Identifikasi Dini Penyakit Kulit Sapi Melalui Pendekatan Pengolahan Citra Digital

Authors

  • Muhammad Farros Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Ratih Kumalasari Niswatin Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Danar Putra Pamungkas Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/tgsrkc30

Abstract

Abstrak—Penelitian ini dimaksudkan untuk pengembangan model deteksi penyakit kulit pada sapi yang berbasis citra digital menggunakan arsitektur MobileNetV2. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.319 citra dengan tiga kelas, yaitu LSD, Ringworms, dan Sapi Sehat. Data tersebut kemudian dibagi menjadi data latih, data validasi, dan data uji dengan rasio 70:20:10. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan citra, augmentasi data, pelatihan model, fine-tuning, dan evaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, F1-score, serta confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model memperoleh akurasi sebesar 75,56 persen dengan nilai test loss sebesar 0,6646. Kelas Sapi Sehat memperoleh performa terbaik dengan F1-score sebesar 0,86. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MobileNetV2 dapat digunakan sebagai dasar sistem deteksi awal penyakit kulit sapi, meskipun peningkatan dataset dan kualitas citra masih diperlukan. Kata Kunci— citra digital, MobileNetV2, penyakit kulit sapi Abstract— This study is intended for the development of a cattle skin disease detection model based on digital images using the MobileNetV2 architecture. The dataset used consists of 1,319 images with three classes, namely LSD, Ringworms, and Healthy Cattle. The data were then divided into training data, validation data, and test data with a ratio of 70:20:10. The research stages include image preprocessing, data augmentation, model training, fine-tuning, and evaluation using accuracy, precision, recall, F1-score, and confusion matrix. The test results showed that the model achieved an accuracy of 75.56 percent with a test loss of 0.6646. The Healthy Cattle class achieved the best performance with an F1-score of 0.86. The results indicate that MobileNetV2 can be used as the basis for an early detection system for cattle skin diseases, although improvements in the dataset and image quality are still needed. Keywords— cattle skin disease, digital image, MobileNetV2

Keywords:

citra digital, MobileNetV2, penyakit kulit sapi

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] I. Sendow, N. S. Assadah, A. Ratnawati, N. L. P. I. Dharmayanti, and M. Saepulloh,

“Lumpy Skin Disease: Ancaman Penyakit Emerging bagi Status Kesehatan Hewan

Nasional,” WARTAZOA, vol. 31, no. 2, pp. 85–96, 2021, doi:

10.14334/wartazoa.v31i2.2739.

[2] M. K. Ihsan, M. Maulana, Tanwir, A. Mas’ud, N. Hanif, and D. O. Resmiranta,

“Peningkatan Kinerja Klasifikasi Scabies Sapi Menggunakan Edited Nearest Neighbours

(ENN) pada Model Random Forest dan XGBoost,” Jurnal Bumigora Information

Technology (BITe), vol. 7, no. 2, pp. 141–150, 2025, doi: 10.30812/bite.v7i2.6055.

[3] T. Sentoso, F. Ardiansyah, V. Tamuntuan, S. S. Wangsa, Kusrini, and Kusnawi,

“Identifikasi Lumpy Skin Disease pada Ternak Sapi dengan Klasifikasi Citra

menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” Sistemasi: Jurnal Sistem

Informasi, vol. 13, no. 3, pp. 864–873, 2024, doi: 10.32520/stmsi.v13i3.2569.

[4] N. S. Alfiansyah and Y. Litanianda, “Identifikasi Lumpy Skin Disease Menggunakan

TensorFlow dengan Metode Convolutional Neuron Network,” JATI (Jurnal Mahasiswa

Teknik Informatika), vol. 8, no. 4, pp. 7330–7336, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i4.10238.

[5] X. E. K. Permana, N. A. R. Rais, and Muqorobin, “Classification of Cattle Diseases in

Semin District Using Convolutional Neural Network (CNN),” International Journal of

Computer and Information System (IJCIS), vol. 5, no. 2, pp. 125–131, 2024, doi:

10.29040/ijcis.v5i2.172.

[6] D. P. Putra, G. W. Wiriasto, and Paniran, “Deteksi Penyakit Lumpy Hewan Ternak

Menggunakan Metode Arsitektur MobileNetV2,” Jurnal Bumigora Information

Technology (BITe), vol. 6, no. 2, pp. 149–162, 2024, doi: 10.30812/bite.v6i2.4401.

[7] L. A. Mahbub, E. D. S. Mulyani, and T. I. Ramadhan, “Optimasi Model Convolutional

Neural Network untuk Klasifikasi Penyakit Lumpy Skin pada Sapi,” Jurnal Elektro dan

Informatika Swadharma (JEIS), vol. 5, no. 2, pp. 60–70, 2025, doi:

10.56486/jeis.vol5no2.783.

[8] I. Mudzakir and T. Arifin, “Klasifikasi Penggunaan Masker dengan Convolutional Neural

Network Menggunakan Arsitektur MobileNetV2,” EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem

Informasi dan Teknologi, vol. 12, no. 1, pp. 76–81, 2022, doi: 10.36448/expert.v12i1.2466.

[9] K. I. I. Saputra, M. R. Muttaqin, and T. I. Hermanto, “Klasifikasi Citra Mutu Kemasan

Menggunakan Metode Convolutional Neural Network dengan Arsitektur MobileNetV2,”

Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, vol. 19, no. 2, pp. 613–622, 2023, doi:

10.35889/progresif.v19i2.1411.

[10] Suparyati, E. Utami, and A. H. Muhammad, “Applying Different Resampling Strategies

in Random Forest Algorithm to Predict Lumpy Skin Disease,” Jurnal RESTI (Rekayasa

Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 6, no. 4, pp. 555–562, 2022, doi:

10.29207/resti.v6i4.4147.

Downloads

Published

2026-07-20

How to Cite

Identifikasi Dini Penyakit Kulit Sapi Melalui Pendekatan Pengolahan Citra Digital. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(3), 2437-2446. https://doi.org/10.29407/tgsrkc30