http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Deteksi Penyakit Ayam berdasarkan Citra Feses dengan Model EfficientNetV2L

## Chicken Disease Detection based on Fases Image using EfficientNetV2L Model
1 Ali Mustopa*, 2 Agung Sasongko, 3 Hendri Mahmud Nawawi, 4 Siti Khotimatul Wildah,
5 Sarifah Agustiani
1 Teknik Informatika Kampus Kota Pontianak, Fakultas Teknik dan Informatika, Univeristas Bina Sarana Informatika
2 Sistem Informasi Kampus Kota Pontianak, Fakultas Teknik dan Informatika, Univeristas Bina Sarana Informatika
3 Prodi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri
4,5 Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Univeristas Bina Sarana Informatika 1245 Jalan Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta
3 Jalan Raya Jatiwaringin No.2, Cipinang Melayu, Kec. Makasar, Kota Jakarta Timur, DKI Jakarta *e-mail: alimustopa.aop@bsi.ac.id
( received : 30 Maret 2023, revised : 22 Mei 2023, accepted : 25 Mei 2023)

## Abstrak
Peternakan  membutuhkan  inovasi  teknologi  untuk  meningkatkan  produktivitas  dan  efisiensi.  Ayam adalah  hewan  ternak  yang  memiliki  prospek  pasar  yang  baik.  Namun,  tidak  semua  peternak memahami  tentang  penyakit  dan  tanda-tanda  ayam  yang  sakit.  Pendeteksian  penyakit  pada  ayam dapat dilakukan dengan berbagai metode, salah satunya adalah dengan melihat dari bentuk tinja yang dihasilkan  ayam.  Citra  pada  feses  dapat  dideteksi  dengan  menggunakan machine  learning . Convolutional  Neural  Network (CNN)  digunakan  untuk  mempercepat  prediksi  penyakit. Transfer learning digunakan untuk memanfaatkan pengetahuan yang sudah dipelajari oleh model sebelumnya. Pada  penelitian  ini,  kami  mengusulkan  model  arsitektur  CNN  sendiri  dan  memaparkan  penelitian dengan  membangun  sebuah  model  baru  untuk  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  penyakit  pada ayam  melalui  fesesnya.  Proses  pelatihan  model  dilakukan  dengan  memasukkan  data  latih  dan  data validasi, jumlah epoch , dan objek checkpointer yang sudah dibuat. Tahap mengubah hyperparameter dilakukan  untuk  meningkatkan  tingkat  akurasi  model.  Penelitian  dilakukan  dengan  menguji  dataset yang  didapatkan  dari  repositori  kaggle  yang  memiliki  citra coccidiosis , salmonella , newcastle ,  dan feses yang sehat. Pada hasil penelitian menunjukkan bahwa model usulan hanya mendapatkan akurasi sebesar 93% sedangkan untuk akurasi terbaik pada penelitian menggunakan  model EfficientNerV2L dengan optimizer RMSProp yaitu 97%.
Kata  kunci: Peternakan,  Ayam,  Citra  feses,  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  Transfer learning.

## Abstract
Livestock farming requires technological innovation to increase productivity and efficiency. Chickens are  a  livestock  animal  with  good  market  prospects.  However,  not  all  farmers  understand  about chicken  diseases  and  signs  of  sickness.  Detection  of  chicken  diseases  can  be  done  through  various methods,  one  of  which  is  by  looking  at  the  shape  of  the  chicken's  feces.  Images  in  feces  can  be detected using machine learning. Convolutional Neural Networks (CNN) are used to speed up disease prediction.  Transfer  learning  is  used  to  leverage  knowledge  that  has  been  learned  by  previous models. In this study, we propose our own CNN architecture model and present research by building a  new  model  to  detect  and  classify  diseases  in  chickens  through  their  feces.  The  model  training process is carried out by inputting training data and validation data, the number of epochs, and the created checkpointer object. The hyperparameter tuning stage is carried out to increase the accuracy rate of the model. The research is conducted by testing datasets obtained from the Kaggle repository
which  has  images  of  coccidiosis,  salmonella,  Newcastle,  and  healthy  feces.  The  results  of  the  study show that our proposed model only achieves an accuracy rate of 93%, while the best accuracy rate in the study is achieved by using the EfficientNerV2L model with the RMSProp optimizer, which is 97%.
Keywords: Livestock,  Chicken,  Faecal  imagery,  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  Transfer learning.

## 1 Pendahuluan
Peternakan  memerlukan  inovasi  teknologi  untuk  meningkatkan  produktivitas  dan  efisiensi  [1]. Ayam  merupakan  salah  satu  hewan  ternak  yang  memiliki  prospek  pasar  yang  sangat  baik  untuk diterima  di  masyarakat  [2].  Meski  demikian,  tidak  semua  peternak  memahami  tentang  penyakit  dan tanda-tanda  ayam  yang  sakit  sehingga  akan  sulit  mendeteksinya.  Penyakit  yang  sering  terjadi  pada ayam  biasanya  ditandai  melalui  feses  dari  ayam  tersebut.  Salah  satu  penyakit  yang  sering  diderita pada ayam yaitu Coccidiosis , Newcastle dan Salmonella [3].
Pendeteksian penyakit pada ayam dapat dilakukan dengan berbagai metode salah satunya adalah melihat dari bentuk tinja yang yang dihasilkan ayam tersebut [4]. Pada kasus lain biasanya penyakit pada  ayam  yang  terinfeksi  melalui  pakan  yang  diberikan  oleh  peternak.  Hal  ini  tentunya  akan mempengaruhi  pencernaan  pada ayam  sehingga  tanda  penyakit  dapat  dilihat  dari  warna atau  bentuk kotorannya [5]. Penelitian ini berfokus pada pendeteksian  penyakit pada tinja ayam. Salah satu citra yang  dihasilkan  dari  penyakit  newcastle  adalah  diare  yang  berwarana  putih  hijau  [6], coccidiosis adalah feses yang berwarna coklat [7], salmonela adalah feses yang berwarna putih sedangkan untuk feses ayam yang sehat biasanya berwarna coklat atau hijau tua dengan tekstur padat dan konsistensi yang mudah hancur [8].
Citra pada feses untuk mendeteksi penyakit ayam dapat dideteksi dengan menggunakan machine learning.  Machine  learning  menjadi  tren  dalam  teknologi  informasi  yang  masuk  kedalam  berbagai sektor salah satunya bidang peternakan. Penerapan machine learning pada bidang kesehatan bertujuan untuk  mempercepat  prediksi  penyakit,  sehingga  dokter  atau  ahli  kesehatan  dapat  segera  mengambil tindakan  atau  penanganan  yang  diperlukan  [9].  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  digunakan Convolution Neural Network (CNN).
Convolutional  Neural  Networks (CNN)  memungkinkan  komputer  untuk  memahami  objek  data yang  diambil  (ekstraksi  fitur  dan  representasi)  dengan  tujuan  melakukan  klasifikasi,  lokalisasi,  dan pengenalan  secara  otomatis  [10].  Penggunaan  CNN  dapat  melakukan  pemrosesan  multi-layer sehingga  prosesnya  lebih  cepat  untuk  mengoptimalkan  fitur  yang  diekstrasi.  Selain  itu,  penerapan CNN  membutuhkan  komputasi  daya  yang  lebih  sedikit.  Pembelajaran  ini  telah  digunakan  untuk deteksi  dini  penyakit  pada  hewan  [11].  Pada  CNN  terdapat  transfer  learning  untuk  memanfaatkan pengetahuan yang sudah dipelajari oleh model sebelumnya.
Transfer  learning  adalah  teknik  di  pembelajaran  mesin  di  mana  model  yang  telah  dilatih  pada tugas  tertentu.  Pada  transfer  learning  beberapa  layer  dari  model  asli  yang  telah  dilatih  diubah  dan digunakan sebagai pengenalan fitur yang telah dipelajari, dan lapisan pengenalan fitur tersebut dapat dihubungkan  dengan  beberapa  layer  terakhir  yang  baru  ditambahkan  dan  dilatih  ulang  untuk  tugas yang berbeda [12]. Transfer learning membantu dalam mempercepat proses pelatihan model baru dan meningkatkan  akurasi  model  baru  [13].  Model  pra-pelatihan  paling  dikenal  dan  umum  yaitu  VGG, Resnet, Inception, EfficientNet dan model yang lainnya [14]. Pada penelitian ini kami menggunakan model Transfer Learning dan mengusulkan model arsitektur CNN sendiri.
Pada  paper  ini  kami  memaparkan  penelitian  dengan  membangun  sebuah  model  baru  untuk mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  penyakit  pada  ayam  melalui  fesesnya.  Penelitian  dilakukan dengan  menguji  dataset  yang  didapatkan  dari  repositori  kaggle  yang  memiliki  citra  yaitu  2476  citra coccidiosis , 2625 citra salmonella , 562 citra newcastle dan 2404 citra feses yang sehat [15].

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  terdahulu  telah  dilakukan  terkait  deteksi  penyakit  ayam  yang  dilakukan  oleh  Hope Mbelwa,  dkk[16]  yang  berjudul  “Deep  Convolutional  Neural  Network  for  Chicken  Diseases Detection” dengan jumlah 3 kelas citra dimana citra tersebut yaitu sehat, salmonella dan coccidosis yang  mana  peneliti  mengusulkan  arsitektur  CNN  yang  memiliki  akurasi  sebesar  93,67%.    Hasil
e-ISSN:2540-9719
menunjukkan  bahwa  metode  XceptionNet  pra-pelatihan  memiliki  kinerja  akurasi  prediksi  tertinggi 94%, dan dapat cocok untuk aplikasi deteksi penyakit ayam.
Penelitian  lain dilakukan  untuk  kelenjar  getah  bening  dengan  EfficientNet  yang  dilakukan  oleh Jun Wang, dkk[17] yang berjudul “Boosted efficientnet: Detection of lymph node metastases in breast cancer  using  convolutional  neural  networks”  dengan  membandingkan  beberapa  model transferlearning  seperti  EfficientNet,  Resnet50  dan  DensNet121.  Hasil  menunjukkan  bawaha  hasil dari EfficientNet lebih unggul dibanding metode lainnya dengan akurasi sebesar 97,96%.
Berdasarkan  hasil  penelitian  terkaitk,  kami  ingin  mengusulkan  model  CNN  dengan  Model arsitektur  CNN  yang  diusulkan  terdiri  feature  learning  berjumlah  5  convolution  layers  dengan  filter 16x16,  32x32,  64x64,  128x128  dan  256x256.  Selain  itu,  kami  melakukan  fine  tunning  pada transferlearning  seperti  EfficientNetV2L,  EfficientB7,  MobileNetV2,  Resnet50  dan  VGG16  yang akan  melatih  bobot  dari  model  sebelumnya.  Hasil  Eksperimen  dilakukan  dengan  berbagai  tahapan preprocessing  sehingga  dapat  melihat  mana  model  yang  cocok  mendeteksi  penyakit  ayam  dari  citra feses.

## 3 Metode Penelitian
Tahapan gambaran umum  memberikan penjelasan alur yang dilakukan pada proses eksperimen yang dilakukan. Proses penentuan gambaran umum dilakukan dengan mempersiapan data citra feses ayam  yang  diperoleh  dari  kaggle  repository.  Kemudian  citra  yang  didapatkan  dilakukan preprocessing agar data yang kita gunakan untuk eksperimen siap dilakukan. Setelah itu, eksperimen dilakukan dengan menggunakan model CNN yang diusulkan untuk prediksi penyakit ayam dari citra feses  ayam  sehingga  menghasilkan  model  CNN  dengan  evaluasi  yang  terbaik.    Secara  garis  besar metode penelitian dijelaskan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1. Dataset Penelitian
Pada  tahapan  ini  adalah  langkah  awal  dalam  melakukan  penelitian,  di  mana  dilakukan pemilihan dan pengumpulan data yang akan digunakan untuk analisis dan penelitian selanjutnya. Data yang  dikumpulkan  harus  diperiksa  kebenarannya  dan  keandalannya  agar  dapat  digunakan  secara
efektif  dalam  analisis  dan  penelitian.    Dataset  yang  digunakan  diambil  dari  repositori  Kaggle  [15] dengan jumlah total citra sebanyak 8.046 yang dibagi menjadi empat kategori.

## 3.2. Preprocessing
Pada  tahapan  preprocessing  data  merupakan  tahapan  implementasi  CNN.    Pada  tahapan  ini dimaksudkan  untuk  mempersiapkan  data  yang  akan  dijadikan  penelitian  dapat  diproses  dengan baik[18].
1. Augmentasi Citra
Tahapan  augmentasi  citra  dilakukan  untuk  mendapatkan  citra  tambahan.  Proses  ini  dilakukan penelitian karena ketidakseimbangan ( imbalance ) citra terutama pada citra Newcastle yang jumlahnya lebih sedikit dibandingkan citra lainnya.

## 2. Pembagian Data
Tahapan  pembagian  data  dilakukan  dalam  proses  penerapan  pada  algoritma  pembelajaran  yang digunakan. Dalam proses tersebut tentunya pada saat pembagian data memiliki peranan untuk proses pembelajaran  model  dengan  dilakukannya  ujicoba  (tes)  pada  data  untuk  membuktikan  keakuratan serta performa model yang digunakan. Pada penelitian dilakukan dengan membagi data citra dengan perbadingan 8:1:1 dimana 8 untuk train , 1 testing dan 1 validasi.

## 3. Resample
Resampling citra adalah proses mengubah ukuran atau resolusi citra dengan cara memilih kembali titik-titik  sampel  dari  citra  asli  dan  mengekstrapolasinya  untuk  menghasilkan  citra  yang  lebih  besar atau  lebih  kecil.  Fungsi  dari resampling citra  adalah  untuk  memperbaiki  kualitas  dan  ukuran  citra, serta  untuk  mengoptimalkan  penggunaan  memori  dan  kecepatan  pengolahan  komputer.  Pada penelitian  ini  dilakukan  jumlah  sampel  diatur  dengan  jumlah  500  citra  perkelas  sehingga  tidak  ada imbalance  class yang  dilakukan training maupun testing .  Selain  itu,  ukuran  citra  yang  dilakukan ujicoba berukuran 224x224 piksel.

## 3.3. Skenario Transfer Learning
Pada  tahapan  ini  dilakukan  percobaan  untuk  menguji  model  CNN  yang  tepat  dengan mempertimbangkan  tahapan  pemilihan  model  dan  menggunakan  arsitekturnya.  Dengan  tahapan model  CNN  terdapat  beberapa  skenario  yang  diusulkan  dalam  pembuatan  model  CNN.  pada penelitian  ini  untuk  mengolah  dan  memprediksi  citra  feses  ayam.  Skenario  eksperimen  yang  akan dibangun  yakni  berjumlah  4  skenario  antara  lain  skenario  membangun fully  connected  layer ( classification ),  membangun  arsitektur transfer  learning sebagai feature  learning -nya , mengubah hyperparameter berupa  mengubah dropout & optimizer dan  melakukan  evaluasi  terhadap  arsitektur transfer learning. Pada penelitian ini skenario yang dipilih menggunakan transfer learning.
e-ISSN:2540-9719

## 3.4. Pengaturan Hyperparameter
Tahap mengubah hyperparameter ini akan dilakukan apabila sudah diketahui arsitektur transfer learning yang  mempunyai  tingkat  akurasi  tertinggi  pada  tahap  sebelumnya. Hyperparameter yang akan diubah yakni dropout dan optimizer . Untuk hyperparameter dropout akan dibuat skenario untuk membandingkan antara arsitektur asli dari transfer learning yang mempunyai tingkat akurasi tertinggi dengan  arsitektur  yang  diubah  bobot dropout nya  dan  tanpa  menggunakan dropout .  Dan  untuk hyperparameter  optimizer akan  dibuat  skenario  mengubah optimizer dari transfer  learning yang mempunyai  tingkat  akurasi  tertinggi  dengan  yakni optimizer RMSprop  dengan optimizer Adam, Adagrad, Adadelta dan SGD.

## 3.5. Training Model
Proses  pelatihan  model  dimana  penelitian  dilakukan  dengan  memasukkan  data  latih  dan  data validasi,  jumlah epoch ,  dan  objek checkpointer yang  sudah  dibuat. Checkpointer dilakukan  untuk memasukkan Model  Checkpoint yang  merupakan  sebuah class callback dalam  keras  yang  bertujuan untuk  menyimpan  model  terbaik  saat  pelatihan.  Penyimpanan  model  terbaik  disimpan  dalam  format *.h5 untuk memuat dan menyimpan bobot ( weights ) model terbaik.

## 3.6. Evaluasi Model
Setelah  mendapatkan  arsitektur transfer  learning yang  paling  optimal  dan  mempunyai  akurasi tertinggi  selanjutnya  akan  dilakukan  tahap  evaluasi  menggunakan  matriks  performasi.  Serta  akan dilakukan  memprediksi  citra  dengan  menggunakan  data  testing,  dan  terakhir  akan  dilakukan perbandingan  tingkat  akurasi  antara  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dengan  penelitian  yang  sudah dilakukan  oleh  peneliti  lain. Setelah  eksperimen  dilakukan,  tahap  selanjutnya  adalah  melihat hasil  performasi  dari  eksperimen  tersebut,  maka  diperlukan  matriks  performasi  untuk mengevaluasi  eksperimen yang telah dilakukan. Metriks performasi  yang akan dipakai pada penelitian ini adalah grafik accuracy, loss dan confusion matrix.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil penelitian menampilkan pemaparan mengenai model selection serta pengujian dari model CNN  yang  diusulkan  berdasarkan  metode  penellitian  yang  telah  dirancang  pada  metodologi penelitian.    Dari  hasil  pengujian  yang  telah  didapatkan,  selanjutnya  diberikan  pembahasan  dan analisis dari setiap pengujian yang dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan hasil dari penelitian, sehingga mendapatkan kesimpulan yang diberikan pada pembahasan selanjutnya.
a. Dataset Penelitian
Dataset  yang  digunakan  penelitian  ini  bersumber  dari  dataset  publik  kaggle.com  di  link https://www.kaggle.com/datasets/allandclive/chicken-disease-1 dengan  jumlah 8.067 Citra. Citra ini merupakan kumpulan data diagnostik penyakit unggas beranotasi untuk peternak unggas skala  kecil  hingga  menengah  yang  dijelaskan  dari  citra  feses  ayam.  Citra  yang  dihasilkan memiliki  kelas coccidiosis,  newcastle,  salmonella dan healty dengan  ukuran  citra  sebesar 224x224 piksel .
Tabel 1. Dataset Citra Nama Kelas Hasil Citra Jumlah Coccidiosis 2476 Healty 2404
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Newcastle 562 Salmonella 2625

## b. Pre Processing
Pada  Tahap  Pre  processing  tehnik  augmentasi  digunakan  dengan  tujuan  agar  untuk memperbesar  ukuran  kelas  minoritas  guna  mengoptimalkan  performa  model  dan  menghindari overfitting .  Selain  itu,  augmentasi  tidak  mempengaruhi  distribusi  label  dataset  asli  dan meningkatkan variance .
Proses  augmentasi  citra  ini  dilakukan  dengan rotation_range=45,  sheare_range=0.2, horizontal_flip= true, fill_mode = nearest . Hasil augumentasi citra bisa dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Augmentasi Citra
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  hasil  augumentasi  citra  dimana  setiap  citra  sudah  memiliki label,  berdasarkan  pengaturan  citra  tersebut  nantinya  akan  dipilih  secara  acak  untuk dilakukuan augementasi sesuai dengan label dan nilai augmentasi yang ditentukan.

## c. Model CNN Transfer Learning
Pada  tahap  ini  model  CNN  digunakan  untuk  melakukan  pengujian  terhadap  dataset  dimana setiap citra dibandingkan untuk mendapatkan akurasi terbaik, Citra yang diuji akan dibandingkan dengan  citra  yang  ada  pada  data training untuk  diklasifikasikan  berdasarkan  tingkat  kemiripan berdasarkan  karakter  yang  sudah  ditentukan  apakah Coccidiosis,  Healthy,  Newcastle atau Salmonella.  Jika di analogikan seperti gambar 4.
Gambar 4. Model CNN Transfer Learning
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tahap selanjutnya membandingkan model usulan yang dibuat dengan model transfer learning. Pada  penelitian  ini  model  CNN  yang  dipilih  diantaranya mobileNetV2,  VGG16, EfficientNetV2L,  Resnet50,  Efficenet87 dan Model  purposed .    Nilai  yang  dihasilkan  dari pengujian dengan CNN Transfer Learning tersebut pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Pengujian Model CNN dengan Transfer Learning
Gambar 5 menunjukan bahwa model EfficientNetV2L lebih baik daripada model CNN transfer learning lainnya yang diujikan dengan nilai akurasi sebesar 0,97 dan paling rendah adalah VGG16 dengan nilai akurasi sebesar 0,76.

## d. Pengaturan Hyperparameter
Pengaturan hyperparameter digunakan untuk menguji parameter paling baik dengan melihat nilai  akursi  yang  dihasilkan  dari  parameter-parameter  yang  digunakan  pada  model  CNN,  pada penelitian ini hyperparameter optimizer akan dibuat skenario mengubah optimizer dari transfer learning  hyperparameter yang  diuji  pada  penelitian  ini  diantaranya optimizer RMSprop, optimizer Adam, Adagrad, Adadelta dan SGD. Hasil dari masing-masing optimizer pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Pengujian Model CNN dengan Hyperparameter
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Nilai yang dihasilkan dari pengujian model CNN dan hyperparameter pada Gambar 6 didapatkan  kesimpulan  bahwa hyperparameter  optimizer RMSProp  lebih  baik  daripada parameter-parameter  lainnya  yang  diujikan  dengan  nilai  akurasi  0,97  dan  paling  rendah adalah hyperparameter optimizer Adadelta dengan nilai akurasi sebesar 0,92.
e. Evaluasi Model
1. Akurasi dan Loss Tabel 2. Hasil Pengolahan Citra dengan Model CNN Precision Recall F1-score support Coccidiosis 0,9917 0,9597 0,9754 124 Healty 0,9531 0,9760 0,9644 125 Newcastle 0,9333 1.0000 0,9655 28 Salmonella 0,9840 0,9762 0,9801 126 Accuracy 0,9727 403 Macro avg 0,9655 0,9780 0,9714 403 Weight avg 0,9733 0,9727 0,9728 403
Pada  tabel  2  nilai  akurasi  yang  didapatkan  dari  dataset  prediksi  penyakit  ayam berdasarkan  citra  feses  dengan  menggunakan  model  CNN  dan  optimasi RMSProp memiliki nilai akurasi 0,9727.  Grafik akurasi dan loss berdasarkan hasil pengolahan data training dan data testing pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Grafik Accuracy dan Loss
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  7,  disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi  pada  setiap epoch pada data latih atau data train rata-rata mengalami kenaikan yang cukup stabil mulai dari epoch pertama  dengan  nilai  akurasi  sebesar  0.8022  hingga  pada  epoch  ke-15  dengan nilai  akurasi  sebesar  0.9825. Best  epoch terjadi  pada  epoch  ke-14  dengan  nilai  akurasi sebesar  0.9835.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  besar  nilai  akurasi  yang  dihasilkan, maka  semakin  baik  model  yang  diusulkan.    Selain  itu, loss dari  setiap epoch rata-rata semakin  menurun  mulai  dari epoch pertama  dengan  nilai  26.352  hingga  pada epoch ke-15 dengan  nilai loss sebesar  0.675.  Artinya,  semakin  kecil  nilai  loss  yang  dihasilkan,  semakin kecil pula tingkat error yang dialami.
2. Confussion Matriks
Confussion  matriks digunakan  untuk  melihat  prediksi  dari  masing-masing  kelas berdasarkan hasil penelitian Confussion matriks yang diperoleh untuk deteksi penyakit ayam berdasarkan Citra Feses dengan Model EfficientNetV2L dapat dilihat pada Gambar 8.
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 715-725
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 8. Confussion Matriks
Pada  Gambar  8  dapat  disimpulkan  berdasarkan  hasil  evaluasi  menggunakan confussion matriks berasarkan  prediksi  citra  feses  terhadap  penyakit  ayam  yang  diperkirakan Coccidiosis 119 Citra memprediksi benar bahwa citra dari feses ayam sesuai antara gambar dengan  prediksinya  sedangkan  5  citra  yang  diprediksi Coccidiosis tetapi  hasilnya Helathy ada 5. Pada prediksi Healty 122 menunjukan kesesuaian antara prediksi dengan hasil realnya, sedangkan yang diprediksi healty tetapi hasilnya New Castle ada 1 citra dan citra Salmonella ada 2 . Kemudian pada klasifikasi penyakit Newcastle menunjukan 28 citra yang sesuai antara prediksi dengan realnya dan citra yang diprediksi salmonella dan realnya salmonella ada 123 citra  sedangkan  citra  yang  diprediksi salmonella terdapat  1  citra Healthy dan  1  citra New Castle.
3. Prediksi Citra
Untuk  melihat  hasil  prediksi  yang  dihasilkan  berikut  adalah  hasil  prediksi  citra  dengan class nya.    Pada  Gambar  9  terdapat  beberapa  citra  dari  hasil  augumentasi  kemudian diprediksi  dengan  menggunakan model EfficientNetV2L dengan  optimasi optimizer RMSprop menunjukan  hasil  dari  24  citra  yang  dijadikan sample 23  Citra  dinyatakan  sama antara  prediksi  dengan  realnya  sedangkan  1  citra  yang  diprediksi  sebagai healty faktanya adalah salmonella .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 5 Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan machine  learning untuk  mendeteksi  citra  pada  feses dan  memprediksi  penyakit  pada  ayam.  Kami  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN) untuk meningkatkan kecepatan prediksi dan transfer learning untuk memanfaatkan pengetahuan yang sudah  dipelajari  oleh  model  sebelumnya.  Kami  mengusulkan  model  arsitektur  CNN  sendiri  dan membangun  sebuah  model  baru  untuk  mengklasifikasikan  penyakit  pada  ayam  melalui  fesesnya. Proses pelatihan model dilakukan dengan menggunakan data latih dan data validasi, serta melakukan tuning  pada  jumlah epoch dan  objek checkpointer yang  sudah  dibuat.  Kami  juga  melakukan pengubahan hyperparameter untuk  meningkatkan  tingkat  akurasi  model  pada  dataset  yang  kami gunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  repositori  kaggle  yang  memiliki  citra  dengan  klasifikasi coccidiosis , salmonella , newcastle , dan Healthy .  Hasil penelitian menunjukkan bahwa model usulan memiliki  akurasi  sebesar  93%,  sedangkan  untuk  akurasi  terbaik  pada  penelitian  yang  kami  usulkan menggunakan model EfficientNetV2L dengan optimizer RMSProp mendapatkan nilai akurasi sebesar 97%.

## Referensi
[1] D.  Yulianto,  I.  Idris,  I.  Wasiso,  and  K.  Kusrini,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ayam Berbasis Web Menggunakan Certainty Factors,” Res.  Comput. Inf. Syst. Technol. Manag. , vol. 3, no. 1, p. 16, 2020.
[2] J. Bere, J. Dedy  Irawan, and F. Ariwibisono, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Ayam Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp. 217–224, 2021.
[3] T. S. Desin, W. Köster, and A. A. Potter, “Salmonella vaccines in poultry: Past, present and future,” Expert Review of Vaccines , vol. 12, no. 1. pp. 87–96, 2013.
[4] G. Grilli, F. Borgonovo, E. Tullo, I. Fontana, M. Guarino, and V. Ferrante, “A pilot study to detect coccidiosis in poultry farms at early stage from air analysis,” Biosyst. Eng. , vol. 173, pp. 64–70, 2018.
[5] D.  Y.  Fitri,  A.  L.  D.  Agustin,  K.  Kholik,  and  M.  Janah,  “Deteksi  Koksidiosis  pada  Ayam Layer di Sesaot, Kecamatan Narmada, Kabupaten Lombok Barat,” Media Kedokt. Hewan , vol. 32, no. 3, p. 97, 2021.
[6] E. D. Nurcahya, “Klasifikasi Penyakit Ayam Menggunakan Metode Support Vector Machine,” VOLT  J. Ilm. Pendidik. Tek. Elektro , vol. 2, no. 1, p. 45, 2017.
[7] A.  J.  Fatoba  and  M.  A.  Adeleke,  “Diagnosis  and  control  of  chicken  coccidiosis:  a  recent update,” Journal of Parasitic Diseases , vol. 42, no. 4. pp. 483–493, 2018.
[8] Y.  O.  Adesiji,  A.  O.  Coker,  and  J.  K.  Oloke,  “Detection  of  Arcobacter  in  feces  of  healthy chickens in Osogbo, Nigeria,” J. Food Prot. , vol. 74, no. 1, pp. 119–121, 2011.
[9] A. Mustopa et al. , “Ekstraksi Fitur dengan Classifer Random Forest untuk Memprediksi Covid 19  Berdasarkan  Hasil  Rontgen  Thorax  Feature  Extraction  with  Random  Forest  Classifier  to Predict Covid 19 Based on Results Thorax X - ray,” J. Sist. Inf. , vol. 11, pp. 515–525, 2022.
[10] S.  Kumar,  S.  K.  Singh,  R.  Singh,  and  A.  K.  Singh,  “Deep  Learning  Framework  for Recognition  of  Cattle  Using  Muzzle  Point  Image  Pattern,”  in Animal  Biometrics ,  2017,  pp. 163–195.
[11] A. Wijaya et al. , “Aplikasi Mobile Deteksi Penyakit Demodekosis Pada Anjing Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” J. Spektrum , vol. 8, no. 2, pp. 138–148, 2021.
[12] H.  Lee,  S.  Eum,  and  H.  Kwon,  “Is  Pretraining  Necessary  for  hyperspectral  image classification?,” in International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) , 2019, pp. 3321–3324.
[13] H.  K.  Jeon,  S.  Kim,  J.  Edwin,  and  C.  S.  Yang,  “Sea  fog  identification  from  GOCI  images using CNN transfer learning models,” Electron. , vol. 9, no. 2, 2020.
[14] A.  Krizhevsky,  I.  Sutskever,  and  G.  E.  Hinton,  “ImageNet  classification  with  deep convolutional neural networks,” Commun. ACM , vol. 60, no. 6, pp. 84–90, 2017.
[15] allandclive, “Chicken Disease Image Classification,” Kaggle Repository , 2021. .
[16] H. Mbelwa, D. Machuve, and J. Mbelwa, “Deep Convolutional Neural Network for Chicken
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Diseases Detection,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 12, no. 2, pp. 759–765, 2021.
[17] J.  Wang,  Q.  Liu,  H.  Xie,  Z.  Yang,  and  H.  Zhou,  “Boosted  efficientnet:  Detection  of  lymph node metastases in breast cancer using convolutional neural networks,” Cancers (Basel). , vol. 13, no. 4, pp. 1–14, 2021.
[18] M. R. Fauzi, P. Eosina, and D. Primasari, “Deteksi Coronavirus Disease Pada X-Ray Dan Ct- Scan Paru Menggunakan Convolutional Neural Network,” Junal Sains dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, 2020.
[19] S.  Saha,  “A  Comprehensive  Guide  to  Convolutional  Neural  Networks  —  the  ELI5  way,” Kaggle Repository , 2023. .