## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.252
IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DENSENET121 PADA DIAGNOSA PENYAKIT AYAM (MANUR)
Nani Mintarsih 1 , Davis Donovan MS 2 , Yuli Maharetta Ariani 3 , Atiqah Meutia Hilda 4*
1 Program Studi Sistem Informatika
2,4 Teknik Informatika
3 Manajemen Informatika
1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gundarma, Depok, Indonesia.
4 Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. DR, HAMKA, Jakarta Timur, Indonesia.
Correspondence email : atiqahmeutiahilda@uhamka.ac.id
Article history: Submission date: June-3-2024       Revised date: June-10-2024       Published date: June-30-2024

## ABSTRACT
Chickens are pivotal in the livestock sector, yet they are susceptible to a range of illnesses that can lead to financial losses and animal welfare issues. Hence, a new application has been created to diagnose chicken diseases by analyzing their fecal images. The primary goal of this app is to offer enhanced guidance for chicken care using machine learning techniques, specifically employing the Convolutional Neural Network (CNN) DenseNet121 model. This advancement aims to benefit both chicken farmers and those intrigued by poultry farming. Equipped with a scanning feature, the app  enables  users to  capture images  of  chicken feces  using  their  smartphones.  Through this,  users  can  determine whether the feces indicate disease presence or signify good health. Furthermore, the application includes informative articles on various chicken ailments like Coccidiosis, Newcastle Disease, and Salmonella to educate users. Compatible with Android devices, this application caters to a wide audience.
Keywords: Application, Diagnosis, Chicken Diseases, Image, C-Ditech.

## ABSTRAK
Ayam adalah salah satu  hewan  ternak  yang  memiliki peran penting dalam industri peternakan. Namun, ayam rentan terhadap  berbagai  penyakit  yang  dapat  menyebabkan  kerugian  ekonomi  dan  kesejahteraan  hewan.  Oleh  karena  itu, sebuah  aplikasi  telah  dikembangkan  dengan  tujuan  melakukan  diagnosis  penyakit  pada  ayam  melalui  analisis  citra kotorannya.  Tujuan  utama  dari  aplikasi  ini  adalah  untuk  memberikan  panduan  yang  lebih  baik  dalam  merawat kesehatan  ayam  dengan  menggunakan  pendekatan  machine  learning  menggunakan  model Convolutional  Neural Network (CNN)  DenseNet121.  Diharapkan  bahwa  inovasi  ini  akan  memberikan  manfaat  bagi  peternak  ayam  dan masyarakat  yang tertarik dalam pemeliharaan ayam.  Aplikasi ini dilengkapi dengan  fitur scan  yang  memungkinkan pengguna untuk mengambil gambar atau foto kotoran ayam menggunakan smartphone mereka. Aplikasi tersebut akan membantu pengguna  untuk  mengidentifikasi apakah kotoran ayam  tersebut  terinfeksi penyakit atau sehat. Selain itu, aplikasi ini juga  menyediakan  fitur artikel yang bertujuan  untuk  memberikan pengetahuan kepada pengguna tentang berbagai  jenis  penyakit  pada  ayam,  seperti  Coccidiosis,  penyakit  Newcastle  Disease,  dan  Salmonella.  Aplikasi  ini kompatibel dengan perangkat yang menjalankan sistem operasi Android.
Kata Kunci: Aplikasi, Diagnosa, Penyakit Ayam, Citra, C-Ditech.

## PENDAHULUAN
Ayam  merupakan  hewan  ternak  penting  dalam industri  peternakan,  namun  rentan  terhadap  berbagai penyakit  yang  dapat  menyebabkan  kerugian  ekonomi dan kesejahteraan hewan (Ardian et al., 2022).
Deteksi dini penyakit pada ayam melalui analisis kotoran menjadi  kunci  dalam  menjaga  produktivitas,  kualitas produk, dan keberlanjutan bisnis peternakan (Mulyani et al.,  2023).  Teknologi  pengolahan  citra  dan  kecerdasan buatan  menawarkan  potensi  baru  untuk  mendiagnosis penyakit berbasis foto  kotoran ayam secara cepat,  non-
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
invasif, dan efisien, mengatasi kendala metode diagnosa tradisional  yang  rentan  terhadap  kesalahan  manusia (Mustopa et al., 2023). Dalam konteks ini, pengembangan  aplikasi  berbasis  citra  kotoran  ayam memiliki  potensi  untuk  meningkatkan  efisiensi  di industri  peternakan  ayam,  membantu  pengambilan keputusan  yang  tepat  waktu,  mengendalikan  penyakit, dan mencegah penyebaran yang lebih luas.
Selain  menguntungkan  bagi  industri  peternakan, deteksi dini penyakit ayam juga memiliki dampak positif terhadap  ekonomi  secara  keseluruhan.  Penyakit- penyakit  seperti Coccidiosis,  Newcastle  diseases ,  dan Salmonella  dapat  menyebabkan  penurunan  produksi, penurunan  berat  badan,  bahkan  kematian  ayam, mengakibatkan kerugian ekonomi yang signifikan (He et al., 2022)  . Selain itu, penyakit ayam dapat  menular ke manusia  melalui  makanan  yang  terkontaminasi, mengancam  kesehatan  manusia  dan  menyebabkan masalah kesehatan masyarakat (Mead et al., 2000). Oleh karena  itu,  deteksi  dini  penyakit  ayam  melalui  analisis kotoran  memiliki  dampak  besar  dalam  menghindari kerugian  ekonomi  dan  risiko  kesehatan,  menjadikan kesehatan  ayam  sebagai  prioritas  utama  dalam  industri peternakan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian yang  mengikuti  pendekatan  SDLC  Waterfall  untuk mengembangkan  sebuah  aplikasi  yang  bertujuan  untuk menguji  penyakit  pada  ayam  berdasarkan  citra  kotoran ayam.  Proses  penelitian  melibatkan  tahapan  penting seperti perencanaan, analisis, perancangan, implementasi,  dan  pengujian  aplikasi  (Wahid,  2020). Sumber  data  yang  digunakan  diperoleh  dari  Kaggle, sebuah platform yang menyediakan dataset publik.
Untuk mengimplementasikan proyek ini, beberapa  perangkat  lunak  digunakan,  termasuk  Google Colab, Visual Studio Code, dan Android Studio. Tahap implementasi mencakup langkah-langkah seperti preprocessing data, pemisahan data, dan pelatihan model menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan arsitektur DenseNet121 (Tian, 2020).  Pengujian model  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  yang diunduh dari Kaggle. Setelah berhasil  mengembangkan model  yang  memadai,  penelitian  dilanjutkan  dengan tahap  deployment  agar  aplikasi  dapat  digunakan  oleh pengguna  akhir  dengan  antarmuka  yang  mudah dipahami dan efisien.
Evaluasi aplikasi ini mencakup pengujian  model untuk menilai tingkat akurasi yang diperoleh dari model yang  digunakan.  Selain  itu,  pengujian  aplikasi  juga melibatkan  pengujian  fungsional  menggunakan  metode Black  Box  Testing  untuk  memastikan  bahwa  aplikasi
beroperasi sesuai dengan  harapan  yang  telah ditetapkan (Rada, 2024).
Secara  keseluruhan  langkah  Diagram  Alir penelitian ditunjukkan pada Gambar 1
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Gambaran Umum Aplikasi Alir Proses Analisis
Berdasarkan  Gambar  1,  langkah-langkah analisis  melibatkan  penggunaan  data  dari  Kaggle.  Data diambil  dari  situs  Kaggle  yang  telah  diperbarui  oleh allanclive,  kemudian  diunduh  dan  diunggah  ke  Google Colab untuk diproses sehingga menghasilkan hasil yang optimal.  Jumlah  data  yang  diunduh  mencapai  8068 gambar.  Selanjutnya,  dataset  tersebut  diunduh  dan diimpor  ke  Google  Colab.  Proses  selanjutnya  adalah mengimpor  data  secara  praproses,  diikuti  oleh  tahap pembagian  data.  Ini  menghasilkan  Model  Data  yang digunakan dalam analisis.

## 2. Perancangan Aplikasi
Pada  tahap  awal  pengembangan  aplikasi identifikasi penyakit pada ayam, langkah pertama  yang krusial adalah perancangan antarmuka pengguna. Tahap ini  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  karena menentukan  bagaimana  aplikasi  akan  terlihat  dan diakses  oleh  pengguna.  Dalam  proses  perancangan antarmuka,  menjaga  kesederhanaan  arsitektur  aplikasi dan  memastikan  kemudahan  penggunaan  adalah  hal yang  sangat  penting.  Aplikasi  ini  akan  mencakup beberapa  tampilan  yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan fungsionalnya.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.252
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## 3. Struktur Navigasi
Struktur  navigasi  yang  digunakan  pada  aplikasi ini adalah struktur navigasi campuran yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 2. Struktur Navigasi
Pada  Gambar  2,  struktur  navigasi  di  atas menggambarkan  alur  setelah  tampilan  splash  screen berakhir. Pengguna akan dialihkan ke tampilan halaman utama,  atau  Home.  Di  halaman  utama  ini,  terdapat tampilan  profil  pengguna,  serta  tiga  fitur  utama.  Fitur pertama  adalah  "Scan"  yang  memungkinkan  pengguna untuk  memeriksa  penyakit  secara real-time .  Di  sini, pengguna  dapat  mengambil  gambar  langsung  atau memilih dari koleksi gambar di handphone mereka. Fitur kedua  adalah  "Cek  Artikel"  yang  memungkinkan pengguna  untuk  mengetahui  definisi  penyakit  seperti Newcastle  Disease,  Salmonella,  Coccidiosis,  serta gejala-gejalanya  dan  informasi  terkait  lainnya.  Fitur terakhir  adalah  profil,  yang  memungkinkan  pengguna untuk keluar dari aplikasi.
4. Unified Modelling Language (UML)
Sistem  aplikasi  identifikasi  penyakit  pada  aya m akan  diilustrasikan  melalui  dua  jenis  diagram  dalam Unified Modeling Language (UML): Use Case Diagram dan  Activity  Diagram.  Use  Case  Diagram  akan memberikan  gambaran  keseluruhan  tentang  interaksi antara aktor (pengguna atau sistem lain) dengan aplikasi ini  (Nazir  et  al.,  2022).  Sementara  Activity  Diagram akan  merinci  urutan  langkah-langkah  dalam  proses identifikasi penyakit pada ayam. Dengan  menggunakan kedua  diagram  ini,  sistem  aplikasi  ini  dapat  dijelaskan dengan lebih mudah dan jelas.

## 4.1 Use Case Diagram
Gambar  3  menampilkan  Use  Case  Diagram  untuk aplikasi  ini.  Pengguna  dapat  memeriksa  penyakit  pada ayam  secara  real-time  atau  menggunakan  koleksi gambar kotoran ayam terkait untuk identifikasi penyakit ayam.  Selanjutnya,  aplikasi  akan menampilkan informasi  terkait  dengan  gambar  kotoran  ayam  yang dipilih.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 3. Use Case Diagram
Gambar  3  merupakan  contoh  dari use  case diagram  pada  aplikasi  identifikasi  penyakit  pada  ayam, Adapun penjelasannya sebagai berikut ini:
a. Pengguna:  Orang  yang  dapat  mengakses  atau menggunakan aplikasi ini
b. Sign  Up :  Merupakan  Langkah  pertama  yang dilakukan  oleh  user  apabila  ia  belum  terdaftar  atau tidak mempunyai akun pada aplikasi ini.
c. Login :  Setelah  mendaftarkan  akun,  pengguna  harus melakukan  login  terlebih  dahulu  agar  dapat mengakses fitur dalam aplikasi ini.
d. Scan :  Merupakan  fitur  utama  dari  aplikasi  ini  yang berguna untuk menangkap gambar dan mengidentifikasi  penyakit  yang  ada  pada  ayam secara real time melalu gambar.
e. Hasil  penyakit:  Hasil  penyakit  ini  merupakan  fitur yang  memberikan  informasi  kepada  pengguna  dari gambar  kotoran  tersebut  apakah  teridentifikasi penyakit  Newcastle  Diseases,  Salmonella,  atau Coccidiosis

## 4.2 Activity Diagram
Activity  Diagram  pada  Gambar  4  merupakan representasi  grafis  dari  serangkaian  langkah  dalam  alur kerja  suatu  sistem.  Diagram  ini  menggambarkan bagaimana proses dimulai, kemungkinan cabang pilihan yang terjadi, dan titik akhir dari alur kerja tersebut.
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024)
Gambar 4. Activity Diagram

## 5. Persiapan
Persiapan  yang  matang  sangatlah  penting  dalam mengembangkan sebuah program, terutama dalam tahap pengumpulan data.  Hal ini  memastikan bahwa program yang dibuat dapat berjalan dan berfungsi secara optimal.
Penelitian ini menggunakan data set dari Kaggle, sebuah  platform  yang  menyediakan  berbagai  sumber data. Dataset yang digunakan terdiri dari gambar-gambar kotoran  ayam  yang  dikategorikan  berdasarkan  jenis penyakit yang  terdeteksi, yaitu Coccidiosis, New Castle Diseases,  dan  Salmonella.  Terdapat  total  2013  gambar kotoran  ayam  yang  teridentifikasi  sebagai  Coccidiosis, 2057 gambar teridentifikasi sebagai Salmonella, dan 376 gambar  teridentifikasi  sebagai  Newcastle  Diseases. Gambar-gambar  ini  dijadikan  contoh  untuk  mencari kemiripan dan pola dalam kotoran ayam sehingga dapat membantu  dalam  mendeteksi  apakah  ada  indikasi terjangkitnya  penyakit  pada  ayam  berdasarkan  gambar kotorannya.

## 6. Data Praproses
Pada  tahap  praproses  data  menggunakan  platform Google  Colab,  sebuah  file  dengan  format  .ipynb digunakan  untuk  mengembangkan  sebuah  model  dan memvisualisasikan data.
6.1 Import Library Import  Library merupakan  kumpulan  rutin program  yang  digunakan  untuk  membangun  dan mengembangkan  perangkat  lunak.  Biasanya,  dalam library  terdapat  kode  program  dan  data  pembantu  yang memberikan berbagai layanan kepada program-program independen. Seperti yang terlihat pada Gambar 5.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 5. Import Library
Dari  Codingan  Gambar  5  merupakan    sebuah Python  script  yang  mengimpor  beberapa  pustaka ( libraries )  dan  modul  yang  digunakan  untuk  berbagai tujuan, seperti  manipulasi file, analisis data, visualisasi, dan pemodelan deep learning menggunakan TensorFlow.

## 6.2 Import Dataset
Setelah  mengimpor  pustaka  ( library ),  langkah selanjutnya adalah mengunduh dataset dari Kaggle yang telah  ditetapkan  sebelumnya.  Dataset  ini  disediakan dalam  format  berkas  rar,  sehingga  diperlukan  proses ekstraksi untuk  mengakses isinya agar dapat digunakan dalam analisis dan penelitian. Kemudian dataset tersebut di  upload  kedalam  Google  Collab  seperti  yang  dapat dilihat dari Gambar 6 .
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 6. Import Dataset
Pada  gambar  6  menjelaskan  dataset  adalah sebuah objek yang  menyimpan data beserta relasinya di dalam  memori  komputer. Secara struktur, dataset  mirip dengan  data  yang  disimpan  dalam  sebuah  basis  data. Dalam  penelitian  ini,  terdapat  6812  gambar  kotoran ayam  yang  diunduh  dari  platform  Kaggle  dan  akan digunakan  sebagai  koleksi  data  untuk  analisis  dalam penelitian ini.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.252

## 6.3 Undersampling
Seperti yang  telah diketahui sebelumnya, bahwa dari toal data kotoran yang ada, diketahui bahwa masing masing  kotoran  mempunyai  jumlah  yang  berbeda  beda sehingga  jika  data  tersebut  di  olah  akan  menjadi  tidak seimbang  dan  akan  mempengaruhi  akurasi  real.  Jadi untuk mengatasi masalah tersebut dilakukan undersampling  dari  setiap  jenis  kotoran  kecuali Newcastle  disease.    Total  dari  gambar  setiap  kelas Coccidiosis,  Salmonella  harus  sama  dengan  Newcastle diseases.  Untuk  setiap  kelas  akan  dibuat  me njadi sebanyak  kelas Newcastle  diseases yaitu  376  gambar. Seperti yang terlihat pada Gambar 7 Undersampling.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 7. Undersampling Dari  Gambar  7  dataset  terdiri  dari  3  kelas  yaitu salmo,  cocci,  dan  healthy.  Ukuran  dari  setiap  kelas ditentukan  oleh  nilai  class_len(ncd)  yaitu  Newcastle Diseases.  Pertama,  dilakikan  pengambilan  sampel  acak dari  setiap  kelas  menggunakan  fungsi  sample.  Sample dari  setiap  kelas  disimpan  dalam  variable  salmo_list, cocci_list dan healthy_list. Kemudian, semua dari ketiga kelas digabungkan  menjadi satu dalam variable all_list. Selanjutnya, dilakukan penghapusan  gambar  yang  tidak termasuk dalam daftar all_list dari setiap menggunakan perintah rm.

## 7. Split Data
Sebelum  melatih  model  menggunakan  model yang  telah ditentukan, langkah pertama  yang dilakukan adalah  melakukan pre-processing pada  dataset.  Tahap ini bertujuan  untuk  mengolah data  mentah  menjadi data yang siap  untuk dilatih oleh  model. Setelah proses pre- processing selesai, langkah selanjutnya adalah melakukan split data.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 8. Split Data
Dari  Gambar  8  Split  data  merupakan  proses membagi  dataset  menjadi  dua  bagian  utama,  yaitu  data latihan (train ) dan data validasi. Data latihan digunakan untuk melatih model, sedangkan data validasi digunakan untuk menguji performa model selama pelatihan. Untuk mengimplementasikan  langkah  tersebut,  dibuat  dua direktori terpisah,  yaitu direktori "train" dan "validasi". Data  latihan  akan  ditempatkan  di  direktori  "train", sedangkan  data  validasi  akan  ditempatkan  di  direktori "validasi".  Dengan  demikian,  proses  pelatihan  model dapat dilakukan menggunakan dataset yang telah dibagi dengan baik.

## 8. Pelatihan Model CNN DenseNet121
Pelatihan  model arsitektur Convolutional Neural Netw ork  (CNN)  merupakan  tahap  penting  dalam machine  learning  yang  bertujuan  untuk  membuat prediksi  berdasarkan  dataset.  Dalam  tahapan  ini,  kita akan membuat fungsi objek Image Data From Directory yang berperan penting dalam  mempersiapkan data latih yang  akan  dipelajari  oleh  model.  Fungsi  objek  Image Data  Generator  ini  berfungsi  untuk  mengolah  dan memanipulasi  data  gambar  agar  sesuai  dengan kebutuhan dan tujuan pelatihan model.
8.1 Image Dataset From Directory Fungsi  " Image  Dataset  From  Directory " bertujuan  untuk  melakukan  dua  tugas  utama  pada  data gambar  dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian  model. Pertama,  fungsi  ini  digunakan  untuk  membuat  struktur data  yang  sesuai  untuk  pembagian  data  menjadi  set pelatihan  dan  pengujian.  Kedua,  fungsi  ini  juga berfungsi  untuk  mengubah  ukuran  gambar  agar  dapat disesuaikan dengan kebutuhan model.
Dengan  menggunakan  " Image  Dataset  From Directory ",  data  gambar  dapat  diatur  dengan  mudah menjadi subset pelatihan dan pengujian secara otomatis. Selain  itu,  ukuran  gambar  dapat  disesuaikan  untuk memenuhi  persyaratan  model  yang  akan  digunakan, memungkinkan  penggunaan  gambar  dengan  ukuran yang  berbeda-beda  dalam  proses  pembelajaran  dan evaluasi model. Seperti yang dapat dilihat pada  gambar 9.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 9. Imagae Data From Directory
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Pada  Gambar  9  bertujuan  untuk  melakukan persiapan  dataset  yang  akan  digunakan  dalam  melatih, memvalidasi,  dan  menguji  model  Jaringan  Saraf Konvolusi  ( Convolutional  Neural  Network ).  Dengan menggunakan  perintah  tersebut,  dataset  akan  siap digunakan  dalam  proses  pelatihan,  validasi,  dan pengujian  pada  model  Jaringan  Saraf  Konvolusi. Ditemukan  1504  gambar  untuk  semua  kelas  yang  ada, memakai 1204 gambar untuk data latih dan memakai 300 gambar untuk data uji(validasi).

## 8.2 Model Aplikasi CNN DenseNet121
Tahap berikutnya adalah membuat sebuah model arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN) menggunakan  pendekatan  Sequential.  Pada  umumnya arsitektur  CNN  yang  digunakan  terdiri  dari  3  layer utama,  yaitu Dense , Activation ,  dan Maxpooling yang berfungsi  untuk  mereduksi  resolusi  gambar  sehingga proses pelatihan menjadi lebih cepat.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 10. Model CNN Pada  Gambar  10,  perintah  digunakan  untuk membuat  sebuah  jaringan  saraf  konvolusi  dengan menggunakan  Densenet121  sebagai  model  dasarnya. Model  Densenet121  yang  telah  dilatih  pada  dataset ImageNet  ini  akan  dimuat  dengan  menggunakan tf.keras.application.DenseNet121.  Selanjutnya,  lapisan lapisan  tambahan  akan  ditambahkan  pada  model  untuk menyesuaikannya  dengan  tugas  klasifikasi  tertentu. Setelah itu,  model akan dikompilasi dengan pengaturan yang  sesuai  untuk  proses  pelatihan.  Dengan  demikian, model  jaringan  saraf  konvolusi  siap  digunakan  untuk tugas klasifikasi yang diinginkan.

## 8.3 Visualisai Data Pelatihan Model
Langkah  berikutnya  adalah  membuat  grafik visualisasi untuk  melihat perubahan akurasi dan tingkat kehilangan ( loss ) pada proses pelatihan model yang telah dibuat.  Grafik  ini  akan  membantu  memperjelas bagaimana  performa  model  berkembang  selama
pelatihan.  Informasi  visual  ini  akan  sangat  bermanfaat dalam  konteks  penelitian  ilmiah  untuk  memahami bagaimana  model  tersebut  belajar  dari  data  dan bagaimana  tingkat  ketepatannya  meningkat  atau menurun seiring berjalannya proses pelatihan.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 11. Grafik Akurasi Model Berdasarkan  Gambar  11  data  dari  pelatihan model diketahui bahwa loss yang didapat dari pelatihan tersebut  sekitar  15%  dan  akurasi  yang  didapat  dari pelatihan  tersebut  mencapai  95%.  Setelah  melalui serangkaian  eksperimen,  Densenet121  terbukti  menjadi model  yang  paling  efektif  dibandingkan  dengan  model lainnya.

## 9. Test Model
Setelah  melalui tahap pelatihan, langkah terakhir adalah menguji model dengan memasukkan dataset yang telah diunduh dari Kaggle. Dataset berupa  gambar akan diproses  dan  dianalisis  oleh  model  yang  telah dikembangkan.  Dalam  Gambar  12,  terdapat  fitur interaktif yang memungkinkan  pengguna untuk memasukkan gambar secara langsung. Model kemudian akan  melakukan  prediksi  jenis  penyakit  yang  terdapat pada  kotoran  hewan  berdasarkan  gambar  tersebut.  Hal ini  mempermudah  penelitian  ilmiah  terkait  analisis  dan identifikasi penyakit pada kotoran hewan  menggunakan pendekatan berbasis AI.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 12. Test Model

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.252
Dari  gambar  12  pada  kode  di  atas,  telah  dibuat fungsi  predict_disease  untuk  memprediksi  penyakit ayam dari gambar kotorannya. Fungsi ini menggunakan model  yang  diberikan  atau  model  default  untuk melakukan  prediksi.  Gambar  yang  diunggah,  diubah ukuran  dan  dijadikan  batch.  Hasil  prediksi  ditampilkan bersama  dengan  persentase  kepercayaan  model.  Jika prediksi  menunjukkan  ayam  sehat,  pesan  khusus ditampilkan.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 13 . Output Model Berdasarkan Gambar 13, telah dilakukan prediksi terhadap  penyakit  ayam,  yaitu  Coccidiosis,  dengan tingkat  keakuratan  sebesar  99.94%.  Hasil  prediksi  ini menjadi  pertanda  penting  bagi  peternak  dan  ahli kesehatan  hewan  untuk  memperhatikan  ayam  yang teridentifikasi  mengidap  Coccidiosis  secara  lebih mendalam.

## 10 . Deployment
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 14. Deployment
Dari  Gambar  14  dalam  penelitian  atau eksperimen  dengan  model  deep  learning  berbasis TensorFlow,  langkah-langkah  di  atas  menjelaskan  cara mengubah model yang sudah dilatih menjadi format H5. Format H5 ini berguna untuk menyimpan model dengan aman. Setelah itu, model tersebut dapat disimpan dalam format.H5  untuk  digunakan  dalam  implementasi  di lingkungan nyata atau produksi.

## 11. Imple mentasi Back End
Pada  tahap  awal,  langkah  implementasi  dimulai dengan  pembuatan  sebuah  antarmuka  pemrograman
aplikasi  (API).  Selanjutnya,  proses  ini  melibatkan pembuatan  dan  pengaturan  sebuah  penyimpanan Cloud SQL yang  akan  digunakan.  Langkah  terakhir  adalah menghubungkan  antarmuka  pemrograman  aplikasi (API) tersebut dengan layanan Google Cloud Platform .
11.1 API ( Aplication Programming Interface ) Perancangan  API  aplikasi  ini  memanfaatkan
Laravel, sebuah kerangka kerja ( framework) pengembangan aplikasi web yang dibangun menggunakan Bahasa pemrograman PHP.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 15. AuthController.php
Berdasarkan Gambar 15 diatas adalah bagian dari sebuah  AuthController  yang mengontrol  proses autentikasi pengguna ( user authentication ) dalam suatu aplikasi web menggunakan  framework  Laravel. Tujuan dari  AuthController  ini  adalah  untuk  menangani  proses pendaftaran  ( Sign  up )  dan  masuk  ( Sign  in )  pengguna kedalam sistem.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 16. Route.php
Seperti  yang  dapat  dilihat  dari  Gambar16  kode tersebut  mengatur  rute  dalam  Laravel:  grup  pertama menangani  otentikasi  (registrasi  dan  login)  dengan AuthController , sedangkan grup kedua dengan middleware Sanctum  menangani rute  yang  memerlukan otentikasi, seperti menampilkan arti kel, membuat artikel dan lainnya melalui HomeController. Route::get('/show- articles',  'showArticles');:  Ini  adalah  rute  GET  yang mengarah ke metode showArticles di dalam HomeController,  yang  mungkin  digunakan  untuk menampilkan daftar artikel. Route::post('/create-article',
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
'createArticle');: Ini adalah rute POST yang mengarah ke metode  createArticle  di  dalam  HomeController,  yang mungkin digunakan untuk membuat artikel baru
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 17. Migration.php Dari  Gambar  17  dapat  dilihat  dari  kode  di  atas adalah  contoh  migrasi  database  dalam  framework Laravel. Migrasi ini membuat tabel 'users' dengan kolom seperti  'name',  'email',  dan  'password',  serta  kolom timestamp.  Metode  'up()'  digunakan  saat  migrasi dijalankan,  sementara  'down()'  digunakan  saat  migrasi di-rollback.  Kode  ini  membantu  mengelola  struktur database dengan mudah melalui kode program.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024)
Gambar 18. Models.php Codingan Gambar 18 adalah contoh implementasi sebuah  model Eloquent dalam framework PHP Laravel. Model ini mewakili entitas "Article" dalam basis  data  dan  digunakan  untuk  melakukan  operasi CRUD  ( Create,  Read,  Update,  Delete )  terhadap  data artikel di dalam aplikasi.

## 11.2 Imple mentasi Cloud Computing
Pada  fase  ini,  akan  dilaksanakan  penerapan teknologi cloud  computing dengan  memanfaatkan infrastruktur Google  Cloud  Platform .  Sesuai  dengan skema  yang  telah  dirancang  sebelumnya,  langkah pertama  akan  mencakup  pembuatan  Database  Cloud SQL,  diikuti  oleh  pemanfaatan  layanan Google  Cloud Storage untuk  menyimpan  berbagai  foto.  Selanjutnya, proses implementasi akan dilanjutkan dengan melakukan deployment  melalui platform Google Cloud Run pada Gambar 19.
Gambar 19. Dashboard Google Console
11.3 Membuat Database Cloud
Gambar  20  merupakan  tampilan  dari  Google Cloud SQL dapat dilihat disana nama dari database yaitu dbcditech. Dalam pengembangan aplikasi ini, menggunakan  Database  Cloud  SQL  guna  menyimpan data  mengenai hasil pemindaian foto  yang diambil oleh pengguna  melalui  platform  aplikasi.  Instansi  yang digunakan merupakan implementasi MySQL yang diberi nama "dbcditech".
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 20. Tampilan Google Cloud SQL

## 11.4 Cloud Storage
Pada  Gambar  21  adalah  tampilan  dari Google Cloud  Storage .  Pada  pengembangan  aplikasi  ini,  kami memanfaatkan  layanan Google  Cloud  Storage guna menyimpan gambar hasil pemindaian pengguna melalui aplikasi yang terhubung dengan lingkungan Docker .
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 21. Tampilan Google Cloud Storage

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.252
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## 11.5 Deploying The API
Pada  gambar  22  dapat  dilihat  ada  beberapa  file, itu adalah  file dari API  nya.  Untuk tahap implementasi API  yang  telah  selesai  direncanakan  sebelumnya, langkah  penerapan  dilakukan  melalui  platform Google Cloud  Run . Platform ini  dipilih  sebagai  wadah  untuk menjalankan aplikasi Backend API yang telah dirancang sebelumnya.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 22. Tampilan Cloud Run

## 12. Perancangan Tampilan
Pada  tahap  ini,  akan  dihasilkan  suatu  rancangan awal  aplikasi  yang  dimulai  dari  antarmuka  halaman masuk  ( Login  Screen ),  tampilan  beranda  ( Home ),  serta beragam  komponen  fungsionalitas  yang  terdapat  dalam aplikasi  tersebut.  Skema  warna  yang  diterapkan  dalam aplikasi  ini  mengutamakan  dua  pilihan  warna  utama, yakni hijau muda dan putih.
12. 1 Rancangan Tampilan Login Screen dan Sign Up
Pada  Gambar  23  Rancangan  antarmuka  untuk Layar  Masuk  ( Login  Screen )  dan  Layar  Pendaftaran ( Sign  Up  Screen )  dirancang  dengan  tampilan  yang minimalis  terdapat  juga  fungsi  "Google"  yang memungkinkan  pengguna  untuk  menghubungkan  akun aplikasi  dengan  akun Google pribadinya,  sehingga memungkinkan  akses  masuk  ke  dalam  platform menggunakan akun Google yang terverifikasi.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 23. Tampilan Rancangan L ogin dan Sign up
12.2 Rancangan Tampilan Home Screen
Dari Gambar 24 adalah tata letak beranda yang dirancang  dalam  aplikasi  ini,  terdapat  fungsi  untuk melakukan pemeriksaan kondisi kesehatan serta akses ke
artikel-artikel  terkait.  Fungsi  ini  juga  memberikan kemampuan  untuk  menampilkan  identitas  pengguna yang  sedang  menggunakan  aplikasi.  Melalui  tampilan beranda  ini,  pengguna  dapat  dengan  mudah  mengakses opsi untuk melakukan pemindaian (scan) serta membaca artikel secara langsung.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 24. Tampilan Home Screen

## 12.3 Rancangan Tampilan Fitur Artikel
Gambar  25  Dalam  rancangan  tampilan  Artikel ini, pengguna diberikan kesempatan untuk mengobservasi  berbagai  jenis  penyakit,  antara  lain Coccidiosis,  Newcastle  Diseases,  Salmonella,  dan Healthy Poultry. Artikel ini bertujuan untuk mendeskripsikan secara lebih rinci karakteristik masing- masing  penyakit  tersebut,  meliputi  gambaran  ciri-ciri khas serta manifestasi gejalanya.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 25. Tampilan Artikel

## 12.4 Rancangan Tampilan Fitur Cek Penyakit
Gambar 26 pada perancangan  tampilan penyakit ayam,  terdapat  fitur  inti  yang  menonjol  dalam  aplikasi ini. Pada fitur ini, pengguna diberikan kemampuan untuk menganalisis kondisi kotoran ayam melalui penggunaan gambar yang berasal dari koleksi galeri, maupun melalui pengambilan  foto  secara  langsung.  Aspek  ini  juga merujuk kepada salah satu kelebihan unggul dari aplikasi ini, di mana pengguna memungkinkan untuk melakukan pengecekan instan terhadap kondisi kotoran ayam secara langsung, dan menerima hasil analisis secara langsung.
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 26. Tampilan Cek Penyakit

## 13 Pembuatan Program Aplikasi
Pada  proses  pembuatan  pertama  kali  yang  harus dilakukan  adalah  menginstal  software  yang  dibutuhkan seperti  Android  Studio.  Versi  yang  digunakan  untuk pembuatan pada kali ini adalah 2.1.22. 13.1 AndroidManifest.xml Berkas  AndroidManifest.xml  merupakan  sebuah berkas  dalam  format  XML  yang  berfungsi  sebagai tempat  untuk  mendeklarasikan  seluruh  komponen komponen  Java  yang  akan  dieksekusi  dalam  aplikasi Android.  Semua  elemen  yang  didefinisikan  dalam berkas  manifest  ini  kemudian  digabungkan  ke  dalam paket  aplikasi  Android  yang  memiliki  ekstensi.apk. Paket  ini  berisikan  kode  program  aplikasi,  berkas- berkas, serta sumber daya yang diperlukan.
Setiap  aplikasi  Android  wajib  memiliki  berkas AndroidManifest.xml  yang  merupakan  berkas  inti. Berkas ini  memiliki peran penting dalam  mengatur dan menginformasikan  kepada  sistem  Android  mengenai komponen-komponen yang ada dalam aplikasi tersebut. Di  dalam  berkas  manifest  ini  juga  dicantumkan informasi  mengenai  pustaka-pustaka  (library)  yang dibutuhkan oleh aplikasi.
Gambar 27 Fungsi utama dari berkas manifest ini adalah  memberikan  informasi  kepada  sistem  Android mengenai  seluruh  komponen  yang  ada  dalam  aplikasi Android,  sehingga  sistem  dapat  mengelola  dan menjalankan aplikasi dengan tepat.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 27. AndroidManifest.xml

## 13.2 Login_activity.kt
Gambar  28  di  atas  adalah  implementasi  dari aktivitas login dalam sebuah aplikasi Android C-Ditech. Kode  ini  melakukan  berbagai  hal  seperti,  mengatur tampilan  UI,  termasuk  animasi  tampilan  saat  aktivitas dimulai. Memvalidasi input alamat email dan kata sandi. Mengarahkan  pengguna  ke  MainActivity  jika  login berhasil.  Secara  keseluruhan,  kode  ini  menciptakan pengalaman  login  yang  interaktif  dan  responsif, termasuk animasi yang menarik saat tampilan dimuat.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 28. Login.kt

## 13.3 Home.kt
Gambar 29 adalah implementasi sebuah Android Fragment  untuk  tampilan  beranda.  Fragment  ini menampilkan  pesan  selamat  datang  dengan  nama pengguna,  tanggal  saat  ini,  tombol  untuk  membuka aktivitas lain, dan tautan  ke artikel-artikel. Tombol dan tautan akan membuka halaman yang sesuai ketika diklik. Kode  juga  mengatur  observasi  data  dari  ViewModel untuk  memperbarui  tampilan  saat  data  pengguna berubah.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024)
Gambar 29. Home.kt

## 13.4 Camera_activity.kt
Gambar 30 adalah implementasi aplikasi Android yang memungkinkan  pengguna mengambil  dan memotong  gambar  dari  kamera.  Aplikasi  ini  memiliki fitur  untuk berganti antara  kamera depan dan belakang,

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.252
serta  mengunggah  gambar  yang  dipotong.  Izin  kamera diperiksa  dan  diminta  saat  aplikasi  dimulai.  Setelah pengambilan  gambar,  gambar  dapat  dipotong  dan hasilnya dapat diunggah.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 30. Camera.kt

## 13.5 Upload_activity.kt
Gambar  31  Kode  tersebut  adalah  bagian  dari aplikasi  Android  yang  memungkinkan  pengguna  untuk mengunggah,  menganalisis,  dan  menampilkan  hasil analisis  gambar  penyakit.  Logika  utamanya  meliputi inisialisasi  komponen,  tindakan  pengambilan  gambar dari  kamera  atau  galeri,  pengiriman  gambar  untuk analisis,  serta  tampilan  hasil  analisis.  Kode  juga menangani  izin,  pengelolaan  gambar,  dan  respons  UI seperti ProgressBar dan pesan  kesalahan. Hasil analisis ditampilkan  dalam  HasilActivity  setelah  dilengkapi dengan informasi penyakit dan akurasi yang ditemukan selama analisis.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 31. Upload_activity.kt

## 13.6 Hasil_activity.kt
Dari  Gambar  32  adalah  bagian  dari  sebuah aplikasi  Android  yang  menampilkan  hasil  diagnosa gambar berdasarkan penyakit dan akurasi. Saat activity dibuka,  data  dari  intent  diambil,  gambar  ditampilkan, informasi  penyakit  dan  akurasi  diformat,  dan  hasil diagnosa  diberikan  warna  sesuai  kondisi.  Tombol "btnUpload" akan membuka halaman utama (MainActivity) saat diklik. Terdapat beberapa penanganan  kesalahan  yang  perlu  diperhatikan  dalam kode tersebut.
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024) Gambar 32. Hasil_activity.kt

## 14. Uji Coba Model
Dalam  percobaan  ini,  model  telah  diuji menggunakan  gambar  kotoran  ayam  yang  diambil langsung  dari  lingkungan  sekitar,  tanpa  menggunakan gambar  dari  dataset  yang  tersedia  di  platform  Kaggle. Model  ini  telah  digunakan  untuk  memprediksi  kondisi kesehatan  ayam  berdasarkan  kotoran  mereka.  Rincian hasil percobaan dapat ditemukan dalam Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Hasil Uji Coba Model
No Hasil Tingkat Akurasi Kondisi 1 98.7%
Sehat 2 71.64%
Sehat
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
No Hasil Tingkat Akurasi Kondisi 3 63.6%
Berpenyakit
Coccidiosis
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024)
Dari  tabel  1  dapat  disimpulkan  bahwa  2  ayam dengan  kondisi sehat dan 1 ayam dengan  kondisi sakit. Hasil ini menunjukan bahwa  model CNN DenseNet121 dapat digunakan dengan baik untuk mendeteksi penyakit berdasarkan kotoran hewan tersebut.

## 15. Uji Coba Aplikasi
Pada  uji  coba  aplikasi  dalam  kasus  ini menggunakan Metode “black box” dan dengan aplikasi dengan smartphone. Dalam pembuatan aplikasi merujuk pada  pendekatan  pengembangan  perangkat  lunak  atau sistem dimana para pengembang  tidak perlu  mengtahui secara detail atau terlibat langsung dalam implementasi internal komponen atau algoritma yang digunakan dalam aplikasi. Sebagai gantinya,  mereka  fokus pada interaksi eksternal  dengan  komponen  tersebut,  yaitu  input  yang diberikan dan output yang diharapkan.
15.1 Pengujian Aplikasi me nggunakan Metode Black Box Tabel 2. Metode Black Box
No. Kelas Uji Skenario Pengujian Ekspetasi Hasil yang Diinginkan Hasil Uji 1 Icon aplikasi untuk membuka aplikasi. Menekan Icon logo C- Ditech  pada Aplikasi Tidak  terjadi kendala  apa apa dan langsung masuk kedalam aplikasi
Valid 2
Tombol register pada
bagian registrasi akun Menekan tombol registrasi dan isi username, email  serta password Tidak  terjadi kendala  dan email langsung teregistrasi pada  aplikasi
C-Ditech
Valid
3 Tombol  login pada bagian login akun Menekan tombol login dan isi email serta password Tidak  Terjadi kendala apa - apa  dan  user langsung dapat  masuk kedalam Valid
No. Kelas Uji Skenario Pengujian Ekspetasi Hasil yang Diinginkan Hasil Uji yang  sudah terdaftar aplikasi  pada halaman home 4 Tombol  atikel pada halam utama untuk mengecek artikel terkait jenis jenis penyakit Menekan tombol artikel  dan memilih artikel  yang ingin  dibaca terkait  jenis jenis penyakit Tidak  terjadi kendala apa - apa. Jenis jenis penyakit dalam fitur artikel  dapat dilihat dan dibaca dengan baik. Valid
5 Tombol Cek penyakit  pada halaman home Menekan tombol  cek penyakit pada halaman home  untuk mengecek penyakit pada kotoran ayam Tidak  terjadi kendala  apa apa dalam menekan tombol cek penyakit, pengguna langsung  di antarkan kepada halaman selanjutnya untuk  ambil gambar  atau import gambar Valid
6 Tombol  Ambil gambar pada halaman cek penyakit Menekan tombol ambil gambar pada halaman cek penyakit Tidak  terjadi kendala  apa apa.  Tombol berfungsi dengan  baik sehingga pengguna langsung bisa membuka camera  untuk mengambil gambar secara langsung Valid 7
Tombol Import Gambar  pada halaman cek penyakit Menekan tombol import gambar pada halaman cek penyakit Tidak  terjadi kendala  apa apa tombol dapat berfungsi dengan sempurna. Pengguna langsung  di antarkan kepada  galeri untuk memilih gambar Valid 8 Tombol
kamera pada halam menu home Meneka tombol kamera pada halaman menu home
Tidak  terjadi kendala dalam melihat detail data user Valid
9 Fungsi Tombol Settings  pada menu utama Menekan tombol Profile untuk mengganti
Tidak  terjadi kendala
dalam mengganti tema  aplikasi
Valid

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v10i1.252
No. Kelas Uji Skenario Pengujian Ekspetasi Hasil yang Diinginkan Hasil Uji tema aplikasi apakah ingin tema  terang atau tema gelap dan user dapat mengganti tema  sesuai keinginan masing- masing
Sumber : (Nani Mintarsih at al, 2024)
Dari  tabel.2  metode black  box dapat disimpulkan  bahwa  semua  fitur  yang  ada  pada  aplikasi dapat berfungsi dengan baik.

## KESIMPULAN
Aplikasi  diagnosa  penyakit  ayam  melalui  citra kotoran  ayam(manur)  untuk Coccidiosis,  Newcastle Diseases ,  dan Salmonella telah  berhasil  dibuat  dengan nama  aplikasi  yaitu  C-Ditech.  Aplikasi  ini  berisi  fitur scan yang dapat digunakan pengguna untuk menangkap gambar atau memfoto kotoran pada ayam menggunakan smartphone yang  dimiliki  oleh  pengguna,  aplikasi tersebut sudah membantu pengguna untuk mengidentifikasi  apakah  dalam  kotoran  ayam  itu terjangkit penyakit atau sehat.
Melalui  uji  coba  dengan  menggunakan  metode Black  Box menunjukkan  bahwa  aplikasi  ini  mampu beroperasi  secara  efektif  pada  semua  komponen  yang ada.  Selain  itu,  antarmuka  yang  sederhana  membuat penggunaan  aplikasi  ini  menjadi  sangat  intuitif  dan mudah.  Aplikasi  ini  dapat  digunakan  oleh  perangkat dengan spesifikasi sistem operasi android.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardian, R., Atma, C., Ningtyas, N. S.  I., &  Agustin, A. L.  D.  (2022).  Dampak  Pandemi  COVID-19 Terhadap Peternakan Ayam Pedaging Di Kecamatan  Alas  Kabupaten  Sumbawa  Besar. Mandalika Veterinary Journal , 2 (1). https://doi.org/10.33394/mvj.v2i1.5149
He,  P.,  Chen,  Z.,  Yu,  H.,  Hayat,  K.,  He,  Y.,  Pan,  J.,  & Lin,  H.  (2022).  Research  Progress  in  the  Early Warning  of  Chicken  Diseases  by  Monitoring Clinical Symptoms. In Applied Sciences (Switzerland) (Vol. 12, Issue 11).
https://doi.org/10.3390/app12115601
Huang, G., Liu, Z., Van Der Maaten, L., & Weinberger, K.  Q.  (2017).  Densely  connected  convolutional networks. Proceedings - 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2017 , 2017 - January . https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.243
Mead,  P.  S.,  Slutsker,  L.,  Dietz,  V.,  McCaig,  L.  F.,
Bresee, J. S., Shapiro, C., Griffin, P. M., & Tauxe, R. V. (2000). Food-related illness and death in the United States (Reprinted from Emerging Infectious  Diseases). Journal  of  Environmental Health , 62 (7).
Mulyani,  E.  D.  S.,  Mufizar,  T.,  Sumaryana,  Y.,
Awaludin,  R.,  &  Sarmidi.  (2023).  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Pada Ayam Pedaging Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor. Jurnal Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi , 12 (1).
Mustopa, A., Sasongko, A., Nawawi, H. M., Wildah, S. K.,  &  Agustiani,  S.  (2023).  Chicken  Disease Detection  Based  on  Fases  Image Using EfficientNetV2L  Model. SISTEMASI , 12 (3). https://doi.org/10.32520/stmsi.v12i3.2807
Nazir, M., Putri, S. F., & Malik, D. (2022). Perancangan Aplikasi  E-VOTING  Menggunakan  Diagram UML  (Unified  Modelling  Language). Jurnal Ilmiah Komputer Terapan Dan Informasi , 1 (1). Rada,  R.  (2024).  The  Software  Life  Cycle.  In Re- Engineering Software . https://doi.org/10.4324/9781315062839-3
Tian,  Y.  (2020).  Artificial  Intelligence  Image Recognition  Method  Based  on  Convolutional Neural  Network  Algorithm. IEEE  Access , 8 . https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3006097 Wahid, A. A. (2020). Analisis Metode  Waterfall  Untuk Pengembangan  Sistem  Informasi. Jurnal  Ilmu- Ilmu  Informatika  Dan  Manajemen  STMIK , November .
VOL. 10 No. 1 Juni 2024 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN : 2620-5181
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri