Dalam beberapa tahun terakhir, transformasi digital telah secara signifikan membentuk ulang sektor pertanian, namun banyak petani di daerah pedesaan Indonesia masih menghadapi tantangan dalam mengakses informasi agronomi yang tepat waktu dan kontekstual. Hal ini disebabkan oleh rendahnya literasi digital, keterbatasan konektivitas, serta kurangnya alat bantu berbasis lokal yang relevan. Untuk mengatasi hambatan tersebut, dibutuhkan solusi teknologi yang inklusif dan selaras dengan kondisi nyata serta kemampuan pengguna di lapangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi asisten pertanian berbasis mobile yang mengintegrasikan fitur pengenalan suara dan sistem rekomendasi berbasis kecerdasan buatan guna mendukung pengambilan keputusan petani dalam manajemen budidaya tanaman. Proses pengembangan aplikasi ini menggunakan model Software Development Life Cycle (SDLC) Prototyping, yang memungkinkan penyempurnaan secara iteratif melalui umpan balik pengguna secara berkelanjutan. Prototipe dievaluasi dan disempurnakan dalam beberapa siklus untuk memastikan kegunaan sistem serta kesesuaiannya dengan kebutuhan pengguna. Evaluasi kuantitatif dilakukan dengan menggunakan tiga instrumen pengujian kegunaan, yaitu Single Ease Question (SEQ) dengan skor rata-rata sebesar 6,4; System Usability Scale (SUS) dengan skor sebesar 76,5; dan User Acceptance Evaluation dengan skor rata-rata sebesar 81,6. Temuan ini menunjukkan bahwa aplikasi memiliki tingkat kegunaan di atas rata-rata serta tingkat penerimaan pengguna yang tinggi, yang menegaskan efektivitas model prototyping dalam mengembangkan alat digital yang berpusat pada pengguna di bidang pertanian.