## IDENTIFIKASI LUMPY SKIN DISEASE MENGGUNAKAN TENSORFLOW DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURON NETWORK
Nanda Safiq Alfiansyah, Yovi Litanianda
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Ponorogo. Jl. Budi Utomo No.10 Ponorogo, Jawa Timur Indonesia nandasafiqalfiansyah@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit kulit Lumpy Skin Disease (LSD) telah menjadi ancaman serius bagi peternakan sapi di Kabupaten Ponorogo, terutama  di  kecamatan  Sooko,  Sampung,  dan  Pulung,  yang  dikategorikan  sebagai  daerah  terjangkit dengan  49  sapi  positif  terkena  LSD.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  penyakit  ini  pada  hewan ternak  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  arsitektur  DenseNet121.  CNN  digunakan untuk  mengklasifikasi  gambar  penyakit  kulit  pada  hewan  ternak,  khususnya  sapi  yang  terinfeksi  LSD,  dengan akurasi  tinggi.  Metode  ini  memanfaatkan  koneksi  rapat  antarblok  pada  DenseNet121,  di  mana  setiap  lapisan menerima masukan dari seluruh lapisan sebelumnya untuk memperoleh representasi fitur yang mendalam. Model yang  dikembangkan  mencapai  tingkat  akurasi  80.21%  melalui  pelatihan  intensif  dengan  TensorFlow  sebagai framework  utama,  yang  menawarkan  keunggulan  dalam  komputasi  tensor  dan  dukungan  luas  untuk pengembangan dan evaluasi model machine learning. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam efisiensi dan akurasi pengenalan penyakit kulit pada hewan ternak.
Kata kunci :  Identifikasi, Lumpy Skin Disease, TensorFlow, Convolutional Neural Network , DenseNet121

## 1. PENDAHULUAN
Lumpy  Skin  Disease  (LSD),  yang  juga  dikenal sebagai  Pseudo-urticaria,  Neethling  virus  disease, exanthema  nodularis  Bovis,  dan  knopvelsiekte, merupakan  penyakit  pada  sapi  yang  dicirikan  oleh munculnya  nodul-nodul  kulit  berukuran  beragam  di seluruh tubuh hewan yang terinfeksi [1].
Penyakit  tersebut  telah  menjadi  ancaman  serius bagi peternakan sapi Kabupaten Ponorogo. khususnya kecamatan Sooko, Sampung, dan Pulung, dikategorikan sebagai daerah terjangkit dengan 49 sapi positif  terkena  LSD.  Infeksi  Penyakit  ini  ditandai dengan munculnya benjolan di tubuh sapi, demam, dan kehilangan  nafsu  makan,  yang  mengakibatkan penurunan berat badan. ternak. Penyakit ini menyebar dengan cepat di antara kelompok sapi, Masa inkubasi biasanya  antara  2  hingga  5  minggu,  tetapi  dalam  uji coba,  gejala  demam  muncul  dalam  6-9  hari  setelah inokulasi  sementara  nodul  muncul  dalam  rentang  4 hingga  20  hari  setelah  inokulasi.  Berdasarkan  OIE, masa inkubasi LSD diukur selama 28 hari [2].
Penularan  LSD  antara  sapi  terjadi  melalui beberapa  cara,  termasuk  kontak  langsung  antara  sapi sehat  dan  sapi  yang  terinfeksi,  penyebaran  oleh serangga seperti nyamuk, kutu, lalat kandang, dan lalat rumah,  serta  melalui  pakan  dan  air  minum  yang terkontaminasi  oleh  air  liur  sapi  yang  terinfeksi  [3]. Untuk  mengatasi  tanda-tanda utama  penyakit Lumpy Skin  Disease  (LSD),  dibutuhkan  teknologi  yang mampu  memproses  mengambil  gambar  sapi  dan mendeteksi  penyakit  tersebut.  Saat  ini,  identifikasi kondisi  kesehatan  sapi  tetap  sangat  bergantung  pada para  ahli,  yang  memerlukan  waktu  lama  dan  dapat menyebabkan  keterlambatan  dalam  penanganan penyakit serta pencegahan penyakit LSD.
Penggunaan  algoritma  CNN  dalam  teknik  deep learning  saat  ini  sangat  diminati  dan  telah  terbukti menghasilkan hasil yang akurat dalam mengklasifikasikan gambar. CNN merupakan representasi  yang  canggih  dari  konsep,  teori,  dan arsitektur dalam domain ini. Keunggulan penggunaan CNN  meliputi  penggunaan  fitur  pembagian  bobot yang mengurangi jumlah parameter yang perlu dilatih, membantu  jaringan dalam  meningkatkan generalisasi dan  menghindari  overfitting.  Selain  itu,  kemampuan CNN  untuk  mempelajari  lapisan  ekstraksi  fitur  dan lapisan  klasifikasi  secara  bersamaan  menghasilkan model  yang  terstruktur  dengan  baik,  yang  sangat bergantung  pada  fitur-fitur  yang  telah  diekstraksi. Implementasi  jaringan  berskala  besar  juga  lebih mudah dilakukan dengan CNN dibandingkan dengan jaringan saraf lainnya. [4].
Implementasi CNN dapat dilakukan menggunakan framework TensorFlow. Framework ini juga  dipakai  untuk  eksperimen  dalam  deep  learning, melakukan  pelatihan  model  menggunakan  dataset yang  besar, dan  membuat  model siap untuk produksi [5].
Dengan  demikian,  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  menentukan  kondisi  kesehatan  hewan ternak sapi melalui klasifikasi gambar sapi. Klasifikasi ini  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  CNN menggunakan kerangka kerja TensorFlow. Penelitian ini bermanfaat untuk mendiagnosis kondisi ternak sapi dengan  cepat,  Apakah  dalam  keadaan  sehat  atau menunjukkan  tanda-tanda  penyakit  Lumpy  Skin Disease (LSD).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kajian Penelitian terdahulu
Penelitian  awal  dilakukan  oleh  [6],  untuk mengembangkan  aplikasi  seluler  berbasis  Android yang menggunakan jaringan saraf konvolusional untuk mendiagnosis  penyakit  kulit  secara  mudah,  guna mengatasi  keterbatasan  metode  konvensional  Model yang digunakan adalah MobileNet V2, diimplementasikan  dengan  perpustakaan  TensorFlow dan  dilatih  menggunakan  6318  foto  dari  sumber dermatologi  publik.  Fokus  deteksi  penyakit  adalah jerawat,  eksim,  dan  vitiligo.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  aplikasi  ini  memiliki  akurasi keseluruhan sebesar di atas 90%.
Penelitian  berikutnya  menunjukkan  bahwa penerapan deep learning dalam deteksi penyakit pada sapi  sangat  berhasil,  terbukti  dengan  tingkat  akurasi mencapai  92,5%.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan berbagai  model  arsitektur  yang  sudah  terlatih sebelumnya seperti Vgg-16, Vgg-19, dan Inception-v3 untuk  ekstraksi  fitur,  yang  kemudian  diikuti  oleh beberapa pengklasifikasi. [7] .
Penelitian  berikutnya  melibatkan  serangkaian tahapan,  dimulai  dari  identifikasi  masalah,  studi literatur,  pengumpulan  data,  implementasi  algoritma, pengujian, hingga evaluasi kinerja algoritma pada data penyakit sapi. Pengujian dilakukan dengan menggunakan  tiga  arsitektur  Vgg16,  Vgg19,  dan ResNet50.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Vgg16  adalah  arsitektur  yang  paling  efektif dibandingkan  dengan  Vgg19  dan  Resnet50,  dengan akurasi  pelatihan  mencapai  95,31%  dan  nilai  loss 0,1292,  serta  akurasi  pengujian  mencapai  96,88% dengan nilai loss 0,102 [8].
Penelitian  ini  membandingkan  kinerja  model CNN Vgg16 dan Densenet121 dalam mengidentifikasi jenis hewan. Dataset terdiri dari citra 10 jenis hewan, dengan total 14500 data. Dari jumlah tersebut, 10000 digunakan  untuk  pelatihan,  2500  untuk  validasi,  dan 2000 untuk pengujian. Kedua model dilatih selama 30 epoch.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Vgg16 mencapai tingkat akurasi 0,97, presisi 0,90, recall 0,90, dan F1 score 0,90, sedangkan DenseNet121 mencapai tingkat akurasi 0,98, presisi 0,95, recall 0,95, dan F1 score 0,95. Dari analisis ini, dapat disimpulkan bahwa Densenet121 memiliki kinerja  yang  lebih  baik dalam mengklasifikasikan gambar jenis hewan dibandingkan dengan VGG16 [9].
Masalah  yang  dihadapi  adalah  kebutuhan  untuk meningkatkan  efektivitas  dalam  deteksi  penyakit Lumpy  Skin  Disease (LSD)  pada  sapi.  Solusi  yang diusulkan  adalah  dengan  menambahkan  metode DenseNet121  dalam  pembuktian,  yang  diharapkan dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam klasifikasi jenis hewan dan penyakit yang terkait.

## 2.2. Sapi
Sapi  adalah  hewan  ternak  yang  sangat  penting karena  menyediakan  daging,  susu,  tenaga  kerja,  dan berbagai  kebutuhan  lainnya.  Sapi  memenuhi  sekitar
50%  kebutuhan  daging  dunia,  95%  kebutuhan  susu, dan 85% kebutuhan kulit. Hewan ini termasuk dalam famili  Bovidae,  sama  seperti  bison,  banteng,  kerbau (Bubalus), kerbau Afrika (Syncerus), dan Ano [10].

## 2.3. Lumpy Skin Disease (LSD)
Lumpy skin disease (LSD) adalah penyakit viral akut  pada sapi  yang  menyebabkan kerugian ekonomi signifikan.  Gejala  awal  LSD  meliputi  demam  tinggi, keluarnya  air  mata,  dan  pembesaran  kelenjar  getah bening  yang  bisa  diraba.  Setelah  demam,  beberapa nodul  kulit  dengan  ukuran  bervariasi  muncul  di berbagai  bagian  tubuh.  Nodul  ini  dapat  menutupi seluruh  tubuh  sapi,  dan  lesi  juga  dapat  ditemukan  di mulut, hidung, serta selaput lendir mata [1].

## 2.4. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah jenis jaringan saraf tiruan yang sering digunakan untuk memproses  data  gambar.  CNN  sangat  efektif  dalam menganalisis  dan  memahami  pola  yang  kompleks, serta  dapat  digunakan  untuk  mengenali  objek  dalam gambar. Teknik ini meniru cara manusia menciptakan persepsi  visual,  mirip  dengan  bagaimana  mamalia membentuk  gambar  dan  persepsi.  Meskipun  mirip dengan  jaringan  saraf  tiruan  pada  umumnya,  CNN memiliki  neuron  dengan  bobot,  bias,  dan  fungsi aktivasi [9].

## 2.5. TensorFlow
TensorFlow  adalah  sebuah  framework  sumber terbuka  yang  digunakan  untuk  mengembangkan  dan melatih model machine learning. Dikembangkan oleh Google,  TensorFlow  menyediakan  alat  dan  library yang komprehensif untuk membangun berbagai  jenis model  machine  learning,  termasuk  neural  network. Framework ini terkenal karena kemampuannya dalam komputasi  numerik  yang  efisien  menggunakan representasi data dalam bentuk tensor, serta dukungan untuk  melatih  model  secara  distribusi  di  berbagai platform seperti CPU, GPU, dan TPU.

## 2.6. Model Arsitektur Densenet121
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  DenseNet121.  DenseNet121  adalah  sebuah CNN yang menghubungkan semua keluaran dari satu lapisan  dan  menggunakan  kembali  keluaran  tersebut sebagai  masukan  pada  lapisan  berikutnya.  Arsitektur model DenseNet121 dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Arsitektur DenseNet121
Setiap blok Dense terhubung dengan blok Dense berikutnya,  sehingga  memungkinkan  blok  Dense terakhir  menggunakan  keluaran  dari  blok  Dense
pertama.  Ilustrasi  bagaimana  blok  Dense  terus terhubung dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Ilustrasi Struktur dense block
Dari  gambar  2  di  atas  Setiap  blok  dalam DenseNet121  menerima  input  tidak  hanya  dari  blok sebelumnya, tetapi juga dari semua blok sebelumnya. Hal ini memungkinkan informasi yang lebih kaya dan gradien yang lebih mudah untuk berpropagasi melalui jaringan.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, menggunakan TensorFlow dengan  menerapkan  metode  Convolutional  Neural Network  (CNN)  untuk  mendeteksi  penyakit  Lumpy Skin  Disease  (LSD)  pada  sapi.  Untuk  menjelajahi langkah-langkah  penelitian,  sebagaimana  tergambar dalam gambar 3.

## Gambar 3. Kerangka Penelitian
Gambar  3  menunjukkan  kerangka  penelitian yang  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  penyakit Lumpy  Skin  Disease (LSD)  pada  sapi  menggunakan algoritma CNN dengan penerapan metode TensorFlow. Kerangka penelitian ini terdiri dari empat tahapan:  pengumpulan  data  ( dataset  collection ), persiapan data sebelum diproses ( preprocessing data ), klasifikasi  citra  sapi  ( classification ),  dan  evaluasi metode klasifikasi ( evaluation ). Penjelasan dari setiap tahapan  dalam  kerangka  penelitian  yang  ditunjukkan pada  Gambar  1  akan  dijelaskan  lebih  lanjut  sebagai berikut.
3.1. Dataset Collection
Dataset  Collection merupakan  tahap  penting dalam penelitian ini yang bertujuan untuk mengumpulkan  data  yang  akan  digunakan  untuk
mendeteksi Lumpy  Skin  Disease (LSD).  Dataset  ini terdiri dari 324 gambar lumpy skin yang diperoleh dari Kaggle,  serta  700  gambar  normal  skin  yang merupakan  bagian  dari  Dataset  Lumpy  Skin  Images. Sebagai  tambahan  ( supervised  learning ),  di  mana proses  klasifikasi  dilakukan  menggunakan  data  yang sudah  tersedia  dan  memiliki  label  untuk  setiap kelasnya [11].
Table 1. Detail Dataset Sampel Jumlah data Sumber Data lumpy skin images 324 Kaggle (Lumpy Skin Images Dataset) normal skin images 700 Total 1024
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah kumpulan gambar yang disusun dalam struktur direktori,  terbagi  menjadi  dua subfolder lumpy  skin dan normal  skin yang  diunggah  oleh  chirag  chauhan dan  terakhir  di  rubah  4  Juni  2024.  tujuan  utama  dari penyediaan  dataset  ini  adalah  untuk  membantu penelitian  dalam  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan kondisi kulit lumpy dan normal.
Rincian  data  disajikan  dalam  Tabel  1,  yang mencakup  total  keseluruhan  data.  Data  yang  telah diuraikan dapat ditemukan dalam tabel tersebut, yang merangkum  keseluruhan  dataset  sebanyak  1024 sampel,  Gambar  2  menampilkan  contoh  citra  dari setiap kelas data yang digunakan.
(a) (b)
Gambar 4. (a) Lumpy Skin (b) Normal Skin
Gambar  4 terdiri dari dua  bagian:  Gambar  4 (a) menunjukkan Lumpy Skin Images , sementara Gambar 4 (b) menampilkan Normal Skin Images . Gambar 4 (a) memperlihatkan  kulit  hewan  yang  terinfeksi  dengan Lumpy  Skin  Disease (LSD),  sebuah  penyakit  virus yang menyerang ternak,  terutama sapi, dan menyebabkan lesi kulit berbentuk benjolan atau nodul [1]. Lesi-lesi  ini  biasanya keras, bulat, dan  menonjol di  permukaan  kulit,  dengan  ukuran  yang  bervariasi dari beberapa milimeter hingga beberapa sentimeter.
Sebaliknya,  Gambar  2  (b)  menunjukkan  kulit hewan  yang  sehat  tanpa  infeksi Lumpy  Skin  Disease atau  penyakit  kulit  lainnya.  Kulit  pada  gambar  ini tampak halus dan rata, tanpa adanya benjolan atau lesi. Warna  kulit  konsisten  dengan  warna  alami  hewan, teksturnya  lebih  lembut  dan  elastis,  serta  tidak  ada tanda-tanda lesi, kerak, ulserasi, atau pembengkakan.
3.2. Preproces
Preprocessing data adalah langkah awal penting yang  dilakukan  untuk  mempersiapkan  data  sebelum digunakan  dalam  proses  klasifikasi  [12].Pada  tahap persiapan  data  ini,  langkah  yang  diambil  adalah menetapkan  jumlah  data  yang  akan  digunakan,  yaitu sebanyak 1024 gambar yang terbagi ke dalam 2 kelas Lumpy Skin Images dan Normal Skin Images .
Table 2. Pembagian Datashet
Dataset Data Training 80% Data Testing 20% lumpy skin images 259 65 normal skin images 560 140 Total 819 205
Pada  tahap  persiapan  data  selanjutnya,  data dibagi  menjadi  dua  bagian:  80%  untuk  data  training dan  20%  untuk  data  testing.  Kategori Lumpy  Skin Images terdiri dari 324 gambar,  yang dibagi  menjadi 259 gambar untuk data training dan 65 gambar untuk data testing. Sedangkan kategori Normal Skin Images terdiri dari 700 gambar, dengan 560 gambar untuk data training  dan  140  gambar  untuk  data  testing.  Secara keseluruhan,  terdapat  819  gambar  yang  digunakan untuk  pelatihan  dan  205  gambar  untuk  pengujian, menjadikan  total  dataset  sebanyak  1024  gambar. Pembagian  ini  memastikan  bahwa  model  memiliki cukup  data  untuk  belajar  dan  diuji  dengan  proporsi yang memadai.

## 3.3. Classification
Klasifikasi gambar dengan menggunakan metode Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Algoritma CNN  merupakan  bagian  dari  metode  supervised learning,  yang  berfungsi  untuk  mengidentifikasi gambar dengan cara melatih model menggunakan data gambar  yang  sudah  ada  dan  menetapkan  target  pada variabel gambar tersebut.
Pada penelitian ini, model yang digunakan adalah DenseNet121, sebuah Convolutional Neural Network (CNN)  dengan  konektivitas  padat.  DenseNet121 menghubungkan setiap lapisan keluarannya ke semua lapisan  berikutnya,  menggunakan  kembali  keluaran tersebut sebagai masukan. Hal ini memperbaiki aliran informasi  dan  mengurangi  jumlah  parameter  yang diperlukan.  Arsitektur  DenseNet121  terdiri  dari beberapa  blok  padat  yang  dipisahkan  oleh  lapisan transisi    [13].  Setiap  blok  padat  menggabungkan keluaran  dari  semua  lapisan  sebelumnya.  Struktur lengkapnya dapat dilihat pada gambar di bawah.
Gambar 5. Blok padat 5 lapis dengan tingkat k = 4 pertumbuhan
Pada  tahap  pertama,  gambar  yang  masuk diproses  melalui  lapisan  konvolusi  awal  untuk menghasilkan  peta  fitur  awal.  Setelah  itu,  gambar masuk ke dalam Dense Block 1. Blok padat ini terdiri dari beberapa lapisan konvolusi yang saling terhubung secara padat, artinya setiap lapisan mengambil semua peta  fitur  dari  lapisan  sebelumnya  sebagai  masukan. Dalam contoh gambaer di atas, digunakan blok padat 5 lapisan dengan tingkat pertumbuhan k = 4.
Gambar 6. DenseNet yang dalam dengan tiga blok dense.
Pada gambar di atas menjelaskan Setelah Dense Block  1,  terdapat  lapisan  pooling  yang  digunakan untuk  mengurangi  dimensi  peta  fitur,  mengurangi kompleksitas  komputasi,  dan  membantu  dalam ekstraksi fitur yang lebih penting. Peta fitur yang telah diperkecil  kemudian  dimasukkan  ke  dalam  Dense Block 2, yang strukturnya mirip dengan Dense Block 1.  Proses  ini  diulang  lagi  dengan  pooling  dan konvolusi sebelum gambar memasuki Dense Block 3. Setelah melalui semua blok padat dan lapisan pooling, peta  fitur  akhir  diproses  melalui  lapisan  linear  untuk menghasilkan  prediksi  akhir,  misalnya,  identifikasi gambar  sebagai  " Lumpy  Skin "  (Penyakit Lumpy  Skin Disease ).
Penerapan  model  CNN  ini  menggunakan TensorFlow  dan  diproses  melalui  beberapa  tahapan. Tahapan  tersebut  dimulai  dari  proses  data  input  atau dataset.  Kemudian,  dilakukan  proses  konvolusi (convolution)  yang  menghasilkan  lapisan  konvolusi (convolutional  layer).  Setelah  itu,  dari  lapisan
konvolusi dilakukan proses pooling yang menghasilkan  lapisan  pooling  (pooling  layer). Tahapan terakhir adalah flattening yang menghasilkan koneksi  penuh  (full  connection)  Hasil  dari  pelatihan model dapat dilihat pada Tabel 3.
Table 3. Model DenseNet121 yang diusulkan
Layer Output Shape Param conv2d_33 (Conv2D) (None, 222, 222, 32) 896 max_pooling2d_32 (None, 111, 111, 32) 0 conv2d_34 (Conv2D) (None, 109, 109, 64) 18496 max_pooling2d_33 (None, 54, 54, 64) 0 conv2d_35 (Conv2D) (None, 52, 52, 128) 73856 max_pooling2d_34 (None, 26, 26, 128) 0 conv2d_36 (Conv2D) (None, 24, 24, 128) 147584 max_pooling2d_35 (None, 12, 12, 128) 0 flatten_8 (Flatten) (None, 18432) 0 dropout_7 (Dropout) (None, 18432) 0 dense_16 (Dense) (None, 512) 9437696 dense_17 (Dense) (None, 2) 1026 Total params: 9679554 (36.92 MB) Trainable params: 9679554 (36.92 MB) Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)
Model  DenseNet121  dilatih  dengan  masukan berukuran  (224,  224,  3),  sesuai  dengan  format masukan  yang  digunakan  dalam  model  yang  telah dilatih  dengan  dataset  ImageNet.  Hal  ini  dilakukan agar  seluruh  sampel  gambar  dapat  dimasukkan  ke dalam  model.  Karena  ada  keterbatasan  sumber  daya, jumlah epoch yang digunakan dalam pelatihan adalah 10  agar  waktu  pelatihan  tidak  terlalu  lama  saat menggunakan platform Google Colab.
Tabel 3 menunjukkan arsitektur model DenseNet121  yang  diusulkan  untuk  implementasi pada  dataset  gambar  yang  sudah  dipreproses.  Model ini  terdiri  dari  beberapa  lapisan  konvolusi  untuk mengekstrak  fitur  dari  gambar  input,  diikuti  oleh lapisan  flatten,  dropout,  dan  dua  lapisan  dense  untuk klasifikasi  akhir.  Model  ini  menggabungkan  total 9.679.554 parameter, dengan sebagian besar parameter berada pada lapisan dense terakhir.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Epoch  adalah  proses  pelatihan  pada  jaringan neural yang berlangsung hingga kembali ke tahap awal dalam satu siklus ketika seluruh dataset telah diproses. Dalam  pelatihan  data  menggunakan  model  jaringan neural,  hanya  menggunakan  satu  epoch  saja  bisa terlalu  besar  dan  membebani  proses  pelatihan  pada dataset  yang  besar.  Oleh  karena  itu,  diperlukan pembagian  data  menjadi  beberapa  batch  (ukuran batch). Dalam penelitian  ini, digunakan 32 batch dan jumlah  epoch  ditentukan  dengan  menyesuaikan ukuran batch dengan jumlah sampel yang digunakan.
Proses klasifikasi ini dilakukan dengan menggunakan  1024  data  citra  kulit.  Data  ini  dibagi menjadi dua bagian, yaitu 80% untuk proses pelatihan model  dan  20%  untuk  pengujian  model.  Detailnya, terdapat  259  citra  "lumpy  skin"  yang  terdiri  dari  65 untuk pengujian, serta 560 citra "normal skin" dengan 140  untuk  pengujian.  Setiap  epoch,  pengujian dilakukan  untuk  memvalidasi  performa  model terhadap data pengujian,  memastikan  bahwa evaluasi dilakukan  secara  konsisten  selama  proses  pelatihan. Langkah berikutnya adalah melatih citra daun kentang yang  telah  dibagi  menggunakan  model  yang  sudah disesuaikan. Hasil dari proses penyuaian model dapat dilihat pada Tabel 4, yang  menunjukkan peningkatan nilai akurasi dari epoch 1 hingga epoch 10 baik pada data pelatihan maupun data pengujian.

## Table 4. Hasil dari fit model
Empoch Data Training Data Testing Acc Loss Val Acc Val Loss 1 0.5973 0.6836 0.4976 0.7083 2 0.5659 0.7141 0.4480 0.7344 3 0.5443 0.7166 0.4270 0.7969 4 0.5383 0.7687 0.4290 0.7708 5 0.4960 0.7548 0.4182 0.8073 6 0.5620 0.7306 0.4794 0.7344 7 0.5509 0.7281 0.4127 0.7969 8 0.5005 0.7586 0.5363 0.7292 9 0.5076 0.7484 0.4280 0.8073 10 0.4665 0.7814 0.3937 0.8021
Tabel  di  atas  menampilkan  evaluasi  kinerja model  selama  10  epoch.  Pada  setiap  epoch,  dicatat nilai  loss  dan  akurasi  pada  data  pelatihan,  serta  nilai loss  dan  akurasi  pada  data  validasi.  Fungsi  loss digunakan untuk mengukur seberapa baik hasil terbaik diperoleh  pada  epoch  ke-10  dengan  val_loss  sebesar 0.3937 dan val_accuracy mencapai 0.8021, menunjukkan  bahwa  model  memiliki  performa  yang baik  dalam  generalisasi  pada  data  validasi.  Hasil  ini penting untuk memberikan wawasan terkait kemampuan model dalam mengenali dan mengklasifikasikan  citra  dalam  konteks  aplikasi identifikasi objek atau klasifikasi visual lainnya.
Gambar 7. Nilai Akurasi dan Nilai loss dari data training dan data testing
Grafik  di  atas  menunjukkan  hasil  pelatihan model  machine  learning.  Grafik  kiri  menampilkan akurasi  pelatihan  (garis  biru)  dan  validasi  (garis
merah) terhadap jumlah epoch. Terlihat bahwa akurasi pelatihan  meningkat  secara  konsisten,  sementara akurasi validasi fluktuatif, menunjukkan ketidakstabilan model dalam generalisasi.
Grafik  kanan  menampilkan  nilai  loss  pelatihan (garis biru) dan validasi (garis merah) terhadap jumlah epoch.  Nilai  loss  pelatihan  menurun  seiring bertambahnya  epoch,  menandakan  model  belajar dengan  baik  dari  data  pelatihan.  Namun,  nilai  loss validasi  juga  fluktuatif,  mengindikasikan  adanya overfitting.    Secara  keseluruhan,  meskipun  model menunjukkan  peningkatan  performa  pada  data pelatihan,  fluktuasi  pada  data  validasi  menunjukkan bahwa  model  perlu  penyetelan  lebih  lanjut  untuk meningkatkan kemampuan generalisasi.
(a) (b)
Gambar 8. (a) hasil uji model pada Lumpy SkinImages dan (b) hasil uji model pada Normal Skin Images.
Gambar 6 menunjukkan hasil uji model pada dua jenis  gambar  kulit  sapi:  (a)  Lumpy  Skin  Images  dan (b)  Normal  Skin  Images.  Pada  Gambar  6  (a),  model berhasil  mengidentifikasi  kulit  sapi  dengan  Lumpy Skin Disease, ditandai dengan prediksi "Lumpy_Skin". Gambar ini menunjukkan sapi dengan benjolan  khas  penyakit  tersebut.  Pada  Gambar  6  (b), model mengidentifikasi kulit sapi yang normal dengan prediksi  "Normal_Skin".  Gambar  ini  menunjukkan sapi  dengan  kulit  yang  halus  tanpa  tanda-tanda penyakit.  Hasil  uji  ini  menunjukkan  bahwa  model mampu membedakan antara kulit sapi yang sehat dan yang terinfeksi dengan baik, mendukung penggunaannya untuk deteksi dini penyakit kulit pada sapi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini menghadirkan sebuah implementasi  yang  menarik  dalam  penggunaan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan arsitektur DenseNet121 untuk klasifikasi gambar kulit sapi antara yang sehat dan terinfeksi dengan penyakit Lumpy Skin Disease. Melalui dataset yang terdiri dari 1024  citra  kulit  sapi,  pelatihan  model  dilakukan dengan baik dengan mencapai akurasi validasi sebesar 80.21% pada epoch ke-10.
Meskipun demikian, adanya  fluktuasi pada data validasi  juga  menunjukkan  adanya  overfitting  yang memerlukan perbaikan lebih lanjut untuk meningkatkan  generalisasi  model  pada  data  yang
belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Dengan  demikian, model CNN dengan DenseNet121 menjanjikan dalam klasifikasi gambar kulit sapi, namun perlu penyetelan lanjutan untuk mengatasi overfitting dan meningkatkan  kemampuan  generalisasi.  Prospek pengembangan  ke  depan  dapat  meliputi  penambahan teknik  augmentasi  data,  eksplorasi  arsitektur  model yang  berbeda,  serta  penyetelan  hiperparameter  untuk meningkatkan  kinerja  dan  stabilitas  model  secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Sameeh  M.,  “Lumpy  Skin  Disease (Knopvelsiekte,  Pseudo-Urticaria,  Neethling Virus Disease, Exanthema Nodularis Bovis),” B. Jagadeesh,  Ed.,  Cham:  Springer  International Publishing, pp. 309–326.
[2]  T. Eeva S. M. et al. , “Characterization of sheep pox  virus  vaccine  for  cattle  against  lumpy  skin disease virus,” Antiviral Res. , vol. 109, pp. 1–6, Sep. 2014, doi: 10.1016/j.antiviral.2014.06.009.
[3]  A.  Saiful,  “Review  Literatur :  Penularan  Virus Lumpy Skin Disease,” Jul. 2022.
[4]  A.  Laith et  al. ,  “Review  of  deep  learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions,” J. Big Data , vol. 8,  p.  53,  Mar.  2021,  doi:  10.1186/s40537-021- 00444-8.
[5]  P.  Muftah  Afrizal  and  B.  Hendra,  “Analisis Performa dan Pengembangan Sistem Deteksi Ras Anjing pada Gambar dengan Menggunakan Pre- Trained CNN Model,” J.  Tek. Inform.  dan  Sist. Inf. , vol. 4, pp. 341–348, Aug. 2018.
[6]  M. Nurul Fatihah and S. Nor Surayahani,  “Skin Disease  Classification  using  Convolutional Neural  Network  via  Android  Smartphone Application,” Evol. Electr. Electron. Eng. , vol. 3, pp. 125–135, Jun. 2022.
[7]  R. Gaurav, H. Aquib, K. Amit, A. Akbar, and K. Namit,  “A  Deep  Learning  Approach  to  Detect Lumpy Skin Disease in Cows,” P. A.Pasumpon, F.  Xavier,  and  I.  Syed  Mohammed  Shamsul, Eds.,  Singapore:  Springer,  pp.  369–377.  doi: 10.1007/978-981-16-0965-7_30.
[8]  S.  Thedjo,  A.  Fachri,  T.  Virginia,  W.  Sabda Sastra, K. Kusrini, and K. Kusnawi,
“Identification of Lumpy Skin Disease in Cattle with Image Classification using the Convolutional Neural Network Method,” Sist. J. Sist.  Inf. ,  vol.  13,  pp.  864–873,  May  2024,  doi: 10.32520/stmsi.v13i3.2569.
[9]  K.  Wahyu  Wijaya,  I.  R.  Rizal,  and  F.  Adnan, “Analisis Perbandingan Model CNN VGG16 dan DenseNet121  Menggunakan  Kerangka  Kerja TensorFlow untuk Deteksi Jenis Hewan,” J. Tek. Komput. ,  vol.  1,  pp.  141–147,  Jan.  2023,  doi: 10.14710/jtk.v1i4.37009.
[10]  S.  Swono,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA PENYAKIT SAPI DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS
ANDROID,” J.  TIMES ,  vol.  4,  pp.  35–39, [Online]. Available: https://ejournal.stmik- time.ac.id/index.php/jurnalTIMES/article/view/ 232
[11]  I.  Sarirotul  and  N.  Agung,  “Implementasi  Deep Learning  Pada  Identifikasi  Jenis  Tumbuhan
Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional  Neural  Network,” JUSTINDO
(Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 3, pp.
49–56, Aug. 2018, doi: 10.32528/justindo.v3i2.2254.
[12]  R.  Abdul  Jalil,  S.  Andi,  and  A.  M.  rudyanto, “Deteksi  Penyakit  Pada  Daun  Kentang Menggunakan Pengolahan Citra dengan Metode Convolutional  Neural  Network,” Creat.  Inf. Technol.  J. ,  vol.  8,  pp.  22–31,  Mar.  2021,  doi: 10.24076/citec.2021v8i1.263.
[13]  H. Gao, L. Zhuang,  van der M. Laurens, and W. Kilian  Q.,  “Densely  Connected  Convolutional Networks.” Jan. 2018. doi: 10.48550/arXiv.1608.06993.