Tanaman singkong menjadi sumber utama makanan pokok sebagian besar penduduk Indonesia. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik pada tahun 2015, diketahui produksi singkong di Indonesia adalah sebesar 21.801.415 ton dalam setahun. Singkong sangat rentan terkena penyakit salah satunya adalah bercak daun coklat (cercospora heningsii) sehingga penting untuk melakukan identifikasi terhadap penyakit tersebut, untuk mengidentifikasi penyakit diperlukan ahli atau pakar, untuk proses klasifikasi sistem pakar pendeteksi penyakit singkong ini akan menggunakan metode klasifikasi EfficientNet B0 di android akan lebih cepat dengan menggunakan python maka pembuatan aplikasi sistem dapat dilakukan dengan cepat, karna aplikasi tersebut bisa digunakan di komputer dengan spek yang rendah. Dengan adanya aplikasi tersebut diharapkan dapat membantu petani untuk melakukan pengidentifikasian awal dan menambah pengetahuan petani tentang penyakit tanaman singkong. Tahapan awal yang dilakukan yaitu mengumpulkan beberapa sampel daun pada tanaman singkong. baik yang sakit maupun yang tidak sakit. Pada penelitian ini menggunakan data sampel sebanyak 21000 data gambar. Kemudian mengelompokkan gejala atau ciri khusus yang ditimbulkan pada setiap daunnya. Pemrosesan untuk mengekstrak ciri warna pada daun singkong menggunakan ruang warna RGB. Nilai akurasi hasil pengolahan database dengan nilai akurasi yang didapatkan pada pengujian aplikasi dengan gambar yang disimpan, didapatkan perbedaan nilai kedua akurasi hanya sebesar 4%. Jika membandingkan nilai akurasi hasil pengolahan database dengan nilai akurasi yang didapatkan pada pengujian aplikasi dengan menggunakan fitur kamera, didapatkan perbedaan nilai akurasi sebesar 12%. Hal ini terjadi karena beberapa factor yang membuat pengklasifian gmbar menjadi salah seperti kamera yang digunakan dapat mempengaruhi hasil gambar, lingkungan seperti cahaya matahari yang berlebihan atau lingkungan yang gelap.

Kata kunci: Tanaman Singkong, Sistem Pakar, Python, Klasifikasi, EfficientNet B0, Android