Pengembangan Framework Deep Learning Berbasis ResNet50V2 untuk Klasifikasi Lumpy Skin Disease pada Sapi Menggunakan Citra Digital - Farasalsabila, Fidya; Arnomo, Sasa Ani; Aranski, Alvendo Wahyu; Alhamidi; Jabnabillah, Faradiba; Burhan, Rifa’atul Mahmudah; Noviardi, Refli; Althaaf, Muhammad Nabiil (LPPM-ITEBA, 2026)
Penyakit Kulit Lumpy pada sapi dikenal sebagai risiko utama bagi produksi ternak dan berdampak besar terhadap kesejahteraan mata pencaharian dan ketahanan pangan khususnya bagi negara Indonesia. Saat ini pendeteksian penyakit kulit di negara kita umumnya dinilai secara manual. Namun, evaluasi manual membutuhkan banyak waktu dan membutuhkan orang-orang profesional yang berpengalaman dan terlatih, sehingga biasanya membutuhkan biayanya cukup tinggi. Pada penelitian ini dibangun model deteksi penyakit kulit Lumpy pada sapi menggunakan salah satu model Deep learning yakni Convolutional Neural Network (CNN). Kelas yang akan digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan hewan berpenyakit kulit lumpy menjadi sehat dan sakit. Pengumpulan data tersebut dikumpulkan dari situs internet kaggle. Dari total 1364 dataset citra, 80% digunakan untuk pelatihan, 10% untuk validasi dan 10% untuk pengujian. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa arsitektur terbaik untuk klasifikasi penyakit kulit lumpy pada sapi adalah Proposed Lumy ResNet50v2 dengan akurasi 94.85%, presisi 94%, Recall 94%, dan F1 Score 95%. Kemudian diikuti oleh arsitektur NASNetMobile dengan nilai akurasi 92.65%, Xception dan ResNet50v2 dengan akurasi 91,18% dan VGG19 dengan akurasi sebesari 90,44%.