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

## Identifikasi Lumpy Skin Disease pada Ternak Sapi dengan Klasifikasi Citra menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Identification of Lumpy Skin Disease in Cattle with Image Classification using the Convolutional Neural Network Method
1 Thedjo Sentoso*, 2 Fachri Ardiansyah, 3 Virginia Tamuntuan, 4 Sabda Sastra Wangsa, 5 Kusrini,
6 Kusnawi 1,2,3,4,5,6 S2 PJJ Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Ngringin, Condongcatur, Depok, Sleman, DI Yogyakarta, Indonesia 55281 *e-mail: thedjos@students.amikom.ac.id
( received: 8 January 2024, revised: 26 April 2024, accepted: 4 May 2024)

## Abstrak
Salah  satu  masalah  yang  sering  dihadapi  oleh  peternak  sapi  salah  satunya  adalah  terkait  dengan penyakit pada ternak sapinya dimana salah satu penyakit sapi yang tingkat penularannya sangat cepat adalah Lumpy Skin Disease (LSD). Saat ini untuk mengidentifikasi kesehatan ternak khususnya pada sapi  ini  masih  sangat  tergantung  oleh  pakar  dan  tentunya  ini  membutuhkan  waktu  sehingga mengakibatkan  keterlambatan  dalam  pencegahan  dan  penanganan  penyakit  pada  sapi  khususnya penyakit LSD ini. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu algoritma yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi image atau  citra  gambar  sapi  apakah  sapi  tersebut  dalam keadaan  sehat  atau lumpy .  Adapun  tahapan  penelitian  ini  dimulai  dari  identifikasi  masalah,  studi literatur,  pengumpulan  data,  penerapan  algoritma,  pengujian,  serta  hasil  evaluasi performance dari algoritma  terhadap  data  penyakit  sapi.  Pada  penelitian  ini,  pengujian  menggunakan  tiga  arsitektur untuk CNN yaitu VGG16, VGG19, dan ResNet50 Hasil dari percobaan tersebut menunjukkan bahwa VGG16  merupakan  arsitektur  yang  paling  efektif  dibandingkan  dengan  VGG19  dan  ResNet50, dengan  nilai  akurasi  pelatihan  sebesar  95,31%  dan  nilai loss sebesar  0,1292,  serta  nilai  akurasi pengujian model sebesar 96,88% dan nilai loss sebesar 0,102.
Kata kunci: Penyakit Sapi, Lumpy Skin Disease, Convolutional Neural Network .

## Abstract
One of the problems often faced by cattle farmers is related to diseases in their cattle where one of the cattle  diseases  whose  transmission  rate  is  very  fast  is  Lumpy  Skin  Disease  (LSD).  Currently,  to identify the health of livestock, especially in cattle, is still very dependent on experts and of course this takes  time,  resulting  in  delays  in  the  prevention  and  treatment  of  diseases  in  cattle,  especially  this LSD disease. The Convolutional Neural Network (CNN) algorithm is one of the algorithms can used for  image  classification  of  cows  whether  the  cow  is  healthy  or  Lumpy.  The  stages  of  this  research start from problem identification, literature study, data collection, algorithm implementation, testing, and performance evaluation results of the algorithm on cattle disease data. In this research, testing was conducted using three architectures for CNN: VGG16, VGG19, and ResNet50. The results of the experiment  showed  that  VGG16  was  the  most  effective  architecture  compared  to  VGG19  and ResNet50,  with  a  training  accuracy  of  95.31%  and  a  loss  value  of  0.1292,  as  well  as  a  testing accuracy of 96.88% and a loss value of 0.102.
Keywords: Cattle Disease , Lumpy Skin Disease, Convolutional Neural Network .

## 1 Pendahuluan
Peternakan  merupakan  salah  satu  sektor  agribisnis  yang  sangat  menjanjikan,  dimana  sektor pternakan  ini  dapat  membantu  dalam  tekanan  perekonomian  dan  juga  memenuhi  kebutuhan  gizi
manusia [1]. Diantara berbagai jenis hewan ternak yang banyak dipelihara atau diternakkan oleh para peternak,  salah  satunya  yaitu  sapi.  Sapi  menempati  posisi  pertama  sebagai  komoditas  unggulan, disusul  oleh  ayam  di  posisi  kedua  dan  posisi  ketiga  kambing  [2].  Ternak  sapi  memiliki  sumber penghasilan  yang  banyak  diantaranya,  penghasil  susu,  daging,  dan  juga  bisa  menghasilkan  pupuk kandang  serta  membantu  pekerjaan  di  ladang  [3].  Adapun  yang  sering  menjadi  penyebab  kerugian pada  peternakan  sapi  adalah  penyakit  pada  sapi  dimana  salah  satu  penyakit  sapi  yang  tingkat penularannya sangat cepat adalah Lumpy Skin Disease (LSD) [4].
LSD adalah penyakit virus endemic lintas batas di Seluruh Afrika. Tetapi tidak hanya di Afrika saja, penyebaran penyakit ini sudah sampai di India dan negara-negara Asia lainnya [5]. Seluruh ras sapi termasuk sapi muda maupun sapi tua rentan terhadap penyakit ini [6].  Penyakit ini disebabkan oleh Virus LSD dari genus Capripox, famili Poxviridae. Genus Capripox terdiri dari virus Goat pox (GP), virus sheep pox (SP) dan virus LSD. Virus LSD merupakan double stranded deoxy-ribo nucleic acid (DNA), mempunyai amplop lipid, bereplikasi pada sitoplasma dan mempunyai kemiripan yang tinggi  hingga  96%  dengan  genom  virus  SP  dan  virus  GP.  Namun,  virus  ini  tidak  ditemukan  pada kambing dan domba. Oleh karena itu, reaksi silang pada uji serologis sering terjadi. Virus ini terdiri dari 150 kilobase pairs , dengan diameter berkisar 230–260 mm [7]. Gejala pada LSD ditandai dengan munculnya  nodul-nodul  di  badan  sapi,  mengalami  demam,  nafsu  makan  menurun  dan  terjadi penurunan  berat  badan.  Gejala  yang  paling  menonjol  adalah  Pembengkakan Limfoglandula dan terdapat nodul pada kulit yang menonjol di bawah kulit atau dibawah otot dengan diameter 2-5 cm, terdapat  pada  kepala,  leher,  punggung,  abdomen,  ekor  dan  bagian  genital.  Nodul  menyebabkan nekrosis  atau  sitfats  berupa  lubang  yang  dalam  [8].  Penularan  LSD  dari  satu  sapi  ke  sapi  yang  lain terjadi  melewati  beberapa  jalur,  yaitu  kontak  langsung  antara  sapi  yang  sehat  dan  sakit,  Penularan oleh insekta (nyamuk, kutu, lalat kandang, dan lalat rumah), dan pakan dan air minum yang tercemar ludah sapi yang terinfeksi [9].
Terkait dengan gejala yang paling menonjol pada penyakit LSD diperlukan teknologi yang bisa mengolah gambar sapi dan dapat mendeteksi penyakit LSD. Dimana saat ini untuk mengidentifikasi kondisi Kesehatan ternak sapi tersebut masih sangat tergantung oleh pakar dan tentunya hal ini akan memerlukan waktu sehingga bisa terlambat dalam penanganan dan pencegahan penyakit LSD ini.
Teknik Deep  learning menggunakan  algoritma  CNN  sangatlah  populer  saat  ini  dan  tentunya menampilkan hasil yang baik dan akurat dalam klasifikasi gambar [10]. CNN dapat menggambarkan konsep, teori dan arsitektur yang canggih. Manfaat penggunaan CNN yaitu antara lain: CNN adalah fitur  pembagian  bobot,  yang  mengurangi  jumlah  parameter  jaringan  yang  dapat  dilatih  dan  pada gilirannya  membantu  jaringan  untuk  meningkatkan  generalisasi  dan  menghindari overfitting . Kemudian Secara bersamaan mempelajari lapisan ekstraksi fitur dan lapisan klasifikasi menyebabkan output model  menjadi  sangat  terorganisir  dan  sangat  bergantung  pada  fitur  yang  diekstraksi.  Serta Implementasi jaringan skala besar jauh lebih mudah dengan CNN dibandingkan dengan jaringan saraf lainnya [11].
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kondisi  kesehatan  ternak  sapi dengan menggunakan klasifikasi image atau citra gambar sapi. Adapun klasifikasi citra gambar sapi dilakukan dalam penelitian ini dengan menggunakan metode CNN. Sehingga manfaat dari penelitian ini dapat mendiagnosa kondisi dari ternak sapi apakah dalam kondisi sehat atau ada gejala penyakit LSD pada sapi secara cepat.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  pertama  dilakukan  oleh  [12]  dalam  mendeteksi  penyakit  kulit  pada  wajah  manusia menggunakan  CNN.  Penelitian  ini  mendiagnosis  tiga  jenis  penyakit  kulit  yaitu  jerawat,  eksim  dan vitiligo.  Berdasarkan  gambar  CNN,  pengolahan,  deteksi  dan  klasifikasi  penyakit  kulit  disajikan. Untuk  mengetahui  jenis-jenis  kulit  penyakit,  gambar  set  data  harus  melalui  preprocessing,  ekstraksi fitur,  dan  proses  klasifikasi.  evaluasi  kinerja  juga  diterapkan  dalam  proyek ini  seperti  presisi, recall dan F1-Score . Hasil penilaian kinerja cukup baik karena diatas 90%.
Kemudian  penelitian  selanjutnya  yang  membahas  tentang  pengolahan  citra  untuk  diagnosis penyakit sapi dengan penerapan Artificial intelligence . Gejala penyakit sapi yang dapat dilihat dengan mata  telanjang  terekam  melalui  kamera  ponsel.  Gejala  yang  diidentifikasi  dengan  palpasi dikumpulkan  dengan  teks  dialog.  Identifikasi  kategori  gejala  dilakukan  dengan  komponen  analisis
citra menggunakan algoritma CNN. Algoritma mengklasifikasikan gejala yang diinput dengan akurasi 95% [13].
Penelitian  selanjutnya  menjelaskan  penggunaan  pendekatan  deep  learning  untuk  mendeteksi penyakit sapi sangat baik. terbukti dengan capaian akurasi sebesar 92.5%. Penelitian ini menggunakan model  arsitektur  yang  telah  dilatih  sebelumnya  seperti  VGG-16,  VGG-19  dan  Inception-v3  untuk ekstraksi fitur dan kemudian diikuti oleh beberapa pengklasifikasi [14].
Kemudian  Penelitian  terkait  deteksi  LSD  pada  suatu  daerah  yang  mana  Penanganan  data  yang tidak  seimbang  dilakukan  dengan  teknik  pengambilan  sampel  menggunakan  teknik Random  Under- sampling dan Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE).  Klasifikasi Random  Forest dilatih  pada  data  sampel  untuk  memprediksi  kasus  infeksi  kental.  Pengklasifikasi Random  Forest bekerja  sangat  baik  pada  data under-sampling dan oversampling .  Pengukuran performance  metrics menunjukkan  bahwa  SMOTE  memiliki  skor  lebih  unggul  1-2%  dibandingkan  dengan  penggunaan Random  Undersampling .  Selain  itu, Re-call  rate yang  merupakan  metrik  yang  ingin  kami maksimalkan  dalam  mengidentifikasi  kasus  yang  menggumpal,  lebih  unggul  saat  menggunakan SMOTE dan memiliki presisi yang sedikit lebih baik daripada Random Undersampling [15].

## 3 Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  CNN  untuk  proses  identifikasi  penyakit  LSD  pada sapi. Berikut adalah metode penelitian yang kami lakukan seperti pada Gambar 1 :
Gambar 1. Metode penelitian identifikasi penyakit LSD pada sapi dengan CNN

## A. Dataset & Preprocessing
Salah  satu  kontribusi  kunci  dari  penelitian  yang  disajikan  dalam  makalah  ini  adalah pengembangan dataset [16]. Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  kumpulan  dari gambar-gambar  sapi  yang  mengidap  LSD  dan  sapi  sehat,  yang  diperoleh  dari  [17].  Adapun penggunaan dataset ini dilakukan agar penelitian ini dapat lebih fokus pada pemilihan arsitektur dari algoritma  CNN  yang  dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  terbaik  dan loss yang  terendah berdasarkan  percobaan  yang  dilakukan.  Sehingga  dapat  ditentukan  arsitektur  algoritma  CCN  yang dapat digunakan untuk Identifikasi penyakit LSD pada Sapi. Dataset yang digunakan berjumlah 927 data  gambar  sapi  yang  terdiri  dari  2  klasifikasi  yaitu  data  gambar  sapi  yang  sehat/ Healthy  Cow sebanyak 515 gambar dengan contoh seperti pada  Gambar 2 dan gambar sapi dengan penyakit LSD sebanyak 412 gambar dengan contoh seperti pada Gambar 3.
Gambar 2. Dataset Gambar Sapi Sehat / Healthy Cow
Gambar 3. Dataset Gambar Sapi dengan penyakit LSD
Dari dataset yang  ada  kemudian  dilakukan Image  Preprocessing . Pre-processing adalah  salah satu langkah yang digunakan untuk mengolah dataset agar mesin learning dapat berjalan dengan baik. Langkah  ini  nantinya  akan  membuat  data  yang  awalnya  berbentuk  gambar  menjadi  data  berbentuk kumpulan array agar dapat dipelajari oleh mesin.

## B. Identikasi Arsitektur CNN
CNN  adalah  pengembangan  dari Multilayer  Perceptron (MLP)  yang  didesain  untuk  mengolah data dua dimensi. CNN termasuk dalam jenis Deep Neural Network karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan pada data citra. Dari sejumlah arsitektur CNN yang ada [18], dalam penelitian  ini  menggunakan  arsitektur  CNN  VGG-16,  VGG-19  dan  ResNet-50  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Arsitektur  VGG  adalah  Jaringan Visual  Geometry  Group (VGG)  dengan  16  lapisan  (VGG16) dan dengan 19 lapisan (VGG19) adalah dasar dari pengajuan VGG dalam ImageNet Challenge 2014, di  mana  tim  VGG  mengamankan  lokasi  pertama  dan  kedua  pada localization dan classification masing-masing. Arsitektur VGG disusun dimulai dengan lima blok lapisan konvolusi diikuti oleh tiga lapisan yang terhubung sepenuhnya. Convolutional layers menggunakan 3 X 3 kernel dengan langkah 1 dan bantalan 1 untuk memastikan bahwa setiap peta aktivasi mempertahankan dimensi spasial yang sama  dengan  lapisan  sebelumnya.  Aktivasi Rectified  Linear  Unit (ReLU)  dilakukan  tepat  setelah setiap  konvolusi  dan  operasi  pengumpulan  maksimum  digunakan  di  akhir  setiap  blok  untuk mengurangi spatial dimension. Dua lapisan yang terhubung penuh dengan 4096 unit yang diaktifkan ReLU  kemudian  digunakan  sebelum  1000  lapisan  softmax  terakhir  yang  terhubung  sepenuhnya. Kelemahan  dari  model  VGG16  dan  VGG19  adalah  harganya  lebih  mahal  untuk  dievaluasi  dan menggunakan  banyak  memori  dan  parameter.  VGG16  memiliki  sekitar  138  juta  parameter  dan VGG19  memiliki  sekitar  143  juta  parameter.  Sebagian  besar  dari  parameter  ini  (sekitar  100  juta) berada  di  lapisan  pertama  yang  terhubung  sepenuhnya,  dan  sejak  ditemukan  bahwa  lapisan  yang
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
terhubung  sepenuhnya  ini  dapat  dihapus  tanpa  penurunan  kinerja,  secara  signifikan  mengurangi jumlah parameter yang diperlukan.
Gambar 4. Arsitektur CNN VGG16, VGG19 dan ResNet-50 Arsitektur Residual  Networks (ResNet)  adalah  jaringan  konvolusional  yang  dalam  di  mana  ide dasarnya adalah melewatkan blok lapisan convolutional dengan menggunakan koneksi pintasan untuk
membentuk blok bernama blok residual. Blok sisa yang ditumpuk ini sangat meningkatkan efisiensi pelatihan  dan  sebagian  besar  menyelesaikan  masalah  degradasi  yang  ada  di Deep  Network .  Dalam arsitektur  ResNet-50,  blok  dasar  mengikuti  dua  aturan  desain  sederhana:  (i)  untuk  ukuran  peta  fitur keluaran  yang  sama,  layer  memiliki  jumlah  filter  yang  sama;  dan  (ii)  jika  ukuran  peta  fitur  dibelah dua, jumlah filter menjadi dua kali lipat. Down sampling dilakukan langsung oleh convolutional layer yang memiliki langkah 2 dan normalisasi batch dilakukan tepat setelah setiap konvolusi dan sebelum aktivasi  ReLU.  Ketika input dan output memiliki  dimensi  yang  sama,  pintasan  identitas  digunakan. Saat  dimensi  bertambah,  pintasan  proyeksi  digunakan  untuk  menyesuaikan  dimensi  1  1  konvolusi. Dalam kedua kasus tersebut, saat pintasan melintasi peta fitur dengan dua ukuran, pintasan dilakukan dengan langkah 2. Jaringan diakhiri dengan 1.000 lapisan yang terhubung sepenuhnya dengan aktivasi softmax. Jumlah total lapisan berbobot adalah 50, dengan 23.534.592 parameter yang dapat dilatih.

## C. CNN Model Development
CNN  Model  Development  diproses  dengan  tahapan  seperti  pada  Gambar  5.  Adapun  tahapan adalah  dimulai  dari  proses  data input / dataset kemudian  dilakukan  proses convolution yang menghasilkan convolutional layer , kemudian dari convolutional layer dilakukan proses pooling yang menghasilkan pooling layer dan terakhir adalah flattening dengan hasil akhir full connection .
Gambar 5. CNN Model Development

## D. CNN Model Optimazation / Tuning
Model Tuning/Optimization adalah  proses  penyesuaian  parameter  dari model-model  CNN  yang telah dikembangkan sehingga dapat meningkatkan performa dari model-model tersebut. Tuning juga dilakukan apabila model yang telah dikembangkan overfitting / underfitting. Setelah dilakukan tuning dan  performa  dari  model-model  meningkat,  akan  dilakukan  proses  model  selection  atau  pemilihan model dengan performa terbaik.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  keberadaan  LSD  pada  sapi  menggunakan  CNN, kami menggunakan tiga arsitektur yang berbeda, yaitu VGG16, VGG19, dan ResNet50. Dari dataset yang didapat kemudian dilakukan pre-processing data seperti pada Gambar 6.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 6. Pre-processing Data LSD pada Sapi
Hasil penelitian dengan menggunakan VGG16 seperti yang terlihat pada Gambar 7, nilai akurasi pelatihan  sebesar  95,31%  dan  nilai loss sebesar  0,1292.  Sedangkan  pada  saat  menguji  model,  nilai akurasi  sebesar  96,88%  dan  nilai loss sebesar  0,102.  Nilai  akurasi  yang  tinggi  pada  kedua  tahap tersebut menunjukkan bahwa model tersebut mampu dengan baik dalam mengidentifikasi keberadaan LSD  pada  sapi.  Selain  itu,  nilai loss yang  rendah  juga  menunjukkan  bahwa  model  tersebut  dapat dengan baik dalam memprediksi keberadaan LSD pada sapi.

## Gambar 7. Hasil proses data dengan menggunakan arsitektur CNN VGG16
Sedangkan  pada  penelitian  dengan menggunakan  arsitektur  CNN  VGG19  seperti  pada  Gambar 8, nilai akurasi pelatihan sebesar 62,28% dan nilai loss sebesar 0,6644. Sementara pada saat menguji model,  nilai  akurasi  sebesar  69,38%  dan  nilai loss sebesar  0,6389.  Sedangkan  pada  ResNet50,  nilai akurasi pelatihan sebesar 98,21% dan nilai loss sebesar 0,0838. Namun pada saat menguji model, nilai akurasi sebesar 63,75% dan nilai loss sebesar 1,1524. Nilai akurasi yang rendah serta nilai loss yang tinggi  pada  kedua  arsitektur  tersebut  menunjukkan  bahwa  kedua  arsitektur  tersebut  kurang  efektif dalam mengidentifikasi keberadaan LSD pada sapi.
Berbeda  dengan  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  arsitektur  CNN  VGG16  dan  VGG19, ResNet50  kurang  efektif  dalam  mengidentifikasi  keberadaan  LSD  pada  sapi.  Seperti  terlihat  pada Gambar 9, VGG19 memiliki jumlah lapisan yang lebih banyak dibandingkan dengan VGG16, namun tidak  terlalu  efektif  dalam  meningkatkan  akurasi.  Hal  ini  kemungkinan  disebabkan  oleh  adanya overfitting pada  model  tersebut.  Sedangkan  ResNet50  memiliki  jumlah  lapisan  yang  lebih  sedikit dibandingkan  dengan  VGG16  dan  VGG19,  namun  tidak  mampu  menghasilkan  nilai  akurasi  yang tinggi. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh adanya underfitting pada model tersebut
Gambar 9. Hasil proses data dengan menggunakan arsitektur CNN Restnet50

## Gambar 10. Perbadingan hasil proses data LSD dengan menggunakan arsitektur algoritma CNN VGG16, VGG19 dan RestNet50
Seperti  terlihat  pada  Gambar  10,  hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  VGG16 merupakan arsitektur yang terbaik dibandingkan dengan VGG19 dan ResNet50. Hal ini dapat dilihat dari nilai akurasi dan loss pada saat melakukan pelatihan serta pada saat menguji model.
VGG16  mampu  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  pada  kedua  tahap  tersebut  karena arsitektur  tersebut  menggunakan  banyak  lapisan  konvolusi  dan  lapisan fully  connected .  Hal  ini membuat model tersebut mampu menangkap fitur-fitur yang lebih spesifik dari citra, sehingga mampu dengan  baik  dalam  mengidentifikasi  keberadaan  LSD  pada  sapi.  Selain  itu,  VGG16  juga  memiliki jumlah  parameter  yang  cukup  besar,  sehingga  model  tersebut  memiliki  kemampuan  untuk mempelajari  fitur-fitur  yang  lebih  kompleks.  Hal  ini  menjadikan  VGG16  lebih  efektif  dalam mengidentifikasi keberadaan LSD pada sapi dibandingkan dengan arsitektur lain.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  dilakukan  untuk  menganalisis  keberadaan  LSD  pada  sapi menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN),  terdapat  tiga  arsitektur  yang  digunakan  yaitu VGG16,  VGG19,  dan  ResNet50.  Hasil  dari  percobaan  tersebut  menunjukkan  bahwa  VGG16 merupakan  arsitektur  yang  paling  efektif  dibandingkan  dengan  VGG19  dan  ResNet50,  dengan  nilai akurasi  pelatihan  sebesar  95,31%  dan  nilai loss sebesar  0,1292,  serta  nilai  akurasi  pengujian  model sebesar 96,88% dan nilai loss sebesar 0,102. Nilai akurasi yang tinggi pada kedua tahap tersebut, serta nilai loss yang  rendah,  menunjukkan  bahwa  VGG16  mampu  dengan  baik  dalam  mengidentifikasi keberadaan  LSD  pada  sapi.  Berbeda  dengan  VGG16,  VGG19  dan  ResNet50  kurang  efektif  dalam mengidentifikasi keberadaan LSD pada sapi, hal ini disebabkan oleh adanya overfitting pada VGG19 dan tidak mampunya ResNet50 untuk mempelajari fitur-fitur yang lebih komplek. Berdasarkan hasil tersebut,  disarankan  untuk  menggunakan  arsitektur  VGG16  dalam  menganalisis  keberadaan  LSD pada  sapi  menggunakan  CNN.  Disarankan  juga  untuk  mencoba  berbagai  pilihan  arsitektur  lain  dan membandingkan hasilnya untuk menentukan pilihan terbaik serta memperhatikan pemilihan arsitektur jaringan saraf tiruan dan jumlah epoch yang sesuai untuk meningkatkan akurasi klasifikasi. Selain itu agar hasil klasifikasi lebih akurat, disarankan untuk menggunakan data latih yang cukup banyak dan representatif serta melakukan validasi secara teratur untuk mengevaluasi performa model.

## Ucapan Terima Kasih
Puji dan syukur kami panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, karena atas berkat dan rahmat- nya,  sehingga  kami  dapat  menyelesaikan  karya  tulis  ilmiah  ini.  Penulisan  karya  tulis  ilmiah  ini dilakukan dalam rangka untuk menyelesaikan tugas mata kuliah Data Science di kelas S2 PJJ Teknik Informatika  di  Universitas  Amikom  Yogyakarta.  Kami  menyadari  bahwa  tanpa  bantuan  dan bimbingan  dari  berbagai  pihak,  cukup  sulit  bagi  kami  untuk  menyelesaikan  karya  tulis  ilmiah  ini. Oleh karena itu kami mengucapkan terimakasih kepada ibu Prof. Dr. Kusrini, M.Kom selaku Dosen Matakuliah Data Science Universitas Amikom Yogyakarta dan bapak Kusnawi, S.kom, M.Eng selaku Tutor  Matakuliah  Data  Science  Universitas  Amikom  Yogyakarta.  Penulis  menyadari  bahwa  dalam karya  tulis  ilmiah  ini  masih  terdapat  kekurangan,  untuk  itu  diharapkan  kritik  dan  saran  yang membangun  untuk  dapat  menyempurnakan  karya  tulis  ilmiah  ini.  Akhir  kata,  penulis  mengucapkan terima  kasih  dan  semoga  karya  tulis  ilmiah  ini  dapat  bermanfaat  bagi  semua  pihak  yang membutuhkan.

## Referensi
[1]   A. Sugihandono, Kusrini, and H. A. Fatta, “Case Base Reasoning Sebagai Alat Bantu Diagnosis Penyakit  Ternak  Sapi  menggunakan  Sorenson  Coeficient  (Studi  Kasus:  Di  Kabupaten  Pati),” Jurnal Teknologi Informasi , vol. 14, no. 2, pp. 31– 42, 2019, doi: doi.org/10.35842/jtir.v14i2.285.
[2]   Z.  S.  Barly,  F.   F.  Coastera,  and  M.  Yusa  ,  “Implementasi  K-Means  Clustering  dan  Cosine Similarity pada Case Base Reasoning untuk Diagnosis Penyakit Sapi,” Jurnal Pseudocode , vol. 9, no. 2,  pp. 88–94, 2022, doi: 10.33369/pseudocode.9.2.88-94.
[3]   J. H. Tomasoey and Y. Malelak, “Penerapan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN) untuk Menentukan Penyakit pada Ternak Sapi Potong,” Jurnal Teknologi Informasi , vol. 10, no. 2, pp 66-72, 2018, doi: 10.52972/hoaq.vol10no2.p66-72.
[4]  O.  Arjkumpa,  M.  Suwannaboon,  M.  Boonrawd,  I.  Punyawan,  P.  Laobannu,  S.  Yantaphan,  A. Bungwai, V. Ponyium, N. Suwankitwat, P. Boonpornprasert, B. Nuansrichay, S. Kaewkalong, D. Ounpomma,  W.  Charoenlarp,  N.  Pamaranon,  R.  Prakotcheo,  N.  Buameetoop,  V. Punyapornwithaya,  and  T.  Songkasupa,  “First  Emergence  of  Lumpy  Skin  Disease  in  Cattle  in Thailand,” Transboundary and Emerging Diseases , no. 1-3, 2021, doi: doi.org/10.1111/tbed.14246.
[5]     T.  Gupta,  V.  Patial, D.  Bali,  S.  Angaria,  M.  Sharma,  and  R.  Chahota,  “A review:  Lumpy  skin disease  and  its  emergence  in  India,” Vet  Res  Commun ,  vol.  44,  pp.  111-118,  2020,  doi: 10.1007/s11259-020-09780-1.
[6]   G. Lu, J. Xie, J. Luo, R. Shao, K. Jia, and S. Li, “Lumpy skin disease outbreaks in China, since August 3, 2019,” Transboundary and Emerging Diseases , vol. 68, no. 2, pp. 216-219, 2020, doi: doi.org/10.1111/tbed.13898.
[7]     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.
[8]   D.  Yustendi,  S.  Rahmazana,  Yusuf,  and  E.  Rosa,  “Manajemen  Pencegahan  Penularan  Penyakit Foot  and  Mouth  Disease  (FMD)  dan  Lumpy  Skin  Disease  (LSD)  di  Puskeswan  Baitussalam Kabupaten Aceh Besar,” in Prosiding SEMDI-UNAYA , vol. 5, no. 1, pp. 164-172, 2022.
[9]  S.  Anis,  “Review  Literatur:  Penularan  Virus  Lumpy  Skin  Disease,” Repositori  Publikasi Kementerian Pertanian , 2022. [Online].
Available: http://repository.pertanian.go.id/handle/123456789/16410.
[10]  I.  Mudzakir  and  T.  Arifin,  “Klasifikasi  Penggunaan  Masker  dengan  Convolutional  Neural Network  Menggunakan  Arsitektur  MobileNetv2,” EXPERT ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  76-81,  2022, doi:  10.36448/expert.v12i1.2466.
[11] L. Alzubaidi, J. Zhang, A. J. Humaidi, A. Dujaili, Y. Duan, O. A. Shamma, J. Santamaria, M. A. Fadhel, M. A. Amidie, and L. Farhan, “Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges,  applications,  future  directions,” J  Big  Data ,  vol.  8,  no.  53,  pp.  1-74,  2021,  doi: 10.1186/s40537-021-00444-8.
[12]  N.  F.  Mohamad  and  N.  S.  Suriani,  “Skin  Disease  Classification  using  Convolutional  Neural Network  via  Android  Smartphone  Application,” Evolution  in  Electrical  and  Electronic Engineering , vol. 3, no. 1, pp. 125-135, 2022.
[13]  B.  Lake,  F.  Getahun,  and  F.  T.  Teshome,  “Application  of  Artificial  Intelligence  Algorithm  in Image  Processing  for  Cattle  Disease  Diagnosis,” Journal  of  Intelligent  Learning  Systems  and Applications , vol. 14, no. 4, pp. 71-88, 2022, doi: 10.4236/jilsa.2022.144006.
[14]  G.  Rai,  Naveen,  A.  Hussain,  A.  Kumar,  A.  Ansari,  and  N.  Khanduja,  “A  Deep  Learning Approach to Detect Lumpy Skin Disease in Cows,” Computer Networks, Big Data and IoT , vol. 66, pp. 369-377, 2021, doi: 10.1007/978-981-16-0965-7_30.
[15]  Suparyati,  E.  Utami,  and  A.  H.  Muhammad,  “Applying  Different  Resampling  Strategies  In Random Forest Algorithm To Predict Lumpy Skin Disease,” Jurnal RESTI , vol. 6, no. 4, pp. 555- 562, 2022.
[16]  Kusrini,  Suputa,  A.  Setyanto,  and  I.  M.  A.  Agastya,  “Data  augmentation  for  automated  pest classification in Mango farms,” Computers  and  Electronics in  Agriculture ,  vol. 179,  2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105842.
[17] S. Agarwal, “Cow lumpy disease dataset ,” [Online]. Available:
https://www.kaggle.com/ dataset s/shivamagarwal29/cow-lumpy-disease- dataset , 2022.
[18] M. M. Leonardo, T. J. Carvalho, E. Rezende, R. Zucchi, and F. A. Faria, “Deep Feature-Based Classifiers  for  Fruit  Fly  Identification  (Diptera:  Tephritidae),”  in Proceedings  -  2018  31st SIBGRAPI  Conference  on  Graphics,  Patterns  and  Images  (SIBGRAPI) ,  pp.  41–47,  2018,  doi: 10.1109/SIBGRAPI.2018.00012.