DETEKSI LUMPY SKIN DISEASE (LSD) PADA SAPI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Lumpy Skin Disease (LSD) merupakan penyakit menular pada sapi yang
menyebabkan penurunan produktivitas dan kerugian ekonomi bagi peternak. Proses deteksi penyakit masih banyak dilakukan secara manual melalui
pengamatan visual sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan diagnosis. Perkembangan teknologi Artificial Intelligence, khususnya Deep Learning, memberikan peluang untuk mengembangkan sistem deteksi penyakit berbasis citra
yang lebih cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan membangun sistem deteksi Lumpy Skin Disease
(LSD) pada sapi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN)
dengan arsitektur ResNet-50 berbasis Transfer Learning yang diimplementasikan
pada aplikasi Android. Dataset yang digunakan terdiri atas dua kelas, yaitu Healthy
dan Lumpy Skin Disease (LSD). Tahapan penelitian meliputi preprocessing citra, augmentasi data, pelatihan model, Fine-tuning, evaluasi menggunakan Accuracy, Precision, Recall, F1-score, dan Confusion Matrix, serta konversi model ke
TensorFlow Lite. Penelitian ini juga menerapkan Feature Gallery berbasis K- Nearest Neighbor (KNN) Similarity untuk meningkatkan keandalan hasil deteksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN dengan arsitektur
ResNet-50 mampu mengklasifikasikan citra kulit sapi dengan baik dan berhasil
diimplementasikan pada aplikasi Android. Sistem yang dikembangkan diharapkan
dapat membantu peternak dan tenaga kesehatan hewan dalam melakukan deteksi
dini penyakit LSD secara cepat, praktis, dan lebih efektif. Kata Kunci : Convolutional Neural Network, Lumpy Skin Disease, ResNet-50, TensorFlow Lite, Transfer Learning