PENDEKATAN ENSEMBLE VISION TRANSFORMER – DENSENET121 DALAM KLASIFIKASI LUMPY SKIN DISEASE PADA SAPI - Ama Maulidatul Khairah; Eka Prakarsa Mandyartha; Eva Yulia Puspaningrum (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks), 2026)
Lumpy Skin Disease (LSD) adalah penyakit menular pada sapi yang berdampak pada produktivitas dan nilai ekonomi peternakan. Di sisi lain, metode identifikasi konvensional masih membutuhkan proses yang relatif lama serta biaya yang tidak sedikit.. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan LSD pada sapi berbasis citra digital menggunakan model ensemble Vision Transformer dan DenseNet121 dengan pendekatan transfer learning. Data yang digunakan berjumlah 1360 citra yang dipisahkan ke dalam dua kelas, yaitu normal dan lumpy skin. Proses pelatihan dan evaluasi menggunakan K-Fold Cross Validation, optimasi bobot ensemble dilakukan dengan Grid Search. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ensemble mampu memberikan performa lebih baik dibandingkan model tunggal, dengan nilai akurasi 91.10%, precision 91.11%, recall 91.10%, dan F1 – score 91.10%. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi fitur global dan lokal mampu meningkatkan performa klasifikasi. Dengan demikian, model yang diusulkan berpotensi sebagai solusi deteksi dini LSD pada sapi berbasis citra digital yang lebih cepat dan efisien.