dihasilkan berupa artefak yang berguna sekaligus pengetahuan akademis yang dapat dikembangkan lebih lanjut. Keempat, fleksibilitas metode memungkinkan iterasi dan perbaikan berdasarkan feedback pengguna selama proses pengembangan. Kelima, legitimasi akademis memberikan kerangka ilmiah yang solid untuk penelitian pengembangan teknologi dalam konteks akademis.
-
-## 3.7 Etika Penelitian
-
-Penelitian ini mengikuti prinsip-prinsip etika penelitian yang meliputi persetujuan tertulis dimana semua peserta penelitian memberikan persetujuan setelah mendapat penjelasan lengkap tentang tujuan dan proses penelitian. Kerahasiaan data dijaga dengan menjamin identitas peserta dan data pribadi tidak dipublikasikan dalam bentuk apapun. Partisipasi sukarela dipastikan dimana peserta dapat mengundurkan diri dari penelitian kapan saja tanpa konsekuensi negatif. Perlindungan data dilakukan dengan menyimpan data penelitian secara aman dan hanya digunakan untuk kepentingan akademis sesuai dengan standar etika penelitian.
-
----
-
-## 3.10 Justifikasi Metodologi dan Limitasi Penelitian
-
-### 3.10.1 Justifikasi Penggunaan Gemini API sebagai Knowledge Source
-
-**Rasional akademis** penggunaan Gemini API sebagai sumber utama informasi penyakit tanaman dalam penelitian ini dapat dijelaskan melalui tiga aspek utama. Pertama, paradigma Design Science Research fokus pada pengembangan dan evaluasi artefak teknologi, bukan pada creation of new knowledge domain, sehingga penelitian ini mengevaluasi efektivitas implementasi teknologi AI existing (Gemini API) dalam konteks spesifik petani Indonesia. Kedua, penelitian ini termasuk kategori applied research yang menguji integrasi teknologi dalam solving real-world problems, bukan basic research yang membangun knowledge base dari scratch. Ketiga, dengan scope single case study di Desa Sumbersalam, penelitian ini tidak bertujuan untuk menghasilkan comprehensive database penyakit tanaman, melainkan menganalisis user acceptance dan usability aplikasi dalam konteks spesifik.
-
-### 3.10.2 Limitasi dan Keterbatasan Penelitian
-
-**Keterbatasan yang diakui** dalam penelitian ini meliputi tiga aspek utama. Pertama, dependency pada external API dimana akurasi diagnosis bergantung pada quality dan training data Gemini API, tidak ada kontrol terhadap algorithm dan knowledge base yang digunakan API, serta potential bias dari training data global yang mungkin tidak sepenuhnya representatif untuk kondisi Indonesia. Kedua, limited ground truth data karena penelitian ini tidak membangun dataset validasi yang comprehensive, dan validasi akurasi dilakukan melalui comparison dengan pengalaman empiris petani serta logical assessment hasil diagnosis. Ketiga, scope geografis terbatas dimana penelitian terbatas pada satu desa dengan karakteristik agroekosistem spesifik sehingga generalizability hasil mungkin terbatas untuk wilayah dengan kondisi berbeda.
-
-### 3.10.3 Mitigasi Limitasi
-
-**Strategi mitigasi** keterbatasan penelitian meliputi triangulasi dengan expert knowledge melalui cross-validation hasil Gemini API dengan pengalaman petani lokal serta consultation dengan penyuluh pertanian untuk logical validation diagnosis. Focus on user experience diterapkan dengan emphasis pada usability dan user acceptance sebagai primary metrics, serta evaluation utility aplikasi dari perspektif end-user bukan absolute accuracy. Transparent limitation acknowledgment dilakukan dengan clear documentation keterbatasan dalam hasil penelitian dan recommendation untuk future research dengan larger dataset dan validation.
-
-### 3.10.4 Justifikasi Akademis
-
-**Kontribusi akademis** penelitian ini terletak pada beberapa aspek penting. Pertama, implementation science yang menjelaskan bagaimana teknologi AI dapat diimplementasikan effectively dalam konteks rural Indonesia dengan segala keterbatasannya. Kedua, technology adoption yang menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi acceptance teknologi oleh petani tradisional dalam era digital. Ketiga, user-centered design yang mengembangkan design principles untuk aplikasi pertanian yang user-friendly untuk context rural dengan karakteristik unik. Keempat, case study methodology yang memberikan deep analysis adoption pattern dalam specific geographical dan cultural context Indonesia.
-
-**Note untuk Defense**: Penelitian ini **tidak mengklaim** untuk menghasilkan new AI model atau comprehensive disease database, melainkan fokus pada **practical implementation** dan **user acceptance evaluation** existing technology dalam real-world context.
-
----
-
-## 📝 **Catatan Metodologi DSR:**
-
-✅ **Alignment dengan DSR Framework:**
-- Mengintegrasikan tahapan DSR dalam metodologi pengumpulan data
-- Menekankan aspek design solution dan evaluation
-- Fokus pada user acceptance dan usability testing
-
-✅ **Konsistensi dengan BAB 1 & 2:**
-- Menggunakan Gemini API (bukan Plant.id API)
-- Mempertahankan fokus pada Desa Sumbersalam sebagai single case study
-- Menekankan penerimaan dan kemudahan penggunaan
-
-✅ **Bahasa Akademis S1 Natural:**
-- Menggunakan terminologi yang tepat namun mudah dipahami
-- Struktur kalimat yang jelas dan logical flow
-- Menghindari jargon teknis yang berlebihan
-
-✅ **Metodologi Rigor:**
-- Mixed method approach dengan triangulasi data
-- Validitas dan reliabilitas yang jelas
-- Ethical considerations yang komprehensif
diff --git a/docs/BAB3_REVISION_COMPLETION_SUMMARY.md b/docs/BAB3_REVISION_COMPLETION_SUMMARY.md
deleted file mode 100644
index 147dd38..0000000
--- a/docs/BAB3_REVISION_COMPLETION_SUMMARY.md
+++ /dev/null
@@ -1,157 +0,0 @@
-# COMPLETION SUMMARY: BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN - DSR ALIGNED
-
-## ✅ **REVISI BAB 3 COMPLETED - FULLY DSR ALIGNED**
-
-### **MAJOR TRANSFORMATIONS IMPLEMENTED:**
-
-#### **1. Framework Metodologi - COMPLETE OVERHAUL** ✅
-- **Before**: Generic research methodology
-- **After**: Comprehensive DSR implementation (Peffers et al., 2007)
-- **Changes**:
- - 6-stage DSR framework dengan detailed implementation
- - Scientific justification untuk DSR selection
- - Single case study approach dengan rigorous justification
-
-#### **2. Research Context - ENHANCED SPECIFICITY** ✅
-- **Before**: Basic location description
-- **After**: Detailed contextual analysis
-- **Changes**:
- - Comprehensive Desa Sumbersalam characterization
- - Geographic, demographic, dan agricultural context integration
- - June-August 2024 timeline dengan crop cycle alignment
-
-#### **3. Informant Strategy - SINGLE CASE FOCUS** ✅
-- **Before**: Multiple participants generic approach
-- **After**: Primary key informant strategy
-- **Changes**:
- - Bapak Edi Puryanto detailed profile (45 tahun, 22 tahun experience)
- - Scientific selection criteria dan justification
- - Secondary informants untuk triangulation purposes
-
-#### **4. Data Collection - DSR STAGE ALIGNMENT** ✅
-- **Before**: Traditional data collection methods
-- **After**: DSR-specific data collection strategy
-- **Changes**:
- - Each DSR stage mapped ke specific data requirements
- - Mixed-methods integration dengan rigorous protocols
- - Community engagement strategy dengan trust building
-
-#### **5. Analysis Framework - COMPREHENSIVE METHODOLOGY** ✅
-- **Before**: Basic analysis description
-- **After**: Sophisticated analytical framework
-- **Changes**:
- - Qualitative analysis: Thematic analysis, content analysis
- - Quantitative analysis: Performance metrics, TAM assessment, SUS evaluation
- - DSR-specific evaluation matrix untuk artifact assessment
-
-#### **6. Validity & Reliability - ACADEMIC RIGOR** ✅
-- **Before**: Limited validity discussion
-- **After**: Comprehensive validity framework
-- **Changes**:
- - Multiple triangulation strategies
- - Member checking procedures
- - Expert validation protocols
- - Credibility enhancement measures
-
----
-
-## 🎯 **KEY ACHIEVEMENTS:**
-
-### **Academic Rigor Enhancement:**
-- [x] Complete DSR framework implementation dengan theoretical foundation
-- [x] Scientific methodology justification yang defendable
-- [x] Rigorous data collection protocols
-- [x] Comprehensive analysis strategy
-- [x] Robust validity and reliability measures
-
-### **Practical Relevance:**
-- [x] Real-world context integration (Desa Sumbersalam)
-- [x] Authentic community engagement approach
-- [x] Realistic performance expectations (89.5% accuracy)
-- [x] User-centered design methodology
-- [x] Sustainable research relationship building
-
-### **Defense Readiness:**
-- [x] Can confidently explain DSR choice over traditional methodology
-- [x] Can defend single case study approach scientifically
-- [x] Can address methodology rigor questions
-- [x] Can demonstrate community engagement authenticity
-- [x] Can explain analytical framework comprehensiveness
-
----
-
-## 📊 **ALIGNMENT STATUS UPDATE:**
-
-| **Chapter** | **Alignment Status** | **Critical Issues** | **Defense Readiness** |
-|-------------|---------------------|--------------------|-----------------------|
-| **BAB 4** | ✅ **COMPLETE** | None | ✅ **READY** |
-| **BAB 3** | ✅ **COMPLETE** | None | ✅ **READY** |
-| **BAB 2** | ⚠️ **IN PROGRESS** | Literature review DSR focus | 🔄 **MODERATE** |
-| **BAB 1** | ⚠️ **MODERATE** | Minor DSR context refinement | 🔄 **GOOD** |
-
----
-
-## 🚀 **NEXT PRIORITY ACTIONS:**
-
-### **IMMEDIATE (Day 1-2):**
-1. **BAB 2 Literature Review Reconstruction**
- - DSR theoretical foundation integration
- - Gemini API technology focus
- - Rural technology adoption framework
-
-2. **BAB 1 DSR Context Enhancement**
- - Research questions DSR alignment
- - Problem statement DSR motivation
- - Objectives realistic scoping
-
-### **STRATEGIC (Day 3-5):**
-1. **Cross-Chapter Integration**
- - Terminology consistency verification
- - Narrative flow optimization
- - Academic language natural S1 refinement
-
-2. **Defense Preparation**
- - Vulnerability assessment completion
- - Practice Q&A sessions
- - Response strategy development
-
----
-
-## 🎯 **SUCCESS METRICS ACHIEVED:**
-
-### **Quantitative Indicators:** ✅
-- [x] 100% DSR framework implementation
-- [x] Single case study approach fully integrated
-- [x] Realistic performance claims consistent
-- [x] Geographic consistency (Desa Sumbersalam) maintained
-- [x] Timeline alignment (June-August 2024) specified
-
-### **Qualitative Indicators:** ✅
-- [x] Natural S1 academic language achieved
-- [x] Defensive positioning for methodology questions established
-- [x] Honest limitation acknowledgment integrated
-- [x] Community-based problem framing implemented
-- [x] Authentic field research tone maintained
-
-### **Defense Readiness Criteria:** ✅
-- [x] Can explain DSR methodology choice dengan confidence
-- [x] Can defend single case study approach scientifically
-- [x] Can address potential methodology criticisms
-- [x] Can demonstrate authentic community engagement
-- [x] Can discuss analytical framework rigor
-
----
-
-## 🏆 **CRITICAL SUCCESS FACTORS:**
-
-1. **Methodology Foundation**: BAB 3 now provides solid methodological foundation yang fully aligned dengan DSR best practices
-
-2. **Community Integration**: Authentic research relationship dengan Desa Sumbersalam community established dalam methodology
-
-3. **Academic Credibility**: Rigorous research design yang meets academic standards untuk thesis defense
-
-4. **Practical Relevance**: Real-world application focus yang demonstrates technology solution viability
-
-5. **Defensive Positioning**: Methodology section robust enough untuk handle challenging questions dalam defense setting
-
-**CONCLUSION**: BAB 3 revision successfully transforms traditional research approach menjadi sophisticated DSR implementation yang provides strong foundation untuk thesis defense success. Next focus should shift ke BAB 2 literature review reconstruction untuk complete the methodological alignment.
diff --git a/docs/BAB4_COMPREHENSIVE_AUTHENTIC_REVISION.md b/docs/BAB4_COMPREHENSIVE_AUTHENTIC_REVISION.md
deleted file mode 100644
index 10ff1b0..0000000
--- a/docs/BAB4_COMPREHENSIVE_AUTHENTIC_REVISION.md
+++ /dev/null
@@ -1,367 +0,0 @@
-# BAB 4 - HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
-
-> **Catatan Metodologis**: Revisi ini disusun berdasarkan data lapangan autentik dengan transparansi metodologis yang ketat untuk memenuhi standar pemeriksaan doctoral. Semua data testing, performa metrics, dan user feedback berasal dari implementasi nyata dengan Bapak Edi sebagai informan kunci selama periode Juni-September 2024.
-
-## 4.1 Identifikasi Masalah dan Motivasi (Problem Identification and Motivation)
-
-### 4.1.1 Implementasi DSRM dengan Validasi Lapangan Sistematis
-
-**Metodologi Pengumpulan Data Empiris**: Penelitian lapangan dilaksanakan menggunakan pendekatan mixed-methods selama periode Juni-Agustus 2024 di Desa Sumbersalam, Kabupaten Bondowoso. Pemilihan lokasi didasarkan pada representativitas untuk kondisi pertanian tradisional Jawa Timur dengan infrastruktur teknologi yang terbatas.
-
-**Profil Informan Kunci**: Bapak Edi Puryanto (45 tahun) dipilih sebagai informan utama berdasarkan kriteria: (1) pengalaman bertani 22 tahun, (2) pengelolaan lahan 2 hektar dengan komoditas beragam (padi, jagung, tembakau, cabai), (3) literasi teknologi menengah (aktif menggunakan WhatsApp dan panggilan telepon), (4) kesediaan berpartisipasi dalam penelitian selama 3 bulan.
-
-### 4.1.2 Temuan Permasalahan Berdasarkan Data Lapangan Terstruktur
-
-**Observasi Partisipatif Terstruktur (4 minggu intensif)**:
-
-**1. Ineffisiensi Deteksi Penyakit Tanaman**
-- **Metode saat ini**: Visual inspection manual dengan tingkat akurasi 65-70% (divalidasi penyuluh pertanian)
-- **Waktu identifikasi**: 2-3 hari (observasi gejala → konsultasi tetangga/penyuluh → penentuan treatment)
-- **Dampak ekonomi**: Keterlambatan deteksi menyebabkan kerugian rata-rata Rp 800.000 per 0.1 hektar tanaman cabai
-- **Kasus dokumentasi**: 3 kasus gagal panen parsial selama periode observasi
-
-**2. Manajemen Jadwal Pertanian Manual**
-- **Sistem saat ini**: Catatan mental dan kertas sederhana tanpa sistem reminder
-- **Tingkat ketepatan waktu**: 65% aktivitas terlaksana sesuai timing optimal (dokumentasi 28 aktivitas)
-- **Konflik resource**: 4 kasus tumpang tindih penggunaan alat/tenaga kerja selama observasi
-- **Weather dependency**: Tidak ada integrasi informasi cuaca untuk perencanaan
-
-**3. Keterbatasan Akses Informasi Pertanian**
-- **Sumber informasi**: Terbatas pada tetangga dan penyuluh (kunjungan 1-2 kali/bulan)
-- **Gap teknologi**: Smartphone underutilized untuk agricultural purposes
-- **Information lag**: Delay 1-3 hari untuk mendapat info penyakit/treatment baru
-
----
-
-## 4.2 Definisi Tujuan Solusi (Define Objectives of Solution)
-
-### 4.2.1 Objective Setting Berdasarkan Gap Analysis
-
-**Primary Objectives (berdasarkan quantified needs)**:
-1. **Reduce disease detection time** dari 2-3 hari ke < 5 menit dengan akurasi ≥ 90%
-2. **Improve schedule adherence** dari 65% ke ≥ 85% dengan automated reminders
-3. **Enhance information access** melalui integrated knowledge base dan real-time updates
-
-**Secondary Objectives**:
-4. **Maintain offline functionality** untuk mengatasi konektivitas intermittent di area rural
-5. **Ensure usability** untuk petani dengan literasi teknologi terbatas (SUS score ≥ 70)
-6. **Economic feasibility** dengan zero additional cost untuk petani
-
-### 4.2.2 Solution Architecture Requirements
-
-**Functional Requirements (Hasil konsultasi dengan Bapak Edi)**:
-- **FR-01**: AI-powered disease detection menggunakan smartphone camera
-- **FR-02**: Scheduling system dengan weather integration dan automated reminders
-- **FR-03**: Offline-capable knowledge base untuk information access
-- **FR-04**: Simple, intuitive UI sesuai dengan user literacy level
-
-**Non-Functional Requirements**:
-- **NFR-01**: Response time < 5 detik untuk disease detection
-- **NFR-02**: 80% functionality available offline
-- **NFR-03**: Compatible dengan smartphone range Rp 1.5-3 juta
-- **NFR-04**: Bahasa Indonesia interface dengan agricultural terminology lokal
-
-## 4.3 Design dan Development (Design and Development)
-
-### 4.3.1 Design Process dengan User-Centered Approach
-
-**Iterative Design Cycles (3 iterations)**:
-
-**Iteration 1 (Juli 2024)**:
-- **Prototype**: Basic disease detection dengan Gemini API
-- **User feedback**: "Interface terlalu kompleks, perlu simplifikasi"
-- **Technical issue**: 40% foto gagal karena guidance tidak jelas
-- **Revision focus**: UI simplification, improved camera guidance
-
-**Iteration 2 (Agustus 2024)**:
-- **Enhanced prototype**: Simplified UI dengan visual guidance
-- **User feedback**: "Lebih mudah, tapi loading time terlalu lama"
-- **Technical issue**: Network latency 15-20 detik
-- **Revision focus**: Offline caching, optimized API calls
-
-**Iteration 3 (September 2024)**:
-- **Final version**: Optimized performance dengan offline capability
-- **User feedback**: "Sekarang sudah nyaman digunakan"
-- **Performance**: Average response time 4.2 detik
-- **Deployment**: Full field testing implementation
-
-### 4.3.2 Technical Implementation Challenges
-
-**Challenge 1: Network Connectivity**
-- **Problem**: Intermittent 3G/4G coverage di area rural
-- **Solution**: Offline database caching, graceful degradation
-- **Result**: 75% functionality available offline
-
-**Challenge 2: Camera Quality Variability**
-- **Problem**: Inconsistent photo quality from smartphone camera
-- **Solution**: Image preprocessing, multiple capture options
-- **Result**: 90% acceptable image quality for AI processing
-
-**Challenge 3: API Cost Management**
-- **Problem**: Gemini API costs untuk repeated usage
-- **Solution**: Local caching, optimized prompts, batch processing
-- **Result**: 60% reduction in API calls through smart caching
-
-## 4.4 Demonstrasi (Demonstration)
-
-### 4.4.1 Setup Testing Environment Realistis
-
-**Konteks Testing Lapangan**:
-- **Lokasi**: Lahan Bapak Edi, Desa Sumbersalam (2 hektar)
-- **Periode**: Agustus-September 2024 (4 minggu intensif)
-- **Device**: Samsung Galaxy A32 (smartphone milik Bapak Edi)
-- **Network**: 3G/4G intermittent (typical rural condition)
-- **Weather**: Musim kemarau dengan occasional rain
-
-**Protokol Testing Terstruktur**:
-- **Phase 1** (Minggu 1): Instalasi dan basic training
-- **Phase 2** (Minggu 2-3): Daily usage dengan monitoring
-- **Phase 3** (Minggu 4): Independent usage evaluation
-- **Documentation**: Field notes, screenshots, user feedback recording
-
-### 4.4.2 Hasil Testing Disease Detection Module
-
-**Test Case 1: Phytophthora capsici pada Cabai (Minggu 2)**
-
-**Scenario**: Bapak Edi menemukan bintik coklat pada daun cabai plot B2
-**Testing Process**:
-1. **Image Capture**: 3 foto dari sudut berbeda (takes 2 attempts, positioning issues)
-2. **AI Processing**: Gemini API analysis (network delay 8-12 seconds)
-3. **Result Validation**: Cross-check dengan penyuluh (Pak Suyono)
-
-**Hasil Testing**:
-- **Disease Identified**: Phytophthora capsici (Hawar daun cabai)
-- **Confidence Level**: **87%**
-- **Processing Time**: **4.2 detik** (excluding network latency)
-- **Accuracy Validation**: **Confirmed** by agricultural extension officer
-- **User Reaction**: "Tepat sekali, sesuai diagnosis penyuluh"
-
-**Test Case 2: Ostrinia furnacalis pada Jagung (Minggu 3)**
-
-**Scenario**: Kerusakan daun jagung dengan pola berlubang
-**Results**:
-- **Pest Identified**: Ostrinia furnacalis (Penggerek batang jagung)
-- **Confidence Level**: **92%**
-- **Processing Time**: **3.8 detik**
-- **Treatment Applied**: Bacillus thuringiensis (as recommended)
-- **Economic Impact**: Prevented estimated 20-25% yield loss pada 0.5 hektar
-
-**Performance Summary (21 Test Cases)**:
-- **Success Rate**: **19/21 cases** (90.5% accuracy)
-- **Failed Cases**: 2 cases dengan poor image quality (user error)
-- **Average Detection Time**: **4.2 detik**
-- **User Satisfaction**: **4.3/5.0**
-
-### 4.4.3 Hasil Testing Scheduling System
-
-**Implementation Period**: 1 bulan full schedule management
-
-**Scheduled Activities**:
-- **Daily**: Penyiraman dengan weather integration (28 activities)
-- **Weekly**: Aplikasi pupuk untuk zona berbeda (4 activities)
-- **Bi-weekly**: Monitoring hama dan treatment (2 activities)
-- **Ad-hoc**: Weather-triggered reschedule (12 instances)
-
-**System Performance**:
-- **Reminder Delivery**: **96%** success rate (network dependent)
-- **On-time Completion**: **87%** aktivitas selesai tepat waktu
-- **Weather Integration**: **88%** akurasi prediksi untuk local conditions
-- **Resource Optimization**: **12%** reduksi pemborosan pupuk
-- **User Adoption**: **Daily usage** after week 2
-
-**Challenge Encountered**:
-- **Network Dependency**: 4% reminder failure saat no signal
-- **Weather API Limitation**: Local micro-climate variations not captured
-- **User Behavior**: Initial resistance to structured scheduling
-
-### 4.4.4 Usability Testing dengan Structured Tasks
-
-**Pre-Test Profile**:
-- **Name**: Bapak Edi (with informed consent)
-- **Tech Experience**: Basic smartphone (WhatsApp, calls)
-- **Education**: SMA (high school)
-- **Farming Experience**: 22 years
-
-**Task 1: Disease Detection Workflow**
-- **Completion Time**: **6 menit** (including learning curve)
-- **Error Count**: **2 minor errors** (camera positioning, lighting)
-- **Success Rate**: **100%** after guidance
-- **Learning Curve**: Mastered after 3 attempts
-- **Comment**: "Mudah dipahami setelah dicoba beberapa kali"
-
-**Task 2: Schedule Management**
-- **Completion Time**: **8 menit** for complex schedule entry
-- **Error Count**: **1 error** (date selection confusion)
-- **Success Rate**: **100%** with minimal guidance
-- **Efficiency**: 50% faster than paper method after adaptation
-- **Comment**: "Lebih teratur, tapi perlu waktu untuk terbiasa"
-
-**Task 3: Information Access**
-- **Completion Time**: **3 menit** for disease information lookup
-- **Error Count**: **0 errors**
-- **Success Rate**: **100%**
-- **Value Assessment**: "Informasi lengkap seperti penyuluh"
-
-**System Usability Scale (SUS) Results**:
-- **Overall Score**: **76.5/100** (Above average usability)
-- **Learnability**: **8.0/10**
-- **Efficiency**: **7.5/10**
-- **Memorability**: **8.5/10**
-- **Error Recovery**: **7.0/10**
-- **Satisfaction**: **8.5/10**
-
----
-
-## 4.5 Evaluasi (Evaluation)
-
-### 4.5.1 Performance Metrics Analysis
-
-**Objective Metrics Achievement**:
-
-| Target | Baseline | Achieved | Status |
-|--------|----------|----------|---------|
-| Detection Time | 2-3 hari | 4.2 detik | ✅ **99.8% improvement** |
-| Detection Accuracy | 65-70% | 90.5% | ✅ **30% improvement** |
-| Schedule Adherence | 65% | 87% | ✅ **22% improvement** |
-| User Satisfaction | - | 76.5 SUS | ✅ **Above average** |
-| Offline Functionality | 0% | 75% | ✅ **Met requirement** |
-
-**Economic Impact Calculation**:
-- **Prevention Savings**: Rp 2.4 juta (3 cases early disease detection)
-- **Time Savings**: 24 hours/month × Rp 50.000/hour = Rp 1.2 juta
-- **Resource Optimization**: 12% efficiency gain = Rp 600.000/season
-- **Total Benefit**: Rp 4.2 juta/season
-- **Development Cost**: Rp 0 (for farmer)
-- **ROI**: **Infinite** (zero cost untuk end user)
-
-### 4.5.2 Evaluasi Validity dan Methodological Rigor
-
-**Internal Validity (Credibility)**:
-- **Data Triangulation**: Observasi + wawancara + testing + expert validation
-- **Member Checking**: **95% accuracy confirmation** dari Bapak Edi
-- **Prolonged Engagement**: **4 minggu** intensive field presence
-- **Expert Validation**: Agricultural extension officer confirmation untuk technical accuracy
-
-**External Validity (Transferability)**:
-- **Contextual Representativeness**: Bapak Edi represents **78%** petani profile di Bondowoso
-- **Technology Generalizability**: Flutter/Supabase stack applicable untuk similar contexts
-- **Geographic Applicability**: Similar rural conditions across East Java
-- **Limitation Acknowledgment**: Urban agricultural areas may have different requirements
-
-### 4.5.3 Comparative Analysis dengan Existing Methods
-
-**TaniSMART vs Manual Methods**:
-- **Detection Speed**: 4.2 detik vs 2-3 hari (99.8% improvement)
-- **Accuracy**: 90.5% vs 65-70% (30% improvement)
-- **Information Access**: Real-time vs 1-2 hari
-- **Resource Planning**: Systematic vs ad-hoc
-- **Cost**: Free vs consultation fees
-
-**TaniSMART vs Commercial Agricultural Apps**:
-- **Local Context**: Indonesia-specific vs global database
-- **Offline Capability**: 75% functionality vs limited offline
-- **Integration**: Complete workflow vs single-purpose
-- **Language**: Bahasa Indonesia vs primarily English
-- **User Training**: Minimal vs moderate requirement
-
-### 4.5.4 Research Limitations dan Areas for Improvement
-
-**Acknowledged Limitations**:
-1. **Single Case Study**: Representativitas terbatas pada satu petani individual
-2. **Geographic Scope**: Specific untuk East Java agricultural context
-3. **Temporal Limitation**: 3-bulan evaluation period tidak capture full agricultural cycle
-4. **Technology Dependency**: 25% features masih memerlukan internet connectivity
-5. **Generational Bias**: Testing hanya dengan petani middle-aged (45 years)
-
-**Technical Limitations**:
-- **Camera Dependency**: Performance varies dengan smartphone camera quality
-- **Network Latency**: Rural connectivity issues affect real-time features
-- **API Dependency**: Gemini API availability dan cost considerations
-- **Disease Database**: Limited to common diseases in Bondowoso region
-
-**Areas for Future Enhancement**:
-1. **Multi-Site Validation**: Testing across different provinces dan climate zones
-2. **Intergenerational Study**: Evaluate adoption patterns untuk different age groups
-3. **Seasonal Analysis**: Full agricultural cycle evaluation (12 months minimum)
-4. **Edge Computing**: Reduce network dependency melalui on-device AI processing
-5. **Community Features**: Social aspects untuk knowledge sharing among farmers
-
-## 4.6 Komunikasi (Communication)
-
-### 4.6.1 Dissemination Strategy
-
-**Academic Publication**:
-- **Target Journal**: Jurnal Ilmu Komputer dan Agromarine
-- **Conference Presentation**: SAINTEKS 2024 (submitted)
-- **Thesis Defense**: Documented findings untuk academic evaluation
-
-**Practical Implementation**:
-- **Farmer Training**: Workshop dengan Bapak Edi sebagai champion user
-- **Extension Officer Collaboration**: Partnership dengan Dinas Pertanian Bondowoso
-- **Community Sharing**: Demonstration untuk petani tetangga
-
-**Technology Transfer**:
-- **Open Source Components**: Certain modules available untuk research community
-- **Documentation**: Complete technical dan user documentation
-- **Scalability Framework**: Guidelines untuk implementation di area lain
-
-### 4.6.2 Knowledge Contribution
-
-**Theoretical Contribution**:
-- **DSR Validation**: Effectiveness of DSR methodology dalam rural technology context
-- **Technology Adoption**: Framework untuk agricultural AI implementation
-- **User-Centered Design**: Rural-specific UI/UX design principles
-
-**Practical Contribution**:
-- **Working Application**: Functional prototype dengan demonstrated benefits
-- **Implementation Guidelines**: Step-by-step deployment methodology
-- **Training Materials**: User education resources dalam Bahasa Indonesia
-
-**Methodological Contribution**:
-- **Research Framework**: Single case study approach untuk technology evaluation
-- **Validation Protocol**: Multi-source triangulation dalam limited resource context
-- **Authenticity Standards**: Transparent reporting untuk doctoral-level research
-
----
-
-## KESIMPULAN BAB 4
-
-**Validasi Keberhasilan Metodologi DSRM**: Implementasi Design Science Research framework telah **berhasil menghasilkan artefak teknologi** yang secara empiris terbukti efektif mengatasi tantangan produktivitas pertanian di Desa Sumbersalam, Bondowoso melalui penelitian lapangan yang transparan dan rigorous.
-
-**Pencapaian Objektif Terukur**:
-- **Disease Detection**: 99.8% time reduction dengan 90.5% accuracy (19/21 successful cases)
-- **Farm Management**: 87% on-time completion dengan 12% resource optimization
-- **User Acceptance**: 76.5 SUS score dengan demonstrated learning curve
-- **Economic Impact**: Rp 4.2 juta/season benefit dengan zero cost untuk petani
-
-**Kontribusi Penelitian**:
-- **Theoretical**: Validation DSR methodology untuk rural technology implementation
-- **Practical**: Working solution yang demonstrably improves farming efficiency
-- **Methodological**: Framework untuk authentic field research dengan transparent limitations
-- **Social**: Empowerment individual farmers melalui accessible technology
-
-**Research Rigor**: Comprehensive validation melalui **data triangulation**, **member checking**, **expert validation**, dan **prolonged field engagement** memastikan credibility dan transferability findings. Acknowledged limitations provide honest assessment dan clear directions untuk future research.
-
-**Contribution to Knowledge**: Penelitian ini memberikan **theoretical validation** untuk DSR methodology dalam rural technology context, **practical solution** untuk agricultural productivity, dan **methodological framework** untuk authentic field research dalam technology adoption studies.
-
----
-
-### DEFENSE PREPARATION NOTES
-
-**Untuk Menghadapi Pertanyaan Authenticity**:
-
-1. **"Mengapa accuracy 90.5%?"**: "Ini hasil dari 21 test cases yang carefully documented. 2 kasus gagal karena kualitas foto buruk - ini menunjukkan realistic limitations. Kami tidak cherry-pick data."
-
-2. **"Network dependency 25% - bukankah rural area susah signal?"**: "Exactly, itulah mengapa kami design offline functionality. 75% fitur bisa jalan tanpa internet. Network dependency untuk AI processing dan weather update saja."
-
-3. **"Single case study limitation?"**: "Betul, ini limitation yang kami acknowledge. Bapak Edi representative untuk profil petani Bondowoso, tapi untuk generalizability butuh multi-site study. Ini jadi recommendation untuk future research."
-
-4. **"Data terlalu bagus?"**: "Kami report semua - termasuk 4% reminder failure, user errors, learning curve 3 attempts. Ini authentic field research dengan transparent methodology."
-
-**Key Authenticity Indicators**:
-- ✅ Realistic performance metrics dengan failure cases
-- ✅ Acknowledged limitations dan improvement areas
-- ✅ Transparent methodology dengan member checking
-- ✅ Expert validation untuk technical accuracy
-- ✅ Economic impact calculation dengan conservative estimates
-- ✅ Honest assessment challenges encountered
diff --git a/docs/BAB_1-3_IMPLEMENTATION_PRIORITY_MATRIX.md b/docs/BAB_1-3_IMPLEMENTATION_PRIORITY_MATRIX.md
deleted file mode 100644
index a5931f6..0000000
--- a/docs/BAB_1-3_IMPLEMENTATION_PRIORITY_MATRIX.md
+++ /dev/null
@@ -1,158 +0,0 @@
-# PRIORITY MATRIX: IMPLEMENTASI REVISI BAB 1-3
-
-## 🚨 CRITICAL IMMEDIATE ACTIONS (HARI 1-2)
-
-### **Priority 1: BAB 3 METODOLOGI - CRITICAL OVERHAUL**
-**Why Critical**: Defense akan fokus pada methodology validation
-**Risk Level**: EXTREME - Potential failed defense if not fixed
-
-**Immediate Actions Required**:
-
-1. **Complete DSR Framework Implementation**
- - Replace traditional methodology dengan 6-stage DSR (Peffers et al., 2007)
- - Integrate single case study approach dengan scientific justification
- - Align data collection methods dengan DSR evaluation criteria
-
-2. **Single Case Study Justification**
- - Scientific basis untuk choosing Desa Sumbersalam
- - Key informant selection criteria (Bapak Edi Puryanto)
- - Depth vs breadth research approach justification
-
-3. **Authentic Data Collection Alignment**
- - Field research protocol untuk June-August 2024
- - Performance metrics realistic expectations (89.5% accuracy)
- - Failure documentation and analysis framework
-
-### **Priority 2: BAB 2 LITERATURE REVIEW - MAJOR RECONSTRUCTION**
-**Why Critical**: Academic foundation untuk entire thesis
-**Risk Level**: HIGH - Weak theoretical foundation
-
-**Immediate Actions Required**:
-
-1. **DSR Literature Integration**
- - Hevner et al. (2004) foundational framework
- - Peffers et al. (2007) process model implementation
- - Recent DSR applications dalam agriculture technology
-
-2. **Gemini API Technology Focus**
- - Complete elimination of Plant.id references
- - Gemini API advantages in Indonesian agriculture context
- - Multimodal AI capabilities specific benefits
-
-3. **Rural Technology Adoption Framework**
- - Technology Acceptance Model (TAM) dalam rural context
- - Indonesian farmer characteristics and challenges
- - Single case study methodology validation
-
-### **Priority 3: BAB 1 REFINEMENT - MODERATE ADJUSTMENTS**
-**Why Important**: First impression dan research positioning
-**Risk Level**: MEDIUM - Currently acceptable but can be optimized
-
-**Targeted Improvements**:
-
-1. **DSR Context Integration**
- - Stronger DSR motivation dalam latar belakang
- - Research questions aligned dengan DSR stages
- - Realistic objectives dengan measurable outcomes
-
-2. **Field Research Emphasis**
- - Desa Sumbersalam specific context strengthening
- - Economic impact quantification (Rp 3-5 juta loss)
- - Community-based problem identification
-
----
-
-## ⏰ IMPLEMENTATION SCHEDULE
-
-### **WEEK 1: FOUNDATION RECONSTRUCTION**
-
-**Day 1-2: BAB 3 Emergency Reconstruction**
-- Morning: DSR framework complete implementation
-- Afternoon: Single case study methodology scientific justification
-- Evening: Data collection protocol alignment dengan authentic research
-
-**Day 3-4: BAB 2 Literature Foundation**
-- Morning: DSR theoretical framework integration
-- Afternoon: Gemini API technology literature consolidation
-- Evening: Rural technology adoption framework development
-
-**Day 5: BAB 1 Strategic Refinement**
-- Morning: DSR context integration dalam latar belakang
-- Afternoon: Research questions dan objectives alignment
-- Evening: Cross-chapter consistency verification
-
-### **WEEK 2: INTEGRATION & QUALITY ASSURANCE**
-
-**Day 6-7: Content Integration**
-- Cross-chapter narrative flow optimization
-- Terminology consistency verification
-- Academic language natural S1 refinement
-
-**Day 8-9: Defense Preparation**
-- Vulnerability assessment dan mitigation strategies
-- Practice Q&A sessions focusing on methodology
-- Final integration dengan BAB 4 authentic content
-
-**Day 10: Final Quality Check**
-- Complete thesis coherence verification
-- Academic supervisor review dan feedback incorporation
-- Defense readiness final assessment
-
----
-
-## 🎯 SUCCESS METRICS
-
-### **Quantitative Indicators**:
-- [ ] 100% elimination of Plant.id references
-- [ ] 6-stage DSR framework complete implementation
-- [ ] Single case study approach fully integrated
-- [ ] Realistic performance claims (89.5% accuracy) consistent across chapters
-- [ ] Geographic consistency (Desa Sumbersalam) throughout thesis
-
-### **Qualitative Indicators**:
-- [ ] Natural S1 academic language consistency
-- [ ] Defensive positioning for methodology questions
-- [ ] Honest limitation acknowledgment
-- [ ] Community-based problem framing
-- [ ] Authentic field research tone maintained
-
-### **Defense Readiness Criteria**:
-- [ ] Can confidently explain DSR methodology choice
-- [ ] Can defend single case study approach scientifically
-- [ ] Can discuss Gemini API selection rationale
-- [ ] Can address potential methodology criticisms
-- [ ] Can demonstrate authentic community engagement
-
----
-
-## 🚨 RISK MITIGATION STRATEGIES
-
-### **High-Risk Scenarios & Mitigation**:
-
-1. **"Why DSR instead of traditional methodology?"**
- - **Preparation**: Strong theoretical justification dari Hevner et al. (2004)
- - **Practice**: Design science paradigm appropriateness untuk technology development
-
-2. **"Why single case study instead of broader survey?"**
- - **Preparation**: Depth vs breadth research approach academic justification
- - **Practice**: Community-based intensive research advantages
-
-3. **"How do you ensure Gemini API reliability?"**
- - **Preparation**: Honest discussion of limitations + backup strategies
- - **Practice**: Focus on usability evaluation rather than technology effectiveness claims
-
-4. **"What about sample size validity?"**
- - **Preparation**: Qualitative research paradigm explanation
- - **Practice**: Technology acceptance focus rather than statistical generalization
-
----
-
-## 📋 IMMEDIATE NEXT STEPS
-
-1. **Start with BAB 3 Reconstruction** (Most Critical)
-2. **Use prepared templates** from BAB3_REVISION_TEMPLATE_DSR_IMPLEMENTATION.md
-3. **Maintain authentic data approach** consistent with BAB 4
-4. **Focus on defensive positioning** for thesis defense
-5. **Regular cross-reference** dengan completed BAB 4 for consistency
-
-**GOAL**: Transform thesis dari generic academic work menjadi solid DSR implementation dengan authentic field research foundation yang defendable dalam academic setting.
diff --git a/docs/BAB_1-4_UNIFIED_COMPLETE_DOCUMENT.md b/docs/BAB_1-4_UNIFIED_COMPLETE_DOCUMENT.md
deleted file mode 100644
index 005f9e4..0000000
--- a/docs/BAB_1-4_UNIFIED_COMPLETE_DOCUMENT.md
+++ /dev/null
@@ -1,1459 +0,0 @@
-# TUGAS AKHIR - PERANCANGAN APLIKASI MOBILE PENDUKUNG PRODUKTIVITAS PERTANIAN BERBASIS GEMINI API (STUDI KASUS SAWAH DI DESA SUMBERSALAM KABUPATEN BONDOWOSO)
-
-**Nama**: Jeremy Vahardika Jaya
-**NIM**: -
-**Program Studi**: Teknik Informatika
-**Universitas**: -
-**Pembimbing**: -
-
----
-
-# BAB 1 - PENDAHULUAN
-
-## 1.1 Latar Belakang
-
-Sektor pertanian Indonesia menghadapi tantangan kompleks dalam mengadopsi teknologi modern untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi. Meskipun Indonesia memiliki potensi pertanian yang besar dengan 77,8 juta hektar lahan pertanian dan 28 juta rumah tangga petani, produktivitas pertanian masih menghadapi kendala signifikan dalam deteksi dini penyakit tanaman dan manajemen informasi pertanian yang optimal.
-
-**Konteks Regional Bondowoso**: Kabupaten Bondowoso dengan luas wilayah 1.560,10 km² dan 80% masyarakat bermata pencaharian di sektor pertanian, merepresentasikan karakteristik pertanian rural Indonesia yang menghadapi gap teknologi dalam diagnosis penyakit tanaman. Observasi pendahuluan di Desa Sumbersalam menunjukkan bahwa 89% petani mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi gejala awal penyakit tanaman, menyebabkan kerugian ekonomi rata-rata Rp 3-5 juta per musim tanam akibat keterlambatan deteksi dan penanganan.
-
-**Gap Teknologi yang Diidentifikasi**: Meskipun 95% petani di Desa Sumbersalam memiliki akses smartphone Android, pemanfaatan teknologi untuk keperluan pertanian produktif masih sangat terbatas. Metode diagnosis penyakit tanaman masih mengandalkan visual inspection manual dengan tingkat akurasi 65-70%, proses konsultasi yang membutuhkan 2-3 hari (observasi gejala → konsultasi tetangga/penyuluh → penentuan treatment), dan keterbatasan akses informasi pertanian yang realtime dan akurat.
-
-**Potensi Solusi Teknologi AI**: Kemajuan teknologi kecerdasan buatan, khususnya Gemini API sebagai multimodal AI terbaru dari Google, menawarkan opportunity untuk mengembangkan solusi mobile yang dapat melakukan diagnosis penyakit tanaman dengan akurasi tinggi, memberikan rekomendasi penanganan yang spesifik, dan menyediakan akses informasi pertanian yang komprehensif dalam format yang mudah diakses oleh petani dengan keterbatasan literasi digital.
-
-**Urgensi Penelitian**: Identifikasi kerugian ekonomi mencapai Rp 3-5 juta per musim tanam per petani akibat keterlambatan deteksi penyakit tanaman membuktikan urgensi pengembangan solusi teknologi inovatif yang dapat diakses dan digunakan oleh petani rural Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi mobile berbasis Gemini API yang disesuaikan dengan karakteristik dan kebutuhan spesifik petani di Desa Sumbersalam sebagai representasi pertanian rural Indonesia.
-
-## 1.2 Rumusan Masalah
-
-Berdasarkan identifikasi gap teknologi dan kebutuhan empiris yang teridentifikasi di lapangan, rumusan masalah penelitian ini adalah:
-
-**a.** Bagaimana merancang aplikasi mobile berbasis Gemini API yang sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik petani di Desa Sumbersalam dalam konteks Design Science Research?
-
-**b.** Bagaimana menerapkan teknologi Gemini API dalam aplikasi mobile untuk mendukung deteksi penyakit tanaman dan manajemen pertanian melalui pendekatan studi kasus tunggal di Kabupaten Bondowoso?
-
-**c.** Bagaimana tingkat penerimaan dan kemudahan penggunaan aplikasi TaniSMART yang dirancang berdasarkan evaluasi penerapan dengan petani di Desa Sumbersalam?
-
-## 1.3 Tujuan Penelitian
-
-Tujuan utama penelitian ini adalah:
-
-**a.** Merancang dan mengembangkan aplikasi mobile TaniSMART berbasis Gemini API yang dapat membantu petani dalam diagnosis penyakit tanaman dan manajemen informasi pertanian dengan pendekatan user-centered design.
-
-**b.** Mengimplementasikan integrasi Gemini API dalam aplikasi mobile untuk memberikan akses real-time kepada petani terhadap teknologi AI dalam diagnosis penyakit tanaman dengan akurasi tinggi (target ≥ 90%).
-
-**c.** Mengevaluasi tingkat penerimaan teknologi (technology acceptance) dan usabilitas aplikasi TaniSMART melalui testing lapangan komprehensif dengan petani di Desa Sumbersalam sebagai studi kasus representatif.
-
-## 1.4 Batasan Masalah
-
-Untuk menjaga fokus penelitian yang terarah dan kedalaman analisis yang optimal, penelitian ini dibatasi pada aspek-aspek berikut:
-
-**Batasan Geografis dan Demografis**
-- **Lokasi Penelitian**: Penelitian dibatasi pada satu lokasi spesifik yaitu Desa Sumbersalam, Kecamatan Tlogosari, Kabupaten Bondowoso, Jawa Timur
-- **Primary Informant**: Bapak Edi Puryanto (45 tahun) sebagai key informant dengan profil petani berpengalaman 22 tahun, mengelola lahan 2 hektar, komoditas beragam (padi, jagung, tembakau, cabai)
-
-**Batasan Teknologis dan Implementasi**
-- **AI Engine**: Penelitian menggunakan Gemini API sebagai alat deteksi penyakit tanaman tanpa melakukan modifikasi atau pelatihan tambahan terhadap model yang digunakan
-- **Platform Development**: Aplikasi mobile dikembangkan menggunakan framework Flutter untuk Android dengan integrasi Supabase sebagai backend service
-- **Scope Tanaman**: Fokus pada tanaman utama yang dibudidayakan di Desa Sumbersalam: jagung, padi, dan tembakau
-- **Dataset**: Kombinasi foto tanaman dari lahan pertanian lokal di Desa Sumbersalam dan repositori data publik yang relevan
-
-**Batasan Metodologis**
-- **Research Approach**: Design Science Research single case study approach untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi artefak teknologi
-- **Evaluation Scope**: Fokus pada user acceptance dan usability assessment berdasarkan Technology Acceptance Model (TAM)
-- **Timeline Penelitian**: Penelitian lapangan intensif selama 3 bulan (Juni-Agustus 2024)
-
-**Batasan Fungsional Aplikasi**
-- **Fitur Utama**: (1) Deteksi penyakit tanaman menggunakan Gemini API, (2) Knowledge base informasi penyakit dan penanganan, (3) Scheduling dan reminder sistem pertanian, (4) Community platform untuk knowledge sharing petani lokal
-- **Language Support**: Bahasa Indonesia dengan terminologi pertanian lokal yang familiar bagi petani Bondowoso
-- **Offline Capability**: 75% fungsi dasar dapat diakses offline untuk mengatasi keterbatasan konektivitas internet di area rural
-
-## 1.5 Manfaat Penelitian
-
-### 1.5.1 Manfaat Akademis
-
-**Kontribusi Metodologis**: Penelitian ini menyediakan framework implementasi Design Science Research dalam konteks agricultural technology development dengan pendekatan single case study intensif yang dapat diadaptasi untuk pengembangan teknologi pertanian di konteks rural Indonesia lainnya.
-
-**Kontribusi Teoritis**: Pengembangan model technology acceptance untuk AI-based agricultural applications dalam setting rural Indonesia, memberikan insights empiris tentang faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi teknologi kecerdasan buatan oleh petani dengan keterbatasan literasi digital.
-
-**Knowledge Base**: Dokumentasi komprehensif tentang integration challenges dan best practices dalam mengimplementasikan large language models (Gemini API) untuk aplikasi domain-specific dalam lingkungan dengan resource constraints.
-
-### 1.5.2 Manfaat Praktis
-
-**Untuk Petani**: Akses real-time kepada teknologi diagnosis penyakit tanaman dengan akurasi tinggi, pengurangan kerugian ekonomi akibat keterlambatan deteksi penyakit, peningkatan efisiensi manajemen pertanian melalui scheduling system dan information access yang integrated.
-
-**Untuk Penyuluh Pertanian**: Tools digital yang dapat membantu penyuluh dalam memberikan guidance yang lebih akurat dan consistent kepada petani, dokumentasi kasus dan treatment yang systematic untuk knowledge management yang lebih baik.
-
-**Untuk Pengembang Teknologi**: Reference implementation untuk mengembangkan agricultural applications yang appropriate untuk konteks rural Indonesia, understanding mendalam tentang user requirements dan technical constraints dalam deploying AI technology di area dengan infrastructure limitations.
-
-### 1.5.3 Manfaat Sosial Ekonomi
-
-**Peningkatan Produktivitas**: Potensi peningkatan produktivitas pertanian 15-25% melalui deteksi dini penyakit tanaman dan manajemen pertanian yang optimal berdasarkan informasi yang akurat dan tepat waktu.
-
-**Pengurangan Kerugian Ekonomi**: Target pengurangan kerugian akibat penyakit tanaman dari rata-rata Rp 3-5 juta per musim tanam menjadi < Rp 1 juta melalui early detection dan appropriate treatment.
-
-**Digital Inclusion**: Demonstrasi praktis tentang bagaimana teknologi AI dapat diadaptasi untuk meningkatkan quality of life petani rural tanpa menambah kompleksitas atau cost yang signifikan dalam adopsi teknologi.
-
-## 1.6 Sistematika Penulisan
-
-**BAB I PENDAHULUAN**: Berisi latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, batasan masalah, dan sistematika penulisan yang memberikan overview komprehensif tentang konteks dan scope penelitian.
-
-**BAB II LANDASAN TEORI**: Membahas teori-teori yang mendukung penelitian, meliputi Design Science Research methodology, teknologi Gemini API dan artificial intelligence dalam pertanian, framework pengembangan aplikasi mobile, serta penelitian terdahulu yang relevan dengan agricultural technology adoption.
-
-**BAB III METODOLOGI PENELITIAN**: Menjelaskan implementasi Design Science Research framework yang digunakan, metode pengumpulan data empiris, teknik analisis, karakteristik lokasi dan informan penelitian, serta kerangka evaluasi technology acceptance dan usability assessment.
-
-**BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN**: Menyajikan hasil implementasi setiap tahapan DSR framework, mulai dari identifikasi masalah lapangan, perancangan dan pengembangan aplikasi TaniSMART, demonstrasi dan testing di environment real-world, hingga evaluasi komprehensif terhadap performance dan user acceptance.
-
-**BAB V PENUTUP**: Berisi kesimpulan penelitian yang menjawab rumusan masalah, keterbatasan penelitian yang diakui, dan rekomendasi untuk pengembangan future research dalam domain agricultural technology dan rural technology adoption.
-
----
-
-# BAB 2 - LANDASAN TEORI DAN PENELITIAN TERDAHULU
-
-## 2.1 Penelitian Terdahulu
-
-Perancangan tugas akhir memerlukan beberapa referensi untuk dijadikan pedoman dalam perancangan tugas akhir ini. Membaca literatur serta referensi yang berkaitan akan mempermudah perancangan dan pengerjaan tugas akhir dengan baik dan terstruktur. **Dalam konteks Design Science Research**, penelitian terdahulu memberikan dasar teoritis dan praktis untuk merancang solusi teknologi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.
-
-### 2.1.1 AI dalam Deteksi Penyakit Tanaman untuk Desain Solusi
-
-**Ramesh, B. E. et al. (2025)** dalam penelitian terbaru yang dipublikasikan di IJIRSET memperkenalkan **AI Plant Doctor: An AI-Powered Leaf Disease Scanner for Sustainable Agriculture using Deep Learning and Mobile Computing**, sebuah solusi Android inovatif yang mengintegrasikan Convolutional Neural Networks (CNN) untuk klasifikasi penyakit daun dengan akurasi 92%. Model CNN tersebut kemudian dioptimasi ke format TensorFlow Lite guna memungkinkan inferensi on-device secara real-time (≤200 ms per citra) pada smartphone berdaya komputasi terbatas.
-
-**Evaluasi penerapan** menunjukkan bahwa 85% petani menilai antarmuka intuitif, dan 90% memanfaatkan mode offline untuk mempercepat diagnosa hingga 30% dibanding inspeksi manual. Secara keseluruhan, AI Plant Doctor diperkirakan dapat menurunkan kehilangan hasil panen hingga 15% serta mengurangi pemakaian pestisida berlebih.
-
-**Relevansi dan Penyesuaian untuk Penelitian Saat Ini** dalam konteks DSR terletak pada pemanfaatan pembelajaran dari artefak yang sudah ada untuk merancang solusi yang lebih baik. Penelitian tugas akhir ini akan mengadopsi **Gemini API** yang merupakan layanan AI mutakhir dengan tingkat akurasi tinggi untuk identifikasi penyakit tanaman via citra daun. **Gap yang diatasi** adalah adaptasi teknologi AI untuk konteks petani Indonesia dengan mempertimbangkan kemudahan penggunaan dan penerimaan teknologi.
-
-### 2.1.2 Framework Adopsi Teknologi untuk Analisis Kebutuhan
-
-**Kevin Mallinger et al. (2024)** memperkenalkan kerangka kerja untuk **"Breaking the barriers of technology adoption: Explainable AI for requirement analysis and technology design in smart farming"** yang dipublikasikan dalam Smart Agricultural Technology. Penelitian ini fokus pada bagaimana Explainable AI (XAI) dapat digunakan untuk menganalisis kesiapan dan hambatan adopsi teknologi pertanian cerdas.
-
-**Hasil dan temuan utama** menunjukkan bahwa akses informasi tentang teknologi dan distributor serta kemudahan memperoleh perangkat di pasar adalah hambatan paling signifikan di semua klaster. Ketersediaan bantuan teknis dan pelatihan krusial untuk memindahkan petani dari klaster "Not Ready" ke "Ready".
-
-**Relevansi dalam Design Science Research** terletak pada framework analisis adopsi teknologi yang dapat diadaptasi untuk **tahap identifikasi masalah dan analisis kebutuhan** dalam penelitian saat ini. Penelitian Mallinger memberikan dasar metodologis untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan teknologi oleh petani.
-
-### 2.1.3 Konteks Adopsi Smart Farming Technology di Indonesia
-
-**Agussabti et al. (2022)** dalam penelitian **"Farmers' perspectives on the adoption of smart farming technology to support food farming in Aceh Province, Indonesia"** memberikan gambaran spesifik tentang perspektif petani terhadap adopsi teknologi smart farming untuk mendukung pertanian pangan di Indonesia.
-
-**Temuan utama penelitian** menunjukkan bahwa baik petani maupun penyuluh memiliki persepsi positif terhadap penerapan smart farming technology. Namun, dari segi kesiapan, petani memiliki tingkat kesiapan yang relatif lebih rendah dibandingkan penyuluh karena kapasitas mereka yang terbatas.
-
-**Relevansi untuk Design Science Research** terletak pada pemahaman mendalam tentang **readiness gap** dan **capacity constraints** yang menjadi input kritis untuk **tahap identifikasi masalah** dan **definisi objektif solusi** dalam penelitian saat ini.
-
-## 2.2 Landasan Teori
-
-### 2.2.1 Design Science Research (DSR)
-
-**Design Science Research** adalah paradigma penelitian yang fokus pada penciptaan dan evaluasi artefak teknologi yang inovatif untuk memecahkan masalah praktis yang penting (Hevner et al., 2004). Dalam konteks penelitian ini, DSR digunakan sebagai kerangka metodologis untuk merancang, mengembangkan, dan mengevaluasi aplikasi TaniSMART.
-
-**Framework DSR** terdiri dari enam tahapan utama:
-
-1. **Identifikasi Masalah dan Motivasi**: Mengidentifikasi masalah spesifik dalam adopsi teknologi AI untuk deteksi penyakit tanaman di Desa Sumbersalam
-2. **Definisi Objektif Solusi**: Menetapkan tujuan yang terukur untuk pengembangan aplikasi mobile berbasis Gemini API
-3. **Perancangan dan Pengembangan**: Implementasi teknologi menggunakan Flutter, Gemini API, dan Supabase
-4. **Demonstrasi**: Testing aplikasi dalam kondisi real-world dengan petani target
-5. **Evaluasi**: Assessment terhadap performance, usability, dan technology acceptance
-6. **Komunikasi**: Dokumentasi hasil dan disseminasi knowledge kepada stakeholders
-
-**Relevansi DSR** untuk penelitian ini adalah memberikan legitimasi akademis untuk pengembangan teknologi dengan pendekatan studi kasus tunggal, yang sesuai dengan fokus penelitian pada Desa Sumbersalam sebagai konteks spesifik.
-
-### 2.2.2 Teknologi Gemini API
-
-**Gemini API** adalah large language model multimodal terbaru dari Google yang dapat memproses teks, gambar, audio, dan video dalam satu model terintegrasi. Untuk keperluan agricultural applications, Gemini API menawarkan kemampuan superior dalam:
-
-**Image Recognition and Analysis**: Kemampuan menganalisis gambar tanaman untuk mengidentifikasi gejala penyakit dengan akurasi tinggi berdasarkan training data yang comprehensive dari berbagai sumber global.
-
-**Contextual Understanding**: Pemahaman konteks yang mendalam tentang agricultural domain melalui integration dengan knowledge base yang luas tentang plant pathology, agricultural practices, dan regional farming conditions.
-
-**Multilingual Support**: Dukungan Bahasa Indonesia yang natural untuk interaction yang lebih familiar bagi petani lokal, termasuk kemampuan memahami terminologi pertanian lokal.
-
-**Real-time Processing**: Response time yang optimal untuk mobile applications dengan API calls yang efficient untuk deployment di area dengan konektivitas terbatas.
-
-### 2.2.3 Mobile Application Development
-
-**Flutter Framework** dipilih sebagai platform development utama karena kemampuan cross-platform yang memungkinkan single codebase untuk deployment di Android dan iOS, performance yang near-native, dan ecosystem yang mature untuk integration dengan various APIs dan backend services.
-
-**State Management dengan BLoC Pattern**: Implementasi Business Logic Component (BLoC) pattern untuk memisahkan business logic dari UI layer, memungkinkan testability yang better dan maintainability untuk future development.
-
-**Supabase sebagai Backend-as-a-Service**: Menyediakan infrastructure yang robust untuk authentication, real-time database, cloud storage, dan API management tanpa memerlukan server management yang kompleks.
-
-### 2.2.4 Technology Acceptance Model (TAM)
-
-**TAM Framework** digunakan untuk mengevaluasi faktor-faktor yang mempengaruhi adoption intention petani terhadap aplikasi TaniSMART. Model ini fokus pada dua konstruk utama:
-
-**Perceived Usefulness**: Persepsi pengguna bahwa teknologi akan meningkatkan performance dan produktivitas dalam aktivitas pertanian mereka.
-
-**Perceived Ease of Use**: Persepsi pengguna tentang seberapa mudah teknologi dapat dipelajari dan digunakan tanpa effort yang excessive.
-
-**Behavioral Intention**: Niat pengguna untuk menggunakan teknologi secara regular dalam aktivitas pertanian mereka, yang dipengaruhi oleh perceived usefulness dan perceived ease of use.
-
-### 2.2.5 Agricultural Technology dalam Konteks Rural Indonesia
-
-**Karakteristik Adopsi Teknologi Rural**: Adopsi teknologi di area rural Indonesia dipengaruhi oleh factors seperti digital literacy, infrastructure availability, economic constraints, dan social influence dari community leaders dan agricultural extension officers.
-
-**Mobile Technology Penetration**: Data menunjukkan bahwa 89% rumah tangga rural Indonesia memiliki akses smartphone, namun utilization untuk productive purposes masih terbatas karena lack of appropriate applications dan digital skills.
-
-**Agricultural Extension System**: Sistem penyuluhan pertanian Indonesia yang berbasis community approach memberikan opportunity untuk technology dissemination melalui existing networks dan trusted relationships antara petani dan extension officers.
-
----
-
-# BAB 3 - METODOLOGI PENELITIAN
-
-## 3.1 Jenis dan Pendekatan Penelitian
-
-Penelitian ini mengadopsi paradigma **Design Science Research (DSR)** sebagai framework metodologis utama, dengan pendekatan **single case study intensif** yang memfokuskan pada perancangan, pengembangan, dan evaluasi artefak teknologi dalam konteks spesifik pertanian rural Indonesia. Pemilihan DSR didasarkan pada karakteristik penelitian yang bertujuan menghasilkan solusi teknologi inovatif untuk memecahkan masalah praktis yang teridentifikasi dalam domain pertanian, khususnya terkait adopsi teknologi kecerdasan buatan untuk deteksi penyakit tanaman pada komunitas petani dengan keterbatasan akses teknologi.
-
-**Framework DSR** yang diadopsi mengacu pada model **Peffers et al. (2007)** yang terdiri dari enam tahapan sistematis: (1) identifikasi masalah dan motivasi, (2) definisi objektif solusi, (3) perancangan dan pengembangan, (4) demonstrasi, (5) evaluasi, dan (6) komunikasi. Framework ini dipilih karena memberikan struktur metodologis yang rigorous untuk pengembangan teknologi sambil memastikan relevansi praktis dan kontribusi akademis yang signifikan dalam domain information systems dan agricultural technology.
-
-**Pendekatan single case study intensif** diterapkan dengan menjadikan **Desa Sumbersalam, Kabupaten Bondowoso** sebagai unit analisis tunggal yang memungkinkan eksplorasi mendalam terhadap karakteristik adopsi teknologi dalam konteks agroekosistem spesifik. Pendekatan ini memberikan keunggulan dalam menghasilkan insights yang rich dan contextual tentang interaksi antara technology design, user characteristics, dan environmental factors yang mempengaruhi penerimaan teknologi pertanian modern dalam setting rural Indonesia.
-
-## 3.2 Framework Design Science Research
-
-Penelitian ini mengimplementasikan framework DSR yang dikembangkan oleh **Peffers et al. (2007)** sebagai model proses yang sistematis dan rigorous untuk pengembangan artefak teknologi dalam domain information systems. Framework ini dipilih karena menyediakan panduan metodologis yang komprehensif untuk merancang solusi teknologi yang tidak hanya layak secara teknis, tetapi juga relevan secara praktis dan dapat dievaluasi secara empiris dalam konteks penggunaan nyata.
-
-### 3.2.1 Tahap 1: Identifikasi Masalah dan Motivasi
-
-**Aktivitas utama** pada tahap ini meliputi identifikasi permasalahan spesifik yang dihadapi petani di Desa Sumbersalam dalam mendiagnosis penyakit tanaman dan mengakses informasi pertanian yang akurat. Melalui observasi lapangan intensif selama periode Juni-Agustus 2024, penelitian mengidentifikasi gap teknologi yang menyebabkan kerugian ekonomi rata-rata Rp 3-5 juta per musim tanam akibat keterlambatan deteksi penyakit tanaman pada komoditas utama (padi, jagung, dan tembakau).
-
-**Motivasi penelitian** dibangun berdasarkan temuan empiris bahwa petani di Desa Sumbersalam masih mengandalkan metode visual tradisional untuk diagnosis penyakit tanaman, yang sering kali menghasilkan misdiagnosis dan penanganan yang tidak tepat waktu. Observasi menunjukkan bahwa **89% petani** mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi gejala awal penyakit tanaman, sementara **95% memiliki akses smartphone** namun belum memanfaatkannya untuk keperluan pertanian produktif.
-
-### 3.2.2 Tahap 2: Definisi Objektif Solusi
-
-**Objektif utama** yang ditetapkan adalah merancang dan mengembangkan aplikasi mobile yang dapat memberikan akses instant kepada petani untuk melakukan diagnosis awal penyakit tanaman dengan menggunakan teknologi **Gemini API** yang diintegrasikan dalam antarmuka yang user-friendly dan contextually appropriate untuk karakteristik pengguna rural dengan variasi tingkat literasi digital.
-
-**Performance expectations** ditetapkan secara realistic berdasarkan pilot testing, dengan target accuracy rate 85-90% untuk deteksi penyakit pada tanaman utama (padi, jagung, tembakau) dalam kondisi cahaya adequate dan kualitas foto yang memadai. Reliability requirements meliputi offline capability untuk basic features dan sync capability untuk community features ketika internet connection available.
-
-### 3.2.3 Tahap 3: Perancangan dan Pengembangan
-
-**Proses design** dimulai dengan user-centered design approach yang melibatkan key informant Bapak Edi Puryanto dalam iterative design sessions untuk memastikan interface dan feature set yang dikembangkan align dengan mental model dan workflow pattern petani dalam aktivitas pertanian harian.
-
-**Technology stack selection** didasarkan pada criteria appropriateness untuk rural deployment: **Flutter framework** dipilih untuk cross-platform compatibility, **Gemini API** diseleksi sebagai AI engine karena multimodal capabilities yang superior, dan **Supabase** diadopsi sebagai Backend-as-a-Service untuk rapid development.
-
-### 3.2.4 Tahap 4: Demonstrasi
-
-**Field demonstration** dilaksanakan dalam controlled environment di lahan pertanian Bapak Edi Puryanto dengan systematic testing scenarios yang mencakup berbagai kondisi penggunaan real-world. Testing scenarios meliputi morning light conditions, optimal daylight, dan late afternoon conditions untuk evaluate performance consistency.
-
-### 3.2.5 Tahap 5: Evaluasi
-
-**Evaluasi komprehensif** dilakukan dengan mixed-methods approach yang menggabungkan quantitative performance metrics dan qualitative user experience assessment. Quantitative evaluation meliputi accuracy metrics, response time measurement, dan user task completion rate. Qualitative evaluation menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) framework untuk assess perceived usefulness dan perceived ease of use.
-
-### 3.2.6 Tahap 6: Komunikasi
-
-**Dokumentasi hasil penelitian** dilakukan secara systematic untuk ensure knowledge transfer yang effective kepada academic community dan practical stakeholders. Knowledge dissemination kepada praktisi meliputi workshop demonstration kepada farmer groups dan collaboration dengan agricultural extension office.
-
-## 3.3 Lokasi dan Waktu Penelitian
-
-**Lokasi penelitian** ditetapkan secara purposive di **Desa Sumbersalam, Kecamatan Bondowoso, Kabupaten Bondowoso, Jawa Timur** berdasarkan kriteria representativeness sebagai komunitas pertanian rural yang memiliki karakteristik tipikal petani Indonesia dengan akses teknologi terbatas namun memiliki potensi adopsi teknologi mobile yang tinggi.
-
-**Waktu penelitian** dilaksanakan dalam periode **Juni-Agustus 2024** (3 bulan) dengan intensive field research approach yang memungkinkan observation terhadap complete crop cycle untuk tanaman padi musim kemarau.
-
-## 3.4 Informan Penelitian
-
-### 3.4.1 Primary Key Informant
-
-**Bapak Edi Puryanto** (45 tahun) ditetapkan sebagai primary key informant berdasarkan kriteria comprehensive yang meliputi experience dalam pertanian (22 tahun pengalaman), ownership terhadap lahan representatif (2.5 hektar dengan diversitas tanaman), technology readiness (smartphone user aktif dengan basic digital literacy), dan willingness untuk long-term collaboration dalam research process.
-
-### 3.4.2 Secondary Informants
-
-**Agricultural Extension Officer** dari Dinas Pertanian Kabupaten Bondowoso dilibatkan sebagai expert validator untuk technical accuracy assessment dari AI diagnosis results. Three additional farmers dari Kelompok Tani "Sumber Makmur" dilibatkan dalam focus group discussion untuk triangulation purposes.
-
-## 3.5 Metode Pengumpulan Data
-
-### 3.5.1 Observasi Partisipatif
-
-**Observasi lapangan** dilakukan selama 4 minggu intensif untuk memahami workflow pattern petani, mengidentifikasi pain points dalam praktik pertanian saat ini, dan mengamati interaction patterns dengan teknologi existing. Metode ini memungkinkan peneliti memperoleh understanding mendalam tentang context of use yang akan mempengaruhi design decisions.
-
-### 3.5.2 Wawancara Mendalam
-
-**Semi-structured interview** dilakukan dengan key informant menggunakan protocol yang mencakup aspek-aspek technology readiness, farming practices, information needs, dan barriers to technology adoption. Interview sessions direkam dan ditranskrip untuk thematic analysis.
-
-### 3.5.3 Prototype Testing
-
-**Iterative testing** dilakukan dengan multiple prototype versions untuk gather feedback dan refine design. Testing sessions meliputi usability testing, performance testing dalam various environmental conditions, dan acceptance testing berdasarkan real-world usage scenarios.
-
-## 3.6 Metode Analisis Data
-
-### 3.6.1 Thematic Analysis
-
-**Qualitative data** dari interviews dan observasi dianalisis menggunakan thematic analysis untuk mengidentifikasi patterns, themes, dan insights yang relevant untuk design requirements dan user acceptance factors.
-
-### 3.6.2 Performance Metrics Analysis
-
-**Quantitative data** dari application performance, accuracy metrics, dan usability metrics dianalisis menggunakan descriptive statistics dan comparison analysis untuk assess achievement of objectives yang telah ditetapkan.
-
-### 3.6.3 Technology Acceptance Assessment
-
-**TAM-based evaluation** dilakukan untuk mengukur perceived usefulness, perceived ease of use, dan behavioral intention menggunakan adapted TAM questionnaire yang disesuaikan dengan context agricultural technology adoption.
-
-## 3.7 Validitas dan Reliabilitas
-
-### 3.7.1 Triangulasi Data
-
-**Multiple data sources** digunakan untuk ensure validity, meliputi observasi lapangan, interview dengan multiple informants, expert validation dari agricultural extension officer, dan performance testing data dari application usage.
-
-### 3.7.2 Member Checking
-
-**Feedback sessions** dengan key informant dilakukan untuk validate interpretasi hasil dan ensure accuracy dalam understanding user perspectives dan needs.
-
-## 3.8 Etika Penelitian
-
-**Informed consent** diperoleh dari semua participants sebelum involvement dalam research activities. Privacy dan confidentiality dijaga dengan anonymization data dan secure storage untuk sensitive information. Research activities dilakukan dengan respect terhadap local customs dan agricultural practices.
-
----
-
-# BAB 4 - HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
-
-## 4.1 Implementasi Design Science Research Methodology (DSRM) untuk Pengembangan TaniSMART
-
-### 4.1.1 Penerapan Framework DSRM Secara Sistematis
-
-**Metodologi Design Science Research** diterapkan secara komprehensif mengikuti framework Peffers et al. (2007) yang terdiri dari enam tahapan berurutan: (1) Identifikasi Masalah dan Motivasi, (2) Definisi Tujuan Solusi, (3) Perancangan dan Pengembangan, (4) Demonstrasi, (5) Evaluasi, dan (6) Komunikasi. Setiap tahapan dilaksanakan dengan rigorous methodology untuk memastikan validitas ilmiah dan relevansi praktis dari penelitian yang dilakukan.
-
-**Konteks Penelitian Empiris**: Penelitian lapangan dilaksanakan menggunakan pendekatan mixed-methods selama periode Juni-Agustus 2024 di Desa Sumbersalam, Kabupaten Bondowoso. Pemilihan lokasi didasarkan pada representativitas untuk kondisi pertanian tradisional Jawa Timur dengan infrastruktur teknologi yang terbatas namun memiliki potensi adopsi teknologi mobile yang tinggi.
-
-**Profil Informan Kunci**: Bapak Edi Puryanto (45 tahun) dipilih sebagai primary informant berdasarkan kriteria komprehensif: (1) pengalaman bertani selama 22 tahun, (2) pengelolaan lahan 2 hektar dengan komoditas beragam (padi, jagung, tembakau, cabai), (3) literasi teknologi menengah dengan kemampuan menggunakan smartphone untuk WhatsApp dan panggilan telepon, (4) kesediaan berpartisipasi dalam penelitian selama 3 bulan dengan komitmen tinggi untuk memberikan feedback konstruktif.
-
-**Validitas Framework DSRM**: Penerapan metodologi DSRM telah terbukti efektif dalam mengungkap permasalahan riil di lapangan, merancang solusi teknologi yang sesuai kebutuhan, dan menghasilkan artefak teknologi yang dapat digunakan secara praktis oleh target pengguna. Setiap tahapan DSRM memberikan kontribusi spesifik terhadap pengembangan aplikasi TaniSMART yang successful dan dapat diadopsi oleh petani rural.
-
-## 4.2 Tahap 1 DSRM: Identifikasi Masalah dan Motivasi (Problem Identification and Motivation)
-
-### 4.2.1 Metodologi Pengumpulan Data Empiris dan Analisis Masalah
-
-**Pendekatan Observasi Partisipatif Terstruktur**: Observasi lapangan dilakukan selama 4 minggu intensif (25 Juni - 22 Juli 2024) menggunakan protokol terstruktur yang mencakup daily activity logging, problem documentation, dan technology usage assessment. Setiap aktivitas pertanian didokumentasikan dengan detail waktu, proses, hasil, dan kendala yang dihadapi untuk mengidentifikasi pain points yang spesifik dan terukur.
-
-**Teknik Wawancara Mendalam Semi-Terstruktur**: Tiga sesi wawancara mendalam dilakukan dengan Bapak Edi Puryanto (masing-masing 45-60 menit) pada tanggal 25 Juni, 2 Juli, dan 10 Juli 2024. Wawancara dilakukan dalam setting natural (rumah dan lahan pertanian) menggunakan bahasa campuran Indonesia-Jawa sesuai preferensi informan untuk memperoleh data yang authentic dan comprehensive.
-
-**Framework Analisis Masalah Berlapis**: Identifikasi masalah dilakukan menggunakan pendekatan berlapis yang menggabungkan surface-level observation dengan root cause analysis untuk memahami underlying factors yang menyebabkan inefficiency dalam praktik pertanian existing.
-
-### 4.2.2 Temuan Utama: Tiga Kategori Permasalahan dengan Quantifikasi Dampak
-
-**Kategori 1: Ineffisiensi Sistem Deteksi Penyakit Tanaman**
-
-*Data Empiris dari Observasi Lapangan*:
-- **Metode deteksi saat ini**: Visual inspection manual dengan tingkat akurasi 65-70% (divalidasi oleh PPL Desa Sumbersalam)
-- **Waktu rata-rata identifikasi**: 2-3 hari melalui proses: observasi gejala → konsultasi tetangga/penyuluh → penentuan treatment
-- **Dampak ekonomi terukur**: Kerugian rata-rata Rp 800.000 per 0.1 hektar tanaman cabai akibat keterlambatan deteksi
-- **Kasus terdokumentasi**: 3 insiden gagal panen parsial selama periode observasi (kehilangan total Rp 4.2 juta)
-
-*Root Cause Analysis*:
-1. **Keterbatasan pengetahuan**: Petani mengandalkan experience-based visual assessment yang subjektif
-2. **Delay komunikasi**: Akses kepada ahli (PPL) terbatas pada jadwal kunjungan 1-2 kali per bulan
-3. **Information asymmetry**: Tidak ada akses real-time kepada updated knowledge tentang penyakit tanaman dan treatment methods
-
-**Kategori 2: Manajemen Jadwal Pertanian Manual yang Ineffective**
-
-*Data Empiris Berdasarkan Activity Logging*:
-- **Sistem scheduling saat ini**: Catatan mental dan kertas sederhana tanpa sistem reminder atau alert
-- **Tingkat ketepatan waktu**: 65% aktivitas pertanian terlaksana sesuai timing optimal (dokumentasi 28 aktivitas critical)
-- **Resource conflict incidents**: 4 kasus tumpang tindih penggunaan alat/tenaga kerja selama periode observasi
-- **Weather dependency gap**: Tidak ada integrasi informasi cuaca untuk perencanaan yang proactive
-
-*Impact Analysis*:
-1. **Productivity loss**: Estimasi 15-20% penurunan hasil panen akibat mistiming dalam irrigation, fertilization, dan pest control
-2. **Resource wastage**: 25% inefficiency dalam penggunaan pupuk dan pestisida karena tidak sesuai timing optimal
-3. **Opportunity cost**: Waktu yang terbuang untuk rework dan correction rata-rata 6 jam per minggu
-
-**Kategori 3: Limited Access terhadap Updated Agricultural Information**
-
-*Data Assessment Information Gap*:
-- **Primary information source**: Terbatas pada tetangga dan penyuluh dengan frekuensi konsultasi rendah
-- **Technology utilization gap**: Smartphone ownership 95% namun agricultural usage < 10%
-- **Information lag**: Delay 1-3 hari untuk mendapatkan informasi terbaru tentang penyakit/treatment methods
-- **Knowledge sharing limitation**: Tidak ada platform untuk peer-to-peer knowledge sharing antar petani
-
-*Quantified Opportunity Loss*:
-1. **Decision delay cost**: Rata-rata Rp 300.000 per incident akibat delayed information access
-2. **Suboptimal practice cost**: Estimasi Rp 1.5 juta per musim tanam karena tidak menggunakan best practices terbaru
-3. **Network effect loss**: Potensi collaborative benefits dengan petani lain tidak terealisasi
-
-### 4.2.3 Hasil Wawancara: Analisis Kebutuhan Pengguna Berdasarkan User Voice
-
-**Metodologi Interview**: Semi-structured interview menggunakan open-ended questions untuk memahami actual needs, pain points, technology readiness, dan expectations dari target user. Semua responses direkam dan ditranskrip untuk thematic analysis yang komprehensif.
-
-**Tabel 4.1 Voice of Customer: Kebutuhan Pengguna dengan Dampak Terukur**
-
-| Aspek Kebutuhan | Voice of Customer (Kutipan Verbatim) | Analisis Kebutuhan | Dampak Terukur |
-|------------------|--------------------------------------|-------------------|----------------|
-| **Disease Detection Pain Point** | *"Biasane aku delok dhisik gejala-gejalane, yen ora yakin takon tonggo utawa penyuluh. Kadang nganti telung dina durung ketemu solusi-ne"* | Gap dalam rapid accurate diagnosis memerlukan AI-powered solution | Pengurangan diagnosis time dari 72 jam menjadi <5 menit (99.9% efficiency gain) |
-| **Platform Preference** | *"Aplikasi ing HP luwih apik, ora perlu mbukak browser. HP kan tansah ana ing kanthong"* | Mobile-first approach dengan high accessibility requirement | 95% smartphone ownership menciptakan immediate deployment opportunity |
-| **Core Feature Requirements** | *"Sing penting iso ndeteksi penyakit cepet, terus oleh saran pengobatan-e. Yen iso sekalian jadwal tanam yo luwih apik"* | Integrated solution: detection + recommendation + scheduling | Potential 25-30% productivity increase melalui comprehensive farm management |
-| **Usability Expectations** | *"Ora usah rumit-rumit, sing gampang dipahami. Uwong deso ki ora pinter-pinter teknologi"* | Maximum simplicity dengan minimal learning curve requirement | Target: <10 menit untuk basic proficiency achievement |
-| **Adoption Readiness** | *"Yen terbukti iso mbantu lan ora mbayar tambahan, aku arep nyoba. Asal latihan sitik disik"* | High willingness dengan conditions: proven value + zero cost + training support | 100% adoption readiness dengan proper value demonstration |
-
-### 4.2.4 Triangulation dan Validasi Masalah melalui Multiple Sources
-
-**Expert Validation - Agricultural Extension Officer**: Pak Suryono (PPL Desa Sumbersalam, 15 tahun pengalaman) mengkonfirmasi bahwa masalah yang diidentifikasi sesuai dengan observasi lapangan dalam program penyuluhan. Specific validation: "65-70% akurasi diagnosis manual petani adalah realistic, dan delay 2-3 hari untuk consultation adalah normal pattern di area rural."
-
-**Peer Farmer Validation**: Focus group discussion dengan 3 petani sekunder dari Kelompok Tani "Sumber Makmur" mengkonfirmasi similarity of problems across farmers dalam area yang sama. Consensus: masalah disease detection dan information access adalah universal challenges dalam komunitas petani Desa Sumbersalam.
-
-**Literature Triangulation**: Cross-reference dengan penelitian Mallinger et al. (2024) tentang barriers terhadap smart farming adoption mengkonfirmasi bahwa "access to information" dan "technical support availability" adalah consistent barriers di various agricultural contexts globally.
-
-### 4.2.5 Problem Statement dan Justifikasi untuk Solution Development
-
-**Consolidated Problem Statement**: Petani di Desa Sumbersalam menghadapi tiga interrelated problems yang menyebabkan suboptimal agricultural productivity: (1) inefficient manual disease detection dengan accuracy rendah dan response time lambat, (2) poor scheduling management yang menyebabkan resource conflicts dan missed opportunities, dan (3) limited access terhadap updated agricultural information yang menghambat best practice adoption.
-
-**Quantified Impact Assessment**:
-- **Total economic loss per farmer per season**: Rp 6-8 juta (kombinasi dari delayed disease detection, mistiming, dan suboptimal practices)
-- **Time inefficiency**: 15-20 jam per bulan untuk consultation dan problem-solving yang bisa dioptimalkan
-- **Opportunity cost**: Potensi 30-35% productivity increase dengan optimal information access dan timing
-
-**Solution Justification**: Magnitude dari masalah yang diidentifikasi, combined dengan high smartphone penetration (95%) dan demonstrated willingness to adopt technology (dengan proper support), membenarkan investasi dalam pengembangan AI-powered mobile solution yang dapat address semua tiga categories of problems secara integrated dan user-friendly.
-
-**Design Requirements dari Problem Analysis**: Solution harus memiliki karakteristik: (1) AI-powered disease detection dengan accuracy >90%, (2) integrated scheduling system dengan automated reminders, (3) comprehensive information access dalam format yang accessible, (4) offline capability untuk mengatasi connectivity issues, (5) maximum simplicity untuk accommodate limited digital literacy, (6) zero additional cost untuk ensure adoption feasibility.
-
-## 4.3 Tahap 2 DSRM: Definisi Tujuan Solusi (Define Objectives of a Solution)
-
-### 4.3.1 Solution Objectives Framework Berdasarkan Gap Analysis
-
-**Metodologi Objective Setting**: Definisi tujuan solusi dilakukan berdasarkan direct mapping dari problem analysis ke solution requirements, menggunakan SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound) framework untuk memastikan objektif yang realistic dan measurable.
-
-**Primary Solution Objectives (Derived dari Core Problems)**:
-
-1. **Objective 1: Rapid Accurate Disease Detection**
- - **Specific Target**: Reduce disease detection time dari 2-3 hari menjadi <5 menit dengan accuracy ≥90%
- - **Measurable Metric**: Response time <5 detik, detection accuracy rate, user task completion rate
- - **Success Criteria**: 90% detection accuracy pada 3 crop types utama (padi, jagung, tembakau)
- - **Relevance Justification**: Address primary pain point dengan highest economic impact (Rp 800.000 loss per delayed detection)
-
-2. **Objective 2: Integrated Farm Management System**
- - **Specific Target**: Improve scheduling adherence dari 65% menjadi ≥85% dengan automated reminder system
- - **Measurable Metric**: Schedule compliance rate, resource conflict reduction, timing accuracy
- - **Success Criteria**: 85% activities completed within optimal timing window
- - **Relevance Justification**: Address 15-20% productivity loss dari poor timing dan resource conflicts
-
-3. **Objective 3: Accessible Real-Time Information**
- - **Specific Target**: Provide instant access kepada updated agricultural knowledge dengan offline capability 80%
- - **Measurable Metric**: Information access time, knowledge retention rate, platform usage frequency
- - **Success Criteria**: <3 seconds information retrieval, 80% features available offline
- - **Relevance Justification**: Eliminate 1-3 day information lag yang menyebabkan suboptimal decisions
-
-**Secondary Solution Objectives (Supporting Requirements)**:
-
-4. **Objective 4: Maximum Usability untuk Rural Users**
- - **Specific Target**: Achieve SUS (System Usability Scale) score ≥70 dengan learning time <15 menit
- - **Measurable Metric**: SUS score, task completion rate, error frequency, learning curve assessment
- - **Success Criteria**: 80% users dapat complete basic tasks independently setelah brief training
- - **Relevance Justification**: Essential untuk adoption success dalam population dengan limited digital literacy
-
-5. **Objective 5: Economic Feasibility**
- - **Specific Target**: Zero additional cost untuk end users dengan sustainable operational model
- - **Measurable Metric**: Total cost of ownership, operational cost per user, ROI calculation
- - **Success Criteria**: Break-even within 3 months of usage berdasarkan prevented losses
- - **Relevance Justification**: Cost adalah primary barrier untuk technology adoption dalam rural communities
-
-### 4.3.2 Solution Architecture Requirements
-
-**Functional Requirements (FR) - Berdasarkan User Needs Assessment**:
-
-- **FR-01: AI-Powered Disease Detection**
- - Input: Smartphone camera image dari affected plant parts
- - Process: Gemini API multimodal analysis dengan contextual understanding
- - Output: Disease identification dengan confidence score, treatment recommendations, prevention tips
- - Performance: <5 second response time, ≥90% accuracy rate
-
-- **FR-02: Intelligent Scheduling System**
- - Input: Crop type, planting date, location-based weather data
- - Process: Algorithm-generated optimal timing untuk farming activities
- - Output: Automated reminders, conflict detection, weather-adjusted schedules
- - Performance: 85% adherence improvement, zero resource conflicts
-
-- **FR-03: Offline-Capable Knowledge Base**
- - Input: User queries tentang diseases, treatments, best practices
- - Process: Local database search dengan periodic sync dari cloud updates
- - Output: Relevant information dengan step-by-step guidance
- - Performance: 80% functionality available offline, <3 second access time
-
-- **FR-04: Community Platform**
- - Input: User-generated content, questions, experience sharing
- - Process: Moderated peer-to-peer knowledge sharing dengan expert validation
- - Output: Community discussions, verified best practices, local insights
- - Performance: Real-time messaging, expert response within 24 hours
-
-**Non-Functional Requirements (NFR) - Technical and Usability Constraints**:
-
-- **NFR-01: Performance Requirements**
- - Response time: <5 seconds untuk AI detection, <3 seconds untuk information access
- - Availability: 99% uptime dengan graceful degradation during connectivity issues
- - Scalability: Support untuk 1000+ concurrent users per geographical area
-
-- **NFR-02: Usability Requirements**
- - Learning curve: <15 menit untuk basic proficiency achievement
- - Accessibility: Compatible dengan Android 8.0+, minimum 3GB RAM
- - Language: Bahasa Indonesia dengan agricultural terminology yang familiar
-
-- **NFR-03: Reliability Requirements**
- - Offline capability: 80% core functionality available tanpa internet connection
- - Data integrity: Zero data loss dengan automated backup dan sync
- - Error handling: Graceful fallback dengan clear user guidance
-
-- **NFR-04: Security dan Privacy Requirements**
- - Data encryption: End-to-end encryption untuk user data dan communications
- - Privacy protection: User anonymity dalam community features, no personal data sharing
- - Compliance: Adherence kepada Indonesian data protection regulations
-
-### 4.3.3 Technology Stack Selection dengan Justification
-
-**Frontend Technology: Flutter Framework**
-- **Justification**: Cross-platform development dengan native performance, mature ecosystem untuk agricultural apps
-- **Specific advantages**: Single codebase untuk Android/iOS, camera integration capabilities, offline storage support
-- **Performance expectations**: Near-native performance dengan smooth UI animations, efficient memory usage
-
-**AI Engine: Gemini API Integration**
-- **Justification**: Superior multimodal capabilities untuk image analysis, natural language processing dalam Bahasa Indonesia
-- **Specific advantages**: High accuracy untuk agricultural image recognition, contextual understanding, cost-effective usage model
-- **Performance expectations**: 90%+ accuracy rate, <5 second response time, reliable API availability
-
-**Backend Service: Supabase Platform**
-- **Justification**: Rapid development dengan built-in authentication, real-time database, cloud storage
-- **Specific advantages**: PostgreSQL reliability, real-time subscriptions, automatic API generation, cost-effective scaling
-- **Performance expectations**: <100ms database queries, 99.9% uptime, seamless scaling untuk growing user base
-
-**Local Storage: SQLite dengan Hive**
-- **Justification**: Robust offline capability dengan efficient sync mechanisms
-- **Specific advantages**: Lightweight footprint, fast queries, reliable data persistence
-- **Performance expectations**: <1 second local queries, 100MB storage capacity, zero data corruption
-
-### 4.3.4 Success Metrics dan Evaluation Framework
-
-**Quantitative Success Metrics**:
-
-1. **Technical Performance Metrics**
- - Disease detection accuracy: Target ≥90%, measurement method: expert validation
- - Response time: Target <5 seconds, measurement method: automated logging
- - Offline functionality: Target 80%, measurement method: feature audit
- - System availability: Target 99%, measurement method: uptime monitoring
-
-2. **User Experience Metrics**
- - System Usability Scale (SUS): Target ≥70, measurement method: standardized questionnaire
- - Task completion rate: Target 90%, measurement method: user testing sessions
- - Learning curve: Target <15 menit, measurement method: time-to-proficiency tracking
- - Error frequency: Target <5%, measurement method: error logging dan user feedback
-
-3. **Business Impact Metrics**
- - Economic benefit: Target Rp 3+ juta prevented losses per user per season
- - Productivity improvement: Target 25%+ increase dalam farm output
- - Time saving: Target 15+ hours per month saved dalam consultation dan problem-solving
- - Adoption rate: Target 80% continued usage setelah 3-month trial period
-
-**Qualitative Success Metrics**:
-
-1. **Technology Acceptance Assessment**
- - Perceived Usefulness (PU): Target score ≥4.0/5.0 pada TAM assessment
- - Perceived Ease of Use (PEOU): Target score ≥4.0/5.0 pada TAM assessment
- - Behavioral Intention (BI): Target score ≥4.0/5.0 untuk continued usage intention
-
-2. **Stakeholder Satisfaction Assessment**
- - Farmer satisfaction: Comprehensive feedback pada usability, functionality, impact
- - Expert validation: Agricultural extension officer confirmation untuk technical accuracy
- - Community acceptance: Peer farmer testimonials dan word-of-mouth recommendations
-
-### 4.3.5 Risk Assessment dan Mitigation Strategy
-
-**Technical Risks**:
-1. **API Dependency Risk**: Over-reliance pada Gemini API external service
- - Mitigation: Offline fallback model, multiple API provider options, local caching
-2. **Connectivity Risk**: Poor internet connection di rural areas
- - Mitigation: Robust offline functionality, data sync optimization, graceful degradation
-3. **Device Compatibility Risk**: Variability dalam smartphone specifications
- - Mitigation: Comprehensive device testing, minimum requirement guidelines, performance optimization
-
-**User Adoption Risks**:
-1. **Digital Literacy Barrier**: Limited familiarity dengan smartphone applications
- - Mitigation: Extensive user training, simple interface design, peer mentorship program
-2. **Cultural Resistance**: Preference untuk traditional farming methods
- - Mitigation: Gradual introduction, respected local champion advocacy, demonstrated value proposition
-3. **Cost Sensitivity**: Concerns tentang operational costs
- - Mitigation: Zero-cost user model, clear ROI demonstration, transparent cost structure
-
-**Business Sustainability Risks**:
-1. **Scaling Challenges**: Difficulty dalam expanding beyond pilot location
- - Mitigation: Documented replication framework, partnership dengan agricultural institutions
-2. **Financial Sustainability**: Long-term operational cost coverage
- - Mitigation: Sustainable business model development, grant funding exploration, corporate partnership
-**Relevant**: Addressing identified problems dengan quantified economic impact
-**Time-bound**: Development dan testing dalam 3 bulan (Juni-Agustus 2024)
-
-## 4.4 Tahap 3 DSRM: Design and Development (Perancangan dan Pengembangan)
-
-### 4.4.1 Metodologi Perancangan Berbasis User-Centered Design
-
-**Prinsip Desain DSRM yang Diadopsi**: Tahap Design and Development dalam DSRM framework menekankan creation of artefact yang address identified problems melalui systematic design process. Dalam konteks penelitian ini, artefact berupa aplikasi mobile TaniSMART yang dikembangkan melalui iterative design cycles dengan extensive user involvement untuk memastikan solution appropriateness dan usability dalam rural agricultural context.
-
-**Participatory Design Framework**: Proses perancangan menggunakan pendekatan participatory design dimana Bapak Edi Puryanto sebagai primary user terlibat aktif dalam setiap iteration cycle. Metodologi ini dipilih karena kompleksitas agricultural knowledge dan importance of local context dalam designing effective agricultural technology solutions.
-
-**Iterative Development Cycles (3 Siklus Perancangan)**:
-
-**Cycle 1: Basic Functional Prototype (15 Juni - 15 Juli 2024)**:
-- **Design objective**: Proof of concept untuk core functionality (disease detection)
-- **Development approach**: Minimal viable product dengan basic Gemini API integration
-- **User testing methodology**: 10 test cases dengan Bapak Edi pada berbagai kondisi tanaman
-- **Technical achievements**:
- - Successful API integration dengan response time 8-12 detik
- - Basic camera functionality dengan manual focus
- - Simple diagnostic output format
-- **User feedback synthesis**: "Konsep bagus tapi interface membingungkan, terlalu banyak tombol, perlu petunjuk lebih jelas"
-- **Identified problems**:
- - 40% foto rejection rate due to poor guidance
- - Complex navigation structure (8 screens untuk single diagnosis)
- - Technical terminology tidak familiar untuk user rural
-- **Revision priorities**: UI simplification, visual guidance improvement, local terminology adoption
-
-**Cycle 2: Enhanced User Experience (16 Juli - 20 Agustus 2024)**:
-- **Design objective**: Improved usability dengan focus pada accessibility untuk rural users
-- **Development approach**: UI/UX redesign berdasarkan user feedback dengan simplified workflow
-- **Enhanced features**:
- - Camera guidance dengan real-time feedback (distance indicators, lighting tips)
- - Reduced navigation complexity (4 screens untuk complete diagnosis)
- - Indonesian language dengan agricultural terminology familiar
- - Visual icons dengan text labels untuk improved clarity
-- **User testing expansion**: 15 test cases dengan varying conditions dan tambahan 2 secondary users
-- **Technical improvements**:
- - Response time optimized menjadi 5-8 detik
- - Image preprocessing untuk improved quality
- - Basic offline caching untuk previously diagnosed issues
-- **User feedback analysis**: "Lebih mudah digunakan, tapi masih lambat ketika internet tidak stabil"
-- **Performance bottlenecks identified**:
- - Network latency issues (15-20 detik dalam poor connectivity)
- - Limited offline functionality
- - No fallback mechanism untuk network failures
-- **Next iteration focus**: Performance optimization, offline capability enhancement
-
-**Cycle 3: Production-Ready Implementation (21 Agustus - 15 September 2024)**:
-- **Design objective**: Full-featured production version dengan robust performance dan offline capability
-- **Development approach**: Performance-focused development dengan comprehensive error handling
-- **Advanced features implemented**:
- - Intelligent caching mechanism (24-hour diagnosis history)
- - 80% offline functionality untuk basic features
- - Graceful degradation during network issues
- - Multi-modal input (camera + manual symptom selection)
- - Integration dengan local weather data dan scheduling features
-- **Final user testing**: 25 comprehensive test cases across different scenarios
-- **Performance achievements**:
- - Average response time: 3.8 detik (target < 5 detik achieved)
- - 92% successful diagnosis rate (target ≥ 90% exceeded)
- - 88% image quality acceptance rate
- - 80% core functionality available offline
-- **User satisfaction final assessment**: "Sekarang sudah sangat nyaman, cepat, mudah, dan bisa dipakai meski internet lemot"
-- **Deployment readiness**: Full field implementation dengan Bapak Edi sebagai pilot user
-
-### 4.4.2 Arsitektur Teknis dan Implementation Details
-
-**Frontend Architecture Design (Flutter-based)**:
-- **UI Framework**: Material Design components dengan customization untuk agricultural context
-- **Design principles**:
- - Large touch targets (minimum 48dp) untuk ease of use dengan work gloves
- - High contrast colors untuk outdoor visibility
- - Simple navigation patterns dengan maximum 3-level hierarchy
- - Consistent visual language dengan agricultural iconography
-- **State Management**: BLoC (Business Logic Component) pattern untuk separation of concerns
-- **Camera Integration**: Native camera API dengan real-time image quality assessment
-- **Local Storage**: SQLite untuk persistent data dengan Hive untuk preferences
-- **Responsive Design**: Adaptive layouts untuk various Android screen sizes (5" to 6.5")
-
-**Backend Architecture Design (Supabase-based)**:
-- **Database Schema**: PostgreSQL dengan optimized tables untuk:
- - User profiles dengan farming context
- - Diagnosis history dengan versioning
- - Knowledge base dengan local agricultural information
- - Community interaction data dengan moderation features
-- **Authentication System**: Row Level Security untuk multi-user safety
-- **Real-time Features**: WebSocket connections untuk community chat dan notifications
-- **Storage Management**: Cloud storage untuk image data dengan compression dan CDN
-- **API Layer**: RESTful APIs dengan rate limiting dan caching strategies
-
-**AI Integration Architecture (Gemini API)**:
-- **Multimodal Processing**: Combined image analysis dengan contextual text understanding
-- **Request Optimization**:
- - Image preprocessing untuk optimal API input
- - Request batching untuk cost efficiency
- - Intelligent caching untuk common diagnoses
-- **Response Processing**:
- - Structured output parsing untuk consistent user display
- - Confidence score interpretation untuk reliability indication
- - Local knowledge base augmentation untuk comprehensive information
-- **Fallback Mechanisms**:
- - Offline knowledge database untuk basic diagnoses
- - Alternative processing chains untuk API unavailability
- - Error handling dengan user-friendly messaging
-
-### 4.4.3 Technical Implementation Challenges dan Solutions
-
-**Challenge 1: Rural Network Connectivity (Experienced Field Issue)**
-- **Specific Problem**: Inconsistent 3G/4G coverage di area Sumbersalam, terutama pada jam sibuk (06:00-08:00 dan 17:00-19:00)
-- **Impact Assessment**: 5/25 initial test cases mengalami timeout atau failed connections
-- **Technical Analysis**: Network latency 15-30 detik, packet loss 15-20% during peak hours
-- **Solution Implementation**:
- - Offline-first architecture dengan local SQLite database
- - Intelligent sync mechanism dengan background processing
- - Progressive image loading dengan multiple quality levels
- - Graceful degradation dengan local knowledge base fallback
-- **Result Validation**: 80% core functionality accessible offline, < 5% user-facing errors related to connectivity
-
-**Challenge 2: Camera Quality dan Image Processing (Device Limitation)**
-- **Specific Problem**: Variability dalam smartphone camera quality (Bapak Edi menggunakan Xiaomi Redmi Note 8 dengan 48MP camera)
-- **Impact Assessment**: 8/25 initial photos tidak memenuhi standard untuk accurate AI processing
-- **Technical Analysis**: Issues dengan focus accuracy, lighting conditions, dan appropriate distance untuk detail capture
-- **Solution Development**:
- - Real-time image quality feedback dengan visual indicators
- - Auto-focus assistance dengan tap-to-focus guidance
- - Multiple capture options (close-up, overview, detail shots)
- - Image enhancement preprocessing sebelum API submission
- - Distance dan lighting guidelines dengan visual demonstrations
-- **Validation Results**: 88% photo acceptance rate (22/25 photos) setelah guidance improvements
-
-**Challenge 3: API Cost Management dan Sustainability**
-- **Economic Challenge**: Gemini API costs berpotensi Rp 75,000/month untuk intensive usage
-- **Usage Analysis**: Average 25 requests per month per user x estimated Rp 3,000 per request
-- **Cost Optimization Strategy**:
- - Smart caching dengan 24-hour diagnosis retention
- - Request deduplication untuk similar image patterns
- - Local preprocessing untuk reduce API call frequency
- - Batch processing untuk multiple images
- - User education untuk optimal photo submission
-- **Economic Efficiency Achievement**: 60% cost reduction menjadi Rp 30,000/month tanpa functionality compromise
-
-**Challenge 4: User Interface Accessibility (Rural User Adaptation)**
-- **Usability Challenge**: Interface complexity untuk users dengan limited smartphone experience
-- **User Research Findings**: Bapak Edi (58 tahun) memerlukan 15-20 menit untuk basic navigation mastery
-- **Design Response**:
- - Simplified navigation structure (reduced dari 8 screens ke 4 screens)
- - Large, clearly labeled buttons dengan both icons dan text
- - Step-by-step guided workflows dengan progress indicators
- - Indonesian language dengan familiar agricultural terminology
- - Voice prompts untuk critical steps
-- **Usability Validation**: Learning time reduced ke 12-15 menit, 92% task completion rate achieved
-
-### 4.4.4 Quality Assurance dan Validation Process
-
-**Code Quality Standards**:
-- **Testing Framework**: Automated unit testing dengan 85% code coverage
-- **Performance Monitoring**: Real-time performance tracking dengan error logging
-- **Security Implementation**: Data encryption dan secure API key management
-- **Code Review Process**: Systematic review untuk maintainability dan scalability
-
-**User Acceptance Testing Protocol**:
-- **Phase 1**: Alpha testing dengan developer-guided scenarios (5 test cases)
-- **Phase 2**: Beta testing dengan supervised user interaction (15 test cases)
-- **Phase 3**: Independent user testing tanpa guidance (25 test cases)
-- **Validation Criteria**: 90% task completion rate, < 5% error frequency, positive user feedback
-
-**Agricultural Expert Validation**:
-- **Expert Panel**: 2 agricultural extension officers, 1 academic expert
-- **Validation Method**: Blind review dari 25 diagnosis results
-- **Accuracy Benchmark**: 90% agreement dengan expert diagnosis
-- **Content Validation**: Agricultural terminology dan recommendation appropriateness
-
-## 4.5 Tahap 4 DSRM: Demonstration (Demonstrasi)
-
-### 4.5.1 Field Testing Implementation Protocol
-
-**Real-World Testing Environment**: Penelitian lapangan dilakukan di lahan pertanian milik Bapak Edi Puryanto (2 hektar dengan sistem mixed farming) di Desa Sumbersalam untuk memastikan authentic usage conditions yang representative terhadap typical farming scenarios di Kabupaten Bondowoso.
-
-**Geographic dan Climatic Context**: Desa Sumbersalam berada pada elevasi 300-400 mdpl dengan iklim tropis humid yang typical untuk East Java, menghadirkan challenges natural berupa variasi cuaca, lighting conditions, dan humidity levels yang mempengaruhi performance aplikasi mobile dalam actual field usage.
-
-**Systematic Testing Scenarios (25 Comprehensive Test Cases, 15-30 September 2024)**:
-
-1. **Morning Field Conditions (06:00-08:00) - 6 Test Cases**:
- - **Environmental challenges**: Low light conditions, dew pada daun tanaman, fog conditions
- - **Crops tested**: 3 padi (blast symptoms), 2 tembakau (virus kuning), 1 cabai (anthracnose)
- - **Performance results**: 83% success rate (5/6), average response time 4.2 detik
- - **User adaptation**: Bapak Edi learned optimal positioning techniques untuk morning photography
- - **Key insights**: Dew on leaves dapat cause false readings, perlu tissue wipe sebelum foto
-
-2. **Optimal Daylight Conditions (10:00-14:00) - 10 Test Cases**:
- - **Environmental advantages**: Ideal lighting, minimal shadows, optimal visibility
- - **Crops tested**: 6 padi (various diseases), 3 tembakau (pest damage), 1 cabai (viral symptoms)
- - **Performance results**: 100% success rate (10/10), average response time 3.4 detik
- - **User experience**: Highest confidence dan accuracy dalam diagnosis
- - **Validation**: All 10 diagnoses confirmed accurate oleh PPL Pak Suryono
-
-3. **Late Afternoon Conditions (16:00-18:00) - 6 Test Cases**:
- - **Environmental challenges**: Long shadows, variable lighting, approaching dusk conditions
- - **Technical adaptations**: Manual exposure adjustment, multiple angle photography
- - **Performance results**: 83% success rate (5/6), average response time 4.1 detik
- - **Learning curve**: Improved shadow management techniques through practice
-
-4. **Overcast Weather Conditions - 2 Test Cases**:
- - **Unique scenario**: Diffused lighting, high humidity, pre-rain conditions
- - **Technical performance**: 100% success rate with slightly improved accuracy due to even lighting
- - **User feedback**: "Lighting merata, foto lebih jelas tanpa shadow problems"
-
-5. **Network Connectivity Variations - Tested across all conditions**:
- - **3G conditions (inconsistent)**: 70% success rate, average response time 8.5 detik
- - **4G conditions (stable)**: 95% success rate, average response time 3.6 detik
- - **Offline scenarios**: 80% basic functionality available, diagnostic history accessible
-
-**Crop-Specific Testing Distribution dan Results**:
-
-- **Padi (15 test cases) - Primary crop focus**:
- - **Blast disease identification**: 6 cases, 100% accuracy, validated oleh expert
- - **Stem borer damage**: 4 cases, 75% accuracy (1 misidentified as nutrient deficiency)
- - **Brown planthopper symptoms**: 3 cases, 100% accuracy dengan appropriate treatment recommendations
- - **Bacterial leaf blight**: 2 cases, 100% accuracy, early detection berhasil prevent spread
- - **User confidence development**: Dari 60% ke 95% dalam 2 minggu usage
-
-- **Tembakau (6 test cases) - Secondary crop**:
- - **Virus kuning detection**: 3 cases, 67% accuracy (1 case confused dengan nutrient deficiency)
- - **Bacterial wilt identification**: 2 cases, 100% accuracy dengan isolation recommendations
- - **Thrips damage assessment**: 1 case, 100% accuracy dengan biocontrol suggestions
- - **Economic impact**: 1 case prevented potential Rp 1.5 juta loss through early intervention
-
-- **Cabai (4 test cases) - Tertiary crop**:
- - **Anthracnose identification**: 2 cases, 100% accuracy dengan fungicide recommendations
- - **Virus keriting symptoms**: 1 case, 100% accuracy dengan vector control guidance
- - **Aphid infestation**: 1 case, 100% accuracy dengan integrated pest management approach
-
-### 4.5.2 Quantitative Demonstration Results
-
-**Overall Performance Metrics (September 2024 Field Data)**:
-- **Total diagnostic attempts**: 25 cases across 3 crop types dalam various field conditions
-- **Successful diagnosis rate**: 92% (23/25 cases successfully completed)
-- **Average response time**: 3.8 seconds (range: 2.1-6.4 seconds, significantly under 5-second target)
-- **Image quality acceptance**: 88% (22/25 photos) suitable untuk accurate AI processing
-- **Offline functionality validation**: 80% (20/25 features) accessible tanpa internet connection
-- **User task completion**: 92% (23/25 primary tasks) completed independently oleh Bapak Edi
-
-**Performance Analysis by Time Period**:
-- **Peak performance window**: 10:00-14:00 dengan 100% success rate dan 3.4 detik average response
-- **Acceptable performance**: 06:00-08:00 dan 16:00-18:00 dengan 83% success rate
-- **Challenging conditions**: Early morning dengan dew (5/6 success) dan late afternoon shadows (5/6 success)
-- **Weather impact**: Overcast conditions actually improved accuracy due to even lighting distribution
-
-**User Learning Curve Documentation**:
-- **Initial proficiency (Day 1-3)**: 75% task completion, 8-12 menit per diagnosis
-- **Developing competency (Day 4-7)**: 85% task completion, 5-7 menit per diagnosis
-- **Advanced proficiency (Day 8-21)**: 92% task completion, 3-5 menit per diagnosis
-- **Expert usage (Day 22+)**: 95% task completion, 2-3 menit per diagnosis dengan confidence
-
-### 4.5.3 Qualitative Demonstration Insights
-
-**Real-World Case Documentation (Major Success Stories)**:
-
-**Case Study Alpha: Critical Blast Disease Detection (18 September 2024)**:
-- **Background context**: 0.5 hektar area padi dengan initial symptoms berupa small brown spots
-- **Traditional approach timeline**: Would require 2-3 days untuk consultation dengan PPL
-- **TaniSMART intervention**: 45 seconds total time dari photo capture hingga complete diagnosis
-- **AI diagnosis output**: "Blast disease (Pyricularia grisea) confidence 94%, urgent treatment required"
-- **Treatment recommendation**: "Apply tricyclazole 75 WP immediately, isolate affected area"
-- **Implementation**: Bapak Edi applied fungicide dalam 2 hours setelah diagnosis
-- **Expert validation**: PPL Pak Suryono confirmed accuracy dan treatment appropriateness
-- **Economic impact**: Prevented estimated Rp 2.8 juta losses (40% potential crop damage)
-- **Follow-up tracking**: 85% recovery rate dalam 2 minggu, contained spread to adjacent areas
-
-**Case Study Beta: Virus Kuning Tembakau Identification (24 September 2024)**:
-- **Challenge context**: Symptoms similar dengan nutrient deficiency, potentially confusing diagnosis
-- **Traditional diagnosis difficulty**: Visual similarity requires expert knowledge untuk accurate identification
-- **AI performance**: Correctly identified viral infection dengan 87% confidence score
-- **Differential diagnosis**: "Virus kuning, bukan defisiensi nitrogen - perhatikan pola menguning dan stunting"
-- **User education value**: Bapak Edi learned distinguishing features untuk future manual identification
-- **Management action**: Isolation 50 affected plants, prevention spread ke 200 healthy plants
-- **Economic calculation**: Saved Rp 1.5 juta nilai tanaman sehat (Rp 10,000 per plant x 150 plants)
-- **Knowledge retention**: Bapak Edi dapat identify similar symptoms independently 1 minggu kemudian
-
-**Case Study Gamma: Integrated Pest Management (28 September 2024)**:
-- **Complex scenario**: Multiple pest issues pada single cabai plot (aphids + viral symptoms)
-- **AI multimodal analysis**: Identified both primary pest dan secondary viral transmission
-- **Comprehensive recommendation**: "Aphid control first dengan insektisida, then viral prevention measures"
-- **Treatment sequence**: Vector control → plant isolation → soil management
-- **User comprehension**: Bapak Edi understood integrated approach importance
-- **Implementation success**: Reduced aphid population 80% dalam 5 hari, no viral spread
-- **Cost effectiveness**: Rp 150,000 treatment cost vs Rp 1.8 juta potential total crop loss
-
-**User Behavior Pattern Analysis (3-Week Observation Period)**:
-- **Technology integration pattern**: Gradual incorporation into morning routine farm inspection
-- **Confidence development**: Progressive shift dari "double-checking dengan tetangga" ke "trusting AI diagnosis"
-- **Knowledge acquisition**: Enhanced understanding agricultural terminology dan disease mechanisms
-- **Problem-solving approach**: Changed dari reactive ke proactive disease management
-- **Community sharing**: Natural tendency untuk share findings dengan fellow farmers
-- **Long-term commitment**: Expressed strong intention untuk continued usage beyond research period
-
-## 4.6 Tahap 5 DSRM: Evaluation (Evaluasi)
-
-### 4.4.1 Field Testing Protocol
-
-**Testing Environment**: Lahan pertanian Bapak Edi Puryanto (2 hektar, komoditas mixed farming) dengan systematic testing scenarios yang mencakup berbagai kondisi real-world usage.
-
-**Geographic Context**: Desa Sumbersalam (elevation 300-400 mdpl, tropical humid climate) dengan typical challenges rural Indonesian farming.
-
-**Testing Scenarios (25 test cases, 15-30 September 2024)**:
-1. **Morning conditions** (06:00-08:00): Low light dengan dew pada tanaman - 6 test cases
-2. **Optimal daylight** (10:00-14:00): Ideal lighting conditions - 10 test cases (highest success rate)
-3. **Late afternoon** (16:00-18:00): Challenging light dengan shadows - 6 test cases
-4. **Overcast conditions**: Diffused lighting testing - 2 test cases
-5. **Mobile network variations**: 3G (inconsistent), 4G (stable), offline scenarios - tested across all conditions
-
-**Crop Distribution Testing**:
-- **Padi (15 cases)**: Blast disease, stem borer, brown planthopper identification
-- **Tembakau (6 cases)**: Virus kuning, bacterial wilt, thrips damage
-- **Cabai (4 cases)**: Anthracnose, virus keriting, aphid infestation
-
-### 4.4.2 Demonstration Results
-
-**Performance Metrics (Data Testing dengan Bapak Edi Puryanto, September 2024)**:
-- **Total test cases**: 25 diagnosis attempts pada berbagai tanaman (15 padi, 6 tembakau, 4 cabai)
-- **Successful diagnosis**: 23 cases (92% success rate)
-- **Average response time**: 3.8 seconds (range: 2.1-6.4 seconds)
-- **Image quality acceptance**: 22/25 photos (88%) suitable for AI processing
-- **Offline functionality**: 20/25 basic features accessible tanpa internet
-
-**User Interaction Patterns (Observasi lapangan selama 3 minggu)**:
-- **Learning curve**: 12-15 menit untuk basic proficiency (Bapak Edi, 58 tahun)
-- **Task completion rate**: 23/25 (92%) untuk primary functions
-- **Error recovery**: Bapak Edi dapat resolve 8/10 common issues setelah brief guidance
-- **Feature utilization**: 100% menggunakan disease detection, 80% scheduling, 60% weather features
-
-### 4.4.3 Real-World Usage Documentation
-
-**Case Study 1: Penyakit Blast pada Padi (Lahan Bapak Edi, 15 September 2024)**
-- **Context**: Area sawah 0.5 hektar dengan gejala bercak coklat pada daun
-- **Detection time**: 45 seconds dari capture foto hingga diagnosis lengkap
-- **Accuracy validation**: Dikonfirmasi oleh PPL Desa Sumbersalam (Pak Suryono)
-- **Treatment implementation**: Aplikasi fungisida tricyclazole 75 WP sesuai rekomendasi
-- **Economic impact**: Mencegah kerugian estimasi Rp 2.8 juta (dari potensi kehilangan 40% hasil panen)
-- **Follow-up**: Recovery 85% dalam 2 minggu setelah treatment
-
-**Case Study 2: Virus Kuning pada Tembakau (24 September 2024)**
-- **Context**: 200 batang tembakau var. Prancak 95 dengan gejala menguning
-- **Detection challenge**: Symptoms mirip dengan defisiensi nutrisi
-- **AI performance**: Identifikasi virus dengan confidence score 87%, recommended isolation
-- **User action**: Bapak Edi isolasi tanaman terinfeksi dan konsultasi dengan penyuluh
-- **Learning outcome**: Peningkatan awareness tentang viral disease management
-- **Economic benefit**: Menyelamatkan 150 batang sehat (nilai Rp 1.5 juta)
-
-**Case Study 3: Hama Penggerek Batang Padi (28 September 2024)**
-- **Context**: Serangan pada fase vegetatif, 300 rumpun padi terindikasi
-- **Detection accuracy**: 94% identification dengan rekomendasi biocontrol
-- **Implementation**: Aplikasi Beauveria bassiana sesuai petunjuk aplikasi
-- **Result tracking**: Penurunan intensitas serangan dari 25% ke 8% dalam 10 hari
-- **Cost effectiveness**: Biaya treatment Rp 150,000 vs potensi kerugian Rp 1.8 juta
-
-## 4.5 Evaluation (Evaluasi)
-
-### 4.6.1 Comprehensive Performance Evaluation Framework
-
-**DSRM Evaluation Methodology**: Tahap Evaluation dalam Design Science Research framework memerlukan systematic assessment dari artefact effectiveness dalam addressing identified problems. Evaluasi dilakukan melalui multiple perspectives: technical performance, user acceptance, economic impact, dan expert validation untuk memastikan comprehensive understanding tentang solution efficacy.
-
-**Multi-Dimensional Assessment Approach**:
-1. **Technical Performance Evaluation**: Quantitative metrics tentang system functionality
-2. **Technology Acceptance Assessment**: User adoption patterns menggunakan TAM framework
-3. **Usability Evaluation**: System usability scale assessment untuk interface effectiveness
-4. **Expert Validation**: Agricultural dan academic expert confirmation untuk content accuracy
-5. **Economic Impact Analysis**: Cost-benefit assessment dengan real economic data
-
-**Evaluation Period**: 1 Oktober - 15 Oktober 2024 (intensive evaluation phase setelah 3 minggu field testing)
-
-### 4.6.2 Technical Performance Evaluation Results
-
-**Comprehensive Performance Metrics (Data Compilation dari 25 Test Cases)**:
-
-**Detailed Performance Benchmarking**:
-
-| Performance Indicator | Target Threshold | Achieved Result | Status | Implementation Details |
-|----------------------|------------------|-----------------|--------|----------------------|
-| Disease Detection Accuracy | ≥ 90% | 92% (23/25 cases) | ✅ Exceeded | Highest: blast padi 100%, lowest: virus tembakau 67% |
-| System Response Time | < 5 seconds | 3.8 sec average | ✅ Exceeded | Range: 2.1-6.4 sec, 80% completed < 4 seconds |
-| Offline Functionality Coverage | 80% features | 80% (20/25 features) | ✅ Met | Core diagnosis, scheduling, knowledge base accessible |
-| Image Quality Acceptance Rate | 85% | 88% (22/25 photos) | ✅ Exceeded | Failures: 2 blur, 1 poor lighting, improved with guidance |
-| User Task Completion Rate | 90% | 92% (23/25 tasks) | ✅ Exceeded | Failures: 2 connectivity-related during photo upload |
-| API Cost Efficiency | < Rp 50,000/month | Rp 30,000/month | ✅ Exceeded | 60% reduction through smart caching dan optimization |
-| Network Connectivity Resilience | 70% success in poor conditions | 75% (3G conditions) | ✅ Exceeded | Graceful degradation implemented successfully |
-
-**Performance Trend Analysis (3-Week Testing Period)**:
-- **Week 1 Performance**: 75% overall success rate, steep learning curve, frequent user guidance required
-- **Week 2 Performance**: 85% overall success rate, improved user confidence, reduced error frequency
-- **Week 3 Performance**: 92% overall success rate, independent operation, consistent results
-- **Performance Trajectory**: Clear improvement trend indicating successful user adaptation dan system reliability
-
-**Comparative Performance Analysis**:
-- **Morning conditions (06:00-08:00)**: 83% success rate, 4.2 sec average response time
-- **Optimal daylight (10:00-14:00)**: 100% success rate, 3.4 sec average response time (peak performance)
-- **Late afternoon (16:00-18:00)**: 83% success rate, 4.1 sec average response time
-- **Overcast conditions**: 100% success rate, 3.6 sec average response time (surprisingly optimal)
-- **Network variation impact**: 4G (95% success) vs 3G (75% success) vs Offline (80% functionality)
-
-### 4.6.3 Technology Acceptance Model (TAM) Comprehensive Assessment
-
-**Data Collection Methodology**: Comprehensive TAM assessment dilakukan melalui structured interview dalam bahasa Indonesia dengan Bapak Edi Puryanto sebagai primary user, dilengkapi dengan observational data selama 3 minggu intensive usage period (15 September - 7 Oktober 2024). Assessment menggunakan 5-point Likert scale dengan cultural adaptation untuk rural agricultural context.
-
-**Perceived Usefulness (PU) Analysis - Score: 4.4/5.0 (Very High)**:
-
-**Economic Utility Recognition**:
-- "Aplikasi ini sangat berguna untuk menghemat biaya karena bisa mendeteksi penyakit tanaman lebih cepat"
-- "Sebelumnya kalau ada masalah di tanaman, harus tunggu 2-3 hari untuk konsultasi dengan PPL atau bawa sampel ke kantor"
-- "Dengan aplikasi ini bisa dapat diagnosa dalam hitungan menit, jadi penanganan lebih cepat dan kerugian bisa dicegah"
-
-**Productivity Enhancement Perception**:
-- "Sangat membantu untuk keliling sawah karena tidak perlu bingung lagi kalau lihat gejala aneh di tanaman"
-- "Bisa dapat rekomendasi treatment langsung, tidak perlu tanya sana-sini atau coba-coba obat"
-- "Jadwal tanam dan perawatan jadi lebih teratur dengan reminder dari aplikasi"
-
-**Knowledge Empowerment Value**:
-- "Belajar banyak tentang nama-nama penyakit dan cara penanganannya dari aplikasi ini"
-- "Sekarang lebih percaya diri untuk ambil keputusan tentang penanganan tanaman"
-- "Informasi yang didapat detail dan mudah dipahami, ada gambar dan penjelasan yang jelas"
-
-**Time Efficiency Appreciation**:
-- "Waktu diagnosis dari beberapa hari jadi beberapa menit saja"
-- "Tidak perlu keluar rumah atau tunggu jadwal PPL untuk konsultasi"
-- "Bisa diagnosis kapan saja, pagi atau sore, sesuai dengan waktu luang"
-
-**Perceived Ease of Use (PEOU) Analysis - Score: 4.1/5.0 (High)**:
-
-**Learning Curve Assessment**:
-- "Awalnya sedikit bingung karena belum terbiasa, tapi setelah 2-3 kali pakai sudah lancar"
-- "Tombol-tombolnya jelas dan mudah dipahami, tidak terlalu banyak pilihan yang membingungkan"
-- "Petunjuk foto tanaman cukup jelas, ada panduan jarak dan pencahayaan"
-
-**Interface Usability Feedback**:
-- "Bahasa yang digunakan mudah dipahami, tidak ada istilah teknis yang aneh"
-- "Navigasi sederhana, tidak perlu buka banyak halaman untuk diagnosis"
-- "Icon dan tulisan cukup besar, mudah dilihat meski tidak pakai kacamata"
-
-**Operational Simplicity**:
-- "Cara pakai tidak ribet, cukup foto dan tunggu hasil"
-- "Menu-menu tersusun dengan baik, tidak perlu cari-cari fitur yang dibutuhkan"
-- "Aplikasi responsif, tidak sering hang atau error"
-
-**Support Requirement Level**:
-- "Jarang perlu bantuan orang lain setelah beberapa kali pakai"
-- "Kalau ada masalah biasanya bisa resolve sendiri atau restart aplikasi"
-- "Manual atau panduan tidak terlalu diperlukan setelah familiar dengan aplikasi"
-
-**Behavioral Intention (BI) Analysis - Score: 4.3/5.0 (Very High)**:
-
-**Continued Usage Commitment**:
-- "Pasti akan terus menggunakan aplikasi ini karena sudah terbukti manfaatnya"
-- "Sudah jadi kebiasaan bawa HP saat keliling sawah untuk foto tanaman yang bermasalah"
-- "Aplikasi ini sudah jadi tools penting dalam rutinitas bertani"
-
-**Recommendation Willingness**:
-- "Sudah cerita ke teman-teman di kelompok tani tentang aplikasi ini, mereka juga tertarik"
-- "Kalau ada pelatihan untuk petani lain, saya bersedia bantu untuk sharing pengalaman"
-- "Ingin mengajari istri dan anak untuk pakai aplikasi ini juga"
-
-**Future Enhancement Interest**:
-- "Berharap bisa ditambah fitur untuk prediksi cuaca dan informasi harga komoditas"
-- "Kalau bisa tambah jenis tanaman lain seperti singkong dan ubi, akan lebih lengkap"
-- "Fitur chat dengan PPL atau ahli pertanian akan sangat membantu"
-
-**Community Integration Vision**:
-- "Aplikasi ini cocok untuk semua petani di desa, tidak hanya untuk yang muda"
-- "Bisa jadi solusi untuk desa-desa yang jauh dari kantor PPL"
-- "Dengan aplikasi seperti ini, petani bisa lebih mandiri dan tidak tergantung dengan orang lain"
-
-### 4.6.4 System Usability Scale (SUS) Detailed Assessment
-
-**SUS Assessment Protocol**: Evaluation menggunakan standardized SUS questionnaire dengan 10 pertanyaan yang diadaptasi untuk agricultural context dan diterjemahkan ke Bahasa Indonesia. Assessment dilakukan pada 7 Oktober 2024 setelah 3 minggu intensive usage untuk memastikan familiarity yang sufficient untuk accurate assessment.
-
-**Overall SUS Score: 82.5/100 (Excellent Category)**
-
-**Component-wise SUS Analysis**:
-
-**Learnability Component - 85/100 (Excellent)**:
-- **SUS Item 3** (Easy to use): Score 5/5 - "Aplikasi ini mudah digunakan"
-- **SUS Item 7** (Quick to learn): Score 4/5 - "Orang lain pasti bisa cepat belajar pakai aplikasi ini"
-- **SUS Item 10** (Learn before use): Score 2/5 - "Tidak perlu belajar banyak hal sebelum pakai aplikasi ini"
-- **Qualitative feedback**: "Tidak perlu baca manual atau ikut kursus, coba-coba beberapa kali langsung bisa"
-
-**Efficiency Component - 80/100 (Good)**:
-- **SUS Item 5** (Integrated functions): Score 4/5 - "Fungsi-fungsi dalam aplikasi terintegrasi dengan baik"
-- **SUS Item 6** (Too much inconsistency): Score 2/5 - "Tidak ada yang tidak konsisten dalam aplikasi"
-- **SUS Item 8** (Cumbersome to use): Score 2/5 - "Aplikasi tidak rumit untuk digunakan"
-- **Efficiency insight**: "Semua fitur mudah diakses, tidak perlu buka tutup banyak menu"
-
-**Memorability Component - 84/100 (Excellent)**:
-- **User retention test**: Setelah 3 hari tidak menggunakan, masih dapat complete basic tasks tanpa guidance
-- **Feature recall**: 90% accuracy dalam mengingat lokasi menu dan navigation paths
-- **Procedure memorability**: "Setelah tidak pakai beberapa hari, masih ingat caranya dari awal sampai akhir"
-
-**Error Handling Component - 78/100 (Good)**:
-- **SUS Item 4** (Need technical support): Score 2/5 - "Tidak terlalu perlu bantuan teknis saat menggunakan"
-- **Error frequency**: <5% error rate dalam routine operations
-- **Error recovery**: User dapat resolve 80% common issues independently
-- **Error feedback**: "Kalau ada error, pesannya jelas dan bisa tahu harus ngapain"
-
-**User Satisfaction Component - 86/100 (Excellent)**:
-- **SUS Item 1** (Frequent use intention): Score 5/5 - "Ingin menggunakan aplikasi ini sering-sering"
-- **SUS Item 9** (Confident using): Score 4/5 - "Merasa percaya diri saat menggunakan aplikasi"
-- **Overall satisfaction**: "Sangat puas dengan aplikasi ini, sesuai dengan kebutuhan petani"
-
-**Detailed SUS Item Analysis**:
-
-| SUS Item | Indonesian Translation | User Score | Interpretation |
-|----------|----------------------|------------|----------------|
-| Item 1 | "Saya ingin menggunakan aplikasi ini sering-sering" | 5/5 | Very high usage intention |
-| Item 2 | "Aplikasi ini terlalu rumit" | 2/5 | Low complexity perception (good) |
-| Item 3 | "Aplikasi ini mudah digunakan" | 5/5 | Very high ease of use |
-| Item 4 | "Saya perlu bantuan orang lain untuk pakai aplikasi ini" | 2/5 | Low support dependency (good) |
-| Item 5 | "Fitur-fitur aplikasi terintegrasi dengan baik" | 4/5 | High integration satisfaction |
-| Item 6 | "Ada banyak hal yang tidak konsisten dalam aplikasi" | 2/5 | Low inconsistency perception (good) |
-| Item 7 | "Orang lain pasti cepat belajar pakai aplikasi ini" | 4/5 | High learnability confidence |
-| Item 8 | "Aplikasi ini sangat rumit untuk digunakan" | 2/5 | Low cumbersomeness (good) |
-| Item 9 | "Saya merasa percaya diri menggunakan aplikasi ini" | 4/5 | High usage confidence |
-| Item 10 | "Perlu belajar banyak hal sebelum pakai aplikasi ini" | 2/5 | Low learning overhead (good) |
-
-### 4.6.5 Expert Validation dan Professional Assessment
-
-**Agricultural Extension Officer Professional Validation**:
-
-**Assessor Profile**: Pak Suryono - PPL (Penyuluh Pertanian Lapangan) Desa Sumbersalam
-- **Professional credentials**: 15 tahun pengalaman, S1 Pertanian Universitas Muhammadiyah Malang
-- **Certification**: Certified agricultural extension officer Dinas Pertanian Kabupaten Bondowoso
-- **Assessment period**: 5-12 Oktober 2024, comprehensive review 25 diagnosis cases
-
-**Technical Accuracy Assessment (23/25 = 92% Validation Rate)**:
-- **Correct diagnoses**: 23 cases classified sebagai "accurate" atau "reasonable approach"
-- **Highly accurate cases**: 20 cases dengan perfect match expert diagnosis
-- **Acceptable variance**: 3 cases dengan minor differences in treatment approach but correct disease identification
-- **Incorrect diagnoses**: 2 cases (virus tembakau misidentified sebagai nutrient deficiency)
-
-**Treatment Appropriateness Evaluation (22/25 = 88% Appropriate Recommendations)**:
-- **Recommended treatments aligned dengan Dinas Pertanian guidelines**: 22 cases
-- **Dosage dan application method accuracy**: 20 cases exactly correct, 2 cases dengan minor variations
-- **Safety considerations**: 100% recommendations included proper safety guidelines
-- **Local context adaptation**: "Sangat sesuai dengan kondisi iklim dan jenis tanaman di Bondowoso"
-
-**Professional Integration Assessment**:
-- **Complement to extension services**: "Bisa jadi pelengkap yang bagus untuk program penyuluhan"
-- **Rural area applicability**: "Terutama berguna di desa terpencil yang sulit dijangkau PPL"
-- **Farmer empowerment potential**: "Membantu petani lebih mandiri dan tidak selalu tergantung dengan PPL"
-- **Quality assurance recommendation**: "Perlu follow-up PPL untuk kasus-kasus yang complex atau unusual"
-
-**Specific Technical Feedback**:
-- **Disease detection strength**: "Diagnosis blast padi dan penggerek batang sangat akurat dan consistent"
-- **Improvement areas**: "Virus detection pada tanaman masih perlu improvement dengan more training data"
-- **Local adaptation**: "Terminology yang digunakan familiar untuk petani Bondowoso"
-- **Implementation readiness**: "Sudah siap untuk pilot implementation dengan proper training"
-
-**Academic Expert Professional Review**:
-
-**Reviewer Profile**: Dr. Ir. Bambang Guritno, M.Agr. - Fakultas Pertanian Universitas Brawijaya
-- **Academic credentials**: 20+ tahun experience in agricultural technology research
-- **Specialization**: Crop protection, integrated pest management, agricultural innovation
-- **Review methodology**: Remote assessment via video call dan detailed screenshot analysis (15 Oktober 2024)
-
-**Technical Validation Assessment**:
-- **AI model performance**: "Menunjukkan performance yang promising untuk agricultural AI application"
-- **Accuracy benchmarking**: "92% accuracy rate comparable dengan international agricultural AI research"
-- **Context appropriateness**: "Well-adapted untuk Indonesian agricultural conditions dan local crop varieties"
-- **Innovation value**: "Represents significant advancement dalam democratizing agricultural expertise"
-
-**Research Methodology Validation**:
-- **DSR framework implementation**: "Design Science Research approach appropriate untuk technology development research"
-- **Single case study rigor**: "Intensive case study provides sufficient depth untuk proof-of-concept validation"
-- **Evaluation comprehensiveness**: "Multi-dimensional evaluation adequate untuk initial technology validation"
-- **Replication potential**: "Clear methodology untuk scaling to other agricultural regions"
-
-**Academic Quality Assessment**:
-- **Research contribution**: "Results suitable untuk publikasi di jurnal nasional terakreditasi"
-- **Scientific rigor**: "Sample size memadai untuk exploratory research, perlu expansion untuk generalizability"
-- **Documentation quality**: "Comprehensive documentation supports reproducibility dan knowledge transfer"
-- **Future research directions**: "Establishes solid foundation untuk longitudinal dan comparative studies"
-
-**Publication dan Dissemination Recommendations**:
-- **Target journals**: Jurnal Aplikasi Teknologi Pangan, Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia, Journal of Agricultural Technology
-- **Conference presentations**: Seminar Nasional Teknologi Pertanian, International Conference on Agricultural Innovation
-- **Policy implications**: "Results dapat inform national agricultural digitalization policy"
-
-## 4.7 Tahap 6 DSRM: Communication (Komunikasi)
-
-### 4.6.2 Practical Knowledge Dissemination
-
-### 4.7.1 Knowledge Dissemination dan Academic Contribution
-
-**DSRM Communication Framework**: Tahap Communication dalam Design Science Research framework memfokuskan pada systematic dissemination hasil penelitian kepada relevant audiences, termasuk academic community, practitioner, dan stakeholders untuk memastikan knowledge transfer yang effective dan sustainable impact.
-
-**Multi-Audience Communication Strategy**:
-1. **Academic Community**: Research findings untuk scholarly contribution
-2. **Practitioner Community**: Implementation guidelines dan best practices
-3. **Policy Makers**: Evidence-based recommendations untuk agricultural digitalization
-4. **Farmer Community**: Practical knowledge transfer dan technology adoption guidance
-
-**Academic Knowledge Contribution Systematization**:
-
-**Theoretical Contribution**:
-- **DSRM Agricultural Application Framework**: Novel implementation framework untuk agricultural technology development menggunakan Design Science Research methodology dalam Indonesian rural context
-- **Rural Technology Acceptance Model**: Enhanced TAM framework specifically adapted untuk agricultural technology adoption patterns dalam communities dengan limited digital literacy
-- **User-Centered AI Design Principles**: Validated design principles untuk developing AI applications yang appropriate untuk rural Indonesian farmers
-
-**Methodological Innovation**:
-- **Intensive Single Case Study Protocol**: Comprehensive methodology untuk deep-dive technology adoption research yang dapat replicated untuk similar agricultural technology studies
-- **Multi-Stakeholder Validation Framework**: Systematic approach untuk triangulated validation combining user acceptance, expert review, dan performance metrics assessment
-- **Cultural Adaptation Process**: Step-by-step methodology untuk adapting international technology solutions untuk local Indonesian agricultural contexts
-
-**Empirical Research Findings**:
-- **Performance Benchmarks**: Established baseline metrics untuk AI-powered agricultural applications: 92% accuracy, 3.8 sec response time, 82.5 SUS score
-- **Adoption Pattern Documentation**: Detailed analysis user learning curves, resistance factors, dan successful adaptation strategies dalam rural agricultural settings
-- **Economic Impact Quantification**: Real economic data demonstrating ROI potential dengan specific calculations untuk Indonesian agricultural context
-
-### 4.7.2 Stakeholder Engagement dan Practical Dissemination
-
-**Comprehensive Stakeholder Engagement Activities**:
-
-**Community-Level Knowledge Transfer**:
-
-1. **Farmer Community Workshop Implementation** (20 Oktober 2024):
- - **Strategic location**: Balai Desa Sumbersalam (central accessible venue untuk semua petani)
- - **Participant demographic**: 18 farmers from Kelompok Tani "Sumber Makmur" dan "Tani Sejahtera" (ages 35-68)
- - **Session structure**: 2.5 jam intensive hands-on training (13:30-16:00)
- - **Training methodology**: Live demonstration dengan smartphone Bapak Edi → guided practice → independent trial
- - **Learning outcomes**:
- - 15/18 participants berhasil complete basic disease diagnosis independently
- - 12/18 expressed high adoption interest dengan specific timeline commitments
- - 5 participants requested extended 1-week trial period dengan personal mentoring
- - **Knowledge retention assessment**: 90% accuracy dalam repeating basic steps setelah 2-day interval
- - **Community feedback synthesis**: "Mudah dipahami", "Sangat berguna untuk desa", "Perlu pelatihan lebih lanjut"
-
-2. **Professional Extension Officer Capacity Building** (25 Oktober 2024):
- - **Institutional setting**: Kantor Dinas Pertanian Kabupaten Bondowoso (official government venue)
- - **Professional audience**: 8 PPL from 5 kecamatan coverage area (Sumbersalam, Tlogosari, Pujer, Jambesari, Tapen)
- - **Training content depth**: Technical architecture overview, integration possibilities, farmer training methodologies
- - **Professional outcomes**:
- - Formal agreement untuk pilot project expansion ke 3 additional villages dalam 6-month timeframe
- - Resource allocation commitment: Dinas Pertanian provide smartphones untuk 3 designated PPL pilot coordinators
- - Professional development integration: TaniSMART training included dalam quarterly PPL skill development program
- - **Scale-up commitment**: Target reach 150 additional farmers melalui trained PPL network
-
-3. **Academic Presentation dan Scholarly Communication** (2 November 2024):
- - **Academic venue**: Seminar Nasional Teknologi Pertanian, Universitas Islam Malang (UNISMA)
- - **Scholarly audience**: 45 participants comprising university lecturers, graduate students, agricultural practitioners
- - **Presentation format**: 20-minute technical presentation + 15-minute interactive Q&A session
- - **Academic reception**:
- - 3 formal collaboration inquiries dari other universities for related research projects
- - 2 journal publication invitations untuk submit peer-reviewed articles
- - Interest expressed untuk replication studies di different agroecological zones
- - **Knowledge network expansion**: Established connections dengan 5 agricultural technology researchers untuk future collaboration
-
-**Media Documentation dan Public Outreach**:
-
-**Digital Content Creation**:
-- **Video documentation**: 8-minute comprehensive field testing footage showcasing real farmer usage scenarios
-- **Photography portfolio**: 47 high-quality photographs documenting various testing conditions, user interactions, dan success cases
-- **Social media engagement**: Instagram post di official Dinas Pertanian Bondowoso account reached 1,200+ views dengan 85+ engagement interactions
-- **Traditional media coverage**: Feature article published dalam Radar Jember newspaper (28 Oktober 2024) dengan 15,000+ readership reach
-
-**Public Communication Impact**:
-- **Community awareness**: 70% increase dalam awareness agricultural technology di target villages based on informal surveys
-- **Interest generation**: 25+ individual inquiries untuk training opportunities melalui various communication channels
-- **Policy attention**: Informal discussion dengan Kabupaten Bondowoso officials tentang potential inclusion dalam agricultural development programs
-
-### 4.7.3 Scaling Framework dan Replication Guidelines
-
-**Systematic Technology Transfer Protocol**:
-
-**Phase 1: PPL Training dan Certification (2-day intensive program)**:
-- **Day 1 Content**: Technical understanding, troubleshooting, farmer psychology, dan communication techniques
-- **Day 2 Content**: Hands-on practice, teaching methodology, community engagement strategies
-- **Certification requirement**: Successful completion assessment dengan minimum 80% competency score
-- **Expected outcome**: 1 certified PPL coordinator per 50 target farmers dengan mentoring capability
-
-**Phase 2: Farmer Champion Identification dan Development (1-week intensive)**:
-- **Selection criteria**: Technology affinity, community influence, farming experience diversity, communication skills
-- **Training intensity**: Daily 2-hour sessions untuk 7 consecutive days dengan progressive skill building
-- **Champion responsibilities**: Peer teaching, troubleshooting support, community motivation, feedback collection
-- **Support structure**: Monthly champion meeting untuk continuous learning dan experience sharing
-
-**Phase 3: Community Demonstration dan Peer Transfer (2-week rollout)**:
-- **Week 1**: Structured group demonstrations dengan champion-led hands-on practice sessions
-- **Week 2**: Independent practice dengan peer support network dan champion availability
-- **Success metrics**: 70% participants achieve basic competency, 50% commit untuk continued usage
-- **Community integration**: Integration dengan existing farmer group meetings dan agricultural calendar
-
-**Phase 4: Independent Operation dengan Support System (ongoing)**:
-- **Remote support structure**: WhatsApp group untuk real-time issue reporting dan community problem-solving
-- **Technical support**: Monthly site visits untuk advanced troubleshooting dan system optimization
-- **Performance monitoring**: Quarterly usage analytics review dan user satisfaction assessment
-- **Continuous improvement**: User feedback integration untuk iterative feature enhancement
-
-**Infrastructure Requirements Assessment**:
-
-**Technology Infrastructure**:
-- **Minimum device specifications**: Android 8.0+, 3GB RAM, 32GB storage, 8MP rear camera
-- **Network infrastructure**: 3G minimum requirement, 4G preferred, offline capability untuk 80% basic functions
-- **Power infrastructure**: Reliable charging access, solar charger recommendations untuk remote areas
-- **Maintenance support**: Local technician training untuk basic device maintenance dan troubleshooting
-
-**Human Infrastructure**:
-- **Training facilities**: Community centers dengan projection capability, access to agricultural fields untuk practical training
-- **Support personnel**: 1 technical coordinator per 50 farmers, hotline support sistem
-- **Knowledge management**: Documentation sistem untuk case studies, best practices, dan lessons learned
-- **Quality assurance**: Regular validation checks dengan agricultural experts untuk accuracy maintenance
-
-**Economic Sustainability Model**:
-
-**Cost Structure Analysis**:
-- **Initial implementation cost**: Rp 0 untuk end-user farmers (leverage existing smartphone ownership)
-- **Operational cost**: Rp 50,000/month/farmer untuk API usage (shared cost model through cooperative funding)
-- **Training cost**: Rp 200,000 per farmer for comprehensive training program (one-time investment)
-- **Support cost**: Rp 25,000/month/farmer untuk ongoing technical support dan system maintenance
-
-**Revenue/Funding Model**:
-- **Government agriculture budget allocation**: Integration dengan existing agricultural development programs
-- **Corporate social responsibility funding**: Partnership dengan agribusiness companies untuk community development
-- **Cooperative cost-sharing**: Farmer group collective funding untuk shared technology access
-- **Grant funding**: Research grants, agricultural development grants, technology innovation funds
-
-**Return on Investment Calculation**:
-- **Break-even timeline**: Month 3 of usage based on prevented crop losses data
-- **Economic benefit**: Average Rp 2.5 juta prevented losses per farmer per season
-- **Total implementation cost**: Rp 275,000 per farmer (training + 6 months operation)
-- **ROI calculation**: 910% return on investment within first growing season
-
-**Quality Assurance Framework**:
-
-**Accuracy Monitoring System**:
-- **Monthly validation protocol**: Expert review of 10% random diagnosis cases untuk accuracy verification
-- **Feedback loop mechanism**: Continuous model improvement dengan local data integration
-- **Error tracking system**: Comprehensive logging untuk pattern identification dan correction
-- **Performance benchmark maintenance**: Regular assessment against established performance metrics
-
-**User Support Infrastructure**:
-- **Real-time support channel**: WhatsApp community group untuk immediate issue resolution
-- **Expert consultation network**: Monthly virtual meetings dengan agricultural experts untuk complex cases
-- **Peer learning network**: Farmer-to-farmer knowledge sharing platform untuk experiential learning
-- **Documentation system**: Comprehensive FAQ database dan troubleshooting guides dalam local language
-
-### 4.7.4 Policy Implications dan Future Research Directions
-
-**Agricultural Policy Recommendations**:
-
-**National Agricultural Digitalization Strategy**:
-- **Technology inclusion mandates**: Integration AI-powered tools dalam national agricultural extension programs
-- **Digital literacy investment**: Comprehensive farmer education programs untuk technology adoption readiness
-- **Infrastructure development priorities**: Rural internet connectivity improvement untuk technology access equity
-- **Research funding allocation**: Increased budget untuk agricultural technology research dan development
-
-**Regional Implementation Guidelines**:
-- **Pilot project scaling**: Systematic expansion protocol untuk other regencies dengan similar agroecological conditions
-- **Inter-regional knowledge sharing**: Establish network untuk best practices exchange between agricultural regions
-- **Local adaptation frameworks**: Guidelines untuk customizing technology solutions untuk different crop types dan farming systems
-- **Partnership facilitation**: Government-private sector collaboration frameworks untuk sustainable technology deployment
-
-**Future Research Trajectory**:
-
-**Longitudinal Impact Studies (2-3 Year Timeline)**:
-- **Multi-season productivity analysis**: Comprehensive assessment crop productivity changes across multiple growing seasons
-- **Economic impact quantification**: Detailed cost-benefit analysis dengan control group comparison dari comparable villages
-- **Behavioral change documentation**: Systematic tracking changes dalam farming practices, decision-making patterns, technology adoption rates
-- **Community development assessment**: Broader social impact evaluation including knowledge diffusion patterns, community leadership changes
-
-**Technology Enhancement Research**:
-- **Local AI Model Development**: Training specialized models dengan >1,000 regional crop disease images untuk improved accuracy
-- **Integrated Farm Management Platform**: Expansion beyond disease detection kepada comprehensive farm management including weather integration, market price information, soil health monitoring
-- **Voice Interface Development**: Speech recognition dalam Bahasa Jawa untuk increased accessibility among older farmers dengan limited literacy
-- **IoT Integration Research**: Sensor data fusion untuk predictive analytics dan automated farm monitoring systems
-
-**Cross-Regional Validation Studies**:
-- **Multi-Site Implementation**: Validation dalam 5-10 different agroecological zones covering coastal, mountain, dryland farming systems
-- **Cultural Adaptation Research**: Technology customization untuk different ethnic agricultural communities (Madura, Tengger, Coastal Javanese farming traditions)
-- **Comparative Technology Assessment**: Head-to-head evaluation dengan alternative AI platforms dan traditional agricultural support methods
-- **Socioeconomic Impact Analysis**: Differential impact assessment across income levels, education backgrounds, land ownership categories
-
-**Methodological Innovation Research**:
-- **Participatory Design Enhancement**: Community-driven feature development menggunakan co-design methodologies
-- **Mixed-Reality Training Applications**: AR/VR implementations untuk immersive farmer education dan technology adoption training
-- **Blockchain Integration Potential**: Decentralized knowledge sharing networks dan crop authentication systems untuk market access improvement
-- **Sustainability Assessment**: Life cycle analysis technology environmental impact dan carbon footprint assessment
-
-## 4.8 Research Limitations dan Future Work Opportunities
-
-### 4.7.1 Acknowledged Limitations
-
-**Scope Limitations**:
-- **Geographic Constraint**: Single location study (Desa Sumbersalam) dapat limit generalizability ke agroecological zones lain
-- **Temporal Constraint**: 3-month study period belum capture seasonal variations lengkap (hanya wet season)
-- **Sample Size**: Single primary informant approach memberikan depth tapi limit statistical power untuk population-level conclusions
-- **Crop Diversity**: Focus pada 3 crops (padi, tembakau, cabai) belum representative untuk full agricultural diversity Bondowoso
-
-**Technical Limitations**:
-- **API Dependency**: Heavy reliance pada Gemini API external service menciptakan single point of failure
-- **Connectivity Dependence**: 20% functionality lost dalam poor network conditions (confirmed dalam 5/25 test cases)
-- **Device Compatibility**: Testing limited pada smartphone range Rp 1.5-3 juta, belum test pada low-end devices
-- **Image Quality Sensitivity**: 12% failure rate due to poor lighting atau camera limitations
-- **Language Barrier**: Interface Bahasa Indonesia only, belum accommodate regional dialects atau technical terms
-
-**Methodological Limitations**:
-- **Self-Reported Data**: TAM dan SUS assessments subject kepada social desirability bias
-- **Researcher Presence**: Potential Hawthorne effect observed terutama dalam first week testing
-- **Cultural Context**: Findings highly specific kepada Javanese rural farming culture dan social structures
-- **Expert Validation Scope**: Limited ke 2 agricultural experts, belum include AI/technology specialists
-- **Economic Impact**: ROI calculations based pada short-term observations, belum account untuk long-term sustainability costs
-
-### 4.7.2 Future Research Opportunities
-
-**Longitudinal Impact Studies**:
-- **Multi-Season Analysis**: 2-3 year study untuk capture wet/dry season variations dan long-term adoption patterns
-- **Economic Impact Quantification**: Rigorous ROI analysis dengan control group dari 3-5 comparable villages
-- **Behavioral Change Analysis**: Systematic assessment of changes dalam farming practices menggunakan pre-post comparison design
-- **Community Diffusion Study**: Network analysis of technology spread patterns dalam farmer social structures
-
-**Technology Enhancement Research**:
-- **Local AI Model Development**: Training specialized models dengan >1000 images dari regional crop diseases specific ke East Java conditions
-- **Integrated Farm Management**: Expansion kepada comprehensive platform including weather, market prices, soil conditions
-- **Voice Interface Development**: Speech recognition dalam bahasa Jawa untuk broader accessibility
-- **IoT Integration Research**: Sensor data fusion dengan image analysis untuk predictive farming recommendations
-
-**Cross-Regional Validation Studies**:
-- **Multi-Site Implementation**: Validation dalam 5-10 different agroecological zones (coastal, mountain, dryland)
-- **Cultural Adaptation Research**: Technology customization untuk different ethnic agricultural communities (Madura, Tengger, coastal Javanese)
-- **Comparative Platform Analysis**: Head-to-head comparison dengan alternative AI platforms (TensorFlow, Azure Cognitive Services)
-- **Socioeconomic Impact Assessment**: Differential impact analysis across income levels, education, dan land ownership categories
-
-**Methodological Innovation Research**:
-- **Participatory Design Methods**: Community-driven feature development menggunakan co-design approaches
-- **Mixed-Reality Training**: AR/VR applications untuk farmer education dan technology adoption
-- **Blockchain Integration**: Decentralized knowledge sharing dan crop authentication systems
-- **Sustainability Assessment**: Life cycle analysis of technology environmental impact dan carbon footprint
-
----
-
-# KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
-
-## Kesimpulan Utama
-
-Penelitian ini berhasil mengimplementasikan Design Science Research framework untuk mengembangkan aplikasi mobile TaniSMART berbasis Gemini API yang terbukti efektif dalam meningkatkan produktivitas pertanian di Desa Sumbersalam, Kabupaten Bondowoso. **Keberhasilan utama penelitian** terletak pada demonstrasi bahwa teknologi AI dapat diadaptasi secara successful untuk konteks rural Indonesian dengan pendekatan user-centered design yang intensive dan culturally appropriate.
-
-**Pencapaian Objektif Penelitian (Data Verifikasi Lapangan)**:
-1. ✅ **Accuracy target 90% exceeded** dengan success rate 92% (23/25 cases) dalam disease detection
-2. ✅ **Response time target < 5 detik exceeded** dengan average 3.8 detik (range: 2.1-6.4 detik)
-3. ✅ **High user acceptance** dengan TAM scores: PU=4.4/5.0, PEOU=4.1/5.0, BI=4.3/5.0
-4. ✅ **Usability target SUS ≥ 70 significantly exceeded** dengan score 82.5/100 (Excellent category)
-
-**Impact Ekonomi Terukur (Data 3 Bulan Testing)**:
-- **Direct prevented losses**: Rp 6.1 juta dari 3 major disease detection cases
-- **Time saving value**: 45 jam x Rp 25,000/jam = Rp 1.125 juta (nilai waktu yang dihemat)
-- **Reduced consultation costs**: 8 kali kunjungan PPL avoided x Rp 50,000 = Rp 400,000
-- **Total economic benefit**: Rp 7.625 juta vs implementation cost Rp 500,000 (ROI: 1,425%)
-- **Validation Triangulation**: Hasil dikonfirmasi melalui 3 sumber independen - agricultural extension officer (Pak Suryono), academic expert (Dr. Bambang Guritno), dan peer farmers validation, memberikan credibility tinggi pada findings.
-
-## Kontribusi Penelitian
-
-**Kontribusi Akademis**: Framework metodologis untuk agricultural technology development menggunakan DSR dengan single case study approach yang dapat diadaptasi untuk research serupa di domain agricultural technology dan rural development.
-
-**Kontribusi Praktis**: Working prototype yang demonstrates feasibility AI technology adaptation untuk Indonesian agricultural context, dengan clear guidelines untuk deployment dan scaling considerations.
-
-**Kontribusi Sosial**: Demonstration of digital inclusion melalui technology yang accessible dan appropriate untuk rural communities dengan limited digital literacy.
-
-## Rekomendasi
-
-### Untuk Stakeholder Teknologi
-
-1. **Investment dalam Local AI Training**: Develop region-specific models dengan local crop varieties dan disease patterns
-2. **Infrastructure Support**: Collaborate dengan telecom providers untuk improve rural connectivity
-3. **Cost Optimization**: Explore sustainable business models untuk long-term technology access
-
-### Untuk Pemerintah dan Extension Services
-
-1. **Integration dengan Extension Programs**: Incorporate technology dalam existing agricultural support systems
-2. **Digital Literacy Training**: Develop comprehensive training programs untuk rural technology adoption
-3. **Policy Support**: Create supportive policies untuk agricultural technology innovation
-
-### Untuk Future Research
-
-1. **Longitudinal Studies**: Conduct multi-year impact assessment dengan larger sample sizes
-2. **Cross-Regional Validation**: Expand research kepada different agroecological zones
-3. **Socioeconomic Impact Analysis**: Comprehensive study tentang broader community impacts
-
----
-
-**Kata Kunci**: Design Science Research, Agricultural Technology, Gemini API, Rural Technology Adoption, Smart Farming, Mobile Application Development, Technology Acceptance Model, Indonesian Agriculture
-
-**Tanggal Penyelesaian**: [Tanggal]
-**Lokasi Penelitian**: Desa Sumbersalam, Kabupaten Bondowoso, Jawa Timur
-**Durasi Penelitian**: Juni - Agustus 2024
diff --git a/docs/COMPREHENSIVE_DEFENSE_STRATEGY_AUTHENTICITY.md b/docs/COMPREHENSIVE_DEFENSE_STRATEGY_AUTHENTICITY.md
deleted file mode 100644
index 01e8634..0000000
--- a/docs/COMPREHENSIVE_DEFENSE_STRATEGY_AUTHENTICITY.md
+++ /dev/null
@@ -1,245 +0,0 @@
-# STRATEGI DEFENSE KOMPREHENSIF: MENGATASI CONCERN AUTHENTICITY & RIGOR METODOLOGIS
-
-## 🎯 FRAMEWORK JAWABAN UNTUK PERTANYAAN KRITIS PENGUJI
-
-### **PRINSIP UTAMA**: TRANSPARENCY, EVIDENCE-BASED, ACKNOWLEDGED LIMITATIONS
-
----
-
-## 1. **"Data testing menunjukkan performance yang sangat baik - apakah ini realistis?"**
-
-### **JAWABAN DEFENSIF YANG KUAT**:
-
-> **"Terima kasih atas pertanyaan yang sangat penting untuk rigor penelitian ini, Pak/Bu. Saya ingin memberikan penjelasan yang transparent tentang bagaimana angka-angka ini diperoleh:**
->
-> **Pertama, tentang accuracy 90.5%**: Ini bukan hasil perfect testing. Dari 21 test cases, **2 kasus gagal** karena kualitas foto yang buruk - user error dalam positioning kamera. Ini menunjukkan **realistic limitations** yang kami dokumentasikan secara honest.
->
-> **Kedua, tentang metodologi**: Kami menggunakan **iterative DSR approach**. Testing yang saya laporkan adalah hasil **final iteration** setelah 3 kali perbaikan berdasarkan user feedback. Error-error di iterasi awal sudah diperbaiki through user-centered design.
->
-> **Ketiga, tentang selection bias**: Test cases dipilih dari **actual diseases** yang ditemukan di lahan Bapak Edi selama observation period. Bukan artificial test conditions, tapi **real farming scenarios**.
->
-> **Keempat, acknowledged challenges**: Kami melaporkan **4% reminder failure**, **network dependency issues**, dan **initial user resistance** to structured scheduling. Ini menunjukkan transparent reporting."
-
-### **EVIDENCE PENDUKUNG**:
-- Tunjukkan dokumentasi failed cases
-- Explain iterative development process
-- Present member checking results (95% accuracy confirmation dari Bapak Edi)
-- Reference agricultural extension officer validation
-
----
-
-## 2. **"Single case study - bagaimana memastikan generalizability?"**
-
-### **JAWABAN YANG MENUNJUKKAN METHODOLOGICAL AWARENESS**:
-
-> **"Excellent point, Pak/Bu. Saya fully acknowledge ini sebagai primary limitation penelitian:**
->
-> **Pertama, representativeness justification**: Bapak Edi dipilih berdasarkan **demographic analysis** yang menunjukkan profil beliau representative untuk **78% petani** di Bondowoso: usia 40-50 tahun, pengalaman >20 tahun, lahan 1-3 hektar, literasi teknologi menengah.
->
-> **Kedua, analytical generalization**: Dalam DSR, kita menggunakan **analytical generalization** rather than statistical generalization. Yang ditransfer adalah **design principles** dan **technology adoption framework**, bukan specific numbers.
->
-> **Ketiga, detailed context documentation**: Saya provide **rich contextual description** untuk memungkinkan readers assess **transferability** ke context mereka.
->
-> **Keempat, future research recommendation**: Saya explicitly recommend **multi-site study** dengan 50+ farmers sebagai next step untuk statistical generalizability."
-
-### **THEORETICAL JUSTIFICATION**:
-- Reference Yin (2018) untuk case study methodology
-- Explain difference antara statistical vs analytical generalization
-- Cite successful single case DSR studies dalam technology adoption
-
----
-
-## 3. **"Network dependency 25% - realistic untuk rural areas?"**
-
-### **JAWABAN YANG MENUNJUKKAN PRACTICAL AWARENESS**:
-
-> **"Precisely why kami design system ini dengan **offline-first approach**, Pak/Bu:**
->
-> **Reality check**: Selama field testing, **intermittent 3G/4G coverage** adalah daily reality. Makanya **75% functionality** dirancang untuk works offline.
->
-> **Smart design decisions**: Yang butuh network hanya **AI processing** (real-time analysis) dan **weather updates**. **Core features** seperti database access, scheduling, basic information - semua offline.
->
-> **Graceful degradation**: When no signal, user tetap bisa access **cached disease database**, **local schedules**, dan **historical data**. System designed untuk **resilient performance**.
->
-> **Future enhancement**: Roadmap includes **edge computing** implementation untuk reduce network dependency menjadi <10%."
-
-### **TECHNICAL EVIDENCE**:
-- Demonstrate offline functionality during defense
-- Show cached database structure
-- Explain progressive sync mechanism
-
----
-
-## 4. **"Bagaimana memastikan data tidak dimanipulasi atau cherry-picked?"**
-
-### **JAWABAN YANG MENUNJUKKAN RESEARCH INTEGRITY**:
-
-> **"Excellent question tentang research integrity, Pak/Bu. Saya implement multiple **validation protocols**:**
->
-> **Data triangulation**: **4 independent sources** - observation, interview, performance testing, expert validation. All converge pada same findings.
->
-> **Member checking**: Bapak Edi validate **95% of interpretations**. He confirmed impact assessment dan recommendation relevance.
->
-> **Expert validation**: Pak Suyono (penyuluh pertanian) confirm **technical accuracy** dari AI diagnosis dan treatment recommendations.
->
-> **Audit trail**: **Complete documentation** dari raw field notes sampai final conclusions. Available untuk examination.
->
-> **Peer debriefing**: Regular consultation dengan supervisor throughout research process untuk ensure objectivity.
->
-> **Transparent methodology**: Semua failures, challenges, limitations documented honestly. No data tersembunyi."
-
-### **DOCUMENTATION EVIDENCE**:
-- Show field notes dengan timestamps
-- Present expert validation letters
-- Demonstrate member checking transcripts
-
----
-
-## 5. **"Economic impact calculation - basis apa untuk claim ROI 3,700%?"**
-
-### **JAWABAN YANG MENUNJUKKAN REALISTIC ASSESSMENT**:
-
-> **"ROI calculation menggunakan **conservative estimates** dari actual field data, Pak/Bu:**
->
-> **Investment calculation**:
-> - Smartphone data cost: Rp 50,000/month (actual Bapak Edi's expense)
-> - No additional hardware investment (menggunakan smartphone existing)
->
-> **Benefit calculation**:
-> - **Crop loss prevention**: Rp 800,000 (documented case cabai plot yang saved)
-> - **Time savings**: 18 hours/month × Rp 25,000/hour labor rate = Rp 450,000
-> - **Input optimization**: 12% pupuk reduction = Rp 150,000/month (measured)
-> - **Consultation cost savings**: Rp 100,000/month (previous penyuluh consultation fees)
->
-> **Conservative approach**: Kami **tidak include** potential yield increase, market price optimization, atau long-term benefits.
->
-> **Seasonal basis**: ROI calculated per season (4 months), bukan annual."
-
-### **SUPPORTING EVIDENCE**:
-- Show detailed expense tracking
-- Present before/after resource usage data
-- Reference local labor rate standards
-
----
-
-## 6. **"Mengapa tidak menggunakan methodology yang lebih established seperti RCT?"**
-
-### **JAWABAN YANG MENUNJUKKAN METHODOLOGICAL SOPHISTICATION**:
-
-> **"Excellent methodological question, Pak/Bu. Choice of DSR adalah **deliberate dan theoretically justified**:**
->
-> **Research objective alignment**: Tujuan penelitian adalah **design dan evaluate technology artifact**, bukan test causal relationships. DSR adalah **most appropriate methodology** untuk technology development research.
->
-> **Practical constraints**: RCT requires **large sample** dan **control groups**. Untuk technology adoption di rural context, **intensive case study** provides **richer insights** tentang implementation challenges.
->
-> **Theory building vs theory testing**: Kami doing **theory building** (how to design technology untuk rural adoption), bukan theory testing (apakah technology effective).
->
-> **Precedent in literature**: DSR widely accepted dalam **information systems research** dan **technology development studies** (Hevner et al., 2004; Peffers et al., 2007).
->
-> **Complementary research**: Future studies dapat use **our design principles** untuk large-scale RCT validation."
-
-### **THEORETICAL FOUNDATION**:
-- Reference key DSR papers (Hevner, Peffers, etc.)
-- Explain paradigm difference: design science vs behavioral science
-- Show alignment dengan research questions
-
----
-
-## 7. **"User satisfaction 8.5/10 - bukankah ini terlalu tinggi untuk new technology?"**
-
-### **JAWABAN YANG MENUNJUKKAN REALISTIC UNDERSTANDING**:
-
-> **"Valid concern, Pak/Bu. Tapi ada context penting untuk angka ini:**
->
-> **Expectation management**: Bapak Edi initially had **low expectations**. Any improvement from manual methods menghasilkan **high satisfaction**.
->
-> **Prolonged engagement effect**: Rating ini after **4 weeks usage**, bukan immediate reaction. User sudah melewati **learning curve** dan experiencing real benefits.
->
-> **Comparative baseline**: Satisfaction relative to **current methods** (manual detection, paper scheduling). Dramatic improvement naturally results in high satisfaction.
->
-> **Honest assessment**: Kami juga report **efficiency rating 7.5/10** dan **error recovery 7.0/10** - showing areas for improvement.
->
-> **Cultural context**: Indonesian farmers tend to be **appreciative** of assistance, might influence satisfaction scoring upward."
-
-### **BALANCED REPORTING**:
-- Show full SUS breakdown dengan areas for improvement
-- Reference cultural factors in satisfaction assessment
-- Explain prolonged engagement effect pada user perception
-
----
-
-## 8. **"Bagaimana memastikan research authenticity dan avoid bias?"**
-
-### **JAWABAN YANG MENUNJUKKAN METHODOLOGICAL RIGOR**:
-
-> **"Research authenticity ensured through **multiple validation mechanisms**, Pak/Bu:**
->
-> **Prolonged engagement**: **4 weeks intensive** field presence untuk deep context understanding dan trust building.
->
-> **Persistent observation**: **Daily monitoring** across different farming activities dan weather conditions untuk comprehensive assessment.
->
-> **Data saturation**: Interview continued until **no new themes** emerged. Testing repeated until **consistent patterns** observed.
->
-> **External validation**: Agricultural extension officer review **practical relevance** dan technical accuracy.
->
-> **Reflexivity**: Continuous reflection pada researcher bias dan positionality throughout study.
->
-> **Peer scrutiny**: Regular supervision meetings dan peer debriefing untuk challenge interpretations dan conclusions."
-
----
-
-## 🛡️ STRATEGI DEFENSE KOMPREHENSIF
-
-### **ATTITUDE & APPROACH**:
-1. **Be Transparent**: Acknowledge limitations honestly
-2. **Show Evidence**: Always back claims dengan documentation
-3. **Explain Methodology**: Justify methodological choices
-4. **Welcome Scrutiny**: Treat questions as opportunities to demonstrate rigor
-5. **Stay Humble**: Acknowledge areas for improvement
-
-### **KEY PHRASES TO USE**:
-- "Excellent point that enhances the rigor of this research..."
-- "I acknowledge this as a limitation and here's how I addressed it..."
-- "The transparent methodology allows for this kind of scrutiny..."
-- "Future research should definitely explore this aspect further..."
-- "This is precisely why I documented [specific evidence]..."
-
-### **EVIDENCE TO HAVE READY**:
-- ✅ Field notes dengan timestamps
-- ✅ Expert validation documentation
-- ✅ Member checking transcripts
-- ✅ Failed test case examples
-- ✅ Iterative development evidence
-- ✅ Economic calculation details
-- ✅ Methodological justification references
-
-### **MINDSET FOR SUCCESS**:
-> **"I conducted this research dengan commitment to transparency, methodological rigor, dan honest reporting. Every number reported dapat ditraced back to documented evidence. Limitations acknowledged upfront menunjukkan research maturity, bukan weakness."**
-
----
-
-## 📋 FINAL CHECKLIST DEFENSE READINESS
-
-### **DOCUMENTATION COMPLETE**:
-- [ ] Field notes organized dan easily accessible
-- [ ] Expert validation letters ready
-- [ ] Member checking evidence prepared
-- [ ] Economic calculation spreadsheet ready
-- [ ] Failed case documentation available
-- [ ] Methodological justification references cited
-
-### **NARRATIVE REHEARSED**:
-- [ ] Authenticity story practiced
-- [ ] Limitation acknowledgment prepared
-- [ ] Methodological justification ready
-- [ ] Evidence presentation smooth
-- [ ] Future research direction clear
-
-### **CONFIDENCE BUILT**:
-- [ ] Research integrity unquestionable
-- [ ] Methodological choices justified
-- [ ] Contributions clearly articulated
-- [ ] Limitations honestly acknowledged
-- [ ] Future directions mapped
-
-**KUNCI SUKSES**: *Transparency, Evidence, Humility, Confidence*
diff --git a/docs/README.md b/docs/README.md
deleted file mode 100644
index cdf8984..0000000
--- a/docs/README.md
+++ /dev/null
@@ -1,74 +0,0 @@
-# 📁 DOCS FOLDER - CLEAN VERSION
-
-## 📋 **FILE INVENTORY - UPDATED: 1 Juni 2025**
-
-### 🎯 **ACTIVE FILES - CURRENT THESIS VERSION**
-
-| **File** | **Status** | **Purpose** | **Last Updated** |
-|----------|------------|-------------|------------------|
-| `BAB4_COMPREHENSIVE_AUTHENTIC_REVISION.md` | ✅ **FINAL** | BAB 4 complete authentic version dengan real field data | Completed |
-| `BAB3_METODOLOGI_REVISI_NATURAL.md` | ✅ **FINAL** | BAB 3 dengan complete DSR framework implementation | Just Completed |
-| `BAB2_NATURAL_S1_VERSION.md` | ⚠️ **NEEDS REVISION** | BAB 2 yang perlu DSR alignment | To be revised |
-| `BAB3_REVISION_COMPLETION_SUMMARY.md` | ✅ **REFERENCE** | Summary lengkap revisi BAB 3 | Just Created |
-| `BAB_1-3_IMPLEMENTATION_PRIORITY_MATRIX.md` | ✅ **GUIDE** | Priority guide untuk revisi selanjutnya | Just Created |
-| `COMPREHENSIVE_DEFENSE_STRATEGY_AUTHENTICITY.md` | ✅ **DEFENSE** | Strategy untuk thesis defense | Reference |
-
----
-
-## 🚨 **CRITICAL STATUS UPDATE**
-
-### **COMPLETED & READY FOR DEFENSE:**
-- ✅ **BAB 4**: Complete DSR implementation dengan authentic field data
-- ✅ **BAB 3**: Complete methodology revision dengan rigorous DSR framework
-
-### **NEXT PRIORITIES:**
-- ⚠️ **BAB 2**: Literature review needs DSR theoretical foundation integration
-- ⚠️ **BAB 1**: Minor DSR context enhancement required
-
-### **DEFENSE READINESS:**
-- **Current Status**: 60% ready (BAB 3 & 4 solid)
-- **Target**: 95% ready setelah BAB 1-2 aligned
-- **Timeline**: 2-3 hari untuk complete alignment
-
----
-
-## 📌 **QUICK REFERENCE**
-
-### **For BAB 2 Revision:**
-- Focus: DSR theoretical foundation
-- Key: Gemini API technology literature
-- Target: Rural technology adoption framework
-
-### **For BAB 1 Refinement:**
-- Focus: DSR context dalam problem statement
-- Key: Research questions alignment
-- Target: Realistic objectives scoping
-
-### **For Defense Prep:**
-- Use: `COMPREHENSIVE_DEFENSE_STRATEGY_AUTHENTICITY.md`
-- Focus: Methodology questions preparation
-- Practice: DSR justification & single case study defense
-
----
-
-## 🎯 **SUCCESS METRICS TRACKING**
-
-| **Chapter** | **DSR Alignment** | **Authentic Data** | **Defense Ready** |
-|-------------|------------------|-------------------|------------------|
-| BAB 4 | ✅ Complete | ✅ Real field data | ✅ Ready |
-| BAB 3 | ✅ Complete | ✅ Methodology solid | ✅ Ready |
-| BAB 2 | ⚠️ Partial | ⚠️ Needs DSR focus | 🔄 In Progress |
-| BAB 1 | ⚠️ Good | ✅ Context correct | 🔄 Minor fixes |
-
-**OVERALL PROGRESS**: 70% Complete - Strong Foundation Established
-
----
-
-## 💡 **NAVIGATION TIPS**
-
-1. **Start with**: `BAB_1-3_IMPLEMENTATION_PRIORITY_MATRIX.md` untuk action plan
-2. **Review completed work**: `BAB3_REVISION_COMPLETION_SUMMARY.md`
-3. **Next revision**: Focus on `BAB2_NATURAL_S1_VERSION.md`
-4. **Defense prep**: Use `COMPREHENSIVE_DEFENSE_STRATEGY_AUTHENTICITY.md`
-
-**No more confusion!** This folder now contains only essential, active files. 🎉
diff --git a/flutter_run_device.bat b/flutter_run_device.bat
deleted file mode 100644
index e4fd1e3..0000000
--- a/flutter_run_device.bat
+++ /dev/null
@@ -1,18 +0,0 @@
-@echo off
-echo ===== Menjalankan Flutter dengan performa optimal =====
-
-REM Bersihkan cache
-echo Membersihkan cache build...
-flutter clean
-
-REM Aktifkan hot reload
-echo Memulai aplikasi dengan hot reload...
-flutter run --hot --no-sound-null-safety --purge-persistent-cache
-
-REM Jika aplikasi gagal dimulai, coba tanpa flag tambahan
-IF %ERRORLEVEL% NEQ 0 (
- echo Gagal memulai dengan flag tambahan, mencoba tanpa flag...
- flutter run
-)
-
-echo ===== Selesai =====
\ No newline at end of file
diff --git a/force_java11_gradle.bat b/force_java11_gradle.bat
new file mode 100644
index 0000000..ef63b80
--- /dev/null
+++ b/force_java11_gradle.bat
@@ -0,0 +1,97 @@
+@echo off
+echo ========================================
+echo FORCE GRADLE TO USE JAVA 11
+echo ========================================
+echo.
+
+echo Current JAVA_HOME: %JAVA_HOME%
+echo.
+
+echo Setting JAVA_HOME to Java 11 for this session...
+set "JAVA_HOME=C:\Program Files\Eclipse Adoptium\jdk-11.0.21.9-hotspot"
+echo ✓ JAVA_HOME set to: %JAVA_HOME%
+
+echo.
+echo Setting PATH to prioritize Java 11...
+set "PATH=%JAVA_HOME%\bin;%PATH%"
+echo ✓ PATH updated
+
+echo.
+echo Verifying Java version...
+java -version
+echo.
+
+echo ========================================
+echo UPDATING GRADLE WRAPPER CONFIGURATION
+echo ========================================
+echo.
+
+echo Updating gradle-wrapper.properties to use compatible Gradle version...
+(
+echo distributionBase=GRADLE_USER_HOME
+echo distributionPath=wrapper/dists
+echo zipStoreBase=GRADLE_USER_HOME
+echo zipStorePath=wrapper/dists
+echo distributionUrl=https\://services.gradle.org/distributions/gradle-8.0-bin.zip
+) > android\gradle\wrapper\gradle-wrapper.properties
+echo ✓ gradle-wrapper.properties updated
+
+echo.
+echo Updating gradle.properties with Java 11 settings...
+(
+echo org.gradle.jvmargs=-Xmx2048m -Dfile.encoding=UTF-8
+echo android.useAndroidX=true
+echo android.enableJetifier=true
+echo org.gradle.parallel=true
+echo org.gradle.daemon=true
+echo org.gradle.configureondemand=true
+echo org.gradle.java.home=%JAVA_HOME%
+) > android\gradle.properties
+echo ✓ gradle.properties updated
+
+echo.
+echo ========================================
+echo CLEARING GRADLE CACHES
+echo ========================================
+echo.
+
+echo Stopping Gradle daemons...
+cd android
+gradlew --stop
+cd ..
+echo ✓ Gradle daemons stopped
+
+echo.
+echo Clearing Gradle caches...
+if exist "android\.gradle" (
+ rmdir /s /q "android\.gradle"
+ echo ✓ android\.gradle removed
+)
+
+if exist "%USERPROFILE%\.gradle" (
+ rmdir /s /q "%USERPROFILE%\.gradle"
+ echo ✓ Global Gradle cache removed
+)
+
+echo.
+echo ========================================
+echo TESTING GRADLE WITH JAVA 11
+echo ========================================
+echo.
+
+echo Testing Gradle version with Java 11...
+cd android
+gradlew --version
+cd ..
+
+echo.
+echo ========================================
+echo READY TO BUILD
+echo ========================================
+echo.
+echo Now try building your Flutter app:
+echo flutter build apk --debug
+echo.
+echo If you still get Java version errors, restart your IDE and try again.
+echo.
+pause
\ No newline at end of file
diff --git a/ios/Runner/AppDelegate.swift b/ios/Runner/AppDelegate.swift
index 6266644..2403fbb 100644
--- a/ios/Runner/AppDelegate.swift
+++ b/ios/Runner/AppDelegate.swift
@@ -1,12 +1,14 @@
-import Flutter
import UIKit
+import Flutter
+import GoogleMaps
-@main
+@UIApplicationMain
@objc class AppDelegate: FlutterAppDelegate {
override func application(
_ application: UIApplication,
didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey: Any]?
) -> Bool {
+ GMSServices.provideAPIKey("AIzaSyBFjK0LqRx-O7yk1P_jFQZj0uHbh-S3CJY")
GeneratedPluginRegistrant.register(with: self)
return super.application(application, didFinishLaunchingWithOptions: launchOptions)
}
diff --git a/ios/Runner/Info.plist b/ios/Runner/Info.plist
index 7dea370..227c647 100644
--- a/ios/Runner/Info.plist
+++ b/ios/Runner/Info.plist
@@ -5,7 +5,7 @@
CFBundleDevelopmentRegion
$(DEVELOPMENT_LANGUAGE)
CFBundleDisplayName
- Smartfarm Mobile
+ Tugas Akhir Supabase
CFBundleExecutable
$(EXECUTABLE_NAME)
CFBundleIdentifier
@@ -13,7 +13,7 @@
CFBundleInfoDictionaryVersion
6.0
CFBundleName
- smartfarm_mobile
+ tugas_akhir_supabase
CFBundlePackageType
APPL
CFBundleShortVersionString
@@ -24,6 +24,24 @@
$(FLUTTER_BUILD_NUMBER)
LSRequiresIPhoneOS
+
+
+ NSLocationWhenInUseUsageDescription
+ Aplikasi memerlukan akses lokasi untuk menandai lokasi lahan pertanian Anda.
+ NSLocationAlwaysUsageDescription
+ Aplikasi memerlukan akses lokasi untuk menandai lokasi lahan pertanian Anda.
+
+
+ LSApplicationQueriesSchemes
+
+ http
+ https
+ tel
+ mailto
+ maps
+ comgooglemaps
+
+
UILaunchStoryboardName
LaunchScreen
UIMainStoryboardFile
@@ -47,5 +65,11 @@
UIStatusBarHidden
+
+
+ io.flutter.embedded_views_preview
+
+ MGLMapboxMetricsEnabledSettingShownInApp
+
diff --git a/lib/core/routes/app_routes.dart b/lib/core/routes/app_routes.dart
index 818b75d..8f0d2c5 100644
--- a/lib/core/routes/app_routes.dart
+++ b/lib/core/routes/app_routes.dart
@@ -1,62 +1,116 @@
import 'package:flutter/material.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/admin/admin_dashboard.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/admin/community_management.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/admin/crop_management.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/admin/user_management.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/auth/forgot_password_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/auth/login_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/auth/otp_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/auth/register_screen.dart';
-import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/auth/reset_password_otp_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/auth/reset_password_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/calendar/calendar_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/calendar/field_management_screen.dart';
-import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/calendar/schedule_detail_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/calendar/schedule_list_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/community/community_screen.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/community/enhanced_community_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/home_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/image_processing/plant_scanner_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/intro/animation_splash_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/intro/intro_page_screen.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/panen/analisis_chart_screen.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/panen/analisis_hasil_screen.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/panen/analisis_input_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/panen/analisis_panen_screen.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/profile_screen.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/calendar/schedule_detail_screen.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/widgets/session_guard_wrapper.dart';
/// Defines all routes used in the application
class AppRoutes {
- /// Map of all routes in the application
- static final Map routes = {
+ /// Non-authenticated routes
+ static final Map _publicRoutes = {
'/': (context) => const SplashScreen(),
'/intro': (context) => const AnimatedIntroScreen(),
'/login': (context) => const LoginScreen(),
'/register': (context) => const RegisterScreen(),
+ '/forgot-password': (context) => const ForgotPasswordScreen(),
'/otp': (context) {
final args =
- ModalRoute.of(context)?.settings.arguments as Map;
+ ModalRoute.of(context)?.settings.arguments as Map?;
return OtpScreen(
- email: args['email'] as String,
- userId: args['userId'] as String,
+ email: args?['email'] ?? '',
+ userId: args?['userId'] ?? '',
);
},
- '/forgot-password': (context) => const ForgotPasswordScreen(),
'/reset-password': (context) => const ResetPasswordScreen(),
- '/reset-password-otp': (context) {
- final args =
- ModalRoute.of(context)?.settings.arguments as Map;
- return ResetPasswordOtpScreen(email: args['email'] as String);
- },
+ };
+
+ /// Authenticated routes
+ static final Map
+ _authenticatedRoutes = {
'/home': (context) => const HomeScreen(),
'/profile': (context) => const ProfileScreen(),
- '/kalender': (context) => const KalenderTanamScreen(),
- '/add-field': (context) => const FieldManagementScreen(),
+ '/calendar': (context) => const KalenderTanamScreen(),
+ '/field-management': (context) => const FieldManagementScreen(),
'/schedule-list': (context) => const ScheduleListScreen(),
-
- '/kalender-detail': (context) {
- final args =
- ModalRoute.of(context)?.settings.arguments as Map;
- return ScheduleDetailScreen(scheduleId: args['scheduleId'] as String);
- },
+ '/plant-scanner': (context) => const PlantScannerScreen(),
+ '/community': (context) => const CommunityScreen(),
+ '/enhanced-community': (context) => const EnhancedCommunityScreen(),
'/analisis': (context) {
final args =
- ModalRoute.of(context)?.settings.arguments as Map;
- return HarvestAnalysisScreen(userId: args['userId'] as String);
+ ModalRoute.of(context)?.settings.arguments as Map?;
+ return HarvestAnalysisScreen(userId: args?['userId'] ?? '');
},
- '/komunitas': (context) => const CommunityScreen(),
- '/scan': (context) => const PlantScannerScreen(),
+ '/analisis-input': (context) {
+ final args =
+ ModalRoute.of(context)?.settings.arguments as Map?;
+ return AnalisisInputScreen(userId: args?['userId'] ?? '');
+ },
+ '/analisis-hasil': (context) {
+ final args =
+ ModalRoute.of(context)?.settings.arguments as Map?;
+ return HarvestResultScreen(
+ userId: args?['userId'] ?? '',
+ harvestData: args?['harvestData'],
+ scheduleData: args?['scheduleData'],
+ );
+ },
+ '/analisis-chart': (context) {
+ final args =
+ ModalRoute.of(context)?.settings.arguments as Map?;
+ return HarvestAnalysisChart(
+ userId: args?['userId'] ?? '',
+ harvestData: args?['harvestData'],
+ scheduleData: args?['scheduleData'],
+ isManualInput: args?['isManualInput'] ?? false,
+ );
+ },
+ '/kalender-detail': (context) {
+ final args =
+ ModalRoute.of(context)?.settings.arguments as Map?;
+ return ScheduleDetailScreen(scheduleId: args?['scheduleId'] ?? '');
+ },
+
+ /// Admin routes
+ '/admin': (context) => const AdminDashboard(),
+ '/admin/users': (context) => const UserManagement(),
+ '/admin/crops': (context) => const CropManagement(),
+ '/admin/community': (context) => const CommunityManagement(),
};
+
+ /// Combined routes with session guard for authenticated routes
+ static Map get routes {
+ final Map allRoutes = {};
+
+ /// Add public routes as-is
+ allRoutes.addAll(_publicRoutes);
+
+ /// Add authenticated routes wrapped with SessionGuardWrapper
+ _authenticatedRoutes.forEach((route, builder) {
+ allRoutes[route] =
+ (context) => SessionGuardWrapper(child: builder(context));
+ });
+
+ return allRoutes;
+ }
}
diff --git a/lib/core/theme/app_colors.dart b/lib/core/theme/app_colors.dart
index 5b0aea8..f54e16a 100644
--- a/lib/core/theme/app_colors.dart
+++ b/lib/core/theme/app_colors.dart
@@ -3,45 +3,57 @@ import 'package:flutter/material.dart';
/// App color constants for TaniSMART
class AppColors {
// Primary green colors
- static const Color primary = Color(0xFF056839); // Dark Green (primary brand color)
- static const Color secondary = Color(0xFF39B686); // Medium Green
- static const Color tertiary = Color(0xFF2C7873); // Dark Teal Green
-
+ static const Color primary = Color(
+ 0xFF056839,
+ ); // Dark Green (primary brand color)
+ static const Color secondary = Color(0xFFF9B300); // Medium Green
+ static const Color tertiary = Color(0xFF78B057); // Dark Teal Green
+
// UI element colors
static const Color appBarBackground = primary;
static const Color appBarForeground = Colors.white;
- static const Color scaffoldBackground = Color(0xFFF5F9F6); // Light mint background
+ static const Color scaffoldBackground = Color(
+ 0xFFF5F5F5,
+ ); // Light mint background
static const Color cardBackground = Colors.white;
- static const Color background = Color(0xFFF5F9F6); // Same as scaffoldBackground
-
+ static const Color background = Color(
+ 0xFFF5F9F6,
+ ); // Same as scaffoldBackground
+
// Accent colors
static const Color accent = Color(0xFF046419); // Slightly darker green
- static const Color lightGreen = Color(0xFFE8F5E9); // Very light green for backgrounds
- static const Color darkGreen = Color(0xFF033E1C); // Very dark green for emphasis
-
+ static const Color lightGreen = Color(
+ 0xFFE8F5E9,
+ ); // Very light green for backgrounds
+ static const Color darkGreen = Color(
+ 0xFF033E1C,
+ ); // Very dark green for emphasis
+
// Functional colors
static const Color error = Color(0xFFD83A3A);
static const Color warning = Color(0xFFFF9800);
static const Color success = Color(0xFF4CAF50);
-
+
// Text colors
- static const Color darkText = Color(0xFF2C3333);
- static const Color lightText = Color(0xFF6B7280);
- static const Color disabledText = Color(0xFFAEB0B6);
-
+ static const Color textPrimary = Color(0xFF000000); // Black text
+ static const Color textSecondary = Color(0xFF333333); // Dark gray text
+ static const Color textDisabled = Color(
+ 0xFF666666,
+ ); // Medium gray for disabled
+
// Dividers and borders
- static const Color divider = Color(0xFFEAECF0);
-
+ static const Color divider = Color(0xFF000000); // Black dividers
+
// Gradient colors
static const List primaryGradient = [
- Color(0xFF056839), // Dark Green
- Color(0xFF0A8754), // Medium Green
+ Color(0xFF056839), // Dark Green
+ Color(0xFF0A8754), // Medium Green
];
-
+
// Gradient for cards or containers
static const List backgroundGradient = [
- Color(0xFFF0F5EA), // Light green-white at top
- Color(0xFFE8F0DE), // Light green in middle
- Color(0xFFE5EDD9), // Slightly deeper green at bottom
+ Color(0xFFF0F5EA), // Light green-white at top
+ Color(0xFFE8F0DE), // Light green in middle
+ Color(0xFFE5EDD9), // Slightly deeper green at bottom
];
-}
\ No newline at end of file
+}
diff --git a/lib/data/models/field_model.dart b/lib/data/models/field_model.dart
index 8054378..ecb7f32 100644
--- a/lib/data/models/field_model.dart
+++ b/lib/data/models/field_model.dart
@@ -1,32 +1,102 @@
import 'package:tugas_akhir_supabase/domain/entities/field.dart';
-class FieldModel extends Field {
- const FieldModel({
- required String id,
- required String name,
- required double area,
- required String userId,
- String? description,
- String? location,
- }) : super(
- id: id,
- name: name,
- area: area,
- userId: userId,
- description: description,
- location: location,
- );
+class FieldModel {
+ final String id;
+ final String userId;
+ final String name;
+ final int plotCount;
+ final String? region;
+ final String? location;
+ final double? latitude;
+ final double? longitude;
+ final double? areaSize;
+ final String? areaUnit;
+ final String? ownershipType;
+ final String? ownerName;
+ final Map? regionSpecificData;
+ final DateTime createdAt;
+ final DateTime updatedAt;
+
+ FieldModel({
+ required this.id,
+ required this.userId,
+ required this.name,
+ required this.plotCount,
+ this.region,
+ this.location,
+ this.latitude,
+ this.longitude,
+ this.areaSize,
+ this.areaUnit,
+ this.ownershipType,
+ this.ownerName,
+ this.regionSpecificData,
+ required this.createdAt,
+ required this.updatedAt,
+ });
+
+ Field toEntity() {
+ return Field(
+ id: id,
+ userId: userId,
+ name: name,
+ plotCount: plotCount,
+ region: region,
+ location: location,
+ latitude: latitude,
+ longitude: longitude,
+ areaSize: areaSize,
+ areaUnit: areaUnit,
+ ownershipType: ownershipType,
+ ownerName: ownerName,
+ regionSpecificData: regionSpecificData,
+ createdAt: createdAt,
+ updatedAt: updatedAt,
+ );
+ }
factory FieldModel.fromJson(Map json) {
return FieldModel(
id: json['id'] as String,
name: json['name'] as String,
- area: (json['area'] is double)
- ? json['area']
- : double.tryParse(json['area'].toString()) ?? 0.0,
userId: json['user_id'] as String,
- description: json['description'] as String?,
+ plotCount:
+ json['plot_count'] is int
+ ? json['plot_count']
+ : int.tryParse(json['plot_count']?.toString() ?? '1') ?? 1,
+ region: json['region'] as String?,
location: json['location'] as String?,
+ latitude:
+ json['latitude'] is double
+ ? json['latitude']
+ : double.tryParse(json['latitude']?.toString() ?? '0'),
+ longitude:
+ json['longitude'] is double
+ ? json['longitude']
+ : double.tryParse(json['longitude']?.toString() ?? '0'),
+ areaSize:
+ json['area_size'] is double
+ ? json['area_size']
+ : double.tryParse(json['area_size']?.toString() ?? '0'),
+ areaUnit: json['area_unit'] as String? ?? 'm²',
+ ownershipType: json['ownership_type'] as String? ?? 'Milik Sendiri',
+ ownerName: json['owner_name'] as String?,
+ regionSpecificData:
+ json['region_specific_data'] is Map
+ ? Map.from(json['region_specific_data'])
+ : null,
+ createdAt:
+ json['created_at'] != null
+ ? json['created_at'] is DateTime
+ ? json['created_at']
+ : DateTime.parse(json['created_at'])
+ : DateTime.now(),
+ updatedAt:
+ json['updated_at'] != null
+ ? json['updated_at'] is DateTime
+ ? json['updated_at']
+ : DateTime.parse(json['updated_at'])
+ : DateTime.now(),
);
}
@@ -34,10 +104,19 @@ class FieldModel extends Field {
return {
'id': id,
'name': name,
- 'area': area,
'user_id': userId,
- 'description': description,
+ 'plot_count': plotCount,
+ 'region': region,
'location': location,
+ 'latitude': latitude,
+ 'longitude': longitude,
+ 'area_size': areaSize,
+ 'area_unit': areaUnit,
+ 'ownership_type': ownershipType,
+ 'owner_name': ownerName,
+ 'region_specific_data': regionSpecificData,
+ 'created_at': createdAt.toIso8601String(),
+ 'updated_at': updatedAt.toIso8601String(),
};
}
@@ -45,10 +124,19 @@ class FieldModel extends Field {
return FieldModel(
id: entity.id,
name: entity.name,
- area: entity.area,
- userId: entity.userId,
- description: entity.description,
+ userId: entity.userId ?? '',
+ plotCount: entity.plotCount,
+ region: entity.region,
location: entity.location,
+ latitude: entity.latitude,
+ longitude: entity.longitude,
+ areaSize: entity.areaSize,
+ areaUnit: entity.areaUnit,
+ ownershipType: entity.ownershipType,
+ ownerName: entity.ownerName,
+ regionSpecificData: entity.regionSpecificData,
+ createdAt: entity.createdAt ?? DateTime.now(),
+ updatedAt: entity.updatedAt ?? DateTime.now(),
);
}
-}
\ No newline at end of file
+}
diff --git a/lib/data/repositories/field_repository_impl.dart b/lib/data/repositories/field_repository_impl.dart
index f1e4d68..6c227a5 100644
--- a/lib/data/repositories/field_repository_impl.dart
+++ b/lib/data/repositories/field_repository_impl.dart
@@ -18,9 +18,10 @@ class FieldRepositoryImpl implements FieldRepository {
.select()
.eq('user_id', userId);
- final fields = (response as List)
- .map((e) => FieldModel.fromJson(e))
- .toList();
+ final fields =
+ (response as List)
+ .map((e) => FieldModel.fromJson(e).toEntity())
+ .toList();
return Right(fields);
} on PostgrestException catch (e) {
@@ -33,19 +34,17 @@ class FieldRepositoryImpl implements FieldRepository {
@override
Future> createField(Field field) async {
try {
- final fieldModel = field is FieldModel
- ? field
- : FieldModel.fromEntity(field);
-
+ final fieldModel =
+ field is FieldModel
+ ? field as FieldModel
+ : FieldModel.fromEntity(field);
+
final data = fieldModel.toJson();
- final response = await supabaseClient
- .from('fields')
- .insert(data)
- .select()
- .single();
+ final response =
+ await supabaseClient.from('fields').insert(data).select().single();
- return Right(FieldModel.fromJson(response));
+ return Right(FieldModel.fromJson(response).toEntity());
} on PostgrestException catch (e) {
return Left(DatabaseFailure(message: e.message));
} catch (e) {
@@ -56,20 +55,22 @@ class FieldRepositoryImpl implements FieldRepository {
@override
Future> updateField(Field field) async {
try {
- final fieldModel = field is FieldModel
- ? field
- : FieldModel.fromEntity(field);
-
+ final fieldModel =
+ field is FieldModel
+ ? field as FieldModel
+ : FieldModel.fromEntity(field);
+
final data = fieldModel.toJson();
- final response = await supabaseClient
- .from('fields')
- .update(data)
- .eq('id', field.id)
- .select()
- .single();
+ final response =
+ await supabaseClient
+ .from('fields')
+ .update(data)
+ .eq('id', field.id)
+ .select()
+ .single();
- return Right(FieldModel.fromJson(response));
+ return Right(FieldModel.fromJson(response).toEntity());
} on PostgrestException catch (e) {
return Left(DatabaseFailure(message: e.message));
} catch (e) {
@@ -80,10 +81,7 @@ class FieldRepositoryImpl implements FieldRepository {
@override
Future> deleteField(String fieldId) async {
try {
- await supabaseClient
- .from('fields')
- .delete()
- .eq('id', fieldId);
+ await supabaseClient.from('fields').delete().eq('id', fieldId);
return const Right(true);
} on PostgrestException catch (e) {
@@ -92,4 +90,4 @@ class FieldRepositoryImpl implements FieldRepository {
return Left(ServerFailure(message: e.toString()));
}
}
-}
\ No newline at end of file
+}
diff --git a/lib/di/service_locator.dart b/lib/di/service_locator.dart
index 339bcd5..04c85db 100644
--- a/lib/di/service_locator.dart
+++ b/lib/di/service_locator.dart
@@ -10,6 +10,8 @@ import 'package:tugas_akhir_supabase/domain/usecases/get_schedules.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/presentation/blocs/crop_schedule/crop_schedule_bloc.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/presentation/blocs/field/field_bloc.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/services/auth_services.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/services/user_presence_service.dart';
+import 'package:flutter/foundation.dart';
final sl = GetIt.instance;
@@ -17,36 +19,59 @@ Future initServiceLocator() async {
// External dependencies
final supabase = Supabase.instance.client;
sl.registerLazySingleton(() => supabase);
-
+
// Core
-
+
// Services
sl.registerLazySingleton(() => AuthServices());
-
+
+ // Register UserPresenceService only if we have an authenticated user
+ try {
+ final currentUser = supabase.auth.currentUser;
+ if (currentUser != null) {
+ if (!sl.isRegistered()) {
+ debugPrint(
+ 'Registering UserPresenceService for user ${currentUser.id}',
+ );
+ sl.registerLazySingleton(
+ () => UserPresenceService(),
+ );
+ // Initialize the service
+ await sl().initialize();
+ }
+ } else {
+ debugPrint(
+ 'No authenticated user, skipping UserPresenceService registration',
+ );
+ }
+ } catch (e) {
+ debugPrint('Error registering UserPresenceService: $e');
+ }
+
// Data sources
-
+
// Repositories
sl.registerLazySingleton(
() => CropScheduleRepositoryImpl(supabaseClient: sl()),
);
-
+
sl.registerLazySingleton(
() => FieldRepositoryImpl(supabaseClient: sl()),
);
-
+
// Use cases - Crop Schedule
sl.registerLazySingleton(() => GetSchedules(sl()));
sl.registerLazySingleton(() => GetActiveSchedule(sl()));
sl.registerLazySingleton(() => CreateSchedule(sl()));
sl.registerLazySingleton(() => UpdateSchedule(sl()));
sl.registerLazySingleton(() => DeleteSchedule(sl()));
-
+
// Use cases - Field
sl.registerLazySingleton(() => GetFields(sl()));
sl.registerLazySingleton(() => CreateField(sl()));
sl.registerLazySingleton(() => UpdateField(sl()));
sl.registerLazySingleton(() => DeleteField(sl()));
-
+
// Blocs
sl.registerFactory(
() => CropScheduleBloc(
@@ -57,7 +82,7 @@ Future initServiceLocator() async {
deleteSchedule: sl(),
),
);
-
+
sl.registerFactory(
() => FieldBloc(
getFields: sl(),
@@ -66,4 +91,4 @@ Future initServiceLocator() async {
deleteField: sl(),
),
);
-}
\ No newline at end of file
+}
diff --git a/lib/domain/entities/field.dart b/lib/domain/entities/field.dart
index 7ee758e..2e76c1d 100644
--- a/lib/domain/entities/field.dart
+++ b/lib/domain/entities/field.dart
@@ -2,21 +2,91 @@ import 'package:equatable/equatable.dart';
class Field extends Equatable {
final String id;
+ final String? userId;
final String name;
- final double area;
- final String userId;
- final String? description;
- final String? location;
+ final int plotCount;
+ final String? region;
+ final String? location; // Lokasi dalam bentuk teks (alamat)
+ final double? latitude; // Koordinat latitude
+ final double? longitude; // Koordinat longitude
+ final double? areaSize;
+ final String? areaUnit;
+ final String? ownershipType;
+ final String? ownerName;
+ final Map? regionSpecificData;
+ final DateTime? createdAt;
+ final DateTime? updatedAt;
const Field({
required this.id,
+ this.userId,
required this.name,
- required this.area,
- required this.userId,
- this.description,
+ required this.plotCount,
+ this.region,
this.location,
+ this.latitude,
+ this.longitude,
+ this.areaSize,
+ this.areaUnit = 'm²',
+ this.ownershipType = 'Milik Sendiri',
+ this.ownerName,
+ this.regionSpecificData,
+ this.createdAt,
+ this.updatedAt,
});
@override
- List get props => [id, name, area, userId, description, location];
-}
\ No newline at end of file
+ List get props => [
+ id,
+ userId,
+ name,
+ plotCount,
+ region,
+ location,
+ latitude,
+ longitude,
+ areaSize,
+ areaUnit,
+ ownershipType,
+ ownerName,
+ regionSpecificData,
+ createdAt,
+ updatedAt,
+ ];
+
+ Field copyWith({
+ String? id,
+ String? userId,
+ String? name,
+ int? plotCount,
+ String? region,
+ String? location,
+ double? latitude,
+ double? longitude,
+ double? areaSize,
+ String? areaUnit,
+ String? ownershipType,
+ String? ownerName,
+ Map? regionSpecificData,
+ DateTime? createdAt,
+ DateTime? updatedAt,
+ }) {
+ return Field(
+ id: id ?? this.id,
+ userId: userId ?? this.userId,
+ name: name ?? this.name,
+ plotCount: plotCount ?? this.plotCount,
+ region: region ?? this.region,
+ location: location ?? this.location,
+ latitude: latitude ?? this.latitude,
+ longitude: longitude ?? this.longitude,
+ areaSize: areaSize ?? this.areaSize,
+ areaUnit: areaUnit ?? this.areaUnit,
+ ownershipType: ownershipType ?? this.ownershipType,
+ ownerName: ownerName ?? this.ownerName,
+ regionSpecificData: regionSpecificData ?? this.regionSpecificData,
+ createdAt: createdAt ?? this.createdAt,
+ updatedAt: updatedAt ?? this.updatedAt,
+ );
+ }
+}
diff --git a/lib/main.dart b/lib/main.dart
index 8a17d72..1f1c927 100644
--- a/lib/main.dart
+++ b/lib/main.dart
@@ -1,22 +1,53 @@
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:flutter/services.dart';
+import 'package:flutter/foundation.dart';
+import 'dart:async';
import 'package:supabase_flutter/supabase_flutter.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/core/constants/app_constants.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/di/service_locator.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/core/routes/app_routes.dart';
import 'package:intl/date_symbol_data_local.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/services/session_manager.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/services/user_presence_service.dart';
import 'package:tugas_akhir_supabase/widgets/session_expired_dialog.dart';
+import 'package:get_it/get_it.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/widgets/session_guard_wrapper.dart';
// Tambahkan listener untuk hot reload
bool _hasDoneHotReloadSetup = false;
+// Global navigator key for accessing navigation from anywhere
+final GlobalKey navigatorKey = GlobalKey();
+
+// Fungsi isolate terpisah untuk inisialisasi Supabase
+Future _initializeSupabase() async {
+ try {
+ await Supabase.initialize(
+ url: AppConstants.supabaseUrl,
+ anonKey: AppConstants.supabaseAnonKey,
+ debug: false,
+ );
+ debugPrint('Supabase initialized successfully');
+ } catch (e) {
+ debugPrint('Error initializing Supabase: $e');
+ rethrow;
+ }
+}
+
void main() async {
// Langsung memulai aplikasi utama
try {
// Initialize Flutter binding
WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
+ // Tambahkan penanganan error global
+ PlatformDispatcher.instance.onError = (error, stack) {
+ debugPrint('Global error handler: $error');
+ debugPrint('Stack trace: $stack');
+ // Return true to prevent the error from being reported to the framework
+ return true;
+ };
+
// Tambahkan dukungan untuk hot reload
if (!_hasDoneHotReloadSetup) {
_hasDoneHotReloadSetup = true;
@@ -52,18 +83,58 @@ void main() async {
await initializeDateFormatting('id_ID');
await initializeDateFormatting('en_US');
- // Initialize Supabase
- await Supabase.initialize(
- url: AppConstants.supabaseUrl,
- anonKey: AppConstants.supabaseAnonKey,
- debug: false,
- );
+ // Initialize Supabase dengan timeout
+ try {
+ // Gunakan timeout untuk mencegah blocking terlalu lama
+ await _initializeSupabase().timeout(
+ const Duration(seconds: 5),
+ onTimeout: () {
+ debugPrint('Supabase initialization timed out, continuing startup');
+ throw TimeoutException('Supabase initialization timed out');
+ },
+ );
+ } catch (e) {
+ // Lanjutkan meskipun ada error, akan ditangani nanti
+ debugPrint('Continuing after Supabase initialization issue: $e');
+ }
- // Initialize service locator
- await initServiceLocator();
+ // Initialize service locator dengan timeout
+ try {
+ await initServiceLocator().timeout(
+ const Duration(seconds: 3),
+ onTimeout: () {
+ debugPrint('Service locator initialization timed out, continuing');
+ throw TimeoutException('Service locator initialization timed out');
+ },
+ );
+ } catch (e) {
+ debugPrint('Continuing after service locator issue: $e');
+ }
- // Initialize session management
- await SessionManager.initializeSession();
+ // Initialize session management dengan timeout
+ try {
+ await SessionManager.initializeSession().timeout(
+ const Duration(seconds: 3),
+ onTimeout: () {
+ debugPrint('Session initialization timed out, continuing');
+ throw TimeoutException('Session initialization timed out');
+ },
+ );
+
+ // Initialize user presence service if user is logged in
+ if (Supabase.instance.client.auth.currentUser != null) {
+ try {
+ if (GetIt.instance.isRegistered()) {
+ await GetIt.instance().initialize();
+ debugPrint('User presence service initialized');
+ }
+ } catch (e) {
+ debugPrint('Error initializing user presence service: $e');
+ }
+ }
+ } catch (e) {
+ debugPrint('Continuing after session initialization issue: $e');
+ }
// Debug log sebelum menjalankan aplikasi
debugPrint(
@@ -128,22 +199,133 @@ class RealApp extends StatefulWidget {
class _RealAppState extends State with WidgetsBindingObserver {
bool _showingSessionExpiredDialog = false;
+ bool _isInitialLaunch = true; // Flag untuk menandai initial launch
+ Timer? _initialLaunchTimer;
+ StreamSubscription? _sessionSubscription;
+ Timer? _sessionCheckTimer; // Timer untuk memeriksa sesi secara berkala
+ bool _hasSetupSessionMonitoring =
+ false; // Flag baru untuk menandai setup monitoring
@override
void initState() {
super.initState();
WidgetsBinding.instance.addObserver(this);
- // Listen to session expired events
- SessionManager.sessionExpiredStream.listen((isExpired) {
- if (isExpired && !_showingSessionExpiredDialog) {
- _showSessionExpiredDialog();
+ // Penundaan yang lebih lama untuk pemasangan listener agar aplikasi bisa dimuat sepenuhnya
+ Future.delayed(Duration(seconds: 7), () {
+ if (!mounted) return;
+
+ // Hanya setup jika aplikasi masih berjalan dan belum setup
+ if (!_hasSetupSessionMonitoring) {
+ _setupSessionMonitoring();
+ }
+ });
+
+ // Delay pemeriksaan session sampai aplikasi benar-benar siap
+ // Beri waktu splash screen menyelesaikan animasinya dan navigasi selesai
+ _initialLaunchTimer = Timer(Duration(seconds: 10), () {
+ if (mounted) {
+ setState(() {
+ _isInitialLaunch =
+ false; // Reset flag setelah initial launch benar-benar selesai
+ debugPrint('App: Initial launch phase completed');
+ });
+
+ // Hanya setup jika aplikasi masih berjalan dan belum setup
+ if (!_hasSetupSessionMonitoring) {
+ _setupSessionMonitoring();
+ }
}
});
}
+ // Metode terpisah untuk setup monitoring sesi
+ void _setupSessionMonitoring() {
+ if (_hasSetupSessionMonitoring) return; // Hindari setup duplikat
+ _hasSetupSessionMonitoring = true;
+
+ debugPrint('App: Setting up session expiration listener');
+
+ _sessionSubscription = SessionManager.sessionExpiredStream.listen((
+ expired,
+ ) {
+ debugPrint('App: Session expired event received: $expired');
+ if (expired && !_showingSessionExpiredDialog) {
+ debugPrint('App: Showing session expired dialog from stream');
+ _showSessionExpiredDialog();
+ }
+ });
+
+ // Mulai pemeriksaan sesi berkala yang lebih agresif, tapi hanya jika sudah tidak dalam initial launch
+ if (!_isInitialLaunch) {
+ _startAggressiveSessionChecking();
+ }
+ }
+
+ // Mulai pemeriksaan sesi yang lebih agresif
+ void _startAggressiveSessionChecking() {
+ debugPrint('App: Starting aggressive session checking');
+
+ // Batalkan timer yang ada jika ada
+ _sessionCheckTimer?.cancel();
+
+ // Periksa sesi setiap 15 detik
+ _sessionCheckTimer = Timer.periodic(Duration(seconds: 15), (timer) {
+ // Skip jika masih dalam fase initial launch
+ if (_isInitialLaunch) {
+ debugPrint('App: Skipping aggressive check during initial launch');
+ return;
+ }
+
+ // Periksa apakah pengguna sudah login terlebih dahulu
+ final currentUser = Supabase.instance.client.auth.currentUser;
+ if (currentUser == null) {
+ debugPrint(
+ 'App: No authenticated user, skipping aggressive session check',
+ );
+ return;
+ }
+
+ debugPrint('App: Running aggressive session check');
+ _checkSessionValidity();
+ });
+ }
+
+ // Check session validity on startup and periodically
+ Future _checkSessionValidity() async {
+ // Jangan periksa session selama initial launch phase
+ if (_isInitialLaunch) {
+ debugPrint('App: Skipping session check during initial launch');
+ return;
+ }
+
+ try {
+ debugPrint('App: Checking session validity...');
+
+ // Periksa apakah pengguna sudah login terlebih dahulu
+ final currentUser = Supabase.instance.client.auth.currentUser;
+ if (currentUser == null) {
+ debugPrint('App: No authenticated user found, skipping session check');
+ return;
+ }
+
+ final isValid = await SessionManager.isSessionValid();
+ debugPrint('App: Session validity check result: $isValid');
+
+ if (!isValid && !_showingSessionExpiredDialog) {
+ debugPrint('App: Session is invalid, showing expired dialog');
+ _showSessionExpiredDialog();
+ }
+ } catch (e) {
+ debugPrint('App: Error checking session validity: $e');
+ }
+ }
+
@override
void dispose() {
+ _initialLaunchTimer?.cancel();
+ _sessionSubscription?.cancel();
+ _sessionCheckTimer?.cancel();
WidgetsBinding.instance.removeObserver(this);
SessionManager.dispose();
super.dispose();
@@ -158,13 +340,32 @@ class _RealAppState extends State with WidgetsBindingObserver {
case AppLifecycleState.inactive:
case AppLifecycleState.detached:
// App went to background
+ debugPrint('App: Going to background, calling onAppBackground');
SessionManager.onAppBackground();
break;
case AppLifecycleState.resumed:
// App came to foreground
+ debugPrint('App: Coming to foreground, calling onAppForeground');
SessionManager.onAppForeground().then((_) {
+ debugPrint(
+ 'App: After foreground transition, expired = ${SessionManager.isExpired}',
+ );
+
+ // Periksa apakah pengguna sudah login terlebih dahulu
+ final currentUser = Supabase.instance.client.auth.currentUser;
+ if (currentUser == null) {
+ debugPrint(
+ 'App: No authenticated user after foreground, skipping session check',
+ );
+ return;
+ }
+
if (SessionManager.isExpired && !_showingSessionExpiredDialog) {
+ debugPrint('App: Session expired after coming to foreground');
_showSessionExpiredDialog();
+ } else {
+ // Periksa sesi secara manual untuk memastikan
+ _checkSessionValidity();
}
});
break;
@@ -174,75 +375,190 @@ class _RealAppState extends State with WidgetsBindingObserver {
}
void _showSessionExpiredDialog() {
- if (_showingSessionExpiredDialog) return;
+ debugPrint('App: Attempting to show session expired dialog');
+
+ // Jangan tampilkan dialog jika masih dalam fase initial launch
+ if (_isInitialLaunch) {
+ debugPrint(
+ 'App: Still in initial launch phase, skipping session expired dialog',
+ );
+ return;
+ }
+
+ if (_showingSessionExpiredDialog) {
+ debugPrint('App: Dialog already showing, skipping');
+ return;
+ }
_showingSessionExpiredDialog = true;
- // Use a post-frame callback to ensure the context is valid
- WidgetsBinding.instance.addPostFrameCallback((_) {
- if (!mounted) return;
+ // Pastikan context tersedia
+ if (navigatorKey.currentContext == null) {
+ debugPrint('App: Navigator context not available, using delayed dialog');
+ // Coba lagi setelah beberapa saat
+ Future.delayed(Duration(milliseconds: 500), () {
+ if (mounted) _showSessionExpiredDialog();
+ });
+ _showingSessionExpiredDialog = false;
+ return;
+ }
- try {
- // Check if context is valid and has MaterialApp ancestor
- if (context.findAncestorWidgetOfExactType() == null) {
- debugPrint(
- 'Session: Cannot show dialog - no MaterialApp ancestor found',
- );
- _showingSessionExpiredDialog = false;
- return;
- }
-
- showDialog(
- context: context,
- barrierDismissible: false,
- builder: (dialogContext) => const SessionExpiredDialog(),
- ).then((_) {
- _showingSessionExpiredDialog = false;
- });
- } catch (e) {
- debugPrint('Session: Error showing session expired dialog: $e');
- _showingSessionExpiredDialog = false;
-
- // Navigate to login screen directly if dialog can't be shown
- Navigator.of(
- context,
- rootNavigator: true,
- ).pushNamedAndRemoveUntil('/login', (route) => false).catchError((e) {
- debugPrint('Session: Error navigating to login: $e');
- });
- }
+ debugPrint('App: Showing session expired dialog now');
+ showDialog(
+ context: navigatorKey.currentContext!,
+ barrierDismissible: false,
+ builder: (context) => const SessionExpiredDialog(),
+ ).then((_) {
+ debugPrint('App: Session expired dialog closed');
+ _showingSessionExpiredDialog = false;
});
}
@override
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
- debugShowCheckedModeBanner: false,
title: 'TaniSMART',
+ navigatorKey: navigatorKey,
+ debugShowCheckedModeBanner: false,
theme: ThemeData(
- primaryColor: const Color(0xFF056839),
- colorScheme: ColorScheme.fromSeed(
- seedColor: const Color(0xFF056839),
- primary: const Color(0xFF056839),
- secondary: const Color(0xFFF9B300),
- tertiary: const Color(0xFF78B057),
+ primaryColor: const Color(0xFF2E7D32),
+ colorScheme: ColorScheme.fromSwatch(
+ primarySwatch: Colors.green,
+ accentColor: const Color(0xFF66BB6A),
),
- scaffoldBackgroundColor: const Color(0xFFF5F5F5),
- cardColor: Colors.white,
+ scaffoldBackgroundColor: const Color.fromARGB(255, 255, 255, 255),
+ visualDensity: VisualDensity.adaptivePlatformDensity,
useMaterial3: true,
- appBarTheme: const AppBarTheme(
- backgroundColor: Color(0xFF056839),
- foregroundColor: Colors.white,
- elevation: 0,
- ),
inputDecorationTheme: InputDecorationTheme(
- filled: true,
- fillColor: Colors.white,
- border: OutlineInputBorder(borderRadius: BorderRadius.circular(8)),
+ border: OutlineInputBorder(
+ borderRadius: BorderRadius.circular(12.0),
+ borderSide: const BorderSide(color: Colors.black26, width: 1.5),
+ ),
+ enabledBorder: OutlineInputBorder(
+ borderRadius: BorderRadius.circular(12.0),
+ borderSide: const BorderSide(color: Colors.black26, width: 1.5),
+ ),
+ focusedBorder: OutlineInputBorder(
+ borderRadius: BorderRadius.circular(12.0),
+ borderSide: const BorderSide(color: Colors.black, width: 2.5),
+ ),
+ errorBorder: OutlineInputBorder(
+ borderRadius: BorderRadius.circular(12.0),
+ borderSide: const BorderSide(color: Colors.red, width: 1.5),
+ ),
+ focusedErrorBorder: OutlineInputBorder(
+ borderRadius: BorderRadius.circular(12.0),
+ borderSide: const BorderSide(color: Colors.red, width: 2.5),
+ ),
),
+ dividerColor: Colors.black,
),
- initialRoute: '/',
routes: AppRoutes.routes,
+ initialRoute: '/',
+ // Add navigation observer to clear SnackBars when navigating
+ navigatorObservers: [
+ _SnackBarClearingNavigatorObserver(),
+ _UserInteractionObserver(),
+ ],
+ // Add router to intercept navigation when session is expired
+ builder: (context, child) {
+ // Force login screen if session is expired
+ if (SessionManager.isExpired &&
+ child != null &&
+ !_isInitialLaunch &&
+ Supabase.instance.client.auth.currentUser != null) {
+ debugPrint('App: Session expired, forcing login screen');
+
+ // Show session expired dialog if not already showing
+ if (!_showingSessionExpiredDialog) {
+ // Use a post-frame callback to avoid build phase issues
+ WidgetsBinding.instance.addPostFrameCallback((_) {
+ _showSessionExpiredDialog();
+ });
+ }
+
+ // Return a restricted UI that prevents interaction
+ return Material(
+ child: Stack(
+ children: [
+ // Blur the background content
+ Opacity(opacity: 0.3, child: child),
+ // Show a loading indicator or message
+ if (!_showingSessionExpiredDialog)
+ const Center(child: CircularProgressIndicator()),
+ ],
+ ),
+ );
+ }
+
+ // Normal app flow
+ return GestureDetector(
+ onTap: () => _updateUserInteraction(),
+ onPanDown: (_) => _updateUserInteraction(),
+ onScaleStart: (_) => _updateUserInteraction(),
+ behavior: HitTestBehavior.translucent,
+ child: child!,
+ );
+ },
);
}
+
+ // Method untuk memperbarui timestamp interaksi pengguna
+ void _updateUserInteraction() {
+ debugPrint('App: User interaction detected');
+ SessionManager.updateLastUserInteraction();
+ }
+}
+
+// Custom navigator observer to clear SnackBars when navigating to new screens
+class _SnackBarClearingNavigatorObserver extends NavigatorObserver {
+ @override
+ void didPush(Route route, Route? previousRoute) {
+ super.didPush(route, previousRoute);
+ _clearSnackBars();
+ }
+
+ @override
+ void didReplace({Route? newRoute, Route? oldRoute}) {
+ super.didReplace(newRoute: newRoute, oldRoute: oldRoute);
+ _clearSnackBars();
+ }
+
+ @override
+ void didPop(Route route, Route? previousRoute) {
+ super.didPop(route, previousRoute);
+ _clearSnackBars();
+ }
+
+ void _clearSnackBars() {
+ if (navigatorKey.currentContext != null) {
+ ScaffoldMessenger.of(navigatorKey.currentContext!).hideCurrentSnackBar();
+ ScaffoldMessenger.of(navigatorKey.currentContext!).clearSnackBars();
+ }
+ }
+}
+
+// Observer baru untuk mendeteksi navigasi pengguna sebagai bentuk interaksi
+class _UserInteractionObserver extends NavigatorObserver {
+ @override
+ void didPush(Route route, Route? previousRoute) {
+ super.didPush(route, previousRoute);
+ debugPrint('App: Navigation interaction detected (push)');
+ SessionManager.updateLastUserInteraction();
+ }
+
+ @override
+ void didPop(Route route, Route? previousRoute) {
+ super.didPop(route, previousRoute);
+ debugPrint('App: Navigation interaction detected (pop)');
+ SessionManager.updateLastUserInteraction();
+ }
+}
+
+// Add a utility function to show the debug FAB from anywhere
+void showDebugFAB(BuildContext context) {
+ WidgetsBinding.instance.addPostFrameCallback((_) {
+ // Use the navigator key to navigate safely
+ navigatorKey.currentState?.pushNamed('/image-test');
+ });
}
diff --git a/lib/migrations/README.md b/lib/migrations/README.md
deleted file mode 100644
index ab309ef..0000000
--- a/lib/migrations/README.md
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-# Database Migrations
-
-This directory contains SQL migration files for the Supabase database.
-
-## How to apply these migrations
-
-### Option 1: Using the Supabase CLI
-
-1. Install the Supabase CLI: https://supabase.com/docs/guides/cli
-2. Log in to your Supabase account
-3. Run the migration:
-
-```bash
-supabase db execute --file ./lib/migrations/add_reply_columns.sql -p your-project-db-password
-```
-
-### Option 2: Using the Supabase Dashboard
-
-1. Log in to the Supabase Dashboard
-2. Go to your project
-3. Navigate to the SQL Editor
-4. Open the migration file
-5. Copy and paste the SQL into the editor
-6. Run the query
-
-## Migration Files
-
-- `add_reply_columns.sql`: Adds reply functionality to the community chat feature
-
-## Migration Status
-
-| Migration File | Applied | Date |
-|----------------|---------|------|
-| add_reply_columns.sql | ❌ | - |
\ No newline at end of file
diff --git a/lib/migrations/add_reply_columns.sql b/lib/migrations/add_reply_columns.sql
deleted file mode 100644
index 6a0c088..0000000
--- a/lib/migrations/add_reply_columns.sql
+++ /dev/null
@@ -1,23 +0,0 @@
--- Add reply columns to community_messages table
-ALTER TABLE IF EXISTS public.community_messages ADD COLUMN IF NOT EXISTS reply_to_id text;
-ALTER TABLE IF EXISTS public.community_messages ADD COLUMN IF NOT EXISTS reply_to_content text;
-ALTER TABLE IF EXISTS public.community_messages ADD COLUMN IF NOT EXISTS reply_to_sender_email text;
-
--- Create index for faster reply lookups
-CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_community_messages_reply_to_id ON public.community_messages (reply_to_id);
-
--- Update RLS policies (create if not exists or replace if exists)
-DROP POLICY IF EXISTS "Enable read access for all users" ON public.community_messages;
-CREATE POLICY "Enable read access for all users" ON public.community_messages
- FOR SELECT
- USING (true);
-
-DROP POLICY IF EXISTS "Enable insert for authenticated users only" ON public.community_messages;
-CREATE POLICY "Enable insert for authenticated users only" ON public.community_messages
- FOR INSERT
- TO authenticated
- WITH CHECK (auth.role() = 'authenticated');
-
--- Grant access to the new columns
-GRANT ALL ON public.community_messages TO authenticated;
-GRANT ALL ON public.community_messages TO service_role;
\ No newline at end of file
diff --git a/lib/screens/admin/admin_dashboard.dart b/lib/screens/admin/admin_dashboard.dart
new file mode 100644
index 0000000..40a4909
--- /dev/null
+++ b/lib/screens/admin/admin_dashboard.dart
@@ -0,0 +1,1370 @@
+import 'package:flutter/material.dart';
+import 'package:supabase_flutter/supabase_flutter.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/core/theme/app_colors.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/admin/user_management.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/admin/guide_management.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/admin/crop_management.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/admin/community_management.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/screens/admin/news_management.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/services/auth_services.dart';
+import 'package:tugas_akhir_supabase/services/user_presence_service.dart';
+import 'package:get_it/get_it.dart';
+import 'package:intl/intl.dart';
+import 'dart:ui' as ui;
+
+class AdminDashboard extends StatefulWidget {
+ const AdminDashboard({super.key});
+
+ @override
+ State createState() => _AdminDashboardState();
+}
+
+class _AdminDashboardState extends State {
+ final _authServices = GetIt.instance();
+ UserPresenceService? _presenceService;
+ bool _isLoading = true;
+ bool _isAdmin = false;
+ int _currentIndex = 0;
+
+ // Statistik dashboard
+ int _totalUsers = 0;
+ int _activeUsers = 0;
+ int _totalPosts = 0;
+ int _totalGuides = 0;
+ int _totalNews = 0;
+ final int _totalCrops = 0;
+
+ // Statistik tambahan
+ final int _newUsersToday = 0;
+ final int _newPostsToday = 0;
+ final List> _recentActivities = [];
+
+ // Real-time active users
+ int _realtimeActiveUsers = 0;
+ final Map> _onlineUsers = {};
+
+ // Status sistem
+ final bool _systemStatus = true;
+ String _lastUpdated = '';
+
+ // Professional Color Scheme
+ static const Color primaryGreen = Color(0xFF0F6848);
+ static const Color lightGreen = Color(0xFF4CAF50);
+ static const Color accentGreen = Color(0xFF66BB6A);
+ static const Color surfaceGreen = Color(0xFFEDF7ED);
+ static const Color bgWhite = Color(0xFFF8F9FA);
+ static const Color cardWhite = Colors.white;
+ static const Color textPrimary = Color(0xFF1E293B);
+ static const Color textSecondary = Color(0xFF64748B);
+ static const Color dividerColor = Color(0xFFE2E8F0);
+ static const Color accentBlue = Color(0xFF2563EB);
+ static const Color accentOrange = Color(0xFFEA580C);
+ static const Color chartGreen = Color(0xFF10B981);
+ static const Color chartBlue = Color(0xFF3B82F6);
+ static const Color chartOrange = Color(0xFFF97316);
+ static const Color chartPurple = Color(0xFF8B5CF6);
+
+ @override
+ void initState() {
+ super.initState();
+
+ // Safely initialize the presence service
+ try {
+ if (GetIt.instance.isRegistered()) {
+ _presenceService = GetIt.instance();
+
+ // Listen to online users count updates
+ _presenceService?.onlineUsersStream.listen((count) {
+ if (mounted) {
+ setState(() {
+ // Update the active users count
+ _activeUsers = count;
+ _realtimeActiveUsers = count;
+ });
+ }
+ });
+ } else {
+ debugPrint('UserPresenceService is not registered in GetIt');
+
+ // Register the service if needed
+ final currentUser = Supabase.instance.client.auth.currentUser;
+ if (currentUser != null) {
+ debugPrint('Registering UserPresenceService for admin dashboard');
+ GetIt.instance.registerSingleton(
+ UserPresenceService(),
+ );
+ _presenceService = GetIt.instance();
+ _presenceService?.initialize().then((_) {
+ _presenceService?.onlineUsersStream.listen((count) {
+ if (mounted) {
+ setState(() {
+ _activeUsers = count;
+ _realtimeActiveUsers = count;
+ });
+ }
+ });
+ });
+ }
+ }
+ } catch (e) {
+ debugPrint('Error initializing UserPresenceService: $e');
+ }
+
+ _checkAdminAccess();
+ _loadDashboardStats();
+
+ // Tambahkan refresh otomatis setelah beberapa detik
+ // untuk memastikan data terambil dengan benar
+ Future.delayed(const Duration(seconds: 2), () {
+ if (mounted) {
+ _refreshDashboardData();
+ }
+ });
+ }
+
+ @override
+ void dispose() {
+ super.dispose();
+ }
+
+ // Load dashboard statistics from Supabase
+ Future _loadDashboardStats() async {
+ if (!mounted) return;
+
+ setState(() => _isLoading = true);
+
+ try {
+ debugPrint('🔍 Starting to load dashboard stats...');
+ final now = DateTime.now();
+ final formatter = DateFormat('dd MMM yyyy HH:mm');
+ final client = Supabase.instance.client;
+
+ // Fetch user count using the same approach as UserManagement
+ try {
+ debugPrint('🔍 Attempting to fetch users with get_all_users RPC...');
+
+ // Try to execute the get_all_users function
+ final response = await client.rpc('get_all_users');
+
+ debugPrint('🔍 get_all_users response type: ${response.runtimeType}');
+ debugPrint('🔍 get_all_users response length: ${response.length}');
+
+ // Convert to List