Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi berbasis Android untuk mendeteksi penyakit rumput laut secara cepat dan akurat menggunakan Algoritma YOLO (You Only Look Once). Aplikasi ini membantu mempercepat proses penyortiran rumput laut yang terinfeksi, sehingga meningkatkan efisiensi dalam tahap pra-ekspor. Latar belakang penelitian ini berfokus pada kebutuhan deteksi penyakit pada rumput laut di Indonesia yang memiliki potensi besar dalam industri budidaya rumput laut. Penyakit seperti Ice-ice dan Kerak bryozoan mengancam produksi dan kualitas ekspor. Untuk mengatasi tantangan ini, YOLOv5 dipilih karena kecepatan dan ketepatannya dalam mendeteksi objek. Aplikasi yang dikembangkan menggunakan TensorFlow Lite untuk memungkinkan deteksi secara real-time di perangkat Android. Pengujian aplikasi menunjukkan akurasi 80% ketika menggunakan kamera hp beresolusi tinggi (≥ 48MP) dan akurasi 63% menggunakan kamera hp beresolusi rendah (≤ 12MP) berdasarkan Confusion Matrix yang cukup baik dalam mendeteksi penyakit rumput laut, meskipun terdapat tantangan dalam kondisi tertentu seperti kualitas resolusi kamera hp, pencahayaan redup atau objek yang mirip. Total dataset yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 687 data primer yang diambil langsung dari perusahaan yang mana terdiri dari dua class penyakit rumput laut yaitu penyakit Ice-ice dan Kerak bryozoan. Melalui aplikasi ini, PT. Celebes Berkah Niaga diharapkan dapat mempercepat proses identifikasi penyakit, mengurangi waktu penyortiran, dan meningkatkan kualitas produk ekspor rumput laut.
Kata Kunci: You Only Look Once (YOLO), Tensorflow lite, Penyakit Rumput Laut, Roboflow, Object Detection.