The repository administrator has not yet configured an RDF license.
KLASIFIKASI PENYAKIT MULUT DAN KUKU PADA SAPI BERBASIS CITRA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) merupakan penyakit hewan menular dengan tingkat penyebaran tinggi yang menyerang hewan berkuku belah, termasuk sapi, dengan gejala berupa lepuh atau lesi pada bagian mulut dan kuku. Identifikasi PMK secara manual di lapangan masih mengandalkan pengamatan gejala klinis sehingga rawan keterlambatan dan kesalahan diagnosis karena gejalanya mirip dengan gangguan kesehatan lain. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi citra berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur EfficientNetV2B0 untuk mengidentifikasi kondisi PMK dan sehat pada bagian mulut dan kuku sapi, sekaligus menguji kinerja model tersebut berdasarkan nilai akurasi dan metrik evaluasi lainnya. Model dikembangkan menggunakan pendekatan transfer learning dua fase, yaitu fase Pelatihan Classifier Head dan fase fine-tuning, dengan arsitektur dual pooling (Global Average Pooling dan Global Max Pooling) yang digabungkan sebelum masuk ke lapisan dense. Model dilatih untuk mengklasifikasikan citra ke dalam empat kelas, yaitu Mulut_PMK, Mulut_Sehat, Kuku_PMK, dan Kuku_Sehat, menggunakan dataset citra yang bersumber dari Roboflow dan Kaggle. Pengujian dilakukan dengan variasi learning rate dan jumlah epoch untuk memperoleh konfigurasi pelatihan terbaik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa konfigurasi terbaik diperoleh pada learning rate 0,001 selama 20 epoch pada fase Pelatihan Classifier Head dan 0,0001 selama 30 epoch pada fase fine-tuning, dengan akurasi evaluasi sebesar 94% dan nilai macro average F1-score sebesar 0,94. Pengujian sistem menggunakan 40 citra baru di luar dataset menghasilkan 37 prediksi benar dengan akurasi 92,5%. Model kemudian diintegrasikan ke dalam sistem berbasis Flask yang mampu menerima unggahan citra dan menampilkan hasil klasifikasi beserta nilai keyakinan model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model EfficientNetV2B0 dapat digunakan sebagai alat bantu identifikasi awal PMK pada sapi secara lebih cepat dan objektif, meskipun tidak dimaksudkan untuk menggantikan pemeriksaan oleh dokter hewan.
KODEPRODI55201#Teknik Informatika, Universitas Nusantara PGRI Kediri
KLASIFIKASI PENYAKIT MULUT DAN KUKU PADA SAPI BERBASIS CITRA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (Text)
HTML Summary of #27539 KLASIFIKASI PENYAKIT MULUT DAN KUKU PADA SAPI BERBASIS CITRA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
786 Informatics engineering