Klasifikasi Lumpy Skin Disease (LSD) Pada Sapi Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur MobileNetV2

Lumpy Skin Disease (LSD) merupakan penyakit kulit pada sapi yang ditandai dengan munculnya nodul kulit berukuran beragam di seluruh tubuh hewan yang dan dapat menyebabkan kerugian ekonomi yang signifikan bagi peternak. Berdasarkan laporan FAO, tantangan dalam proses identifikasi penyakit ini salah satunya yaitu terbatasnya kapasitas tenaga medis veteriner dalam hal surveillance dan deteksi dini. Keterlambatan diagnosis dapat mempercepat penyebaran penyakit, sehingga diperlukan solusi berbasis teknologi yang efisien dan akurat. Penelitian ini mengusulkan model klasifikasi citra menggunakan Convolutional Nural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2 untuk mengklasifikasi LSD pada sapi. Penelitian ini juga menerapkan teknik class weighting untuk menangani ketidakseimbangan data. Skenario pengujian dibagi menjadi enam berdasarkan penggunaan class weighting dan learning rate. Proses training menggunakan nilai learning rate 0.01, 0.001, dan 0.0001, epoch 50 dengan early stopping, batch size 32, serta optimizer Adam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model MobileNetV2 menghasilkan performa akurasi sebesar 91%, precision 90%, recall 90%, f1-score 90%, dan nilai AUC 97.65%. Penelitian ini membuktikan bahwa penerapan class weighting memiliki pengaruh yang signifikan terhadap performa model, terutama dalam meningkatkan kemampuan model dalam mengenali kelas minoritas (Lumpy Skin).