Rekam medis gigi memegang peranan penting dalam praktik kedokteran gigi sebagai alat yang mencatat secara rinci informasi pasien dan segala tindakan medis yang dilakukan oleh dokter gigi. Di Indonesia, pengelolaan rekam medis odontogram masih menghadapi berbagai tantangan, termasuk ketidaksesuaian dalam pengisian data dan kurangnya keseragaman dalam penggunaan pengistilahan. Hal ini dapat menyebabkan potensi kesalahpahaman dalam penggunaan data rekam medis, terutama dalam konteks hukum. Untuk mengatasi masalah tersebut, pengembangan Rekam Medis Elektronik (RME) menjadi salah satu solusi yang diadopsi. Dalam konteks ini, proyek ini mengusulkan implementasi Smart Odontogram menggunakan machine learning berbasis mobile . Proyek ini menggunakan teknologi deteksi jenis gigi dan rekognisi kondisi gigi dengan memanfaatkan model Support Vector Machine (SVM) yang terintegrasi dalam aplikasi Android. Dokter gigi dapat menggunakan aplikasi ini untuk secara otomatis mencatat odontogram pasien dan mengelola data pasien dengan lebih efisien. Tujuan utama proyek akhir ini adalah untuk meningkatkan akurasi dan kepatuhan terhadap standar nasional dalam pengisian rekam medis odontogram. Proyek akhir ini menghasilkan aplikasi Android Smart Odontogram yang mampu melakukan klasifikasi jenis dan kondisi gigi. Pengujian model menunjukkan akurasi 77% untuk klasifikasi jenis gigi dan 94% untuk kondisi gigi. Selain itu, aplikasi Smart Odontogram telah lolos uji User Acceptance Testing, dengan seluruh fitur utama berjalan baik dan mendukung proses klasifikasi serta manajemen data pasien gigi secara efektif.