Sebuah aplikasi untuk reservasi hotel mengalami `crash` pada perangkat tertentu yang menggunakan `Android Go Edition`. Setelah diselidiki, ditemukan bahwa `crash` terjadi karena penggunaan `AnimationDrawable` yang berat dan `bitmap` beresolusi tinggi, yang menyebabkan konsumsi memori berlebihan pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Bagaimana Anda akan mengoptimalkan aplikasi untuk perangkat `low-end` seperti `Android Go Edition`?

Menggunakan `vector drawables` atau `Lottie` untuk animasi, mengoptimalkan `bitmap` dengan `resizing` dan `sampling`, serta menyediakan `layout` dan `resources` alternatif untuk perangkat `low-dpi` atau `small-screen`.

Anda diminta untuk menambahkan modul `machine learning` (ML) ke aplikasi Android yang dapat mendeteksi objek dari `live camera feed`. Model ML (`.tflite` atau `.ptl`) cukup besar. Bagaimana Anda akan mengintegrasikan model ML ini ke dalam aplikasi secara efisien, memastikan performa yang baik, dan mengelola ukuran aplikasi?

Menggunakan `ML Kit` atau `TensorFlow Lite` dengan `model-on-device` yang dapat diunduh secara dinamis (menggunakan `Play Feature Delivery` atau `Firebase ML Model Deployment`) atau dikemas sebagai `asset` jika ukurannya kecil, dan menjalankan inferensi pada `background thread` atau `GPU`.

Bab 4: Pemrograman Mobile (Android)

LATIHAN• 1/5

No. 1

Anda adalah `lead developer` untuk aplikasi perbankan digital. Audit keamanan menemukan bahwa data sensitif pengguna (misalnya, token sesi atau data profil) masih dapat diakses melalui `logcat` saat aplikasi berjalan dalam mode `debug`. Bagaimana Anda akan mencegah kebocoran informasi ini di lingkungan produksi tanpa menghambat proses `debugging` selama pengembangan?